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아두이노와 YOLO를 이용한 졸음 방지 시스템 구현 ＝ Implementation of drowsy prevention system using Arduino and YOLO / 이현애 ; 신성윤 1

요약 1

ABSTRACT 1

I. 서론 2

II. 시스템 설계 3

2.1. H/W 컨트롤 3

2.2. S/W 컨트롤 3

III. 실험 3

IV. 결론 5

References 5

[저자소개] 6

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
3D 시각화를 이용한 조선시대 시문 분석 = The analysis of Chosun Danasty[실은 Dynasty] poetry using 3D data visualization 민경주, 이병찬 p. 861-868

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인공지능을 이용한 국악 멜로디 생성기에 관한 연구 = Korean traditional music melody generator using artificial intelligence 배준 p. 869-876

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RCMS에 활용하기 위한 인공지능 기반 챗봇 시스템 = Artificial intelligence-based chatbot system for use in RCMS 김용국, 김수진, 정회경 p. 877-883

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시계열 데이터를 활용한 코로나19 동향 예측 = Covid19 trends predictions using time series data 김재호, 김장영 p. 884-889

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제조업 근로자 안전관리를 위한 데이터셋 구축과 모델 학습 = Dataset construction and model learning for manufacturing worker safety management 이태준, 김윤정, 정회경 p. 890-895

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극좌표계 변환과 AdaBoost를 이용한 회전 얼굴 검출 = Rotated face detection using polar coordinate transform and AdaBoost 장경식 p. 896-902

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AWGN 환경에서 로컬 스티어링 커널과 블록매칭에 기반한 디지털 필터 알고리즘 = Digital filter algorithm based on local steering kernel and block matching in AWGN environment 천봉원, 김남호 p. 910-916

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아두이노와 YOLO를 이용한 졸음 방지 시스템 구현 = Implementation of drowsy prevention system using Arduino and YOLO 이현애, 신성윤 p. 917-922

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고속 네트워크 환경에서 최적AQM기반의 혼잡제어를 통한 실시간 데이터 전송 = Real-time data transmission through congestion control based on optimal AQM in high-speed network environment 황성규 p. 923-929

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차량 엔디엔 네트워크 안에 데이터 폭증 현상 실험적 평가 = Experimental evaluation of data broadcast storm in vehicular NDN 임헌국 p. 940-945

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위상 샘플방식 DRFM을 이용한 VGPO/VGPI 속도기만 재밍기법 구현 = Implementation of VGPO/VGPI velocity deception jamming technique using phase sampled DRFM 김요한, 문병진, 홍상근, 성기민, 전영일, 나인석 p. 955-961

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참고문헌 (12건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

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번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 1 ] M. Y. Hossain and F. P. George, “IOT based real-time drowsy driving detection system for the prevention of road accidents,” in 2018 International Conference on Intelligent Informatics and Biomedical Sciences (ICIIBMS), vol. 3, pp. 190-195, Oct. 2018. 미소장
2 S. W. Jang and B. Ahn, “Implementation of detection system for drowsy driving prevention using image recognition and IoT,” Sustainability, pp. 3037, Dec. 2020. 미소장
3 3 ] I. Chatterjee and A. Sharma, “Driving Fitness Detection: A Holistic Approach For Prevention of Drowsy and Drunk Driving using Computer Vision Techniques,” in 2018South-Eastern European Design Automation, Computer Engineering, Computer Networks and Society Media Conference(SEEDA_CECNSM), pp. 1-6, Sep. 2018. 미소장
4 4 ] M. R. B. Shamsuddin, N. N. B. S. Sahar, and M. H. B. Rahmat, “Eye detection for drowsy driver using artificial neural network,” in International Conference on Soft Computing in Data Science, Springer, Singapore, pp. 116-125, Nov. 2017. 미소장
5 J. Wang, S. Sun, S. Fang, T. Fu, and J. Stipancic, “Predicting drowsy driving in real-time situations: Using an advanced driving simulator, accelerated failure time model, and virtual location-based services,” Accident Analysis &Prevention, vol. 99, Part A, pp. 321-329, Feb. 2017. 미소장
6 A. S. Zandi, A. Quddus, L. Prest, and F. J. Comeau, “Non-intrusive detection of drowsy driving based on eye tracking data,” Transportation Research Record, vol. 2673, no. 6, pp. 247-257, May. 2019. 미소장
7 H. B. Park and Y. K. Kim, “The research of implementing safety driving system based on camera vision system,”Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 23, no. 9, pp. 1088-1095, Sep. 2019. 미소장
8 B. T. Ahn, “Study for Drowsy Driving Detection &Prevention System,” Journal of Convergence for Information Technology, vol. 8, no 3, pp. 193-198, Aug. 2018. 미소장
9 H. H. Song and J. K. Choi, “Implementation of ECO Driving Assistance System based on IoT,” Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, vol. 20, no. 2, pp. 157-163, Apr. 2020. 미소장
10 H. S. Yu, “Design and Implementation of Anti-collision Algorithm Using Bluetooth 4.0 Technology,” Journal of Korean Institute of Information Technology, vol. 15, no. 5, pp. 31-36, May. 2017. 미소장
11 S. G. Lee, Y. S. Kwon, J. Park, S. Yun, and W. T. Kim, “A Sleep-driving Accident Prevention System based on EEG analysis using Deep-learning Algorithm,” Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers, vol. 55, no. 3, pp. 67-73, Mar. 2018. 미소장
12 H. T. Choi, M. K. Back, J. S. Kang, and K. C. Lee, “Driver Drowsiness Detection Based on Visual-Feature Using Multi-Modal Learning,” The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, vol. 43, no. 07, pp. 1124-1132, Jul. 2018. 미소장

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