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문제 정의
- 본 논문에서는 심박수와 안구활동의 생체신호를 대상으로 BP신경망을 이용 두 신호를 fusion하여 효율적인 운전자 졸음 방지 기법을 설계하였다. 생체신호는 사람마다 특성에 따라 틀리기 때문에 하나의 생체신호로는 결과를 예측하기 어려우나 두 가지 신호를 BP신경망을 통해 fusion 하면 효율적인 졸음 방지를 운전자에게 서비스 할 수 있을 것으로 기대된다.
- 본 연구에서는 두 데이터 신호를 BP 알고리즘을 통해 하나의 결과패턴으로 도출하는 것이다.<그림6>은 BP신경망을 이용한 졸음운전 방지 시스템의 처리과정이다.
- 서울소재 교통사고 전문병원인 혜민병원의 조사에 따르면 야간교통사고(고속도로 기준)의 30%가 졸음운전으로 인한 사고로 집계되고 있다. 본 연구에서는 심전도(ECG:Electrocardiogram) 를 이용한 심박율(HRV:Heart Rate Varibility), 안구활동 (EOG: ElectroOculomoorGraphy) 의 신호를 신경망 역전파 알고리즘(BP:Back Propagation Argorithm)을 이용 분석하는 운전자 졸음 방지 시스템을 제안한다.
- 이러한 문제점을 보완하기 위해 심박율과 안구활동의 생체신호를 BP신경망을 이용 시스템을 제안한다. BP신경망은 사람 뇌의 동작에 가깝게 만든 프로그램 또는 데이터 구조 시스템을 말한다.
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