초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 차량 운전 중 발생하는 운전자의 졸음 상태를 검출하기 위하여 뇌파와 손의 근전도의 변화를 취득하고 취득된 신호를 Empirical Mode Decomposition(EMD) 분석방법을 기반으로 하여 운전자의 상태를 정상, 주의, 위험, 졸음의 4단계로 구분하고, 정상상태와 졸음상태 사이의 천이구간을 Deep learning 기반 신경회로망을 이용하여 검출하여 Auditory Steady State Responses(ASSR) 기반 소리자극으로 졸음이 시작되기 전에 미리 운전자의 각성뇌파를 유도할 수 있는

□ 연구개요
본 연구는 차량 운전 중 발생하는 운전자의 졸음 상태를 검출하기 위하여 뇌파와 손의 근전도의 변화를 취득하고 취득된 신호를 Empirical Mode Decomposition(EMD) 분석방법을 기반으로 하여 운전자의 상태를 정상, 주의, 위험, 졸음의 4단계로 구분하고, 정상상태와 졸음상태 사이의 천이구간을 Deep learning 기반 신경회로망을 이용하여 검출하여 Auditory Steady State Responses(ASSR) 기반 소리자극으로 졸음이 시작되기 전에 미리 운전자의 각성뇌파를 유도할 수 있는 시스템 개발을 목표로 함

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구에서는 다음과 같은 연구수행을 목표를 하였음.
- 뇌파 및 근전도 실험 프로토콜 개발 및 측정(달성도 100%)
- 취득 신호의 비정상, 비선형 구간 분석 (달성도 100%)
- Deep learning 신경회로망 구축 (달성도 100%)
- 근전도와 뇌파에서의 졸음 천이 구간과 피로도 상관관계 분석 (달성도 40%)
=> 뇌파와 당뇨 상관관계 적용을 통한 뇌지도 연구 시작 (신규 달성)
- Deep learning 기반 졸음운전 예측 알고리즘 개발 (달성도 100%)
- 졸음 감지 알고리즘 최적화 및 소리자극시스템 개발 (달성도 100%)
=> 소리자극시스템 대신 시각자극시스템을 적용함
대체적으로 연구를 성실히 수행하여 달성도를 평균적으로 90%이상 달성하였으며, 달성도가 낮은 항목은 각각의 센서 개발을 완료하였으나 두 센서를 결합하여 상관관계를 분석하기 위해서는 연구기간이 더 소요됨.

□ 연구개발결과의 중요성
- 개발된 실시간 운전자 상태 및 졸음 예측 알고리즘을 미래 자동차 원천 기술의 사업화에 활용하기 위하여 산업체에 기술을 이전함
- 개발된 제품이 사업화에 성공할 경우 매년 교통사고 원인 1순위인 졸음운전을 사전에 예방하여 운전자의 안전을 지킬 수 있음
- 국내 자동차 산업 발전 및 미래 자동차 기술 분야의 선진화와 해외시장 개척에 기여
- 관련 기술의 논문 발표와 특허 등록으로 이 분야의 독자적인 기술을 확보함
- IT 기술, 뇌공학, 의학 분야 등이 융합하는 학제간 융합 학문 발전에 기여함

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
• ① 운전자 상태별 생체 신호 취득 및 분석 ... 4
• ② 특징벡터 추출 및 특징벡터 최적화 알고리즘 개발 ... 4
• ③ Deep Learning 기반 신경회로망 설계 및 구현 ... 4
• ④ Auditory Steady State Responses(ASSR)기반 소리 자극을 이용한 운전자 각성뇌파 유도 시스템 개발 ... 4
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 4
• 4. 참고문헌 ... 6
• 5. 연구성과 ... 7
• 끝페이지 ... 7