부경대학교 전자공학과 이강, 정완영. 2014

초록

최근 비디오 기반 기술을 이용한 졸음운전 감지기가 널리 연구되고 있습니다. 눈꺼풀 감김 정도(ECD)는 비디오 기반 방법의 주요 측정 기준이지만, 조도 제한과 같은 단점과 운전자의 시선 분산과 같은 실질적인 장애물이 그 성공을 제한합니다. 본 연구는 비디오 기반 방법 대신 EEG 센서를 사용하여 ECD를 계산하는 방법을 제시합니다. 전제는 ECD가 후두부 EEG의 변화와 선형 관계를 나타낸다는 것입니다. 이 연구에는 총 30명의 피험자가 연구에 참여했습니다. 그중 10명은 ECD와 EEG 간의 선형 관계를 검증하기 위한 간단한 개념 증명 실험에 참여했고, 나머지 20명은 실제 응용에서의 선형 관계의 견고함을 테스트하기 위해 운전 시뮬레이터 환경에서 단조로운 고속도로 운전 실험에 참여했습니다. 비디오 기반 방법을 기준으로 한 O2 채널의 알파 힘 비율이 ECD의 선형 회귀 추정을 위한 가장 좋은 입력 특징인 것으로 나타났습니다. 선형 서포트 벡터 회귀 모델과 LOO(leave-one-subject-out) 방법으로 검증된 가장 우수한 전체 결정계수(SCC, r2로 표시) 및 평균제곱오차(MSE)는 r2 = 0.930 및 MSE = 0.013입니다. 제안된 선형 EEG-ECD 모델은 졸음운전 애플리케이션인 PERCLOS(시간 경과에 따른 동공 대비 눈꺼풀 감김 비율)에 대해 남성 및 여성 피험자에 대해 각각 87.5% 및 70.0%의 정확도를 달성할 수 있습니다. 이 새로운 ECD 추정 방법은 비디오 기반 방법의 단점을 해결할 뿐만 아니라 ECD 추정의 계산 효율성을 높이고 실시간 방식으로 EEG 센서에 더 쉽게 구현할 수 있도록 합니다.전체 보고서를 보시려면 여기를 클릭하세요.