생체신호와 웨어러블 디바이스 기반의 사용자 이상상태 검출 시스템 및 방법

정확도 높은 생체신호 웨어러블 디바이스

본 기술은 디바이스를 이용하여 측정한 생체 신호를 기반으로 하여 운전자의 이상 상태를 사전에 분류 및 검출하여 운전자 및 동승자에게 알려줌으로써 사고를 미연에 방지할 수 있는 생체신호와 웨어러블 디바이스 기반의 사용자 이상상태 검출 시스템 및 방법에 관한 것입니다.

생체 신호 기반의 방법은 생체 신호의 수집을 위한 측정 장치를 운전자의 몸에 부착하여야 하는 불편함이 있어 웨어러블 디바이스가 고안되었지만 기존 방법은 측정자의 움직임에 매우 민감하며 많은 잡음을 포함하게 되므로 획득한 신호의 부정확성으로 상태 판별에 이용할 시 잘못된 상태 판단을 내릴 가능성이 높은 문제점이 있었습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 기술은 최종적인 결과를 산출하는 앙상블 학습(ensemble learning) 기법 중 하나인 에이다부스트(Adaboost)를 이용하는 방법을 제안합니다.

본 기술은 운전자의 이상 상태를 사전에 검출하고 이를 운전자 및 동승객에게 알려주는 것이 가능하여 교통사고를 예방 뿐 아니라 상태 검출 알고리즘은 다양한 헬스 케어 제품이나 다른 산업 현장에서 작업자의 상태를 모니터링 하는 시스템 등의 여러 제품에 응용 될 수 있습니다.

‍

‍

‍

Key Features:

• 여러 신호를 운전자로부터 측정한 후, 측정된 신호를 검사하여 해당 신호를 이상 상태 검출에 사용할 수 있을지를 검사하는 전처리 과정 실시
• 정확도 높은 검출 성능을 갖기 위하여 여러 분류기의 결과를 종합하여 최종적인 결과를 산출하는 앙상블 학습(ensemble learning) 기법인 에이다부스트(Adaboost)이용
• PPG신호, 온도 및 GSR신호와 같은 운전자의 생체 신호와 가속도 및 자이로 신호 등의 움직임에 관한 신호를 측정
• neural network 기반의 분류기를 설계하고 훈련시킨 여러 개 분류기의 결과를 종합하여 최종적인 상태 분류 및 검출 수행

‍

‍

본 기술은 정보통신산업진흥원의 생체 신호 기반의 운전자 이상 상태 감지 및 알림 시스템 연구과제 지원을 통해 개발되었습니다.

‍

가격은 개별 문의시 알려드립니다.

‍