| 초록 |
졸음운전은 전체 교통사고 원인 중 큰 비중을 차지하며 그 위험성이 음주운전보다도 크다고 알려져 있다. 따라서 운전자의 졸음을 판단하고 경고하는 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있으며, 뇌파를 분석하는 것이 운전자의 피로와 졸음을 감지하는데 효과적이라는 연구결과들이 발표되었다. 본 논문은 짧은 시간에 높은 해상도를 가지는 auto-regressive 모델 기법 중 잡음에 강인한 errors-in-variables(EIV) 방법을 이용하여 특징벡터를 추출하고, 다층신경망(multilayer perceptron; MLP)에 적용하여 운전자의 상태를 각성, 천이, 졸음의 세 가지 상태로 분류하는 졸음 감지 시스템을 제안한다. 생체신호의 측정 환경에 따른 성능을 평가하기 위해 높은 진단률을 갖도록 하는 EIV차수를 결정하고, 잡음에 대한 강인성을 확인하기 위해 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio; SNR)에 따른 성능을 선형 예측 부호화(linear predictive coding; LPC) 방법과 비교하였다. 이 결과로부터 제안한 EIV와 MLP를 결합한 졸음 감지 시스템은 기존의 LPC와 MLP를 이용한 시스템에 대해 우수한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다. |
