KR102108409B1 - 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템 및 방법 - Google Patents

운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템 및 방법은 차량 운전자의 운전자 생체 신호를 수집하고, 이를 기초로 현재 차량이 고속도로, 시내도로인지 교통 체증의 발생 여부를 판단할 수 있는 모델링을 수행하고, 판단 결과에 따라 후속 대응 절차를 수행하여 차량 운전자의 스트레스를 저감시키며, 차량 충돌 및 안전 사고를 방지할 수 있는 효과가 있다.

Description

운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템 및 방법{System and Method for Responding Road Information Based on Bio Signal of Driver}
본 발명은 도로 상황 대응 시스템에 관한 것으로서, 특히 차량 운전자의 손목에 시계 형태로 GSR(Galvanic Skin Resistance) 센서를 장착하여 피부전기반사 신호를 수집하고, 이를 기초로 현재 차량이 고속도로, 시내도로인지 교통 체증의 발생 여부를 판단할 수 있는 모델링을 수행하며, 판단 결과에 따라 후속 대응 절차를 수행하여 차량 운전자의 스트레스를 저감시키는 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 자동차는 이동 또는 운송수단 뿐만 아니라, 인터넷과 IT 기술의 발달로 인해 운전자들이 운전하면서 다양한 교통정보, 경제, 문화 및 일반생활과 관련된 각종 정보 및 서비스를 제공받을 수 있는 공간이 되고 있다.
그로 인하여 운전자의 안전과 편의성이 크게 향상되어 단순 운송수단을 뛰어넘어 정보와 업무 및 레저 공간까지 확대시켜 자동차가 새로운 차원의 문화와 생활수단으로 변하고 있다.
운전 중 운전자의 스트레스, 졸음, 피곤과 같은 이상 상태는 운전자의 반응 속도나 판단 능력에 영향을 미쳐 주행 능력을 감소시키며 이로 인해 교통사고의 위험을 높인다.
일반적으로 자동차는 많은 기본적인 안전 문제들을 포함하고 있으며, 이러한 안전 문제들은 운전자의 실수와 브레이크 고장과 같은 자동차 결함을 포함할 수 있다. 자동차에는 예측 가능한 안전 문제들에 따른 피해를 최소화하기 위해서 안전 벨트와 에어백 등과 같이 안전 장치들이 장착되고 있다.
그러나 이러한 장치들은 근본적으로 안전 문제를 해결할 수 없으며, 자동차 사고들 중 많은 부분을 차지하는 운전자의 실수(예를 들어, 졸음운전 등)를 방지할 수 있는 방법이 요구된다.
종래의 선행차량과의 충돌을 경고하기 위한 시스템은 자기차량의 속도와 선행차량과의 상대속력 및 상대거리를 측정하여 선행차량과의 충돌 위험을 경고한다.
이러한 차량 충돌 경고 시스템은 운전 집중도와 관계없이 주변 상황만을 고려하여 경고하기 때문에 운전자에게 최적의 경고 시점을 제공할 수 없다.
혼잡한 시내 도로 상황은 차량 운전자가 스트레스를 받고 있는 상태이므로 잦은 충돌 위험의 경고가 스트레스를 더 유발할 수 있으며, 현재 상태를 벗어날 수도 없다.
한국 등록특허번호 제10-1449326호
이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 차량 운전자의 손목에 시계 형태로 GSR(Galvanic Skin Resistance) 센서를 장착하여 피부전기반사 신호를 수집하고, 이를 기초로 현재 차량이 고속도로, 시내도로인지 교통 체증의 발생 여부를 판단할 수 있는 모델링을 수행하며, 판단 결과에 따라 후속 대응 절차를 수행하여 차량 운전자의 스트레스를 저감시키는 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템은,
차량 운전자의 손목에 시계 형태로 GSR(Galvanic Skin Resistance) 센서를 장착하고, 손목에 접촉된 전극에 인가된 전원에 의해 측정된 전압값에 따라 피부의 전기전도도를 측정하여 땀에 의해 변화하는 전위차를 측정하는 생체 신호 측정부;
상기 GSR 센서로부터 GSR 신호를 수신하고, 수신한 GSR 신호에 필요한 신호 처리를 수행하여 GSR 파형 신호를 검출하는 GSR 신호 처리부;
상기 GSR 신호 처리부로부터 검출된 GSR 파형 신호의 주파수에서 GSR 피크들을 검출하여 피크 개수를 계산하고, 상기 검출된 GSR 피크들 중 GSR 최대 피크를 계산하며, GSR 파형 신호의 지속 시간과, GSR 피크들의 피크 개수를 합한 GSR 측정값을 계산하여 상기 GSR 피크 개수, 상기 GSR 최대 피크, 상기 GSR 파형 신호의 지속 시간, 상기 GSR 측정값을 포함한 운전자 생체 신호를 생성하는 제어부; 및
상기 운전자 생체 신호를 딥 러닝 기법을 이용하여 학습 데이터로 활용하여 제1 운전자 생체 신호에 대응하는 교통 체증 해소를 학습하고, 제2 운전자 생체 신호에 대응하는 교통 체증 발생을 학습하고, 제3 운전자 생체 신호에 대응하는 고속도로를 학습하고, 제4 운전자 생체 신호에 대응하는 시내 도로를 학습하는 신경망 처리부를 포함하며,
상기 제어부는 상기 신경망 처리부를 이용하여 상기 운전자 생체 신호가 상기 제1 운전자 생체 신호, 상기 제2 운전자 생체 신호, 상기 제3 운전자 생체 신호, 상기 제4 운전자 생체 신호 중 하나인 경우, 교통 체증 발생, 교통 체증 해소, 고속도로, 시내도로 중 하나 이상의 도로 상황을 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 특징에 따른 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 방법은,
차량 운전자의 손목에 시계 형태로 GSR(Galvanic Skin Resistance) 센서를 장착하고, 손목에 접촉된 전극에 인가된 전원에 의해 측정된 전압값에 따라 피부의 전기전도도를 땀에 의해 변화하는 전위차로 측정하는 단계;
상기 GSR 센서로부터 GSR 신호를 수신하고, 상기 수신한 GSR 신호에 필요한 신호 처리를 GSR 신호 처리부에서 수행하여 GSR 파형 신호를 검출하는 단계;
상기 GSR 신호 처리부로부터 검출된 GSR 파형 신호의 주파수에서 GSR 피크들을 검출하여 피크 개수를 계산하고, 상기 검출된 GSR 피크들 중 GSR 최대 피크를 계산하며, GSR 파형 신호의 지속 시간과, GSR 피크들의 피크 개수를 합한 GSR 측정값을 계산하여 상기 GSR 피크 개수, 상기 GSR 최대 피크, 상기 GSR 파형 신호의 지속 시간, 상기 GSR 측정값을 포함한 운전자 생체 신호를 생성하는 단계; 및
상기 생성한 운전자 생체 신호는 딥 러닝 기법을 이용하여 교통 체증 해소를 학습한 제1 운전자 생체 신호, 교통 체증 발생을 학습한 제2 운전자 생체 신호, 고속도로를 학습한 제3 운전자 생체 신호, 시내도로를 학습한 제4 운전자 생체 신호 중 일치 여부를 판단하며, 교통 체증 발생, 교통 체증 해소, 고속도로, 시내도로 중 하나 이상의 도로 상황을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 구성에 의하여, 본 발명은 차량 운전자의 운전자 생체 신호를 수집하고, 이를 기초로 현재 차량이 고속도로, 시내도로인지 교통 체증의 발생 여부를 판단할 수 있는 모델링을 수행하고, 판단 결과에 따라 후속 대응 절차를 수행하여 차량 운전자의 스트레스를 저감시키며, 차량 충돌 및 안전 사고를 방지할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 방법을 나타낸 도면이다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템(100)은 생체 신호 측정부(110), GSR 신호 처리부(112), 제어부(120), 온도센서(121), 백색소음 발생부(123), 음향 출력부(124), 차량 에어컨(130) 및 윈도우 센서(140)를 포함한다.
생체 신호 측정부(110)는 차량 운전자의 손목으로부터 다양한 생체 신호를 획득하기 위하여 차량 운전자의 손목에 시계 형태로 GSR(Galvanic Skin Resistance) 센서를 장착한다.
생체 신호 측정부(110)는 GSR 센서에 한정하지 않으며, 심전도 센서, 피부온도 센서, 맥파 센서 등을 손목이나 차량의 스티어링 휠에 장착할 수도 있다.
GSR 센서는 운전자가 착용 가능한 웨어러블 장치에 장착되어 피부전기 반응 신호를 측정할 수 있다.
GSR 센서는 손목에 접촉된 전극에 인가된 전원에 의해 측정된 전압값에 따라 피부의 전기전도도(GSR)를 측정하며, 측정된 값은 일정 레벨로 증폭한 전압(Voltage)값으로 표시된다.
GSR 센서는 전기 자극에 대한 피부의 저항을 측정하는 것으로서, 손가락 끝에 전극을 부착하여 피부의 땀샘에서 발생하는 땀에 의해 변화하는 전위차를 측정하여 각성 상태를 측정한다.
긴장이나 자극은 피부를 긴장시키고 자극하여 땀의 분비를 증가시켜 피부의 습도를 증가시키고 전기의 전도성을 증가시켜 피부의 전기 저항이 낮추게 되므로 낮은 피부저항은 긴장을 의미하고, 높은 피부저항은 이완을 의미한다.
GSR 신호 처리부(112)는 GSR 센서로부터 GSR 신호를 수신하고, 수신한 GSR 신호에 필요한 신호 처리를 수행하여 GSR 파형 신호를 검출한다.
제어부(120)는 GSR 신호 처리부(112)로부터 검출된 GSR 파형 신호의 주파수에서 GSR 피크들을 검출하여 피크 개수를 계산하고, 검출된 GSR 피크들 중 최대 피크를 계산하고, 피크 개수의 평균값, GSR 파형 신호의 지속 시간과, GSR 피크들의 피크 개수를 합한 GSR 측정값을 계산한다.
신경망 처리부(122)는 GSR 피크 개수, GSR 최대 피크, GSR 파형 신호의 지속 시간, 피크 개수를 합한 GSR 측정값을 포함한 운전자 생체 신호를 딥 러닝 기법을 적용하여 학습하며, 학습 데이터로 활용한다.
신경망은 연결선으로 연결된 많은 수의 인공 뉴런들을 이용하여 생물학적인 시스템의 계산 능력을 모방하는 소프트웨어나 하드웨어로 구현된 인식 모델이다.
신경망에서는 생물학적인 뉴런의 기능을 단순화시킨 인공 뉴런들이 이용되고, 인공 뉴런들은 연결 가중치(Connection Weight)를 가지는 연결선을 통해 상호 연결될 수 있다. 연결 가중치는 연결선이 갖는 특정한 값으로서 연결 강도라고도 나타낼 수 있다. 신경망은 인공 뉴런들을 통해 인간의 인지 작용이나 학습 과정을 수행할 수 있다. 인공 뉴런은 노드(Node)라고도 지칭할 수 있다.
신경망은 입력층(Input Layer), 히든층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)을 포함할 수 있다. 입력층은 학습을 수행하기 위한 입력을 수신하여 히든층에 전달할 수 있고, 출력층은 히든층의 노드들로부터 수신한 신호에 기초하여 신경망의 출력을 생성할 수 있다.
히든층은 입력층과 출력층 사이에 위치하고, 입력층을 통해 전달된 학습 데이터를 예측하기 쉬운 값으로 변화시킬 수 있다. 입력층과 히든층에 포함된 노드들은 연결 가중치를 가지는 연결선을 통해 서로 연결되고, 히든층과 출력층에 포함된 노드들에서도 연결 가중치를 가지는 연결선을 통해 서로 연결될 수 있다.
입력층, 히든층 및 출력층은 복수개의 노드들을 포함할 수 있다. 신경망은 복수개의 히든층들을 포함할 수 있다. 복수개의 히든층들을 포함하는 신경망을 깊은 신경망(Deep Neural Network)이라고 하고, 깊은 신경망을 학습시키는 것을 깊은 학습(Deep Learning)이라고 한다.
신경망 처리부(122)는 감독 학습(Supervised Learning)을 통해 신경망을 학습시킬 수 있다. 감독 학습이란 학습 데이터와 그에 대응하는 출력 데이터를 함께 신경망에 입력하고, 학습 데이터에 대응하는 출력 데이터가 출력되도록 연결선들의 연결 가중치를 업데이트하는 방법이다.
예를 들어, 신경망 처리부(122)는 델타 규칙(Delta Rule)과 오류 역전파 학습(Backpropagation Learning) 등을 통해 인공 뉴런들 사이의 연결 가중치를 업데이트할 수 있다.
오류 역전파 학습은 주어진 학습 데이터에 대해 전방 계산(Forward Computation)으로 오류를 추정한 후, 출력층에서 시작하여 히든층과 입력층 방향으로 역으로 전진하여 추정한 오류를 전파하고, 오류를 줄이는 방향으로 연결 가중치를 업데이트하는 방법이다. 신경망의 처리는 입력층 -> 히든층 -> 출력층의 방향으로 진행되지만, 오류 역전파 학습에서 연결 가중치의 업데이트 방향은 출력층 -> 히든층 -> 입력층의 방향으로 진행될 수 있다.
신경망 처리부(122)는 GSR 피크 개수, GSR 최대 피크, GSR 파형 신호의 지속 시간, 평균값, 피크 개수를 합한 GSR 측정값의 운전자 생체 신호를 딥 러닝 기법을 적용하여 학습하며, 학습 데이터로 활용한다.
신경망 처리부(122)는 GSR 피크 개수, GSR 최대 피크, GSR 파형 신호의 지속 시간, 평균값, 피크 개수를 합한 GSR 측정값을 포함한 운전자 생체 신호를 딥 러닝 기법을 이용하여 학습 데이터로 활용하고, 제1 운전자 생체 신호에 대응하는 교통 체증 발생을 학습하고, 제2 운전자 생체 신호에 대응하는 교통 체증 해소를 학습하고, 제3 운전자 생체 신호에 대응하는 고속도로를 학습하고, 제4 운전자 생체 신호에 대응하는 시내 도로를 학습하며, 제5 운전자 생체 신호에 대응하는 잠이 들기 시작하는 경수면을 학습한다.
신경망 처리부(122)는 GSR 피크 개수, GSR 최대 피크, GSR 파형 신호의 지속 시간, 평균값, GSR 측정값을 포함하는 운전자 생체 신호를 제1 운전자 생체 신호, 제2 운전자 생체 신호, 제3 운전자 생체 신호, 제4 운전자 생체 신호, 제5 운전자 생체 신호와 비교하여 일치하는지 판단할 수 있다.
신경망 처리부(122)는 운전자 생체 신호에 대응하는 도로 상태 예측 정보와 교통 체증 예측 정보를 하기의 [표 1]과 같이, 생성할 수 있다.
Figure 112019067131114-pat00001
도로 상태 예측 정보는 특정한 운전자 생체 신호에 따라 고속도로 또는 시내도로의 예측 정보이고, 교통 체증 예측 정보는 특정한 운전자 생체 신호에 따라 교통 체증 발생 또는 교통 체증 해소의 예측 정보를 의미한다.
제1 운전자 생체 신호는 GSR 파형의 펄스마다 관찰되는 최저점에서 최고점까지의 진폭을 나타내는 11 내지 50의 GSR 최대 피크, 6 내지 10의 GSR 피크 개수, 피크 개수의 합인 10 내지 20의 GSR 측정값, 10의 GSR 파형의 진폭 평균값을 포함한다.
제2 운전자 생체 신호는 GSR 파형의 펄스마다 관찰되는 최저점에서 최고점까지의 진폭을 나타내는 50 내지 100의 GSR 최대 피크, 20 내지 60의 GSR 피크 개수, 피크 개수의 합인 200 내지 300의 GSR 측정값, 60의 GSR 파형의 진폭 평균값을 포함한다.
제3 운전자 생체 신호는 GSR 파형의 펄스마다 관찰되는 최저점에서 최고점까지의 진폭을 나타내는 50 내지 150의 GSR 최대 피크, 40 내지 80의 GSR 피크 개수, 피크 개수의 합인 200 내지 300의 GSR 측정값, 80의 GSR 파형의 진폭 평균값을 포함한다.
제4 운전자 생체 신호는 GSR 파형의 펄스마다 관찰되는 최저점에서 최고점까지의 진폭을 나타내는 100 내지 200의 GSR 최대 피크, 50 내지 150의 GSR 피크 개수, 피크 개수의 합인 300 내지 500의 GSR 측정값, 150의 GSR 파형의 진폭 평균값을 포함한다.
제5 운전자 생체 신호는 GSR 파형의 펄스마다 관찰되는 최저점에서 최고점까지의 진폭을 나타내는 11 내지 50의 GSR 최대 피크, 6 내지 10의 GSR 피크 개수, 피크 개수의 합인 10 내지 20의 GSR 측정값, 10의 GSR 파형의 진폭 평균값을 포함한다.
제어부(120)는 GSR 피크 개수, GSR 최대 피크, GSR 파형 신호의 지속 시간, 피크 개수를 합한 GSR 측정값을 포함한 운전자 생체 신호를 상기 신경망 처리부(122)와 연동하여 상기 운전자 생체 신호에 대응하는 도로 상태 예측 정보와 교통 체증 예측 정보를 판단할 수 있다.
제어부(120)는 상기 신경망 처리부(122)를 이용하여 상기 운전자 생체 신호가 상기 제1 운전자 생체 신호, 상기 제2 운전자 생체 신호, 상기 제3 운전자 생체 신호, 상기 제4 운전자 생체 신호 중 하나인 경우, 교통 체증 발생, 교통 체증 해소, 고속도로, 시내도로 중 하나의 도로 상황을 판단할 수 있다.
온도센서(121)는 제어부(120)에 전기적으로 연결되어 차량의 내부에 하나 이상을 설치하여 차량 내부의 공기 온도를 측정하고, 측정된 공기 온도를 제어부(120)로 전송한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 방법을 나타낸 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 제어부(120)는 도로 상황 및 운전자 상태에 따라 대응 절차를 수행할 수 있다.
제어부(120)는 GSR 피크 개수, GSR 최대 피크, GSR 파형 신호의 지속 시간, 피크 개수를 합한 GSR 측정값을 포함한 운전자 생체 신호가 제5 운전자 생체 신호인 경우, 운전자 상태를 잠이 들기 시작한 경수면 상태로 판단하고(S100, S102), 제1 대응 절차를 수행한다(S104).
제어부(120)는 백색소음 발생부(123)를 제어하여 특정한 파형의 백색 소음을 생성하여 음향 출력부(124)로 전송하고, 온도센서(121)로부터 공기 온도를 수신한다.
다시 말해, 백색소음 발생부(123)는 제어부(120)의 제어 신호에 따라 백색 소음의 음원 소스가 저장된 데이터 저장부를 이용하여 백색 소음 신호를 생성하여 음향 출력부(124)로 전송한다.
음향 출력부(124)는 백색소음 발생부(123)로부터 입력된 백색 소음 신호를 일정 레벨로 증폭하여 출력한다.
제어부(120)는 차량 에어컨(130)을 구동하는 블로우 모터(132)의 구동 상태를 제어하는 제어 신호를 생성하여 차량 에어컨(130)으로 전송한다.
이어서, 제어부(120)는 온도센서(121)로부터 수신한 공기 온도를 기설정된 온도값 이하인지 판단하여 공기 온도가 기설정된 온도값 이상인 경우, 윈도우 센서(140)에 의해 윈도우(143)가 열려 있는지 감지하며, 윈도우(143)가 닫혀 있는 경우, 윈도우 모터(142)를 개방시키는 제어 신호를 생성하여 윈도우 모터 드라이브(141)로 전송한다.
제어부(120)는 온도센서(121)로부터 수신한 공기 온도가 기설정된 온도값 이하로 판단하는 경우, 윈도우 센서(140)에 의해 윈도우(143)가 열려 있는 것을 감지되면, 원도우 모터 드라이브를 제어하여 윈도우 모터(142)를 구동시켜 열려 있는 윈도우(143)를 닫히게 한다.
운전자 상태가 경수면 상태인 경우, 제1 대응 절차(S104)는 차량에서 백색 소음 발생, 차량 에어컨(130) 동작, 차량 윈도우 개방의 순서로 진행된다.
제어부(120)는 GSR 피크 개수, GSR 최대 피크, GSR 파형 신호의 지속 시간, 피크 개수를 합한 GSR 측정값을 포함한 운전자 생체 신호가 제3 운전자 생체 신호 또는 제4 운전자 생체 신호인지 판단하여 도로 상황이 고속도로 또는 시내도로인지 판단할 수 있다.
제어부(120)는 계산된 운전자 생체 신호가 제3 운전자 생체 신호인 경우, 차량이 이동하는 도로 상황이 고속도로로 판단되고(S100, S106), 일정 시간 후에 GSR 신호 처리부(112)로부터 입력된 새로운 운전자 생체 신호를 계산하여 교통 체증 해소를 나타내는 제1 운전자 생체 신호 또는 교통 체증 발생을 나타내는 제2 운전자 생체 신호를 수신했는지 판단한다.
제어부(120)는 차량이 이동하는 도로 상황이 고속도로 상태에서, 교통 체증 해소를 나타내는 제1 운전자 생체 신호를 수신하는 경우(S106, S108), 운전자의 스트레스가 약하다고 판단하여 아무런 대응 절차를 수행하지 않는다(S110).
제어부(120)는 차량이 이동하는 도로 상황이 고속도로 상태에서, 교통 체증 발생을 나타내는 제2 운전자 생체 신호를 수신하는 경우, 제2 대응 절차를 수행한다(S106, S112, S114).
제어부(120)는 온도센서(121)로부터 공기 온도를 수신하고, 차량 에어컨(130)을 구동하는 블로우 모터(132)의 구동 상태를 제어하는 제어 신호를 생성하여 차량 에어컨(130)으로 전송하고, 수신한 공기 온도에서 -1 내지 -2도까지 공기 온도를 하강하도록 제어하고, 동시에 윈도우 센서(140)에 의해 윈도우(143)가 열려 있는지 감지하며, 윈도우(143)가 닫혀 있는 경우, 윈도우 모터(142)를 구동시키는 제어 신호를 생성하여 윈도우 모터 드라이브(141)로 전송한다(제2 대응 절차).
제어부(120)는 윈도우 센서(140)에 의해 윈도우(143)가 열려 있는 것을 감지되면, 원도우 모터 드라이브를 제어하여 윈도우 모터(142)를 구동시켜 열려 있는 윈도우(143)를 닫히게 한다(제2 대응 절차).
제어부(120)는 차량 내부의 공기 온도를 -1 내지 -2도 하강함과 동시에 차량 윈도우(143)의 개방과 닫힘을 기설정된 시간 간격마다 반복하도록 제어한다(제2 대응 절차).
제어부(120)는 계산된 운전자 생체 신호가 제4 운전자 생체 신호인 경우, 차량이 이동하는 도로 상황이 시내도로로 판단되고(S116), 일정 시간 후에 상기 GSR 신호 처리부(112)로부터 입력된 새로운 운전자 생체 신호를 계산하여 교통 체증 해소를 나타내는 제1 운전자 생체 신호 또는 교통 체증 발생을 나타내는 제2 운전자 생체 신호를 수신했는지 판단한다.
제어부(120)는 차량이 이동하는 도로 상황이 시내도로 상태에서, 교통 체증 해소를 나타내는 제1 운전자 생체 신호를 수신하는 경우(S116, S118), 운전자의 스트레스가 약하다고 판단하여 아무런 대응 절차를 수행하지 않는다(S120).
제어부(120)는 차량이 이동하는 도로 상황이 시내도로 상태에서, 교통 체증 발생을 나타내는 제2 운전자 생체 신호를 수신하는 경우, 제3 대응 절차를 수행한다(S116, S122, S124).
제어부(120)는 온도센서(121)로부터 공기 온도를 수신하고, 차량 에어컨(130)을 구동하는 블로우 모터(132)의 구동 상태를 제어하는 제어 신호를 생성하여 차량 에어컨(130)으로 전송하고, 수신한 공기 온도에서 -2 내지 -3도까지 공기 온도를 하강시킨다(제3 대응 절차).
이어서, 제어부(120)는 백색소음 발생부(123)를 제어하여 특정한 파형의 백색 소음을 생성하여 음향 출력부(124)로 전송하고, 음향 출력부(124)를 통해 백색 소음 신호를 일정 레벨로 증폭하여 출력한다(제3 대응 절차).
제어부(120)는 도로 상황이나 운전자 상태에 따라 색깔을 다르게 하여 차량 외부에 설치된 LED(151)의 LED 제어모듈(150)에 구동 신호를 전송하여 다양한 색깔을 표시하도록 제어한다.
예를 들면, 제1 운전자 생체 신호인 경우, 파란색 LED(151)를 발광시키고, 제2 운전자 생체 신호인 경우, 빨간색 LED(151)를 발광시키고, 제3 운전자 생체 신호인 경우, 초록색 LED(151)를 발광시키고, 제4 운전자 생체 신호인 경우, 노란색 LED(151)를 발광시킨다.
제어부(120)는 차량이 이동하는 도로 상황이 고속도로 상태에서, 교통 체증 발생을 나타내는 제2 운전자 생체 신호를 수신하는 경우, 초록색 LED(151)와 빨간색 LED(151)를 동시에 발광하도록 제어하고, 고속도로인 상태에서, 교통 체증 해소를 나타내는 제1 운전자 생체 신호를 수신하는 경우, 초록색 LED(151)와 파란색 LED(151)를 동시에 발광하도록 제어한다.
제어부(120)는 차량이 이동하는 도로 상황이 시내도로 상태에서, 교통 체증 발생을 나타내는 제2 운전자 생체 신호를 수신하는 경우, 노란색 LED(151)와 빨간색 LED(151)를 동시에 발광하도록 제어하고, 시내도로인 상태에서, 교통 체증 해소를 나타내는 제1 운전자 생체 신호를 수신하는 경우, 노란색 LED(151)와 파란색 LED(151)를 동시에 발광하도록 제어한다.
이상에서 본 발명의 실시예는 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하기 위한 프로그램, 그 프로그램이 기록된 기록 매체 등을 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
100: 도로 상황 대응 시스템 110: 생체 신호 측정부
111: GSR 센서 112: GSR 신호 처리부
120: 제어부 121: 온도센서
122: 신경망 처리부 123: 백색소음 발생부
124: 음향 출력부 130: 차량 에어컨
131: 블로우 모터 140: 윈도우 센서
141: 윈도우 모터 드라이브 142: 윈도우 모터
143: 윈도우 150: LED 제어모듈
151: LED

Claims (9)

  1. 차량 운전자의 손목에 시계 형태로 GSR(Galvanic Skin Resistance) 센서를 장착하고, 손목에 접촉된 전극에 인가된 전원에 의해 측정된 전압값에 따라 피부의 전기전도도를 측정하여 땀에 의해 변화하는 전위차를 측정하는 생체 신호 측정부;
    상기 GSR 센서로부터 GSR 신호를 수신하고, 수신한 GSR 신호에 필요한 신호 처리를 수행하여 GSR 파형 신호를 검출하는 GSR 신호 처리부;
    상기 GSR 신호 처리부로부터 검출된 GSR 파형 신호의 주파수에서 GSR 피크들을 검출하여 피크 개수를 계산하고, 상기 검출된 GSR 피크들 중 GSR 최대 피크를 계산하며, GSR 파형 신호의 지속 시간과, GSR 피크들의 피크 개수를 합한 GSR 측정값을 계산하여 상기 GSR 피크 개수, 상기 GSR 최대 피크, 상기 GSR 파형 신호의 지속 시간, 상기 GSR 측정값을 포함한 운전자 생체 신호를 생성하는 제어부; 및
    상기 운전자 생체 신호를 딥 러닝 기법을 이용하여 학습 데이터로 활용하여 제1 운전자 생체 신호에 대응하는 교통 체증 해소를 학습하고, 제2 운전자 생체 신호에 대응하는 교통 체증 발생을 학습하고, 제3 운전자 생체 신호에 대응하는 고속도로를 학습하고, 제4 운전자 생체 신호에 대응하는 시내 도로를 학습하는 신경망 처리부를 포함하며,
    상기 제어부는 상기 신경망 처리부를 이용하여 상기 운전자 생체 신호가 상기 제1 운전자 생체 신호, 상기 제2 운전자 생체 신호, 상기 제3 운전자 생체 신호, 상기 제4 운전자 생체 신호 중 하나인 경우, 교통 체증 발생, 교통 체증 해소, 고속도로, 시내도로 중 하나 이상의 도로 상황을 판단하는 것을 특징으로 하는 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 운전자 생체 신호가 상기 제3 운전자 생체 신호인 경우 도로 상황이 고속도로로 판단하고, 일정 시간 후에 상기 GSR 신호 처리부로부터 입력된 새로운 운전자 생체 신호를 계산하여 교통 체증 해소를 나타내는 제1 운전자 생체 신호 또는 교통 체증 발생을 나타내는 제2 운전자 생체 신호를 수신했는지 판단하는 것을 특징으로 하는 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 운전자 생체 신호가 상기 제4 운전자 생체 신호인 경우 도로 상황이 시내도로로 판단하고, 일정 시간 후에 상기 GSR 신호 처리부로부터 입력된 새로운 운전자 생체 신호를 계산하여 교통 체증 해소를 나타내는 제1 운전자 생체 신호 또는 교통 체증 발생을 나타내는 제2 운전자 생체 신호를 수신했는지 판단하는 것을 특징으로 하는 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 제어부에 전기적으로 연결되어 차량의 내부에 하나 이상을 설치하여 차량 내부의 공기 온도를 측정하고, 상기 측정된 공기 온도를 상기 제어부로 전송하는 온도센서를 더 포함하며,
    상기 제어부는 상기 도로 상황이 고속도로로 판단하고, 상기 제2 운전자 생체 신호를 수신하는 경우, 상기 온도센서로부터 공기 온도를 수신하고, 차량 에어컨을 구동하는 블로우 모터의 구동 상태를 제어하는 제어 신호를 생성하여 차량 에어컨으로 전송하고, 상기 수신한 공기 온도에서 -1 내지 -2도까지 공기 온도를 하강하도록 제어하고, 동시에 윈도우 센서에 의해 윈도우가 열려 있는지 감지하며, 윈도우가 닫혀 있는 경우, 윈도우 모터를 구동시키는 제어 신호를 생성하여 윈도우 모터 드라이브로 전송하여 윈도우를 개방하는 것을 특징으로 하는 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제어부에 전기적으로 연결되어 차량의 내부에 하나 이상을 설치하여 차량 내부의 공기 온도를 측정하고, 상기 측정된 공기 온도를 상기 제어부로 전송하는 온도센서를 더 포함하며,
    상기 제어부는 도로 상황이 시내도로로 판단하고, 상기 제2 운전자 생체 신호를 수신하는 경우, 상기 온도센서로부터 공기 온도를 수신하고, 차량 에어컨을 구동하는 블로우 모터의 구동 상태를 제어하는 제어 신호를 생성하여 차량 에어컨으로 전송하고, 상기 수신한 공기 온도에서 -2 내지 -3도까지 공기 온도를 하강시키며, 백색소음 발생부를 제어하여 특정한 파형의 백색 소음을 생성하여 음향 출력부를 통해 백색 소음 신호를 일정 레벨로 증폭하여 출력하는 것을 특징으로 하는 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    차량 외부에 LED 모듈을 설치하고,
    상기 제어부는 상기 제1 운전자 생체 신호, 상기 제2 운전자 생체 신호, 상기 제3 운전자 생체 신호, 상기 제4 운전자 생체 신호에 따라 색깔을 다르게 하도록 상기 LED 모듈에 연결된 LED 제어모듈에 구동 신호를 전송하여 다양한 색깔로 표시하는 것을 특징으로 하는 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 시스템.
  7. 차량 운전자의 손목에 시계 형태로 GSR(Galvanic Skin Resistance) 센서를 장착하고, 손목에 접촉된 전극에 인가된 전원에 의해 측정된 전압값에 따라 피부의 전기전도도를 땀에 의해 변화하는 전위차로 측정하는 단계;
    상기 GSR 센서로부터 GSR 신호를 수신하고, 상기 수신한 GSR 신호에 필요한 신호 처리를 GSR 신호 처리부에서 수행하여 GSR 파형 신호를 검출하는 단계;
    상기 GSR 신호 처리부로부터 검출된 GSR 파형 신호의 주파수에서 GSR 피크들을 검출하여 피크 개수를 계산하고, 상기 검출된 GSR 피크들 중 GSR 최대 피크를 계산하며, GSR 파형 신호의 지속 시간과, GSR 피크들의 피크 개수를 합한 GSR 측정값을 계산하여 상기 GSR 피크 개수, 상기 GSR 최대 피크, 상기 GSR 파형 신호의 지속 시간, 상기 GSR 측정값을 포함한 운전자 생체 신호를 생성하는 단계; 및
    상기 생성한 운전자 생체 신호는 딥 러닝 기법을 이용하여 교통 체증 해소를 학습한 제1 운전자 생체 신호, 교통 체증 발생을 학습한 제2 운전자 생체 신호, 고속도로를 학습한 제3 운전자 생체 신호, 시내도로를 학습한 제4 운전자 생체 신호 중 일치 여부를 판단하며, 교통 체증 발생, 교통 체증 해소, 고속도로, 시내도로 중 하나 이상의 도로 상황을 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 도로 상황을 판단하는 단계는,
    상기 운전자 생체 신호가 상기 제3 운전자 생체 신호인 경우 도로 상황이 고속도로로 판단하고, 일정 시간 후에 상기 GSR 신호 처리부로부터 입력된 새로운 운전자 생체 신호를 계산하여 교통 체증 해소를 나타내는 제1 운전자 생체 신호 또는 교통 체증 발생을 나타내는 제2 운전자 생체 신호를 수신했는지 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 도로 상황을 판단하는 단계는,
    상기 운전자 생체 신호가 상기 제4 운전자 생체 신호인 경우 도로 상황이 시내도로로 판단하고, 일정 시간 후에 상기 GSR 신호 처리부로부터 입력된 새로운 운전자 생체 신호를 계산하여 교통 체증 해소를 나타내는 제1 운전자 생체 신호 또는 교통 체증 발생을 나타내는 제2 운전자 생체 신호를 수신했는지 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운전자 생체 신호 기반의 도로 상황 대응 방법.
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