KR102232491B1 - 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 표면 근전도(sEMG) 센서를 이용하여 개인별 근육활성도에 따른 졸음을 검출하고, 졸음시 미세전류 전기자극을 출력하여 근육 자극을 통한 피로도 개선 및 교통 사고율 감소에 기여할 수 있는 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법에 관한 것이다. 이를 위하여 본 발명은 표면 근전도 센서를 통해 근육의 근수축 또는 근이완에 따른 근전도 신호를 측정하는 단계, 잡음 제거 필터를 적용하여 근전도 신호에 포함된 전기적 잡음, 주변 환경 전자파 잡음 및 동적 잡음 중 적어도 하나의 잡음을 제거하는 단계 및 잡음이 제거된 제n 시간까지의 근전도 신호에 대한 사용자별 평균 진폭 값을 산출하고, 평균 진폭 값과 제n+1 시간에서의 현재 진폭 값을 비교하여 사용자의 졸음 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

Description

표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법{DROWSY CONDUCT DETERMINING METHOD USING SURFACE ELECTROMYOGRAPHY SENSOR}

본 발명은 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 표면 근전도(sEMG) 센서를 이용하여 개인별 근육활성도에 따른 졸음 여부를 검출하고, 졸음 상태로 판단 시 미세전류 전기자극을 출력하여 근육 자극을 통한 피로도 개선 및 교통 사고율 감소에 기여할 수 있는 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법에 관한 것이다.

최근 자동차 사고의 원인 중에 가장 사망률이 높은 사고는 운전자 피로에 의한 졸음으로 조사되고 있다. 특히 고속도로에서 발생하는 교통사고 비율 중 졸음에 의한 사고는 30% 이상의 높은 비중을 차지하고 있다.

졸음을 방지하기 위한 기술로는 운전자의 눈 깜빡임 횟수 측정, 차량의 이동경로 분석, 급격한 핸들 조작의 빈도수 또는 영상 분석이나 뇌파 측정 방식을 통해 운전자의 졸음을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다.

또한, IoT(Internet of Things) 기술을 이용해 운전자의 생체신호를 연속 측정하고 무선으로 데이터 송신 및 분석을 통해 운전자의 졸음 감시, 경보 알람 및 자동차의 속도 제어 관련한 연구가 다양하게 시도되고 있다.

뇌파검사(Electroencephalography, EEG), 심전도검사(Electrocardiography, ECG), 근전도검사(Electromyography, EMG) 등의 생체신호를 측정하는 시스템은 이미 다양한 제품으로 시중에 나와 있다. 다만. 뇌파검사는 운전자의 머리에 다중 전극을 착용해야 하고, 미약한 뇌파 신호를 검출하여 분석하기 위한 측정시스템이 가장 크고 고가인 단점이 있으며, 심전도검사는 운전자의 심장 박동에 따른 생체신호 측정법으로 졸음과 심전도 변화의 상호 관련성이 크지 않다는 단점이 있다.

근전도검사는 근육의 피로도, 긴장 및 이완을 측정하는 방식으로 졸음 운전에 따른 근전도 신호 변화와 밀접한 관련성이 있는 것으로 다양한 연구 결과에 따라 증명되었다.

이에, 운전자를 포함한 수험생 등 졸음 여부를 신속히 판단해야 하는 사용자의 근전도 상태를 측정하여 졸음 여부를 판단하고, 졸음 시 미세전류로 전기자극을 제공하여 졸음을 깨울 수 있도록 하는 기술을 제안하고자 한다.

한국등록특허 제10-1646401호는 운전자의 심박수를 검출하여 검출된 심박수에 대응되는 심박 신호를 출력하는 심박 측정 모듈, 차량의 주행 상태를 측정하여 측정된 주행 상태에 대응되는 차량 신호를 출력하는 차량신호 측정 모듈, 심박 신호 및 차량 신호를 이용하여 운전자의 졸음 여부를 판단하고, 졸음으로 판단 시 졸음 경보를 위한 경보 신호를 출력하는 졸음패턴 검출 모듈 및 경보 신호에 따라 운전자에게 경보를 출력하는 경보 모듈을 포함하는 운전자의 졸음상태 판단 시스템 및 그 판단 방법을 개시하고 있다.

그러나 종래의 졸음 상태 판단 방법은 다수의 사용자로부터 추출된 데이터를 기반으로 설정되는 졸음 기준값을 기준으로 사용자의 졸음 여부를 판단하고 있어 사용자 별로 상이하게 측정되는 생체신호를 고려하고 있지 않아, 사용자 개개인에 맞춤화된 방식으로 졸음 상태를 판단하지 못하고 있다.

한국등록특허 제10-1646401호(2016.08.01, 등록)

따라서 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로서, 본 발명은 표면 근전도(sEMG) 센서를 이용하여 개인별 근육활성도에 따른 졸음을 검출하고, 졸음 시 미세전류 전기자극을 출력하여 근육 자극을 통한 피로도 개선 및 교통 사고율 감소에 기여할 수 있는 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명은 근전도 신호에서 사용자의 다양한 움직임과 잡음 상황에 대한 노이즈를 제거하고, 근전도 신호를 표준화하여 개인별 졸음을 민감하게 검출할 수 있는 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법을 제공하는데 다른 목적이 있다.

또한, 본 발명은 졸음 여부 판단 이전 시점까지 수집된 데이터 기반으로 졸음징조 평균 값을 산출하고, 졸음징조 평균 값과 개인별 현재 근육의 활성도를 비교하여 개인 맞춤형 졸음을 검출할 수 있는 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 실시예를 통하여 더욱 명확해질 것이다.

본 발명의 일 측면에 따른 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법은 사용자의 신체 근육에 밀착되는 표면 근전도 센서를 이용한 졸음 판단 방법에 있어서, 상기 표면 근전도 센서를 통해 근육의 근수축 또는 근이완에 따른 근전도 신호를 측정하는 단계; 잡음 제거 필터를 적용하여 상기 근전도 신호에 포함된 전기적 잡음, 주변 환경 전자파 잡음 및 동적 잡음 중 적어도 하나의 잡음을 제거하는 단계; 및 상기 잡음이 제거된 제n 시간까지의 근전도 신호에 대한 사용자별 평균 진폭 값을 산출하고, 상기 평균 진폭 값과 제n+1 시간에서의 현재 진폭 값을 비교하여 사용자의 졸음 여부를 판단하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 측면에 따른 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법은 다음과 같은 실시예들을 하나 또는 그 이상 구비할 수 있다.

예를 들면, 상기 잡음을 제거하는 단계는 버터워스 필터(Butterworth Filter)를 이용하여 상기 근전도 신호에 포함된 전기적 잡음을 제거하고, 엘립틱 필터(Elliptic Filter)를 이용하여 상기 근전도 신호에 포함된 주변 환경 전자파 잡음을 제거하며, 체비셰프 필터(Chebyshev Filter)를 이용하여 상기 근전도 신호에 포함된 동적 잡음을 제거하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 사용자의 졸음 여부를 판단하는 단계는 상기 잡음이 제거된 제n 시간까지의 근전도 신호에 대하여, MVC(Maximum Voluntary Contraction)를 기반으로 표준화(Normalization)를 수행하는 단계; 및 상기 표준화가 수행된 근전도 신호에서 최저 진폭 값과 최고 진폭 값을 제외하여 평균 진폭 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 사용자의 졸음 여부를 판단하는 단계는 상기 평균 진폭 값보다 현재 진폭 값이 큰 경우 일반운전으로 판단하고, 현재 진폭 값을 일반운전 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 사용자의 졸음 여부를 판단하는 단계는 상기 평균 진폭 값보다 현재 진폭 값이 작은 경우 졸음으로 판단하고, 현재 진폭 값을 졸음 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 사용자의 졸음 여부에 따라 상기 표면 근전도 센서와 연동되는 전극 패드를 제어하여 전기 마사지 신호를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 전기 마사지 신호를 출력하는 단계는 상기 출력되는 전기 마사지 신호에 대한 전기자극 수준을 상기 제n+1 시간과 연동하여 저장하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 전기 마사지 신호를 출력하는 단계는 제n+1 시간에서 제1 전기자극 수준으로 전기 마사지 신호를 출력한 후 제n+2 시간에서 연속적으로 전기 마사지 신호를 출력하는 경우, 상기 제1 전기자극 수준보다 높은 강도의 제2 전기자극 수준으로 전기 마사지 신호를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법은 다음과 같은 효과를 제공한다.

본 발명은 표면 근전도(sEMG) 센서를 이용하여 개인별 근육활성도에 따른 졸음을 검출하고, 졸음시 미세전류 전기자극을 출력하여 근육 자극을 통한 피로도 개선 및 교통 사고율 감소에 기여할 수 있는 효과가 있다.

본 발명은 근전도 신호에서 사용자의 다양한 움직임과 잡음 상황에 대한 노이즈를 제거하고, 근전도 신호를 표준화하여 개인별 졸음을 민감하게 검출할 수 있는 효과가 있다.

본 발명은 졸음 여부 판단 이전 시점까지 수집된 데이터 기반으로 졸음징조 평균 값을 산출하고, 졸음징조 평균 값과 개인별 현재 운전에 대한 근육의 활성도를 비교하여 개인 맞춤형 졸음을 검출할 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 측면에 따른 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 과정을 도시한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 다른 일 측면에 따른 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 과정을 도시한 순서도이다.
도 3은 표면 근전도 센서를 통해 측정한 근육의 긴장 상태와 이완 상태에 따른 파장을 도시한 그래프이다.
도 4는 표면 근전도 센서를 통해 측정한 사용자의 깨어 있는 상태와 졸음 상태에 따른 파장을 도시한 그래프이다.
도 5는 근전도 신호를 통해 측정된 측정값을 표준화하기 위해 사용되는 기법을 설명하기 위한 그래프이다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어 도면 부호에 상관없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

이하 본 발명의 실시예들에 따른 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법에 대하여 도 1 내지 도 5를 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 측면에 따른 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 과정을 도시한 순서도이다.

본 발명의 일 측면에 따른 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법은 사용자의 신체에 안착되어 표면 근전도 센서를 통해 근전도 신호를 측정하고, 근전도 신호에 따라 미세전류 전기 자극(Micro Current)을 제공하여 신체 근육을 마사지하는 졸음방지 마사지 장치 내에 프로그래밍되는 알고리즘을 기반으로 수행된다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 측면에 따른 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 과정은 사용자의 신체 근육에 밀착되는 표면 근전도 센서를 통해 근육의 근수축 또는 근이완에 따른 근전도 신호를 측정한다(S110).

표면 근전도 센서는 생체 신호를 측정하는 센서로, 도 3의 그래프와 같이 근육이 안정적일 때(근이완)의 파장(R)과 근육이 긴장했을 때(근수축)의 파장(C)을 기초로 근이완 상태에 대한 근전도 신호와 근수축 상태에 대한 근전도 신호를 생성할 수 있다.

한편, 도 4는 표면 근전도 센서를 통해 측정한 사용자의 깨어 있는 상태와 졸음 상태에 따른 진폭을 도시한 그래프로, 깨어 있는 상태일때는 근육이 긴장하여 근수축 상태의 파장(D)을 나타내고, 졸음 상태일때는 근육이 이완되어 근이완 상태의 파장(S)을 나타내게 된다.

표면 근전도 센서를 통해 근전도 신호가 측정되면 잡음 제거 필터를 적용하여 근전도 신호에 포함된 잡음을 제거한다(S120).

잡음 제거 필터는 버터워스 필터(Butterworth Filter), 엘립틱 필터(Elliptic Filter), 체비셰프 필터(Chebyshev Filter)를 포함하는 것으로 설명하나, 이에 한정하고자 하는 것은 아니며 근전도 신호에 포함된 전기적 잡음, 주변 환경 잡음 및 동적 잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 필터라면 공지된 어떠한 필터라도 적용 가능하다.

버터워스 필터(Butterworth Filter)는 아날로그 근전도 신호를 획득하기 위한 목적으로 잡음을 제거하는 필터로, 근전도 신호에 포함된 전기적 잡음을 제거하며, 코너 주파수, 최대 통과지역 이득 및 필터 차수를 설계하여 구현된다.

엘립틱 필터(Elliptic Filter)는 주변 환경의 전원 잡음이 높을 경우, 정지 범위 영역에서 노치(Notch)를 덧붙여 높은 차단이 가능한 필터로, 근전도 신호에 포함된 주변 환경 전자파 잡음을 제거한다.

체비셰프 필터(Chebyshev Filter)는 사용자의 급격한 행동 및 잦은 동잡음을 보다 효과적으로 제거하는 필터로, 근전도 신호에 포함된 동적 잡음을 제거하며, 버터워스 필터보다 동적 잡음 감쇠비가 높고 반대급부로 통과영역의 파동 손실을 고려하여 최대 통과범위 이득, 제거 주파수 및 필터 차수를 설계하여 구현된다.

근전도 신호에서 잡음이 제거되면, 제n 시간까지 측정된 근전도 신호에 대하여, MVC(Maximum Voluntary Contraction)를 기반으로 근전도 신호의 진폭을 표준화(Normalization)한다. 여기에서, 제n 시간은 사용자의 졸음 여부를 판단하는 시점의 바로 이전 시점으로, 근전도 신호를 측정하기 시작한 제1 시간부터 경과된 시간에 해당한다.

근전도 신호의 진폭은 전극 부착 위치, 사용자의 신체, 측정 날짜 등에 영향을 받기 때문에, 이러한 문제를 해결하기 위해 기준값(MVC)으로 진폭을 표준화할 수 있다.

표준화(Normalization)는 측정된 근전도 신호를 비율 단위로 변화시켜 근전도 신호에 포함된 측정 상태에 의한 영향을 제거한다.

이후, 표준화가 수행된 근전도 신호에서 평균 신호와 최고치 신호를 분석하는 MDM(Mean Dynamic Methods) 및 PDM(Peak Dynamic Methods) 기법을 적용하고, 최저 진폭 값과 최고 진폭 값을 제외하여 사용자별 평균 진폭 값을 산출한다(S130)(도 5 참고).

즉, 근전도 신호의 측정을 시작한 최초 시간인 제1 시간부터 제n 시간까지 측정된 근전도 신호에 대한 잡음이 제거되면. 제n 시간까지 잡음이 제거된 근전도 신호를 표준화하고, 표준화된 근전도 신호를 기초로 사용자별 근육 활성도에 따른 평균 진폭 값을 산출한다. 이는 사용자별로 근육 활성도가 상이하기 때문에 사용자 각각으로부터 측정된 근육 활성도를 기초로 해당 사용자에 대한 졸음 여부를 판단할 수 있는 기준이 되는 평균 진폭 값을 산출하는 것이다.

제n 시간까지의 근전도 신호에 대한 사용자별 평균 진폭 값을 산출하면, 평균 진폭 값과 제n+1 시간, 즉 현재 졸음 여부를 판단하는 시간에서 측정된 근전도 신호에 대한 현재 진폭 값을 비교하여 사용자의 졸음 여부를 판단한다(S140).

평균 진폭 값보다 현재 진폭 값이 큰 경우 근이완이 이루어지지 않은 상태로, 근육 활성도가 높으므로 일반운전으로 판단하고, 현재 진폭 값을 일반운전 데이터베이스에 저장한다(S150).

일반운전 데이터베이스에 저장된 현재 진폭 값은 제n+2 시간에서 사용자의 졸음 여부를 판단하기 위한 평균 진폭 값을 산출할 때 데이터로서 누적 포함된다.

평균 진폭 값보다 현재 진폭 값이 작은 경우 근이완이 이루어진 상태로, 근육 활성도가 낮으므로 졸음으로 판단하고, 현재 진폭 값을 졸음 데이터베이스에 저장한다(S160).

일 실시예에서, 졸음 데이터베이스에 저장된 현재 진폭 값은 추후 사용자별 졸음 상태에 대한 근전도 신호를 분석할 때 빅데이터로 활용되어 평균 진폭 값 산출 시 사용될 수 있으며, 이에 따라 평균 진폭 값의 정확도를 높일 수 있다.

이후, 졸음으로 판단된 사용자의 근육에 미세 자극을 주어 졸음을 깨우기 위해 표면 근전도 센서와 연동되는 전극 패드를 제어하여 전기 마사지 신호를 출력한다(S170).

일 실시예에서, 전극 패드는 2~5cm 크기의 전극을 가지는 도체를 내장하여 사람을 매개로 통전 가능하게 구성될 수 있다. 전극 패드는 전도성 은나노 실리콘을 포함하여 이루어져, 기존 금속 기반의 고형 전극이나 젤을 사용하는 Ag 또는 AgCl 전극의 한계점을 극복하고, 굴곡진 신체의 접촉 면적을 증가시키고, 전류 밀도가 균일하고 안정적이며 별도의 접착겔을 사용하지 않고 사용자의 신체에 부착될 수 있다.

전극패드는 전기 마사지 신호를 출력하여 사용자의 근육에 미세 전류 전기 자극을 제공함에 따라 근육의 수축과 이완 반복 작용에 따른 운동 및 마사지 효과를 제공하고, 모세혈관의 분포를 증가시켜 말초혈관을 확장시킴으로써 사용자의 졸음을 방지할 수 있다.

도 2는 본 발명의 다른 일 측면에 따른 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 과정을 도시한 순서도이다.

본 발명의 다른 일 측면에 따른 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법은 도 1과 동일하게, 사용자의 신체에 안착되어 표면 근전도 센서를 통해 근전도 신호를 측정하고, 근전도 신호에 따라 미세전류 전기 자극(Micro Current)을 제공하여 신체 근육을 마사지하는 졸음방지 마사지 장치 내에 프로그래밍되는 알고리즘을 기반으로 수행된다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 일 측면에 따른 표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 과정은 사용자의 신체 근육에 밀착되는 표면 근전도 센서를 통해 근육의 근수축 또는 근이완에 따른 근전도 신호를 측정한다(S210).

표면 근전도 센서를 통해 근전도 신호가 측정되면 잡음 제거 필터를 적용하여 근전도 신호에 포함된 잡음을 제거한다(S220).

근전도 신호에서 잡음이 제거되면, 제n 시간까지 측정된 근전도 신호에 대하여, MVC(Maximum Voluntary Contraction)를 기반으로 근전도 신호의 진폭을 표준화(Normalization)하고, 표준화가 수행된 근전도 신호에서 평균 신호와 최고치 신호를 분석하는 MDM(Mean Dynamic Methods) 및 PDM(Peak Dynamic Methods) 기법을 적용하며, 최저 진폭 값과 최고 진폭 값을 제외하여 사용자별 평균 진폭 값을 산출한다(S230).

제n 시간까지의 근전도 신호에 대한 사용자별 평균 진폭 값을 산출하면, 평균 진폭 값과 제n+1 시간에서의 현재 진폭 값을 비교하여 사용자의 졸음 여부를 판단한다(S240).

평균 진폭 값보다 현재 진폭 값이 큰 경우 근이완이 이루어지지 않은 상태로, 근육 활성도가 높으므로 일반운전으로 판단하고, 현재 진폭 값을 일반운전 데이터베이스에 저장한다(S250).

평균 진폭 값보다 현재 진폭 값이 작은 경우 근이완이 이루어진 상태로, 근육 활성도가 낮으므로 졸음으로 판단하고, 현재 진폭 값을 졸음 데이터베이스에 저장한다(S260).

이때 현재 시간 이전에, 즉 현재 시간에 해당하는 제n+1시간 이전인 제n 시간에 전기 마사지 신호를 출력했는지 여부를 판단하고, 이전 시간에 전기 마사지 신호를 출력하지 않았으면 사용자의 근육에 자극을 주기 위해 표면 근전도 센서와 연동되는 전극 패드를 제어하여 제1 전기자극 수준으로 전기 마사지 신호를 출력한다(S270 및 S280).

전기 마사지 신호를 출력하면 전기 마사지 신호에 대한 제1 전기자극 수준을 제n+1 시간과 연동하여 전기자극 수준 데이터베이스에 저장한다(S285).

현재 시간에 해당하는 제n+1시간 이전인 제n 시간에 전기 마사지 신호를 출력했으면, 전기자극 수준 데이터베이스에 저장된 전기자극 수준을 상승시켜 전기 마사지 신호를 출력한다(S270, S290, S280).

즉, 제n 시간에서 제1 전기자극 수준으로 전기 마사지 신호를 출력한 후 제n+1 시간에서 연속적으로 전기 마사지 신호를 출력하는 경우, 사용자가 졸음 상태를 유지하고 있는 것이므로 제1 전기자극 수준보다 높은 강도의 제2 전기자극 수준으로 전기 마사지 신호를 출력한다.

이후 전기 마사지 신호에 대한 제2 전기자극 수준을 제n+1 시간과 연동하여 전기자극 수준 데이터베이스에 저장한다(S285).

상기에서는 본 발명의 일 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (8)

1. 사용자의 신체 근육에 밀착되는 표면 근전도 센서를 이용한 졸음 판단 방법에 있어서,
   상기 표면 근전도 센서를 통해 근육의 근수축 또는 근이완에 따른 근전도 신호를 측정하는 단계;
   잡음 제거 필터를 적용하여 상기 근전도 신호에 포함된 전기적 잡음, 주변 환경 전자파 잡음 및 동적 잡음 중 적어도 하나의 잡음을 제거하는 단계; 및
   상기 잡음이 제거된 제n 시간까지의 근전도 신호에 대한 사용자별 평균 진폭 값을 산출하고, 상기 평균 진폭 값과 제n+1 시간에서의 현재 진폭 값을 비교하여 사용자의 졸음 여부를 판단하는 단계를 포함하며,
   상기 사용자의 졸음 여부를 판단하는 단계는
   상기 잡음이 제거된 제n 시간까지의 근전도 신호에 대하여, MVC(Maximum Voluntary Contraction)를 기반으로 표준화(Normalization)를 수행하는 단계; 및
   상기 표준화가 수행된 근전도 신호에서 최저 진폭 값과 최고 진폭 값을 제외하여 평균 진폭 값을 산출하는 단계를 포함하는
   표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 잡음을 제거하는 단계는
   버터워스 필터(Butterworth Filter)를 이용하여 상기 근전도 신호에 포함된 전기적 잡음을 제거하고, 엘립틱 필터(Elliptic Filter)를 이용하여 상기 근전도 신호에 포함된 주변 환경 전자파 잡음을 제거하며, 체비셰프 필터(Chebyshev Filter)를 이용하여 상기 근전도 신호에 포함된 동적 잡음을 제거하는 것을 특징으로 하는
   표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법.
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 사용자의 졸음 여부를 판단하는 단계는
   상기 평균 진폭 값보다 현재 진폭 값이 큰 경우 일반운전으로 판단하고, 현재 진폭 값을 일반운전 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는
   표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 사용자의 졸음 여부를 판단하는 단계는
   상기 평균 진폭 값보다 현재 진폭 값이 작은 경우 졸음으로 판단하고, 현재 진폭 값을 졸음 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는
   표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 사용자의 졸음 여부에 따라 상기 표면 근전도 센서와 연동되는 전극 패드를 제어하여 전기 마사지 신호를 출력하는 단계를 더 포함하는
   표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 전기 마사지 신호를 출력하는 단계는
   상기 출력되는 전기 마사지 신호에 대한 전기자극 수준을 상기 제n+1 시간과 연동하여 저장하는 단계를 포함하는
   표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 전기 마사지 신호를 출력하는 단계는
   제n+1 시간에서 제1 전기자극 수준으로 전기 마사지 신호를 출력한 후 제n+2 시간에서 연속적으로 전기 마사지 신호를 출력하는 경우, 상기 제1 전기자극 수준보다 높은 강도의 제2 전기자극 수준으로 전기 마사지 신호를 출력하는 단계를 포함하는
   표면 근전도 센서를 이용한 개인 맞춤형 졸음 판단 방법.
   

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