비침습 생체신호와 인지·안전 지표를 활용한 운전 성능 개선 연구

Driving performance improvement using non-contact biometrics and cognitive safety indicators

연구 내용

뇌파·자율신경 및 비침습 레이더 생체신호를 이용해 산소·향·청각 자극이 운전 인지와 반응시간을 변화시키는 특성을 규명하고 개선 프로토콜을 설계하는 연구

본 분야는 운전 상황에서의 인지·판단·행동 과정과 생체반응을 연결하는 연구를 수행합니다. EEG 주파수 분석을 통해 청각 자극(예: binaural beats)이 반응시간 관련 신경 지표에 미치는 영향을 평가하고, 자율신경 신호를 기반으로 교통 신호 의사결정(예: yellow dilemma) 성능을 해석합니다. 또한 GHz 대역 연속파 기반 micro-Doppler 레이더로 비침습 심박·호흡을 추정하고 저주파 대역 데이터 요구를 줄이는 신호처리 절차를 적용합니다. 나아가 산소 흡입과 향 주입의 상호작용을 정서·피로 평가와 연계하며, HbO 기반 대뇌 혈류역학 반응을 측정해 복합 과제 운전 성능의 변화를 설명합니다. 이를 인체 맞춤 미세전류 마사지의 영상 피드백 제어로 확장합니다.

관련 프로젝트

0건

연구 흐름

2020년에는 교통 신호 상황에서 자율신경 활성과 의사결정 문제를 연결하고, 운전 맥락에서 환경 자극이 생리 반응을 어떻게 바꾸는지 평가하는 접근이 먼저 확립되었습니다. 2022년에는 driving simulator에서 binaural beats가 EEG 주파수 특성과 반응시간에 미치는 효과를 검증하며 인지-행동 성능으로 연구 축을 전환했습니다. 2023년에는 생활환경 자극(산소·향)과 비침습 생체신호(레이더 기반 심박·호흡)를 결합해 피로 및 정서 평가 요인을 도출했습니다. 2025년에는 복합 인지 운전에서 HbO 기반 대뇌 혈류역학 반응을 측정해 효과의 생리적 근거를 강화했습니다. 2024년의 미세전류 마사지 특허는 자극 강도·포인트를 영상 분석으로 최적화하는 방향으로 성과를 제품화 관점으로 확장합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

비침습 운전자 모니터링
레이더 기반 심박·호흡 추정
EEG 기반 반응시간 예측
청각 자극 프로토콜 설계
자율신경 지표 기반 신호 제어
산소 흡입 조건 추천
향-산소 조합 피로 조절
HbO 기반 인지 활성 평가
영상 피드백 미세전류 자극 제어
복합 과제 운전 안전성 검증