본 연구는 첨단 운전자보조시스템이 운전자의 정신적 작업부하에 미치는 영향을 조사한다. ECG, EMG, EDA, EEG(세타 대역의 af4 및 fc6 채널)를 포함한 생리신호와 동공 직경 데이터의 조합을 활용하여, 운전자의 정신적 작업부하를 낮음, 적정, 높음의 수준으로 예측하고 분류하는 것을 목표로 한다. 인지적 요구가 서로 다른 5가지의 서로 다른 운전 상황에서 데이터가 수집되었다. 예측을 위해 기능적 선형회귀 모델을 사용하였고, 정확도 비율을 산출하였다. 생리학적 변수 31개 조합 중 9개 조합이 최고 정확도 90%의 결과를 달성하였다. 이러한 결과는 원시 생리신호 데이터의 활용과 기능자료분석 방법을 적용하여 운전자의 정신적 작업부하를 이해하고 평가하는 데 잠재적 이점이 있음을 시사한다. 본 연구의 결과는 안전성과 성능을 최적화하기 위한 운전자보조시스템의 설계 및 개선에 함의를 가진다.

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