사용자의 열화상 데이터를 측정하는 열화상카메라;와 라즈베리파이(Raspberry Pi);로 구성되어, 수면 집중도를 검출하는 것으로, 상기 라즈베리파이(Raspberry Pi)는 열화상카메라로 측정된 원 데이타를 이미지로 나타내는 이미지부;상기 이미지를 실제 사람모습에 가깝게 나타내기 위한 이미지처리부;움직임의 변화량을 추출하기 위해 컬러 필터링을 적용하는 컬러 필터링부;잡음제거용 하이필터부(high filter);움직임 변화감지 알고리즘부;자세별 데이터를 출력하는 결과출력부;제어부;로 이루어지되,상기 결과출력부의 결과는 수면주기, 움직임빈도, 또는 움직임 크기인 것이며,상기 결과출력부의 결과에 의해 사용자의 비정상 수면 패턴을 검출하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 수면 집중도 검출 시스템에 있어서,상기 이미지부는 열화상 카메라로 측정한 8x8 배열의 데이터를 이미지로 나타내는 것이며, 상기 이미지처리부는 보간법과 영상처리 기법을 통해 시간대별 수면 집중도를 나타내는 것으로, 원 데이터로 구성된 최초의 이미지는 구간별 경계가 뚜렷하기 때문에 데이터 분석이 어려우므로 이미지 보간법을 이용하여 실제 사람의 모습으로 나타내는 것이며, 상기 컬러 필터링부는 움직임 검출에 불필요한 데이터를 제거하기 위해 오픈시브(Opencv)를 이용한 컬러 필터링을 적용시켜 빨간색을 제외한 모든 색을 0의 값인 검은색으로 바꾸며, 빠른 데이터 연산을 위해 컬러 필터링을 적용시킨 이미지를 120x120 크기로 변경하고, 검은색을 제외한 색의 픽셀 개수를 리스트에 저장하는 것이며, 상기 잡음제거용 하이 필터부(high filter)는 저장된 리스트에서 측정된 데이터의 잡음과 미세한 움직임을 제거하기 위해 현재 값과 이전 값의 차이에 임계점을 두어 임계점 이하 값을 제거하는 하이패스필터(High-Pass Filter)를 제작하여 적용한 후 변화량을 계산하는 것이며, 상기 움직임 변화감지 알고리즘부는 계산된 변화량을 통해 사용자의 수면 주기, 움직임의 크기와 빈도를 이용하여 비정상적인 수면 패턴 검출하는 것이며, 상기 열화상카메라 제어부는 주위의 소음, 빛, 습도에 대한 보정을 하는 것으로, 가중치를 곱하여 결과를 도출하는 것으로, 주위 소음이 높은 경우 숙면을 취하기 어려우므로 1이상의 가중치를 곱하여 계산하고, 습도도 적정상대습도 45 ~ 55%를 벗어나면 너무 건조하거나 습하여 숙면을 이루기 어려우므로 1이상의 가중치를 곱하며, 빛도 일정 럭스 이상의 빛이 실내에 비출 경우에도 숙면을 이루기 어려우므로 1이상의 가중치를 곱하며, 여러명을 동시에 수면 집중도 검출이 가능하므로 2인 이상이 수면시 다른 사람에 의해 수면이 방해받기 쉬우므로, 1이상의 가중치를 곱하여 결과치를 도출하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 수면 집중도 검출 시스템

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