AI 센서 솔루션을 활용한 원격 운전자 모니터링 시스템

Q: 이 논문에서 정의한 Remote PPG란 무엇인가?

Remote PPG는 이미지 센서에서 측정할 수 있는 Red, Green, Blue 각 채널의 신호를 분석하여 심박수를 측정하는 기술이다. 이 기술은 원격으로 간편하고 정확하게 생체신호를 취득하는 데 적합하지만, 외부 광원 상태에 따라 알고리즘 성능이 영향을 받는 제약이 있어 실용화에 어려움이 있었다.

Q: AI 센서 솔루션을 적용한 Remote PPG가 기존 기술의 한계를 어떻게 극복하는가?

연구 결과, AI 센서 솔루션을 적용한 Remote PPG는 외부 광원에 취약했던 기존 기술의 한계를 극복한다. 매개변수 기반으로 학습한 RNN 모델을 도입하여 급변하는 외부 광원 조건에서도 정확한 심박수 측정을 가능하게 하며, 이를 통해 실용화 단계의 문제를 해결한다.

우종혁; 최승원; 서종모; 김성우; 안병은; 이동주; 최연석; 이인수

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 우종혁 (서울대학교) 최승원 (서울대학교) 서종모 (서울대학교) 김성우 (서울대학교) 안병은 (서울대학교) 이동주 (서울대학교) 최연석 (서울대학교) 이인수 (서울대학교)

저널정보: 한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2019 학술대회 발표 논문집

발행연도: 2019.2

수록면: 30 - 33 (4page)

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운전자 상태 이상으로 발생하는 교통사고는 그 피해규모가 클 뿐만 아니라, 사고의 예측 및 대응이 불가능하며, 누구라도 사고의 피해자가 될 수 있다는 불안감때문에 사회적 문제로 인식되고 있다. 자동차 관련기술이 발전함에 따라 안전한 운행을 위한 보조장치들이 차량에 적용되고 있지만, 탑승하는 운전자안전을 모니터링하는 장치는 부족한 것이 현실이다. 본 연구는 이미지 센서를 기반으로 Remote PPG 기술과 AI 솔루션을 적용한 원격 운전자 모니터링 시스템을 제안하고자 하며, 연구 결과를 바탕으로 운행 중인 차량과 같이 급변하는 환경에서도 정확한 HR 측정결과를 제공하는 운전자 모니터링 장치 도입에 기여할 수 있을 것이다.

#AI (Artificial Intelligence) #HR (Heart Rate) #PPG (Photoplethysmography) #RNN (Recurrent Neural Network) #GRU (Gated Recurrent Unit)

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