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본 연구에서는 Healey 등(2005)의 데이터를 활용하여 스트레스 정도가 단시간에 변하는 운전상황에서 운전자의 심박변이도 분석을 통해 스트레스 정도에 대한 추정이 가능한지를 예비적으로 평가해 보았다. 단시간에 스트레스 정도가 변하는 운전의 경우 심박변이도 변화 양상은 기존 문헌에 나타난 장거리 운전의 양상과 다르며, meanRR, sdRR, HF, LF/HF, LFnorm, HFnorm의 6가지 심박변이도 파라미터가 스트레스 추정에 유의한 변수로 확인되었다. 정상인 운전자 5명에 대해 6가지 파라미터를 입력변수로, 운전 구간에 따라 변하는 스트레스 정도를 출력변수로 하여 개인별 선형회귀 모델(R2=0.8604±0.0959)을 도출하였으며, 이 선형회귀 모델의 적합성을 평가하기 위하여 심박변이도 데이터를 5분 길이의 16개 세그먼트로 나눈 뒤 실제 스트레스 정도와 추정된 스트레스 정도를 비교해 보았다. 그 결과 일부 세그먼트에서 부정확한 추정 결과가 관찰되기도 하였으나, 실제 스트레스 변화 패턴과 예측된 스트레스 변화 패턴 사이에 높은 상관성이 확인되었다(r=0.8560 ±0.0619). 향후 운전자 구속을 최소화하면서 측정 가능한 심박변이도 분석 시스템을 개발하고, 이를 Healey 등의 연구에서와 유사한 운전 프로토콜을 통해 다수의 피험자에게 적용함으로써 본 연구결과가 유효한지 검증할 계획이다.
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참고문헌 (14)
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Angell, L. / 2006 / Driver Workload Metrics Project Final Report / National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA).
Apparies, R. J. / 1998 / A psychophysiological investigation of the effects of driving longer-combination vehicles / Ergonomics 41 (5) : 581 ~ 592
Fleisher, L. A. / 1993 / Approximate entropy of heart rate as a correlate of postoperative ventricular dysfunction / Anesthesiology 78 (4) : 683 ~ 692
Hankins, T. C. / 1998 / A compararison of heart rate, eye activity, EEG and subjective measures of pilot mental workload during flight / Aviation, Space, and Environmental Me
Healey, J. A. / 2005 / Detecting Stress During Real-World Driving Tasks Using Physiological Sensors / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 6 (2) : 156 ~ 1
Apparies, R. J. / 1998 / A psychophysiological investigation of the effects of driving longer-combination vehicles / Ergonomics 41 (5) : 581 ~ 592
Fleisher, L. A. / 1993 / Approximate entropy of heart rate as a correlate of postoperative ventricular dysfunction / Anesthesiology 78 (4) : 683 ~ 692
Hankins, T. C. / 1998 / A compararison of heart rate, eye activity, EEG and subjective measures of pilot mental workload during flight / Aviation, Space, and Environmental Me
Healey, J. A. / 2005 / Detecting Stress During Real-World Driving Tasks Using Physiological Sensors / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 6 (2) : 156 ~ 1
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