KR102053794B1

KR102053794B1 - 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템 및 그 제어방법

Info

Publication number: KR102053794B1
Application number: KR1020180093231A
Authority: KR
Inventors: 김경환; 여동훈; 김현; 허성진; 서부경
Original assignee: 연세대학교원주산학협력단
Priority date: 2018-08-09
Filing date: 2018-08-09
Publication date: 2019-12-09

Abstract

본 발명은, 운전자의 생체신호와 차량의 위치신호를 검출하고, 검출된 생체신호로부터 뇌 활동신호의 주파수 특성과 시선 신호의 시선 위치 및 시선 움직임 변화 특성을 추출하고, 추출된 신호들을 회귀모델을 적용하여 주행 의도를 판단하고, 판단된 주행의도와 차량 위치정보를 무선 통신을 통해 주변차량에 전달하며, 주변차량으로부터 수신된 주행의도 정보를 시현장치를 통해 출력하는, 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다.
본 발명의 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템은, 뇌파 검출부 및 시선 검출부를 포함하여 운전자의 뇌파 신호와 시선신호를 검출하는 운전자 생체신호 검출부; 운전자 생체신호 검출부로부터 뇌파신호와 시선신호를 수신하고, 뇌파신호에서 알파파를 포함하는 주파수 대역에 따른 뇌파 특징 신호들을 검출하고, 시선신호에서 시선의 위치와 시선의 변동성(변동 정도)을 시선 특징신호들로서 검출하고, 검출된 뇌파 특징신호들과 시선 특징신호들을, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 적용하여, 자 차량의 주행의도 신호를 출력하는, 연산처리부;를 포함한다.
본 발명은, 자 차량에 장착된 GPS 수신부를 더 포함하며, 상기 GPS 신호 중에 자 차량의 위치 좌표를 포함하는 자 차량 위치정보 신호를 검출하며, 자 차량의 주행의도 신호 및 자 차량 위치정보 신호를 타 차량으로 무선 전송한다.
또한, 타 차량으로부터 타 차량의 주행의도 신호와, 타 차량의 위치 좌표를 포함하는 타 차량 위치정보 신호를, 수신하고, 자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리, 자 차량의 주행의도, 타 차량의 주행의도, 자 차량의 위치, 타 차량의 위치를 디스플레이부에 출력한다.

Description

생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템 및 그 제어방법{Apparatus and method for delivering driver's movement intention based on bio-signals}

본 발명은, 뇌 활동신호와 시선정보로부터 판단한 주행의도정보를 주변차량 간 상호전달하는 시스템 및 그 제어방법에 관한 것으로, 보다 상세히는, 운전자의 생체신호와 차량의 위치신호를 검출하고, 검출된 생체신호로부터 뇌 활동신호의 주파수 특성과 시선 신호의 시선 위치 및 시선 움직임 변화 특성을 추출하고, 추출된 신호들을 회귀모델을 적용하여 주행 의도를 판단하고, 판단된 주행의도와 차량 위치정보를 무선 통신을 통해 주변차량에 전달하며, 주변차량으로부터 수신된 주행의도 정보를 시현장치를 통해 출력하는, 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템 및 그 제어방법에 관한 것이다.

최근 들어 자동차 내 IT 서비스에 대한 수요가 증가하고 있으며, 특히 교통안전 문제에 대한 대안으로서 자동 운행이 가능한 스마트 자동차가 요망되고 있다.

특히, 교통사고의 가장 큰 원인은 안전운전 불이행으로 방향지시등 없이 차선 변경, 좌회전 차로에서 직진 등 예측 불가한 상황이 사고 위험성을 높이며, 이러한 예측 불가한 상황들로 인해 자율주행 운전 기술 또한 운전자의 주시를 필수적으로 요구되는 상황이다.

또한, 자전거나 전동 킥보드 등 방향지시등이 없는 운송수단과 마주쳤을 때에 상대방의 주행의도에 대한 정보를 분석하여 운전자로 하여금 교통안전사고를 예방하게 하는 것도 필요하다.

현재, 차량 또는 운전자의 활동을 모니터링하는 다양한 기술들이 연구되고 있다. 예를들어, 차량의 움직임을 검출하여 차량 운전 프로세스를 모니터링하는 장치, 또는 차량의 운동 형태나 속도와 운전자의 자세를 분석하거나 운전자의 심박수를 측정하여 졸음운전을 방지하는 시스템, 또는 운전자의 거동을 모니터링하여 운전자의 피로도를 예측하는 안전 시스템, 또는 운전자의 스트레스 지수를 반영하는 차선 이탈 경보 시스템, 또는 운전자에게 깜빡이 영상을 제시하고 이에 따른 뇌파 반응을 측정하고 이를 이용하여 운전자의 주의 상태나 졸음 여부를 추정하는 방법 등등이 연구되고 있다.

이러한 기술들은 차량이나 운전자에서 획득한 신호를 이용하여 졸음이나 피로도 상태 등을 예측한다. 그러나 운전자의 생체신호를 측정하여 운전자의 주행의도를 빠른 시간에 예측하는 것에 관련하여서는 이렇다할 선행특허들을 찾아볼 수 없다.

따라서 운전자의 생체신호를 측정하여 운전자의 주행의도를 추정하고, 추정된 운전자의 주행의도 정보를 주변차량에 전달하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템 및 그 제어방법이 요망된다.

선행기술로, 국내 등록특허 제10-1562236호는 차량의 사고위험 경고장치 및 그의 제어방법에 관한 것으로, 차량의 사고위험 경고장치 및 그의 제어방법에 관한 것으로, 차량의 방향지시등 점등 여부를 감지하는 감지부, 차선 변경신호를 타 차량에 송신하고 타 차량의 차선 변경신호를 수신하는 통신부와, 차선 변경시 사고 위험을 경고하는 위험 경고부와, 방향지시등 점등시 운전자의 차선 변경의도를 타 차량에 경고하고 타 차량의 차선 변경의도를 운전자에게 경고하도록 통신부와 위험 경고부의 동작을 제어하는 제어부를 포함한다. 이 발명은 차량 주행 중 서로 다른 차로를 중행하는 차량의 동시 차선 변경과정에서 타 차량의 차선 변경 의도를 감지해서 차선 변경으로 인한 사고 위험을 운전자 및 타 차량에 실시간으로 경고할 수 있다.

국내 등록특허 제10-1562236호는, 운전자가 차량의 방향지시등을 키는 것을, 운전자의 차선 변경의도로 판단한다. 그러나 방향지시등이 고장나거나, 졸음이 오거나, 몸이 아프거나 할 경우에 차량의 방향지시등 점등을 행하지 않고 차선변경을 할 수도 있으며, 이러한 경우를 대비할 수 없다. 또한, 이 발명은 자전거나 전동 킥보드 등 방향지시등이 없는 운송수단과 마주쳤을 때에 상대방의 주행의도에 대한 정보를 분석할 수 없다.

다른 선행기술로 국내 등록특허 제10-1710982호는 컴퓨터 수행 가능한 운전자 의도 판단 방법에 관한 것으로, 차량의 주행 과정에서 측정되는 차량 상태정보 및 운전자 상태정보의 특성을 기초로 상기 운전정보를 전처리하고 전처리된 운전정보를 기초로 운전자 의도를 판단할 수 있는 개인화된 운전자 모델을 생성하며, 운전자 의도에 관한 판단 정확도가 특정 값 이하로 떨어지지 않을 때까지 상기 수신된 운전정보를 개인화된 운전자 모델에 반복적으로 반영하고, 개인화된 운전자 모델을 기초로 판단된 운전자 의도와 부합되는 차량조작모듈을 조작하였을 때 운전자가 이에 반대되는 행동을 수행하는지 여부를 기초로 운전자 의도에 관한 판단 정확도를 결정한다.

국내 등록특허 제10-1710982호는 카메라를 통해 운전자 시선정보 및 운전자 모션정보를 수신하여 차량의 주행제어를 제외한 차량조작모듈을 행하며, 운전자의 생체정보 또는 운전자의 모션정보를 수집하여 운전자 의도 판단 장치에 제공하며, 이때 전자의 생체정보 또는 운전자의 모션정보를 위해, 웨어러블 센서는 운전자의 체온정보, 혈압 정보, 심장박동수 정보를 수집하며, 웨어러블 디바이스는 운전자의 모션정보를 수집한다. 그러나 이 발명의 운전자 의도 판단 장치는 차량 상태정보 및 운전자 상태정보를 포함하는 운전정보를 수신하여 이를 기초로 개인화된 운전자 모델을 생성한다고 기재되어 있을 뿐, 이들 정보를 어떠한 처리를 통해 어떻게 개인화된 운전자 모델을 생성하는지에 대한 기재가 전혀 없다. 또한 이 발명은 타차량에 대한 주행의도에 대한 정보를 분석하지 않는다.

일반적으로 운전시 사고는 급박하게 일어난다. 따라서 운전자의 의도를 판단하여 그에 대한 처리를 하기까지에 걸리는 시간이, 가능한 한 최소한이어야 한다. 그러나 정확도가 특정 값 이하로 떨어지지 않을 때까지, 운전정보를 개인화된 운전자 모델에 반복적으로 반영하여야 하므로 이는 보다 장시간이 소요될 가능성이 있다. 또한, 운전자의 주행의도정보는, 차량 사고와 관련된 것으로, 생명과도 관련된 중요한 정보인데, 체온정보, 혈압 정보, 심장박동수 정보, 모션 정보, 시선정보만으로, 운전자의 뇌 속에 있는 운전자의 주행 의도를 판단하기에는 무리가 있다.

또 다른 선행기술로, 국내 등록특허 제10-1446845호는 뇌파를 이용한 주행체 제어 방법 및 장치에 관한 것으로, 운전 상황에 따른 시각자극, 청각 자극 및 진동 자극 중 적어도 하나의 자극을 운전자에게 제공하도록 시뮬레이션 환경을 제공하고, 시뮬레이션 환경에 따른 운전자 뇌파를 측정한 후 측정된 뇌파를 분석하여 유발적 뇌파와 자발적 뇌파를 검출하고, 유발적 뇌파 및 자발적 뇌파를 이용하여 운전 상황에 따른 운전자 의도를 판별하여 운전 상황에 따른 운전자 의도를 반영하여 주행체를 제어한다. 즉, 이 발명은 운전 상황에 따른 운전자 뇌파를 분석하여 유발적 뇌파와 자발적 뇌파를 검출하고, 검출된 유발적 뇌파 및 자발적 뇌파를 이용하여 운전 상황에 따른 운전자 의도를 판별하되, 유발적 뇌파와 자발적 뇌파를 동시에 검출하기 위해 뇌파를 시간, 공간 주파수 영역 기반의 특징 벡터들 사이에 상관 관계를 반영하여 계층적 베이지안 확률 네트워크 모델에 적용하여 주행체 제어를 위한 운전자 의도를 판별한다.

국내 등록특허 제10-1446845호는 사전에 시뮬레이션 환경을 제공하여 사용자별로 유발적 뇌파와 자발적 뇌파를 검출하여야 하며, 또한, 유발적 뇌파와 자발적 뇌파를 동시에 검출하기 위해 뇌파를 시간, 공간 주파수 영역 기반의 특징 벡터들 사이에 상관관계를 반영하여 계층적 베이지안 확률 네트워크 모델에 적용하는 복잡한 과정을 거쳐야 하는 단점이 있다. 또한, 또한 이 발명은 타차량에 대한 주행의도에 대한 정보를 분석하지 않으며, 그리고 타 차량의 인접위치 등을 판단하여 사전에 응급상황을 예방하는 기능을 구비하고 있지 않다.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 운전자의 생체신호와 차량의 위치신호를 검출하되, 운전자의 생체신호로서, 운전자의 뇌파로부터 주파수 특성 신호와, 운전자의 동공 영상으로부터 시선 신호의 시선 위치 및 시선 움직임 변화 특성을 추출하고, 추출된 신호들을 회귀모델을 적용하여 주행 의도를 판단하고, 판단된 주행의도와 차량 위치정보를 무선 통신을 통해 주변차량에 전달하며, 주변차량으로부터 수신된 주행의도 정보를 시현장치를 통해 출력하는, 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템 및 그 제어방법을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 안전운전 불이행으로 방향지시등 없이 차선 변경, 좌회전 차로에서 직진하는 경우 등의 예측 불가한 상황들에 의한 응급상황을 예방하기 위한, 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템 및 그 제어방법을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 자전거나 전동 킥보드 등 방향지시등이 없는 운송수단과 마주쳤을 때에 상대방의 주행의도에 대한 정보를 분석하여 운전자로 하여금 교통안전사고를 예방하게 하기 위한, 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템 및 그 제어방법을 제공하는 것이다.

상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템은, 뇌파 검출부 및 시선 검출부를 포함하여 운전자의 뇌파 신호와 시선신호를 검출하는 운전자 생체신호 검출부; 운전자 생체신호 검출부로부터 뇌파신호와 시선신호를 수신하고, 뇌파신호에서 알파파를 포함하는 주파수 대역에 따른 뇌파 특징 신호들을 검출하고, 시선신호에서 시선의 위치와 시선의 변동성(변동 정도)을 시선 특징신호들로서 검출하고, 검출된 뇌파 특징신호들과 시선 특징신호들을, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 적용하여, 자 차량의 주행의도 신호를 출력하는, 연산처리부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

차량에 장착되어 GPS 신호를 수신하는 GPS 수신부를 더 포함하며, 연산처리부는 GPS 수신부로부터 수신된 GPS 신호 중에 자 차량의 위치 좌표를 포함하는 자 차량 위치정보 신호를 검출한다.

연산처리부로부터 수신된 자 차량의 주행의도 신호 및 자 차량 위치정보 신호를 타 차량으로 전송하는 무선송수신부를 더 포함한다.

연산처리부는, 운전자 생체신호 검출부로부터 수신된 뇌파신호로부터 알파파를 포함하는 뇌파 특징 신호들을 검출하는, 뇌파 특징 검출부; 뇌파 특징 검출부로부터 수신된 뇌파 특징 신호들은 기설정된 뇌파 상태점수 배점 기준에 따라 뇌파특징 상태점수를 부여하고, 뇌파특징 상태점수가 부여된 뇌파 특징 신호들 중에서, 독립표본 t 검정을 통하여 주행의도 평가에 적용되는 주파수 대역 뇌파 특징 신호들인, 주행의도 평가용 뇌파특징 신호를 검출하는, 뇌파 특징 분석부; 를 포함한다.

연산처리부는, 운전자 생체신호 검출부로부터 수신된 시선신호에서 시선의 위치 및 시선의 변동성(변동 정도)을 시선 특징신호들로서 검출하는, 시선 특징 검출부; 시선 특징 검출부로부터 수신된 시선 특징 신호들은 기설정된 시선 상태점수 배점 기준에 따라 시선특징 상태점수를 부여하고, 시선특징 상태점수가 부여된 주파수 대역 뇌파 특징 신호들 중에서, 독립표본 t 검정을 통하여 주행의도 평가에 적용되는 시선 특징 신호들인, 주행의도 평가용 시선특징 신호를 검출하는, 시선 특징 분석부;를 더 포함한다.

연산처리부는, 뇌파 특징 분석부로부터 수신된 주행의도 평가용 뇌파특징 신호와, 시선 특징 분석부로부터 수신된 주행의도 평가용 시선특징 신호를, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 입력하여, 자 차량의 주행의도 신호를 출력하는, 자 차량 주행의도 평가부;를 더 포함한다.

자 차량 주행의도 평가부는, 뇌파 특징 분석부로부터 수신된 주행의도 평가용 뇌파특징 신호와, 시선 특징 분석부로부터 수신된 주행의도 평가용 시선특징 신호를, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 입력하여 '운행(go)'과 '정지(stop)' 중의 하나를 결정하며, '정지(stop)' 로 결정될 경우, 주행의도를 '정지(stop)' 로 출력하는, 이진결정 의도 인식기; 이진결정 의도 인식기의 출력이 '운행(go)'이면, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 의해, '직진(straight)', '좌회전(left)', '우회전(right)' 중의 하나를 결정하여, 주행의도로서 출력하는, 다중결정 의도 인식기;를 포함한다.

뇌파 특징분석부는, 뇌파 특징 검출부로부터 수신된 뇌파 특징 신호들을, 기설정된 뇌파 상태점수 배점 기준에 따라 뇌파특징 상태점수를 부여하는, 뇌파 특징 변환부; 뇌파 특징 변환부에서 부여된 뇌파특징 상태점수들이, 기설정된 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 뇌파 특징들과, 상기 뇌파특징 상태점수 기준치보다 낮은 뇌파 특징들로 나누고, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 상태의 뇌파 특징의 평균치와, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 낮은 상태의 뇌파 특징의 평균치를, 독립표본 t 검정을 수행하여 통계적으로 유의하게 차이가 나는, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 뇌파 특징들을 검출하여, 주행의도 평가용 뇌파특징 신호로 하는, 뇌파 특징 선택부;를 포함한다.

뇌파 특징 검출부에서 뇌파 특징 변환부로 입력된 뇌파특징들은 델타파, 세타파, 알파파, 베타파, 감마파에 대한 파워스펙트럼이다.

시선 특징분석부는, 시선 특징 검출부로부터 수신된 시선 특징 신호들을, 기설정된 시선 상태점수 배점 기준에 따라 시선특징 상태점수를 부여하는, 시선 특징 변환부; 시선 특징 변환부에서 부여된 시선특징 상태점수들이, 기설정된 시선특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 시선 특징들과, 상기 시선특징 상태점수 기준치보다 낮은 시선 특징들로 나누고, 시선특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 상태의 시선 특징의 평균치와, 시선특징 상태점수 기준치보다 낮은 상태의 시선 특징의 평균치를, 독립표본 t 검정을 수행하여 통계적으로 유의하게 차이가 나는, 시선특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 시선 특징들을 검출하여, 주행의도 평가용 시선특징 신호로 하는, 시선 특징 선택부;를 포함한다.

무선 송수신부는, 타 차량으로부터 송신된, 타 차량 운전자의 뇌파신호와 시선신호로부터 검출된 타 차량의 주행의도 신호와, 타 차량의 위치 좌표를 포함하는 타 차량 위치정보 신호를, 수신하고, 연산처리부는, 자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리, 자 차량의 주행의도, 타 차량의 주행의도, 자 차량의 위치, 타 차량의 위치를 디스플레이부에 출력한다.

연산처리부는, 자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리가 인접 기준치보다 작으면 인접하다고 판단하면, 경고를 디스플레이부로 출력하거나 알람을 울리게 하는 인접위치 판단부를 더 포함한다.

인접위치 판단부는, 차량 위치신호 검출부로부터 수신된 자 차량 위치 정보와, 무선 송수신부를 통해 수신된 타 차량 위치 정보를, 동일한 2차원 평면 내에 표시하도록, 2차원 투영 좌표로 변환하는, 2차원 투영 좌표 변환부; 자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리를 계산하는, 좌표 간 거리 계산부; 자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리가 인접 기준치보다 작으면 인접하다고 판단하고, 경고를 디스플레이부로 출력하거나 알람을 울리게 하는, 인접 위치 평가부;를 포함한다.

뇌파 검출부는 2개 이상의 뇌전극을 포함하며, 시선 검출부는 1개 이상의 시선감지 센서를 포함한다.

본 발명의 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템은, 전방 영상 촬영부를 촬영된 영상에서 전방 차량을 검출하며, 검출된 전방 차량의 위치를 검출하는, 전방 차량 검출부; 전방 차량 검출부에서 검출된 전방 차량의 등의 깜박임을 검출하여 전방 차량의 운행정보를 검출하는, 전방 차량 운행정보 검출부; 전방 차량 검출부로부터 전방 차량의 위치와, 전방 차량 운행정보 검출부로부터 전방 차량의 운행정보를 수신하고, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 의해, 전방 차량의 주행 의도를 평가하여 디스플레이부로 출력하며, 검출된 전방 차량의 주행 의도로부터 위험이 감지 되는 경우 무선 송수신부를 통해 경고신호를 주변 차량들에게 발송하는 전방 차량 주행 의도 평가부;를 더 포함한다.

또한, 본 발명의 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 구동방법은, 뇌파검출부와 시선검출부를 구비한 운전자 생체신호 검출부로부터 운전자의 뇌파신호와 시선신호를, 연산처리부가 수신하고, 뇌파신호에서 알파파를 포함하는 주파수 대역에 따른 뇌파 특징 신호들을 검출하고, 시선신호에서 시선의 위치와 시선의 변동성(변동 정도)을 시선 특징신호들로서 검출하는, 특징신호 검출단계; 연산처리부는, 특징신호 검출단계에서 검출된 뇌파 특징신호들과 시선 특징신호들을, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 적용하여, 자 차량의 주행의도 신호를 출력하는, 자 차량의 주행의도 판단단계; 연산처리부는, 차량에 장착된 GPS 수신부로부터 수신된 GPS 신호 중에 자 차량의 위치 좌표를 포함하는 자 차량 위치정보 신호를 검출하는, 자 차량 위치정보 검출단계; 무선송수신부는, 연산처리부로부터 수신된 자 차량의 주행의도 신호 및 자 차량 위치정보 신호를 타 차량으로 전송하는, 자 차량 정보 전송단계;를 포함한다.

특징신호 검출단계는, 연산처리부가 운전자 생체신호 검출부로부터 수신된 뇌파신호로부터 알파파를 포함하는 뇌파 특징 신호들을 검출하는, 뇌파 특징 검출단계; 연산처리부는 뇌파 특징 검출단계로부터 검출된 뇌파 특징 신호들은 기설정된 뇌파 상태점수 배점 기준에 따라 뇌파특징 상태점수를 부여하고, 뇌파특징 상태점수가 부여된 뇌파 특징 신호들 중에서, 독립표본 t 검정을 통하여 주행의도 평가에 적용되는 주파수 대역 뇌파 특징 신호들인, 주행의도 평가용 뇌파특징 신호를 검출하는, 뇌파 특징 분석단계; 연산처리부는 운전자 생체신호 검출부로부터 수신된 시선신호에서 시선의 위치 및 시선의 변동성(변동 정도)을 시선 특징신호들로서 검출하는, 시선 특징 검출부단계; 연산처리부는 시선 특징 검출단계로부터 검출된 시선 특징 신호들은 기설정된 시선 상태점수 배점 기준에 따라 시선특징 상태점수를 부여하고, 시선특징 상태점수가 부여된 주파수 대역 뇌파 특징 신호들 중에서, 독립표본 t 검정을 통하여 주행의도 평가에 적용되는 시선 특징 신호들인, 주행의도 평가용 시선특징 신호를 검출하는, 시선 특징 분석단계;를 포함한다.

뇌파 특징 분석단계는, 연산처리부가, 뇌파 특징 검출단계로부터검출된 뇌파 특징 신호들을, 기설정된 뇌파 상태점수 배점 기준에 따라 뇌파특징 상태점수를 부여하는, 뇌파 특징 변환단계; 연산처리부는, 뇌파 특징 변환부에서 부여된 뇌파특징 상태점수들이, 기설정된 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 뇌파 특징들과, 상기 뇌파특징 상태점수 기준치보다 낮은 뇌파 특징들로 나누고, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 상태의 뇌파 특징의 평균치와, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 낮은 상태의 뇌파 특징의 평균치를, 독립표본 t 검정을 수행하여 통계적으로 유의하게 차이가 나는, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 뇌파 특징들을 검출하여, 주행의도 평가용 뇌파특징 신호로 하는, 뇌파 특징 선택단계;를 포함한다.

시선 특징분석 단계는, 연산처리부가, 시선 특징 검출 단계로부터 검출된 시선 특징 신호들을, 기설정된 시선 상태점수 배점 기준에 따라 시선특징 상태점수를 부여하는, 시선 특징 변환단계; 연산처리부는, 시선 특징 변환부에서 부여된 시선특징 상태점수들이, 기설정된 시선특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 시선 특징들과, 상기 시선특징 상태점수 기준치보다 낮은 시선 특징들로 나누고, 시선특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 상태의 시선 특징의 평균치와, 시선특징 상태점수 기준치보다 낮은 상태의 시선 특징의 평균치를, 독립표본 t 검정을 수행하여 통계적으로 유의하게 차이가 나는, 시선특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 시선 특징들을 검출하여, 주행의도 평가용 시선특징 신호로 하는, 시선 특징 선택단계;를 포함한다.

자 차량의 주행의도 평가단계는, 연산처리부가, 뇌파 특징 분석단계로부터 검출된 주행의도 평가용 뇌파특징 신호와, 시선 특징 분석 단계로부터 검출된 주행의도 평가용 시선특징 신호를, 기 학습된 이진결정 의도 인식기에 입력하여 '운행(go)'과 '정지(stop)' 중의 하나를 결정하며, '정지(stop)' 로 결정될 경우, 주행의도를 '정지(stop)' 로 출력하는, 이진결정 의도 인식단계; 연산처리부는, 이진결정 의도 인식기의 출력이 '운행(go)'이면, 기 학습된 다중결정 의도 인식기에 의해, '직진(straight)', '좌회전(left)', '우회전(right)' 중의 하나를 결정하여, 주행의도로서 출력하는, 다중결정 의도 인식단계;를 포함한다.

차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 구동방법은, 타 차량으로부터 송신되는, 타 차량 운전자의 뇌파신호와 시선신호로부터 검출된 타 차량의 주행의도 신호와, 타 차량의 위치 좌표를 포함하는 타 차량 위치정보 신호를, 무선 송수신부를 통해, 연산처리부가 수신하고, 연산처리부는, 자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리, 자 차량의 주행의도, 타 차량의 주행의도, 자 차량의 위치, 타 차량의 위치를, 디스플레이부에 출력하는, 출력단계;를 더 포함한다.

본 발명의 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템 및 그 제어방법은, 운전자의 생체신호와 차량의 위치신호를 검출하되, 운전자의 생체신호로서, 운전자의 뇌파로부터 주파수 특성 신호와, 운전자의 동공 영상으로부터 시선 신호의 시선 위치 및 시선 움직임 변화 특성을 추출하고, 추출된 신호들을 회귀모델을 적용하여 주행 의도를 판단하고, 판단된 주행의도와 차량 위치정보를 무선 통신을 통해 주변차량에 전달하며, 주변차량으로부터 수신된 주행의도 정보를 시현장치를 통해 출력한다.

본 발명은 안전운전 불이행으로 방향지시등 없이 차선 변경, 좌회전 차로에서 직진하는 경우 등의 예측 불가한 상황들에 의한 응급상황을 예방할 수 있다.

또한, 본 발명은, 자전거나 전동 킥보드 등 방향지시등이 없는 운송수단과 마주쳤을 때에 상대방의 주행의도에 대한 정보를 분석하여 운전자로 하여금 교통안전사고를 예방하게 할 수 있다.

다시말해, 본 발명은 스마트 자동차 시장에서 미래 성장을 주도하는 교통사고 안전을 위한 기존에 존재하지 않던 스마트운행 시스템 중 하나로써 생체신호를 측정하여 운전자의 방향의도를 판단 후 정보를 교환하여 안전운전을 도모한다는 점에 있어서 큰 의의를 갖는다.

또한, 본 발명은 잠재적인 교통사고 위험을 방지하기 위해 센서를 통해 획득한 뇌 활동신호 및 시선정보를 이용하여 주행의도를 전달하는 차량 간 통신 시스템을 제공하며, 차량 간 주행 의도 통신을 통해 주변 상황을 보다 수월하게 인지할 수 있게 해줄 수 있으며, 돌발상황에 신속하게 대비할 수 있게 한다.

또한, 본 발명은 자전거 등을 포함한 자동차 외 운송수단의 운전자와 주행의도정보를 교환할 수 있으므로 기존의 도로 환경의 돌발 상황 대처 방법과는 차별되는 새로운 방법을 제시한다.

도 1은 본 발명의 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 개념을 설명하기 위한 모식도이다.
도 2는 도 1의 운전자의 생체 신호를 검출하는 것을 설명하기 위한 모식도이다.
도 3은 본 발명의 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 사용상태를 설명하기 위한 일예이다.
도 4는 본 발명의 일실시예의 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 구성을 설명하기 위한 블럭도이다.
도 5는 도 4의 신호전처리부(150)를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 6은 도 4의 생체신호 특징 검출부(310)를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 7은 도 4의 생체신호 분석부(320)를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 8은 도 4의 자 차량 주행의도 평가부(350)를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 9는 도 4의 인접위치 판단부(370)를 설명하기 위한 블럭도이다.
도 10은 도 4의 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템을 자 차량과 타 차량의 관점에서 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예로, 전방 영상을 촬영하여 전방 차량의 위치 및 주행의도를 검출하는 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템을 설명하기 위한 블럭도이다.
도 12는 본 발명의 또 다른 실시예로, 생체신호 및 주변 영상을 이용하여 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템을 설명하기 위한 블럭도이다.

이하, 본 발명의 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템 및 그 제어방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

본 발명에서 '차량'은 바퀴를 가지며 도로 위를 달리는 모든 운송수단을 나타내며, 자동차, 버스, 트럭, 자전거, 오토바이, 스쿠터 등등을 포함한다.

또한, 본 발명에서, '자 차량'은 운전자 본인이 운전하고 있는 차량으로, 제1차량이라고도 할 수 있으며, '타 차량'은 상기 운전자의 관점에서 상기 운전자가 타고 있지 않은 주변의 다른 차량으로, 제2차량이라고도 할 수 있다.

도 1은 본 발명의 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 개념을 설명하기 위한 모식도이다.

자 차량(70)을 운전하는 운전자(10)에게서 생체신호, 예를 들어 뇌파신호, 시선정보를 검출하여 주행의도를 평가하고, 또한 GPS(Global Positioning System) 수신부(200)를 통해 GPS를 수신하여 자 차량(70)의 위치정보를 검출하고, 자 차량(70)의 위치정보 및 운전자 주행의도를 주변의 타 차량(700)에 전송하여 타 차량(700)의 디스플레이부로 출력하게 하여, 주변의 타 차량(700)으로 하여금 방어 운전이 가능하게 한다.

도 1에서는 생략되었지만, 타 차량(700)으로부터 타 차량(700)의 위치정보 및 운전자 주행의도가, 자 차량(70)으로도 전송되어, 자 차량(70)의 운전자(10)도 이를 통해 방어운전할 수 있다.

여기서 GPS 수신부(200)는, 자동차의 네비게이션 또는 자동차 내의 휴대폰 이라도 상관없으며, 차량의 위치정보를 주는 것이라면 어느 것이라도 상관없다.

도 2는 도 1의 운전자의 생체 신호를 검출하는 것을 설명하기 위한 모식도이다.

운전자(10)의 생체 신호를 검출하기 위해, 뇌파 검출부(110)와 시선 검출부(120)를 구비한다.

뇌파 검출부(110)는 뇌파(EEG)를 검출하는 수단으로, 전두엽을 포함하여 머리의 어느 면에서라도 검출할 수 있다. 도 2의 경우, 헤어밴드형으로 전두엽에서 검출하는 것을 나타냈으나, 이로써 본 발명을 한정하기 위한 것이 아니며, 모자 형태, 헤드셋 형태, 안경형태 등등 다양한 방법으로 실시가능함은 물론이다.

시선 검출부(120)는 시선 감지 센서(미도시)를 포함하여 운전자(10)의 시선의 위치를 검출하는 수단이다. 도 2의 시선 검출부(120)는 네비게이터에 장착되어 있으나, 이로써 본 발명을 한정하기 위한 것이 아니며, 이는 운전자 전방에 장착되는 것으로, 운전자 전방의 창에 장착되거나, 디스플레이부(550)에 장착될 수도 있다.

뇌파 검출부(110)에서 검출된 뇌파와, 시선 검출부(120)에서 검출된 시선 위치 신호는 연산처리부(300)로 전송되고, 연산처리부(300)는 주행의도를 판단하게 된다.

도 2에서는 연산처리부(300)를 포함하는 제어보드가 의자의 밑에 장착되어 있는 것을 나타내나, 이로써 본 발명을 한정하기 위한 것이 아니며, 이는 자동차 내의 어디에 장착되어도 상관없다.

도 3은 본 발명의 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 사용상태를 설명하기 위한 일예이다.

도 3에서는 자 차량(70)의 앞에는 제1 타차량(700a)인 자동차가 달리고 있으며, 자 차량(70)의 측면에는 제2 타차량(700b)인 자전거가 달리고 있다. 그런데 제1 타차량(700a)은 직진하고자 하는 주행의도를, 자 차량(70)으로 전달하여 왔으며, 제2 타차량(700b)은 멈추려는 주행의도를 자 차량(70)으로 전달하여 왔다.

따라서, 자 차량(70)의 디스플레이부(550)는 제2 타차량(700b)이 있는 우측으로는 진입금지의 가상 측벽을 디스플레이하고, 또한, 제1 타차량(700a)과의 차간거리가 126m 이며, 제1 타차량(700a)의 운전자의 주행의도가 직진임을 나타내며, 따라서, 좌측으로 차선변경하라는 표시를 디스플레이 한다.

도 3의 디스플레이부(550)는 차량의 전방 창을 다스플레이로 이용하는 경우로, 이로써 본 발명을 한정하기 위한 것이 아니며, 디스플레이부(550)는 차량에 장착된 디스플레이부로, 휴대폰의 디스플레이부라도 상관없다.

도 4는 본 발명의 일실시예의 생체신호를 이용한 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 구성을 설명하기 위한 블럭도이고, 도 5는 도 4의 신호전처리부(150)를 설명하기 위한 블럭도이고, 도 6은 도 4의 생체신호 특징 검출부(310)를 설명하기 위한 블럭도이고, 도 7은 도 4의 생체신호 분석부(320)를 설명하기 위한 블럭도이고, 도 8은 도 4의 자 차량 주행의도 평가부(350)를 설명하기 위한 블럭도이고, 도 9는 도 4의 인접위치 판단부(370)를 설명하기 위한 블럭도이고, 도 10은 도 4의 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템을 자 차량과 타 차량의 관점에서 나타낸 도면이다.

차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템은 운전자 생체신호 검출부(100), GPS 수신부(200), 생체신호 특징 검출부(310), 생체신호 분석부(320), 자 차량 주행의도 평가부(350), 차량 위치신호 검출부(360), 인접위치 판단부(370), 무선통신부(500), 디스플레이부(550)를 포함하여 이루어진다. 여기서, 생체신호 특징 검출부(310), 생체신호 분석부(320), 자 차량 주행의도 평가부(350), 차량 위치신호 검출부(360), 인접위치 판단부(370)는 연산처리부(300)에 포함되어 있다.

뇌파 검출부(110)는 뇌 전극을 포함하며, 피검자의 머리에 뇌 전극이 장착되어 EEG(뇌파)를 검출한다. 이때 뇌전극은 10-20 전극배치법에 의해 뇌 전극이 배치될 수있다. 뇌파 검출부(110)는 헤어밴드 형태, 모자형태, 헤드셋 형태 등등 뇌 전극을 배치할 수 있는 방법이라면 어떠한 형태라도 상관없다.

시선 검출부(120)는 하나 이상(예를 들어 2개 또는 4개)의 시선 감지 센서(미도시)를 포함하여 운전자(10)의 시선의 위치를 전기적 신호로 출력하며, 시선 검출부(120) 및 시선정보 특징검출부(316)는 시판되는 시선 검출 장치를 이용할 수 있다. 예를들어, fujitsu사의 EyeExpert를 이용할 수 있으며, 경우에 따라서 시선 검출부(120)는 동공 촬영용 카메라를 이용할 수도 있다.

신호전처리부(150)는, 도 5에서와 같이, 뇌파 전처리부(151), A/D 변환부(156)를 포함한다.

뇌파 전처리부(151)는 뇌파 검출부(110)에서 검출된 뇌파를 증폭하고 잡음을 제거한 후, A/D 변환부(156)에서 디지탈 신호로 변환하여, 연산처리부(300)의 생체신호 특징 검출부(310), 즉, 뇌파 특징 검출부로 전달된다.

시선 검출부(120)로부터 출력되는 시선신호는 A/D 변환부(156)에서 디지탈 신호로 변환하여 시선정보 특징 검출부(316), 즉, 시선정보 특징 검출부(316)로 전송한다. 경우에 따라서, 시선 검출부(120)가 아날로그의 시선 신호를 출력하는 것이 아니라, 디지탈의 시선 신호를 출력하는 것이라면, A/D 변환부(156)를 거치지 않고, 시선 검출부(120)에서 출력된 시선 위치 신호는 연산처리부(300)의 생체신호 특징 검출부(310), 즉, 시선정보 특징 검출부(316)로 전달된다.

생체신호 특징 검출부(310)는, 도 5 및 도 6에서와 같이, 뇌파 특징 검출부(311)과 시선정보 특징 검출부(316)을 구비한다.

뇌파 특징 검출부(311)는 뇌파 신호로부터 주파수 대역 뇌파 특징을 검출하기 위한 수단으로, 증폭부(312), 뇌파신호 잡음 제거부(313), 주파수 대역별 필터부(315)를 포함하여 이루어진다.

증폭부(312)는 신호전처리부(150)의 A/D 변환부(156)로부터 수신된 뇌파신호를 증폭하고, 뇌파신호 잡음 제거부(313)는 증폭부(312)에서 증폭된 뇌파신호에서 잡음을 제거한 후, 주파수 대역별 필터부(315)로 전달한다. 경우에 따라서는, 증폭부(312)와 뇌파신호 잡음 제거부(313)는 생략될 수 있으며, 이 경우에는, 신호전처리부(150)의 A/D 변환부(156)로부터의 뇌파신호가 주파수 대역별 필터부(315)로 전달된다.

주파수 대역별 필터부(315)는 뇌파신호 잡음 제거부(313)로부터 수신된 뇌파 신호로부터 주파수 대역 뇌파 특징을 검출한다. 주파수 대역 뇌파 특징은 델타(δ)파(0.5~4.99Hz), 세타(θ)파(5~7.99Hz), 알파(α)파(8~11.99Hz), 베타(β)파(12~35Hz), 감마(γ)파(30~50Hz)에 대한 파워스펙트럼이다. 즉, 주파수 대역별 필터부(315)는 델타(δ)파(0.5~4.99Hz), 세타(θ)파(5~7.99Hz), 알파(α)파(8~11.99Hz), 베타(β)파(12~35Hz), 감마(γ)파(30~50Hz) 별로 필터링을 행한 후, 각 주파수 대역별로 파워스펙트럼을 구한 것이다.

시선정보 특징 검출부(316)는 시선 위치 신호 잡음 제거부(317), 시선 변동성 계산부(318)을 포함한다.

시선 위치 신호 잡음 제거부(317)는 시선 검출부(120)로부터 신호전처리부(150)를 통해 수신된 시선 신호에서, 모션 아티팩트 등의 잡음을 제거한다. 이렇게 잡음이 제거된 시선 위치 신호를 시선정보 특징(시선 특징) 중 하나로서 생체신호 분석부(320)으로 전송한다.

시선 변동성 계산부(318)은 현재 시점의 시선위치(즉, 시선 좌표)에서, 연이은 이전 시점의 시선위치(즉, 시선 좌표)를 차감하여. 시선의 변동성(변동 정도) 신호로서 출력한다. 이렇게 구하여진 시선 변동성 신호를 시선정보 특징(시선 특징) 중 하나로서 생체신호 분석부(320)로 전송한다.

생체신호 분석부(320)는, 도 7에서와 같이, 뇌파 특징 변환부(321), 뇌파 특징 선택부(322), 시선특징 변환부(325), 시선 특징 선택부(326)을 포함한다.

뇌파 특징 변환부(321)는 뇌파 특징인 델타파, 세타파, 알파파, 베타파, 감마파에 대한 파워스펙트럼에 대해 상태점수를 부여한다. 예를들어 델타파, 세타파, 알파파, 베타파, 감마파에 대한 파워스펙트럼에서, 기설정된 뇌파 상태점수 배점 기준(예를 들어 각 특징에 대해 기설정된 각 특징의 최대치로 정규화하여 100분율로 나타낼 수 있음)에 따라 점수가 정해진다.

뇌파 특징 선택부(322)는, 기 설정된 뇌파특징 상태점수 기준치(표준치)에 따라서, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 뇌파 특징들과, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 낮은 뇌파 특징들로 나누고, 이들의 평균치를 구하고, 그 다음, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 상태의 뇌파 특징의 평균치와, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 낮은 상태의 뇌파 특징의 평균치를, 독립표본 t 검정(independent sample t-test)을 수행하여 통계적으로 유의하게 차이가 나는, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 뇌파 특징들을 검출한다. 이렇게 독립표본 t 검정을 통해 통계적으로 유의하게 차이가 나는, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 뇌파 특징들을, 선택된 뇌파 특징, 즉, 주행의도 평가를 위한 뇌파특징으로 선택한다.

여기서, 주행의도 평가를 위한 뇌파특징 신호를, '주행의도 평가용 뇌파특징 신호'라 할 수 있다. 또한, 뇌파 특징 변환부(321) 및 뇌파 특징 선택부(322)는 뇌파특징 분석부(327)라 한다.

시선 특징 변환부(325)는, 시선 정보 특징인 시선 변동성 신호, 시선위치 신호에 대해, 기설정된, 시선 변동성 상태점수 배점 기준, 시선위치 상태점수 배점 기준에 따라, 상태점수를 부여한다.

시선 특징 선택부(326)는, 기 설정된 시선 특징 상태점수 기준치(표준치)에 따라서, 시선 특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 시선 특징과, 시선 특징 상태점수 기준치보다 낮은 시선 특징으로 나누고, 이들의 평균치를 구하고, 그 다음, 시선 특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 상태의 시선 특징의 평균치와, 시선 특징 상태점수 기준치보다 낮은 상태의 시선 특징의 평균치를, 독립표본 t 검정(independent sample t-test)을 수행하여 통계적으로 유의하게 차이가 나는, 시선 특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 시선 특징들을 검출한다. 이렇게 독립표본 t 검정을 통해 통계적으로 유의하게 차이가 나는, 시선 특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 시선 특징을, 선택된 시선특징, 즉, 주행의도 평가를 위한 시선특징으로 선택한다.

여기서, 주행의도 평가를 위한 시선특징 신호를, '주행의도 평가용 시선특징 신호'라 할 수 있다. 또한, 시선 특징 변환부(325)와 시선 특징 선택부(326)는 시선특징 분석부(327)라 한다.

자 차량 주행의도 평가부(350)는, 이진결정 의도 인식기(351), 다중결정 의도 인식기(355)를 포함한다.

이진결정 의도 인식기(351)는, 뇌파 특징 선택부(322)로부터 선택된 뇌파 특징, 즉, 주행의도 평가용 뇌파특징 신호 및 시선 특징 선택부(326)로부터 선택된 선택된 시선 특징, 즉, 주행의도 평가용 시선특징 신호를 수신하여, 기 학습된 회귀모델(인공지능)에 의해, '운행(go)'과 '정지(stop)' 중의 하나를 결정하며, '정지(stop)' 로 결정될 경우, 주행의도를 '정지(stop)' 로 출력한다.

다중결정 의도 인식기(355)는, 이진결정 의도 인식기(351)의 출력이 '운행(go)'이면, 기 학습된 회귀모델(인공지능)에 의해, '직진(straight)', '좌회전(left)', '우회전(right)' 중의 하나를 결정하여, 주행의도로서 출력한다.

자 차량 주행의도 평가부(350)의 학습에 대해서는 후술한다.

GPS 수신부(200)는 GPS 신호를 수신한다.

차량 위치신호 검출부(360)는, GPS 수신부(200)로부터 수신된 GPS 신호중 자 차량 위치정보 신호를 검출하여, 인접위치 판단부(370)로 전송한다.

무선통신부(500)는 무선 송신부(510)과 무선 수신부(520)를 포함한다. 경우에 따라서 무선통신부(500)는 차량내 위치된 휴대폰일 수 있다.

무선 송신부(510)는, 자 차량 주행의도 평가부(350)에서 출력한 자 차량(70)의 주행 의도 정보와, 차량 위치신호 검출부(360)에서 출력된 자 차량(70)의 위치정보 신호를 주변의 타 차량(700a, 700b)으로 전송한다. 무선 송신부(510)는 비콘부로 이루어져, 자 차량(70)의 주행 의도 정보와 자 차량(70)의 위치정보 신호를 비콘 신호로서, 주변의 타 차량들(700a, 700b)에게 송신한다.

무선 수신부(520)는, 주변의 타 차량(700a, 700b)들로부터 비콘신호로서 송신되고 있는 타 차량(700a, 700b)의 주행 의도 정보와 위치정보 신호를 수신하여, 인접위치 판단부(370)로 전송한다.

인접위치 판단부(370)는, 도 9에서와 같이, 2차원 투영 좌표 변환부(371), 좌표 간 거리 계산부(372), 인접 위치 평가부(373)을 포함한다.

2차원 투영 좌표 변환부(371)는, 차량 위치신호 검출부(360)로부터 수신된 자 차량 위치 정보와, 무선 수신부(520)를 통해 수신된 타 차량 위치 정보를, 동일한 2차원 평면 내에 표시하기 위해, 이들을 2차원 투영 좌표로 변환한다.

좌표 간 거리 계산부(372)는 자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리를 계산한다.

인접 위치 평가부(373)는 자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리가 인접 기준치보다 작으면 인접하다고 판단하고, 경고를 디스플레이부(550)로 출력하거나 알람을 울리게 한다.

디스플레이부(550)는 자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리, 자 차량의 주행의도, 타 차량의 주행의도, 자 차량의 위치, 타 차량의 위치를 출력한다. 또한, 위험 상황일 경우, 경고를 출력한다.

다음은, 자 차량 주행의도 평가부(350)의 학습에 대해서는 설명한다.

이는 생체신호를 이용하여 자 차량 주행의도를 평가하는 것을 학습시키는 것으로, 다수 사용자, 즉, 다수의 피검자에서 기록한 생체신호를 이용하여 분류기를 학습시킨다.

피검자는 모니터에 제시된 정지 신호, 예비신호, 진행신호, 좌회전신호, 우회전신호의 시각자극을 보면서 엑셀레이트 및 핸들을 조정하며, 이때 시각자극에 동기하여, 피검자의 뇌파 신호와 시선 신호를 검출한다.

다시말해, 학습을 위해 생체신호 기록 시 모니터 기반 시각 자극을 제시하며 시각 자극으로는 정지 신호, 예비신호, 진행신호, 좌회전신호, 우회전신호를 포함하는 신호등이 제시되며, 예비 신호를 제외한 특정 신호의 불이 점등된 후 빈 화면으로 전환되고 해당 시간동안 피검자는 신호에 맞는 주행의도를 떠올린다. 이후 행동반응 평가 시 주행의도에 맞게 엑셀레이트 및 핸들을 조정한다. 제시된 신호에 맞게 행동반응을 수행하였을 경우, 주행의도를 떠올렸던 구간에 기록된 생체신호를 학습에 사용한다.

기록된 생체신호는 일정한 시간간격으로 분할하여 학습 샘플을 만든다. 해당 시간 구간 내에는 하나의 주행의도만을 지속적으로 유지하여야 한다. 예를 들어 좌회전을 할 경우 해당 시간구간동안 왼쪽으로 주행하고자 하는 의도가 지속적으로 유지되어야 하며 해당 샘플이 학습시키고자 하는 정답은 ‘go (주행)’ 와 ‘left (왼쪽)’ 이다. 정지할 경우 해당 시간구간동안 정지하고자 하는 의도가 지속적으로 유지되어야 하며 해당 샘플이 학습시키고자 하는 정답은 ‘stop (정지)’이며, 다중결정 의도인식기 (355)에는 본 샘플이 사용되지 않는다. 실제 운전 시 신호 분석과 동일한 방법으로 생체신호의 특징을 선택한 후 이진결정 의도인식기(351)와 다중결정 의도인식기(355) 각각에 대해 학습을 수행한다.

이진결정 의도인식기(351)은 해당 샘플의 생체신호 특징으로부터 ‘go (주행)’와 ‘stop (정지)’의도를 학습하며 학습모델로는 서포트벡터머신 등을 이용할 수 있다.

서포트벡터머신은 선택된 생체신호의 특징 데이터가 사상된 공간에서 각 클래스를 구분하는 가장 큰 폭을 가진 경계를 찾는 기계학습 알고리즘이다. 주어진 데이터를 고차원 공간으로 사상하는 radial basis function 커널함수를 사용하여 비선형 분류를 할 수 있다. 선택된 특징으로부터 학습 정확도를 향상시키는 최적의 특징조합을 찾는 ‘wrapper method’를 이용하여 기계학습 알고리즘을 최적화할 수 있다.

학습 샘플 중 ‘go (주행)’ 의도를 갖는 샘플을 이용하여 다중결정 의도인식기(355)를 학습시킨다. 다중결정 의도인식기는 이진결정 의도인식기와 동일한 방법으로 서포트벡터머신을 학습시키며, ‘straight’, ‘left’, ‘right’ 세 개 클래스의 주행의도를 학습한다. 다중 클래스 분류는 에러보정 출력코드 (error-correcting output codes, ECOC) 분류기를 이용할 수 있다. 서포트벡터머신은 이진분류기로 다중클래스 분류 시 여러 개의 서포트벡터머신 분류기를 사용한다. 에러보정 출력코드 모델은 각 클래스가 다수의 서포트벡터머신 분류기로부터 출력되는 값을 출력코드로 정한 후, 테스트 샘플이 다수의 서포트벡터머신 분류기를 통해 출력된 코드 값과 가장 근사한 출력코드에 해당하는 클래스를 출력하는 모델이다. 예를 들어 세 개 클래스를 학습 시킬 경우 ‘straight’, ‘left’, ‘right’에 대해 ‘binary complete’ 방식으로 코딩할 경우 2^k-1-1 (k=3)개의 이진분류기를 사용한다. 이 경우 세 개의 이진분류기는 각각 b1{‘1’,‘0’,‘0’}, b2{‘1’,‘0’,‘1’}, b3{‘1’,‘1’,‘0’} 클래스로 정하여 학습시킨다. 테스트 샘플이 세 개의 이진분류기를 통해 출력된 코드가 {b1,b2,b3} = {‘1’,‘1’,‘1’}일 경우 ‘straight’의 출력코드 {‘1’,‘1’,‘1’}과 동일하므로 해당 샘플의 클래스는 ‘straight’로 출력된다.

도 4 및 도 10과 같이, 자 차량과 타 차량 각각은 주행의도와 차량 위치신호를 검출하여 주변의 차량들에게 무선 전송하며, 각 차량은 주변의 차량 들로부터 주행의도와 차량 위치신호를 수신하고, 인접여부를 판단하여, 주변 차량들의 인접여부와 주행의도를 디스플레이 한다.

경우에 따라서는 주변 차량이 주행의도 및 위치정보를 전송하지 않는 차량일 수 있다.

도 11은 본 발명의 다른 실시예로, 전방 영상을 촬영하여 전방 차량의 위치 및 주행의도를 검출하는 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템을 설명하기 위한 블럭도이다.

전방 영상 촬영부(250)는 자 차량(70)에 장착되어 주변, 즉, 전방을 촬영하는 디지탈 카메라로, 블랙박스일 수 있다.

전방 차량 위치 및 주행의도 검출부(301)는 전방 차량 검출부(330), 전방 차량 운행정보 검출부(340), 전방 차량 주행 의도 평가부(356)를 포함하여 이루어진다.

전방 차량 검출부(330)는 전방 영상 촬영부(250)로부터 수신된 영상에서 전방 차량을 검출하며, 검출된 전방 차량의 위치를 검출한다.

전방 차량 운행정보 검출부(340)는 전방 차량 검출부(330)에서 검출된 전방 차량의 등, 예를 들어, 전방 차량의 브레이크등, 비상등, 좌회전 등, 우회전 등의 깜박임을 검출하여 전방 차량의 운행정보를 검출한다.

전방 차량 주행 의도 평가부(356)는, 전방 차량 검출부(330)로부터 전방 차량의 위치와, 전방 차량 운행정보 검출부(340)로부터 전방 차량의 운행정보를 수신하고, 기 학습된 회귀모델(인공지능)에 의해, 전방 차량의 주행 의도를 평가하여 디스플레이부(550)로 출력하며, 검출된 전방 차량의 주행 의도로부터 위험이 감지 되는 경우 무선 통신부(500)를 통해 경고신호를 비콘신호로 주변 차량들에게 발송한다.

도 12는 본 발명의 또 다른 실시예로, 생체신호 및 주변 영상을 이용하여 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템을 설명하기 위한 블럭도이다.

도 12는 도 4의 실시예와 도 11의 실시예가 병합된 형태이다.

도 4의 실시예에서와 같이, 운전자 생체신호 검출부(100)를 통해 운전자의 뇌파 신호 및 시선 위치 신호를 검출하고, 생체신호 특징검출부(310), 생체신호 분석부(320), 자 차량 주행의도 평가부(350)를 통해 운전자의 주행의도를 평가하여 무선통신부(500)을 통해 자 차량의 주행의도를 비콘신호로서 주변차량에 전송한다.

또한, 도 4의 실시예에서와 같이, GPS 수신부(200) 및 차량 위치신호 검출부(360)를 통해 자 차량 위치신호 검출하여 무선통신부(500)을 통해 자 차량의 위치를 비콘신호로서 무선전송하며, 또한, 자 차량 위치신호를 인접위치 판단부(370)로도 전송한다.

도 11의 실시예에서와 같이, 전방 영상 촬영부(250)에서 촬영된 영상으로부터 전방 차량 검출부(330), 전방 차량 운행정보 검출부(340), 전방 차량 주행 의도 평가부(356)를 통해 전방차량의 주행의도를 검출하여 인접위치 판단부(370)로 전송한다.

인접 위치 평가부(373)는 자 차량의 위치와 전방 차량의 위치를 2차원 투영 좌표로 나타내고 자 차량의 위치 좌표와 전방 차량의 위치 좌표 사이의 거리가 인접 기준치보다 작으면 인접하다고 판단하고, 경고를 비콘신호로서 무선 통신부(500)를 통해 주변 차량에 송신하며, 또한 경고를 디스플레이부(550)로 출력하거나 알람을 울리게 한다. 또한 디스플레이부(550)는 자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리, 자 차량의 주행의도, 타 차량의 주행의도, 자 차량의 위치, 타 차량의 위치를 출력한다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

10 : 운전자 70 : 자 차량
100 : 운전자 생체신호 검출부 110 : 뇌파 검출부
120 : 시선 검출부 150 : 신호전처리부
151 : 뇌파 전처리부 156 : A/D 변환부
200 : GPS 수신부 250 : 전방 영상 촬영부
300 : 연산처리부 301 : 주행의도 검출부
310 : 생체신호 특징 검출부 311 : 뇌파 특징 검출부
312 : 증폭부 313 : 뇌파신호 잡음 제거부
315 : 주파수 대역별 필터부 316 : 시선정보 특징검출부
317 : 시선 위치 신호 잡음 제거부 318 : 시선 변동성 계산부
320 : 생체신호 분석부 321 : 뇌파 특징 변환부
322 : 뇌파 특징 선택부 325 : 시선특징 변환부
326 : 시선 특징 선택부 330 : 전방 차량 검출부
340 : 전방 차량 운행정보 검출부 350 : 자 차량 주행의도 평가부
351 : 이진결정 의도 인식기 355 : 다중결정 의도 인식기
356 : 전방 차량 주행 의도 평가부 360 : 차량 위치신호 검출부
370 : 인접위치 판단부 371 : 2차원 투영 좌표 변환부
372 : 좌표 간 거리 계산부 373 : 인접 위치 평가부
500 : 무선 통신부 510 : 무선 송신부
520 : 무선 수신부 550 : 디스플레이부
700 : 타 차량

Claims

뇌파 검출부 및 시선 검출부를 포함하여 운전자의 뇌파 신호와 시선신호를 검출하는 운전자 생체신호 검출부;
운전자 생체신호 검출부로부터 뇌파신호와 시선신호를 수신하고, 뇌파신호에서 알파파를 포함하는 주파수 대역에 따른 뇌파 특징 신호들을 검출하고, 시선신호에서 시선의 위치와 시선의 변동성(변동 정도)을 시선 특징신호들로서 검출하고, 검출된 뇌파 특징신호들과 시선 특징신호들을, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 적용하여, 자 차량의 주행의도 신호를 출력하는, 연산처리부;를 포함하는 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템에 있어서,
연산처리부는,
운전자 생체신호 검출부로부터 수신된 뇌파신호로부터 알파파를 포함하는
뇌파 특징 신호들을 검출하는, 뇌파 특징 검출부;
뇌파 특징 검출부로부터 수신된 뇌파 특징 신호들은 기설정된 뇌파 상태점수 배점 기준에 따라 뇌파특징 상태점수를 부여하고, 뇌파특징 상태점수가 부여된 뇌파 특징 신호들 중에서, 독립표본 t 검정을 통하여 주행의도 평가에 적용되는 주파수 대역 뇌파 특징 신호들인, 주행의도 평가용 뇌파특징 신호를 검출하는, 뇌파 특징 분석부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
제1항에 있어서,
차량에 장착되어 GPS 신호를 수신하는 GPS 수신부를 더 포함하며,
연산처리부는 GPS 수신부로부터 수신된 GPS 신호 중에 자 차량의 위치 좌표를 포함하는 자 차량 위치정보 신호를 검출하는 것을 특징으로 하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
제2항에 있어서,
연산처리부로부터 수신된 자 차량의 주행의도 신호 및 자 차량 위치정보 신호를 타 차량으로 전송하는 무선송수신부를 더 포함하는 것을 특징으로하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
삭제
제3항에 있어서, 연산처리부는,
운전자 생체신호 검출부로부터 수신된 시선신호에서 시선의 위치 및 시선의 변동성(변동 정도)을 시선 특징신호들로서 검출하는, 시선 특징 검출부;
시선 특징 검출부로부터 수신된 시선 특징 신호들은 기설정된 시선 상태점수 배점 기준에 따라 시선특징 상태점수를 부여하고, 시선특징 상태점수가 부여된 주파수 대역 뇌파 특징 신호들 중에서, 독립표본 t 검정을 통하여 주행의도 평가에 적용되는 시선 특징 신호들인, 주행의도 평가용 시선특징 신호를 검출하는, 시선 특징 분석부;
를 더 포함하는 것을 특징으로하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
제5항에 있어서, 연산처리부는,
뇌파 특징 분석부로부터 수신된 주행의도 평가용 뇌파특징 신호와, 시선 특징 분석부로부터 수신된 주행의도 평가용 시선특징 신호를, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 입력하여, 자 차량의 주행의도 신호를 출력하는, 자 차량 주행의도 평가부;
를 더 포함하는 것을 특징으로하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
제6항에 있어서, 자 차량 주행의도 평가부는,
뇌파 특징 분석부로부터 수신된 주행의도 평가용 뇌파특징 신호와, 시선 특징 분석부로부터 수신된 주행의도 평가용 시선특징 신호를, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 입력하여 '운행(go)'과 '정지(stop)' 중의 하나를 결정하며, '정지(stop)' 로 결정될 경우, 주행의도를 '정지(stop)' 로 출력하는, 이진결정 의도 인식기;
이진결정 의도 인식기의 출력이 '운행(go)'이면, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 의해, '직진(straight)', '좌회전(left)', '우회전(right)' 중의 하나를 결정하여, 주행의도로서 출력하는, 다중결정 의도 인식기;
를 포함하는 것을 특징으로하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
제5항에 있어서, 뇌파 특징분석부는
뇌파 특징 검출부로부터 수신된 뇌파 특징 신호들을, 기설정된 뇌파 상태점수 배점 기준에 따라 뇌파특징 상태점수를 부여하는, 뇌파 특징 변환부;
뇌파 특징 변환부에서 부여된 뇌파특징 상태점수들이, 기설정된 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 뇌파 특징들과, 상기 뇌파특징 상태점수 기준치보다 낮은 뇌파 특징들로 나누고, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 상태의 뇌파 특징의 평균치와, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 낮은 상태의 뇌파 특징의 평균치를, 독립표본 t 검정을 수행하여 통계적으로 유의하게 차이가 나는, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 뇌파 특징들을 검출하여, 주행의도 평가용 뇌파특징 신호로 하는, 뇌파 특징 선택부;
를 포함하는 것을 특징으로하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
제8항에 있어서,
뇌파 특징 검출부에서 뇌파 특징 변환부로 입력된 뇌파특징들은 델타파, 세타파, 알파파, 베타파, 감마파에 대한 파워스펙트럼인 것을 특징으로하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
제8항에 있어서, 시선 특징분석부는
시선 특징 검출부로부터 수신된 시선 특징 신호들을, 기설정된 시선 상태점수 배점 기준에 따라 시선특징 상태점수를 부여하는, 시선 특징 변환부;
시선 특징 변환부에서 부여된 시선특징 상태점수들이, 기설정된 시선특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 시선 특징들과, 상기 시선특징 상태점수 기준치보다 낮은 시선 특징들로 나누고, 시선특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 상태의 시선 특징의 평균치와, 시선특징 상태점수 기준치보다 낮은 상태의 시선 특징의 평균치를, 독립표본 t 검정을 수행하여 통계적으로 유의하게 차이가 나는, 시선특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 시선 특징들을 검출하여, 주행의도 평가용 시선특징 신호로 하는, 시선 특징 선택부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
제3항에 있어서,
무선 송수신부는, 타 차량으로부터 송신된, 타 차량 운전자의 뇌파신호와 시선신호로부터 검출된 타 차량의 주행의도 신호와, 타 차량의 위치 좌표를 포함하는 타 차량 위치정보 신호를, 수신하고,
연산처리부는, 자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리, 자 차량의 주행의도, 타 차량의 주행의도, 자 차량의 위치, 타 차량의 위치를 디스플레이부에 출력하는 것을 특징으로 하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
제11항에 있어서, 연산처리부는
자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리가 인접 기준치보다 작으면 인접하다고 판단하면, 경고를 디스플레이부로 출력하거나 알람을 울리게 하는 인접위치 판단부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
제12항에 있어서, 인접위치 판단부는
차량 위치신호 검출부로부터 수신된 자 차량 위치 정보와, 무선 송수신부를 통해 수신된 타 차량 위치 정보를, 동일한 2차원 평면 내에 표시하도록, 2차원 투영 좌표로 변환하는, 2차원 투영 좌표 변환부;
자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리를 계산하는, 좌표 간 거리 계산부;
자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리가 인접 기준치보다 작으면 인접하다고 판단하고, 경고를 디스플레이부로 출력하거나 알람을 울리게 하는, 인접 위치 평가부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
제1항에 있어서,
뇌파 검출부는 2개 이상의 뇌전극을 포함하며,
시선 검출부는 1개 이상의 시선감지 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
제11항에 있어서,
전방 영상 촬영부를 통해 촬영된 영상에서 전방 차량을 검출하며, 검출된 전방 차량의 위치를 검출하는, 전방 차량 검출부;
전방 차량 검출부에서 검출된 전방 차량의 등의 깜박임을 검출하여 전방 차량의 운행정보를 검출하는, 전방 차량 운행정보 검출부;
전방 차량 검출부로부터 전방 차량의 위치와, 전방 차량 운행정보 검출부로부터 전방 차량의 운행정보를 수신하고, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 의해, 전방 차량의 주행 의도를 평가하여 디스플레이부로 출력하며, 검출된 전방 차량의 주행 의도로부터 위험이 감지 되는 경우 무선 송수신부를 통해 경고신호를 주변 차량들에게 발송하는 전방 차량 주행 의도 평가부;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템.
뇌파검출부와 시선검출부를 구비한 운전자 생체신호 검출부로부터 운전자의 뇌파신호와 시선신호를, 연산처리부가 수신하고, 뇌파신호에서 알파파를 포함하는 주파수 대역에 따른 뇌파 특징 신호들을 검출하고, 시선신호에서 시선의 위치와 시선의 변동성(변동 정도)을 시선 특징신호들로서 검출하는, 특징신호 검출단계;
연산처리부는, 특징신호 검출단계에서 검출된 뇌파 특징신호들과 시선 특징신호들을, 기 학습된 인공지능의 회귀모델에 적용하여, 자 차량의 주행의도 신호를 출력하는, 자 차량의 주행의도 판단단계;
연산처리부는, 차량에 장착된 GPS 수신부로부터 수신된 GPS 신호 중에 자 차량의 위치 좌표를 포함하는 자 차량 위치정보 신호를 검출하는, 자 차량 위치정보 검출단계;
무선송수신부는, 연산처리부로부터 수신된 자 차량의 주행의도 신호 및 자 차량 위치정보 신호를 타 차량으로 전송하는, 자 차량 정보 전송단계;를 포함하는 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 구동방법에 있어서,
특징신호 검출단계는,
연산처리부가 운전자 생체신호 검출부로부터 수신된 뇌파신호로부터 알파파를 포함하는 뇌파 특징 신호들을 검출하는, 뇌파 특징 검출단계;
연산처리부는 뇌파 특징 검출단계로부터 검출된 뇌파 특징 신호들은 기설정된 뇌파 상태점수 배점 기준에 따라 뇌파특징 상태점수를 부여하고, 뇌파특징 상태점수가 부여된 뇌파 특징 신호들 중에서, 독립표본 t 검정을 통하여 주행의도 평가에 적용되는 주파수 대역 뇌파 특징 신호들인, 주행의도 평가용 뇌파특징 신호를 검출하는, 뇌파 특징 분석단계;
연산처리부는 운전자 생체신호 검출부로부터 수신된 시선신호에서 시선의 위치 및 시선의 변동성(변동 정도)을 시선 특징신호들로서 검출하는, 시선 특징 검출부단계;
연산처리부는 시선 특징 검출단계로부터 검출된 시선 특징 신호들은 기설정된 시선 상태점수 배점 기준에 따라 시선특징 상태점수를 부여하고, 시선특징 상태점수가 부여된 주파수 대역 뇌파 특징 신호들 중에서, 독립표본 t 검정을 통하여 주행의도 평가에 적용되는 시선 특징 신호들인, 주행의도 평가용 시선특징 신호를 검출하는, 시선 특징 분석단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 구동방법.
삭제
제16항에 있어서, 뇌파 특징 분석단계는
연산처리부가, 뇌파 특징 검출단계로부터검출된 뇌파 특징 신호들을, 기설정된 뇌파 상태점수 배점 기준에 따라 뇌파특징 상태점수를 부여하는, 뇌파 특징 변환단계;
연산처리부는, 뇌파 특징 변환부에서 부여된 뇌파특징 상태점수들이, 기설정된 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 뇌파 특징들과, 상기 뇌파특징 상태점수 기준치보다 낮은 뇌파 특징들로 나누고, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 상태의 뇌파 특징의 평균치와, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 낮은 상태의 뇌파 특징의 평균치를, 독립표본 t 검정을 수행하여 통계적으로 유의하게 차이가 나는, 뇌파특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 뇌파 특징들을 검출하여, 주행의도 평가용 뇌파특징 신호로 하는, 뇌파 특징 선택단계;
를 포함하는 것을 특징으로하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 구동방법.
제18항에 있어서, 시선 특징분석 단계는,
연산처리부가, 시선 특징 검출 단계로부터 검출된 시선 특징 신호들을, 기설정된 시선 상태점수 배점 기준에 따라 시선특징 상태점수를 부여하는, 시선 특징 변환단계;
연산처리부는, 시선 특징 변환부에서 부여된 시선특징 상태점수들이, 기설정된 시선특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 시선 특징들과, 상기 시선특징 상태점수 기준치보다 낮은 시선 특징들로 나누고, 시선특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 상태의 시선 특징의 평균치와, 시선특징 상태점수 기준치보다 낮은 상태의 시선 특징의 평균치를, 독립표본 t 검정을 수행하여 통계적으로 유의하게 차이가 나는, 시선특징 상태점수 기준치보다 같거나 높은 시선 특징들을 검출하여, 주행의도 평가용 시선특징 신호로 하는, 시선 특징 선택단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 구동방법.
제16항에 있어서, 자 차량의 주행의도 평가단계는,
연산처리부가, 뇌파 특징 분석단계로부터 검출된 주행의도 평가용 뇌파특징 신호와, 시선 특징 분석 단계로부터 검출된 주행의도 평가용 시선특징 신호를, 기 학습된 이진결정 의도 인식기에 입력하여 '운행(go)'과 '정지(stop)' 중의 하나를 결정하며, '정지(stop)' 로 결정될 경우, 주행의도를 '정지(stop)' 로 출력하는, 이진결정 의도 인식단계;
연산처리부는, 이진결정 의도 인식기의 출력이 '운행(go)'이면, 기 학습된 다중결정 의도 인식기에 의해, '직진(straight)', '좌회전(left)', '우회전(right)' 중의 하나를 결정하여, 주행의도로서 출력하는, 다중결정 의도 인식단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 구동방법.
제16항에 있어서,
타 차량으로부터 송신되는, 타 차량 운전자의 뇌파신호와 시선신호로부터 검출된 타 차량의 주행의도 신호와, 타 차량의 위치 좌표를 포함하는 타 차량 위치정보 신호를, 무선 송수신부를 통해, 연산처리부가 수신하고,
연산처리부는, 자 차량의 위치 좌표와 타 차량의 위치 좌표 사이의 거리, 자 차량의 주행의도, 타 차량의 주행의도, 자 차량의 위치, 타 차량의 위치를, 디스플레이부에 출력하는, 출력단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 차량 간 운전자의 주행의도정보 상호전달 시스템의 구동방법