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저자정보
Amir Tjolleng (University of Ulsan) Kihyo Jung (University of Ulsan)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 2018 대한인간공학회 추계학술대회
발행연도
2018.11
수록면
18 - 21 (4page)

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Objective: The present study aimed to investigate whether electrocardiography (ECG) signals can be used to classify three different states of a driver (normal driving, fighting-off-drowsiness driving, and drowsy driving). Background: Detection of fighting-off-drowsiness (early stage of drowsy) driving before further development to drowsy driving is important to prevent vehicle accidents on the road. Method: ECG signals on twenty participants (mean age: 22.8 years, SD: 2.04 years) were collected while performing a simulator-based monotonous driving task. A total of nine ECG measures in time (mean IBI, SDNN, and RMSSD), frequency (LF, HF, and LF/HF) and non-linear (SampEn, α1, and α2) domains were derived from the ECG signals. Results: The time domain ECG values measured during the fightingoff-drowsiness driving significantly differed from the ECG values measured under normal and drowsy driving. In addition, mean IBI, SDNN, RMSSD, HF, SampEn and α2 increased as driver’s state changed from normal to drowsy; contrarily, LF/HF and α1 showed opposite trends. Conclusion: The time domain measures of ECG signals were more sensitively altered in a systematic way as driver’s state changed. Application: The findings of this study provide scientific evidences that ECG signals can be applicable for the development of drowsiness detection system to prevent vehicle accidents.
#Drowsiness #Fighting-off-drowsiness #Drowsy driving #Electrocardiography #Heart-rate variability

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Material and methods
3. Experiment results
4. Discussion and conclusion
References

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