새로운 기술: 차량 내부 모니터링을 통해 운전자 치매 초기 증상 감지

플로리다 주립 대학교(FAU) 연구원들은 차량 내 오픈 소스 내부 모니터링 및 AI 센싱 시스템을 사용하여 운전자들의 치매 위험을 평가하는 획기적인 연구를 수행하고 있습니다. 이 혁신적인 접근법은 인지 변화에 대한 조기 경고를 제공하여 도로 안전을 향상시키는 데 중요한 단계를 목표로 합니다.

이러한 기술의 필요성은 우려되는 통계로 강조됩니다: 미국에는 경도 인지 장애가 있는 400만~800만 명의 노인이 운전 중이며, 그중 3분의 1은 5년 이내에 치매를 발병할 것입니다. 진행성 치매 환자는 결국 안전하게 운전할 수 없게 되지만, 많은 사람들이 자신의 인지 저하를 인지하지 못합니다.

이 연구는 내부 모니터링 시스템이 인지 장애를 나타내는 비정상적인 운전 행위를 어떻게 감지할 수 있는지 체계적으로 조사합니다. 시간이 지남에 따라 매우 복잡한 일상 활동 수행의 미묘한 변동성을 감지하기 위해 지속적이고 사생활을 침해하지 않는 센서 및 관련 모니터링 장치를 사용한 연구는 거의 보고되지 않았습니다.

“알츠하이머 질환의 신경병리학은 질병이 있다는 사실도 인지하지 못했고 외관상 징후도 없었던 노년 운전자들이 교통사고로 사망한 뇌에서 발견되었습니다.”라고 수석 조사관인 루스 타펜(Ruth Tappen) 교수는 말했습니다. “우리의 연구 목적은 가능한 한 빠르고 효율적으로 인지 기능 장애를 식별하는 중요성에서 비롯되었습니다. 노년 운전자 차량에 설치된 센서 시스템은 이러한 변화를 감지하고 인지 변화의 가능한 조기 경고를 생성할 수 있습니다.”

종단적 연구 설계

이 연구는 운전 행동에 대한 지속적 정보를 얻기 위해 자연주의적 종단적 설계를 사용하며, 이는 3년 동안 3개월마다 실시된 광범위한 인지 테스트 결과와 비교됩니다. 차량에는 운전자 방향 카메라, 전방 카메라 및 텔레메틱스 장치가 설치되며, 인지 테스트가 시행될 때마다 3개월마다 데이터가 다운로드됩니다.

연구원들은 길을 잃음, 신호등 및 표지판 무시, 근접 충돌 사건, 산만함 및 졸음, 반응 시간 및 제동 패턴과 같은 비정상적인 운전 행위를 측정합니다. 또한 그들은 여행 패턴, 즉 여행 횟수, 주행 마일 수, 고속도로 주행 마일 수, 야간 및 주간 주행, 악천후 주행 등을 분석합니다.

오픈 소스 하드웨어 및 소프트웨어 접근법

FAU 공과대학 및 컴퓨터과학대학 연구원들이 개발한 차량 내 센서 네트워크는 차량 내 센싱 유닛 개발과 관련된 시간, 위험 및 비용을 줄이기 위해 오픈 소스 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 사용합니다. 내부 센서 시스템은 복잡하게 배선된 선, 센서 크기 및 센서 수를 최소화하여 사생활을 침해하지 않도록 설계되었습니다.

각 차량 내 센서 시스템은 두 개의 분산 센싱 유닛으로 구성됩니다: 하나는 텔레메틱스 데이터용이고 다른 하나는 비디오 데이터용입니다. 관성 측정 유닛은 데이터 처리를 통해 급제동, 가속, 회전 및 GPS 데이터를 결정합니다. 비디오 유닛에는 얼굴 감지, 눈 감지, 하품, 산만함, 흡연, 휴대폰 사용과 같은 운전자 방향 지수뿐만 아니라 교통 표지 

감지, 객체 감지, 차선 이탈, 근접 충돌 및 보행자 감지와 같은 행동 지수를 실시간으로 분석하는 내장 AI 기능이 포함되어 있습니다.