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저자정보
Wongi Hong (Pohang University of Science and Technology) Wonsup Lee (Pohang University of Science and Technology) Kihyo Jung (University of Ulsan) Baekhee Lee (Pohang University of Science and Technology) Suwan Park (DGIST) Yunsuk Park (DGIST) Joonwoo Son (DGIST) Seikwon Park (Air Force Academy) Heecheon You (Pohang University of Science and Technology)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 대한인간공학회 2011 추계학술대회 및 정기총회
발행연도
2011.10
수록면
137 - 142 (6page)

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Objective: The present study is to develop an effective evaluation method for a driver’s cognitive workload using electrocardiography (ECG) signal. Background: ECG measures such as heart rate (HR) and heart rate variability (HRV) have been used for cognitive workload evaluation. Since ECG changes by cognitive workload vary largely depending on personal characteristics, an optimal analysis protocol of ECG needs to be tailored to each individual accordingly; however, existing studies have not considered personal characteristics in ECG analysis for cognitive workload evaluation. Method: The proposed evaluation method uses the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC). A preliminary analysis was conducted with ECG data collected in a driving simulator while an n-back task was conducted.
AUC analysis was performed for four ECG metrics (mean IBI, SDNN, RMSSD, and RMSE), three window spans (20, 30, and 40 seconds), and three update rates (1, 2, and 3 seconds). Results: It was identified that the optimal ECG analysis parameters of metric, window span, and update rate maximizing the discriminability of cognitive workload evaluation varied between individual drivers. Conclusion: The finding of the present study supports the use of an individually customized ECG analysis protocol for better evaluation accuracy of a drivers’ cognitive workload. Application: The proposed ECG analysis method for cognitive workload evaluation can be applied to development of a safe driving support system.
#ECG #Cognitive workload #Heart rate #Heart rate variability #AUC analysis

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Method
3. Result
4. Discussion
Acknowledgements
References
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