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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Amir Tjolleng (University of Ulsan) Garam Lee (University of Ulsan) Kihyo Jung (University of Ulsan)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집
발행연도
2020.2
수록면
861 - 864 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

Real-time Detection System of Driver’s Cognitive Workload Status based on Physiological Signal
Ami ,  Tjolleng ,  Ga 외 2명 한국HCI학회 학술대회 2020.02 학술대회자료

2017

Development of Real-time Assessment System of Driver’s Cognitive Workload Using Artificial Neural Network on ECG
Ami ,  Tjolleng ,  Taekyeong Kim 외 1명 대한인간공학회 학술대회논문집 2017.04 학술대회자료

초록· 키워드

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This study developed a real-time system that can identify driver"s cognitive workload using artificial neural network on electrocardiography (ECG) signal. The ECG signals were measured on 13 male participants while they performed a simulated driving task as a primary task with/without a 2-back task as a secondary task. Six ECG measures in time and frequency domain were quantified. To validate the performance of the proposed real-time detection system, a new male participant was asked to drive a simulator in the two different conditions (normal driving and driving while performing an arithmetic task). As the results, the real-time system identified properly his workload level as the driving conditions changed. The proposed system can be adapted for the development of an intelligent vehicle to improve traffic safety on the road.
#Real-time detection system #cognitive workload classification #heart rate variability #artificial neural network #electrocardiography

목차

Abstract
1. Introduction
2. Development of Real-time System
3. Performance Evaluation of the System
4. Discussion
5. Conclusion
Reference

참고문헌 (0)

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