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사용자로부터 측정된 케이스별 생체 파라미터를 수집하는 데이터 수집부;케이스별 생체 파라미터를 주파수 분석에 의해 LFP(Low Frequency Power) 및 HFP(High Frequency Power)를 산출하는 데이터 분석부;케이스별 생체 파라미터를 통해 산출된 LFP 및 HFP를 비교하여, 생체 파라미터 진동 주파수 보정 곡선을 산출하는 데이터 비교부;기 설정된 생물학적 승차감 산출식에 따라 승차감을 산출하는 승차감 평가부;를 포함하고,상기 기 설정된 생물학적 승차감 산출식은, 이고, 상기 는 생체 파라미터 진동 주파수 보정 곡선과 실제 주행 상태의 생체 측정 데이터의 곱을 나타내는 것이고, 은 기계적 진동 주파수 보정 곡선과 실 측정 기계적 진동 데이터의 곱인 것을 특징으로 하는 승차감 평가 시스템
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제1항에 있어서, 상기 데이터 분석부는, 상기 데이터 수집부에 의해서 수집된 정상 상태의 피측정자의 ECG 측정을 통해 취득된 일반 HRV 데이터를 대상으로 주파수 분석을 통해 LFP 및 HFP를 추출하는 것을 특징으로 하는 승차감 평가 시스템
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제1항에 있어서,상기 데이터 분석부는,상기 데이터 수집부에 의해서 수집된 진동 상태의 피측정자의 ECG 측정을 통해 취득된 진동 HRV 데이터를 대상으로 주파수 분석을 통해 각 진동 주파수별 HRV 주파수의 LFP 및 HFP를 추출하는 것을 특징으로 하는 승차감 평가 시스템
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제3항에 있어서,상기 진동 상태의 피측정자의 ECG는 진동을 0
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제1항에 있어서,상기 데이터 분석부는,상기 데이터 수집부에 의해서 수집된 실제 탑승 상태의 피측정자의 ECG 측정을 통해 취득된 실제 HRV 데이터를 대상으로 주파수 분석을 통해 실제 주행 기간 동안의 진동 주파수별 LFP 및 HFP와 실 측정 진동 데이터를 산출하는 것을 특징으로 하는 승차감 평가 시스템
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제2항, 제3항 및 제5항 중 어느 한 항에 있어서,상기 데이터 분석부는,HRV 데이터를 대상으로 FFT를 수행하여 LFP 및 HFP를 추출하는 것인 것을 특징으로 하는 승차감 평가 시스템
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생체 파라미터에 가중치를 곱한 값을 인체 외부 입력 파라미터의 합을 나타내는 기계적 파라미터로 나누도록 하는 기 설정된 생물학적 승차감 산출식에 수집된 데이터를 적용하여 승차감을 산출하고,상기 생물학적 승차감 산출식은,이며,상기 H(t)는 인간이 느끼는 승차감을 의미하며, 상기 (λ×속도), (δ×진동), (θ×노이즈)는 인체 외부 입력 파라미터를 의미하고, 상기 는 인체로부터 출력되는 생물학적 반응을 의미하는 것을 특징으로 하는 승차감 평가 시스템
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a) 승차감 평가 시스템이 외부입력이 없는 정상 상태일 때 피측정자로부터 측정된 ECG로부터 일반 HRV 데이터를 취득하고, 이를 대상으로 주파수 분석을 통해 LFP(Low Frequency Power) 및 HFP(High Frequency Power)를 추출하는 단계;b) 진동 상태일 때 피측정자로부터 측정된 ECG 측정을 통해 취득된 진동 HRV 데이터를 대상으로 주파수 분석을 통해 각 진동 주파수별 HRV 주파수의 LFP 및 HFP를 추출하는 단계;c) 일반 HRV 데이터의 LFP 및 HFP와 각 진동 주파수별 HRV 데이터의 LFP 및 HFP를 비교하여, 부교감 신경과 교감 신경에 영향을 기준치 이상으로 미치는 개인별 주파수 영역을 파악하고, 이를 기초로 생체 파라미터 진동 주파수 보정 곡선을 생성하는 단계;d) 실제 탑승 상태의 피측정자의 ECG 측정을 통해 취득된 실제 HRV 데이터를 대상으로 주파수 분석을 통해 실제 주행 기간 동안의 진동 주파수별 LFP 및 HFP와 실 측정 진동 데이터를 산출하는 단계; 및e) 기 설정된 생물학적 승차감 산출식에 상기 a) 단계로부터 d) 단계에서 산출된 값을 적용하여 승차감을 산출하는 단계;를 포함하고,상기 기 설정된 생물학적 승차감 산출식은, 이고, 상기 는 생체 파라미터 진동 주파수 보정 곡선과 실제 주행 상태의 생체 측정 데이터의 곱을 나타내는 것이고, 은 기계적 진동 주파수 보정 곡선과 실 측정 기계적 진동 데이터의 곱인 것을 특징으로 하는 승차감 평가 방법
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제10항에 있어서, 상기 b) 단계에서,진동 상태의 피측정자의 ECG는 진동을 0
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제10항에 있어서, 상기 a), b) 및 d) 단계에서,HRV 데이터를 대상으로 FFT를 수행하여 LFP 및 HFP를 추출하는 것인 것을 특징으로 하는 승차감 평가 방법
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a) 외부입력이 없는 정상 상태일 때 피측정자로부터 측정된 ECG로부터 일반 HRV 데이터를 취득하고, 이를 대상으로 주파수 분석을 통해 LFP(Low Frequency Power) 및 HFP(High Frequency Power)를 추출하는 단계;b) 진동 상태일 때 피측정자로부터 측정된 ECG 측정을 통해 취득된 진동 HRV 데이터를 대상으로 주파수 분석을 통해 각 진동 주파수별 HRV 주파수의 LFP 및 HFP를 추출하는 단계;c) 일반 HRV 데이터의 LFP 및 HFP와 각 진동 주파수별 HRV 데이터의 LFP 및 HFP를 비교하여, 부교감 신경과 교감 신경에 영향을 기준치 이상으로 미치는 개인별 주파수 영역을 파악하고, 이를 기초로 생체 파라미터 진동 주파수 보정 곡선을 생성하는 단계;d) 실제 탑승 상태의 피측정자의 ECG 측정을 통해 취득된 실제 HRV 데이터를 대상으로 주파수 분석을 통해 실제 주행 기간 동안의 진동 주파수별 LFP 및 HFP와 실 측정 진동 데이터를 산출하는 단계; 및e) 기 설정된 생물학적 승차감 산출식에 상기 a) 단계로부터 d) 단계에서 산출된 값을 적용하여 승차감을 산출하는 단계;를 포함하고상기 기 설정된 생물학적 승차감 산출식은, 이고, 상기 는 생체 파라미터 진동 주파수 보정 곡선과 실제 주행 상태의 생체 측정 데이터의 곱을 나타내는 것이고, 은 기계적 진동 주파수 보정 곡선과 실 측정 기계적 진동 데이터의 곱인 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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