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모빌리티 내의 운전자에 대한 뇌파 신호를 소정의 시간 동안 수집하는 센싱부;상기 소정의 시간 동안 수집된 뇌파 신호를 분석함으로써 상기 운전자의 상태를 판단하고, 상기 판단된 운전자의 상태에 기초하여 상기 모빌리티의 동작 정보 및 주행 정보 중 적어도 하나를 검출하는 분석부; 및상기 검출된 정보를 저장하는 저장부를 포함하고,상기 뇌파 신호는, 사건유발전위를 포함하고,상기 분석부는, 상기 사건유발전위를 분석함으로써 상기 운전자가 불안정 상태인지 여부를 판단하는 주행 모델 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 사건유발전위는, 오류 관련 부적전위(ERN, Error-Related Negativity) 및 오류 관련 정적전위(Pe, Error Positivity) 중 적어도 하나를 포함하는 주행 모델 생성 장치
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제2항에 있어서,상기 사건유발전위는, 정반응 관련 부적전위(CRN, Correct-Related Negativity) 및 정반응 관련 정적전위(Pc, Correct Positivity) 중 적어도 하나를 더 포함하는 주행 모델 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 분석은, 상기 소정의 시간 동안 수집된 사건유발전위의 크기를 제1 임계값과 비교하는 주행 모델 생성 장치
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제4항에 있어서,상기 제1 임계값은, 상기 사건유발전위의 종류 및 상기 사건유발전위가 획득되는 운전자 중 적어도 하나에 따라 다르게 결정되는 주행 모델 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 분석부는, 상기 소정의 시간 동안 수집된 뇌파 신호를 주파수 대역별 뇌파 신호로 분류하고, 상기 분류된 주파수 대역별 뇌파 신호의 크기를 제2 임계값과 비교함으로써 상기 운전자의 상태가 불안정 상태인지 여부를 더 판단하는 주행 모델 생성 장치
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제6항에 있어서,상기 분류된 주파수 대역별 뇌파 신호는, 세타파, 알파파 및 베타파 중 적어도 하나를 포함하는 주행 모델 생성 장치
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제7항에 있어서,상기 제2 임계값은, 상기 주파수 대역별 뇌파 신호의 종류에 따라 다르게 결정되는 주행 모델 생성 장치
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제6항에 있어서,상기 분석부는, 상기 사건유발전위의 분석 결과 및 상기 주파수 대역별 뇌파 신호의 분석 결과가 상기 운전자의 상태가 불안정 상태인 경우, 최종적으로 상기 운전자의 상태가 불안정 상태인 것으로 판단하는 주행 모델 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 센싱부는, 상기 모빌리티에 포함된 속도 측정부, 영상 획득부, 음향 획득부, 휠 모니터링부 및 조작 장치부 중 적어도 하나를 더 포함하는 주행 모델 생성 장치
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제10항에 있어서,상기 분석부는, 상기 운전자의 상태가 불안정 상태로 판단된 경우, 상기 모빌리티에 포함된 속도 측정부, 영상 획득부, 음향 획득부, 휠 모니터링부 및 조작 장치부 중 적어도 하나를 이용하여 상기 모빌리티의 동작 정보 및 주행 정보 중 적어도 하나를 검출하는 주행 모델 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 저장부는, 상기 검출된 상기 모빌리티의 동작 정보 및 주행 정보 중 적어도 하나를 저장하고,상기 모빌리티의 동작 정보는, 상기 모빌리티의 동작과 상기 동작에 대응되는 장소, 날짜, 시간, 속력 및 영상 중 적어도 하나를 포함하고,상기 모빌리티의 주행 정보는, 상기 모빌리티의 주행 경로 및 상기 모빌리티가 수행 중인 이벤트 중 적어도 하나를 포함하는 주행 모델 생성 장치
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제1항에 있어서,주행 경로를 모델링하는 시뮬레이션부를 더 포함하고,상기 시뮬레이션부는, 상기 운전자의 상태가 불안정 상태로 판단되었던 모빌리티의 동작 및 주행 상황 중 적어도 하나를 모델링하는 주행 모델 생성 장치
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제13항에 있어서,상기 시뮬레이션부는, 상기 운전자의 상태가 불안정 상태로 판단되었던 모빌리티의 소정의 동작에 대해, 상기 소정의 동작과 관련된 가상의 주행 상황을 모델링하는 주행 모델 생성 장치
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모빌리티 내의 운전자에 대한 뇌파 신호를 소정의 시간 동안 수집하는 센싱 단계;상기 소정의 시간 동안 수집된 뇌파 신호를 분석함으로써 상기 운전자의 상태를 판단하는 판단 단계;상기 판단된 운전자의 상태에 기초하여 상기 모빌리티의 동작 정보 및 주행 정보 중 적어도 하나를 검출하는 검출 단계; 및상기 검출된 정보를 저장하는 저장 단계를 포함하고,상기 뇌파 신호는, 사건유발전위를 포함하고,상기 판단 단계는, 상기 사건유발전위를 분석함으로써 상기 운전자가 불안정 상태인지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 주행 모델 생성 방법
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제15항에 있어서,상기 사건유발전위는, 오류 관련 부적전위(ERN, Error-Related Negativity) 및 오류 관련 정적전위(Pe, Error Positivity) 중 적어도 하나를 포함하는 주행 모델 생성 방법
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제16항에 있어서,상기 사건유발전위는, 정반응 관련 부적전위(CRN, Correct-Related Negativity) 및 정반응 관련 정적전위(Pc, Correct Positivity) 중 적어도 하나를 더 포함하는 주행 모델 생성 방법
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제15항에 있어서,상기 분석은, 상기 소정의 시간 동안 수집된 사건유발전위의 크기를 제1 임계값과 비교하는 주행 모델 생성 방법
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제18항에 있어서,상기 제1 임계값은, 상기 사건유발전위의 종류 및 상기 사건유발전위가 획득되는 운전자 중 적어도 하나에 따라 다르게 결정되는 주행 모델 생성 방법
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제15항에 있어서,상기 판단 단계는,상기 소정의 시간 동안 수집된 뇌파 신호를 주파수 대역별 뇌파 신호로 분류하는 단계; 및상기 분류된 주파수 대역별 뇌파 신호의 크기를 제2 임계값과 비교함으로써 상기 운전자의 상태가 불안정 상태인지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 주행 모델 생성 방법
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제20항에 있어서,상기 분류된 주파수 대역별 뇌파 신호는, 세타파, 알파파 및 베타파 중 적어도 하나를 포함하는 주행 모델 생성 방법
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제21항에 있어서,상기 제2 임계값은, 상기 주파수 대역별 뇌파 신호의 종류에 따라 다르게 결정되는 주행 모델 생성 방법
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제20항에 있어서,상기 판단 단계는,상기 사건유발전위의 분석 결과 및 상기 주파수 대역별 뇌파 신호의 분석 결과가 상기 운전자의 상태가 불안정 상태인 경우, 최종적으로 상기 운전자의 상태가 불안정 상태인 것으로 판단하는 단계를 더 포함하는 주행 모델 생성 방법
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제15항에 있어서,상기 센싱 단계는, 상기 모빌리티에 포함된 속도 측정부, 영상 획득부, 음향 획득부, 휠 모니터링부 및 조작 장치부 중 적어도 하나를 더 포함하는 주행 모델 생성 방법
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제24항에 있어서,상기 검출 단계는, 상기 운전자의 상태가 불안정 상태로 판단된 경우, 상기 모빌리티에 포함된 속도 측정부, 영상 획득부, 음향 획득부, 휠 모니터링부 및 조작 장치부 중 적어도 하나를 이용하여 상기 모빌리티의 동작 정보 및 주행 정보 중 적어도 하나를 검출하는 단계를 포함하는 주행 모델 생성 방법
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제15항에 있어서,상기 저장 단계는, 상기 검출된 상기 모빌리티의 동작 정보 및 주행 정보 중 적어도 하나를 저장하는 단계를 포함하고,상기 모빌리티의 동작 정보는, 상기 모빌리티의 동작과 상기 동작에 대응되는 장소, 날짜, 시간, 속력 및 영상 중 적어도 하나를 포함하고,상기 모빌리티의 주행 정보는, 상기 모빌리티의 주행 경로 및 상기 모빌리티가 수행 중인 이벤트 중 적어도 하나를 포함하는 주행 모델 생성 방법
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제15항에 있어서,주행 경로를 모델링하는 시뮬레이션 단계를 더 포함하고,상기 시뮬레이션 단계는, 상기 운전자의 상태가 불안정 상태로 판단되었던 모빌리티의 동작 및 주행 상황 중 적어도 하나를 모델링하는 단계를 포함하는 주행 모델 생성 방법
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제27항에 있어서,상기 시뮬레이션 단계는, 상기 운전자의 상태가 불안정 상태로 판단되었던 모빌리티의 소정의 동작에 대해, 상기 소정의 동작과 관련된 가상의 주행 상황을 모델링하는 단계를 포함하는 주행 모델 생성 방법
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