아두이노 센서를 이용하여 뇌파 및 심박 측정 및 졸음 판단 프로젝트 (소스 코드, ppt, 관련서류 모두 포함)

소개

아두이노 센서를 이용하여 뇌파 및 심박 측정 및 졸음 판단 프로젝트 입니다.
(소스 코드, ppt, 관련서류 모두 포함)


경북대학교 종합설계프로젝트 강의에서 A+ 학점을 받은 자료입니다.


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프로젝트 목표
● Arduino와 android를 이용하여 뇌파 및 심박으로 졸음을 판단할 수 있는 기능 구현
● 제품 상용화

프로젝트 주요 내용
● Arduino Board와 심박 센서의 회로 연결
● Arduino Board에 블루투스 칩을 장착
● 심전도와 뇌전도의 데이터를 처리하여 출력하는 Android application 개발
● 심전도와 뇌전도의 데이터 측정값 application 출력 확인
● 상용화를 위한 전체적인 디자인 검토

[ 상세 내용 ]
개발한 프로그램을 사용하기 편리하도록 제품을 제작하여, 사용자의 졸음 상태를 판단하는 것을 최종 목표로 한다.
∙ 뇌파 :
- 측정 방식 : Mindwave Mobile을 이용하여 여러 종류의 뇌파 파장 데이터를 수집하고, Android application을 통해 데이터를 가공하여, 필요한 정보를 측정한다.
- 졸음 판단 조건 : ① 뇌파 중 alpha파가 증가하고, beta파는 감소.
② attention과 meditation이 20 이하, blink가 측정 시. ③ sleep stage 측정 시.
각 단계를 종합하여 단계적 졸음 상태를 판단한다.
∙ 심박
- 회로 연결 : 심박 센서(AD8232)와 Arduino UNO R3 Board를 회로 연결하기 위해 Bread Board를 이용한다. 각각의 GND, 3.3v, OUTPUT, LO-, LO+핀을 센서 케이블로 구성한다.
- 측정 방식 : 첫 번째 심장박동과 두 번째 심장박동 간의 시간 간격이 845ms라고 하면 이때의 심박수(HR)는 60/0.845(bpm/ms). 즉, 71bpm이 된다. 이러한 방법을 이용해, 측정된 데이터에서 R-R interval값을 얻은 뒤, (R-R interval = 60 / heart rate)식에 대입하여 심박수(HR)를 측정할 수 있다.
- 졸음 판단 조건 : R-R interval(심전도 파형 중 가장 높은 곳에 위치한 R파끼리의 간격)을 측정하여 R-R interval이 각성 상태일 때의 값 보다 3.8% 이상 증가하는 시점부터를 졸음 상태로 판단한다.

기대효과
● 운전 중 졸음으로 인한 사고 예방
● 수험생의 학습지원
● 기면증 환자의 예기치 못한 졸음 방지
● 위험한 작업환경에서의 안전사고 예방

∙ 실생활에 사용하기 편리한 디자인으로 제작하여 이동수단(자가용, 대중교통 등), 안전사고의 위험이 있는 작업환경, 학교나 독서실에 설치하여 활용할 수 있고, 기면증 환자들이 휴대하고 다님으로써 불편함을 해소할 수 있다.
∙ 음주운전 사고율 감소를 기대할 수 있다.

컴파일 실행환경

arduino

참고자료

· 없음