Driving as a Diagnostic Tool: Scenario-based Cognitive Assessment in Older Drivers from Driving Video
Created by
Haebom
저자
Md Zahid Hasan, Guillermo Basulto-Elias, Jun Ha Chang, Sahuna Hallmark, Matthew Rizzo, Anuj Sharma, Soumik Sarkar
개요
본 논문은 자연스러운 운전 영상과 거대 비전 모델을 활용하여 고령 운전자의 인지 상태를 식별하는 시나리오 기반 접근법을 제시한다. 기존의 인지 저하 진단 방법은 시간과 비용이 많이 소요되어 치매나 경도인지장애(MCI)와 같은 인지 저하가 종종 진단되지 않는 문제가 있다. 이 연구는 차량 내 센서를 통해 수집된 실제 운전 행동을 분석하여 인지 기능 저하 및 치매의 임상적 특징과 상관관계가 있는 "디지털 지문"을 추출하고자 한다. 거대 비전 모델을 통해 다양한 도로 상황에서의 일상적인 운전 패턴으로부터 의미 있는 통찰력을 얻어 인지 저하를 조기에 감지할 수 있다. 본 연구는 거대 비전 모델과 자연스러운 운전 영상을 사용하여 운전자 행동을 분석하고, 인지 상태를 식별하며, 질병 진행을 예측하는 프레임워크를 제안한다. 차량을 "진단 도구"로 활용하여 실제 운전 행동과 운전자의 현재 인지 상태 간의 강력한 상관관계를 활용한다. 이 방법은 기능 저하의 조기 경고 신호를 식별하여 사전 예방 전략에 기여하며, 고령화 사회의 인지 저하로 인한 사회적, 경제적 부담을 줄이기 위한 확장 가능하고 비침습적인 모니터링 시스템 개발을 지원한다.
시사점, 한계점
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시사점:
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시간 및 비용이 많이 드는 기존 진단 방법의 한계를 극복할 수 있는 새로운 인지 저하 조기 진단 방법 제시.
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차량 내 센서 데이터를 활용한 비침습적이고 확장 가능한 모니터링 시스템 개발 가능성 제시.
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실제 운전 행동 분석을 통한 인지 기능 저하의 조기 경고 신호 식별 및 사전 예방 전략 수립에 기여.
