스마트폰은 걷는 모습을 바탕으로 술에 취했는지 알 수 있다

스탠포드 대학과 피츠버그 대학의 연구원들은 다음을 활용하는 소프트웨어를 개발했습니다. 스마트폰에 내장된 가속도계를 사용하여 사용자가 취했는지 여부를 결정합니다. 그들은 걸어.

"모든 스마트 폰 현재 생산되는 센서에는 다수의 센서가 내장되어 있습니다.” 브라이언 서폴레토, Stanford University의 응급 의학 부교수는 Digital Trends에 말했습니다. “이러한 센서 중 하나는 3축 가속도계입니다. 우리는 이 센서에 접근하여 앞뒤, 좌우, 상하 움직임을 샘플링했습니다. 무료 앱을 사용해 개인이 직선으로 걷는 동안 분당 100회 방향을 지정하고, Phyphox. 그런 다음 데이터를 정리하고 걸음 속도, 좌우 움직임의 가변성 등 걷기와 관련된 기능을 생성했습니다. [그 후, 우리는] 각 사람이 자신의 통제 역할을 하는 모델을 훈련하고 이러한 결과가 얼마나 잘 나타나는지 조사했습니다. 모델에 개인에 대한 새로운 데이터가 표시되면 중독 기간과 중독 기간을 구별할 수 있습니다. 맑은 정신."

이번 연구를 위해 연구진은 21세에서 43세 사이의 성인 자원 봉사자 22명을 모집했습니다. 그들은 호흡 알코올 농도가 0.2%인 보드카가 함유된 혼합 음료를 받았습니다. 7시간 동안 참가자들은 호흡을 측정하면서 다양한 걷기 작업을 수행해야 했습니다.

이 데이터는 다음을 구축하는 데 사용되었습니다. 일체 포함. 모델. 이 알고리즘은 호흡 알코올 농도가 0.08%를 초과할 때 예측 정확도가 약 90%인 것으로 알려졌습니다. 이는 미국에서 음주 운전(DUI)에 대해 양성 반응을 보이는 수준입니다.

곧 근처에 전화가 오나요?

물론 이러한 판독값에 영향을 미칠 수 있는 사람들의 걷는 패턴에는 차이가 있습니다. 어렸을 때 다리가 부러져 걸음에 장애가 있는 사람은 위양성을 초래할 수 있는 방식으로 걸을 수 있습니다. 이 때문에 Suffoletto는 이 도구의 향후 상용 버전에서는 각 사용자가 자신의 제어권을 갖도록 하는 것이 중요하다고 말했습니다. 즉, 특정 휴대폰에서 모델을 훈련하려면 특정 시점에 술을 마셨는지 여부에 대한 충분한 기본 데이터를 제공해야 합니다.

하지만 이 도구가 가까운 시일 내에 출시될 것이라고는 기대하지 마세요. "우리가 효능을 확신하고 이 도구가 상업적으로 출시될 수 있기 전에 일어나야 할 몇 가지 중요한 일이 있습니다"라고 Suffoletto는 말했습니다. “먼저 휴대폰을 신체의 다른 부위에 놓거나 핸드백에 넣을 때 유용한 모델을 만들어야 합니다. 그런 다음 사람들이 직선으로 걷지 않는 현실 세계에서 모델이 얼마나 잘 작동하는지 확인해야 합니다. 나에게 가장 흥미로운 점은 휴대폰의 타이핑 속도와 같은 다양한 기능을 결합하여 보행 기능을 보완할 수 있는지 여부입니다.”

물론 이와 같은 도구가 얼마나 유용한지는 데이터가 어떻게 사용되는지에 달려 있습니다. 운전석에 앉아 있으면 안 된다는 알림을 보내 음주 운전을 하지 못하도록 하는 기능도 활용한다면 좋은 생각이 될 것입니다. 금요일 점심시간에 광고주에게 술을 좋아한다는 것을 알리는 데 사용된다면? 어쩌면 덜 그럴 수도 있습니다.

최근 작업을 설명하는 논문이 나왔습니다. 알코올 및 약물 연구 저널에 게재됨.

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