목적: 현행법상 음주 단속의 측정기준이 되는 호흡 알코올 농도(BrAC) 증가가 시력과 타각적 굴절검사 값에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 방법: 23명의 20대 남성(평균연령 $21.17{\pm}2.19$세, BMI $22.09{\pm}2.16$)을 대상으로 호흡 알코올 농도 0%, 0.05%, 0.08%에서 원 근거리 시력검사와 개방형 자동굴절력계를 이용한 타각적 굴절검사를 시행하였다. 결과: 호흡 알코올 농도가 증가할수록 원거리 시력은 통계적으로 유의하게 감소하였고 근거리 시력은 변화하지 않았다. 또한 호흡 알코올 농도가 증가할수록 타각적 굴절검사 값은 (-) 방향으로 증가하는 경향을 보였다. 결론: 음주로 인한 호흡 알코올 농도 증가는 교정시력의 감소와 교정굴절력이 (-) 방향으로 증가하는 원인이 될 수 있으므로 시력검사와 굴절검사는 비음주상태에서 진행해야 할 필요성이 있다.
목적: 호흡 알코올 농도를 제한한 상태에서 알코올 섭취로 인한 호흡 알코올 농도(breath alcohol concentration, BrAC) 증가가 대비감도에 미치는 영향을 알아보았다. 방법: 20대의 남성 23명(평균연령 $21.17{\pm}2.19$세, body mass index(BMI) $22.09{\pm}2.16$)을 대상으로 Watson 공식을 기반으로 개발된 BAC(blood alcohol concentration) Dosing Software를 이용하여 호흡 알코올 농도 0.05%와 0.08%에 도달하기 위한 알코올 양을 산정하여 투여한 후 다양한 휘도(명소시, 박명시, 박명시 눈부심) 상태에서 대비감도를 측정하여 비교 분석하였다. 결과: 호흡 알코올 농도가 증가할수록 모든 공간주파수에서 대비감도는 감소하였다. 정점대비감도는 명소시 상태에서 6 cycle per degree(cpd), 박명시 상태에서 3 cpd로서 호흡 알코올 농도가 증가하여도 정점이동이 나타나지 않았지만, 박명시 눈부심 상태에서는 0%와 0.05%에서는 6 cpd, 0.08%에서는 3 cpd로서 호흡 알코올 농도 증가에 따른 정점이동이 나타났다. 결론: 음주에 의한 호흡 알코올 농도 증가는 모든 공간주파수에서 대비감도의 감소와 정점대비감도의 이동을 유발함으로써 다양한 시작업에 영향을 미치고 안전사고의 원인이 될 수 있으므로 주의하여야 한다.
목적: 호흡 알코올 농도(BrAC) 증가가 시야 및 가독시야에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 방법: 20대 남성 23명(평균연령 $21.17{\pm}2.19$세, BMI $22.09{\pm}2.16$)을 대상으로 호흡 알코올 농도 0.05%와 0.08%에 도달에 필요한 섭취 알코올 양을 BAC(Blood Alcohol Concentration) Dosing Software를 이용하여 산정하고 섭취시킨 후, Vision Disk를 이용해 시야와 가독시야를 각각 측정하였다. 결과: 시야는 호흡 알코올 농도 0.00%에서 $74.41{\pm}15.97^{\circ}$, 0.05%에서 $64.98{\pm}17.93^{\circ}$, 0.08%에서는 $58.33{\pm}19.01^{\circ}$로 측정되었고(p=0.000), 가독시야는 0.00%에서 $21.93{\pm}12.71^{\circ}$, 0.05%에서 $17.41{\pm}11.36^{\circ}$, 0.08%에서는 $14.26{\pm}9.93^{\circ}$로 측정되어(p=0.006), 호흡 알코올 농도가 증가할수록 시야와 가독시야 모두 감소하였다. 결론: 음주로 인한 호흡 알코올 농도 상승은 시야 및 가독시야를 감소시켜 안전사고 발생의 원인이 될 수 있으므로 이에 대한 경각심이 필요하다.
Drunk driving defines a driver as unable to drive a vehicle safely due to drinking. To crack down on drunk driving, alcohol concentration evaluates through breathing and crack down on drinking using S-shaped courses. A method for assessing drunk driving without using BAC or BrAC is measurement via biosignal. Depending on the individual specificity of drinking, alcohol evaluation studies through various biosignals need to be conducted. In this study, we measure biosignals that are related to alcohol concentration, predict BrAC through SVM, and verify the effectiveness of the S-shaped course. Participants were 8 men who have a driving license. Subjects conducted a d2 test and a scenario evaluation of driving an S-shaped course when they attained BrAC's certain criteria. We utilized SVR to predict BrAC via biosignals. Statistical analysis used a one-way Anova test. Depending on the amount of drinking, there was a tendency to increase pupil size, HR, normLF, skin conductivity, body temperature, SE, and speed, while normHF tended to decrease. There was no apparent change in the respiratory rate and TN-E. The result of the D2 test tended to increase from 0.03% and decrease from 0.08%. Measured biosignals have enabled BrAC predictions using SVR models to obtain high Figs in primary and secondary cross-validations. In this study, we were able to predict BrAC through changes in biosignals and SVMs depending on alcohol concentration and verified the effectiveness of the S-shaped course drinking control method.
본 연구의 목표는 음주운전 증거확보용 음주측정에서 혈액과 호흡의 알코올비율의 분산성을 평가하며 호흡 중 알코올 양의 확인 절차를 합리화하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위해 각각 남자 24명, 여자 24명 등 48명의 건강한 피험자를 대상으로 성(2), 주류(2;소주, 위스키), 음식물 유형(2;김치지게, 삼겹살), 알코올 섭취량(2; 몸무게 기준 0.35g/kg, 0.70g/kg) 등의 요인에 대해 직교표에 의한 24 요인 설계를 적용한 실험을 실시하였다. 술은 3회에 걸쳐 나누어 마시게 했으며 0.70g/kg 집단은 45분, 0.35g/kg 집단은 30분에 걸쳐 마시게 했다. 호흡측정과 혈액측정은 음주 종료 후 각기 8회와 5회 실시하였다. 그 결과 혈중알코올과 호흡알코올 측정치 간에는 r = 0.973의 높은 상관이 나타났다. 4원 변량분석 결과, 음식물 유형에 있어서 최대 BrAC의 차이(F (1, 43) =5.1, p<.029)가 드러났지만 술의 종류와 성별에 있어서는 차이가 없었다. 전체적인 혈액호흡비(BBR)는 2295${\pm}$403이었고, 95% 신뢰구간은 1489와 3101이었다. 이런 변산에도 불구하고, 호흡측정기에 2100;1의 분배비율을 적용하는 것은 합리적인 것으로 보인다. 그것은 본 연구에서 나타난 바와 같이 적어도 음주 후 30분이 지나면 대부분의 피험자가 2100:1 이상의 비율을 보이기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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