가속도 채집: 헤드의 직선 충격에 초점을 맞춥니다 (예: 충돌 시 "딱딱한" 충격).생체역학 연구에 따르면 머리 가속도가 특정 임계값 (예: 250g) 을 초과하면 뇌진탕, 뇌출혈 등의 위험이 급격히 높아진다.가속도 데이터를 수집하여 투구를 직접 검증할 수 있는에너지 흡수 성능버퍼 구조가 기준에 도달했는지 여부를 판단합니다.

각속도 채집: 경사면 충돌 시 회전력과 같은 헤드의 회전 충격에 주목합니다.실제 사고에서 머리는 흔히 회전운동을 동반하는데 이런 회전에서 산생된 절단력은 뇌조직에 엄중한 손상을 초래할수 있다.ECE R22.06 표준은 헤드 각도 속도를 제어하도록 명시되어 있으며, 데이터를 수집하여 헬멧을 검증할 수 있는회전 방지 설계(예를 들어 안감 미끄럼 방지 구조, 케이스 모양 최적화) 효과가 있는지 여부.

데이터가 표준 임계값 (예: 가속도 ≤ 250g, 각도 ≤ 5000 rad/s) 을 초과하지 않으면 헬멧은 테스트를 통과합니다.

데이터가 기준치를 초과하면 테스트가 기준치에 도달할 때까지 버퍼 밀도 조정, 케이스 구조 최적화 등 헬멧 설계를 맞춤형으로 최적화해야 한다.

예를 들어, 헬멧의 가속도 데이터가 높은 경우 버퍼링 두께를 늘리고 고성능 에너지 흡수재를 교체하여 개선할 수 있습니다.

만약 각속도 데이터가 표준에 도달하지 못하면 헬멧 안감의 밀착도를 최적화하고 회전 방지 버클을 설계하여 충돌 시 머리의 비틀림을 줄일 수 있다.

높은 샘플링 속도: 1000Hz 이상이어야 하며 충돌 순간(밀리초급)의 동적 데이터 변화를 포착해야 합니다.

충격 저항성: 충돌 시 격렬한 충격 (≥ 500g) 을 견딜 수 있어 설비 자체가 파손되지 않고 데이터가 분실되지 않도록 보장한다;

데이터 정확성: 오차는 ±2% 이내로 통제하여 시험결과의 공신력을 보장해야 한다.

소형화 설계: 센서의 부피는 작고 가벼워야 하며, 헬멧의 착용 상태와 충돌 수력 분포에 영향을 주지 않도록 해야 한다.

센서는 헬멧 내부의 아날로그 헤드 모델 (EN 960 표준 헤드) 에 내장되어 실제 착용 장면에 밀착됩니다.

충돌 데이터는 무선을 통해 컴퓨터 단말기로 전송되며, 실시간으로 분석 보고서를 생성하여 테스트 인원이 결과를 신속하게 판단할 수 있도록 한다.