본 발명은, 자율신경계 생체신호와 상기 자율신경계 생체신호로부터 추정한 뇌 활동의 특징을 입력하여 생성된, 빅데이터 기반의 기계학습모델을 이용하여, 운전자의 생체신호에 따른 뇌활동도를 판단하고, 상기 뇌활동도에 따라 운전자의 집중도 및 피로도 상태를 출력하는, 뇌활동 반영 자율신경계 신호 기반 집중도 또는 피로도 또는 졸음 모니터링 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 집중도 또는 피로도 또는 졸음 모니터링 시스템은, PPG(광용적 맥파) 검출부를 포함하며, 운전자로부터, PPG 신호를 포함하되 뇌파를 제외한 자율신경계 신호를 검출하고, 잡음을 제거하고 증폭하고, 디지탈신호로 변환하는, 생체신호 검출부; 생체신호 검출부로부터 수신된 자율신경계 신호로부터, 심박 변이를 포함하는 자율신경계 신호의 특징을 검출하여, 검출된 자율신경계 신호의 특징을 입력벡터로서 입력되면, 심층신경망(DNN)의 회귀모델을 이용하여, 뇌활성도를 출력하는, 뇌활성도 검출부; 뇌활성도 검출부로부터 검출된 뇌활성도가 입력되면 심층신경망(DNN)의 회귀모델을 이용하여, 졸음정도를 나타내는 졸음 점수를 출력하는, 졸음상태 분류기;를 포함하는 것을 특징으로 한다.