차량 내 생리학적 모니터링의 강건성과 비침습성은 운전 안전성과 사용자 경험을 보장하는 데 핵심적이다. 원격 생리측정(RPM)은 비침습적 해결책으로서 큰 잠재력을 지니고 있으나, 실제 운전 환경으로의 적용은 종합적인 데이터셋의 부족으로 인해 심각하게 제한되고 있다. 기존의 데이터 자원은 규모, 모달리티 다양성, 생체신호 주석의 포괄성, 촬영 조건의 범위 측면에서 한계를 지니고 있어, 실제 운전 환경에서 발생하는 본질적인 도전 과제를 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 다양한 모달리티 설정과 운전 요인을 특별히 고려하여, 비접촉식 차량 내 생리 감지에 대한 최초의 대규모 다모달 데이터셋인 PhysDrive를 제안한다. PhysDrive는 48명의 운전자로부터 동기화된 RGB 영상, 근적외선 카메라 데이터, 원시 mmWave 레이더 데이터를 수집하였으며, 이를 보완하는 6가지 동기화된 참값(심전도(ECG), 혈관 부피파형(BVP), 호흡, 심박수(HR), 호흡수(RR), 혈중 산소포화도(SpO₂))를 포함한다. 이 데이터셋은 운전자 동작, 변화하는 자연광, 차량 유형, 도로 조건 등 다양한 자연주의적 운전 환경을 포괄한다. 우리는 PhysDrive를 기반으로 신호 처리 및 딥러닝 기법을 광범위하게 평가하여 모든 모달리티에 걸쳐 종합적인 벤치마크를 구축하였으며, 주요 공개 도구 틀과 호환되는 완전한 오픈소스 코드를 공개한다. 우리는 PhysDrive가 다모달 운전자 모니터링 및 스마트 코크핏 시스템 연구를 촉진하는 기초 자원이 되기를 기대한다.