2초 이하 ‘뇌파’로 졸음 잡아내는 알고리즘 개발

의학건강

박정환 기자
등록 2019-11-27 13:58:26
수정 2020-09-10 11:55:33

윤창호 분당서울대병원 교수 연구 … 운동각성반응·안구움직임보다 검사 용이, 졸음운전 예방에 도움

뇌파를 분석해 졸음으로 인한 안전사고를 예방할 수 있는 알고리즘이 개발됐다. 윤창호 분당서울대병원 신경과 교수팀은 뇌파검사 결과에 ‘기계학습(machine learning) 모델’을 적용해 졸음을 감지하는 알고리즘 개발에 성공했다고 27일 밝혔다.

윤 교수팀은 평균 나이 27세의 건강한 남성 4명과 여성 4명을 대상으로 전날 평소대로 7시간 초과해 잠을 잔 경우과 평소보다 적은 4시간 미만으로 잔 경우의 순간적 졸음을 평가했다. 졸음은 업무수행능력을 확인하는 운동각성반응측정법, 생체신호를 감시하는 안구움직임, 뇌파를 이용해 확인했다.

운동각성반응측정법은 화면에 나타나는 불빛을 인지해 버튼을 누르는 검사다. 버튼을 누르기까지 걸린 시간 즉, 반응속도를 측정한다. 안구움직임은 눈꺼풀 처짐, 눈 깜박임, 안구움직임을 비디오카메라로 분석한다. 눈꺼풀이 처치거나, 눈 깜박임 및 안구움직임의 빈도와 속도가 저하되면 졸음 상태로 판정된다.

피험자는 머리에 뇌파센서를 부착한 상태로 자유롭게 생활하면서 약 2시간마다 총 5번 운동각성반응 및 안구움직임을 측정했다. 분석 결과 버튼을 누르는 반응 속도와 안구움직임 속도가 느려지는 짧은 순간에 뇌파에서도 졸릴 때 나타나는 주파수가 관찰되는 것으로 나타났다. 즉 운동각성반응과 안구움직임에서 나타나는 졸음 상태를 뇌파 기록으로도 확인할 수 있음을 입증했다.

이 중 운동각성반응검사는 하던 작업을 멈추고 따로 검사해야 하기 때문에 실제 생활에 적용하기 어렵다. 안구움직임 측정은 주변의 조명·바람·습도에 영향을 받아 정확한 결과를 얻기 힘들었다. 반면 뇌파는 업무 방해 없이 뇌의 자연적 전기활동을 지속적으로 기록 및 측정할 수 있다.

이어 연구팀은 측정한 뇌파 결과치에 대해 기계학습을 적용, 2초 이하의 짧은 뇌파 신호만으로 졸음을 예측하는 알고리즘을 개발했다. 이는 졸음 상태를 실시간 모니터링하고 적절한 시점에 휴식을 지시하는 알람을 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 윤창호 교수는 “이번에 개발한 알고리즘은 아주 짧은 뇌파 신호만으로 순간적인 졸음을 예측할 수 있다”며 “졸음운전으로 인한 교통사고나 안전사고 발생률을 낮추는 크게 기여할 것”이라고 말했다.

철도, 선박, 항공기 등 화물 운송 분야는 사고시 인명·재산 피해가 막대해 이번 연구결과가 적잖은 도움이 될 것으로 기대된다. 윤 교수는 “현재 개발된 알고리즘은 수집 데이터의 종류만 변경하면 다른 분야에도 적용할 수 있을 것”이라며 “실생활에서도 사용할 수 있도록 뇌파 측정기기를 무선화·초소형화하는 연구를 지속할 계획”이라고 말했다.

주간졸음은 낮 동안 과도한 졸음을 느끼는 증상으로 수면무호흡증이나 불면증 등 수면질환에 의해 발생한다. 성인 인구의 약 10% 이상이 극심한 주간졸음을 겪고 있다. 집중력과 업무 생산성이 저해될 뿐만 아니라 졸음운전으로 인한 교통사고, 안전사고 등으로 이어질 수 있다. 한국도로공사 통계에 따르면 최근 10년간 고속도로 교통사고 발생 원인 중 졸음운전이 1위(22.5%)를 차지했다.

국내외 기업들은 졸음운전 방지를 목적으로 운전대 조작 빈도, 주행 패턴, 운전자 얼굴 표정, 눈 감김 정도 등을 측정하는 시스템을 도입하고 있다. 하지만 이런 시스템은 순간적 졸음 발생을 포착하기에는 한계가 있다.

이번 연구는 윤창호 교수팀과 윤성로 서울대 공대 전기정보공학부 교수팀 간 공동 연구로 이뤄졌으며, 연구결과는 공학 분야 저명 국제학술지인 ‘국제전기전자기술자협회 엑세스(IEEE Access)’ 10월호에 게재됐다.

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