윤창호 분당 서울대 병원 신경 과 교수 팀 … 졸음운전 예방 활용 기대 [ 서울 신문 ] 윤창호 분당 서울대 병원 신경 과 교수 . 2 초 이하 의 짧 은 뇌파 신호 로 졸음 을 잡아내 는 기술 이 개발 돼 주간 졸음운전 사고 를 예방 하 는 데 도움 이 될 전망 이 다 . 분당 서울대 병원 은 윤창호 신경 과 교수 팀 이 뇌파 검사 결과 에 ‘ 기계 학습 ( machine learning ) 모델 ’ 을 도입 , 뇌파 분석 만 으로 ‘ 졸음 ’ 을 감지 하 는 알고리즘 개발 에 성공 했 다고 27 일 밝혔 다 . 주간 졸음 이 란 말 그대로 낮 동안 과도 한 졸음 을 느끼 는 것 으로 수면 무호흡 증 이나 불면증 등 수면 질환 이 유발 하 는 증상 중 하나 다 . 성인 인구 의 약 10 % 이상 이 극심 한 주간 졸음 을 겪 고 있 으며 , 집중력 저하 와 업무 생산 성 을 저해 할 뿐 아니 라 안전사고 까지 야기 하 는 원인 이 될 수 도 있 다 . 한국 도로공사 통계 에 따르 면 최근 10 년 간 고속도 로 교통사고 발생 원인 중 졸음운전 이 1 위 ( 22 . 5 %) 일 정도 로 큰 비중 을 차지 하 며 위험 성 도 음주운전 보다 크 다고 알려져 있 다 . 때문 에 졸음 을 판단 하 고 경고 하 는 시스템 이 개발 되 면 안전사고 역시 상당 부분 예방 될 것 으로 기대 할 수 있 다 . 따라서 졸음 모니터링 에 대한 다양 한 연구 들 이 발표 돼 왔 고 , 국내외 기업 들 은 이 를 자동차 에 적용 해 졸음운전 예방 을 위한 시도 도 해 오 고 있 다 . 예 를 들 어 운전대 조작 빈도 , 주행 패턴 등 을 통해 운전 상태 를 모니터링 한다거나 운전자 의 얼굴 표정 을 인식 하 고 눈 감김 정도 를 측정 하 는 카메라 시스템 도 도입 하 고 있 다 . 하지만 이 는 ‘ 순간 적 졸음 발생 ’ 을 포착 하 기 에 는 한계 가 있 고 눈동자 변화 , 눈꺼풀 변화 량 , 시선 방향 등 을 종합 적 으로 판단 해야 한다는 복잡 함 , 또 이러 한 정보 는 외부 환경 에 영향 을 받 는다는 단점 이 있 었 다 . 이 에 윤창호 교수 팀 은 뇌파 신호 만 을 이용 해 순간 졸음 을 판단 하 는 알고리즘 을 개발 하 고자 이번 연구 를 진행 했 다 . 연구 팀 은 평균 나이 27 세 의 건강 한 성인 8 명 ( 남자 4 , 여자 4 ) 을 대상 으로 전날 평상 시대 로 잠 을 잔 경우 ( 7 시간 초과 ) 와 전날 평상시 보다 적 게 잔 ( 4 시간 미만 ) 두 가지 경우 에 따라 순간 적 졸음 을 평가 했 다 . 졸음 은 ▲ 업무 수행 능력 을 확인 하 는 운동 각성 반응 측 정법 ▲ 생체 신호 를 감시 하 는 안구 움직임 ▲ 뇌파 를 이용 해 확인 했 다 . 운동 각성 반응 측 정법 은 화면 에 불빛 이 나타나 면 이 를 인지 해 버튼 을 누르 는 검사 로 버튼 을 누르 기 까지 걸린 시간 즉 , 반응 속도 를 측정 하 는 방법 으로 이뤄졌 다 . 아울러 안구 움직임 은 눈꺼풀 처짐 , 눈 깜박임 , 안구 움직임 을 비디오카메라 로 분석 하 는 검사 인데 , 눈꺼풀 이 처진 다거 나 눈 깜박임 , 안구 움직임 의 빈도 및 속도 저하 는 졸음 상태 를 나타낸다 . 연구 대상자 는 머리 에 뇌파 센서 를 부착 한 상태 로 자유 롭 게 생활 하 면서 약 2 시간 마다 총 5 번 운동 각성 반응 과 안구 움직임 을 측정 했 다 . 각 측정 결과 치 에 대한 분석 결과 버튼 을 누르 는 반응 속도 와 안구 움직임 의 속도 가 느려 지 는 짧 은 순간 에 뇌파 영역 에서 도 졸음 대역 주파수 변화 를 확인 할 수 있 었 다 . 결과 적 으로 운동 각성 반응 과 안구 움직임 으로 확인 되 는 졸음 상태 를 뇌파 기록 으로 확인 할 수 있 음 을 입증 한 것 이 다 . 여기 서 운동 각성 반응 검사 는 하 던 작업 을 멈추 고 검사 를 따로 진행 해 각성 상태 를 확인 한다는 점 에서 실제 생활 에 적용 하 기 어렵 고 , 안구 움직임 측정 장치 는 주변 의 조명 , 바람 , 습도 등 에 의한 영향 으로 늘 정확 한 결과 를 얻 기 어렵 다 . 이 에 비해 뇌파 는 업무 방해 없이 뇌 의 자연 적 전기 활동 을 지속 적 으로 기록 하 고 측정 할 수 있 다는 장점 이 있 다 . 연구 팀 은 측정 한 뇌파 결과 치 에 대해 기계 학습 을 적용 , 2 초 이하 의 짧 은 뇌파 신호 만 으로 졸음 을 예측 하 는 알고리즘 도 개발 했 다 . 이 를 통해 실시간 졸음 상태 를 모니터링 할 수 있 을 뿐 아니 라 적절 한 시점 에 중재 ( 휴식 ) 를 지시 하 는 알람 을 제공 할 수 도 있 다 . 윤창호 교수 는 “ 이전 까지 는 뇌파 신호 만 을 가지 고 졸음 을 판단 한다는 것 에 한계 가 있 었 지만 , 이번 에 개발 한 알고리즘 을 통해서 는 아주 짧 은 뇌파 신호 만 으로 순간 적 졸음 을 예측 하 는 것 이 가능 해 졌 다 ” 며 “ 이 알고리즘 은 졸음운전 으로 인한 교통사고 등 안전사고 발생 률 을 감소 시키 는 데 에 크 게 기여 할 수 있 을 것 ” 이 라고 설명 했 다 . 연구 결과 를 확장 해 활용 한다면 졸음 으로 야기 될 수 있 는 사고 역시 크 게 줄일 수 있 을 것 으로 기대 된다 . 연구 팀 은 “ 현재 개발 된 알고리즘 은 수집 데이터 의 종류 만 변경 하 면 다른 분야 의 시스템 으로 도 확장 될 수 있 으며 , 실생활 에서 도 사용 할 수 있 도록 무선 화 · 초 소형 화 하 는 연구 도 이어 나가 야 한다 ” 고 덧붙였 다 . 한편 , 이번 연구 는 분당 서울대 병원 뇌 신경 센터 윤창호 교수 팀 과 서울 대학교 공과 대학 전기 정보 공학부 윤 성 로 교수 팀 간 공동 연구 로 진행 됐으며 공학 분야 저명 국제 학술지 인 ‘ IEEE Access ’ 10 월 호 에 발표 됐 다 . 신동원 기자 asadal @ seoul . co . kr ▶ 네이버 에서 서울 신문 구독 하 기 클릭 ! ▶ 세상 에 이런 일 이 … 클릭 ! ▶ [ 무료 만화 ] 보 기 ⓒ 서울 신문 ( www . seoul . co . kr ) , 무단 전재 및 재 배포 금지