김재관, 전성찬 교수팀, 졸음운전 예측 기술 개발

-  뇌파와 뇌혈역학 신호 동시 측정으로 졸음 운전 예측

-  GIST 김재관, 전성찬 교수팀, 네이처 자매지 Scientific Reports 논문 게재

□ GIST(광주과학기술원, 총장 문승현)의 김재관(융합기술원 의생명공학과), 전성찬(전기전자컴퓨터공학부) 교수 연구팀이 뇌파와 뇌혈역학 신호 동시 측정으로 졸음운전을 예측할 수 있는 기술을 개발했다.

∘ 김재관, 전성찬 교수팀이 개발한 기술은 졸음으로 인해 눈이 감기는 현상을 미리 예측함으로써 졸음으로 인한 교통사고 발생률 감소에 크게 기여할 것으로 보인다.

□ 차량운행모니터링, 운전자 행동관찰, 운전자 생체신호측정 등의 방법으로 졸음운전 예방이 시도되어 왔으나 외부환경요인에 영향을 많이 받는 단점이 있었기에 생체신호측정을 통한 졸음운전 예측 방법이 더욱 효과적이라 할 수 있다.

∘ 생체신호측정기기 중에서는 높은 시간해상도, 휴대성, 적절한 비용 등의 장점으로 인해 뇌파를 측정하는 EEG가 보편적으로 사용되고 있으며, 뇌컴퓨터인터페이스, 간질 및 발작 감지에 있어 뇌혈역학 신호를 측정하는 fNIRS*와 같이 사용 시 더 효율적인 것으로 보고되어 왔다.

 

* fNIRS(functional near-infrared spectroscopy): 기능적 근적외선분광기법은  근적외선 (650~1,000nm) 파장대의 빛을 인체의 조직에 보내고 통과되어 나온 빛을 측정함으로써 조직의 산소포화도 및 혈액량 정보를 획득할 수 있다.

□ 연구팀은 뇌파를 측정하는 EEG와 뇌혈역학 신호를 측정하는 fNIRS를 통합한 시스템을 이용하여 운전 중 졸음이 발생하는 시점을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, 졸음이 오기 전 뇌파 성분 중 베타 뇌파 신호의 감소 및 뇌혈역학 신호 중 산화헤모글로빈 농도의 증가 현상을 발견하였으며, 아래와 같은 졸음운전측정지수(DDI)를 이용하여 졸음운전으로 인한 눈의 깜박임보다 평균 3.6초 먼저 예측할 수 있음을 확인하였다.

* DDI: Drowsiness Detection Index

□ 김재관, 전성찬 교수는 “이번 연구는 뇌파와 뇌혈역학이라는 다른 형태의 뇌 신호를 동시에 측정 및 이용하여 졸음운전을 미리 예측함으로써 졸음운전으로 인한 교통사고를 예방할 수 있는 기반 기술을 확립한 것”이라며 “측정 시스템의 무선화 및 초소형화를 통해 실생활에 적용될 수 있도록 연구를 발전시켜나갈 것이다.”라고 밝혔다.

∘ 김재관, 전성찬 교수팀은 미래창조과학부 뇌과학원천기술개발사업으로 수행중인 최적치매관리기술연구센터의 <다중생체정보 기반 치매중증도 모니터링 기술개발 사업> (총괄책임: 전기전자컴퓨터 공학부 송종인 교수)에도 같이 참여하고 있으며 EEG와 fNIRS를 이용한 환자 친화적 치매 중증도 모니터링 기술의 개발에 박차를 가하고 있다.

□ 이번 연구는 현대자동차 지원 사업, 한국연구재단의 SGER(Small Grant Exploratory Research)사업, 미래창조과학부 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받았으며, 네이처 자매지인 사이언티픽리포츠(Scientific Reports) 3월 7일자에 게재되었다.    <끝>