뇌파 분석으로 졸음을 예측하는 방법이 개발돼 졸음운전 등 안전사고 예방에 큰 도움이 될 것으로 보인다.
분당서울대병원 신경과 윤창호 교수팀은 뇌파 검사 결과에 기계 학습(machine learning) 모델을 도입해 뇌파 분석만으로도 졸음을 감지하는 알고리즘을 개발했다고 공학분야 국제학술지 IEEE Access에 발표했다.
주간졸음은 집중력 저하와 업무 생산성 저하 그리고 안전사고까지 유발하는 원인이 되며, 성인의 약 10%가 겪는 증상으로 알려져 있다.
특히 졸음운전은 한국도로공사 통계에 따르면 최근 10년간 고속도로 교통사고 발생원인 1위다. 안전사고란 위험이 발생할 수 있는 장소에서 안전수칙을 위반하거나 부주의 등으로 발생해 사람이나 재산에 피해를 주는 사고를 말한다.
이번 알고리즘 개발에는 평균 27세의 건강한 성인 8명을 대상으로 평소 수면시간(7시간)군과 수면부족군(4시간)으로 나누어 순간 졸음을 평가했다.
평가에는 업무수행능력을 파악하는 운동각성반응측정법과 생체신호를 감시하는 안구움직임 그리고 뇌파 등 3가지를 이용했다. 운동각성반응측정법과 안구움직임은 뇌파와 달리 실제 생활에 적용이 어렵거나 주변 상황의 영향을 받을 수 있어 정확한 결과를 기대하기 어렵다.
머리에 뇌파센서를 부착한 상태에서 약 2시간마다 총 5회 운동각성반응과 안구움직임을 통해 졸음 상태를 뇌파로 기록할 수 있음이 확인됐다.
연구팀은 기록된 뇌파에 기계학습을 적용해 2초 이하의 짧은 뇌파신호만으로도 졸음을 예측하는 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 졸음 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있고 적절한 시기에 휴식하라는 알람도 제공할 수 있다.
윤 교수는 "이전까지는 뇌파 신호만으로 졸음을 판단하는데는 한계가 있었지만, 이번 알고리즘을 통해 아주 짧은 뇌파 신호만으로도 순간 졸음을 예측할 수 있게 됐다"며 "졸음운전으로 인한 교통사고 등 안전사고 발생률 감소에 크게 기여할 수 있을 것"이라고 설명했다.