뇌파 신호를 이용해 순간적인 졸음을 감지할 수 있는 알고리즘이 국내에서 개발됐다. 이 알고리즘은 졸음운전에 따른 교통사고 위험을 줄이는 데도 활용될 수 있을 전망이다.

 분당서울대병원 신경과 윤창호 교수팀은 뇌파 검사 결과에 '기계 학습(machine learning) 모델'을 도입, 뇌파 분석만으로 졸음을 감지하는 알고리즘을 개발했다고 27일 밝혔다.

 연구팀은 건강한 성인 8명(남 4명, 여 4명)에게 뇌파센서를 부착하고, 약 2시간마다 총 5번에 걸쳐 업무수행 능력을 평가하는 '운동각성반응'과 생체신호를 감시하는 '안구움직임'을 뇌파 신호로 측정했다.

 그 결과 운동각성반응과 안구움직임의 속도가 느려지는 졸음 순간에 뇌파 영역에서 일정한 주파수 변화가 감지됐다.

 연구팀은 이런 뇌파 결과치에 기계 학습을 적용, 2초 이하의 짧은 뇌파 신호만으로도 졸음을 예측하는 알고리즘을 개발했다.

 이 알고리즘을 이용하면 실시간 졸음 상태를 모니터링할 수 있을 뿐 아니라 적절한 시점에 휴식을 지시하는 알람도 제공할 수 있다는 게 연구팀의 설명이다.

 윤창호 교수는 "이 알고리즘을 운전자에게 적용하면 아주 짧은 뇌파 신호만으로 순간적인 졸음을 예측하는 게 가능하다"면서 "향후 무선화, 초소형화 등의 추가 연구를 거쳐 졸음운전으로 인한 교통사고 등 안전사고 발생률을 줄이는 데 크게 기여할 수 있을 것"이라고 말했다.

 이 연구결과는 국제전기전자기술자협회가 발행하는 국제학술지(IEEE Access) 최근호에 발표됐다.