뇌파만으로 순간적인 졸음 감지하는 AI 등장
분당서울대병원과 서울대 공대 공동 연구팀은 뇌파 검사결과에 기계학습 모델을 적용해, 뇌파만으로도 2분 이내 순간적인 졸음을 감지하는 인공지능(AI)을 개발했다.
게티이미지뱅크 제공
한국인 성인 10명 중 1명 이상이 낮 시간 과도한 졸음을 느끼는 수면장애 증상인 '주간 졸음'을 심하게 겪는다. 주간 졸음은 집중력과 업무 효율을 떨어뜨리고 안전사고를 유발할 수 있다.
특히 졸음 운전은 대형 사고로 이어질 수 있다. 졸음운전을 예방하기 위해 운전대 조작 빈도와 주행 패턴, 운전자의 얼굴 표정, 눈 감기는 빈도 등을 측정해 졸음상태를 모니터링하는 기술이 나왔다. 그러나 기존 기술들은 순간적인 졸음을 포착하는 데 한계가 있고 여러 물리적인 변화를 종합적으로 판단해야 해 외부 환경에 영향을 받을 수 있다는 단점이 있었다.
분당서울대병원은 뇌파 검사결과에 기계학습 모델을 적용해, 뇌파만으로도 2분 이내 순간적인 졸음을 감지하는 인공지능(AI)을 개발했다고 27일 밝혔다.
윤창호 분당서울대병원 신경과 교수와 윤성로 서울대 공대 전기정보공학부 교수 공동연구팀은 평균 27세인 건강한 성인 8명(남성 4명, 여성 4명)을 대상으로 졸음 평가를 했다. 전날 7시간 이상 충분히 잔 경우와 전날 4시간 미만으로 적게 잔 경우로 나눠 다음 날 낮에 얼마나 졸린지 평가하는 것이다.
연구팀은 실험 참가자들에게 화면에 나타나는 불빛을 보면 버튼을 빠르게 누르는 '운동각성반응측정법'을 시켜 업무 수행 능력을 평가했다. 또 눈꺼풀 처짐이나 눈 깜박임, 안구 움직임을 비디오카메라로 분석하는 '안구 움직임'을 통해 생체신호를 감시하고 참가자들의 머리에 뇌파센서를 붙여 일상생활 동안 뇌파를 실시간으로 측정했다. 만약 졸음을 느낀다면 운동각성반응측정 시 반응 속도가 느려지고 눈꺼풀이 처지거나 눈 깜박임, 안구 움직임이 더뎌지거나 뇌파에서 졸음대역 주파수가 나타난다.
분석결과를 활용해 AI 알고리즘이 졸음과 졸리지 않은 상태를 구분하는 방법을 스스로 학습하도록 했다. 이렇게 개발된 AI는 이전에는 사람이 판단하기 어려웠던 2초 이하의 짧은 졸음도 인지할 수 있는 수준이다. 실시간 졸음 상태를 모니터링하다가 짧은 졸음을 인지하면 휴식을 취하라는 알림도 울릴 수 있다.
윤창호 교수는 "기존 검사법으로는 뇌파만 가지고 졸음을 판단하는 데 한계가 있었다"며 "이번에 개발한 AI는 아주 짧은 뇌파 신호만으로도 2초 이내의 순간적인 졸음을 인지할 수 있다"고 말했다. 그는 또 "이 AI가 학습하는 데이터의 종류를 바꾸면 교통은 물론, 철도나 선박, 항공기 등 어떤 화물 운송 분야에서든 졸음을 막기 위해 활용할 수 있다"며 "실생활에서 간편하게 사용할 수 있도록 무선화, 초소형화 하는 연구를 할 계획"이라고 밝혔다. 이 연구 결과는 '미국전기전자학회지' 10월호에 발표됐다.