< 연구 결과요약서 >

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< 연구 결과요약서 >

소속 학교 세마고등학교 책임 지도교사 이O형

참여 학생 안O정 , 김O 미, 한O빈

과 제 명 뇌파기반 운전자 졸음 감지 및 방지 시스템 제작

연구목표 뇌파를 이용하여 졸음을 감지하고, 졸음 운전을 방지하는 시스템을 제작하여 졸음 운전 발생률을 낮춘다.

연구개요 및 내용

□ 이론적 배경 및 선행연구

○ 졸음운전 감지 방법

EEG(뇌파-신경계에서 뇌신경 사이에 신호가 전달될 때 생기는 전기의 흐름), EMG (근전도 검사-골격근에 서 발생하는 전기적인 신호를 측정하고 기록하는 기술), ECG(심전도-정해진 시간에 심장의 전기적 활동을 해석하는 것), EOG(안전위도-안구운동을 기록하는 검사) 등이 있다.

○ 뇌파

뇌파는 진동하는 주파수의 범위에 따라 나뉘는데, 델타파는 정상인의 깊은 수면이나 신생아의 경우 두드러지 게 나타나고, 쎄타파는 정서안정 또는 수면으로 이어지는 과정에서 나타나며, 알파파 는 긴장이완과 같은 편안한 상태에서 주로 나타나는데 안정된 상태일수록 진폭이 증가한다. 베타파는 깨어 있을 때, 말할 때와 같이 모든 의식적인 활동을 할 때 나타나고, 감마파는 정서적으로 초조한 상태이거나 추리, 판단 등의 고도의 인지정보처리와 관련이 깊다.

○ 알파파 세타파 분석

각성상태에서 수면초기상태로 진입 시 눈의 깜빡임이 둔화되며, 피험자가 눈을 감은 시기에 순간적으로 후두부의 알파파가 증가하여 졸음으로 넘어가는 시기에 서서히 감소하는 것을 확인할 수 있다. 일반적으로 폐안 시 후두부의 알파파가 우세하지만, 졸음이 오는 상황에서는 폐안 시 후두부의 알파파가 우세하였다가 감소하는 ‘alpha block’ 현상이 발생하고, 세타파는 ‘alpha block’ 구간을 제외하고 꾸준히 증가하는 추세를 보인다.

○ 눈 깜빡임과 졸음

잠을 자는 동안 체온저하를 통해 체내의 에너지 사용을 줄이기 위해 인간이 졸리기 시작하면 손과 발끝이 따뜻해진다. 이는 많은 혈액을 손과 발에 집중하기 때문에 눈물샘 조직에 혈액이 제대로 공급되지 않아 눈물샘에 눈물 생산량이 감소한다. 이 때문에 눈을 자주 깜빡이게 되는데, 뇌에도 혈액공급이 줄어들어 뇌 활동이 줄어들면서 점점 가수면 상태에 들어가게 된다.

□ 연구 주제 선정(목적 및 필요성)

○ 고속도로 졸음운전 사고 치사율은 전체 고속도로 사고 치사율보다 약 1.8배 높다. 따라서 졸음운전 문제를 실질적으로 극복해 나가기 위한 실용적인 해결방안을 찾고자 연구를 시작하였다. 즉, 이번 연구를 통해 운전 중 자신도 모르게 찾아오는 졸음의 여부를 판단하고, 졸음의 정도를 측정하며 이를 달아나게 할 수 있는 시스템을 개발하여 졸음운전을 방지하고 졸음운전으로 인한 사고를 줄이고자 한다.

□ 연구 방법

○ 뇌파에 대해 조사하여 졸음이 올 경우 주로 관찰되는 뇌파를 알고, 뇌파측정기와 아두이노를 페어링하여 뇌파에 따른 수치를 시각화한다.

○ 피실험자를 설정하여 졸음이 올 때 측정되는 뇌파를 구체적으로 수치화하여 평균값을 구하고, 이론값과 실제 실험 결과가 맞는지 확인한다.

○ 뇌파 측정값에 따라 보드에 led 전구의 반짝임, 소리 부저 등의 신호가 나타나도록 설계한다.

○ 동일한 피실험자에게 졸음이 오도록 한 후 이들의 뇌파에 따라 보드에 설계한 신호가 나타나는지 확인하고 졸음이 올 때 측정되는 뇌파의 수치가 되면 소리 및 led 신호를 발생시켜 졸음이 깨도록 한다.

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※ 제한점: 설문지에 선지로 삽입된 졸음이 올 때의 모션은 주로 고등학생들의 이야기로 구성하였 으므로 다른 연령의 사람에게 본 연구의 연구결과를 일반화하기는 어렵다.

본 연구는 뇌파 중 알파파와 세타파만을 이용하여 졸음 측정결과에 적용하였으므로, 언급된 뇌파 이 외의 다른 주파수까지 일반화하기는 어렵다.

□ 연구 활동 및 과정

○(4월) 설문지를 만들어 졸음이 올 때의 동작변화를 알아보았는데, 졸음이 올 때 개인마다 나타나는 동작이 다르기 때문에 단순 동작으로는 졸음 여부를 판단할 수 없다고 판단하였고, 뇌파를 이용해 졸음을 감지하기로 하였다.뇌파측정기 mindwave를 활용하여, 예비실험을 진행하며 mobile의 앱을 통해 상황별로 Meditation 과 Attention의 변화를 그래프로 확인하였다.

○(5월) 브레드보드 1개, 도선 15개, 아두이노 보드 1개, 블루투스 모듈(HC-05) 1개, 저항 10개, 빨간색 LED 3개, 노란색 LED 4개, 초록색 LED 3개를 이용하여 회로도를 만들었다.

○(6월) 블루투스 모듈과 뇌파측정기를 페어링하기 위한 코드를 알고 이 코드를 아두이노 소스창에 컴파일을 하고, 업로드를 한 후 at명령어를 입력하고 속도를 바꾸고 뇌파측정기와 아두이노를 페어링한다.

○(7월) 시리얼 통신 창을 열고 마인드웨이브 전극을 손으로 만졌을 때 이상한 문자들이 끝없이 출력되었는데, 이를 해결하기 위해 마인드 웨이브의 데이터를 처리하는 코드를 넣어주었다. 이 코드를 이용해 meditation과 attention 수치를 시각화했다.

○(8월) 기존 졸음운전 방지 장치에 대해 알아보기 위하여 졸음 방지 장치에 대해 사전 조사를 해본 후 몇 가지 장치를 구매하여 장치의 장단점 및 특성을 분석하였다.

○(9월) 사이렌, k팝 음악, 자연 소리, 클래식 등으로 소리를 분류하여 페어링 된 아두이노와 뇌파측정기를 이용하여 소리 유형 별 각성 정도를 측정하였다..

○(10월) 피시험자 10명에게 적용하여 명상도와 집중도에 따라 각각 졸음 측정의 정확도를 측정하였다.

이 때 1회 30분으로 총 5회를 측정했다. 그 후 이 측정값들을 일반화 하여 일정 수치가 되었을 때 경고음이 울리도록 시스템을 제작하였다.

연구성과

□ 연구 결과

○ 뇌파 측정기를 이용하여 졸음 상태와 집중 상태에 관찰되는 Attention과 Meditation의 수치를 비교한 결과, 졸음 상태에 도입하면 Attention 수치가 감소하고 Meditation 수치가 증가하였다.

○ 소리 유형 별 각성 정도를 측정한 결과, 사이렌이 각성 효과가 가장 크게 나타났다.

□ 결과 해석 및 논의

○ Attention 수치가 감소하고 Meditation 수치가 증가하면 이를 보고 졸음을 판단할 수 있다.

○ 졸음 감지 및 방지를 위한 졸음 방지 장치를 제작할 때 사이렌을 사용할 것이다.

□ 결론 및 제언(시사점 및 향후 계획)

○ 본 연구는 뇌파를 위주로 졸음을 감지하였기 때문에 EMG, ECG, EOG 등 다른 방법을 사용하지 않았다. 따라서 더 정확하게 졸음을 감지하기 위해 EEG를 이용한 기존 회로에 eye blink를 추가하 여 EOG를 추가로 활용한다. 알파파가 증가하였다가 서서히 감소하고 세타파가 서서히 증가하는 구간과 눈을 깜빡이는 주기를 함께 고려하여 더 정확하게 졸음을 감지할 수 있도록 한다.

○ 연구 결과 만들어진 시스템을 공부를 할 때도 활용할 수 있도록 한다. 효과를 최대화하기 위해 개인에게 맞춰 시스템을 수정한다. 시스템을 사용하기 전 사용자의 졸음이 올 때의 뇌파 값을 시스템에 적용하여 정확도를 높인다. 학교 자습시간, 독서실, 도서관 등의 다양한 공간에서도

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불편함 없이 활용할 수 있도록 이어폰으로 경고음이 흘러나가도록 어플리케이션을 제작한다.

사이렌 소리뿐 만 아니라 음악소리, 백색소음 등의 소리를 개인이 고를 수 있도록 설정한다.

○ 어플리케이션을 제작할 때 졸음 감지 기능 뿐 만 아니라 핸드폰 사용시간 측정, 수행 평가 일정 확인 등 우리가 학생으로 생활하면서 공부에 도움이 된다고 생각되는 기능을 어플리케이션 에 추가하여 다양한 분야에서 학습을 돕는다.

○ 졸음 방지 장치 개발에서 끝나지 않고 졸음운전 방지 어플리케이션을 개발하여 휴대성을 높인다. 일정 졸음 상태의 뇌파가 되면 경고음이 울리는 어플리케이션을 개발하여 언제든지 졸음운전 방지 장치를 사용할 수 있도록 한다. 이 어플리케이션 역시 사용자의 졸음이 올 때의 뇌파 값을 시스템에 적용하여 정확도를 높인다. 또한 경고음 역시 자신의 선호에 따라 설정할 수 있도록 한다.

○ 이번 연구를 통해 졸음 운전의 심각성을 인지하고, 졸음이 온 것을 뇌파로 확인할 수 있음을 알 수 있었다. 알파파와 세타파의 수치 변화를 통해 졸음이 올 때의 뇌파를 알고, 이를 이용하여 졸음이 온 것을 운전자에게 알려주는 시스템을 만들었다. 또한 다양한 소리를 들었을 때 각각 나타나는 뇌파의 변화를 인지함으로써, 운전자에게 졸음이 오는 것을 더 효과적으로 알릴 수 있는 소리를 알고 이를 적용해 보았다. 우리는 이 연구를 진행하는 동안 각각 역할을 나누고 서로 모르는 것을 협동하여 서로 존중하고 배려하는 과정을 통해 인성을 기를 수 있었다. 또한 결과적으로 졸음운전사고라는 문제를 해결하는데 조금이라도 도움이 될 수 있을 것이라는 생각이 들어 뿌듯하였다.

주요어 뇌파, 졸음 감지 및 방지, 아두이노, 마인드 웨이브, attention, meditation

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< 연구 결과보고서 >

1. 개요

□ 연구목적

○ 2017년 7월, 오산 교통 소속의 버스가 서울방면 신양재나들목 인근에서 서행하던 승용차를 들이받으며 다중 추돌사고를 냈고 당시 사고로 인해 50대 부부가 숨졌으며 16명이 부상을 입었다. 이 사고의 원인이 졸음운전이라는 것으로 알려졌고, 이에 우리 는 한 순간의 실수로 인해 많은 사람들의 목숨을 앗아간 졸음운전이라는 문제에 관심 을 갖게 되었다. 경찰청과 한국도로공사의 통계에 따르면 고속도로 졸음운전 사고 치사율은 전체 고속도로 사고 치사율보다 약 1.8배가 높아 졸음 운전사고를 방치해서 는 안된다는 것을 깨달았다.

○ 졸음운전의 심각성을 인식한 뒤, 졸음운전을 방지할 수 있는 방법이 있는지를 찾아보았 는데 현재 알려진 졸음운전을 방지하는 방법으로는 주행 전 충분한 숙면 취하기, 껌 씹기 등이 있다. 졸음운전을 방지하기 위한 방법을 찾아보면서 우리는 이런 방법들 이 실질적으로 사람들이 졸음을 깨는 것에 도움이 되지 않을 것이라고 판단했다.

음주운전보다 더 위험할 수 있다고 알려져 있는 졸음운전 문제를 이렇게 방치해서는 안되며 졸음운전 문제를 실질적으로 극복해나가는데 도움이 될 수 있고 생활에서 활용할 수 있는 실용적인 해결방안을 찾고자 이 주제를 선택하게 되었다.

○ 이번 연구를 통해 운전 중 자신도 모르게 찾아오는 졸음의 여부를 판단하고, 이 졸음의 정도를 측정하며 이를 달아나게 할 수 있는 시스템을 개발하여 졸음운전을 방지하고 졸음운전으로 인한 사고를 줄이고자 한다. 또한 이 시스템을 적용한 어플리케이션을 제작하여 휴대성을 높인다.

□ 연구범위

○ 뇌파측정기 mindwave를 이용하여 다수의 피실험자를 대상으로 졸음상태를 측정하고, 공통점을 수렴하여 졸음 온 것의 명확한 기준을 마련할 것이다.

○ 뇌파측정을 통해 얻은 Attention값과 Meditation값을 아두이노를 통해 컴퓨터에 수치 화하고, 회로의 LED로 시각화하여 집중도를 눈으로 확인할 수 있도록 제작할 것이다.

○ 졸음 방지를 위한 가장 효과적인 소리를 찾아내어 졸음 방지 시스템을 구현할 것이다.

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2. 연구 수행 내용

□ 이론적 배경 및 선행 연구

○ 졸음운전 감지 방법

EEG(뇌파-신경계에서 뇌신경 사이에 신호가 전달될 때 생기는 전기의 흐름), EMG (근전 도 검사-골격근에서 발생하는 전기적인 신호를 측정하고 기록하는 기술), ECG(심전도- 정해진 시간에 심장의 전기적 활동을 해석하는 것), EOG(안전위도-안구운동을 기록하는 검사) 등이 있다.

○ 뇌파

1) 뇌파의 분류

그림과 같이 일반적으로 뇌파는 진동하는 주파수의 범위에 따라 나뉜다.

δ파는 주로 정상인의 깊은 수면 시나 신생아의 경우 두드러지게 나타난다. 만 약 깨어 있는 사람에게서 델타파가 평균범위보다 매우 많이 나타난다면 대뇌피질 부위의 악성 종양 또는 마취, 혼수 상태관련 질병일 수 있으며 건강한 정상인의 경우인데도 델타파가 두드러진다면 뇌파 측정 시 눈을 깜박이거나 몸을 심하게 움 직인 경우가 대부분이다. 이러한 눈 움직임이나 몸 움직임에 의해 발생하는 잡음 (artifact)의 주파수 영역은 δ파 주파수 영역과 거의 일치하므로 마치 델타파가 증 가한 것처럼 보일 수 있으므로 보통 δ파의 파워증감은 분석요소로 고려하지 않는 다.

θ파는 정서안정 또는 수면으로 이어지는 과정에서 주로 나타나는 파형으로 성인 보다는 어린이에게 더 많이 분포한다. 세타파는 기억력, 창의력, 집중력, 불안해소 등많은 다양한 상태와 관련되어 있다고 보고되고는 있으나, 연구자들마다 실험프 로토콜과 피험자 특성이 조금씩 달라 각 대뇌피질 부위별 증감의 방향이 일치하 지는 않는 등 아직은 표준화된 결과들이 다소 부족한 상태이다.

α파는 긴장이완과 같은 편안한 상태에서 주로 나타나며, 안정되고 편안한 상태 일수록 진폭이 증가한다. 일반적으로 규칙적인 파동의 형태로 연속적으로 나타나 며, 두정부와 후두부에서 가장 크게 기록되고 전두부에 가장 작게 나타나는 특성 이 있다. 특히 안정된 알파파가 나타나는 때는 눈을 감고 진정한 상태에 있을 때 이며, 눈을 뜨고 물체를 주시하거나 정신적으로 흥분하게 되면 α파는 억제된다.

β파는 주로 전두부에서 많이 나타나며, 깨어 있을 때, 말할 때와 같이 모든 의식 적인 활동을 할 때 나타난다. 특히, 불안한 상태나 긴장 시, 복잡한 계산처리 시에 우세하게 나타나기도 한다.

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γ파는 β파보다 더 빠르게 진동하는 형태로 정서적으로 더욱 초조한 상태이거나 추리, 판단 등의 고도의 인지정보처리와 관련 깊다고 보고되고 있다.

델타, 쎄타, 알파, 베타, 감마파는 편리상 작위적으로 분류한 뇌파의 주파수 영역이 다. 어떤 연구자들은Low 알파, Middle 알파, High 알파 등 더욱 세분화하여 분석하 기도 한다. 보통 특정상태의 뇌파특징을 분석하고자 하는 연구자들은 0-50Hz의 각 주파수 성분에 대한 파워의 분포를 전체적으로 보여주는 파워스펙트럼 분포를 먼 저 관찰한 후, 유의미하게 변하는 주파수 성분을 찾아 의미를 부여하기도 한다.

이러한 파워스펙트럼 분포는 머리표면의 각 측정부위마다 조금씩 다른 양상을 나 타낸다. 머리표면 아래의 대뇌피질은 다음 그림과 같이 전두엽(Frontal Lobe), 두정 부엽(Parietal Lobe), 측두엽(Temporal Lobe), 후두엽(Occipital Lobe) 등으로 크게 나뉘며 담당 역할이 조금씩 다르다. 예를 들면 뒤통수에 해당하는 후두엽에는 일 차시각피질이 있어 일차적인 시각정보 처리를 담당하며, 정수리근처에 해당하는 두정부엽엔 체성감각 피질이 있어 운동/감각관련 정보처리를 담당한다.

2) α파와 θ파 분석

수면초기상태(sleep stage1)로 진입시 눈의 깜빡임이 둔화되며 후두부의 알파파 (8-13Hz)의 활동이 줄어들고 세타파(4-7Hz)가 전반적으로 출현한다[8-11].그림 4는 실험 시작으로부터 60초에서 130초사이의 8채널 데이터를 10초 단위로 5초간 중첩을 시켜 스펙트럼 분석을 통해 알파파의 변화를 그래프로 나타낸 것이다[17]. 동영상 분석에서 피험자는 80초에서 눈을 감았고 85-90초 사이에서 눈을 떴다. 그리고 다시 110-115초 사이에서 눈 감고125에서 눈을 떴다. 그림 4의 그래프에서 75초 와 90초에서 피험자가 눈을 감은 시기에 순간적으로 후두부 채널 7번과8번 알파파가 증가하여 졸음으로 넘어가 는 시기에 서서히 감소하는 것을 확인할 수 있다. 일반적으로 폐안시 9-11Hz주파수 사이의 후두부의 알파파가 우세하여야 하지만 졸음이 오는 상황에서는 폐안시 후두부의 알파파가 우세하였다가 감소하는 ‘alpha block’ 현상이 발생한다. 그러므로75-90초 사이 피험자의 상태를 수면 초기상태로 평가 할수 있다. Hori's 단계 1에서 2(경수면기)로 들어가는 과정에서 세타파의 증가량으로 판단 할 수 있다. 그림 5의 그래프에서 ch7, 8의 세타파의 변화를 살펴보면 ‘alpha block’ 구간을 제외하고 세타파가 꾸준히 증가하 는 추세를 보이고 있어 피험자의 상태가 점차적으로 졸음이 깊어지고 있다는 것을 확인 할 수 있다.

*Changes of theta waves in drowsiness state

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○ 눈 깜빡임과 졸음의 관계

인간은 졸리기 시작하면 체온 저하를 통한 체내의 에너지 사용을 줄이기 위해 손과 발 끝이 따뜻해지게 되는데 이 현상은 많은 혈액을 손과 발에 집중하게 하기 때문에 눈물샘 조직에 혈액이 제대로 공급되지 않아 정상적인 활동이 어렵게 만든다. 이로 인해 눈물샘에 눈물 생산량이 감소하게 되어 눈을 자주 깜빡이게 된다. 눈은 다른 인체의 다른 감각기관과는 달리 연속적인 사용, 조명, 색채 등에 의해 쉽게 피로해진다.

졸음이 오면 눈꺼풀의 깜빡임 속도가 저하되고 정상보다 눈꺼풀이 내려와 있게 된다.

졸음 초기 상태에서는 일정 시간 당 깜빡임 횟수가 증가하다가 졸음이 진행함에 따라 눈 깜빡임 횟수가 줄면서 눈을 감고 있는 시간이 증가한다.

□ 연구주제의 선정

○ 오산시에서 발생한 졸음운전 사고를 접하면서 졸음 운전의 심각성을 인식한 뒤, 졸음운전을 방지할 수 있는 방법이 있는지를 찾아보았는데 실질적인 해결 방법을 찾을 수 없었다. 따라서 졸음 운전 방지를 위한 연구를 진행하고자 한다.

○ 졸음운전을 방지하기 위해서 우선 두 가지를 생각해보았다. 첫째, 졸음을 어떻게 감지 것인가? 둘째, 졸음이 오는 것을 어떻게 운전자에게 알릴 것인가? 이다. 먼저 시중에 졸음운전을 방지할 수 있는 물품이 있는지 조사를 해보았다. 시중에 판매되는 졸음운 전 방지 시스템은 사람의 동작을 인식하여 졸음운전의 여부를 판단한다. 하지만 우리 는 모든 사람이 다 졸음이 올 때 일정한 동작을 반복하는 것이 아니라 개인차가 있기 때문에 고개를 꾸벅이는 등의 단순한 동작 변화만으로는 졸음의 여부를 정확히 판단할 수 없다고 생각했다. 친구들에게 설문을 통해 조사해 본 결과 예상했던 대로 졸음이 올 때 개인마다 나타나는 동작이 다르기 때문에 단순 동작으로는 졸음 여부를 판단할 수 없다는 결론을 내렸다. 이에 우리는 졸음 여부를 가장 정확히 판단할 수 있는 방법이 무엇일지 고민을 해보았고, 뇌는 모든 신체 활동에 관여하며 졸음이 온다면 뇌파에 변화가 있을 것이라고 가설을 세웠고 실제 조사 결과 사람의 뇌파를 측정하는 것이 졸음운전을 판단할 수 있는 가장 정확한 방법이라고 판단했다.

○ 우리는 고등학교 1학년 때 방과후 프로그램을 통해 처음으로 아두이노를 접하게 되었고 그 수업에서 아두이노의 매력을 느꼈다. 이것에서 그치는 것이 아니라 직접 아두이노 를 구매하고 다양한 문헌과 자료를 참고하며 주도적으로 공부했다. 아두이노에 관한 기초지식도 없었던 터라 <하이스쿨 아두이노(제이펌)>, <꿀잼 아두이노 놀이터 (심재 창, 고주영 외 5명)> 등의 책으로 기초를 다졌다. 또한 기존에 있던 회로와 코드 외에 변형을 더해 응용력을 키웠다. 이러한 노력을 담아 이번 연구주제도 뇌파측정기 를 아두이노 블루투스와 연결하여, 측정결과에 따라 소리를 내는 졸음방지시스템을 구축하려고 한다. 또한 아두이노를 활용할 때 잘 해결되지 않는 부분이 있었는데 이는 주변 선배들 및 아두이노에 관해 잘 알고 있는 사람들의 도움을 통해 해결하기로 하였다.

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□ 연구 방법

○ 실험은 총 3가지로 이루어진다. 첫 번째 실험은 기존 졸음 방지 장치에 대해 분석한다.

각 장치의 작동 방법 및 특성에 대한 분석을 하고 실험을 통해 장점 및 단점을 분석한다.

두 번째 실험은 뇌파 측정기를 이용하여 졸음이 올 때의 뇌파를 관찰하는 것이다.

뇌파 측정기와 아두이노를 페어링하여 졸음이 올 때의 뇌파를 수치화 하여 정확한 값을 안다. 세 번째 실험은 소리의 유형을 나누어 졸음이 가장 잘 깨는 소리를 알아보고 졸음 방지를 위한 회로를 제작하고 이 소리를 회로에 적응시킨다.

1) 실험 1 ( 기존 졸음 방지 장치 분석 )

○ 기존 졸음 운전 방지 장치에 대한 조사를 한다. 각 장치의 작동 방법 및 장치별 특성에 대해 분석한 후 몇 가지를 선정하여 구매한다.

○ 구매한 장치를 실험하기 위한 기준을 설정하고 이 기준에 맞춰 실험한다.

그 후 각 장치의 장점 및 단점을 분석한 후 이를 본 연구 참고 자료로 사용한다.

2) 실험 2 ( 졸음 감지 )

○ 뇌파에 대해 조사하여 졸음이 올 경우 주로 관찰되는 뇌파를 알고 이때 발생하는 뇌파 신호를 인지하고 뇌파측정기와 아두이노를 페어링한다.

○ 피실험자를 설정하여 이들에게 졸음이 올 때 측정되는 뇌파를 구체적으로 수치화 하여 평균값을 구하고 이론값과 실제 실험 결과가 맞는지 확인한다.

3) 실험 3 ( 졸음 방지 시스템 제작)

○ 알파파와 세타파를 중심으로 졸음 방지를 위한 소리의 유형을 조사하여 각 소리별 로 뇌파를 측정한다.

○ 뇌파 측정값에 따라 led 전구의 반짝임, 소리 신호가 나타나도록 설계한다.

○ 동일한 피실험자에게 졸음이 오는 환경을 조성한 후 이들의 뇌파에 따라 앞서 설계한 신호가 나타나는지 확인한다.

○ 이를 통해 졸음이 올 때 측정되는 뇌파의 수치가 되면 자동적으로 소리 및 led 신호가 발생하도록 장치를 설계하여 졸음이 깨도록 한다.

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□ 연구 활동 및 과정

○ 가설설정

- 실험 1 ( 기존 졸음 방지 장치 분석 ) : 단순한 동작 변화만으로는 졸음의 여부를 정확히 판단할 수 없을 것이다.

- 실험 2 ( 졸음 감지 ) : 상황에 따른 Attention과 Meditation의 수치를 뇌파를 통해 측정하여 졸음을 감지할 수 있을 것이다.

- 실험 3 ( 졸음 방지 시스템 제작 ) : 졸음 방지를 위한 소리를 찾아내 졸음 방지 시스템을 구현할 수 있을 것이다.

○ 월별 연구 추진 실적

시기 세부단계 주요활동 비고

4월 연구팀 구성 역할 분배, 개별 연구주제 선정 주제 탐구 주제 선정, 주제 연구, 자료 조사

5월 연구방법 탐색 뇌파의 물리적 특성 및 뇌파를 이용한 연구

방법론 탐구 전문가 자문

6월

토요 체험 토요 체험 및 전문가 자문 실험 결과 및 오차확인

-전문가 자문

뇌파기기 qeeg (8채절 뇌파 ) 대여

1차 실험 1차 실험 수행, 오차 분석 실험 재현성 실험 데이터의 재현성을 확인

주제 구체화 1차 실험 데이터를 분석하여 주제를 구체화 7월 2차 실험 2차 실험 수행, 데이터 분석, 실험결과 확인 8월 중간보고서 작성 실험결과 확인 및 중간보고서 작성 –군별로

하이베타파의 차이를 분석

데이터를 분석하여 결 과를 확인-전문가 자문 9월 최종보고서 작성 실험결과 확인 및 중간보고서 작성

-군별로 모든 주파수별 차이를 비교, 분석

데이터를 분석하여 결 과를 확인-전문가 자문 10월

○ (4월) 졸음 방지 장치를 분석하는 실험 1을 진행하였다.

실험1-1) VUEMATE 졸음 감지장치

- 졸음운전 경보시스템으로 운전자의 동공을 인식하여 운전자가 눈을 감을 경우 경보음을 울려 주는 시스템

- 중앙렌즈-동공을 살피는 메인렌즈

- 우측LED-적외선 LED로 야간 및 터널에서 운전자 의 안면 인식을 도움

- 좌측LED-동작상태 LED. 상태에 따라 적색(경보음 울릴때)과 녹색(정상 작동 중)으로 바뀜

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○ 실험 결과

- 졸음운전 상황이라고 가정할 때 눈을 감고 난 후, 1초 뒤 삐-경보가 1회 울리고 경보 후 1초 뒤에도 눈을 뜨지 않으면 계속 경보가 울림

○ 장치 분석

- 코팅이 너무 짙은 선글라스 나 반사 고글 착용 시엔 인 식하지 않음

- 좌우 보정 기능 결여로 눈의 각도가 수평 기준 좌우로 기울면 눈을 감아도 미스 인식하며 경고음도 울리지 않는다.

실험 1-2) IONBLUE 공기 청정기

○ 실험 분석

- 공기를 직접 걸러내지 않기 때문에 공기 오염 물질의 대부분을 차지하는 기체를 정화시키지 못한다.

- 필터식 공기 청정기의 경우 필터의 크기가 커야 효과를 볼 수 있다.

- 현대인의 졸음의 원인은 대부분 피로에 의한 것으로 이산화탄소를 감소시 킨다고 졸음을 방지할 수 있는 것은 아니다.

실험 1-3) 소리알림 졸음방지기

- 고개를 숙이거나 흔들릴 경우 소리가 울리며 졸음 방지 (시선 하향 시)가로6세로6(cm)로 휴대용.

○ 실험 분석

○ 음이온식 공기충정기

-냄새를 유발하는 물질에 이온화된 물질이 표면에 달라붙어서 공기 중의 오염물질을 바닥으로 가라 앉게 만드는 방식 (실험 제품)

○ 필터 식 공기청정기

- 공기 내 먼지나 불순물을 걸러서 정화하는 방식

(11)

-안경 끼고 착용이 불가능하다

- 약 20도에서 소리가 나기 시작하는데 사람마다 고개 숙이는 각도가 다르다

- 졸음이 오는 동작에 개인차가 있음에도 불구하고 고개가 숙여진다는 것만으로 졸음을 판단하는 것은 정확도가 떨어진다

○ (5월) 뇌파측정기 mindwave를 활용하여, 이 기기의 특성을 알아보는 예비실험을 진행했 다. mobile의 앱을 통해 상황별로 Meditation과 Attention의 변화를 그래프로 확인하였 다. 이와 같은 과정으로 뇌파측정기의 사용법을 숙지했다. 또한 아두이노와의 연결방법 을 강구해보았다.

<평상시 나타나는 뇌파>

<수면상태일 때, Attention 감소 Meditation 증가>

<뇌파측정기 mindwave 실험_착용샷>

< 집 중

(영화감상)상태일 때,Attention 증가 Meditation 감소>

설문지를 만들어 졸음이 올 때

의 동작변화를 알아내었다. 학교 친구들에게 조사해 본 결과 예상했던 대로 졸음이 올 때 개인마다 나타나는 동작

이 다르기 때문에 단순 동작으 로는 졸음 여부를 판단할 수 없다는 결론을 내렸다. 이에 우 리는 졸음 여부를 가장 정확히 판단할 수 있는 방법이 무엇일 지 고민을 해보았고, 뇌는 모

든 신체 활동에 관여하며 졸음이 온다면 뇌파에 변화가 있을 것이라고 가설을 세웠고

(12)

실제 조사 결과 사람의 뇌파를 측정하는 것이 졸음운전을 판단할 수 있는 가장 정확한 방법이라고 판단했다.

<졸음이 오는 것을 느끼는지 여부> <졸음이 올 때 취하는 모션 종류 및 분포도>

(5월) 아두이노를 이용하여 졸음 방지 시스템을 제작에 성공하면, 회로가 작동하여 결과값에 따라 소리부저에서 소리가 날 것이다. 따라서 이 시스템을 만드는 실험과 시스템이

잘 작동하는지 테스트하는 실험으로 나 누어서 설계했다.

Ⅰ. 아두이노를 이용하여 시스템을 제작한다.

ⅰ) 브레드보드 1개, 도선 15개, 아두이노 보드 1개, 블루투스 모듈(HC-05) 1개, 저항 10개, 빨간색 LED 3개, 노란색 LED 4개, 초록색 LED 3개를 이용해서 회로를 만든다.

<블루투스 모듈 페어링을 위한 회로>

(6월) ⅱ) ⅰ의 회로도를 컴퓨터와 연결하여 블루투스 모듈(HC-05)과 뇌파 측정기를 페어링한 다.

(13)

1. 블루투스 모듈(HC-05)과 뇌파측정기를 페어링하기 위한 코드를 안다.

#include <SoftwareSerial.h>

SoftwareSerial btSerial(13,2);

void setup() {

Serial.begin(9600);

btSerial.begin(38400);

}

void loop() {

if(Serial.available()) {

delay(5);

while(Serial.available()) {

btSerial.write(Serial.read());

} }

if(btSerial.available()) {

delay(5);

while(btSerial.available()) {

Serial.write(btSerial.read());

} } }

2. 이 코드를 아두이노 소스창에 컴파일을 하고, 업로드를 한다.

3. at명령어를 입력하고 속도를 바꾼다.

이 과정에서 AT명령어가 입력되지 않아서 뇌파측정기와 회로가 연결되는데 문제가 발생했 다. 지도교사 선생님의 소개로 세마고등학교 3학년 선배께 at 명령어가 입력될 수 있도록 at mode에 모듈을 접근시키는 법과 마인드 웨이브와 아두이노 블루투스 페어링하는 방법을 조언을 구했다.

1. 아두이노의 전원을 연결한 상태에서, 브레드보드에 연결되어 있는 5V 선을 뺀다.

2. 블루투스 모듈의 뒷면에 “+5v” 밑에 en.m이라고 쓰여진 곳에 파란 선을 연결해준다.

3. 블루투스 모듈의 작은 버튼을 누른 상태에서, 1에서 뺀 5v선을 다시 브레드보드의 세로줄 (+)줄에 다시 연결한다.

4. 블루투스 모듈의 LED가 긴 주기로 깜빡거리는 것을 확인할 수 있다. (at모드에 접근 한 것)

(14)

5. 시리얼 통신 창을 연다. (아두이노 프로그램의 우측 상단에 “시리얼 모니터”) 6. 통신창에 “AT”라고 치면 ok라는 response가 뜬다.

7. 다음과 같이 모듈을 세팅한다. (한 줄씩 입력하고 엔터키 누르면 ok가 뜬다.)

AT+NAME=HC05 AT+UART=57600,0,0 AT+ROLE=1 AT+PSWD=1234 AT+CMODE=0

AT+BIND=CC78,AB,2559DE AT+CLASS=0

AT+INQM=1,9,48

9. 시리얼 창을 닫고 5v선을 다시 뺀다. 몇 초 후 다시 5v선을 끼운다.

(이때, 버튼을 누르지 않는다.)

10. 마인드 웨이브를 켜면 모듈의 LED가 빠르게 깜빡이는 게 아니라 긴 주기로 두 번 깜빡이는 것을 볼 수 있다. (페어링 success)

5의 시리얼 통신 창을 열고 마인드웨이브 전극을 손으로 만져보면 이상한 문자들이 끝 없이 출력되는 것을 볼 수 있었다. 많이 만질수록 이상한 문자도 많이 출력되었다. 이 것은 오류가 아니라 마인드 웨이브의 데이터를 처리하는 코드가 없기 때문이다.

(7월) 출력되는 정보를 수정하기 위해 마인드 웨이브의 데이터를 처리하는 코드를 넣어 주었다. 이 코드를 이용해 meditation과 attention 수치를 시각화했다. 이 코드를 이용해 meditation과 attention 수치를 시각화했다. 또한 이 코드를 수행할 수 있는 회로로 추 가했다.

(15)

<LED점등 및 데이터 전송 회로>

<attention과 meditation 값에 따른 LED점등변화>

<뇌파측정값의 수치화 및 시각화_시리얼 모니터>

(16)

#define LED 13

#define BAUDRATE 57600

#define DEBUGOUTPUT 0

#define GREENLED1 3

#define GREENLED2 4

#define GREENLED3 5

#define YELLOWLED1 6

#define REDLED1 10

#define REDLED2 11

#define REDLED3 12

#define powercontrol 10

// checksum variables byte generatedChecksum = 0;

byte checksum = 0;

int payloadLength = 0;

byte payloadData[64] = {0};

byte poorQuality = 0;

byte attention = 0;

byte meditation = 0;

// system variables long lastReceivedPacket = 0;

boolean bigPacket = false;

//////////////////////////

// Microprocessor Setup //

//////////////////////////

void setup()

{

pinMode(GREENLED1, OUTPUT);

pinMode(YELLOWLED1, OUTPUT);

pinMode(REDLED1, OUTPUT);

pinMode(LED, OUTPUT);

Serial.begin(BAUDRATE); //

USB }

byte ReadOneByte()

{

int ByteRead;

while(!Serial.available());

ByteRead = Serial.read();

#if DEBUGOUTPUT

Serial.print((char)ByteRead); // echo the same byte out the USB serial (for debug purposes)

#endif

return ByteRead;

}

/////////////

//MAIN LOOP//

/////////////

void loop()

// Look for sync bytes if(ReadOneByte() == 170) {

if(ReadOneByte() == 170) {

payloadLength = ReadOneByte();

if(payloadLength > 169) //Payload length can not be greater than 169

return;

generatedChecksum = 0;

for(int i = 0; i < payloadLength;

i++) {

payloadData[i] = ReadOneByte();

//Read payload into memory generatedChecksum +=

payloadData[i];

}

checksum = ReadOneByte();

//Read checksum byte from stream

generatedChecksum = 255 - generatedChecksum; //Take one's compliment of generated checksum if(checksum == generatedChecksum) {

= ; poorQuality

= 200;

attention = 0;

meditation = 0;

for(int i = 0; i < payloadLength;

i++)

{ // Parse the payload switch (payloadData[i]) {

case 2:

i++;

poorQuality payloadData[i];

bigPacket = true;

break;

case 4:

i++;

attention = payloadData[i]

break;

case 5:

i++;

meditation = payloadData[i];

break;

case 0x80:

i = i + 3;

break;

case 0x83:

i = i + 25;

break;

default:

break;

} // switch } // for loop

#if !DEBUGOUTPUT //

if(bigPacket) {

if(poorQuality == 0) digitalWrite(LED, HIGH);

else

digitalWrite(LED, LOW);

Serial.print("PoorQuality: ");

Serial.print(poorQuality, DEC);

Serial.print(" Attention: ");

Serial.print(attention, DEC);

Serial.print(" Meditation: ");

Serial.print(meditation, DEC);

Serial.print(" Time since last packet: ");

Serial.print(millis() - lastReceivedPacket, DEC);

lastReceivedPacket = millis();

Serial.print("\n");

switch(attention / 10) {

case 0:

digitalWrite(GREENLED1, HIGH);

digitalWrite(GREENLED2, LOW);

digitalWrite(YELLOWLED1, LOW);

digitalWrite(REDLED1, LOW);

break;

case 1:

break case 2:

break;;

case 3:

digitalWrite(YELLOWLED1, HIGH);

break;

case 4:

break;

case 5:

break;

case 6:

break;

case 7:

digitalWrite(REDLED1, HIGH);

break;

case 8:

break;

case 9:

break;

case 10:

break;

} }

#endif

bigPacket = false;

} else {

// Checksum Error } // end if else for checksum } // end if read 0xAA byte } // end if read 0xAA byte }

(17)

(9월)

실험 3-1) 소리 유형 별 각성 정도 측정

가. 사이렌 소리

○ 사이렌은 주로 신호, 경보를 알리는 음향 장치로 공기 사이렌, 증기 사이렌, 모터 사이렌 등이 있는데 사이렌의 음의 크기는 90~ 120 dB 이하로 규정하고 있다. 이 사이렌 소리는 구급차 등에서 긴급함을 알리는 신호로 주로 사용되고 소리가 커서 멀리까지 잘 들린다. 또한 주파수가 일정하지 않고 주파수가 커졌다 작아졌다를 반복한다.

- 처음 사이렌 소리가 발생했을 때 Attention 수치가 급격하게 높아진다 그 후 30 이상의 수치를 유지한다.

- 사이렌 소리의 주파수가 커질 때 마다 Attention 수치가 이에 비례하여 증가한다

- 수치의 최고점은 100, 최저점은 32로 상대적으로 높은 Attenntion 수치를 가진다.

- 다른 소리에 비해 높은 각성 정도를 가진다

나. K팝 음악

○ k팝 음악은 그 장르에 따라 매우 다양한 음역대를 가진다. 장르에 관계없이 각 음악은 주파수와 파장이 수시로 변하며 일정한 값을 가지지 않기 때문에, 임의로 kpop 음악을 선택하여 실험을 진행하였다.

- 음악의 주파수가 커질수록 Attention의 수치가 비 례하여 높아지고 음악의 주파수가 작아질수록 Attention 수치가 비례하여 작아진다.

- 수치의 최고점은 85, 최저점은 21로 다른 소리 유형 에 비해 변동 폭이 크다.

- 사이렌 소리와 비교해서는 상대적으로 각성도가 낮다.

(18)

다. 백색소음

○ 일정한 청각 패턴 없이 전체적이고 일정한 스펙트럼을 가진 소음을 말한다. 흰 빛과 같은 주파수를 가지기 때문에 백색소음이라 불린다. 또한 물리적으로 전도체 내부에 있는 이산적인 전자의 자유 운동으로부터 야기되는 잡음을 백색소음이라고 부른다.

○ 주파수에 관계없이 일정한 연속 스펙트럼을 갖고 있는 것이 큰 특징이다. 또한 백색소음은 소정의 주파수 범위 내에서 1옥타브당 포함되는 성분의 세기가 주파수 위치에 관계없이 일정한 잡음이다. 이때 자연에 의해 발생한 소리가 더 큰 집중 효과를 가져다 줄 수 있기 때문에 본 연구에서는 자연의 소리를 사용하였다.

- 자연의 소리를 이용하여 연구를 진행 하 였는데 다른 소리보다 Attention 수치가 상대적으로 매우 낮았다.

- Attention의 최고 수치는 41, 최저 수치는 3으로 다른 소리들보다 Attention 수치 가 현저히 낮았다. 또한 다른 소리들에 비해 각성 정도가 매우 낮았다.

(19)

(10월) 졸음이 온 것의 기준을 명확하게 하기 위해 조건을 만들었다. 또한 명상도와 집중도의 측정값들을 일반화 하여 일정 수치가 되었을 때 경고음이 울리도록 시스템을 제작하였다.

[조건1] - 졸음이 왔을 때는 Meditation(명상도) 값이 Attention(집중도) 값보다 커야한다.

[조건2] - [조건1]이 10회 이상 연속으로 측정되어야 한다.

[조건3] - [조건2]의 Meditation 값은 80이상이어야 한다.

[조건4] - 측정주기는 1초마다 1회로 하며, 위의 조건을 모두 만족시 졸음이 온것이라고 판단한다.

. . (생략) . .

PoorQuality: 0 Attention: 64 Meditation: 90 Time since last packet: 1003 PoorQuality: 0 Attention: 56 Meditation: 88 Time since last packet: 999 PoorQuality: 0 Attention: 44 Meditation: 94 Time since last packet: 994 PoorQuality: 0 Attention: 41 Meditation: 97 Time since last packet: 999 PoorQuality: 0 Attention: 47 Meditation: 93 Time since last packet: 1003 PoorQuality: 0 Attention: 60 Meditation: 87 Time since last packet: 996 PoorQuality: 0 Attention: 66 Meditation: 84 Time since last packet: 1001 PoorQuality: 0 Attention: 77 Meditation: 80 Time since last packet: 1002 PoorQuality: 0 Attention: 60 Meditation: 90 Time since last packet: 997 PoorQuality: 0 Attention: 41 Meditation: 100 Time since last packet: 995 PoorQuality: 0 Attention: 48 Meditation: 100 Time since last packet: 991 PoorQuality: 0 Attention: 53 Meditation: 100 Time since last packet: 1008 PoorQuality: 0 Attention: 61 Meditation: 97 Time since last packet: 1014 .

. (생략) . .

<조건을 모두 만족한 졸음 판정 결과_피실험자 한00>

졸음이라고 판정되면 졸음을 깨는데 가장 효과가 좋은 사이렌 소리가 나오게 된다. 이 시스템 의 정확도를 확인하기 위해 피시험자 10명에게 1회 30분으로 총 5회를 측정했다. 그 후 이 측정값들을 일반화 하여 일정 수치가 되었을 때 경고음이 울리도록 시스템을 제작하였다.

(20)

3. 연구 결과 및 시사점

□ 연구 결과

○ 예비실험 (집중도와 명상도의 관계)

뇌파 측정기를 착용하고 그에 따라 관찰되는 수치를 봤을 때, 수면 상태에 도입하면 Attention 이 떨어지고 Meditation 값이 올라갔다. 뇌파를 분석할 때 영화를 보며 측정하였을 때에는 Attention 수치는 올라갔다. 뇌파측정기를 분석해보면 수면 상태에 돌입했을 경우에는 Meditation이, 집중할 때에는 Attention 수치가 올라간다.

○ 실험 1 ( 기존 졸음 방지 장치 분석 )

기존 졸음 방지 장치를 분석한 결과 대부분은 사람의 동작을 감지하기 때문에 개인차가 있을 수 있다. 따라서 외부의 움직임을 감지하는 기존 졸음 방지 장치보다 뇌파를 측정하는 것이 더 정확할 것이라는 결론을 내렸다.

○ 실험 2 ( 아두이노를 이용하여 뇌파측정값 수치화 및 시각화 )

뇌파측정기와 아두이노를 페어링하여 뇌파에 따른 수치를 시각화했다. 집중도와 명상도를 각각 0~100까지 10단위로 나누어 LED가 점등되도록 했다. 예를 들어, Attention값이 36이면 LED 10개중 4개에 불이 들어온다. 또한 빨간색 3개, 노란색 4개, 초록색 3개로 집중도가 높을수록 붉은색에 가깝게, 낮을수록 초록색에 가깝게하여 구분했다.

○ 실험 3 ( 졸음 방지 시스템 제작)

동일한 피실험자에게 졸음이 오는 환경을 조성한 후 이들의 뇌파에 따라 앞서 설계한 신호가 나타나는지 확인했다. 이 과정에서 졸음이 온 여부를 판단할 수 있는 기준을 마련했다.

[조건1] - 졸음이 왔을 때는 Meditation(명상도) 값이 Attention(집중도) 값보다 커야한다.

[조건2] - [조건1]이 10회 이상 연속으로 측정되어야 한다.

[조건3] - [조건2]의 Meditation 값은 80이상이어야 한다.

[조건4] - 측정주기는 1초마다 1회로 하며, 위의 조건을 모두 만족시 졸음이 온것이라고 판단한다.

뇌파의 수치가 되면 자동적으로 소리 및 led 신호가 발생하도록 장치를 설계하여 졸음이 깨도록 했다.

□ 시사점

○ 이번 연구를 통해 졸음 운전의 심각성을 인지하고, 졸음이 온 것을 뇌파로 확인할 수 있음을 알 수 있었다. 알파파와 세타파의 수치 변화를 통해 졸음이 올 때의 뇌파를 알고, 이를 이용하여 졸음이 온 것을 운전자에게 알려주는 시스템을 만들었다. 또한 다양한 소리를 들었을 때 각각 나타나는 뇌파의 변화를 인지함으로써, 운전자에게 졸음이 오는 것을 더 효과적으로 알릴 수 있는 소리를 알고 이를 적용해 보았다.

○ 처음 접해보는 주제라 어려움이 컸지만 그렇지만 각각 역할을 나누고 협력하는 과정을 통해 서로 존중하고 배려하며 서로 모르는 것을 협동하여 서로 존중하고 배려하는 과정을

(21)

통해 인성을 기를 수 있었다. 또한 결과적으로 졸음운전사고라는 문제를 해결하는데 조금이 라도 도움이 될 수 있을 것이라는 생각이 들어 뿌듯하였다.

○ EMG, ECG, EOG 등 EEG 외 다른 졸음 감지 방법을 결합하지 못해서 아쉬웠다. 추가 연구를 진행할 때 eye blink를 추가하여 연구를 진행할 것이다.

4. 홍보 및 사후 활용

□ 본 연구는 뇌파를 위주로 졸음을 감지하였기 때문에 EMG, ECG, EOG 등 다른 방법을 사용하지 않았다. 따라서 더 정확하게 졸음을 감지하기 위해 EEG를 이용한 기존 회로에 eye blink를 추가하여 EOG를 추가로 활용한다. 알파파가 증가하였다가 서서히 감소하고 세타파가 서서히 증가하는 구간과 눈을 깜빡이는 주기를 함께 고려하여 더 정확하게 졸음을 감지할 수 있도록 한다.

○ 연구 결과 만들어진 시스템을 공부를 할 때도 활용할 수 있도록 한다. 효과를 최대화하기 위해 개인에게 맞춰 시스템을 수정한다. 시스템을 사용하기 전 사용자의 졸음이 올 때의 뇌파 값을 시스템에 적용하여 정확도를 높인다. 학교 자습시간, 독서실, 도서관 등의 다양한 공간에서도 불편함 없이 활용할 수 있도록 이어폰으로 경고음이 흘러나가 도록 어플리케이션을 제작한다. 사이렌 소리뿐 만 아니라 음악소리, 백색소음 등의 소리를 개인이 고를 수 있도록 설정한다.

○ 어플리케이션을 제작할 때 졸음 감지 기능 뿐 만 아니라 핸드폰 사용시간 측정, 수행 평가 일정 확인 등 우리가 학생으로 생활하면서 공부에 도움이 된다고 생각되는 기능 을 어플리케이션에 추가하여 다양한 분야에서 학습을 돕는다.

○ 졸음 방지 장치 개발에서 끝나지 않고 졸음운전 방지 어플리케이션을 개발하여 휴대성 을 높인다. 일정 졸음 상태의 뇌파가 되면 경고음이 울리는 어플리케이션을 개발하여 언제든지 졸음운전 방지 장치를 사용할 수 있도록 한다. 이 어플리케이션 역시 사용자 의 졸음이 올 때의 뇌파 값을 시스템에 적용하여 정확도를 높인다. 또한 경고음 역시 자신의 선호에 따라 설정할 수 있도록 한다.

□ 추가 연구를 바탕으로, eye blink를 추가한 뒤 이를 활용한 시스템에 관련한 논문 작성을 진행 할 예정이다.

(22)

5. 참고문헌

○ 박용구(2013) “인간의 졸음과 관련된 뇌파에 대한 연구”, 부경대학교 석사 학위논문

○ 한형섭, 정의필(2012), “AR계수와 SVM을 이용한 뇌파 기반 운전자의 졸음 감지 시스 템”, 한국지능시스템 학회 논문지 제 22권 제 6호, pp.768-773,

○ 정의필, 한형섭,(2012) “선형예측계수와 뇌파의 변화를 이용한 신경회로망 기반 운전자 의 졸음 감지 시스템,” 신호처리.시스템 학회 논문지 제 13권 제 3호, pp. 136-141.