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인간은 현대의 복잡한 상황 속에서 크고 작은 피로감을 갖게 된다. 피로감의 누적은 삶의 질과 직결되는 부분으로서 매우 중요하지만 이러한 만성 피로에 대한 뚜렷한 치료방법은 없으므로 일상생활에서의 관리가 중요하다. 이에 따라 국내·외에서는 일상생활에서의 피로감에 관한 다양한 연구가 진행 중이며 본 연구는 그러한 선행연구를 배경으로 한다. 본 연구는 하루 동안의 활동을 통해 계산된 피로도에 따라 해당 피로도를 효과적으로 낮출 수 있는 추천조명환경을 제시한 선행연구의 후속연구로서, 해당 연구에서 제시한 피로도에 따른 추천조명환경이 피로도를 완화함을 정량적으로 보일 수 있는지에 대한 실험의 설계와 실험을 통한 검증을 다루었다. 또한 본 연구는 ...

인간은 현대의 복잡한 상황 속에서 크고 작은 피로감을 갖게 된다. 피로감의 누적은 삶의 질과 직결되는 부분으로서 매우 중요하지만 이러한 만성 피로에 대한 뚜렷한 치료방법은 없으므로 일상생활에서의 관리가 중요하다. 이에 따라 국내·외에서는 일상생활에서의 피로감에 관한 다양한 연구가 진행 중이며 본 연구는 그러한 선행연구를 배경으로 한다. 본 연구는 하루 동안의 활동을 통해 계산된 피로도에 따라 해당 피로도를 효과적으로 낮출 수 있는 추천조명환경을 제시한 선행연구의 후속연구로서, 해당 연구에서 제시한 피로도에 따른 추천조명환경이 피로도를 완화함을 정량적으로 보일 수 있는지에 대한 실험의 설계와 실험을 통한 검증을 다루었다. 또한 본 연구는 가상현실 기술이 사회 전반적으로 확산 및 보급됨에 따라 건축환경분야 또한 그 연구의 방법과 범위를 가상의 공간까지 확대해 후에 가상현실을 활용한 연구가 가속화될 수 있도록 현실의 공간이 아닌 가상현실에서의 실험을 설계했으며, 신경 건축학을 기반으로 뇌파측정을 통해 본 연구를 진행하였다. 따라서 본 연구는 VR(Virtual Reality)과 EEG(Electroencephalogram)측정 기술의 결합을 통해 이루어졌다.
본 연구의 배경이 되는 선행연구에서는 하루의 활동과 걸음 수를 바탕으로 피로도를 정량화하여 식으로 나타내었다. 또한 정량화 된 각 피로도를 일정크기의 범위로 구간을 나누었으며 나눠진 구간에 대해 각각 추천 조도와 추천 CCT(Correlated Color Temperature) 값을 제시하였다. 본 연구에서 진행된 실험은 각 구간의 피로도를 갖는 사람에 대해 일반적인 조명환경을 보여주었을 때와 해당 피로도 구간의 추천조명환경을 보여주었을 때의 뇌파 차이를 파악하여, 추천조명환경에서 피로도가 감소되는지 확인하는 실험이다. 피로도 감소를 확인하기 위한 뇌파지표로는 RAB(Ratio of Alpha waves to Beta waves)를 사용하였으며 해당 지표가 증가하는 경우 몸의 이완에 따른 피로도 완화로 해석할 수 있다. 실험은 2022년 5월 20일부터 2022년 6월 14일까지 20세 ~ 40세 성인 25명(여자 : 14명, 남자 : 11명)을 대상으로 진행되었다.
본 연구는 Wearable sensing 사의 뇌파기기‘DSI-24’와 프로그램 ‘DSI-streamer’를 통해 뇌파를 측정 및 기록하였으며 이후 Laxtha 사의 ‘Telescan’을 통해 뇌파데이터를 수치화하였다. 통계분석은‘R: The R Project for Statistical Computing’을 통해 시행하였으며 먼저 Shapiro-Wilk test(샤피로 윌크 검정)를 시행하여 데이터의 정규성을 확인한 후 정규성을 만족하는(p-value>0.05) 뇌파채널에 대해서는 모수검정인 t-test(t검정)를 시행하였고, 정규성을 만족하지 못한 채널에 대해서는 Wilcoxon Signed Rank Test(윌콕슨 부호순위 검정)를 시행하였다.
그 결과 총 19개의 채널 중 2개(T6, P3)의 채널을 제외한 17개의 채널에서 RAB 값이 유의미하게 증가했으며, 그중 통계적으로도 유의미한 RAB 값의 증가를 보이는 채널은 6개(FP1, FP2, F7, F8, T4, O1)였다. 피로도와 관련된 뇌 부위 및 뇌파 해석에 대한 선행연구결과에 따라 위 데이터를 분석해보면 피로도에 따른 추천조명환경에 의해 실제 피로도 완화의 효과를 기대할 수 있다고 해석할 수 있다.
본 연구결과는 조명환경 변화에 따른 EEG의 이완-각성 및 피로도 분석 시 민감하게 반응하는 뇌 영역이 있다는 선행연구의 결과를 지지하고, 조명환경 혹은 피로도에 관련된 후속연구 수행 시 EEG 측정과 해석에 있어 참고할 만한 지표를 제공했다는 것에 의의가 있다. 그러나 선행연구에서 제시한 피로도에 따른 추천조명환경 조건에 대해서만 실험을 진행했다는 한계점이 있기 때문에 후에 본 연구를 바탕으로 더욱 다양한 조건의 조명환경에 대해 연구를 진행하고 더 나아가 IoT(Internet of Things)와의 접목을 통해 사용자의 피로도에 대한 정확한 추천조명환경을 파악하고 사용자 맞춤형 알고리즘을 구축한다면 스마트홈과 같은 건축환경 자동화 프로세스의 발전에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 사료된다.

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