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SSVEP 기반 졸음 퇴치 도로시설물 개발
Development of SSVEP-based drowsiness extermination road facility 원문보기

信號處理·시스템學會 論文誌 = Journal of the institute of signal processing and systems, v.17 no.2, 2016년, pp.77 - 82  

한형섭 (울산대학교 전기공학부) ,  류장협 (한국도로공사) ,  정의필 (울산대학교 전기공학부)

초록
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운전자에게 각성뇌파를 생성할 수 있는 SSVEP기반의 졸음퇴치 도로시설물 시제품 개발을 위하여 실험을 통한 표준 인터페이스 모델의 개발 및 실험 검증 자료를 구축하는데 있다. 먼저 프로그램 시뮬레이션으로 SSVEP 자극 프로그램을 만들어서 체커 보드의 자극패턴을 만들었고 SSVEP의 주파수를 베타파 영역(13~30Hz) 내에 설정하였다. 고속도로 졸음취약지점에서 설치하여 운전중에 SSVEP 광자극에 대한 효과검증에 관한 실험 결과 주간과 야간 모두 고속도로 운전 중 SSVEP 광자극을 받으면 순간 베타파가 증가하는 것을 확인하였고, 5분 유지기 동안 보다 높은 각성상태를 유지하는 것으로 확인되었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The purpose of this paper is to develop the algorithm of human arousal inducing interface using steady-state visual evoked potential(SSVEP) and its verification through experiments. In order to develop the model, computer-based SSVEP program simulation is preliminary performed. From the results of t...

주제어

#운전자졸음예방   #반복시각자극   #각성상태  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 14명의 피험자중 11명의 피험자에서 평상시 뇌파와 비교하여 SSVEP 광자극으로 인하여 평소보다 높은 각성상태를 5분 동안 유지하여 의미있는 결과를 보였다[8]. 본 연구는 앞선 연구의 결과를 바탕으로 고속도로 현장실험을 진행하였고 앞선 연구 결과를 바탕으로 SSVEP 기반의 LED 전광판을 고속도로 졸음취약지점에서 설치하여 운전 중에 SSVEP 광자극에 대한 효과검증에 관한 실험을 하였다. 실험 결과 주간과 야간 모두 고속도로 운전 중 SSVEP 광자극을 받으면 순간 베타파가 증가하는 것을 확인하였고, 5분 유지기 동안 보다 높은 각성상태를 유지하는 것으로 확인되었다.

가설 설정

  • 본 연구의 기본 가정은 반복적 패턴 주파수의 변화로 시각을 광자극하면 후두엽에서 그와 동일한 주파수, SSVEP가 유발되는데, 이 후두엽에서 발생한 SSVEP가 인간의 사고를 관장하는 전두엽까지 영향을 준다는 것이다. 실제로 여러 연구에서 SSVEP의 영향이 전두엽에 영향을 준다는 연구결과가 있어 본 연구의 가정을 뒷받침 해준다[4-7].
  • SSVEP BCI는 2000년에 Middendorf 등에 의해 처음으로 소개 되었다. 이러한 연구결과를 착안하여 본 연구에서는 인간의 각성상태에서 주로 차지하게 되는 베타파 영역(13~30Hz)에서 SSVEP 자극을 받았을 경우 각성을 유도할수 있다는 것을 가정으로 하고 이러한 가정을 바탕으로 실험을 설계 하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
SSVEP 측정방식은? SSVEP는 사람의 안구에 일정한 주파수의 섬광 자극을 주게 되면, 후두엽 시각피질의 뉴런들도 그와 동일한 주파수로 반응하게 되며, 이러한 뇌 활동이 뇌전도를 통해서 측정되게 되는데, 측정된 뇌전도를 주파수 도메인에서 확인해보면 안구에 제시한 주파수 값에 피크가 있음을 확인할 수 있다[6]. 4가지 심볼을 서로 다른 주파수로 깜빡이며 안구에 자극을 주게 되면, 4개의 피크가 뇌전도의 주파수 도메인에서 측정되는데, 원하는 명령을 내리고자 하는 심볼에집중하게 되면, 현재 집중하고 있는 심볼의 주파수 피크가 다른 주파수 피크에 비해 상대적으로 높아지게 된다.
BCI 시스템의 훈련 단계에서 진행하는 과정은? 뇌전도 데이터는 BCI 시스템의 입력으로 들어가게 되는데, BCI 시스템은 기계 학습법(machine learning)의 단계와 비슷하게 크게 훈련 단계(Calibration Phase)와 시험 단계(Feedback Phase)로 나뉜다. 훈련 단계에서는 사용자로부터 반복된 뇌 신호를 대량으로 측정해서 전처리(Preprocessing)를 통해 불필요한 데이터를 제거하고, 뇌 신호 데이터에 두드러진 특징을 추출(Feature Extraction)한 다음, 특징적인 뇌 신호를 구별하는 분류기(Classifier)를 생성한다. 이렇게 생성된 분류기는 시험 단계에 서 실시간으로 들어오는 사용자의 뇌 신호를 분류하고, 분류된 결과는 로봇 팔, 단말기, 휠체어와 같은 어플리케이션의 명령으로 입력될 수 있으며, 어플리케이션의 피드백을 통해서 사용자는 자신의 의도가 전달되었음을 확인한다.
BCI 시스템은 어떻게 나뉘는가? 뇌전도 데이터는 BCI 시스템의 입력으로 들어가게 되는데, BCI 시스템은 기계 학습법(machine learning)의 단계와 비슷하게 크게 훈련 단계(Calibration Phase)와 시험 단계(Feedback Phase)로 나뉜다. 훈련 단계에서는 사용자로부터 반복된 뇌 신호를 대량으로 측정해서 전처리(Preprocessing)를 통해 불필요한 데이터를 제거하고, 뇌 신호 데이터에 두드러진 특징을 추출(Feature Extraction)한 다음, 특징적인 뇌 신호를 구별하는 분류기(Classifier)를 생성한다.
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참고문헌 (8)

  1. 한국도로공단, "2010년 교통사고 통계분석", 2011. 

  2. 한국도로공사, "졸음방지 시설의 효과 향상 방향", 2014. 

  3. 정의필, 한형섭, "선형예측계수와 뇌파의 변화를 이용한 신경회로망 기반 운전자의 졸음 감지 시스템", 한국신호처리시스템학회, 13(3), pp.136-141, 2012. 

  4. Gebhard Sammer et al, "Acquisition of typical EEG waveforms during fMRI: SSVEP, LRP, and frontal theta", NeuroImage, Vol 24, p 1012-1024, 2005 

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  5. Richard B Silberstein, et al, "Frontal steady-state potential changes predict long-term recognition memory performance", International Journal of Psychophysiology, Vol 39, p 79-85, 2000 

    상세보기 crossref

  6. Richard B et at, "Steady state visually evoked potential (SSVEP) topography in a graded working memory task", International Journal of Physiology, Vol 42, p 219-232, 2001 

  7. William M. Perlstein et al, "Steady-state visual evoked potentials reveal frontally-mediated working memory activity in humans", Neuroscience Letters, Vol 342, p 191-195, 2003 

    상세보기 crossref

  8. 한형섭, 정의필, "졸음 예방 운전자를 위한 각성 뇌파 유도 인터페이스 개발", 한국공학예술학회 논문지, 8권, 1호, 5-12, 2016. 

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