운전중 졸고 있나요? 이완과 졸음과 관련된 뇌 활동을 감지하는 이어피스 개발

지난 2024년 8월, 미국 UC 버클리 연구원들은 이완과 졸음과 관련된 뇌 활동을 식별하는 이어피스를 개발했습니다. 졸음 운전자의 표류 위험으로부터 보호하기 위해 엔지니어들은 뇌의 졸음 징후를 감지할 수 있는 프로토타입 이어버드를 만들었습니다. 새로운 연구에서 연구진은 귀 뇌파 플랫폼이 눈을 감거나 잠들기 시작하면 증가하는 뇌 활동 패턴인 알파파를 감지할 수 있을 만큼 민감하다는 것을 보여주었습니다.

 

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직장에서는 누구나 가끔 졸리는데, 특히 점심을 많이 먹은 후에는 더욱 그렇습니다. 하지만 운전이나 중장비 작업을 하는는직업을 가진 사람들에게 졸음은 매우 위험할 수 있습니다. 심지어 치명적일 수도 있습니다. 졸음운전은 미국에서 매년 수백 건의 치명적인 교통사고를 일으키고 있으며, 국가안전위원회는 졸음을 건설 및 광산에서 중대한 위험으로 언급했습니다.

 

캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 공학자들은 운전자와 기계 운전자를 졸음으로부터 보호하기 위해 뇌의 졸음 신호를 감지할 수 있는 프로토타입 이어버드를 개발했습니다.

 

이어버드는 의사들이 뇌의 전기 활동을 측정하는 데 사용하는 뇌파 검사(EEG)와 같은 방식으로 뇌파를 감지합니다. 대부분의 뇌파는 머리에 부착된 일련의 전극을 사용하여 뇌파를 감지하는 반면, 이어버드는 외이도와 접촉하도록 설계된 내장전극을 사용하여 뇌파를 감지합니다.

 

이어버드에서 감지한 전기 신호는 기존 EEG에서 수집한 신호보다 작습니다. 그러나 새로운 연구에서 연구자들은 Ear EEG 플랫폼이 눈을 감거나 잠들기 시작할 때 증가하는 뇌 활동 패턴인 알파파를 감지할 만큼 민감하다는 것을 보여주었습니다.

 

UC 버클리의 전기공학 및 컴퓨터 과학 부교수인 연구 선임 저자 리키 뮬러(Rikky Muller)는 다음과 같이 말했습니다.

 

"2017년에 Apple의 에어팟을 처음 구입했을 때 영감을 받았습니다. 저는 즉시 '신경 기록을 위한 정말 놀라운 플랫폼'이라고 생각했습니다. 우리는 이 기술이 많은 잠재적 용도를 가지고 있으며, 졸음 분류가 수면을 분류하고 수면 장애를 진단하는 데 사용될 수 있다는 좋은 지표라고 믿습니다."

 

이어버드를 뇌파(EEG) 전극으로 사용하는 것은 다양한 실용적인 도전 과제를 제기합니다. 정확한 뇌파를 얻기 위해서는 전극이피부와 잘 접촉해야 합니다. 이것은 두피에 부착된 평평한 금속 전극을 사용하는 전통적인 뇌파에서 비교적 쉽게 달성할 수 있습니다. 그러나 다양한 귀 크기와 모양으로 딱 맞고 편안하게 착용할 수 있는 이어버드를 디자인하는 것이 훨씬 더 까다롭습니다.

 

Muller의 팀이 프로젝트를 시작했을 때, Ear EEG 플랫폼을 개발하는 다른 그룹들은 이어버드와 외이도 사이를 잘 밀봉하기 위해 습식 전극 젤을 사용하거나 각 사용자를 위해 맞춤형 이어피스를 만들고 있었습니다. 그녀와 그녀의 팀은 누구나 귀에 꽂고 신뢰할 수 있는 판독값을 얻을 수 있도록 건조하고 사용자가 일반적인 모델을 설계하고자 했습니다.

 

"제 개인적인 목표는 정말로 혜택을 받을 수 있는 사람이 매일 사용할 수 있는 기기를 만드는 것이었습니다."라고 UC 버클리 박사후 학자이자 이 연구의 공동 제1저자인 라이언 케이브(Ryan Kaveh)는 말합니다. "그렇게 하기 위해서는 재사용이 가능하고 다양한 사람들에게 적합하며 제조가 용이해야 한다는 것을 알고 있었습니다."

 

Kaveh는 대학원생 Carolyn Schwendeman과 공동으로 연구를 이끌었고, UC Berkeley의 Ana Arias 연구실과 협력하여 최종 이어피스를 소형, 중형, 대형의 세 가지 크기로 설계했습니다. 이어피스는 외이도에 부드러운 외측 압력을 가하는 캔틸레버 설계에 여러 전극을 통합하고 유연한 전자 장치를 사용하여 편안한 착용감을 보장합니다. 신호는 맞춤형 저전력 무선 전자 인터페이스를 통해 판독됩니다.

 

2020년 논문에서 연구진은 이러한 이어피스가 눈 깜빡임, 알파 뇌파, 그리고 일정한 음정을 듣는 뇌의 반응인 청각 정상 상태 반응을 포함한 여러 생리적 신호를 감지할 수 있음을 보여주었습니다. 새로운 연구에서 그들은 이어피스 디자인을 개선하고 기계 학습을 통합하여 실제 응용 프로그램에서 이어피스를 어떻게 사용할 수 있는지 보여주었습니다.

 

실험의 일환으로, 그들은 아홉 명의 자원봉사자들에게 어두운 방에서 지루한 작업을 계속하면서 이어피스를 착용하도록 요청했습니다. 자원봉사자들은 종종 졸음 정도를 평가하도록 요청받았고, 응답 시간을 측정했습니다.

"이어피스의 신호 품질이 나빠 보일 때에도 졸음의 시작을 훨씬 더 복잡하고 부피가 큰 시스템과 동일한 수준의 정확도로로분류할 수 있다는 것을 발견했습니다."라고 Kaveh는 말합니다. 이어피스는 신규 사용자의 졸음을 분류할 때도 정확성을 유지하며, 이는 '즉시' 작동할 수 있는 기기의 특징입니다.

 

바카르 펠로우십과 바카르 프라이즈의 지원을 받아 이어 뇌파를 개발한 멀러는 심장 박동, 눈 움직임, 턱 쥐기 등 뇌파를 넘어서는 신호를 기록할 수 있는 장치의 디자인을 정교화하고 다른 잠재적 응용 분야를 모색하고 있습니다.

 

"무선 이어버드는 이미 항상 착용하고 있는 제품입니다."라고 Muller는 말합니다. "이것이 바로 Ear EEG가 웨어러블에 대한 매력적인 접근 방식인 이유입니다. 추가로 필요한 것은 없습니다."

 

이연구는 포드 대학 연구 프로그램과 바카 스파크 어워드의 지원을 받아 진행되었습니다.

 

* 출처 : Science Daily

 

 

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