KR20090016939A

KR20090016939A - 졸음탐지장치 및 방법

Info

Publication number: KR20090016939A
Application number: KR1020070081294A
Authority: KR
Inventors: 이정태; 강영호
Original assignee: 부산대학교 산학협력단
Priority date: 2007-08-13
Filing date: 2007-08-13
Publication date: 2009-02-18
Also published as: KR100958166B1

Abstract

졸음탐지장치 및 방법을 제공한다. 졸음탐지장치는 제1 뇌파 및 제2 뇌파를 입력하는 전극부와, 제1 뇌파에서 눈깜박임에 대응되는 신호를 검출하는 제1 검출부와, 신호를 이용하여 눈깜박임 간격을 계산하고, 계산된 값을 이용하여 졸음 가능성 구간을 검출하고, 제2 뇌파에서 졸음 가능성 구간에 대응되는 신호를 검출하는 제2 검출부 및 졸음 가능성 구간에 대응되는 신호를 이용하여 졸음 상태를 판단하는 분석부를 포함한다.

졸음, 눈깜박임, 뇌파 신호

Description

졸음탐지장치 및 방법{Apparatus and method for a sleepiness detection}

　본 발명은 졸음탐지장치 및 방법에 관한 것으로, 뇌파 및 눈깜박임의 특징을 이용하여 졸음을 탐지하는 졸음탐지장치 및 방법에 관한 것이다.

자동차는 일반인들의 생활 필수품처럼 활용되고 있으며, 일반인들이 일상 생활 중 자동차에서 보내는 시간이 증가하고 있다. 이에 따라, 운전자의 피곤, 지루함 또는 자동차 내부의 산소 부족으로 인한 졸음운전이 발생하고 있으며, 졸음운전으로 인한 사고의 발생 비율은 상당이 높은 실정에 있다. 따라서 인명 및 재산의 피해를 줄이기 위해 졸음운전을 방지하기 위한 다양한 기술들이 연구되어지고 있다.

졸음을 탐지하는 방법에는 뇌파(EEG; Electroencephalogram), 근전도(EMG), 심전도(ECG), 안전도(EOG) 등을 이용한 다양한 방법이 있으며, 이러한 방법들은 운전자의 졸음에 대한 판단에 있어서 높은 정확성을 제공해 준다. 특히, 뇌파를 이용한 방법은 운전자의 졸음을 판단할 수 있는 적절한 인자로 이용된다.

특허출원번호 10-2005-0033614호에서는 뇌파를 이용한 차량의 운전자 졸음 방지 방법에 대해 기술하고 있다. 또한, 기존의 졸음탐지방법은 깊은 수면 시에 발 생하는 델타파와 깊은 수면으로 이어지는 과정에서 발생하는 세타파가 검출되는 경우 운전자가 졸음운전을 하는 것으로 판단한다.

한편,　사람의 뇌에서는 델타파, 세타파, 알파파, 베타파가 발생하며, 사람에 따라 각 파의 파워(양)에서 차이가 있다. 여기서, 델타파 또는 세타파의 존재유무만으로는 정확한 졸음의 탐지가 어렵다. 또한, 델타파와 세타파의 파워로 졸음을 판단하더라도, 졸음이 치명적인 문제를 야기시킬 수 있는 분야(예를 들어, 차량 운전, 산업 안전)에 있어서는 졸음이 늦게 탐지되어 적절한 조치를 취할 수 없는 문제점이 있다. 따라서 뇌파(신호)가 객관적으로 졸음의 지시치로서 중요한 역할을 한다 할지라도, 델타파와 세타파를 졸음의 판단 기준으로 설정할 경우 졸음을 탐지하기까지 상당 시간이 지연되는 문제점이 있다.

따라서, 보다 효율적이고 정확한 졸음 탐지의 필요성이 제기된다.

본 발명은 졸음탐지장치 및 방법을 제공하여, 뇌파 및 눈깜박임의 특징을 이용한 효율적이고 정확한 졸음을 탐지하는 데에 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 졸음탐지장치는 제1 뇌파 및 제2 뇌파를 입력하는 전극부와, 제1 뇌파에서 눈깜박임에 대응되는 신호를 검출하는 제1 검출부와, 신호를 이용하여 눈깜박임 간격을 계산하고, 계산된 값을 이용하여 졸음 가능성 구간을 검출하고, 제2 뇌파에서 졸음 가능성 구간에 대응되 는 신호를 검출하는 제2 검출부 및 졸음 가능성 구간에 대응되는 신호를 이용하여 졸음 상태를 판단하는 분석부를 포함한다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 졸음탐지장치는 뇌파를 입력하는 전극부와, 뇌파에서 눈깜박임에 대응되는 신호를 검출하고, 신호를 이용하여 눈깜박임 간격을 계산하는 검출부 및 눈깜박임 간격에 대한 정보를 이용하여 졸음 상태를 판단하는 분석부를 포함한다.

본 발명의 실시예에 따른 졸음탐지방법은 제1 뇌파 및 제2 뇌파를 입력하는 (a)단계와, 제1 뇌파에서 눈깜박임에 대응되는 신호를 검출하는 (b)단계와, 신호를 이용하여 눈깜박임 간격을 계산하고, 계산된 값을 이용하여 졸음 가능성 구간을 검출하는 (c)단계와, 제2 뇌파에서 졸음 가능성 구간에 대응되는 신호를 검출하는 (d)단계 및 졸음 가능성 구간에 대응되는 신호를 이용하여 졸음 상태를 판단하는 (e)단계를 포함한다.

상기한 바와 같은 본 발명의 졸음탐지장치 및 방법에 따르면 뇌파와 눈깜박임 특징을 이용하여 효율성 및 정확도 높은 졸음탐지를 수행할 수 있는 장점이 있다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태 로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음탐지장치의 블록도이다.

졸음의 단계는 각성, 졸음 전, 및 졸음 상태(즉, 졸음 후)로 구별될 수 있다. 각성 상태는 졸음을 느끼지 않는 상태이며, 졸음 전 상태는 졸림을 느끼는 상태이다. 그리고, 졸음 상태는 실제로 졸고 있는 상태이다.

여기서,　사람의 눈깜박임은 각성 상태에 비하여 졸음 전 상태에서 단위 시간당 눈깜박임 횟수가 증가하다가 졸음 상태에서 눈깜박임 횟수가 급격히 줄어들면서 눈을 감는 시간이 증가한다. 또한, 눈깜박임 횟수와 눈깜박임 간격은 반비례 관계에 있으므로, 졸음 전 상태의 눈깜박임 간격은 줄어들고, 졸음 상태의 눈깜박임 간격은 늘어난다.

눈깜박임 횟수로 졸음을 탐지하는 것은, 일정시간 동안 졸음에 대한 판단을 보류한 채 눈깜박임의 횟수를 계산해야 하기 때문에 사용자의 졸음 상태에 대해서 적절한 조치를 취하기 어렵다. 반면, 눈깜박임 간격으로 졸음을 탐지하는 것은 이전 눈깜박임과 현재 눈깜박임의 간격을 고려하므로 사용자의 졸음 상태를 실시간으로 반영하여 판단할 수 있는 이점이 있다. 따라서, 바람직하게는 눈깜박임 간격을 졸음에 대한 판단 기준으로 한다. 이때, 졸음 전 상태에서는 눈깜박임 간격이 줄고, 졸음 상태에서는 눈깜박임 간격이 늘어나는 특징이 이용될 수 있다.

한편, 사람의 뇌파는 주파수 대역의 관점에서 델타파(0.5~3.99Hz), 세타파(4~7.99Hz), 알파파(8~12.99Hz), 베타파(13~29.99Hz), 감마파(30Hz 이상)로 분류될 수 있다. 그리고, 뇌의 상태에 따라 각 주파수의 양에서 차이가 발생할 수 있다. 즉,　각성상태에서는 베타파가 우세하게 나타나며, 심신이 안정한 상태 또는 눈을 감은 상태에서는 알파파가 우세하게 나타난다. 얕은 수면으로 진입할 때는 세타파가 우세하게 나타나고, 깊은 수면에 빠질 때는 델타파가 우세하게 나타난다. 사람이 졸음 전 상태와 졸음 상태의 과도기에 있을 경우, 정신적으로 안정한 상태로 진입하고, 눈을 감는 시간이 길어지기 때문에 알파파가 우세하게 나타난다. 여기서 세타파는 그대로 유지되거나, 알파파의 증가로 인해 상대적으로 수치가 감소할 수 있다. 각성 상태와 졸음 상태의 과도기에서 알파파와 세타파의 이러한 현상은 뇌파의 졸음판단기준에 이용될 수 있다.

상술된 내용을 기초로 하여 이하 본 발명의 졸음탐지장치에 대해서 설명하기로 한다.

졸음탐지장치(100)는 전극부(200), 측정부(300), 저장부(400), 검출부(500), 분석부(600), 및 경고부(700)를 포함한다.

전극부(200)는 사용자의 뇌파를 입력하며, 제1 전극부(210)와 제2 전극부(220)를 포함한다. 바람직하게는, 제1 전극부(210)는 전두엽(Fp1 또는 Fp2)에 부착되고 눈깜박임 신호의 검출에 이용될 수 있다. 그리고, 제2 전극부(220)는 소정 측정법(예를 들어 10-20 측정법)에 따라, 바람직하게는 두정엽(P4) 또는 후두엽(C4)에 부착되고 졸음 상태 판단에 이용될 수 있다. 여기서, 10-20 측정법은 널 리 사용되는 뇌파 전극 부착 방법으로, 각 전극별로 대응되는 뇌 부위가 다르다. 보다 구체적인 설명은 이하 도 11을 참조하기 바란다.

측정부(300)는 전극부(200)(제1 전극부(210) 및 제2 전극부(220))로부터 뇌파를 입력받고 이를 디지털 신호로 변환한다. 이를 위해 측정부(300)는 증폭부(310), 선택부(320) 및 변환부(330)를 포함한다. 증폭부(310)는 전극부(200)을 통해 입력된 뇌파(신호)를 증폭시킨다. 그리고, 선택부(320)는 증폭된 복수개의 뇌파 중 어느 하나를 선택하여, 변환부(330)로 전송한다. 이때, 선택부(320)는 멀티플렉서(multiplexer)를 포함할 수 있으며, 복수개의 뇌파 중 어느 하나를 선택하여 번갈아가며 변환부(330)로 출력할 수 있다. 그리고, 변환부(330)는 선택부(320)로부터 입력받은 뇌파를 아날로그 신호에서 디지털 신호로 변환하여, 해당 데이터를 후술될 저장부(400)에 저장한다.

저장부(400)는 전극부(200)로부터 전송받은 뇌파에 대한 디지털 신호(이하, 디지털 정보)를 저장한다. 여기서, 제1 전극부(210)로부터 입력된 뇌파에 대한 디지털 정보 및 제2 전극부(220)로부터 입력된 뇌파에 대한 디지털 정보가 구분된 소정 저장 영역에 각각 저장될 수 있다. 저장부(400)는 메모리 칩으로 구성될 수 있다.

검출부(500)는 저장부(400)에 저장된 뇌파의 디지털 정보를 이용하여 눈깜박임 신호, 및 졸음 가능성 구간을 검출한다. 이를 위해 검출부(500)는 제1 검출부(510) 및 제2 검출부(520)를 포함한다. 제1 검출부(510)는 제1 전극부(210)로부터 입력된 뇌파의 디지털 정보에서 눈깜박임에 대응되는 신호(이하, 눈깜박임 신호 라 함)를 검출한다. 그리고, 제2 검출부(520)는 검출된 눈깜박임 신호를 이용하여 눈깜박임 간격을 계산하고, 계산된 값을 이용하여 졸음 가능성 구간(시간 영역)을 검출한다. 여기서, 눈깜박임 간격은 현재 눈깜박임 신호와 이전 눈깜박임 신호간의 시간차를 이용하여 계산된 값일 수 있다. 그리고, 제2 검출부(520)는 제2 전극부(220)로부터 입력된 뇌파의 디지털 정보에서 졸음 가능성 구간에 대응되는 디지털 정보를 검출하여, 분석부(600)로 전송한다. 이에 대한 구체적인 설명은 후술될 도 2 내지 도 9를 참조하기 바란다.

그러면, 분석부(600)는 졸음 가능성 구간에 대응되는 뇌파의 디지털 정보를 이용하여 사용자의 졸음 상태를 판단한다. 이에 대한 구체적인 과정은 이하 도 10에서 후술하기로 한다.

또한, 경고부(700)는 졸음 상태로 판단된 경우 졸음 방지를 위한 소정 이벤트를 발생시킨다. 여기서, 이벤트는 졸음을 방지하기 위한 특정 신호음, 음향, 음성 및 사람의 오감에 영향을 주는 다양한 경고 메시지일 수 있다. 상기 뇌파 데이터는 메모리 칩 등의 저장 수단에 저장될 수 있으며, 졸음 상태인 지 여부에 대한 판단 과정에 대한 보다 구체적인 설명은 이하 도 10을 참조하기 바란다.

도 1에서 도시된 각각의 구성요소는 일종의 '모듈'로 구성될 수 있다. 상기 '모듈'은 소프트웨어 또는 Field Programmable Gate Array(FPGA) 또는 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC)와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, 모듈은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 모듈은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. 모듈은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. 구성요소들과 모듈들에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 모듈들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 모듈들로 더 분리될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌파와 눈깜박임 특징을 이용한 졸음 탐지 방법의 순서도이다.

먼저, 제1 전극부(210) 및 제2 전극부(220)로부터 입력된 뇌파가 측정부(300)를 통해 디지털 정보로 변환되어 저장부(400)에 저장된다(S201).

그리고, 제1 검출부(510)는 제1 전극부(210)로부터 입력된 뇌파의 디지털 정보에서 눈깜박임 신호를 검출한다(S211). 여기서, 제1 전극부(210)는 바람직하게는 전두엽(Fp1 또는 Fp2)에 부착되어 있고, 제2 전극부(220)는 두정엽(P4) 또는 후두엽(C4)에 부착되어 있다. 본 단계(S211)는 후술될 도 3에서 보다 구체적으로 설명하기로 한다.

다음으로, 제2 검출부(520)는 검출된 눈깜박임에 대한 신호를 이용하여 눈깜박임 간격을 계산하고, 계산된 값을 이용하여 졸음 가능성 구간을 검출한다 (S221). 본 단계(S221)는 도 6에서 구체적으로 후술하기로 한다.

다음으로, 제2 검출부(520)는 제2 전극부(220)로부터 입력된 뇌파의 디지털 정보에서 졸음 가능성 구간에 대응되는 디지털 정보를 검출하고, 이를 분석부(600)로 전송한다(S231).

다음으로, 분석부(600)는 졸음 가능성 구간에 대응되는 뇌파의 디지털 정보를 이용하여 사용자의 졸음 상태를 판단한다(S241). 졸음 상태에 대한 상세 판단과 정은 도 10을 참조하기 바란다.

졸음 상태로 판단된 경우, 경고부(700)는 소정의 이벤트를 발생시킨다(S251).

이하, 보다 구체적으로 저장부(400)에 저장된 뇌파의 디지털 정보를 이용하여 눈깜박임 신호 및 졸음 가능성 구간의 검출, 그리고 졸음 상태를 판단하는 과정에 대해서 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 눈깜박임 신호를 검출하는 방법의 순서도를 도시하며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 필터 적용 전의 원 뇌파신호(400)의 예를 나타낸다. 그리고, 도 5는 상기 4의 원 뇌파신호에 필터를 적용한 후의 뇌파신호(500)를 도시한다.

먼저, 도 4에 도시된 바와 같이 제1 전극부(210)로부터 입력된 원 뇌파신호(400)의 디지털 정보에는 다양한 대역의 주파수를 포함한다. 따라서, 도 5에 도시된 바와 같이 소정 필터(예를 들어 대역제한필터)가 사용되어 눈깜박임 신호를 검출하기 위한 소정 범위의 주파수(예를 들어 2~6Hz)가 검출된다(S301). 여기서, 눈깜박임 전에는 뇌파(신호)의 봉우리(peak)와 계곡(valley)간의 기울기와 진폭이 소정 값 범위 내에서 변화한다. 반면, 도 5에 도시된 바와 같이, 필터 적용 후의 뇌파신호(500)에 있어서, 눈깜박임 발생 시 진폭은 -50uV보다 작고 50uV보다는 큰 값을 나타내고, 봉우리와 계곡간 기울기 값이 상대적으로 큰 값을 나타낸다.

따라서, 제1 검출부(510)는 상기 진폭과 기울기 변화를 측정하고 이를 이용하여, 제1 전극부(210)로부터 입력된 뇌파의 디지털 정보에서 눈깜박임 신호를 검 출한다(S311, S321).

　도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음 가능성 구간을 검출하는 방법의 순서도이다. 그리고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음 상태별 눈깜박임 간격의 변화를 도시한다.

도 6에서, 졸음 가능성 구간을 검출하는 단계는 눈깜박임 간격 전처리 과정(S610)과 졸음 가능성 구간 검출 과정(S620)으로 분류될 수 있다. 먼저, 눈깜박임 간격 전처리 단계(S610)는 사용자의 졸음상태 판단을 용이하게 하기 위하여 뇌파를 전처리하는 과정을 포함한다.

제2 검출부(520)는 뇌파로부터 상기 눈깜박임 신호가 검출되면 현재 눈깜박임 신호와 이전 눈깜박임 신호간의 시간차를 계산한다(S601). 즉, 이를 통해 눈깜박임 간격이 계산될 수 있다.

다음으로, 제2 검출부(520)는 상기 시간차를 나타내는 시간차 곡선에 대한 적분을 수행한다(S611). 즉, 졸음의 각 상태별(각성, 졸음 전, 및 졸음 상태) 눈깜박임 간격의 변화에 있어서, 제2 검출부(520)는 각 상태별 곡선 구간에 대해 적분을 수행하고 면적을 계산한다. 여기서, 도 7에 도시된 바와 같이 각 상태별 면적은 사용자의 눈깜박임 간격에 의해 얻어지므로, 면적 크기는 졸음 전 < 각성 < 졸음 상태의 순으로 나타난다.

또한, 도 8은 상기 도 7의 시간차 곡선의 구간을 적분한 곡선 변화의 예를 나타내며, 눈깜박임 간격은 시간에 따라 값의 변화가 크기 때문에 이에 대한 면적의 변화도 커진다. 상술된 단계(S601, S611)는 검출부(500)내의 소정 연산 장치(미 도시)가 수행할 수 있다. 그리고, 도 9는 상기 도 8의 적분 곡선의 면적 변화를 완화하기 위해 이동평균법(Moving Average)을 적용한 형태를 도시한다.

즉, 도 9에 도시된 바와 같이, 상기 도 8의 적분 곡선의 면적 변화를 완화하기 위해 이동평균법이 적용되어 보다 분석이 용이할 수 있다(S621). 이동평균법 적용 시 소정 크기의 이동윈도우(Moving Window)가 적용될 수 있다. 이동윈도우의 크기가 크면 넓은 구간에 대한 평균을 계산하기 때문에 사용자의 순간적인 졸음을 판단하기 힘들다. 반면, 이동윈도우의 크기가 너무 작으면 면적 변화를 완화시킬 수 없다. 이러한 이동평균법은 시계열 분석법의 하나이며, 일정 기간의 데이터를 평균함으로써 과거 데이터의 노이즈를 제거하고 평준화된 양으로 예측 값을 구하는 방법이다. 그리고, 이동평균법을 통해 일시적인 이상 현상이나 데이터의 불확실성이 완화될 수 있다. 이때, 이동윈도우는 일정 기간에 해당하며, 이동윈도우의 크기 단위는 보통 초(sec) 단위이다. 본 실시예에서는 이동윈도우의 크기를 5(초)로 가정한다.

　다음으로, 졸음 가능성 구간 검출단계(S620)는, 전처리 단계(S610)의 결과를 이용하여 졸음 가능성 구간을 검출하는 단계이다. 눈깜박임 간격 곡선의 각 상태별 면적은 상술된 바와 같이 졸음 전 < 각성 < 졸음 상태의 순으로 나타난다. 졸음 전과 졸음 상태의 면적의 차이는 크게 나타나는 데, 졸음 전에는 면적이 크게 줄어들고 그 후 소정 시간(예를 들어 3분) 이내에 면적이 크게 늘어나면 졸음 가능성 구간으로 판단될 수 있다.

다음으로, 눈깜박임 간격이 줄어들어 면적이 작아질 때, 제2 검출부(520)는 졸음 전 상태라 판단하고 이동평균 현재값을 이동평균 최소값으로 갱신한다(S631). 여기서, 이동평균 현재값은 현재 시점에서 이동윈도우의 크기(5초)전까지의 뇌파에 대해 이동평균법을 취한 값을 의미한다. 그리고, 이동평균 최소값은 이동평균 현재값이 이동평균 최소값보다 작은 값으로, 초기의 이동평균 최소값은 상당히 큰 값으로 정의될 수 있다. 만약, 이동평균 현재값이 이동평균 최소값보다 작은 경우 이동평균 최소값이 이동평균 현재값으로 대입된다. 보다 구체적으로 이동평균 최소값에 대해 설명하면, 사람은 졸음 전 상태에서 눈깜박임 횟수가 증가하다가 졸음 상태에서는 눈깜박임 횟수가 감소하게 된다. 눈깜박임 간격은 눈깜박임 횟수와 반비례하며, 눈깜박임 간격은 졸음 전에는 줄어들고 졸음 상태에서는 크게 늘어난다. 그리고, 눈깜박임 간격이 줄어들면 이동평균 현재값이 작아진다. 여기서, 이동평균 현재값이 이동평균 최소값보다 더 작아지는 상태는 눈깜박임 간격이 줄어들기 때문에 나타나는 현상으로 졸음 전 상태라 가정될 수 있다. 따라서, 이동평균 최소값은 졸음 전 상태를 가정하는 기준 값이 될 수 있다. 본 단계(S631)에서, 눈깜박임 간격이 줄어든 시점의 값이 이동평균 최소값으로 정의되어 이동평균 최소값이 갱신됨으로써, 눈깜박임 간격이 늘어나 졸음 상태로 전이되는 것에 대한 판단이 용이하게 된다.

다음으로, 눈깜박임 간격이 길어진 졸음 가능성 상태는 이전에 갱신된 이동평균 최소값보다 큰 값이므로, 바람직하게는 제2 검출부(520)는 이동평균 임계값을 이동평균 최소값의 배수로 설정한다(S641). 여기서 눈깜박임 간격은 유동적이기 때문에 줄어들거나 길어질 수 있다. 따라서 졸음 가능성을 판단하기 위해서, 얼마나 크게 눈깜박임 간격이 길어졌느냐 대한 기준치로 상기 이동평균 임계값이 사용될 수 있다.

그리고, 이동평균 최소값이 갱신된 후, 소정 시간 이내에 이동평균 현재값이 이동평균 임계값 보다 큰 경우, 제2 검출부(520)는 해당 구간을 졸음 가능성이 존재하는 구간이라 판단하고 해당 졸음 가능성 구간을 검출한다(S651, S661).

상술된 바와 같이, 이동평균 최소값의 발생시점에서 소정 시간(3분) 이내 에 졸음 가능성 구간이 발생하는 것으로 가정하고 있다. 상기 S631단계에서 이동평균 최소값 갱신 이후, 소정 시간 이내에 다시 갱신되지 않으면, 이동평균 현재값과 이동평균 최소값의 비교결과에 상관없이 이동평균 현재값을 이동평균 최소값으로 설정할 수 있다.

바람직하게는 졸음 가능성 구간은 수식1과 같이 정의될 수 있다.

[수식 1]

이동평균 최소값의 발생시점

졸음 가능성 구간

이동평균 임계값의 발생시점

상기 수식 1에서, 이동평균 최소값의 발생시점은 이동평균 현재값이 이동평균 최소값으로 갱신되는 시점을 의미한다. 그리고, 이동평균 임계값 발생시점은 이동평균 현재값이 이동평균 임계값보다 커지는 시점을 의미한다.

한편, 도 9에 도시된 바와 같이 상기 방법을 적용할 경우, 이동평균 최소값(902)과 이동평균 임계값(904)가 여러 구간에서 나타날 수 있고, 해당 구간들은 졸음 가능성 구간으로 검출될 수 있다.

　도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음 가능성 구간에 대응되는 뇌파의 디지털 정보를 이용하여 졸음 상태를 판단하는 순서도이다.

먼저, 제2 검출부(520)는 제2 전극부(220)로부터 입력된 뇌파의 디지털 정보에서 졸음 가능성 구간(시간 영역)에 대응되는 디지털 정보를 검출하고, 해당 디지털 정보를 분석부(600)에 전송한다(S1001).

다음으로, 분석부(600)는 졸음 가능성 구간에 대응되는 디지털 정보를 변환(예를 들어 고속푸리에변환)하여 시계열 데이터를 소정 주파수 대역 데이터로 변환한다(S1011).

다음으로, 제1 주파수 대역의 데이터(예를 들어 4~7.99Hz)가 합산된 세타파의 파워가 계산되고, 제2 주파수 대역의 데이터(예를 들어 8~12.99Hz)가 합산된 알파파의 파워 및 그에 따른 비율이 계산된다(S1021). 본 단계(S1021)는 분석부(600) 내의 소정 연산 장치(미도시)에 의해 수행될 수 있다.

세타파와 알파파의 (파워) 비율은 바람직하게는 수식 2와 같이 정의될 수 있다.

[수식 2]

수식 2에서,

는 세타파와 알파파의 비율을 의미한다.

상술된 바와 같이, 사람이 각성상태에서 졸음상태로의 과도기에 있을 때는 정신적으로 안정한 상태에 이르게 되고, 눈이 감겨있는 시간이 길어져 알파파가 우세하게 나타난다. 여기서, 세타파는 그대로 유지되거나, 알파파의 증가로 인하여 상대적으로 세타파의 파워가 감소하게 된다.

본 발명의 실시예에서, 바람직하게는 알파파가 세타파보다 2배 이상 우세하게 될 경우에는 졸음상태로 판단될 수 있다. 즉, 세타파와 알파파의 비율이 0.5 이하가 되는 경우이며, 이 때의 비율 임계치는 0.5이다.

다음으로, 세타파와 알파파의 비율이 상기 비율 임계치보다 낮은 경우, 분석부(600)는 졸음 상태인 것으로 판단한다(S1031, S1041). 이와 같이, 세타파와 알파파간의 파워 비율이 졸음 상태를 판단하는 인자로 이용될 수 있다.

한편, 본 발명의 다른 실시예에서는 상기 도 1의 구성요소를 통해 뇌파와 눈깜박임 간격을 이용하여 졸음 상태를 판단할 수도 있다. 즉, 전극부(200)가 특정 뇌파를 입력하면, 검출부(500)는 입력된 뇌파의 정보를 이용하여 눈깜박임에 대응되는 신호를 검출한다. 그리고, 검출부(500)는 검출된 신호를 이용하여 눈깜박임 간격을 계산한다. 여기서, 눈깜박임 간격은 현재 눈깜박임 신호와 이전 눈깜박임 신호간의 시간차가 이용되어 계산될 수 있다. 그리고, 눈깜박임 간격은 졸음 전 상태에서는 줄어들고, 졸음 상태에서는 늘어나는 특징이 있으므로, 분석부(600)는 눈깜박임 간격을 소정 임계값과 비교하여 사용자의 졸음 상태를 판단한다. 또한, 눈깜박임 간격에 따른 각 졸음 상태별 면적 크기에 따라 졸음 상태가 판단될 수도 있음은 물론이다. 즉, 도 7에서, 눈깜박임 신호들간의 시간차를 나타내는 곡선을 적분한 면적 크기는 졸음 전 < 각성 < 졸음 상태의 순으로 나타나므로 면적 크기에 따라 사용자의 졸음 상태가 판단될 수 있다.

도 11은 10-20 측정법에 있어서, 각 전극별로 대응되는 뇌 부위를 도시한다.

도 11에서, F는 Frontal(전두엽), C는 Central(전두엽과 두정엽의 교차점), P는 Parietal(두정엽), T는 Temporal(측두엽), O는 Occipital(후두엽)을 의미하며 Fp는 Frontopolar(전전두엽)를 의미한다. 도 11의 오른쪽(10) 도면에서, 사람마다 머리 크기가 다르기 때문에 미간에서 머리 뒷부분까지를 100%로 설정하였을 때, 미간과 머리 뒷부분 사이를 %별로 나누어 fp1, fz, cz, pz 등으로 지정한다. 본 발명에서는 상술된 바와 같이 제1 전극부(210)가 전두엽(Fp1(12) 또는 Fp2(14))에 부착되고, 제2 전극부(220)가 두정엽(P4(16)) 또는 후두엽(C4(18))에 부착될 수 있다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 눈깜박임 신호를 검출하는 방법의 순서도이다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 필터 적용 전의 원 뇌파신호의 예를 도시한다.

도 5는 상기 4의 원 뇌파신호에 필터를 적용한 후의 뇌파신호를 도시한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음 가능성 구간을 검출하는 방법의 순서도이다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음 상태별 눈깜박임 간격의 변화를 도시한다.

도 8은 상기 도 7의 곡선 구간을 적분한 곡선 변화의 예를 도시한다.

도 9는 상기 도 8에 이동평균법(Moving average)을 적용하여 면적 변화를 완화한 형태를 도시한다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 졸음 가능성 구간에 대응되는 뇌파를 디지털 정보를 이용하여 졸음 상태를 판단하는 순서도이다.

<도면의 주요 부분에 관한 부호의 설명>

200: 전극부 300: 측정부

400: 저장부 500: 검출부

600: 분석부 700: 경고부

Claims

제1 뇌파 및 제2 뇌파를 입력하는 전극부;

상기 제1 뇌파에서 눈깜박임에 대응되는 신호를 검출하는 제1 검출부;

상기 신호를 이용하여 눈깜박임 간격을 계산하고, 상기 계산된 값을 이용하여 졸음 가능성 구간을 검출하고, 상기 제2 뇌파에서 상기 졸음 가능성 구간에 대응되는 신호를 검출하는 제2 검출부; 및

상기 졸음 가능성 구간에 대응되는 신호를 이용하여 졸음 상태를 판단하는 분석부를 포함하는, 졸음탐지장치.
제 1항에 있어서,

상기 제1 뇌파 및 상기 제2 뇌파를 증폭하고 디지털 신호로 변환하는 측정부를 더 포함하는, 졸음탐지장치.
제 1항에 있어서,

상기 졸음 상태로 판단된 경우 사용자에게 소정의 이벤트를 발생시키는 경고부를 더 포함하는, 졸음탐지장치.
제 1항에 있어서,

상기 제2 검출부는

현재 눈깜박임 신호와 이전 눈깜박임 신호간의 시간차를 이용하여 상기 눈깜박임 간격을 계산하는, 졸음탐지장치.
제 1항에 있어서,

상기 졸음 가능성 구간은

이동평균 현재값이 이동평균 최소값으로 갱신되는 시점과 상기 이동평균 현재값이 이동평균 임계값보다 커지는 시점 사이의 시간영역 범위인, 졸음탐지장치.
제 1항에 있어서,

상기 분석부는

상기 졸음 가능성 구간에 대응되는 신호에서 세타파와 알파파간의 파워 비율을 이용하여 상기 졸음 상태를 판단하는, 졸음탐지장치.
제 1항에 있어서,

상기 전극부는 전두엽에 부착되어 상기 제1 뇌파를 입력하는 제1 전극부; 및

두정엽 또는 후두엽에 부착되어 상기 제2 뇌파를 입력하는 제2 전극부를 포함하는, 졸음탐지장치.
뇌파를 입력하는 전극부;

상기 뇌파에서 눈깜박임에 대응되는 신호를 검출하고, 상기 신호를 이용하여 눈깜박임 간격을 계산하는 검출부; 및

상기 눈깜박임 간격에 대한 정보를 이용하여 졸음 상태를 판단하는 분석부를 포함하는, 졸음탐지장치.
제 8항에 있어서,

상기 검출부는

현재 눈깜박임 신호와 이전 눈깜박임 신호간의 시간차를 이용하여 상기 눈깜박임 간격을 계산하는, 졸음탐지장치.
제 8항에 있어서,

상기 분석부는

상기 눈깜박임 간격을 소정 임계값과 비교하고, 그 결과값으로 상기 졸음 상태를 판단하는, 졸음탐지장치.
제1 뇌파 및 제2 뇌파를 입력하는 (a)단계;

상기 제1 뇌파에서 눈깜박임에 대응되는 신호를 검출하는 (b)단계;

상기 신호를 이용하여 눈깜박임 간격을 계산하고, 상기 계산된 값을 이용하여 졸음 가능성 구간을 검출하는 (c)단계;

상기 제2 뇌파에서 상기 졸음 가능성 구간에 대응되는 신호를 검출하는 (d)단계; 및

상기 졸음 가능성 구간에 대응되는 신호를 이용하여 졸음 상태를 판단하는 (e)단계를 포함하는, 졸음탐지방법.
제 11항에 있어서,

상기 제1 뇌파 및 상기 제2 뇌파를 증폭하고 디지털 신호로 변환하는 단계를 더 포함하는, 졸음탐지방법.
제 11항에 있어서,

상기 졸음 상태로 판단된 경우 사용자에게 소정의 이벤트를 발생시키는 단계를 더 포함하는, 졸음탐지방법.
제 11항에 있어서,

상기 (c)단계는

현재 눈깜박임 신호와 이전 눈깜박임 신호간의 시간차를 이용하여 상기 눈깜박임 간격을 계산하는 단계를 포함하는, 졸음탐지방법.
제 11항에 있어서,

상기 졸음 가능성 구간은

이동평균 현재값이 이동평균 최소값으로 갱신되는 시점과 상기 이동평균 현재값이 이동평균 임계값보다 커지는 시점 사이의 시간영역 범위인, 졸음탐지방법.
제 11항에 있어서,

상기 (e)단계는

상기 졸음 가능성 구간에 대응되는 신호에서 세타파와 알파파간의 파워 비율을 계산하고 이를 이용하여 상기 졸음 상태를 판단하는 단계를 포함하는, 졸음탐지방법.