λL서 론
1.연구 배경 및 목적
도로 건설의 증가 및 교통기술의 발전으로 사회· 경제적 편의와 삶의 질을 높이는 효과가 발생하고 있다. 그러나 한편으로는 교통량 증가에 따른 환경 문제 및 교통사고의 증가와 같은 부정적인 문제점 도 발생되고 있다. 우리나라에서는 매일 평균 600 건의 교통사고가 발생하며 22명이 사망하고 834명 의 부상자가 발생하고 있다[1]. 교통사고 발생에 따 른 사회·경제적 손실을 줄이기 위해 다양한 교통안 전 정책과 제도적 보완이 이루어지고 있는 상황이 며, 도로를 주행하는 운전자 중심의 신체적/심리적 변화 분석의 중요성이 부각되어 현장 중심의 실증 실험 연구가 증가되고 있다.
본 연구는 교통안전 분야에서 운전자 인적요인 의 중요성을 인식하여 주행시 뇌파 분석을 통해 위 험요인을 도출하고자 한다. 이를 위해, 차내 실험 환경을 구축하고 뇌파 변화량을 측정, 주행특성에 따른 뇌파 변화를 분석하는 것을 연구의 목적으로 한다. 뇌파를 측정하는 실험은 가상공간을 구축한 상태의 운전시뮬레이터 실험이 일반적이나 양질의 실용적인 자료를 얻기 위해서는 실제 도로를 주행 하면서 구축한 실증 자료가 필요하다. 이에, 현장실 험 대상구간을 설정하고 주행시 운전자의 뇌파와 시각정보, 도로기하구조에 대한 정보, GPS를 이용 한 차량 위치 정보, 운전자의 차량 조작 중 악셀 페 달과 브레이크 페달의 조작 정보 등을 수집하여 운 전자의 거동에 따른 뇌파특성을 분석한다.
본 연구 결과는 운전자 주행특성 관련 기초자료 및 운전자 특성을 고려한 도로환경 개선 대책 수립 시 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Ⅱ.선행연구 및 관련이론 고찰
1.운전자 뇌파 및 운전자 부하 관련 연구
EEG 신호의 해석방법으로 Cooper(1980)는 뇌파 데이터의 처리를 위해 FFT(Fast Fourier Transform) 분석을 통해 각 뇌파의 상대 파워 스펙트럼을 구하 였다[2]. Kecklund와 Akersted(1993)은 28명의 트럭운 전자를 대상으로 장시간 트럭운전 시 운전자가 피 로하거나 졸음상태가 되면서 뇌의 중심엽부에서 세 타파와 알파파가 증가함을 밝혔다[3]. Cabon(1992) 은 긴장감이 없는 주행을 할 때 알파파가 증가하고, 스트레스를 받는 주행을 할 때는 세타파가 증가한 다고 제시하였다[4]. 한국표준과학연구원에서는 터 널 내에서 큰 곡선으로부터 작은 곡선으로 진입구 간에서 운전자 불안감이 최고조에 이른다는 것을 파 분석을 통해서 제시하였다. 운전자의 생리적 반응을 규명하기 위한 연구로 전용욱(2002)은 AHS 에서 Platoon의 속도와 거리변화에 따른 운전자의 생체신호와 심리적으로 가장 편안하게 느끼는 속도 와 거리를 제안하였다[5]. 전효정(2002)은 차량시뮬 레이터를 활용한 급출발 및 급제동시 생리적 요인 과 생리적 반응간의 관계성을 규명하였다[6]. Leisch, J.P.(1989)은 40대 후반의 운전자들이 운전 중 졸음에 의한 뇌파가 강하게 출현되고 있음을 확 인하였다[7].
본 연구에서는 시뮬레이션(비디오 영상) 중심의 기존연구의 한계점인 구축자료의 실용성을 보완하 여 현장실험을 계획하고 실제 도로 주행시 나타나 는 운전자의 반응인 뇌파 특성을 분석한다.
2.뇌파의 주파수 대역과 특징
우리나라는 여러 가지 생리신호 측정을 위한 전 극 배치법으로 국제 전극 배치법(10-20법)을 사용하 고 있으며 뇌파 측정에 사용한 장비는 (주)Laxtha의 PolyG-I(다원생체계측시스템)으로 뇌파(EEG) 8채널, 피부전기전도(GSR) 1채널, 근전도(EMG) 2개채널, 심전도(ECG) 1채널, 맥파(PPG) 1채널, 호흡(RESP) 1 채널로 구성되어 인간의 생리신호를 분석할 수 있 는 시스템을 활용하였다. 피실험자의 머리(두부)에 국제 전극 배치법에 따라 8개 위치에 측정센서를 부착한 후 각각의 뇌파를 측정하였다.
인간의 뇌는 크게 Frontal(전두엽), Temporal(측두 엽), Parietal(두정엽), Occipital(후두엽)의 4개 영역으 로 구분되며 각 영역별 담당 주요 기능이 존재한다. 이에, 본 연구에서는 실험 회차 진행에 따른 뇌파의 변화를 확인하고자 각 측정 센서 위치 중 전두엽 2 개, 두정엽 2개, 후두엽 2개의 위치에 따른 뇌파 특 성치를 추출하였다.
뇌파는 크게 5가지의 유형으로 구분되며 각 뇌파 는 고유 특성과 주파수(Hz)값을 가지고 있다. 뇌파 는 보통 저주파에서 고주파 영역순으로 델타(δ)파, 쎄타(θ)파, 알파(α)파, 베타(β)파, 감마(γ)파 순으 로 나타나며, 측정된 뇌파는 5개 뇌파의 산술적인 합으로 해석할 수 있다. 이때 어느 형태의 뇌파가 다른 형태의 뇌파에 비해 더 많은 비중으로 출현 했는지 등을 파악함으로써 의미를 부여할 수 있다. <표 1>
다원생체계측시스템(PolyG-I)은 뇌파(EEG) 8채널, 피부전기전도(GSR) 1채널, 근전도(EMG) 2개채널, 심전도(ECG) 1채널, 맥파(PPG) 1채널, 호흡(RESP) 1 채널로 구성되어 인간의 생리신호를 분석할 수 있 는 시스템이며 측정된 피실험자들의 뇌파자료들은 Telescan을 통해서 기록·저장되며 원하는 시간, 파 형, 파워스펙트럼(수치)등의 분석을 수행하였다. <표 2>
Ⅲ.현장실험 및 분석결과
1.현장실험
실험대상 도로는 익산시 함라면 함라교차로~탑 고지 사거리구간으로 회전교차로를 포함하고 있으 며 총 연장은 2.0km이다. 피실험자는 총 10명으로 이들은 모두 5년 이상의 운전경력을 보유하고 있다.
현장 주행실험은 실험대상 구간을 피실험자 별 로 각각 6회 주행하도록 하였다. 피실험자의 운전 거동과 뇌파의 영향을 측정하기 위해, 뇌파측정 장 비인 PloyG-I와 시각 측정장비인 FaceLAB, 자동차 조작 페달여부를 파악하기 위한 가․감속 측정장치 및 GPS를 차량에 장착하고 주행실험을 실시하였다. 피실험자 주행실험 자료 구축은 이동거리 기반으로 도로 이정별 주행속도와 인적 요인을 매칭한 후 처리 작업을 실시하였으며, 본 연구에서는 각 주행 회차에 따른 뇌파의 변화를 파악하는데 한정하여 뇌파의 자료를 중심으로 분석하였다. 그림 1, 2
2.뇌파 분석 과정
뇌의 구조와 기능을 확인하고 뇌파의 고유특성 을 파악한 후 전두엽, 두정엽, 후두엽의 부분의 6개 CH에 대한 알파(α)파 베타(β)파 감마(γ)파 값을 추출하여 분석을 진행하였다. 뇌파분석은 TeleScan 프로그램을 사용하였으며 실험에 필요한 주파수 영 역인 8~50Hz를 추출하기 위하여 대역통과 필터기 능(Band Pass Filter)을 이용하여 전 처리 과정을 진 행한 뒤 Power Spectrum Analysis의 Power Spectrum Estimation by FFT기능을 이용하여 실험 전구간의 해당 뇌파의 산술적인 합과 고유 주파수(Hz)의 뇌 파를 추출하였다.
뇌파자료는 회귀모형과 변화량을 계산하여 분석 하였으며 총 10명의 피실험자 중 실험추출 자료의 사용성 여부를 확인한 결과 2명의 실험자에게서 발 생한 실험의 오차는 분석에서 제외하였다(장비오류 에 의한 데이터 누락 발생). 이에, 놔파 분석에는 총 8명의 운전자 자료를 활용하였다.
3.뇌파분석 결과
주행 실험 중 나타나는 뇌파의 형태 중 운전자의 시각인지 중추 후두엽 7CH, 8CH에 대한 분석, 운전 자의 시각인지 후 판단을 하게 되는 전두엽 1CH, 2CH에 대한 분석, 최종 행동을 판단하고 운동형태 로 이루어지게 되는 두정엽 4CH, 5CH에 대한 알파 (α)파, 베타(β)파, 감마(γ)파의 분석을 실시하였다.
실험 횟수가 증가함에 따라 변화하는 각 주파수 영역대의 뇌파 변화를 관찰하기 위하여 회귀모형을 적용하였다. 실험자별 주파수 영역대별로 변화하는 뇌파 점유율에 대한 Parameter 값과 상수항, R2값을 분석하였다. Parameter 값의 부호가 +일수록 해당 CH의 뇌파 점유율이 높아짐을 의미하며 –일수록 해당 CH의 뇌파 점유율이 낮아지고 상수항의 값은 1회차 실험에서의 해당 뇌파가 가지고 있는 실험자 의 뇌파 시작값을 의미한다. 이는 뇌파의 고유 특성 과 피실험자별 개인적으로 차이가 나타났으며 모든 피실험자에게서 나타나는 공통점은 대부분 고도의 인지 작용시 활성화되는 감마(γ)파의 비율이 초기 에는 다른 뇌파의 비율 보다 높았으나 실험이 진행 됨에 따라 다른 뇌파의 점유율에 비해 낮은 폭으로 변화하는 것을 파악 할 수 있었다.
<표 3>은 8명의 피실험자별 좌뇌(음영)와 우뇌에 서 발생한 뇌파 중 후두엽(시각인지), 전두엽(판단 중추), 두정엽(운동중추)에 대한 분석결과를 정리한 것이다. 주행실험 중 발생한 뇌파 변화를 분석에 필 요한 알파(α)파, 베타(β)파, 감마(γ)파의 형태로 1 차 추출을 한 후 실험 전 구간에서의 뇌파 발생 빈 도와 변화율을 추출하고 실험 횟수에 증가에 따른 학습효과를 회귀분석을 통해 계산하였다.
피실험자 별 실험 진행 회차에 따른 뇌파변화를 살펴보면, 대다수의 피실험자가 개인별로 유사한 선형의 형태로 뇌파가 변화하는 것을 확인 할 수 있다. 하지만 모든 피실험자의 변화량과 변화폭, 고 유뇌파의 비율은 차이가 있으며 이 변화는 실험자 개인 고유의 상태에 따라서 변화하며 이 변화는 실 험 전 차량에서 측정하게 된 배경 뇌파의 특성에서 찾을 수 있었다.
Ⅲ.결 론
본 연구에서는 운전자의 도로주행 학습 효과를 파악하고자 동일 도로구간을 반복 주행하면서 뇌파 분석 실험을 실시하였다. 피실험자는 같은 도로를 여러번 반복하여 운행할수록 뇌파는 개인차에 따라 유사한 폭으로 변화하고 각 뇌파별 뇌의 위치에 따 라 비슷한 형태의 선형을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 피실험자별로 보인 변화는 동일하지는 않았으 나, 개인별로 변화하는 현상은 각 뇌의 부분별로 유 사한 것으로 개인차별 변화를 보이는 것으로 나타 났다. 교통사고의 주요원인으로 파악되고 있는 인 적요인 중 뇌파를 하나의 지표로서 연구를 진행하 였으며 교통사고 분석 시 이용되는 개인특성, 도로 기하 구조 등과 연계가 된다면 교통사고감소에 필 요한 중요한 지표가 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 뇌파 지표를 활용하여 실험결과와 연 계하지 못하였기 때문에 뇌파의 변화 외 생리/심리 적 추론을 하지 못하는 한계점이 있다. 향후 연구에 서는 운전자의 뇌파에 대한 명확한 현상 제시와 운 전자 시각, 도로구조 등의 데이터 보완을 통해 교통 환경에 따른 변화량 분석 연구가 필요하다.
