뇌파기반 정신적 피로 판별을 위한 딥러닝 모델

서쌍희

doi:https://doi.org/10.14400/JDC.2021.19.10.295

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서쌍희 (경남대학교)

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제19권 제10호

발행연도: 2021.10

수록면: 295 - 301 (7page)

DOI: https://doi.org/10.14400/JDC.2021.19.10.295

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개인의 정신적 피로는 인지능력 및 업무 수행능력을 감소시킬 뿐만 아니라 일상에서 발생하는 크고 작은 사고의 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 EEG 기반의 정신적 피로 판별을 위한 CNN 모델을 제안하였다. 이를 위해 안정 상태와 작업 상태에서의 뇌파를 수집하여 제안한 CNN 모델에 적용한 후 모델 성능을 분석하였다. 실험에 참여한 피험자들은 모두 대학교에 재학 중인 오른손잡이 남학생들이며 평균 나이는 25.5세이다. 각 상태에서의 측정된 뇌파에 대해 스펙트럼분석을 수행하였으며, CNN 모델의 입력데이터로써 원시 EEG 신호, 절대파워, 상대파워를 사용하여 CNN모델의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과, 알파대역 후두엽 위치의 상대파워가 가장 좋은 성능을 나타내었다. 모델정확도는 훈련데이터 85.6%, 검증데이터 78.5%, 시험데이터 95.7%이다. 제안한 모델은 정신적 피로 판별을 위한 자동화시스템 개발에 적용될 수 있다.

#정신적 피로 #뇌파 #스펙트럼 분석 #딥러닝 #합성곱신경망 #Mental fatigue #EEG #Spectrum analysis #Deep learning #CNN

참고문헌 (20)

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M. A. Boksem / 2008 / Mental fatigue: costs and benefits / Brain Res Rev 59(1):125~139

A. Chaudhuri / 2004 / Fatigue in neurological disorders / Lancet 363(9413):978~988

M. Jagannath / 2014 / Assessment of early onset of driver fatigue using multimodal fatigue measures in a static simulator / Applied Ergonomics 45(4):1140~1147

M. Fallahi / 2016 / Effects of mental workload on physiological and subjective responses during traffic density monitoring : A field study / Applied Ergonomics 52:95~103

F. Laurent / 2013 / Multimodal information improves the rapid detection of mental fatigue / Biomedical Signal Processing and Control 8(4):400~408

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