맞춤형 수면케어 서비스를 위한 EOG 기반의 실시간 개인식별 알고리즘

초록

사람마다 수면장애의 정도가 다르기 때문에 개인별로 각기 다른 맞춤형 수면케어 서비스가 필요하다. 뇌파 데이터는 사람마다 고유한 파형 특성을 보이기 때문에 이 특성을 이용하면 개인을 식별할 수 있다. 개인식별은 맞춤형 서비스를 가능하게 해주는 중요한 역할을 제공한다. 눈을 깜박일 때 전두엽 부위를 측정하면 뇌파특성을 획득할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 맞춤형 수면케어 서비스를 위한 눈 깜빡임 EOG(Electrooculography) 기반의 실시간 개인식별 알고리즘을 제안한다. 평가를 위해 10명을 대상으로 개인식별 정확도 실험을 하였다. 실험결과 최대 93%의 정확도를 확인하였다. 향후 외부 환경 변화와 같은 특성을 반영하여 알고리즘을 발전시킬 수 있을 것이다.

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