UAV을 위한 집중 유지 지원 프레임워크의 효과 검증 연구

Abstract

무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle)는 조종사가 실제 비행 환경에서 물리적으로 떨어져있다는 점 때문에 유인항공기에 비해 집중을 유지하는 데 어려움이 있으며 이는 높은 사고율로 이어진다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 무인항공기를 운용하는 조종사의 집중도 유지를 보조해 줄 시스템이 필요하다. 본 연구는 조종사의 EEG 신호를 기반으로 집중 여부를 판별하는 지지기반벡터 모델을 학습하여 비집중 상태를 실시간으로 파악하고 경고를 통해 이를 해소하는 집중 유지 지원 프레임워크를 제안하였다. 해당 프레임워크의 효과를 검증하기 위한 대조 실험 결과, 프레임워크로 집중 상태 유지를 도왔을 때의 비행이 그렇지 않을 때에 비해 통계적으로 더 안정적인 것으로 나타났다. 차후 집중도 판별 모델과 프레임워크의 개선 등을 통해 프레임워크를 더 좋은 성능으로 발전시킬 수 있을 것으로 예상된다.;Due to the physical separation between cockpit and vehicle, UAV(Unmanned Aerial Vehicle) pilots have difficulty in maintaining attention state during maneuvering, which lead to high accident rate of UAVs. To handle this problem, system to assist UAV pilot to retain attention state is required. This research present framework that detect pilot's inattention state using EEG signal based on Support Vector Machine(SVM) model and restore to attention state using alert system. In controlled experiment to validate framework's effectiveness, flights using presented framework to retain attention state were statistically superior to those with no alert framework. By enhancing inattention detect model and framework's alert system, presented framework can show better performance in the future.