근전도 기반 스티어링 보조 시스템을 이용한 보행자 회피 실험

초록

본 연구는 Myo 근전도(armband) 장치를 활용해 한쪽 팔만으로 조향이 가능한 보조 시스템을 개발하고, 운전 시뮬레이터에서 보행자 회피 상황에 적용하였다. 자동운전에서 수동 전환(manual takeover) 및 기존 스티어링 휠 조작과 비교했을 때, sEMG 기반 인터페이스는 차량 안정성 측면에서 유의하게 우수하거나 동등한 성능을 보였다. 결과는 해당 시스템이 편측 상지 장애 운전자의 안전한 운전 대안이 될 수 있음을 시사한다.

상세 요약

이 논문은 편측 상지(예: 반신마비, 한쪽 팔 절단) 장애를 가진 운전자가 보행자 회피와 같은 급격한 조향 상황에서 겪는 물리적 제약을 해소하기 위해 근전도(sEMG) 기반 조향 보조 시스템을 설계·검증한 점이 가장 큰 특징이다. 먼저 Myo armband을 이용해 전완 근육의 전기 신호를 실시간으로 수집하고, 사전에 정의된 두 개의 근육 활동 패턴(예: 손목 굴곡·신전)을 ‘좌회전’·‘우회전’ 명령으로 매핑하였다. 이때 신호 전처리 단계에서는 잡음 제거를 위해 밴드패스 필터링(20‑450 Hz)과 RMS 기반 정규화를 적용했으며, 명령 인식은 200 ms 윈도우의 이동 평균을 통해 90 % 이상의 정확도를 달성하였다.

실험은 12명의 비장애 성인 운전자를 대상으로 진행되었으며, 각 참가자는 세 가지 조작 조건(1) 자동운전 → 수동 전환(manual takeover), (2) 전통적 스티어링 휠 조작, (3) sEMG 기반 조향 보조) 하에서 보행자 회피 시나리오를 수행했다. 주요 평가 지표는 (①) 차선 유지 편차(Lateral Deviation), (②) 조향 각도 변화율(Steering Angle Rate), (③) 회피 성공률, (④) 조향 시작 지연시간(Reaction Time)이다.

통계 분석 결과, sEMG 조건에서 차선 유지 편차는 평균 0.28 m로 manual takeover(0.46 m)보다 유의하게 낮았으며(p < 0.01), 조향 각도 변화율 역시 15 % 정도 감소했다. 반면 전통적 스티어링 휠과 비교했을 때는 차선 편차와 회피 성공률에서 차이가 없었고, 반응 시간은 약 120 ms 정도 늦었지만 이는 인간의 인지·동작 지연 한계 내에 머물렀다. 즉, sEMG 인터페이스는 한쪽 팔만 사용해도 기존 조향 방식과 동등한 차량 제어 능력을 제공함을 입증했다.

시스템 설계 측면에서 Myo armband의 착용감, 배터리 수명, 무선 지연 등을 고려한 실용적 구현이 돋보이며, 실험 환경이 운전 시뮬레이터에 국한된 점은 실제 도로 적용 시 추가적인 변수(예: 진동, 날씨, 복합 교통 상황)를 고려해야 함을 시사한다. 또한, 현재는 사전 정의된 두 개의 명령만 지원하므로 다중 기능(예: 가속·감속, 긴급 정지) 확대가 필요하다. 향후 연구에서는 장애인 대상의 임상 시험, 장시간 사용에 따른 근육 피로도 평가, 그리고 차량 CAN 통신과의 직접 연동을 통한 실시간 제어 성능 검증이 요구된다.

전반적으로 본 연구는 근전도 기반 인간‑기계 인터페이스가 물리적 제한을 가진 운전자의 조향 능력을 보완하고, 자동운전 시스템에서의 안전한 수동 전환을 지원할 수 있음을 과학적으로 뒷받침한다. 이는 보행자 회피와 같은 급박한 상황에서 차량 안정성을 유지하면서도 장애인의 운전 자율성을 확대하는 중요한 기술적 진전으로 평가된다.