초록
이 연구의 목적은 선형적 주파수 분석방법으로는 구별되지 않는 감정상태와 인지상태의 EEG를 구별할 수 있는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 건강한 피험자들의 EEG를 세가지 다른 조건-눈을 감고 편안히 쉬고 있는 상태. 음악을 듣고 있는 상태 눈을 감고 단순한 뺄셈 연산을 수행하고 있는 상태-에서 각각 측정하였다. 점관점 상관타원 (PD2) 방법을 이용하여 각 정신상태에 따른 EEG를 분석하였다. 연산과제를 집중해서 수행했다고 보고한 집단이 그렇지 않다고 보고한 집단보다 더 높은 PD2 값을 통계적으로 유의하게 나타내었다. 또한 음악을 듣는 과제에서 높은 점수를 얻은 집단이 그렇지 않은 집단에 비해 상대적으로 낮은 PD2 값을 나타내었다. 같은 EEG 신호에 선형 분석 방법인 주파수 분석 방법을 적용하여 보았으나, 유의한 차이를 보이지 않았다.
The Purpose of this study was to find the way of discriminating EEG for some mental activity. which are not characterized within linear spectral analysis but with non-linear analysis . We lave investigated the way of characterizing EEG changes during emotional and cognitive states in healthy volunteered subjects who responded to three designed status. in which the subjects were relaxing with ease and eyes closed. listening to music and computing a simple subtraction with eyes closed. Especially, we estimated EEG dimensional complexity by Skinner s Point-wise correlation dimension(PD2) method for each mental states. As a result it has been found that the subjects, who responded that the\ulcorner had concentrated well during the arithmetic task. show higher PD2 in their non-linear EEG measures. in comparison with the subjects who responded that they had not concentrated during the task This highness of PD2 is also significant in statistical analysis. A subject who had the highest score in evaluating the intensity of induced emotion during emotional task shows significantly lower PD2 in statistical analysis than other subjects who had lower scores. Linear spectral analysis was also performed on these data. However, they did not show and significant difference. Only non-linear dynamical analysis shows the significant different result on these mental status.