문제적 과잉 성 행동은 성 충동과 각성을 통제하지 못하는 것과 관련이 있으며, 억제 기능을 담당하는 뇌 영역의 구조적, 기능적 변화와 관련이 있음이 밝혀졌다. 그러나 아직까지 문제적 과잉 성 행동의 휴지기 상태 시 뇌의 기능적 연결성에 관한 연구는 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 자기공명영상장치를 사용하여 휴지기 상태 시 문제적 과잉성 행동자의 집행 통제 회로(RECN, LECN)의 기능적 연결성의 결함을 규명하고자 하였다. 이를 위해 17명의 문제적 과잉 성 행동자와 인구통계학적 특성이 유사한 20명의 정상대조군을 대상으로 휴지기 상태 시 자기공명영상데이터가 획득하였다. 실행기능 제어 회로(LECN, RECN)와 관련된 영역을 관심 뇌 영역으로 선정하였으며, 이들 영역간 시계열 신호와의 상관계수를 기능 연결성 정도로 가정하고 집단 간 비교 검증을 하였다. 그 결과, 정상대조군과 문제적 과잉 성행동군의 집행 통제회로의 기능적 연결 강도에 유의한 차이가 나타났다. 즉, 정상대조군에 비해 문제적 과잉 성행동군은 상/중전두회와 미상핵, 상/중전두회와 두정회의 기능적 연결성이 저하된 것으로 나타났다. 또한, 이 영역간 기능적 연결강도는 과잉 성 행동 지수와 부적상관이 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 문제적 과잉 성행동자들이 성 충동과 각성을 제어하지 못하는 것이 집행 통제회로의 기능적 연결성 저하와 관련이 있음을 시사한다.
경두개 직류전기자극(transcranial Direct Current Stimulation; tDCS)은 지각, 인지, 운동 등의 뇌기능 향상 및 발달 효과가 입증되며, 다양한 분야에서 활용 및 응용되는 비침습적 뇌자극술이다. tDCS 효과는 뇌의 해부학적 구조, 뇌의 노화 정도 등의 뇌신경활성화 특징에 따라 다르게 나타난다는 연구결과들이 보고되고 있다. 일주기 리듬(circadian rhythm)은 대략 하루 주기의 수면과 각성의 생리적 변화패턴을 의미하며 뇌신경활성화 상태는 일주기 리듬에 따라 다르게 나타난다. 일주기 유형(chronotype)은 하루 중에 발현되는 각성도의 크기에 따라 아침의 각성도가 큰 유형은 아침형으로 저녁의 각성도가 큰 유형은 저녁형으로 나누어진다. 본 연구는 일주기 리듬에 의해 변하는 뇌기능 특징이 tDCS 효과에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 총 20명의 건강한 성인 대상으로 실험을 진행하였고, 참가자들은 일주기 유형을 분류하기 위해 아침형-저녁형 설문지에 의해 주간형(아침형, 중간형)과 야간형(저녁형)으로 분류했다. 본 실험은 Zoom 프로그램을 이용하여 참가자와 실험자가 온라인으로 만나서 실험을 진행했다. 실험이 확정된 참가자는 실험자로부터 뇌파 기기, 뇌파 데이터를 획득하는 앱이 있는 핸드폰, 핸드폰 거치대, 뇌자극 기기의 사용방법에 대한 설명을 듣고 기기를 테스트해보고 기기를 전달받았다. 기기사용의 어려움을 가진 2명의 참가자는 대면 실험을 진행하여, 실험자가 기기작동을 하여 실험에 참여했다. 일주기 리듬의 상태에 따른 뇌자극 효과를 알아보기 위해 1주일 간격으로 아침과 저녁에 실험했으며, tDCS 자극 전과 후의 신경활성화 반응의 차이를 뇌파를 이용하여 측정하였다. 뇌자극에 의한 뇌기능 변화를 확인하기 위해 자극 전의 뇌파와 자극 후 뇌파가 다른 패턴을 보이며 분류가 잘되는 지를 예측 정확도로 분석했으며, 뇌기능 특징 변화가 일주기 리듬과 일주기 유형에 따라 다르게 나타나는지 확인하기 위해 각 조건의 분류조건(아침/저녁, 주간형/야간형)에서 추출된 주요 EEG 특성을 비교했다. 54개의 뇌파 특성값을 추출하여 SVM(Support Vector Machine) 기계학습 알고리즘으로 분류 모델을 구축하였고, 구축된 모델을 Leave-One-Out 교차검증(Leave-One-Out Cross-Validation)을 사용하여 자극 전과 후의 뇌파 반응을 예측하는지 평가하였고, 분류예측모델의 주요 예측 인자를 확인하는 주요 특성 분석을 진행하였다. 아침과 저녁의 tDCS에 따른 뇌파 특징을 분류하는 예측 정확도는 모두 98%로 나타났으며, 주간형의 아침 자극 조건과 저녁 자극 조건의 예측 정확도는 92%와 96%이며, 야간형의 아침자극 조건과 저녁 자극 조건의 예측 정확도는 모두 94%로 나타났다. 아침 자극 전과 후의 뇌파를 분류하는 상위 3개의 주요 EEG 특성결과는 주간형과 야간형에 따라 다르게 나타났다. 주간형은 좌측 측두 두정엽과 전전두엽의 뇌파 특성값이 나타났으며, 야간형은 측두 두정엽의 뇌파 특성값들만 나타났다. 저녁 자극전과 후의 뇌파를 분류하는 상위 3개의 주요 EEG 특성 결과 또한 주간형과 야간형에 따라 다르게 나타났다. 주간형은 우측 측두 두정엽과 좌측 전두엽의 뇌파 특성값이 나타났으며, 야간형은 측두 두정엽과 전두엽의 뇌파 특성값이 나타났다. 이와 같은 연구결과는 일주기 리듬과 유형에 따라 아침과 저녁의 뇌기능 특징이 다르게 나타나서 뇌자극 효과가 다르게 나타날 수 있음을 확인한 결과이다. 본 연구의 결과는 효과적인 뇌자극을 위해 개인의 뇌신경 활성화 상태 및 특징에 따라서 뇌자극 프로토콜을 조정할 필요성을 제시한다는 데에 의의를 찾을 수 있다.
뇌파는 비선형적이고 비정상적인 특징을 가지므로 주파수 분석법보다는 시간-주파수 분석법을 적용하는 것이 효과적이다. 본 논문은 기존에 제안했던 EIV 기법과 다층신경망을 이용한 뇌파기반 졸음 감지 시스템에 시간-주파수 분석 방법인 이산 웨이블릿 변환을 적용한 졸음 감지 시스템을 제안한다. 또한 운전자의 상태를 기존의 '각성', '천이', '졸음'의 세 가지 상태에 '기타'를 추가하여 네 가지 상태로 분류율을 측정하였으며, 기계 학습을 수행하여 제안한 시스템이 특정 조건에서 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
지상국과 위성트랜스폰더 사이의 통신의 초기 단계에서 궤도 운행 중인 위성과 지상국과의 도플러 효과에 의한 주파수 편이와 신호의 상태의 파악을 위해 지상국에서는 변조되지 않은 상향링크 반송파(up-link carrier) 신호의 주파수를 일정한 범위와 속도로 sweeping하며 송신한다. 위성트랜스폰더는 수신된 상향링크 반송파를 획득(acquisition) 및 추적(tracking)하며, 그 상태를 지상국에 송신하여 지상국과의 통신을 초기화 하게 된다. 이러한 과정의 제어를 위해서 위성 수신부는 수신된 반송파 신호에 대한 다양한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 위성트랜스폰더의 반송파 복원 루프 상태와 상향링크 신호 상태를 확인하고, 수신부 동작의 제어를 위해 사용할 수 있는 SNR 추정 알고리즘을 제안하고, 이에 따른 수신부 동작 제어 방안을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 수신된 상향링크 반송파를 기저대역 극좌표계로 변환하여 각성분만의 통계로부터 SNR을 추정하고, 수신부 제어에 필요한 상태 변수를 파악하므로, AGC(Auto Gain Controller) 정보를 이용하여 신호의 상태를 파악하는 기존의 아날로그 방식에 비해 매우 간단히 구현될 수 있다. 제안된 SNR 추정 및 제어 상태 추출 결과는 모의실험을 통해 그 유효성을 입증하였다.
초음파는 비가청영역에서 나는 사운드이며 일상생활에서는 들을 수 없다. 초음파는 22kHz 이상의 주파수를 말하며 또한 이러한 성분을 초음파 성분 HFCs(High Frequency components)라고 한다. 파도소리는 사람에게 안정감과 알파파를 유도한다고 알려졌는데 이러한 이유는 파도소리에 초음파 성분이 매우 많다는 것이다. 이러한 초음파가 파도소리와 합쳐질 때 쾌감을 주고 알파파 증가와 베타파가 감소하는 초고주파효과(hypersonic effect)라고 한다. 본 실험에서는 파도소리를 들려주면서 동시에 파도소리에 해당되는 초음파부분을 전자회로로 설계하여 인위적으로 파도소리의 초음파 성분과 유사하도록 제작하여 실험하였다. 뇌파는 8채널을 사용하여 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, O1, O2 의 총 8개 전극을 부착하였다. 뇌파에서는 집중이나 긴장이완 등이 나타날 때 알파파가 나타나며 각성상태나 긴장상태 그리고 스트레스상태에서는 주로 베타파가 나타난다. 초음파 실험결과 연구대상자들의 알파파가 증가하고 베타파가 감소하는 현상이 통계적으로 유의미하게 나타났으며 초고주파현상이 반영되는 결과가 나타났다.
Typically, studies through the simulation system have been progressed, because the evaluation of the driver's arousal state about the service of a actual train has risk of safety for the driver. When configured event same as the real in simulation system, the ability to cope with an accident situation may be the same each other. But the difference in the state of tension or arousal will occur. In this study, requested to cooperate with the railways in order to escape from these constraints, and the target of the experiment was to real engineer service. I was set about experiment when the train was stopped as safe as possible. As a result, the beta wave of EEG signals that representing complex calculations or anxiety is increased rapidly on the basis of a flag station from at the time of departure. The size of the electrodermal activity signal in response to movement of the body gave a noticeable. In terms of HRV, if the train approach a flag station gradually and the R-R interval is narrowed. So that the driver can be estimated as arousal state. In accordance with this study, if the quantitative standard of arousal state be based on the driver's biosignals will provide, it will be able to take advantage of development the system that would prevent train accidents caused by human error.
본 논문의 목적은 우리들의 현실적 노면표지 형태가 그 강도, 종류 및 출현빈도 측면에서 드러내는 지속적 증대 내지 강화 경향성을 문제점으로 제기하면서, 이런 노면표지 형태와 운전행동 간의 관련성에 대한 심리학적 제반 이론들을 고찰해보고 아울러 여기서 상호 연관적 특성을 밝혀주는 하나의 적절한 모델을 개발해보고자 하는 데에 두었다 이 모델에서는 운전자의 사고예방이나 안전운행이 곡 필요한 수준의 노면표지 자극화(stimulation)를 통해 조성된 쾌적한 교통환경에서 보다 용이하게 가능하다는 점이 전제되고 있다. 우리가 인간행동을 총체적으로나 효과적으로 분석하는 데 있어서는 일반심리적이거나 행동주의적 제반 이론 관점이 다소 미흡하다는 점이 지적되었다. 반면에 보다 거시적이고 종합적인 통찰에 중점을 두고있는 형태주의 심리학이나 장 이론적 시각은 행동분석 시에 비교적 결실적인 것으로 밝혀졌다 노면표지 자극의 양상여하가 운전자에게 스트레스, 정보과부담, 과도한 심리적 각성상태 등으로 인해 부정적인 영향을 미친다는 점에서는 이런 문제점이 환경심리학적 고찰측면에서도 관심의 대상이 되고 있다. \"노면표지 조성화 양 관점 모델\"에서 시사되고 는 터이지만. 이 모델에서의 노면표지 형태가 이론적인 면에서 \"정서-인지적\" 인간관에 근거를 두고있어 궁극적으로 이것이 옳다면, 그것은 곡 필요한 최소한의 수준에 머물러야 한다는 것이다. 올바른 운전행동, 다시 말해 교통법규 준수 행동은 노면표지 양상 측면의 각종 자극적 강화대책보다도 오히려 실효성 있는 교통교육, 확실한 적발 단속과 엄중한 처벌대책에 상대적으로 훨씬 더 큰 비중을 두고있는, 바로 그런 운전자의 의식개혁을 통해 비로소 제대로 정착될 수 있기 때문이다. 이 모델의 타당성 여부는 후속적 실증연구를 통해 해명되어질 수 있을 것이다.
The study for the passenger's comfortableness of vehicles and the arousal of car drivers has been done widely. On the other hand, there are few studies for the locomotive engineers. Human error means that the mistakes made by human, recently it receives attention in the field of safety engineering and human engineering. Comparing the operating condition of train with car, because of the simplification of the visual stimulus, the arousal level on the train goes down easily. The arousal level down makes judgement down, the accident risk from human error is getting bigger. In this study, we measured bio-signals(ECG, EDA, PPG, respiration and EEG) from 6 locomotive engineers to evaluate their arousal state while they operated the train. Also we recorded the 3 axes acceleration signal showing the vibration state of train. Also, the existence of tunnels were simultaneously measured. At the station section where the train speed goes down, the size of vector's sum decreases because of reduced vibration. Beta component in EEG tends to increase at the entering point of each station and tunnel. It is due to the arousal reaction and tension growth. The mean SCR(skin conductance response) was more increased in neutral section. As the button control movement (body movement) increases in the neutral section, it is appeared that SCR increase. RR interval tends to gradually increase during train operation for 1 hour 40 minutes. However, It tends to sharply decrease at the stop station because strong concentration needed to stop train on the exact point. The engineer's arousal reaction can be checked through analysing the bio-signal change during train operation. Therefore, if this analysing result is adopted to the sleepiness prevention caution system, it will be useful for the safety train operation.
Objectives : Insomnia is significantly influenced by the pre-sleep arousal, self efficacy, sleep hygiene, depression and anxiety. The authors tried to explore how these factors are related with the clinical features of sleep. Methods : Fifty three patients diagnosed as insomnia by DSM-IV criteria were studied. They filled up the pre-sleep arousal scale(PSAS), sleep efficacy scale(SES), sleep hygiene awareness and practice scale, BDI, and state and trait anxiety scales. Results: 1) The mean values of sleep-related variables were as follows : Sleep latency,136.89 minutes ; frequences of awakening during a night, 2.28 ; minutes to get back to sleep, 42.70 ; total sleep time, 180.19 minutes ; duration of illness, 72.00 months. 2) The mean scores of scales were as follows : PSAS(cognitive), 22.40 ; PSAS(somatic), 17.32 ; SES, 20.16 ; sleep hygiene knowledge, 25.96 ; caffein knowledge, 59.78 ; sleep hygiene practice, 42.12 ; BDI. 18.2 ; state anxiety, 41.24 ; trait anxiety ; 44.50. 3) In the subjects with superimposed depression, the mean frequency of awakening during a night and the mean pre-sleep arousal scale score were higher than in those without depression. 4) Frequency of awakening were correlated positively with a PSAS(a tight tense feeling in your muscle) and sleep hygiene awareness. PSAS(cognitive) were correlated positively with a PSAS(somatic). BDI correlated positively with a PSAS item(a jittery, nervous feeling in your body)and a SES item (not allow a poor night's sleep to interfere with daily activities). Anxiety scales were correlated positively with sleep hygiene practice scale sleep, and PSAS were correlated negatively with SES. Conclusions : The mean scores of PSAS, SES, sleep hygiene awareness and practice scale, BDI, state and trait anxiety scales of insomniacs were correlated either positively or negatively in insomnia patients. These factors seem to contribute to the development and maintainence of insomnia.
본 연구에서는 피부전기활동을 이용한 졸음 검출시 발생되는 동잡음 제거법을 제안하였다. 운전 조작시 발생하는 동잡음을 제거할 수 없는 기존의 핸들형 전극의 문제점을 해결하기 위하여 두 종류의 손목형 전극을 개발하였으며, 세 종류의 전극을 비교 실험한 결과, type I 전극을 개선한 손목형 전극 II가 동잡음 제거에 가장 효과적이었다. 가상 운전 실험을 통하여 동잡음 판별기준(IRI$\leq$10과 1.1$\leq$dNz)을 설정하고 이 기준을 동시에 만족하는 경우의 Nz값을 동잡음 발생이전의 Nz값으로서 치환하는 동잡음 제거 알고리즘을 개발하였다. 가상 및 도로 주행 실험결과 제안된 알고리즘은 동잡을 성공적으로 제거할 수 있었으며, 본 연구에서 제안된 알고리즘의 개선된 전극을 이용하여 구현된 시스템은 동일한 영향을 받지 않고 각성상태를 정확히 측정할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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