• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.131-133
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• 2019

감정인식 기술은 인간과 인공지능이 감정적인 상호작용을 위하여 매우 중요한 기술이다. 얼굴영상 기반의 감정인식 연구는 가장 널리 진행되어 왔으나 우리는 표정에서 드러나지 않는 내면의 감정을 인식하기 위하여 뇌전도를 이용한 감정인식 기법을 제안한다. 먼저 2 초 구간의 뇌전도 신호에 대하여 time, frequency, time-frequency 영역에서 특징점을 추출하고 이를 3 개의 fully connected layer 로 구성되어 있는 regressor 를 이용하여 valence 정보를 추정한다. MAHNOB-HCI 데이터세트에 대한 실험결과에서 제안기법은 종래기법보다 낮은 오차를 보이며 감정의 변화를 실시간으로 인식하는 결과를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.379-382
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• 2011

인터넷 뱅킹, 전자 상거래 등의 도래에 따라 생체 인식이 중요한 이슈가 되고 있다. 이에 따라 뇌전도(Electro Encephalo Graphy: EEG)로 측정되는 생체 신호를 통하여 기존 생체 인식의 단점을 보완하는 새로운 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 인간 본인의 얼굴 사진에 특별한 반응을 보인다는 신경 생리학적 지식을 기반으로 한, 새로운 개인 인증 기술을 제안한다. 구체적으로는 뇌 신호 반응 유도를 위한 시각 자극 제시 패러다임의 설계 EEG신호의 특징을 추출을 위한 개인-의존적인 시간 영역 및 채널 선택 및 효율적인 분류기 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용한 실험 결과는 EEG 기반의 개인 인증 및 인식의 가능성을 제시한다.

• 인지과학
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• 제21권2호
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• pp.309-338
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• 2010

본 논문에서는 사지가 마비되어 신체를 움직이지 못하지만 뇌의 기능은 살아있는 장애인들을 위하여, 생각만으로 외부의 장치를 제어할 수 있도록 하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI: Brain-Computer Interface) 기술을 연구하였다. 신경생리학 분야에서의 연구 결과에 의하면, 신체를 움직이는 상상을 할 경우, 뇌의 운동/감각 피질 영역에서는 $\beta$파(14-26 Hz)와 $\mu$파(8-12 Hz)가 억제/증가되는 ERD/ERS(Event-Related Desynchronization / Synchronization) 현상이 발생한다고 알려져 있다. 본 연구에서는 이를 기반으로 혀, 발, 왼손, 오른손의 동작 상상을 자극으로 이용하여 변화하는 뇌 신호 패턴을 실시간으로 분석하여 피험자의 생각을 읽을 수 있도록 하였으며, 상 하 좌 우의 네 방향으로 이동할 수 있도록 하는 마우스 제어 인터페이스를 구현하였다. 동작 상상 시 발생하는 뇌 신경 활동의 변화를 관측하기 위해서 뇌에 손상을 주지 않으면서도 높은 시간 해상도로 측정이 가능한 비침습적 뇌전도(EEG: ElectroEncephaloGraphy)를 이용하였다. 그러나 뇌전도 신호는 특성상 신호의 크기가 미약하고, 잡음의 영향을 많아 분석이 어렵다. 따라서 이를 극복하기 위해 통계적 방법을 기반으로 한 기계학습 기법인 CSP(Common Spatial Pattern)와 선형판별 분석(Linear Discriminant Analysis)을 이용하여 서로 다른 동작 상상에 의해 발생하는 뇌 신호들 간의 분산이 최대가 되도록 신호를 변환하여 인식 성능을 높일 수 있었다. 또한 분석된 뇌 신호의 시각화를 통해, 기존에 알려진 뇌의 해부학적, 신경생리학적 지식과 일치하는 ERD/ERS 현상이 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권4호
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• pp.19-23
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• 2004

생체에서 발생되는 생체신호는 신호의 발생원에 따라서, 신호의 물리적 특성에 따라서, 또는 이를 측정하는 센서의 특성에 따라서 분류할 수 있으며, 그 중에서도 임상적 진료를 위한 의료의 범위를 포함하여 다른 분야에도 광범위하게 활용될 수 있는 생체 신호는 전기적인 형태로 측정되는 생체 전기 신호라고 할 수 있다. 여기에서는 생체에서 측정되는 전기적인 신호가 어떻게 활용되고 또 활용될 수 있는지 그 응용 범위에 대하여 살펴보고자 한다.(중략)

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.38-46
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• 2024

일반적으로 EEG 신호 분석은 의료 진단 및 재활 공학에 적용하여 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에 널리 사용되는 뇌 자극을 기록하는 객관적인 모드를 제공할 수 있는 능력 때문에 여러 연구의 주제가 되어 왔습니다. 본 연구에서는 뇌전도 측정하기 위한 뇌파 수신 하드웨어 개발 및 처리 시스템 구현을 통해 서버와 데이터 처리로 분류하여 개발을 진행하였다. 뇌전도를 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 구현의 중간단계 연구로 진행되었으며, 측정된 뇌전도 데이터에 따라 사용자의 팔의 움직임을 예측하는 형태로 구현되었다. 네 개의 전극으로부터의 입력을 아날로그-디지털 변환기를 통해 뇌전도 측정을 수행하였다. 이를 통신 과정을 거쳐 서버에 전송한 뒤, 서버에서 합성곱 신경망 모델로 뇌전도 입력을 분류하여 그 결과를 사용자 단말로 표시하는 시스템의 흐름을 설계하고 구현하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.490-493
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• 2011

최근 사용자와 컴퓨터간의 상호작용이 가능한 사용자 인터페이스(UI, User Interface)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이중 키보드나 마우스, 리모컨과 같은 별도의 입력장치가 없이 뇌의 활동으로부터 발생하는 생체신호를 이용하여 사용자의 생각만으로 컴퓨터와 커뮤니케이션을 할 수 있는 뇌만으로 컴퓨터와 커(BCI, Brain-Computer Interface) 시스템이 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 뇌의 생체신호로는 뇌전도도(EEG, Electroencephalogram)를 사용하였으며, 이를 통하여 P300 speller 실험을 수행하였다. P300 speller 실험을 통하여 발생된 뇌전도도를 취합하여 P300(사건 관련 전위(ERP, Event-related potential)에서 자극 제시 약 300msec 후에 정점에 달하는 정파)을 분석하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 추계공동학술대회
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• pp.449-467
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• 2003

뇌전도(EEG), 심전도(ECG) 와 같은 생체 전기신호는 카오스적 특성을 가지고 있으므로, 신호특성 분석에 비선형 도구를 사용하므로 의미있는 정보를 얻을 수 있다. 분석하는 데에는 주파수 특성, 변이 특성과 같은 생체시스템의 상태를 검증하는 방법이 주로 이용되어 왔다. 이에 본 연구에서는 심장 맥파의 RR 간격의 값을 획득하여 비선형 분석하는 도구로 Hurst Exponent 값의 변화를 모델화 하여 두 개의 비교대상 집단을 대상으로 차별성을 검출하는데 그 목적이 있다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1997년도 춘계학술대회논문집
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• pp.190-195
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• 1997

Medilog SAC847 수면종합분석시스템을 이용하여 침대와 온돌에서 성인 남 자가 수면시 피험자의 뇌전도, 턱근전도, 다리근전도, 심전도, 안전도(눈) 등의 생리신호를 동시 측정하여수면단계기록국제기준에 근거하여 NREM 4단 계와 REM 단계의 수면시간을 산정 하였다. 수면감을 평가하기 위하여 침대 와 온돌에서 수면시 입면지연시간과 NREM 단계4의 수면시간 비중을 고찰한 결과 침대수면이 온돌수면보다 입면지연 시간이 더짧게 나타났으며 나머지 NREM 4단계와 REM 단계에 소요된 수면시간은 서로 비슷하게 나타났다. 본 연구를 통한 수면생리신호 분석연구는 쾌적침대개발에 활용하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.381-391
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• 2017

바이오인식 기술은 개인의 고유한 특성인 신체적 또는 행동적 특징을 이용해 사용자를 인증하는 기술이다. 현재 금융, 보안, 출입관리, 의료복지, 공공, 검역, 엔터테인먼트 등 광범위하게 그 필요성 및 효용성으로 서비스 범위가 확대되고 있는 추세이다. 지문, 얼굴과 같은 생체정보를 이용한 바이오인식은 위조, 변장 위협에 노출되어 사회적 문제가 되었다. 최근 신체 외부의 생체정보가 아닌 신체 내부의 생체신호를 이용한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 생체신호인 심전도, 심장음, 뇌전도, 근전도를 이용한 바이오인식 시스템의 최근 연구 및 기술들을 분석하고 발전 방향을 위해 필요한 기술들을 제시하고자 한다. 향후에는 개개인의 복합적 상태에서 생체신호 기반 빅 데이터를 관리하는 데이터베이스 구축, 빅 데이터를 분석하는 딥러닝을 이용하여 실시간 환경에 적합한 바이오인식 시스템 기술들이 연구될 것으로 예상된다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2009년도 창립 20주년기념 특별학술발표회
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• pp.151-152
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• 2009

최근 신경과학 분야에서 대뇌피질 영역 간 연관성 분석은 신경학적 질병 (자폐증, 간질, 정신 분열증)의 분석 및 진단에 적용되고 있다. 기존 대뇌피질 영역 간 연관성 분석은 뇌전도 (EEG), 기능적 자기공명영상 (fMRI), 뇌자도 (MEG)등이 이용되었지만, 뇌전도의 낮은 공간분해능, 기능적 자기공명영상의 낮은 시분해능 등은 영역 간 연관성 분석에 단점으로 작용되고 있다. 반면, 근적외선 분광법(NIRS)은 대뇌피질에서의 혈류변화(oxy-, deoxy-hemoglobin)를 비침습적이며 빠른 시분해능으로 측정할 수 있는 방법으로 최근 신경과학 분야에 응용되고 있다 [1-2]. 본 논문에서는 근적외선 분광법을 이용한 대뇌피질영역 간 연관성 분석의 효용성을 입증하기 위해, 쥐의 수염자극 시 대응되는 지역 (일차-, 이차 체감각피질, 일차 운동피질 영역)에서의 혈류변화 신호의 영역 간 연관성 분석을 하였다. 본 연구결과에 의하면 수염자극 시 일차-, 이차 체감각피질 영역에서의 방향성은 확인할 수 없었고, 일차-, 이차 체감각피질 영역에서 일차 운동피질영역으로의 방향성은 확인할 수 있었다. 본 결과는 기존 수염자극 시 활성화되는 전기신호의 패턴과 일치하며, 향후 신경과학적 질병의 분석 및 진단에 근적외선을 이용한 대뇌피질 영역 간 연관성 분석이 유용할 수 있음을 보여준다.