• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제7권2호
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• pp.108-115
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• 2003

목적 : MRI를 촬영하면서 동시에 측정한 뇌전도 신호에 가장 크게 영향을 미치는 것은 경사자계 유발 잡음이다. MRI와 동시에 측정한 뇌전도 신호에서 전류원 국지화를 수행할 때, 경사자계 유발 잡음이 미치는 영향을 분석하고자 한다. 대상 및 방법 : 사람의 머리와 유사하게 만든 뇌전도 팬텀과 MR compatible 뇌전도 측정시스템, 그리고 3.0 Tesla MRI 시스템을 실험에 사용하였다. 3.0 Tesla MRI 시스템 안에 전류원이 설치되어 있는 뇌전도 팬텀을 놓고, EPI 촬영을 하는 동안 뇌전도 신호를 측정하였다. 경사자계의 세기와 전류원의 위치를 조절하면서 뇌전도 신호 측정을 하였고, 측정된 뇌전도 신호에 대하여 전류원 국지화를 수행할 때 나타나는 국지화 오차를 평가하였다. 결과 : 경사자계 유발잡음에 의한 국지화 오차는 경사자계의 세기와 전류원의 위치에 따라 변화하는 것을 관찰하였다. 또한 경사자계 유발잡음이 Gaussian 잡음보다 전류원 국지화에 미치는 영향이 큰 것을 관찰하였으며, 경사자계 유발 잡음의 전력이 뇌전도 신호 전력의 $10\%$ 이하일 때는 전류원 국지화에 미치는 영향이 미미함을 관찰하였다. 결론 : 경사자계 유발 잡음 전력을 뇌전도 신호 전력의 $10\%$ 이하로 줄인다면 MRI를 하면서 동시에 측정한 뇌전도 신호로도 전류원 국지화를 할 수 있음을 알 수 있었다.

• 재활치료과학
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• 제7권2호
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• pp.9-16
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• 2018

목적 : 본 연구의 목적은 뇌손상 환자의 신경학적 변화 측정도구인 뇌전도의 측정도구 및 방법, 평가와 분석방법을 알아봄으로써 임상영역에서 뇌전도 측정 시 기초자료를 제시하는 것에 있다. 연구방법 : 전자 데이터 베이스인 Pubmed, Science Direct를 사용하였으며, 주요검색 용어로 'Electroencephalography', 'stroke', 'intervention OR training'을 사용하였다. 결과 : 뇌전도는 두뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-computer interface)를 이용하여 재활의 효과를 뇌의 활성화 상태 변화로 측정할 수 있는 도구로 기능적 뇌 재조직화 매커니즘을 확인할 수 있는 것으로 나타났다. 뇌전도 측정도구의 경우 다양한 채널, 전극의 형태 및 전극 부착 부위로 구성되어 있으며, 결과해석에 사용되는 주파수 또한 다양하게 나타났다. 결론 : 뇌전도는 중재에 대한 효과성을 신경학적으로 확인할 수 있을 뿐만 아니라 효율적인 작업치료를 위한 중재전략을 마련하는데 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제8권1호
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• pp.1-8
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• 2004

목적: MRI를 촬영하면서 뇌전도 신호를 동시에 측정하는 것은 뇌기능 영상에 있어 매우 필요한 일이다. 그러나 MRI와 동시에 측정한 뇌전도 신호에는 많은 잡음이 유발되는데 이중 가장 심각한 영향을 주는 것은 경사자계에 의해서 유발되는 잡음이다. 경사자계 유발잡음을 ICA를 이용하여 효과적으로 제거하는 방법을 개발하고자 한다. 대상 및 방법: 29채널의 MR-compatible 뇌전도 측정시스템과 3.0 T MRI 시스템을 실험에 사용하였다. 3.0 T MRI 시스템 안에 뇌전도 캡을 쓴 피험자를 놓고 EPI 촬영을 하면서 뇌전도 신호를 측정하였다. 측정된 뇌전도 신호에 대하여 ICA를 적용해 경사자계 유발 잡음을 선택적으로 제거하였다. 제거한 결과를 평균화 방법과 PCA 방법을 사용해 얻은 결과와 비교하였다. 결과: ICA 방법, 평균화 방법 , PCA 방법 모두 경사자계 유발잡음 제거에 있어 일정 부분 효과가 있었다. 그러나 이들 방법들을 상호 비교하였을 때 잡음 제거 결과는 ICA 방법이 평균화 방법과 PCA 방법에 비해 우수하였다. 결론: ICA를 이용하여 경사자계 유발 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 잡음이 제거된 뇌전도 신호는 간질환자에 대한 뇌기능영상이나 뇌전도결합 fMRI 촬영에 활용될 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.508-514
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• 2018

뇌전도는 뇌 활동 시 발생하는 뇌 세포 간 상호작용으로 생성된 전기적 활동이며, 손동작 시 뇌 활동으로 인해 뇌전도가 발생한다. 본 연구에서는 16채널 뇌전도 측정 장비를 이용하여 손동작 전과 좌 혹은 우 손동작 시 발생되는 뇌전도를 측정하였으며, 측정된 데이터는 지도 학습 모델인 서포트 벡터 머신으로 분류하며, 서포트 벡터 머신의 학습 시간을 단축 위해 동작관련 정보 손실을 최소화하고, 뇌전도 정보를 축약할 수 있는 필터링을 통한 특징 추출과 벡터 차원 축소 기법을 제안한다. 분류 결과, 전두엽 부위의 전극에서 손동작 전 상태-손동작사이에서 평균 72.7 %의 정확도로 분류되었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.47-52
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• 2000

단기기억 작업시 집중도를 평가하기 위하여 평가용 task를 설계하고 5단계의 난이도에 대하여 실험을 실시하였다. 난이도에 따른 집중도의 변화를 측정하기 위하여 주관평가를 실시하고 행동지표와 생리신호를 측정하였다. 측정된 생리신호 중 전두엽(Ep1, Ep2)에서 측정한 뇌전도 신호의 $\alpha$-band와 $\beta$-band의 전력의 비와, 심박변화율의 전력 스펙트럼의 MF/(LF+MF+HF)비를 구하였다. 실험 결과 집중도 높게 보고된 단계에서 task를 수행함에 따라 뇌전도 신호의 $\alpha$/$\beta$ 비와 심박변화율의 MF/(LF+MF+HF) 비도 점차로 증가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.133-153
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• 2023

본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권3호
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• pp.227-233
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• 2004

본 논문에서는 뇌전도 바이오피드백 시스템을 위한 4채널 전두엽 전극 배치 및 JADE를 사용한 잡음 제거 방법을 제안하였다. 망막-각막 쌍극자 모델을 기반하여 4채널 전두엽 전극 배치를 제안하였으며, 이 배치에 의해서 얻은 신호에 대해서 JADE를 적용하여 4개의 독립 성분을 획득하였다. 각 독립 성분들 중에서 순수 뇌전도 성분을 추정하기 위해서 전체 신호에 대한 알파파비를 측정하여 그 값이 가장 큰 독립 성분을 잡음이 제거된 순수한 뇌전도로 추정하였다. 그 실험 결과 제안한 방법이 뇌전도 획득 과정에서 효과적으로 잡음을 제거함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.15-18
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• 2013

본 논문은 뇌전도 신호 처리를 위한 아날로그 전단부를 제시한다. 일반적으로 뇌전도 신호는 낮은 주파수 대역에 존재하고 신호의 크기가 미약하므로 이를 처리하기 위한 아날로그 전단부는 높은 전압 이득 및 공통모드 제거비를 가져야 하며 저주파 잡음을 효과적으로 억제해야 한다. 본 논문에서 제시하는 아날로그 전단부는 가변 이득 계측 증폭기와 대역통과 필터로 구성되어 있다. 낮은 주파수의 잡음을 제거하기 위하여 주파수 chopping을 적용하였다. 본 논문의 회로는 0.18um CMOS 공정을 이용하여 제작하였으며 측정 결과 최대 60dB의 전압이득과 100dB 이상의 공통모드 제거비를 내는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.142-145
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• 2011

뇌전도 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술은 신체 움직임이 불가능하거나 불편한 사람에게 새로운 의사전달 수단이 될 수 있으며 일반인에게도 상상만으로 컴퓨터 혹은 기계에 명령을 내릴 수 있게 하는 기술이다. 본 논문에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구 분야에 잘 알려진 Common Spatial Pattern (CSP), Invariant Common Spatial Pattern (iCSP) 그리고 Common Spatio-Spectral Pattern (CSSP) 알고리즘들의 성능을 비교 분석하였고, CSSP에 불변성(invariant)을 고려한 iCSSP를 제안하였다. 9명의 피험자로부터 상상움직임 실험을 통해 18셋의 뇌전도 데이터를 측정하였고, 4가지 알고리즘들을 성능 면에서 비교하였다. 그 결과 CSSP의 성능과 차이가 크지는 않지만, 본 연구에서 제안한 노이즈를 고려하여 최적의 필터를 구성하는 iCSSP에 대하여 더 나은 성능을 보여주는 결과들을 확인할 수 있었다.