• Journal of IKEEE
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• v.22 no.4
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• pp.1175-1179
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• 2018

In this paper, we propose recurrent CNN(Convolutional Neural Networks) for detecting seizures among patients using EEG signals. In the proposed method, data were mapped by image to preserve the spectral characteristics of the EEG signal and the position of the electrode. After the spectral preprocessing, we input it into CNN and extracted the spatial and temporal features without wavelet transform. Results from the Children's Hospital of Boston Massachusetts Institute of Technology (CHB-MIT) dataset showed a sensitivity of 90% and a false positive rate (FPR) of 0.85 per hour.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.16 no.3
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• pp.301-308
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• 1995

A high-precision pre-amplifier is designed for general use in EEG measurement system. It consists of signal generator, signal amplifier with a impedance converter, shield driver, body driver, differential amplifier, and isolation amplifier. The combination of minimum use of inaccurate passive components and the appropriate matching of each monolithic amplifiers results in good noise behavior, low leakage current, high CMRR, high input impedance, and high IMRR. The performance of EEG pre-amplifier has been verified by showing the typical EEG pattevn of a nomad person through the clinical experiments.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.03a
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• pp.285-289
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• 1999

본 논문에서는 고차 뇌 정보처리연구의 일환으로서, 통신 및 정보이론 분야에서 신호간의 확률적 상관성을 나타내는 지표로 많이 활용되는 상호정보(mutual information)를 이용하여 청각자극을 받은 뇌파의 정보이동(information flow)을 분석하였다. 청각자극에 따른 뇌파의 정보이동을 분석한 결과, 자극에 따른 각 상태에서의 확률적 관계의 흐름에 차이가 있음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.11a
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• pp.50-58
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• 1998

EEG 생리신호의 분석은_ 국내에서도 최근에 활발한 연구가 진행되고 있으나, 시계열을 이용한 분석법은 많은 전문적인 지식을 요구하고 있기 때문에 시계열을 전문적으로 연구하지 않은 사람들에게는 많은 어려움을 내포하고 있다. 그러므로 시계열분석에 대한 지식이 혀는 분석자라도 보다 쉽게 이해하고 분석이 가능한 모형구축 및 판별분류에 대한 신호분석용 시계열분신 Tool의 개발이 미진한 상태이기 때문에 시계열분석에 의한 뇌파 신호의 분류에 대한 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.958-961
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• 2015

Emotional expression is universal and emotional state impacts important areas in our life. Until now, analyzing the acquired EEG signals under circumstances caused by invoked feelings and efforts to define their emotional state have been made mainly by psychologists based on the results. But, recently emotion-related information was released by research results that it is possible to identify mental activity through measuring and analyzing the brain EEG signals. So, this study has compared and analyzed emotional expressions of human by using brain waves. To get EEG difference for a particular emotion, we showed specific subject images to the people for changing emotions that peace, joy, sadness and stress, etc. After measured EEG signals were converged into frequence domain by FFT signal process, we have showed EEG changes in emotion as a result of the performance analyzing each respective power spectrum of delta, theta, alpha, beta and gamma waves.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1922-1923
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• 2007

현대 사회는 급속한 기술의 발전으로 인하여 공상과학영화에서나 볼 수 있었던 첨단 기술들이 실생활에서 구현되어지고 있다. 이러한 첨단기술 중 하나였던 뇌를 이용하여 각종 인터페이스를 제어하는 기술인 BCI 및 BMI 기술이 각광을 받고 있다. 이러한 기술들은 EEG 신호의 취득 및 분석 기술이 발전하면서 많은 발전을 이루었고 앞으로도 그 발전 가능성은 무궁무진하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기술의 실현을 위해 획득된 뇌파 신호를 분석하여 기계장치를 제어 할 수 있도록 데이터의 처리 방법을 제안하였다. 이러한 데이터 처리 방법으로는 Fir(Finite impulse response)필터링과 ICA알고리즘의 구현, FFT 분석을 통한 주파수별 전력분포 계산의 과정이 있다. 이러한 과정 등을 통해 피검자가 원하는 EEG 데이터를 얻을 수 있게 된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.12
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• pp.2349-2356
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• 2008

In this paper, we present the method to effectively extract and classify the EEG caused by only brain activity when a normal subject is in a state of mental activity. We measure the synchronous EEG on the auditory event when a subject who is in a normal state thinks of a specific task, and then shift the baseline and reduce the effect of biological artifacts on the measured EEG. Finally we extract only the mental task signal by averaging method, and then perform the recognition of the extracted mental task signal by computing the AR coefficients. In the experiment, the auditory stimulus is used as an event and the EEG was recorded from the three channel $C_3-A_1$, $C_4-A_2$ and $P_Z-A_1$. After averaging 16 times for each channel output, we extracted the features of specific mental tasks by modeling the output as 12th order AR coefficients. We used total 36th order coefficient as an input parameter of the neural network and measured the training data 50 times per each task. With data not used for training, the rate of task recognition is 34-92 percent on the two tasks, and 38-54 percent on the four tasks.

• Review of KIISC
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• v.26 no.4
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• pp.41-46
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• 2016

전통적으로 바이오인식기술은 출입국심사(전자여권, 승무원 승객 신원확인), 출입통제(도어락, 출입통제 근태관리), 행정(무인민원발급, 전자조달), 사회복지(미아찾기, 복지기금관리), 의료(원격의료, 의료진 환자 신원확인), 정보통신(휴대폰 PC 인터넷 인증), 금융(온라인 뱅킹, ATM 현금인출) 등 다방면에서 폭넓게 보급되어 실생활에서 널리 활용되고 있다. [그림1]은 신체적 특징(Physiological biometrics)과 행동적 특징(Behavioral biometrics)을 이용한 사용자 인증기술인 바이오인식기술의 유형과 함께 각 기술별 보안취약점(괄호 안 빨강색글자)을 나타내고 있다. 최근 들어, 모바일 지급결제서비스 ATM 인출기 인터넷전문은행 등과 같은 핀테크 분야에서 비대면 인증기술로 바이오인식기술이 각광을 받기 시작했다. 한편, 가짜지문 등 기존의 신체적 특징을 이용한 바이오인식기술의 위변조 위협에 대한 우려 존재함에 따라 뇌파 심전도 근전도 맥박 등 살아있는 사람의 행동적(신체의 기능적) 특징을 이용한 생체신호를 이용하여 비대면 인증기술로서 활용하기 위하여 주요 선진국에서 차세대 바이오인식 기술개발이 가속화되고 있는 추세이다.[1] 또한, 이러한 생체신호는 최근에 삼성전자, LG전자, 애플 등에서 스마트워치를 통해 심장박동수를 측정하고 스마트폰을 통하여 모바일 지급결제, 헬스케어 등과 같은 IoT 모바일 융복합 응용서비스에 활용될 전망이다. 본고에서는 뇌파 심전도(심박수)와 같은 생체신호를 측정하는 스마트워치 밴드형 의복형 또는 패치형태의 웨어러블 디바이스와 같은 생체신호센서, 생체신호 인증기술 및 관련표준화 동향을 고찰해 보기로 한다. 국내외 관련기술과 표준화 동향을 면밀히 분석하여 지난 2015년 5월29일에 발족한 국내외 전문가그룹인 KISA"모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"(이하 KISA 표준연구회)가 구심점이 되어 한국형 생체신호를 이용한 차세대 텔레바이오인식기술에 대한 연구개발과 국내외 표준화 추진에 박차를 가할 계획이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.73-76
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• 2002

간질은 대뇌 신경세포의 순간적인 제어되지 않는 과도한 전기방출로 인하여, 발작적으로 몸의 경련이나, 기타 신경증상 등이 몸으로 표출되는 현상으로 이것이 반복되어 나타나는 현상이다. 간질 진단에 필수적으로 사용되는 뇌파에 혼합된 미지의 성분들로부터 각각의 독립적인 성분으로 분리하는 독립성분분석(ICA)을 적용하여 간질 발작파를 분리하고, 발생위치를 추정하였다. 본 연구에서는 부분발작 환자를 대상으로 간질 발작파가 나타나는 뇌파 신호(18개 채널)에 독립성분분석을 적용하여 18개의 독립성분으로 분리하였다. 또한 발작파(예파(sharp), 극파(spike), 예파와 서파를 동반한 극서파(sharp and slow complexes))가 나오는 간질 발작파의 유형을 분리하였다. 2차원 topological map을 이용하여 발작파의 발생위치를 나타내어 간질 진단에 독립성분분석이 적용될 수 있음을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.853-855
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• 2018

현재 맥파(ECG; Electrocardiogram) 및 뇌파(EEG: electroencephalography)의 파형 분석기술은 다양하게 적용되고 있으니 이들을 종합적으로 활용한 개인용 건강서비스 개발은 아직 미비 한 상태이다. 본 논문에서는 측정대상자의 정신적 혹은 육체적 피로도를 나타내는 8가지의 지표로서 집중도, 전두엽 비대칭 정도, 좌우뇌 활성도 대칭 값, 알파파 및 베타파 훈련도 (이상은 뇌파 분석 결과), 스트레스 레벨, 심박 수, 자율신경균형도 (이상은 맥파 분석 결과)]를 개인에게 알려주는 생체정보기반 개인건강 관리 소프트웨어 시스템의 설계 및 개발 결과에 대하여 서술한다.