뇌파는 최근에 가장 많이 연구되고 있는 생체신호이다. 본 연구에서는 오픈 감정뇌파데이터인 DEAP Dataset를 활용한 데이터 분석 실험을 시행하였다. DEAP Dataset는 총 32개의 데이터이며, 32채널로 구성되어 있다. 전처리 과정에서는 디지털 필터인 IIR(Infinite Impulse Response) Filter를 사용하여 잡음을 제거하였고, 인공산물인 안구잡파(EOG: Electrooculograms) 제거에는 LMS(the Least Mean squares) 알고리즘을 사용하였다. 감정분류는 Valence-Arousal 평면을 사용하여 네 개의 감정으로 구분하였고, 분류 실험으로는 패턴인식 알고리즘인 SVM(support Vector Machine)를 사용하였다. 실험결과 SVM이 70%대의 결과를 도출하여 이전 실험결과보다 높은 정확도를 도출하였다.
본 연구에서는 웨이블릿 평면에서 대역 분할된 데이터를 특징 벡터로 하는 SVM을 이용한 ERP 검출 실험을 하였다. 뇌파 신호는 SCSD의 SCCN 뇌파 데이터베이스에 있는 시각적 자극(visual stimulus)을 이용하여 발생한 ERP를 사용하였다. 검출 알고리즘을 이용한 실험은 기존의 뇌파의 주파수 분석 데이터를 특징 벡터로 하는 방법과 웨이블릿 평면에서 전개된 뇌파 데이터를 특징 벡터로 하는 SVM 검출 방식을 비교하였다. 실험 결과는 기존의 특징 벡터를 이용하는 방법에 비하여 웨이블릿 평면에서 전개된 특징 벡터를 이용하는 SVM 방식이 EPR의 검출 율에서 약 10%의 향상된 성능을 나타내었다. 실험 결과에 대한 분석에서 웨이블릿 평면 특징 벡터를 적용한 SVM 실험 결과에서 검출율이 향상된 이유로서 대뇌 피질 활동이 ERP의 주파수 대역에 따른 활동성의 증감 특성과 ERP의 웨이블릿 평면 대역별 특성에 대한 비교 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 뇌파 측정 장비를 활용하여 집중력 지표를 구하고 이를 게임에 활용함으로써 집중력을 향상시키는 기능성 게임을 구현한다. 이를 위하여 뇌파의 정의 및 종류에 대해 알아 보고 집중력 향상과의 연관관계를 도출한다. 이러한 관계에 의하여 집중력 지표를 산출하고 이 지표를 집중력 향상 게임 개발에 적용하여 사용자가 게임에 더욱 집중하게 함으로써 집중력 향상 훈련이 가능한 게임을 구현하였으며, 실험자를 대상으로 집중력 향상에 관한 실험을 한 결과 집중력 향상에 대한 기대도가 높은 것으로 분석되었다.
이 연구에서는 국제 사진 정서체계(International Affective Picture System: IAPS)중에서 가장 강한 부적 정서를 유발하는 6장의 슬라이드를 1분 동안 연속적으로 보여주어 스트레스 상태를 야기한 뒤 1분동안 정서를 유발하는 청각자극인 1/f음악이나 which noise를 들려주거나 또는 아무소리도 들려주지 않는 각 조건에서 뇌파의 상대적 출현량(reltive power)및 호흡률, 심박률, 피부전도수준 등의 자율신경계 반응의 변화를 분석하였다. 스트레스 정서 상태에서 이완상태로의 회복을 촉진시켜줌을 시사한다. 한편, 스트레스정서유발 상태에서 1/f 음악과 white noise이 제시되었을 때의 자율신경계 반응은 현저한 대비를 보여주었다. 그러나 스트레스 정서유발 이전의 기저선 수준과 비교할 때 1/f 음악에 의한 반응수준이 white noise 에 의한 반응수준 보다 기서선 수준에서 훨씬 더 벗어나 있었다. 따라서 이 결과는 부적정서상태에 부가된 정적 유발이 활성화된 자율신경계 반응의 안정상태로의 회복을 촉진한다는 가설을 지지하거나 부정하기에는 불충분하다. 이 연구에서 정서자극 제시 후의 회복단계에서 뇌파 반응과 자율신경계 반응의 시간경과에 따른 변화가 일치하지 않는 이유는 이들 생리신호의 반응속도가 다르기 때문일 수 있다. 이 실험은 시각과 청각의 복합 감각체계를 사용하여, 스트레스 정서상태에 정적정서유발자극이 부가되었을 때 스트레스 뇌파반응에서 이완된 뇌파반응으로의 회복이 촉진됨을 보여준 최초의 연구이다.
유비쿼터스 시대의 도래에 따른 서비스의 고급화는 다양한 형태의 사용자 단말기의 개발을 유도 하였으며, 이러한 사용자 단말기의 변화는 다양한 형태의 인간친화형 사용자 인터페이스의 개발로 이어지게 되었다. 이러한 다양한 형태의 인간친화형 사용자 인터페이스 중, 인간의 뇌를 활용한 사용자 인터페이스, 즉 BCI에 관한 연구가 산발적으로 다양하게 진행되고 있다. 현재 진행되어지고 있는 다양한 형태의 BCI관련 연구들은, 연구 초기 수준을 극복하지 못하는 실정이며, 이러한 연구 개발의 지체 이유로는 DB구축부터 시작한 체계적인 연구가 이루어지고 있지 않는 점을 들 수 있다. 또한, 뇌파 신호의 수집 시 효율적인 피험자 지침 관련 연구가 없는 실정이며 기 구현되어진 대부분의 시스템이 로컬시스템 형태로 구성되어져 DB 구축 시 한정적인 피험자 수, 대용량의 뇌파 DB수집 시 한계, 뇌파 DB의 신뢰성이 저하되는 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 VoiceXML을 활용한 온라인 기반의 DB구축 시스템 구현을 제안 하며 신뢰성 및 객관성을 확보 하고자 한다.
감성은 학습, 행동, 의사결정, 상호대화를 포함한 인간의 일상생활에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위하여 생체신호로부터 최소한의 중요한 특징만을 추출하여 사용하는 감성 분류기를 설계하고자 한다. 생체신호는 맥파, 피부온도, 피부전도도, 뇌파신호(전두엽, 두정엽)를 사용하였으며, 4가지 감정(보통, 슬픔, 공포, 행복)은 영화 관람을 통하여 유도하였다. 측정한 생체신호로부터 추출한 24개의 특징으로부터 최적의 특징 집합의 결정은 서포트벡터머신 기반 적합도 함수를 사용하는 유전알고리즘을 적용하였다. 최적의 4감정 분류 정확도는 96.4%이었으며, 서포트벡터머신만을 사용하였을 경우보다 17% 높았다. 선택된 최소에러 특징은 맥파 심박변이도의 평균, NN50, 맥파 유도 맥파 전달 시간의 평균, 피부전도도의 평균과 두정엽 뇌파의 ${\delta}$, ${\beta}$ 주파수 대역에너지였다. 실험을 통하여 두정엽 뇌파, 맥파, 피부전도도의 조합이 고정밀 감정 장비에 적합하였으며, 79% 성능을 보인 맥파와 피부전도도의 조합이 간단한 감성장비에 적절하게 적용할 수 있다.
생체신호인 뇌파를 이용하여 이러닝 학습자의 학습태도를 파악하고 그에 따른 적절한 피드백을 제공하여 학습자의 학습효율을 극대화하려는 연구의 일환으로 여대생을 대상으로 학습자의 학습태도와 뇌파를 분석하여 이들의 상관관계를 밝혀보고자 한다. 학습자가 학습에 집중하는 태도와 그렇지 않은 태도에 대해 뇌파의 파워 스펙트럼을 추출하여 학습자의 뇌파가 어떻게 반응하는지에 중점을 두어 연구하였다. 학습에 집중하는 태도의 대조군으로 산만한 태도와 눈감은 태도를 설정하여 실험을 진행하였다. 학습에 집중하는 태도에서는 집중도가 산만한 태도에 비하여 높게 나타나고 이완지표는 낮게 나타나며, 클릭과 눈굴림과 같은 산만한 태도에서는 주의지표와 잡파 비율이 높게 나왔다. 특히, 눈을 감았을 때는 알파 세타 비율이 1이하로 나타나 눈을 뜬 다른 상태와 뚜렷이 구분되었다.
인체에 음향진동장치에 의하여 자극을 가하였을 경우 영향을 고찰한다. 5명의 건강한 남자 대학생을 대상으로 하여, 3가지 형태의 음악을 음향과 진동자극의 신호원으로 사용해서 실험을 행하였다. 모든 피험자에 대하여, 자극 전, 음악자극, 진동자극, 자극 후로 나누어 뇌파를 측정하였다. 실험의 모든 피험자의 측정 데이터의 t-검정을 수행하여 유의성이 있는 데이터에 한하여 뇌파를 고찰하였다. 결과로서, 음악과 음향파와 진동자극이 뇌파에 미치는 영향은 음향진동장치에 따른 진동자극 형태, 피험자의 몸과 정신 상태에 따라 현저하게 달라질 수 있다는 것을 알 수 있다. 그리고 적절한 음악과 음향진동장치를 사용하여 특정의 뇌파 상태를 유도 할 수 있음을 확인하였다.
운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.
본 논문에서는 기본적으로 음악 청각자극이 학습활동에 어떤 영향을 미치게 되는지를 뇌파를 통하여 분석하였다. 음악적 청각자극은 진정성향과 자극성향 그리고 선호음악과 비선호음악으로 나누어서 실험을 하였고, 학습활동 과제는 수학과제와 암기과제로 구분하여 실험하였다. 뇌파 실험에서 계측한 데이터는 인간의 집중과 관련이 있는 것으로 알려진 SMR파의 파워 스펙트럼으로 분석하여 정량적 비교에 활용하였다. 본 논문의 결과에서는, 음악이 자극으로 주어진 경우가 주어지지 않은 경우보다 파워가 크게 관측되었고, 과제의 유형과 관계없이 진정성향의 경우가 자극성향의 경우보다 뇌파의 파워가 더 크게 관측되었으며, 선호음악의 경우가 비선호음악의 경우보다 뇌파의 파워가 더 크게 관측되었다. 이들 결과로부터 음악 청각자극이 있는 경우, 진정성향의 음악의 경우, 선호음악의 경우가 상대적 경우보다 집중력을 높일 수 있을 것으로 추정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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