본 연구에서는 지압과 온열이 조합된 지압온열침대를 사용하여 뇌파와 맥파의 생체신호에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 건강한 성인 40명을 대상으로 조합자극침대를 사용하는 실험군 20명과 무자극의 대조군 20명으로 나누었다. 실험 결과, 뇌파는 실험군에서 델타파와 세타파에서 유의미하게 증가하였고 알파파와 베타파는 유의미하게 감소하였다. 맥파는 실험군에서 부교감신경활성지표가 증가하였으며 심박은 감소하였다. 대조군에서는 아무런 차이가 없었다. 이러한 뇌파의 변화는 조합자극침대가 수면유도의 효과를 주는 것으로 볼 수 있으며 맥파의 변화는 이완의 효과가 나타났다고 할 수 있다. 이러한 연구는 다양한 조합자극기기와 기능성 침대 제품개발에 기초 데이터로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 2016년 7월부터 2017년 6월까지 1년 동안 뇌파 측정 신호를 이용한 우울증 진단장치를 개발하였다. 정상인의 경우 좌측 알파파가 우측 알파파에 비해 활성화되는 양상을 보이고, 우울증 환자의 경우 반대로 우측 알파파가 더 활성화된다. 뇌파의 잡음제거와 증폭을 위해 아날로그 회로와 디지털 저역통과필터를 사용하였고, 고속 푸리에 변환을 실시할 때 발생하는 신호의 누수를 제거하기 위해 해밍 창 함수를 적용하였다. 개발한 진단장치의 유효성능을 확인하기 위해 평균연령 24세의 대학교 3, 4학년 학생 20명을 대상으로 뇌파 측정을 실시하였다. 우울증 판독을 하기 위해 좌, 우 알파파의 상대 값을 계산한 결과 최솟값은 66.7, 최댓값은 113.3의 값을 가졌으며, 평균값은 92.2이었다. 또한 20명 중 7명이 90~95 사이에 해당되었고, 우울 점수의 평균 편차가 20가량 높은 사람의 경우 경미한 우울증세의 경향을 보였다. 본 연구 결론을 향후 좌, 우 뇌 비대칭 해소를 통한 우울증 치료기 제작 시 유의미한 자료로 사용할 수 있으며 다수의 우울증 환자에 대한 임상실험이 이루어질 경우 실제적 우울증 진단에 유용하게 적용할 수 있다.
정신장애 관련 검사 및 진단 방안에 관한 연구는 국내 외적으로 활발히 진행되고 있으나 해결을 위한 가장 기본적인 연구인 심리검사에 관한 연구는 다음과 같은 근본적인 문제점들을 내포한다. 기존 심리 검사의 대표적인 문제점으로는 심리상담가의 전문적 훈련정도에 따른 검사 결과의 해석 차이 등을 들 수 있다. 이러한 문제는 객관화된 심리 분석기법의 부재로부터 야기되어 지며 그 결과 동일한 피험자 응답에 대해서도 심리 검사자에 따른 서로 다른 주관적인 분석으로 귀결되어 진다. 심리검사 시 또 다른 문제점은 심리검사의 방법으로 부터 야기되어 진다. 기존의 심리검사는 다양한 의사소통을 통하여 이루어지게 되며, 이러한 문제는 중증장애우, 외국인, 영유아 피험자들의 심리 검사 및 분석을 어렵게 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 주관적인 심리검사의 문제점을 해결하기 위한 방안으로 Ballken지수법을 활용하여 주관적 심리검사 및 분석 기법중 하나인 TAT(Thematic Apperception Test)를 분석하여 정량화를 시도하며 객관화 하고자 한다. 정량화되어진 분석결과를 BCI(Brain Computer Interface)기반의 TAT환경 하에 수집되어진 사용자의 뇌파 신호와 비교분석하여 정신장애에 따른 뇌파특징벡터 DB의 구축 및 분류를 수행 한다. 본 논문에서 제안하는 심리검사 및 진단 시스템은 기 구축된 뇌파특징벡터 DB를 활용하여 기존의 주관적인 심리검사 기법을 정량화 및 객관화하며, 피험자의 간단한 뇌파검사만으로도 심리검사가 가능하여 기존 심리검사의 대표적인 문제점을 해결 가능 할 것으로 판단되어진다.
In this paper, we proposed a new method for localizing the independent sources generating the observed EEG based on independent component analysis (ICA). The performance of the algorithm was tested through computer simulations.
사람의 뇌에 관한 연구는 고대 그리스 시대에서부터 제기 되어왔으며, 사람을 해부하여 인간의 뇌가 수많은 뉴런으로 이루어 졌다는 것을 밝혀내었다. 이 뉴런들의 활동에 의하여 전기적 신호가 발생한다는 것을 알았고, 인간의 모든 행동, 학습, 사고, 기억활동을 제어하는 뇌의 기능을 이해하기 위한 연구가 계속되었다.
본 연구는 차량운전의 주체인 인간이 실제 차량을 운전하면서 나타나게 되는 수많은 반응 중 생체정보인 뇌파를 측정 장비를 이용하여 도로주행 중 발생하는 뇌파를 수집하고 수집된 자료를 바탕으로 하여 실험횟수, 주행시간에 따른 변화, 도로 기하구조에 따른 변화 등 요인을 추출하고 분석을 실시하였다. 주행실험 중 발생한 뇌파 변화를 분석에 필요한 알파(${\alpha}$)파, 베타(${\beta}$)파, 감마(${\gamma}$)파의 형태로 1차 추출을 한 후, 실험 전 구간에서의 뇌파 발생 빈도와 변화율을 추출하고 실험 횟수에 증가에 따른 학습효과를 관찰하고자 회귀모형을 적용하여 뇌파 특성에 따른 빈도변화를 계산하였다. 그 결과, 실험 횟수에 따라 뇌파는 개인차에 의한 변화를 보였으며 이는 같은 구간을 반복적으로 주행함에 따라 운전자가 도로 기하구조와 신호, 안전시설 등을 기억함에 따라 익숙하고 편안하게 주행하고 있음을 확인할 수 있었다.
안경식 3차원 입체영상 콘텐츠에 대한 사용자 평가는 객관적/주관적 평가 방법을 활용하여 많은 연구가 이루어지고 있지만 무안경식 3차원 입체 영상 콘텐츠에 대한 사용자 평가는 미비한 실정이며 특히 생체신호를 적용한 객관적 평가에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 무안경 입체 영상 화질에 대한 객관적 사용자 평가 도구개발을 위한 사전연구로서 무안경 입체영상 화질 변화에 따른 뇌파(Electroencephalogram, EEG)의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 무안경식 입체영상 시스템의 디스플레이로 활용되고 있는 렌티큘러 방식 입체 영상을 최적입체영상과 왜곡입체영상으로 구분하여 제작하고, 이를 총 26명의 피험자에게 차례로 제시하며 8개 채널의 뇌파를 측정하였다. 각 영상 시청시 획득한 뇌파를 채널별과 주파수별로 분류하여 통계적 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 뇌파진동 중 알파파의 경우 최적입체영상과 왜곡입체영상 사이에서 통계적으로 유의미한 차이가 확인되지 않았으나 베타파의 경우 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었다. 베타파의 경우 왜곡입체영상에서 최적입체영상보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며 이는 왜곡입체영상 시청 시 피로감 또는 불안감 증폭에 따른 베타파의 뇌파활동이 높아진 것으로 해석된다. 본 연구결과를 바탕으로 뇌파분석 기법이 렌티큘러 방식의 무안경 입체영상 화질 평가를 위한 객관적 평가 수단으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 건강한 남성을 대상으로 뜸 자극을 가한 대상군과 자극을 가하지 않은 대상군의 뇌파를 분석하여 어떠한 영향을 미치는지에 대해 실험하였다. 뜸 자극은 뜸 링을 사용하는 간접 뜸 자극 방식을 적용하였고, 뇌파는 국제10-20전극법을 적용하여 16채널 쌍전극 측정법으로 측정하였다. 측정된 데이터는 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\delta}$, ${\Theta}$파의 주파수 스펙트럼을 구하고, 16채널 전체를 평균한 뇌파변화추이와 16채널 각각의 뇌파변화추이에 대해 분석하였다. 그 결과, 중완, 관원, 신궐의 뜸 자극은 체표감각신경의 반응에 따라 두정엽(ch 2, 3, 6, 7)의 뇌파신호가 낮았고, 무 자극 대상군과 뜸 자극 대상군의 큰 차이는 후두엽(ch 4, 8)의 변화로 뜸 자극 시 온화한 온열 ($42{\sim}44^{\circ}C$)자극에서 ${\alpha}$파 증가와 ${\beta}$파 감소, 약간의 뜨거움($45{\sim}48^{\circ}C$)의 반응 시 ${\alpha}$파 감소와 ${\beta}$파 증가의 반응이 있었다. 그리고 자극 후 1시간에서 ${\beta}$, ${\delta}$, ${\theta}$파 감소와 ${\alpha}$파의 증가로 정신생리 향상효과가 있음을 알 수 있었다.
유비쿼터스 네트워크(u-network)를 통해 u-health의 개념이 실현됨에 있어 생체 신호를 최초로 측정, 처리하는 부분의 생체 신호 측정용 칩들에 대한 최근 기술 개발 동향을 기술하였다. 이러한 추세에 맞추어 여러 가지 핵심 기술들이 부상하고 있지만, 본 기고에서는 이러한 시스템의 최종 하위 계층, 즉 단말기 등의 부분에 적용되는 bio 관련 시스템 반도체 칩(SoC : system-on-a-chip)에 대해 기술한다. 바이오 칩 중, 기존의 광을 사용하지 않고 값 싸게 구현 할 수 있는 CMOS 기반의 DNA 칩 개발 동향을 살펴보았으며, 신약 개발이나 치료에 사용할 수 있도록 신경 신호 전달을 검출할 수 있는 신경 신호 전달 측정 칩들의 기술 개발도 살펴보았다. 개인의 의료 생체정보를 모니터링 할 수 있도록 심전도, 근전도, 뇌파, 산소포화도, 체지방 등을 측정할 수 있는 의료용 칩들의 개발 현황도 살펴보았다.
본 논문은 Bayesian Networks를 이용해서 EEG 신호를 분석해서 사람의 감정을 분석하는 방법을 제안하였다. 현제 연구자들은 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 사람의 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. 기존에는 간질이나 발작 등을 의학 분야와 사람의 정서에 따라 뇌파분석을 하는 심리학의 영역에서 연구가 되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스를 통한 여러 가지 공학적인 접근이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따라 Brain-Computer Interface (BCI)를 통해서 EEG 신호를 분석하고 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출한 다음 각각의 주파수 영역으로 분류를 하였다. 분류된 값들은 Bayesian Networks를 이용해서 피 실험자가 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 확률 값에 의해서 피 실험자가 어떠한 감정인지를 인식하게 되는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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