• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.155-156
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• 2018

뇌파 신호 등 생체 정보를 이용하여 상호작용적인 예술 콘텐츠를 설계 및 개발하는 방식에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 논문은 EEG로 뇌파 신호를 수집하여 인공지능 기법으로 처리한 후에 사용자와 매체가 상호작용하는 콘텐츠 개발의 사례를 소개한다. 게임 등의 엔터테인먼트 콘텐츠와 미디어아트 등으로 연계되는 방식을 소개한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.53-56
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• 2000

인간의 집중도 변화를 평가하기 위하여 피험자에게 암산과제를 부가하고 뇌파신호를 전두엽(Fpl, Fp2)으로부터 측정하였다. alpha band의 최대 peak 주파수 변화를 compressed spectral array를 사용하여 관찰하고 theta(3.5-7 Hz), alpha(7.5-13.0 Hz), beta(13.5-20 Hz) band 전력을 정규화하여 분포를 구했다. 평가결과, 집중도가 높아짐에 따라 alpha band의 최대 peak 주파수는 낮은 주파수 대에서 높은 주파수대로 이동하고, slow alpha band의 전력은 감소, fast alpha band의 전력은 증가하였다. 또한 뇌파신호의 각 band 전력의 분포는 theta band는 증가, alpha band는 감소하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.227-236
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• 2007

유비쿼터스 시대의 도래에 따른 서비스의 고급화는 다양한 형태의 사용자 단말기의 개발을 유도하였으며, 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 최근 산발적으로 다양하게 진행되고 있다. 현재 진행되어지고 있는 다양한 형태의 BCI 관련 연구들은, 연구 초기 수준을 극복하지 못하는 실정이며, 이러한 연구개발의 지체 이유로는 체계적인 연구가 진행되어지지 않고 있다는 점을 들 수 있다. 대부분의 HCI 또는 BCI 관련 연구들은 생체신호를 수집하여 신호처리 과정을 거치게 되며, 이때 중요한 연구요소중의 하나로 DB구축 분야를 들 수 있다. 하지만 현재 진행되고 있는 대부분의 BCI 관련 연구의 경우 DB구축부터 시작한 체계적인 연구가 이루어지고 있지 않는 실정이다. 뇌파를 제외한 다른 생체신호, 즉 오감자극을 활용한 HCI 연구와는 달리, 뇌파 DB의 경우 피험자를 제외한 다른 연구 관련자들은 현재 피험자로부터 수집되어지고 있는 DB가 실험에 필요한 적절한 신호인지 구분하기 힘든 실정이다. 또한, 뇌파 신호의 수집 시 연구관련 자들은 피험자에게 정확한 지침을 제시하지 못하고 있는 실정이며 어떠한 방법으로 피험자가 실험에 집중하여야 확연한 패턴을 보이는 차별화 된 뇌파 신호의 생성이 가능한지 명확하게 알려지지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 뇌파를 활용한 BCI구현과 사용자 의지에 따른 활용 시 보다 정확하고 높은 인식률 구현을 하기 위한 기초 연구 방안으로 정확하고 효율적인 뇌파 DB구축 시스템을 제안한다. 또한 현재까지 명확하게 알려지지 않은 효과적인 뇌파생성 방안을 동시에 연구하기 위하여 오감자극을 활용한 뇌파 DB 수집이 가능한 구축 시스템을 구현하며 각 방법에 따라 구축되어진 뇌파의 패턴 분석을 통한 효율적인 뇌파 DB구축 방안을 제안한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.727-734
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• 2019

본 논문은 인간의 의지가 뇌로부터 전달되는 과정에서 근육의 움직임이나 동작이 뇌의 특정 부위에서 유의미한 특징을 나타내는 신호를 찾아낼 수 있는지를 확인한다. 일반적으로 뇌파의 발생은 특정한 동작을 유발하고 유발된 동작으로부터 신호를 받아 변화를 보인다. 이러한 신호는 불확실성이 높으며 육안으로 판별하기엔 그 차이를 파악하기 어렵다. 따라서 분류에 앞서 어떤 신호를 분석할 것인지 정의하는 과정이 필요하다. 뇌파 혹은 뇌전도의 형태는 주파수 대역별로 분류하였을 경우, 알파, 베타, 델타, 쎄타, 감마의 영역으로 나눌 수가 있다. 뇌파의 측정 부위에 따라 활성화되는 주파수의 대역이나 에너지의 차이가 다르기 때문에 이들 신호의 특정한 크기가 정확한 동작이나 의지를 표현한다고 할 수는 없지만, 특정한 영역에서 다른 동작을 했을 경우의 뇌파 활성도를 기준으로 동작을 분류하거나, 동작에 영향을 미치는 뇌파의 경향성을 판단할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 1차적으로 근육의 좌우 이두근의 근전도가 활성화 되는 시점을 기준으로 뇌파의 발현형태를 관찰하고, 이후 좌완과 우완의 근육 활성화에 따른 뇌파의 유의미한 차이를 뇌파를 통해 유추할 수 있는지를 검증한다. 근전도의 좌우활성화에 따른 뇌파의 분류기준을 찾을 수 있다면, 뇌로부터 발현된 신호가 각각의 근육에 전달되는 과정에서 전이된 신호의 형태를 파악하는데 도움을 줄 수 있으며, 향후 더욱 복잡한 뇌신호의 발생 유형을 통해 알려지지 않은 많은 뇌파의 정보를 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.147-150
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• 2008

사람과 컴퓨터의 인터페이스를 위한 방법에는 여러 가지가 있으나 보다 편리하고 몸이 불편한 사람들도 이용할 수 있도록 하기 위하여 최근에는 사람의 생체신호를 이용하여 Interface하기위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호에는 뇌파, 근전도, 심전도, 등 여러 가지가 있지만 이를 위해 사용자의 가장 많은 정보를 내포하고 있는 뇌파에 대한 연구는 필수적이다. 따라서 세계 여러 나라에서 뇌파에 대한 연구가 진행되고 있지만 아직까지는 뇌파에 대한 정확한 분석이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 정확한 뇌파분석을 위한 뇌파 유발 자극 방법 및 측정법을 제안하고 사람이 몸을 움직이고자 하는 상상을 할 때 ERS(Event-Related Synchronization), ERD(Event-Related Desynchronization)를 분석함으로써 사람의 의도를 뇌파를 통해 분석하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.115-121
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• 2022

본 논문에서는 음악 청취 시에 나타나는 뇌파 특징을 이용하여 사용자 감정에 따른 음악 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 뇌파 신호로부터 추출한 감정별 뇌파 특징과 음악신호에서 추출한 청각적 특징 간의 관계를 회귀 심층신경망을 통해 학습한다. 실제 적용 시에는 이러한 회귀모델을 기반으로 제안된 시스템은 입력되는 음악의 청각 특성에 매핑된 뇌파 신호 특징을 자동으로 생성하고, 이 특징을 주의집중 기반의 심층신경망에 적용함으로써 음악을 자동으로 분류한다. 실험결과는 제안된 자동 음악분류 프레임 워크의 음악 분류 정확도를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.695-696
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• 2023

본 논문은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 활용한 게임 개발을 통해 집중력 부족 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. BCI 기술은 사용자의 뇌파 신호를 분석하여 게임에 적용할 수 있으며, 그에 따라 뇌파 신호를 활용한 집중력 향상을 도모해 볼 수 있는 게임을 설계하였다. Unity 게임 개발 환경과 Emotiv Insight 장비를 사용하여 게임을 구현하였으며, 사용자는 뇌파 신호를 통해 플레이어를 제어하여 게임을 즐길 수 있다. 연구 결과는 뇌파 기반 게임이 사용자의 집중력 향상에 도움을 줄 수 있는 잠재력을 보여준다.

• 수면정신생리
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• 제6권1호
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• pp.52-60
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• 1999

목 적 : 임상 뇌파의 비선형 분석시, 분석시간을 단축시킬 수 있는 방법과 보다 정확한 상관차원을 얻기 위한 새로운 알고리즘 고안을 시도하였다. 또 뇌파신호 분석을 위한 적절한 신호획득 조건을 결정하는 방법을 제시하기 위하여 여러 상이한 실험조건에서 상관차원을 계산하였으며, 여기서 얻은 결과를 이용하여 각 실험실마다 공통적으로 적용할 수 있는 표준화된 실험 조건을 결정하고자 하였다. 방 법 : 임의의 한 개인을 대상으로 13개의 두피전극에서 얻은 뇌파신호를 대상으로 하였다. 12비트 해상도에서 1000 헤르츠로 32초간 얻은 뇌파신호를 디지털화 하여 각 전극당 32000개의 시계열자료를 얻었다. 이 자료를 10, 20, 30초 간격의 시간단위로 나누고, 각각에 대해 1000, 500, 250, 125, 62.5 Hz 등 5가지 신호추출조건을 달리 하여 각 전극마다 총 15개의 시계열 자료를 만들었다. 여기에 상관차원 계산시간 단축을 위해 고안된 계산 알고리듬 및 상관차원 추정 정확도를 개선하기 위해 적용한 최소절단자승기법을 적용하여 상관 차원을 계산하였다. 이렇게 얻은 상관차원 결과를 신호획득시간과 신호추출빈도에 따라 비교하였다. 또 로그연산을 비트 연산으로 바꾸어 계산시간 단축의 효과를 평가하였으며, 최소 절단자승기법과 최소자승추정기법을 비교하였다. 결 과 : 신호추출시간이 증가함에 따라 상관차원의 값도 통계적으로 유의하게 증가하는 양상을 보였다. 신호추출빈도가 62.5Hz일때는 신호추출시간에 무관하게 높은 상관차원값을 나타냈으나 그밖의 빈도에서는 유사한 상관차원값을 보였다. 본 연구에서 고안된 계산 알고리듬은 종래 사용하던 알고리듬에 비해 통계적으로 유의한 계산시간 단축효과를 보였다. 또 종래의 방법인 최소자승추정에 의한 상관차원에 비하여 본 연구에 적용된 최소절단자승추정법은 보다 안정된상관차원 값을 추정하였다. 결 론 : 본 연구는 다량의 뇌파 시계열 자료를 분석하는데 신속하고 보다 정확한 상관차원 추정에 알맞는 분석방법을 제공하였다. 또한 뇌파 시계열 자료의 상관차원 계산시 12비트의 해상도에서 125Hz의 신호추출빈도로 20초간 뇌파신호를 획득하면 적정한 수준의 상관차원을 계산할 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.764-767
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• 2017

최근 개인정보 활용에서 보안 및 인증에 대한 중요성이 대두되고 있으며, IoT 기반의 바이오 디바이스를 접목한 생체인식 기술은 사용자의 식별과 인증을 위해 다양한 분야에서 많은 발전을 보이고 있다. 본 논문에서는 대규모 뇌파신호를 효과적으로 처리하기 위한 방안으로 Deep Learning 기법을 적용한 뇌파 데이터 식별과 이를 분석한 사용자 인증이 가능한 스마트 자물쇠 모델을 제안한다. 제안한 뇌파신호를 활용한 Deep Learning 기반 사용자 식별 및 인증 모델은 보안 시스템에서의 활용뿐만 아니라 다양한 사물인터넷과 접목 시킬 수 있으며, 뇌성마비 또는 신체 활동이 제한적인 환자의 경우 일상생활의 제약을 줄이고 삶의 질적 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1005-1010
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• 2006

인체에서 발생하는 생체신호 중에서 뇌파는 신호가 복잡하고 재현이 어려움에도 불구하고 BCI(Brain Computer Interface) 분야에서는 선진국 선두 그룹을 중심으로 획기적인 기술을 개발하고 있다. 또한 BCI 에 대한 개발의 필요성도 손발을 사용하지 못하는 중증 장애인을 중심으로 확대되고 있다. BCI2000 시스템은 이러한 노력으로 탄생하였으며 BCI 선두 그룹을 중심으로 개발 발전되고 있다. 이 시스템 내부에서는 순수 상상에 의한 방향 인식과 가상키보드 등의 작업이 가능하도록 수정 보완 작업이 계속되고 있으며 정기적인 모임을 통해 그 기술을 공유하고 있다. BCI 에서의 선진그룹과 국내 연구 결과에는 많은 기술적 차이가 있지만 본 연구에서는 BCI 에서의 기술 발전에 자극되어 좌우 방향의 이벤트에 대한 뇌파 신호 분석과 이를 통하여 모니터 상의 방향을 제어하는 실험을 실시하였고 그 방법과 결과를 논의한다.