졸음운전은 전체 교통사고 원인 중 큰 비중을 차지하며 그 위험성이 음주운전보다도 크다고 알려져 있다. 따라서 운전자의 졸음을 판단하고 경고하는 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있으며, 뇌파를 분석하는 것이 운전자의 피로와 졸음을 감지하는데 효과적이라는 연구결과들이 발표되었다. 본 논문은 짧은 시간에 높은 해상도를 가지는 auto-regressive 모델 기법 중 잡음에 강인한 errors-in-variables(EIV) 방법을 이용하여 특징벡터를 추출하고, 다층신경망(multilayer perceptron; MLP)에 적용하여 운전자의 상태를 각성, 천이, 졸음의 세 가지 상태로 분류하는 졸음 감지 시스템을 제안한다. 생체신호의 측정 환경에 따른 성능을 평가하기 위해 높은 진단률을 갖도록 하는 EIV차수를 결정하고, 잡음에 대한 강인성을 확인하기 위해 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio; SNR)에 따른 성능을 선형 예측 부호화(linear predictive coding; LPC) 방법과 비교하였다. 이 결과로부터 제안한 EIV와 MLP를 결합한 졸음 감지 시스템은 기존의 LPC와 MLP를 이용한 시스템에 대해 우수한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
Objectives The power spectral analysis of electroencephalogram has been widely used to reveal the pathophysiology of the alcoholic brain. However, the results were not consistent and the three dimensional study can be hardly found. The purpose of this study was to investigate characteristics of the three dimensional electroencephalographic (EEG) activity of alcohol dependent patients using standardized low resolution electromagnetic tomography (sLORETA). Methods The participants consisted of 30 alcohol dependent patients and 30 normal healthy controls. All the participants were males who had refrained from alcohol at least one month and were not taking any medications. Thirty two channel EEG data was collected in the resting state with eyes-closed condition during 30 seconds. The three dimensional data was compared between two groups using sLORETA for delta, theta, alpha, beta1, beta2, and beta3 frequency bands. Results sLORETA revealed significantly increased brain cortical activity in alpha, beta1, beta2, and beta3 bands each in alcohol dependent patients compared to normal controls. The voxels showing the maximum significance were in the left transverse temporal gyrus, left superior temporal gyrus, left anterior cingulate, and left fusiform gyrus in alpha, beta1, beta2, and beta3 bands respectively. Conclusions These results suggest that chronic alcohol intake may cause neurophysiological changes in cerebral activity. Therefore, the measuring of EEG can be helpful in understanding the pathophysiology of cognitive impairements in alcohol dependence.
본 논문에서는 피험자가 A, B, C, D 글자를 말하는 상상을 할 때 사고중추에서와 Broca's area 에서 EEG 신호를 측정하였으며 이 신호를 Event-Related Spectral Perturbation (ERSP), Inter-Trial Coherence (ITC) 그리고 Event Related Potential (ERP) 방법을 통해 분석하여 보았다. 그 결과 F7, FT7 영역의 뇌파에서 각 문자를 보여주는 자극 제시 후 0$\sim$300ms 동안의 1$\sim$13Hz에서 높은 coherence를 보였으며, P300 이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 ERP를 통해 분석해본 결과 각 글자에 대한 차이를 구분하고자 하였던 처음 연구의 동기와 달리 각 글자를 말할 때 ERP가 약간의 차이를 보이기는 하였으나 각 문자에 대한 차이라거나 이 차이를 통해 문자를 구별할 수 있다고 하기는 어려웠다. 하지만 본 논문에서는 이 실험결과를 통해 기존에 운동관련 뇌 영역에 국한되어 있던 BCI 연구의 한계를 극복하고 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있는 응용 시스템을 제안하였다.
EEG 신호에 내포된 상관특성을 알 수 있는 스케일 분석 기법인 DFA를 이용하여 수술 중 마취심도를 분석하고자하였다. 마취과 학회에서 제공하는 신체 분류 등급 1(건강한 환자), 2(경한 전신 질환, 기능 제한 없음) 등급의 환자를 대상으로 하였다. 정신병력이나 신경계 이상이 있는 환자는 제외하였다. 수술 중 마취 환자의 평균 연령은 $48.9{\pm}10.9$ 세이고, 평균체중은 $57.1{\pm}8.2$ kg, 평균 신장은 $158{\pm}6.6$cm 였다. 수술을 위한 마취 약제로는 Sevoflurane를 사용하였고, 수술단계는 수술전, 마취유도, 마취유도 직후, 수술중, 마취제 중지, 수술 후의 6단계로 나누어 분석하였다. DFA의 ��${\alpha}1$, ${\alpha}2$, ${\alpha}3$ 중 ${\alpha}1$, ${\alpha}3$는 수술전단계, 마취 유도 단계, 마취 유도 단계 직후, 마취제 중지 단계, 수술후 단계를 구별 할 수 있는 파라미터들로 수술 중 마취 심도를 평가 할 수 있는 파라미터로 이용될 수 있음을 확인 하였다.
인간의 생각만으로 기계를 작동할 수 있게 하는 인터페이스 시스템에 관한 연구 분야인 BCI (Brain-Computer Interface)에서는 피험자의 두피로부터 EEG(Electroencephalograph)를 측정하고 인식하여 뇌 상태를 알아내고 그 결과를 기계의 조종에 응용하는 방법을 사용한다. 본 연구에서는 각 개인으로부터 고유의 뇌파인 EEG를 얻고 신호처리하여 인식하는 인식모델을 제안하였다. 제안된 모델은 특정 작업을 수행하고 있을 때의 EEG 신호로부터 인식에 중요한 영향을 미치는 특징들을 추출해 내고, 이를 인식에 이용한다. 제안된 모델은 인식할 EEG 패턴들을 두개씩 분류하여 각각을 인식한 후, 그 결과를 종합하여 최종적인 인식결과를 얻도록 하였다. 본 연구의 실험에서는 피험자가 4가지의 작업을 수행하는 동안 얻어지는 4가지 EEG 패턴을 인식하였다. 제안된 모델은 90%이상의 높은 인식율을 보였고, 각 피험자에게 독특하게 존재하는 특징들을 인식 결과로서 제공하였다. 제안된 모델의 높은 인식율과 빠른 처리속도는 실시간 BCI 시스템에 응용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.
본 논문에서는 일반적으로 뇌파, 호흡운동, 표정변화, 심전도, 산소포화도, 인체의 땀 등을 이용하여 거짓말 탐지를 하는 것을 근간으로 하여 일상생활에서 쉽게 거짓말 탐지를 할 수 있는 시스템을 제작하여 제시한다. 이 거짓말 탐지기 시스템 제작을 통해 생체신호를 스마트폰과 연동함으로써 건강기기의 또 다른 방향을 제시할 것으로 기대된다.
신체 움직임이 자유롭지 못한 중증 장애인의 경우 환경제어장치를 사용하면 일상생활 보조가 가능해지므로 활용 효과가 매우 크다. 그러나 현재 국내에서 개발되는 제품은 정상인을 위한 홈오토메이션이 대부분이고, 장애인을 위한 환경제어장치의 경우에도 입력 매체에 따라 대상 사용자가 제한되는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 기존의 입력 장치 사용에 제한이 있었던 중증 장애인들도 사용가능하도록 1-채널 생체신호(뇌파 및 얼굴 근전도) 계측 시스템 및 환경제어장치를 개발하였다. 향후 개발된 시스템은 중증 장애인의 일상생활 체험관에 구축하고 장애인의 사용성 평가를 통해 그 효과를 입증하고자 한다.
최근 사용자와 컴퓨터간의 상호작용이 가능한 사용자 인터페이스(UI, User Interface)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이중 키보드나 마우스, 리모컨과 같은 별도의 입력장치가 없이 뇌의 활동으로부터 발생하는 생체신호를 이용하여 사용자의 생각만으로 컴퓨터와 커뮤니케이션을 할 수 있는 뇌만으로 컴퓨터와 커(BCI, Brain-Computer Interface) 시스템이 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 뇌의 생체신호로는 뇌전도도(EEG, Electroencephalogram)를 사용하였으며, 이를 통하여 P300 speller 실험을 수행하였다. P300 speller 실험을 통하여 발생된 뇌전도도를 취합하여 P300(사건 관련 전위(ERP, Event-related potential)에서 자극 제시 약 300msec 후에 정점에 달하는 정파)을 분석하였다.
보건복지부 「2016년도 정신질환실태 역학조사」에 따르면 성인 4명 중 1명 이상이 평생 한번 이상 정신건강 문제를 경험하는 것으로 밝혀졌다. 이에 본 연구는 잦은 우울감을 느끼는 현대인들이 스스로 감정 상태를 파악하고 예방할 수 있도록 아두이노(Arduino)와 앱인벤터를 통해 사용자의 뇌파, 심전도, 온도 등 생체신호를 지속적으로 측정하는 어플리케이션을 구현하였다.
목 아래로 전신마비가 되어 간병인 없이는 일상적인 생활이 불편한 와병 환자들을 위하여 뇌파(EEG) 및 목의 근전도(EMG)와 같은 생체신호 기반의 인터페이스를 제안하였다. 이를 이용하여 환자의 이상 상태를 보호자에게 알릴 수 있고 환자의 제한적인 움직임이나 집중하는 것만으로도 간단한 서비스 등을 직접 로봇에게 명령을 내릴 수 있도록 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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