• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.859-864
• /
• 2022

매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권10호
• /
• pp.139-147
• /
• 2015

Steady state visual evoked potential (SSVEP)는 뇌파의 종류 중 하나로서 다른 뇌파에 비해 훈련 시간이 짧고, 비교적 높은 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio)와 높은 정보전달량 (information transfer rate)을 가지고 있어서 최근에 뇌-컴퓨터 접속 장치 (brain-computer interface; BCI)에 많이 사용되고 있다. SSVEP 신호를 분석하는 기존 기법에는 전력 스펙트럼 밀도 분석 (power spectral density analysis; PSDA)과 정준상관분석 (canonical correlation analysis; CCA)이 있다. 그러나 PSDA는 단일 전극만을 사용하기 때문에 잡음에 취약한 단점이 있고, CCA는 PSDA보다 높은 정확도를 가지지만 사인-코사인을 기준 신호로 가지므로 짧은 시간 윈도우 길이를 가질 경우 실시간 BCI 시스템에 적용되기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 기존의 기법들의 한계점을 보완하기 위해 CCA의 결과로 얻을 수 있는 정준변수 간의 전력차이를 이용하는 CCA와 PSDA를 결합한 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해, SSVEP 기반 BCI 시스템이 짧은 시간 윈도우 길이를 가질 때 제안된 기법이 기존의 CCA 기법에 비해 더욱 높은 주파수 인식 정확도를 가짐을 보여준다.

• 설비공학논문집
• /
• 제27권11호
• /
• pp.596-602
• /
• 2015

In this study, experiments using bioelectronic signals and questionnaire surveys were carried out in learning conditions when temperatures changed from low- and high-uncomfortable to comfortable. As a result, the stress factor Photoplethysmography (PPG) decreased, while the Root Mean Square of Standard Deviation (RMSSD) of PPG increased when the indoor temperature was changed from low- or high-uncomfortable to comfortable. Additionally, the absolute power of the ${\alpha}$-wave in the brain increased. According to the analysis of the association between the questionnaire and bioelectronic signals, the standard deviation of the stress factor as measured by pulse was closely related to the result of the thermal sensation questionnaire. In addition, it was found that the concentration on studying improved under comfortable temperatures when compared to uncomfortable temperatures.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.591-600
• /
• 2015

최근 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라 운동 프로그램을 스스로 학습하고 즐길 수 있는 능동형 피트니스 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 운동 참여자의 생체신호에서 획득한 생체상태와 운동 정보를 이용하여 개인 수준에 맞는 스피닝 트레이닝 프로그램을 자기 주도 방식으로 학습 및 체험할 수 있게 하는 능동형 스피닝 트레이닝 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안 시스템은 운동 참여자의 뇌파와 맥파 신호를 통해 생체 상태를 분석하고, 골격 동작을 실시간 인식하여 검출된 스피닝 동작 일치율과 운동량을 반영하여 운동 참여자에게 적합한 난이도의 스피닝 프로그램을 제공한다. 또한, 가상 스피닝 강사를 통해 올바른 동작을 제시하고 참여자의 동작 일치율에 따라서 난이도를 조절함으로써 운동 효과를 높일 수 있도록 하였다. 다양한 사용자들에 대한 실험을 통해 제안시스템이 비교적 짧은 시간에 유효한 운동 효과를 얻는데 도움이 됨을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제6권3호
• /
• pp.427-430
• /
• 2020

IoT 분야와 의료 측정기기 분야에서 여러 개의 아날로그 입력 신호를 동시에 디지털 신호로 변환하는 기술 요구가 늘어나고 있다. 기존 단일 또는 2개의 체널 방식을 이용하여 여러 개의 아날로그 신호를 처리하는 방식에서는 하드웨어 크기와 전력소모 면에서 응용 제한을 받게 된다. 본 논문에서는 여러 개의 아날로그 입력을 동시에 받아서, 각각에 대한 24비트 디지털 신호를 출력하는 다채널 24비트 ADC 용 콤필터 설계 및 구현을 기술하였다. 제안된 콤필터의 기능은 매트랩 시뮬레이션과 FPGA 테스트 보드로 검증하였다. SK 하이닉스 0,35㎛ CMOS 표준 공정을 이용하여 칩으로 제작하였다. 미분기/적분기 사용 또는 FIR 구조의 기존 방식과 성능, 칩 면적을 비교하였다. 제안된 콤필터는 6개 이상의 다채널 아날로그 입력, 저 전력 소모, 작은 하드웨어 크기를 요구하는 IoT 제품과 의료 측정기기 활용이 예상된다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.178-184
• /
• 2007

일반적으로 EEG 신호는 Alpha파, Beta파, Theta파, Delta파로 구분할 수 있다. Alpha파는 사람에게 있어서 가장 우세한 파형으로써 정신적으로 안정 시 잘 나타나는 뇌파이며, Beta파는 흥분 시 우세하게 나타난다. 본 연구에서는 EEG의 안정 상태를 정량적으로 나타내기 위해 웨이브렛 변환과 파워 스펙트럼 분석을 이용하였다. EEG신호를 웨이브렛 변환을 통해 Alpha파와 Beta파만 검출하여 고속 푸리에 변환을 이용 Alpha파와 Beta파의 파워 스펙트럼을 구하였다. 이후 Beta파의 파워 스펙트럼에 대한 Alpha파의 파워 스펙트럼 비율로 정의되는 상대적 안정상태비(Stable State Ratio)를 계산하였다. 그 결과 피험자가 정상적인 활동 상태에서 정신적으로 편안한 안정 상태에 이르기까지 5분 이내가 16%, $5{\sim}10$분 사이가 9%, 그리고 최소 10분 이상의 시간이 소요되는 피험자집단이 총 69%로 우세하게 나타났다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제34S권12호
• /
• pp.60-69
• /
• 1997

We present an average method based on the multirate signal processing and dynamic allocation average for the purpose of monitoring event-related potentials(ERP) and continuously and dynamically. In the proposed method, first, latency shifts are detected through the cross correlation between a current response and the reference response. Then, the multirate signal processing which is composed of up-sampler, lowpass filter, and down sampler is performed to compensate the latency shifts of the reference response, therefore we obtain the reference response with a peak latencies compenated by those of a current response. Finally, the single response is obtained by averaging the compensated reference response and a current response. In the simulation, the results of quantitative evaluation by simulation and the results using linical data are presented. From the result, the proposed method reflects dynamic time-varying ERP more exactly than previous methods and is also effective in consecutive monitoring of ERP.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.156-161
• /
• 2001

본 연구에서는 45명의 가상현실 사용자들의 가상현실 전, 중, 후의 생리신호의 변화를 관찰하였고 성격, 능력 특성 설문지, 가상현실 평가 설문지를 이용하여 심리적 영향을 알아보았다. 체온의 변화 양상을 기준으로 하여 가상현실 사용자의 심리생리학적 유형을 나누고 유형별 심리적인 반응 특성을 살펴보았다. 1) A 유형: 가상현실 유행동안 체온이 연속적으로 감소하는 유형. 2) B 유형: 가상현실 윤행초기에 체온이 급격히 증가해서 운행동안 서서히 체온이 상승하는 유형. A 유형에 속하는 사용자들의 성격적 특성은 Holland의 성격 유형이론에 근거하여 실제형의 사람들이 많은 것으로 나타났으며 B 유형은 탐구형, 사회형의 사람들이 많은 경향으로 나타났다. 멀미민감도는 A 유형이 B 유형보다 더 크게 나타났다. A, B 유형의 뇌파분석 결과 정중 전두부 (Fz), 정중 중심부 (Cz)에서 베타파, 감마파 상대파워가 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 체온의 변화 양상에 따라 나눈 A, B 유형은 성격 및 능력 특성, 멀미민감도에 있어서 유형간 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1112-1114
• /
• 2017

본 논문은 감정변화와 관련이 높다고 알려져 있는 생체정보인 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 심박변이도(HRV)를 바탕으로 사용자의 감정상태를 추론하여 치유음악을 추천해주는 시스템을 제안한다. 사용자의 생체정보를 기반으로 사용자의 감정상태를 평온, 집중, 긴장, 우울의 4가지 단계로 분류하는 감성추론 시스템을 설계하고, 각각의 감정상태에 따라 적절한 카테고리의 음악을 추천함으로써 사용자의 스트레스 정도를 완화시키고자 한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
• /
• pp.67-70
• /
• 2000

본 논문은 음악 리듬의 속도의 변화가 작업자에게 미치는 영향을 평가하기 위하여 음악의 리듬의 속도를 다섯 단계로 변화시키면서 평가하였다. 평가를 위하여 미리 제작된 MIDI 음악을 들려주면서 피험자가 연산작업을 수행하는 동안의 오답 발생률과 연산반응시간과 뇌파 등 5종류의 생리신호를 측정하였다. 측정 데이터를 분석한 결과 자극음의 속도가 증가할수록 작업자의 오답률이 높아지고 연산 반응 시간이 길어져 작업능률이 저하됨을 관찰할 수가 있었다. 특히 리듬의 특정 속도 ♩=160(160/min)에서 ♩=200(200/min)보다 오답률이 높고 반응시간이 길어지므로 작업에 적합한 리듬의 속도가 존재함을 알 수 있었다.