• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.119-126
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• 2007

가상환경에서 학습 방식에 따른 학습 효과를 학습자의 주의와 기억량 분석을 중심으로 연구하였다. 교안유도 방식(Guided learning)과 고안 비유도 방식(Unguided learning)의 학습이 주어진 상태에서 뇌파, 심전도, 피부저항과 시선추적 생체신호장비를 사용하여 학습자 주의측정을 하였고, 학습자의 학습태도, 느낌, 기억량 등을 실험시 비디오와 실험 후 설문분석을 이용하여 분석하였다. 실험 결과는 교안유도 방식이 학습자의 주의를 교안으로 끄는 데는 효율적이어서 많은 교안내용을 기억하게 했으나, 교안비유도 방식에 비해 상대적으로 학습자가 느끼는 체감 흥미는 떨어진 것으로 나타났다. 그와는 대조적으로 교안비유도 방식에서 학습자들은 교안과 교안외 내용을 모두 비교적 광범위하게 기억하고 있었고, 능동적이며 자율적인 학습을 하였다. 또한 교안비유도 후 교안유도 방식의 학슬을 했을 경우 그 반대의 경우보다 훨씬 더 학습호과가 좋았다. 이는 교안비유도 방식이 사전 예비학습 효과를 주었기 때문으로 해석된다. 실험결과를 통해 본 논문에서는 교안비유도 방식을 먼저 학습한 후에 교안유도방식으로 학습을 진행하는 것이 학습자의 학습 효과와 체감흥미에서 더욱 효율적임을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.34-39
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• 2009

사람의 감정은 주관적인 인식 작용으로서 충동적인 성향을 띄고 있으며 무의식중의 사람의 욕구와 의도를 표현하고 있다. 이는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 지능형 로봇의 사용자가 처한 환경의 상황정보 중에서 사용자의 의도를 가장 많이 포함하고 있는 정보라고 할 수 있다. 이러한 사용자의 감정을 파악할 수 있는 지표는 사람의 얼굴 영상에서의 표정과 음성신호에서의 Spectrum 통계치 및 생체신호(근전위, 뇌파, 등)등 이다. 본 논문에서는 감정인식 활용의 편의와 효율성 향상을 주목적으로 하여 사용자의 얼굴 영상과 음성을 이용한 감정인식에 대하여 개별 결과물만을 산출하고 그 인식률을 검토한다. 또한 임의의 상황에서의 인식률 향상을 위하여 영상과 음성의 특징을 기반으로 최적의 특징 정보들을 구별해 내고, 각각의 개별 감정 특징에 대한 융합을 시도하는 특징 융합 기반의 Multi-Modal 감정인식 기법을 구현한다. 최종적으로 감정인식 결과를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 상황 설정 시나리오와 베이지만 네트워크를 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 확률 추론 가능성을 제시하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.77-82
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• 2016

운전자에게 각성뇌파를 생성할 수 있는 SSVEP기반의 졸음퇴치 도로시설물 시제품 개발을 위하여 실험을 통한 표준 인터페이스 모델의 개발 및 실험 검증 자료를 구축하는데 있다. 먼저 프로그램 시뮬레이션으로 SSVEP 자극 프로그램을 만들어서 체커 보드의 자극패턴을 만들었고 SSVEP의 주파수를 베타파 영역(13~30Hz) 내에 설정하였다. 고속도로 졸음취약지점에서 설치하여 운전중에 SSVEP 광자극에 대한 효과검증에 관한 실험 결과 주간과 야간 모두 고속도로 운전 중 SSVEP 광자극을 받으면 순간 베타파가 증가하는 것을 확인하였고, 5분 유지기 동안 보다 높은 각성상태를 유지하는 것으로 확인되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.388-393
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• 2010

문화콘텐츠기술(CT, Culture Technology)은 문화 산업 발전을 위한 기술로 문화콘텐츠 기획과 상품화, 미디어탑재, 전달의 가치사슬 과정 등 문화상품의 부가가치를 높이기 위해 소용되는 모든 형태의 유무형의 기술이다. 문화콘텐츠 기술(CT)분야에서 음악의 특징을 분석하여 다양한 어플리케이션을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 관련된 연구 중 EEG를 측정하고 그 결과에서 음악적 자극에 대한 반응을 검출하여 활용하는 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 EEG에서 음악적 자극에 대응되는 반응신호들을 증폭시켜 평균화 하는 방법인 ERP(Event-Related Potentials) 실험을 기반으로 음색을 추출하는 과정에서 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 ICA 알고리즘을 적용하여 음색 추출 및 노이즈 제거 결과에 따른 EEG의 특성을 분석하여 적용한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.254-259
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• 2015

본 논문은 BCI(Brain Computer Interface)기반의 정상상태시각유발전위(SSVEP : Steady-State Visual Evoked Potential)를 사용하여 무선 로봇 제어를 위한 시스템을 제안하였다. CPSD(Cross Power Spectral Density)를 사용하여 전극의 신호를 분석하였다. 또한 분류를 위해서 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 그 결과 피험자들의 평균 분류율은 약 70%로 나타났다. 로봇제어의 경우 뇌파의 값을 분류하여 나타난 결과 값으로 로봇이 움직일 수 있도록 구현하였고, 블루투스 통신을 이용하여 로봇제어를 수행하였다.

• 대한교통학회지
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• 제17권2호
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• pp.69-79
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• 1999

본 연구에서는 고속도로의 기본구간과 비교해 볼 때, 고속도로 합류부에서의 운전자의 각성정도의 변화를 생리적 신호 중 후두엽부(Occipital Lobe)의 뇌파 중 $\beta$파를 측정하여 정량화하여 살펴보았다. 고속도로 기본구간 3지점과 합류부 구간 3지점에서 실험차량을 이용하여 남자 8명, 여자 2명, 총 10명의 피실험자를 대상으로 실험한 결과 고속도로 운전자는 합류부 구간(램프주행구간, 가속차로시점에서 합류직전 구간, 합류부 영향이 남아 있는 주행구간)에서 운전시 기본 주행구간에 비하여 가속차로 시점에서 합류 직전구간에서 2.21배로 가장 큰 각성정도를 보였다. 또한 고속도로 운전자는 합류를 완료한 후에 4초간 합류과정으로 인한 영향이 남아 있는 것으로 분석되었다. 특히 운전자들은 고어지점으로부터 80m구간이내에서 합류하는 것이 충분한 가속주행을 한 것보다 더 각성 정도를 보였다.

• 감성과학
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• 제2권2호
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• pp.23-30
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• 1999

향은 방향성 또는 휘발성 물질에 의해 코의 점막을 통해 흡입되어 뇌파등의 생체 신호의 변화를 초래하고 풍부한 감성도 유발시킨다. 향은 기억력에 관련된 원시 감정을 유발시킬 뿐만 아니라 생체에서 나오는 페로몬(pheromone)은 행동 양식까지 영향을 미친다. 또한 향을 이용하여 증상의 경감, 예방효과등 질환을 치료하는 aromatherapy는 매우 유망한 분야이다. 본 연구에서는 이러한 페로몬향과 aromatherapy에 사용되는 essential oil등을 이용하여 주관적 감성 평가를 실시하고 이를 통계 분석하여 여러 종류 향들의 자극으로 유발되는 감성의 특징을 밝혀내고자 하였다. 둘째로 향의 선호도를 결정하는데 작용하는 감성요인을 알고자 하였다. 실험에 사용된 향은 26종류이고, 총33명의 지원자가 참여하였다. 설문지는 9점척도의 18문항을 선별하여 4가지 유형으로 작성한 후 유형별로 자료를 정리하여 베리막스의 요인분석, 외귀분석, 군집분석등을 이용하여 분석하였다. 베리막스의 요인분석으로 설문에 사용한 감성 형용사를 쾌한 감성으르 결정하는 요인, 자극의 강도를 결정하는 요인, 이외의 다른 고풍스럽거나 현대적인 요인 등 비슷한 3개 요인으로 나누었다. 향의 선호도를 결정하는데 중요한 감성척도에서는 피검자 성별에 따라 차이가 있음을 보여주었다. 남성의 경우 '황홀하다, 여성적이다' 인데 반해 여성인 경우 '쾌적하다. 친숙하다'라는 감성 척도가 중요하게 작용하였다. 또한 각 향별로 군집을 분류하여 향의 종류를 구분할 수 있었으며 또한 각 향별 선호도를 결정하는 감성 척도도 구해 보았다. 또한 향의 분류에 따른 감성 척도의 특징을 성별로 관찰한 결과 페로몬 향의 경우 essential oil과는 달리 성별에 따른 차이가 나타났다. 결론적으로 후각을 자극하는 향물질로 유발된 감성을 측정해 본 결과 성별에 다라 선호도를 결정하는 감성요인의 차이를 알 수 있었으며, essential oil에서는 성별 차이가 없는데 비하여 페로몬 향의 경우 성별의 차이를 나타내었다.

• 감성과학
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• 제2권2호
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• pp.1-10
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• 1999

본 연구의 목적은 중추신경계 반응과 자율신경계 반응을 이용하여 향이 인간에 미치는 영향을 평가하고자 하는 것이다. 본 연구는 20-26세의 남자 10명, 여자 10명으로 구성된 피험자를 대상으로 이루어졌고, 100% Rose oil bulgrian, Lemon oil misitano, Jasmine abs., Lavender oil france (KIMEX.co.ltd) 등 4가지의 향을 사용하여 실험을 수행하였다. 전두엽 (Fz)과 두정엽 (Cz)에서 EEG를 기록하여 대역별 relative power spectrum 값을 구하고 $\alpha$대역에 대한 $\beta$대역의 비($\beta$/$\alpha$)를 통하여 향에 대한 감성 평가를 시도하였다. 또한 자율신경계 반응은 심전도, 피부온도, 피부저항의 생리신호를 측정하였다. 주관적 평가는 향의 세부적인 이미지를 나타내는 후각 감성 형용사를 이용하여, 양극의 7점 척도 25문항, 단극의 5점 척도 40문항, 그리고 각 향의 전반적인 선호도를 묻는 양극의 7점 척도 2문항으로 구성하여 자극제시 전, 후에 각각 실시하였다. 전체적으로 피험자들은 Lemon을 가장 쾌하고 연하다는 평가를, Rose를 가장 불쾌하며 진하다고 평가하였다. $\beta$/$\alpha$의 비는 쾌하고 연할수록 감소하였고 불쾌하고 진할수록 증가하였다. 또한 심박 변화율과 피부온도는 쾌하고 연할수록 감소하였고, 불쾌할수록 반대 결과를 나타내었다. 결론적으로 쾌하고 연한 향과 불쾌하고 진한 향 사이에 $\beta$/$\alpha$의 비와 자율 신경계 반응의 차이를 관찰할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1171-1180
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• 2019

감정은 인간의 상호 작용에서 중요한 역할을 하는 심리 생리학적 과정이다. 감성 컴퓨팅은 감정을 이해하고 조절할 수 있는 인간 인지 인공 지능의 개발하는데 중점을 둔다. 우울증, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 게임 중독과 같은 정신 질환이 감정과 관련되어 있기 때문에 이러한 분야의 연구가 중요하다. 감정 인식에 대한 노력에도 불구하고, 비정상적인 EEG 신호로부터의 감정 검출은 여전히 높은 수준의 추상화를 요구하기에 정교한 학습 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 EEG 기반으로 효율적인 감정 분류를 위해 LSTM을 위한 최적의 하이퍼파라미터를 파악하고자 다양한 실험을 수행하여 이를 분석한 결과를 제시하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.459-463
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• 1997

In this paper, we present the elimination of ECG artifact from the polysomnographic EEG and EOG. The idea of this method is that the ECG synchronized EEG segment is detected from ECG and regard samples of that segment a missing signal. After this, we used two interpolation methods to recover the missing segment. One is the Lagrange Polynomial Interpolation Method and the other is the Least Square Error AR Interpolation method. We tested those methods by applying to simulated signals. AR methods works well enough to reject the artifact about 10% of the main artifact level. We practically applied to real EEG and EOG signals. We also developed the algorithm to detect whether the artifact level is high or not. If the artifact level is high, then the interpolations are applied.