• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.26-32
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• 2011

최근 U-health 분야에서는 EEG(Electroencephalograph) 뇌파를 전송하여 환자뿐만 아니라 일반 노약자를 대상으로 졸음운전이나 뇌졸중, 또는 심장마비와 같은 위기상황에 대처하기 위해 실시간으로 뇌파를 모니터링하는 시스템을 연구하고 있다. 이러한 시스템은 병원이나 요양원등 다양한 지역에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 자동차 통신망에 적용하여 운전자의 뇌파를 실시간으로 모니터링하고 미연에 사고를 방지할 수 있는 통신망 시스템의 성능을 평가하고자 한다. 이를 위해 VANET환경에서 EEG뇌파 전송을 효율적으로 할 수 있도록 옵넷 시뮬레이터에서 제공하는 모바일 애드혹 노드를 사용하였다. 운전자의 뇌파를 노변기지국으로 전송하는 애드혹한 자동차 통신망을 설계하고 시뮬레이션을 통하여 도심 지역에 적합한 환경을 도출하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권7호
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• pp.623-629
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• 2013

본 논문에서는 뇌파 전송 프로토콜 설계하고 이를 검증할 테스트 플랫폼 제작 결과를 소개한다. 건식 전극에서 검출된 뇌파는 인접한 ADC(analog-to-digital converter)를 거쳐 디지털 신호로 변환되고, 각 센서 노드에서 디지털 신호로 변환된 뇌파는 $I^2C$(inter-integrated circuit) 프로토콜을 통해서 DSP(digital signal processor) 플랫폼으로 전송된다. DSP 플랫폼에서는 뇌파 전처리 알고리즘 수행 및 뇌 특성 벡터 추출 등의 기능을 수행한다. 본 연구에서는 각 채널당 10비트 또는 12비트 ADC를 사용하여 최대 16채널의 데이터를 전송하기 위하여 $I^2C$ 프로토콜을 적용하였다. 실험결과 4바이트 데이터 버스트전송을 수행하면 통신오버헤드가 2.16배로 측정이 되어 10 비트 또는 12 비트 1 ksps ADC를 16채널로 사용시 총 데이터전송율이 각각 345.6 kbps, 414.72 kbps 로 확인되었다. 따라서 400 kbps 고속전송모드 $I^2C$를 사용할 경우 ADC 비트에 따라서 슬레이브와 마스터의 채널비가 각각 16:1, $(8:1){\times}2$ 로 되어야 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.343-344
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• 2007

본 논문은 의사표현이 어려운 전신마비환자의 뇌파(EEG)를 이용하여 긍정과 부정을 표현할 수 있는 방법에 대해서 소개한다. 더 나아가 인간의 감정에 따라 긍정과 부정을 민감하게 반응하는 뇌 영역을 분석하였다. 해당영역의 뇌파(EEG)변화를 측정하기 위해 컴퓨터 시스템과 접목시키는 목적도 포함하고 있다. 이를 위해서 미약한 뇌파를 증폭 시키는 전치 증폭기를 구현하였고 인공산물과 뇌파 주파수영역만을 통과시키는 아날로그 전자회로를 구현하였다. 또한 인간의 두뇌피질로부터 측정된 신호는 컴퓨터 시스템에 전송된다. 수신된 신호를 실시간 Fast Fourier Transform(FFT) 신호처리과정을 거쳐 뇌파의 주파수 영역을 분류하게 된다. 이때 분류된 뇌파를 바탕으로 인간의 긍정과 부정을 표현할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.329-334
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• 2014

최근에 전기자동차의 상용화가 머지않은 상황에서 운전자를 위한 다양한 전자적 기능들이 개발되어지고 있다. 특히, 뇌파(EEG)를 통하여 운전자의 상태를 모니터링하면서 졸음방지나 건강상태를 실시간으로 점검하는 기능들이 있다. 자동차 운전자의 뇌파를 의료기관 서버에 전송하여 관련 기능들을 제공할 수 있는데 이때 자동차간 또는 자동차와 노변장치간의 원활한 통신기능이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 도심의 교차로환경에서 원활한 EEG 통신기능을 제공하는 라우팅 프로토콜을 제시하기 위해 AODV, DSR, GRP, OLSR, TORA와 같은 5가지의 라우팅 프로토콜로 운영되는 무선통신망을 각각 설계하고 이를 OPnet 네트워크 시뮬레이션을 통하여 성능을 평가하고 결과를 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.40-47
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• 2013

병원과 같은 의료센터에서 이동하는 환자들의 상태를 효과적이며 실시간으로 감지하기 위해서는 다양한 무선통신망 프로토콜과 네트워크 상황을 고려해야 한다. 802.11a, 802.11g, direct sequence와 같은 무선통신 프로토콜들은 각각의 장단점이 있으며 모바일 노드의 개수나 전파도달 거리등 다양한 요소들이 망의 성능에 영향을 줄 수 있다. 특히, 환자들의 상태를 뇌파전송(EEG)을 통해 감지하기 때문에 이러한 데이터 특성도 고려하여 네트워크 토폴로지를 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 환자의 EEG 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 무선통신망을 설계하고 이를 Opnet 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션한 뒤 그 결과를 이용하여 성능을 분석하였다. EEG를 전송하는 무선네트워크 환경에서는 전반적으로 802.11g의 성능이 우수한 것으로 나타났으며 토폴로지의 구성요소에 따라 결과의 특성에 다소 차이가 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.791-796
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• 2013

뇌파 건강관리 시스템의 태동은 산업과 연구분야에서 요즘 중요한 쟁점으로 여겨지고 있다. 실시간으로 간질병이나 뇌경색의 환자들의 의료응급서비스를 지원하기 위해서는 EEG신호 감지가 필수적이다. 이러한 시스템을 위하여 효과적인 네트워크를 지원하는 것이 필수적이기 때문에 센서노드 기반의 무선통신 토폴로지를 제안하며 시뮬레이트한다. 마지막으로 이러한 네트워크의 효과적인 토폴로지를 위하여 옵넷 시뮬레이터의 결과를 평가한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.216-222
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• 2010

삶의 질을 높이기 위하여 무선 애드혹망 기술은 컴퓨터과학과 건강관리 응용산업에서 가장 중요한 분야의 하나로 알려져 있다. 유비쿼터스 건강시스템은 또한 실시간으로 비상상태의 경고기능을 제공해준다. 이러한 기능은 봉사자들의 수를 줄여줄 뿐 아니라 만성적인 병자와 노인들을 살아갈 수 있도록 돕는다. 시스템의 응용을 위하여 효과적이며 적절한 네트워크 시스템은 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 환자 노드가 지속적으로 뇌파를 측정하여 병원에 위치한 서버로 전송하는 다양한 네트워크 환경을 제안한다. 그리고, 이동노드들의 다양한 이동성과 토폴로지로 구성된 네트워크 시스템들을 옵넷 시뮬레이터로 시뮬레이션을 하고 평가할 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.16-23
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• 2010

최근 뇌 과학 연구에 관심이 높아지면서 두뇌 훈련게임, 교육응용분야 및 BCI(brain Computer Interface)등 여러 분야에서 뇌파를 이용한 장치들이 개발 되고 있다. 본 논문에서는 전두엽 뇌파를 이용해서 간편하고 손쉽게 사용할 수 있는 블루투스 기반 무선 포터블형 뇌파 측정장치를 설계 제작하였다. 10~100 ${\mu}V$의 낮은 진폭을 가진 뇌파를 증폭하여 수V까지 증폭하였고 불필요한 잡음신호와 60 Hz의 전원 노이즈를 제거 하기위하여 저역필터, 고역필터 및 노치 필터를 설계하였다. 또한, 아날로그 뇌파신호를 디지털신호로의 변환과 PC로의 무선 전송을 위해 PIC24F192 마이크로컨트롤러를 사용하였다. AD변환 샘플링율은 1kHz로 하였고, 블루투스방식의 무선전송방식을 이용하여 38,400bps로 PC로 전송하였다. PC로 입력할 때 LabVIEW 프로그램를 이용하여 뇌파신호를 수신하여 모니터링 하였다. 상용 뇌파측정 장치인 Biopac MP100과 개발된 장치에 각각 $1{\mu}V$, 0~200Hz의 동일한 사인파 시뮬레이션 신호를 입력한 후 FFT 변환 후 각각 파워스펙트럼을 분석하여 성능 검증을 비교했다. 상용 Biopac 시스템 MP100과 비교해 본 결과 특히, 30Hz이하의 주파수영역에서 유사한 주파수 응답 특성결과를 얻어 제작된 시스템의 정확도가 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1393-1395
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• 2015

군에서의 경계근무는 방위 임무에 있어 아무리 강조해도 부족할 정도로 중요한 업무이지만, 인간이라는 한계 때문에 어쩔수 없이 소홀히 되어지는 부분이 있다. 이에 본 논문에서는 뇌파를 사용하여 경계병의 졸음을 검출하는 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 IoT를 기반으로 설계되었으며, 주요기능으로는 뇌파 측정 기능, 신원 확인 기능, 졸음 판별 표시 기능, 실시간 뇌파 전송 기능 등이 있다. 현재 각 기능에 대한 구체적인 방법들을 구현하여 성능 분석중에 있으며 향후 이 시스템이 완전히 개발 된다면 국방 경계태세 강화 등 다른 여러 분야에서 유용하게 쓰일 것으로 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.155-156
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• 2008

본 연구는 두피에서 발생하는 EEG(electroencephalog ram)신호를 측정한 후 두뇌활동과 관련된 지표 중 집중도를 추출하여 집중도의 크기에 따라 하드웨어를 제어하는 집중도 무선전송 시스템을 구연하고자 하였다. 뇌파신호를 측정하여 집중도를 추출하기 위해 두피의 좌, 우 두 채널을 사용하였으며 Biopac의 MP-100과 EEG100C을 이용하여 뇌파신호 계측, 증폭 및 필터링을 하였다. 계측된 EEG 신호로부터 특정 주파수 대역 및 스펙트럼을 분석하기 위해서 LabVIEW 8.5를 이용하여 FFT(Fast Fourier Transformation) 처리를 하였다. 이를 통해 ${\alpha}$파, ${\beta}$파, ${\theta}$파, ${\delta}$파 주파수영역으로 분류한 후 집중도 추출 알고리즘을 적용하여 집중도 지표를 추출하였고 추출된 집중도 신호를 무선전송하여 BCI(Brain Computer Interface) 기술에 응용하고자 레고 자동차에 적응하여 보았다.