• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1990년도 추계학술대회
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• pp.114-117
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• 1990

EEG signal is analyzed by two methods, analysis by visual inspection of EEG recording sheets and analysis by quantative method. Generally visual inspection method is used in the clinical field. But this method has its limitation because EEG signal is random signal. Therefore it is necessary to analyze EEG signals quantatively to obtain more precise and objective information of neural and brain. In this paper, power spectrum of EEG signal was estimated by AR(AutoRegressive) model in the frequency domain. This process is useful as a preprocessing stage for tomographic brain mapping (TBM) at each frequency, band. As a method for estimating power spectral density of EEG signals, periodogram method, autocorrelation method. covariance method, modified covariance method, and Burg method are tested in this paper.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권1호통권20호
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• pp.24-29
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• 2007

본 연구에서 심리적으로 안정된 상태에서 맥율을 측정할 수 있는 장치를 개발하였다. 개발된 시스템은 뇌파, 호흡파, 맥동파를 검출하는 하드웨어장치와 이들 신호를 획득하고 처리하는 소프트웨어로 구성하였다. 뇌파는 전두부에서 쌍극형으로 유도하였고, 호흡은 서미스터 브리지를 이용하여 구성된 변환기를 사용하여 비강 전부에서 유도하였으며 맥동파는 귀볼에서 유도한 용적맥파를 사용하였다. 피검자의 심리적 안정된 상태의 판정은 뇌파의 스펙트럼을 이용하였다. 맥율의 결정은 원전에 따라 1호흡 당 맥동수를 사용하였다. 개발된 장치를 사용하여 맥율검출 실험을 한 결과, 뇌파의 주파수 대역별 구분, 안정된 호흡신호의 검출과 이득 조절이 되는 용적맥파의 검출이 실시간으로 가능하였다. 그리고 검출된 신호로부터 맥율을 검출할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권6호
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• pp.487-494
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• 2003

수면뇌파의 해석에 있어서 수면단계는 뇌파의 특성파 검출에 특히 중요하다. 수면단계는 여러 수면질환의 진단에 가장 기초적일 단서를 제공한다. 본 연구에서 수면뇌파 신호를 이산 웨이브렛 변환 뿐 만 아니라 퓨우리에 변환, 연속 웨이브렛 변환을 이용해서 해석하였다. 제안된 시스템 방범인 퓨우리에와 웨이브렛은 수면뇌파의 중요한 특성파(유파, 수면방추파, K복합, 구파 REM) 검출을 위해서 수면상태를 분석했다. 수면뇌파 분석에는 Daubechies 웨이브렛 변환 방법과 고속 퓨우리에를 이용했다. 모의실험결과 신경망 시스템이 특성 파형의 분류에 높은 성능을 발휘함을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.207-216
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• 2013

본 연구의 목적은 수면상태 분석을 위한 분류기를 설계해줌과 동시에 생체신호를 기반으로 하여 수면상태 판별에 유효한 주요 특징벡터들을 추출함에 있다. 수면은 인간의 삶에 중요한 영향을 끼친다. 따라서 사람들이 수면부족 혹은 수면장애를 겪게 되면 집중력 감퇴, 인지기능 장애 등의 문제를 가질 우려가 생기게 되므로, 수면단계 판별에 관한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 피험자가 수면을 취하는 동안 피험자의 생체신호를 획득하였다. 획득 된 생체신호로부터 필터링 등의 전처리 과정을 통하여 특징들을 추출하여 주었다. 추출된 특징들은 유전 알고리즘과 신경망을 결합하여 만든 새로운 알고리즘의 입력으로 사용되었으며, 알고리즘은 수면단계 분석을 위하여 높은 가중치를 가지는 특징을 선택하여 주었다. 이에 따른 결과로 뇌파 신호와 심전도 신호 모두 사용 시 알고리즘의 정확도는 약 90.26%가 나왔으며, 선택되어진 특징은 뇌파 신호의 ${\alpha}$파와 ${\delta}$파의 주파수 파워와 심전도 신호의 SDNN(Standard deviation of all normal RR intervals)이다. 선택된 특징은 수면상태를 분류하는데 중요한 역할을 함을 알고리즘을 반복적으로 수행하여 확인하였고, 이 연구는 추후 수면장애의 진단 혹은 수면분석의 지침을 만드는데 사용가능할 것으로 사료된다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.206-216
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• 2013

감성은 학습, 행동, 의사결정, 상호대화를 포함한 인간의 일상생활에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위하여 생체신호로부터 최소한의 중요한 특징만을 추출하여 사용하는 감성 분류기를 설계하고자 한다. 생체신호는 맥파, 피부온도, 피부전도도, 뇌파신호(전두엽, 두정엽)를 사용하였으며, 4가지 감정(보통, 슬픔, 공포, 행복)은 영화 관람을 통하여 유도하였다. 측정한 생체신호로부터 추출한 24개의 특징으로부터 최적의 특징 집합의 결정은 서포트벡터머신 기반 적합도 함수를 사용하는 유전알고리즘을 적용하였다. 최적의 4감정 분류 정확도는 96.4%이었으며, 서포트벡터머신만을 사용하였을 경우보다 17% 높았다. 선택된 최소에러 특징은 맥파 심박변이도의 평균, NN50, 맥파 유도 맥파 전달 시간의 평균, 피부전도도의 평균과 두정엽 뇌파의 ${\delta}$, ${\beta}$ 주파수 대역에너지였다. 실험을 통하여 두정엽 뇌파, 맥파, 피부전도도의 조합이 고정밀 감정 장비에 적합하였으며, 79% 성능을 보인 맥파와 피부전도도의 조합이 간단한 감성장비에 적절하게 적용할 수 있다.

• 전기학회논문지P
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• 제62권1호
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• pp.50-55
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• 2013

Subjects with 0.7[clo]'s amount of clothing were estimated on their thermal comfort, concentrativeness, heart rate variability, stress and fatigue degree when given variation in relative humidity to 30, 40, 50, 60, 70, and 80[RH%], in an environmental test room of temperature 25[$^{\circ}C$], illumination 1000[lux] and air velocity 0.02[m/sec], by using EEG, learning ability and HRV. At the result, it was at 50~60[RH%] of relative humidity that subject's thermal comfort and concentrativeness were at the highest while stress were at the lowest, and it was at 60[RH%] of relative humidity that heart rate variability was most stabilized. It was found that when temperature and humidity of the environmental test room are at 25[$^{\circ}C$] and 50~60[RH%], subject's productivity and psychological state are least affected.

• 전기학회논문지P
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• 제61권1호
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• pp.55-58
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• 2012

By using EEG and HRV, subjects were estimated on their psychological and physiological reaction when reading psychrometric chart in 7 point century font, in an environmental test room in the condition of temperature 25[$^{\circ}C$], relative humidity 50[RH%], air current speed 0.02[m/sec], giving variation in illuminance to 0.1, 300, 600, 1000, 1300 and 1600[lux]. As a result, it was at 1300[lux] that absolute ${\alpha}$ wave, SMR, SDNN were most vitalized, and also both sides ${\alpha}$ wave asymmetry index, SEF50, HRT, stress and fatigue degree were at the lowest. It was found that a certain illuminance which minimizes psychological stress and fatigue degree while enhancing concentration and task achievement stably does exist.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1993년도 추계학술대회
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• pp.156-159
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• 1993

In this paper, computerized BEAM (brain electrical activity map) was implemented for objective and quantitative multichannel EEG analysis. BEAM is calculated by 4 point Interpolation method and number of elements are 5140. Representation methods of BEAH are two. One is dot density method which classify brain electrical potential 9 levels by dot density and the other is color method which classify brain electrical 12 levers by different colors. In this BEAM, instantaneous change and average energy distribution over any arbitrary time interval of brain electrical activity could be observed and analyzed easily.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제5권2호
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• pp.35-43
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• 1994

전자파가 일상생활에서 생체에 많은 영향을 미치는 것으로 알려져 있으나 실제로 그 영향을 정성, 정량적으로 규명하는 것은 용이하지 않다. 본 연구에서는 생체의 전기적 신호를 이용하여 2.45GHz의 전자파에 노출시킨 토끼의 두부에 대한 영향을 측정하는 방법을 검토하였다. 연구결과, 두부모델의 손상정도는 뇌전위의 연속적인 FFT 신호처리에서 뇌활성도 저하를 관찰할 수 있었으며, 특정 주파수와 강도(최소허용전력과 치사전력)에 대한 기준 설정에 필요한 요소를 제시할 수 있었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1-5
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• 2001

시각제시에 의한 감성반응 생체신호 추출 실험시 시각 제시물 선정에 주관적 방식을 사용하였다. 시각제시 영상물로는 감성반응도가 가장 큰 인물얼굴 영상자료를 선정하였다. 피검자군 스스로 자신이 극도로 선호하고 혐오하는 양극단의 얼굴영상물을 선호도 특성조사를 통해 선택케 하였다. 외부와의 영상잡음이 차폐된 모니터 제시 장치를 구성하여 선호와 혐오의 양극단 영상물을 교차 제시하며 설문조사와 뇌파를 측정하였다. 피검자로는 남녀 대학생 20명을 선발하였으며 영상매체 선정을 비롯한 뇌파측정에 과정에 참여시켰다. 뇌파신호 분석 방법으로는 대역별 적분값, 반응구간 변화 미분값을 파라미터로 사용하였다. 분석결과, 교차제시에 따른 반응민감도가 향상되었으며 동일 시각 반복제시에 따라 민감도가 둔화됨을 밝혔다.