본 논문에서는 뇌파 측정 장비를 활용하여 집중력 지표를 구하고 이를 게임에 활용함으로써 집중력을 향상시키는 기능성 게임을 구현한다. 이를 위하여 뇌파의 정의 및 종류에 대해 알아 보고 집중력 향상과의 연관관계를 도출한다. 이러한 관계에 의하여 집중력 지표를 산출하고 이 지표를 집중력 향상 게임 개발에 적용하여 사용자가 게임에 더욱 집중하게 함으로써 집중력 향상 훈련이 가능한 게임을 구현하였으며, 실험자를 대상으로 집중력 향상에 관한 실험을 한 결과 집중력 향상에 대한 기대도가 높은 것으로 분석되었다.
생체신호인 뇌파를 이용하여 이러닝 학습자의 학습태도를 파악하고 그에 따른 적절한 피드백을 제공하여 학습자의 학습효율을 극대화하려는 연구의 일환으로 여대생을 대상으로 학습자의 학습태도와 뇌파를 분석하여 이들의 상관관계를 밝혀보고자 한다. 학습자가 학습에 집중하는 태도와 그렇지 않은 태도에 대해 뇌파의 파워 스펙트럼을 추출하여 학습자의 뇌파가 어떻게 반응하는지에 중점을 두어 연구하였다. 학습에 집중하는 태도의 대조군으로 산만한 태도와 눈감은 태도를 설정하여 실험을 진행하였다. 학습에 집중하는 태도에서는 집중도가 산만한 태도에 비하여 높게 나타나고 이완지표는 낮게 나타나며, 클릭과 눈굴림과 같은 산만한 태도에서는 주의지표와 잡파 비율이 높게 나왔다. 특히, 눈을 감았을 때는 알파 세타 비율이 1이하로 나타나 눈을 뜬 다른 상태와 뚜렷이 구분되었다.
IT 기술과 의료 기술이 발전함에 따라 뇌파를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있다. 컴퓨터로 사용자가 뇌파를 측정하고, 측정된 뇌파를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 고속 데이터 처리 알고리즘을 소개하고, 측정된 뇌파를 통하여 우울증을 진단할 수 있는 시스템을 구현하였다. 특히 실시간 뇌파지표 분석을 통하여 뇌파의 기본파형이 분류되고, 분류된 신호에서 개발된 알고리즘에 따라 주의/이완/집중/우울의 4가지 지표가 실시간으로 도출된다.
본 논문에서는 사용자의 실시간 뇌파를 계측 및 집중력 지표를 반영하여 집중력 훈련이 가능한 게임 형 콘텐츠를 구현하였다. 구현된 콘텐츠는 보다 효과적인 훈련을 위하여 사용자별 뇌파 차이를 토대로 집중력 지표를 반영함으로써, 수준별 훈련이 가능하다. 구현된 콘텐츠의 유용성을 평가하기 위하여 피실험자 5명을 대상으로 집중력 향상 훈련을 진행하였고 집중력 지표의 변화를 비교 분석을 통하여 사용자의 집중력 향상을 확인할 수 있었다.
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.
본 연구는 두피에서 발생하는 EEG(Electroencephalogram)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 MP100과 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 SMR파, Mid-Bata파, Theta파 주파수영역으로 분류 한 후 집중도 추출 알고리즘을 적용하여 집중도 지표를 추출하였고 추출된 집중도 신호를 무선전송하여 BCI(Brain Computer Interface)기술에 응용하고자 레고 자동차에 적용하여 보았다.
양궁의 슈팅과정에 대하여 정신 집중력과 긴장 이완도를 뇌파를 이용하여 평가하였다. 정신 집중과 긴장 이완 수준의 평가는 집중과 명상 알고리즘을 이용하여 수행되었다. 우수, 중급, 그리고 초급 양궁선수들이 야외 양궁장에서 근거리와 장거리 타깃을 대상으로 슈팅 훈련을 할 때 앞이마(Fp1)에 전극을 부착한 헤드밴드 형태의 휴대용 뇌파 시스템으로 뇌파를 기록하였다. 개인별로 기록된 뇌파는 집중과 명상 알고리즘을 이용하여 실시간으로 정신집중과 긴장이완 수준이 계산되었으며, 슈팅 과정에서 정신집중과 긴장이완 수준의 변화 형태가 분석되었다. 개인별로 각각의 슈팅에 대한 정신집중 및 긴장이완 수준 변화는 네 유형으로 분류되었으며, 이 변화 유형은 양궁 선수들의 경기력을 평가하는 신뢰성 있는 지표로 나타났다. 우수 선수의 경우 정신 집중과 긴장이완 수준이 슈팅과정의 진행에 따라 동시에 증가하는 형태로 나타났으며, 중급 선수의 경우 정신 집중도는 증가하는 반면 긴장 이완 수준은 감소하는 결과를 보여 주었다. 실시간으로 제공되는 정신 집중과 긴장 이완 수준의 변화는 양궁 선수들의 경기력 평가뿐만 아니라 훈련 시에 유익한 피드백이 되었다.
이 연구는 노년기 인지기능 및 생리적 건강상태와 관련 있는 정량화 뇌파의 Alpha 고유리듬 피크 위치 및 진폭의 출현 유무가 정신적·육체적 스트레스, 주의집중 등의 뇌파 지표들과 심박변이도 지표 간에 어떠한 관련성과 임상적 의미가 있는지 알아보고자 하였다. 이를 위하여 평균 73세 남녀 노인 76명을 대상으로 전두엽 2채널 뇌파와 1채널 심전도를 동시에 측정 가능한 장치를 이용하여 폐안시 EEG, HRV를 측정하였다. 의미있는 분석 결과는 다음과 같다. 첫 번째, Alpha 고유리듬피크 위치와 상관없이 고유리듬 진폭이 높게 잘 나타난 집단은 낮은 집단에 비해 정신적 스트레스에 대한 저항도는 높고, 육체적 스트레스는 낮게 나타나는 상관성을 보였다. 두 번째, 심박변이도의 HRV index, SDNN, RMSSD 지표는 집단 구분에 상관없이 공통적으로 서로 간 높은 양의 상관성을 보였다. 세 번째, Alpha 고유리듬 진폭이 잘 나타나지 않은 집단에서 좌·우뇌 Alpha 비대칭이 커질수록 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율과 주의집중 저하를 반영하는 Theta/SMR 비율도 커지는 상관성을 보였다. 네 번째, Alpha 고유리듬피크가 느린 리듬쪽에 위치한 집단은 빠른 리듬 쪽에 위치한 집단에 비해 Theta/SMR 비율이 높게 나타나 주의집중도 저하와 관련이 있음을 의미하였다. 따라서 정량화 뇌파의 Alpha 고유리듬 피크 위치 및 진폭의 출현 유무는 노년기 인지기능 및 생리적 건강상태를 반영하는 지표로 활용 가능성이 있음을 시사하였다.
본 연구에서는 작업수행시의 집중상태 변화를 검출하기 위하여 2011년 1~2월 동안 집중을 유발하는 시각유발자극에 대하여 생체신호를 측정한 피험자들 중 한명의 뇌파신호를 분석하였다. 두피에서 측정한 뇌파신호로부터 집중관련 뇌 안에서의 발원 신호와 안구운동잡음 신호를 분리하기 위하여 독립성분 분석기법을 측정뇌파 신호에 적용하였다. 안구운동잡음신호가 제거된 집중관련 신호원을 단시간 푸리에 변환하여 주파수 성분 신호를 연속적으로 축적함으로서 시변 특징 형태를 나타내는 에포크 그래프와 스펙트럴 칼라 맵에서의 도식 표현상 규칙성을 향상 시킬 수 있었다. 추출한 감각운동리듬 (SMR: 12-15Hz)과 세타파 리듬 (4-7Hz)관련 집중 지표는 집중시험시간이 경과함에 따라 증가 하였다. 실험을 통하여 단시간 푸리에 변환과 결합한 독립성분 분석기법은 참여자의 집중상태 변화를 분석하는데 사용 할 수 있을 것이다.
현재 맥파(ECG; Electrocardiogram) 및 뇌파(EEG: electroencephalography)의 파형 분석기술은 다양하게 적용되고 있으니 이들을 종합적으로 활용한 개인용 건강서비스 개발은 아직 미비 한 상태이다. 본 논문에서는 측정대상자의 정신적 혹은 육체적 피로도를 나타내는 8가지의 지표로서 집중도, 전두엽 비대칭 정도, 좌우뇌 활성도 대칭 값, 알파파 및 베타파 훈련도 (이상은 뇌파 분석 결과), 스트레스 레벨, 심박 수, 자율신경균형도 (이상은 맥파 분석 결과)]를 개인에게 알려주는 생체정보기반 개인건강 관리 소프트웨어 시스템의 설계 및 개발 결과에 대하여 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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