There are a lot of games which have good benefits in the game genre such as serious game. In this paper we implement an serious game for increasing intensive power by calculating the index of the intensive power based on EEG signal. First we explain the definition of the EEG and the classification of the brainwaves and we depict the method for increasing the intensive power. Then we apply the index of the intensive power to the game production to train the intensive power. At last we make an experiment on the effect of an game which increases the intensive power and the analysis shows the increase of the intensive power.
Using EEG, human physiological signal, as part of research which investigates the state of student learning and provides appropriate feedback to maximize learning efficiency, the relationship of learning attitude and analysis of EEG for female college student is presented. We study the reaction of learner's EEG using the concentration level extracted from the EEG power spectrum when students learn at various learning attitude. The experiment was conducted for the concentrating on learning and, as a control group, erratic attitude and closed eyes state. The attitude of concentrated Learning shows high concentration index and low relaxation index, where as the erratic attitude, such as eye movement and clicking, shows high level of attention index and noisy wave ratio. Especially, the state of closed eyes shows the ratio of alpha and theta wave under 1. This is distinct with open eyes cases.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.1001-1004
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2014
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.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.284-285
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2016
In this paper, reflecting the index of concentration and real-time EEG measurement, implementation of the game-type content that can be centralized power of training. Implemented content, for more effective training, based on the brain wave difference in each user, by reflecting an indication of concentration, it is possible by level training. In order to evaluate the usefulness of the implemented content, to target the five subjects, is underway to improve training of concentration, through a comparative analysis of the changes in the index of ability to concentrate, to confirm the improvement of the concentration of the user it could be.
This research measures EEG signals which are generating on head skin and extracts brain concentration level related with brain activity. We develop concentration wireless transmission system for controlling hardware by using this signal. Two channels are used for measuring EEG signal on front head and Biopac system with MP-100 and EEG100C was used for measuring EEG signal, amplifying and filtering the signal. LabView 8.5 was also used for FFT transformation, frequency and spectrum analysis of the measure EEG signal. As a result, ${\alpha}$ wave, ${\beta}$ wave, ${\theta}$ wave and ${\delta}$ wave were classified. we extracted the concentration index by adapting concentration extraction algorithm. This concentration index was transferred into lego automobile device by wireless module and applied for BCI application.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.2
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pp.41-46
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2009
This research measures EEG signals which are generating on head skin and extracts brain concentration level related with brain activity. We develop concentration wireless transmission system for controlling hardware by using this signal. Two channels are used for measuring EEG signal on front head and Biopac system with MP100 and EEG100C was used for measuring EEG signal, amplifying and filtering the signal. LabView 8.5 was also used for FFT transformation, frequency and spectrum analysis of the measured EEG signals. As a result, SMR wave, Mid-Bata wave, $\Theta$ wave classified. We extracted the concentration index by adapting concentration extraction algorithm. This concentration uldex was transferred into logo automobile device by wireless module and applied for BCI application.
Archer's capability of attention and relaxation control during shooting process was evaluated using EEG technology. Attention and meditation algorithms were used to represent the levels of mental concentration and relaxation levels. Elite, mid-level, and novice archers were tested for short and long distance shootings in the archery field. Single channel EEG was recorded on the forehead (Fp1) during the shooting process, and attention and meditation levels were computed by real time. Four types of variations were defined based on the increasing and decreasing patterns of attention and meditation levels during shooting process. Elite archers showed increases in both attention and relaxation while mid-level archers showed increased attention but decreased relaxation. Elite archers also showed higher levels of attention at the release than mid-level and novice archers. Levels of attention and relaxation and their variation patterns were useful to categorize archers and to provide feedback in training.
This study was an examination of the relevance and clinical significance of electroencephalographic (EEG) indexes (e.g., mental/physical stress and attention) and indexes of heart rate variability (HRV) with regard to cognitive function and physiological health conditions in elderly people. A device was used to record two-channel EEGs of the frontal lobe and a one-channel ECG simultaneously. Subjects were 76 people average aged 73. The significant findings are as follows: First, subjects whose intrinsic alpha rhythm had high amplitude, regardless of peak, showed higher resistance to mental stress and lower physical stress than did subjects with low-amplitutde intrinsic alpha rhythm. Second, HRV, SDNN, and RMSSD indexes showed strong positive correlations between the two groups of subjects regardless of the division of groups. Third, the alpha asymmetry of the left and right sides of the brain in subjects with low-amplitude intrinsic alpha rhythm was larger, and the delta/alpha ratio (reflecting physical stress) and theta/sensorimotor rhythm (SMR) ratio (showing the decline in attention) were bigger. Fourth, the subjects in whom intrinsic alpha rhythm peak occurred during slow rhythm had a higher theta/SMR ratio than did subjects whose peak occurred during fast rhythm, which was related to a steeper decline in attention. Therefore, the presence or absence of intrinsic alpha rhythm peak and amplitude on quantitative EEG may be an index reflecting the cognitive function and physiological health of elderly people.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.4
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pp.2170-2178
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2014
In this paper, electroencephalographic (EEG) signal of one among subjects measured biosignal with visual evoked stimuli inducing the concentration was analyzed to detect the changes in the attention status during attention task fulfillment from January to February, 2011. The independent component analysis (ICA) was applied to EEG signals to isolate the attention related innate source signal within the brain and Electroculogram (EOG) artifact from measured EEG signals at the scalp. The consecutive accumulation of short time Fourier transformed (STFT) attention source signal with excluded EOG artifact can enhance the regular depiction of EPOCH graph and spectral color map representing time-varying pattern. The extracted attention indices associated with somatosensory rhythm (SMR: 12-15 Hz), and theta wave (4-7 Hz) increase marginally over time. Throughout experimental observation, the ICA with STFT can be used for the assessment of participants' status of attention.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.853-855
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2018
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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