일반적으로 EEG 신호 분석은 의료 진단 및 재활 공학에 적용하여 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에 널리 사용되는 뇌 자극을 기록하는 객관적인 모드를 제공할 수 있는 능력 때문에 여러 연구의 주제가 되어 왔습니다. 본 연구에서는 뇌전도 측정하기 위한 뇌파 수신 하드웨어 개발 및 처리 시스템 구현을 통해 서버와 데이터 처리로 분류하여 개발을 진행하였다. 뇌전도를 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 구현의 중간단계 연구로 진행되었으며, 측정된 뇌전도 데이터에 따라 사용자의 팔의 움직임을 예측하는 형태로 구현되었다. 네 개의 전극으로부터의 입력을 아날로그-디지털 변환기를 통해 뇌전도 측정을 수행하였다. 이를 통신 과정을 거쳐 서버에 전송한 뒤, 서버에서 합성곱 신경망 모델로 뇌전도 입력을 분류하여 그 결과를 사용자 단말로 표시하는 시스템의 흐름을 설계하고 구현하였다.
This study attempted to analyze human brain responses toward visual content through EEG signals and intended to measure brain wave reactions of different age groups to determine the sexuality level of the media. The experimental stimuli consist of three different video footage (rated ages 12, 15, and 18) to analyze how subjects react in situations where they actually watch sexual content. For measuring and analyzing brain wave reactions, EEG equipment records alpha, beta, and gamma wave responses of the subjects' left and right frontal lobes, temporal lobes, and occipital lobes. The subjects of this study were 28 total and they are divided into two groups. The experiment configures a sexual content classification scale with age or gender as a discriminating variable and brain region-specific response frequencies (left/right, frontal/temporal/occipital, alpha/beta/gamma waves) as independent variables. The experimental results showed the possibility of distinguishing gender and age differences. The apparent differences in brain wave response areas and bands among high school girls, high school boys, and college students are found. Using these brain wave response data, this study explored the potential of developing algorithm for measurement of age-specific responses to sexual content and apply it as a film rating.
일정한 단속 주파수(triggering frequency)를 지닌 청각자극의 반송 주파수(carrier ferquency, pure tone)를 1kHz에서 3kHz까지 0.5kHz단위로 증가시키면서, 이에 반응하는 뇌전위를 디지탈 EEG측정장치를 이용하여 총 7초 동안 1kHz의 sampling frequency로 컴퓨터로 전송하였다. 먼저 신호의 pseudo-phase space분석을 통해 뇌전위의 진폭특성을 파악하였다. 이러한 해석은 생리학적으로 밝져진 소리의 반송주파수와 소리의 크기 인지사이의 상관관계와 잘 일치함이 확인되었다. 또한 이 신호외 Lyapunov exponent 분석을 통해 신호의 발산 특성을 물리적으로 파악하고, 이러한 특성을 이미 여러가지 접근법에 의해 밝혀져 있는 생리학적 실험결과와 관련지어 해석함으로써 반송 주파수에 반응하는 뇌의 mechanism을 뇌전위 측정에 의해서 검출이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 점진적 이완기법을 대학 양궁선수들에게 적용한 후 뇌파측정과 혈압, 심박수 등의 생리적인 변인의 측정을 통하여, 호흡을 통한 점진적 이완의 효과성을 검증하고 궁극적으로 양궁의 경기수행력을 향상시키는데 목적이 있다. 본 연구의 대상자들은 여자 양궁선수 13명을 대상자로 선정하였고, 12주간 Jacobson의 점진적 이완기법을 적용하여 1주일에 3일, 1회 약 15~20분 동안 훈련 후, 동일 대상자 13명의 뇌파와 혈압, 심박수를 측정하였다. 본 연구의 자료처리는 SPSS18.0프로그램을 이용하여 실험 대상자의 일반적인 특정을 알아보기 위하여 기술분석을 실시하였고 단일 집단의 뇌파, 혈압, 심박수의 사전 사후의 변화를 알아보기 위하여 대응 t-test(paired t-test)를 실시하였다. 모든 통계적 유의 수준은 ${\alpha}=0.5$로 하였고, 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 12주간 처치 후 상대 ${\alpha}$파, 상대 ${\beta}$ 중에서 상대${\alpha}$파가 통계적으로 유의한 수준으로 증가하였고, 상대 ${\beta}$파의 변화는 나타내지 않았다. 둘째, 12주간 처치 후 혈압의 변화로는 수축기압의 변화는 나타내지 않았고, 이완기 혈압의 변화가 통계적으로 유의한 수준으로 나타났다. 셋째, 심박수의 변화는 통계적으로 유의하게 나타나지 않았다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 호흡을 통한 점진적 이완기법은 대학 양궁선수들에게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 신경망에 기반한 디지털 신호를 위한 패턴분류 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 가지 신경망 모델로 구성된다. 첫 번째 부분은 특징 추출의 역할을 하는 웨이블릿 신경망이다. 이 부분을 위해 기존의 웨이블릿 신경망 모델들을 비교한 후, 특징 추출을 위한 새로운 웨이블릿 신경망 모델을 제안한다. 다른 부분은 패턴 분류를 위한 웨이블릿 신경망이다. 패턴 분류에 적용하기 위해 기존의 웨이블릿 신경망 구조를 수정하고 학습 방법을 제안한다. 패턴 분류 웨이블릿 신경망의 입력은 특징 추출 신경망의 은닉노드의 연결강도, 확장 및 이동 파라미터로 구성되었다. 또 출력은 특징 추출 신경망의 입력 신호가 속한 부류를 나타낸다. 제안한 시스템을 EEG 신호를 주파수에 따라서 분류하는 문제에 적용하였다.
본 연구는 과훈련에 따른 선수의 인지정보처리와 정서변화에 관련된 국내 외 문헌들을 고찰하여 과훈련 시 유발되는 신체적 피로감이 어떻게 선수들의 인지정보처리와 정서변화에 미치는 영향을 신경생리학적으로 연구할 필요성을 제시하고, 스포츠 현장에서 활동하고 있는 선수와 코치들에게 뇌 생리적 관점에서 과훈련 증상에 대한 이해를 높일 수 있는 기초자료를 제공하는데 있다. 전자데이터베이스를 이용하여 최근 20년간 발행된 국내외 학술자료 및 연구보고서 등을 검토하였으며, 검색된 학술 문헌 중 본 연구의 목적에 부합되는 문헌들을 중심으로 검토하였다. 검토한 문헌을 바탕으로 과훈련에 따른 선수의 인지정보처리와 정서변화에 대하여 검토한 결과, 신체의 피로감이 과훈련을 통해 누적되어 운동수행 저하뿐만 아니라 선수들의 인지 및 정서적 능력 측면에서도 문제가 발생될 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그리고 ERP를 이용한 P300의 진폭과 잠재기 및 EEG를 이용한 대뇌반구비대칭 차이지표를 이용한 접근은 과훈련이 인지정보처리과정과 정서적 변화에 미치는 효과를 뇌생리심리적으로 이해시킬 수 있는 새로운 연구방법의 가능성도 확인하였다.
2020년 1월, COVID19는 온 지구를 팬데믹에 빠트렸다. 이로 인해 경제적으로 큰 손실을 가져왔으며, 사회적으로 혼란을 일으키고 있다. 이러한 코로나19는 심장병, 고혈압, 당뇨, 뇌졸중, 우울증, 암 등과 같은 기저질환자들에게 감염률이 월등히 높다. 또한, 기저질환자가 기저질환이 없는 사람들보다 치명률이 훨씬 높다고 연구되었다. 본 연구에서는 뇌파데이터를 이용하여 기저질환의 유·무를 분류하였다. 기저질환자 유·무에 대한 분류를 위해 사용된 데이터는 데이터사이언스랩에서 제공하는 뇌파데이터로 33개의 특징과 69개의 샘플로 이루어졌다. 데이터의 전처리는 Z-score를 사용하였다. 분류는 뉴럴네트워크 인 NEWFM와 ZNN엔진을 사용하였다. 실험 결과 기저질환자의 유·무에 대한 분류결과 NEWFM은 77.94%, ZNN은 76.47%의 실험 결과를 얻었다. 이 연구를 통해 뇌파데이터를 측정하고 기저질환의 유무를 분류하고 높은 감염률을 보이는 기저질환자들이 COVID19로부터 예방 할 수 있으리라 기대한다. 이를 기반으로 향후 기저질환에 대한 세분류를 할 수 있는 연구가 필요하고, 각 기저질환이 전염병에 미치는 영향에 대해서도 연구가 필요하다.
본 논문에서는 전두엽과 두정엽의 4채널 뇌파를 이용하여 인간의 쾌적성 평가를 위한 알고리즘을 개발하고자 한다. 알고리즘은 선형 예측 분석과 신경회로망으로 구성되며, 많은 피검자들의 템플릿(template)을 활용한다. 먼저 다양한 실험 환경을 조성하여 쾌적 및 불쾌적한 상태의 뇌파를 수집하였다. 그리고 나서 개발된 알고리즘을 이용하여 쾌적성 평가 실험을 수행하였으며, 전두엽의 a파 전력비(power ratio)를 이용한 기존의 감성 평가 방법과 성능을 비교해 보았다. 온도와 습도를 이용한 쾌적성 평가를 위해 여러 방법으로 수집된 뇌파를 통해 적은 채널을 이용하면서 감성을 평가할 수 있는 전극의 위치를 확인하고자 실시한 여러 가지 조합의 2채널, 4채널 실험에서는 쾌적성 평가 결과가 제시한 task와 80%가 일치하여 Heller의 감정 모델에 근거한 4채널이 가장 변별력을 나타내는 전극의 위치임을 알 수 있었다. 또한 기존의 a파 전력을 통하여 뇌의 활성 영역을 구분하여 감성을 평가하는 방법에서는 상당히 저조한 성능을 나타내어 감성과의 상관성을 확인할 수 없었다.
뇌파 파형중 베타파를 이용한 인간의 인지상태를 판별한다. 베타파는 인간의 인지상태중 스트레스 영역에 해당하는 특성이 있고, 이 영역에서 스트레스의 오버대역폭을 추출하기 위해서 저대역폭과 고대역폭 사이의 베타파간 상관관계를 분석해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 효과적으로 베타파 상관관계를 분석하고 추출하기 위해 비지도학습 머신러닝을 이용한 Kmean 클러스터링 분석모델을 제시한다. 제시된 모델은 베타파 영역을 유사한 영역의 클러스터 군으로 분류하고 해당 클러스터링 범주에서 이상파형을 판별한다. 이상파형 판별을 위해 클러스터군의 밀집도와 정상범주 이탈영역을 기준으로 스트레스 위험군을 판별하고 판별된 스트레스 위험군에 대한 대처방안을 제공할 수 있다. 제시된 모델을 활용하면 뇌파파형을 통한 인지상태의 스트레스 지수분별이 가능하고, 개인의 인지상태에 대한 관리 및 응용이 가능하다. 또한 스트레스와 오피스증후군을 갖는 사람들에게 뇌파관리를 통해 개인의 삶에 대한 질적 향상에 도움을 준다.
Kim, Ki-Hong;Kim, Hong-Kee;Kim, Jong-Sung;Son, Wook-Ho;Lee, Soo-Young
ETRI Journal
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제28권1호
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pp.111-114
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2006
An alternative human interface enabling people with severe motor disabilities to control an assistive system is presented. Since this interface relies on the biosignals originating from the contraction of muscles on the face during particular movements, even individuals with a paralyzed limb can use it with ease. For real-world application, a dedicated hardware module employing a general-purpose digital signal processor was implemented and its validity tested on an electrically powered wheelchair. Furthermore, an additional attempt to reduce error rates to a minimum for stable operation was also made based on the entropy information inherent in the signals during the classification phase. In the experiments, most of the five participating subjects could control the target system at their own will, and thus it is found that the proposed interface can be considered a potential alternative for the interaction of the severely disabled with electronic systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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