의료 분야의 감성 및 심리 치료를 확장하여 이와 관련된 기술을 일반 생활에 접목하고, 또한 생체신호를 이용하여 보다 쾌적한 삶의 환경을 구축하려는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌전도(EEG : electroencephalogram)와 심전도(ECG : electrocardiogram)의 심박변이도(HRV : Heart Rate Variability)의 패턴을 분석하여 평온, 집중, 긴장, 우울의 네 가지 감성을 분류하고 추론하기 위한 감성추론시스템을 설계하고 구현하였다. 많은 감성 인식 연구가 얼굴이나 음성의 인식에 의하여 이루어지고 있으며, 생체신호를 이용한 추론 연구의 경우에도, 뇌전도나 심전도 등의 단일 생체신호의 분석에 의하여 이루어지고 있다. 본 논문에서는 단일 생체신호가 아닌 뇌전도와 심전도신호를 조합하여 복합적으로 분석함으로서 단일 생체신호의 분석 연구보다 추론의 정확도를 높였으며, 감성 추론을 위한 엔진으로지도 학습과 비지도학습의 RBFN(Radial Basis Function Network) 신경망을 적용하여 오류역전파 알고리즘의 지역 최소점과 수렴속도가 느린 단점을 보완하였다.
다양한 의료 응용 분야에서 웨어러블 및 피부 부착형 전자 패치에 피부 표면의 높은 접착력과 내수성이 요구된다. 본 연구에서는 탄소 기반 전도성 고분자 복합 소재에 개구리 발바닥의 육각 채널와 문어 빨판의 흡착 구조 패턴을 모사한 신축성 있는 전자 패치를 보고한다. 개구리의 발바닥을 모사한 육각 채널 구조는 수분을 배수하며, 균열억제 효과를 통해 점착력을 향상 시키며, 문어 빨판을 모사한 흡착 구조는 젖은 표면에서 높은 점착력을 나타낸다. 또한 고점착 전자패치는 실리콘(max. 4.06 N/cm2), 피부 복제 표면(max. 1.84 N/cm2) 등 다양한 표면에 건조 및 젖은 조건에서 우수한 접착력을 가지고 있다. 고분자 매트릭스와 탄소 입자를 기반으로한 고분자 복합소재를 통해 제작된 고점착 전자 패치는 건조 및 습한 환경에서 심전도(ECG)을 안정적으로 감지할 수 있다. 이 연구에서 보여진 특성을 기반으로 제안된 전자 패치는 다양한 생체 신호의 진단을 위한 웨어러블 및 피부 부착 센서 디바이스를 구현하는 잠재적 응용 가능성을 제시한다.
많은 정서 연구에서 주관적 경험인 정서를 보다 객관적으로 측정하기 위하여 다양한 생리 반응을 통하여 객관적인 지표로 활용하고 있다. 특히 자율신경계 반응은 그 반응 패턴을 통하여 생리적 각성 여부를 추정할 수 있기 때문에 정서 연구에서 오랫동안 중요한 역할을 해왔다. 본 연구에서는 아동이 부정정서(공포와 혐오)를 느낄 때 나타나는 심리생리반응을 검증하고자 하였다. 47명의 아동(연령: 11-13세, 남: 23명, 여: 24명)을 대상으로 시청각 동영상(Audiovisual Film Clips)을 이용하여 공포와 혐오정서를 유발시킨 후, 이 때의 심리반응 및 자율신 경계 반응(ECG, EDA, PPG, SKT)을 측정하였다. 심리반응 결과, 공포정서는 100%, 혐오정서는 89.4%의 적합성을 보였고, 아동이 경험한 정서 강도(효과성)는 공포 4.05, 혐오 4.07 (5점 만점)인 것으로 나타났다. 자율신경계 반응 결과, 두 정서 모두 대부분의 생리지표에서 안정상태와 정서상태 간의 유의한 차이를 보여주었다. 정서에 따른 차이를 분석한 결과, 공포 정서에서는 피부전도수준, 피부전도반응 수, 심박률, 호흡주기관련 심박률, 호흡수, 심박률 분산의 고주파수 성분에서 유의하게 증가하였다. 반면, 혐오 정서에서는 피부전도수준은 감소하고 피부전도반응의 수는 증가하는 패턴을 보여 공포 정서와 구분되는 것으로 나타났다.
공감은 사회관계의 중요한 요소로, 소통 및 과제 수행의 효율을 증가시킨다. 타인과의 상호작용에서 공감하기 위해 상대방의 얼굴 표정, 말투, 움직임 등을 무의식적으로 모방을 한다. 이 때 생리 반응인 심장 반응도 동기화 되는 현상을 보인다. 따라서 본 연구는 두 사람 사이의 심장 리듬 동기화를 통해 공감의 유무를 객관적이고 정량적으로 인식하는 규칙을 정의하고자 한다. 피험자 74명은 두 명씩 그룹을 지어 공감을 유발하는 표정 모방 과제를 수행하며 심전도(electrocardiogram, ECG)를 측정하였다. 공감 유무에 따른 두 사람의 심장 리듬의 동기화를 확인하기 위해 심장 리듬 패턴(heart rhythm pattern, HRP)과 일관성(heart rhythm coherence, HRC) 신호에서 정량적으로 분석 가능한 지표들을 추출하였고 독립 표본 t검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 공감하는 경우 심장 리듬 패턴과 일관성에서 두 신호의 상관계수(correlation, r)가 공감하지 않는 경우보다 유의미하게 높았고, SDNN(the standard deviation of NN intervals) 차이와 우세한 피크의 주파수 차이는 유의미하게 낮은 형태를 보이며 동기화되었다. 공감도 규칙은 통계적으로 유의한 지표로 단계적 판별 분석을 수행하여 정의하였다. 본 연구에서 제안한 공감도 규칙을 직무, 인사 관리에 활용한다면 어떤 구성원들 사이에서 공감이 잘 일어나는지 정량적 판단이 가능해 효율적인 팀구성이 가능할 것이다.
부정적 감성은 인간의 생존에 기여한다는 점에서 중요한 기능을 한다. 본 연구에서는 시청각 동영상자극을 이용하여 부정적 감성을 유발하고 각 부정적 감성에 따른 자율신경계 반응을 구분하고자 하였다. 실험에는 성인 남녀 30명(22.6세${\pm}$1.24, 남: 15명, 여: 15명)이 참여하였다 예비실험을 통해 2분 길이의 동영상 자극을 실험자극으로 선정하였다. 실험참여자가 선정된 동영상자극을 시청하는 동안 피부전기활동(EDA), 심전도(ECG)가 측정되었고, 하나의 자극제시가 끝난 후에 실험참여자들에게 각 감성자극에 의해 경험되는 감성에 대한 심리평가를 실시하였다. 심리반응 분석결과, 각 부정적 감성 자극은 표적감성을 적절하고 효과적으로 유발하는 것으로 나타났다. 자율신경계 반응분석결과, 각각의 감성자극들은 서로 구분되는 자율신경계 활동패턴을 유발하였다. 그리고 공포자극은 다른 유형의 부정적 감성자극보다 피부전기활동과 심전도의 지표들에서 높은 교감신경계의 활성화를 유발하였다. 본 연구는 각 부정적 감성에 대한 자율신경계 반응을 세분화하였다는 데 의의가 있다.
본 연구에서는 Healey 등(2005)의 데이터를 활용하여 스트레스 정도가 단시간에 변하는 운전상황에서 운전자의 심박변이도 분석을 통해 스트레스 정도에 대한 추정이 가능한지를 예비적으로 평가해 보았다. 단시간에 스트레스 정도가 변하는 운전의 경우 심박변이도 변화 양상은 기존 문헌에 나타난 장거리 운전의 양상과 다르며, meanRR, sdRR, HF, LF/HF, LFnorm, HFnorm의 6가지 심박변이도 파라미터가 스트레스 추정에 유의한 변수로 확인되었다. 정상인 운전자 5명에 대해 6가지 파라미터를 입력변수로, 운전 구간에 따라 변하는 스트레스 정도를 출력변수로 하여 개인별 선형회귀 모델($R^2=0.8604{\pm}0.0959$)을 도출하였으며, 이 선형회귀 모델의 적합성을 평가하기 위하여 심박변이도 데이터를 5분 길이의 16개 세그먼트로 나눈 뒤 실제 스트레스 정도와 추정된 스트레스 정도를 비교해 보았다. 그 결과 일부 세그먼트에서 부정확한 추정 결과가 관찰되기도 하였으나, 실제 스트레스 변화 패턴과 예측된 스트레스 변화 패턴 사이에 높은 상관성이 확인되었다($r=0.8560{\pm}0.0619$). 향후 운전자 구속을 최소화하면서 측정 가능한 심박변이도 분석 시스템을 개발하고, 이를 Healey 등의 연구에서와 유사한 운전 프로토콜을 통해 다수의 피험자에게 적용함으로써 본 연구결과가 유효한지 검증할 계획이다.
T파는 심장의 심실의 재분극을 나타내는 파라미터로써 부정맥 진단에 있어 매우 중요하다. T 파를 검출하기 위한 기존 연구방법으로는 주파수 분석과 비선형 접근방법 등이 제안되어 왔지만 검출 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 이는 T파의 경우 P파와 중복되는 경우가 발생하기 때문이다. 본 연구에서는 QRS 구간을 제거한 후, 이동평균을 통한 P파와 T파의 대상 영역을 추출하여 정확히 T파를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 Q, R, S를 검출한다. 이후 검출된 QRS 구간을 제거, 이동평균을 통해 4개의 PAC 패턴과 기타부정맥에 대한 판단규칙을 적용하여 P, T파의 대상 영역을 추출하고, 이를 대상으로 RR 간격과 RT 간격의 문턱치를 적용하여 T파를 검출하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 한 T파의 평균 검출율은 95.32%의 성능을 나타내었다.
CNS의 인간공학적 실험 평가 항목중 중요 요소의 하나인 운전원의 인지적 작업부하(정보입력, 의사결정, 및 정서적 부하)를 평가하기 위해 인지적부하를 부과할 수 있는 사건 시나리오 구성방법, 피실험자에 대한 훈련 방법, 실험과 디브리핑을 통한 운전원 행위 및 사건 경위 기록 체계를 개발하였다. 운전원 행위자료 데이타베이스에는 특정 요소행위 시점, 관측행위 분류, 사용된 표시장치, 의사결정내용, 사용된 조종장치, 조종행위분류, 운전원간 의사소통 내용, 정서상태, 표시장치 및 조종장치의 사용편의성 여부 및 불편이유, 주요사건 발생시점에 관한 정보가 기록되었다. 운전중 CNS 운전원에 제시되는 자극의 변화에 수반되는 운전원의 생리적 변화를 측정하여 이로부터 운전원이 받는 정신부하를 측정하는 체계를 개발하였다. 이를 위해 ECG, EEG, 호흡패턴,피부온도, 수평EOG, 수직EOG, 심박률, 및 호흡률의 생리변수에 대한 측정이 이루 어졌으며 각각의 신호를 초당 100개씩 샘플링하여 A/D 변환하고 정신부하 추정 알고리즘을 거쳐 정신부하 여부를 판정하는 점수를 구하였다. 다차원의 정신부하 판정 점수는 OR gate에 의해 통합되어 정신부하 발생시점과 함께 정신부하데이터베이스에 기록되었다.
본 논문에서는 발성기관인 후두(glottis)의 기능을 평가하기 위하여 후두신호의 주파수 변동과 진폭변동의 영향을 분석하였다. 정상인의 EGG(electroglottograph)신호는 매개변수 방법을 이용하여 최적의 차수가 9차인 자귀회귀형 모델로 설명할 수 있으며, 이것은 전달함수를 결정함으로써 해석이 가능하다. EGG신호의 진푹과 주파수의 변동은 변복조방식의 4전극 EGG 시스템으로 얻어지며, 후두기능 상태식별을 목적으로 개발하였다. EGG를 이용하여 후두의 닫힘구간과 열림구간을 계산함으로써 비정상 EGG신호는 비주기적이며 불안정한 상태라는 것을 구별할 수 있었다. 정상과 비정상의 피검자들을 구분할 수 있는 파라미터인 주파수 변동은 정상인의 m$\pm$0.5*sd이고, 진폭변동은 m$\pm$2*sd가 각각 되었다. 또한 EGG신호를 Hillbert 변환함으로써 얻어진 궤적의 패턴을 이용하여 정상과 비정상의 후두기능상태를 효과적으로 분류할 수 있었다.
감성은 인간의 삶과 밀접한 관련을 가지고 있으며 이는 집중력, 학습능력 등 많은 부분에 영향을 주어 다양한 행동 패턴을 가지게 한다. 따라서 본 논문의 목적은 부정감성을 구분하기 위하여 생체신호를 기반으로 주요한 특징들을 추출하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 심전도, 뇌파, 피부 온도와 피부전도도를 기반으로 생체신호를 측정한 후, 선형분류기와 유전 알고리즘의 조합으로 정확하고 신속한 알고리즘 개발하고, 주요 특징을 추출하였다. 그 결과, 알고리즘은 최대 96.4%의 정확도를 가짐을 확인할 수 있었고, 추출된 파라미터는 심박변이도의 Mean, RMSSD, NN50과 뇌파의 전두엽 영역에서의 ${\sigma}$파와 ${\alpha}$파의 주파수 파워, 두정엽 영역에서 ${\alpha}$파, ${\beta}$파, ${\gamma}$파와 의 주파수 파워, 그리고 피부온도의 평균과 표준편차 값이었다. 이에 따라 각 각의 생체신호를 기반으로 한 추출 된 특징들은 부정감성의 분류에 있어 중요한 역할을 함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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