• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1395-1396
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• 2011

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.39-40
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• 2011

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제46권2호
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• pp.137-142
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• 2003

목 적 : 신생아기의 뇌파검사가 대뇌질환에 얼마나 예민한 검사인가를 조사하고, 초음파 검사와 비교하여 얼마나 예민하고 특이도가 높은 검사 방법인지를 조사하였다. 그리고 뇌파검사가 신생아의 신경학적 예후를 평가하는데 얼마나 가치가 있는지를 조사하기 위하여 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 신경계 질환의 기능평가를 위하여 뇌파검사를 시행한 87명의 신생아를 대상으로 하였으며 출생 후 3일 이내에 뇌파검사를 시행하였다. 출생 후 3일 이내에 시행한 초기 뇌 초음파검사 소견을 7일 이후에 시행한 자기공명영상검사 또는 초음파검사 소견과 비교하였다. 결 과: 뇌파 검사는 신생아의 뇌손상을 진단하는데 초음파 검사보다 높은 감수성과 특이성을 보이는 것으로 나타났다. 신경학적 예후에 대한 뇌파 소견의 감수성은 경증의 장애에 대해서는 91.7%, 중등도 이상의 장애에 대해서는 100.0%로 나타났으나, 초기 초음파 소견은 각각 20.8%, 18.8%로 나타났다. 결 론 : 뇌파검사는 신생아의 뇌손상을 진단하는데 민감한 검사이고, 후기 신경학적 예후를 예측하는데 유용한 검사로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.924-926
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• 2015

본 논문에서는 IoT 지능화한 Arduino를 기반으로 한 디바이스와 MyndPlay를 이용한 인터페이스를 사용해 현재 많은 나라들이 연구비를 집중시키고, 많은 연구를 활성화 시키고 있는 뇌 - 컴퓨터 인터페이스(Brain - Computer Interface)를 만들고, 최종적으로는 EEG(Electroencephalography)를 기반으로 뇌 - 컴퓨터 인터페이스의 목적인 뇌- 컴퓨터 접속(Brain - Computer Connection)환경을 만들고자한다. EEG(Electroencephalography) 기반의 장비를 착용한 사람의 뇌파를 인식하고, 분석, 분류함으로 사용자의 상태에 맞게 지능화된 사물을 설계하는 것에 관한 연구를 진행했으며, 휴대폰과 같은 다른 디바이스와 통신하기 위해서 XBee와 Bluetooth를 사용했다. 최종적으로 사용자의 현재 상태를 뇌파를 통해 확인하고 전원의 조절과 다른 사물을 EEG로 제어할 수 있게 구현하는 논문이다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제36권4호
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• pp.41-49
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• 2020

The purpose of this study was to investigate the use of the Deep Neural Networks(DNN) model to classify user's emotions, in particular Electroencephalography(EEG) toward Virtual-Reality(VR) based 3D design alternatives. Four different types of VR Space were constructed to measure a user's emotion and EEG was measured for each stimulus. In addition to the quantitative evaluation based on EEG data, a questionnaire was conducted to qualitatively check whether there is a difference between VR stimuli. As a result, there is a significant difference between plan types according to the normalized ranking method. Therefore, the value of the subjective questionnaire was used as labeling data and collected EEG data was used for a feature value in the DNN model. Google TensorFlow was used to build and train the model. The accuracy of the developed model was 98.9%, which is higher than in previous studies. This indicates that there is a possibility of VR and Fast Fourier Transform(FFT) processing would affect the accuracy of the model, which means that it is possible to classify a user's emotions toward VR based 3D design alternatives by measuring the EEG with this model.

• 한국물환경학회지
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• 제39권3호
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• pp.223-230
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• 2023

Harmful algae blooms have become a serious environmental problem in major river basins in Korea. They are known to produce various algal organic matters (AOMs) including intracellular organic matters (IOMs) and extracellular organic matters (EOMs). Generally AOMs cannot be easily removed by coagulation/flocculation process in conventional drinking water plants. AOMs produced by blue-green algae also include various toxins such as Microcystins, Anatoxin-a, and Saxitoxin known to have harmful effects on living organisms in aquatic environment. In this study, toxic effects of EOMs produced by three different algae species (Microcystis sp., Anabaena sp., and Oscillatoria sp.) on zebrafish were investigated using electroencephalography (EEG) recording method, a technology for recording brain activity. Electroencephalographic changes in zebrafish revealed that a low EOM had a negative effect on zebrafish compared to both Anabaena sp. and Oscillatoria sp. at 30 ppm EOM exposures. This result might be due to Microcystins present in EOMs produced by Microcystis sp. As a result of power spectrum density anallysis, exposure to EOMs produced by Microcystis sp. caused a state of vigilance in zebrafish. This EEG based toxicity test can be used to examine effects of harmful materials at low levels on living organisms in an aquatic system.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1179-1187
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• 2023

최신 이동수단 발달과 관련하여 다양한 생체 신호 및 의료영상 측정용 의료기술 개발이 활발히 이루어 지고 있다. 특히, 인지/신경과학 분야에서 뇌파(electroencephalography, EEG) 측정의 중요성과 이동 중 차량에서의 정확한 뇌파 측정기술 개발은 매우 도전적인 분야이다. 본 연구에서는, 운전 중 뇌파를 이용한 기술에 대해 광범위하게 조사하고, 기술 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해, Scopus 데이터베이스를 활용하여 2000년 이후 진행된 뇌파 관련 연구를 탐색하였으며, 약 40여편의 논문을 선정하였다. 이를 통해 신호처리 기술, EEG 측정 디바이스 개발, 차량 내 운전자 상태 모니터링 기술의 현재 동향과 미래 방향을 조명하였다. 또한, 이를 위한 초소형 32채널 뇌파 측정 시스템을 설계해 보았으며, 간단히 이를 구현하여 뇌파 신호를 측정 분석함으로써 검토해 보았다. 본 연구는 운전 중 생체신호 측정 및 분석 기술이 자율주행 시대에 맞추어 운전자 케어와 건강 모니터링에 기여할 것으로 기대한다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권5호
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• pp.592-600
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• 2006

The pattern recognition of the complicated grasping operation based on electroencephalography (simply named as EEG) is very helpful on realtime control of the robotic hand. In the paper, a new spectral feature analysis method based on Band Pass Filter (simply named as BPF) and Power Spectral Analysis (simply named as PSA) is presented for discriminating the complicated grasping operations. By analyzing the spectral features of grasping operations with the use of the two-channel EEG measurement system and the pattern recognition of the BP neural network, the degree of recognition by the traditional spectral feature method based on FFT and the new spectral features method based on BPF and PSA could be compared. The results show that the proposed method provides highly improved performance than the traditional one because the new method has two obvious advantages such as high recognition capability and the fast learning speed.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1819-1824
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• 2018

본 논문에서는 사용자의 스트레스 해소와 주의력 향상에 도움이 될 수 있는 ASMR(autonomous sensory meridian response) 콘텐츠 제어 기법을 제안한다. 제안된 기법은 뇌파 측정 디바이스로부터 EEG(electroencephalography), 집중도, 명상도, 눈 깜빡임 데이터를 측정하고 안드로이드 IoT(internet of things) 앱을 통해 oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버 플랫폼으로 전송한다. 서버 플랫폼에 수집된 EEG, 집중도 및 명상도 데이터를 사용하여 사용자의 정신건강상태를 분류하기 위한 SVM(support vector machine) 모델을 생성하고, 이 모델을 통해 분류된 사용자의 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터에 따라 ASMR 콘텐츠를 제어한다. 데이터 사용형태에 따라 SVM 모델을 비교한 결과, 집중도와 명상도 데이터를 사용하는 SVM 모델이 85.7%의 정확도를 나타내었고 이 SVM 모델이 분류한 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터의 변화에 따라 ASMR 콘텐츠 제어 알고리즘이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.

• 한국임상수의학회지
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• 제23권1호
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• pp.31-35
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• 2006

본 연구는 건강한 12마리의 슈나우져견에서 정량적 뇌파검사를 이용하여 진정을 평가한 것이다. 뇌파검사는 뇌나 행동의 변화와 관련된 중추신경계의 변화를 객관적으로 측정하는 데 사용이 된다. 특히 정량적 뇌파검사 방법인 spectral edge frequency 95 (SEF 95)는 진정의 상태를 평가하는 효과적인 방법이다. 본 실험에서 뇌파 전극은 8곳의 각각 다른 부위의 피하에 장착 하였으며 뇌파의 원래 파형과 SEF 95로 변환된 수치를 획득하여 분석하였다. 기전이 다른 5종의 진정제를 투여 한 후 측정된 모든 실험군의 SEF 95 값이 진정제 투여 전 상태와 비교하였을 때, 유의적으로 감소한다는 것을 확인하였다. 이상의 결과로 SEF 95의 정량적인 뇌파검사는 개에서 진정 상태를 평가하는 효과적인 방법이라고 생각된다.