뇌기능 연구 수단으로 널리 사용되고 있는 뇌파의 시각적 분석 및 정량적 분석시 오차를 증가시키는 원인이 되어 왔던 잡파(artifact)를 제거 대상이 아닌 제어 신호로써 활용한다. 본 연구에서는 다양한 잡파 중 뇌파 측정시 가장 잘 포함되고, 시각적으로 쉽게 구별이 가능한 안면근(facial muscle) 신호를 이용한다. 측정된 뇌파에 파워스펙트럼(power spectrum)을 적응하여 뇌파를 분석하고, Backpropagation 알고리즘을 이용하여 전 처리된 뇌파를 인식하는 2 채널 실시간 인식(recognition) 및 분류(classification) 시스템을 구현한다. 이와 같이 구현된 시스템을 이용하여 5 방향(상, 하, 좌, 우, 정지) 제어를 실시함으로써 뇌-컴퓨터간 통신을 통한 방향제어 시스템을 구현하였다.
뇌전증의 개념은 간질발작이 지속적으로 발생하는 뇌변병으로 2005년에 정의 되었다. 2014년 국제항뇌전증연맹에서는 새로운 정의를 내렸으며, 10년 이내 재발 위험이 높다고 하였다. 뇌전증 발작재발의 중요한 위험인자로서 뇌파에서 IEDs의 존재는 발작 증상이 높게 나타날 수 있다는 것을 반영한다. 본 연구는 뇌전증 환자에서 뇌파검사 소견과 IEDs에 따른 발작재발의 상관관계를 분석하여 뇌전증 환자의 예후를 예측하기 위한 뇌파검사의 기초자료로 활용하고자 실시하였다. 연구결과, 뇌전증 질환의 남녀 차이는 없었으며, 연령의 분포 차이는 있었다. 상관관계 분석결과 연령에 따라 발작재발은 음의 상관관계였으며, IEDs에 따라 발작재발은 양의 상관관계를 나타내었다. 또한 통계적으로 연령은 발작재발에 10.9%의 영향을 나타내었고, IEDs는 발작재발에 15%의 설명력을 나타내었다. 따라서 뇌파검사는 임상에서 사용하는 뇌전증 진단에 매우 중요한 검사로 판단되며, 향후 보다 의미 있는 임상 자료가 되기 위하여 발병률에 따른 뇌파결과와 치료 중 뇌파결과와 발작재발 그리고 치료 후 발작재발 등을 지속적으로 연구해야 할 것으로 생각된다.
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
본 논문은 색온도가 글씨 쓰기 과제 수행과 뇌파에 미치는 영향을 알아보고자 2013년 7월부터 9월까지 초등학생 아동 24명을 대상으로 실시하였다. 색온도의 고정과 유지를 위해 준비된 실험실에서 주황색등과 백색등에 따른 과제수행시간의 측정과 뇌파를 측정하여 분석하였다. 연구 결과 알파파, 베타파, 하이베타파의 출현이 백색등에서 높게 나타났으나 과제수행 시간은 주황색등에서 유의하게 빠른 수행을 보였다. 이는 기존의 낮은 색온도는 안정과 이완에 전형적인 색온도로 여겨졌으나 심인적인 요인과 과제의 특성과 종류에 따른 다양한 활용은 학습과 작업의 능률에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 제시했다.
본 논문에서는 수학적 과제 유형에 따라 음악적 자극이 인간에게 미치는 영향을 뇌파 측정을 통해 분석하였다. 음악적 자극은 선호 음악과 비선호 음악, 수학적 과제는 암기형과 절차형의 과제로 구분하여 실험을 수행하였다. 뇌파 실험에서 계측한 데이터를 인간의 집중과 관련이 있는 세타파, SMR파 및 중간베타파로 구분하여 상대 파워 스펙트럼 분석을 통해 비교하였다. 본 논문의 결과에서는 수학적 과제의 유형과 관계없이 음악적 자극이 주어진 상황 중 선호하는 음악이 주어졌을 때의 파워가 더 높게 관측되었고, 선호하는 음악이 무음악과 비선호 음악이 주어진 상황보다 과제 해결 시 긍정적인 정서 반응을 유발하는 것으로 나타났다.
일상생활에서 인간은 끊임없이 스트레스를 받으며 살아간다. 스트레스는 삶의 질과 밀접하게 연관이 있으며, 건강한 삶은 스트레스에 적절하게 대처하며 살아가는 삶이다. 스트레스는 호르몬 분비에 영향을 주며, 호르몬 분비의 변화는 뇌 신호 및 생체 신호에 영향을 준다. 이를 바탕으로, 본 논문은 스트레스와 뇌파 신호와의 관련성을 확인하였으며, 더 나아가 뇌파 신호 기반 정량적 스트레스 지수를 찾아보았다. 사용한 뇌파 장비는 32채널 유선 EEG 장비이며, 상업용 2채널(FP1, FP2) 뇌파 장비와의 비교를 위해, 상업용 뇌파 장비와 동일한 위치에 있는 2채널만 이용하여 데이터를 분석하였다. 뇌파의 주파수 특징점으로는 각 주파수 대역대의 파워 값, 주파수 대역대 파워 값들 간의 비율 및 차이 등을 테스트해 보았으며, 시간 특징점으로는 허스트 지수, 상관 지수, 리아프노프 지수 등을 테스트해 보았다. 총 6명의 피 실험자가 본 실험에 참여하였으며, 실험 과제로는 영어 지문이 사용되었다. 여러 특징점들 중 ${\theta}$ 파워/mid ${\beta}$ 파워가 가장 좋은 테스트 성능을 보여줬으며, 테스트 데이터에 대하여 평균 70.8%의 스트레스 분류 정확도를 얻었다. 추후, 저가 상용 2채널 뇌파 장치를 이용해서 비슷한 결과가 나오는지 확인해 볼 예정이다.
EEG(electroencephalogram)는 주로 전문가의 판독에 따른 주관적 판단에 의존하여 임상에서 사용되어져 왔다. 그러나 비선형 동역학 분석을 이용한 해석학적인 정량화 연구가 진행 되어짐에 따라 특이 패턴을 이용한 환자의 질병진단 이외에도 정상인의 뇌 활동 및 인지기능 둥을 이해하기 위한 도구로써 그 활용범위가 넓어지고 있다. 본 논문에서는 정상인에게 다양한 자극을 준 후 측정한 EEG를 상관차원 분석법을 이용하여 다양한 자극에 대한 뇌파의 특징을 분석하였다. 그 결과 각 자극에 따른 뇌 활동도의 차이를 정량적으로 분석할 수 있었으며, 뇌 활동 부위와 자극과의 관계도 정량적으로 분석할 수 있었다.
선형적이고 정적인 뇌파 분석의 한계를 극복하고자 비선형적이고 동적인 접근방식인 혼돈이론을 이용하여 정신분열병환자 16명, 양극성 정동장애 10명, 주요 우울증 6명 및 정상 대조군 12명을 대상으로 뇌파 분석을 시도하고, 객관적인 혼돈 연구의 도입에 있어서 고려되어야 할 문제점을 살펴보고자 하였다. 각 질환에서의 상관차원의 분포가 정상대조군보다 개인에 따른 차이가 크다는 것을 알 수 있었고, 대체적으로 측두엽 부위에서 상관차원이 크게 나타나는 경향이 있었다. 이러한 결과와 관련하여 대상환자군의 특성, 혼돈이론을 뇌파분석에 이용할 때의 주의점등에 대하여 토론하였다.
우리나라 전체 교통사고 원인에 있어서 졸음운전은 음주운전보다도 더 큰 비중을 차지하고 있는 위험요소로 나타나고 있다. 따라서 사전에 졸음운전사고를 예방하기 위하여 운전자의 졸음을 인식하고 경고해주는 시스템 개발과 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있는 추세이며, 졸음의 지표는 뇌파의 알파파를 분석하는 것이 효과적이라는 선행 연구결과들이 발표되었다. 본 연구에서는 LabView 프로그램을 이용하여 졸음지표를 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 적용시킨 뇌파측정 장치를 자체 개발하였다. 소수의 실험자를 대상으로 졸음유도 실험을 실시한 결과 알파파의 상대 파워스펙트럼 변화를 기준으로 졸음상태를 의미하는 뇌파의 패턴을 검출 할 수 있었다. 이후 기존의 뇌파측정 장비들을 사용하여 측정한 졸음패턴과 비교분석한 결과 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 차후 운전자의 졸음예방 시스템에 활용한다면 졸음운전 사고로 인한 사망률을 낮추는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 차세대 게임 인터페이스를 활용한 기능성 런닝게임을 제시한다. 게임은 2인용 대결방식으로 개발하였으며, 방식은 다음과 같이 나뉜다. 첫째, 뇌파측정기를 이용하여 사용자1의 감정 변화, 집중력의 강도, 안면의 움직임을 측정한다. 둘째, 모션 캡쳐 장치인 키넥트를 이용하여 사용자2의 달리기, 좌우 방향전환, 점프 등의 모션을 측정한다. 본 게임의 핵심은 사용자의 뇌파 그래프가 실시간으로 게임내의 맵의 형태로 표현되는 것이다. 사용자는 자신의 뇌파가 게임 내의 맵으로 시각화되는 것을 보며 뇌파를 스스로 조절하는 학습능력을 배울 수 있다. 따라서 사용자1은 이러한 기능성 게임을 플레이하면서 뇌의 활성화를 통한 집중력 향상을 꾀할 수 있고, 사용자2는 실제로 달리고 점프하는 동작을 통한 운동능력을 증진하는 효과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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