• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.87-90
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• 2002

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 뇌 신경세포가 정보를 처리하는 과정에서 발생하는 전기적인 신호를 두피 표면에서 측정한 것이다. 이러한 뇌파는 비침습적인 방법으로 전기적인 신호를 측정하며 측정시 여러 잡파(artifact)가 섞이기 쉽다. 이러한 잡파는 뇌의 정보처리과정에 대한 유용한 정보를 담고 있는 뇌파를 분석하는데 방해가 되므로 이를 제거하기 위한 노력이 계속되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 보다 적극적인 방향으로 잡파가 섞인 뇌파의 특성을 분석하여 이를 통해 제어 시스템 등과 같은 시스템에 적용할 수 있는 가능성을 알아보았다. 대표적인 잡파인 eye_blinking, eye_rolling, muscle 등이 각각 포함된 뇌파에 대해서 선형 및 비선형 분석을 실시함으로써 유의미한 특성 차이를 나타내었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.105-114
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• 2015

뇌파 및 심전도 생체신호를 복합적으로 이용한 감정인식을 통한 실시간 사용자 인터페이스를 제안한다. 기존에 뇌파를 통한 감정인식의 문제점이었던 낮은 정확도를 개선하기 위해 뇌파의 Theta, Alpha, Beta, Gamma의 상대파워 값과 심전도의 자율신경계 비율을 혼합하는 복합 생체신호 감정 인식 시스템을 개발했다. 기쁨, 공포, 슬픔, 즐거움, 화남, 혐오에 해당하는 6가지 감정을 인식하기 위해 사용자별 확률 값을 저장하는 데이터 맵을 생성하고, 채널에 대응하는 감정 인식의 정확도를 향상시키기 위해 가중치를 갱신하는 알고리즘을 제안한다. 또한 뇌파로 구성된 단일 데이터와 뇌파/심전도 생체신호 복합 데이터의 실험 결과를 비교한 결과 23.77%의 정확도 증가를 보였다. 제안된 인터페이스 시스템은 높은 정확도를 통해 게임 및 스마트 공간의 제어에 필요한 인터페이스로 기기에 활용이 가능할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.958-961
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• 2015

감정 표현은 보편적이고 감정 상태는 우리 생활 모든 분야에 영향을 미치는 매우 중요한 인자이다. 현재까지, 감정이 유발된 상황 하에서 획득된 뇌파를 분석하고 그 결과들을 토대로 해당 감정 상태를 정의하려는 노력은 주로 심리학자들에 의해서 많이 이루어져왔다. 하지만 최근에 이러한 감정과 관련된 정보는 정신활동을 지배하는 뇌가 활성화될 때 발생하는 뇌파를 통해서도 파악이 가능하다는 연구결과들이 발표되었다. 따라서 본 연구에서는 뇌파를 이용해서 인간이 흔히 느낄 수 있는 감정들을 비교 분석 하고자 하였다. 특정 감정에 대한 뇌파 변화를 얻기 위해 평안, 기쁨, 슬픔, 스트레스 등 감정에 변화를 줄 수 있는 영상과 음악을 피험자에게 가해지는 자극들로 활용하고 측정한 뇌파 신호를 FFT 변환 후 델타파, 세타파, 알파파, 베타파, 감마파 각각 파워스펙트럼을 분석하여 성능을 검증 한 결과 다른 감각들을 통해 느끼는 감정 유발에 대한 뇌파 변화의 정도를 제시하고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.140-147
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• 2021

다양한 수면검사에서 수면단계를 정확히 판단하기 위해 뇌파를 측정한다. 일반적으로 측정은 센서 채널의 개수가 늘어날수록 정확도가 높아지지만, 뇌파는 측정할 때 피부에 전극을 부착하여 수면을 방해하는 요소로 작용한다. 일상생활에서 자가 수면케어를 할 때는 사용자의 불편함과 측정데이터의 정확도를 모두 고려한 최소한의 뇌파 채널 개수를 선택할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 1개의 채널부터 4개의 채널에 대한 수면단계 분석 모델을 제작하여 1채널은 82.28%, 2채널은 85.77%, 3채널은 80.33%, 4채널은 68.87%의 정확도를 확인했다. 본 연구 결과는 측정 부위가 제한적이라는 한계가 있지만, 채널 개수에 따른 정확도를 비교하여 뇌파 기반 수면분석에서 채널 개수 선정에 대한 정보를 제공한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.343-344
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• 2007

본 논문은 의사표현이 어려운 전신마비환자의 뇌파(EEG)를 이용하여 긍정과 부정을 표현할 수 있는 방법에 대해서 소개한다. 더 나아가 인간의 감정에 따라 긍정과 부정을 민감하게 반응하는 뇌 영역을 분석하였다. 해당영역의 뇌파(EEG)변화를 측정하기 위해 컴퓨터 시스템과 접목시키는 목적도 포함하고 있다. 이를 위해서 미약한 뇌파를 증폭 시키는 전치 증폭기를 구현하였고 인공산물과 뇌파 주파수영역만을 통과시키는 아날로그 전자회로를 구현하였다. 또한 인간의 두뇌피질로부터 측정된 신호는 컴퓨터 시스템에 전송된다. 수신된 신호를 실시간 Fast Fourier Transform(FFT) 신호처리과정을 거쳐 뇌파의 주파수 영역을 분류하게 된다. 이때 분류된 뇌파를 바탕으로 인간의 긍정과 부정을 표현할 수 있는 방법을 제시한다.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.155-161
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• 2019

뇌파는 두뇌 활동의 변화를 시간적, 공간적으로 파악할 수 있는 대표적인 수단으로써 인간의 두피에서 측정 가능한 자발적 전기활동이다. 뇌파 전기활동을 제어하기 위해 다양한 인터페이스 기술들이 제공되고 있으며, 뇌파를 통한 휠체어나 로봇과 같은 기계의 조작이 가능하다. 뇌파 데이터의 특성은 실시간으로 다양한 채널 유형으로 수집되며, 이를 분석하기 위한 서버시스템은 플랫폼에 대해 독립적이고 경량화 된 시스템이 요구된다. 스프링 플랫폼은 독립적이고 경량화 된 서버시스템으로서, 엔터프라이즈급의 서버 프레임워크로 비즈니스 영역에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 독립적이고 경량화 된 스프링 서버시스템을 활용한 뇌파 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하여 뇌파제어의 신뢰성을 높이고, 분석 및 제어 인터페이스 확장이 가능하다. 또한 게임과 의료용 등 다양한 방면으로도 활용이 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.343-349
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• 2018

뇌파 정보는 분자 단계에서 행동 및 인지 단계에 이르기까지 생성된 정보의 양이 방대하며, 개인의 고유한 프라이버시영역을 나타내는 중요한 정보로 활용되고 있다. 이에, 뇌파정보의 다양한 정보를 통합하고 뇌파정보를 보호할 수 있는 프레임워크를 제시한다. 제안된 시스템은 전자정부 프레임워크 서버 시스템에 보안기능을 강화한 프레임워크로써, 메타데이터를 활용한 의존성 낮은 웹 애플리케이션 서버 시스템이다. 서버 구축을 위해 스프링 플랫폼의 MVC(Model, Vew And Control)프레임워크 웹 기반 환경에 스프링 시큐리티를 적용한다. 본 시스템은 강력한 보안시스템을 탑재한 독립적이고 경량화된 서버시스템으로 분석된 뇌파 정보를 확인할 수 있다. 이로 인해, 뇌파정보의 웹서비스 보안성을 높이고, 뇌파정보의 프라이버시 보호가 가능하다. 또한, 치매환자나 뇌인지 정보가 요구되는 경우 본 연구를 통해 원격의 실시간 확인 및 분석이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.26-32
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• 2011

최근 U-health 분야에서는 EEG(Electroencephalograph) 뇌파를 전송하여 환자뿐만 아니라 일반 노약자를 대상으로 졸음운전이나 뇌졸중, 또는 심장마비와 같은 위기상황에 대처하기 위해 실시간으로 뇌파를 모니터링하는 시스템을 연구하고 있다. 이러한 시스템은 병원이나 요양원등 다양한 지역에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 자동차 통신망에 적용하여 운전자의 뇌파를 실시간으로 모니터링하고 미연에 사고를 방지할 수 있는 통신망 시스템의 성능을 평가하고자 한다. 이를 위해 VANET환경에서 EEG뇌파 전송을 효율적으로 할 수 있도록 옵넷 시뮬레이터에서 제공하는 모바일 애드혹 노드를 사용하였다. 운전자의 뇌파를 노변기지국으로 전송하는 애드혹한 자동차 통신망을 설계하고 시뮬레이션을 통하여 도심 지역에 적합한 환경을 도출하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.587-594
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• 2021

뇌파(electroencephalogram, EEG)를 이용한 진단이 확대되면서 EEG 신호를 자동으로 분류하기 위한 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 일반인과 뇌전증 환자에게서 추출한 EEG 신호를 효과적으로 식별할 수 있는 CNN 모델을 제안한다. CNN의 학습에 필요한 데이터를 확장하기 위하여 EEG 신호를 낮은 차원의 신호로 분할하고, 이것을 다시 여러 개의 세그먼트로 중첩 분할하여 CNN 학습에 이용한다. 이와 더불어 CNN의 성능을 개선하기 위하여 CNN 앙상블 전략을 제안한다. 공개된 Bonn 데이터세트로 실험을 수행한 결과 뇌전증 발작을 99.0% 이상의 정확도로 검출하였고, 앙상블 방식에 의해 3-클래스와 5-클래스의 EEG 분류에서 정확도가 향상되었다.