• 감성과학
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• 제8권4호
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• pp.321-332
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• 2005

본 연구에서는 휴대용 정보 단말기(Personal Digital Assistant : PDA)의 정보 표시부에 표시되는 문자정보를 읽을 때, 문자의 크기가 사용자의 인지적 스트레스에 미치는 영향을 조사하였다. 평가는 주관적 평가법(주관평가)과 생리적 평가법(뇌파측정)을 행하여 결과를 도출하였으며, 분석 및 고찰은 문자정보를 읽을 때 나타나는 사용자의 인지적 스트레스와 문자크기와의 관계성에 주목하였다. 분석의 결과, 다음과 같은 2개의 결론이 얻어졌다. 1) 표시한 문자크기(8point, 10point, 12point, 14point, 16point) 중에서 상대적으로 읽기 쉽고, 인지적 스트레스가 적다고 생각되어지는 문자크기는 14point이며, 상대적으로 읽기 어렵고, 인지적 스트레스가 많다고 생각되어지는 문자크기는 7point로 나타났다 2) 문자정보의 인지에 대한 대뇌피질의 반응은, 뇌의 후두엽과 두정엽의 후두시각연합영역을 활성화시켰다. 또, 문자정보에 대한 시각성 인지는 문자크기가 14point보다 작은 경우에, 대뇌피질의 활성수준을 향상시키는 것으로 나타나, 휴대용 정보기기에 있어서 문자크기가 14point보다 작으면 작을수록 인지적 스트레스에 영향을 미치고 있는 것으로 생각되어진다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.287-293
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• 2015

본 논문에서는 신호 처리 기술과 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)을 이용하여 간질을 검출하는 방안을 제안하였다. 신호 처리 기술로는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform), 점증적 증가 방법, 위상공간 재구성(Phase Space Reconstruction)을 이용하였다. 신호 처리 기술의 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 뇌파로부터 웨이블릿 계수를 추출하였다. 두 번째 단계에서는 점증적 증가 방법을 이용하여 웨이블릿 계수로부터 첨점(Peak)을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 위상공간 재구성을 이용하여 추출된 첨점으로부터 3차원 다이어그램을 생성하였다. NEWFM의 입력으로 사용할 16개의 특징을 추출하기 위하여 유클리드 거리와 통계적 방법을 이용하였다. 이들 16개의 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.5%, 100%, 95%의 정확도, 특이도, 민감도를 각각 구하였다.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제28권2호
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• pp.27-41
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• 2011

Objectives : The aim of this study was to examine the effect of manual acupuncture at the bilateral $LI_4$, $ST_{36}$ and $LR_3$ on normal human every 3 minute time interval by using power spectrum analysis. Methods : 25 healthy volunteers participated in this study. 32 channel EEG(Electroencephalogram) measurements were carried out before, during and after acupuncture treatments. In this study, power spectrum was used as a measure of complexity. Statistical analysis was performed using repeated measure ANOVA and Bonferroni method. Results : 1. In acupuncture group, Mean HRT, PSI, Normalized HF decreased significantly. SDNN, Ln(TP), Ln(LF), Ln(VLF), Normalized LF and LF/HF ratio increased significantly. RMSSD, Ln(HF) were not affected. 2. In sham acupuncture group, all indicators were not affected. 3. In control group, mean HRT, Ln(TP) decreased significantly. SDNN, RMSSD, PSI, Ln(LF), Ln(HF), Ln(VLF), normalized LF, normalized HF and LF/HF ratio were not affected. Conclusions : This results suggest that manipulation needling of 6 acupoints induced increase of delta, theta, beta waves. Both manipulation and simple needling induced decrease of alpha wave during 12~15 time intervals.

• 정신신체의학
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• 제14권1호
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• pp.8-17
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• 2006

뉴로피드백(neurofeedback)은 EEG biofeedback, neurotherapy 등의 이름으로 불리기도 하는 새로운 치료법으로, 뇌파를 이용하고 뇌(brain) 자체와 뇌 기능(brain function)을 대상으로 한다는 점에서는 일반적인 바이오피드백(biofeedback)과는 차이가 있다. 따라서 바이오피드백의 한 형태로 출발을 하였지만, 현재는 독자적이고 전문화된 방식의 새로운 치료법으로 자리 메김을 하고 있다. 뉴로피드백에 대한 이해를 도우기 위해 뉴로피드백의 역사와 이론적 배경을 우선 알아본 후, 실제 임상에서 어떻게 사용되고 있는 지를 알아보고자 한다. 뉴로피드백은 임상분야에서 간질(epilepsy)의 치료에 처음으로 도입된 이후 그 효과가 입증되었으며, 주의력결핍과잉행동장애(attention deficit hyperactivity disorder, ADHD), 불안 및 우울장애, 수면장애, 물질의존 등의 많은 정신과 질환에 효과적으로 사용되고 있다. 정신과 질환이외에도 두통, 만성통증, 만성피로증후군 등 많은 다양한 영역에 걸쳐 적용되고 있다. 최근에는 질환들 뿐 만이 아니라, 스포츠와 예술 활동에서의 수행능력(peak performance)의 향상, 인지기능의 향상 등의 분야로 활용범위가 확대되고 있어 뉴로피드백의 효용성과 그 가능성에 대한 기대가 더욱 높아지고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.27-34
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• 2010

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)과 웨이블릿 기반의 특징 추출기법을 사용하여 왼쪽 또는 오른쪽의 운동 형상을 분류하는 방안을 제안하고 있다. 초기 특징을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서 웨이블릿 변환(wavelet transforms)을 이용하여 뇌파(electroencephalogram, EEG) 신호로부터 웨이블릿 계수들을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 추출한 웨이블릿 계수들을 통계적인 방법인 주파수 분포와 주파수 변동량을 이용하여 60개의 초기 특징을 추출하였다. 이들 60개의 초기 특징은 NEWFM에서 제공하는 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징을 하나씩 제거되면서 정확도가 가장 높은 6개의 최소 특징을 선택되었다. 이들 6개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 86.43%의 정확도를 구하였다.

• 생물정신의학
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• 제19권1호
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• pp.45-52
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• 2012

Objectives : This study was designed to investigate the usability of IVA + Plus (Continuous Performance Test) and Neuro-Guide [Quantitative electroencephalography (EEG) normative database] as an auxiliary diagnostic tools for attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD). Methods : The scores of IVA + Plus and resting EEG were obtained from 34 elementary school-aged children. Also, the Korean ADHD Rating Scale (K-ARS) and the Diagnostic Interview Schedule for Children version IV (DISC-IV) was done for the parent of them. From the result of the DISC-IV, we divided them into three groups, ADHD Not Otherwise Specified (NOS), and Normal Control (NC). Using NeuroGuide, the z-scores of relative power for delta (1-4 Hz), theta (4-8 Hz), alpha (8-12 Hz), and beta (12-25 Hz) were calculated. Then the correlation and variance analysis were done to investigate the differences between three groups. Results : The scores of IVA + Plus were negatively correlated with the K-ARS. IVA + Plus have successfully discriminated the ADHD from NC and NOS. The z-scores of relative power of delta and theta were positively correlated with the K-ARS. The z-scores of relative power of alpha and beta were negatively correlated with the K-ARS. Conclusions : The IVA + Plus and NeuroGuide QEEG test are expected to be used as the valuable tools for diagnosing ADHD accurately.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.59-64
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• 2015

In this paper, we found the usefulness of the deep belief network (DBN) in the fields of brain-computer interface (BCI), especially in relation to imagined speech. In recent years, the growth of interest in the BCI field has led to the development of a number of useful applications, such as robot control, game interfaces, exoskeleton limbs, and so on. However, while imagined speech, which could be used for communication or military purpose devices, is one of the most exciting BCI applications, there are some problems in implementing the system. In the previous paper, we already handled some of the issues of imagined speech when using the International Phonetic Alphabet (IPA), although it required complementation for multi class classification problems. In view of this point, this paper could provide a suitable solution for vowel classification for imagined speech. We used the DBN algorithm, which is known as a deep learning algorithm for multi-class vowel classification, and selected four vowel pronunciations:, /a/, /i/, /o/, /u/ from IPA. For the experiment, we obtained the required 32 channel raw electroencephalogram (EEG) data from three male subjects, and electrodes were placed on the scalp of the frontal lobe and both temporal lobes which are related to thinking and verbal function. Eigenvalues of the covariance matrix of the EEG data were used as the feature vector of each vowel. In the analysis, we provided the classification results of the back propagation artificial neural network (BP-ANN) for making a comparison with DBN. As a result, the classification results from the BP-ANN were 52.04%, and the DBN was 87.96%. This means the DBN showed 35.92% better classification results in multi class imagined speech classification. In addition, the DBN spent much less time in whole computation time. In conclusion, the DBN algorithm is efficient in BCI system implementation.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.153-158
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• 2010

본 논문에서는 선행 연구를 통해 제안하였던 새로운 분류 알고리즘인 Variance Considered Machines (VCM)을 통해 EEG 신호의 분류 에러율을 감소시킴으로 Brain-Computer Interface (BCI)의 성능향상 가능성을 보였다. BCI란 뇌파를 통해 컴퓨터와 같은 시스템을 제어하는 것으로 BCI의 인식률에 영향을 미치는 것에는 많은 요소가 있지만 본 논문에서는 그 중에서도 가장 중요한 분류 알고리즘을 제안된 알고리즘을 통해 인식률을 향상하는 것을 보였다. 이를 위해 피험자가 가상으로 왼쪽 손과 다리를 움직이는 상상을 한 데이터를 기존에 가장 많이 사용되고 있는 분류 알고리즘인 SVM과 제안된 VCM으로 분류하여 인식률을 비교하였다. 기존 연구를 통해 VCM의 우수성을 이론적 결과와 시뮬레이션 결과로 보였다면 본 논문에서는 실제 데이터를 통한 실험을 통해 인식률 향상을 보였다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제24권2호
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• pp.127-133
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• 2012

Purpose: This study aims to examine the power changes in eletrocenphalogram (EEG) detected from the tibialis anterior muscle, during repetitive contraction exercise in normal female adults. Methods: The subjects of this study were 24 normal adult females, with no musculoskeletal or nervous system disorders. The 24 female subjects were divided into two groups: 12 subjects comprised a voluntary stimulation training group, and the other 12 subjects comprised an electrical stimulation training group. A total of thirty contractions were made repetitively by each woman, with maximal voluntary contraction exercise for six seconds, and a resting time of three seconds. During the experiment, their EEG was measured at eight positions. The eight positions were Fpz, Fz, Cz, CPz, C3, C4, P3, and P4, in accordance with the international 10~20 system. Results: The relative alpha power and beta power showed no statistically significant differences between the two groups. But the relative gamma power of the CPz, C3, C4, P3, and P4 areas showed statistically significant differences between the two groups (p<0.05). The relative theta power of the C4 area showed statistically significant differences between the two groups (p<0.05). Conclusion: Our findings show that tibialis anterior muscle contraction by electrical stimulation and by voluntary repeated contraction differentially affected brain activation. In particular, the CPz, C3, C4, P3 positions of relative gamma power showed brain activation in voluntary contraction. The C4 position of relative theta power showed different brain activation between the two groups.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1998년도 추계학술발표 논문집
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• pp.143-147
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• 1998

Autonomic and EEG responses of 38 college students were studied during 60-sec long presentation of International Affective Picture System (IAPS )slides evoking, according to subjective reports, negative (disgust, sadness, surprise) and positive (happiness, exciting) emotional. states. Observed were significant heart rate (HR) deceleration, large skin conductance responses (SCR), moderate respiration frequency slowing, reduction of frontal (F 3, F 4 ) and occipital (O 1, O 2 ) fast alpha, and increases of theta, delta and beta relative spectral power values during the first 30 sec of exposure of IAPS pictures. Analysis carried out to differentiate emotion categories according to autonomic responses indicated that observed HR deceleration was larger in magnitude in surprise and sadness than in disgust, SCR amplitude higher in sadness than in disgust. EEC showed significant differences in theta (F 3, F 4 ) and delta (O 1) power increase in disgust vs. happiness, fast alpha (F 3, F 4 ) power was lower in surprise than in happiness, and slow beta power higher. in happiness than in disgust (0 1). Despite some differences. observed within discrete emotion conditions, overall responses pattern of monitored parameters exhibited similar profiles with few variations, most. obvious. in disgust state, which suggests that affective visual stimulation elicits stereotypical responses in a given passive viewing paradigm. However, the magnitude of physiological responses may vary to certain extent across discrete emotional states making it possible to differentiate among particular experimentally-induced emotional states, e.g., disgust vs. sadness by ANS responses or disgust vs. happiness by EEG measures.