• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1421-1426
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• 2014

현대의 복잡한 도시생활로 인하여 많은 이들이 크고 작은 정신적인 스트레스를 호소하고 있으며 이에 따라 각종 정신질환에 노출되어 있다. 특히, 학생이나 직장인 할 것 없이 많은 이들이 집중력 부족으로 인하여 일의 능률 저하나 양질의 생활 유지에 어려움을 가지고 있다. 이러한 집중력을 향상시키기 위해 명상이 대안으로 떠오르고 있으며, 이러한 명상이 집중력에 어떠한 형태로 영향을 미치는지 알아보기 위해 EEG 뇌파를 활용하여 실험하였다. 명상경험자를 실험대상으로 하였으며 뇌의 좌우반구의 전전두엽 영역에 배치된 AF3와 AF4영역을 중점적으로 관찰하고 분석하였다. 그 결과 리듬성 활동 뇌파의 특유한 패턴과 파워 스팩트럼의 변화를 관찰할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권5호
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• pp.497-501
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• 2008

본 논문에서는 연속적인 뇌파 분류를 위해 비음수 텐서 분해를 이용한 특징 추출과 비터비 알고리즘을 이용한 연속적인 데이타의 클래스 분류를 결합한 새로운 알고리즘을 제시한다. 비음수 텐서 분해는 이미 스펙트럼 데이타에 대해 뇌파의 주요한 특징을 잘 추출한다고 알려진 비음수 행렬 분해의 확장으로써 행렬이라는 제한된 틀에서 벗어나 데이타가 가지는 다양한 차원으로의 확대가 가능하다. 뇌-컴퓨터 인터페이스 컴피티션을 통해 공개된 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 방법의 유용함을 증명하도록 하겠다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1109-1114
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• 2018

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 외부 자극 때문에 발생하는 뇌 활동을 연구하기 위해 사용되는 도구로 두피에 전극을 부착하여 기록한다. 이 과정에서 잡파(artifact)가 혼입되어 신호를 왜곡시키기 쉬워 이를 제거하기 위한 후처리가 필수적이다. 잡파 제거를 위해 널리 사용되는 방법으로 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)이 존재한다. 이 방법은 성능은 우수하나 뇌파 정보를 일부 손실시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 시선 추적 센서(Eyetracker)를 통해 얻은 눈 깜빡임 정보를 이용하여 필터 적용 범위를 제한함으로써 뇌파 정보 손실을 줄이는 방법을 제안한다. 이후 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio, SNR), 스펙트럼 일관성(Spectral Coherence, SC) 등의 정량화 방법을 이용하여 기존의 방법과 제안하는 방법의 결과를 비교하였다.

• 생명과학회지
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• 제19권12호
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• pp.1829-1835
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• 2009

과호흡은 뇌파 측정 시에 사용하는 중요한 부활법 중의 하나이며, 과호흡의 질을 평가하여 결과에 반영하는 것이 진단의 측면에서 중요하다. 본 연구는 과호흡이 제대로 유도되었는지를 살펴보고자 하는 목적으로, 환기량에 따른 뇌파의 변화를 살펴보았다. 쥐를 대상으로 기관 절개를 한 후 삽관하여 인공호흡을 유도하였다. 환기유도 시 조건은 정상 환기량을 160 ml/min으로 하여, 240 ml/min, 300 ml/min의 총 세 군으로 하여, 인공적 과호흡을 유도하였다. 뇌파는 전두부와 두정부에서 측정하였으며 과호흡을 하기 전과 후의 뇌파를 비교하였다. 뇌파는 델타, 세타, 알파, 베타의 네 가지 주파수 영역에서의 파형을 정량적으로 분석하였다. 한편 조직검사 결과, 인공적인 과호흡 유도는 폐조직에 물리적인 손상을 유발하지 않았다. 과호흡을 유도하기 위한 조건인 기관절개술도 뇌파에 미치는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 과호흡은 정상환기량의 약 90%까지 증가하였을 때에 적절한 결과를 보였고, 뇌파는 델타파가 가장 우세하였으며 세타, 알파, 베타 순으로 출현 비율이 높았고, 특히 전두부에서 유의적으로 나타났다. 과호흡으로 인한 뇌파의 변화를 살펴보면, 전두부 델타 파워가 12.8%(p<0.01) 증가하였고 전두부의 세타 파워와 알파 파워는 각각 41.3%(p<0.01), 48.6%(p<0.05) 감소하였으며, 베타파워도 41.9%(p<0.05)가 감소하였다. 이상의 결과를 통해 전 두부의 뇌파가 과호흡의 질을 평가할 수 있는 기초 자료가 될 것으로 사료된다.

• 수면정신생리
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• 제25권2호
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• pp.82-91
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• 2018

목 적 : 본 연구는 전 수면 주기 동안 수면단계에 따른 전체 뇌 영역과 수면 관련 뇌 영역들의 뇌기능 연결망의 변화를 살펴보기 위해 동기화된 뇌파(EEG)-자기기능공명영상(fMRI)를 전 수면 주기 동안 측정하고 신호처리 기법을 사용함으로 수면 단계에 따른 뇌 연결망의 탐구가 가능함을 살펴 보기 위해 수행되었다. 방 법 : 정상 성인 피험자 5인을 대상으로 6~7시간의 수면동안 MRI 기계 안에서 안전도, 심전도, 근전도와 EEG-fMRI를 측정하였고 EEG에 발생한 MRI 자장 변화 잡음과 심박관련 잡음을 제거하였다. fMRI에서는 피험자의 움직임에 의해 발생하는 영상 왜곡을 보정하는 부분볼륨활용기법을 제안하여 사용하였다. 잡음이 제거된 수면중 fMRI에 독립성분분석기법을 적용하여 뇌 전체를 68 영역으로 구획하여 수면 연구에 적합한 뇌 구획 지도를 만들고 이를 바탕으로 각 구획들간의 연결성을 계산하였다. 수면관련 뇌심부 영역을 선택하여 연결망 분석을 수행하였다. 결 과 : 뇌파를 비롯한 수면 생리적 신호들은 잡음 제거의 방법을 이용하게 되면 수면단계설정에 문제가 없으며 수면 단계별 뇌 연결망 연구가 가능함을 보여 주었다. 뇌연결망 분석에서 수면 관련 뇌심부 연결망은 렘과 비렘수면에 따라 다른 특성이 나타나는데 비렘수면에서 전반적으로 높은 연결성을 보였다. 대뇌를 포함한 전체 뇌 연결망의 경우 각성에 비해서 수면 중에 뇌 연결성이 떨어지는 양상을 보였다(Kolmogorov-Smirnov 검정 ; p < 0.05, Bonferroni corrected). 결 론 : 본 연구를 통해서 장시간 수면 EEG-fMRI 측정과 수면단계설정이 가능하고 신호처리 기법을 통해서 보정하게 되면 뇌기능 연결망을 이용한 전체 수면 뇌 연구가 가능함을 시사한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권3호
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• pp.541-550
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• 2009

본 연구는 영어학습 영역별 (듣기쓰기능력, 단어수준, 스피킹, 단어기억, 리스닝) 성취도에 따른 대뇌피질 내의 뇌기능 활성화에 대한 관련성을 규명한 것이다. 좌뇌 기반으로 알려진 영어학습에 대한 우뇌적 요인에 대한 연구들이 진행되었다. 뇌기능 영상화 중에서 정량뇌파분석를 사용하여 영어학습에 관여하는 뇌 영역별 정량뇌파 결과를 분석함으로써 영어학습을 뇌 영역별 활성화로 변별할 수 있는 기준을 마련한 것이다. 영어학습의 좌우뇌 균형발달을 위한 지침을 제시하였으며 특정 학습영역과 연계한 뇌의 활성화를 제시함으로써 개인별 뇌 기능에 따른 영어학습 향상을 위한 뇌기능을 훈련할 수 있는 이론적 토대를 마련하였다 (권형규, 2008). 이를 통하여 단순한 이미지와 오감을 활용한 우뇌적 학습방향이 아니라 개인별 정량뇌파 데이터에 의한 통합뇌 훈련모형을 개발하였다. 정량뇌파 분석을 위해서는 피험자 개인별 영어능력 검사점수에 대한 뇌파지표를 도출하여 단계적 변수선택법에 의한 다중회귀분석을 실시하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제25권spc5호
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• pp.556-566
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• 2007

이 연구의 목적은 초등 학생의 과학 지식 생성과정 중 나타나는 뇌파를 여러 가지 분석 방법을 이용하여 과학 영재아와 일반아를 신경 생리학적으로 판별할 수 있는 척도를 개발하는 것이다. 이를 위해 과학 영재아의 구인 요소로서 지능 검사, 간편 창의성 검사, 과학 지식 생성 검사를 수행하였고, 지필 평가에서 우리가 놓칠 수 있는 과학 영재의 구인 요소를 영재치로 추가하여 개인별 표준화 점수를 산출하였다. 이렇게 산출된 표준화 점수를 종속 변수로 하여 그룹을 구분하고, 독립 변수로서 측정된 뇌파를 선형 분석, 비선형 분석, 상호의존 분석 등을 통해서 다양한 뇌파 판별 요소를 제시하였다. 과학 영재의 특성을 신뢰롭게 예상하고, 설명하는 뇌파 판별 요소를 찾기 위해 다중선형회귀분석을 실시하였다. 이를 통해 뽑아진 뇌파 판별 요소를 통해 다중회귀식을 만들어 여기에서 생성된 함수값을 통해 판별 분석을 실시한 결과, 과학 영재아와 일반아를 신뢰롭게 판별할 수 있는 기초를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 과학 영재아 특성을 예측하는데 기여하고 있는 판별 요소의 대부분은 정보량과 상호 신호의 결맞음의 정도를 보여주는 것으로 두뇌에서 일어나는 상호적 연관성이 판별의 핵심 요인으로 여겨진다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권5호
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• pp.23-29
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• 2015

본 연구는 차량운전의 주체인 인간이 실제 차량을 운전하면서 나타나게 되는 수많은 반응 중 생체정보인 뇌파를 측정 장비를 이용하여 도로주행 중 발생하는 뇌파를 수집하고 수집된 자료를 바탕으로 하여 실험횟수, 주행시간에 따른 변화, 도로 기하구조에 따른 변화 등 요인을 추출하고 분석을 실시하였다. 주행실험 중 발생한 뇌파 변화를 분석에 필요한 알파(${\alpha}$)파, 베타(${\beta}$)파, 감마(${\gamma}$)파의 형태로 1차 추출을 한 후, 실험 전 구간에서의 뇌파 발생 빈도와 변화율을 추출하고 실험 횟수에 증가에 따른 학습효과를 관찰하고자 회귀모형을 적용하여 뇌파 특성에 따른 빈도변화를 계산하였다. 그 결과, 실험 횟수에 따라 뇌파는 개인차에 의한 변화를 보였으며 이는 같은 구간을 반복적으로 주행함에 따라 운전자가 도로 기하구조와 신호, 안전시설 등을 기억함에 따라 익숙하고 편안하게 주행하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 생물정신의학
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• 제4권1호
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• pp.67-73
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• 1997

치매에서의 뇌파 연구는 주로 주파수 분석과 지형화 분석을 이용하여 정량화하는 것을 위주로 진행되어 왔으나 이러한 선형적 분석은 뇌파와 같이 복잡한 신호를 분석하는 것에는 한계가 있었다. 최근 새로운 패러다임인 카오스이론에 근거를 두고 뇌파를 비선형적으로 측정하는 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 알츠하이머형 치매환자의 뇌파 신호를 상관차원을 이용하여 비선형적으로 분석하는 것이 가능한가를 알아보고 그 결과를 대조군과 비교해보기 위하여 시도되었다. 3명의 알츠하이머형 치매 환자와 3명의 대조군에서 뇌파 신호를 받아 디지털 화한 후에 비선형분석법 중 하나인 상관차원 값을 계산하였다. 전체 15개의 전극부위 중 3곳을 제외하고는 모든 전극과 두뇌 영역별, 반구별 분석 모두에서 알츠하이머형 치매군의 상관차원값이 유의하게 낮았다. 본 연구 결과는 알츠하이머형 치매 환자에서 카오스 이론을 이용한 비선형적 전기신경생리학적 분석으로 알아낼 수 있는 두뇌의 복합성, 즉 두뇌의 카오스적 성상이 감소되어 있다는 것을 의미하며 향후 뇌파의 비선형적 분석이 두뇌 기능을 조사하는 데에 유용한 새로운 방법이 될 가능성이 있다는 것을 시사한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.29-34
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• 2015

Brain-computer interface 기술은 일상에서 편안한 생활을 위해 다방면으로 연구가 진행 중이다. 본 연구는 3가지 동작의 뇌파특성을 분석하여 의수와 같은 외부기기의 세밀한 동작 제어를 목적으로 한다. 피험자들은 악력기를 쥘 때 (Grip), 손가락만을 움직일 때 (Move), 아무런 동작을 취하지 않을 때 (Relax)의 3가지 동작을 수행하였고, 뇌파를 측정하여 power spectrum analysis와 multi-common spatial pattern 알고리즘으로 특징추출을 수행하였으며, 분류알고리즘인 SVM(support vector machine)으로 뇌파의 특징데이터들을 분류하였다. 실험결과 3개의 다른 동작을 분류한 결과, 실험에 참여한 3명의 피험자 중 2명에게서 Grip 클래스의 분류율이 가장 높은 분류율을 보였다. 본 연구의 결과는 뇌파를 이용하여 의수가 필요한 환자들에게 유용할 것으로 기대한다.