• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.396-400
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• 1999

인간의 감성은 다차원적 감정으로 이루어져 있다. 본 연구는 감성의 2차원 구조를 근거로 쾌-불쾌, 각성-이완 2차원적 감성을 생리신호로 분류하고자 하였다. 20명 남녀 대학생을 참가시켜 자극을 2차원 감성자극(쾌(펜디향수), 불쾌(에탄올), 각성(싸이렌), 이완(가요))으로 정의하고, 2*2 자극제시로 감성을 유발하였다. 26명의 남녀대학생을 실험에 참가시켜 4가지 감성을 유발하여, 측정한 생리신호로는 중추신경계의 활동을 나타내는 EEG(f3, p3, f4, p4)를 측정하였으며, 자율신경계의 활동을 나타내는 ECG(lead II), GSR, SKT를 측정하였다. 각각의 측정한 신호들에 대한 t-test를 실시하여 유의성 있는 변수를 추출하였으며 추출된 변수는 EEG의 f3(beta), p3(delta, beta), f4(delta), p4(alpha), HRV의 HF, HF/LF, GSR의 rising time이었으며 2차원 감성을 분류하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.721-722
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• 2019

본 연구는 외부 환경 제어를 위해 안정적인 뇌파 신호를 추출하기 위한 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 다중 회귀의 원리를 사용한 머신러닝을 통하여 뇌파의 경향성을 분석하여, 측정 시 발생할 수 있는 불안정한 노이즈를 필터링하고, 제어 신호를 빠른 시간 안에 판단하는 것을 목적으로 한다. 측정은 CZ 측정 위치에서 1 채널의 EEG 기기로 이루어진다. 본 연구를 바탕으로 BCI 분야에서 효과적으로 외부 디바이스 제어를 위한 입력 신호를 추출하는 방법이 될 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.2083-2085
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• 2009

Brain Computer Interface (BCI) is a communication pathway between devices (computers) and human brain. It treats brain signals in real-time basis and discriminates some information of what human brain is doing. In this work, we develop a EEG BCI system using a feature extraction such as common spatial pattern (CSP) and a classifier using Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Two-class EEG motor imagery movement datasets with both cued and uncued are tested to verify its feasibility.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.06e
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• pp.131-133
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• 2000

In this paper, we proposed a new method for localizing the independent sources generating the observed EEG based on independent component analysis (ICA). The performance of the algorithm was tested through computer simulations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1088-1090
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• 2017

최근 국내에서는 상용화된 뇌파기반 인터페이스(BCI) 구현을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 안전한 비침습형 뇌파 측정 방법을 사용하여 뇌전도(EEG)를 측정하고 증폭된 데이터를 사용하여 RC카의 4방향 제어가 가능한 알고리즘을 제안한다. 뇌파측정기로 수집된 데이터 셋은 고속 푸리에 변환을 거쳐 사전 정의된 7가지 뇌파의 필터를 통해 집중도와 이완도를 검출하게 된다. 검출된 데이터는 아두이노 우노에 연결된 원격컨트롤러를 통하여 RC카의 전진 및 후진 제어를 담당한다. 또한 추가로 설치된 자이로센서를 통해 입력된 전자신호는 칼만 필터를 이용하여 좌회전 및 우회전 제어를 담당한다. 훈련된 실험자에 의해 실내 외에서 검출된 뇌파가 각기 다른 특성과 머리 회전만으로 상황을 구분하여 RC카 제어를 할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of KIISE
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• v.45 no.1
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• pp.45-52
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• 2018

With the advent of BCI technology in recent years, various BCI products have been released. BCI technology enables brain information to be transmitted directly to a computer, and it will bring a lot of convenience to life. However, there is a problem with information protection. In particular, EEG data can raise issues about personal privacy. Collecting and analyzing big data on EEG reports raises serious concerns about personal information exposure. In this paper, we propose a secure privacy-preserving BCI model in a big data environment. The proposed model could prevent personal identification and protect EEG data in the cloud environment.

• Journal of IKEEE
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• v.22 no.4
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• pp.1175-1179
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• 2018

In this paper, we propose recurrent CNN(Convolutional Neural Networks) for detecting seizures among patients using EEG signals. In the proposed method, data were mapped by image to preserve the spectral characteristics of the EEG signal and the position of the electrode. After the spectral preprocessing, we input it into CNN and extracted the spatial and temporal features without wavelet transform. Results from the Children's Hospital of Boston Massachusetts Institute of Technology (CHB-MIT) dataset showed a sensitivity of 90% and a false positive rate (FPR) of 0.85 per hour.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.1
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• pp.147-155
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• 1999

온열쾌적감에 영향을 주는 중요한 요인들로는 온도, 습도, 기류 등의 물리적 요인과 성별이나 체질 등 뿐만 아니라 온열환경에서 느끼는 인간의 감성적인 측면도 요인으로 작용한다. 본 연구에서는 여러 가지 온열 환경 중에서 실내의 상하온도차와 기류방식의 제어에 따른 생체반응의 변화, 및 감성의 변화를 관찰하여 온열환경에 따른 인간의 온열쾌적감을 평가하기 위해 생리신호를 측정, 분석하였다. 인간에게 가장 쾌적함을 주는 최적의 실내 상하온도차와 기류제어방식을 구현하기 위한 평가방법으로 MST(mean skin temperature)분석 및 HRV(heart rate variability) 분석과 EEG 주파수 스펙트럼 분석을 시행하였다. 그 결과 실내의 상하온도차는 23$^{\circ}C$의 머리부위 온도에서 발 부위와의 온도차가 -3$^{\circ}C$일 때 가장 쾌적한 조건으로 나타났고, 기류제어방식은 감성기류조건에서 가장 쾌적함을 보였다. 본 연구를 통해 실내의 상하온도차와 기류방식에 대한 온열환경의 쾌적조건을 설정하였고, HRV 분석과 EEG의 주파수 분석이 주판신소설문평가와 유의한 결과를 나타내어 이러한 생리신호의 분석이 인간의 감성적 측면을 고려한 온열쾌적성을 펑가하는데 보다 객관적이고 신뢰성 있는 평가지표로 이용될 수 있음을 제시하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07c
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• pp.2875-2878
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• 2003

In this paper, we propose an EEG-based mental state prediction method during a mental tasks. In the experimental task, a subject goes through the process of responding to visual stimulus, understanding the given problem, controlling hand motions, and hitting a key. Considering the subject's varying brain activities, we model subjects' mental states with defining selection time. EEG signals from four subjects were recorded while they performed three mental tasks. Feature vectors defined by these representations were classified with a standard, feed-forward neural network trained via the error back-propagation algorithm. We expect that the proposed detection method can be a basic technology for brain-computer interface by combining with left/right hand movement or cognitive decision discrimination methods.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.15 no.1
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• pp.105-110
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• 1994

In this paper, we present a method to evaluate source locations and distributed region which is specified brain activity, as indicated by locations and strengths of intracranial sources, using potential gradients of interpolation polynomials and topographic mapping of the EEG records. This method can analyze the variance of source temporally or spatially and leads to enable a quantitative evaluation of potential gradients drawing methods which is now being used in the clinic. In the result, we obtained the overall potentials distribution on the entire scalp and the information of potential source locations from the EEG records of a patient which was known to epilepsy.