• International Journal of Contents
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• 제9권4호
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• pp.1-10
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• 2013

The electroencephalogram (EEG) time series is a measure of electrical activity received from multiple electrodes placed on the scalp of a human brain. It provides a direct measurement for characterizing the dynamic aspects of brain activities. These EEG signals are formed from a series of spatial and temporal data with multiple dimensions. Missing data could occur due to fault electrodes. These missing data can cause distortion, repudiation, and further, reduce the effectiveness of analyzing algorithms. Current methodologies for EEG analysis require a complete set of EEG data matrix as input. Therefore, an accurate and reliable imputation approach for missing values is necessary to avoid incomplete data sets for analyses and further improve the usage of performance techniques. This research proposes a new method to automatically recover random consecutive missing data from real world EEG data based on Linear Dynamical System. The proposed method aims to capture the optimal patterns based on two main characteristics in the coevolving EEG time series: namely, (i) dynamics via discovering temporal evolving behaviors, and (ii) correlations by identifying the relationships between multiple brain signals. From these exploits, the proposed method successfully identifies a few hidden variables and discovers their dynamics to impute missing values. The proposed method offers a robust and scalable approach with linear computation time over the size of sequences. A comparative study has been performed to assess the effectiveness of the proposed method against interpolation and missing values via Singular Value Decomposition (MSVD). The experimental simulations demonstrate that the proposed method provides better reconstruction performance up to 49% and 67% improvements over MSVD and interpolation approaches, respectively.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.388-393
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• 2010

문화콘텐츠기술(CT, Culture Technology)은 문화 산업 발전을 위한 기술로 문화콘텐츠 기획과 상품화, 미디어탑재, 전달의 가치사슬 과정 등 문화상품의 부가가치를 높이기 위해 소용되는 모든 형태의 유무형의 기술이다. 문화콘텐츠 기술(CT)분야에서 음악의 특징을 분석하여 다양한 어플리케이션을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 관련된 연구 중 EEG를 측정하고 그 결과에서 음악적 자극에 대한 반응을 검출하여 활용하는 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 EEG에서 음악적 자극에 대응되는 반응신호들을 증폭시켜 평균화 하는 방법인 ERP(Event-Related Potentials) 실험을 기반으로 음색을 추출하는 과정에서 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 ICA 알고리즘을 적용하여 음색 추출 및 노이즈 제거 결과에 따른 EEG의 특성을 분석하여 적용한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.41-49
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• 2007

BCI시스템은 뇌 자체에서 발생하는 전기적인 신호를 측정하여 콘트롤 또는 통신 시스템에 접목시키는 것이다. 이 시스템은 뇌파의 움직임을 실시간으로 검출하고 이를 통해 발생된 신호를 사용하여 전자장비 또는 소프트웨어에 바탕을 둔 프로세서 등을 조정할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 정신 상태에서 발생한 뇌전위 신호를 분석하고 인식하는 뇌-컴퓨터간 인터페이스 시스템을 개발할 때 뇌파 측정시 혼합되는 잡음제거 및 분리에 관한 것을 다루고자 한다. BCI시스템 구현을 위한 뇌파 분류과정에서 이분법의 수리적 모델을 사용하여 뇌파를 분류하고 잡음구간을 추출하는 방법을 제안하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.63-69
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• 2019

본 연구에서는 뇌파의 스펙트럼 분석에 의해 추출되는 마취심도 지표인 SEF(spectral edge freqency), MF(median frequency)의 가변성 감소를 위하여 뇌파의 비선형성에 근거하여 바이스펙트럼 분석기법을 도입하고자 한다. 수술환경에서 뇌파의 계측과 분석은 다양한 외부 아티팩트 요소를 감안하여야 한다. 바이스펙트럼 분석은 비선형적 신호의 특성을 추출하는 분석법으로 외부 유입 아티팩트의 유무를 확인 할 수 있어 뇌파에 인입되어 분석에 영향을 끼치는 아티팩트를 효과적으로 제거하는데 기여한다. 이러한 과정을 통해 SEF, MF와 같은 마취심도 파라미터의 실시간 가변성을 감소시킬 수 있었다. 이러한 가변성 감소는 수술현장에서 실시간 활용 가능한 임상 지표서 SEF, MF의 유용성을 제고시켜 줄 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.129-135
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• 2018

In this study, we designed a model that can measure the level of user's concentration by measuring and analyzing EEG data of the subjects who are performing Continuous Performance Test based on visual stimulus. This study focused on alpha and beta waves, which are closely related to concentration in various brain waves. There are a lot of research and services to enhance not only concentration but also brain activity. However, there are formidable barriers to ordinary people for using routinely because of high cost and complex procedures. Therefore, this study designed the model using the portable EEG measurement device with reasonable cost and Visual Continuous Performance Test which we developed as a simplified version of the existing CPT. This study aims to measure the concentration level of the subject objectively through simple and affordable way, EEG analysis. Concentration is also closely related to various brain diseases such as dementia, depression, and ADHD. Therefore, we believe that our proposed model can be useful not only for improving concentration but also brain disease prediction and monitoring research. In addition, the combination of this model and the Brain Computer Interface technology can create greater synergy in various fields.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.609-616
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• 2018

In this paper, we designed a multimodal bio-signal measurement system to observe changes in the brain nervous system and vascular system during sleep. Changes in the nervous system and the cerebral blood flow system in the brain during sleep induce a unique correlation between the changes in the nervous system and the blood flow system. Therefore, it is necessary to simultaneously observe changes in the brain nervous system and changes in the blood flow system to observe the sleep state. To measure the change of the nervous system, EEG, EOG and EMG signal used for the sleep stage analysis were designed. We designed a system for measuring cerebral blood flow changes using functional near-infrared spectroscopy. Among the various imaging methods to measure blood flow and metabolism, it is easy to measure simultaneously with EEG signal and it can be easily designed for miniaturization of equipment. The sleep stage was analyzed by the measured data, and the change of the cerebral blood flow was confirmed by the change of the sleep stage.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.271-275
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• 2001

두뇌-컴퓨터 인터페이스로 활용하기 위한 시도로서, 인간의 가장 간단한 의사 표시인 긍/부정 의사와 관련한 뇌파를 측정하고 시간-주파수 분석을 수행하였다. 선행 연구 결과와 뇌파 측정 실험 조건에 대해 살펴 보고, 시간-주파수 분석 결과로부터 긍/부정 반응 동작에 따른 뇌파 변화에 대해 토론하였다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1996년도 춘계학술대회논문집
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• pp.259-263
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• 1996

Psychological action is physiological response of outernal stimulus. Physiological response is accompanied b physiological signals which are EEG, EMG, GSR, ECG, BP, and tec. Physiological signals are recently studied for determination of human phychological state. Psychological activity causes electric potential of brain. Physiological signal is considered as measurement of human psychological state. Aditory sensibility which is one of the sense of human may determine differences between positive and negative feeling. EEG and GSR variation with auditory quality of stimulus can be define human negative and positive mental state. This study is to characterize parameters which can determine negative and positive psycholigical state of human.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-8
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• 2019

멀미(Motion Sickness)란 전정기관에서 감지된 움직임과 시각적으로 감지된 움직임이 서로 충돌하는 경우에 발생하는 어지럼증 증상이다. 어지럼증이 발생할 경우 사용자는 메스꺼움 및 구토감, 방향 감각 이상과 피로 등의 증세를 호소한다. 이러한 어지럼증 원인이 다양하여 증상에 대한 감별과 치료가 어려운 질환이다. 특히 어지럼증의 유형 중 시각 정보로 인해 유발되는 어지럼증(Visually Induced Motion Sickness)은 발전하는 VR산업에서 해결해야 할 고질적인 숙제로 남아있다. 이러한 VIMS에 대한 분석은 사용자의 활력 징후 측정 및 특징 분석과 EEG 특성 분석을 통하여 가능하다. 이에 본 논문에서는 EEG 신호를 기반으로 시각 정보로 인해 유발되는 어지럼증(VIMS)의 최소화 방안에 대해 고찰하며, 그와 관련된 연구 동향들을 분석한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.5-18
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• 2013

본 연구는 3D 입체영상게임의 영상효과와 실재감, 피로도 효과를 검증하기 위해 플레이테스트 실험처치 방법론을 통해 2D게임과 비교하여 효과를 분석하였다. 첫째로 3D게임과 2D게임에 대해 사용자들의 영상경험의 차이를 검증하고자 했던 가설은 영상선명도를 제외하고 실물감, 입체감, 실재감가설 모두 채택되었다. 둘째로 3D게임과 2D게임은 안구피로도와 신체피로도 모두 차이가 없는 것으로 나타났다. 이 연구결과는 그동안 3D 입체영상에서 발생하는 영상왜곡과 피로 유발요인으로 피로도가 발생한다고 하는 기존의 연구결과와는 다른 것이다. 셋째로 3D게임과 2D게임 플레이과정에서 발생한 뇌파의 변화를 측정하여 분석한 결과 EEG 알파파의 평균 진폭은 차이가 없었으나 EEG 베타파는 더 높은 진폭대로 발생하는 것으로 확인되었다. 이 연구는 전통적인 실험연구 방법에 EEG 뇌파측정을 방법론적으로 보완하여 3D 입체영상게임의 사용경험과정에서의 뇌생리학적 변화와 차이를 검증하였다.