• 동의신경정신과학회지
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• 제18권1호
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• pp.37-61
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• 2007

Objective : By examining EEG status in Korean Traditional Medicine (KTM) from the viewpoint of 'form-qi theory(形氣論)', We wish to prepare for the fundamentals of applicability of KTM diagnoses to EEG. In addition, through reinterpretation of existing Western Medicine reports from the viewpoint of KTM, We tried to find out interrelationship between them. Method : In this paper, a methodology applicable to KTM diagnoses of EEG is presented from the EEG features in waveform characteristics, personalized diversity, and cognitive activity reflection. Results : Frequency bands are assigned to corresponding one of the eight trigrams in terms of yin/yang balance, which is analogous with EEG spectrum analysis mostly used in EEG quantification. The amplitude ratio of each EEG for each frequency band gives meaningful index numbers which can be used in EEG data interpretation, and every index number is named after the sixty four hexagrams. These approaches are adopted through both '4-band classification system and '6-band classification system', and applied to pre-existing reported EEG data obtained from normal adults. These analyses show that changes and distribution pattern in the index numbers are observed as a whole on both left-right line and front-back line connecting EEG measurement cephalic electrodes. And differences in distribution pattern of three index numbers deduced from '6-band classification system' are discussed according to constitution. Conclusion : The index numbers introduced here, which are the spectral power ratio for each EEG, are based on KTM yin/yang balance. These index numbers vary according to cephalic location, so its application in terms of traditional meridian theory is strongly expected. The index number distribution also shows different patterns according to constitution.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.145-147
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• 2009

This research measures EEG signals which are generating on head skin and extracts brain concentration level related with brain activity. We have developed concentration wireless transmission system by displaying this EEG signal on PDA mobile device. The front head was used for measuring EEG signal and INA128 with TL084 and analog elements was used for measuring EEG signal, amplifying and filtering the signal. Measured analog EEG signals changed into digital signals by using ADC of PIC24FJ192 with 10bit resolution and 500Ks/s sampling rate. So The changed digital signals have transmitted to the PDA by using bluetooth. LabView 8.5 was also used for FFT transformation, frequency and spectrum analysis of the transferred EEG signal. As a result, $\alpha$ wave, $\beta$ wave, $\theta$ wave and $\delta$ wave were classified. we extracted the concentration index by adapting concentration extraction algorithm. This concentration index was transferred into PDA by wireless module and displaying.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권4호
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• pp.327-332
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• 2009

In this paper, new index was developed to estimate the depth of anesthesia during general anesthesia using EEG. Analysis of the power spectral density(PSD) of EEG was used to develop new parameters because EEG signal tends to have slow wave during anesthesia. Classifier for index creator was developed by using SEF, BDR and BTR parameters, which are calculated by power spectral density. EEG data were obtained from 7 patients (ASA I, II) during general anesthesia with Sevoflurane. The anesthetic depth evaluation indexes ranged from 0 to 100. The average were $86.05{\pm}10.1$, $36.98{\pm}20.2$, $15.33{\pm}13.6$, $50.87{\pm}16.5$ and $87.72{\pm}11.7$ for the states of pre-operation, induction of anesthesia, operation, awaked and post-operation, respectively. The results show that while the depth of anesthesia was evaluated, more accurate information can be provided for anesthetician.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.155-156
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• 2008

본 연구는 두피에서 발생하는 EEG(electroencephalog ram)신호를 측정한 후 두뇌활동과 관련된 지표 중 집중도를 추출하여 집중도의 크기에 따라 하드웨어를 제어하는 집중도 무선전송 시스템을 구연하고자 하였다. 뇌파신호를 측정하여 집중도를 추출하기 위해 두피의 좌, 우 두 채널을 사용하였으며 Biopac의 MP-100과 EEG100C을 이용하여 뇌파신호 계측, 증폭 및 필터링을 하였다. 계측된 EEG 신호로부터 특정 주파수 대역 및 스펙트럼을 분석하기 위해서 LabVIEW 8.5를 이용하여 FFT(Fast Fourier Transformation) 처리를 하였다. 이를 통해 ${\alpha}$파, ${\beta}$파, ${\theta}$파, ${\delta}$파 주파수영역으로 분류한 후 집중도 추출 알고리즘을 적용하여 집중도 지표를 추출하였고 추출된 집중도 신호를 무선전송하여 BCI(Brain Computer Interface) 기술에 응용하고자 레고 자동차에 적응하여 보았다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.83-90
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• 2019

최근 들어 노년기의 인지기능장애에 대한 예방 또는 치료의 필요성이 대두되고 있다. 특히 알츠하이머 치매의 전단계로서 경도인지장애(Mild Cognitive Impairment) 여부를 조기에 진단하고, 인지기능 훈련을 통하여 치매로의 진행을 지연시키고자 노력하고 있다. 대부분의 인지기능 훈련은 여러 가지 인지능력과 관련한 게임 콘텐츠로 제작되지만, 피험자들이 인지기능 훈련에 집중하고 있는 지에 대한 정량적 검증이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 제작된 주의력 훈련 게임 콘텐츠를 수행하는 동안 뇌 활성화에 대한 EEG 신호를 측정하여 분석하였다. 분석 방법으로는 게임 콘텐츠에 얼마나 집중하고 있는 지를 나타내는 주의집중 지표(Concentration Index)와 휴식 상태에서의 안정을 나타내는 이완 지표(Relaxation Index)를 사용하였다. 이에 대한 본 연구에서의 결과는 피험자들의 CI는 모두 증가하는 것으로 나타났으며, 이것은 피험자들이 집중하여 게임 콘텐츠를 수행하였다고 볼 수 있는 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.42-50
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• 2011

생체신호인 뇌파를 이용하여 이러닝 학습자의 학습태도를 파악하고 그에 따른 적절한 피드백을 제공하여 학습자의 학습효율을 극대화하려는 연구의 일환으로 여대생을 대상으로 학습자의 학습태도와 뇌파를 분석하여 이들의 상관관계를 밝혀보고자 한다. 학습자가 학습에 집중하는 태도와 그렇지 않은 태도에 대해 뇌파의 파워 스펙트럼을 추출하여 학습자의 뇌파가 어떻게 반응하는지에 중점을 두어 연구하였다. 학습에 집중하는 태도의 대조군으로 산만한 태도와 눈감은 태도를 설정하여 실험을 진행하였다. 학습에 집중하는 태도에서는 집중도가 산만한 태도에 비하여 높게 나타나고 이완지표는 낮게 나타나며, 클릭과 눈굴림과 같은 산만한 태도에서는 주의지표와 잡파 비율이 높게 나왔다. 특히, 눈을 감았을 때는 알파 세타 비율이 1이하로 나타나 눈을 뜬 다른 상태와 뚜렷이 구분되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.4291-4297
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• 2015

실내공간에서 인간의 쾌적감 및 불쾌적감 등의 감성을 측정하기 위하여 뇌파(EEG)측정을 많이 사용하고 있으나, 뇌파(EEG)측정은 접촉식으로써 실험에 제한적이다. 그러나 진동이미지기술은 웹캠 카메라를 이용하여 인간의 감성을 측정할 수 있는 비접촉식 방법으로써 실내공간에 적용하기에 적합하다고 판단된다. 따라서 인간의 감성을 측정할 수 있는 접촉식인 뇌파(EEG)와 비접촉식인 진동이미지기술의 상관변수를 도출하고자 한다. 본 연구에서는 소리크기 60[dB] 및 90[dB]과 로즈마리 및 쟈스민 향기에 대한 피험자의 뇌파(EEG)와 진동이미지기술의 상관분석을 하였다. 피험자는 건강상태를 점검하여 대학생 남자 3명으로 선별하여 10회 반복 실험하였고, 실험기간은 약 한 달간 진행되었으며, 측정실의 조건은 온도 25[$^{\circ}C$], 상대습도 50[%], 조도 1.000[lux] 및 기류속도 0.02[m/sec]로 하였다. 뇌파(EEG) 23가지 지표(절대${\theta}$, 상대${\theta}$, 절대$S{\alpha}$, 상대$S{\alpha}$, 절대${\alpha}$, 상대${\alpha}$, 절대${\beta}$, 상대${\beta}$, 절대$\gamma$, 상대$\gamma$, 절대$F{\alpha}$, 상대$F{\alpha}$, 절대SMR, 상대SMR, $SMR/{\theta}$, $SMR+M{\beta}/{\theta}$, 절대$H{\beta}$, 상대$H{\beta}$, $H{\beta}/{\alpha}$, 절대$M{\beta}$, 상대$M{\beta}$, SEF50, ASEF50)와 진동이미지기술 10가지 지표(긴장/불안, 억제, 신경과민증, 밸런스, 매력, 자신감, 의심, 스트레스, 공격성, 에너지)를 상관 분석한 결과 뇌파(EEG)의 상대${\gamma}$파와 진동이미지기술의 신경과민증 지표가 (${\pm}$).414와 (${\pm}$).424로 높은 정적상관관계로 분석되었다.

• 대한한의진단학회지
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• 제11권2호
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• pp.128-140
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• 2007

Purpose: We performed this study to examine the correlationship between EEG complexity and impedance cardiography data using correlation analysis. Method: This study performed on 30 healthy subjects(16 males, 14 females). Before and after natural respiration, ICG data were recorded, and EEG raw data were measured by moving windows during 15 minutes. The correlation dimension(D2) was calculated from 15 minutes data. 8 channels EEG data were analysed with 9 index of ICG data by correlation analysis. Result: 1. ACI of impedance cardiography had significant correlationship with ch.4 of EEG complexity(p=0.03). 2. VI of impedance cardiography had significant correlationship with ch.3 of EEG complexity(p=0.034) and ch.4 of EEG complexity(p=0.017). 3. HR, TFC, PEP, LVET, STR of impedance cardiography had no significant correlationship with all of 8 channel EEG complexity. Conclusions: These results suggest that nonlinear analysis of EEG and impedance cardiography have some significant correlationship. And it can make out relationship between brain system and cardiovascular system. In the future, therefore, more study of these fields are necessary.

• Annals of Clinical Neurophysiology
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• 제3권1호
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• pp.31-36
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• 2001

Background & Objectives : Fractal Dimension(FD) could be an index of correlation between variable parameters in non-linear chaotic signals. We tried to demonstrate that EEG wave is compatible with chaotic waves by measuring the Lyapunov exponent index and compared the difference of FD between variable age groups(teens, 30's, 50's) Methods : We estimated the Lyapunov exponent index and the FD from digital EEG data among five persons in each normal age groups by using the software which is programmed in our laboratory. Statistical analysis was done with SPSS win 8.0. The statistical differences of Lyapunov exponent index and FD between each electrodes and each age groups were done with ANOVA and paired sample t-test. Result : The Lyapunov exponent indexes were larger than 1 in each electrode and age group. There is no statistical difference in FD between each electrodes and each age groups. Except in 30th age group. In this group the FD of right hemisphere is larger than that of left hemisphere. Conclusion : The result of Lyapunov exponent index means EEG wave is a non-linear chaotic signal. And the results of FD suggest that chaotic parameters of right hemisphere is larger than those of left hemisphere at rest at least in younger people. We think that chaotic parameters can be a useful tool in investigating the variable diseases or brain states.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.107-110
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• 2003

본 연구에서는 EEG를 이용하여 정신집중 시, 뇌 기능의 변화를 알아보았다. 실험은 건강한 남녀 고교생 9명을 대상으로 EEG는 Fp1. Fp2, F3, F4, P3, P4, T5, T6, O1, O2의 10위치에 대하여 정신집중 작업 진의 3분과 작업 시 30분간을 측정하였다. 작업은 PC를 이용하였으며 모니터 상의 움직임에 집중하고 목표자극을 탐지하였을 때 신속하게 적절한 반응키를 누르도록 하였다. 각 주파수 대역은 theta2와 (6.0-8.0Hz), alpha1파 (8.0-10.0Hz), alpha2파(10.0-12.0Hz)로 구분하였으며 비대칭지수를 이용하여 분석하였다. 그 결과, 정신집중 작업 시 theta1, theta2, alpha1대역에서 두정엽의 우반구과 측두엽 및 후두엽의 좌반구영역이 우세하였다. 이들 영역은 시갈, 지각, 움직임 기능을 수행하며 theta2파가 주의, alpha1파가 각성 관련이다. 이상의 결과에서 두정엽의 우반구와 측두엽 및 후두엽의 좌반구영역의 theta1파, theta2파, alpha1파가 정신집중 작업 시 중요한 역할을 담당하는 것으로 나타났다.