• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제13권3호
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• pp.156-162
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• 2002

본 연구에서는 뇌파 신호를 측정할 수 있는 고정밀도의 뇌파측정시스템을 제작하였다. 전치증폭기는 분리증폭기의 방식으로 잡음제거 능력을 향상하였으며, 높은 사용자 안전도를 갖도록 제작하였다. 제작된 뇌파측정시스템은 주파수 대역별로 알파, 베타, 세타로 자동으로 분류될 수 있도록 A/D 변환하였다. 변환된 데이터는 DSP를 이용하여 실시간으로 FFT처리를 하였다. 실험은 현재 병력이 없고 건강 상태가 양호한 만 20세에서 26세까지의 학생을 대상으로 실시하였다. 외부의 물리적인 자극이 뇌파에 미치는 영향을 조사하기 위하여, 현재 시판되고 있는 뇌파 자극기인 MS제품을 이용하여 시각과 청각의 두 상태로 외부자극을 주고, 그 반응을 측정하여 비교하였다. 피검자의 감성평가 측정결과 본 연구에서 제작한 뇌파측정기가 유효함을 확인하였으며, 심리적인 상태변화를 조사할 수 있었다.

• 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.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권2호
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• pp.41-46
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• 2009

본 연구는 두피에서 발생하는 EEG(Electroencephalogram)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 MP100과 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 SMR파, Mid-Bata파, Theta파 주파수영역으로 분류 한 후 집중도 추출 알고리즘을 적용하여 집중도 지표를 추출하였고 추출된 집중도 신호를 무선전송하여 BCI(Brain Computer Interface)기술에 응용하고자 레고 자동차에 적용하여 보았다.

• 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.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.525-530
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• 2019

뇌파가 발견된 후 임상 연구에 머물던 뇌파 관련 연구가 최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구로 발전 되고 있다. 현재는 뇌파를 해석하여 로봇 팔이나 드론을 조종하는 등의 연구가 진행 중이다. 하지만 아직도 뇌파 정보의 해상도와 신뢰성은 제한적이다. 따라서 보다 더 정확히 뇌파를 측정하고 해석하는데 필요한 다양한 기술의 개발이 요구된다. 이러한 기술 개발과 함께 새로운 응용 분야의 개척 또한 중요하다. 본 논문에서는 라이프케어테인먼트에 적합한 뇌파 기반 개인 인증 시스템 개발을 제안한다. 제안한 시스템은 안전도(Electrooculogram)와 근전도(Electromyogram) 등 을 뇌파와 함께 병행 사용하여 뇌파 정보의 해상도와 신뢰성을 담보한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.465-471
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• 2018

최근 IT기슬과 금융 시스템의 융합으로 생체인식 기술이 사용되기 시작하였다. 이러한 생체 인식 기술인 FIDO(Fast Identity Online) 기술을 이용하여 삼성과 애플은 삼성페이와 애플페이 서비스를 시작하였다. FIDO 인증 기술은 패스워드와 같은 기존 인증 방법을 대체하고 있다. 생체 인식 기술 중 지문인식 기술은 비교적 저렴한 가격의 디바이스와 사용자 거부 반응을 최소화 할 수 있다는 점 때문에 주목받고 있다. 그러나 지문정보의 경우 사용자가 가지고 있는 수가 제한적이며, 외부 공격자에 의해 지문정보가 유출될 경우 재사용할 수 없다는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 생체인식 기술 중 하나인 EEG 신호를 이용하여 사용자를 인증할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 논문에서는 기존의 다채널 EEG 디바이스를 사용하지 않고 단채널 EEG 디바이스를 사용하여 편리성을 높였으며, EEG 신호 측정값을 FIDO 시스템에 사용할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안 논문에서는 특정 개체 인식 전 후의 EEG 신호를 측정하여 사용자가 특정 개체를 인식하였을 때의 EEG 신호를 사용자 인증 수단을 활용할 수 있는 방법을 제안하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제9권4호
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• pp.165-177
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• 2002

For measuring EEG with the international 10-20 electrode system on 16 channels, and to analyze the interrelationship between the original signals and the changed signals after the stimulation, we use the scent of lavender which stimulates the olfactory sense. Moreover, the effect of the scent stimulation to the brain is analyzed. The purpose of this analysis is to apply these results to the computerized mapping of the brain signals and to find possible ways of specifying the source of the brain signals through various medical applications.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권2호
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• pp.205-212
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• 1999

수술실에서 수술도중 환자의 뇌파를 관찰하고자 할 경우에 전기수술기를 사용하게 되면 매우 높은 주파수와 큰 전압의 전기적 잡음이 발생하게 되며, 기존의 뇌파측정기는 이 잡음에 의해서 포화되어 뇌파 측정이 불가능하다. 본 연구에서는 고신뢰도의 뇌파 측정용 CSA 시스템을 구성하기 위하여 전기수술기의 간섭이 적은 양극 뇌파증폭기를 개발하고자 하였다. 개발된 양극 뇌파 증폭기는 balanced filter를 사용하여 전기수술기의 잡음이 뇌파 증폭기의 입력으로 들어가는 것을 줄이도록 하였으며, 전치증폭기의 전원과 신호를 접지와 분리하여 전기수술기에서 나온 전류가 뇌파 증폭기를 통해 접지로 흘러 들어가는 경로를 차단하였고, 높은 주파수에서도 CMRR 특성이 좋은 차동증폭기를 사용하여 고주파 성분의 공통 성분 잡음을 제거함으로써 전기수술기의 잡음을 상당히 줄일 수 있었다. 이와 같이 개발된 양극 뇌파증폭기는 고이득, 저잡음, 높은 CMRR, 고입력 임피던스, 낮은 열잡음 등의 특성을 가지므로 순수한 뇌파의 측정에 유용하며, 전기수술기를 사용할 경우에도 지속적으로 뇌파를 측정할 수 있는 고신뢰도의 CSA 시스템의 구현에 이용할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.172-177
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• 2013

BCI (Brain Computer Interface)는 인간의 뇌에서 측정된 EEG (Electroencephalogram)를 활용하여 의수와 같은 기기를 조종할 수 있는 좋은 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 EEG와 힘과의 관계를 알아보고자 최대수축악력 (MVC)의 25%, 50%, 75%로 3개의 등급으로 나누어 EEG 변화를 측정하였다. 얻어진 EEG data를 FFT와 power spectrum analysis로 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$파로 나누어 각 파형의 파워 값을 구한 뒤, 구해진 EEG 파워 값을 PCA와 LDA를 사용하여 특징 추출 및 분류를 하였다. 실험 결과 25%의 악력을 가할 때 보다 75%의 악력 때 더 높은 EEG 파워의 증가를 확인하였고, 왼손과 오른손은 각각 52.03%와 77.7%의 분류율을 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.947-950
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• 2015

우리나라 전체 교통사고 원인에 있어서 졸음운전은 음주운전보다도 더 큰 비중을 차지하고 있는 위험요소로 나타나고 있다. 따라서 사전에 졸음운전사고를 예방하기 위하여 운전자의 졸음을 인식하고 경고해주는 시스템 개발과 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있는 추세이며, 졸음의 지표는 뇌파의 알파파를 분석하는 것이 효과적이라는 선행 연구결과들이 발표되었다. 본 연구에서는 LabView 프로그램을 이용하여 졸음지표를 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 적용시킨 뇌파측정 장치를 자체 개발하였다. 소수의 실험자를 대상으로 졸음유도 실험을 실시한 결과 알파파의 상대 파워스펙트럼 변화를 기준으로 졸음상태를 의미하는 뇌파의 패턴을 검출 할 수 있었다. 이후 기존의 뇌파측정 장비들을 사용하여 측정한 졸음패턴과 비교분석한 결과 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 차후 운전자의 졸음예방 시스템에 활용한다면 졸음운전 사고로 인한 사망률을 낮추는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.