• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.25-31
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• 2023

뇌-기계 인터페이스는 차세대 인터페이스로서 기기 이용자가 명령을 생각할 때 발생하는 신경세포의 전기적 신호인 뇌파를 해석하여 기기를 조종하는 인터페이스다. 뇌-기계 인터페이스는 다양한 스마트기기 등에 응용될 수 있지만 뇌파 신호를 해석하는 데는 상당량의 계산 프로세스가 필요하다. 따라서 에지(Edge) 형태로 구현된 임베디드 시스템에서는 뇌-기계 인터페이스를 구현하기가 어렵다. 본 연구에서는 사물인터넷 기술을 이용하여 에지에서는 뇌파 측정만을 진행하고 뇌파 데이터의 저장 및 분석은 클라우드 컴퓨팅에서 수행하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 뇌-기계 인터페이스를 위한 정량 뇌파 분석을 성공적으로 수행하였으며 데이터 송수신 시간 또한 실시간 처리가 가능한 수준을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권4호
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• pp.461-470
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• 2007

Human can learn how to shape their brain electrical activity in a desired direction through continuous feedback of the electroencephalogram (EEG), and this technique is known as Neurofeedback (or EEG biofeedback), which has been used since the late 1960s in clinical applications. In this study, a portable wireless EEG (named wEEG) has been designed and implemented, which consists of a mobile station (a wireless two-channel EEG acquisition device) and a base station (a bridge between mobile station and computer). Moreover, a SensoriMotor Rhythm (SMR) training system was also implemented with the wEEG for enhancing attention with virtual environment. Experiment results based on 16 volunteers' (8 females and 8 males, average age is $27{\pm}4$) were reported in this paper. The results show that the SMR ratio of 87.5% subjects increased about 0.7% in training status than that in the stable status. With the proposed system, many training protocol scan be designed easily and can be done at home in our daily life conveniently. Additionally, the proposed system will be useful for disabled and aged people.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권6호
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• pp.392-403
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• 2023

This study presents a new hybrid fNIRS-EEG system to meet the demand for a lightweight and low-cost sleep pattern monitoring device. For multiple-channel configuration, a six-channel electroencephalogram (EEG) and a functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) system with eight photodiodes (PD) and four dual-wavelength LEDs are designed. To enhance the convenience of signal measurement, the device is miniaturized into a patch-like form, enabling simultaneous measurement on the forehead. Due to its fully integrated functionality, the developed system is advantageous for performing sleep stage classification with high-temporal and spatial resolution data. This can be realized by utilizing a two-dimensional (2D) brain activation map based on the concentration changes in oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin during sleep stage transitions. For the system verification, the phantom model with known optical properties was tested at first, and then the sleep experiment for a human subject was conducted. The experimental results show that the developed system qualifies as a portable hybrid fNIRS-EEG sleep pattern monitoring device.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.17-22
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• 2020

본 논문에서는 사용자의 EEG(Electroencephalogram)신호를 측정하여 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 EEG 신호룰 분류하고 신호의 정확도를 측정하였다. 사용자의 EEG 신호를 측정하기 위해 남·여를 구분하여 실험을 진행하였으며, EEG 신호 측정은 단채널 EEG 디바이스를 이용하였다. EEG 디바이스를 이용하여 사용자의 EEG 신호를 측정한 결과는 R을 이용하여 분석하였다. 또한 SVM의 분류 성능이 최고가 되는 특정 벡터의 조합을 적용시켜 EEG 측정 실험 데이터를 80:20(훈련 데이터: 테스트 데이터) 비율로 예측해 본 결과 인식률 93.2% 의 예측 정확도를 보였다. 본 논문에서는 사용자의 EEG 신호를 약 93.2% 정도로 인식할 수 있었으며, SVM 알고리즘의 간단한 선형 분류만으로 수행이 가능하다는 점은 EEG 신호를 이용하여 생체인증에 다양하게 활용될 수 있음을 제시하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.1049-1061
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• 2018

As mobile devices such as smartphones and tablet PCs become more popular, users are becoming accustomed to consuming a massive amount of multimedia content every day without time or space limitations. From the industry, the need for user satisfaction investigation has consequently emerged. Conventional methods to investigate user satisfaction usually employ user feedback surveys or interviews, which are considered manual, subjective, and inefficient. Therefore, the authors focus on a more objective method of investigating users' brainwaves to measure how much they enjoy their content. Particularly for multimedia content, it is natural that users will be immersed in the played content if they are satisfied with it. In this paper, the authors propose a method of using a portable and dry electroencephalogram (EEG) sensor device to overcome the limitations of the existing conventional methods and to further advance existing EEG-based studies. The proposed method uses a portable EEG sensor device that has a small, dry (i.e., not wet or adhesive), and simple sensor using a single channel, because the authors assume mobile device environments where users consider the features of portability and usability to be important. This paper presents how to measure attention, gauge and compute a score of user's content immersion level after addressing some technical details related to adopting the portable EEG sensor device. Lastly, via an experiment, the authors verified a meaningful correlation between the computed scores and the actual user satisfaction scores.

• 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.

• 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.

• 동력기계공학회지
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• 제11권2호
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• pp.32-37
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• 2007

The present study describes the effects of music and vibroacoustic stimuli to the relaxation of human body. We have carried out the experiment on 6 human subjects of which are composed 3 men and 3 women. We have investigated the electroencephalogram(EEG) of all subjects before and after the stimuli of which are made a strong noise or the meditatiom music and the acoustic vibration. The vibroacoustic device has transmitted meditation music as vibration between 20Hz and 250Hz to the body. From the experimental results, we made sure the effects that the meditation music and vibroacoustic stimuli influenced the stress reduction of human body for good as alpha wave was increased continuously during the good stimuli and after that.

• Annals of Clinical Neurophysiology
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• 제21권1호
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• pp.16-29
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• 2019

Background: Sex influences is important to understand behavioral manifestations in a large number of neuropsychiatric disorders. We found electrophysiological differences specifically related to the influence of sex on psychopathic traits. Methods: The resting electroencephalography (EEG) activity and low-resolution brain electromagnetic tomography (LORETA) for the EEG spectral bands were evaluated in 38 teenagers with conduct disorder (CD). The 25 male and 13 female subjects had psychopathic traits as diagnosed using the Antisocial Process Screening Device. All of the included adolescents were assessed using the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition, Text Revision (DSM-IV-TR) criteria. The visually inspected EEG characteristics and the use of frequency-domain quantitative analysis techniques are described. Results: Quantitative EEG (QEEG) analysis showed that the slow-wave activities in the right frontal and left central regions were higher and the alpha-band powers in the left central and bitemporal regions were lower in the male than the female psychopathic traits group. The current source density showed increases in paralimbic areas at 2.73 Hz and decreases in the frontoparietal area at 9.37 Hz in male psychopathics relative to female psychopathics. Conclusions: These findings indicate that QEEG analysis and techniques of source localization can reveal sex differences in brain electrical activity between teenagers with CD and psychopathic traits that are not obvious in visual inspections.

• 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.