• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.34-37
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• 2015

Developing Magnetoencephalography (MEG) based on Superconducting Quantum Interference Device (SQUID) facilitates to observe the human brain functions in non-invasively and high temporal and high spatial resolution. By using this MEG, we studied alpha rhythm (8-13 Hz) that is one of the most predominant spontaneous rhythm in human brain. The 8-13 Hz rhythm is observed in several sensory region in the brain. In visual related region of occipital, we call to alpha rhythm, and auditory related region of temporal call to tau rhythm, sensorimotor related region of parietal call to mu rhythm. These rhythms are decreased in task related region and increased in task irrelevant regions. This means that these rhythms play a pivotal role of inhibition in task irrelevant region. It may be helpful to attention to the task. In several literature about the alpha-band inhibition in multi-sensory modality experiment, they observed this effect in the occipital and somatosensory region. In this study, we hypothesized that we can also observe the alpha-band inhibition in the auditory cortex, mediated by the tau rhythm. Before that, we first investigated the existence of the alpha and tau rhythm in occipital and temporal region, respectively. To see these rhythms, we applied the visual and auditory stimulation, in turns, suppressed in task relevant regions, respectively.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권4호
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• pp.21-29
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• 2010

본 연구는 심초음파에 사용되는 생체신호측정모듈을 개발하고자 하였다. 생체신호측정모듈은 심전도, 호흡, 맥파, 심음 측정 기능을 포함하며, 생체신호측정모듈에서 측정된 4가지의 생체신호와 초음파 영상을 동기화시켜 심장의 수축과 이완에 따른 심장질환을 진단하는데 사용된다. 생체신호의 특성을 고려한 테스트 패턴을 적용하여 개발된 생체신호측정 회로부를 검증하였으며, 특히 심전도의 QRS trigger 지연시간은 국제규격인 EC-13에 만족하였다. 또한, 개발된 심전도, 호흡, 맥압, 심음이 동기화 되는 것을 확인하였으며, 심초음파의 M-mode 영상에서 혈류의 흐름과 심전도의 변화가 일치함을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.397-403
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• 2017

현대사회에서 스트레스로 인한 심리적 질병과 충동적 범죄들이 발생하고 있다. 스트레스를 줄이기 위한 기존 치료방법은 지속적인 방문 상담을 통해 심리상태를 파악하고, 약물치료나 심리치료로 처방하였다. 이러한 대면 상담 치료 방법은 효과적지만, 환자의 상태 판단에 많은 시간이 소요되며, 개인의 상황에 따라서 지속적인 관리가 어려운 치료 효율성의 문제가 있다. 본 논문에서 시청각적 스트레스에 의해 유발된 감정 상태를 실시간으로 분류하고, 사용자의 감정을 안정적인 상태로 유도하는 인공지능 감정 관리 시스템을 제안한다. 본 시스템은 PPG와 GSR를 이용하여 다중 생체신호를 측정하고, 적합한 데이터 형태로 변환하는 전처리 과정을 거쳐 SVM 알고리즘을 통해 기쁨, 진정, 슬픔, 두려움 등 대표적인 4가지의 감정 상태를 분류한다. 분류결과가 슬픔이나 두려움과 같은 부정적 상태로 판단되면, 실시간 감정관리 서비스를 제공하여 사용자의 감정이 안정적인 상태로 유도됨을 실험을 통해 검증한다.