• 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.

• Annals of Clinical Neurophysiology
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• 제3권1호
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• pp.26-30
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• 2001

Purpose : Eyeball movement is one of the main artifacts in EEG. A new approach to the removal of these artifacts is presented using independent component analysis(ICA). This technique is a signal-processing algorithm to separate independent sources from unknown mixed signals. This study was performed to show that ICA is a useful method for the separation of EEG components with little data deformity. Methods : 12 sets of 10 sec digital EEG data including eye opening and closure were obtained using international 10~20 system scalp electrodes. ICA with 18 tracings of double banana bipolar montage was performed. Among obtained 18 independent components, two components, which were thought to be eyeball movements were removed. Other 16 components were reconstructed into original bipolar montage. Power spectral analysis of EEGs before and after ICA was done and compared statistically. Total 12 pairs of data were compared by visual inspection and relative power comparison. Results : Waveforms of each pair looked alike by visual inspection. Means of relative power before and after ICA were 29.16% vs. 28.27%, 12.12% vs. 12.41%, 10.55% vs. 10.52%, and 19.33% vs. 18. 33% for alpha, beta, theta, and delta, respectively. These values were statistically same before and after ICA. Conclusions : We found little data deformity after ICA and it was possible to isolate eyeball movements in EEG recordings. Many other components of EEG could be selectively separated using ICA.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.199-203
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• 2016

A brain-computer interface or BCI provides an alternative method for acting on the world. Brain signals can be recorded from the electrical activity along the scalp using an electrode cap. By analyzing the EEG, it is possible to determine whether a person is thinking about his/her hand or foot movement and this information can be transferred to a machine and then translated into commands. However, we do not know which information relates to motor imagery and which channel is good for extracting features. A general approach is to use all electronic channels to analyze the EEG signals, but this causes many problems, such as overfitting and problems removing noisy and artificial signals. To overcome these problems, in this paper we used a new optimization method called the Fruit Fly optimization algorithm (FOA) to select the best channels and then combine them with CSP method to extract features to improve the classification accuracy by linear discriminant analysis. We also used particle swarm optimization (PSO) and a genetic algorithm (GA) to select the optimal EEG channel and compared the performance with that of the FOA algorithm. The results show that for some subjects, the FOA algorithm is a better method for selecting the optimal EEG channel in a short time.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.155-161
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• 2019

뇌파는 두뇌 활동의 변화를 시간적, 공간적으로 파악할 수 있는 대표적인 수단으로써 인간의 두피에서 측정 가능한 자발적 전기활동이다. 뇌파 전기활동을 제어하기 위해 다양한 인터페이스 기술들이 제공되고 있으며, 뇌파를 통한 휠체어나 로봇과 같은 기계의 조작이 가능하다. 뇌파 데이터의 특성은 실시간으로 다양한 채널 유형으로 수집되며, 이를 분석하기 위한 서버시스템은 플랫폼에 대해 독립적이고 경량화 된 시스템이 요구된다. 스프링 플랫폼은 독립적이고 경량화 된 서버시스템으로서, 엔터프라이즈급의 서버 프레임워크로 비즈니스 영역에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 독립적이고 경량화 된 스프링 서버시스템을 활용한 뇌파 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하여 뇌파제어의 신뢰성을 높이고, 분석 및 제어 인터페이스 확장이 가능하다. 또한 게임과 의료용 등 다양한 방면으로도 활용이 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.2170-2178
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• 2014

본 연구에서는 작업수행시의 집중상태 변화를 검출하기 위하여 2011년 1~2월 동안 집중을 유발하는 시각유발자극에 대하여 생체신호를 측정한 피험자들 중 한명의 뇌파신호를 분석하였다. 두피에서 측정한 뇌파신호로부터 집중관련 뇌 안에서의 발원 신호와 안구운동잡음 신호를 분리하기 위하여 독립성분 분석기법을 측정뇌파 신호에 적용하였다. 안구운동잡음신호가 제거된 집중관련 신호원을 단시간 푸리에 변환하여 주파수 성분 신호를 연속적으로 축적함으로서 시변 특징 형태를 나타내는 에포크 그래프와 스펙트럴 칼라 맵에서의 도식 표현상 규칙성을 향상 시킬 수 있었다. 추출한 감각운동리듬 (SMR: 12-15Hz)과 세타파 리듬 (4-7Hz)관련 집중 지표는 집중시험시간이 경과함에 따라 증가 하였다. 실험을 통하여 단시간 푸리에 변환과 결합한 독립성분 분석기법은 참여자의 집중상태 변화를 분석하는데 사용 할 수 있을 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권2호
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• pp.258-264
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• 2007

Spatiotemporal changes of brain rhythmic activity at a certain frequency have been usually monitored in real time using scalp potential maps of multi-channel electroencephalography(EEG) or magnetic field maps of magnetoencephalography(MEG). In the present study, we investigate if it is possible to implement a real-time brain activity monitoring system which can monitor spatiotemporal changes of cortical rhythmic activity on a subject's cortical surface, neither on a sensor plane nor on a standard brain model, with a high temporal resolution. In the suggested system, a frequency domain inverse operator is preliminarily constructed, considering the individual subject's anatomical information, noise level, and sensor configurations. Spectral current power at each cortical vertex is then calculated for the Fourier transforms of successive sections of continuous data, when a single frequency or particular frequency band is given. An offline study which perfectly simulated the suggested system demonstrates that cortical rhythmic source changes can be monitored at the cortical level with a maximal delay time of about 200 ms, when 18 channel EEG data are analyzed under Pentium4 3.4GHz environment. Two sets of artifact-free, eye closed, resting EEG data acquired from a dementia patient and a normal male subject were used to show the feasibility of the suggested system. Factors influencing the computational delay are investigated and possible applications of the system are discussed as well.

• Weed & Turfgrass Science
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• 제7권2호
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• pp.130-139
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• 2018

The colors of packaging of herbicides and non-selective herbicides on the market in Korea are defined as brown and red, respectively, according to the notification of RDA. The present study aimed to understand consumer's electroencephalographic (EEG) response when looking at brown and red colors of herbicide and non-selective herbicide packaging papers. The EEG cap was placed on the scalp of each participant (men and women, 10 to 20 years old) and white (control) - brown - white - red colors were sequentially displayed for 5 seconds using the computer monitor. The EEG was measured and statistical analysis was performed using SPSS. For the brown color of the herbicide, men showed a decrease in concentration and a distracting response due to a decrease in the ratio of mid beta to theta (RMT) and the spectral edge of frequency (SEF90). In women, an increase in the ratio of SMR to theta (RSMT) and the spectral edge frequency 50% of the alpha (ASEF) was observed in different brain regions and these EEG changes may enhance the relaxation, stabilization and awakening states of the brain. For the red color of the non-selective herbicide, ASEF increased psychological stability in men. In women, a decrease in absolute high beta (AHB) may associate with a decrease in attention state of the brain. Overall data of the present study clearly revealed that the colors of two herbicides showed significantly different EEG response and gender difference.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.521-534
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• 2016

본 연구의 목적은 운동박탈이 운동중독자의 심리적 변화에 미치는 영향을 알아보기 위해 EEG 대뇌반구의 비대칭 활성화 지표를 통해 검증하고, 그 연구결과를 바탕으로 운동중독자들이 운동박탈을 경험할 때 나타나는 정서적 변화에 대한 기전을 규명하는데 있다. 본 실험에 참여한 피험자들은 20명이며, 운동박탈 후 나타나는 정서변화를 알아보기 위해 집단(실험집단, 통제집단)에 따른 시점별(운동박탈 전, 운동박탈 3일 후, 운동박탈 5일 후) 긍정과 부정적 정서 그리고 집단에 따른 EEG 대뇌반구 비대칭 차이지표를 비교분석하기 위하여 반복측정이원분산분석을 실시했으며, 사후검증을 실시했다. 본 연구결과 운동중독자에 운동박탈이 발생할 경우 감정이 부정적으로 바뀐다는 것을 확인하였다. 또한 본 연구는 기존의 운동박탈 연구에서 활용한 질적 연구 방식과 자기보고서 방식에서 벗어나 뇌 생리심리적 접근인 뇌파를 활용하여 좀 더 객관적이고 과학적으로 운동박탈에 대한 정서적 기전을 제시했다고 사료된다.

• 감성과학
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• 제8권4호
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• pp.403-413
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• 2005

본 연구에서는 긍정 또는 부정 시각자극이 제시되었을 때, 행동활성화체계(Behavioral Activation System : BAS) 민감 집단과 행동억제 체계(Behavioral Inhibition System : BIS) 민감 집단 사이에 차이가 있는지를 살펴보았다. 실험은 8명씩의 BAS와 BIS 민감 성향을 가진 남자 대학생을 대상으로 이루어졌고, 안정 상태와 국제정서사진체계(International Affective Picture System)의 긍정/부정 사진자극이 제시되는 동안의 뇌파를 측정하였다. 뇌파의 분석은 뇌 신호원 국소화를 위해, 뇌파의 전기적 신호에 의하여 형성되는 전류밀도에 대한 3차원적인 접근방식으로 데이터를 처리하는 방법 중의 하나인 LORETA(Low-resolution electromagnetic tomography)를 사용하였다. 그 결과, 긍정자극제시의 경우, BAS 민감 집단이 BIS민감 집단에 비해 알파 대역에서 변연계에 포함되는 cingulate gyrus와 전전두엽이 더 활성화되는 반응을 보였다. 이는 BAS 민감집단이 BIS 민감집단에 비해 긍정자극에 대한 반응이 더 민감하고, BAS 또는 BIS라는 인간의 동기체계가 감성자극의 인지와도 관련이 있을 가능성을 시사한다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제56권1호
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• pp.85-88
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• 2024

뇌파검사는 뇌전증을 진단하고 뇌의 기능을 측정하는 검사로, 검사 시 전극과 피부 사이의 공간을 전도성 접착제로 채워 전극과 두피 사이의 저항 값을 줄여 보다 분명한 뇌파측정신호를 측정 및 접착을 돕는다. 이 연구의 목적은 현재 사용되는 대표적인 2가지의 전도성 접착제(Ten20, Elefix)의 인공산물, 교류혼입의 비교 및 두 가지 전도성 접착제 사용 후 만족도 조사를 실시하였다. 두 가지 전도성 접착제의 인공산물 및 교류혼입의 차이는 관찰되지 않았으나, 검사를 실시한 학생을 대상으로 한 설문 결과에서 Elefix 전도성 접착제가 더 좋은 만족도 및 접착력의 정도를 볼 수 있었다. 그러나 이는 현재 설문을 진행한 대상이 뇌파검사 실습수업에서 이미 Elefix 전도성 접착제를 먼저 사용해 본 경험에 따른 각인효과에 의한 결과일 수 있어 추가적인 연구가 필요하다.