일반적으로 EEG 신호는 Alpha파, Beta파, Theta파, Delta파로 구분할 수 있다. Alpha파는 사람에게 있어서 가장 우세한 파형으로써 정신적으로 안정 시 잘 나타나는 뇌파이며, Beta파는 흥분 시 우세하게 나타난다. 본 연구에서는 EEG의 안정 상태를 정량적으로 나타내기 위해 웨이브렛 변환과 파워 스펙트럼 분석을 이용하였다. EEG신호를 웨이브렛 변환을 통해 Alpha파와 Beta파만 검출하여 고속 푸리에 변환을 이용 Alpha파와 Beta파의 파워 스펙트럼을 구하였다. 이후 Beta파의 파워 스펙트럼에 대한 Alpha파의 파워 스펙트럼 비율로 정의되는 상대적 안정상태비(Stable State Ratio)를 계산하였다. 그 결과 피험자가 정상적인 활동 상태에서 정신적으로 편안한 안정 상태에 이르기까지 5분 이내가 16%, $5{\sim}10$분 사이가 9%, 그리고 최소 10분 이상의 시간이 소요되는 피험자집단이 총 69%로 우세하게 나타났다.
EEG 신호 중, 알파파는 안정시에 우세하게 나타나며 베타파는 흥분시에 우세하게 나타나는 것으로 알려져 있다. 또한 동양의 한의학에서는 상대적으로 길고 고른 호흡일 때가 짧고 변화가 심한 호흡일 때 보다 안정된 상태를 나타낸다고 알려져 있다. 본 연구에서는 EEG의 안정상태를 정량적으로 나타내기 위한 뇌파의 정량화 지표와 호흡의 안정상태를 정량적으로 나타내기 위한 호흡 정량화 지표를 정의하여 안정상태에 있어서 EEG와 호흡의 연관성을 찾아내고자 하였다. 총 20명의 피험자에 대해 각각 20분간의 실험을 통해 본 연구의 유효성을 검증하였다.
The subject of this paper is to recognize the stable state of EEG using wavelet transform and power spectrum analysis. An alpha wave, showed in stable state, is dominant wave for a human EEG and a beta wave displayed excited state. We decomposed EEG signal into an alpha wave and a beta wave in the process of wavelet transform. And we calculated each power spectrum of EEG signal, an alpha wave and a beta wave using Fast Fourier Transform. We recognized the stable state by making a comparison between power spectrum ratios respectively.
본 연구에서 심리적으로 안정된 상태에서 맥율을 측정할 수 있는 장치를 개발하였다. 개발된 시스템은 뇌파, 호흡파, 맥동파를 검출하는 하드웨어장치와 이들 신호를 획득하고 처리하는 소프트웨어로 구성하였다. 뇌파는 전두부에서 쌍극형으로 유도하였고, 호흡은 서미스터 브리지를 이용하여 구성된 변환기를 사용하여 비강 전부에서 유도하였으며 맥동파는 귀볼에서 유도한 용적맥파를 사용하였다. 피검자의 심리적 안정된 상태의 판정은 뇌파의 스펙트럼을 이용하였다. 맥율의 결정은 원전에 따라 1호흡 당 맥동수를 사용하였다. 개발된 장치를 사용하여 맥율검출 실험을 한 결과, 뇌파의 주파수 대역별 구분, 안정된 호흡신호의 검출과 이득 조절이 되는 용적맥파의 검출이 실시간으로 가능하였다. 그리고 검출된 신호로부터 맥율을 검출할 수 있었다.
The purpose of this study is to analyze the effects of the auditory stimulation using pop music on EEG. The subjects in the study were eight healthy university students; five men and three women, age group of 22-28 years old. EEGs were measured for one minute at 19 channels, according to the international 10-20 system method, after both pop musics which the subject likes and not were provided with 100% and 50% volume of standard value, respectively, and the ratio of $\beta$/$\alpha$ was obtained. As a result, when the subjects heard their favorite music, the values of $\beta$/$\alpha$ ratio at the Right-Parietal.Temporal.Occipital lob(T6, O2) showed to be lower than stable state in the situation with 50% volume of standard value.
본 논문에서는 수면장애에 도움이 될 수 있는 방안으로 바이노럴 비트를 활용한 수면 헬스케어 시스템을 제안한다. 바이노럴 비트는 각기 다른 주파수의 소리를 들려주어 뇌의 파형을 특정 주파수로 공명시켜 안정적인 상태를 유도할 수 있지만, 청취시 불편함을 느낄 수 있다. 따라서 바이노럴 비트 음원을 가청주파수 이상의 고주파로 변환시켜, 청취시 불편함을 해소하고자 하였으며, 이를 위한 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위해 대학생 3명을 대상으로 뇌파를 이용한 수면시 안정감에 대해 실험을 수행하였으며, 실험결과 안정된 수면상태를 유도할 수 있음을 확인하였다.
Recently, consumers' evaluation and purchase of online design has been increasing due to the popularization of designing through personal computers, but there has not been enough studies on consumers' brain wave responses depending on the change of PC monitor's color. Therefore, this study investigated how brain waves changed when different background colors with gray patterns were presented through PC monitors. Six background colors with same tone of slightly low saturation were selected, including ivory, yellow, pink, green, blue and pure white as a base color. The brightness and characteristics of color used were analyzed using the luminance meter and color scales. Brain wave was measured by EEG measurement equipment. Brain wave measurement was carried out with 9 subjects at 6 points: F3, F4, T3, T4, O1, and O2. Stimuli were shown for 15 seconds each and black screens were displayed for 15 seconds between each stimulus. As results, the brain waves at O1 responded sensitively by different background colors, followed by F4 and T4. Brain index such as 'RT', 'RA', 'RG', 'RSA', and 'RAHB' showed significant differences depending on the background color at O1, whereas 'RST' differed at F4. Yellow and blue backgrounds pair was the only stimuli that showed significant differences in six brain indices mentioned. Yellow background had higher value of 'RG' at O1 and higher 'RST' at F4, indicating yellow background enhanced concentration. Blue background activated 'RT', 'RA', 'RSA', 'RAHB' at O1, meaning blue background induced calm and stable state.
단파장적외선 분광분석법을 현장에 적용하여 일정한 스펙트럼을 획득할 수 있는 시료의 표면상태, 수분함유 정도 및 분석조건에 대하여 검토하였다. 자연면, 절단면, 분말의 표면상태 중 자연면과 절단면은 거의 유사한 스펙트럼이 획득되었으며, 분말상태의 시료에서는 스펙트럼의 변화가 인지된다. 수분이 함유된 시료는 24시간 이상 상온 건조 후 측정 시 일정한 스펙트럼을 얻을 수 있으므로, 현장에서의 여건에 따라 24 ~ 48시간의 건조시간이 필요할 것이다. 밝은 색 광물의 경우 기기의 기본 값인 10회 반복측정으로도 안정적인 스펙트럼의 획득이 가능하였으나, 어두운 색의 광물은 100회에 해당하는 10초 정도의 분석시간이 필요할 것으로 판단된다. 열수변질대 탐사 시, 2,160 ~ 2,330 nm 영역에서의 흡수피크 위치 및 형태를 기준으로, 그 외의 스펙트럼 특징들을 이용하면 대략적인 열수변질대 분대가 현장에서도 가능할 것으로 판단된다. 2,160 ~ 2,180 nm는 고령석, 딕카이트, 엽납석 및 명반석에 의해 (고)점토대((advanced) argillic zone)로, 2,180 ~ 2,230 nm의 흡수피크는 백운모, 견운모 및 스멕타이트에 의해 견운모대(phyllic zone), 2,230 ~ 2,270 nm 영역의 흡수피크는 녹니석 및 녹염석에 의해 프로필리틱대(prophylitic zone)로 구분 가능하다. 2,270 ~ 2,330 nm 영역에서는 명반석, 활석, 사문석, 각섬석, 탄산염광물 등 다양한 광물의 흡수피크가 나타나므로, 보다 더 세밀한 스펙트럼 해석이 요구된다.
CO2 지중저장은 현재 온실가스 감축을 위한 CCS(Carbon Capture & Storage) 저장기술 중 가장 안정적이고 효과적인 기술로 평가되고 있다. 지중저장 대상 염대수층은 일반적으로 CO2가 초임계상태로 저장될 수 있는 지하 800 m 이상의 심도에 위치하고, 그 상부에 지표로의 CO2 누출을 막는 광역적인 불투수성 덮개암층이 분포해야 한다. 본 연구에서는 남해 대륙붕 탄성파 및 시추공 자료를 해석하여 덮개암으로 활용할 수 있는 현무암층과, 하부 염대수층이 발달하고 있는 현무암 대지 구조를 CO2 지중저장 유망구조로 제시하였다. 연구지역 주입대상 염대수층의 지중저장용량을 평가하기 위해 총 공극률은 시추공 감마 및 음파검층 자료를 이용하여 산출하였으며, 염대수층 구간의 온도/압력 조건을 고려하여 CO2 밀도를 계산하였다. 정확한 주입대상 염대수층의 체적을 산정하기 위해 x, y, z 축 방향으로 일정한 크기를 가지는 3차원 지질 격자 모델을 구성하였고, 염대수층 3차원 공간의 물성 분포를 지구통계학적 기법으로 예측하는 물성 모델링을 수행하여 총 공극률 값을 지질 격자에 할당하였다. U.S. DOE 방법을 이용하여 남해 대륙붕 현무암 대지 구조의 CO2 지중저장용량 평가 결과 평균 약 8,417만 CO2톤(최소 4,207만 ~ 최대 1억 4,379만 CO2톤)이 주입대상 염대수층 구간에 저장 가능한 것으로 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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