The study was to evaluate psychological and physiological changes of simulator sickness in the controlled condition of driving a car (1 hr. at speed of 60 km/h) in a graphic simulator. Simulator sickness was measured and analyzed every 5 min using both subjective responses(i.e., Simulator Sickness Questionnaire) and Physiological signals(EEG, HRV, Skin Temperature, GSR). The results showed that there was significant differences in subjective response 10 min after the main experiment. From 10 min after the driving, the level of subjective simulator sickness increased significantly, relative one of the rest condition. There also was significant differences in physiological responses between the rest and the 5 min after from the start of driving : for EEG, $\delta$ and $\theta$ at Fz area increased, while $\alpha$ decreased; the averaged R-R interval and skin temperature decreased; LF/HF and GSR increased. The results indicated that simulator sickness was induced by activation of the autonomic nerves and inactivation of the central nerves.
We investigated technological trends in an electrocardiogram (ECG)-based biometric cryptosystem that uses physiological features of ECG signals to provide personally identifiable cryptographic key generation and authentication services. The following technical details of the cryptosystem were investigated and analyzed: preprocessing of ECG signals, extraction of personally identifiable features, generation of quantified encryption keys from ECG signals, reproduction of ECG encryption keys under time-varying noise, and new security applications based on ECG signals. The cryptosystem can be used as a security technology to protect users from hacking, information leakage, and malfunctioning attacks in wearable/implantable medical devices, wireless body area networks, and mobile healthcare services.
The purpose of this study was to find out the relationship between sleep physiological signals data and subjective feeling of sleep quality. Sixteen subjective were investigated and they slept on both comfortable mattress and uncomfortable mattress. Information of sleep stage is one of the most important clues for sleep quality. Polysomnography is basically the recording of sleep. The several channels of brain waves (EEG), eyes (EOG), chin movements (EMG) and heart (ECG) were monitored. Sixteen subjects spent 6 days and nights in the laboratory and the data of sleeping 7h for each of 3 nights was analyzed. Percentage of deep sleep (III and IV, sleep efficiency, WASO, stage 1 and subjective feeling of sleep quality were significantly affected with mattress types (comfortable and uncomfortable mattress). When subjects slept on comfortable beds, percentage of deep sleep and sleep efficiency were higher than those of uncomfortable bed. The percentages of wake after sleep onset and stage 1 were lower when subject slept in a comfortable bed. The subjective feeling of sleep quality agreed with the recorded sleep data also.
This work presents an estimation for stress status using biosignal and fuzzy theory. Stress is estimated by 'coin-build' experiment with two type, relax and stress status. The estimator uses five biosignals, fuzzy logic to combine these signals and physiological knowledge. The system was tested in 10 records of healthy indivisuals and acheived a template of a stress progress. This work presents an estimation for stress status using biosignal and fuzzy theory. Stress is estimated by 'coin-build' experiment with two type, relax and stress status. The estimator uses five biosignals, fuzzy logic to combine these signals and physiological knowledge. The system was tested in 10 records of healthy indivisuals and acheived a template of a stress progress.
The recognition of human emotional state is one of the most important components for efficient human-human and human- computer interaction. In this paper, four emotions such as fear, disgust, joy, and neutral was a main problem of classifying emotion recognition and an approach of visual-stimuli for eliciting emotion based on physiological signals of skin conductance (SC), skin temperature (SKT), and blood volume pulse (BVP) was used to design the experiment. In order to reach the goal of solving this problem, half-against-half (HAH) multi-class support vector machine (SVM) with Gaussian radial basis function (RBF) kernel was proposed showing the effective techniques to improve the accuracy rate of emotion classification. The experimental results proved that the proposed was an efficient method for solving the emotion recognition problems with the accuracy rate of 90% of neutral, 86.67% of joy, 85% of disgust, and 80% of fear.
본 논문에서는 개인별 평균차를 이용한 최대 엔트로피 기반 감성 인식 모델을 제안한다. 정확하게 사용자의 감성을 인식할 수 있도록, 제안하는 모델은 단순하게 주어진 입력 감성 신호 정보만 분석하여 사용하지 않고, 입력 정보를 각 감성 상태의 평균값과 비교한 결과를 활용한다. 그리고, 자료 부족 문제를 완화하기 위해서, 제안하는 모델은 평균차를 +(양수)와 -(음수)로 단순하게 표현하고, 감성 반응 전체 시간 대신 초단위로 분할하여 감성신호의 평균을 계산한다. 또한, 전문적인 지식이 없이도 구축이 용이하도록, 제안하는 모델은 간단한 평균차 계산 기법과 잘 알려진 기계학습기법의 하나인 최대 엔트로피 모델을 이용한다.
뇌파 및 심전도 생체신호를 복합적으로 이용한 감정인식을 통한 실시간 사용자 인터페이스를 제안한다. 기존에 뇌파를 통한 감정인식의 문제점이었던 낮은 정확도를 개선하기 위해 뇌파의 Theta, Alpha, Beta, Gamma의 상대파워 값과 심전도의 자율신경계 비율을 혼합하는 복합 생체신호 감정 인식 시스템을 개발했다. 기쁨, 공포, 슬픔, 즐거움, 화남, 혐오에 해당하는 6가지 감정을 인식하기 위해 사용자별 확률 값을 저장하는 데이터 맵을 생성하고, 채널에 대응하는 감정 인식의 정확도를 향상시키기 위해 가중치를 갱신하는 알고리즘을 제안한다. 또한 뇌파로 구성된 단일 데이터와 뇌파/심전도 생체신호 복합 데이터의 실험 결과를 비교한 결과 23.77%의 정확도 증가를 보였다. 제안된 인터페이스 시스템은 높은 정확도를 통해 게임 및 스마트 공간의 제어에 필요한 인터페이스로 기기에 활용이 가능할 것이다.
The type of physiological stress involved in driving is probably complex, and a comprehensive study involving recording of physiological signals such as electrocardiogram(ECG), electromyogram(EMG). Changes in relevant Physiological parameters, such as ECG, EMG, reflected changes in driver status. In order to derive the mental and physical load of driving a motor vehicle from driving behaviour alone it is necessary to establish the relationship between changes in a driver's physiological parameters and behavioral parameters. In this study, we choose two different condition and investigated driver's status using HRV analysis method. Many previous studies have shown that increasing driving time causes a variation of HRV signal.
Implantable biotelemetry systems are indispensable tools not only in animal research but also in clinical medicine as such systems enable the acquisition of otherwise unavailable physiological data. We present the manufacture of CMOS IC and its system for implantable multichannel biotelemeter system. The internal circuits of this system are designed not only to achieve as multiple functions and low power dissipation as possible but also to enable continuous measurement of physiological data. Its main functions are to enable continuous measurement of physiological data and to accomplish on-off power swiching of an implantable battery by receiving appropriate commanc signals from an external circuit. The implantable circuits of this system are designed and fabricated on a single silicon chip using $1.5\mu$m n-well CMOS process technology. The total power dissipation of implantable circuits for a continuous operation was 6.7mW and for a stand-by operation was 15.2$\mu$ W. This system used together with approriate sensors is expected to contribute to clinical medicine telemetry system of measuring and wireless transmitting such significant physiological parameters as pressure pH and temperature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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