• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.263-270
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• 2004

최근 웨이블릿 변환은 많은 분야에서 다양하게 적용된다. 본 논문에서 tasks뇌파의 중요한 몇가지 특성파 검출을 위한 다비치 웨이블릿은 뇌파분석에 필요하다. 우리가 제안한 시스템은 다른 방법보다는 특성파 검출에 높은 성능을 가졌다. 본 연구의 뉴럴시스템의 구조는 하나의 은닉층과 3계층 피드포워드층은 오류 BP 학습알고리즘을 적용하였다. 4명의 피험자에게 알고리즘을 적용하여 92% 분류율을 보였다. 제안된 시스템은 웨이블릿과 신경망으로 tasks 뇌파의 보다 정확하게 분석함을 보였다. 모의실험결과 tasks 뇌파는 의사의 노동력을 줄일수 있고 정량적 해석이 가능함을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.671-674
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• 2004

We propose accurate classification method of EEG signals during mental tasks. In the experimental task, the tasks of subjects show 3 major measurements; there are mathematical tasks, color decision tasks, and Chinese phrase tasks. The classifier implemented for this work is a feed-forward neural network that trained with the error back-propagation algorithm. The new BCI system is proposed by using neural network. In this system, tr e architecture of the neural network is composed of three layers with a feed-forward network, which implements the error back propagation-learning algorithm. By applying this algorithm to 4 subjects, we achieved $95{\%}$ classification rates. The results for BCI mathematical task experiments show performance better than those of the Chinese phrase tasks. The selection time of each task depends on the mental task of subjects. We expect that the proposed detection method can be a basic technology for brain-computer interface by combining with left/right hand movement or yes/no discrimination methods.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.367-372
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• 2023

본 논문에서는 기본적으로 음악 청각자극이 학습활동에 어떤 영향을 미치게 되는지를 뇌파를 통하여 분석하였다. 음악적 청각자극은 진정성향과 자극성향 그리고 선호음악과 비선호음악으로 나누어서 실험을 하였고, 학습활동 과제는 수학과제와 암기과제로 구분하여 실험하였다. 뇌파 실험에서 계측한 데이터는 인간의 집중과 관련이 있는 것으로 알려진 SMR파의 파워 스펙트럼으로 분석하여 정량적 비교에 활용하였다. 본 논문의 결과에서는, 음악이 자극으로 주어진 경우가 주어지지 않은 경우보다 파워가 크게 관측되었고, 과제의 유형과 관계없이 진정성향의 경우가 자극성향의 경우보다 뇌파의 파워가 더 크게 관측되었으며, 선호음악의 경우가 비선호음악의 경우보다 뇌파의 파워가 더 크게 관측되었다. 이들 결과로부터 음악 청각자극이 있는 경우, 진정성향의 음악의 경우, 선호음악의 경우가 상대적 경우보다 집중력을 높일 수 있을 것으로 추정한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2875-2878
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• 2003

In this paper, we propose an EEG-based mental state prediction method during a mental tasks. In the experimental task, a subject goes through the process of responding to visual stimulus, understanding the given problem, controlling hand motions, and hitting a key. Considering the subject's varying brain activities, we model subjects' mental states with defining selection time. EEG signals from four subjects were recorded while they performed three mental tasks. Feature vectors defined by these representations were classified with a standard, feed-forward neural network trained via the error back-propagation algorithm. We expect that the proposed detection method can be a basic technology for brain-computer interface by combining with left/right hand movement or cognitive decision discrimination methods.

• 한국안전학회지
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• 제23권3호
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• pp.65-70
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• 2008

Electroencephalogram(EEG) would be the most objective psychophysiological research technique on human errors though few research has been taken yet. This study aimed to get characteristics of human error while committing simple Odd-Ball tasks by utilizing the power spectrum technique of EEG data. Each experiment was composed of 3 tasks with different rules, and three young undergraduate students participated in this study as paid subjects. The result showed that subject and the interaction of subject and task factors were statistically significant on variation of power of $\alpha$ and $\beta$ bands which implied there would exist groups with homogeneity in their response. And though the variation of band powers due to task factors were not so great as to get statistical significance, it implied that the task requiring decoding process would be more strange to human beings than the task merely requiring psychological recall process.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제55권3호
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• pp.383-396
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• 2016

This study investigated highschool students' brain waves on functional tasks such as a transition(F task) from equation to graph and the other transition(G task) vice versa. A total of 39 students participated in the study who attended a high school located in Gyunggi province. These students were divided into two groups, HMA and LMA by MASS test revised by Ko, & Yi (2012). The functional tasks for the stroop task to measure EEG were provided from a previous study, Seok(2015). The results indicated two groups on G tasks showed deeper and wider brain waves which demonstrated G tasks were more difficult than F tasks. However, HMA group had an effect of the non-psychological program which had given more chances on G tasks rather than F tasks within Students' Zone of Proximal Development. Also, HMA group's brain waves had more ranges in amplitude and width of waves. These results imply that the characteristics of students' brain waves with math anxiety are consistent to the previous studies.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1277-1282
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• 2014

본 논문에서는 청소년의 집중과 관련된 EEG신호를 분석하는 것을 목적으로 하여 글자 시각자극 과제로 제시했을 때 유발되는 EEG신호를 분석한 결과를 제시한다. 시각자극 과제는 글 속에서 틀린 조사들을 찾는 것이다. 본 실험에서는 선행연구결과에 따라 EEG신호 중에서도 특히 SMR파와 중간 베타파를 분석하는데 초점을 맞추었다. 실험결과로서 피험자의 집중력과 상관성이 높은 채널의 위치와 중간 베타파 대역을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권1호
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• pp.24-32
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• 2000

인간의 생각만으로 기계를 작동할 수 있게 하는 인터페이스 시스템에 관한 연구 분야인 BCI (Brain-Computer Interface)에서는 피험자의 두피로부터 EEG(Electroencephalograph)를 측정하고 인식하여 뇌 상태를 알아내고 그 결과를 기계의 조종에 응용하는 방법을 사용한다. 본 연구에서는 각 개인으로부터 고유의 뇌파인 EEG를 얻고 신호처리하여 인식하는 인식모델을 제안하였다. 제안된 모델은 특정 작업을 수행하고 있을 때의 EEG 신호로부터 인식에 중요한 영향을 미치는 특징들을 추출해 내고, 이를 인식에 이용한다. 제안된 모델은 인식할 EEG 패턴들을 두개씩 분류하여 각각을 인식한 후, 그 결과를 종합하여 최종적인 인식결과를 얻도록 하였다. 본 연구의 실험에서는 피험자가 4가지의 작업을 수행하는 동안 얻어지는 4가지 EEG 패턴을 인식하였다. 제안된 모델은 90%이상의 높은 인식율을 보였고, 각 피험자에게 독특하게 존재하는 특징들을 인식 결과로서 제공하였다. 제안된 모델의 높은 인식율과 빠른 처리속도는 실시간 BCI 시스템에 응용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.

• PNF and Movement
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• 제12권2호
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• pp.97-106
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• 2014

Purpose: The purpose of this study was to investigate changes in EEG through attention. Concentration training and performing tasks are important factors in the improvement of motor learning ability. Methods: In the experiment, 22 healthy people were divided into two groups: the trail making test (TMT) group and the computerized neurocognitive function test (CNT) group. A one-way Neuro Harmony M test to see whether there was a significant difference among the groups. Results: The TMT group showed a significant increase in ${\alpha}$ wave, ${\alpha}$ wave sequence, and ${\beta}$ wave sequence; however, there were no significant differences in SMR wave, SMR wave sequence, and ${\beta}$ wave. The CNT group showed increases in ${\alpha}$ wave, ${\alpha}$ wave sequence, SMR wave, SMR wave sequence, and ${\beta}$ wave sequence; however, there was no significant difference in ${\beta}$ wave. In EEGs before and after two performance tasks were changed, there were significant differences in ${\beta}$ wave, SMR wave, SMR wave sequence; however, there were no significant differences in ${\alpha}$ wave sequence, ${\beta}$ wave, and ${\beta}$ wave sequence. Conclusion: Attention training and concentration training offer feedback and repetition for constant stimulus and response. Moreover, attention training and concentration training can contribute to new studies and motivation by developing fast sensory and motor skills through acceptable visual and auditory stimulation.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권3호
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• pp.361-381
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• 2016

본 연구는 뇌파측정기술(EEG/ERP)을 적용하여 멀티미디어 자료의 주제 적합성의 단순 모형과 복합 모형을 제안하였다. 즉, 단순 탐색을 처리할 때의 주제 적합성 판단 과정은 단순 모형으로 기술하고, 복합 탐색을 처리할 때의 주제 적합성 판단 과정은 복합 모형으로 설명한다. 단순 모형은 이미지의 의미 분석을 기술하는 N300과 작업 분류에 대한 판단을 할 때 발생하는 P3b 요소들을 이용하였다. 한편 복합 모형은 이미지 기반 표현과 개념적 표현을 하나의 문맥으로 통합시킬 때 나타나는 N400과 복잡한 인지 과정을 기술하는 P600 요소들을 이용하였다. 제안된 적합성 모형들은 EEG 측정 정보에 기초한 멀티미디어 정보시스템의 상호 작용 인터페이스 설계의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 생각한다.