• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.71-72
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• 2009

행동활성화체계(BAS)/ 행동억제체계(BIS)는 서로 독립적이고 구분되는 신경 기저와 작용 방식을 가졌기 때문에 사람들은 이 두 체계에서 각기 독립적인 민감성을 보이리라고 가정할 수 있으며, 개인의 기질이나 성격 특성 및 광범위한 전반적 정서 경험 경향성과도 밀접하게 관련된다고 가정된다. 본 연구에서는 뇌자도(MEG)에서 취득한 신호를 가지고 EEG에서 얻은 신호 및 자기 보고식 질문지를 통한 비교 분석 연구를 수행하였다. 총 9명 (male=6, female=3)을 대상으로 EEG/MEG를 수행한 후 BIS/BAS 질문지를 수행하여 비교 분석하였다. 자기 보고식 질문지와 EEG/MEG와의 상관관계 및 통계분석을 통하여 EEG와 MEG에서 일치성 및 상관성을 살펴보고 향후 성격 및 감성성향 판단 및 분류에 있어서 MEG의 효용성 측면을 살펴보고자 함이 본 연구의 목적이다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.10a
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• pp.220-225
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• 1997

졸음에 의한 순간적 과오는 자동차운전을 비롯한 각종 산업안전에 인명피해를 포함하는 치명적 손실 을 수반한다. 따라서 이분야에 대한 연구가 국내를 포함한 전세계에서 활발히 진행되어 상업화가 추진 중이다. 그러나 이러한 연구는 실용적 차원에서 주로 피부전기활동(Electrodermal Activity: EDA)과 눈 깜박임 등의 측정방법에 의존하고 있으며 졸음의 첫 지시치로서 중요하고 객관적인 각성-졸음 과도기 뇌파를 포함하는 수면 다원생리신호 측정에 관한 연구는 이 방법이 피험자에게 구속성을 주고 측정 자체가 까다로워서 현실적으로어려운 실정이다. 본 연구에서는 그 동안 Medilog SAC847 Polysomnography를 이용한 수면에 관련된 종합적 생리신호를 측정.분석 연구해온 경험을 토대로 정상적인 성인의 각성-졸음 과도기 생리신호특징으로서 뇌전도(Electroencephalogram:EEG), 턱 및 다리근전도(Electromyogram:EMG), 심전도( Electrocardiogram:ECG), 안전도(Electrooculogram:EOG) 등을 종합적으로 분석한 결과 졸음상태가 각성상 태에 비하여 EEG의 주파수는 감소하고, EMG와 ECG의 진폭은 줄어들고, EOG에서는 느린 안구운동의 특징을 갖는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.819-820
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• 2006

The purpose of this study is to develop an automatic algorithm to detect the arousal events. The proposed method is based on time-frequency analysis and the support vector machine classifier using single channel electroencephalogram. To extract features, first we computed 6 indices to find out the information of sleep states. Next powers of each of 4 frequency bands were computed using spectrogram of arousal region. And finally we computed variations of power of EEG frequency to detect arousals. The performance has been assessed using polysomnographic recordings of twenty patients with sleep apnea, snoring and excessive daytime sleepiness. We have shown that proposed method was effective for detecting the arousal events.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.1005-1007
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• 2014

뇌파를 이용하는 바이오피드백 중 한 형태인 뉴로피드백의 적용의 시도는 ADHD, 뇌손상 등 뇌기능과 관련된 여러 가지 영역에서 다양한 효과가 확인되었고 이미 여러 분야에서 관련 임상 연구들이 계속 발표되고 있다. 본 논문에서는 뉴로피드백 훈련이 집중력을 향상시킬 수 있다는 기존의 연구 결과를 바탕으로 간단한 게임 및 퀴즈 컨텐츠로 구성되어 있는 뉴로피드백 시스템을 설계하였으며 뇌파 측정 단계에서 마크를 해두어 보다 정확한 뇌전도를 이용하여 집중도를 분석하는데 오류율을 줄일 수 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.24 no.10
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• pp.1336-1345
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• 2021

Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) is one of the most common neurological disorders in children. The diagnosis of ADHD in children is based on the interviews and observation reports of parents or teachers who have stayed with them. Since this approach cannot avoid long observation time and the bias of observers, another approach based on Electroencephalography(EEG) is emerging. The goal of this study is to develop an assistive tool for diagnosing ADHD by EEG classification. This study explores the frequency bands of EEG and extracts the implied features in them by using the proposed CNN. The CNN architecture has three Convolution-MaxPooling blocks and two fully connected layers. As a result of the experiment, the 30-60 Hz gamma band showed dominant characteristics in identifying EEG, and when other frequency bands were added to the gamma band, the EEG classification performance was improved. They also show that the proposed CNN is effective in detecting ADHD in children.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.467-468
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• 2020

현재 많은 곳에서 생체신호를 이용하여 보다 쾌적한 삶의 환경을 구축하려는 연구가 활발하게 진행되고 있으며 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface, BCI)기술은 미래 손꼽히는 기술 중 하나로 보고 있다. 본 논문에서는 기존에 웹사이트나 애플리케이션으로 나와 있는 윷놀이 게임을 뇌전도(Electroencephologram, EEG)를 이용한 상호작용을 바탕으로 한 윷놀이 게임의 개발에 대해 기술하고 있다. 이 게임을 통해 마비 환자나 부득이하게 손을 사용하지 못하는 경우에도 게임을 진행할 수 있으며, 뇌신경 운동에도 도움이 될 것으로 기대하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.13-14
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• 2023

뇌의 전기적 신경활동을 측정하는 뇌전도(EEG)는 저렴하게 취득할 수 있고 높은 시간 해상도를 갖는 반면 공간적 정보를 제공하지는 않는다. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 혈류변화를 감지하여 뇌활동을 측정하는 방식으로서 높은 공간 분해능을 갖지만 고가의 비용과 설비를 요구한다. 최근 저렴하게 취득할 수 있는 EEG 데이터로부터 딥러닝을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 기술이 제안되었지만, 저주파수 대역에서 EEG와 fMRI 간의 뇌과학적 상관관계를 반영하지는 않는다. 본 연구에서는 휴식상태에서 취득된 EEG 데이터를 스펙트로그램으로 변환한 후 저주파수 특성을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 U-net 기반의 크로스 모달리티 변환 모델의 실현가능성을 평가하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.19 no.4
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• pp.119-126
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• 2016

In this study, we investigated the effects of mouth breathing on brain activity through electroencephalogram (EEG). EEG was performed on 12 healthy volunteers of age ranging from 21 to 27 years (male: female = 6:6, non-smoker). Brain waves on resting state (Rest_N/Rest_M) and auditory-language stimuli state (Eng_N/Eng_M) were recorded during mouth and nose breathing. Four different regions (R1~R4) were classified based on the brain functionality. And each channel (e.g., Pf1 and Pf2) and frequency (${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$, and ${\theta}$) were analyzed using their absolute power ratios of fast Fourier transform (FFT). The results showed that there was no significant difference between Rest_N and Rest_M. Eng_N had significantly higher brain activity than Rest_N; on the other hand, there was no significant difference between Rest_M and Eng_M. These results demonstrate that mouth-breathing on resting state does not induce any significant effects on brain activity and/or functionality, even though it causes subtle temporary inconvenience. In addition to the uncomfort, the brain activity can be adversely influenced by mouth-breathing, which could lower the cognitive skills under certain circumstances.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.12
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• pp.1535-1543
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• 2015

The brain-computer interface obtains a user's electroencephalogram as a replacement communication unit for the disabled such that the user is able to control machines by simply thinking instead of using hands or feet. In this paper, we propose a feature extraction method based on a non-selected filter by SBCSP to classify motor imagery EEG. First, we divide frequencies (4~40 Hz) into 4-Hz units and apply CSP to each Unit. Second, we obtain the FLD score vector by combining FLD results. Finally, the FLD score vector is projected onto the optimal plane for classification using PCA. We use BCI Competition III dataset IVa, and Extracted features are used as input for LS-SVM. The classification accuracy of the proposed method was evaluated using $10{\times}10$ fold cross-validation. For subjects 'aa', 'al', 'av', 'aw', and 'ay', results were $85.29{\pm}0.93%$, $95.43{\pm}0.57%$, $72.57{\pm}2.37%$, $91.82{\pm}1.38%$, and $93.50{\pm}0.69%$, respectively.

• Smart Media Journal
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• v.7 no.4
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• pp.106-113
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• 2018

Brand identity (BI) is a key asset that affects consumers' psychological cognition of products and services. In the initial planning stage of the BI design development for a company, a unique approach strategy is required. In the final evaluation stage, a reasonable design evaluation method involving potential consumers needs to be prepared. However, conventional brand identity design evaluation processes tend to depend on the results of surveys, and in many cases it is impossible to be free from the distorting phenomenon of survey respondents' psychological manifestation which is often revealed in the process of the surveys. In this context, this research has explored whether the method of utilizing EEG data of the subjects along with the conventional survey method of preference could be helpful in the process of evaluating the brand identity design. To achieve that, we correlated the subject's preference survey results with the subject's EEG data. 'Attractiveness' and 'concentration' were used as variables. As a result, it was found that there was a high correlation between the results of preference survey on 'attractiveness' and the results of 'EEG' on 'concentration'. Therefore, in addition to the existing conventional qualitative evaluation methods, we confirmed that design evaluation methods using EEG are useful for evaluating tacit knowledge objects such as the BI design.