The purpose of this study is to see the method of the analysis of EEG(Electroencephalography) whcih is a nonlinear system, to quantize human emotion under color stimulation using the analysis of EEG. The result of this study would be used clinical study and development fo image instruments with color. In this study, the method of the analysis of EEG is power spectrum using FFT(Fast Fourier Transform) and the modelling of EEG under color stimulation base on back propagation Neural Networks ond of AI(Artfical Intellignece) skills. First, input layer make a match to relative power which get analyzing s in 4 channels, and output layer make a match to color stimulation which is measured human emotion. Finally, weights of each neurons determine by learing back porpagation Neural Networks.
최근 사용자와 컴퓨터간의 상호작용이 가능한 사용자 인터페이스(UI, User Interface)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이중 키보드나 마우스, 리모컨과 같은 별도의 입력장치가 없이 뇌의 활동으로부터 발생하는 생체신호를 이용하여 사용자의 생각만으로 컴퓨터와 커뮤니케이션을 할 수 있는 뇌만으로 컴퓨터와 커(BCI, Brain-Computer Interface) 시스템이 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 뇌의 생체신호로는 뇌전도도(EEG, Electroencephalogram)를 사용하였으며, 이를 통하여 P300 speller 실험을 수행하였다. P300 speller 실험을 통하여 발생된 뇌전도도를 취합하여 P300(사건 관련 전위(ERP, Event-related potential)에서 자극 제시 약 300msec 후에 정점에 달하는 정파)을 분석하였다.
뇌전위 측정에 의해 흥분 뉴런군의 위치를 추정하는 source localization problem은 Evoked Potential 해석법에 있어서 매우 중요한 의미를 갖는다. 이번 논문에서는 EEG실험에서의 전극 배치가 S/N(signal to noise ratio)과 추정 오차 사이에 어떤 영향을 미치는 가를 Monte Carlo 시뮬레이션으로 조사하였다. 머리 모델은 3중 구각 모델을 사용하였고 이론 이용하여 forward problem을 계산하였다. 쌍극자 파라미터를 minimization 하는 문제는 simplex method를 이용하여 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 특이한 점은 전극의 밀도와 입체각에 의해 쌍자 파라미터 오차가 변화했다는 사실이다. 이것은 곧바로 전극 배치와 연관이 된다. 실제 EEG 실험에서 전극 배치를 어떻게 했는가에 따라 그에 따른 오차가 변화한다. 이러한 오차의 원인을 제거하기 위해서 새로운 전극 배치를 모델링하여 기존의 전극 배치와 비교해 보았다. 그 결과 전극 밀도와 입체각에 대한 오차를 크게 줄일 수 있었다.
해마 뉴런의 시냅스에서 발생하는 전류는 후시냅스의 생화학적 반응을 통해 다음 뉴런으로 전달된다. 즉, 시냅스는 정보를 전달하는 매개로서 전시냅스에서 입력된 정보에 의거하여 후시냅스로 보내는 전류량을 조절하게 된다. 본 논문에서 제안하는 시냅스 기전 신경망 모델은 기존의 신경망과는 달리 시냅스에서 일어나는 반응-확산(reaction-diffusion) 모델에 의하여 입력과 출력의 관계를 결정한다. 제안된 신경망을 분류 문제에 적용한 결과 은닉 뉴런층 없이도 좋은 성능을 보였으며, 이 신경망은 앞으로 뇌에서의 생화학적 뉴런 학습 양상을 연구하는 모델로 사용될 수 있다.
Liner complexity(LC), which could quantify the modal structure, were calculated from electroencephalograms(EEGs) in four states such as a pleasant and relaxed, a pleasant and aroused, an unpleasant and relaxed, and an unpleasant and aroused state. Each state was evoke by visual stimuli of relaxed or aroused state, LC could discriminate statistically state(t-test; p<0.01). LCs in pleasant states were larger than those in unpleasant ones.
인간의 정신 작용을 신경 생리학적으로 연구할 때에, 심리적 현상에 수반되는 뇌파 신호에 종종 관심을 갖게 된다. 예를 들어, EEG 신호가 어떤 심리적 사건과 관련하여 시간에 따라 어떻게 변화하는 지에 관심이 있다면, 두피에 부착된 각각의 전극에서 모아지는 뇌파 신호의 파형이 실험 조건에 따라서 시간적으로 어떻게 변화하는 지를 살펴보면 된다. 이처럼 제시된 사건에 수반되어 반복된 실험적 시행의 평균을 통해 얻어진 뇌파 전위를 '사건 관련전위(ERP)'라고 한다. 뇌파는 이와 같이 전통적으로 시간 영역에서 분석할 수 있는데, 여기에 덧붙여 주파수 영역에서도 분석할 수 있다. 신호 분석법의 발달로 주파수축 분석 방법이 뇌파 분석에도 응용되고, 그 결과 뇌파 신호의 주파수 성분과 인지적 해석이 종종 의미 있는 상관성을 보인다. 이런 상황에서, 뇌파의 시간축 분석에 비하여, 주파수축 분석이 아직까지는 충분히 일반화되지 않았고, 관련 인지 과학 분야 연구자들에게 기본적인 개념을 소개하고 이해를 도울 필요가 있다고 생각되어 본 해설 논문을 준비했다. 이에, 본 해설 논문을 통해, 뇌파 신호의 주파수축 분석에 대한 기본적인 개념(예, 위상-고정)과 그 대표적인 분석방법(예, 웨이블릿 변환)을 이해하고, 뇌파의 주파수 대역별 인지적 속성에 대해서도 전반적으로 살펴보고자 한다. 나아가, 뇌에서 서로 다른 위치에 있는 전극들 간의 뇌파 신호들의 위상의 상호 관계 연구를 통해, 뇌의 기능적 연결성 연구를 이해하고자 한다.
연구는 인간에게 3차원 공간상에서 시청각 통합 환경을 만든 후 정신적 스트레스가 시각 자극을 통해 ERPs에 어떠한 영향을 미치는지를 정량적으로 분석하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여, 정상 상태와 정신적 스트레스를 제시 상태를 구분하여 ERPs를 측정하였다. 실험은 정상상태의 남녀 10명의 피험자를 대상으로 하였고. 생체 신호는 Fpl, Fz, Cz. Pz, O1, O2의 영역에서 전자기적 영향을 받지 않는 차폐 공간에서 측정하였다. 그 결과 P300의 진폭은 스트레스를 제시한 경우에 좀더 커지고, 이때의 잠재기는 길어지는 결과를 얻었다 본 연구에서는 인간의 지각, 인지. 행동의 과정을 담당하는 뇌의 활동을 전위 변동으로 기록하여 정신적 스트레스의 영향을 측정하였다. 이러한 기초적 연구 검토를 통하여 인간의 제반 과정에 관한 뇌 기능의 이상을 평가 할 수 있을 것이라 기대된다.
최근 뇌 과학의 발달로 심리학의 다양한 이슈들을 뇌과학으로 설명하려는 노력들이 많이 시도되고 있다. 본 연구에서는 성격유형을 뇌과학으로 설명될 수 있는지 시도해보고자 하였다. 성격유형검사 중 MBTI를 토대로 하여 10대 청소년 190명에게 성격유형별 레이븐의 유사도형 구분과제를 실시하였다. 이 때 피험자에게 유발전위 뇌파를 검출하고 통계 분석하여 성격유형별간에 집중력의 차이가 있는지를 알아보았다. 또한 뇌파의 주파수별 분류를 통하여 어느 주파수대가 성격유형별간의 차이가 보이는지 알아보았다. 결론적으로 외향성과 내향성은 유사도형 구분과제를 수행하는 동안 두 집단 간의 집중력 차이가 나타났으며 M-Beta파와 Gamma파 및 H-Beta파에서 두 집단 간 차이가 나타났으며 감각형과 직관형은 쉬운 난이도 과제와 중간 난이도 과제에서 두 집단 간 집중력의 차이가 나타나는 경향성이 보였으며 주파수별 분류에서는 두 집단 간의 차이가 없었다. 사고형과 감정형은 과제를 수행하는 동안 두 집단 간 집중력의 차이가 나타났으며 뇌파 주파수별 분류에서는 H-Beta파에서만 차이가 있었다. 판단형과 인식형은 모든 과제와 주파수별 분류에서도 두 집단 간 차이가 나타나지 않았다. 기존 성격유형과 뇌파연구가 외향성과 내향성에 집중되어 있고 다양한 유형별 연구가 미비하였다. 따라서 난이도가 상, 중, 하의 세 가지로 분류된 유사도형 구분과제를 수행하는 동안 유발전위 뇌파를 통해 뇌파를 분석한 것은 본 연구의 의의라 할 수 있다.
뇌격전류가 정보통신설비의 접지시스템에 유입되었을 때 발생하는 과도전위상승에 대한 해석은 접지시스템을 효과적으로 설계하기 위해서 요구되는 사항 중에 하나이다. 접지시스템의 성능은 보통 접지시스템의 전기적 특성을 나타내는 접지임피던스와 과도전위상승으로 평가된다. 뇌격전류의 입사점에 따른 접지임피던스를 계산하는 방법을 제안하였다. 뇌격전류가 수평접지전극의 중앙에 입사되는 경우 델타갭소스 모델을 이용하여 접지임피던스를 계산하였다. 디바이 모델(Debye Model)을 이용하여 주파수의존적인 토양 파라미터를 적용할 수 있는 프로그램을 제안하였다. 그 이유는 접지시스템의 성능을 분석하는 상용프로그램은 주파수 의존적인 토양 파라미터 특성을 적용할 수 없기 때문이다. 동일한 조건에서의 시뮬레이션 결과의 신뢰성을 확인하기 위해서 실험을 수행하였다. 마지막으로, 토양 파라미터의 주파수의존성을 반영한 접지임피던스를 이용하여 뇌격전류파형에 따른 수평접지전극의 과도전위상승을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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