• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1141-1144
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• 2003

본 연구에서는 미래 감성실내 공간색채에 대한 연구로 심리설문반응과 생리 신호 분석을 통하여 감성색채데이터 분석에 목적을 두었다. 생리신호반응 분석 중 뇌파측정과 7점 척도 SD 스케일법을 이용한 설문조사를 실시하여, 정상적인 감성어휘와 정량적인 생리신호 결과의 상호관계를 분석하였다. 기존의 직관적이며 주관적인 색채 배색디자인과 심리분석의 색채연구결과에 비해 본 연구는 객관적이며 과학적인 방법 및 주관적인 감성어휘를 연결짓는 것으로 연구의 의의를 두었다. 이러한 연구는 감성에 미리 반응하는 감성 지능형 환경디자인에 중요한 페이지로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 현대인의 건강에 대한 관심 증가에 따라 건강 증진 환경디자인에 도움을 줄 수 있는 색채 배색을 제안할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.193-194
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• 1998

This paper describes a multi-functional EEG (electroencephalogram) software. The software manages the patient's EEG data systematically and analyzes the signal and display the parameters on a PC monitor in real-time. Since the software provides various parameters simultaneously, user can observe patients multilaterally. Reference patterns of CSA and DSA can be captured and displayed on top of the monitor. And user can mark events of surgical operation or patient's conditions, so it is possible to jump to the points of events directly, when reviewing the recorded file afterwards. Many convenient functions are equipped and these are operated by mouse clicks.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1715-1717
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• 2015

최근 의학 및 게임 분야에서 뉴로 피드백에 관한 연구들이 활발하다. 뉴로 피드백이란 뇌의 전기적 활동을 뜻하는EEG(Electroencephalogram)을 대상으로 하는 바이오피드백(biofeedback) 시스템의 일종이다. 좌 우뇌의 불균형은 불안과 우울 등의 정서적 장애를 초래한다. 본 논문에서는 좌, 우뇌 활성도를 대칭적으로 향상시켜 뇌기능의 최적화를 위한 시스템을 제안하며 뇌파를 분석하여 정서 상태 파악 후 규칙적 훈련을 통한 우울, 불안 등의 정서적 문제를 개선하는 뉴로 피드백 시스템 개발에 대한 결과를 보고한다. 실험을 통한 시스템의 검증으로 3주간 진행한 훈련 결과를 비교하였으며 그 증가율을 살펴보았다. 1주차와 3주차의 데이터를 비교해본 결과 평균적으로 26.18%의 증가율을 보였고 좌, 우뇌의 활성도의 대칭이 향상된 것을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.139-155
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• 2024

본 연구는 좌측 해마 경화를 보인 내측두엽 뇌전증(left mTLE, mesial temporal lobe epilepsy with left hippocampal sclerosis) 환자군과 우측 해마 경화를 보인 내측두엽 뇌전증(right mTLE, mesial temporal lobe epilepsy with right hippocampal sclerosis) 환자군 그리고 건강한 대조군(healthy controls; HC)으로부터 측정한 뇌자도(magnetoencephalography; MEG) 데이터로 각 그룹을 분류하는 다중 분류 작업에 다양한 인공신경망을 적용하고 그 결과를 비교해 보고자 하였다. 합성곱 신경망, 순환 신경망 그리고 그래프 신경망으로 모델링한 결과, k-fold 정확도 평균은 합성곱 신경망 기반 모델, 그래프 신경망 기반 모델, 순환 신경망 기반 모델 순으로 우수하였다. 또한, 수행 시간은 순환 신경망 기반 모델, 그래프 신경망 기반 모델, 합성곱 신경망 기반 모델 순으로 우수하였다. 정확도 성능과 시간 면에서 모두 좋은 수치를 보이며, 네트워크 데이터의 확장성이 뛰어난 그래프 신경망이 앞으로 뇌 연구에 활용되기 적합한 모델임을 강조하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.133-153
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• 2023

본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.472-477
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• 2018

본 논문에서는 지능형 IoT (internet of things) 미러 시스템을 통해 사용자의 우울증 예방을 위한 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현한다. 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 위해 IoT 미러 장치는 뇌파 헤드셋 디바이스로부터 집중도 및 명상도 데이터를 측정하고, 웹캠을 통해 다층 퍼셉트론 알고리즘으로 분류된 "슬픔", "분노", "혐오감", "중립", "행복" 및 "놀람"과 같은 표정 데이터를 측정한 후, oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. IoT 서버에 수집된 데이터는 제안한 병합 레이블링 과정을 거쳐 세 가지의 우울 단계(RED, YELLOW, GREEN)를 분류하는 기계학습 모델을 생성한다. 실험을 통해 k-최근접 이웃 모델로 우울 단계를 분류한 결과 약 93%의 정확도를 얻을 수 있었고, 분류된 우울 단계에 따라 가족, 친구 및 사회복지사에게 소셜 네트워크 서비스 에이전트를 통해 알림 메시지를 전송하여 사용자와 보호자 간의 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현하였다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제35권8호
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• pp.73-79
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• 2019

The purpose of this study is to analyze the stress variation according to Hitler's residence using EEG data. Hitler's residence, one of the most monumental buildings, is designed as a grand and overbearing space, giving the visitor a sense of psychological pressure when moving from a high space to low space. Based on the above background, this paper constructs Hitler's residence using virtual reality and measure the changes of the beta waves which are known to be related with stress when the floor level moves from high to low space in Hitler's residence built in virtual space. The results of the experiment are as follows; when moving from high to low space, the subjects' stress was high and at the same time brain waves variation was increased greatly due to changes in space.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권1호
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• pp.16-24
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• 2006

본 논문에서는 생체신호의 발생을 자유롭게 조절 할 수 있는 전정기관으로부터 생성된 전기신호를 추출하여 window discriminator로 필요한 신호를 선택한 후, BCI 시스템을 적용하여 정밀하고 정확한 제어가 가능하고 멀티채널을 이용하여 데이터를 처리할 수 있는 통합 시스템을 구현하였다. 전정신경세포의 흥분신호를 검출하는 전치증폭기는 측정된 이득이 47.6dB, 왜율은 100 Hz에서 측정 시 0.005%이었으며, 입력임피던스 특성은 12M$\Omega$이었다. Window discriminator는 2개의 CPU를 사용하여 역할을 분담함으로써 처리 속도를 증가시켰고, ADC 샘플링 주파수는 87kHz이었으며, 기존 시스템보다 분해능이 2배, 변별 오차는 10배가 향상되었음을 알 수 있었다. 제안된 방법이 뇌파분석법 보다 100ms동안 축적된 데이터양이 약 100배 정도 감소되었음을 입증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1273-1279
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• 2019

수면 질환에 사용되는 수면다원검사는 그 비용 및 시간적 제약으로 새로운 대안을 찾을 필요가 절실하다. 최근 웨어러블 헬스기기가 대중화 되면서 기존의 액티그래피를 이용한 수면분석을 대신하려는 다양한 연구가 되고 있으나 이들 기기의 데이터 및 알고리즘은 접근성 및 성능에 있어 매우 제한적인 상황이다 본 논문에서는 자체 제작된 가속도계 센서모듈을 이용한 수면 중 움직임 정보를 이용하여 AASM표준 방식 기준으로 분류된 수면 단계를 예측하고, 센서의 움직임 정보와 뇌파의 δ파와 θ파의 파워스펙트럼 비교를 통해 수면의 주기를 추정할 수 있는 방법을 제시했다. 31명의 공개된 PSG 분석결과를 이용한 수면 단계 예측 결과 85.26%의 정확도를 보였다. 움직임 신호의 특성과 δ파와 θ파의 파워 변화를 비교한 결과 REM수면과 NREM수면의 반복 주기를 제시한 알고리즘으로 찾을 수 있는 가능성이 있음을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.153-158
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• 2010

본 논문에서는 선행 연구를 통해 제안하였던 새로운 분류 알고리즘인 Variance Considered Machines (VCM)을 통해 EEG 신호의 분류 에러율을 감소시킴으로 Brain-Computer Interface (BCI)의 성능향상 가능성을 보였다. BCI란 뇌파를 통해 컴퓨터와 같은 시스템을 제어하는 것으로 BCI의 인식률에 영향을 미치는 것에는 많은 요소가 있지만 본 논문에서는 그 중에서도 가장 중요한 분류 알고리즘을 제안된 알고리즘을 통해 인식률을 향상하는 것을 보였다. 이를 위해 피험자가 가상으로 왼쪽 손과 다리를 움직이는 상상을 한 데이터를 기존에 가장 많이 사용되고 있는 분류 알고리즘인 SVM과 제안된 VCM으로 분류하여 인식률을 비교하였다. 기존 연구를 통해 VCM의 우수성을 이론적 결과와 시뮬레이션 결과로 보였다면 본 논문에서는 실제 데이터를 통한 실험을 통해 인식률 향상을 보였다.