입체영상 디스플레이 제조 및 콘텐츠 저작 소프트웨어 기술의 발달은 3차원 입체영상의 응용 분야를 특수한 가상시뮬레이션의 응용 분야에서 주변에서 흔히 접할 수 있는 영화, 게임, 광고, 전시 등 다양한 분야로 확장시키고 있다. 하지만, 현존하는 양안시차 원리 기반의 입체영상은 시청자에게 피로감을 유발시킨다. 양안시차에 의한 깊이 인지와 피로감 사이의 관계를 도출하기 위해 시청자 실험 기반의 연구가 활발히 진행되고 있으며, 현재 3차원 입체영상 제작 및 시청 가이드라인의 결과물들이 제시되고 있다. 또한, 입체영상 기술은 과다 깊이 제공을 통한 몰입도 증대의 제작자 측면과 허용 범위 내의 최소 피로 추구의 시청자 측면의 상반되는 목적성을 갖고 있다. 본 연구는 3D입체영상 제작 및 가이드라인에 기초가 되는 깊이 변화도 중심의 분석 데이터를 제공한다. 입체영상 제작자 측면에서 활용 가능한 안정적 깊이 변화 구간과 장면 간 깊이 변화의 속도 기준을 도출하였으며, 시청자 측면에서는 뇌파 장치를 활용하여 깊이 변화 적응 시간에 대한 기준 값을 제시하였다.
집중에 관한 뇌파 해석은 인간의 인지 이해에 기본적인 요소이다. 본 연구에서는 시각자극에 대한 뇌의 집중, 비집중 상태의 차이특성을 비선형 분석하였다. 적은 샘플 데이터와 시간에 따른 변화특성을 해석하기 위하여 반복 정량 분석 법을 사용하였으며, 자극에 동기된 유발 전위의 반복궤적, 색상 반복 궤적을 도식화하였으며, 비선형 특징 파라미터들의 평균특징과 시변 특성을 추출하였다. 집중-비집중 도식과 파라미터 쌍은 위상공간 변환의 차원과 시간 지연을 결정하기 위한 정보를 제공하였으며, 집중 시의 뇌가 비집중 시의 뇌보다 복잡하다는 특징을 보였으며, 자극에 동기된 유발전위는 평균적 의미에서 동일 반응을 보이나 국부적으로는 환경과 상태에 따라 변화하였다. 본 실험을 통하여 시각자극에 대한 집중과 비집중 시 뇌의 비선형 현상을 해석하기 위한 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 multitaper 기반의 스펙트럼 추정기법과 상태-공간 모델링 기반의 변수 추정 기법을 통합한 시간-주파수 분석 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 시간-주파수 분석에는 불확실성 원리에 의해 시간 해상도와 주파수 해상도 사이에 트레이드오프 문제가 발생한다. 트레이드오프 문제를 최적화하기 위해서 short-time Fourier transform(STFT)와 wavelet 기반의 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문의 저자는 다른 대안으로 상태-공간 프레임워크를 기반으로 한 새로운 multitaper 스펙트럼 추정 방법을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 스펙트럼이 시간에 따라 변하지 않는 경우에 잘 동작하지만, dynamic하게 변할 경우 제대로 추정하지 못하는 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 상태-공간 모델에 사용되는 상태 노이즈와 관찰 노이즈를 주기적으로 업데이트 하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 제안 알고리즘을 시뮬레이션 데이터를 사용하여 테스트 하였고, 시간에 따라 변하는 스펙트럼에 대해서도 잘 동작하는 것을 확인하였다.
실제 교실 환경과 반복 훈련을 제공하는 가상 환경 기반 시뮬레이션을 교사교육에 활용하는 데 상당한 관심이 집중되고 있다. 시뮬레이션 학습환경이 더욱 정교하게 학습에 적용되기 위해서는 감정적 상호작용을 고려할 필요가 있다. 감성은 창의적 사고, 영감, 집중력, 학습동기에 중요한 요소이기 학습자와의 정서적 상호작용을 파악하고 이를 교수 시뮬레이션에 적용하는 것은 필요한 활동이다. 본 연구는 학습자의 EEG(Electroencephalogram)와 시선추적을 통해 공감적 반응을 위한 객관적인 데이터를 확인하고, 감성교수 시뮬레이션 설계를 위한 단서를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구의 결과는 의도된 공감적 반응이 제공되었고, 상황적 감성이 학습자의 정서 반응을 결정하는 데 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 정교한 감정을 표현할 수 있는 아바타의 개발 및 감정적 반응을 일으키는 상황에 적합한 시나리오의 개발이라는 측면에서 교사교육 시뮬레이션의 설계에 시사점을 갖는다.
요즘, 우울증 및 스트레스로 자살하는 환자가 급증하고 있다. 뿐만 아니라, 스트레스 및 우울증이 오래 지속되면, 심장병 및 뇌 질환, 고혈압 등을 유발할 수 있는 위험한 요소로 질환이다. 그러나, 아무리 현대 의학이 발전하였지만, 우울증 및 심장병 환자에게는 특별한 약이나 치료제가 없는 매우 난감한 상황이다. 그러므로, 세계 여러 나라에서, 심전도 및 산소포화도, 뇌파 분석 기능을 이용해서 우울증 위험환자 및 자살 위험환자를 조기에 판단하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 분석하기 위해서, 심장병 가설데이터를 수립해서, 심장병 위험환자를 판단하는 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 특히, 심장병 발생 예측을 을 10% 이상 향상하게 시키기 위해서, 퍼지 추론을 사용하는 모의실험을 수행하였다.
정상상태시각유발전위 (Steady-State Visually Evoked Potentials)는 특정 주파수를 가진 시각자극에 대한 자연반응 신호이며 3.5Hz~75Hz의 주파수 범위를 갖는 시각 자극에 의해 동일한 주파수로 후두엽 영역이 전기적 활성화되는 특성이 있다. 본 논문에서 이러한 SSVEP 특성을 기반으로 EEG 분석을 수행하는 실험 패러다임을 구축하여 행동유발특성을 가지는 특정 객체에 대한 영상입력 시각자극에서의 주파수 패턴에 대응하는 EEG의 주파수 특징을 검출하고 이를 기반으로 객체와 관련된 행동유발특성을 Mirror Neuron System을 통해 측정한다. 이 때 측정된 EEG 기반 행동유발특성 데이터에 대한 선형판별분석을 수행하여 객체 패턴분류를 실시간으로 수행한다. 이러한 SSVEP 관측 실험을 기반으로 사용자의 내재적 의도를 파악하기 위한 Brain-Computer Interface(BCI) 시스템을 제안했다. Speller 등으로 대표되는 기존의 SSVEP 응용시스템은 격자영상패턴에 대응하는 뇌파특성 분석에 따른 패턴분류의 수행이 가능하나 본 논문의 SSVEP 기반 BCI는 다양한 형태의 사물을 입력객체로 활용하여 분류가 가능함으로 인해 범용성이 높아졌다.
본 논문에서는 한국어의 통사적 부정문(예를 들면, 침대는/시계는 가구에 속한다/속하지 않는다)과 어휘적 부정문(예를 들면, 호랑이는/나비는 꼬리가 있다/없다)을 이용하여 부정어 처리의 인지신경기제를 확인하고 부정문 처리의 언어 보편적/특수적 기제를 밝히기 위한 진리치 판단과제 및 ERP(Event-related potentials) 실험연구를 진행하였다. 총 23명의 피험자가 전체 실험에 참여하였고 이들 중 15명의 뇌파 반응 데이터를 ERP 분석을 위하여 사용하였다. 실험 결과, 진리치 판단과제에 있어서는 영어를 이용한 선행연구들과 동일하게 긍정-참 >긍정-거짓>부정-거짓>부정-참의 순서를 확인할 수 있었다(높은 정확도, 짧은 반응 시간 순서). 그러나 ERP 결과에서는 선행 연구와는 다른 몇 가지 점을 발견하였다. 우선 어휘적 부정문의 경우 이른 시간 구간(250-350ms)에서의 N400효과를 확인할 수 있었지만 긍정문과 부정문을 아우르는 진리치 요인의 주 효과는 나타나지 않았다. 그러나 통사적 부정문의 경우 부정-참에 비하여 부정 거짓문장에서 P600 효과를 발견하였다. 이러한 결과는 표층적으로 나타나는 부정의 형태 및 위치와 같은 언어 특수적 요인에 대한 처리 전략은 각 언어별, 부정 종류별로 달라질 수 있지만 부정 처리의 결과로 얻어지는 문장의 최종 표상 및 이에 대한 진리치 판단의 기제는 언어 및 부정어 종류의 영향을 받지 않는 보편적인 특성을 지닌다는 것을 보여준다.
목적: 본 연구의 목적은 건강한 성인을 대상으로 양측상지기능 훈련을 통해서 활성화 되는 대뇌 연결성에서 상상 훈련과 신체적 수행 간에 차이가 있는지를 알아보고자 한다. 연구방법: 연구 대상자는 건강한 성인 1명으로 상상훈련과 신체적 수행 시 EEG 측정이 이루어졌다. 양측상지기능 훈련은 대칭 과제와 비대칭 과제로 구성되었다. 대칭 과제는 양손으로 박스를 잡고 동시에 위의 선반으로 올렸다가 다시 내려놓는 과제이고, 비대칭 과제는 한 손으로 병을 잡고 다른 한 손으로 뚜껑을 여는 과제였다. EEG 전극은 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3 및 P4에 부착되었다. 데이터 분석은 EEG 전극 쌍 간의 상관 분석을 위해 Cross-Line Mapping을 사용하였다. 결론: 본 연구 결과 대칭 및 비대칭의 양측 상지 과제에서 대뇌 연결성 패턴은 운동과 감각 영역에서 유사한 패턴을 가지는 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통해 양측상지기능 훈련 시 상상훈련보다 신체적 수행에서 대뇌 연결성이 더 높은 상호상관을 갖는다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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