• 한국문헌정보학회지
• /
• 제56권1호
• /
• pp.95-117
• /
• 2022

본 연구는 시선 및 뇌파 정보를 이용하여 오디오-비주얼(audio-visual, AV) 시맨틱스 기반의 동영상 요약 방법들을 개발하고 평가해 보았다. 이를 위해서 27명의 대학생들을 대상으로 시선추적과 뇌파 실험을 수행하였다. 평가 결과, 뇌파와 동공크기 데이터를 함께 사용한 방법의 평균 재현율(0.73)이 뇌파 또는 동공크기 데이터만을 사용한 방법의 평균 재현율(뇌파: 0.50, 동공크기: 0.68)보다 높게 나타났다. 또한 AV 시맨틱스 기반의 개인화된 동영상 요약의 평균 재현율(0.57)이 AV 시맨틱스 기반의 일반적인 동영상 요약의 평균 재현율(0.69)보다 낮게 나타난 원인들을 분석하였다. 끝으로, AV 시맨틱스 기반 동영상 요약 방법과 텍스트 시맨틱스 기반 동영상 요약 방법 간의 차이 및 특성도 비교분석해 보았다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.7-10
• /
• 2007

많은 과학자들은 인간의 사고를 functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), Time Resolved Spectroscopy(TRS), Electroencephalography(EEG)등을 이용해서 두뇌 활동 영역을 연구하고 있다. 주로 의학 분야와 심리학의 영역에서 두뇌의 활동을 연구하여 간질이나 발작을 알아내고 거짓말 탐지 분야에서도 사용된다. 본 논문에서는 사람의 두뇌활동을 측정하여 인간의 감정을 인식하는 연구에 중점을 두었다. 특히 fMRI와 TRS 그리고 EEG를 이용해서 사람의 두뇌활동을 측정하는 연구를 하였다. 많은 연구자들이 한 가지 측정 장치만을 사용하여서 측정하거나 fMRI와 EEG를 동시에 측정하는 연구를 진행하고 있다. 현재에는 단순히 두뇌의 활동을 측정하거나 측정시 발생하는 잡음들을 제거하는 연구들에 중점을 두고 진행되고 있다. 본 연구에서는 fMRI와 TRS를 동시에 측정하여 얻은 두뇌 활동 데이터를 가지고 감정에 따른 활동영역의 EEG신호를 측정하였다. EEG 신호분석에 있어서 기존의 뇌파만을 가지고 특정을 찾아내는 것을 넘어서 각각의 채널에서 기록되는 뇌파의 파형을 주파수에 따라서 분류하고 정확한 측정을 위해 낮은 주파수를 제거하고 연구자가 필요한 부분의 뇌파를 분석하였다.

• 감성과학
• /
• 제2권1호
• /
• pp.137-145
• /
• 1999

열 두 명의 피험자가 안정상태 일 때, 백색 소음에 노출되었을 때, 백색 소음 하에서 기억과제에 주의를 기울일 때, 백색 소음 하에서 기억 검사를 받을 때, 기록된 뇌파에 대해 relative power spectrum 분석을 하였다. 뇌파는 전두, 측두, 후두 영역에서 단극 유도법으로 기록되었다. 분석 결과, 백색 소음에만 노출되었을 때나, 백색 소음 하에서 기억과제에 주의를 기울일 때나 비슷한 전기피질(electrocortical) 반응이 나타났다. 즉, delta power의 증가, 알파 blocking, fast beta power의 증가, 스트레스를 일으킨다고 피험자들이 평정한 배색 소음 하에서 기억검사를 받을 때에도 동일한 뇌파 패턴이 나타났지만 그 크기가 유의하게 컸다. 정보를 지각할 때 전형적으로 나타나는 반응을 유발하는 스트레스원에 수동적으로 노출되었을 때("intaki"상황)의 생리 반응과 스트레스 상황에 적극적으로 대처할 때("rejection")의 생리 반응을 구분하는 이론 틀 아래서 데이터를 해석하였다. 스트레스 후 기간에 대부분의 뇌파 변수들이 기저선 수준으로 회복된 것으로 보아 사용한 스트레스 유발 모델은 단기적 스트레스 반응만을 유발한 것으로 보인다. 이는, 더 장기적으로 지속되는 스트레스원을 사용하게 되면, tonic상태의 전기피질 반응이 나타날 것을 시사한다.기피질 반응이 나타날 것을 시사한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1079-1082
• /
• 2017

최근에 각종 생체전위를 활용한 연구가 활발히 이루어 지고 있다 학습효과를 위해서 집중력 향상에 대한 연구는 교육분야에서 중요한 과제이다. 따라서 뇌파(eletroencephalogram)를 활용한 집중력 향상에 필요한 소프트웨어적 연구는 가치가 있는 연구로서 판단할 수 있다. 따라서 금번 연구에서는 뇌파와 컴퓨터 간 신호처리에 중점을 두고 효율적으로 데이터 프로세스를 할 수 있는 게임이라는 매체를 활용한 학습효과 증진 프로그램을 개발하고자 한다. 금번 연구에서는 학습에 필요한 인터페이스 프로그램과 뇌파 수집에 필요한 뇌파수집기를 중점으로 개발하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제16B권1호
• /
• pp.63-70
• /
• 2009

BCI 기술은 생체신호인 뇌파를 수집하여 신호처리를 거친 후 실질적인 기기제어 및 통신 시스템 등을 제어하는 시스템 관련 기술이다. BCI 시스템 구현을 위해서는 뇌파의 특성을 실시간으로 분석하여 학습 시키고 학습된 뇌파의 특성을 적용하는 단계가 요구된다. 본 논문에서는 EEG 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 왼손/오른손 동작에 영향을 미치는 EEG 신호의 특징을 찾고, 이를 반영하여 데이터의 차원을 축소한다. 입력 자료의 특징을 충분히 포함하면서 낮은 차원을 가지는 데이터를 이용한다면 분류를 위한 계산량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 특징을 제거함으로써 분류 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소하고 이에 대한 효율성을 검증하기 위해 K-NN분류기를 이용하여 분류 정확도 측정을 수행하였다. 그 결과 주성분 분석을 이용하여 특징을 추출하고 분류율을 측정한 경우보다 평균 5% 높은 분류 정확율을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권11호
• /
• pp.166-175
• /
• 2017

이 연구는 범죄피해자 지원기관인 (사)한국피해자지원협회(KOVA; Korea Organization Victicm Assistance)에서 2017년 7월 피해상담 전문가의 심리상담을 진행한 두 폭력 가정의 피해자녀들을 대상으로 이루어졌다. 연구참여자는 가정폭력에 대한 피해 호소가 10년이 넘은 가정으로서 폭력피해사실에 대해 경찰서에 직접 신고되어 접수된 이력이 있고 또 피해자녀와 피해자인 어머니가 단기쉼터에 입소하여 함께 거주한 경험이 있는 가정이었다. 가정폭력의 경우 자녀들은 특히, 미성년자인 경우 부모가 제공하는 생활공간에서 폭력피해를 입더라도 자발적으로 벗어나기 어려운 상태에 있으며, 폭력경험을 지속적이고 반복적으로 당하게 된다. 이에 가정폭력 피해자녀들이 현재 가해자-피해자 관계의 부모와 함께 거주하면서 어떤 감정 양상을 나타내고 있는지 그 특성을 정량화된 뇌파 데이터를 수집하고 분석하여 확인하고자 하였다. 뇌파측정은 서울불교대학원 부설 뇌과학연구소에서 진행하였으며, 뇌파측정 데이터 수집은 국제적으로 표준화된 19채널 뇌파측정도구인 브레인마스터를 사용하였고, 데이터 처리는 뉴로가이드를 사용하였다. 가정폭력을 경험한 피해자녀의 감정양상을 정량적 수치 및 뇌지형도를 통하여 분석한 결과 전두엽에 있어서 과잉서파의 문제, 알파파 좌우비대칭, 고베타파 좌우비대칭의 문제를 발견하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38C권7호
• /
• pp.623-629
• /
• 2013

본 논문에서는 뇌파 전송 프로토콜 설계하고 이를 검증할 테스트 플랫폼 제작 결과를 소개한다. 건식 전극에서 검출된 뇌파는 인접한 ADC(analog-to-digital converter)를 거쳐 디지털 신호로 변환되고, 각 센서 노드에서 디지털 신호로 변환된 뇌파는 $I^2C$(inter-integrated circuit) 프로토콜을 통해서 DSP(digital signal processor) 플랫폼으로 전송된다. DSP 플랫폼에서는 뇌파 전처리 알고리즘 수행 및 뇌 특성 벡터 추출 등의 기능을 수행한다. 본 연구에서는 각 채널당 10비트 또는 12비트 ADC를 사용하여 최대 16채널의 데이터를 전송하기 위하여 $I^2C$ 프로토콜을 적용하였다. 실험결과 4바이트 데이터 버스트전송을 수행하면 통신오버헤드가 2.16배로 측정이 되어 10 비트 또는 12 비트 1 ksps ADC를 16채널로 사용시 총 데이터전송율이 각각 345.6 kbps, 414.72 kbps 로 확인되었다. 따라서 400 kbps 고속전송모드 $I^2C$를 사용할 경우 ADC 비트에 따라서 슬레이브와 마스터의 채널비가 각각 16:1, $(8:1){\times}2$ 로 되어야 한다.

• 동력기계공학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.29-36
• /
• 2010

인체에 음향진동장치에 의하여 자극을 가하였을 경우 영향을 고찰한다. 5명의 건강한 남자 대학생을 대상으로 하여, 3가지 형태의 음악을 음향과 진동자극의 신호원으로 사용해서 실험을 행하였다. 모든 피험자에 대하여, 자극 전, 음악자극, 진동자극, 자극 후로 나누어 뇌파를 측정하였다. 실험의 모든 피험자의 측정 데이터의 t-검정을 수행하여 유의성이 있는 데이터에 한하여 뇌파를 고찰하였다. 결과로서, 음악과 음향파와 진동자극이 뇌파에 미치는 영향은 음향진동장치에 따른 진동자극 형태, 피험자의 몸과 정신 상태에 따라 현저하게 달라질 수 있다는 것을 알 수 있다. 그리고 적절한 음악과 음향진동장치를 사용하여 특정의 뇌파 상태를 유도 할 수 있음을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권10호
• /
• pp.295-301
• /
• 2021

개인의 정신적 피로는 인지능력 및 업무 수행능력을 감소시킬 뿐만 아니라 일상에서 발생하는 크고 작은 사고의 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 EEG 기반의 정신적 피로 판별을 위한 CNN 모델을 제안하였다. 이를 위해 안정 상태와 작업 상태에서의 뇌파를 수집하여 제안한 CNN 모델에 적용한 후 모델 성능을 분석하였다. 실험에 참여한 피험자들은 모두 대학교에 재학 중인 오른손잡이 남학생들이며 평균 나이는 25.5세이다. 각 상태에서의 측정된 뇌파에 대해 스펙트럼분석을 수행하였으며, CNN 모델의 입력데이터로써 원시 EEG 신호, 절대파워, 상대파워를 사용하여 CNN모델의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과, 알파대역 후두엽 위치의 상대파워가 가장 좋은 성능을 나타내었다. 모델정확도는 훈련데이터 85.6%, 검증데이터 78.5%, 시험데이터 95.7%이다. 제안한 모델은 정신적 피로 판별을 위한 자동화시스템 개발에 적용될 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제9권6호
• /
• pp.37-44
• /
• 2023

인터스트리4.0의 주요 기술인 인간-로봇 협업은 작업자의 안전을 보장하기 위한 추가적인 조치들이 필요하다. 협동로봇과 작업자간 충돌을 회피하는 기존 방식은 주로 로봇에 부착된 센서와 카메라를 기반으로 총돌을 탐지한다. 이러한 방식은 로봇, 사람 물체를 지속적으로 추적하고 충돌회피를 위한 복잡한 알고리즘이 필요하며, 작업 환경 변화에 빠르게 대응하지 못하는 단점이 있다. 본 논문은 인간과 로봇이 협업하는 과정에서 작업자가 위험을 느낄 때의 감정을 인식하여 협동로봇과의 충돌을 방지할 수 있는 웹 기반 플랫폼을 개발하였다. 이를 위해 웨어러블 뇌파장치를 이용하여 감정 관련 뇌파를 수집하고 저장하는 웹 기반 애플리케이션을 개발하였으며, 중립/긍정/부정 감정의 특징을 추출하고 분류하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 또한 분류된 감정에 따라 모터동작을 제어하는 사물인터넷 인터페이스 프로그램을 개발하였다. 구현된 시스템의 성능분석을 위해 공개 데이터세트와 실제 수집된 데이터 세트를 사용하여 제안한 딥러닝 모델의 성능을 분석하였다. 공개 데이터 세트의 경우 정확도는 96.8%이며, 실제 수집 데이터세트의 경우 정확도는 70.7%이다.