본 연구에서는 통행방향의 교차 상황이 발생하였을 때와 그렇지 않았을 때의 뇌파를 정량적으로 측정하여 보행자가 인지심리적 불편함을 느끼는지 여부를 알아보았다. 총 50명의 실험참가자에게 통행방향의 교차가 발생하는 영상 4개와 그렇지 않은 영상 4개를 무작위고 시청하게 하고 좌 우 전두엽, 좌 우 후두엽, 좌 우 측두엽, 중심엽 부위에서 나타나는 뇌파 신호를 추출하였다. 추출된 뇌파는 주파수 분석을 하여 alpha파 상대 스펙트럼 값, beta파 상대 스펙트럼 값, theta파 상대 스펙트럼 값을 계산하고 동선의 교차 여부에 대한 정량적 비교를 실시하였다. 실험 결과, 통행방향이 일관된 영상을 시청하였을 때 모든 부위에서 alpha파가 높게 나오는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 통행방향이 좌/우로 교차할 때 교차하지 않는 상황에 비해 보행자가 인지심리적 더 스트레스를 느끼는 것으로 나타났다.
본 연구는 성격구조인 자아상태(Ego-state)의 변화를 통해 자신의 성장과 건강의 유익성을 평가하고 있는 교류분석(Transactional Analysis : TA) 과 사람의 생체신호 중 뇌에서 발생하는 전기적 신호를 모니터링하는 뇌파를 이용하여 객관적으로 측정할 수 있는지를 알아보았다. 뇌파 검사결과, M형은 건강한 성인의 뇌파 소견으로 잠을 자지 않은 상태에서 후두부에서 a, ${\beta}$가 우세하게 관찰되었다. 특히, ${\beta}$는 긴장하거나 집중되는 정신 활동시 뇌 전체에 광범위하게 나타는데, M형의 실험자들은 N형의 실험자들과는 달리 안정된 상태에서도 ${\beta}$가 주종을 이루는 것을 알 수 있었다. N형은 건강한 성인의 뇌파 소견으로 잠을 자지 않은 상태에서 후두부에서 a, ${\beta}$가 우세하게 관찰되었다. 특히, 안정시에는 긴장이나 집중하는 M형과 달리, 긴장과 눈깜박임 같은 잡음도 나타나지 않았다. 더불어 이고그램의 패턴과 상관없이 A자아의 수치가 높은 대상자는 안정된 상태로 빨리 돌아오지 않고 눈깜박임과 침삼킴, 잡음이 많은 것을 보였다. 그리고 자아상태와 인생태도의 데이터의 차이가 모든 항목에서 같거나 -5이하인 11명의 뇌파가 전반적으로 $20{\mu}V$의 낮은 진폭을 보였다. 결론적으로 본 연구는 교류분석이론의 성격 패턴의 이론과 뇌파의 소견이 일치하는 것을 규명하였으며, 이고그램의 각 자아상태에 따라 뇌파 역시 관련이 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 사용자에게서 취득한 뇌파의 감정분류를 시행하였고, SVM(Support Vector Machine)과 K-means 알고리즘으로 분류실험을 하였다. 뇌파 신호는 측정 한 32개의 채널 중에서, 이전 연구에서 감정분류가 뚜렷하게 나타났던 CP6, Cz, FC2, T7, PO4, AF3, CP1, CP2, C3, F3, FC6, C4, Oz, T8, F8의 총 15개의 채널을 사용하였다. 감정유도는 DVD 시청과 IAPS(International Affective Picture System)라는 사진 자극 방법을 사용하였고, 감정분류는 SAM(Self-Assessment Manikin) 방법을 사용하여 사용자의 감정상태를 파악하였다. 취득된 사용자의 뇌파신호는 FIR filter를 사용하여 전처리를 하였고, ICA(Independence Component Analysis)를 사용하여 인공산물(eye-blink)을 제거하였다. 전처리된 데이터를 FFT를 통하여 주파수 분석을 하여 특징추출(feature extraction) 하였다. 마지막으로 분류알고리즘을 사용하여 실험을 하였는데, K-means는 70%의 결과를 도출하였고, SVM은 71.85%의 결과를 도출하여 정확도가 더 우수하였으며, 이전의 SVM을 사용했던 연구결과와 비교분석하였다.
많은 연구자들은 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 두뇌 활동을 측정하는 연구를 하였다. 많은 연구자들이 한 가지 측정 장치만을 사용하여서 측정하거나 fMRI와 EEG를 동시에 측정하는 연구를 진행하고 있다. 현재에는 단순히 두뇌의 활동을 측정하거나 측정 시 발생하는 잡음들을 제거하는 연구들에 중점을 두고 진행되고 있다. 본 연구에서는 fMRI와 TRS를 동시에 측정하여 얻은 두뇌 활동 데이터를 가지고 감정에 따른 활동영역의 EEG 신호를 측정하였다. EEG 신호분석에 있어서 기존의 뇌파만을 가지고 특징을 찾아내는 것을 넘어서 각각의 채널에서 기록되는 뇌파의 파형을 주파수에 따라서 분류하고 정확한 측정을 위해 낮은 주파수를 제거하고 연구자가 필요한 부분의 뇌파를 분석하였다.
본 연구에서는 긍정 또는 부정 시각자극이 제시되었을 때, 행동활성화체계(Behavioral Activation System : BAS) 민감 집단과 행동억제 체계(Behavioral Inhibition System : BIS) 민감 집단 사이에 차이가 있는지를 살펴보았다. 실험은 8명씩의 BAS와 BIS 민감 성향을 가진 남자 대학생을 대상으로 이루어졌고, 안정 상태와 국제정서사진체계(International Affective Picture System)의 긍정/부정 사진자극이 제시되는 동안의 뇌파를 측정하였다. 뇌파의 분석은 뇌 신호원 국소화를 위해, 뇌파의 전기적 신호에 의하여 형성되는 전류밀도에 대한 3차원적인 접근방식으로 데이터를 처리하는 방법 중의 하나인 LORETA(Low-resolution electromagnetic tomography)를 사용하였다. 그 결과, 긍정자극제시의 경우, BAS 민감 집단이 BIS민감 집단에 비해 알파 대역에서 변연계에 포함되는 cingulate gyrus와 전전두엽이 더 활성화되는 반응을 보였다. 이는 BAS 민감집단이 BIS 민감집단에 비해 긍정자극에 대한 반응이 더 민감하고, BAS 또는 BIS라는 인간의 동기체계가 감성자극의 인지와도 관련이 있을 가능성을 시사한다.
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.
지금까지 뇌파(Electroencephalography - EEG)는 뇌전증 진단 및 치료를 위한 가장 중요하고 편리한 방법이었다. 그러나 뇌전증 뇌파 신호의 파형 특성은 매우 약하고 비 정지 상태이며 배경 노이즈가 강하기 때문에 식별하기가 어렵다. 이 논문에서는 간질 뇌파의 특징 선택을 통한 차원 감소를 통한 분류 방법의 효과를 분석한다. 우리는 차원 감소를 위해 주 요소 분석, 커널 요소 분석, 선형 판별 분석 방법을 사용하였다. 차원 감소방법의 성능 분석을 위해 Support Vector Machine: SVM), Logistic Regression(: LR), K-Nearestneighbor(: K-NN), Decision Tree(: DR), Random Forest(: RF) 분류 방법들을 사용해 평가하였다. 실험 결과에 따르면, PCA는 SVM, LR 및 K-NN에서 75% 정확도를 나타냈다. KPCA는 SVM과 K-KNN에서 85%의 성능을 보였으며 LDA는 K-NN를 이용했을 때 100 %의 정확도 보여주었다. 따라서 LDA를 이용한 차원 감소가 뇌전증 EEG 신호에 대한 최고의 분류 결과 보여주었다.
뇌파의 위상동기 특성의 해석은 뇌기능 정보 처리 네트웍의 이해에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 위상동기 성능을 분석하기 위하여 시간 국부화 기능을 갖는 웨이블렛 변환방법, 힐버트변환 방법, 복소복조방법을 백색잡음혼입한 뇌파 중심주파수 대역신호에 합성한 모의 데이터와 실제 뇌유발전위에 적용하여 위상옵셋, 위상변화 시점, 대역간 상호간섭을 분석하였다. 모의데이터와 실제 데이터에 대하여 웨이블렛 변환방법이 ${\delta}$, ${\theta}$, ${\alpha}$ 대역신호 분할과 위상동기 성능 분석에 가장 우수 하였으며, 복소복조 방식은 큰 혼입잡음 환경에서는 사용에 한계점이 있었으나 위상변화 시점의 검출에는 좋은 성능을 보였다. 실제 데이터에 대하여 추정한 위상변화시점과 위상옵셋은 복소복조방법이 가장 좋은 성능을 보였다. 실험 관측을 통하여 뇌파의 위상동기 현상의 해석에 웨이블렛 방식이 자장 적절하였으며, ${\delta}$ 대역 이상신호에 대한 위상동기 응용에는 복소복조 방법도 사용될 수 있을 것이다. 특히 웨이블렛 방식과 복조복조방식은 간접적으로 위상변화 시점을 검출하여 뇌기능의 변화시점 추정에 응용될 수 있을 것이다.
목 적 : 본 연구는 전 수면 주기 동안 수면단계에 따른 전체 뇌 영역과 수면 관련 뇌 영역들의 뇌기능 연결망의 변화를 살펴보기 위해 동기화된 뇌파(EEG)-자기기능공명영상(fMRI)를 전 수면 주기 동안 측정하고 신호처리 기법을 사용함으로 수면 단계에 따른 뇌 연결망의 탐구가 가능함을 살펴 보기 위해 수행되었다. 방 법 : 정상 성인 피험자 5인을 대상으로 6~7시간의 수면동안 MRI 기계 안에서 안전도, 심전도, 근전도와 EEG-fMRI를 측정하였고 EEG에 발생한 MRI 자장 변화 잡음과 심박관련 잡음을 제거하였다. fMRI에서는 피험자의 움직임에 의해 발생하는 영상 왜곡을 보정하는 부분볼륨활용기법을 제안하여 사용하였다. 잡음이 제거된 수면중 fMRI에 독립성분분석기법을 적용하여 뇌 전체를 68 영역으로 구획하여 수면 연구에 적합한 뇌 구획 지도를 만들고 이를 바탕으로 각 구획들간의 연결성을 계산하였다. 수면관련 뇌심부 영역을 선택하여 연결망 분석을 수행하였다. 결 과 : 뇌파를 비롯한 수면 생리적 신호들은 잡음 제거의 방법을 이용하게 되면 수면단계설정에 문제가 없으며 수면 단계별 뇌 연결망 연구가 가능함을 보여 주었다. 뇌연결망 분석에서 수면 관련 뇌심부 연결망은 렘과 비렘수면에 따라 다른 특성이 나타나는데 비렘수면에서 전반적으로 높은 연결성을 보였다. 대뇌를 포함한 전체 뇌 연결망의 경우 각성에 비해서 수면 중에 뇌 연결성이 떨어지는 양상을 보였다(Kolmogorov-Smirnov 검정 ; p < 0.05, Bonferroni corrected). 결 론 : 본 연구를 통해서 장시간 수면 EEG-fMRI 측정과 수면단계설정이 가능하고 신호처리 기법을 통해서 보정하게 되면 뇌기능 연결망을 이용한 전체 수면 뇌 연구가 가능함을 시사한다.
사람과 컴퓨터의 인터페이스를 위한 방법에는 여러 가지가 있으나 보나 편리하고 몸이 불편한 사람들도 이용할 수 있도록 하기 위하여 최근에는 사람의 뇌파를 이용하여 인터페이스를 하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 세계 여러나라에서 뇌파에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 아직까지 뇌파에 대한 정확한 분석이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 정확한 뇌파분석을 위한 뇌파 유발 자극방법 및 측정법을 제안하고, Fp1, Fp2, C3, C4 영역에서 뇌파를 측정하여 사람이 팔을 움직이고자 하는 상상을 할 때 ${\mu}$파와 ${\beta}$파에서 발견되는 Event-Related Synchronization(ERS), Event-Related Desynchronization(ERD)을 분석함으로써 사람의 의도를 뇌파를 통해 인지하고자 한다. 실험결과 피험자가 오른쪽 팔을 움직이고자 할 경우 왼쪽 뇌에서 ${\mu}$파 감소하고 ${\beta}$파는 증가하였으며, 왼쪽 팔을 움직이고자 한 경우 반대로 우뇌에서 ${\mu}$파가 감소하고 ${\beta}$파가 증가하는 것을 알 수 있었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.