• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.59-62
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• 2009

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.858-863
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• 2014

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.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권2호
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• pp.122-129
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• 2014

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.832-837
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• 2007

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.

• 감성과학
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• 제8권4호
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• pp.403-413
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• 2005

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.

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

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1333-1342
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• 2018

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.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.277-284
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• 2013

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.

• 수면정신생리
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• 제25권2호
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• pp.82-91
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• 2018

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.605-610
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• 2008

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.