• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.725-730
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• 2013

This paper proposed a novel method for an analysis feature of an Electroencephalogram (EEG) at all channels simultaneously. In a BCI (Brain-Computer Interface) system, EEGs are used to control a machine or computer. The EEG signals were weak to noise and had low spatial resolution because they were acquired by a non-invasive method involving, attaching electrodes along with scalp. This made it difficult to analyze the whole channel of EEG signals. And the previous method could not analyze multiple stimuli, the result being that the BCI system could not react to multiple orders. The method proposed in this paper made it possible analyze multiple-stimuli by grouping the channels. We searched the groups making the largest correlation coefficient summation of every member of the group with a BHS (Binary Harmony Search) algorithm. Then we assumed the EEG signal could be written in linear summation of groups using concentration parameters. In order to verify this assumption, we performed a simulation of three subjects, 60 times per person. From the simulation, we could obtain the groups of EEG signals. We also established the types of stimulus from the concentration coefficient. Consequently, we concluded that the signal could be divided into several groups. Furthermore, we could analyze the EEG in a new way with concentration coefficients from the EEG channel grouping.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.27-34
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• 2010

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)과 웨이블릿 기반의 특징 추출기법을 사용하여 왼쪽 또는 오른쪽의 운동 형상을 분류하는 방안을 제안하고 있다. 초기 특징을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서 웨이블릿 변환(wavelet transforms)을 이용하여 뇌파(electroencephalogram, EEG) 신호로부터 웨이블릿 계수들을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 추출한 웨이블릿 계수들을 통계적인 방법인 주파수 분포와 주파수 변동량을 이용하여 60개의 초기 특징을 추출하였다. 이들 60개의 초기 특징은 NEWFM에서 제공하는 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징을 하나씩 제거되면서 정확도가 가장 높은 6개의 최소 특징을 선택되었다. 이들 6개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 86.43%의 정확도를 구하였다.

• 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.

• 전자공학회논문지
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• 제54권7호
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• pp.71-78
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• 2017

감정을 분류하는 대표적인 알고리즘에는 Support-vector-machine (SVM), Bayesian decision rule 등이 있다. 하지만 기존의 연구자들은 위와 같은 방법에는 문제점이 있다고 지적하였다. 이를 보완하기 위해 다른 연구자는 경사도를 이용하여 새로운 패턴인식 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 이 알고리즘을 통해 새로운 EEG 기반의 감정 인식 알고리즘을 제안하고 기존의 연구와 비교한다. 본 논문에서는 신뢰도 높은 자료를 얻기 위해 여러 논문에서 사용된 DEAP (a database for emotion analysis using physiological signals)를 사용하였다. 또한, 객관적인 검증을 위해 기존의 연구에서 사용된 4개의 뇌파 채널(Fz, Fp2, F3, F4)의 PSD (Power Spectral Density)를 특징으로 사용하여 감정의 2개 척도 (Arousal, Valence)를 분류하였다. 본 논문에서 실시한 교차검증 (4-fold)에 의하면 Valence 축에서 85%, Arousal 축에서 87.5의 정확도를 얻을 수 있었다.

• 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.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.5-14
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• 1991

본 논문에서는 산업안전 공학의 중요부분의 하나인 산업안전모와 화재진압시 소방관들이 쓰는 방수모의 안전도가 어느 정도인가를 각종 실험장치를 50cm. 100cm, 120cm, 높이의 변화를 주어 가면서 같은 중량으로 낙하시켜 물체에 의한 낙하시 충격에 견디는 힘의 상태. 주파수 분석기에 의한 강도 및 bend의 응답신호 등을 연구하였다. 그 결과 안전모와 스프링상수와 관계, 두뇌부분과 지면사이에서의 충격흡수력. 탄성력 등이 어느 정도인가를 수식 및 실험을 통해 알아봤을 때 산업현장에서 사용하는 안전모보다는 방수모의 탄성력과 강도력이 컸으며 또한 충격흡수력도 양호하다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Goldsmith, W.의 “Response of a realistic human head-neck model to impact” Vol.100. 1978. pp.25-52의 실험연구결과 기준치를 보면 인간두뇌에 충격물체로 부터 전달되는 충격파의 흡수력은 뇌파의 신경을 파손시키지 않으려면 최소한도의 주파수범위가 400Hz, 증폭화 0.00310 이하 이여야 된다고 역설하였다. 그러나 우리나라의 방수모 강도의 안전성 및 bend의 충격흡수력은 410-810Hz의 주파수치가 나타났다. 고층에서 일정중량의 물체로 충격을 받았을 때 어느 정도로 흡수력을 방수모 bend에서 받아들어야만 두뇌신경에 충격적인 영향을 끼치지 않나 하는 우리 실정에 맞는 기준치가 설정되어야만 할 것으로 안다. Goldsmith ,W. 박사의 연구결과에 의한다면 국내에서 생산되는 산업안전모보다는 강도 및 충격흡수력이 양호하나 국제수준에는 못미치고 있었다. 이제 우리 방수모도 강도뿐만 아니라 방수모 내부의 bend 즉, 방수모와 두부 사이에 충격흡수력 장치를 좀더 과학적인 실험방법으로 개선되어 화재 진압시 물체낙하로 인한 두부보호에 좀더 노력을 기울일 필요가 있어야 될 것이다. 한편 방열복을 입은 상태에서 불길에 뛰어 들었을시 내부의 온도변화, 인체에 미치는 영향 등은 실험장치 불족으로 많은 문제점이 발생, 보다 심층의 연구가 필요할 것을 인식하였으나 뒤로 미룬채 마무리 지었다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권4호
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• pp.451-456
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• 2019

최근 다양한 생체 정보 기술이 제안되고 있으며, 인간 환경 및 건강관리를 지원하기 위해 지속적으로 인체 관련 생체 정보 수집 및 분석에 관한 연구 및 개발이 진행 되고 있다. 이러한 생체정보 연구개발 과정은 연구개발 구성요소의 중복성과 복잡성을 증가시키고 후속 연구 개발자에게 큰 부담을 지운다. 따라서 본 연구에서는 생체 정보 플랫폼을 기반으로 생체 정보 연구 개발의 중복성과 복잡성을 개선하기 위해서 생체 정보 수집 및 분석을 효과적으로 지원하는 개방형 생체정보 플랫폼을 활용한다. 또한 생체 신호 수집, 처리, 분석 및 응용을 지원하는 개방형 인터페이스 모델을 제안한다. 특히, 개방형 인터페이스를 기반으로 뇌파 정보의 데이터 분석 모델링을 통해 생체정보 정규화 패턴 모델을 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.38-46
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• 2024

일반적으로 EEG 신호 분석은 의료 진단 및 재활 공학에 적용하여 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에 널리 사용되는 뇌 자극을 기록하는 객관적인 모드를 제공할 수 있는 능력 때문에 여러 연구의 주제가 되어 왔습니다. 본 연구에서는 뇌전도 측정하기 위한 뇌파 수신 하드웨어 개발 및 처리 시스템 구현을 통해 서버와 데이터 처리로 분류하여 개발을 진행하였다. 뇌전도를 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 구현의 중간단계 연구로 진행되었으며, 측정된 뇌전도 데이터에 따라 사용자의 팔의 움직임을 예측하는 형태로 구현되었다. 네 개의 전극으로부터의 입력을 아날로그-디지털 변환기를 통해 뇌전도 측정을 수행하였다. 이를 통신 과정을 거쳐 서버에 전송한 뒤, 서버에서 합성곱 신경망 모델로 뇌전도 입력을 분류하여 그 결과를 사용자 단말로 표시하는 시스템의 흐름을 설계하고 구현하였다.

• 대한교통학회지
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• 제27권1호
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• pp.17-25
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• 2009

본 연구에서는 중부고속도로 대전${\sim}$통영구간의 장대터널인 육십령터널(L=3.1km)을 대상으로 터널진입부에서부터 터널구간주행을 포함한 터널 진출부까지의 운전자의 시각적 각성수준(Workload)변화를 뇌의 후두엽부분의 생체신호 중 베타파를 이용하여 분석하였다. 실험에 참여한 피실험자는 총 10명으로 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 운전자의 시각적 각성수준은 터널 진입전 200m지점과 비교시 터널입구에서는 약 41% 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 장대터널내에서 주행중인 운전자의 시각 각성값은 터널진입전 200m 지점과 비교시 34.5%증가하였다. 셋째, 장대터널구간을 200m 단위구간으로 나누어 분석한 결과 터널진입후 1.0km구간과 2.4km구간에서 타 구간과 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 장대터널내에서 운전자는 안전한 운전을 위해 평균적인 시각 각성수준을 유지한다고 가정할 때, 시각 각성수준이 터널주행시의 평균수준 이하로 내려간다는 것은 적절한 주행상황이라고 볼 수 없다. 따라서 이 구간은 터널을 주행 중인 운전자가 교통사고를 유발할 수 있는 개연성이 존재하는 지점으로 볼 수 있다.

• 감성과학
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• 제14권1호
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• pp.157-164
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• 2011

감성과학은 현대 사회에서 점차 중요한 부분을 차지하고 있는 과학, 공학적 영역이다. 감성은 외부의 물리/화학적인 자극에 대한 인간 내부의 고차원적인 심리적 체험으로 기쁨, 슬픔, 쾌적, 불쾌 등에 대한 복합적인 감정이라 할 수 있다. 그러나 감성연구의 가장 큰 어려움은 측정의 문제이다. 기존 감성 측정은 자기보고, 인터뷰, 뇌파 및 자율 신경계 반응, 심장혈관 활동도 등에 국한되어 있고 여전히 객관적인 측정이라 할 수 없다. 따라서 우리는 혈액, 침, 땀 등의 체액을 이용해 실시간으로 인간의 감성을 정확하게 측정하는 Eomotion-on-a-chip (EOC)로 명명한 새로운 이름의 바이오칩 기술에 대해 제안한다. EOC는 감성을 측정하기 위한 바이오 마커와 신호를 얻기 위한 전극, 신호를 변환하기 위한 변환기, 그리고 측정의 결과를 보여주는 부분으로 구성된다. 최근 나노/마이크로 기술의 발달은 체액 내 감성 바이오 마커를 찾아내고 그것의 유무와 뇌과학 연구결과와 의 상관관계를 규명하고 미래에 피 한 방울로 인간의 심리상태를 정확히 파악 할 수 있는 초소형 감성진단칩을 개발하게 할 수 있다. 본 논문은 이제 막 연구가 시작되고 있는 미래 바이오칩기술의 하나인 EOC의 개념을 보고하는 리뷰논문이다.