• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2003.10a
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• pp.76-76
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• 2003

목적： fMRI와 뇌파의 동시측정 방법은 높은 시간적-공간적 해상도를 동시에 달성할 수 있는 뇌기능 측정을 가능케 하고, 각각의 방법이 제공하는 정보를 상호보완적으로 동시에 이용할 수 있도록 하는 유용한 방법이다. 그러나 자기공명영상을 얻기 위한 경사자계가 유발하는 잡음과 높은 자기장 내에서의 심장박동으로 인한 미세한 움직임 때문에 생기는 잡음이 뇌파신호의 질을 크게 저하하는 요소로 작용하여 이를 해결하기 위한 계측시스템의 최적화와 신호처리 방법의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 평균차감법과 recursive least square 적응 필터링 방법에 기반한 심장 박동잡음의 감소를 위한 신호처리 방법의 개발 결과에 대한 연구 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.90-93
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• 1997

외부환경의 변화에 의한 감성의 상태를 특정 자극을 인식한 후 나타나는 생리신호의 정량적인 분석기법을 개발함으로써 감성과 생리신호간의 상관관계를 찾고자 하는 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서의 자극은 모터를 이용하는 자극기를 제작하여 부드러운 천과 거친사포를 피검자의 왼손바닥에 제시하였다. 그리고, 피검자에게 피부자극을 제시할 때 피검자가 자극의 특성을 인식하는 과정에서 발생되는 뇌파를 검출, 분석하고자 하였다. 분석방법으로서는 nonstationary한 신호분석에 유용한 특성을 가지고 있는 wavelet변환을 이용한 시간-주파수 EEG 신호의 특정범위에서의 시간-주파수 에너지성분의 변화를 관찰하였다. 그 결과 무자극시의 뇌파와 자극시으 뇌파를 비교하였을 때 부드러운 자극을 제시한 경우에는 낮은 주파수 대역에서 에너지가 우세함을 보였으며, 거친 자극에 대해서는 20-30Hz대역에서의 우세한 에너지 분포가 관찰되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.721-722
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• 2019

본 연구는 외부 환경 제어를 위해 안정적인 뇌파 신호를 추출하기 위한 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 다중 회귀의 원리를 사용한 머신러닝을 통하여 뇌파의 경향성을 분석하여, 측정 시 발생할 수 있는 불안정한 노이즈를 필터링하고, 제어 신호를 빠른 시간 안에 판단하는 것을 목적으로 한다. 측정은 CZ 측정 위치에서 1 채널의 EEG 기기로 이루어진다. 본 연구를 바탕으로 BCI 분야에서 효과적으로 외부 디바이스 제어를 위한 입력 신호를 추출하는 방법이 될 수 있을 것으로 예상한다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.17 no.7
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• pp.1179-1187
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• 2023

Recent advancements in modern transportation have led to the active development of various biomedical signal and medical imaging technologies. Particularly, in the field of cognitive/neuroscience, the importance of electroencephalography (EEG) measurement and the development of accurate EEG measurement technology in moving vehicles represent a challenging area. This study aims to extensively investigate and analyze the trends in technology research utilizing EEG during driving. For this purpose, the Scopus database was used to explore EEG-related research conducted since the year 2000, resulting in the selection of about 40 papers. This paper sheds light on the current trends and future directions in signal processing technology, EEG measurement device development, and in-vehicle driver state monitoring technology. Additionally, a ultra compact 32-channel EEG measurement module was designed. By implementing it simply and measuring and analyzing EEG signals, in-vehicle EEG module's functionality was checked. This research anticipates that the technology for measuring and analyzing biometric signals during driving will contribute to driver care and health monitoring in the era of autonomous vehicles.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.12 no.3
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• pp.121-127
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• 2003

In this study, we carried out a study for implementation of the pre-amplifier and the digital signal processing part for the potable EEG biofeedback system. As we consider characteristics of the EEG signal, we designed the pre-amplifier to obtain the EEG signal to be reduced noise signal. Because the EEG signal include EOG, EMG, ECG signals etc, it is difficult to analyze of the EEG signal. Therefore, we developed DSP board and operation program which was embed the LMS adaptive filter algorithm and operate with the pre-amplifier in the real time. The simulation signal and pure EEG signal is used in the experiment. As the result, we confirmed good efficiency of developed system and possibility of application to the portable EEG biofeedback system.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.6 no.4
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• pp.15-23
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• 2003

Recently, there have been many attempts to develop BCI (brain computer interface) based on EEG (electroencephalogram). Measurement and analysis of EEG evoked by particular stimulation is important for the design of brain wave pattern and interface of BCI. The purpose of this study is to develop a general-purpose system that measures subject's reaction time after audio-visual stimulation which can work together with any other biosignal measurement systems. The entire system is divided into four modules, which are stimulation signal generation, reaction time measurement, evoked potential measurement and synchronization. Stimulation signal generation module was implemented by means of Flash. Measurement of the reaction time (the period between the answer request and the subject reaction) was achieved by self-made microcontroller system. EEG measurement was performed using the ready-made hardware and software without any modification. Synchronization of all modules was achieved by, first, the black-and-white signals on the stimulation screen synchronized with the problem presentation and the answer request, second, the photodetectors sensing the signals. The proposed method offers easy design of purpose-specific system only by adding simple modules (reaction time measurement, synchronization) to the ready-made stimulation and EEG system, and therefore, it is expected to accelerate the researches requiring the measurement of evoked response and reaction time.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.3227-3229
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• 2000

본 논문은 청각 자극이 제시되었을 때 변화되는 뇌파로부터 의미 있는 특징을 찾아내서 정량화 할 수 있는 변수 추출 및 분류 기법을 제시한다. 건강한 피실험자로부터 방향성 있는 청각 자극을 인가했을 때의 뇌파를 검출, 분류하였다. 뇌파의 변수 추출 방법으로는 짧은 시간영역에서의 신호의 갑작스런 변화량도 정량적으로 분석할 수 있는 Mallat's A1gorithm을 이용한 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 적용하였고, 분류 방법으로는 그 결과로 나온 웨이블릿 계수를 변수로 하여 Neural Network을 학습하여 사용하였다. 향후 피실험자의 훈련을 통해서 청각 자극이 없이 순수한 생각만으로 방향을 검출할 수 있는 뇌파분석기를 만든다면 생각만으로도 물체의 방향을 제어할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.801-804
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• 2002

뇌기능 연구 수단으로 널리 사용되고 있는 뇌파의 시각적 분석 및 정량적 분석시 오차를 증가시키는 원인이 되어 왔던 잡파(artifact)를 제거 대상이 아닌 제어 신호로써 활용한다. 본 연구에서는 다양한 잡파 중 뇌파 측정시 가장 잘 포함되고, 시각적으로 쉽게 구별이 가능한 안면근(facial muscle) 신호를 이용한다. 측정된 뇌파에 파워스펙트럼(power spectrum)을 적응하여 뇌파를 분석하고, Backpropagation 알고리즘을 이용하여 전 처리된 뇌파를 인식하는 2 채널 실시간 인식(recognition) 및 분류(classification) 시스템을 구현한다. 이와 같이 구현된 시스템을 이용하여 5 방향(상, 하, 좌, 우, 정지) 제어를 실시함으로써 뇌-컴퓨터간 통신을 통한 방향제어 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1673-1675
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• 2013

인간 활동의 전 영역을 총괄하는 대뇌정보기능을 대표하는 뇌파는 대뇌피질에서 발현된다고 알려져 있다. 의학적인 연구 결과에 의하면 인지 사고 등의 역동적인 지식 활동, 다양한 감성 행동, 및 고차원적인 정신활동까지도 뇌파 분석을 통해서 어느 정도는 기계적인 인식이 가능한 것으로 알려져 있다. 뇌-컴퓨터 인터페이스는 인간 중심의 시스템을 위한 핵심 연구로서 뇌파 신호 분석에 의한 사용자 의도 인식 시스의 개발을 목표로 한다. 이에 따라서, 범용적으로 적용 가능한 뇌파신호 분석 기법 및 자동 처리 시스템에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 뇌는 부위별로 그 기능이 세분화 되어 있으며 의식 상태와 정신활동에 따라 뇌파가 수시로 변하면서 특정한 패턴을 갖는다. 이러한 뇌의 정보처리 메커니즘을 밝혀내면 전자장치와의 통신 인터페이스를 통해 기기를 제어할 수 있다. 본 논문은 사용자의 의도를 분석하는 방법과 이를 통해 다른 장치의 인터페이스를 제어할 수 있는 시스템을 설계했다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.4
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• pp.2170-2178
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• 2014

In this paper, electroencephalographic (EEG) signal of one among subjects measured biosignal with visual evoked stimuli inducing the concentration was analyzed to detect the changes in the attention status during attention task fulfillment from January to February, 2011. The independent component analysis (ICA) was applied to EEG signals to isolate the attention related innate source signal within the brain and Electroculogram (EOG) artifact from measured EEG signals at the scalp. The consecutive accumulation of short time Fourier transformed (STFT) attention source signal with excluded EOG artifact can enhance the regular depiction of EPOCH graph and spectral color map representing time-varying pattern. The extracted attention indices associated with somatosensory rhythm (SMR: 12-15 Hz), and theta wave (4-7 Hz) increase marginally over time. Throughout experimental observation, the ICA with STFT can be used for the assessment of participants' status of attention.