SAC 847 컴퓨터를 통해서 뇌파를 기본으로 턱과 다리의 근전도, 몸의 뒤척임, 심전도, 혈중 산소 농 도, 안전도 등을 동시에 기록하는 다원수면검사(polysomnogram)를 전자기가 차폐된 수면실에서 실시하 였고 수면단계기록 국제기준에 의한 수면단계와 최근 새롭게 제시되고 있는 수면의 경과에 따른 수면방 추파(sleep spindle)의 변동추적에 의한 수면단계 판정방법을 비교 분석하였다. 또한, 수면경과에 따른 .beta. .alpha. .theta. .delta. 파형의 발생빈도를 제시하고 평가하였다. 이러한 수면단계 분석은 종합 수면생리신호의 일환으로 인간공학적인 쾌적침대개발에 활용될 수 있을 것이다.
This study examines the comfort of outdoorwear by electrocardiogram (ECG) and electroencephalogram (EEG) analyses. An experiment that consisted of rest (30 min), exercise (30 min), and recovery (20 min) periods was administered in a climate chamber with 10 healthy male participants. Two kinds of outdoorwear made of 100% cotton fabrics ('Control') and specially engineered fabrics having the feature of quick sweat absorbency and high speed drying fabric ('Functional') are evaluated in the experiment. ECG and EEG signals were obtained during the rest and recovery periods for the two outdoorwear conditions. The ECG analysis identified a smaller decrement of high frequency (HF) power for the 'Functional' when compared with the 'Control' during the recovery period. Next, the EEG analysis showed that the relative band powers of slow $\alpha$ and mid $\alpha$ increased for the 'Functional' while they decreased for the 'Control' and that the ratio of $\alpha$ power to high $\beta$ power was higher for the 'Functional'. The evaluation results indicate that the participants could remain relaxed more with less stress while wearing the functional outdoorwear that demonstrated the positive effects on autonomic nervous system (ANS) activities. The present study is significant in regard that use of ECG and EEG for the assessment of wear comfort is the first in the field of clothing and textile.
전통적으로 바이오인식기술은 출입국심사(전자여권, 승무원 승객 신원확인), 출입통제(도어락, 출입통제 근태관리), 행정(무인민원발급, 전자조달), 사회복지(미아찾기, 복지기금관리), 의료(원격의료, 의료진 환자 신원확인), 정보통신(휴대폰 PC 인터넷 인증), 금융(온라인 뱅킹, ATM 현금인출) 등 다방면에서 폭넓게 보급되어 실생활에서 널리 활용되고 있다. [그림1]은 신체적 특징(Physiological biometrics)과 행동적 특징(Behavioral biometrics)을 이용한 사용자 인증기술인 바이오인식기술의 유형과 함께 각 기술별 보안취약점(괄호 안 빨강색글자)을 나타내고 있다. 최근 들어, 모바일 지급결제서비스 ATM 인출기 인터넷전문은행 등과 같은 핀테크 분야에서 비대면 인증기술로 바이오인식기술이 각광을 받기 시작했다. 한편, 가짜지문 등 기존의 신체적 특징을 이용한 바이오인식기술의 위변조 위협에 대한 우려 존재함에 따라 뇌파 심전도 근전도 맥박 등 살아있는 사람의 행동적(신체의 기능적) 특징을 이용한 생체신호를 이용하여 비대면 인증기술로서 활용하기 위하여 주요 선진국에서 차세대 바이오인식 기술개발이 가속화되고 있는 추세이다.[1] 또한, 이러한 생체신호는 최근에 삼성전자, LG전자, 애플 등에서 스마트워치를 통해 심장박동수를 측정하고 스마트폰을 통하여 모바일 지급결제, 헬스케어 등과 같은 IoT 모바일 융복합 응용서비스에 활용될 전망이다. 본고에서는 뇌파 심전도(심박수)와 같은 생체신호를 측정하는 스마트워치 밴드형 의복형 또는 패치형태의 웨어러블 디바이스와 같은 생체신호센서, 생체신호 인증기술 및 관련표준화 동향을 고찰해 보기로 한다. 국내외 관련기술과 표준화 동향을 면밀히 분석하여 지난 2015년 5월29일에 발족한 국내외 전문가그룹인 KISA"모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"(이하 KISA 표준연구회)가 구심점이 되어 한국형 생체신호를 이용한 차세대 텔레바이오인식기술에 대한 연구개발과 국내외 표준화 추진에 박차를 가할 계획이다.
바이오인식기술은 사람의 지문 얼굴 홍채 정맥 등 신체적 특징(Physiological characteristics) 또는 음성 서명 자판 걸음걸이 등 행동적 특징(Behavioral characteristics)을 자동화된 IT 기술로 추출 저장하여 다양한 IT 기기로 개인의 신원을 확인하는 사용자 인증기술이다. 2001년 미국의 911 테러사건으로 인하여 전 세계 국제공항 항만 국경에서 지문 얼굴 홍채 등 바이오정보를 이용한 출입국심사가 보편화됨과 동시에 ISO/IEC JTC1 SC37(바이오인식) 국제표준화기구를 중심으로 표준화가 급속도로 진행되어 왔다. 최근 들어 스마트폰 테블릿 PC 등 모바일기기에 지문 얼굴 등 바이오정보를 탑재하여 다양한 모바일 응용서비스를 가능하게 해주는 모바일 바이오인식 응용기술이 전 세계적으로 개발 보급되고, 삼성전자 페이팔 중심으로 바이오인식기술을 이용한 모바일 지급결제솔루션에 대한 사실표준화협의체인 FIDO, ITU-T SG17 Q9(텔레바이오인식) 국제표준화기구를 중심으로 표준화가 진행되고 있다. 특히 이러한 모바일 바이오인식기술은 스마트폰을 통한 비대면 인증기술 수단으로서 핀테크의 중요한 요소기술로 작용될 전망이다. 한편, 위조지문 등 전통적인 바이오인식 기술의 위변조 위협으로 인한 우려도 증폭됨에 따라 스마트워치 등 웨어러블 디바이스에서 살아있는 사람의 심박수(심전도), 뇌파 등의 생체신호를 측정하여 스마트폰을 통하여 개인을 식별하는 차세대 바이오인식기술로 진화중에 있다. 본고에서는 바이오인식기술의 변천사와 함께 국내외 모바일 바이오인식기술 동향과 표준화 추진현황을 살펴보고, 지난 2015년 5월 29일 발족한 KISA "모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"를 통하여 뇌파 심전도 등생체신호를 이용한 차세대 바이오인식 기술 및 표준화 계획을 수립하여 향후 바이오인식기반의 비대면 인증기술에 대한 추진전략을 모색하고자 한다.
최근 가상현실을 활용한 학습이 점차 그 효율성 이 입증되고 있다. 그러나 대부분의 가상현실 교육환경 에서 는 학습자 주의를 환기시키고 나아가 기억의 향상을 높이는 설계가 크게 논의되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 학습자 주의를 끌 수 있는 다섯 가지 자극의 주요 이벤트로 구성된 가상환경에서 피험자 17명에게 Guided Search Task과 Exploration Task 방식으로 학습순서를 달리 제공하면서 뇌파, 심전도, 피부저항도, 시선 추적의 생체신호와 가상환경에서 사용자 행태를 통하여 학습 시 주의상태를 살펴보았다. 그리고 실험 후 설문조사를 통하여 학습자의 기억내용을 분석 해 보았다. 본 논문은 실험에서 사용된 교육용 가상해저생태계 환경을 먼저 서술하고, 실험설계와 환경 및 방법을 설명 한 후, 전 구간과 이벤트 중심의 10초 단위 구간으로 나누어 가상환경 에서 학습자의 주의 상태와 학습 후 기억하는 내용을 심층 분석한 결과를 토론한다.
이 연구는 노년기 인지기능 및 생리적 건강상태와 관련 있는 정량화 뇌파의 Alpha 고유리듬 피크 위치 및 진폭의 출현 유무가 정신적·육체적 스트레스, 주의집중 등의 뇌파 지표들과 심박변이도 지표 간에 어떠한 관련성과 임상적 의미가 있는지 알아보고자 하였다. 이를 위하여 평균 73세 남녀 노인 76명을 대상으로 전두엽 2채널 뇌파와 1채널 심전도를 동시에 측정 가능한 장치를 이용하여 폐안시 EEG, HRV를 측정하였다. 의미있는 분석 결과는 다음과 같다. 첫 번째, Alpha 고유리듬피크 위치와 상관없이 고유리듬 진폭이 높게 잘 나타난 집단은 낮은 집단에 비해 정신적 스트레스에 대한 저항도는 높고, 육체적 스트레스는 낮게 나타나는 상관성을 보였다. 두 번째, 심박변이도의 HRV index, SDNN, RMSSD 지표는 집단 구분에 상관없이 공통적으로 서로 간 높은 양의 상관성을 보였다. 세 번째, Alpha 고유리듬 진폭이 잘 나타나지 않은 집단에서 좌·우뇌 Alpha 비대칭이 커질수록 육체적 스트레스를 반영하는 Delta/Alpha 비율과 주의집중 저하를 반영하는 Theta/SMR 비율도 커지는 상관성을 보였다. 네 번째, Alpha 고유리듬피크가 느린 리듬쪽에 위치한 집단은 빠른 리듬 쪽에 위치한 집단에 비해 Theta/SMR 비율이 높게 나타나 주의집중도 저하와 관련이 있음을 의미하였다. 따라서 정량화 뇌파의 Alpha 고유리듬 피크 위치 및 진폭의 출현 유무는 노년기 인지기능 및 생리적 건강상태를 반영하는 지표로 활용 가능성이 있음을 시사하였다.
직장에서의 스트레스는 많은 직업, 생활환경 및 연령대의 사람들에게 영향을 끼치는 심각한 문제가 되었다. 스트레스 관리는 스트레스가 질병을 일으키기 시작하기 훨씬 전에 시작해야 한다. 본 연구에서는 영상 및 소음 자극 시 발생하는 전기피부반응도, 심전도 및 뇌파를 측정하여 스트레스를 평가하는 연구를 수행하였다. GRS 진폭은 스트레스 상황이 안정 상태(baseline)보다 27.9% 높게 나타났다. 그리고 자극 후 baseline의 응답시간은 스트레스 상황보다 71.6% 이상 시간이 더 길었다. 심박변이도에서 스트레스 응답 특성은 RMSSD의 변화율이 16.4% 차이가 났으며, HF power의 변화율은 29.7% 차이를 보였다. 뇌파는 스트레스 자극 시 주파수 대역이 ${\theta}$파 대역으로 점점 변함을 알 수 있었다. 우리는 영상자극 및 소음자극이 스트레스와 상관관계를 파악함으로써 객관적지표로 활용 가능할 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.
본 논문에서는 일반적으로 뇌파, 호흡운동, 표정변화, 심전도, 산소포화도, 인체의 땀 등을 이용하여 거짓말 탐지를 하는 것을 근간으로 하여 일상생활에서 쉽게 거짓말 탐지를 할 수 있는 시스템을 제작하여 제시한다. 이 거짓말 탐지기 시스템 제작을 통해 생체신호를 스마트폰과 연동함으로써 건강기기의 또 다른 방향을 제시할 것으로 기대된다.
유비쿼터스 네트워크(u-network)를 통해 u-health의 개념이 실현됨에 있어 생체 신호를 최초로 측정, 처리하는 부분의 생체 신호 측정용 칩들에 대한 최근 기술 개발 동향을 기술하였다. 이러한 추세에 맞추어 여러 가지 핵심 기술들이 부상하고 있지만, 본 기고에서는 이러한 시스템의 최종 하위 계층, 즉 단말기 등의 부분에 적용되는 bio 관련 시스템 반도체 칩(SoC : system-on-a-chip)에 대해 기술한다. 바이오 칩 중, 기존의 광을 사용하지 않고 값 싸게 구현 할 수 있는 CMOS 기반의 DNA 칩 개발 동향을 살펴보았으며, 신약 개발이나 치료에 사용할 수 있도록 신경 신호 전달을 검출할 수 있는 신경 신호 전달 측정 칩들의 기술 개발도 살펴보았다. 개인의 의료 생체정보를 모니터링 할 수 있도록 심전도, 근전도, 뇌파, 산소포화도, 체지방 등을 측정할 수 있는 의료용 칩들의 개발 현황도 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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