• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.825-826
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• 2016

최근 뇌파에 대한 연구가 아주 활발하게 진행되고 있다. 이러한 뇌파를 분석하기 위해서는 뇌파센서를 이용하여 뇌파를 수집하고 뇌파의 주파수 분석 등을 이용하여 뇌파를 분석할 수 있다. 이러한 분석을 위하여 본 논문에서는 NeuroSky 사의 mindwave mobile 뇌파 센서를 이용하여 뇌파를 수집하여 집중도를 분석하였다. 사람 사이에 교류하고 소통하는 과정에서 뇌파의 공명 현상 같은 현상이 발생한다고 한다. 또한 보통의 경우 어떤 일을 할 때, 많은 사람의 응원을 받으면 응원을 받지 않는 경우보다 잘 할 수 있는 경우가 많다. 여러 사람의 응원이 한 사람의 집중도에도 영향을 미치는 지 실험을 통하여 분석하였다. 실험결과 한사람이 집중할 경우보다 여러 사람이 같이 집중할 때 집중도가 향상되는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.513-514
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• 2016

Recently, many researches has performed on human brain wave actively. In order to analyze these brain waves using EEG(electroencephalography) sensors collect EEG data and EEG can be analyzed by using a frequency analysis of the EEG. In this paper, we performed EEG analysis that NeuroSky's mindwave mobile EEG sensor collects brain wave data and analyze the delta, theta, alpha, SMR, beta wave using a frequency analysis of collected EEG. Target of this study is analysis of what kind of relationship between concentration and brain wave in frequency domain. By these analysis, we can analyse not only the commonly known close relationship between concentration and beta wave but also analyse correlation of other frequency components. Furthermore our research result will be contribute to studies to be more advanced form of brain wave analysis.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.147-150
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• 2008

사람과 컴퓨터의 인터페이스를 위한 방법에는 여러 가지가 있으나 보다 편리하고 몸이 불편한 사람들도 이용할 수 있도록 하기 위하여 최근에는 사람의 생체신호를 이용하여 Interface하기위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호에는 뇌파, 근전도, 심전도, 등 여러 가지가 있지만 이를 위해 사용자의 가장 많은 정보를 내포하고 있는 뇌파에 대한 연구는 필수적이다. 따라서 세계 여러 나라에서 뇌파에 대한 연구가 진행되고 있지만 아직까지는 뇌파에 대한 정확한 분석이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 정확한 뇌파분석을 위한 뇌파 유발 자극 방법 및 측정법을 제안하고 사람이 몸을 움직이고자 하는 상상을 할 때 ERS(Event-Related Synchronization), ERD(Event-Related Desynchronization)를 분석함으로써 사람의 의도를 뇌파를 통해 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.66-68
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• 2012

본 논문에서는 자체 개발한 Java Platform 기반의 뇌파 분석 도구와 Android 기반의 Mobile 기기를 연계하여 중증 장애인의 상태 및 상황 등을 모니터링 할 수 있는 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 뇌파 측정기, 뇌파 분석 툴(PC Client) 그리고 Mobile 기기(Android)로 크게 3부분으로 구성된다. 뇌파 측정기로부터 수집된 원 주파수에서 저주파 대역의 잡음을 제거하기 위해 고주파 필터를 적용한 후, 적용된 데이터를 주파수 영역에서 분석하기 위해 FFT를 적용한다. FFT를 적용한 데이터를 Power Spectrum 분석 기법을 이용하여 Theta, Delta, Alpha, SMR, Beta 파형의 값을 추출하고, 14 채널의 뇌파 측정 위치에 따른 상관관계 분석기법을 통해 중증 장애인의 상태를 표현한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과, 중증 장애인 모니터링 시스템에 효율적으로 적용되는 것을 확인하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.20 no.2
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• pp.155-181
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• 2009

Psychophysiologists are often interested in the EEG signals that accompany certain psychological events. When one is interested in a time series of event-related changes in EEG, one focuses on examining how the waveforms recorded at individual electrode sites vary over time across one or more experimental conditions. This is an analysis of event-related potentials (ERPs). In addition to such a classical EEG analysis in the time domain, the EEG measures can be investigated in the frequency domain. Moreover, it has been demonstrated that spectral analyses can often yield significant insight into the functional cognitive correlations of the signals. Therefore, this review paper tries to summarize essential concepts (e.g. phase-locking) and conventional methods (e.g. wavelet transformation) for understanding spectral analyses of brain oscillatory activity. Phase-coherence is also introduced in relation to functional connectivity of the brain.

• Review of KIISC
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• v.27 no.1
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• pp.39-46
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• 2017

본 논문에서는 생체인식 인증의 한 가지 방법인 뇌파 기반 사용자 인증기술의 최신 기술동향에 대해 고찰하고 해당기술의 실용화를 위해 해결해야 할 기술적 문제점과 요구사항에 대해 분석한다. 뇌파 기반 사용자 인증기술은 최근에 스마트폰, 금융 등 다양한 분야에서 사용되고 있는 기존의 생체인식 인증기술과 비교해볼 때 가변성, 유출 저항성 등의 장점이 있지만, 사용자들로부터 뇌파를 수집하기 위해 필요한 장비의 경제성, 뇌파 수집 행위의 사용자 편의성, 현재까지 발표된 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성 등이 개선되어야 하는 것으로 파악된다. 이와 관련하여 뇌파 측정 장비들의 발전 동향을 살펴보고 해당 장비들의 간소화와 인증정확도 간 트레이드오프(trade-off)와 최신 기계학습 및 인공지능 기술들을 활용한 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성을 위해 해결되어야 할 뇌파의 시간차 문제 및 이에 따른 인증정확도 저하 문제를 규명하고 분석한다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.3 no.1
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• pp.17-24
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• 2000

본 연구는 일반 컴퓨터 게임과 뇌파를 이용한 바이오피드백 게임의 수행에 따른 뇌파의 변화를 비교하고자 하였다. 뇌파는 게임을 수행하는 동안 변화된 slow alpha파와 fast beta파의 relative power change를 실시간으로 분석하였다. slow alpha파와 fast beta파만을 분석한 이유는 두 뇌파 유형이 시시각각으로 변하는 게임 상황에서 수행자의 정신활동을 잘 반영하는 것으로 고려되었기 때문이다. 두 가지 게임을 수행 전반기와 후반기로 나누어 안정기와 비교하여 변화된 뇌파를 비교, 분석한 결과, 전반적으로 뇌파 게임은 수행 전반기에 비해 후반기에 slow alpha파가 증가하였고, 이와는 반대로 컴퓨터 게임은 전반기에 비해 후반기로 갈수록 fast beta파가 증가하였다. 특히 이러한 변화는 F3, Fp2, 그리고 T4 부위에서 두드러지게 관찰되었다. 이는 뇌파게임이 일반 컴퓨터 게임에 비해서 안정된 정서를 발달시킬 수 있다는 가능성을 시사한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.5
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• pp.442-450
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• 2002

In measuring EEG, which is widely used for studying brain function, EEG is frequently mixed with noise and artifact. In this study, the signals relevant to the artifact were distracted by applying ICA to EEG signal. First, each independent component which was assumed to be the source was separated by applying ICA to EEG which involved artifact relevant to the eye movement of a normal person. Next, the signal which was assumed to be artifact was removed from the separated 18 independent components, and the nonlinear analysis method such as correlation dimension and the Iyapunov exponent was applied to each reconstructed EEG signal and the original signal including artifact in order to find meaningful difference between the two signals and infer the anatomical localization of its source and distribution. This study shows it is possible not only to analyze the brain function visually and spatially for visually complex EEG signal, but also to observe its meaningful change through the quantitative analysis of EEG by means of the nonlinear analysis.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.4
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• pp.304-309
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• 2000

For understanding the information processing in human brain, we analyze the EEG, a spontaneous electric activity on the scalp of the human. In this paper, we used the mutual information to analyze EEG. The mutual information is used to show the stochastic correlation between signals which are generated in the communication and information theory. The used EEG is evoked by each auditory stimulus in positive and negative emotional states. As a result, we found thet there is some difference at the mutual information in each emotional state.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.215-219
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• 2000

인간의 뇌 정보처리를 이해하기 위한 일환으로서, 많은 연구자들이 사람의 두피에서 자발적으로 발생하는 전기 활동인 뇌파(EEG)를 분석하였다. 측정된 뇌파는 잡음처럼 보이는 비선형적인 거동으로 인하여 단순한 관찰만으로는 그 특징을 분석하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 뇌파를 분석하고 이해하기 위한 방법으로 파워스펙트럼, 바이스펙트럼 등과 같은 스펙트럼 분석과 상관차원, 프랙탈 차원과 같은 비선형 카오스 분석 등과 같은 해석법들이 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방법 외에 두 신호사이의 통계적 의존성을 측정하는 양인 상호정보를 이용하여 뇌파의 특징을 분석하였다. 뇌파간의 상호정보 분석을 통해 두뇌에서의 정보의 흐름에 관한 특징을 알아보았고, 감성자극에 반응하는 두뇌의 활동영역을 알 수 있었다.