• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.271-275
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• 2001

두뇌-컴퓨터 인터페이스로 활용하기 위한 시도로서, 인간의 가장 간단한 의사 표시인 긍/부정 의사와 관련한 뇌파를 측정하고 시간-주파수 분석을 수행하였다. 선행 연구 결과와 뇌파 측정 실험 조건에 대해 살펴 보고, 시간-주파수 분석 결과로부터 긍/부정 반응 동작에 따른 뇌파 변화에 대해 토론하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2947-2949
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• 2005

본 연구의 목적은 전자파에 노출되었을 경우와 노출되지 않았을 경우의 시각 자극(광자극)에 의해 발생하는 뇌파를 분석하여, 전자파가 광자극 전과 광자극 후의 시각인식에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 암순응 시킨 피험자에게 신호의 주파수가 약 900MHz이고, 세기가 약 13dBm인 전자파에 노출되었을 경우와 노출되지 않았을 경우로 구분하여, 광인식시에 발생하는 뇌파를 계측, 분석하였다. 본 연구에서 제안한 해석방법을 이용하여 뇌파를 분석한 결과, 인체가 전자파에 노출되었을 때 시각인식에 기인하여 나타나는 뇌파 변화의 현상 중 $\alpha$-blocking 시점이 지연되는 것을 확인하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.1
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• pp.121-128
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• 1999

본 연구는 인지 유형에 따라 시계열 예측의 정확성이 분석적인 사람과 직관적인 사람 간에 다를 것이란 가설을 설정하고 이를 규명하기 위하여 44명의 대학생을 사용하여 실험이 이루어졌다. 피험자는 MBTI에 의거하여 분석적인 그룹과 직관적인 그룹으로 나누고 주어진 시계열 데이터에 대하여 예측을 하게 하였다. 이때 인지 유형에 따른 뇌파의 편측성을 분석하기 위하여 전두엽에서 뇌파(F3, F4)를 측정하였다. 그 결과, 인지유형간의 뇌파의 편측성에 유의적인 차이가 없었으며, 예측의 정확성 (MAPE) 또한 유의적인 차이가 없었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.20 no.2
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• pp.63-69
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• 2019

In this study, bispectrum analysis method introduced to reduce variability of SEF(spectral edge frequency) and MF(median frequency), which are the anesthetic depth indexes extracted by EEG spectral analysis. Bispectrum analysis is an analytical method that can confirm the nonlinearity of EEG. Signal measurement and analysis in the surgical environment should take into consideration various external artifact factors. Bispectrum analysis can confirm the presence of externally introduced artifacts, thereby effectively eliminating artifacts that affect the EEG signal. By applying bispectrum parameters, real-time variability of the anesthetic depth parameters SEF, MF could be reduced. Elimination of variability makes it possible to use SEF, MF as a real-time index during surgery.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.1001-1004
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• 2014

IT 기술과 의료 기술이 발전함에 따라 뇌파를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있다. 컴퓨터로 사용자가 뇌파를 측정하고, 측정된 뇌파를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 고속 데이터 처리 알고리즘을 소개하고, 측정된 뇌파를 통하여 우울증을 진단할 수 있는 시스템을 구현하였다. 특히 실시간 뇌파지표 분석을 통하여 뇌파의 기본파형이 분류되고, 분류된 신호에서 개발된 알고리즘에 따라 주의/이완/집중/우울의 4가지 지표가 실시간으로 도출된다.

• 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.11 no.10
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• pp.3833-3838
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• 2010

Brainwave can be the most effective means of detecting the state of the brain that changes moment by moment. Since brain has closed relations with hormones which are a foundation of metabolism, it needs to examine closely the mutual relationship between brainwave and hormone. We examined the possibility to find out such information about metabolism by comparing brainwave with cortisol hormone. The major variables are anti-stress quotient of brainwave and cortisol density which give stress information of the working women, to measure from March 3 to May 28, 2007. To find out the relationship between them, we performed such statistical analysis about the before and after of brainwave training as t-test, correlational analysis and regression analysis. We obtained following results: First, considerable changes of variables is shown by brain-wave training. Second, there exist a correlation between variables. Third, according to regression analysis, influence between variables is verified. Thus, we found that stress information of hormone analytical level can be obtined only through brainwave analysis.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.87-90
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• 2002

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 뇌 신경세포가 정보를 처리하는 과정에서 발생하는 전기적인 신호를 두피 표면에서 측정한 것이다. 이러한 뇌파는 비침습적인 방법으로 전기적인 신호를 측정하며 측정시 여러 잡파(artifact)가 섞이기 쉽다. 이러한 잡파는 뇌의 정보처리과정에 대한 유용한 정보를 담고 있는 뇌파를 분석하는데 방해가 되므로 이를 제거하기 위한 노력이 계속되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 보다 적극적인 방향으로 잡파가 섞인 뇌파의 특성을 분석하여 이를 통해 제어 시스템 등과 같은 시스템에 적용할 수 있는 가능성을 알아보았다. 대표적인 잡파인 eye_blinking, eye_rolling, muscle 등이 각각 포함된 뇌파에 대해서 선형 및 비선형 분석을 실시함으로써 유의미한 특성 차이를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.189-192
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• 2001

뇌 기능의 연구수단으로써 널리 사용되고 있는 뇌파(Electroencephalogram)는 측정시에 노이즈(noise)나 잡파(Artifacts)가 섞여서 측정되기 쉽다. 이러한 노이즈나 잡파들을 제거하기 위하여 미지의 혼합된 신호들을 분리하는데 적용되고 있는 통계적인 처리 방식인 독립성분분석(ICA) 알고리즘을 뇌파에 적용하여 그 결과를 알아보았다. 본 연구에서는 정상인의 안구운동(Eye Movement)상태의 뇌파 신호에 대해서 독립성분분석을 적용하여 안구운동과 관련된 잡파가 포함된 원래의 뇌파신호(Original EEG Signal)와 제거한 다음의 뇌파신호(Corrected EEG Signal)에 대하여 비선형 분석법을 사용하여 두 신호의 유의한 차이점을 밝히고, 분리된 독립 신호들의 해부학적 발생위치 및 분포를 추정하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.625-626
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• 2017

장시간 앉아 생활을 하는 직장인이나 학생들은 시간 경과에 따른 집중력 저하는 필수적으로 동반되며, 이를 모니터링하여 집중력을 향상시키기 위한 다양한 시도들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 간편하게 착용이 가능한 무선뇌파계측 시스템기반이 실시간 집중력 모니터링 시스템을 구현하고자 하였으며, 이를 위하여 블루투스기반의 무선뇌파 측정시스템과 스마트폰 기반의 뇌파분석 어플리케이션을 개발하였다. 어플리케이션에서는 실시간 스펙트럼분석을 통해 집중력 파라미터를 추출하고 집중력의 저하를 인지하면 자동으로 피드백할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 구현된 시스템의 평가를 위해 집중상태를 유발하고 각각의 상태별 뇌파스펙트럼 파라미터의 상관관계를 분석하였으며, 실험결과 본 연구에서 제시한 기법을 통해 실시간 집중상태 모니터링이 가능함을 확인하였다.