• 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.

• 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.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.59-62
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• 2009

본 연구에서는 통행방향의 교차 상황이 발생하였을 때와 그렇지 않았을 때의 뇌파를 정량적으로 측정하여 보행자가 인지심리적 불편함을 느끼는지 여부를 알아보았다. 총 50명의 실험참가자에게 통행방향의 교차가 발생하는 영상 4개와 그렇지 않은 영상 4개를 무작위고 시청하게 하고 좌 우 전두엽, 좌 우 후두엽, 좌 우 측두엽, 중심엽 부위에서 나타나는 뇌파 신호를 추출하였다. 추출된 뇌파는 주파수 분석을 하여 alpha파 상대 스펙트럼 값, beta파 상대 스펙트럼 값, theta파 상대 스펙트럼 값을 계산하고 동선의 교차 여부에 대한 정량적 비교를 실시하였다. 실험 결과, 통행방향이 일관된 영상을 시청하였을 때 모든 부위에서 alpha파가 높게 나오는 경향을 보였다. 본 연구 결과는 통행방향이 좌/우로 교차할 때 교차하지 않는 상황에 비해 보행자가 인지심리적 더 스트레스를 느끼는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.04a
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• pp.176-182
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• 1998

청각자극에 의한 쾌/불쾌 감성상태의 특징을 구별하기 위하여 21채널의 측정된 뇌파신호를 이용하였다. 이를 위하여 비선형 분석방법인 바이스펙트럼 분석을 도입하였으며 청각신호에 잘 반응하는 T3, T4채널에 대하여 조사하였다. 쾌한 감성 상태에서는 비슷한 주파수 쌍의 상호작용이 큼을 알 수 있었다.

• Sleep Medicine and Psychophysiology
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• v.19 no.1
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• pp.11-17
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• 2012

Objective: Among various methods developed to quantitatively explore electroencephalograms (EEG), we focused on a wavelet method that was known to yield robust results under nonstationary conditions. The aim of this study was thus to introduce the wavelet method and demonstrate its potential use in clinical sleep studies. Method: This study involved artificial EEG specifically designed to validate the wavelet method. The method was performed to obtain time-dependent spectral power and phase angles of the signal. Synchrony of multichannel EEG was analyzed by an order parameter of the instantaneous phase. The standard methods, such as Fourier transformation and coherence, were also performed and compared with the wavelet method. The method was further validated with clinical EEG and ERP samples available as pilot studies at academic sleep centers. Result: The time-frequency plot and phase synchrony level obtained by the wavelet method clearly showed dynamic changes in the EEG waveforms artificially fabricated. When applied to clinical samples, the method successfully detected changes in spectral power across the sleep onset period and identified differences between the target and background ERP. Conclusion: Our results suggest that the wavelet method could be an alternative and/or complementary tool to the conventional Fourier method in quantifying and identifying EEG and ERP biomarkers robustly, especially when the signals were nonstationary in a short time scale (1-100 seconds).

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1990_1991
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• 2009

본 논문은 뇌파와 같이 측정을 위해서 많은 수의 채널이 필요한 계측 장치에서 채널에 따른 증폭률의 차이를 보정하기 위해 동일한 입력을 가한 후 측정된 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환하고 주파수 영역에서의 신호를 분석하여 각 채널의 증폭률의 차이를 유도하고 유도된 증폭률의 차이를 보정하는 알고리즘을 소개한다. 본 논문은 다채널 시스템에서 측정된 신호를 주파수 스펙트럼으로 변환하는 단계와 스펙트럼에서 각 채널의 이득률을 분석하는 단계를 포함하는 다채널 시스템에서 채널간 이득률을 보정하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.11a
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• pp.94-98
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• 1998

최근 온열 환경에서 인간의 쾌적감에 대한 관심이 커지고 있다. 온열쾌적감에 영향을 주는 요인들로는 온도, 습도, 기류 둥의 물리적 요인과 성별이나 체질 둥의 개인적인 요인들 뿐만 아니라 온열환경에서 느끼는 인간의 감성적인 측면도 요인으로 작용하게 된다. 본 연구에서는 여러가지 온열 환경 중에서 기류환경에 따른 인간의 온열 쾌적감을 평가하기 위해 생체반응의 변화 및 감성의 변화에 따른 생리신호를 분석을 통해 살펴보았다. 기류환경은 기존에 사용되고 있는 풍향변화기류 및 풍량변화기류와 새롭게 개발되어진 감성기류의 3가지 기류 조건을 제시하였고, 이에 따른 인체의 자율신경계의 반응과 감성 상태를 관찰하기 위해 심전도(ECG)와 뇌파(EEC)를 측정하여 HRV(Heart Rate Variability) 분석과 EEG 주파수 스펙트럼 분석을 시행하였다. 생리신호 분석결과 심전도의 HRV 분석에서는 감성기류가 풍향변화 기류와 풍속변화기류에 비해 HF/LF 비가 높게 나타났고, 뇌파의 주파수 스펙트럼 분석에서도 $\beta$파에 대한 뇌파의 상대 전력비가 감성기류에서 높게 나타나 감성기류가 제시된 다른 기류인 풍향변화기류나 풍속변화기류에 비해 쾌적한 온열환경 제시를 위한 기류조건이라고 평가되었다. 결론적으로 심전도의 HRV분석과 뇌파의 주파수 분석이 .제시된 기류환경의 온열쾌적감 평가에서 서로 유의한 결과를 나타냄으로써, 이들 생리신호의 분석이 온열환경에 따른 인간의 감성 변화를 객관적으로 나타내고 온열 쾌적감을 평가하는데 있어 유용한 정보가 될 수 있음을 제시하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.6
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• pp.949-954
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• 2013

We measured and analyzed the brain waves to observe the characteristics of human drowsiness. The basic method is to analyze the EEG(Electroencephalography) signals from subjects according to the frequency bands. It has been reported that alpha waves are related to a wakefulness state, an eye closure state and a state that begins to sleep. In this study, therefore, we restricted the frequency band for analyzing to between 8 and 13Hz called brain's alpha waves. We observed which components had a stronger influence on human drowsiness among the restricted frequency band and represented the experimental results to analyze using the power spectrum method.