• 수면정신생리
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• 제19권1호
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• pp.11-17
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• 2012

목 적 : 본 연구는 뇌파를 정량분석하는 새로운 방법의 하나인 wavelet 방법을 소개하고 아울러 그것이 임상 수면뇌파 분석에 유용하다는 것을 검증하기 위해 시도되었다. 방 법 : Wavelet 방법을 검증하기 위해 수학적으로 만들어진 인공뇌파들과, 입면주기 임상 뇌파 샘플 하나와 GoNoGo 프레임으로 측정된 ERP 샘플 하나가 사용되었다. Wavelet방법론으로 계산된 time-frequency 파워 스펙트럼과 위상 동조화 정도가 Fourier 및 moving windows 방법으로 계산된 스펙트럼과 coherence 결과들과 비교 분석되었다. 결 과 : Wavelet 방법은 인공뇌파에 인위적으로 포함된 파형의 특징들을 성공적으로 분해해내었다. 임상뇌파 샘플로 한 검증에서도 그 유효성이 확인되었는데, 입면주기 전후로 보이는 스펙트럼의 변화를 유의미하게 확인할 수 있었으며, 표적(target) 및 배경(background) ERP 파형의 특징을 시간-주파수 도표(time-frequency plot)으로 잘 표현하였다. 결 론 : 이러한 결과를 미루어볼 때, wavelet 방법은 임상 뇌파를 정량 분석함에 있어서, Fourier 방법을 효과적으로 대체 혹은 보완함을 알 수 있었다. 특히, 뇌파가 수초에서 수백초의 짧은 시간단위에서 급격한 변화를 보이는 입면주기뇌파와 ERP 분석에 wavelet 방법의 적합성이 크다고 볼 수 있다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.28-32
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• 1980

병질우자의 뇌파에서 나타나는 비정상적인 극파(spike)를 삼각파형의 모델을 사용하여 자동검출하는 방법을 디지탈시스템으로 구성하였다. 이 방법은 극파가 일정한 시간폭과 큰 기울기와 정상에서 날카로운 특성을 갖는 파형이라는 성질을 이용한 것이다. 본 논문에서는 뇌파를 채집하여 신호처리한 다음 이러한 극파의 특성을 나타내는 모개변수들로부터 극파를 구별하여 판정해내는 프로그램을 구성하였다. 이러한 신호처리 과정과 검출과정을 모두 미니콤퓨터를 이용하여 구성했으며 마이크로프로세서에의 응용을 위한 기본단계라고 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.277-283
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• 2016

본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions; NEWFM) 기반의 웨이블릿 변환(wavelet transform)과 힐버트 변환(Hilbert transform)에 의해 추출한 첨점(peak)을 사용하여 뇌파(EEG)로부터 정상 파형과 간질 파형을 분류하는 새로운 방안을 제안하였다. NEWFM의 입력을 추출하는데 다음과 같은 3개의 단계가 수행되었다. 첫 번째 단계에서는 뇌파로부터 잡음을 제거하기 위해서 웨이블릿 변환을 사용하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 계수로부터 첨점(peak)을 추출하기 위해서 힐버트 변환을 사용하였다. 또한 크기가 큰 첨점을 추출하기 위해서 첨점의 평균값보다 큰 첨점만을 선택하였다. 세 번째 단계에서는 통계적 방법을 이용하여 첨점으로부터 NEWFM의 입력으로 사용할 16개의 특징을 추출하였다. NEWFM은 이들 16개의 특징을 입력으로 사용하여 99.25%, 99.4%, 99%의 정확도, 특이도, 민감도를 각각 구하였다. 향후 연구에서는 특징선택을 이용하여 16개의 특징으로부터 좋은 특징을 선택하여 정확도를 향상시킬 계획이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권6호
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• pp.487-494
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• 2003

수면뇌파의 해석에 있어서 수면단계는 뇌파의 특성파 검출에 특히 중요하다. 수면단계는 여러 수면질환의 진단에 가장 기초적일 단서를 제공한다. 본 연구에서 수면뇌파 신호를 이산 웨이브렛 변환 뿐 만 아니라 퓨우리에 변환, 연속 웨이브렛 변환을 이용해서 해석하였다. 제안된 시스템 방범인 퓨우리에와 웨이브렛은 수면뇌파의 중요한 특성파(유파, 수면방추파, K복합, 구파 REM) 검출을 위해서 수면상태를 분석했다. 수면뇌파 분석에는 Daubechies 웨이브렛 변환 방법과 고속 퓨우리에를 이용했다. 모의실험결과 신경망 시스템이 특성 파형의 분류에 높은 성능을 발휘함을 알 수 있었다.

• 인지과학
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• 제20권2호
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• pp.155-181
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• 2009

인간의 정신 작용을 신경 생리학적으로 연구할 때에, 심리적 현상에 수반되는 뇌파 신호에 종종 관심을 갖게 된다. 예를 들어, EEG 신호가 어떤 심리적 사건과 관련하여 시간에 따라 어떻게 변화하는 지에 관심이 있다면, 두피에 부착된 각각의 전극에서 모아지는 뇌파 신호의 파형이 실험 조건에 따라서 시간적으로 어떻게 변화하는 지를 살펴보면 된다. 이처럼 제시된 사건에 수반되어 반복된 실험적 시행의 평균을 통해 얻어진 뇌파 전위를 '사건 관련전위(ERP)'라고 한다. 뇌파는 이와 같이 전통적으로 시간 영역에서 분석할 수 있는데, 여기에 덧붙여 주파수 영역에서도 분석할 수 있다. 신호 분석법의 발달로 주파수축 분석 방법이 뇌파 분석에도 응용되고, 그 결과 뇌파 신호의 주파수 성분과 인지적 해석이 종종 의미 있는 상관성을 보인다. 이런 상황에서, 뇌파의 시간축 분석에 비하여, 주파수축 분석이 아직까지는 충분히 일반화되지 않았고, 관련 인지 과학 분야 연구자들에게 기본적인 개념을 소개하고 이해를 도울 필요가 있다고 생각되어 본 해설 논문을 준비했다. 이에, 본 해설 논문을 통해, 뇌파 신호의 주파수축 분석에 대한 기본적인 개념(예, 위상-고정)과 그 대표적인 분석방법(예, 웨이블릿 변환)을 이해하고, 뇌파의 주파수 대역별 인지적 속성에 대해서도 전반적으로 살펴보고자 한다. 나아가, 뇌에서 서로 다른 위치에 있는 전극들 간의 뇌파 신호들의 위상의 상호 관계 연구를 통해, 뇌의 기능적 연결성 연구를 이해하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.853-855
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• 2018

현재 맥파(ECG; Electrocardiogram) 및 뇌파(EEG: electroencephalography)의 파형 분석기술은 다양하게 적용되고 있으니 이들을 종합적으로 활용한 개인용 건강서비스 개발은 아직 미비 한 상태이다. 본 논문에서는 측정대상자의 정신적 혹은 육체적 피로도를 나타내는 8가지의 지표로서 집중도, 전두엽 비대칭 정도, 좌우뇌 활성도 대칭 값, 알파파 및 베타파 훈련도 (이상은 뇌파 분석 결과), 스트레스 레벨, 심박 수, 자율신경균형도 (이상은 맥파 분석 결과)]를 개인에게 알려주는 생체정보기반 개인건강 관리 소프트웨어 시스템의 설계 및 개발 결과에 대하여 서술한다.

• 센서학회지
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• 제12권3호
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• pp.121-127
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• 2003

본 논문에서는 포터블 뇌파 바이오피드백시스템을 위한 전치증폭부 및 디지털 신호처리부의 하드웨어 구현에 대한 연구를 수행하였다. 뇌파의 특성을 고려하여 외부 잡음을 제거할 수 있는 뇌파 획득용 전치증폭부를 구현하였다. 측정된 뇌파에는 안전도, 근전도, 심전도 등의 신호들이 포함되어 있으며 이들은 뇌파 분석에 방해가 된다. 따라서 이러한 신호들을 제거하기 위하여 적응여파기 알고리즘을 수행하고 전치증폭부를 실시간으로 구동하는 디지털신호처리부를 구현하였다. 시뮬레이션 파형과 실제 뇌파를 적용한 실험결과를 통하여 개발된 시스템의 성능을 확인 할 수 있었으며 휴대형 뇌파바이오피드백 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.

• 한국임상수의학회지
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• 제23권1호
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• pp.31-35
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• 2006

본 연구는 건강한 12마리의 슈나우져견에서 정량적 뇌파검사를 이용하여 진정을 평가한 것이다. 뇌파검사는 뇌나 행동의 변화와 관련된 중추신경계의 변화를 객관적으로 측정하는 데 사용이 된다. 특히 정량적 뇌파검사 방법인 spectral edge frequency 95 (SEF 95)는 진정의 상태를 평가하는 효과적인 방법이다. 본 실험에서 뇌파 전극은 8곳의 각각 다른 부위의 피하에 장착 하였으며 뇌파의 원래 파형과 SEF 95로 변환된 수치를 획득하여 분석하였다. 기전이 다른 5종의 진정제를 투여 한 후 측정된 모든 실험군의 SEF 95 값이 진정제 투여 전 상태와 비교하였을 때, 유의적으로 감소한다는 것을 확인하였다. 이상의 결과로 SEF 95의 정량적인 뇌파검사는 개에서 진정 상태를 평가하는 효과적인 방법이라고 생각된다.

• 생명과학회지
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• 제19권12호
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• pp.1829-1835
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• 2009

과호흡은 뇌파 측정 시에 사용하는 중요한 부활법 중의 하나이며, 과호흡의 질을 평가하여 결과에 반영하는 것이 진단의 측면에서 중요하다. 본 연구는 과호흡이 제대로 유도되었는지를 살펴보고자 하는 목적으로, 환기량에 따른 뇌파의 변화를 살펴보았다. 쥐를 대상으로 기관 절개를 한 후 삽관하여 인공호흡을 유도하였다. 환기유도 시 조건은 정상 환기량을 160 ml/min으로 하여, 240 ml/min, 300 ml/min의 총 세 군으로 하여, 인공적 과호흡을 유도하였다. 뇌파는 전두부와 두정부에서 측정하였으며 과호흡을 하기 전과 후의 뇌파를 비교하였다. 뇌파는 델타, 세타, 알파, 베타의 네 가지 주파수 영역에서의 파형을 정량적으로 분석하였다. 한편 조직검사 결과, 인공적인 과호흡 유도는 폐조직에 물리적인 손상을 유발하지 않았다. 과호흡을 유도하기 위한 조건인 기관절개술도 뇌파에 미치는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 과호흡은 정상환기량의 약 90%까지 증가하였을 때에 적절한 결과를 보였고, 뇌파는 델타파가 가장 우세하였으며 세타, 알파, 베타 순으로 출현 비율이 높았고, 특히 전두부에서 유의적으로 나타났다. 과호흡으로 인한 뇌파의 변화를 살펴보면, 전두부 델타 파워가 12.8%(p<0.01) 증가하였고 전두부의 세타 파워와 알파 파워는 각각 41.3%(p<0.01), 48.6%(p<0.05) 감소하였으며, 베타파워도 41.9%(p<0.05)가 감소하였다. 이상의 결과를 통해 전 두부의 뇌파가 과호흡의 질을 평가할 수 있는 기초 자료가 될 것으로 사료된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.832-837
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• 2007

많은 연구자들은 인간의 사고를 functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), Time Resolved Spectroscopy(TRS), Electroencephalography(EEG)등을 이용해서 두뇌 활동 영역을 연구하고 있다. 주로 의학 분야와 심리학의 영역에서 두뇌의 활동을 연구하여 간질이나 발작을 알아내고 거짓말 탐지 분야에서도 사용된다. 본 논문에서는 사람의 두뇌활동을 측정하여 인간의 감정을 인식하는 연구에 중점을 두었다. 특히, fMRI와 TRS 그리고 EEG를 이용해서 사람의 두뇌 활동을 측정하는 연구를 하였다. 많은 연구자들이 한 가지 측정 장치만을 사용하여서 측정하거나 fMRI와 EEG를 동시에 측정하는 연구를 진행하고 있다. 현재에는 단순히 두뇌의 활동을 측정하거나 측정 시 발생하는 잡음들을 제거하는 연구들에 중점을 두고 진행되고 있다. 본 연구에서는 fMRI와 TRS를 동시에 측정하여 얻은 두뇌 활동 데이터를 가지고 감정에 따른 활동영역의 EEG 신호를 측정하였다. EEG 신호분석에 있어서 기존의 뇌파만을 가지고 특징을 찾아내는 것을 넘어서 각각의 채널에서 기록되는 뇌파의 파형을 주파수에 따라서 분류하고 정확한 측정을 위해 낮은 주파수를 제거하고 연구자가 필요한 부분의 뇌파를 분석하였다.