• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.6
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• pp.757-762
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• 2015

This paper examine how CCT affected to writing task performance and EEG through 24 elementary students from in July to September, 2014. The study analyzed EEG that was changed in a task performance under an orange color light and a white color light in a laboratory for stabilization and relaxation. The study results showed that an alpha wave, beta wave, high-beta wave were high under the white color light. The task performance time, however, showed significant fast performance under the orange color light. Although pre-existing low CCT has been considered as typical type for stabilization and relaxation, this study provides that the various applications in the elements of cognition, tasks, and types can affect improvement of task performance and occupation ability.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.12
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• pp.459-465
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• 2017

This research aims to assess whether neurofeedback training can reduce theta waves in adolescents. The experiment was conducted on 35 early youths living in Gyeonggi-do at youth counseling centers during April-October. According to circumstances and opinions of participants in the pre-brain analysis, they were classified into a non-training group (A), 12-week training group (B), and 24-week training group (C), containing 10, 15, and 10 members, respectively. EEG measurement and neurofeedback training was performed using the prefrontal 2-channel NeuroharmonyS and Brain Optimization program. EEG data was processed utilizing Brain Analysis ver1.3. Deducted data was converted to SPSS 21.0 to enable statistical processing. As a strategy to reduce theta through the Beta increase training, we applied the appropriate Alpha, SMR, Beta low reward training to the individual. Study results confirmed that theta waves of adolescents decreased through the prefrontal neurofeedback training. Groups (B) and (C) exhibited a greater decrease in theta waves compared with the control group.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.156-161
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• 2001

본 연구에서는 45명의 가상현실 사용자들의 가상현실 전, 중, 후의 생리신호의 변화를 관찰하였고 성격, 능력 특성 설문지, 가상현실 평가 설문지를 이용하여 심리적 영향을 알아보았다. 체온의 변화 양상을 기준으로 하여 가상현실 사용자의 심리생리학적 유형을 나누고 유형별 심리적인 반응 특성을 살펴보았다. 1) A 유형: 가상현실 유행동안 체온이 연속적으로 감소하는 유형. 2) B 유형: 가상현실 윤행초기에 체온이 급격히 증가해서 운행동안 서서히 체온이 상승하는 유형. A 유형에 속하는 사용자들의 성격적 특성은 Holland의 성격 유형이론에 근거하여 실제형의 사람들이 많은 것으로 나타났으며 B 유형은 탐구형, 사회형의 사람들이 많은 경향으로 나타났다. 멀미민감도는 A 유형이 B 유형보다 더 크게 나타났다. A, B 유형의 뇌파분석 결과 정중 전두부 (Fz), 정중 중심부 (Cz)에서 베타파, 감마파 상대파워가 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 체온의 변화 양상에 따라 나눈 A, B 유형은 성격 및 능력 특성, 멀미민감도에 있어서 유형간 차이가 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.69-72
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• 2000

색채 자극은 인간의 감성에 영향을 주며 또한 색채의 생리적인 작용을 응용하는 연구들이 보고되고 있다. 본 연구의 목적은 색채 자극이 정상인의 생리신호에 어떠한 영향을 미치는가를 정량적으로 측정해 보고자 하였다. 피검자는 정상인 성인 남,여 각 50명을 실시하였다. 색채 환경의 제시는 암실에서 백색광원에 채색 필터를 사용하여 제시하였다. EEG는 푸른색과 녹색에서 알파파가 상승하였으며, 베타파는 상대적으로 감소하였다. 심전도의 HRV분석에서는 남자는 녹색에서 부교감 신경계가 가장 활성화 되었으며, 여자는 파랑색에서 부교감신경계가 활성화 된 걸 볼 수 있었다. COP 측정에서는 녹색에서 누적거리가 가장 적은 것으로 나타났으나 통계적 유의성은 나타나지 않았다. 본 실험을 통해 색채 환경이 생리적 신호에 영향을 미치는 것을 알 수 있었으며, 임상적 응용을 위해서는 더 많은 피검자와 인지기능에 장애가 있는 환자를 대상으로 계속적인 연구가 필요한 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.11a
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• pp.177-181
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• 2002

본 연구에서는 동적환경 감성 시험평가 시스템(driving simulator)을 이용하여 다양한 운전속도(40, 70, 100km/h)에서 주행시 운전자의 감성평가를 실시하였다. 그 결과, 주행속도가 증가할수록 쾌활성, 쾌적감, 긴장감, 각성감, 속도감이 높게 나타났고, 심박수는 증가하였다. 안정시에 비하여 주행시에 뇌파의 알파파는 감소하고 베타파는 증가하였으며 호흡수가 증가하였으나, 조건간의 유의차는 나타나지 않았다. 또한 70km/h이상에서 GSR의 증가와 SKT의 감소가 인정되었으며, 70km/h이하에서 눈깜박임율이 증가하였다. 이상의 결과로부터, 운전자는 속도가 증가할수록 주관적으로 긍정적인 감성을 느끼지만, 70km/h이상에서 자율신경계 반응에 차이가 있음을 알 수 있었다. 또한 이러한 결과는 실제차량 및 시뮬레이터에서 수행한 선행연구의 결과와 대체로 일치하여 본 시스템으로 운전자 감성평가가 충분히 수행될 수 있음을 시사하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.11a
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• pp.269-274
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• 2002

동적 시뮬레이터에서 정속주행(70km/h)과 급출발(0km/h$\longrightarrow$70km/h)및 급제동(70km/h$\longrightarrow$ 0km/h)에 따른 운전자의 심리생리적 반응을 알아보았다. 피험자는 운전경력이 1년 이상인 20대 남자 12명을 대상으로 하였다. 실험결과 주관적인 쾌적감은 급출발에서 가장 높았고 각성감은 정속주행에 비해 급출발과 급제동에서 높았다. 주행시 뇌파는 모든 조건에서 알파파가 안정 상태(정차)일 때보다 감소하였고 베타파는 증가하였다. 피부전기저항은 모든 주행 조건에서 정차에 비해 증가한 반면 피부온도는 낮아졌으며 조건간에는 급출발일 때 피부온도가 더욱 낮았고 피부전기저항은 더 높았다. 이러한 결과로부터 정차, 정속주행에 비해 급출발과 급제동 조건에서 주관적, 생리적 반응의 변화가 현저함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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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.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.5
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• pp.67-78
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• 2011

This paper analyzes the characteristics of drivers' workload observed from with 30 participant drivers with respect to two physio-physiological parameters. For investigating physio-physiological characteristics of road drivers, bio-signals from brain's occipital lobe between simulation experiment and real driving experiment are collected and analyzed. The major findings from the analysis are summarized as follows: First, the drivers' physio-physiological workload is a good parameter for explaining the workload characteristics of road drivers. Secondly, the two physio-physiological workload parameters selected, i.e., beta value and relative energy parameter, are revealed to be statistically significant. Thirdly, it is also revealed to be statistically significant to select 90 percentile measurements in simulator experiment to explain the road drivers' characteristics. Finally, the maximum workload of road design driver is 31.72 in beta parameter, whereas the minimum workload is 1.296 in relative energy parameter.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.10 no.3
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• pp.221-228
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• 2016

In this paper, we introduce our simulation software for EEG signal accuracy improvement. Users can check and train own EEG signal accuracy using our simulation software. Subjects were shown emotional imagination condition with landscape photography and logical imagination condition with a mathematical problem to subject. We use that EEG signal data, and apply Independent Component Analysis algorithm for noise removal. So we can have beta waves(${\beta}$, 14-30Hz) data through Band Pass Filter. We extract feature using Root Mean Square algorithm and That features are classified through Support Vector Machine. The classification result is 78.21% before EEG signal accuracy improvement training. but after successive training, the result is 91.67%. So user can improve own EEG signal accuracy using our simulation software. And we are expecting efficient use of BCI system based EEG signal.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.17 no.2
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• pp.77-82
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• 2016

The purpose of this paper is to develop the algorithm of human arousal inducing interface using steady-state visual evoked potential(SSVEP) and its verification through experiments. In order to develop the model, computer-based SSVEP program simulation is preliminary performed. From the results of the simulation, stimulus pattern is decided to checkerboard and SSVEP frequency range is set into beta wave (13~30Hz). After the experiment on proving the effect of SSVEP flashing stimulation while driving by installing it at the location of people mostly falling asleep in the highway, the result confirms that both during the night and the day, after SSVEP flashing stimulation, a wave Beta immediately increases and the subjects keep high stimulation for the 5 minute maintaining stage.