• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제13권2호
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• pp.125-132
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• 1992

Background EEG signals can be represented as the sum of a conventional AR process and an innovation process. It Is know that conventional estimation techniques, such as least square estimates (LSE) or Gaussian maximum likelihood estimates (MLE-G ) are optimal when the innovation process satisfies the Gaussian or presumed distribution. When the data are contaminated by outliers, however, these assumptions are not met and the power spectrum estimated by conventional estimation techniques may be fatally biased. EEG signal may be affected by artifacts, which are outliers in the statistical term. So the robust filtering estimation technique is used against those artifacts and it performs well for the contaminated EEG signal.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.468-470
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• 2024

고령으로 거동이 불편하거나 목 아래 전신 마비 또는 와병 환자를 위하여 저가형 단 채널 뇌파(EEG) 측정기를 사용하여 환자의 흥분이나 불안정 상태를 인식할 수 있는 순환신경망(RNN) 기반 뇌파 인식기 모델을 제안하였다. 제한된 환경에서 GRU(Gate Recurrent Unit) 신경망을 사용한 뇌파 인식기는 <정상/안정>은 인식률 100%, <흥분/불안정>은 90%의 인식률을 보였다. 또한, 자체 개발한 생체신호 기반 호출 시스템과 연동하여 구현함으로써 적용 가능성을 검증하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1991년도 추계학술대회
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• pp.34-36
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• 1991

본 논문에서는 저주파의 envelope와 고주파의 neural oscillation 신호의 곱으로 이루어진 EEG 신호의 envelope를 추출을 하기 위하여 multiplicative homomorphic 시스템을 사용하였다. 이 방법은 다른 방법에 비하여 처리 과정이 간단하여 계산량이 감소되어 실시간 envelope 추출의 가능성을 보였으며, 또 neural oscillation signal의 주파수가 변하여도 정확한 envelope 추출할 수 있는 우수한 적응력을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권3호
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• pp.237-244
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• 1994

1Hz에서 20Hz까지의 단속 주파수를 지닌 청각자극을 가해 얻은 EEG 신호에서 자극에 따른 신호의 정성적이고 정량적인 특성을 카오스 분석방법을 통해 밝혔다. 먼저, 뇌전위 신호에 전반적으로 나타나는 일반적인 카오스 특징(fractal mechanism, I/f frequency spectrum, positive Lyapunov exponent 등등)을 확인하였다. 유발전위에 대해서는 자극의 주파수에 따른 주기배증을 경유한 카오스로 가는 길(route to chaos)과 2차원 pseudo-Phase portrait의 뿌앙까레 단면에서의 기하학적 모양(topological property)의 변화를 관찰하였고, 자발전위가 포함된 유발전위에 대해서는 적절한 bases를 지닌 3차원 phase space에서 기이한 끌개(chaotic attractor)가, 유발전위의 정보를 지닌채 보여졌다. 끝으로 자극 주파수(단속 주파수)변화와 측정이 이루어진 머리표면에서의 공간적 위치에 따른 Lyapunov exponent값 변화를 의미있게 해석하였다. 이 결과는 무질서하게 보이는 뇌전위신호에서 주어진 청각자극에 대한 정보를 얻는 새로운 방법을 제시하게 된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.63-70
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• 2009

BCI 기술은 생체신호인 뇌파를 수집하여 신호처리를 거친 후 실질적인 기기제어 및 통신 시스템 등을 제어하는 시스템 관련 기술이다. BCI 시스템 구현을 위해서는 뇌파의 특성을 실시간으로 분석하여 학습 시키고 학습된 뇌파의 특성을 적용하는 단계가 요구된다. 본 논문에서는 EEG 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 왼손/오른손 동작에 영향을 미치는 EEG 신호의 특징을 찾고, 이를 반영하여 데이터의 차원을 축소한다. 입력 자료의 특징을 충분히 포함하면서 낮은 차원을 가지는 데이터를 이용한다면 분류를 위한 계산량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 특징을 제거함으로써 분류 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소하고 이에 대한 효율성을 검증하기 위해 K-NN분류기를 이용하여 분류 정확도 측정을 수행하였다. 그 결과 주성분 분석을 이용하여 특징을 추출하고 분류율을 측정한 경우보다 평균 5% 높은 분류 정확율을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권1호
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• pp.105-110
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• 1994

In this paper, we present a method to evaluate source locations and distributed region which is specified brain activity, as indicated by locations and strengths of intracranial sources, using potential gradients of interpolation polynomials and topographic mapping of the EEG records. This method can analyze the variance of source temporally or spatially and leads to enable a quantitative evaluation of potential gradients drawing methods which is now being used in the clinic. In the result, we obtained the overall potentials distribution on the entire scalp and the information of potential source locations from the EEG records of a patient which was known to epilepsy.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 추계학술대회
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• pp.282-285
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• 1995

In this paper, we present a feedback structured adaptive RF filter based on the recursive modified Gram-Schmidt algorithm for short-term prediction of EEG signal. And the performance of this proposed filter is compared with those of linear AR model, RF filter, Volterra filter and RBF neural network as single-step prediction and multi-step prediction. The results show the superiority of this proposed filter in prediction of EEG signals.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.467-468
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• 2020

현재 많은 곳에서 생체신호를 이용하여 보다 쾌적한 삶의 환경을 구축하려는 연구가 활발하게 진행되고 있으며 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface, BCI)기술은 미래 손꼽히는 기술 중 하나로 보고 있다. 본 논문에서는 기존에 웹사이트나 애플리케이션으로 나와 있는 윷놀이 게임을 뇌전도(Electroencephologram, EEG)를 이용한 상호작용을 바탕으로 한 윷놀이 게임의 개발에 대해 기술하고 있다. 이 게임을 통해 마비 환자나 부득이하게 손을 사용하지 못하는 경우에도 게임을 진행할 수 있으며, 뇌신경 운동에도 도움이 될 것으로 기대하고 있다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.16-24
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• 2019

최근 뇌파를 기반으로 한 인간의 감정을 인식하는 연구가 인간-로봇 상호작용 분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 MAHNOB-HCI에서 사용된 자기평가와 주석 레이블링 방법과는 다른, 이미지 기반의 뇌파 Topography를 이용한 레이블링을 통해 감정을 평가하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 뇌파 신호를 Topography의 이미지로 변환하여 기계학습 모델을 학습하고 이를 기반으로 Valence 기반의 감정을 평가한다. 제안한 방법은 레이블링 과정을 자동화하여 지연 시간을 없애고 객관적인 레이블링을 제공할 수 있다. MAHNOB-HCI 데이터베이스를 적용한 실험에서 SVM, kNN의 기계학습 모델을 학습하여 주석 레이블링과 성능 비교를 하였으며, 제안 방법의 감정인식 정확도를 SVM에서 54.2%, kNN에서 57.7%로 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.861-869
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• 2022

투렛증후군 환자에게서 뮤파(Mu wave) 동기화가 깨졌을 때 틱이 발생하고, 그 반대로 뮤파 동기화를 이루면 틱이 발생하지 않는다. 연구시험 결과는 전운동피질(Frontal Cortical 3 사이트)에서 뮤파 동기화를 틱 환자가 인위적으로 하지 않고 뉴로피드백 훈련처럼 자율적으로 뇌파 조절이 이뤄진다면 마찬가지 결과로 틱이 발생하지 않는다는 사실을 시사한다. 피시험자에게 틱을 억제시켰을 때 인지 제어 반응 프로세스가 변경된다. 변경된 인지 제어를 뇌파 주파수 파워를 조절하는 뉴로피드백으로 훈련하면 환자가 인위적으로 틱을 억제하지 않아도 자율적으로 치료가 된다. 연구시험 결과는 뇌 운동영역의 뮤파 통제를 통해 틱이 발생하지 않는 생체신호 지표가 뉴로피드백 훈련의 치료프로토콜이 될 수 있는 단초를 마련하였다. 기존 뉴로피드백 치료 프로토콜인 SMR강화, 세타파-베타파 불균형 수정, 알파파 강화 등에 뮤파 강화를 추가할 수 있게 되었다. 본 연구가 투렛증후군 환자 치료법인 뉴로피드백 치료 프로토콜을 보다 과학적으로 검증하는 후속 연구와 임상시험에 활용될 것이다.