• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.517-518
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• 2023

최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서는 뇌파 신호를 이용한 운동 심상 분류 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뇌파는 개인별 차이가 큰 생체 신호로, 사용자에 독립적인 경우 추론이 어려워지는 문제가 있어 운동 심상 분류에서는 주로 피험자 종속적인 연구가 행해져 왔다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망 기반의 뇌파 분류 모델인 EEGNet 에 새로운 방식으로 개선한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용해 피험자에 대해 독립적인 운동 심상 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안하며, 제안한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용한 모델이 기존 모델보다 높은 분류 성능을 보여주는 것을 실험적으로 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.325-326
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• 2017

물은 색, 맛, 향이 없는 물질이지만 인간을 구성하는 주요 요소이며 모든 생명력의 근원이다. 물은 여러 성질을 지니고 있지만 그 중 물의 운동성에서 호기심이 자극된다. 또한 물은 형체가 없을 뿐만 아니라 스스로의 운동성이 없고 물과 에너지의 관계는 어떤 면에서 무용수와 안무가의 관계와 많은 유사성을 가지고 있다. 무용수는 안무가의 의도와 만나 움직임으로 표현하며 그 움직임들은 각 무용수 개성에 따라 또 다른 이미지를 발산하게 된다. 본 연구는 심상으로부터 인지되는 수류(Flow of Water)가 다양한 움직임의 이미지로 만들어지는 과정을 표현한다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제35권3호
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• pp.886-904
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• 2018

3D 가상현실은 이미 여러 스포츠 분야에서 사용되고 있으며 특히 엘리트운동 선수들의 훈련 등에 적극 활용되고 있다. 주로 심상훈련 효용성을 극대화하기 위해 활용되고 있으며, 이에 따라 3D 가상현실 기술을 기반으로 심상훈련의 가능성, 유용성, 적합성이 여러 연구를 통해 입증되었다. 그러나 최근에는 가상현실에서의 운동이 더 이상 엘리트 운동선수들의 훈련에만 활용되는 것이 아니라 사회체육 등에 활발히 활용되는 추세에 있다. 3D 가상현실에서의 운동의 장점은 안정성이 높으며 외부환경에 대한 제한이 적다는 것이다. 이러한 장점을 고려할 때 이는 노인체육에 잘 활용될 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 노인을 위한 가상현실 기반 심상훈련의 활성화를 위해 국내 외 가상현실 관련 연구들이 어떠한 방법으로 연구되었으며 어떤 결과를 도출하였는지 면밀히 고찰하였다. 더불어 본 연구에서는 이러한 선행연구의 결과를 종합하여 추후 가상현실 연구의 활성화를 위한 방향과 후속 연구 과제를 위해 3D 가상현실 심상훈련의 간학문적 접근, 노인의 특성 및 지원요구를 고려한 지원, 습득된 기술의 일반화 및 유지 방안을 고려한 접근 필요성에 대해 제언을 제시하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권4호
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• pp.1041-1049
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• 2019

이 연구는 학교 체육 현장에서 적용한 심상훈련의 효과가 어느 수준인지 살펴보고, 그 효과에 영향을 미치는 변인을 파악하는데 목적이 있다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위해 1995년부터 2018년까지 학교 체육 현장에서 심상훈련의 효과성을 검증한 선행연구 10편을 메타분석 대상으로 선정하였다. 이 연구의 주요 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 학교 체육에서의 심상훈련 전체효과크기는 큰 효과 크기(Cohen, 1988)를 나타내었다. 둘째, 종속변인에 대한 효과크기는 운동기능에서 상대적으로 크게 나타났다. 셋째, 조절변인에 대한 효과크기 분석 결과, 운동 학습의 유형, 연령, 성별, 훈련 기간, 훈련 빈도, 훈련 시간은 심상훈련의 효과를 조절하는 주요 변인으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 학교 체육 현장에서 심상훈련을 효율적으로 적용하기 위한 시사점과 후속 연구의 방향성을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.357-358
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• 2023

본 연구는 실제 행동과 운동 심상으로 팔과 다리 동작 인식을 위한 BCI 패러다임을 제안하고 유도성 분석을 한다. 이 페러다임은 각 팔과 양다리의 특정 움직임을 인식하기 위해 ERP를 기반 페러다임을 구성한다. BCI 페러다임은 왼팔, 오른팔, 양다리를 움직이는 영상 자극을 주며 이를 기반으로 왼팔, 오른팔, 양다리 움직임에 대한 인식을 한다. 거울뉴런은 실제 행동과 실제 행동을 보았을때와 운동심상을 통한 자극을 받았을 때 같은 뉴런이 활성화된다는 성질을 가지고 있다. 이러한 성질을 이용하여 운동심상만과 실제 행동을 동시에 학습할 경우를 유도성 분석을 진행한다. 또한 유도성 특징 분석을 통해 나타난 결과를 바탕으로 BCI 패러다임을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.2837-2845
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• 2009

ICT 학습을 활용한 심상훈련은 핸드볼의 운동 기능과 집중력을 높이기 위하여 경기 장면과 정확하고 모범적인 운동 수행 동작을 인터넷을 통하여 미리 학습하게 하여, 학습자로 하여금 체육수업에 대한 기본적인 태도와 운동기능 향상, 그리고 수업만족도에 많은 영향을 미치고 있다는 것을 확인시켜 주었다., 스피드(속도), 폼(자세), 정확성(슈팅성공율), 적응력(경기력)의 영역에서도 운동능력이 향상되었음을 알 수 있었다. 이는 기존의 학습방법에서 ICT 학습과 심상훈련과의 장점을 현장에 적용시킨 한층 진일보한 교육방식이라 할 수 있겠다. 본 연구대상에 있어 전국 단위표본을 대상으로 하지 못했다는 점에서 연구 결과를 일반화시키는데 다소 무리가 있다. 따라서 차후 연구에서는 지역 간, 학년 간 균형적 표본을 통해 대표성이 보완된 연구가 계속적으로 선행되어져야 할 것이다

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.197-206
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• 2014

운동심상(Motor imagery) 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-computer Interface)는 주로 뇌전도(Electroencephalography, EEG)를 이용하여 사용자의 자발적인 운동 의지를 읽는 기술로 최근 주목받고 있다. 이 중에서도 피실험자의 운동 의지를 정확히 해석하기 위해 감각운동 영역(sensorimotor area)의 일부분에서 나타나는 ${\mu}$-대역(8-13Hz)의 전위 감소 현상인 event related desynchronization(ERD)을 분석하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 EEG는 공간 해상도가 낮고 사용자에 따라 ERD가 발생하는 주파수 대역이 다소 차이가 있어 추정에 어려움이 있다. 이에 대한 개선 방법의 하나로서 공간 필터를 구현하는 common spatial pattern (CSP)과 필터 뱅크(filter bank)를 결합한 형태인 discriminative filter bank common spatial pattern(DFBCSP)이 제안되었다. 그러나 DFBCSP는 EEG 신호의 평균 전력(power)의 Fisher ratio를 이용하여 사용자에 따른 효과적인 주파수 대역을 포함하는 discriminative filter bank(DFB)를 구성하여 분류 정확도를 향상시켰지만 ERD의 공간 패턴이 나타나는 적절한 필터를 선택하지 않는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 EEG 신호의 평균전력 대신 CSP의 특성 벡터를 이용하여 DFB를 구성하는 방법을 제안한다. 기존의 방법과 제안한 방법의 필터 선택 결과와 분류 정확도 분석을 통해 CSP 특성 벡터가 DFB 구성에 더욱 효과적임을 보인다.

• PNF and Movement
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• 제13권2호
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• pp.55-72
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• 2015

Purpose: The purpose of this study was to propose a new therapy algorithm that combines motor imagery and physiotherapy as a physiotherapeutic clinical intervention technique that can stimulate the recovery of damaged physical function for patients with stroke. Methods: A variety of scientific research results related to motor imagery were reviewed and analyzed to investigate their applicability to physiotherapy in clinics. Results: As a new therapy algorithm for the therapeutic approach of motor imagery in stroke rehabilitation, a therapy algorithm that combines motor imagery with physiotherapy is proposed, which consists of three stages or steps: STEP 1 motor imagery familiarization, STEP 2 explicit learning stage, and STEP 3 implicit learning. Conclusion: The new therapy algorithm proposed in this study is expected to be a very useful clinical therapeutic approach for stimulating the recovery of damaged physical function in patients with stroke. It is believed that it will be necessary to confirm and standardize the effects of the therapeutic algorithm proposed in this study in the future by conducting diverse clinical studies.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권5호
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• pp.440-448
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• 2015

운동에너지 막대 탄두 시스템은 기존 시스템의 장점을 결합한 새로운 형태의 요격탄두 시스템으로서 직격 파괴방식에 비해 표적 유도 정밀도에 대한 의존도가 낮을뿐더러, 고폭 파편 탄두 방식보다 더 높은 관통력을 제공해 준다는 장점이 있다. 본 논문에서는 다양한 운동에너지 탄두의 사출 방식 중 등방성운동에너지 탄두의 기폭, 전개모델을 소개하고, TATE 관통방정식을 이용하여 사출된 관통자의 관통 효과를 계산하였다. 또한 교전 성능 분석을 위한 방법을 제시하였으며, 다양한 교전 상황에 대한 몬테-칼로 시뮬레이션을 통해 최적의 교전 기하 및 기폭 시점을 도출하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.747-752
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• 2011

HMMs (Hidden Markov Models) are widely used for biological signal, such as EEG (electroencephalogram) sequence, analysis because of their ability to incorporate sequential information in their structure. A recent trends of research are going after the biological interpretable HMMs, and we need to control the complexity of the HMM so that it has good generalization performance. So, an automatic means of optimizing the structure of HMMs would be highly desirable. In this paper, we described a procedure of classification of motor imagery EEG signals using HMM. The motor imagery related EEG signals recorded from subjects performing left, right hand and foots motor imagery. And the proposed a method that was focus on the validation of the HSA (Harmony Search Algorithm) based optimization for HMM. Harmony search algorithm is sufficiently adaptable to allow incorporation of other techniques. A HMM training strategy using HSA is proposed, and it is tested on finding optimized structure for the pattern recognition of EEG sequence. The proposed HSA-HMM can performs global searching without initial parameter setting, local optima, and solution divergence.