• 수면정신생리
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• 제27권2호
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• pp.67-76
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• 2020

목 적 : 뇌가 성숙해감에따라, 비대칭과 편측성역시 기능적, 효율적인 관점에서 볼 때, 성숙과 더불어 정보처리를 효과적으로 하기 위한 과정이라 할 수 있다. 인지적 복잡성이 높아지는 시기인 6~9세와 14~17세 사이의 뇌의 변화를 휴지기 뇌파를 주파수 분석을 하여 알아 본다. 방 법 : 본 연구는 6~9세(n = 24)와 14~17세(n = 26)의 피험자들의 뇌파는 공개된 자료(Multimodal Resource for Studying Information Processing in the Developing Brain, MIPDB)를 분석하였고, 정신과적 질환이 있거나, 잡파가 심한 뇌파의 피험자는 제외하여 최종적으로 6~9세(n = 14)와 14~17세(n = 11)을 대상으로, EEGlab을 이용하여 뇌파를 분석하였고, 적어도 2분이상의 휴지기 뇌파 중 눈을 감은 상태의 뇌파를 이용하여 주파수 분석을 하였다. 뇌의 구역을 총 9구획으로 나눠서 주파수 분석을 하여, 주파수별 비대칭성과 편측성을 측정하였다. 결 과 : 전반적으로 서파의 파워는 나이가 어릴수록 높았으며, 이 현상은 절대파워와 상대파워에 상관없이 나타났다. 베타밴드의 상대파워는 좌우 편측성없이 14~17세 그룹이 높았다. 비대칭성의 경향은 휴지기 뇌파에서 세타밴드와 알파밴드의 상대파워에서만 두 그룹간의 차이가 관찰되었으며, 세타파는 왼쪽 전두엽 구획에서 14~17세군이 오른쪽 전두엽구획에 비해서 높게 측정되었고, 이 현상은 두정엽 구획으로 갈 수록 반대의 경향, 즉 두정엽 구획에서는 오른쪽 세타밴드파워가 왼쪽의 세타밴드파워에비해서 높게 측정되었다. 알파밴드의 상대파워는 두정엽구획에서 왼쪽의 파워가 오른쪽의 파워보다 높게 측정되었다. 편측성을 보이는 주파수는 알파밴드였으며, 절대파워와 상대파워 모두에서 왼쪽의 알파밴드파워가 오른쪽에 비해서 높게 나타났으며 그 차이가 통계적으로 유의미하였다. 결 론 : 6~9세의 피험자들에 비해서 14~17세의 피험자들은 성장기를 거치며 비교적 수준이 높은 인지기능 및 수행기능을 하게 되고, 이 기능과 관련하여 베타밴드와 알파밴드가 이 변화를 반영한다고 볼 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.261-272
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• 2012

본 연구는 작업기억 향상을 위한 직류두개자극(tDCS)이 뇌졸중 환자의 뇌파에 어떠한 변화를 가져오는지 알아보기 위해 시행되었다. MMSE와 숫자 외우기 검사(DST)를 통해 선별된 만성 뇌졸중 환자 20명을 전산화 인지 훈련(CCT)만 실시한 I군(10명)과 tDCS와 CCT를 병행한 II군(10명)으로 무작위 배치하여 주 3회, 1일 30분, 4주간 중재하였다. 뇌파 변화를 알아보기 위해 중재 전, 2주 후, 4주 후 시점에서 뇌전도로 단어, 사진, 암산과제 시 세가지 밴드(${\theta}$; 4~8 Hz, lower ${\alpha}$; 8~10.5 Hz, upper ${\alpha}$;10.5~13 Hz)로 절대 스펙트럼 파워를 산출하여, 기준뇌파에 대한 증감률(%)을 구하였다. 연구 결과, 첫째, 측정시점에 따라서, ${\theta}$ 파워는 단어기억과제와 사진기억과제에서 유의한 차이를 보였다. lower ${\alpha}$ 파워는 모든 기억과제에서 유의한 차이를 보였다. upper ${\alpha}$ 파워는 암산과제에서만 유의한 차이를 보였다. 둘째, 4주째에서 모든 과제의 lower ${\alpha}$ 파워에서만 두 군간에 유의한 차이를 보였다. 따라서 본 연구의 과제에 따른 세 가지 밴드의 차이를 통해 작업기억의 정도를 정량화 하여 비교가 가능하며, 뇌손상환자에게 tDCS의 병행이 인지재활에 보조적인 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.809-814
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• 2022

주의력결핍장애는 산만함, 과잉행동을 보여주는 질환으로 소아청소년기에 진단 시 성인까지 증상이 지속되기 때문에 조기에 진단 및 치료를 시작하는 것이 중요하다. 그러나 소아는 정신적으로 미성숙하기 때문에 자가진단법 또는 측정 장비를 이용할 때 올바른 진단 데이터를 획득하기 어려운 문제가 있다. 이 논문에서는 ADHD 진단의 객관성과 정확도를 높이기 위하여 게임 콘텐츠를 이용하여 측정된 뇌전도 데이터에 대하여 CNN 모델링을 기반으로 분류하는 기법을 제시하고 실험하였다. 실험을 위하여 3D 네트워크 모델을 구성하였으며 평균적으로 97%의 정확도를 보여주었다.