일정한 단속 주파수(triggering frequency)를 지닌 청각자극의 반송 주파수(carrier ferquency, pure tone)를 1kHz에서 3kHz까지 0.5kHz단위로 증가시키면서, 이에 반응하는 뇌전위를 디지탈 EEG측정장치를 이용하여 총 7초 동안 1kHz의 sampling frequency로 컴퓨터로 전송하였다. 먼저 신호의 pseudo-phase space분석을 통해 뇌전위의 진폭특성을 파악하였다. 이러한 해석은 생리학적으로 밝져진 소리의 반송주파수와 소리의 크기 인지사이의 상관관계와 잘 일치함이 확인되었다. 또한 이 신호외 Lyapunov exponent 분석을 통해 신호의 발산 특성을 물리적으로 파악하고, 이러한 특성을 이미 여러가지 접근법에 의해 밝혀져 있는 생리학적 실험결과와 관련지어 해석함으로써 반송 주파수에 반응하는 뇌의 mechanism을 뇌전위 측정에 의해서 검출이 가능함을 확인할 수 있었다.
영상은 동적인 시각 이미지와 청각의 결합에 의해 감성적인 반응을 유도한다. 다양한 영상 기법을 통하여 감성적 반응의 극대화를 추구하는 영화는 영상의 시청각적 요소들을 감성의 관점에서 효과적으로 설계하는데 본보기가 된다. 그러나, 제품의 설계속성들에 대한 감성적 평가결과를 모형화하는 감성공학적 관점에서 볼 때 영화는 시청각적 자극의 수준이 극히 다양하고 동적인 경험재로 모형화의 어려움이 있다. 본 연구에서는 영화의 감성 모형을 구축하기 위한 사전연구의 단계로 영화에서의 시청각적 요인들을 문헌조사를 통해 수집, 정리, 선별하고 이러한 시청각적 요인들 중에 영화를 관람하는 관객의 감성적, 인지적 반응에 영향을 주는 유효한 요인들을 객관적이고 체계적으로 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 감성 및 인지적 반응의 변화를 생체신호를 통해 측정하는 한편, 생체신호의 측정 시 사용된 영화의 시청각적 자극요인을 Video/Audio Processing방법에 의해 연속적인 수치로 정량화하였다. 생체신호와 정량화된 시청각적 자극요인을 동기화하고 통계적으로 분석함으로써, 생체신호의 반응과 시청각적 자극요인과의 인과관계를 통계적으로 신뢰성있는 수준에서 검증하고자 하였다. 생체신호를 종속변수로, 시청각적 자극요인을 독립변수로 하는 896개의 부분선형회귀모형(Partial Linear Regression Model)들 중 통계적으로 유의한 선형관계에 있는 경우의 빈도분석에 의하면, 시각적 요인들 중에는 밝기(Brightness), 대비(Contrast), 색상(Color), 움직임(Motion), 장면전환속도(Shot change Rate), 주요대상의 상대적 크기가, 청각적 요인들 중에는 Peak주파수, Peak주파수의 음량, 평균음량, 소음비(Sound-to-Noise Ratio)가 생체신호의 변화에 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는, 위의 시청각적 자극 요인들은 특히 관객의 감성 및 인지적인 반응에 유의한 영향을 주는 요소로 작용할 수 있음을 시사하고 있다. 이를 토대로, 위의 시청각적 자극 요인들이 가지는 다양한 조합들을 설명변수로 하는 통계적인 영화의 감성 모형을 구축할 수 있을 것으로 기대한다.
선천성 난청으로 태어난 아이를 조기에 진단하여 가능한 빨리 적절한 치료를 해줌으로써 치료 효과를 극대화하고, 이후에 발생되는 사회적 비용을 최소화할 수 있기 때문에 신생아로부터 난청 이상 유무를 객관적으로 판별하는 검사 장비가 필요하다. 대표적인 것으로 청성뇌간반응(auditory brainstem response, ABR) 검사가 있으나 클릭음(click sound)에 대한 반응으로 주파수 특이성이 없고 고주파수 대역에 대한 청력을 주로 반영하는 단점이 있다. 청성지속반응(auditory steady-state response, ASSR) 검사는 주파수 특이도는 좋으나 오진의 가능성이 조금 높다. 이러한 단점을 보완하여 청성뇌간반응 검사와 청성지속반응 검사를 하나의 시스템에서 측정하고, Fsp와 F-test 분석을 통하여 객관적 지표를 보여주는 시스템을 제안하였다. 하드웨어 구성요소를 최소화하고 소프트웨어 역할을 강화하여 추후 하드웨어 수정 없이 소프트웨어의 수정만으로 다양한 검사가 가능하도록 설계하였다. 제안한 시스템의 객관적 평가 기능은 정상인 10명을 대상으로 한 실험을 통하여 검증하였다.
본 연구는 생리신호에 의한 집중된 시선과 집중하지 않는 시선을 분류하고자 한다. 이를 검증하기 위해 시각적으로 높은 집중과 낮은 집중을 요구하는 두가지 과제를 피실험자에게 제시하고 PPG(Photoplethysmogram), GSR(Galvanic Skin Response) 그리고 SKT(Skin Temperature)센서를 사용한 자율신경계 반응과 시선 움직임을 측정하였다. 과제는 $3{\times}3$으로 화면 구역을 나누고 각 구역에 문자를 제시하고 역방향 문자를 찾도록 하였다. 실험에는 20 명의 대학생이 참여하였으며, 1 번의 실험에 12 종류의 다른 문자배열을 제시 받았으며 1 번의 연습을 포함하여 총 5 회 실시후 데이터를 분석하였다. 높은 집중일 경우와 낮은 집중일 경우를 T-test 분석 결과, 자율신경계에서는 높은 집중일 경우 PPG 주파수가 증가하고 GSR과 SKT는 감소한 결과를 보였다. 따라서 시선의 집중도에 따라 다른 자율신경계 반응과 시선반응을 보이는 것을 확인하였다.
제주도 연안에 분포되어 있는 정치망에 어획되는 어류의 음향 유집 효과에 대한 기초자료를 제공할 목적으로, 정치망의 주요 어획 대상 어종인 잿방어의 식이음, 유영음, 어선의 기관소음, 정현파 순음 등을 녹음시켜, 제작한 수중확성기로잿방어를 사육하는 가두리 양식장에 방성하였을 때, 각 음에 대한 어류을 행동 반응을 조사.분석한 결과는 다음과 같다. 1. 제작된 수중확성기의 수중 실험에서는 측정 주파수의 모든 주파수에서 입력파형과 출력파형이 잘 일치하여 주파수 200.600Hz의 수중음을 방성할 수 있었다. 2. 순음 주파수 300Hz및 400Hz를 방성하였을 때 보다 훨씬 민감한 반을을 보였다. 4. 잿방어 어군의 식이음, 유영음 스펙트럼은 주간과 야간에 관계없이 비슷한 음압분포를 나타내었고, 주파수 200~600Hz부근에서 낮은 음압 분포를 나타내었다.
본 연구는 인간에 있어서 가장 간단한 의사라고 여겨지는 긍정과 부정 응답에 대해 나타나는 뇌파의 변화를 잘 반영하는 특징을 찾아내고자 하기 위한 것이다. 고차 통계적 방법(high order statical analysis)인 바이스펙트럼(bispectrum)은 뇌파의 다른 부위와 다른 주파수 사이의 비선형위상커플링(non-linear phase coupling)을 잘 반영하므로, 이를 이용하여 긍정이나 부정을 선택할 때 나타나는 뇌파를 분석하였다. 분석결과, 반응 전 1.25초∼0.5초 에 유의미한 차이를 보였다. 긍정과 부정 응답에 대한 뇌파의 주파수와 부위를 찾아 신경회로망의 입력으로 사용하여 긍정과 부정 응답에 대해 분별하였다. 2번의 뇌파실험에서 각각 실험 데이터에 대해서는 긍/부정 차이가 존재하지만 공통적인 특징이 나타나지는 않았다.
모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.
성인의 정서에 따른 심혈관계 반응의 변화에 대한 연구는 많이 있으나, 아동 정서에 따른 심혈관계 반응에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구에서는 본 연구실에서 개발한 자극을 이용하여 유발된 정서에 따른 심혈관계 반응의 차이를 규명하고자 한다. 복합자극으로 구성된 아동용 정서유발 프로토콜을 사용하여 아동에게 다섯가지 정서(기쁨, 슬픔, 분노, 스트레스, 무료함)를 유발시키는 동안 심혈관계 반응(ECG, PPG)을 측정하였다. 실험참여 아동은 만 5세에서 9세 사이의 아동으로 모두 141명이며, 분석에는 132명 (학령전 남: 30/ 학령전 여: 33/ 학령후 남:37, 학령후 여:32)의 데이터가 활용되었다. 분석에 사용하나 심혈관계 생리반응 변수는 심박률(HR), 호흡주기 관련 심박률변화 (RSA), 심박률분산(HRV), 심박률분산의 고주파수성분 (HFHRV)과 저주파수성분 (LF HRV), 혈류량 (FPV)이었다. 이 변수들 중 심박률, R파 간 간격을 기준으로 한 심박률변산의 고주파수 성분과 저주파수 성분, 그리고 혈류량에서 정서에 따라 유의미한 차이가 나타났다. 심박률은 기쁨, 슬픔을 스트레스나 무료함과 구분할 수 있고, 분노를 다른 정서들과 구분하는 것으로 나타났다. 혈류량 역시 분노와 다른 정서들 간에 유의미한 차이를 보였다. 고주파수 성분은 무료함을 나머지 정서들과, 저주파수 성분은 슬픔, 스트레스를 무료함과 구별할 수 있었다. 정서에 따라서는, 기쁨과 분노 유발정서에서는 심박률과 혈류량이 감소하였고, 슬픔은 심박률과 저주파수성분이 감소하였으며, 스트레스는 독특하게 심박률이 감소하였다. 그리고 무료함에서는 고주파수성분과 저주파수성분은 증가하고 혈류량은 감소하는 특징적인 양상을 보였다. 결론적으로 본 연구는 심혈관계 반응을 이용하여 아동정서를 구분하는 것이 가능함을 밝혔다.공을 제외한 BH-2, BH-3호공에서의 이방성 투수량계수텐서값은 이 논문의 가정인 대수층이 이방성이고 균질하다는 가정에 일치하지 않았다. 따라서 원형좌표계에 도시하였을 때 다른 공에 비해서 비균질성이 심한 결과로 인해 이방성타원체 에서 많이 벗어남을 보였다. 이로인해 3개의 공 BH-1, BH-4, BH-5호공을 사용하여 대수층의 이방성을 분석하여 보았다. BH-1호공에서의 $T_{{\varepsilon}{\varepsilon}}$는 171.90 $m^2$/day, $T_{ηη}$는 71.0l $m^2$/day이고 주 텐서방향은 Nl5.39$^{\circ}$ E로 나타났다. BH-4호공의 $T_{{\varepsilon}{\varepsilon}}$는 268.20 $m^2$/day, $T_{ηη}$는 28.75 $m^2$/day이고 주 텐서방향은 N7.55$^{\circ}$E이며 BH-5호공에서의 $T_{{\varepsilon}{\varepsilon}}$는 168.40 $m^2$/day, $T_{ηη}$는 66.80 $m^2$/day이고 주 텐서방향은 N76.59$^{\circ}$E로 나타났다. 이처럼 연구지역에서의 각각의 공에 대한 투수량계수텐서는 서로 다르게 나타났으며 이에 따른 주 텐서방향도 서로 다름을 알 수 있다.. Targeting a 10% recycling rate for municipal waste in 2001. EPA plans to research and develop new rec
청각자극에 의한 쾌/불쾌 감성상태의 특징을 구별하기 위하여 21채널의 측정된 뇌파신호를 이용하였다. 이를 위하여 비선형 분석방법인 바이스펙트럼 분석을 도입하였으며 청각신호에 잘 반응하는 T3, T4채널에 대하여 조사하였다. 쾌한 감성 상태에서는 비슷한 주파수 쌍의 상호작용이 큼을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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