• 감성과학
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• 제21권1호
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• pp.177-186
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• 2018

감성은 복잡하고 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다각적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 심리 평가 척도의 하나인 각성(arousal) 지표와 다중 생체신호에서 추출된 생체지표 반응을 이용하여 중립 및 부정 감성(슬픔, 공포, 놀람)의 분류하였다. 이를 위하여 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 다중 신경망 알고리즘 기반의 감성 인식기를 적용하여 이들 감성이 얼마나 정확하게 분류되는가를 확인하였다. 총 146명의 실험 참가자(평균 연령 $20.1{\pm}4.0$, 남성 41%)를 대상으로 감성 유발 자극을 제시하고 동시에 생체신호(심전도, 혈류맥파, 피부전기활동)를 측정하였다. 또한 감성 유발 자극에 대한 심리 반응을 감성 평가 척도로 평가하였다. 측정된 생체신호에서 심박률(HR), NN 간격의 표준편차(SDNN), 혈류량(BVP), 맥파전달시간(PTT), 피부전도수준(SCL), 피부전도반응(SCR)을 추출하였다. 결과 분석을 위하여 감성 자극에 대한 각성도와 안정 상태와 감성 상태의 생체지표 반응을 활용하였다. 또한 감성 분류를 위하여 다중 신경망 기반의 감성 인식기를 활용하였다. 그 결과, 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 이들 감성의 분류 성능은 각성도와 모든 생체지표 특징들을 조합하였을 때 정확도가 가장 높음(86.9%)을 확인하였다. 본 연구는 심리 및 생체지표 추출과 기계학습 기술의 적용을 통하여 부정 감성을 분류할 수 있음을 제안하며, 이는 인간의 감성을 탐지하는 감성 인식 기술을 확립하는데 기여할 것으로 예상한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제36권5호
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• pp.204-210
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• 2015

Although many studies have analyzed the relationship between electrodermal activity (EDA) and sleep stages, a practical method for detecting sleep stage using EDA has not been suggested. The aim of this study was to develop an algorithm for real-time automatic detection of deep sleep using the EDA signal. Simultaneously with overnight polysomnography (PSG), continuous measurement of skin conductance on the fingers was performed for ten subjects. The morphometric characteristics in the fluctuations of EDA signal were employed to establish the quantitative criteria for determining deep sleep. The 30-sec epoch-by-epoch comparison between the deep sleep detected by our method and that reported from PSG exhibited an average sensitivity of 74.6%, an average specificity of 98.0%, and an average accuracy of 96.1%. This study may address the growing need for a reliable and simple measure for identifying sleep stage without a PSG.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권3호
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• pp.323-329
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• 1999

본 연구에서는 피부전기활동을 이용한 졸음 검출시 발생되는 동잡음 제거법을 제안하였다. 운전 조작시 발생하는 동잡음을 제거할 수 없는 기존의 핸들형 전극의 문제점을 해결하기 위하여 두 종류의 손목형 전극을 개발하였으며, 세 종류의 전극을 비교 실험한 결과, type I 전극을 개선한 손목형 전극 II가 동잡음 제거에 가장 효과적이었다. 가상 운전 실험을 통하여 동잡음 판별기준(IRI$\leq$10과 1.1$\leq$dNz)을 설정하고 이 기준을 동시에 만족하는 경우의 Nz값을 동잡음 발생이전의 Nz값으로서 치환하는 동잡음 제거 알고리즘을 개발하였다. 가상 및 도로 주행 실험결과 제안된 알고리즘은 동잡을 성공적으로 제거할 수 있었으며, 본 연구에서 제안된 알고리즘의 개선된 전극을 이용하여 구현된 시스템은 동일한 영향을 받지 않고 각성상태를 정확히 측정할 수 있음을 확인하였다.

• 재활치료과학
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• 제1권1호
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• pp.5-16
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• 2012

감각통합은 이론에서 출발하여 현재 치료사들이 아동의 문제를 찾고 중재하는데 유용한 틀을 제공한다. 이전까지 대부분의 감각통합 연구들은 감각처리 장애아동들이 나타내는 행동을 측정하는 경험적 증거들을 보고하였다. 최근에 감각처리 장애 진단에 대한 객관적 증거 마련을 위해서 신경생리학적 연구 결과가 축적되기 시작하였다. 감각처리 장애에 대한 신경생리학적 근거를 찾는 연구들은 전기피부 활동, 미주신경 톤, 뇌파를 사용하여 감각처리 장애아동과 전형적으로 발달하는 또래 아동들 간 신경생리학적 반응이 다르다는 결과를 보고하였을 뿐만 아니라 감각처리 어려움과 관련한 행동 특징이 신경생리학적 지표에서도 반영됨을 발견하였다. 앞으로 연구에서는 감각통합 치료 효과를 지지하는 신경생리학적 증거도 얻을 수 있을 것이라 기대해 본다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권5호
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• pp.33-42
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• 2010

본 연구에서는 주기적인 심장 박동과 호흡으로 인해 발생하는 인체의 미세한 변위를 기반으로 심폐활동을 모니터링 하는 방법을 제안하였다. 제안한 시스템은 에어쿠션과 센싱 하드웨어 및 신호처리 알고리즘으로 구성되어 있다. 에어쿠션은 피부의 표면에 센서의 부착없이 무구속적으로 심박과 호흡을 측정하는데 사용되며 에어쿠션 위에 피험자가 앉았을 때 쿠션내부에 작은 압력변화를 일으킨다. 에어쿠션 내부의 미세한 압력변화는 압력센서에 의해 전기적인 신호로 변환되고 아날로그 하드웨어에 의해 증폭되고 필터링 되어 출력된다. 압력센서에서 발생한 신호는 주파수 영역필터에 의해 심박과 호흡으로 분리되어 추출된다. 에어쿠션의 계측 성능을 평가하기 위해 기존의 계측방법인 심전도와 호흡신호를 동시에 측정 후 비교하였다. 에어쿠션을 이용한 호흡 및 심박 검출률의 평균 민감도는 각각 98.67%, 99.24% 이다. 이 결과를 통해 에어쿠션을 이용한 심폐 활동 측정 방법은 설치 과정이 간단하고 쉬우며 일상생활에서 무구속적으로 호흡 및 심박을 모니터링 하는데 사용할 수 있음을 알 수 있었다.