• 제목/요약/키워드: 학습상태 정량 뇌파

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뇌파 조절 수행이 학습 향상에 미치는 영향의 실증적 연구

  • 윤상원;서용성;홍순욱
    • 대한인간공학회:학술대회논문집
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    • 대한인간공학회 1996년도 추계학술대회논문집
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    • pp.56-56
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    • 1996
  • 인간의 사고 기능과 학습기능이 '뇌'를 바탕으로 이루어진다고 할 때, 뇌의 긴장을 풀어 원래의 건강하고 창조적인 이완 상태에서의 학습 상태가 유효하게 된다. 즉, 뇌파가 " $\alpha$" 상태 가 되었을 때 긴장된 신체의 각 부분이 충분히 이완되고 두뇌는 맑고 건강한 상태를 유지하여 활발하고 창조적인 상태가 된다. 뇌파의 측정 및 분석된 기존 연구에 의하면, 인간의 심리상태와 신체 상태, 행동 패턴에도 직, 간접적인 영향을 주어 뇌파의 조절이 인간 잠재능력 개발의 첩경이라는 결과가 보고되어진다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 뇌의 특성을 고려하여 뇌를 이완시킴으로써 학생들의 학습능력을 향상시키 기 위한 새로운 접근 방법을 시도한다. 뇌파 조절이 가해지는 환경하에 학습 효율의 변화 정도를 정성적( 심리적, 학습적, 신체적) 및 정량적(영어 단어 암기력 TEST, 뇌파 특정 등)으로 평가 및 분석을 통해 뇌파 조절 효과가 학생들의 학습 효율을 더욱 향상 시킬 수 있는 지의 타당성을 검증하고 그 결과를 바탕으로 새로운 학습 방법을 모색하고자 한다. 한편, 본 연구에서는 실험 대상을 본 대학 임의의 2학년 학생 13 명 을 대상으로 하고 실험기간은 약 4개월에 걸쳐 실험 하였다. 뇌파 측정은 13명중 임의의 학생 7명을 선정 하여 각 40분씩 측정 분석하였다. 또한 영어 단어 암기력 TEST를 실시하여 그 결과를 뇌파 조절 전,후로 나누어 비교 분석하였다. 정성적 분석으로서 종합 설문지를 이용한 15 개 항목의 5점 척도를 사용하여 분석하였으며 가가 통계 이론을 이용하여 검증하였다. 뇌파 측정은 수행 전후 비교 결과 " .alpha. " 노출 비율이 수행 전보다 수행 후가 다소 높은 비유로 나타났으며, 특히 영어 단어 암기력은 평균적으로 크게 상승되는 것으로 나타났다. 정성적 분석 결과에서는 많은 심리적 변화 상태가 나타나고 있지만 전체적으로 마음의 안정감, 몸의 긴장 이완에 따른 건강 상태 유지, 수업 집중도 향상 등이 나타났다. 위와 같은 종합 적 분석 결과에 따라, 본 연구는 제조 현장의 생산성 향상 및 품질 향상과 연계하여 작업자의 작업 집중도 향상, 작업자의 육체적, 심리적 변화에 따른 생산성 및 품질 향상 변화 정도 등의 산업공학(인간공학) 제 분야의 여러 측면에서 연구 및 적용이 가능하리라 사료된다.

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Wavelet Transform을 이용한 시청각 학습시의 전두부 뇌파 활성도에 관한 연구 (A Study on the Prefrontal EEG Activities in the case of Audio-Visual Learning using Wavelet Transform)

  • 정소라;지석준;이오걸;곽려혜;이준탁
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2177-2178
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    • 2006
  • 학습 행동에서의 뇌파 측정은 실시간으로 두뇌 기능 상태를 연구하는데 유용한 연구 방법이며 대뇌의 부위 중 전두엽은 새로움에 대한 지향 반응과 사고 활동에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 중학교 2학년 학생에게 새로운 시청각 학습 자료를 제시하고 5회의 반복학습이 이루어지는 과정에서의 전두부($Fp_2,Fp_2$)의 뇌파를 측정하고 Fourier, Wavelet 변환을 하여 정량적으로 분석하였다. 주의 집중, 정서 등 인지와 관련지어 특정파의 조절 능력 및 파의 특성을 이용한 여러 연구들을 종합해보면, 기억력, 주의지속과 연관되어 알파파, 베타파와 세타파가 발생되는 것을 볼 수 있다. 이 중 알파파는 기존의 뇌 상태를 동기화시키고 주의나 기억의 과정에 영향을 미칠 수 있는 것으로 증명되었다. 본 논문에서는 신호 처리에 높은 효율을 보이는 Wavelet 변환을 이용하여, 학습이 됨에 따라 변화하는 EEG 신호 가운데 알파파의 패턴과 활성도를 분석하고자 한다.

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LED 광색이 학습상태 정량뇌파의 미드베타파 활성에 미치는 영향 (Effect of LED Light Color on Mid Beta Wave Activities of QEEG in Learning State)

  • 이호성
    • 의료ㆍ복지 건축 : 한국의료복지건축학회 논문집
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    • 제29권3호
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    • pp.29-36
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    • 2023
  • Purpose: The purpose of this study is to find out whether the color change of the LED light source has a significant effect on the beta wave activity of EEG in the learning state. Methods: The subjects of the experiment were 20 male and female college students between the ages of 19 and 25 who routinely perform their studies. In the created learning environment, the EEG change according to the change in the lighting color was measured while solving the Mensa thinking ability problem while sitting on a desk with LED lights installed on the top and a chair with a footrest to stabilize the legs. The light source consisted of 3 ready-made colors and 6 newly created colors. A total of 9 color light stimuli were given for 2 minutes each, and the EEG change of the subject was observed. After the experiment, the correlation was analyzed based on the mid-beta wave data recorded on the QEEG according to the color change of light and the Mensa problem score. Results: It was found that the activation of mid-beta waves was stimulated in the temporal lobes (T5, T3, T6, T4) and occipital lobes (O1, O2) of all subjects who focused on solving Mensa thinking problems. As a result of comparing the top 20% and the bottom 20% of problem solving scores, the upper group had no effect of lighting, while the lower group showed increased beta wave activity in response to color light stimulation in the order of T4, T6, and T5. Implications: It was confirmed that the color of light that activates the middle beta wave varies greatly depending on the subject's attention and learning ability, and it is judged that the color of light including the green wavelength is helpful in activating the middle beta wave in the group with low learning ability.

MLP에 기반한 감정인식 모델 개발 (Development of Emotion Recognition Model based on Multi Layer Perceptron)

  • 이동훈;심귀보
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.372-377
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    • 2006
  • 본 논문에서, 우리는 뇌파를 이용하여 사용자의 감정을 인식하는 감정인식 모델을 제안한다. 사용자의 감정을 인식하기 위해서는 우선 생체 데이터나 감정 데이터를 포함한 뇌파의 정량적인 데이터를 획득하는 방법이 필요하며 다음으로 획득된 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하는 패턴인식 기법이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 뇌파를 통하여 현재 사용자의 감정 상태를 규명하고 인식할 수 있는 패턴인식 기법으로 Multi Layer Perceptron(MLP)을 사용한 패턴인식 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 감정인식 모델의 실험을 위하여 특정 공간 내에서 여러 피험자의 감정별 뇌파를 측정하고, 측정된 뇌파로 집중도 및 안정도를 도출하여 유의미한 데이터로 감정 DB를 구축한다. 감정별 DB를 본 논문에서 제안한 감정인식 모델로 학습한 후 새로운 사용자의 뇌파로 현재 사용자의 감정을 인식한다. 마지막으로 피험자의 수와 은닉 노드의 수에 따른 인식률의 변화를 측정함으로서 뇌파를 이용한 감정인식 모델의 성능을 평가한다.

시청각 학습의 반복 수행에 따른 전두부의 뇌파 활성도 변화 (Changes of the Prefrontal EEG(Electroencephalogram) Activities according to the Repetition of Audio-Visual Learning)

  • 김용진;장남기
    • 한국과학교육학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.516-528
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    • 2001
  • 학습행동에서의 뇌파 측정은 실시간으로 두뇌 기능 상태를 연구하는데 유용한 연구 방법이며, 대뇌의 부위 중 전전두엽은 새로움에 대한 지향반응과 사고 활동에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 중학교 2학년 학생 20명에게 새로운 시청각 학습자료를 제시하고 4회의 반복학습이 이루어지는 과정에서 전전두부$(Fp_{1},\;Fp_{2})$의 뇌파를 측정하고 고속푸리에 변환(FFT)을 하여 정량적으로 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 새로운 내용의 첫번째 시청각 학습으로 기준상태에서보다 뇌신경의 속파 리듬인 $\beta_{2}$파(20-30Hz)와 $\beta_{1}$파(13-20Hz)의 활성은 증가하였으며, 서파 리듬인 $\theta$파(4-7Hz)와 $\alpha$ 파(8-13Hz)의 활성은 감소하였다. 2) $\beta_{2}$파와 $\beta_{1}$파의 활성은 1회의 반복학습 이후에 점차로 감소하였으며, $\beta_{2}$파가 $\beta_{1}$파보다 반복학습에 따른 활성도의 변화가 크게 이루어졌다. 3) 반복적인 시청각 학습이 이루어짐에 따라 $\alpha$ 파의 활성도는 기준상태에서보다 낮은 상태에서 완만하게 감소하였으며 $\theta$파의 활성은 2회의 반복학습 후에 감소하였다. 4) $\beta$$\theta$파의 활성이 함께 높은 2차 시청각 학습(1회 반복학습)에서 높은 학업 성취도의 향상을 보였다. 5) 처음 시청각 학습이 이루어질 때에는 전전두엽의 우뇌$(Fp_{2})$가 좌뇌$(Fp_{1})$보다 우세한 기능을 보였지만 반복적인 시청각 학습에서는 좌 우 뇌의 우세성이 구별되지 않았다. 따라서 교과학습과 관련된 인간의 정신행동에 있어서 뇌신경 반응의 습관화 현상이 나타나며, 학습 경험에 의해 두뇌 반구의 우세성이 변화할 수도 있음을 제시한다. 또한 시청각 학습에 있어서 두뇌 기능의 효율적 활용을 통한 학업 성취도 향상을 위해서는 l회의 반복 학습이 적합하다고 할 수 있다.

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안정 상태에서의 정량 뇌파를 이용한 기계학습 기반의 경도인지장애 환자의 감별 진단 모델 개발 및 검증 (Development and Validation of a Machine Learning-based Differential Diagnosis Model for Patients with Mild Cognitive Impairment using Resting-State Quantitative EEG)

  • 문기욱;임승의;김진욱;하상원;이기원
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제43권4호
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    • pp.185-192
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    • 2022
  • Early detection of mild cognitive impairment can help prevent the progression of dementia. The purpose of this study was to design and validate a machine learning model that automatically differential diagnosed patients with mild cognitive impairment and identified cognitive decline characteristics compared to a control group with normal cognition using resting-state quantitative electroencephalogram (qEEG) with eyes closed. In the first step, a rectified signal was obtained through a preprocessing process that receives a quantitative EEG signal as an input and removes noise through a filter and independent component analysis (ICA). Frequency analysis and non-linear features were extracted from the rectified signal, and the 3067 extracted features were used as input of a linear support vector machine (SVM), a representative algorithm among machine learning algorithms, and classified into mild cognitive impairment patients and normal cognitive adults. As a result of classification analysis of 58 normal cognitive group and 80 patients in mild cognitive impairment, the accuracy of SVM was 86.2%. In patients with mild cognitive impairment, alpha band power was decreased in the frontal lobe, and high beta band power was increased in the frontal lobe compared to the normal cognitive group. Also, the gamma band power of the occipital-parietal lobe was decreased in mild cognitive impairment. These results represented that quantitative EEG can be used as a meaningful biomarker to discriminate cognitive decline.