• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.791-796
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• 2013

뇌파 건강관리 시스템의 태동은 산업과 연구분야에서 요즘 중요한 쟁점으로 여겨지고 있다. 실시간으로 간질병이나 뇌경색의 환자들의 의료응급서비스를 지원하기 위해서는 EEG신호 감지가 필수적이다. 이러한 시스템을 위하여 효과적인 네트워크를 지원하는 것이 필수적이기 때문에 센서노드 기반의 무선통신 토폴로지를 제안하며 시뮬레이트한다. 마지막으로 이러한 네트워크의 효과적인 토폴로지를 위하여 옵넷 시뮬레이터의 결과를 평가한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권2호
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• pp.41-46
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• 2009

본 연구는 두피에서 발생하는 EEG(Electroencephalogram)신호를 측정한 후 두뇌활동과 관련된 지표 중 집중도를 추출하여 집중도의 크기에 따라 하드웨어를 제어하는 집중도 무선전송 시스템을 구연하고자 하였다. 뇌파신호를 측정하여 집중도를 추출하기 위해 두피의 좌, 우 두 채널을 사용하였으며 Biopac의 MP100과 EEG100C을 이용하여 뇌파신호 계측 증폭 및 필터링을 하였다. 계측된 EEG 신호로부터 특정 주파수 대역 및 스펙트럼을 분석하기 위해서 LabVIEW 8.5를 이용하여 FFT(Fast Fourier Transformation)처리를 하였다. 이를 통해 SMR파, Mid-Bata파, Theta파 주파수영역으로 분류 한 후 집중도 추출 알고리즘을 적용하여 집중도 지표를 추출하였고 추출된 집중도 신호를 무선전송하여 BCI(Brain Computer Interface)기술에 응용하고자 레고 자동차에 적용하여 보았다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.155-156
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• 2008

본 연구는 두피에서 발생하는 EEG(electroencephalog ram)신호를 측정한 후 두뇌활동과 관련된 지표 중 집중도를 추출하여 집중도의 크기에 따라 하드웨어를 제어하는 집중도 무선전송 시스템을 구연하고자 하였다. 뇌파신호를 측정하여 집중도를 추출하기 위해 두피의 좌, 우 두 채널을 사용하였으며 Biopac의 MP-100과 EEG100C을 이용하여 뇌파신호 계측, 증폭 및 필터링을 하였다. 계측된 EEG 신호로부터 특정 주파수 대역 및 스펙트럼을 분석하기 위해서 LabVIEW 8.5를 이용하여 FFT(Fast Fourier Transformation) 처리를 하였다. 이를 통해 ${\alpha}$파, ${\beta}$파, ${\theta}$파, ${\delta}$파 주파수영역으로 분류한 후 집중도 추출 알고리즘을 적용하여 집중도 지표를 추출하였고 추출된 집중도 신호를 무선전송하여 BCI(Brain Computer Interface) 기술에 응용하고자 레고 자동차에 적응하여 보았다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.145-147
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• 2009

This research measures EEG signals which are generating on head skin and extracts brain concentration level related with brain activity. We have developed concentration wireless transmission system by displaying this EEG signal on PDA mobile device. The front head was used for measuring EEG signal and INA128 with TL084 and analog elements was used for measuring EEG signal, amplifying and filtering the signal. Measured analog EEG signals changed into digital signals by using ADC of PIC24FJ192 with 10bit resolution and 500Ks/s sampling rate. So The changed digital signals have transmitted to the PDA by using bluetooth. LabView 8.5 was also used for FFT transformation, frequency and spectrum analysis of the transferred EEG signal. As a result, $\alpha$ wave, $\beta$ wave, $\theta$ wave and $\delta$ wave were classified. we extracted the concentration index by adapting concentration extraction algorithm. This concentration index was transferred into PDA by wireless module and displaying.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.40-47
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• 2013

병원과 같은 의료센터에서 이동하는 환자들의 상태를 효과적이며 실시간으로 감지하기 위해서는 다양한 무선통신망 프로토콜과 네트워크 상황을 고려해야 한다. 802.11a, 802.11g, direct sequence와 같은 무선통신 프로토콜들은 각각의 장단점이 있으며 모바일 노드의 개수나 전파도달 거리등 다양한 요소들이 망의 성능에 영향을 줄 수 있다. 특히, 환자들의 상태를 뇌파전송(EEG)을 통해 감지하기 때문에 이러한 데이터 특성도 고려하여 네트워크 토폴로지를 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 환자의 EEG 데이터를 효율적으로 전송할 수 있는 무선통신망을 설계하고 이를 Opnet 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션한 뒤 그 결과를 이용하여 성능을 분석하였다. EEG를 전송하는 무선네트워크 환경에서는 전반적으로 802.11g의 성능이 우수한 것으로 나타났으며 토폴로지의 구성요소에 따라 결과의 특성에 다소 차이가 있었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.25-31
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• 2023

뇌-기계 인터페이스는 차세대 인터페이스로서 기기 이용자가 명령을 생각할 때 발생하는 신경세포의 전기적 신호인 뇌파를 해석하여 기기를 조종하는 인터페이스다. 뇌-기계 인터페이스는 다양한 스마트기기 등에 응용될 수 있지만 뇌파 신호를 해석하는 데는 상당량의 계산 프로세스가 필요하다. 따라서 에지(Edge) 형태로 구현된 임베디드 시스템에서는 뇌-기계 인터페이스를 구현하기가 어렵다. 본 연구에서는 사물인터넷 기술을 이용하여 에지에서는 뇌파 측정만을 진행하고 뇌파 데이터의 저장 및 분석은 클라우드 컴퓨팅에서 수행하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 뇌-기계 인터페이스를 위한 정량 뇌파 분석을 성공적으로 수행하였으며 데이터 송수신 시간 또한 실시간 처리가 가능한 수준을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.654-660
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• 2020

본 논문은 근육 동작시의 뇌파의 출력을 통해 불확실성이 상당히 존재하는 EEG 신호 안에서 좌우완 근육의 동작이나 사용자의 의지가 포함된 근육 신호 출력 시의 특정 부위 뇌파를 추출하여 좌우 동작 구분이 가능한 뇌파의 특징 벡터를 찾아낼 수 있는지를 확인한다. 일반적인 표면 근전도와 비침습적인 방식의 뇌파 추출 방법으로는 내부 신경 전달에 의한 이온화 정도와 전기 전도도의 크기를 통해서 그 동작 신호인지 구분할 수 있는 방법이 존재하지 않는다. 일반 로봇 제어 시스템이나 전기 신호를 통한 관절 및 모터 제어의 경우는 특정 신호의 전달 및 피드백 제어를 통해 관절 및 로봇 제어기를 제어할 수 있는 신호를 확인할 수 있지만, 인간의 인체는 정확한 뇌와 근육간의 프로토콜을 찾을 근거가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 피험자의 동작이 이루어질 경우의 뇌파 분석을 통해 좌완의 신호와 우완의 신호를 특정할 만한 근거 신호 또는 특징 벡터를 추출할 수 있는지 확인하기 위해 CSP(Common Spatial Pattern) 필터의 적용 결과 활용하여 효율성을 검증한다. 더불어 검증을 위한 실험 설계를 통해 데이터를 획득하고, 필터 적용 유무에 따른 결과의 변화가 어떠한지 검증하며 구분 정확도를 높일 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of Audiology & Otology
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• 제24권1호
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• pp.10-16
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• 2020

Background and Objectives:The blockage of adenosine receptors by caffeine changes the levels of neurotransmitters. These receptors are present in all parts of the body, including the auditory and vestibular systems. This study aimed to evaluate the effect of caffeine on evoked potentials using auditory brainstem responses (ABRs) and cervical vestibular-evoked myogenic potentials (cVEMPs) in a double-blind placebo-controlled study. Subjects and Methods: Forty individuals (20 females and 20 males; aged 18-25 years) were randomly assigned to two groups: the test group (consuming 3 mg/kg pure caffeine powder with little sugar and dry milk in 100 mL of water), and the placebo group (consuming only sugar and dry milk in 100 mL water as placebo). The cVEMPs and ABRs were recorded before and after caffeine or placebo intake. Results: A significant difference was observed in the absolute latencies of I and III (p<0.010), and V (p<0.001) and in the inter-peak latencies of III-V and I-V (p<0.001) of ABRs wave. In contrast, no significant difference was found in cVEMP parameters (P13 and N23 latency, threshold, P13-N23 amplitude, and amplitude ratio). The mean amplitudes of P13-N23 showed an increase after caffeine ingestion. However, this was not significant compared with the placebo group (p>0.050). Conclusions: It seems that the extent of caffeine's effects varies for differently evoked potentials. Latency reduction in ABRs indicates that caffeine improves transmission in the central brain auditory pathways. However, different effects of caffeine on auditory- and vestibular-evoked potentials could be attributed to the differences in sensitivities of the ABR and cVEMP tests.

• 대한청각학회지
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• 제24권1호
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• pp.10-16
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• 2020

Background and Objectives:The blockage of adenosine receptors by caffeine changes the levels of neurotransmitters. These receptors are present in all parts of the body, including the auditory and vestibular systems. This study aimed to evaluate the effect of caffeine on evoked potentials using auditory brainstem responses (ABRs) and cervical vestibular-evoked myogenic potentials (cVEMPs) in a double-blind placebo-controlled study. Subjects and Methods: Forty individuals (20 females and 20 males; aged 18-25 years) were randomly assigned to two groups: the test group (consuming 3 mg/kg pure caffeine powder with little sugar and dry milk in 100 mL of water), and the placebo group (consuming only sugar and dry milk in 100 mL water as placebo). The cVEMPs and ABRs were recorded before and after caffeine or placebo intake. Results: A significant difference was observed in the absolute latencies of I and III (p<0.010), and V (p<0.001) and in the inter-peak latencies of III-V and I-V (p<0.001) of ABRs wave. In contrast, no significant difference was found in cVEMP parameters (P13 and N23 latency, threshold, P13-N23 amplitude, and amplitude ratio). The mean amplitudes of P13-N23 showed an increase after caffeine ingestion. However, this was not significant compared with the placebo group (p>0.050). Conclusions: It seems that the extent of caffeine's effects varies for differently evoked potentials. Latency reduction in ABRs indicates that caffeine improves transmission in the central brain auditory pathways. However, different effects of caffeine on auditory- and vestibular-evoked potentials could be attributed to the differences in sensitivities of the ABR and cVEMP tests.

• 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.