• 제목/요약/키워드: Brainwave(EEG) Transmission

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도심 사거리 교차로 지역의 효율적인 뇌파전송 VANET 라우팅 프로토콜 (Efficient Brainwave Transmission VANET Routing Protocol at Cross Road in Urban Area)

  • 조준모
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.329-334
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    • 2014
  • 최근에 전기자동차의 상용화가 머지않은 상황에서 운전자를 위한 다양한 전자적 기능들이 개발되어지고 있다. 특히, 뇌파(EEG)를 통하여 운전자의 상태를 모니터링하면서 졸음방지나 건강상태를 실시간으로 점검하는 기능들이 있다. 자동차 운전자의 뇌파를 의료기관 서버에 전송하여 관련 기능들을 제공할 수 있는데 이때 자동차간 또는 자동차와 노변장치간의 원활한 통신기능이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 도심의 교차로환경에서 원활한 EEG 통신기능을 제공하는 라우팅 프로토콜을 제시하기 위해 AODV, DSR, GRP, OLSR, TORA와 같은 5가지의 라우팅 프로토콜로 운영되는 무선통신망을 각각 설계하고 이를 OPnet 네트워크 시뮬레이션을 통하여 성능을 평가하고 결과를 제시하고자 한다.

운전자의 안전을 위한 도심지역 자동차 애드혹 통신망의 뇌파전송 성능평가 (Performance Evaluation of Transmitting Brainwave Signals for Driver's Safety in Urban Area Vehicular Ad-Hoc Network)

  • 조준모
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권6호
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    • pp.26-32
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    • 2011
  • 최근 U-health 분야에서는 EEG(Electroencephalograph) 뇌파를 전송하여 환자뿐만 아니라 일반 노약자를 대상으로 졸음운전이나 뇌졸중, 또는 심장마비와 같은 위기상황에 대처하기 위해 실시간으로 뇌파를 모니터링하는 시스템을 연구하고 있다. 이러한 시스템은 병원이나 요양원등 다양한 지역에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 자동차 통신망에 적용하여 운전자의 뇌파를 실시간으로 모니터링하고 미연에 사고를 방지할 수 있는 통신망 시스템의 성능을 평가하고자 한다. 이를 위해 VANET환경에서 EEG뇌파 전송을 효율적으로 할 수 있도록 옵넷 시뮬레이터에서 제공하는 모바일 애드혹 노드를 사용하였다. 운전자의 뇌파를 노변기지국으로 전송하는 애드혹한 자동차 통신망을 설계하고 시뮬레이션을 통하여 도심 지역에 적합한 환경을 도출하였다.

의료센터의 다중로봇통신망을 이용한 뇌파전송망 프로토콜의 성능비교 (Performance Comparison of Brain Wave Transmission Network Protocol using Multi-Robot Communication Network of Medical Center)

  • 조준모
    • 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.

좌우 양팔의 근육 활성도 변화에 따른 EEG 출력 구분을 위한 CSP 필터의 적용 (Application of CSP Filter to Differentiate EEG Output with Variation of Muscle Activity in the Left and Right Arms)

  • 강병준;전부일;조현찬
    • 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.