운동심상(Motor imagery) 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-computer Interface)는 주로 뇌전도(Electroencephalography, EEG)를 이용하여 사용자의 자발적인 운동 의지를 읽는 기술로 최근 주목받고 있다. 이 중에서도 피실험자의 운동 의지를 정확히 해석하기 위해 감각운동 영역(sensorimotor area)의 일부분에서 나타나는 ${\mu}$-대역(8-13Hz)의 전위 감소 현상인 event related desynchronization(ERD)을 분석하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 EEG는 공간 해상도가 낮고 사용자에 따라 ERD가 발생하는 주파수 대역이 다소 차이가 있어 추정에 어려움이 있다. 이에 대한 개선 방법의 하나로서 공간 필터를 구현하는 common spatial pattern (CSP)과 필터 뱅크(filter bank)를 결합한 형태인 discriminative filter bank common spatial pattern(DFBCSP)이 제안되었다. 그러나 DFBCSP는 EEG 신호의 평균 전력(power)의 Fisher ratio를 이용하여 사용자에 따른 효과적인 주파수 대역을 포함하는 discriminative filter bank(DFB)를 구성하여 분류 정확도를 향상시켰지만 ERD의 공간 패턴이 나타나는 적절한 필터를 선택하지 않는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 EEG 신호의 평균전력 대신 CSP의 특성 벡터를 이용하여 DFB를 구성하는 방법을 제안한다. 기존의 방법과 제안한 방법의 필터 선택 결과와 분류 정확도 분석을 통해 CSP 특성 벡터가 DFB 구성에 더욱 효과적임을 보인다.
네트워크 환경에서 사용자에 대한 인증은 반드시 필요한 요소이며, 이를 위하여 많은 사용자 인증기술이 연구되고 발전되어 왔다. 그 중 SPMA, I-SPMA 프로토콜은 과거 프로토콜이 가지는 상호인증 결여, 재전송 공격 등 취약점에 대하여 지적하고, 이를 보완한 안전한 사용자 인증 프로토콜을 제안하였다. 하지만 이들 프로토콜은 서버와 사용자가 공유한 비밀정보가 동기화되지 않을 경우 심각한 문제를 발생하며, 이를 복구할 수 있는 대안이 없어 그 실효성을 입증하지 못한다. 따라서 본 논문은 상기 프로토콜이 비동기 문제로 인한 서비스 거부 공격에 대하여 고려하고 있지 않음을 증명함으로써 제안된 프로토콜의 안전성을 분석하였다.
신체 부위를 움직이는 상상을 할 때, 일반적으로 뇌의 감각 및 운동 피질 영역에서 특정 주파수 대역의 EEG(Electroencephalography) 신호의 세기가 감소하거나 증가하는 ERD(Event-Related Desynchronization)/ERS(Event-Related Synchronization) 현상이 발생한다. 하지만 ERD/ERS는 현상은 피험자에 의존적이고 매시도마다 큰 차이를 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서 각 시간-주파수 공간에 대하여 서로 다른 공간 필터를 구성하는 비 동질(non-homogeneous) 공간 필터 최적화 방법을 제안한다. EEG 신호는 시간에 대하여 비정상적(non-stationary) 특징을 가지기 때문에 제안하는 방법과 같이 시간에 따라 변화하는 ERD/ERS 특징을 반영하여 공간적 특징을 추출하는 방법은 시간에 대한 변화를 고려하지 않은 기존의 방법보다 우수한 성능을 보인다. 본 논문에서는 International BCI Competition IV에서 제공하는 4가지 동작 상상(왼손, 오른손, 발, 혀)에 대한 EEG 신호 데이터를 사용하여 동작 상상 분류 실험을 하고 이 결과를 기존의 타 방법들과 비교 분석하였다. 실험 결과, 피험자에 따라 서로 다른 시간-주파수 특징이 추출됨을 확인하였고, 최적화된 공간 필터들이 시간에 따라 변화하는 것을 확인하였다. 또한 이러한 특징을 이용하여 분류를 수행하였을 때, 더욱 우수한 분류 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 IP 스위칭 시스템을 위한 iSLIP 기반의 Dual Round Robin(DRR) 방식 스케줄링 알고리즘을 제시한다. 기존의 iSLIP 방식과 DRR 방식을 결합하여 단점은 최소화하면서 DRR이 가진 분배기능의 장점과 iSLIP 기능이 가진 고성능의 장점을 이용할 수 있게 한다. 불균일한 트래픽 환경에서 스위치에서의 처리율과 지연성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 또한 제안된 방식은 기존의 iSLIP과 비교하여 구현 복잡성을 매우 낮아짐을 보인다. 이러한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 스케줄링 알고리즘이 기존의 DRR에 비해 우수한 성능을 iSLIP에 비해 구현의 복잡성에서 우수함을 알 수 있었다.
Asano, Fumitaka;Shimoyama, Ichiro;Kasagi, Yasufumi;Lopez, Alex
한국감성과학회:학술대회논문집
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한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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pp.44-50
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2002
The fast Fourier transform (FFT) is a good method to estimate spectral density, but the frequency resolution is limited to the sampling window, and thus the precise characteristics of the spectral density for short signals are not clear. To solve the limitation, a multiple band-pass filter was introduced to estimate the precise time course of the spectral density for flash visual evoked potentials (VEPs). Signals were recorded during -200 and 600 ms using balanced noncephalic electrodes, and sampled at 1 K Hz in 12 bits. With 1 Hz and 10 ms resolutions, spectral density was estimated between 10 and 100 Hz. Background powers at the alpha-and beta-bands were high over the posterior scalp, and powers around 200ms were evoked at the same bands over the same region, corresponding to P110 and N165 of VEPs. normalized's spectral density showed evoked powers around 200 ms and suppressed powers following the evoked powers over the posterior scalp. The evoked powers above the 20Hz band were not statistically significant. However, the gamma band was significantly evoked intra-individually; details in the gamma bands were varied among the subjects. Details of spectral density were complicated even for a simple task such as watching flashes; both synchronization and desynchronization occurred with different distributions and different time courses.
There are several factors which are more likely to have sleep disorders in fertile women with menstruation than adult men. Menstrual cycle plays an important role in them. We describe herein the overview about the association of menstrual cycle and sleep disorders by viewing the interactions of menstrual cycle and circadian rhythm. We review how menstrual cycle affects sleep-wake cycle by reviewing menstrual cycle and estrous cycle to understand these interactions. Menstrual cycle and estrous cycle are mainly affected by hormonal cycle and light-dark cycle, respectively and they are generally determined in monthly rhythm and annual rhythm, respectively. The determination of estrous cycle is also affected by cyclic changes of hormones besides light-dark cycle. Although sleep-wake cycle almost alternates according to estrous cycle in non-primate mammals, it is hardly affected by menstrual cycle in primate mammals as compared with estrous cycle. But menstrual cycle affects sleep-wake cycle via desynchronization of sleep-wake cycle and temperature rhythm. The decrease of amplitude and phasic change during luteal phase in the daily fluctuation of body core temperature can partially contribute to the induction of sleep disorders in fertile women. In addition to this, premenstrual syndrome which nearly happens during luteal phase commonly have sleep problems. Therefore, we suggest that menstrual cycle and PMS can partially contribute the increase of sleep disorders in fertile women.
Vortex-induced vibrations are a type of flow-induced vibrations caused by alternating lift forces. With increasing demand for renewable energy, the application of vortex-induced vibrations to renewable energy has been widely studied. Vortex-induced vibrations for aquatic clean energy (VIVACE) converter is a renewable energy device that generates electricity from rivers or oceans using vortex-induced vibrations. To increase the design life and power harnessing capacity of the VIVACE converter, the estimation of fluid forces due to vortex-induced vibrations is essential. Herein, vortex-induced vibrations were experimentally tested, and their amplitude and frequency response were measured. The amplitude results showed four different branches: initial branch, upper branch, lower branch, and desynchronization range. According to the fluid force coefficient results, the maximum lift coefficient occurred at the upper branch. Additionally, a mathematical model is proposed to estimate fluid forces due to vortex-induced vibrations without using measurement devices. This mathematical model enables the estimation of fluid force coefficients and phase lag using amplitude and frequency response of vortex-induced vibrations.
Classification of human thought is an emerging research field that may allow us to understand human brain functions and further develop advanced brain-computer interface (BCI) systems. In the present study, we introduce a new approach to classify various mental states from noninvasive electrophysiological recordings of human brain activity. We utilized the full spatial and spectral information contained in the electroencephalography (EEG) signals recorded while a subject is performing a specific mental task. For this, the EEG data were converted into a 2D spatiospectral pattern map, of which each element was filled with 1, 0, and -1 reflecting the degrees of event-related synchronization (ERS) and event-related desynchronization (ERD). We evaluated the similarity between a current (input) 2D pattern map and the template pattern maps (database), by taking the inner-product of pattern matrices. Then, the current 2D pattern map was assigned to a class that demonstrated the highest similarity value. For the verification of our approach, eight participants took part in the present study; their EEG data were recorded while they performed four different cognitive imagery tasks. Consistent ERS/ERD patterns were observed more frequently between trials in the same class than those in different classes, indicating that these spatiospectral pattern maps could be used to classify different mental states. The classification accuracy was evaluated for each participant from both the proposed approach and a conventional mental state classification method based on the inter-hemispheric spectral power asymmetry, using the leave-one-out cross-validation (LOOCV). An average accuracy of 68.13% (${\pm}9.64%$) was attained for the proposed method; whereas an average accuracy of 57% (${\pm}5.68%$) was attained for the conventional method (significance was assessed by the one-tail paired $t$-test, $p$ < 0.01), showing that the proposed simple classification approach might be one of the promising methods in discriminating various mental states.
The Performance research about EEG-BCI algorithm in BCI-naive subjects is very important for evaluating the applicability to the public. We analyzed the result of the performance evaluation experiment about the EEG-BCI algorithm in BCI-naive subjects on three different aspects. The EEG-BCI algorithm used in this paper is composed of the common spatial pattern(CSP) and the least square linear classifier. CSP is used for obtaining the characteristic of event related desynchronization, and the least square linear classifier classifies the motor imagery EEG data of the left hand or right hand. The performance evaluation experiments about EEG-BCI algorithm is conducted for 40 men and women whose age are 23.87${\pm}$2.47. The performance evaluation about EEG-BCI algorithm in BCI-naive subjects is analyzed in terms of the accuracy, the relation between the information transfer rate and the accuracy, and the performance changes when the different types of cue were used in the training session and testing session. On the result of experiment, BCI-naive group has about 20% subjects whose accuracy exceed 0.7. And this results of the accuracy were not effected significantly by the types of cue. The Information transfer rate is in the inverse proportion to the accuracy. And the accuracy shows the severe deterioration when the motor imagery is less then 2 seconds.
본 논문에서는 피험자가 A, B, C, D 글자를 말하는 상상을 할 때 사고중추에서와 Broca's area 에서 EEG 신호를 측정하였으며 이 신호를 Event-Related Spectral Perturbation (ERSP), Inter-Trial Coherence (ITC) 그리고 Event Related Potential (ERP) 방법을 통해 분석하여 보았다. 그 결과 F7, FT7 영역의 뇌파에서 각 문자를 보여주는 자극 제시 후 0$\sim$300ms 동안의 1$\sim$13Hz에서 높은 coherence를 보였으며, P300 이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 ERP를 통해 분석해본 결과 각 글자에 대한 차이를 구분하고자 하였던 처음 연구의 동기와 달리 각 글자를 말할 때 ERP가 약간의 차이를 보이기는 하였으나 각 문자에 대한 차이라거나 이 차이를 통해 문자를 구별할 수 있다고 하기는 어려웠다. 하지만 본 논문에서는 이 실험결과를 통해 기존에 운동관련 뇌 영역에 국한되어 있던 BCI 연구의 한계를 극복하고 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있는 응용 시스템을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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