An adaptive digital filtering of the electroencophalogram(EEG) is a successful way of suppressing mains interference, but it affects some of the frequency components of the signal, an artifact which not be acceptable in some cases of automatic EEG processing. The types of electrical artifact seen on EEG records is described. Those are the EOG and the PVC roller pump noise. And we study the method for cancelling these artifacts. The method does not need the reference channel, and are obtained by cascading the linear predictor and the noise canceller. The simulation results illustrate the performances of the presented method in terms of the capability of interferences suppression.
Digital polysomnography was developed to overcome the limitations of Rechtschaffen and Kales rule and to compensate the shortcomings of paper polysomnography. It enables easy access to and secure preservation of sleep records, and provides various displays of sleep data to enhance efficiency of visual scoring of sleep records. Rechtschaffen and Kales rule had been criticized for its ambiguity and lack of considerations in spatial information of EEG. As sleep records are acquired and processed in digital mode, they can be analyzed at microscopic and macroscopic levels. Digital analysis of sleep records provides the basis for development of new sleep measures. Sleep staging in digital polysomnography is based on the various analyses of EEG. Sleep apnea, hypopnea and periodic limb movement are detected automatically by digital analysis of respiratory signals and leg EMG. Digital polysomnography plays a complementary role to visual scoring and compensates the limitations of paper polysomnography. Digital polysomnography, including acquisition, processing and analysis of sleep records in digital mode, can be a great help in the development of sleep medicine, enabling the development of new sleep measures and the exchange of sleep records between sleep laboratories.
The application of advanced Main Control Room(MCR) is accompanied with lots of changes and different forms and features through the virtue of new digital technologies. The characteristics of these digital technologies and devices give many opportunities to the interface management, and can be integrated into a compact single workstation in advanced MCR so that workers can operate the plant with minimum physical burden under any operation conditions. However, these devices may introduce new types of human errors and thus a means to evaluate and prevent such errors is needed, especially those related to characteristics of digital devices. This paper reviewed the new type of human error hazards of tasks based on digital devices and surveyed researches on physiological assessment related to human error. An experiment was performed to verify human error hazards by physiological responses such as EEG which was measured to evaluate the cognitive workload of operators. And also, the performances of four tasks which are representative in human error hazard tasks based on digital devices were compared. Response time, ${\beta}$ power spectrum rate of each task by EEG, and mental workload by NASA-TLX were evaluated. In the results of the experiment, the rate of the ${\beta}$ power was increased in the task 1 and task 4 which are searching and navigating task and memory task of hierarchical information, respectively. In case of the mental workload, in most of evaluation items, task 1 and 4 were highly rated comparatively. In this paper, human error hazards might be identified by highly cognitive workload. Conclusively, it was concluded that the predictive method which is utilized in this paper and an experimental verification can be used to ensure the safety when applying the digital devices in Nuclear Power Plants (NPPs).
Epilepsy is a chronic neurological disease showing a symptom of repeated seizures without any other physical disorders. Among the diagnostic examination for epilepsy, the electroencephalogram (EEG) has been known as an important test. This study aimed to investigate the EEG with photic stimulation in the pediatric epilepsy patients. They underwent digital sleep and waking EEGs or waking EEGs with photic stimulation. Epilepsy type, seizure history, and season of occurring seizure were analyzed. Epilepsy patients showed more response during the period of photic-on and eye close at the frequency of 10~20 Hz during the EEG activation procedure. Photoparoxysmal response (PPR) was shown in 206 patients out of total 1,551 epilepsy patients. PPR was appeared more frequently during summer and winter seasons, and especially in the patients who had a history of seizure. During the PPR, EEG pattern showed spike (77.18%), theta (9.71%), and spike + theta (13.11%). On the other hand, beta and theta waves were not significantly changed by photic stimulation. However, alpha wave was decreased and delta wave was increased by photic stimulation (P<0.05). These changes may be due to temporarily altered electrophysiological function of the epileptic patient's brain by the photic stimulation. There was no difference in the EEG pattern between the left and right side in the brain. In conclusion, condition of photic-on with closed eyes and frequency of 10~20 Hz during the procedure of EEG activation could be appropriate for obtaining a definite photoparoxysmal response in the electroencephalogram of the pediatric epilepsy patients.
Affective Computing은 HCI (Human Computer Interaction) 및 건강 관리 분야에서 다양한 애플리케이션이 개발됨에 따라 최근 몇 년 동안 관심이 높아지고 있다. 이에 필수적으로 필요한 인간의 감정 인식에 대한 중요한 연구가 있었지만, 언어 및 표정과 비교하여 심전도 (ECG) 또는 뇌파계 (EEG) 신호와 같은 생리적 신호 분석에 따른 감정 분석에 대한 관심은 적었다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 이용한 EEG 기반 감정 인식 시스템을 제안하고 감정 관련 정보를 얻기 위해 다른 뇌파와 뇌 영역을 연구 하였으며, 웨이블릿 계수에 기초한 특징 세트가 웨이블릿 에너지 특징과 함께 추출되었다. 중복성을 최소화하고 피처 간의 관련성을 극대화하기 위해 mRMR 알고리즘이 피쳐 선택에 적용된다. 다중클래스 Support Vector Machine을 사용하여 4 가지 종류의 인간 감정을 크게 분류하였으며 공개적으로 이용 가능한 "DEAP"데이터베이스의 뇌파 기록이 실험에서 사용되었다. 제안 된 접근법은 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보여준다.
뇌파는 두뇌 활동의 변화를 시간적, 공간적으로 파악할 수 있는 대표적인 수단으로써 인간의 두피에서 측정 가능한 자발적 전기활동이다. 뇌파 전기활동을 제어하기 위해 다양한 인터페이스 기술들이 제공되고 있으며, 뇌파를 통한 휠체어나 로봇과 같은 기계의 조작이 가능하다. 뇌파 데이터의 특성은 실시간으로 다양한 채널 유형으로 수집되며, 이를 분석하기 위한 서버시스템은 플랫폼에 대해 독립적이고 경량화 된 시스템이 요구된다. 스프링 플랫폼은 독립적이고 경량화 된 서버시스템으로서, 엔터프라이즈급의 서버 프레임워크로 비즈니스 영역에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 독립적이고 경량화 된 스프링 서버시스템을 활용한 뇌파 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하여 뇌파제어의 신뢰성을 높이고, 분석 및 제어 인터페이스 확장이 가능하다. 또한 게임과 의료용 등 다양한 방면으로도 활용이 가능하다.
뇌파 정보는 분자 단계에서 행동 및 인지 단계에 이르기까지 생성된 정보의 양이 방대하며, 개인의 고유한 프라이버시영역을 나타내는 중요한 정보로 활용되고 있다. 이에, 뇌파정보의 다양한 정보를 통합하고 뇌파정보를 보호할 수 있는 프레임워크를 제시한다. 제안된 시스템은 전자정부 프레임워크 서버 시스템에 보안기능을 강화한 프레임워크로써, 메타데이터를 활용한 의존성 낮은 웹 애플리케이션 서버 시스템이다. 서버 구축을 위해 스프링 플랫폼의 MVC(Model, Vew And Control)프레임워크 웹 기반 환경에 스프링 시큐리티를 적용한다. 본 시스템은 강력한 보안시스템을 탑재한 독립적이고 경량화된 서버시스템으로 분석된 뇌파 정보를 확인할 수 있다. 이로 인해, 뇌파정보의 웹서비스 보안성을 높이고, 뇌파정보의 프라이버시 보호가 가능하다. 또한, 치매환자나 뇌인지 정보가 요구되는 경우 본 연구를 통해 원격의 실시간 확인 및 분석이 가능하다.
본 연구에서는 반복적인 동작 행위에 따른 뇌파의 훈련효과를 규명하고자 한다. 훈련 효과를 검증하기 위해 반복적인 동작시의 뇌파 출현량 및 EMG와 EEG의 coherence의 변화를 분석하였다. 피실험자는 5명으로 실험 시간은 총 48분이며, 반복 일에 대한 훈련 효과를 살펴보기 위해 5일간 진행하였다. 반복적인 동작은 손을 오므렸다 폈다 하는 행위로, 5초간의 동작실행과 10초간의 휴식시간으로 나눠 실험하였다. 동작 유무와 반복 일에 따른 뮤파와 베타파량의 차이를 살펴 본 결과, 반복시간에 따라 뮤파 및 베타파량이 증가되는 경향이 있었다. 그러나 5일 동안의 반복 일에 따른 훈련효과는 보이지 않았다. 또한 EMG와 EEG의 coherence는 반복 시간과 반복 일에 대한 훈련 효과를 확인할 수 없었다.
본 연구의 목적은 운동박탈이 운동중독자의 심리적 변화에 미치는 영향을 알아보기 위해 EEG 대뇌반구의 비대칭 활성화 지표를 통해 검증하고, 그 연구결과를 바탕으로 운동중독자들이 운동박탈을 경험할 때 나타나는 정서적 변화에 대한 기전을 규명하는데 있다. 본 실험에 참여한 피험자들은 20명이며, 운동박탈 후 나타나는 정서변화를 알아보기 위해 집단(실험집단, 통제집단)에 따른 시점별(운동박탈 전, 운동박탈 3일 후, 운동박탈 5일 후) 긍정과 부정적 정서 그리고 집단에 따른 EEG 대뇌반구 비대칭 차이지표를 비교분석하기 위하여 반복측정이원분산분석을 실시했으며, 사후검증을 실시했다. 본 연구결과 운동중독자에 운동박탈이 발생할 경우 감정이 부정적으로 바뀐다는 것을 확인하였다. 또한 본 연구는 기존의 운동박탈 연구에서 활용한 질적 연구 방식과 자기보고서 방식에서 벗어나 뇌 생리심리적 접근인 뇌파를 활용하여 좀 더 객관적이고 과학적으로 운동박탈에 대한 정서적 기전을 제시했다고 사료된다.
본 연구에서는 뇌파 신호를 측정할 수 있는 고정밀도의 뇌파측정시스템을 제작하였다. 전치증폭기는 분리증폭기의 방식으로 잡음제거 능력을 향상하였으며, 높은 사용자 안전도를 갖도록 제작하였다. 제작된 뇌파측정시스템은 주파수 대역별로 알파, 베타, 세타로 자동으로 분류될 수 있도록 A/D 변환하였다. 변환된 데이터는 DSP를 이용하여 실시간으로 FFT처리를 하였다. 실험은 현재 병력이 없고 건강 상태가 양호한 만 20세에서 26세까지의 학생을 대상으로 실시하였다. 외부의 물리적인 자극이 뇌파에 미치는 영향을 조사하기 위하여, 현재 시판되고 있는 뇌파 자극기인 MS제품을 이용하여 시각과 청각의 두 상태로 외부자극을 주고, 그 반응을 측정하여 비교하였다. 피검자의 감성평가 측정결과 본 연구에서 제작한 뇌파측정기가 유효함을 확인하였으며, 심리적인 상태변화를 조사할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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