• ETRI Journal
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• 제28권1호
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• pp.111-114
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• 2006

An alternative human interface enabling people with severe motor disabilities to control an assistive system is presented. Since this interface relies on the biosignals originating from the contraction of muscles on the face during particular movements, even individuals with a paralyzed limb can use it with ease. For real-world application, a dedicated hardware module employing a general-purpose digital signal processor was implemented and its validity tested on an electrically powered wheelchair. Furthermore, an additional attempt to reduce error rates to a minimum for stable operation was also made based on the entropy information inherent in the signals during the classification phase. In the experiments, most of the five participating subjects could control the target system at their own will, and thus it is found that the proposed interface can be considered a potential alternative for the interaction of the severely disabled with electronic systems.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.121-128
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• 2010

본 연구는 이완에 따른 뇌 영역간의 연결성을 코히런스 분석방법으로 확인하고자 한다. 기존의 이완유발에 따른 뇌 활동 변화는 EEG 스펙트럼 분석방법을 사용하여왔다. 하지만 스펙트럼 분석방법으로는 측정영역에서의 반응만을 관찰할 수 있고, 뇌 영역간의 연결성을 분석하기는 힘들다. 따라서 측정점 사이의 연결성을 관찰할 수 있는 코히런스 분석방법으로 이완에 따른 뇌 영역 간의 연결성을 확인하였다. 이를 통해 감성 변화에 따른 중추신경계의 변화를 관찰할 수 있었다. 실험은 24명의 대학생을 대상으로 눈을 감고 이완음향을 듣도록 지시하고 8개의 위치에서 EEG를 측정하였다. EEG측정위치는 국제적인 10-20법에 의거한 F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, 그리고 O2지점을 사용하였다. 실험에 사용된 음향은 White noise를 혼합한 음향과 혼합하지 않은 음향을 사용하였다. 그리고 실제로 이완이 되었는지 확인하기 위해 주관적 감성을 함께 측정하였다. 주관적 감성 응답은 ANOVA(Analysis of Variance)하였다. 음향을 들었을 때 실제로 이완효과가 발생하며, White noise가 이완을 증가시키는 것을 확인하였다. EEG는 측정영역 사이의 코히런스를 측정하였다. 그리고 White noise를 혼합한 음향과 혼합하지 않은 음향을 들었을 때의 코히런스 결과를 t-test하여 유의성을 확인하였다. 분석결과 White noise를 혼합한 음향에서 후두엽과의 연결성이 증가하였고, White noise를 혼합하지 않은 음향에서는 두정엽과의 연결성이 증가하는 결과를 확인하였다. 이를 통해 이완일 때의 뇌 기능 연결성의 변화를 관찰할 수 있는 중요한 결과를 도출하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권5호
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• pp.1034-1047
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• 2020

The personal authentication technique is an essential tool in this complex and modern digital information society. Traditionally, the most general mechanism of personal authentication was using alphanumeric passwords. However, passwords that are hard to guess or to break, are often hard to remember. There are demands for a technology capable of replacing the text-based password system. Graphical passwords can be an alternative, but it is vulnerable to shoulder-surfing attacks. This paper looks through a number of recently developed graphical password systems and introduces a personal authentication system using a machine learning technique with electroencephalography (EEG) signals as a new type of personal authentication system which is easier for a person to use and more difficult for others to steal than other preexisting authentication systems.

• Annals of Clinical Neurophysiology
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• 제3권1호
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• pp.31-36
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• 2001

Background & Objectives : Fractal Dimension(FD) could be an index of correlation between variable parameters in non-linear chaotic signals. We tried to demonstrate that EEG wave is compatible with chaotic waves by measuring the Lyapunov exponent index and compared the difference of FD between variable age groups(teens, 30's, 50's) Methods : We estimated the Lyapunov exponent index and the FD from digital EEG data among five persons in each normal age groups by using the software which is programmed in our laboratory. Statistical analysis was done with SPSS win 8.0. The statistical differences of Lyapunov exponent index and FD between each electrodes and each age groups were done with ANOVA and paired sample t-test. Result : The Lyapunov exponent indexes were larger than 1 in each electrode and age group. There is no statistical difference in FD between each electrodes and each age groups. Except in 30th age group. In this group the FD of right hemisphere is larger than that of left hemisphere. Conclusion : The result of Lyapunov exponent index means EEG wave is a non-linear chaotic signal. And the results of FD suggest that chaotic parameters of right hemisphere is larger than those of left hemisphere at rest at least in younger people. We think that chaotic parameters can be a useful tool in investigating the variable diseases or brain states.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.389-396
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• 1997

본 논문에서는 뇌파측정기에서 발생하는 전기적 잡음을 제거하기 위하여 뇌파 측정시 발생하는 안구운동, PVC 룰러 펌프 잡음등을 포함하는 전기적 잡음에 대하여 기술하였다. 적응 디지틀 필터는 이러한 뇌파 측정 잡음을 제거하는 효과적인 방법이다. 그러나 일반적인 적응 디지틀 필터는 뇌파신호의 일부주파수 성분에 영향을 주게되므로 자동 뇌파 처리에는 부적합하다. 그러므로 본 고에서 이러한 뇌파잡음을 제거하기 위하여 제안한 방법은 일반적인 적응디지틀 필터의 참조채널을 사용하지 않으며, EOG 잡음을 제거하기 위하여 선형예측기와 고정차수 FIR 필터를 연결하였으며, 펌프잡음을 제거하기 위하여 선형예측기와 잡음 제거기를 연결함으로써 실현하였다. 또한 시뮬레이션을 통한 결과는 잡음제거 능력의 관점에서 제안한 방법의 성능을 분석하였으며, 결과적으로 약 20dB의 잡음제거 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.452-458
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• 2017

본 연구에서는 2016년 7월부터 2017년 6월까지 1년 동안 뇌파 측정 신호를 이용한 우울증 진단장치를 개발하였다. 정상인의 경우 좌측 알파파가 우측 알파파에 비해 활성화되는 양상을 보이고, 우울증 환자의 경우 반대로 우측 알파파가 더 활성화된다. 뇌파의 잡음제거와 증폭을 위해 아날로그 회로와 디지털 저역통과필터를 사용하였고, 고속 푸리에 변환을 실시할 때 발생하는 신호의 누수를 제거하기 위해 해밍 창 함수를 적용하였다. 개발한 진단장치의 유효성능을 확인하기 위해 평균연령 24세의 대학교 3, 4학년 학생 20명을 대상으로 뇌파 측정을 실시하였다. 우울증 판독을 하기 위해 좌, 우 알파파의 상대 값을 계산한 결과 최솟값은 66.7, 최댓값은 113.3의 값을 가졌으며, 평균값은 92.2이었다. 또한 20명 중 7명이 90~95 사이에 해당되었고, 우울 점수의 평균 편차가 20가량 높은 사람의 경우 경미한 우울증세의 경향을 보였다. 본 연구 결론을 향후 좌, 우 뇌 비대칭 해소를 통한 우울증 치료기 제작 시 유의미한 자료로 사용할 수 있으며 다수의 우울증 환자에 대한 임상실험이 이루어질 경우 실제적 우울증 진단에 유용하게 적용할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.16-23
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• 2010

최근 뇌 과학 연구에 관심이 높아지면서 두뇌 훈련게임, 교육응용분야 및 BCI(brain Computer Interface)등 여러 분야에서 뇌파를 이용한 장치들이 개발 되고 있다. 본 논문에서는 전두엽 뇌파를 이용해서 간편하고 손쉽게 사용할 수 있는 블루투스 기반 무선 포터블형 뇌파 측정장치를 설계 제작하였다. 10~100 ${\mu}V$의 낮은 진폭을 가진 뇌파를 증폭하여 수V까지 증폭하였고 불필요한 잡음신호와 60 Hz의 전원 노이즈를 제거 하기위하여 저역필터, 고역필터 및 노치 필터를 설계하였다. 또한, 아날로그 뇌파신호를 디지털신호로의 변환과 PC로의 무선 전송을 위해 PIC24F192 마이크로컨트롤러를 사용하였다. AD변환 샘플링율은 1kHz로 하였고, 블루투스방식의 무선전송방식을 이용하여 38,400bps로 PC로 전송하였다. PC로 입력할 때 LabVIEW 프로그램를 이용하여 뇌파신호를 수신하여 모니터링 하였다. 상용 뇌파측정 장치인 Biopac MP100과 개발된 장치에 각각 $1{\mu}V$, 0~200Hz의 동일한 사인파 시뮬레이션 신호를 입력한 후 FFT 변환 후 각각 파워스펙트럼을 분석하여 성능 검증을 비교했다. 상용 Biopac 시스템 MP100과 비교해 본 결과 특히, 30Hz이하의 주파수영역에서 유사한 주파수 응답 특성결과를 얻어 제작된 시스템의 정확도가 우수함을 알 수 있었다.

• 커뮤니케이션디자인학연구
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• 제68권
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• pp.278-288
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• 2019

광범위하고 다양하게 발전해가고 있는 IoT 시장에서 리스크와 사용 편리성이 구매 의도에 미치는 영향분석과 이에 대한 감성적 소비 가치의 조절 효과를 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 크게 세 가지 제품군에서 각각 2가지의 제품을 선정해 연구를 시행하였다. 연구의 방법으로는 크게 세 가지로 첫째, 이론적 고찰, 둘째, 연구모형 검증을 위해 IoT 제품의 소비가 가능한 20대 이상의 남녀 250명을 대상으로 survey 분석을 하였으며 분석은 SPSS를 이용하여 기술통계로 신뢰도 분석과 요인분석을 하였다. 셋째, Survey 분석의 오류를 해소하기 위해 남녀 20~30대 8명을 대상으로 심층 인터뷰와 간접적 체험에 따른 뇌전도(EEG)의 변화를 측정하였다. 본 연구의 가설의 실증분석 결과 IoT 제품의 사용 편리성이 구매 의도에 있어서 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 리스크가 구매 의도에 부정적인 영향을 보일 것으로 예측하였으나 본 연구에서는 유의미하지 않게 나타났다. 이는 일반적으로 고객이 하이테크제품을 구매할 때 제품구매 비용, 사용 비용, 처분에 관한 비용 등 금전적 손실에 대해서 일반제품의 경우보다 경시되는 경향을 나타낸 것이 아닌가 짐작하였고, 심층 인터뷰와 EEG 분석결과 IoT 제품의 특성상 리스크가 있어도 신기술의 신기한 제품, 나의 삶을 이롭게 할 것이라는 막연한 생각 등으로 구매해보고 사용해보고자 하는 욕구가 있다고 이야기했다. 감성적 소비가치의 하위요소인 심미성, 상징성, 쾌락성 모두 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이는 감성적 소비가치가 구매 의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타난 선행연구들과 일치하는 결과이다. 심층 인터뷰와 EEG 분석결과 역시 동일한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 감성적 소비가치가 IoT 제품 구매 의도에 영향을 미치는 것을 밝혀냈다. 이는, IoT 제품을 생산하는 기업들은 좀 더 감성적 소비가치를 적용한 마케팅에 집중해야 할 필요성으로 보인다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권1호
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• pp.81-90
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• 2001

본 연구에서는 디지털 영상 뇌파계(digital video electroencephalogram, Digital VEEG)에서 비디오 영상과 뇌전도 파형의 동기화된 편집 시스템을 구성한다. 이 시스템은 기존 아날로그 영상 뇌파계(analog video electroencephalogram)의 동기화 문제와 디지털 영상 시스템에서의 영상편집 문제를 해결하기 위하여 MPEG-I(이하 MPEG) 고압축 기술을 이용한 MPEG 인코딩 보드(encoding board)와 MPEG 편집 엔진(editing engine)을 각각 사용하였다. 시스템은 디지털 영상뇌파계모듈과 디지털 편집 모듈로 구성되며, 뇌전도모듈에서는 환자에게 연결된 전극을 통해 들어온 뇌파를 생체신호증폭기를 이용하여 증폭한 후 AD 보드(analog to digital board)를 이용 디지털화한다. 디지털 카메라로 촬영된 환자영상의 아날로그 영상신호(NTSC 신호)는 MPEG 인코딩 보드를 이용하여 고압축 디지털화한다. 이후 디지털화된 뇌전도신호와 MPEG 형식의 영상을 시간 동기화하여 두 개의 모니터에 각각보여준다. 편집 모듈에서는 영상신호와 뇌파신호를 어느 부분이든 간단한 조작으로 오려 붙이기(cut and paste) 기능을 이용할 수 있다. 본 시스템은 사용된 데이터 모두 디지털 기술을 이용하여 영상과 뇌파신호의 정확한 동기화 및 각각의 데이터의 오려 붙이기 기능을 가능케 하였으며, 이는 환자의 데이터를 관리 및 보관하는데 있어, 임상의에게 의미 있는 자료만을 모아서 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. 이와 같은 장점을 갖는 디지 영상뇌파계 편집시스템을 구현하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.28-32
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• 1980

병질우자의 뇌파에서 나타나는 비정상적인 극파(spike)를 삼각파형의 모델을 사용하여 자동검출하는 방법을 디지탈시스템으로 구성하였다. 이 방법은 극파가 일정한 시간폭과 큰 기울기와 정상에서 날카로운 특성을 갖는 파형이라는 성질을 이용한 것이다. 본 논문에서는 뇌파를 채집하여 신호처리한 다음 이러한 극파의 특성을 나타내는 모개변수들로부터 극파를 구별하여 판정해내는 프로그램을 구성하였다. 이러한 신호처리 과정과 검출과정을 모두 미니콤퓨터를 이용하여 구성했으며 마이크로프로세서에의 응용을 위한 기본단계라고 할 수 있다.