• 대한산업공학회지
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• 제42권1호
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• pp.73-79
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• 2016

The purpose of this study is to understand human sensory and emotional response according to car noise. This study investigated human stress levels from car noise based on the data of electro-encephalogram (EEG) and subjective evaluation analysis data. Since there are few previous works on the effect of car noise on human's reaction, more profound research about the effect of car noise on driver's emotion would be worth performing. Subjects were exposed to five different kinds of car noises. EEG data were collected while the subject was exposed to noise. In order to process EEG data, FFT analysis was used to separate the collected EEG data into ${\alpha}$-wave and ${\beta}$-wave. Also, survey was performed to carry out subjective evaluation. The results of the subjective evaluation were closely correlated to those found in the EEG signal analysis. The results from this study may provide useful information for mitigating car noise induced stress.

• 대한인간공학회지
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• 제32권1호
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• pp.27-36
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• 2013

Objective: This paper describes an analysis of electroencephalography(EEG) signals to identify human errors during using digital devices in nuclear power plants(NPPs). Background: The application of an advanced main control room(MCR) has accompanied with lots of changes in different forms and features by virtue of new digital technologies. The characteristics of these digital technologies and devices provide several opportunities for the use of interface management. It can integrate into a compact single workstation in an advanced MCR, allowing workers to operate the plant with minimum physical burden under any operating condition. However these devices may introduce new types of human errors, and thus we need a means to assess and prevent such errors especially those related to digital devices. Method/Conclusion: The EEG data are relatively objective, and thus we introduce several measures to EEG analysis for obtaining the feasibility of human error identification. Application: This study may support to ensure the safety when applying digital devices in NPPs.

• 디지털융복합연구
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• 제19권10호
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• pp.295-301
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• 2021

개인의 정신적 피로는 인지능력 및 업무 수행능력을 감소시킬 뿐만 아니라 일상에서 발생하는 크고 작은 사고의 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 EEG 기반의 정신적 피로 판별을 위한 CNN 모델을 제안하였다. 이를 위해 안정 상태와 작업 상태에서의 뇌파를 수집하여 제안한 CNN 모델에 적용한 후 모델 성능을 분석하였다. 실험에 참여한 피험자들은 모두 대학교에 재학 중인 오른손잡이 남학생들이며 평균 나이는 25.5세이다. 각 상태에서의 측정된 뇌파에 대해 스펙트럼분석을 수행하였으며, CNN 모델의 입력데이터로써 원시 EEG 신호, 절대파워, 상대파워를 사용하여 CNN모델의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과, 알파대역 후두엽 위치의 상대파워가 가장 좋은 성능을 나타내었다. 모델정확도는 훈련데이터 85.6%, 검증데이터 78.5%, 시험데이터 95.7%이다. 제안한 모델은 정신적 피로 판별을 위한 자동화시스템 개발에 적용될 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.31-36
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• 2017

이 연구는 비동기 매커니즘을 바탕으로 닫힌 눈(eye-closed) 및 이중 블링크 (double-blinking) EEG를 사용하여 BCI를 개발하는 것을 목표한다. 제안된 시스템은 신호 처리 모듈과 그래픽 사용자 인터페이스 (VK-가상 키보드)로 구성되어 있으며 26개의 영문자와 특수 기호로 구성됩니다. "눈 닫기"이벤트는 "선택"(select)명령을 유발하는 반면, "이중 블링크"(DB) 이벤트는 "실행 취소"(undo) 명령에 따라 실행합니다. 3개의 이벤트 그룹 ("열린 눈"(eye-open, "닫힌 눈" (eye-closed)및 "이중 블링크"(double-blinking)에 대한 EEG 신호 분석과 관련된 3 등급 벡터 보조 분류 (SVM) 기계가 제안되었습니다. 결과는 제안된 BCI가 평균 92.6 %의 전체 정확도와 5 글자 / 분의 맞춤법 비율을 달성 할 수 있음을 보여주었습니다. 전반적으로 이 연구는 실제 BCI 맞춤법을 구현하기의 실현 가능성과 신뢰성으로 인해 정확도와 철자 비율의 향상을 보여주었습니다.

• 인지과학
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• 제20권2호
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• pp.155-181
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• 2009

인간의 정신 작용을 신경 생리학적으로 연구할 때에, 심리적 현상에 수반되는 뇌파 신호에 종종 관심을 갖게 된다. 예를 들어, EEG 신호가 어떤 심리적 사건과 관련하여 시간에 따라 어떻게 변화하는 지에 관심이 있다면, 두피에 부착된 각각의 전극에서 모아지는 뇌파 신호의 파형이 실험 조건에 따라서 시간적으로 어떻게 변화하는 지를 살펴보면 된다. 이처럼 제시된 사건에 수반되어 반복된 실험적 시행의 평균을 통해 얻어진 뇌파 전위를 '사건 관련전위(ERP)'라고 한다. 뇌파는 이와 같이 전통적으로 시간 영역에서 분석할 수 있는데, 여기에 덧붙여 주파수 영역에서도 분석할 수 있다. 신호 분석법의 발달로 주파수축 분석 방법이 뇌파 분석에도 응용되고, 그 결과 뇌파 신호의 주파수 성분과 인지적 해석이 종종 의미 있는 상관성을 보인다. 이런 상황에서, 뇌파의 시간축 분석에 비하여, 주파수축 분석이 아직까지는 충분히 일반화되지 않았고, 관련 인지 과학 분야 연구자들에게 기본적인 개념을 소개하고 이해를 도울 필요가 있다고 생각되어 본 해설 논문을 준비했다. 이에, 본 해설 논문을 통해, 뇌파 신호의 주파수축 분석에 대한 기본적인 개념(예, 위상-고정)과 그 대표적인 분석방법(예, 웨이블릿 변환)을 이해하고, 뇌파의 주파수 대역별 인지적 속성에 대해서도 전반적으로 살펴보고자 한다. 나아가, 뇌에서 서로 다른 위치에 있는 전극들 간의 뇌파 신호들의 위상의 상호 관계 연구를 통해, 뇌의 기능적 연결성 연구를 이해하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.727-734
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• 2019

본 논문은 인간의 의지가 뇌로부터 전달되는 과정에서 근육의 움직임이나 동작이 뇌의 특정 부위에서 유의미한 특징을 나타내는 신호를 찾아낼 수 있는지를 확인한다. 일반적으로 뇌파의 발생은 특정한 동작을 유발하고 유발된 동작으로부터 신호를 받아 변화를 보인다. 이러한 신호는 불확실성이 높으며 육안으로 판별하기엔 그 차이를 파악하기 어렵다. 따라서 분류에 앞서 어떤 신호를 분석할 것인지 정의하는 과정이 필요하다. 뇌파 혹은 뇌전도의 형태는 주파수 대역별로 분류하였을 경우, 알파, 베타, 델타, 쎄타, 감마의 영역으로 나눌 수가 있다. 뇌파의 측정 부위에 따라 활성화되는 주파수의 대역이나 에너지의 차이가 다르기 때문에 이들 신호의 특정한 크기가 정확한 동작이나 의지를 표현한다고 할 수는 없지만, 특정한 영역에서 다른 동작을 했을 경우의 뇌파 활성도를 기준으로 동작을 분류하거나, 동작에 영향을 미치는 뇌파의 경향성을 판단할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 1차적으로 근육의 좌우 이두근의 근전도가 활성화 되는 시점을 기준으로 뇌파의 발현형태를 관찰하고, 이후 좌완과 우완의 근육 활성화에 따른 뇌파의 유의미한 차이를 뇌파를 통해 유추할 수 있는지를 검증한다. 근전도의 좌우활성화에 따른 뇌파의 분류기준을 찾을 수 있다면, 뇌로부터 발현된 신호가 각각의 근육에 전달되는 과정에서 전이된 신호의 형태를 파악하는데 도움을 줄 수 있으며, 향후 더욱 복잡한 뇌신호의 발생 유형을 통해 알려지지 않은 많은 뇌파의 정보를 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.221-229
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• 2004

The Continuous Wavelets Transform project signal f(t) to "Time-scale"plan utilizing the time varied function which called "wavelets". This Transformation permit to analyze scale time dependence of signal f(t) thus the local or global scale properties can be extracted. Moreover, the signal f(t) can be reconstructed stably by utilizing the Inverse Continuous Wavelets Transform. In this paper, the EEG signal is analyzed by wavelets coherence method and the De-noising procedure is represented.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.1038-1047
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• 1996

The effect of electromagnetic wave on the biobody is to make a possibility not increasing temperature but also inducing physiological and psychological damage which is head or backbone. Generally a vital function of hean can be estimated by the measureing of Electro Encephalogram(EEG), and achieved a response of a find stimulus which can not be defected a subjective sympton and out of reaction. In this paper, the head can be modeled according to its medium and dervated the equation of SAR distritution, and the head of rabbit is approximately modeled three layers practically and the result of each SAR distribution is illustrated. Measured EEG from the nervous system of rabbit on a plane wave irradiated an be used quantitative analysis for the electrophysiogical effect of the biobody.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(5)
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• pp.127-130
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• 2000

Classification of Electroencephalogram(EEG) makes one of key roles in the field of clinical diagnosis, such as detection for epilepsy. Spectrum analysis using the fourier transform(FT) uses the same window to signals, so classification rate decreases for nonstationary signals such as EEG's. In this paper, wavelet power spectrum method using wavelet transform which is excellent in detection of transient components of time-varying signals is applied to the classification of three types of Event Related Potential(EP) and compared with the result by fourier transform. In the experiments, two types of photic stimulation, which are caused by eye opening/closing and artificial light, are used to collect the data to be classified. After choosing a specific range of scales, scale-averaged wavelet spectrums extracted from the wavelet power spectrum is used to find features by Back-Propagation(13P) algorithm. As a result, wavelet analysis shows superiority to fourier transform for nonstationary EEG signal classification.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1996년도 춘계학술대회논문집
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• pp.160-167
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• 1996

The early diagnosis has an very important role in curing dementia. But there was not an effective method to diagnose it until now. In this paper we analyzed the EEG in Alzheimer's disease and normal control groups to compare by nonlinear parameter such as the largest Lyapunov exponent $L_{1}$. We found that patients with Alzheimer's disease have significantly lower$L_{1}$ than normal groups. And we propose the nonlinear analysis of EEG as a useful tool for the early diagnosis of Alzheimer's disease.