• 한국의류학회지
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• 제38권4호
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• pp.440-454
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• 2014

This study examined the wearing effect of 3D compression suits on quantitative electroencephalogram (EEG) during walking and rest. Ten males in their 20s wore three types of experimental clothing, a loose-fit wear (BS), a 3D compression suit (3D CS), and a power film welded on CS (3D WCS); in addition, EEG signals were measured during resting, walking, after walking, and after sit-ups. The results showed that a higher pressure (due to 3D CS and 3D WCS) increased the 'Concentration' level and the 'Cognitive load' of brain waves during treadmill walking due to a higher cortex activity level when walking. Differentiation was shown between two compression suits and BS was enhanced during walking on a treadmill; however, the brain waves of 'Relaxation' between two compression suits were significantly different after walking, i.e., 'Relaxation' level of 3D WCS was the highest. Rigorous exercise such as sit-ups was inefficient to distinguish the effect of compression suits on EEG. Participants perceived a higher pressure due to compression suits; however, the wear comfort of two compression suits was maintained. Two compression suits were rated as supportive and helpful during walking. Various EEG parameters such as the indices of 'Relaxation', 'Concentration' and 'Cognitive load' were effective to observe the effect of 3D compression suits on wearers' brain waves during and after walking.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.199-203
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• 2016

A brain-computer interface or BCI provides an alternative method for acting on the world. Brain signals can be recorded from the electrical activity along the scalp using an electrode cap. By analyzing the EEG, it is possible to determine whether a person is thinking about his/her hand or foot movement and this information can be transferred to a machine and then translated into commands. However, we do not know which information relates to motor imagery and which channel is good for extracting features. A general approach is to use all electronic channels to analyze the EEG signals, but this causes many problems, such as overfitting and problems removing noisy and artificial signals. To overcome these problems, in this paper we used a new optimization method called the Fruit Fly optimization algorithm (FOA) to select the best channels and then combine them with CSP method to extract features to improve the classification accuracy by linear discriminant analysis. We also used particle swarm optimization (PSO) and a genetic algorithm (GA) to select the optimal EEG channel and compared the performance with that of the FOA algorithm. The results show that for some subjects, the FOA algorithm is a better method for selecting the optimal EEG channel in a short time.

• Korean Journal of Acupuncture
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• 제30권4호
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• pp.305-318
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• 2013

Objectives : The aim of this study was to examine the effect of electroacupuncture(EA) at an acupoint, HT8(Sobu), on normal humans by using power spectral analysis. We examined the effect on the Heart Rate Variability(HRV), and the balance of the autonomic nervous system. Methods : Thirty-two healthy volunteers participated in this study. EEG(Electroencephalogram) power spectrum exhibits site-specific and state-related differences in specific frequency bands. A thirty-two channel EEG study was carried out on thirty-two subjects(14 males; mean age=23.5 years old, 18 females; mean age=21.5 years old). HRV and EEG were simultaneously recorded before and after acupuncture. Results : In the ${\alpha}$(alpha) band, during the HT8-acupoint treatment, the power values in the ${\alpha}$(alpha) band significantly decreased(p<0.05) at 28 channels. In the ${\beta}$(beta) band significantly decreased(p<0.05) at 26 channels. In ${\delta}$(delta) band significantly decreased(p<0.05) at 18 channels. In ${\theta}$(theta) band significantly decreased(p<0.05) at 20 channels. ${\alpha}/{\beta}$ values were increased at 6 channels and decreased at 10 channels.${\beta}/{\theta}$ values were increased at 10 channels and decreased at 19 channels. Mean-RR(RR-interval), Complexity, RMSSD(Root mean square of successive differences), SDSD(Standard deviations differences between adjacent normal R-R intervals), norm HF showed a significantly increased and mean-HRV, norm LF, LHR(LF/HF Ratio) showed a significantly decreased after HT8-acupoint treatment(p<0.05). Conclusions : These results suggest that EA at the HT8 mostly causes significant changes on alpha(28 channels), beta(26 channels), delta(18 channels), theta(20 channels) bands and mean-HRV, mean-RR, complexity, RMSSD, SDSD, norm LF, norm HF and LHR. If practicing EA at the HT8, it will regulate the function of the cerebral cortex, decrease activity of the sympathetic and increase parasympathetic nervous activity.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1325-1334
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• 2014

Recently game addiction of young people has become a social issue. Therefore, many studies, mostly surveys, have been conducted to diagnose game addiction. In this paper, we suggest how to distinguish levels of addiction based on EEG. To this end, we first classify four groups by the degrees of addiction to internet games (High-risk group, Vigilance group, Normal group, Good-user group) using CSG (Comprehensive Scale for Assessing Game Behavior) and then measure their Event Related Potential(ERP) in the Go/NoGo Task. Specifically, we measure the signals of P300, N400 and N200 from the channels of the NoGo stimulus and Go stimulus. In addition, we extract distinct features from the discrete wavelet transform of the EEG signal and use these features to distinguish the degrees of addiction to internet games. The experiments in this study show that High-risk and Vigilance group exhibit lower Go-N200 amplitude of Fz channel than Normal and Good-user groups. In Go-P300 and NoGo-P300 of Fz channel, High-risk and Vigilance groups exhibit higher amplitude than Normal and Good-user group. In Go-N400 and NoGo-N400 of Pz channel, High-risk and Vigilance group exhibit lower amplitude than Normal and Good-user group. The test after the learning study of the extracted characteristics of each frequency band from the EEG signal showed 85% classification accuracy.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.63-70
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• 2009

BCI 기술은 생체신호인 뇌파를 수집하여 신호처리를 거친 후 실질적인 기기제어 및 통신 시스템 등을 제어하는 시스템 관련 기술이다. BCI 시스템 구현을 위해서는 뇌파의 특성을 실시간으로 분석하여 학습 시키고 학습된 뇌파의 특성을 적용하는 단계가 요구된다. 본 논문에서는 EEG 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 왼손/오른손 동작에 영향을 미치는 EEG 신호의 특징을 찾고, 이를 반영하여 데이터의 차원을 축소한다. 입력 자료의 특징을 충분히 포함하면서 낮은 차원을 가지는 데이터를 이용한다면 분류를 위한 계산량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 특징을 제거함으로써 분류 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소하고 이에 대한 효율성을 검증하기 위해 K-NN분류기를 이용하여 분류 정확도 측정을 수행하였다. 그 결과 주성분 분석을 이용하여 특징을 추출하고 분류율을 측정한 경우보다 평균 5% 높은 분류 정확율을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.343-349
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• 2018

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.

• 수면정신생리
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• 제10권2호
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• pp.100-107
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• 2003

배 경：뇌파 미세각성은 수면 회복감을 저하시키고 주간 피로감을 초래하는 것으로 알려져 있다. 수면중 주기성 사지운동증은 뇌파기록의 육안판독 소견에 나타나는 미세각성 유무에 따라 두 종류로 나뉘어진다. 미국 수면장애협회에서 제시한 기준은 수면중 주기성 사지운동 이후에 뇌파의 변화가 3초 이상 지속되는 경우를 미세각성으로 판정하고 있다. 그러나 육안판독 만으로는 뇌파 활동의 일부 미세한 변화를 찾아내기 어렵다는 주장도 제기되고 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 미세각성이 없는 수면중 주기성 사지 운동의 뇌파변화를 스펙트럼 분석방법을 이용하여 세밀하게 측정하여 수면중 주기성 사지운동증에서 나타나는 각성 반응을 보다 자세히 이해하는데 있다. 방 법：야간 수면다원검사로 수면중 주기성 사지운동증 진단을 받은 환자 10명을 대상으로 하였다. 각각의 피험자에서 2단계 비렘수면에서 발생한 주기성 사지운동 중에서 뇌파의 미세각성이 없는 삽화 30개를 무작위로 선택하여 스펙트럼 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 알파파나 세타파로 뇌파변화가 최소 1초 이상 나타날 경우라도 미세각성으로 간주하여 대상군에서 제외함으로써 때문에 최소 3초 이상을 미세각성으로 삼는 미국수면장애학회의 기준보다 엄격한 기준을 적용하였다. 사지운동이 시작된 시각을 기준으로 시작 전 4초 구간과 시작 후 4초 구간의 두 군으로 나누고 해당 뇌파를 각각 스펙트럼 분석하였고 독립 스튜던트 t 검증을 사용하여 두 군을 비교하였다. 결 과：수면중 주기성 사지운동증 지수의 평균은 $16.7{\pm}10.0$회였고 수면중 주기성 사지운동증 지속시간의 평균은 $1.3{\pm}0.7$초였다. 독립 스튜던트 t 검증의 결과 델타파(p=0.000) 영역의 비교활동도가 사지운동후에 유의하게 증가하였고, 알파파(p=0.01) 영역과 시그마파(p=0.000) 영역은 유의하게 감소하였다. 세타파(p=0.05), 베타파(p=0.129), 그리고 감마파(p=0.062) 영역이 감소하였으나 유의할 만한 수준은 아니었다. 결 론：델타파 영역이 증가를 보인 결과는 각성반응이 단계적인 순서로 일어난다는 이론과 합치되는 소견이다. 본 연구의 대상환자가 이전의 유사한 연구의 대상환자에 비하여 평균 지속시간이 더 짧다는 점과 평균 지수가 낮다는 점을 고려한다면, 경한 형태의 수면중 주기성 사지운동증에서도 신경생리학적인 변화가 유발된다고 결론을 내릴 수 있다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제49권3호
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• pp.294-299
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• 2017

이 연구의 목적은 중첩성 뇌전증을 발견하고, 처음 기록된 30분 뇌파 패턴을 통하여 경련 가능성을 알아보고자 한다. 국제표준 10~20법을 통하여 전극을 부착하였다. 2014년 1월부터 2015년 12월까지 중환자실에 입원한 경련 의심 환자를 대상으로 하였다. 뇌파의 패턴은 주기적 방전파, 전반적 주기적 방전파, 버스트 억제파, 초점 뇌전증파, 비대칭 배경파, 전반적 서파, 삼상성 형태의 일반화 된 주기적 방전파 등 7 가지 범주로 분류하였다. 원인별 분류는 5가지 범주로 구분하였다. 전체 128명 중 평균 나이는 $56.9{\pm}17.5$였고, 남:여 비율은 74:54명이였다. 평균 뇌파검사 기간은 $5.5{\pm}5.1$일 이었고 최장 33일 이였다. 주기적 방전파(N=7), 전반적 주기적 방전파(N=10), 버스트 억제파(N=6), 초점 뇌전증파(N=19), 비대칭 배경파(N=24), 전반적 서파(N=51), 3상 형태의 일반화 된 주기적 방전파(N=11)이었다. 중첩성 뇌전증 환자의 원인은 원발성 증상성(N=4), 급성원발성 증상성(N=9), 급성 증상성(N=6), 진행성 뇌병증(N=2), 열성경련(N=1)이었다. 지속적 뇌파모니터링 검사는 중첩성 뇌전증을 발견하는데 유용한 검사이고, 뇌파 패턴을 통하여 경련 발생 유무를 확인할 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제8권1호
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• pp.1-8
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• 2004

목적: MRI를 촬영하면서 뇌전도 신호를 동시에 측정하는 것은 뇌기능 영상에 있어 매우 필요한 일이다. 그러나 MRI와 동시에 측정한 뇌전도 신호에는 많은 잡음이 유발되는데 이중 가장 심각한 영향을 주는 것은 경사자계에 의해서 유발되는 잡음이다. 경사자계 유발잡음을 ICA를 이용하여 효과적으로 제거하는 방법을 개발하고자 한다. 대상 및 방법: 29채널의 MR-compatible 뇌전도 측정시스템과 3.0 T MRI 시스템을 실험에 사용하였다. 3.0 T MRI 시스템 안에 뇌전도 캡을 쓴 피험자를 놓고 EPI 촬영을 하면서 뇌전도 신호를 측정하였다. 측정된 뇌전도 신호에 대하여 ICA를 적용해 경사자계 유발 잡음을 선택적으로 제거하였다. 제거한 결과를 평균화 방법과 PCA 방법을 사용해 얻은 결과와 비교하였다. 결과: ICA 방법, 평균화 방법 , PCA 방법 모두 경사자계 유발잡음 제거에 있어 일정 부분 효과가 있었다. 그러나 이들 방법들을 상호 비교하였을 때 잡음 제거 결과는 ICA 방법이 평균화 방법과 PCA 방법에 비해 우수하였다. 결론: ICA를 이용하여 경사자계 유발 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 잡음이 제거된 뇌전도 신호는 간질환자에 대한 뇌기능영상이나 뇌전도결합 fMRI 촬영에 활용될 수 있을 것이다.

• 감성과학
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• 제19권1호
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• pp.83-94
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• 2016

본 연구는 상담심리학의 성격특성이론에 근거하여 좌 우뇌의 신경학적 비대칭성 및 두뇌 각 영역에서의 활성뇌파와 성격의 요인별 특성과의 관련성을 EEG측정을 통해 알아보고자 하였다. 이에 96명의 대학생들을 대상으로 8채널 EEG 장비를 이용하여 뇌파를 측정한 후 컴퓨터로 분석한 자료와 성격 5요인 질문지를 사용하여 조사한 자료를 통계 분석하였다. 그 결과 전전두엽의 쎄타파 좌 우뇌비대칭이 클수록 성격요인 중 신경증이 높은 것으로 나타났고, 각 두뇌영역별로는 전전두엽좌측의 쎄타파 활성이 클수록 신경증은 높고, 성실성은 낮아지는 것으로 나타났으며, 전두엽좌측의 베타파 활성이 클수록 외향성과 개방성이 낮아지는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 두뇌영역별 특정뇌파리듬의 활성이 개인의 성격 및 심리적 특성에 유의미한 관련이 있음을 알 수 있게 한다. 기존의 연구들 대부분이 주로 알파파, 베타파 영역에서 성격과의 관련성에 대해 언급했던 것과 달리, 본 연구결과는 세타파가 성격특성과 관련이 있을 수 있음을 시사한다. 이러한 연구 결과를 토대로 두뇌관련 상담전략과 후속연구에 대해 제언하였다.