• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.455-458
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• 1997

We are exposed to the various external stimuli input from the environment, which cause emotional changes based on the characteristics of the stimuli. Unfortunately, there are no quantitative results on relationship between human sensibility and the characteristics of physiological signals. The objective of this study was to quantify EEG signals evoked by visual stimulation based on the assumption that the analysis of the variability on the characteristics of the EEG waveform may provide the significant information regarding changes in psychological states of the subject. Seven university students were participated in this study. The experiment was devised with eleven experimental conditions, which are control and ten different types of visual stimulation based on IAPS (International Affective Picture Systems). Wavelet transformation was employed to analyze the EEG signals. Most positive and negative emotional response were compared in pairs. The results showed that the reconstructed signals at the decomposition level revealed the different energy value on the EEG signals. Also, general patterns of EEG signals in rest state compare with positive and negative stimulus were found. This study could be extended to establish an algorithm which distinguishes psychophysiological states of the subjects exposed to the visual stimulation.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.181-189
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• 2014

Adolescence is differentiated from other development stages for the significant physical and emotional changes a person goes through that stage. This study has surveyed communal residencies in the Seoul area and the community facilities within them and has analyzed their correlation with the adolescents' emotional reactions according to their school age. This study is concerned with evaluating the perceptions of teenagers towards learning, cultural, and exercise facilities. These adjectives were positioned on the IRI adjective images to obtain representative words such as "noble", "gentle", and "cheerful" for the purpose of analysis. Furthermore, each representative word was assigned a color and then made into a simulation for the EEG experiment. The EEG signals of the teenagers in different educational levels indicated that EEG signals of high school students were more activated compared to that of middle school students and both groups responded to the "cheerful" images with high EEG signals. Therefore, in order for community facilities within communal residencies to actively support and activate leisure and academic activities for adolescents, they have to be connected to their emotional characteristics. It is also important to minutely plan according to their school age.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권6호
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• pp.487-494
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• 2003

수면뇌파의 해석에 있어서 수면단계는 뇌파의 특성파 검출에 특히 중요하다. 수면단계는 여러 수면질환의 진단에 가장 기초적일 단서를 제공한다. 본 연구에서 수면뇌파 신호를 이산 웨이브렛 변환 뿐 만 아니라 퓨우리에 변환, 연속 웨이브렛 변환을 이용해서 해석하였다. 제안된 시스템 방범인 퓨우리에와 웨이브렛은 수면뇌파의 중요한 특성파(유파, 수면방추파, K복합, 구파 REM) 검출을 위해서 수면상태를 분석했다. 수면뇌파 분석에는 Daubechies 웨이브렛 변환 방법과 고속 퓨우리에를 이용했다. 모의실험결과 신경망 시스템이 특성 파형의 분류에 높은 성능을 발휘함을 알 수 있었다.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제23권2호
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• pp.131-139
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• 2019

Manually reviewing electroencephalograms (EEGs) is labor-intensive and demands automated seizure detection systems. To construct an efficient and robust event detector for experimental seizures from continuous EEG monitoring, we combined spectral analysis and deep neural networks. A deep neural network was trained to discriminate periodograms of 5-sec EEG segments from annotated convulsive seizures and the pre- and post-EEG segments. To use the entire EEG for training, a second network was trained with non-seizure EEGs that were misclassified as seizures by the first network. By sequentially applying the dual deep neural networks and simple pre- and post-processing, our autodetector identified all seizure events in 4,272 h of test EEG traces, with only 6 false positive events, corresponding to 100% sensitivity and 98% positive predictive value. Moreover, with pre-processing to reduce the computational burden, scanning and classifying 8,977 h of training and test EEG datasets took only 2.28 h with a personal computer. These results demonstrate that combining a basic feature extractor with dual deep neural networks and rule-based pre- and post-processing can detect convulsive seizures with great accuracy and low computational burden, highlighting the feasibility of our automated seizure detection algorithm.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.739-741
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• 2003

Electroencephalogram (EEG)-based brain computer interface (BCI) provides a new communication channel between human brain and computer. EEG is very noisy data and contains artifacts, thus the extraction of features that are robust to noise and artifacts is important. In this paper we present a method with employ both independent component analysis (ICA) and oriented principal component analysis (OPCA) for artifact-robust feature extraction.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 추계학술대회
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• pp.117-120
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• 1995

The electronencephalogram (EEG) is a complex electrical signal which reflects generalized brain activity. The EEG is utilized in the clinical assesment of many neurological and psychiatric disorders and offers promise for monitoring of patients undergoing operation. This paper describes a technique for quantitative analysis of EEG signals which is based on an eigenspace. Examples of the application approach to simulated and clinical EEG data illustrate the capabilities.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.71-72
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• 2009

행동활성화체계(BAS)/ 행동억제체계(BIS)는 서로 독립적이고 구분되는 신경 기저와 작용 방식을 가졌기 때문에 사람들은 이 두 체계에서 각기 독립적인 민감성을 보이리라고 가정할 수 있으며, 개인의 기질이나 성격 특성 및 광범위한 전반적 정서 경험 경향성과도 밀접하게 관련된다고 가정된다. 본 연구에서는 뇌자도(MEG)에서 취득한 신호를 가지고 EEG에서 얻은 신호 및 자기 보고식 질문지를 통한 비교 분석 연구를 수행하였다. 총 9명 (male=6, female=3)을 대상으로 EEG/MEG를 수행한 후 BIS/BAS 질문지를 수행하여 비교 분석하였다. 자기 보고식 질문지와 EEG/MEG와의 상관관계 및 통계분석을 통하여 EEG와 MEG에서 일치성 및 상관성을 살펴보고 향후 성격 및 감성성향 판단 및 분류에 있어서 MEG의 효용성 측면을 살펴보고자 함이 본 연구의 목적이다.

• 센서학회지
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• 제13권3호
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• pp.199-206
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• 2004

Epileptic seizures result from a temporary electrical disturbance of the brain. In this paper, a method of discriminating EEG for diagnoses of temporal lobe epilepsy is proposed. The proposed method for classification of epilepsy and sleep EEG is based on the wavelet transform and the fuzzy c-means. The magnitude and mean of wavelet coefficients for each EEG band are applied to the cluster of the FCM classifier. The proposed system show a little more accurate diagnosis for EEG by analysis of frequency for Wavelet and the success rate of 95% classification using FCM. From the simulation results by the implemented system, we demonstrated this research can be reduce doctor's labors and realize quantitative diagnosis of EEG.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-8
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• 2019

멀미(Motion Sickness)란 전정기관에서 감지된 움직임과 시각적으로 감지된 움직임이 서로 충돌하는 경우에 발생하는 어지럼증 증상이다. 어지럼증이 발생할 경우 사용자는 메스꺼움 및 구토감, 방향 감각 이상과 피로 등의 증세를 호소한다. 이러한 어지럼증 원인이 다양하여 증상에 대한 감별과 치료가 어려운 질환이다. 특히 어지럼증의 유형 중 시각 정보로 인해 유발되는 어지럼증(Visually Induced Motion Sickness)은 발전하는 VR산업에서 해결해야 할 고질적인 숙제로 남아있다. 이러한 VIMS에 대한 분석은 사용자의 활력 징후 측정 및 특징 분석과 EEG 특성 분석을 통하여 가능하다. 이에 본 논문에서는 EEG 신호를 기반으로 시각 정보로 인해 유발되는 어지럼증(VIMS)의 최소화 방안에 대해 고찰하며, 그와 관련된 연구 동향들을 분석한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제5권1호
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• pp.41-53
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• 1994

단일 쌍극자 모델을 source localization 문제에 적용시키는 것은 초보적이기도 하지만 필수적이기도 하다. 시abf레이션을 이용하여 단일 쌍극자를 추적함으로써 얻은 결과는 실제 인간의 뇌에 관한 EEG 임상 실험에 여러가지 정보를 제공해줄 수 있기 때문이다. 이번 논문에서는 EEG실험에서의 전극 배치가 S/N(signal to noise ratio)과 추정 오차 사이에 어떤 영향을 미치는 가를 Monte Carlo 시뮬레이션으로 조사하였다. 머리모델은 3중 구각 모델을 사용하였고 이를 이용하여 forward problem을 계산하였다. 쌍극자 파라미터를 minimization하는 문제는 simplex method를 이용하여 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 특이한 점은 전극의 밀도와 입체각에 의해 쌍극자 파라미터 오차가 변화했다는 사실이다. 이것은 곧바로 전극 배치와 연관이 된다. 실제 EEG 실험에서 전극배치를 어떻게 했는가에 따라 그에 따른 오차가 변화한다.