• 한국의류학회지
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• 제44권5호
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• pp.824-836
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• 2020

This study investigated the effects of textile attachments on electroencephalogram using 20 persons (10 males and 10 females). Four types of attachment cushions were manufactured by changing the shell fabric (cotton and microfiber) and interlining (synthetic loose fiber and buckwheat). This was done using BIOS-S8 (BioBrain Inc., Korea), an 8-channel polygraph for multi-body signal measurement, to measure EEG. Data were analyzed using the SPSS 24.0 statistical program. EEG values were significantly activated according to gender, particularly when the subjects' eyes were open. For the male cases, 'RT', 'RAHB' values were highly activated and for the female cases, 'RA', 'RB', 'RG', 'RFA', 'RST', 'RLB', 'RMB', 'RST', 'RMT' values were highly activated. Examining the differences in EEG according to type of attachment indicated no significant difference in both sexes. However, in cases of females with their eyes closed, the 'RSA' index was quite different in the left occipital lobe (O1), and when their eyes were open, the 'RFA' in the right frontal lobe (F4) showed a significant difference. However, there was no obvious correlation between the activation of EEG and the subjective preference of textile attachments.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.23-32
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• 2019

사이버 멀미는 VR 체험 중 발생하는 증상으로, 주로 감각과 인지 시스템 사이의 불일치로 인해 발생하는 것으로 추정된다. 하지만 감각 및 인지 시스템을 객관적으로 측정할 수 있는 방법이 없기 때문에, 사이버 멀미를 측정하는 것은 어렵다. 이를 해결하기 위해 사이버 멀미를 측정하기 위해 다양한 방법론들이 연구되고 있다. 기존의 멀미를 측정하기 위한 방법은 설문방식을 이용하거나, 머신 러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 분석하는 방식으로 진행되어 왔다. 하지만 설문을 이용한 방식은 다소 객관성이 떨어지며, 머신 러닝을 사용하는 방식은 아직까지 높은 정확도를 얻은 연구가 부족하다. 본 논문에서는 뇌파 데이터를 Deep Neural Network (DNN) 딥러닝 알고리즘에 적용하여 객관적인 사이버 멀미 측정 방식을 제안한다. 또한 우리는 더 정확한 사이버 멀미 측정 결과를 위하여 딥러닝 네트워크 구조와 뇌파 데이터 전처리 기법을 제안한다. 우리의 접근 방법은 최대 98.88%의 정확도로 사이버 멀미를 측정한다. 또한 우리는 실험에서 사이버 멀미를 유발하는 영상의 특성을 분석한다. 일반적으로 사이버 멀미는 상하 움직임이 심한 화면, 화면의 지속적이고 빠른 전환, 공중에 떠있는 상황에서 발생한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.521-534
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• 2016

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.

• 신경치료
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• 제22권3호
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• pp.7-10
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• 2018

Purpose The purpose of this study was to investigate the difference of brain activity during action observation training and image training throughout EEG. Methods This study was participated 1 healthy college student without mental illness or cognitive impairment. The subject was randomly selected from university students and was interested in participating in the experiment. The purpose of this study was to investigate the visual and auditory stimuli (action observation) and brain image training. Results The results of our study, EEG value measured o.1 during resting. But brain activity changed to 0.3 during action observation. Finally, it changed to .05 after brain image training. Conclusion EEG measurement results were showed that after watching the Ball squat video, Brain activity increased.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.605-610
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• 2008

사람과 컴퓨터의 인터페이스를 위한 방법에는 여러 가지가 있으나 보나 편리하고 몸이 불편한 사람들도 이용할 수 있도록 하기 위하여 최근에는 사람의 뇌파를 이용하여 인터페이스를 하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 세계 여러나라에서 뇌파에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 아직까지 뇌파에 대한 정확한 분석이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 정확한 뇌파분석을 위한 뇌파 유발 자극방법 및 측정법을 제안하고, Fp1, Fp2, C3, C4 영역에서 뇌파를 측정하여 사람이 팔을 움직이고자 하는 상상을 할 때 ${\mu}$파와 ${\beta}$파에서 발견되는 Event-Related Synchronization(ERS), Event-Related Desynchronization(ERD)을 분석함으로써 사람의 의도를 뇌파를 통해 인지하고자 한다. 실험결과 피험자가 오른쪽 팔을 움직이고자 할 경우 왼쪽 뇌에서 ${\mu}$파 감소하고 ${\beta}$파는 증가하였으며, 왼쪽 팔을 움직이고자 한 경우 반대로 우뇌에서 ${\mu}$파가 감소하고 ${\beta}$파가 증가하는 것을 알 수 있었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.237-242
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• 2020

Construction noise is among the most critical stressors that adversely affect the quality of life of the people residing near construction sites. Many countries strictly regulate construction noise based on sound pressure levels, as well as timeslots and type of construction equipment. However, individuals react differently to noise, and their tolerance to noise levels varies, which should be considered when regulating construction noise. Although studies have attempted to analyze individuals' stress responses to construction noise, the lack of quantitative methods to measure stress has limited our understanding of individuals' stress responses to noise. Therefore, the authors proposed a quantitative stress measurement framework with a wearable electroencephalogram (EEG) sensor to decipher human brain wave patterns caused by diverse construction stressors (e.g., worksite hazards). This present study extends this framework to investigate the feasibility of using the wearable EEG sensor to measure individuals' emotional stress responses to construction noise in a laboratory setting. EEG data were collected from three subjects exposed to different construction noises (e.g., tonal vs. impulsive noises, different sound pressure levels) recorded at real construction sites. Simultaneously, the subjects' perceived stress levels against these noises were measured. The results indicate that the wearable EEG sensor can help understand diverse individuals' stress responses to nearby construction noises. This research provides a more quantitative means for measuring the impact of the noise generated at a construction site on neighboring communities, which can help frame more reasonable construction noise regulations that consider various types of residents in urban areas.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권6호
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• pp.392-403
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• 2023

This study presents a new hybrid fNIRS-EEG system to meet the demand for a lightweight and low-cost sleep pattern monitoring device. For multiple-channel configuration, a six-channel electroencephalogram (EEG) and a functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) system with eight photodiodes (PD) and four dual-wavelength LEDs are designed. To enhance the convenience of signal measurement, the device is miniaturized into a patch-like form, enabling simultaneous measurement on the forehead. Due to its fully integrated functionality, the developed system is advantageous for performing sleep stage classification with high-temporal and spatial resolution data. This can be realized by utilizing a two-dimensional (2D) brain activation map based on the concentration changes in oxyhemoglobin and deoxyhemoglobin during sleep stage transitions. For the system verification, the phantom model with known optical properties was tested at first, and then the sleep experiment for a human subject was conducted. The experimental results show that the developed system qualifies as a portable hybrid fNIRS-EEG sleep pattern monitoring device.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.133-153
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• 2023

본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.

• 대한화장품학회지
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• 제46권3호
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• pp.265-272
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• 2020

피부변화에 대한 연구뿐 아니라 바디냄새 또한 중요한 이슈가 되었다. 인간은 성별과 나이에 따라 각각의 특정한 냄새를 갖는다. 또한 냄새는 인간의 사회적 관계에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 기존의 전문가를 통한 냄새평가 방법에 새로운 뇌파 측정 평가법을 접목하여 체취를 평가할 수 있는 평가항목으로서의 가능성을 확인 하고자 하였다. 본 시험은 50 세에서 61 세 피험자 15 명을 대상으로 하였다. 체취 포집을 위하여 72 h 동안 면 티셔츠를 착용하게 하고 샤워를 금하도록 하였다. 전문가에 의한 냄새평가와 냄새를 맡는 동안 뇌파 변화를 측정하여 두 평가 사이의 상관관계를 분석하였다. Pearson 상관관계 분석결과 EEG 측정 파라미터중 '흥분'과 음의 상관관계(r = - 0.649, p = 0.009)가 나타났고 '스트레스' 항목과는 양의 상관관계(r = 0.704, p = 0.003)가 나타났다. 결론적으로, EEG 측정을 통한 체취의 평가는 전문가에 의한 냄새평가를 보완하는 방법으로 사용이 가능할 것으로 생각된다.