• 감성과학
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• 제6권4호
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• pp.15-23
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• 2003

근래에 들어 질병으로 인하여 의사표현이 곤란한 환자에게 뇌파에 기초한 BCI(Brain Compute, Interface)와 같은 새로운 인터페이스를 제공하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특정 자극에 대해 유발되는 뇌파의 측정과 분석은 BCI를 위한 뇌파의 패턴과 인터페이스의 설계에 중요한 역할을 한다. 이 연구의 목적은 시청각 자극 인가 후 피험자의 반응시간을 측정하는 시스템을 EEG와 같은 생체 신호 계측 시스템과 연동이 가능한 형태로 개발하는 것이다. 제안된 시스템은 기능적으로 자극신호 발생부, 반응시간 측정부, 유발뇌파 측정부, 동기신호 발생부로 나뉘어진다. 자극신호 발생부는 실험에 이용되는 자극신호를 제작하는 부분으로서 Flash를 사용하여 구현하였다. 반응시간 측정부는 문제에 대한 답 선택 요청시각으로부터 피험자의 반응까지의 시간을 측정하는 부분으로서 마이크로컴퓨터를 이용하여 구현하였다. 유발뇌파 측정부는 시판용 하드웨어와 소프트웨어를 그대로 사용하였다. 동기신호 발생부는 전체 시스템의 동기를 맞추기 위한 신호를 발생하는 부분으로서 문제제시, 답 요구와 동기한 화면상의 명암신호와 이를 검출하는 광센서로 구성하였다. 본 논문에서 제시한 방법에서는, 기존의 유발전위 측정 및 자극시스템에 특정 모듈(반응시간 측정 장치, 동기신호 발생장치)만을 추가하여 실험자의 의도에 맞는 시스템을 설계할 수 있어 유발응답 및 반응시간의 측정을 필요로 하는 연구를 가속화 할 것이 기대된다.

• 대한인간공학회지
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• 제25권4호
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• pp.129-135
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• 2006

he purpose of this study is to measure bio-signal to investigate the driver's physiological response change under real situation using train simulator. The train simulator used in this study is KTX model and according to changes of driving situation, The bio-signal controlled by autonomic nervous system, such as GSR(Galvanic Skin Response), SpO2(Saturation percent O2), HR(Heart Rate), ECG(Electrocardiograph), EEG(Electroencephagram) and movement and response of eye were measured. Statistically significant difference in bio-signal data and eye movement activity pattern were investigated under several different driving speeds using analysis of variance (p<0.05). The GSR and HR value measured in average and mission speed operation is higher than in high-speed operation. β wave of EEG in average speed operation become more activated than in high speed operation. In accordance with a characteristic of rail vehicle, movement and response of eye in high-speed operation requiring relatively simple maneuver become less activated than in either average or mission speed operations. Conclusively, due to more careful driving controls in average and mission speed operation are required than in high-speed operation, level of mental and physical stresses of train driver was increased and observed through changes of bio-signal and eye movement measured in this study.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.227-232
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• 2013

BCI (Brain Computer Interface) is technology to control external devices by measuring the brain activity, such as electroencephalogram (EEG), so that handicapped people communicate with environment physically using the technology. Among them, EEG is widely used in various fields, especially robot agent control by using several signal response characteristics, such as P300, SSVEP (Steady-State Visually Evoked Potential) and motor imagery. However, in order to control the robot agent without any constraint and precisely, it should take advantage of not only a signal response characteristic, but also combination. In this paper, we try to use the fusion of motor imagery and P300 from EEG for practical use of robot control in BCI environment. The results of experiments are confirmed that the recognition rate decreases compared with the case of using one kind of features, whereas it is able to classify each both characteristics and the practical use technology based on mobile robot and wireless BCI measurement system is implemented.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.15-18
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• 2013

본 논문은 뇌전도 신호 처리를 위한 아날로그 전단부를 제시한다. 일반적으로 뇌전도 신호는 낮은 주파수 대역에 존재하고 신호의 크기가 미약하므로 이를 처리하기 위한 아날로그 전단부는 높은 전압 이득 및 공통모드 제거비를 가져야 하며 저주파 잡음을 효과적으로 억제해야 한다. 본 논문에서 제시하는 아날로그 전단부는 가변 이득 계측 증폭기와 대역통과 필터로 구성되어 있다. 낮은 주파수의 잡음을 제거하기 위하여 주파수 chopping을 적용하였다. 본 논문의 회로는 0.18um CMOS 공정을 이용하여 제작하였으며 측정 결과 최대 60dB의 전압이득과 100dB 이상의 공통모드 제거비를 내는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.481-486
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• 2018

본 논문에서는 음악적 자극이 인간의 수리적 두뇌활동에 미치는 영향을 조사하는 것을 목적으로 하여 피험자의 뇌파를 분석한 결과를 제시한다. 음악적 자극으로는 진정성향의 음악과 자극성향의 음악을 선정하였고, 피험자의 뇌파에서는 집중력과 상관성이 높은 SMR파와 중간 베타파를 분석하여 비교하였다. 본 논문의 실험결과에서는 음악적 자극과 동시에 과제를 수행할 때의 파워가 더 높게 관측되었고, 진정성향의 음악적 자극이 자극성향의 음악적 자극보다 인간의 집중력에 방해되지 않는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.793-798
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• 2012

In this paper, we explored the new method for extracting feature from the electroencephalography (EEG) signal based on linear regression technique with the orthonormal polynomial bases. At first, EEG signals from electrodes around motor cortex were selected and were filtered in both spatial and temporal filter using band pass filter for alpha and beta rhymic band which considered related to the synchronization and desynchonization of firing neurons population during motor imagery task. Signal from epoch length 1s were fitted into linear regression with Legendre polynomials bases and extract the linear regression weight as final features. We compared our feature to the state of art feature, power band feature in binary classification using support vector machine (SVM) with 5-fold cross validations for comparing the classification accuracy. The result showed that our proposed method improved the classification accuracy 5.44% in average of all subject over power band features in individual subject study and 84.5% of classification accuracy with forward feature selection improvement.

• 대한인간공학회지
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• 제22권2호
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• pp.15-28
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• 2003

The one of the most important factors is the platoon design on developing AH3(Advanced Highway System), as it is related to traffic efficiency and drivers' safety. This study was evaluated that how much speed is comfortable for drivers and how long distance is appropriate for vehicular gap of platoon by measuring drivers' physiology signal and sensibility. A fixed-based AHS simulator was developed by using a real vehicle cockpit and the restructured part of Korean highway for human factors evaluation. The EEG(electroencephalogram), ECG (electrocardiogram) and GSR(Galvanic Skin Response) were measured for obtaining drivers' physiology signal according to the change of speed and gap. The brain wave(${\alpha},\;{\beta},\;{\delta},\;{\theta}$) by EEG, the response of the autonomic nervous system. the sympathetic and parasympathetic nervous system, by ECG, and relax-arousal situation by GSR were analyzed. The SD(Semantic Differential) method was also applied to evaluate drivers' sensibility by 5-grade evaluation scale with 96 adjectives. SSQ(Simulator Sickness Questionnaire) was used to measure the simulator sickness of pre and post driving, two times. As the results, drivers were comfortable with 120km/h speed of platoon and lam to 15m vehicular distance. The results of this study may differ from the adaption of the reality because of many parameters. However, the purpose of this study is show to significant results of the drivers' safety and the acceptability of human factors evaluation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.848-852
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• 2001

생체신호인 심전도(ECG), 근전도(EMG), 뇌파(EEG)는 환자진단에 있어 매우 중요한 신호이다. 이 신호는 많은 잡음이 혼합되어 있고, 시변과 비선형적인 특정을 가지고 있어 잡음제거가 어렵다. 따라서 환자 또는 시스템의 환경에 따라 적응하여 필터링을 하여야 한다 그러나 현재 적응필터는 고정된 필터 차수를 설정하여 잡음을 제거하기 때문에 과도한 필터 차수는 시스템의 출력인 생체신호의 왜곡을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 생체신호처리를 위한 적응필터의 구조와 성능을 개선시키기 위한 알고리즘을 제안하고 실험한 결과 최적의 필터 차수를 구하였다.

• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.949-954
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• 2013

본 논문에서는 인간의 졸음에 대한 특성을 관찰하기 위해 뇌파를 계측 및 분석하였다. 인간으로부터 발생되는 뇌파 즉 EEG신호를 계측하여 주파수 대역에 따라 분석하는 것을 기본적인 방법으로 한다. 흔히 각성, 폐안 및 수면에 접어들 때와 관련이 있는 뇌파는 알파파로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 졸음과 관련된 분석 주파수대역을 알파파대역으로 한정하여, 알파파대역 중에서도 어떤 주파수성분이 졸음과 더 밀접한 관련이 있는지 파워 스펙트럼 분석법을 이용하여 관측한 결과를 제시하였다.