Study results in the last decades show that amount and quality of physical exercises, then the active participation, and now the cognitive involvement of patient in rehabilitation training are known of crux to enhance recovery outcome of motor dysfunction patients after stroke. Rehabilitation robots mainly have been developing along this direction to satisfy requirements of recovery therapy, or focusing on one or more of the above three points. Therefore, neuro-machine interaction based active rehabilitation robot has been proposed for assisting paralyzed limb performing designed tasks, which utilizes motor related EEG, UCSDI (Ultrasound Current Source Density Imaging), EMG for rehabilitation robot control and feeds back the multi-sensory interaction information such as visual, auditory, force, haptic sensation to the patient simultaneously. This neuro-controlled and perceptual rehabilitation robot will bring great benefits to post-stroke patients. In order to develop such kind of robot, some key technologies such as noninvasive precise detection of neural signal and realistic sensation feedback need to be solved. There are still some grand challenges in solving the fundamental questions to develop and optimize such kind of neuro-machine interaction based active rehabilitation robot.
This study was performed to evaluate sleep efficiencies and conditions for comfortable sleep based on the analysis of sleep efficiency and MST under four thermals conditions ($22^{\circ}C,\;24^{\circ}C,\;26^{\circ}C,\;30^{\circ}C$). Five female subjects who have similar life cycle and sleep patterns were participated for the sleep experiment. Their age was from 20 to 22 years old. They were healthy, and had regular sleep with consistent bed and wakeup time. It was checked whether they had a good sleep before the night of experiment. Experiments were performed in an environmental chamber using thermo-hygrostat. The physiological signal (EEG) for sleep stage were obtained from C3-A2 and C4-Al electrode sites. Sleep stages were classified, then SWS latency and SWS/TST were calculated for the evaluation for sleep efficiencies on thermal conditions. As results, mean skin temperature for comfort sleeping was $34.5{\sim}35.4^{\circ}C$. Considering sleep efficiency and mean skin temperature, indoor room temperature of upper limit was $28.1^{\circ}C$.
It is well knowns that based on the CSP (Common Spatial Pattern) algorithm, the linear projection of an EEG (Electroencephalography) signal can be made to spaces that optimize the discriminant between two patterns. Sharing disadvantages from linear time invariant systems, CSP suffers from the non-stationary nature of EEGs causing the performance of the classification in a BCI (Brain-Computer Interface) system to drop significantly when comparing the training data and test data. The author has suggested a simple idea based on the parallel model of CSP filters to improve the performance of BCI systems. The model was tested with a simple CSP algorithm (without any elaborate regularizing methods) and a perceptron learning algorithm as a classifier to determine the improvement of the system. The simulation showed that the parallel model could improve classification performance by over 10% compared to conventional CSP methods.
The purpose of this study is to offer acoustical database of warp knitted fabrics by investigating frictional sound properties and physiological responses according to structural parameters such as construction, lap form, and direction of mutual guide bar movement. Fabric sounds of seven warp knitted fabrics are recorded, and Zwicker's psychoacoustic parameters - loudness(Z), sharpness(Z), roughness(Z), and fluctuation strength(Z) - are calculated. Also, physiological responses evoked by frictional sounds of warp knitted fabrics are measured such as electroencephalogram (EEG), the ratio of high frequency to low frequency (HF/LF), respiration rate (RESP), skin conductance level (SCL), and photoplethysmograph (PPG). In case of constructions, frictional sound of sharkskin having higher loudness(Z) and fluctuation strength(Z) increases RESP. By lap form, open lap has louder and larger fluctuating sound than closed lap, but there aren't significant difference of physiological responses between open lap and closed lap. In direction of mutual guide bar movement, parallel direction evokes bigger changes of beta wave than counter direction because of its loud, rough, and fluctuating sound. Fluctuation strength(Z) and roughness(Z) are defined as important factors for predicting physiological responses in construction and mutual guide bar movement, respectively.
Men perceive and react around him through the five senses. Also men give rise to the human sensibility and maintain his emotion. This study doesn't limit working environment to VDT environment, but considers the universal working environment acquiring information by eyesight stimulation. In case of forming an abnormal veiling reflection we consider the form ; a vertical(25%, 50%, 75%)and a horizontal(25%, 50%, 75%). The results from the subjective evaluation are analyzed by SD(Semantic Differentical methodology)of 5 point scale for visibility and nuisance when an abnormal veiling reflection forms on target. In addition, the results of the objective evaluation are suggested by measuring and analyzing EEG of bio-signal for visual sensitivity. The results of this study can apply to basic data which create a guideline of a visual operation. In particular, it can be designed as an illumination environment concerning an ergonomic factor on visual operations, mental stress such as a visual inspection operation, visual information search operation, etc. As a result, we can expect to reduce the visual nuisance and contribute to the improvement of the performance and the uplift of the competitive power.
The study was to evaluate the air-conditioning of sleep algorithm. The algorithm was developed through the analysis of brain waves and MST, the experiments using air conditioner was performed in a apartment bedroom. Five female subjects were participated for the experiment. Eight hours of data collection a day was performed under different algorithm, case A, case B and case C. Physiological signals, EEG, ECG, EOG, and EMG, were obtained using polygraph and converted into digital signal. Then, subjects were asked to answer the questionnaire about their thermal sensation after experiment in bedroom. Sleep stages were classified, then TST, Sleep latency and Sleep efficiency were calculated for the three different air conditioner algorithm. As results, TST, Sleep efficiency, questionnaire showed the higher values for Case B algorism than that for other algorism. On the other hand, SWS latency was lower than for other conditions. Therefore, it was concluded that Case B of the algorithm was the best for comfortable and deep sleep.
This study was peformed to characterize the physiological signal prior to develop an algorithm which quantifies EEGs evoked by tactile stimulation. The experiment was devised with four experimental conditions, which were control and two levels of pressures in tactile sensation. Twenty subjects were used to obtain EEGs while applying tactile stimulation using two types of textiles, soft towel and sand paper, to the right hand of each subject. EEGs were acquired for 20 seconds, and each trial was repeated five times randomly at the different levels of stimulus intensities. The index, $S_{n}$, was obtained by calculating the ratio of energy distribution in the time-frequency plot for each scored psychological state of the subject. The results showed that dominant aspects of the EEG signals have their maximal frequencies concentrated at a lower ranges for the resting and pleasant state, while the spectral energies were distributed to higher frequency ranges when subjects experience an unpleasant emotion.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.760-767
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2022
This paper introduces alert fatigue and presents methods to measure alert fatigue by using physiological signals. Alert fatigue is a phenomenon that which an individual is constantly exposed to frequent alarms and becomes desensitized to them. Blind spots are one leading cause of struck-by accidents, which is one most common causes of fatal accidents on construction sites. To reduce such accidents, construction equipment is equipped with an alarm system. However, the frequent alarm is inevitable due to the dynamic nature of construction sites and the situation can lead to alert fatigue. This paper introduces alert fatigue and proposes methods to use physiological signals such as electroencephalography, electrodermal activity, and event-related potential for the measurement of alert fatigue. Specifically, this paper presents how raw data from the physiological sensors measuring such signals can be processed to measure alert fatigue. By comparing the processed physiological data to behavioral data, validity of the measurement is tested. Using preliminary experimental results, this paper validates that physiological signals can be useful to measure alert fatigue. The findings of this study can contribute to investigating alert fatigue, which will lead to lowering the struck-by accidents caused by blind spots.
컴퓨터를 중심으로 한 IT 기술의 비약적인 발전과 더불어, 정보산업사회가 고도화되어 감에 따라 사용자 편리를 위한 인터페이스의 지능화, 인간화에 대한 요구가 나날이 증가하고 있다. 이러한 사용자의 요구에 따라 다양한 형태의 인간친화형 사용자 인터페이스 중, 인간의 뇌를 활용한 사용자 인터페이스 즉, BCI에 관한 연구가 최근 산발적으로 다양하게 진행되고 있다. 최근 연구 개발중인 다양한 형태의 BCI 관련 연구들은 DB구축과 관련된 원천기술 확보 측면의 연구가 배제된 체 응용기술 개발 위주로 진행되고 있는 실정이다. 이와 같은 문제점으로 인하여 BCI 관련 연구들은 연구 초기 수준을 극복하지 못하고 있으며, 체계적인 연구가 진행되어지지 않고 있는 실정이다. BCI 관련 연구의 경우 피험자로부터 수집되어지고 있는 뇌파 신호가 실험에 필요한 적절하고 의미 있는 신호인지 구분하기 힘든 실정이다. 또한, 뇌파 수집 시 실험에 불필요한 행동 즉, 심한 눈 깜박임, 침 삼키기, 얼굴 및 몸 움직임에 의한 근전도와 전극의 부착상태, 주변소음, 진동 둥 실험환경에 따른 잡파의 혼입으로 인하여 정확한 뇌파 DB수집에 어려움을 겪고 있다. 이러한 피험자의 움직임 및 실험환경에 의해 혼입된 잡파의 손상된 정보로 인해 BCI 시스템 구현 시 인식률 및 성능저하를 초래할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌파를 활용한 BCI 시스템 구현 시 보다 정확하고 높은 인식률을 위한 기반 연구로서 정확하고 효율적인 뇌파 DB구축 시스템을 제안하며, 잡파가 혼입된 뇌파 DB의 최소화를 위해 피험자의 얼굴 추적을 통하여 불필요한 행동 발생 시 DB수집의 사전 차단 및 자동 제어가 가능한 DB구축 시스템을 제안한다.
목적: 본 연구는 본원으로 전원되어 전형적 PKU로 확진된 환아들의 임상양상에 대해 알아보고자 하였다. 방법: 1983년 1월부터 2010년 8월까지 서울 순천향대학교 서울병원 소아청소년과를 방문하여 고페닐알라닌혈증으로 진단된 환아 178명 중 전형적 PKU로 진단된 환아 161명을 대상으로 MRI 영상소견, 골연령, 치의학적 상태, 뇌파검사, 지능평가, 유전자 분석에 대한 조사를 하였다. 결과: BH4비반응형 전형적 PKU는 134명, BH4반응형 전형적 PKU는 22명, 양성고페닐알라닌혈증은 5명으로 전형적 PKU는 161명이었다. PTPS 결손증 14명, DHPR 결손증 2명, GTPCH 결손증 1명으로 BH4 결손증은 17명이었다. 111명의 전형적 PKU환아에서 시행한 유전자 분석에서 R243Q (10.3%), Y204C (9.9%), IVS4-1G>A (8.1%) 변이가 흔히 나타났으며 이외에도 총 29가지의 유전자형이 밝혀졌다. MRI 검사는 총 22명이 시행했으며 정상 5명(25%), T2 강조 영상에서 두정엽의 특히 뇌실 주변부 백질의 고 신호강도를 보인 경우가 15명(75%)로 나타났다. 11명에서 척추 골밀도 검사를 시행했으며 4례(36%)에서 1표준 편차이상 골밀도가 감소한 골다공증의 소견을 보였고, 4례(36%)에서 1년 이상 골연령이 지연되었다. 47.8%에서 비정상 뇌파소견을 보였다. 18명이 지능평가를 시행했으며 평균 지능지수(IQ)는 $84{\pm}21.6$점이였고, 이중 15세 이상의 경우 9명으로 평균 지능지수는 $72{\pm}21.2$점으로 나타났다. 결론: 본원으로 전원되어 전형적 PKU로 진단된 환아 중 15세 이상의 경우 평균보다 낮은 지능지수와 아스퍼거 증후군, 정신지체 뿐만 아니라 공격적 성향의 행동을 보이는 경우가 많았다. 이는 영유아기에 비해 사춘기 때 저페닐알라닌 식이를 잘 지키지 않는 경우가 많기 때문으로 생각되며 향후 지속적인 저페닐알라닌 식사요법의 유지교육이 중요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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