• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.88-91
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• 2010

본 논문에서는 의료 서비스를 위한 뇌전기파(EEG : electroencephalogram) 신호 분석용 FFT(Fast Fourier Transform) 프로세서를 구현하였다. 실시간으로 발생하는 긴 신호를 short-time FFT 처리하기 위해 Hamming 창 함수를 사용하였으며, 이로 인해 감소되는 양끝의 값은 1/2 오버랩 시켜주어 보완하였다. 0~100[Hz] 사이의 주파수 특성을 가지는 뇌전기파의 효율적인 대역 분석을 위해 256-point FFT 프로세서를 radix-4 알고리듬을 적용하여 구현하였고, 단일 메모리 뱅크 구조를 사용하여 집적도를 높였다. 설계된 FFT 프로세서는 연산오차가 3% 이내로 높은 연산 정밀도를 갖는다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1179-1187
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• 2023

최신 이동수단 발달과 관련하여 다양한 생체 신호 및 의료영상 측정용 의료기술 개발이 활발히 이루어 지고 있다. 특히, 인지/신경과학 분야에서 뇌파(electroencephalography, EEG) 측정의 중요성과 이동 중 차량에서의 정확한 뇌파 측정기술 개발은 매우 도전적인 분야이다. 본 연구에서는, 운전 중 뇌파를 이용한 기술에 대해 광범위하게 조사하고, 기술 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해, Scopus 데이터베이스를 활용하여 2000년 이후 진행된 뇌파 관련 연구를 탐색하였으며, 약 40여편의 논문을 선정하였다. 이를 통해 신호처리 기술, EEG 측정 디바이스 개발, 차량 내 운전자 상태 모니터링 기술의 현재 동향과 미래 방향을 조명하였다. 또한, 이를 위한 초소형 32채널 뇌파 측정 시스템을 설계해 보았으며, 간단히 이를 구현하여 뇌파 신호를 측정 분석함으로써 검토해 보았다. 본 연구는 운전 중 생체신호 측정 및 분석 기술이 자율주행 시대에 맞추어 운전자 케어와 건강 모니터링에 기여할 것으로 기대한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1992년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.293-295
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• 1992

This Paper presents the design of an automated EEG analyzing system. The design considerations including processing speed, A/D conversion, filtering, and waveforms detection, are overviewed with the description of the associated EEG charateristics. The architecture of the currently implemented system consists of a -controller based front-end signal processing unit and a host computer system. The data acquisition procedures are described along with a couple of illustrations of the acquired EEG/EOG signal.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.338-341
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• 1993

A EEG(ElectroEncephaloGram) compression scheme based on subband coding techniques is presented in this paper. Considering the frequency characteristics of EEG, the raw signal was decomposed into different frequency bands. After decomposition, optimal bit allocation was done by adapting to the standard deviation in each frequency bands, and decomposed signals were quantized using pdf(probability density function)-optimized nonuniform quantizer. Based on the above mentioned coding scheme, coding results of various multichannel EEG signal were shown with compression ratio and SNR(signal-to-noise ratio).

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제13권2호
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• pp.125-132
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• 1992

Background EEG signals can be represented as the sum of a conventional AR process and an innovation process. It Is know that conventional estimation techniques, such as least square estimates (LSE) or Gaussian maximum likelihood estimates (MLE-G ) are optimal when the innovation process satisfies the Gaussian or presumed distribution. When the data are contaminated by outliers, however, these assumptions are not met and the power spectrum estimated by conventional estimation techniques may be fatally biased. EEG signal may be affected by artifacts, which are outliers in the statistical term. So the robust filtering estimation technique is used against those artifacts and it performs well for the contaminated EEG signal.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.366-372
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• 2002

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 뇌 신경세포가 정보를 처리하는 과정에서 발생하는 전기적인 신호를 두피 표면에서 측정한 것이다. 이러한 뇌파는 비침습적인 방법으로 전기적인 신호를 측정하며 측정시 여러가지 형태의 잡파(artifact)가 섞이기 쉽다. 이러한 잡파는 뇌의 정보처리과정에 대한 유용한 정보를 담고 있는 뇌파를 분석하는데 방해가 되므로 이를 제거하기 위한 노력이 계속되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 보다 적극적인 방향으로 잡파가 섞인 뇌파의 특성을 분석하여 이를 통해 제어 시스템 등과 같은 시스템에 적용할 수 있는 가능성을 알아보았다. 대표적인 잡파인 eye_blinking, eye_rolling, muscle 둥이 각각 포함된 뇌파에 대해서 선형 및 비선형 분석을 실시함으로써 유의미한 특성 차이를 나타내었다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1992년도 춘계학술대회
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• pp.184-185
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• 1992

This paper investigates the EEG waveform distortions caused by the transient responses of the various types of signal conditioning filters, which are generally introduced for the automated EEG analysis. This study explicitly simulates the filter responses to the typical EEG waveform models, and compares the distortions.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1050-1057
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• 2014

뇌전도 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스는 향후 손 또는 발과 같은 신체를 대체하거나 사용자의 편의성을 제고하는 등의 다양한 목적으로 여러 산업에서 사용이 될 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 경험 모드 분해와 고속푸리에 변환을 통해 동작 상상 뇌전도 신호를 분해하고 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 뇌전도 신호 분류 과정은 다음과 같이 3단계로 구성된다. 신호 분해에서는 경험모드분해를 이용하여 뇌전도 신호에 대한 내재모드함수를 생성한다. 특징 추출에서는 파워 스펙트럼 밀도를 이용하여 생성된 내재모드함수의 주파수 대역을 확인한 뒤, 뮤파 대역을 포함하고 있는 내재모드함수에 고속푸리에 변환을 적용하여 움직임 상상에 대한 특징을 추출한다. 특징 분류에서는 서포트 벡터 머신을 사용하여 동작 상상 뇌전도 신호에 대한 특징을 분류하고, 10-교차검증을 통해 분류기의 일반화 성능을 추정한다. 제안하는 방법은 다른 방법들과 비교하여 84.50%의 분류 정확도를 보여주었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.923-928
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• 2016

오늘날 사람들의 건강을 실시간으로 점검하고 응급상황에 대처하기 위해 다양한 기술들이 개발되어지고 있다. 지금까지는 대부분 맥박과 같은 생체신호를 측정하여 활용하고 있지만 최근에는 뇌파(EEG)를 활용하는 연구가 늘어나고 있다. 그러나 길에서 걸어 다니는 모든 사람들의 EEG 신호를 실시간으로 검출하여 해당 서버에 전송하는 것은 여러 가지 문제점을 야기시킨다. 특히, 2차원 공간에서 실시간으로 EEG 신호를 수집 및 전송하는 제약이 존재하기 때문에 본 논문에서는 이러한 제약을 피할 수 있는 3차원 공간의 드론을 활용하는 효율적인 네트워크 모델을 제안하고자 한다. 이러한 모델을 Opnet 시뮬레이터를 활용하여 네트워크 구조를 설계하고 시뮬레이션하고 평가하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.63-69
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• 2019

본 연구에서는 뇌파의 스펙트럼 분석에 의해 추출되는 마취심도 지표인 SEF(spectral edge freqency), MF(median frequency)의 가변성 감소를 위하여 뇌파의 비선형성에 근거하여 바이스펙트럼 분석기법을 도입하고자 한다. 수술환경에서 뇌파의 계측과 분석은 다양한 외부 아티팩트 요소를 감안하여야 한다. 바이스펙트럼 분석은 비선형적 신호의 특성을 추출하는 분석법으로 외부 유입 아티팩트의 유무를 확인 할 수 있어 뇌파에 인입되어 분석에 영향을 끼치는 아티팩트를 효과적으로 제거하는데 기여한다. 이러한 과정을 통해 SEF, MF와 같은 마취심도 파라미터의 실시간 가변성을 감소시킬 수 있었다. 이러한 가변성 감소는 수술현장에서 실시간 활용 가능한 임상 지표서 SEF, MF의 유용성을 제고시켜 줄 수 있을 것이다.