• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(5)
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• pp.289-292
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• 2002

In this study, we measure and analyzed variation of EEG signal by anesthesiologist progress step. In an experiment, the EEG signal was acquired and analyzed as 5 steps(prior surgical operation, during induction, surgical operation, awakening, posterior surgical operation). As a result, we confirm the anesthesiologist progress phase, concluded the possibility of anesthesia depth because using SEF and MF, and Delta ratio confirmed that can presume operating patient's consciousness state.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.189-192
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• 2001

뇌 기능의 연구수단으로써 널리 사용되고 있는 뇌파(Electroencephalogram)는 측정시에 노이즈(noise)나 잡파(Artifacts)가 섞여서 측정되기 쉽다. 이러한 노이즈나 잡파들을 제거하기 위하여 미지의 혼합된 신호들을 분리하는데 적용되고 있는 통계적인 처리 방식인 독립성분분석(ICA) 알고리즘을 뇌파에 적용하여 그 결과를 알아보았다. 본 연구에서는 정상인의 안구운동(Eye Movement)상태의 뇌파 신호에 대해서 독립성분분석을 적용하여 안구운동과 관련된 잡파가 포함된 원래의 뇌파신호(Original EEG Signal)와 제거한 다음의 뇌파신호(Corrected EEG Signal)에 대하여 비선형 분석법을 사용하여 두 신호의 유의한 차이점을 밝히고, 분리된 독립 신호들의 해부학적 발생위치 및 분포를 추정하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.113-123
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• 2014

Electrophysiological recordings are considered a reliable method of assessing a person's alertness. Sleep medicine is asked to offer objective methods to measure daytime alertness, tiredness and sleepiness. As EEG signals are non-stationary, the conventional method of frequency analysis is not highly successful in recognition of alertness level. In this paper, EEG signals have been analyzed using wavelet transform as well as discrete wavelet transform and classification using statistical classifiers such as euclidean and mahalanobis distance classifiers and a promising method SVM (Support Vector Machine). As a result of simulation, the average values of accuracies for the Linear Discriminant Analysis (LDA)-Quadratic, k-Nearest Neighbors (k-NN)-Euclidean, and Linear SVM were 48%, 34.2%, and 86%, respectively. The experimental results show that SVM classification method offer the better performance for reliable classification of the EEG signal in comparison with the other classification methods.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1109-1114
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• 2018

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 외부 자극 때문에 발생하는 뇌 활동을 연구하기 위해 사용되는 도구로 두피에 전극을 부착하여 기록한다. 이 과정에서 잡파(artifact)가 혼입되어 신호를 왜곡시키기 쉬워 이를 제거하기 위한 후처리가 필수적이다. 잡파 제거를 위해 널리 사용되는 방법으로 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)이 존재한다. 이 방법은 성능은 우수하나 뇌파 정보를 일부 손실시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 시선 추적 센서(Eyetracker)를 통해 얻은 눈 깜빡임 정보를 이용하여 필터 적용 범위를 제한함으로써 뇌파 정보 손실을 줄이는 방법을 제안한다. 이후 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio, SNR), 스펙트럼 일관성(Spectral Coherence, SC) 등의 정량화 방법을 이용하여 기존의 방법과 제안하는 방법의 결과를 비교하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.263-270
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• 2004

최근 웨이블릿 변환은 많은 분야에서 다양하게 적용된다. 본 논문에서 tasks뇌파의 중요한 몇가지 특성파 검출을 위한 다비치 웨이블릿은 뇌파분석에 필요하다. 우리가 제안한 시스템은 다른 방법보다는 특성파 검출에 높은 성능을 가졌다. 본 연구의 뉴럴시스템의 구조는 하나의 은닉층과 3계층 피드포워드층은 오류 BP 학습알고리즘을 적용하였다. 4명의 피험자에게 알고리즘을 적용하여 92% 분류율을 보였다. 제안된 시스템은 웨이블릿과 신경망으로 tasks 뇌파의 보다 정확하게 분석함을 보였다. 모의실험결과 tasks 뇌파는 의사의 노동력을 줄일수 있고 정량적 해석이 가능함을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권4호
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• pp.383-388
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• 1994

일정한 단속 주파수(triggering frequency)를 지닌 청각자극의 반송 주파수(carrier ferquency, pure tone)를 1kHz에서 3kHz까지 0.5kHz단위로 증가시키면서, 이에 반응하는 뇌전위를 디지탈 EEG측정장치를 이용하여 총 7초 동안 1kHz의 sampling frequency로 컴퓨터로 전송하였다. 먼저 신호의 pseudo-phase space분석을 통해 뇌전위의 진폭특성을 파악하였다. 이러한 해석은 생리학적으로 밝져진 소리의 반송주파수와 소리의 크기 인지사이의 상관관계와 잘 일치함이 확인되었다. 또한 이 신호외 Lyapunov exponent 분석을 통해 신호의 발산 특성을 물리적으로 파악하고, 이러한 특성을 이미 여러가지 접근법에 의해 밝혀져 있는 생리학적 실험결과와 관련지어 해석함으로써 반송 주파수에 반응하는 뇌의 mechanism을 뇌전위 측정에 의해서 검출이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.63-70
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• 2009

BCI 기술은 생체신호인 뇌파를 수집하여 신호처리를 거친 후 실질적인 기기제어 및 통신 시스템 등을 제어하는 시스템 관련 기술이다. BCI 시스템 구현을 위해서는 뇌파의 특성을 실시간으로 분석하여 학습 시키고 학습된 뇌파의 특성을 적용하는 단계가 요구된다. 본 논문에서는 EEG 데이터를 효율적으로 분석하기 위해 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 왼손/오른손 동작에 영향을 미치는 EEG 신호의 특징을 찾고, 이를 반영하여 데이터의 차원을 축소한다. 입력 자료의 특징을 충분히 포함하면서 낮은 차원을 가지는 데이터를 이용한다면 분류를 위한 계산량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 불필요한 특징을 제거함으로써 분류 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 점진적으로 갱신되는 주성분 분석을 이용하여 데이터의 차원을 축소하고 이에 대한 효율성을 검증하기 위해 K-NN분류기를 이용하여 분류 정확도 측정을 수행하였다. 그 결과 주성분 분석을 이용하여 특징을 추출하고 분류율을 측정한 경우보다 평균 5% 높은 분류 정확율을 보였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제22권11호
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• pp.1137-1143
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• 2012

This paper presents the correlation between psychological and physiological acoustics for the automotive sound. The research purpose of this paper is to evaluate the sound quality of turn-signal sound of a passenger car based EEG signal. The previous method for the objective evaluation of sound quality is to use sound metrics based on psychological acoustics. This method uses not only psychological acoustics but also physiological acoustics. For this work, the sounds of 7 premium passenger cars are recorded and evaluated subjectively by 30 persons. The correlation between this subjective rating and sound metrics is calculated based on psychological acoustics. Finally the correlation between the subjective rating and the EEG signal measured on the brain is also calculated. Throughout these results the new evaluation system for the sound quality on interior sound of a passenger car has been developed based on bio-signal.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1997년도 추계학술대회논문집
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• pp.482-486
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• 1997

인간과 기계의 인터페이스로서 EEG를 이용한 방법이 새로이 부각되고 있다. 두뇌 피질로부터 추출되 는 EEG 신호를 처리해서 컴퓨터로 하여금 사람의 생각을 예측사고 원하는 바를 처리해주도록 하자는 것 이 궁극적인 목표이다. 본 연구에서는 두뇌피질 부위 중 손과 팔의 움직임에 민감하게 반응하는 부분 으로부터 EEG 신호(signal)를 추출해서 오른손 움직임인지 왼손 움직임인지를 구분해 주는 운동 신호 분류 방법을 제안하고 실험했다. 제안된 방법에서 성공률은 최대 89%를 보였으며, 이 방법을 응용하면 간단한 작업을 EEG로 처리하는 인터페이스의 설계,구현이 가능할 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권3호
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• pp.237-244
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• 1994

1Hz에서 20Hz까지의 단속 주파수를 지닌 청각자극을 가해 얻은 EEG 신호에서 자극에 따른 신호의 정성적이고 정량적인 특성을 카오스 분석방법을 통해 밝혔다. 먼저, 뇌전위 신호에 전반적으로 나타나는 일반적인 카오스 특징(fractal mechanism, I/f frequency spectrum, positive Lyapunov exponent 등등)을 확인하였다. 유발전위에 대해서는 자극의 주파수에 따른 주기배증을 경유한 카오스로 가는 길(route to chaos)과 2차원 pseudo-Phase portrait의 뿌앙까레 단면에서의 기하학적 모양(topological property)의 변화를 관찰하였고, 자발전위가 포함된 유발전위에 대해서는 적절한 bases를 지닌 3차원 phase space에서 기이한 끌개(chaotic attractor)가, 유발전위의 정보를 지닌채 보여졌다. 끝으로 자극 주파수(단속 주파수)변화와 측정이 이루어진 머리표면에서의 공간적 위치에 따른 Lyapunov exponent값 변화를 의미있게 해석하였다. 이 결과는 무질서하게 보이는 뇌전위신호에서 주어진 청각자극에 대한 정보를 얻는 새로운 방법을 제시하게 된다.