• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-8
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• 2019

멀미(Motion Sickness)란 전정기관에서 감지된 움직임과 시각적으로 감지된 움직임이 서로 충돌하는 경우에 발생하는 어지럼증 증상이다. 어지럼증이 발생할 경우 사용자는 메스꺼움 및 구토감, 방향 감각 이상과 피로 등의 증세를 호소한다. 이러한 어지럼증 원인이 다양하여 증상에 대한 감별과 치료가 어려운 질환이다. 특히 어지럼증의 유형 중 시각 정보로 인해 유발되는 어지럼증(Visually Induced Motion Sickness)은 발전하는 VR산업에서 해결해야 할 고질적인 숙제로 남아있다. 이러한 VIMS에 대한 분석은 사용자의 활력 징후 측정 및 특징 분석과 EEG 특성 분석을 통하여 가능하다. 이에 본 논문에서는 EEG 신호를 기반으로 시각 정보로 인해 유발되는 어지럼증(VIMS)의 최소화 방안에 대해 고찰하며, 그와 관련된 연구 동향들을 분석한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제2권2호
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• pp.83-88
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• 1981

A method of detecting abnormal spikes occuring in the EEG of subjects suffering from epilepsy is studied. The detection scheme is to take the first derivative of EEG and to determine if it exceed some threshold value. This study is focused on the digital signal processing for detecting abnormal spikes using microcomputer.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.725-730
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• 2013

This paper proposed a novel method for an analysis feature of an Electroencephalogram (EEG) at all channels simultaneously. In a BCI (Brain-Computer Interface) system, EEGs are used to control a machine or computer. The EEG signals were weak to noise and had low spatial resolution because they were acquired by a non-invasive method involving, attaching electrodes along with scalp. This made it difficult to analyze the whole channel of EEG signals. And the previous method could not analyze multiple stimuli, the result being that the BCI system could not react to multiple orders. The method proposed in this paper made it possible analyze multiple-stimuli by grouping the channels. We searched the groups making the largest correlation coefficient summation of every member of the group with a BHS (Binary Harmony Search) algorithm. Then we assumed the EEG signal could be written in linear summation of groups using concentration parameters. In order to verify this assumption, we performed a simulation of three subjects, 60 times per person. From the simulation, we could obtain the groups of EEG signals. We also established the types of stimulus from the concentration coefficient. Consequently, we concluded that the signal could be divided into several groups. Furthermore, we could analyze the EEG in a new way with concentration coefficients from the EEG channel grouping.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.595-600
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• 2014

요즘 우리 사회는 급속히 고령화 사회로 변화되고 있다. 고령화 사회에서는 치매에 대하여 잘 아는 것이 매우 중요한 일이다. 따라서 본 연구는 기본적으로 치매환자로부터 측정한 EEG 신호의 특성을 파악하는 것을 목표로 한다. 먼저 그것을 위하여 치매환자와 정상인의 EEG 특성을 구분하기 위하여 두 그룹의 자발 EEG 신호를 분석하였다. EEG 신호는 16개의 전극으로 계측하였고, 그 신호들은 주파수대역으로 분류하여 분석하였다. 보다 선명한 EEG 신호로 처리하기 위해서는 2개의 채널 간에 상호상관함수를 적용하였다. 그 결과, 치매환자와 정상인의 EEG 신호의 특성은 분명히 다르다는 사실을 확인할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 추계학술대회
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• pp.282-285
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• 1995

In this paper, we present a feedback structured adaptive RF filter based on the recursive modified Gram-Schmidt algorithm for short-term prediction of EEG signal. And the performance of this proposed filter is compared with those of linear AR model, RF filter, Volterra filter and RBF neural network as single-step prediction and multi-step prediction. The results show the superiority of this proposed filter in prediction of EEG signals.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.228-236
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• 2011

Emotion recognition plays an important role in the research area of human-computer interaction, and it allows a more natural and more human-like communication between humans and computer. Most of previous work on emotion recognition focused on extracting emotions from face, speech or EEG information separately. Therefore, a novel approach is presented in this paper, including face, speech and EEG, to recognize the human emotion. The individual matching scores obtained from face, speech, and EEG are combined using a weighted-summation operation, and the fused-score is utilized to classify the human emotion. In the experiment results, the proposed approach gives an improvement of more than 18.64% when compared to the most successful unimodal approach, and also provides better performance compared to approaches integrating two modalities each other. From these results, we confirmed that the proposed approach achieved a significant performance improvement and the proposed method was very effective.

• 대한전자공학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.31-37
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• 1982

여러 가지 생체신묵를 측정하여 마이크로침퓨터 안에 기억시켜 두고 생체 내부 기관의 상태를 파악할 수 있도록 적절한 프로그램을 선택하여 그 신묵를 처리할 수 있는 신묵 처리 시스템을 구성하였다. 이 시스템의 특징은 EEG, ECG 등 여러 가지 생체 신묵를 하나의 시스템으로 처리할 수 있게 한 점이다. ECG 파형은 3개 채널로 동시 측정 기록한 후 심전 벡터위를 작성하여 심박수, 심실흥분시간, 심전 백터의 절대치와 각등과 함께 CRT 함면상에 나타나게 하였다. EEG 파형은 CRT상에 주파수 성분별로 빈도와 상대진폭을 나타나게 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1856-1864
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• 2017

The ultimate goal of multimedia in bio-signal research is to approach multimedia contents through bio-signal. Hence it is important to interpret user's emotions by analyzing his or her bio-signals. In this paper, we construct ERP task of oddball component to analyze EEG signal between normal stimuli and fear stimuli and measure EEG during ERP task. The results from extracted ERP component show that there is a difference in N200 in visual stimuli, P300 in auditory stimuli, and N100 and P300. Moreover, there are larger changes in audiovisual stimuli, indicating that users recognize greater fear of crime when visual and auditory stimuli are simultaneously presented.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권1호통권20호
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• pp.24-29
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• 2007

본 연구에서 심리적으로 안정된 상태에서 맥율을 측정할 수 있는 장치를 개발하였다. 개발된 시스템은 뇌파, 호흡파, 맥동파를 검출하는 하드웨어장치와 이들 신호를 획득하고 처리하는 소프트웨어로 구성하였다. 뇌파는 전두부에서 쌍극형으로 유도하였고, 호흡은 서미스터 브리지를 이용하여 구성된 변환기를 사용하여 비강 전부에서 유도하였으며 맥동파는 귀볼에서 유도한 용적맥파를 사용하였다. 피검자의 심리적 안정된 상태의 판정은 뇌파의 스펙트럼을 이용하였다. 맥율의 결정은 원전에 따라 1호흡 당 맥동수를 사용하였다. 개발된 장치를 사용하여 맥율검출 실험을 한 결과, 뇌파의 주파수 대역별 구분, 안정된 호흡신호의 검출과 이득 조절이 되는 용적맥파의 검출이 실시간으로 가능하였다. 그리고 검출된 신호로부터 맥율을 검출할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.2170-2178
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• 2014

본 연구에서는 작업수행시의 집중상태 변화를 검출하기 위하여 2011년 1~2월 동안 집중을 유발하는 시각유발자극에 대하여 생체신호를 측정한 피험자들 중 한명의 뇌파신호를 분석하였다. 두피에서 측정한 뇌파신호로부터 집중관련 뇌 안에서의 발원 신호와 안구운동잡음 신호를 분리하기 위하여 독립성분 분석기법을 측정뇌파 신호에 적용하였다. 안구운동잡음신호가 제거된 집중관련 신호원을 단시간 푸리에 변환하여 주파수 성분 신호를 연속적으로 축적함으로서 시변 특징 형태를 나타내는 에포크 그래프와 스펙트럴 칼라 맵에서의 도식 표현상 규칙성을 향상 시킬 수 있었다. 추출한 감각운동리듬 (SMR: 12-15Hz)과 세타파 리듬 (4-7Hz)관련 집중 지표는 집중시험시간이 경과함에 따라 증가 하였다. 실험을 통하여 단시간 푸리에 변환과 결합한 독립성분 분석기법은 참여자의 집중상태 변화를 분석하는데 사용 할 수 있을 것이다.