• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.32-43
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• 2002

본 논문에서는 신경망에 기반한 디지털 신호를 위한 패턴분류 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 가지 신경망 모델로 구성된다. 첫 번째 부분은 특징 추출의 역할을 하는 웨이블릿 신경망이다. 이 부분을 위해 기존의 웨이블릿 신경망 모델들을 비교한 후, 특징 추출을 위한 새로운 웨이블릿 신경망 모델을 제안한다. 다른 부분은 패턴 분류를 위한 웨이블릿 신경망이다. 패턴 분류에 적용하기 위해 기존의 웨이블릿 신경망 구조를 수정하고 학습 방법을 제안한다. 패턴 분류 웨이블릿 신경망의 입력은 특징 추출 신경망의 은닉노드의 연결강도, 확장 및 이동 파라미터로 구성되었다. 또 출력은 특징 추출 신경망의 입력 신호가 속한 부류를 나타낸다. 제안한 시스템을 EEG 신호를 주파수에 따라서 분류하는 문제에 적용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1983-1984
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• 2008

뇌 활동의 전기적 신호인 뇌파(EEG)와 외부 자극에 대한 유발 전위(EP)를 측정하여 실시간으로 뇌지형도를 생성하는 real-time brain mapping system을 개발하였다. 측정 전극은 32채널을 사용하였고, EEG를 실시간 및 누적 주파수 분석을 통한 뇌파의 활성도 진단, EP를 측정하여 시각적/청각적 자극에 의한 유발 전위 분석을 할 수 있다. 본 시스템은 측정 대상군의 통계적 분석을 위한 Database를 구축하였고, 신뢰성 높은 뇌파 및 유발 전위 신호를 위하여 실시간 측정과정 및 측정 후 Data 검토과정에서 다양한 Artifact 제거 알고리즘이 도입되었다. 또한, 32 채널 Brain map을 구성하여 뇌파를 공간적으로 분석 가능하며, 시간 및 주파수의 증가에 따라 Brain map을 동영상화하여 시간적/주파수적 변화에 따른 분석이 가능하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.642-645
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• 2009

Brain Computer Interface (BCI) is a communication pathway between devices (computers) and human brain. It treats brain signals in real-time basis and discriminates some information of what human brain is doing. In this work, we develop a EEG BCI system using a feature extraction such as common spatial pattern (CSP) and a classifier using Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Two-class EEG motor imagery movement datasets with both cued and uncued are tested to verify its feasibility.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.23-28
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• 2009

본 논문에서는 뇌파 측정 장비를 활용하여 집중력 지표를 구하고 이를 게임에 활용함으로써 집중력을 향상시키는 기능성 게임을 구현한다. 이를 위하여 뇌파의 정의 및 종류에 대해 알아 보고 집중력 향상과의 연관관계를 도출한다. 이러한 관계에 의하여 집중력 지표를 산출하고 이 지표를 집중력 향상 게임 개발에 적용하여 사용자가 게임에 더욱 집중하게 함으로써 집중력 향상 훈련이 가능한 게임을 구현하였으며, 실험자를 대상으로 집중력 향상에 관한 실험을 한 결과 집중력 향상에 대한 기대도가 높은 것으로 분석되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권2호
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• pp.205-212
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• 1999

수술실에서 수술도중 환자의 뇌파를 관찰하고자 할 경우에 전기수술기를 사용하게 되면 매우 높은 주파수와 큰 전압의 전기적 잡음이 발생하게 되며, 기존의 뇌파측정기는 이 잡음에 의해서 포화되어 뇌파 측정이 불가능하다. 본 연구에서는 고신뢰도의 뇌파 측정용 CSA 시스템을 구성하기 위하여 전기수술기의 간섭이 적은 양극 뇌파증폭기를 개발하고자 하였다. 개발된 양극 뇌파 증폭기는 balanced filter를 사용하여 전기수술기의 잡음이 뇌파 증폭기의 입력으로 들어가는 것을 줄이도록 하였으며, 전치증폭기의 전원과 신호를 접지와 분리하여 전기수술기에서 나온 전류가 뇌파 증폭기를 통해 접지로 흘러 들어가는 경로를 차단하였고, 높은 주파수에서도 CMRR 특성이 좋은 차동증폭기를 사용하여 고주파 성분의 공통 성분 잡음을 제거함으로써 전기수술기의 잡음을 상당히 줄일 수 있었다. 이와 같이 개발된 양극 뇌파증폭기는 고이득, 저잡음, 높은 CMRR, 고입력 임피던스, 낮은 열잡음 등의 특성을 가지므로 순수한 뇌파의 측정에 유용하며, 전기수술기를 사용할 경우에도 지속적으로 뇌파를 측정할 수 있는 고신뢰도의 CSA 시스템의 구현에 이용할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.89-95
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• 2015

무선 헬스케어 서비스에서 생체신호 모니터링 시스템의 전력소모를 효과적으로 감소시킬 수 있는 압축센싱 기법을 다양한 생체신호에 적용하여 압축률을 비교하였다. 압축센싱 기법을 이용하여 일반적인 심전도, 근전도, 뇌전도 신호의 압축과 복원을 수행하였고, 이를 통해 복원된 신호와 원신호를 비교함으로써, 압축센싱의 유효성을 판단하였다. 유사랜덤 행렬을 사용하여 실제 생체신호를 압축하였으며, 압축된 신호는 Block Sparse Bayesian Learning(BSBL) 알고리즘을 사용하여 복원하였다. 가장 산제된 특성을 가지는 근전도 신호의 최대 압축률이 10배로 확인되어 가장 높았으며, 심전도 신호의 최대 압축률은 5배였다. 가장 산제된 특성이 작은 뇌전도 신호의 최대 압축률은 4배였다. 연구된 심전도, 근전도, 뇌전도 신호의 압축률은 향후 압축센싱을 적용한 무선 생체신호 모니터링 회로 및 시스템 개발시 유용한 기초자료로 활용될 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.136-144
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• 2015

뇌파 측정기는 의료용으로 주로 사용되는 유선 장비와 간편하게 사용되는 무선장비로 나뉜다. 이렇게 수집된 뇌파 신호는 신호 처리 시스템에서 목적에 맞게 특징 분석을 하게 된다. 무선 측정기의 경우 사용에 편리성을 제공하지만 실시간 신호 처리를 위한 계산력이 충분한 모바일 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 싱글보드 시스템에서 BCI 시스템의 응용을 위한 뇌파신호 처리를 시도하였다. 불행하게도 싱글보드 시스템은 기존 신호 처리 시스템과는 달리 연산 성능이 제한이 되는데 여러 대의 싱글보드 시스템을 이용하여 병렬처리 함으로써 연산 성능의 향상을 시도하였다. 그 결과 뇌파 신호 처리 알고리즘의 연산성능이 초선형으로 증가하는 결과를 얻을 수 있었다.

• Korean Journal of Acupuncture
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• 제21권2호
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• pp.1-28
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• 2004

Objectives : Human physiological changes in the state of qigong has been measured using EEG(Electroencephalography), functional MRI(functional Magnetic Resonance Image), EAV(Electro-Acupuncture according to Voll) and SQUID(Superconducting Quantum Interference Device) measurements. Methods & Results : EEGs were measured to study the differences between Qigong masters and Qi receiver on the changes of EEG. During Qigong, an alpha waves were increased. The power spectra indicate that the peak frequency of alpha waves increased during Qigong. Qi receiver's EEG signals seemed to affected by the state of himself. Brain activation did not observed when qigong master concentrates the Qi at Laogong(P8). But a localization of fMRI signal in the sensory cortex was observed by electric acupuncture stimulation at Laogong(P8). Five phase deviation of EAV were clearly changed in the both cases of Qigong master and Qi receiver. When a Qigong master concentrates the Qi at Yintang, Laogong(P8), Qihai(CV6) meridian points during Qigong state, the change of magnetic field around acupoints Yintang, Laogong points has been measured using 40-Channel DROS-SQUID apparatus. After smoothing process of the continuously measured magnetic signal around acupoints for a few minutes, we could observe that a series of peaks, magnitude of -1.0~2.5pT appeared. But there was no significant difference in changes of magnetic signal around acupoints. Physical signals of magnetocardiogram has been measured by using 2-Channel DROS SQUID(Magnetocardiogram). Physical signals of magnetocardiogram were clealy changed at the ST segments after S-wave when qigong master concentrates the Qi.

• 안보군사학연구
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• 통권1호
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• pp.249-267
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• 2003

EEG is an electrical signal, which occurs during information processing in the brain. These EEG signals have been used clinically, but nowadays we are mainly studying Brain-Computer Interface (BCI) such as interfacing with a computer through the EEG, controlling the machine through the EEG. The ultimate purpose of BCI study is specifying the EEG at various mental states so as to control the computer and machine. This research makes the controlling system of directions with the artifact that are generated from the subject's will, for the purpose of controlling the machine correctly and reliably. We made the system like this. First, we select the particular artifact among the EEG mixed with artifact, then, recognize and classify the signals' pattern, then, change the signals to general signals that can be used by the controlling system of directions.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제10권4호
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• pp.159-168
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• 2003

This paper is concerned with the compression of EEG signals using wavelet-packet based techniques. EEG data compression is desirable for a number of reasons. Primarily it decreases for transmission time, archival storage space, and in portable systems, it decreases memory requirements or increases channels and bandwidth. Upon wavelet decomposition, inherent redundancies in the signal can be removed through thresholding to achieve data compression. We proposed the energy cumulative function for deciding of the threshold value and it works very innovative of EEG data.