안경식 3차원 입체영상 콘텐츠에 대한 사용자 평가는 객관적/주관적 평가 방법을 활용하여 많은 연구가 이루어지고 있지만 무안경식 3차원 입체 영상 콘텐츠에 대한 사용자 평가는 미비한 실정이며 특히 생체신호를 적용한 객관적 평가에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 무안경 입체 영상 화질에 대한 객관적 사용자 평가 도구개발을 위한 사전연구로서 무안경 입체영상 화질 변화에 따른 뇌파(Electroencephalogram, EEG)의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 무안경식 입체영상 시스템의 디스플레이로 활용되고 있는 렌티큘러 방식 입체 영상을 최적입체영상과 왜곡입체영상으로 구분하여 제작하고, 이를 총 26명의 피험자에게 차례로 제시하며 8개 채널의 뇌파를 측정하였다. 각 영상 시청시 획득한 뇌파를 채널별과 주파수별로 분류하여 통계적 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 뇌파진동 중 알파파의 경우 최적입체영상과 왜곡입체영상 사이에서 통계적으로 유의미한 차이가 확인되지 않았으나 베타파의 경우 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었다. 베타파의 경우 왜곡입체영상에서 최적입체영상보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며 이는 왜곡입체영상 시청 시 피로감 또는 불안감 증폭에 따른 베타파의 뇌파활동이 높아진 것으로 해석된다. 본 연구결과를 바탕으로 뇌파분석 기법이 렌티큘러 방식의 무안경 입체영상 화질 평가를 위한 객관적 평가 수단으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구는 키네시오 테이핑을 적용하는 방식에 따라 나타나는 척수운동신경원의 흥분성과 뇌파의 변화를 알아보기 위해 실시하였다. 건강한 성인 16명을 대상으로 비복근의 테이핑 적용 방식에 따라 실험군 I(n=8); 근육 주행방향, 실험군 II(n=8); 근육 횡 방향으로 구분하여 2주간 실시하였다. 척수운동신경원 흥분성 측정을 위해 경골신경에 자극을 주어 H 반사를 획득하였으며, 뇌파는 ${\beta}$-SMR를 측정하기 위해 C3, Cz, C4에 활성전극을 붙여 테이핑 적용 전, 즉시, 1주일 후, 2주일 후에 측정하였다. 연구 결과, 실험군I의 척수 운동신경원의 변화는 실험군 II보다 ${\alpha}$-운동신경원의 활성도가 감소하였고 지속 시간도 길었다(p<.05). 뇌파는 실험군I의 ${\beta}$-SMR 활성도가 실험군 II 보다 증가하고 지속시간도 길었다(p<.05). 근육 주행방향에 따른 적용 방식은 횡 방향 보다 ${\beta}$-SMR 뇌파를 더 활성화 시키며, 척수운동신경원의 활성도 감소를 지속적으로 유발함을 알 수 있었다.
본 연구는 12주간의 핀수영 운동이 남자 청소년의 뇌파, 혈압 및 안정 시 심박수에 미치는 영향을 규명하는데 그 목적이 있다. 18명의 남자 청소년을 핀수영 운동집단 9명과 통제집단 9명으로 구성하였다. 핀수영 운동집단은 12주간 주3회 60분씩 핀수영을 실시하였다. 측정된 자료 중 뇌파변인들은 이원변량 반복측정 분산분석(Two way repeated measures ANOVA)에 의해 분석되었고 안정 시 심박수와 혈압 변인들의 분석은 공분산 분석(ANCOVA)과 대응표본 t-test(Paired t-test)를 실시하였다. 결과적으로 핀수영 집단에서는 Alpha파와 SMR파의 유의한 증가가 나타났고, Theta파의 유의한 감소가 나타났다. 통제집단에서는 Alpha파의 유의한 감소가 나타났다. Alpha파, Theta파와 SMR파 모두에서 시기와 집단 간 유의한 상호작용이 나타났다. 또한 핀수영 집단에서 안정 시 심박수, 수축 및 이완기 혈압의 유의한 감소가 나타났고 안정 시 심박수와 수축기 혈압에서 집단 간 유의한 차이가 나타났다. 하지만 이완기 혈압에서는 집단 간 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이상의 결과로 12주간의 핀수영 운동은 청소년의 뇌파, 안정 시 심박수 및 혈압에 긍정적인 영향을 미친 것으로 보인다.
Coherence can be used to evaluate the functional cortical connections between the motor cortex and muscle. This study is to find coherence between EEG (electroencephalogram) and EMG (electromyogram) evoked by movement of a hand. Seven healthy participants were asked to perform thirty repetitive movement of right hand for ten seconds with rest for ten seconds. Specific feature of EEG components has been extracted by ICA (independent component analysis) and coherence between EEG and EMG was analyzed from data measured EEG in five local areas around central part of head and EMG in flexer carpri radialis muscle during grabbing movement. Coherence between EEG and EMG was successfully obtained at 0.025 confidence limit during hand movement and showed significant difference between rest and movement at 13-18Hz.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.277-282
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2015
Braincomputer interface (BCI) technology is making advances in the field of humancomputer interaction (HCI). To improve the BCI technology, we study the changes in the electroencephalogram (EEG) signals for six levels of grip strength: 10%, 20%, 40%, 50%, 70%, and 80% of the maximum voluntary contraction (MVC). The measured EEG data are categorized into three classes: Weak, Medium, and Strong. Features are then extracted using power spectrum analysis and multiclass-common spatial pattern (multiclass-CSP). Feature datasets are classified using a support vector machine (SVM). The accuracy rate is higher for the Strong class than the other classes.
The present study describes the effects of music and vibroacoustic stimuli to the relaxation of human body. We have carried out the experiment on 6 human subjects of which are composed 3 men and 3 women. We have investigated the electroencephalogram(EEG) of all subjects before and after the stimuli of which are made a strong noise or the meditatiom music and the acoustic vibration. The vibroacoustic device has transmitted meditation music as vibration between 20Hz and 250Hz to the body. From the experimental results, we made sure the effects that the meditation music and vibroacoustic stimuli influenced the stress reduction of human body for good as alpha wave was increased continuously during the good stimuli and after that.
저자들은 6세 된 남아에서 4년간의 반복적이고, 발작적인 복통의 원인을 규명하던 중 만성 복통의 타 기질적 질환들이 배제되고, 뇌파 검사의 이상 소견과 함께 항경련제의 사용에 증상의 극적인 소실을 보여 복성 간질로 진단된 1예를 경험하고 문헌 고찰과 함께 보고하는 바이다.
Coexistence of paroxysmal kinesigenic dyskinesia (PKD) with benign infantile convulsion (BIC) and centrotemporal spikes (CTS) is very rare. A 10-year-old girl presented with a 3-year history of frequent attacks of staggering while laughing and of suddenly collapsing while walking. Interictal electroencephalogram (EEG) revealed bilateral CTS, but no changes in EEG were observed during movement. The patient's medical history showed afebrile seizures 6 months after birth, while the family history showed that the patient's mother and relatives on the mother's side had similar dyskinesia. Genetic testing demonstrated that the patient had a heterozygous mutation, c.649_650insC, in the PRRT2 gene. To our knowledge, this constitutes only the second report of a patient with PKD, BIC, CTS, and a PRRT2 mutation.
Sensorial tests were executed to find the sensibility and texture of the fabrics. The physiological responses employed in this study was electroencephalogram(EEG). The purpose of this study is to find out how the sample groups responded to the texture of the woven silks and the woven ramie. The sample groups are of 10 males and females, age of 25. EEG was recorded a fast and slow alpha wave according to the texture of the textiles. The sample fabrics are of woven silk and woven ramie. The results obtained as be lows. When the sample groups touched the woven silk, they responded and showed more slow alpha wave than the woven ramie. The slow alpha wave raised when the sample groups felt comfort and relax. The fast alpha wave were more in the woven ramie, it raised when the people felt the tension and the anxiety. There was no significant difference between the male and the female. Woven silk has the soft and smoothness it causes comfort. The sensation of tactile was recorded through the EEG.
본 논문은 Bayesian Networks를 이용해서 EEG 신호를 분석해서 사람의 감정을 분석하는 방법을 제안하였다. 현제 연구자들은 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 사람의 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. 기존에는 간질이나 발작 등을 의학 분야와 사람의 정서에 따라 뇌파분석을 하는 심리학의 영역에서 연구가 되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스를 통한 여러 가지 공학적인 접근이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따라 Brain-Computer Interface (BCI)를 통해서 EEG 신호를 분석하고 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출한 다음 각각의 주파수 영역으로 분류를 하였다. 분류된 값들은 Bayesian Networks를 이용해서 피 실험자가 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 확률 값에 의해서 피 실험자가 어떠한 감정인지를 인식하게 되는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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