자연을 비롯한 산림 경관은 인간의 심리적 안정에 큰 역할을 한다고 알려져 왔다. 본 연구는 산림 경관의 심리적 안정 효과를 실증적으로 밝혀내고자 수행되었다. 자료의 수집을 위하여 도시, 산림, 산림과 물에 해당되는 각 9개의 경관이 선정되었다. 이들 3 종류의 총 27개 경관사진이 30명의 피험자에게 심리적 생리적 영향이 미치는지를 조사하였다. 심리적 안정을 나타내는 뇌파(${\alpha}$파)와 PRS(Perceived Restorativeness Scale), PANAS(Positive and Negative Affect Schedule)점수가 각각 생리적, 그리고 심리적 연구변수로 측정되었다. 자료의 분석결과 산림과 물, 산림, 그리고 도시 경관 순으로 생리적 심리적 안정에 영향을 주는 것으로 나타났다.
2020년 1월, COVID19는 온 지구를 팬데믹에 빠트렸다. 이로 인해 경제적으로 큰 손실을 가져왔으며, 사회적으로 혼란을 일으키고 있다. 이러한 코로나19는 심장병, 고혈압, 당뇨, 뇌졸중, 우울증, 암 등과 같은 기저질환자들에게 감염률이 월등히 높다. 또한, 기저질환자가 기저질환이 없는 사람들보다 치명률이 훨씬 높다고 연구되었다. 본 연구에서는 뇌파데이터를 이용하여 기저질환의 유·무를 분류하였다. 기저질환자 유·무에 대한 분류를 위해 사용된 데이터는 데이터사이언스랩에서 제공하는 뇌파데이터로 33개의 특징과 69개의 샘플로 이루어졌다. 데이터의 전처리는 Z-score를 사용하였다. 분류는 뉴럴네트워크 인 NEWFM와 ZNN엔진을 사용하였다. 실험 결과 기저질환자의 유·무에 대한 분류결과 NEWFM은 77.94%, ZNN은 76.47%의 실험 결과를 얻었다. 이 연구를 통해 뇌파데이터를 측정하고 기저질환의 유무를 분류하고 높은 감염률을 보이는 기저질환자들이 COVID19로부터 예방 할 수 있으리라 기대한다. 이를 기반으로 향후 기저질환에 대한 세분류를 할 수 있는 연구가 필요하고, 각 기저질환이 전염병에 미치는 영향에 대해서도 연구가 필요하다.
본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.
목적 : 본 연구의 목적은 뇌손상 환자의 신경학적 변화 측정도구인 뇌전도의 측정도구 및 방법, 평가와 분석방법을 알아봄으로써 임상영역에서 뇌전도 측정 시 기초자료를 제시하는 것에 있다. 연구방법 : 전자 데이터 베이스인 Pubmed, Science Direct를 사용하였으며, 주요검색 용어로 'Electroencephalography', 'stroke', 'intervention OR training'을 사용하였다. 결과 : 뇌전도는 두뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-computer interface)를 이용하여 재활의 효과를 뇌의 활성화 상태 변화로 측정할 수 있는 도구로 기능적 뇌 재조직화 매커니즘을 확인할 수 있는 것으로 나타났다. 뇌전도 측정도구의 경우 다양한 채널, 전극의 형태 및 전극 부착 부위로 구성되어 있으며, 결과해석에 사용되는 주파수 또한 다양하게 나타났다. 결론 : 뇌전도는 중재에 대한 효과성을 신경학적으로 확인할 수 있을 뿐만 아니라 효율적인 작업치료를 위한 중재전략을 마련하는데 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
뇌전도는 뇌 활동 시 발생하는 뇌 세포 간 상호작용으로 생성된 전기적 활동이며, 손동작 시 뇌 활동으로 인해 뇌전도가 발생한다. 본 연구에서는 16채널 뇌전도 측정 장비를 이용하여 손동작 전과 좌 혹은 우 손동작 시 발생되는 뇌전도를 측정하였으며, 측정된 데이터는 지도 학습 모델인 서포트 벡터 머신으로 분류하며, 서포트 벡터 머신의 학습 시간을 단축 위해 동작관련 정보 손실을 최소화하고, 뇌전도 정보를 축약할 수 있는 필터링을 통한 특징 추출과 벡터 차원 축소 기법을 제안한다. 분류 결과, 전두엽 부위의 전극에서 손동작 전 상태-손동작사이에서 평균 72.7 %의 정확도로 분류되었다.
본 논문은 유발전위(evoked potential) 뇌파인 P300에 기반한 뇌-기계 인터페이스의 실시간 구현을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. P300 뇌파는 외부 시각 자극이 인간의 의지와 일치할 경우, 100-300ms 부근에서 negative pick를 갖는 특성이 있다. 이러한 특성에 기초하여 P300 뇌파의 포텐셜(potential) 감소를 감지하여 인간의 의도를 역으로 추론할 수 있으며, 이를 뇌-기계 인터페이스에 활용할 수 있다. 연구에서 P300 뇌파는 인간의 두개골 외부에 부착된 전극을 통해 얻어졌으며, 시각적 자극으로는 2차원 알파벳 신호를 사용하였다. P300 뇌파의 포텐셜 감소 검출을 위하여 뇌파 포텐셜을 자극과 연계하여 확률적으로 모델링하였다. 확률적 모델은 피실험자가 의도하는 신호의 모델(target model)과 의도하지 않는 신호의 모델(non-target model)로 구성된다. 이러한 확률적 모델에 기반하여 피실험자의 의도를 추론하기 위해서 최우추정법(maximum likelihood estimation)을 사용하였다. 실험에는 신체 건강한 성인 남자 3명이 참가하였으며, 'A'와 'E' 실험에 대한 피실험자 k의 평균 성공률은 98%, 피실험자 j의 평균 성공률 90%, 그리고 피실험자 h의 성공률은 79.8%였다.
The colors of packaging of herbicides and non-selective herbicides on the market in Korea are defined as brown and red, respectively, according to the notification of RDA. The present study aimed to understand consumer's electroencephalographic (EEG) response when looking at brown and red colors of herbicide and non-selective herbicide packaging papers. The EEG cap was placed on the scalp of each participant (men and women, 10 to 20 years old) and white (control) - brown - white - red colors were sequentially displayed for 5 seconds using the computer monitor. The EEG was measured and statistical analysis was performed using SPSS. For the brown color of the herbicide, men showed a decrease in concentration and a distracting response due to a decrease in the ratio of mid beta to theta (RMT) and the spectral edge of frequency (SEF90). In women, an increase in the ratio of SMR to theta (RSMT) and the spectral edge frequency 50% of the alpha (ASEF) was observed in different brain regions and these EEG changes may enhance the relaxation, stabilization and awakening states of the brain. For the red color of the non-selective herbicide, ASEF increased psychological stability in men. In women, a decrease in absolute high beta (AHB) may associate with a decrease in attention state of the brain. Overall data of the present study clearly revealed that the colors of two herbicides showed significantly different EEG response and gender difference.
감정을 분류하는 대표적인 알고리즘에는 Support-vector-machine (SVM), Bayesian decision rule 등이 있다. 하지만 기존의 연구자들은 위와 같은 방법에는 문제점이 있다고 지적하였다. 이를 보완하기 위해 다른 연구자는 경사도를 이용하여 새로운 패턴인식 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 이 알고리즘을 통해 새로운 EEG 기반의 감정 인식 알고리즘을 제안하고 기존의 연구와 비교한다. 본 논문에서는 신뢰도 높은 자료를 얻기 위해 여러 논문에서 사용된 DEAP (a database for emotion analysis using physiological signals)를 사용하였다. 또한, 객관적인 검증을 위해 기존의 연구에서 사용된 4개의 뇌파 채널(Fz, Fp2, F3, F4)의 PSD (Power Spectral Density)를 특징으로 사용하여 감정의 2개 척도 (Arousal, Valence)를 분류하였다. 본 논문에서 실시한 교차검증 (4-fold)에 의하면 Valence 축에서 85%, Arousal 축에서 87.5의 정확도를 얻을 수 있었다.
BCI (Brain Computer Interface)는 인간의 뇌에서 측정된 EEG (Electroencephalogram)를 활용하여 의수와 같은 기기를 조종할 수 있는 좋은 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 EEG와 힘과의 관계를 알아보고자 최대수축악력 (MVC)의 25%, 50%, 75%로 3개의 등급으로 나누어 EEG 변화를 측정하였다. 얻어진 EEG data를 FFT와 power spectrum analysis로 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\gamma}$파로 나누어 각 파형의 파워 값을 구한 뒤, 구해진 EEG 파워 값을 PCA와 LDA를 사용하여 특징 추출 및 분류를 하였다. 실험 결과 25%의 악력을 가할 때 보다 75%의 악력 때 더 높은 EEG 파워의 증가를 확인하였고, 왼손과 오른손은 각각 52.03%와 77.7%의 분류율을 나타내었다.
본 연구는 이중과제 병합 가상현실 프로그램을 경도인지장애 노인에게 적용하여 인지기능, 균형과 뇌파에 미치는 영향을 알아보았다. 이중과제 병합 가상현실 프로그램을 중재한 실험군 집단과 전통적인 작업치료를 중재한 대조군 집단은 1회 30분, 1주일 5회, 총 6주에 걸쳐 실시하였다. 연구 결과는 첫째, 이중과제 병합 가상현실 프로그램을 시행한 실험군이 전통적인 작업치료를 시행한 대조군에 비해 인지기능 중 기억력 항목과 균형 항목에서 유의하게 증가하였다. 둘째, 이중과제 병합 가상현실 프로그램을 시행한 실험군이 전통적인 작업치료를 시행한 대조군에 비해 ${\beta}$파와 SMR파의 세기가 유의하게 증가하였다. 결과를 종합해보면, 이중과제 병합 가상현실 프로그램이 경도인지장애 노인에게 효과적인 치료방법이었고, 다양한 질환을 겪고 있는 대상자들에게 도움이 되는 기초 자료의 초석이 되기를 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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