Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.1
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pp.62-68
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2012
Steady-State Visually Evoked Potentials (SSVEP) are natural response signal associated with the visual stimuli with specific frequency. By using SSVEP, occipital lobe region is electrically activated as frequency form equivalent to stimuli frequency with bandwidth from 3.5Hz to 75Hz. In this paper, we propose an experimental paradigm for analyzing EEGs based on the properties of SSVEP. At first, an experiment is performed to extract frequency feature of EEGs that is measured from the image-based visual stimuli associated with specific objective with affordance and object-related affordance is measured by using mirror neuron system based on the frequency feature. And then, linear discriminant analysis (LDA) method is applied to perform the online classification of the objective pattern associated with the EEG-based affordance data. By using the SSVEP measurement experiment, we propose a Brain-Computer Interface (BCI) system for recognizing user's inherent intentions. The existing SSVEP application system, such as speller, is able to classify the EEG pattern based on grid image patterns and their variations. However, our proposed SSVEP-based BCI system performs object pattern classification based on the matters with a variety of shapes in input images and has higher generality than existing system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.2
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pp.135-140
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2012
The mirror neuron system in the cerebrum, which are handled by visual information-based imitative learning. When we observe the observer's range of mirror neuron system, we can assume intention of performance through progress of neural activation as specific range, in include of partially hidden range. It is goal of our paper that imitative learning is applied to 3D vision-based intelligent system. We have experiment as stereo camera-based restoration about acquired 3D image our previous research Using Optical flow, unscented Kalman filter. At this point, 3D input image is sequential continuous image as including of partially hidden range. We used Hidden Markov Model to perform the intention recognition about performance as result of restoration-based hidden range. The dynamic inference function about sequential input data have compatible properties such as hand gesture recognition include of hidden range. In this paper, for proposed intention recognition, we already had a simulation about object outline and feature extraction in the previous research, we generated temporal continuous feature vector about feature extraction and when we apply to Hidden Markov Model, make a result of simulation about hand gesture classification according to intention pattern. We got the result of hand gesture classification as value of posterior probability, and proved the accuracy outstandingness through the result.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.3
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pp.583-588
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2024
With the emergence of Brain-Computer Interface (BCI) technology, analyzing mirror neurons has become more feasible. However, evaluating the accuracy of BCI systems that rely on human thoughts poses challenges due to their qualitative nature. To harness the potential of BCI, we propose a new approach to measure accuracy based on the characteristics of mirror neurons in the human brain that are influenced by speech speed, depending on the ultimate goal of movement. In Chapter 2 of this paper, we introduce mirror neurons and provide an explanation of human posture estimation for mirror neurons. In Chapter 3, we present a powerful pose estimation method suitable for real-time dynamic environments using the technique of human posture estimation. Furthermore, we propose a method to analyze the accuracy of BCI using this robotic environment.
Kim, Oi-Jin;Sim, Ji-Young;Lee, Se-Young;Jin, Hyun-Jin
PNF and Movement
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v.14
no.3
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pp.209-217
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2016
Purpose: Treatments using a mirror neuron system, such as 3D virtual reality therapy, are used in stroke rehabilitation, but they need to be constructed according to a detailed procedure. The aims of this study were to analyze electroencephalograms (EEG) during relaxation and action while observing first person perspective (1AE) and third person perspective (3AE) videos of the right hand for 20's. Methods: Thirty participants (Male=4, Female=26) were recruited for this study. Participants were selected by a vividness of movement imagery questionnaire (VMIQ). EEG was measured during relaxxation and during action with 1AE and 3AE videos, focusing on the supination and pronation actions of participants' right hands. An absolute mu rhythm, a relatively high alpha power, and a relative beta power were identified. In each group, one-way repeated measures ANOVA was used for statistical analysis. Results: Measurement of absolute mu rhythms was significantly suppressed for both 1AE and 3AE compared with relaxation in C3 and C4 regions. High alpha wave measurements were significantly suppressed for both 1AE and 3AE in all regions, while beta wave measurements were significantly increased only for 3AE in F3 and F4 regions. Conclusion: Based on this study, we suggest that the mirror neuron system is activated during actions accompanied by action observation, especially actions with 3AE video observation, which can be a great therapeutic mathod in stroke rehabilitation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.357-358
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2023
본 연구는 실제 행동과 운동 심상으로 팔과 다리 동작 인식을 위한 BCI 패러다임을 제안하고 유도성 분석을 한다. 이 페러다임은 각 팔과 양다리의 특정 움직임을 인식하기 위해 ERP를 기반 페러다임을 구성한다. BCI 페러다임은 왼팔, 오른팔, 양다리를 움직이는 영상 자극을 주며 이를 기반으로 왼팔, 오른팔, 양다리 움직임에 대한 인식을 한다. 거울뉴런은 실제 행동과 실제 행동을 보았을때와 운동심상을 통한 자극을 받았을 때 같은 뉴런이 활성화된다는 성질을 가지고 있다. 이러한 성질을 이용하여 운동심상만과 실제 행동을 동시에 학습할 경우를 유도성 분석을 진행한다. 또한 유도성 특징 분석을 통해 나타난 결과를 바탕으로 BCI 패러다임을 제안한다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.24
no.3
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pp.109-123
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2013
The discovery of the mirror neuron system (MNS) is one of the most important neuroscientific achievements in the 20th century. Some researchers had reported that MNS dysfunction was discovered in autism spectrum disorders (ASD). Finally, the 'broken mirror' theory of ASD was announced in the mid 2000's. According to this theory, ASD cannot simulate the mind and behavior of others due to MNS dysfunction; therefore, they cannot imitate the behaviors and empathized with the mind of others. However, ASD does not always show imitation problems. The researchers who have criticized the 'broken mirror' theory proposed the 'social top-down response modulation (STORM)' theory. On STORM theory, the medial prefrontal cortex or temporo-parietal junction, brain areas related with mentalising, might modulate MNS according to social context. We compared the strengths and weaknesses of each theory.
We are imitating animals. True imitation can be defined as a learning to do an act from seeing it done by others. We have been building culture by imitating others' skills and knowledge with high fidelity. In this regard, it is important to ask how the faculty of imitation has evolved and how imitation behaviors develop ontogenetically. It is also interesting to see whether nonhuman animals can imitate truly or not and how different imitation learning is among human and non-human animals. In this paper, first I review empirical data from imitation studies with human and nonhuman animals. Comparing different species, I highlight their different levels of copying fidelity and explain the reason why they are showing the difference. Then I review recent studies on neurobiological mechanisms underlying imitation. The initial neurobiological studies on imitation in humans suggested a core imitation circuitry composed of mirror neuron system [inferior parietal lobule(IPL) and inferior frontal gyrus(IFG)] and the posterior part of the superior temporal sulcus(pSTS). More recent studies on the neurobiology of imitation, however, has gone beyond the studies on the core mechanisms. Finally, I try to find out implications of psychology and biology of imitation for cultural evolution. I argue for a memetic approach to cultural evolution, along the lines with a recent study on measuring memes by mirror neurons system.
The aim of this study was to determine the effect of action-observation training on arm function in people with stroke. Fourteen chronic stroke patients participated in action-observation training. Initially, they were asked to watch video that illustrated arm actions used in daily activities; this was followed by repetitive practice of the observed actions for 3 times a week for 3 weeks. Each training session lasted 30 min. All subject participated 12 training session on 9 consecutive training days. For the evaluation of the clinical status of standard functional scales, Wolf motor function test was carried out at before and after the training and at 2 weeks after the training. Friedman test and Wilcoxon signed rank test was used to analyze the results of the clinical test. There was a significant improvement in the upper arm functions after the 3-week action-observation training, as compared to that before training. The improvement was sustained even at two weeks after the training. This result suggest that action observation training has a positive additional impact on recovery of stroke-induced motor dysfunctions through the action observation-action execution matching system, which includes in the mirror neuron system.
In this study, we investigated the activity of Mirror Neuron System(MNS) and Steady State Visual Evoked Potential(SSVEP) according to frequency and duty rate of the flickering action video. Eight subjects were recruited for this study. The stimulus was consisted of a three-minute black and a flickering action video and they were repeatedly presented every six seconds. We used 50%, 75% of duty rate for each frequency 7.5 Hz and 15 Hz, and we also used the non-flickering condition and rest condition. As a result, the Mu suppression was the largest at 7. 5Hz and 50% duty rate and the SSVEP power was higher at 15 Hz than 7.5 Hz.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.24
no.6
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pp.539-550
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2020
This study establishes the scientific basis for the use of digital learning materials through the education-neurological research method and derives implications for education based on education-neurological understandings. The main findings of the education-neurological analysis of digital learning materials are as follows: First, various sensory stimuli go through multiple sensory neurons and deep sections of the upper sphere and make possible the cooperative processing of information. Second, indirect experience from digital learning materials helps students understand the learning contents vividly through the mirror neuron system. Third, positive emotions originating from digital learning materials promote functions of dopamine, the reticular activating system, frontal-striatal circuit, cerebrum cortex. Based on the findings, the study suggests the following educational implications. First of all, when selecting digital learning materials, teachers should consider expression forms, learning contents, the flow of classes, and the adverse effects of digital learning materials. Next, it is effective to utilize digital learning materials in the lecture for provoking curiosity and enjoyment, maintaining interest and effort, and reviewing what students learned.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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