뉴로피드백(Neuro feedback)은 자신의 뇌 상태를 파악하고, 뇌 상태를 의도적으로 변화시킬 수 있다는 기술로, 주의력 결핍 및 과잉 행동 장애를 겪는 사람에게 그 필요성이 대두됨에도 불구하고, 기존의 뉴로피드백 훈련은 정적인 상태를 장시간 유지하며 흥미를 주지 못하는 문제가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 집중력 강화를 위하여 뉴로피드백과 건-슈팅 게임을 결합하는 뉴로피드백 게임을 제안 및 구현하였다. 뇌파 측정 시스템, 게임제어기 그리고 게임소프트의 설계로 뉴로피드백 게임이 구현되었으며, 본 연구로 주의력 결핍 및 과잉 행동 장애를 겪는 사람에게 뉴로피드백 훈련이 유용하게 사용되기를 기대한다.
본 연구는 뉴로피드백 훈련을 적용하여 생활습관을 조절하는 자기조절력과 키 성장간의 상관성을 규명함으로 써 키 성장의 효과적인 중재 방안에 대한 해법을 제시하고자 실시하였다. 이를 위해 키 성장 프로그램을 실시하고 있는 초등학교 2학년~4학년 학생 40명(실험군 20명, 대조군 20명) 대상으로 뉴로피드백 훈련 전 후의 변화를 확인하였다. 실험기간은 3개월간(주 2회), 훈련시간은 1회 30분이였다. 뉴로피드백 훈련을 적용한 실험군과 대조군의 자기조절력 차이를 분석한 후, 키 성장 차이를 비교 분석하였다. 첫째, 뉴로피드백 훈련을 적용한 실험군이 대조군에 비해 자기조절력에 유의미한 변화가 있었다. 둘째, 뉴로피드백 훈련을 적용한 실험군이 대조군에 비해 더 크게 키 성장의 변화가 있었다. 이상의 결과를 종합하면 뉴로피드백 훈련이 성장기 학생들에게 있어 키 성장의 후천적 요인들 중 생활습관을 조절하는 자기조절력에 긍정적인 영향을 미치며, 그로 인해 키 성장에도 긍정적인 영향을 미친다는 것이 확인되었다.
The purpose of the study were to investigate the effect of the neuro-feedback program which improves brain function and stress reduction effect. The research design is one group pretest-posttest survey. 121 nursing students of a college in the Busan region took part in the study. Training involving the neuro-feedback program was conducted twice a week, 30 minutes per session, for a total of 10 weeks. The collected data was encoded and analyzed using SPSS 12.0 Version. The brain function and stress levels of the subjects were analyzed through the before-and-after results of the training were analyzed using a paired t-test. The results of the study showed that the BQ and SQ were enhanced as a result of the neuro-feedback. In particular, there were significant increases in the SRQ, ATQ, ACQ, and EQ of the BQ. SQ is correlated with the prevalence rate and resistance to disease, meaning not only psychological anxiety, uneasiness and excitement, but also physical anxiety and response to disease. Based on the study, by using the neuro-feedback training as a program for stress reduction, it is expected that nursing students will receive less stress from internal and external factors, and their ability to cope with stress will be enhanced.
Study results in the last decades show that amount and quality of physical exercises, then the active participation, and now the cognitive involvement of patient in rehabilitation training are known of crux to enhance recovery outcome of motor dysfunction patients after stroke. Rehabilitation robots mainly have been developing along this direction to satisfy requirements of recovery therapy, or focusing on one or more of the above three points. Therefore, neuro-machine interaction based active rehabilitation robot has been proposed for assisting paralyzed limb performing designed tasks, which utilizes motor related EEG, UCSDI (Ultrasound Current Source Density Imaging), EMG for rehabilitation robot control and feeds back the multi-sensory interaction information such as visual, auditory, force, haptic sensation to the patient simultaneously. This neuro-controlled and perceptual rehabilitation robot will bring great benefits to post-stroke patients. In order to develop such kind of robot, some key technologies such as noninvasive precise detection of neural signal and realistic sensation feedback need to be solved. There are still some grand challenges in solving the fundamental questions to develop and optimize such kind of neuro-machine interaction based active rehabilitation robot.
Purpose: The objective of this study is to evaluate the effect of neuro-feedback training and transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS) on stress, quantitative sensory threshold and pain in patients suffering from tension type headache. Methods: 22 participants who passed the preliminary evaluation were enrolled in the study and 11 participants were randomly assigned to each group. The control group (n=11) was subject to the TENS treatment of which was composed of a 20-minute session for 5 times a week during 4 weeks, and the experimental group (n=11) was subject to both neuro feedback training and TENS treatment for 10 minutes a day and 5 days a week during 4 weeks. The Perceived Stress Scale (PSS) was used to measure a level of stress and the quantitative sensory testing (QST) was used for the measurement of cold pain threshold (CPT) and heat pain threshold (HPT); A degree of pain was evaluated through the headache impact test-6 (HIT-6). Results: In comparision of all dependent variables between the control and subject groups, there were significant differences in stress, quantitative sensory threshold and pain after the treatment (p<0.05), and the experimental group showed significant differences in stress, CPT, HPT and pain (p<0.05) and the control group showed only a significant difference in HPT (p<0.05). Conclusion: Findings of this study demonstrate that the concomitant administration of the TENS treatment and neuro feedback training is effective on alleviation of stress, quantitative sensory threshold and pain in patients with tension type headache.
본 연구에서는 제안된 뉴로-퍼지 제어기를 사용하여 유압 서보 시스템을 제어 하고 학습하기 위한 구조로써 유압 서보 시스템의 모델링을 위한 추가적인 노력이 필 요없는 feedback error learning 구조물 채택하였다. 학습 과정에서 필요한 유압 서 보 시스템의 입-출력 사이의 감도(sensitivity)의 효과는 학습 계수에 포함된다. 이 러한 형태의 제어기가 유압 서보 시스템 제어에 유용하게 적용될 수 있다는 것을 보이 기 위해서 불확실성과 높은 비선형성 뿐만아니라 외란의 영향을 받는 유압 서보 시스 템을 대상으로 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 수학적인 모델을 기초로한 기존의 제어 알고리즘에 비해 쉽게 구성할 수 있 고 높은 정밀도, 빠른 학습 속도를 얻을 수 있는 장점을 가지고 있음을 알 수 있다.
Full car model is needed for investigating as a entire dynamics of vehicle. In this study, 7DOF of full car model's dynamics is selected. This paper proposes the output feedback controller based on optimal control theory. Input data and output data from the optimal controller are used for neural network system identification of the suspension system. To do system identification, neural network which has robustness against nonlinearities and disturbances is adapted. This study uses back-propagation algorithm to train a multil-layer neural network. After obtaining a neural network model of a suspension system, a neuro-controller is designed. Neuro-controller controls suspension system with off-line learning method and multistep ahead prediction model based on the neural network model and a neuro-controller. The optimal controller and the neuro-controller are designed and then, both performances are compared through. For simulation, sinusoidal and rectangular virtual bumps are selected.
인간의 뇌에서 발생되는 뇌파를 분석해 실생활에 활용한다면 집중력, 기억력, 학습능력 등이 증가하는 효과를 볼 수 있다. 본 논문에서는 뇌파시장의 전망과 MindWave를 이용하여 RC카를 제어하고 뉴로피드백(Neuro-feedback)훈련을 통해 집중력향상에 도움을 주는 게임 개발 내용을 다룬다.
A new adaptive neuro-control algorithm for a SISO strict-feedback nonlinear system is proposed. All the previous adaptive neural control algorithms for strict-feedback nonlinear systems are based on the backstepping scheme, which makes the control law and stability analysis very complicated. The main contribution of the proposed method is that it demonstrates that the state-feedback control of the strict-feedback system can be viewed as the output-feedback control problem of the system in the normal form. As a result, the proposed control algorithm is considerably simpler than the previous ones based on backstepping. Depending heavily on the universal approximation property of the neural network (NN), only one NN is employed to approximate the lumped uncertain system nonlinearity. The Lyapunov stability of the NN weights and filtered tracking error is guaranteed in the semi-global sense.
Dang, Dong Quang;Vu, Nga Thi-Thuy;Choi, Han Ho;Jung, Jin-Woo
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권6호
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pp.1439-1450
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2013
This paper investigates a robust neuro-fuzzy control (NFC) method which can accurately follow the speed reference of an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) in the existence of nonlinearities and system uncertainties. A neuro-fuzzy control term is proposed to estimate these nonlinear and uncertain factors, therefore, this difficulty is completely solved. To make the global stability analysis simple and systematic, the time derivative of the quadratic Lyapunov function is selected as the cost function to be minimized. Moreover, the design procedure of the online self-tuning algorithm is comparatively simplified to reduce a computational burden of the NFC. Next, a rotor angular acceleration is obtained through the disturbance observer. The proposed observer-based NFC strategy can achieve better control performance (i.e., less steady-state error, less sensitivity) than the feedback linearization control method even when there exist some uncertainties in the electrical and mechanical parameters. Finally, the validity of the proposed neuro-fuzzy speed controller is confirmed through simulation and experimental studies on a prototype IPMSM drive system with a TMS320F28335 DSP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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