• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제36권4호
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• pp.41-49
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• 2020

The purpose of this study was to investigate the use of the Deep Neural Networks(DNN) model to classify user's emotions, in particular Electroencephalography(EEG) toward Virtual-Reality(VR) based 3D design alternatives. Four different types of VR Space were constructed to measure a user's emotion and EEG was measured for each stimulus. In addition to the quantitative evaluation based on EEG data, a questionnaire was conducted to qualitatively check whether there is a difference between VR stimuli. As a result, there is a significant difference between plan types according to the normalized ranking method. Therefore, the value of the subjective questionnaire was used as labeling data and collected EEG data was used for a feature value in the DNN model. Google TensorFlow was used to build and train the model. The accuracy of the developed model was 98.9%, which is higher than in previous studies. This indicates that there is a possibility of VR and Fast Fourier Transform(FFT) processing would affect the accuracy of the model, which means that it is possible to classify a user's emotions toward VR based 3D design alternatives by measuring the EEG with this model.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.107-113
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• 2002

We examined the psychophysiological effects of navigation in a virtual reality (VR). Subjects were exposed to the VR, and required to detect specific objects. Ten electrophysiological signals were recorded before, during, and after navigation in the VR. Six questionnaires on the VR experience were acquired from 45 healthy subjects. There were significant changes between the VR period and the pre-VR control period in several psychophysiological measurements. During the VR period, eye blink, skin conductance level, and alpha frequency of EEG were decreased but gamma wave were increased. Physiological changes associated with cybersickness included increased heart rate, eye blink, skin conductance response, and gamma wave and decreased photoplethysmogram and skin temperature. These results suggest an attentional change during VR navigation and activation of the autonomic nervous system for cybersickness. These findings would enhance our understanding for the psychophysiological changes during VR navigation and cybersickness.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.78-83
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• 2003

We investigated the physiological patterns of cybersickness in a Virtual Reality(VR). Subject were exposed to the VR for 9.5 min, and required to detect specific virtual objects. Sixteen electrophysiological signals were recorded before, during, and after the virtual navigation. five questionnaires on the VR experience were acquired form 61 healthy subjects. During the virtual navigation, subjects with the high cybersickness susceptibility showed significant physiological changes, which included increased gastric tachyarrhythmia, eyeblink frequency, and EEG delta wave and decreased EEG beta wave. These results suggest that cybersickness may induce or accompany the changes in central nervous system and autonomic nervous system. Also, these results suggest that there may be increased sympathetic activation in autonomic drive for cybersickness.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권2호
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• pp.155-163
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• 2002

Attention Deficit Hyperactivity Disorder(ADHD) is a childhood syndrome characterized by short attention span. impulsiveness, and hyperactivity, which often leadㄴ to learning disabilities and various behavioral problems. For the treatment of ADHD, medication and cognitive-behavior therapy is applied in recent yearn Although psycho-stimulant medication has been widely used for many rears. current findings suggest that, as the sole treatment for ADHD, it is an inadequate form of intervention in that parents don't want their child to use drug and the effects are limited to the period in which the drugs are physiologically active. On the other hand, EEG biofeedback treatment studies for ADHD have reported promising results not only in significant reductions in hyperactive, inattentive, and disruptive behaviors, but also improvements in academic performance and IQ scores. However it is too boring for children to finish the whole treatment. The recent increase in computer usage in medicine and rehabilitation has changed the way health care is delivered. Virtual Reality technology provides specific stimuli that can be used in removing distractions and providing environments that get the subjects'attention and increasing their ability to concentrate. VR technology can hold a patient's attention for a longer period of time than other methods can, because VR is immersive, interactive and imaginal. Based on these aspects, we developed Attention Enhancement System (AES) using VR technology, EEG biofeedback, and cognitive training method for enhancing attention and made a clinical trial to people who have attention difficulty and behavioral problems.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-8
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• 2019

멀미(Motion Sickness)란 전정기관에서 감지된 움직임과 시각적으로 감지된 움직임이 서로 충돌하는 경우에 발생하는 어지럼증 증상이다. 어지럼증이 발생할 경우 사용자는 메스꺼움 및 구토감, 방향 감각 이상과 피로 등의 증세를 호소한다. 이러한 어지럼증 원인이 다양하여 증상에 대한 감별과 치료가 어려운 질환이다. 특히 어지럼증의 유형 중 시각 정보로 인해 유발되는 어지럼증(Visually Induced Motion Sickness)은 발전하는 VR산업에서 해결해야 할 고질적인 숙제로 남아있다. 이러한 VIMS에 대한 분석은 사용자의 활력 징후 측정 및 특징 분석과 EEG 특성 분석을 통하여 가능하다. 이에 본 논문에서는 EEG 신호를 기반으로 시각 정보로 인해 유발되는 어지럼증(VIMS)의 최소화 방안에 대해 고찰하며, 그와 관련된 연구 동향들을 분석한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.23-32
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• 2019

사이버 멀미는 VR 체험 중 발생하는 증상으로, 주로 감각과 인지 시스템 사이의 불일치로 인해 발생하는 것으로 추정된다. 하지만 감각 및 인지 시스템을 객관적으로 측정할 수 있는 방법이 없기 때문에, 사이버 멀미를 측정하는 것은 어렵다. 이를 해결하기 위해 사이버 멀미를 측정하기 위해 다양한 방법론들이 연구되고 있다. 기존의 멀미를 측정하기 위한 방법은 설문방식을 이용하거나, 머신 러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 분석하는 방식으로 진행되어 왔다. 하지만 설문을 이용한 방식은 다소 객관성이 떨어지며, 머신 러닝을 사용하는 방식은 아직까지 높은 정확도를 얻은 연구가 부족하다. 본 논문에서는 뇌파 데이터를 Deep Neural Network (DNN) 딥러닝 알고리즘에 적용하여 객관적인 사이버 멀미 측정 방식을 제안한다. 또한 우리는 더 정확한 사이버 멀미 측정 결과를 위하여 딥러닝 네트워크 구조와 뇌파 데이터 전처리 기법을 제안한다. 우리의 접근 방법은 최대 98.88%의 정확도로 사이버 멀미를 측정한다. 또한 우리는 실험에서 사이버 멀미를 유발하는 영상의 특성을 분석한다. 일반적으로 사이버 멀미는 상하 움직임이 심한 화면, 화면의 지속적이고 빠른 전환, 공중에 떠있는 상황에서 발생한다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.75-80
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• 2017

최근 인지과학의 활발한 연구와 기술의 발달로 인해 사회과학분야에서 정신생리학적 연구를 통한 뇌의 다양한 측정과 정교한 분석 기법이 개발 되었다. 그러나 뇌파를 이용한 뉴미디어활용에 관한 연구는 장비들을 장착하는 과정에서의 한계점으로 인해 진행되지 못하였다. 이러한 문제를 극복하고자, 가상현실장비를 착용한 상태에서도 전 영역의 뇌파측정이 가능한 캡을 디자인하고 활용방법을 제안한다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제35권12호
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• pp.55-64
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• 2019

The purpose of this study was to analyze the affection of plan configuration on human emotion using Virtual Reality. A total of four different plan configuration was selected according to the prior study and built using Virtual Reality. The EEG was measured and then calculated using FFT to measure human emotion in different plan configurations. The measurements were shown to lead there was a significant statistical difference in four types of brainwaves between the plan types(p<0.05). This indicates that there is a possibility of plan configuration may exacerbate psychological disorder among single-person household and suggests that it is possible to counteract those stress among single-person household by changing the plan configuration in the earlier designing stage.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권6호
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• pp.473-483
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• 2023

본 연구에서는 실제 자연의 숲과 인위적으로 통제가 가능한 디지털 환경에서의 가상현실(VR)을 활용한 가상 숲에서의 체험이 피험자의 심리적 또는 생리적으로 미치는 치유효과를 알아보기 위하여 수행되었다. 이를 밝혀내기 위해 C대학 건강한 학부생 81명을 실험참가자로 2022. 9. 5~12. 9에 걸쳐 디지털 환경 내에서의 시각을 통한 산림자극 효과를 실험하였다. 실험은 디지털환경(2D, 3D)에서 숲 환경을 통한 시각적 산림자극의 심리적, 생리적 회복 효과를 평가하였다. 심리적 효과분석인 SRI(스트레스 반응척도)의 실험결과는 집단 간 차이가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 심리적 스트레스 측정을 위한 SRI 실험 결과는 세 집단 중 Control 집단을 제외한 디지털 환경에서의 2D 집단은 사전과 사후 간 차이가 미미한 것으로 나타났다. 3D 집단에서는 사전보다 사후가 낮게 나타났다. 이 결과 산림을 기반으로 한 디지털 환경(2D, 3D)에서 시각을 통한 산림자극이 심리적 스트레스를 유의하게 감소시켜주는 효과가 있음을 확인하였다. 디지털환경 내에서 시각을 통한 산림자극이 EEG(뇌파)에 미치는 변화 분석 결과, 이완이나 안정화 때 활성화 되는 것으로 나타나는 알파파(RA)가 긴장이나 각성 때 발현되는 베타파(RB) 보다 활성화 되는 것으로 확인 되었다. 본 연구는 신체적 거동 불편 등 이동 제약으로 인하여 자연 숲 환경에서 체험을 할 수 없는 이용자들에게 디지털환경 내에서 가상현실(VR) 속 숲 환경을 구현하여 시각적 산림자극 체험 기회를 제공함으로서 심리적, 생리적 회복 환경을 만들어 주는데 사용 할 수 있을 것으로 사료된다. 이러한 연구 결과가 디지털 환경에서 산림치유에 대한 활용의 기반이 되길 기대하고, 가상현실(VR)을 이용한 프로그램이 산림치유 활동에 도움이 되기를 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.423-425
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• 2019

사용자가 HMD(Head Mounted Display) 기기를 착용하고 VR(Virtual Reality) 애플리케이션을 체험하다보면 사이버 멀미(Cybersickness)를 경험하게 된다. 사이버 멀미의 원인은 아직 불명확 하지만 주로 눈으로 들어오는 시각 정보와 전정기관(이동과 평형감각을 주관하는 감각 기관)에 들어오는 감각 정보가 불일치할 때 발생하는 것으로 알려져 있다. 그러나 사이버 멀미를 측정하기 위한 데이터 수집 및 분석시스템 개발에 대한 연구는 부족한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 플랫폼으로 VR HMD 기기를 착용한 사용자로부터 뇌파와 생체 데이터를 수집하고, 결정 문턱값으로 사이버 멀미가 유발하는 어지럼증을 판별하는 시스템을 설계한다. 14명 실험 참여자를 고려하여 어지럼증 검출 성능을 평가한 결과, 약 92% 정확도를 나타내었다.