Low Rayleigh number thermal convection in a fluid layer confined between two-infinite horizontal walls kept at spatially sinusoidal temperature distributions, T_L=T_m+\Delta T\sin \kappax,\;T_U=T_m+\Delta T\sin(\kappax-\beta)$, is theoretically investigated by a regular perturbation expansion method. For small wave numbers, an upright cell is formed between the two walls at $\beta$=0. The cell is tilted, as the phase difference increases, and a flow with tow counter-rotating eddies occurs at $\beta=\pi$. when the wave number is large, isolated eddies are formed near the lower and upper walls, for all the phase differences. There exists a wave number at which maximum heat transfer rate at the walls occurs, at each of the phase differences. And the wave number increases with increase of the phase difference. for a fixed wave number, the heat transfer rate decrease with increase of the phase difference.
본 논문은 뇌파와 ANOVA를 이용하여 생체신호와 통계 분석기반의 상관관계를 통해 열차 최적의 HUD위치를 평가하는 새로운 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 최적의 HUD위치를 평가하기 위해 총 2가지 실험을 진행하였다. 첫 번째 연구실에서 각각 다른 여섯 위치(좌측 상단 및 하단, 중앙 상단 및 하단, 우측 상단 및 하단)에 시각자극을 제시하였고, 이미지는 $235{\times}197cm2$ 크기의 스크린에 30초동안 나타냈다. 두 번째 HUD 이미지는 철도시뮬레이터에서 각각 다른 세 군데에 구성하였고, 이미지는 스크린에 30초 동안 나타냈다. 뇌파는 정서적 안정성을 평가하기 위해 알파파와 베타파를 이용하였고, 10-20전극 배치법에 따라 Fp1, Fp2, F7, F8채널에서 측정하였다. 연구실 실험 결과, F7채널 베타파에서 유의확률 0.006으로 통계적으로 유의하게 나타났고, 알파파와 베타파 간 음의 상관관계(r=-0.190)가 있는 것으로 나타났다. 또한 스크린의 좌측 상단, 중앙 하단 위치가 우측 하단 위치에 비해 베타파가 낮게 나타났다. 철도 시뮬레이터 실험 결과, Fp1베타파가 유의확률 0.033으로 통계적으로 유의하게 나타났고, 중앙보다는 좌측일 때 베타파가 낮게 나타났다. 본 연구의 결과는 알파 파와 베타 파 사이의 상관 관계를 통해 최적의 HUD 위치의 평가에 대한 도움이 될 것으로 생각된다.
본 연구에서는 건강한 남성을 대상으로 뜸 자극을 가한 대상군과 자극을 가하지 않은 대상군의 뇌파를 분석하여 어떠한 영향을 미치는지에 대해 실험하였다. 뜸 자극은 뜸 링을 사용하는 간접 뜸 자극 방식을 적용하였고, 뇌파는 국제10-20전극법을 적용하여 16채널 쌍전극 측정법으로 측정하였다. 측정된 데이터는 ${\alpha}$, ${\beta}$, ${\delta}$, ${\Theta}$파의 주파수 스펙트럼을 구하고, 16채널 전체를 평균한 뇌파변화추이와 16채널 각각의 뇌파변화추이에 대해 분석하였다. 그 결과, 중완, 관원, 신궐의 뜸 자극은 체표감각신경의 반응에 따라 두정엽(ch 2, 3, 6, 7)의 뇌파신호가 낮았고, 무 자극 대상군과 뜸 자극 대상군의 큰 차이는 후두엽(ch 4, 8)의 변화로 뜸 자극 시 온화한 온열 ($42{\sim}44^{\circ}C$)자극에서 ${\alpha}$파 증가와 ${\beta}$파 감소, 약간의 뜨거움($45{\sim}48^{\circ}C$)의 반응 시 ${\alpha}$파 감소와 ${\beta}$파 증가의 반응이 있었다. 그리고 자극 후 1시간에서 ${\beta}$, ${\delta}$, ${\theta}$파 감소와 ${\alpha}$파의 증가로 정신생리 향상효과가 있음을 알 수 있었다.
We study MHD wave propagation in a gravitationally stratified isothermal viscous atmosphere of the Sun, permeated by a uniform magentic field. We perform numerical simulations by launching a slow wave on the upper boundary. The driven slow wave propagates down from low-${\beta}$ to high-${\beta}$ plasma across the region where the plasma ${\beta}$ is unity. It is found that mode conversion takes place at $z{\approx}-1.8$ in the layer ${\beta}{\approx}1$. The amplitudes of horizontal and vertical velocites are smaller than those obtained in the absence of viscosity.
뇌파 파형중 베타파를 이용한 인간의 인지상태를 판별한다. 베타파는 인간의 인지상태중 스트레스 영역에 해당하는 특성이 있고, 이 영역에서 스트레스의 오버대역폭을 추출하기 위해서 저대역폭과 고대역폭 사이의 베타파간 상관관계를 분석해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 효과적으로 베타파 상관관계를 분석하고 추출하기 위해 비지도학습 머신러닝을 이용한 Kmean 클러스터링 분석모델을 제시한다. 제시된 모델은 베타파 영역을 유사한 영역의 클러스터 군으로 분류하고 해당 클러스터링 범주에서 이상파형을 판별한다. 이상파형 판별을 위해 클러스터군의 밀집도와 정상범주 이탈영역을 기준으로 스트레스 위험군을 판별하고 판별된 스트레스 위험군에 대한 대처방안을 제공할 수 있다. 제시된 모델을 활용하면 뇌파파형을 통한 인지상태의 스트레스 지수분별이 가능하고, 개인의 인지상태에 대한 관리 및 응용이 가능하다. 또한 스트레스와 오피스증후군을 갖는 사람들에게 뇌파관리를 통해 개인의 삶에 대한 질적 향상에 도움을 준다.
The purpose of this study was to find out the effects of electroencephalograph (EEG) power and coherence on cognitive function in normal elderly, non-demented elderly with mild cognitive impairment, and demented elderly during working cognition tasks. Forty elderly women (19 demented elderly, 10 non-demented elderly with mild cognitive impairment, 11 norma1 elderly) participated in this study, All subjects performed working cognition tasks with Raven's CPM while EEG signal was recorded, EEGs were measured continuously at rest and during the working cognition task. EEG power and coherence was computed over 21 channels: right and left frontal, central, parietal, temporal and occipital region. We found that there were more correct answers among normal elderly women than in other groups Owing the working cognition task, ${\Theta}$ wave at Fp1, Fp2 and F8, a wave at Fp2, ${\beta}$ wave at Fp1, Fp2. F4 and F8 of the frontal region was increased significantly in the demented elderly group. On the other hand. ${\Theta}$ wave at Fp1, Fp2 and F7, ${\beta}$ wave at Fp1, Fp2, F3 and F7 of the frontal region was increased significantly in the group of non-demented elderly with mild cognitive impairment. In contrast. in the normal elderly group, all of the ${\Theta}$ wave and ${\beta}$ wave at Fp1, Fp2, F3, F4, F7 and F8 of the frontal region (except ${\beta}$ wave at F3) was increased significantly, These results suggest that the nerves in prefrontal and right hemisphere regions were most active in the demented elderly group during problem solving, and the nerves in the prefrontal and left hemisphere lobe were most active in the group of non-demented elderly with mild cognitive impairment. In contrast, me majority of nerves in the frontal region were active in the normal elderly group.
Purpose: The purpose of this study was to examine the changes in electroencephalogram (EEG) coherence and brain wave activity for first-person perspective action observation (1AO) and third-person perspective action observation (3AO) of healthy subjects. Methods: Thirty healthy subjects participated in this study. EEG was simultaneously recorded during the Relax period, the 1AO, and the 3AO, with event-related desynchronization (ERD) and coherence connectivity process calculations for brain wave (alpha, beta and mu) rhythms in relation to the baseline. Results: Participants showed increased coherence in beta wave activity in the frontal and central areas (p<0.05), during the 1AO using right-hand activity. Conversely, the coherence of the alpha wave decreased statistically significantly decreased in the frontocentral and parieto-occipital networks during the observation of the 1AO and the 3AO. The ERD values were larger than 40% for both central regions but were slightly higher for the C4 central region. The high relative power of the alpha wave during 1AO and 3AO was statistically significantly decreased in the frontal, central, parietal, and occipital regions. However, the relative power of the beta wave during 1AO and 3AO was statistically significantly increased in the parietal and occipital regions. Especially during 1AO, the relative power of the beta wave in the C3 area was statistically significantly increased (p<0.05). Conclusion: These findings suggest that 1AO and 3AO action observations are relevant to modifications of specific brain wave coherence and ERD values. EEG cortical activity during action observation may contribute to neural reorganization and to adaptive neuroplasticity in clinical intervention.
인간의 뇌는 끊임없이 전기적인 임펄스를 발산하는데 이것을 뇌파라고 하고, 뇌파는 뇌 세포들의 생화학적 상호 작용에 의해 발생하는 이온의 흐름으로 인해서 생성되는 뇌의 전기적 활동으로 정의할 수 있다. 감정이 스트레스를 유발할 수 있는 요인중 하나라는 연구가 있으며, 감정에 대한 연구에서는 뇌파를 많이 사용하고 있다. 본 논문은 감정이 스트레스에 영향을 주는지에 대한 연구로서, 4명의 실험자에게 공포, 기쁨 2가지 영상을 보여주고 시청 전, 시청 중, 시청 후 3단계로 나누었다. 측정 도구로는 뇌파 측정, 분석, 뇌파 강화 그리고 억제 트레이닝을 원격제어로 자동화가 가능한 시스템인 NeuroBrain System(뉴로브레인 시스템)을 사용하여 Fp1과 Fp2의 위치에서의 뇌파를 측정했다. 그리고 각각의 감정에 대한 뇌파 데이터를 얻은 후 평균 값을 구해 연구를 진행했다. 스트레스와 관련 있는 주파수로는 Alpha(알파)파와 Beta(베타)파이기에 측정된 주파수 중 Alpha와 SMR, Low Beta와 High Beta 수치를 위주로 분석했다. 뇌파 분석을 통해 감정 상태에 따라 스트레스 영향을 주는데 '공포' 감정은 Beta 수치를 높여 불안을 유발해 Mind Stress 수치를 높아지게 하는 결과가 나왔고, '기쁨' 감정은 Beta의 수치를 낮추어 Mind Stress도 많이 하락하는 결과가 나왔다.
The electroencephalogram generated by light stimulation in human body of dark adaption state was measured and analyzed in the cases that electromagnetic wave was put in and not put in, respectively. Shieldroom being able to interrupt the light and the electromagnetic wave of outer was constructed, and the experimental system being able to apply any light and any electromagnetic wave was designed. When the electromagnetic wave was applied to body or not, the variation characteristics of each component in the electroencephalogram were i3s follows. The 6 wave was increased and the $\alpha$ wave and the $\beta$ wave were decreased in the case that the electromagnetic wave was applied, and the variation range of the $\Theta$ wave was small. And the influence of electromagnetic wave on human body was that the appearance time of the $\beta$ wave was late, and it moaned that the time of visual recognition was delayed.
본 논문에서는 뇌파인식을 위한 입력패턴을 추출하고 패턴 인식을 위한 뇌파 학습 알고리즘을 설계하였다. 입력패턴의 구성은 일반적인 상황에서 인식률을 더욱 높이기 위하여 기존의 Alpha-wave, Beta-wave, Theta-wave, Delta-wave등의 비율을 비교하는 방식에서 Delta-wave와 Theta-wave의 합, Alpha-wave, Delta-wave와 Theta-wave의 합에 Alpha-wave로 나눈 값, Beta-wave의 4가지 입력패턴으로 구성하였다. 그리고 신경망의 한 종류인 역전파 알고리즘을 이용하여 동일 조건이나 비슷한 조건에서의 수면과 비수면의 구분이 아닌 각기 다른 조건 상태에서의 수면과 비수면에 대한 패턴분류를 시뮬레이션 하였고 일반적인 조건에서도 감성 상태를 분류 할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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