• 한국한의학연구원논문집
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• 제16권1호
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• pp.157-171
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• 2010

This study aimed to investigate the effect of four common types of Qigong position (standing, sitting, supine, and horse-riding position) on the autonomic nervous system. Thirty healthy subjects participated in this study once a week for four weeks. Electroencephalogram (EEG) was measured three times (before, during, and after the position) while the subject maintained one of four positions for ten minutes. There were significant changes in HRV components compared with EEG power spectra in the standing position. Especially, the ratio of low-to-high frequency (LF/HF) which represents a state of balance of autonomic nervous system was increased. In the sitting position, $\beta$ wave which reflects a state of alert consciousness was increased and both the sympathetic and parasympathetic nerves were activated. On the other hand, in the spine position, $\theta$ wave which signifies a state of relaxation was increased and heart rate (HR) was decreased. Activation of sympathetic and parasympathetic nerves was also observed in this position. Significant increases of indices related to awakening and concentration were observed accompanied by increase of HR and a sympathetic nerve was activated in the riding-horse position. In the present study, it was shown that each Qigong position caused various and significant changes in autonomic nervous system. It would be expected that these results can be applied in the choice of appropriate Qigong position according to objective of Qigong therapy although it is remained to further evaluate the effects of long-term maintenance of Qigong positions and repeated Qigong training.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.35-46
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• 2002

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 뇌에서 막대한 수의 뉴런들의 전위차의 합으로 표현되는 시계열 전위차이다. 규칙적인 시간 간격으로 깊이를 가진 전극 측정에 의한 EEG로부터 서로 다른 구조를 가진 뇌에서의 뉴런 집단의 동역학을 평가할 수 있다. 최근에는 비선형 동역학 연구를 통해 뇌 기능 연구를 정량적으로 분석할 수 있는 방법이 개발되고 있다. 본 논문은 뇌파 신호를 분석함에 있어서 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)의 적합성을 고려해 보았고, 15명의 정상인의 발가락 자극에 대한 EEG 신호에 이를 적용하여 독립 소스들을 분리해 내었다. 또한 Topological Hawing을 이용하여 각각의 독립 소스들의 기여도를 나타내었다. 이를 통하여 EEG에 독립성분분석을 적용함으로써 뇌 활동의 시간적, 공간적 분석이 가능하고 유용함을 나타내었다.

• 생명과학회지
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• 제19권12호
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• pp.1829-1835
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• 2009

과호흡은 뇌파 측정 시에 사용하는 중요한 부활법 중의 하나이며, 과호흡의 질을 평가하여 결과에 반영하는 것이 진단의 측면에서 중요하다. 본 연구는 과호흡이 제대로 유도되었는지를 살펴보고자 하는 목적으로, 환기량에 따른 뇌파의 변화를 살펴보았다. 쥐를 대상으로 기관 절개를 한 후 삽관하여 인공호흡을 유도하였다. 환기유도 시 조건은 정상 환기량을 160 ml/min으로 하여, 240 ml/min, 300 ml/min의 총 세 군으로 하여, 인공적 과호흡을 유도하였다. 뇌파는 전두부와 두정부에서 측정하였으며 과호흡을 하기 전과 후의 뇌파를 비교하였다. 뇌파는 델타, 세타, 알파, 베타의 네 가지 주파수 영역에서의 파형을 정량적으로 분석하였다. 한편 조직검사 결과, 인공적인 과호흡 유도는 폐조직에 물리적인 손상을 유발하지 않았다. 과호흡을 유도하기 위한 조건인 기관절개술도 뇌파에 미치는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 과호흡은 정상환기량의 약 90%까지 증가하였을 때에 적절한 결과를 보였고, 뇌파는 델타파가 가장 우세하였으며 세타, 알파, 베타 순으로 출현 비율이 높았고, 특히 전두부에서 유의적으로 나타났다. 과호흡으로 인한 뇌파의 변화를 살펴보면, 전두부 델타 파워가 12.8%(p<0.01) 증가하였고 전두부의 세타 파워와 알파 파워는 각각 41.3%(p<0.01), 48.6%(p<0.05) 감소하였으며, 베타파워도 41.9%(p<0.05)가 감소하였다. 이상의 결과를 통해 전 두부의 뇌파가 과호흡의 질을 평가할 수 있는 기초 자료가 될 것으로 사료된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2217-2220
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• 2003

It is known that an EEG is characterized by the unique and personal characteristics of an individual. Little research has been done to take into account these personal characteristics when analyzing EEG signals. Often the EEG has frequency components which can describe most of the significant characteristics. These combinations are often unique like individual human beings and yet they have an underlying basic characteristics as well. We think that these combinations are the personal characteristics frequency components of the EEG. In this seminar, the EEG analysis method by using the Genetic Algorithms (GA), Factor Analysis (FA), and the Neural Networks (NN) is proposed. The GA is used for selecting the personal characteristic frequency components. The FA is used for extracting the characteristics data of the EEG. The NN is used for estimating the characteristics data of the EEG. Finally, in order to show the effectiveness of the proposed method, classifying the EEG pattern is carried out via computer simulations. The EEG pattern is evaluated under 4 conditions: listening to Rock music, Schmaltzy Japanese ballad music, Healing music, and Classical music. The results, when personal characteristics frequency components are NOT used, gave over 80 % accuracy versus a 95 % accuracy when personal characteristics frequency components are used. This result of our experiment shows the effectiveness of the proposed method.

• Annals of Clinical Neurophysiology
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• 제9권2호
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• pp.59-62
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• 2007

Electroencephalogram (EEG) is an indispensable tool for diagnosis of epilepsy and is the only assisting barometer of complete remission of epilepsy, which means prolonged, persistent suppression of cortical excitement in epileptic focus in addition to the clinical control of epileptic seizure. The specific morphologies or distribution of epileptic form discharges give us good information for the classification of seizure or epilepsy and epileptic syndromes, which consists of "Pros." in terms of diagnostic approach. In contrast, the EEG as a tool for long-term follow up might be limited due to the various clinical situation of each patient, which consists of "Cons." in terms of the usefulness of EEG for clinical decision. "Cons." aspect of EEG, which clinicians are more frequently coped with than those of "Pros", is an obstacle of utilization of follow up EEG in clinical practice. This is an overview about controversies in usefulness of EEG and the detailed aspects of "Pros." and "Cons." of EEG for clinical decision will be discussed following two articles. We tried to make consensus for the usefulness of EEG especially in the situation of "Cons." with plausible guideline.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.189-192
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• 2001

뇌 기능의 연구수단으로써 널리 사용되고 있는 뇌파(Electroencephalogram)는 측정시에 노이즈(noise)나 잡파(Artifacts)가 섞여서 측정되기 쉽다. 이러한 노이즈나 잡파들을 제거하기 위하여 미지의 혼합된 신호들을 분리하는데 적용되고 있는 통계적인 처리 방식인 독립성분분석(ICA) 알고리즘을 뇌파에 적용하여 그 결과를 알아보았다. 본 연구에서는 정상인의 안구운동(Eye Movement)상태의 뇌파 신호에 대해서 독립성분분석을 적용하여 안구운동과 관련된 잡파가 포함된 원래의 뇌파신호(Original EEG Signal)와 제거한 다음의 뇌파신호(Corrected EEG Signal)에 대하여 비선형 분석법을 사용하여 두 신호의 유의한 차이점을 밝히고, 분리된 독립 신호들의 해부학적 발생위치 및 분포를 추정하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.848-850
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• 2000

본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 On-Line상에서 EEG(Electroencephalogram) 신호를 분류하는 방법을 제안한다. EEG 신호란 인간의 두뇌활동에서 발생하는 전기적 신호로서 고도의 비선형과 시변 특성을 지니고 있어 정량적인 분석이 어려운 신호로 여겨진다. 이를 분석하기 위해 본 논문에서는 입력 벡터들을 서브클래스로 분류하는 경쟁 레이어와 서브클래스를 모아 정해진 클래스를 선택하는 선형 레이어로 이루어진 LVQ (Learning Vector Quantization) 신경망을 구성하고 On-Line 분석결과를 제시한다. 이러한 On-line 분석방법은 EEG 신호를 실시간으로 분석하여 컴퓨터를 인간의 생각만으로 제어될 수 있는 BCI(Brain Computer Interface)의 구현에 사용될 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2699-2701
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• 2004

This paper describes a new algorithm for human sensibility evaluation using two personality-group templates of electroencephalogram (EEG) signals. EEG signals of two groups arc collected in relaxed state, comfortable state and uncomfortable state. First of all, the characteristics of EEGs in relaxed state for two groups are compared. After verification of the results, an algorithm for sensibility evaluation is developed. In comparison of the characteristics for two personality-group EEG signals. there are distinct difference between the EEG patterns of the extrovert and the introvert. Upon these findings, the algorithm for human sensibility evaluation is designed. The results of the algorithm showed 90.0% of coincidence with given tasks. This seems to be compromising results for subject independent sensibility evaluation using EEG signal.

• 대한한의진단학회지
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• 제11권2호
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• pp.116-127
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• 2007

Background and Purpose: Acording to chaos theory, irregular signals of electroencephalogram can interpretated by nonlinear method. Chaotic nonlinear dynamics in EEG can be studied by calculating the correlation dimension. The aim of this study is to analyze EEG by correlation dimension and do Correlation Analysis of correlation dimension and cold-heat score Method: EEG raw data were measured during 15 minutes and choosed 40 seconds. We calculated correlation dimension and used surrogate data method for checking nonlinear data. After then do correlation analysis Result and Conclusion: Correlation dimension of channel 7 and channel 8 are showed significant correlation with cold score.

• 대한한의진단학회지
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• 제11권2호
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• pp.68-83
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• 2007

Background and Purpose: According to chaos theory, irregular signals of electroencephalogram can interpretated by nonlinear method. Chaotic nonlinear dynamics in EEG can be studied by calculating the correlation dimension. The aim of this study is to analyze EEG by correlation dimension and do Correlation Analysis of correlation dimension and K-POMS factors score. Method: EEG raw data were measured during 15 minutes and choosed 40 seconds. We calculated correlation dimension and used surrogate data method for checking nonlinear data. After then do correlation analysis. Result and Conclusion: Correlation dimension of channel 6, channel 7 and channel 8 are showed significant correlation with vigor factor.