• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권4호
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• pp.461-470
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• 2007

Human can learn how to shape their brain electrical activity in a desired direction through continuous feedback of the electroencephalogram (EEG), and this technique is known as Neurofeedback (or EEG biofeedback), which has been used since the late 1960s in clinical applications. In this study, a portable wireless EEG (named wEEG) has been designed and implemented, which consists of a mobile station (a wireless two-channel EEG acquisition device) and a base station (a bridge between mobile station and computer). Moreover, a SensoriMotor Rhythm (SMR) training system was also implemented with the wEEG for enhancing attention with virtual environment. Experiment results based on 16 volunteers' (8 females and 8 males, average age is $27{\pm}4$) were reported in this paper. The results show that the SMR ratio of 87.5% subjects increased about 0.7% in training status than that in the stable status. With the proposed system, many training protocol scan be designed easily and can be done at home in our daily life conveniently. Additionally, the proposed system will be useful for disabled and aged people.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제7권3호
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• pp.242-248
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• 1999

Diazepam, a benzodiazepine (BDZ) agonist, produces sedation and flumazenil, a BDZ antagonist, blocks these actions. The aim of this study was to examine the effects of BDZs on cortical electroencephalogram (EEG) in rats. The recording electrodes were implanted over the frontal and parietal cortices bilaterally, and the reference and ground electrodes over cerebellum under ketamine anesthesia. To assess the effects of diazepam and flumazenil, rats were injected with diazepam (1 mgHg, i.p.) and/or flumazenil ( 1 mg/kg, i.p.), and the EEG was recorded before and after drugs. Normal awake had theta peak in the spectrum and low amplitude waves, while normal sleep showed large amplitude of slow waves. The powers of delta, theta and alpha bands were increased during sleep compared with during awake. Diazepam reduced the mobility of the rat and induced sleep with intermittent fast spindles and large amplitude of slow activity, and it produced broad peak over betaL band and increased the power of gamma band, which were different from EEG patterns in normal sleep. Saline injection awakened rats and abolished fast spindles for a short period about 2-5 min from EEG pattern during diazepam-induced sleep. Flumazenil blocked both diazepam-induced sleep and decreased the slow activities of delta, theta, alpha and betaL, but not of gamma activity for about 10 min or more. This study may indicate that decrease in power of betaL and betaH bands can be used as the measure of central action of benzodiazepines, and that the EEG parameters of benzodiazepines have to be measured without control over the behavioral state by experimenter.

• 전기의세계
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• 제46권5호
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• pp.3-10
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• 1997

뇌파, 즉 뇌전도는 뇌에서 일어나는 전위의 변화를 기록하는 것이다. 이는 두개골의 두피에 전극을 부착하거나 뇌 표면 또는 뇌속에 전극을 삽입하여 기록할 수 있다. 종래에는 뇌파는 활동전위의 동기화와 통합의 결과로서, 어떤 피질 영역에서의 뉴론의 활동을 직접 반영하는 것이라고 생각되어 왔다. 그러나 EEG 활동에서 상당한 부분은 뉴론의 막전위에 기인하며, 특히 느린 시냅스 후 전위의 가중에 기인한다고 할 수 있다. 그렇지만 활동전위가 EEG에 전혀 공헌하지 않는 것은 아니다. EEG는 그 파형에 따라 동기화 또는 비동기화로 나눌 수 있는데, 그 근간을 이루는 뇌 구조물은 상이하다. 그리고 피질의 활동에서 유래한 EEG는 피질하 구조물에 의해서도 영향을 받는다. 이러한 EEG를 활용한 연구는 인간 정신 과정을 이해하는데 이바지하는 바가 클 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.38-46
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• 2024

일반적으로 EEG 신호 분석은 의료 진단 및 재활 공학에 적용하여 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에 널리 사용되는 뇌 자극을 기록하는 객관적인 모드를 제공할 수 있는 능력 때문에 여러 연구의 주제가 되어 왔습니다. 본 연구에서는 뇌전도 측정하기 위한 뇌파 수신 하드웨어 개발 및 처리 시스템 구현을 통해 서버와 데이터 처리로 분류하여 개발을 진행하였다. 뇌전도를 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 구현의 중간단계 연구로 진행되었으며, 측정된 뇌전도 데이터에 따라 사용자의 팔의 움직임을 예측하는 형태로 구현되었다. 네 개의 전극으로부터의 입력을 아날로그-디지털 변환기를 통해 뇌전도 측정을 수행하였다. 이를 통신 과정을 거쳐 서버에 전송한 뒤, 서버에서 합성곱 신경망 모델로 뇌전도 입력을 분류하여 그 결과를 사용자 단말로 표시하는 시스템의 흐름을 설계하고 구현하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.768-773
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• 2012

운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국의류산업학회지
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• 제14권6호
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• pp.1010-1017
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• 2012

This study examined the clothing wearing comfort of elderly women by electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG) analyses. This study utilized 7 elderly individuals aged 65 or more. Two kinds of clothing ensemble (control and prototype) were used as experimental clothing. The control consisted of a general clothing ensemble and the prototype consisted of clothing that added an extra gap. Subjects wore the control or prototype from 9:00 to 21:30 and EEG and ECG signals were measured in the last 30 minutes. The EEG analysis showed that relative band power of a and ${\alpha}$/high ${\beta}$ were higher when they wore the prototype rather than the control. The ECG analysis showed that absolute band power of HF was higher; however, absolute band power of LF and LF/HF was lower when they wore the prototype rather than the control. Subjects felt less stressful and more comfortable when they wore the prototype. The results demonstrate the necessity to develop clothing in consideration of the body changes in elderly women. It is significant that the assessment of wearing comfort was aided by the use of EEG and ECG analysis in the field of clothing and textiles.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.88-91
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• 2010

본 논문에서는 의료 서비스를 위한 뇌전기파(EEG : electroencephalogram) 신호 분석용 FFT(Fast Fourier Transform) 프로세서를 구현하였다. 실시간으로 발생하는 긴 신호를 short-time FFT 처리하기 위해 Hamming 창 함수를 사용하였으며, 이로 인해 감소되는 양끝의 값은 1/2 오버랩 시켜주어 보완하였다. 0~100[Hz] 사이의 주파수 특성을 가지는 뇌전기파의 효율적인 대역 분석을 위해 256-point FFT 프로세서를 radix-4 알고리듬을 적용하여 구현하였고, 단일 메모리 뱅크 구조를 사용하여 집적도를 높였다. 설계된 FFT 프로세서는 연산오차가 3% 이내로 높은 연산 정밀도를 갖는다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제17권4호
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• pp.241-251
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• 2017

Devices that monitor the depth of hypnosis based on the electroencephalogram (EEG) have long been commercialized, and clinicians use these to titrate the dosage of hypnotic agents. However, these have not yet been accepted as standard monitoring devices for anesthesiology. The primary reason is that the use of these monitoring devices does not completely prevent awareness during surgery, and the development of these devices has not taken into account the neurophysiological mechanisms of hypnotic agents, thus making it possible to show different levels of unconsciousness in the same brain status. An alternative is to monitor EEGs that are not signal processed with numerical values presented by these monitoring devices. Several studies have reported that power spectral analysis alone can distinguish the effects of different hypnotic agents on consciousness changes. This paper introduces the basic concept of power spectral analysis and introduces the EEG characteristics of various hypnotic agents that are used in sedation.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.547-548
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• 2021

최근 AI 기술은 컴퓨터, 애플리케이션 등의 시스템만이 아닌 미술, 음악, 소설 등 창작의 영역에서도 많은 확장을 시도하고 있다. 본 논문에서는 EEG(Electroencephalogram, 뇌전도)를 이용하여 신체에 제약이 있는 사람들도 작곡을 할 수 있게 해주는 게임 개발에 대해 기술한다. 이를 위하여 파이썬(Python)을 이용하여 작곡 게임을 구현하였으며, EEG를 이용하여 상, 하, 좌, 우 4가지 움직임을 저장하고 학습하였다. 본 게임을 통해 신체에 제약이 있는 사람들도 창작 활동을 할 수 있으며 뇌신경운동에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권4호
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• pp.277-282
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• 2015

Braincomputer interface (BCI) technology is making advances in the field of humancomputer interaction (HCI). To improve the BCI technology, we study the changes in the electroencephalogram (EEG) signals for six levels of grip strength: 10%, 20%, 40%, 50%, 70%, and 80% of the maximum voluntary contraction (MVC). The measured EEG data are categorized into three classes: Weak, Medium, and Strong. Features are then extracted using power spectrum analysis and multiclass-common spatial pattern (multiclass-CSP). Feature datasets are classified using a support vector machine (SVM). The accuracy rate is higher for the Strong class than the other classes.