최근 U-health 분야에서는 EEG(Electroencephalograph) 뇌파를 전송하여 환자뿐만 아니라 일반 노약자를 대상으로 졸음운전이나 뇌졸중, 또는 심장마비와 같은 위기상황에 대처하기 위해 실시간으로 뇌파를 모니터링하는 시스템을 연구하고 있다. 이러한 시스템은 병원이나 요양원등 다양한 지역에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 자동차 통신망에 적용하여 운전자의 뇌파를 실시간으로 모니터링하고 미연에 사고를 방지할 수 있는 통신망 시스템의 성능을 평가하고자 한다. 이를 위해 VANET환경에서 EEG뇌파 전송을 효율적으로 할 수 있도록 옵넷 시뮬레이터에서 제공하는 모바일 애드혹 노드를 사용하였다. 운전자의 뇌파를 노변기지국으로 전송하는 애드혹한 자동차 통신망을 설계하고 시뮬레이션을 통하여 도심 지역에 적합한 환경을 도출하였다.
본 논문에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface) 기술을 중 움직임과 관련된 EEG(Electroencephalograph)신호를 이용하여 한국어를 생성하기 위한 시스템 설계 방법을 제안한다. 뇌-컴퓨터 인터페이스의 정보변환율(Information Transfer Rate)향상을 위하여 바이오피드백 방법과 기계학습 방법을 동시에 적용시킬 수 있는 방법과 움직임 관련 SMR(Sensorimotor Rhythm)과 한국어 음절, 어절 예측을 기술을 사용하여 ALS환자 혹은 운동능력이 없는 사람들을 위한 한국어 생성을 위한 설계 방법에 대해서 연구하였다.
냉동생물학 연구분야 중 동면의 기전은 미래의 우주과학과 저온생물학이 풀어야 될 중요한 과제로서, 박쥐를 비롯한 동면동물을 사용하는 응용과학에서 가장 주목을 받아 오고 있다. 동면동물의 동면돌입 현상이 체온하강과 함께 뇌 전도상 전간발작 (epileptic seizure)을 유도시킨다는 가설을 검증하기 위하여 여러 가지 박쥐를 포함하는 동면동물을 대상으로 박쥐의 정상 동면돌입과정과 전간발작유발인자인 tetrahydrocannabinol (THC), pentylenetetrazol (metrazol), intermittent light stimulation (ILS)이 박쥐의 체온 (Tb), 심박률 (HR), 뇌전도 (EEG), 뇌영상 (brain mapping) 등에 미치는 영향을 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 정상 동면돌입과정에 있어서는 안주애기박쥐는 1∼2개의 고평부를 형성하지만 대체로 2시 간 후에 동면에 안정 (심박률 15회/분)되었고 작은갈색박쥐는 2시간 30분에 동면온도에서 안정되었다. THC는 햄스터의 체온을 감소시켰고, pentylenetetrazol (metrazol)의 유의한 체온하강효과는 볼 수 없었으나, ILS는 긴가락박쥐, 쇠박쥐의 체온과 심박률을 하강시켰으며, 문둥이박쥐는 정상적으로 동면돌입시 뇌전도상 epileptic seizure시 나타나는 뇌파 (3 spikes and wave/sec)를 나타내었으며, 사람의 경우 ILS 자극 (Intensity 4∼8, 20 flashes/sec)을 받은 9명 중 1명에서 epileptic seizure시의 EEG상의 뇌영상 (brain map) (우측 후두엽의 일부만이 활성)으로 추측되는 소견을 볼 수 있었다. 이상의 실험결과는, 북부 온대지방의 동면동물인 박쥐와 햄스터의 경우 동면돌입과 체온하강 및 전간발작과 상당한 관련성이 있음을 암시한다고 사료된다.
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.
The aim of this paper is to report our preliminary results of investigating the spatial focalization of Zen-meditation EEG (electroencephalograph) in alpha band (8-13 Hz). For comparison, the study involved two groups of subjects, practitioners (experimental group) and non-practitioners (control group). To extract EEG alpha rhythm, wavelet analysis was applied to multi-channel EEG signals. Normalized alpha-power vectors were then constructed from spatial distribution of alpha powers, that were classified by Fuzzy C-means based algorithm to explore various brain spatial characteristics during meditation (or, at rest). Optimal number of clusters was determined by correlation coefficients of the membership-value vectors of each cluster center. Our results show that, in the experimental group, the incidence of frontal alpha activity varied in accordance with the meditation stage. The results demonstrated three different spatiotemporal modules consisting with three distinctive meditation stages normally recognized by meditation practitioners. The frontal alpha activity in two groups decreased in different ways. Particularly, monotonic decline was observed in the control group, and the experimental group showed increasing results. The phenomenon might imply various mechanisms employed by meditation and relaxation in modulating parietal alpha.
This paper proposes the method to recognize of time series data based on the chaotic feature extraction. Features extract from time series data using the chaotic time series data analysis and the pattern recognition process is using a neural network classifier. In experiment, EEG(electroencephalograph) signals are extracted features by correlation dimension and Lyapunov experiments, and these features are classified by multilayer perceptron neural networks. Proposed chaotic feature extraction enhances recognition results from chaotic time series data.
본 논문에서는 토끼를 대상으로 하여 그 두부에 전자파가 조사(照射)된 경우에 대해 토끼 두부를 3충 구모델로 근사해서 SAR분포를 계산하였다. 계산 결과를 확인하기 위해 주파수 2,450MHz인 마이크로파를 출력세기별로 5그룹으로 설정하여 각각에 대한 노출 전 후의 EEG를 전두부(前頭部)에서 측정하였다. 실험에서 전자파 조사 후에는 뇌전위의 전체평균값은 조금 감소히였고, 특히 $\theta$, $\delta$그리고 $\beta$파의 평균합성비율은 증가하였다. 이 결과는 마이크로파 조사후 전기적 생리활동의 감소와 뇌파의 속파화 경향을 나타낸다. 측정된 뇌전위로써 생체에 대한 전기 생리적 효과를 정량적으로 파악하여 최대허용노출(Maximum Permissible Exm posure)의 객관적인 추정을 하였다.
인간의 생각만으로 기계를 작동할 수 있게 하는 인터페이스 시스템에 관한 연구 분야인 BCI (Brain-Computer Interface)에서는 피험자의 두피로부터 EEG(Electroencephalograph)를 측정하고 인식하여 뇌 상태를 알아내고 그 결과를 기계의 조종에 응용하는 방법을 사용한다. 본 연구에서는 각 개인으로부터 고유의 뇌파인 EEG를 얻고 신호처리하여 인식하는 인식모델을 제안하였다. 제안된 모델은 특정 작업을 수행하고 있을 때의 EEG 신호로부터 인식에 중요한 영향을 미치는 특징들을 추출해 내고, 이를 인식에 이용한다. 제안된 모델은 인식할 EEG 패턴들을 두개씩 분류하여 각각을 인식한 후, 그 결과를 종합하여 최종적인 인식결과를 얻도록 하였다. 본 연구의 실험에서는 피험자가 4가지의 작업을 수행하는 동안 얻어지는 4가지 EEG 패턴을 인식하였다. 제안된 모델은 90%이상의 높은 인식율을 보였고, 각 피험자에게 독특하게 존재하는 특징들을 인식 결과로서 제공하였다. 제안된 모델의 높은 인식율과 빠른 처리속도는 실시간 BCI 시스템에 응용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제1권1호
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pp.104-112
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2001
Simply, Nonlinear dynamics theory means the complicated and noise-like phenomena originated form nonlinearity involved in deterministic dynamical system. An almost all the natural signals have nonlinear property. However, there exist few analysis software tool or package for a research and development of applications. We develop nonlinear time series analysis simulator is to provide a common and useful tool for this purpose and to promote research and development of nonlinear dynamics theory. This simulator is consists of the following four modules such as generation module, preprocessing module, analysis module and ICA module. In this paper, we applied to Electroencephalograph (EEG), as it turned out, our simulator is able to analyze nonlinear time series. Besides, we could get the useful results using the various parameters. These results are used to diagnostic the brain diseases.
Objectives : The aim of this study was to examine the effect of electroacupuncture(EA) at an acupoint, HT8(Sobu), on normal humans by using power spectral analysis. We examined the effect on the Heart Rate Variability(HRV), and the balance of the autonomic nervous system. Methods : Thirty-two healthy volunteers participated in this study. EEG(Electroencephalogram) power spectrum exhibits site-specific and state-related differences in specific frequency bands. A thirty-two channel EEG study was carried out on thirty-two subjects(14 males; mean age=23.5 years old, 18 females; mean age=21.5 years old). HRV and EEG were simultaneously recorded before and after acupuncture. Results : In the ${\alpha}$(alpha) band, during the HT8-acupoint treatment, the power values in the ${\alpha}$(alpha) band significantly decreased(p<0.05) at 28 channels. In the ${\beta}$(beta) band significantly decreased(p<0.05) at 26 channels. In ${\delta}$(delta) band significantly decreased(p<0.05) at 18 channels. In ${\theta}$(theta) band significantly decreased(p<0.05) at 20 channels. ${\alpha}/{\beta}$ values were increased at 6 channels and decreased at 10 channels.${\beta}/{\theta}$ values were increased at 10 channels and decreased at 19 channels. Mean-RR(RR-interval), Complexity, RMSSD(Root mean square of successive differences), SDSD(Standard deviations differences between adjacent normal R-R intervals), norm HF showed a significantly increased and mean-HRV, norm LF, LHR(LF/HF Ratio) showed a significantly decreased after HT8-acupoint treatment(p<0.05). Conclusions : These results suggest that EA at the HT8 mostly causes significant changes on alpha(28 channels), beta(26 channels), delta(18 channels), theta(20 channels) bands and mean-HRV, mean-RR, complexity, RMSSD, SDSD, norm LF, norm HF and LHR. If practicing EA at the HT8, it will regulate the function of the cerebral cortex, decrease activity of the sympathetic and increase parasympathetic nervous activity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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