본 연구에서는 긍/부정 판단 과제 시 연령간 뇌파 반응의 차이를 밝히고자 한다. 실험 대상의 연령은 10명(20대 5명, 60대 5명)이었으며, 모두 오른손잡이였다. 실험과제는 의미과제와 일화과제로 구분되며 각각 12문항으로 구성된다. 의미기억과제 덧셈문제를, 일화기억 과제는 도형을 이용하였으며, 마우스 버튼을 눌러 긍/부정 판단 반응을 하도록 하였다. 뇌파는 PE1, PF2, F3, F4, O1, O2에서 단극유도법으로 측정되었으며, EOG를 측정하여 뇌파분석 시에 눈 깜박임으로 인하 noise를 제거하도록 하였다. 뇌파 분석은 원자료를 FFT(Fast Fourier Transformation)를 수행하여 각 대역의 상대적인 power를 구하는 방법으로 이루어졌다. 분석 결과, 반응 시간은 긍/부정판단간의 차이는 없었으나, 두 과제 모두에서 연령별로 유의미한 차이가 있었다. 긍/부정판단간의 따른 뇌파 반응은 명확한 차이가 나타나지 않았다. 연령에 따른 뇌파반응은 theta파, slow beta, fast beta에서 유의한 차이가 나타났다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제9권2호
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pp.218-226
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1998
본 연구는 주의력결핍 과잉운동장애(ADHD) 남아에서 전형적인 중추신경자극제인 methylphenidate를 투여한 전후의 상태 간에 주의집중력을 요하는 과제를 수행하는 동안의 정량화 뇌파검사(Quantitative Encephalography;Q-EEG) 소견을 비교하였다. 이를 통하여 대뇌의 전기생리학적 활성도의 위치적 변화를 알아봄으로써 methylphenidate가 대뇌의 기능적 국소화에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구대상으로는 DSM-IV기준으로 ADHD로 진단된 $6{\sim}12$세의 남아 13명이었고, 단축형 Conners척도와 한국판 아동행동척도(Child Behavior Checklist;CBCL)을 포함한 임상평가를 하였다. 모든 대상에게 methylphe-nidate를 투여하기 전에 안정상태와 주의력과제인 TOVA(Test of Variables of Attention)를 수행하는 동안에 Q-EEG를 시행하였다. 그리고 1주일 후에 methylphenidate 0.7mg/kg을 1회 경구로 투여하고 1시간이 경과한 시점에서 안정상태와 활성상태에서 Q-EEG를 시행하여, 각 상태의 Q-EEG소견을 비교분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 안정상태에서는 약물을 투여한 전후 시기 간에 Q-EEG 소견의 유의한 차이를 보이지 않았으나, 활성상태에서는 약물투여 전에 비하여 약물투여 후의 뇌파소견 중 theta파와 beta파의 진폭 비율(theta/beta)이 대뇌 우측의 전두엽과 두정-후두엽부위, 좌측의 측두-두정엽에서 유의하게 증가하였다. 본 연구의 결과로 미루어 methylphenidate는 주의력과제를 수행하는 동안에 대뇌의 전기생리적인 활성도에 영향을 미침을 알 수있다. 특히 주의력과 관련되어 methylphenidate가 대뇌기능에 미치는 국소적 영향이 우측 전두엽과 두정-후두엽, 좌측 측두-두정엽에 나타나고 있음을 알 수 있었다. 이는 중추신경자극제가 ADHD 환자에서 주의력 증진과 관련되어 대뇌기능의 국소적인 영향을 주는 약물임을 시사한다.
Classification of human thought is an emerging research field that may allow us to understand human brain functions and further develop advanced brain-computer interface (BCI) systems. In the present study, we introduce a new approach to classify various mental states from noninvasive electrophysiological recordings of human brain activity. We utilized the full spatial and spectral information contained in the electroencephalography (EEG) signals recorded while a subject is performing a specific mental task. For this, the EEG data were converted into a 2D spatiospectral pattern map, of which each element was filled with 1, 0, and -1 reflecting the degrees of event-related synchronization (ERS) and event-related desynchronization (ERD). We evaluated the similarity between a current (input) 2D pattern map and the template pattern maps (database), by taking the inner-product of pattern matrices. Then, the current 2D pattern map was assigned to a class that demonstrated the highest similarity value. For the verification of our approach, eight participants took part in the present study; their EEG data were recorded while they performed four different cognitive imagery tasks. Consistent ERS/ERD patterns were observed more frequently between trials in the same class than those in different classes, indicating that these spatiospectral pattern maps could be used to classify different mental states. The classification accuracy was evaluated for each participant from both the proposed approach and a conventional mental state classification method based on the inter-hemispheric spectral power asymmetry, using the leave-one-out cross-validation (LOOCV). An average accuracy of 68.13% (${\pm}9.64%$) was attained for the proposed method; whereas an average accuracy of 57% (${\pm}5.68%$) was attained for the conventional method (significance was assessed by the one-tail paired $t$-test, $p$ < 0.01), showing that the proposed simple classification approach might be one of the promising methods in discriminating various mental states.
최근 뇌 과학의 발달로 심리학의 다양한 이슈들을 뇌과학으로 설명하려는 노력들이 많이 시도되고 있다. 본 연구에서는 성격유형을 뇌과학으로 설명될 수 있는지 시도해보고자 하였다. 성격유형검사 중 MBTI를 토대로 하여 10대 청소년 190명에게 성격유형별 레이븐의 유사도형 구분과제를 실시하였다. 이 때 피험자에게 유발전위 뇌파를 검출하고 통계 분석하여 성격유형별간에 집중력의 차이가 있는지를 알아보았다. 또한 뇌파의 주파수별 분류를 통하여 어느 주파수대가 성격유형별간의 차이가 보이는지 알아보았다. 결론적으로 외향성과 내향성은 유사도형 구분과제를 수행하는 동안 두 집단 간의 집중력 차이가 나타났으며 M-Beta파와 Gamma파 및 H-Beta파에서 두 집단 간 차이가 나타났으며 감각형과 직관형은 쉬운 난이도 과제와 중간 난이도 과제에서 두 집단 간 집중력의 차이가 나타나는 경향성이 보였으며 주파수별 분류에서는 두 집단 간의 차이가 없었다. 사고형과 감정형은 과제를 수행하는 동안 두 집단 간 집중력의 차이가 나타났으며 뇌파 주파수별 분류에서는 H-Beta파에서만 차이가 있었다. 판단형과 인식형은 모든 과제와 주파수별 분류에서도 두 집단 간 차이가 나타나지 않았다. 기존 성격유형과 뇌파연구가 외향성과 내향성에 집중되어 있고 다양한 유형별 연구가 미비하였다. 따라서 난이도가 상, 중, 하의 세 가지로 분류된 유사도형 구분과제를 수행하는 동안 유발전위 뇌파를 통해 뇌파를 분석한 것은 본 연구의 의의라 할 수 있다.
Brain-computer interface (BCI) is a technology that allows users with motor disturbance to control machines by brainwaves without a physical controller. Motor imagery (MI)-BCI is one of the popular BCI techniques, but it needs a long calibration time for users to perform a mental task that causes high fatigue to the users. MI is reported as showing a similar neural mechanism as motor execution (ME) and motor observation (MO). However, integrative investigations of these three tasks are rarely conducted. In this study, we propose a new paradigm that incorporates three tasks (MI, ME, and MO) and conducted a comparative analysis. For this study, we collected Electroencephalograms (EEG) of motor imagery/execution/observation from 28 healthy subjects and investigated alpha event-related (de)synchronization (ERD/ERS) and classification accuracy (left vs. right motor tasks). As result, we observed ERD and ERS in MI, MO and ME although the timing is different across tasks. In addition, the MI showed strong ERD on the contralateral hemisphere, while the MO showed strong ERD on the ipsilateral side. In the classification analysis using a Riemannian geometry-based classifier, we obtained classification accuracies as MO (66.34%), MI (60.06%) and ME (58.57%). We conclude that there are similarities and differences in fundamental neural mechanisms across the three motor tasks and that these results could be used to advance the current MI-BCI further by incorporating data from ME and MO.
뇌파를 이용한 Brain-computer interface (BCI) 연구에서는 다른 그룹보다 그 성능을 발휘하지 못하는 소위 BCI-illiteracy 그룹이라고 알려진 사용자 집단에 대한 이해와 처리가 중요하다. 본 연구는 사용자로부터 사전 휴지 상태의 뇌파 신호를 미리 측정하고 그 신호로부터 주파수 기반의 특징 변수를 생성하여 이를 피험자 개인의 특성 변수로 사용하고, 추정된 개인 특성 변수를 이용하여 이후 움직임 상상 패러다임이 적용된 BCI 시행의 성능과 어느 정도의 정량적 연관성을 가지며 이를 정확하게 예측할 수 있는지를 밝히고자 하였다. 결과에 대한 신뢰성을 높이기 위해서 검증된 공개 뇌파 데이터베이스를 활용하고 Convolution neural network 기반의 딥러닝 기법을 활용하여 이진 BCI 성능 계산을 실시하였으며 Lasso 정규화가 적용된 선형 회귀 분석을 통해서 각 특징 변수와의 예측 관련성을 조사하였다. 첫 번째로 휴지 상태 뇌파 모든 특징 변수들과 BCI 성능 간의 연관성을 파악하기 위해서 전통적인 통계 방법들을 적용하였고 이를 통해서 전두엽에서 측정된 뇌파 신호들의 13 Hz를 기준으로 이보다 낮은 주파수와 높은 주파수 파워 간의 비율이 BCI 성능 사이와 통계적 유의미한 높은 상관성이 가지고 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이를 근거로 상대 주파수 비율 값이 BCI 성능을 예측해볼 수 있는 좋은 지표 후보군으로 지정하였다. 두 번째로 Lasso를 이용한 회귀 분석을 통해서 휴식 상태의 상대 주파수 비율 변수를 이용하여 BCI 성능 사이에 최대 선형 계수 0.544 수준의 선형 관계를 찾을 수 있었으며, BCI 과제를 잘 시행할 수 있는 그룹과 못할 그룹을 AUC 0.817 수준으로 예측할 수 있었다. 본 연구에서는 각 사용자마다 측정된 휴지 상태의 뇌파로부터 앞으로 있을 BCI 성능을 예측할 수 있는 방법론 제시함으로써 일반인을 대상으로 좀 더 신뢰성 있고 응용 가능한 BCI 시스템 개발에 기여하고자 한다.
본 연구의 목적은 회복탄력성이 정보처리에 미치는 영향을 연구하기 위함이다. 본 연구에서는 남자 고등학생 39명을 무작위로 추출한 다음 회복탄력성 척도(KRQ-53) 점수에 따라 상위집단(13명), 중간집단(13명), 하위집단(13명)에 무선 할당하였다. 실험 과제는 단순반응시간, 선택반응시간-1, 그리고 선택반응시간-2 였다. 피험자가 과제를 실시하는 동안 Fp1, Fp2, F3, F4, Fz, Cz, Pz, C3 영역에서 사상관련전위(ERP)를 측정하였다. 본 연구의 결과, 첫째 세타파의 경우 중간집단이 상위 및 하위 집단보다 높게 나타났다. 둘째, 알파를 분석한 결과, 상위집단이 중간 및 하위집단보다 알파파가 높게 나타났다. 셋째, 미드-베타파를 분석한 결과 하위 및 중간집단의 미드 베타파가 상위집단보다 높은 것으로 나타났다. 넷째, P300 진폭은 선택반응시간-1에서 회복탄력성 중간집단이 상위 및 하위집단보다 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 회복탄력성 수준에 따라 정보처리가 다르게 나타난다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 고등학생을 대상으로 배꼽힐링 프로그램을 개발하고 적용한 후, 뇌파 검사를 통해 뇌파 활성도를 측정함으로써 그에 따른 효과성을 검증하는데 그 연구의 목적이 있다. 본 연구에 A고등학생 19명(남학생 8명, 여학생 11명)이 참여 하였으며 실험에 참여한 학생들은 2주 동안 매일 2회씩(아침, 저녁) 5분간 배꼽힐링 프로그램을 실시하였다. 효과검증을 위해 피험자의 각성상태 및 안정상태에서의 뇌파를 측정하였으며 스트루프 과제중의 뇌파의 변화를 관찰하였다. 이후 배꼽힐링을 약 5분간 실시하고 1분간의 휴식을 취한 후 동일한 과정을 반복하였다. 연구 결과, 배꼽힐링 프로그램을 통해 스트루프 과제 중 각성상태 대비 M-Beta파, H-Beta파, 그리고 Gamma파의 감소량이 줄어들었으며 안정상태 대비 Alpha파, SMR파의 감소량이 감소하는 것으로 나타났다. 이는 배꼽힐링을 통해 피험자들이 스트레스 상황에서의 집중력, 몰입력 등이 향상되었으며 심리적 안정상태도 유지한다는 것을 시사한다. 이는 학생들의 연구 후 인터뷰 내용과도 일치 한다. 따라서, 본 연구의 결론을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 배꼽힐링 프로그램은 고등학생의 스트레스 해소에 효과가 있기 때문에, 학업 스트레스를 많이 받는 수험생을 대상으로 배꼽힐링 프로그램을 실시할 필요가 있다. 둘째, 배꼽힐링 프로그램은 고등학생의 집중력과 몰입력을 증가시키는 효과가 있기 때문에, 복잡하거나 어려운 특정 과제를 해결하기 전에 배꼽힐링 프로그램을 실시할 필요가 있다.
Emergency operating procedures(EOPs) of nuclear power plants should be described considering the cognitive capability and limitation of operators and provide appropriate information in the aspect of human factors. Procedures which doesn't consider cognitive characteristics of operators can become causes of human errors. In previous researches, in order to reduce these problems related to the description of EOP, an improvement suggestion for EOP writer's guide has been proposed, which is reflected human factors aspects that should be considered when describing EOPs. The proposed items, however, have a necessity to be validated because it was listed from various documents such as standards and guidelines without any special validation process. For that reason, in this study, a validation process were performed to show that procedures, which are described in compliance with the requirement items proposed in the improved EOP writer's guide, have positive effects in the aspects of human errors and performance comparing with previous procedures. Experiments were performed to compare the performances of two tasks which are described in compliance with each writer's guide of before and after the improvement During each task was performed in experiments, changes of physiological responses such as EEG and ECG were measured to evaluate the cognitive workload and the stress of operators in each task. And also, as the performance, frequencies of errors and cognition speeds of each task were evaluated. In the results of the experiment, the portions of the ${\beta}$ wave decreased in the tasks overall after the improvement. In the case of ECG, change rates of the mean of R-R interval were decreased in the tasks after improvement. In the results of the performance, the cognition and the response time of the tasks after the improvement were predominant with statistical significancies. Error times in the tasks after improvement were decreased or same to the tasks before improvement. Conclusively, it was validated that the procedures were described in compliance with the improved EOP writer's guide had effects on the reduction of human errors and improvement of performance.
본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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