EEG기기의 특성과 이를 활용한 디자인 사례 연구

홍우정,박규원 사단법인 한국브랜드디자인학회 2017 브랜드디자인학연구 Vol.15 No.4

A rapid development of brain science-related industries, which emerge as key future leading industries, makes it increasingly possible to predict human behaviors as to consumption and purchasing patterns. It is, thus, necessary to thoroughly understand the measurement equipment related to the brain and brain functions such as EEG. The use of EEG designed to measure brain waves has proved its usefulness with the increase of success cases of neuro marketing in the market. Against this backdrop, this study aims to investigate the trends of brain technologies, including EEG, and to propose the possibility and future direction through case studies on design with the use of the EEG. The research method was to perform theoretical consideration on EEG through literature review and investigate the relation with design. As a case study analysis, the author compared the technological trends and characteristics of the launched EEG devices and carried out investigation, analysis, and comparison of strengths and weaknesses on the actual design. In this way, this researcher aimed to propose the direction of reasonable design research method using EGG. As a result of the analysis, it was shown helpful to objective judgment for establishing design as it is possible to enhance the accuracy of research on preferences for efficient design. Scientifically measuring brain responses with EEG is expected to help quantify consumer satisfaction. This will help us better analyze consumers’ purchase psychology and conduct research and analysis on design. However, there are still a number of tasks remaining before learning the intrinsic nature of human and linking it to design that the intent is to present the progressive design scheme through in-depth study in this field 미래를 선도할 핵심 산업으로 각광 받는 뇌 과학 관련 산업의 발전으로 인간의 소비행동과 구매패턴의 예측이 가능 해지고 있다. 그러므로 뇌와 EEG 등의 뇌 기능 관련측정 장비에 대한 이해가 필요한 때이다. 뇌파 측정 장비인 EEG를 활용하여 소비 시장에서 성공한 뉴로마케팅 사례가 증가하면서 EEG의 유용성이 입증된다고 보여 진다. 본 연구는 EEG등에 대한 기술 동향을 조사하고 EEG를 활용한 디자인 사례조사연구를 통해 향후 가능성과 미래 방향성 제시를 목적으로 한다. 연구방법은 문헌연구를 통하여 EEG에 이론적 고찰과 함께 디자인과의 관련성을 조사하였다. 실증사례분석으로는 기존 출시된 EEG 기기의 기술동향과 특성을 비교하여 실제 디자인에 대해 조사, 분석, 장단점을 도출하였다. 이를 토대로 향후 EEG활용한 합리적 디자인 조사방법에 대한 방향성을 제시하고자 하였다. 분석 결과, 효율적 선호도 조사의 정확성을 높일 수 있어 디자인 구축을 위한 객관적 판단에 도움이 되는 것으로 나타났다. 뇌 측정 장비인 EEG를 활용하여 뇌 반응을 과학적으로 측정하여 소비자의 욕구 충족을 정량적으로 측정할 수 있는 것으로 기대된다. 이는 소비자의 구매 심리를 더 잘 분석 할 수 있게 되어 디자인 조사 분석에 도움이 될 것으로 판단된다. 다만, 인간의 본성을 알고 이를 디자인에 접목하기엔 아직 많은 과제들이 남아있어 앞으로 이 분야의 심도 있는 연구를 통해 발전적인 디자인 방향을 제시하려 한다.

모바일 EEG의 교육적 활용 및 도구적 타당성에 대한 체계적 문헌고찰

이지현,안솔뫼,박유이 한국교육공학회 2022 교육공학연구 Vol.38 No.4

Electroencephalography (EEG), a measure of electrical activity in the brain, is used in education research to understand learners' learning processes and performance. However, comprehensive information on the measurement of EEG for education research, research design using EEG, and the extent of validity of the EEG data need to be improved for education researchers. In this study, we intend to provide evidence-based guidelines on the research design and measurement method and investigate the concurrent validity of the EEG data by methodically reviewing the most recent pertinent education studies. Following the PRISMA guidelines, we searched the literature published between January 2011 and January 2022 on major online academic databases. 27 publications were chosen for the final analysis after a thorough screening process based on the inclusion/exclusion criteria. In addition to collecting data simultaneously, we also extracted data about the research context, areas of interest, and research design (data collection and analysis). The main findings are: First, mobile EEG technology was used most in science education and with university students. The most often assessed domains were the cognitive, then the emotional, and then the physical. The use of transportable EEG equipment with 10 channels or fewer, semi-natural experimental designs, and computer-based learning settings was also prevalent. Moreover, most studies measured EEG within 15 minutes, and its frequency bands were the most frequently measured across all domains. Third, most studies collected self-reported survey and achievement data and mobile EEG data. The conditions to enhance the validity of attention data from mobile EEG were 1) fully/semi-natural experimental designs, 2) recording more than 30 minutes, and 3) measuring alpha and beta bands. The EEG technology as it is today, and the reliability of the resources employed in educational research were both thoroughly assessed in this work. The use of mobile EEG in future educational research is something we hope this study will help with. 뇌전도(EEG)는 교육 연구에서 학습자의 학습 과정과 수행을 과학적으로 이해하기 위한 방법으로 활용되고 있으며, 최근 모바일 EEG 기기의 확산으로 인해 관심이 증가하고 있다. 하지만 모바일 EEG 기술이 적용될 수 있는 교육적 맥락과 연구 설계 방법, 도구적 타당성에 대한 종합적인 논의는 아직 부족한 상태이다. 따라서 본 연구의 목적은 교육 연구에서 모바일 EEG의 교육적 활용과 도구적 타당성을 체계적으로 검토하는 것이다. PRISMA 가이드라인에 따라 국외 주요 학술 데이터베이스에 2011년 1월부터 2022년 1월까지 출판된 관련 문헌을 수집하였고, 포함․제외 기준에 따라 최종적으로 27편의 논문을 선정하였다. 각 논문을 세 가지 주요 측면(연구 맥락과 관심 측정 영역, 실험설계 및 데이터 수집, 동시 수집 데이터 및 관계)을 중심으로 검토하였고, 분석된 결과는 다음과 같다. 첫째, 모바일 EEG 기술은 과학 교육 분야, 대학생을 대상으로 한 연구에서 가장 많이 활용되었으며, 관심 영역은 인지, 정서, 운동 영역 순으로 측정 빈도가 높았다. 둘째, EEG 기술은 준-자연적인 실험설계, 컴퓨터 기반의 학습 환경 연구 설계에서 주로 활용되었고, 다수의 연구에서 10채널 이하의 모바일 EEG 기기를 사용하고 있었다. 또한 EEG를 15분 이하로 측정한 연구가 가장 많았고, 모든 영역에서 뇌파 신호 주파수 데이터를 가장 빈번히 측정하였음을 확인할 수 있었다. 셋째, 설문지와 성취도 데이터는 모바일 EEG 데이터와 함께 가장 높은 빈도로 동시 수집되고 있었다. EEG 데이터와 동시 측정한 데이터의 관련성을 분석한 결과, 완전/준-자연적인 실험설계에서, 뇌파 측정 시간이 30분을 초과하는 경우, 알파파와 베타파를 측정하는 경우에 모바일 EEG 주의 영역 데이터의 타당도가 증가하는 것으로 확인되었다. EEG 기술이 교육 연구에서 활용되고 있는 현황과 도구적 타당성을 체계적으로 검토한 이 연구가 향후 교육 연구에서 모바일 EEG 기술을 활용하는 데 기여하기를 희망한다.

자폐스펙트럼 장애 환자에서의 뇌파상 이상소견 및 간질

김명아(Myong A Kim),김성우(Seung Woo Kim),김영기(Young Key Kim),정희정(Hee Jung Chung) 대한소아신경학회 2009 대한소아신경학회지 Vol.17 No.1

목적:자폐스펙트럼 장애(autism spectrum disorders; ASD)에서 간질의 동반은 8-42%까지 다양하게 보고되고 있고, 대략 1/3에서 동반되는 것으로 알려져 있다. 또한 일부 ASD환자에서는 간질 없이도 뇌파상 이상소견이 동반되는 것으로 보고되고 있으며, 이러한 뇌파상의 이상소견은 임상적으로 언어 및 행동발달의 퇴보와 관련이 있을 것이라는 보고가 있다. 이에 ASD에서의 간질과 뇌파상 이상소견의 동반 빈도를 알아보고, 이와 관련되는 위험인자를 확인하고자 본 연구를 시행하였다. 방 법:2001년 4월-2008년 6월 동안 국민건강관리 보험공단 일산병원 발달지연 클리닉을 방문한 환자 1,252명 중 ASD로 진단되었던 환자 329명 중에서 뇌파검사를 시행한 186명을 대상으로 하였고 이중 뇌파상 이상소견이 있는 환자 54명을 시험군으로, 뇌파상 이상소견이 없는 환자 132명을 대조군으로 하였다. DSM-IV에 따라 5가지 질환으로 세분하여 뇌파 상 이상소견이나 간질이 동반되는 빈도를 조사하였고, ASD에서 간질이나 뇌파이상 소견의 동반과 관련되는 위험인자를 파악하기 위해 간질의 가족력, 인지장애의 정도, ASD의 중증도 여부를 시험군과 대조군에서 후향적으로 비교 분석 하였다. 결 과:1) 대상군은총 186명으로 남아 143명, 여아 43명(남녀 비 3.3:1)이었고, 아스퍼거 증후군 14명(7.5%), 달리 분류되지 않는 전반적 발달장애 70명(37.6%), 자폐장애 95명(51.1%), 레트 증후군 7명(3.8%) 이었으나 소아기 붕괴성 장애는 한 명도 없었다. 시험군은 54명으로 남아 36명, 여아 18명(남녀 비 2:1)이었고, 평균연령은 56.44±27.51개월(11개월-11.5세) 이었으며, 대조군은 132명으로 남아 107명, 여아 25명(남녀 비 4.3:1)이었고, 평균 연령은 48.86±27.44개월(16개월-13.5세)이었다. 2) 뇌파검사에서 이상소견을 보인 ASD 환아는 총 186례 중 54례(29%)였으며, 간질은 26례(14%)에서 동반되었다. 3) 뇌파검사는 186례의 ASD환아에서 총 217회 시행하였고, 이 중 71회(32.7%)에서 뇌파상 이상소견을 관찰 하였다. 또한, ASD에서 뇌파상 이상소견은 질환의 중증도가 심한 유형일수록 더 많이 발견되었다(P<0.05). 4) ASD 유형별 중증도가 심해질수록 간질동반이 많았고(P<0.05), 간질의 가족력이 있는 경우 간질 동반이 더 많았다(P<0.05). 5)간질 증세가 없었던 160례 중 31례(약 1/5)에서는 간질 없이도 뇌파상 이상 소견이 관찰되었다. 6) ASD 186례 중 179례에서 인지검사를 시행하였고 인지장애는 156명(87.2%)에서 동반되었으며, 인지장애가 동반된 경우에 뇌파이상이 더 흔히 동반되었다(P<0.05). 또한 ASD의 중증도에 비례하여 뇌파이상이 더 흔히 동반되며 아울러 인지장애의 정도도 더 심해짐을 알 수 있었다(P<0.05). 결 론:ASD에서의 뇌파상 이상소견과 간질동반의 위험인자는 간질의 가족력, ASD subtype의 중증도, 인지장애의 동반과 인지장애의 심한 정도 등을 찾을 수 있었다. 간질과 뇌파이상은 아마도 ASD를 초래한 내재해 있는 뇌병변의 표식자일 것으로 생각되며, 나아가서 ASD 환자에서 일반인에 비해 훨씬 많은 수에서 간질과 뇌파이상이 동반되는 것으로 보아, ASD의 원인이 부적절한 교육환경 때문이라기 보다는 ASD 환자가 이미 갖고 있는 신경생물학적 기능장애와 더 밀접한 관련이 있을 것으로 추측된다. Purpose:The comorbidity of epilepsy varies from 8% to 42% in autism spectrum disorders(ASD), and currently its estimate is approximately one-third of the whole spectrum. Additionally, it is reported that certain ASD patients have EEG abnormalities without epileptic history. This study was conducted to analyze the prevalence of epilepsy and EEG abnormalities in ASD patients, as well as discover the risk factors for such conditions. Methods:329 cases with ASD were identified from the 1252 patients who visited the Developmental Disorder Clinic at Ilsan Hospital, National Health Insurance Corporation, from April 2001 to June 2008. Among the total ASD cases, the 186 patients who have had EEG test were selected, from which 54 patients with abnormal EEG were classified as a test group and 132 patients with normal EEG as a control group. The results were analyzed and compared between the test and control groups retrospectively. Results:1) A total 186 patients of 143 males and 43 females participated in the study. Subjects were subdivided into 5 groups as follows: 14 Asperger syndrome, 70 pervasive developmental disorder, NOS, 95 autistic disorder, 7 Rett s syndrome, and no childhood disintegrative disorder. The test group was a total of 54 cases with 36 males and 18 females and average age of 56.44±27.51. The control group was a total of 132 cases with 107 males and 25 and its average age was 48.86±27.44. 2) EEG abnormalities were seen in 54 out of 186 patients(29%) and epileptic symptoms were found in 26 out of 186 patients(14%). 3) Among 186 cases of ASD patients, a total of 217 EEG were conducted and 71(32.7%) of them showed EEG abnormalities. Furthermore, it was noticed that the prevalence of abnormal EEG findings increased with the severity of the disease(P<0.05). 4) Epilepsy is directly related to the severity of ASD(P<0.05) and even higher prevalence was seen in patients with positive family history of epilepsy(P<0.05). 5) On the other hand, abnormal EEG was seen in 31 out of 160 non-epileptic patients. 6) 179 out of 186 ASD patients had taken cognitive function tests and those 156 patients with cognitive impairment were more likely to show abnormalities in EEG. Severe ASD patients were more likely show abnormal EEG and the degree of cognitive impairment was closely related to the severity of ASD(P<0.05). Conclusion:Our study showed that risk factors for epilepsy comorbidity and EEG abnormalities in ASD were directly related to family history of epilepsy,the severity of ASD, the presence of cognitive impairment, and the severity of cognitive impairment. It is thought that epilepsy and EEG abnormalities are thought to be markers for underlying brain pathology that resulted in ASD. Furthermore ASD patients showed higher prevalence of EEG abnormalities than the general population, from which it can be speculated that the cause of ASD lies more closely in underlying neurobiological dysfunctions in individual patients, rather than inadequate nurturing environment.

청각 및 후각자극에 의한 뇌파(EEG)와 진동이미지기술의 상관성 분석에 관한 연구

김정민(Kim, Jung-Min),김명호(Kim, Myung Ho) 한국산학기술학회 2015 한국산학기술학회논문지 Vol.16 No.6

실내공간에서 인간의 쾌적감 및 불쾌적감 등의 감성을 측정하기 위하여 뇌파(EEG)측정을 많이 사용하고 있으나, 뇌파(EEG)측정은 접촉식으로써 실험에 제한적이다. 그러나 진동이미지기술은 웹캠 카메라를 이용하여 인간의 감성을 측정할 수 있는 비접촉식 방법으로써 실내공간에 적용하기에 적합하다고 판단된다. 따라서 인간의 감성을 측정할 수 있는 접촉식인 뇌파(EEG)와 비접촉식인 진동이미지기술의 상관변수를 도출하고자 한다. 본 연구에서는 소리크기 60[dB] 및 90[dB]과 로즈마리 및 쟈스민 향기에 대한 피험자의 뇌파(EEG)와 진동이미지기술의 상관 분석을 하였다. 피험자는 건강상태를 점검하여 대학생 남자 3명으로 선별하여 10회 반복 실험하였고, 실험기간은 약 한 달간 진행되었으며, 측정실의 조건은 온도 25[℃], 상대습도 50[%], 조도 1.000[lux] 및 기류속도 0.02[m/sec]로 하였다. 뇌파(EEG) 23가지 지표(절대θ, 상대θ, 절대Sα, 상대Sα, 절대α, 상대α, 절대β, 상대β, 절대γ, 상대γ, 절대Fα, 상대Fα, 절대SMR, 상대SMR, SMR/θ, SMR+Mβ/θ, 절대Hβ, 상대Hβ, Hβ/α, 절대Mβ, 상대Mβ, SEF50, ASEF50)와 진동이미지기술 10가지 지표(긴장/불안, 억제, 신경과민증, 밸런스, 매력, 자신감, 의심, 스트레스, 공격성, 에너지)를 상관 분석한 결과 뇌파(EEG)의 상대γ파와 진동이미지기술의 신경과민증 지표가 (±).414와 (±).424로 높은 정적상관관계로 분석되었다. EEG has been used to measure the emotion of amenity and discomfort in the interior space. EEG is limited to the experiment, because it is a equipment of contact type. However, Vibraimage can measure the emotion with a web camera. Because Vibraimage is a equipment of non-contact type, it is more suitable for the interior space than EEG. Therefor, it tries to find a correlation variable between EEG and Vibraimage to measure the human emotions. In this study, it were analyzed correlation of EEG and vibraimage due to variation of loudness 60[dB], 90[dB] and rosemary, jasmine scents. Check the health status of subjects who were selected 3 male students, and the period of this experiment was about months. The condition of the environmental test room was in temperature 25[℃], relative humidity 50[RH%], air current speed 0.02[m/s] and illuminance 1000[lux]. It were analyzed correlation of twenty-three index of EEG(absoluteθ, relativeθ, absoluteSα, relativeSα, absolute α, relative α, absolute β, relative β, absolute γ, relative γ, absolute Fα, relative Fα, absolute SMR, relative SMR, SMR/θ, SMR+Mβ/θ, absolute Hβ, relative Hβ, Hβ/α, absolute Mβ, relative Mβ, SEF50, ASEF50) and ten index of Vibraimage(Aggression, Stress, Tension/Anxiety, Suspect, Balance, Charm, Energy, Self regulation, Inhibition, Neuroticism). As a result, I was found that relative γ index of EEG and neuroticism index of Vibraimage have a high correlation as (±).414 and (±).424.

Adverse Effects on EEGs and Bio-Signals Coupling on Improving Machine Learning-Based Classification Performances

박수진 한국컴퓨터정보학회 2023 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.28 No.10

In this paper, we propose a novel approach to investigating brain-signal measurement technology using Electroencephalography (EEG). Traditionally, researchers have combined EEG signals with bio-signals (BSs) to enhance the classification performance of emotional states. Our objective was to explore the synergistic effects of coupling EEG and BSs, and determine whether the combination of EEG+BS improves the classification accuracy of emotional states compared to using EEG alone or combining EEG with pseudo-random signals (PS) generated arbitrarily by random generators. Employing four feature extraction methods, we examined four combinations: EEG alone, EG+BS, EEG+BS+PS, and EEG+PS, utilizing data from two widely-used open datasets. Emotional states (task versus rest states) were classified using Support Vector Machine (SVM) and Long Short-Term Memory (LSTM) classifiers. Our results revealed that when using the highest accuracy SVM-FFT, the average error rates of EEG+BS were 4.7% and 6.5% higher than those of EEG+PS and EEG alone, respectively. We also conducted a thorough analysis of EEG+BS by combining numerous PSs. The error rate of EEG+BS+PS displayed a V-shaped curve, initially decreasing due to the deep double descent phenomenon, followed by an increase attributed to the curse of dimensionality. Consequently, our findings suggest that the combination of EEG+BS may not always yield promising classification performance.

간질환아에서 수면 뇌파와 각성 뇌파 검사 사이의 불일치와 임상 양상과의 관계

김규태(Kyu Tae Kim),남상욱(Sang Ook Nam) 대한소아신경학회 2002 대한소아신경학회지 Vol.10 No.1

목적:간질 환아에서 뇌파 검사 시행시에 수면뇌파와 각성 뇌파상 간질파의 발현 정도가 서로 다르게 나타나는 경우가 있어 한쪽만을 시행하는 경우 간질파의 발현을 포착하지 못하게되는 경우를 상당수 경험한다. 따라서 본 연구는 수면 뇌파와 각성 뇌파상 간질파 발현의 불일치와 임상 양상과의 관련에 관한 정보를 얻고자 시행하였다. 방법:1994년 1월부터 2001년 7월까지 부산대학교병원에 입원 또는 외래로 추적 관찰중인 소아 간질 환아 432명 중 수면, 각성 뇌파를 동시에 시행한 97명 중 142례를 대상으로 병력지와 뇌파판독지를 분석하였다. 결과: 1)수면 뇌파 검사와 각성 뇌파 검사간의 불일치는 총 142례의 뇌파 중 수면 뇌파는 정상이고 각성 뇌파가 비정상인 경우가 8례(5.6%), 수면 뇌파가 비정상이고 각성 뇌파가 정상인 경우는 41례(28.9%)로 34.5%의 불일치율을 보였다. 또한 수면 뇌파 검사에서 각성 뇌파 검사보다 간질파가 많이 관찰되었다(P<0.01). 2)뇌파 검사 시행시 연령별 불일치율은 3-5세군과 6-10세군과 17례 중 8례(47.0%), 49례 중 23례(46.9%)로 유의하게 높게 나타났다.(P=0.035) 3)첫 경련시 연령에 따른 불일치율은 6-10세군에서 44례 중 17례(38.6%)로 높게 나타났다.(p>0.05) 4)성별에 따른 불일치율은 남아에서 72례 중 28례(38.9%)로 여아에서 70례 중 21례(30.0%)보다 높게 나타났다.(p>0.05) 5)발작 유형에 따른 불일치율은 전신성 발작군의 경우 47례 중 18례(38.3%)로 부분성 발작군의 90례 중 31례(34.5%) 보다 높게 나타났다(p>0.05). 6)발작 원인에 따른 불일치율은 특발성 간질군에서 124례 중 45례(36.3%)로 증후성 간질군에서의 18례 중 4례(22.2%)보다 높게 나타났다(p>0.05) 7)뇌파 시행 횟수에 따른 불일치율은 2회 이상 시행한 군에서 75례 중 29례(38.7%)로 1회만 시행한 군에서의 67례 중 20례(29.9%)보다 높게 나타났다.(P>0.05) 결론: 간질 환아에서 뇌파 검사시 환아 협조 등의 어려움으로 수면 뇌파 검사나 각성 뇌파 검사중 어느 한쪽만 시행하게 되는 경우가 많은데 이러한 경우 간질파를 간과하는 경우가 많고 특히 3-5세군과 6-10세군에서 수면 뇌파와 각성 뇌파의 불일치율이 높아서 3-10세군에서는 뇌파 검사시 수면 뇌파와 각성 뇌파를 동시에 시행하여야겠다. PURPOSE: Some patients showing epileptiform discharges were noted only in sleep or only in waking electroencephalogram(EEG). But children are difficult to take both sleep and waking EEG's due to poor cooperation. We carried out this study to determine the discordance between sleep and waking EEG's in epileptic children and its correlation with clinical features. METHODS: This study included 432 epileptic children who had been admitted or visited out patient clinic of the department of pediatrics, Pusan National University Hospital from Jan. 1994 to July 2001. The medical records and EEG records of 432 epileptic children were reviewed. Both sleep and waking EEG were recorded in 142 recordings of 97 epileptic children. Retrospective analysis of medical records and EEG results were performed. The analysis included the discordance of EEG findings, age at EEG recording, age at first seizure, sex, seizure types, underlying causes, and number of EEG recordings. RESULTS: Among 142 EEG recording cases, 46 cases showed normal recording in both sleep and waking states, 41 cases abnormal only in sleep, 8 cases abnormal only in waking, 47 cases abnormal in both sleep and waking. 49 cases(34.3%) showed discordance of sleep and waking EEG's. The discordance was correlated with age at diagnosis, especially the highest discordance rate in the age between 3 and 10 year(P<0.05). There was no significant difference in sleep and waking EEG's for age at first seizure, sex, seizure types, underlying causes, and number of EEG recordings. CONCLUSION: Despite of the difficulty in taking both sleep and waking EEG recordings, both sleep and waking EEG's should be carried out in the patients between 3 and 10 years of age.

Edge AI-based Brain-Computer Interface for Real-time Applications

Henar Mike Canilang,Chigozie Uzochukwu Udeogu,James Rigor Camacho,Erick Valverde,Angela Caliwag,Wansu Lim 대한인간공학회 2021 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11

Objective: This study aims to integrate brain computer interface (BCI) to edge AI devices for real-time EEG signal processing applications. For the specific implementation in this paper, we applied edge AI device-based EEG signal processing for emotion recognition. Background: The emergence of Electroencephalogram (EEG) based applications for intelligent applications is projected to have rapid advancements in the future. The BCI system enables efficient brain signal acquisition. Current intelligent convergence of EEG based applications includes brain signal processing integrated to deep learning models. It is expected that this convergence in intelligent EEG based applications will push through to on-device local processing such as edge AI devices for portability in state-of-the-art applications. The portability and practical usage of these systems in real-world applications could lead to the development and deployment of many other advanced embedded systems for EEG-based applications. Systems that can run locally on the edge without needing to be connected to a mobile network. Edge AI devices are the leading-edge computing platforms that process data locally to overcome the current constraints of IoT application. This paves way to the integration of edge-based processing as the computing paradigm to process and acquire EEG signals. Owing to the current research advancement for both EEG and edge applications, this paper aims to propose one of the many systematic applications of deploying edge-based EEG using a brain computer interface. Method: The input for this edge-based EEG signal processing is through the BCI interfaced to the edge AI device. The edge AI device deployed with a deep learning model for specific applications locally processes the acquired signal. These acquired signals are valuable for training deep learning models to realize practical applications at the edge. The processed EEG signals enable the system response of the system such as rapid emotion recognition. Results: Varying EEG signals were acquired in each of the BCI channels. These brain signals are segmented to different brain signal clusters such as Gamma waves (30㎐ to 100㎐), Beta waves (12㎐ – 30㎐), Alpha waves (7.5㎐ – 12㎐), Theta waves (4㎐-7.5㎐) and Delta waves (0.1㎐-4㎐) which have specific brain wave description. As for EEG emotion recognition applications, these wave signals are essential for efficient and accurate emotion recognition. The alpha, beta, and gamma waves are identified to be the most discriminative frequency ranges to identify emotion. Each of the EEG signal is classified for emotion recognition and identification such as 1) valence, 2) dominance, 3) arousal and 4) liking. High and low responses from these wave signals have corresponding positive, neutral, and negative emotions based on their neural patterns at parietal and occipital sites. Other applications can use the acquired EEG signals thus maximizing the possible application of edge-based EEG signal processing. Conclusion: The local processing of the EEG signal at the edge enables the edge-based EEG system application thus enabling system response and actuation. Edge EEG also enables local and cloud co-processing whereas this maximizes the benefits of the edge computing paradigm. With this co-processing capability, it enables an adaptive and portable real-time EEG signal processing which is a constraint to conventional EEG based emotion recognition system. Application: EEG is a physiological based emotion recognition which proves to be more accurate than conventional non-physiological emotion recognition. Also, with an edge-based EEG application, it enables portability and flexibility in terms of its deployment. This application aims to be a state-of-the-art innovation to existing physiological and non-physiological emotion recognition. Furthermore, this research paper implementation aims to emphasize the vast possible applications of edge-based EEG signal processing to bridge

기록과 흔적: 문화적 기술로서의 EEG

신승철 ( Seung Chol Shin ) 한국미학예술학회 2015 美學·藝術學硏究 Vol.44 No.-

EEG는 1929년 한스 베르거에 의해 처음 소개되었다. 사유에 대한 정신물리학적 접근을 시도하던 중, 두뇌의 전기생리학적 변화의 흔적을 얻는데 성공한 것이다. 베르거는 EEG가 정신 활동을 시각적으로 관찰할 수 있게 하는 ‘두뇌경’이 될 것이라 믿었다. 그리고 그 기록 장치에 의존해 골상학과 신경해부학이라는 당시의 주도적인 두뇌 연구 경향에서 벗어났다. 그는 두뇌 전류를 측정했고, 그 그래프의 분석을 통해 심리적 현실에 접근하고자 했다. 이 연구는 두뇌 연구의 방향 전환을 이끈 이미지 미디어로서의 EEG와 그 기술적 조건을 비판적으로 고찰한다. EEG는 에티엔 쥘 마레의 ‘그래프 방법론’의 생리학적 활용이라는 배경 속에서 곡선 그래프의 형태를 취했고, 광학적 미디어를 통해 제작되었다는 점에서 신체적 현실의 객관적 기록으로 간주되었다. 프린트 이미지 제작의 전통 속에서 자연스럽게 그 객관성을 인정받은 EEG는, 곡선그래프 분석을 통해 두뇌 현실에 접근하는 새로운 연구 영역을 개척하게 된다. 그것은 기술적 이미지의 논리에 기초해 두뇌 전류의 존재를 입증했고, 그 발견된 인공물을 인식론적 대상으로 구축했다. 이렇듯 정신 활동의 기록 방식의 변화는 단순한 재현 방식의 변화만이 아닌 두뇌 연구 자체의 방향 전환을 이끈다. 기술적 이미지는 정신 활동의 이해에 영향을 주고, 그 의미내용의 경험적 확인의 시도는 오히려 새로운 지식의 구축으로 이어진다. 즉, ‘두뇌 전류’는 이미지 미디어로서의 EEG를 통해 비로소 의미 있는 연구의 대상이 된다. 기록체계이자 문화적 기술로서의 이미지는 보이지 않는 그것을 인식론적 대상으로 만들고, 자신의 논리 속에서 그에 대한 담론을 구성한다. In 1929 Hans Berger reported in an publication his observation on EEG. In his psychophysiological approach to the thought, it was obtained as a trace of electrophysiological activity of brain. Berger regarded it as a brain mirror, which visualized the brain activity, and took a different path from his colleagues. Unlike phrenologist and neuroanatomist, he was engaged in measuring brain currents, and he believed that he was on the straight path to psychological reality. This study critically examines EEG and its technical conditions. Under the influence of Etienne-Jules Marey it was visualized as a curve, and in the virtue of optical media it was regarded as an objective inscription. EEG, which is belong to the print paradigm, could expand new areas of research. In the logic of techno-image it proved existence of brain currents, and made it as an epistemological object. This system of inscription reoriented the brain study. Techno-image changes the way of understanding about brain activity, and the analysis of curve constructs the new knowledge of it. Brain currents can be an research object only through EEG as an image-media. EEG as a cultural technology suggests the electric current of brain as a epistemological object and constructs a new discourse on it.

뇌파의 한의학적 진단 지표로의 활용 방안에 대한 연구초안

서영효 ( Young Hyo Seo ),김경철 ( Gyeong Cheol Kim ),김보경 ( Bo Kyung Kim ) 대한한방신경정신과학회 2007 동의신경정신과학회지 Vol.18 No.1

Objective : By examining EEG status in Korean Traditional Medicine (KTM) from the viewpoint of form-qi theory(形氣論), We wish to prepare for the fundamentals of applicability of KTM diagnoses to EEG. In addition, through reinterpretation of existing Western Medicine reports from the viewpoint of KTM, We tried to find out interrelationship between them.Method : In this paper, a methodology applicable to KTM diagnoses of EEG is presented from the EEG features in waveform characteristics, personalized diversity, and cognitive activity reflection.Results : Frequency bands are assigned to corresponding one of the eight trigrams in terms of yin/yang balance, which is analogous with EEG spectrum analysis mostly used in EEG quantification. The amplitude ratio of each EEG for each frequency band gives meaningful index numbers which can be used in EEG data interpretation, and every index number is named after the sixty four hexagrams. These approaches are adopted through both 4-band classification system and 6-band classification system, and applied to pre-existing reported EEG data obtained from normal adults. These analyses show that changes and distribution pattern in the index numbers are observed as a whole on both left-right line and front-back line connecting EEG measurement cephalic electrodes. And differences in distribution pattern of three index numbers deduced from 6-band classification system are discussed according to constitution.Conclusion : The index numbers introduced here, which are the spectral power ratio for each EEG, are based on KTM yin/yang balance. These index numbers vary according to cephalic location, so its application in terms of traditional meridian theory is strongly expected. The index number distribution also shows different patterns according to constitution.

수면 뇌파-기능자기공명영상 동기화 측정과 신호처리 기법을 통한 수면 단계별 뇌연결망 연구

김중일,박범희,윤탁,박해정 대한수면의학회 2018 수면·정신생리 Vol.25 No.2

Objectives: Synchronous electroencephalogram (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) has been used to explore sleep stage dependent functional brain networks. Despite a growing number of sleep studies using EEG-fMRI, few stud- ies have conducted network analysis on whole night sleep due to dif culty in data acquisition, artifacts, and sleep management within the MRI scanner. Methods: In order to perform network analysis for whole night sleep, we proposed experimental procedures and data process- ing techniques for EEG-fMRI. We acquired 6-7 hours of EEG-fMRI data per participant and conducted signal processing to re- duce artifacts in both EEG and fMRI. We then generated a functional brain atlas with 68 brain regions using independent com- ponent analysis of sleep fMRI data. Using this functional atlas, we constructed sleep level dependent functional brain networks. Results: When we evaluated functional connectivity distribution, sleep showed signi cantly reduced functional connectivity for the whole brain compared to that during wakefulness. REM sleep showed statistically different connectivity patterns compared to non-REM sleep in sleep-related subcortical brain circuits. Conclusion: This study suggests the feasibility of exploring functional brain networks using sleep EEG-fMRI for whole night sleep via appropriate experimental procedures and signal processing techniques for fMRI and EEG. 목 적:본 연구는 전수면주기동안 수면단계에 따른 전체뇌영역과 수면 관련 뇌영역들의 뇌기능 연결망의 변화를 살펴보기 위해 동기화된 뇌파(EEG)-자기기능공명영상 (fMRI)를 전 수면 주기 동안 측정하고 신호처리 기법을 사용 함으로수면단계에따른뇌연결망의탐구가가능함을살펴 보기 위해 수행되었다. 방 법:정상 성인 피험자 5인을 대상으로 6~7시간의 수 면동안 MRI 기계 안에서 안전도, 심전도, 근전도와 EEG- fMRI를 측정하였고 EEG에 발생한 MRI 자장 변화 잡음과 심박관련 잡음을 제거하였다. fMRI에서는 피험자의 움직임 에 의해 발생하는 영상 왜곡을 보정하는 부분볼륨활용기법 을 제안하여 사용하였다. 잡음이 제거된 수면중 fMRI에 독 립성분분석기법을 적용하여 뇌 전체를 68 영역으로 구획하 여 수면 연구에 적합한 뇌 구획 지도를 만들고 이를 바탕으 로 각 구획들간의 연결성을 계산하였다. 수면관련 뇌심부 영 역을 선택하여 연결망 분석을 수행하였다. 결 과:뇌파를 비롯한 수면 생리적 신호들은 잡음 제거 의 방법을 이용하게 되면 수면단계설정에 문제가 없으며 수 면 단계별 뇌 연결망 연구가 가능함을 보여 주었다. 뇌연결 망 분석에서 수면 관련 뇌심부 연결망은 렘과 비렘수면에 따라 다른 특성이 나타나는데 비렘수면에서 전반적으로 높은 연결성을보였다.대뇌를포함한전체뇌연결망의경우각 성에 비해서 수면 중에 뇌 연결성이 떨어지는 양상을 보였다 (Kolmogorov-Smirnov 검정 ; p < 0.05, Bonferroni cor- rected). 결 론:본 연구를 통해서 장시간 수면 EEG-fMRI 측정 과 수면단계설정이 가능하고 신호처리 기법을 통해서 보정 하게되면뇌기능연결망을이용한전체수면뇌연구가가 능함을 시사한다.