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      공포영상 및 소음자극에 의한 스트레스의 전기피부반응, 심박변이도 및 뇌파 해석 = GSR, HRV and EEG Analysis of Stress caused by Horror Image and Noise Stimulation

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      https://www.riss.kr/link?id=A104675564

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Stress at work has become a serious problem affecting many people of different professions, life situations, and age groups. Stress management should start far before the stress start causing illnesses. In this study, studies were conducted to evaluate stress by measuring the Galvanic skin Response(GRS), Electrocardiograph(ECG), and Electroencephalogram(EEG) generated during images and noise stimuli. The GRS amplitude showed that the stress situation was 27.9 % higher than the baseline. And after the stimulus period, the response time of baseline was longer than 71.6 % than the stress situation. The stress response characteristics of the HRV showed that the rate of change in RMSSD was 16.4 %, and the rate of change of the HF Power was 29.7 %. EEG showed that the frequency band was gradually changed to the θ wave band during stress stimulation. We will be able to utilize image stimuli and noise stimuli as an objective indicator of stress and correlation.
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      Stress at work has become a serious problem affecting many people of different professions, life situations, and age groups. Stress management should start far before the stress start causing illnesses. In this study, studies were conducted to evaluat...

      Stress at work has become a serious problem affecting many people of different professions, life situations, and age groups. Stress management should start far before the stress start causing illnesses. In this study, studies were conducted to evaluate stress by measuring the Galvanic skin Response(GRS), Electrocardiograph(ECG), and Electroencephalogram(EEG) generated during images and noise stimuli. The GRS amplitude showed that the stress situation was 27.9 % higher than the baseline. And after the stimulus period, the response time of baseline was longer than 71.6 % than the stress situation. The stress response characteristics of the HRV showed that the rate of change in RMSSD was 16.4 %, and the rate of change of the HF Power was 29.7 %. EEG showed that the frequency band was gradually changed to the θ wave band during stress stimulation. We will be able to utilize image stimuli and noise stimuli as an objective indicator of stress and correlation.

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      국문 초록 (Abstract)

      직장에서의 스트레스는 많은 직업, 생활환경 및 연령대의 사람들에게 영향을 끼치는 심각한 문제가 되었다. 스트레스 관리는 스트레스가 질병을 일으키기 시작하기 훨씬 전에 시작해야 한다. 본 연구에서는 영상 및 소음 자극 시 발생하는 전기피부반응도, 심전도 및 뇌파를 측정하여 스트레스를 평가하는 연구를 수행하였다. GRS 진폭은 스트레스 상황이 안정 상태(baseline)보다 27.9% 높게 나타났다. 그리고 자극 후 baseline의 응답시간은 스트레스 상황 보다 71.6% 이상 시간이 더 길었다. 심박변이도에서 스트레스 응답 특성은 RMSSD의 변화율이 16.4% 차이가 났으며, HF power의 변화율은 29.7% 차이를 보였다. 뇌파는 스트레스 자극 시 주파수 대역이 θ파 대역으로 점점 변함을 알 수 있었다. 우리는 영상자극 및 소음자극이 스트레스와 상관관계를 파악함으로써 객관적지표로 활용 가능할 것이다.
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      직장에서의 스트레스는 많은 직업, 생활환경 및 연령대의 사람들에게 영향을 끼치는 심각한 문제가 되었다. 스트레스 관리는 스트레스가 질병을 일으키기 시작하기 훨씬 전에 시작해야 한...

      직장에서의 스트레스는 많은 직업, 생활환경 및 연령대의 사람들에게 영향을 끼치는 심각한 문제가 되었다. 스트레스 관리는 스트레스가 질병을 일으키기 시작하기 훨씬 전에 시작해야 한다. 본 연구에서는 영상 및 소음 자극 시 발생하는 전기피부반응도, 심전도 및 뇌파를 측정하여 스트레스를 평가하는 연구를 수행하였다. GRS 진폭은 스트레스 상황이 안정 상태(baseline)보다 27.9% 높게 나타났다. 그리고 자극 후 baseline의 응답시간은 스트레스 상황 보다 71.6% 이상 시간이 더 길었다. 심박변이도에서 스트레스 응답 특성은 RMSSD의 변화율이 16.4% 차이가 났으며, HF power의 변화율은 29.7% 차이를 보였다. 뇌파는 스트레스 자극 시 주파수 대역이 θ파 대역으로 점점 변함을 알 수 있었다. 우리는 영상자극 및 소음자극이 스트레스와 상관관계를 파악함으로써 객관적지표로 활용 가능할 것이다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 유승은, "안전 운전을 위한 뇌파 감지를 통한 운전 습관 관리시스템의 설계 및 구현" 한국전기전자학회 18 (18): 368-375, 2014

      2 조영창, "스트레스 평가를 위한 심박 변이도, 전기피부반응 및 피부온도 특성" 한국산업정보학회 20 (20): 11-18, 2015

      3 Fernando Seoane, "Wearable Biomedical Measurement Systems for Assessment of Mental Stress of Combatants in Real Time" MDPI AG 14 (14): 7120-7141, 2014

      4 G. Clifford, "Signal processing methods for heart rate variability" University of Oxford 2002

      5 OLAF KOHLISCH, "Physiological changes during computer tasks: responses to mental load or to motor demands?" Informa UK Limited 39 (39): 213-224, 1996

      6 A. Gevins, "Monitoring working memory load during computer based tasks with EEG pattern recognition methods" 40 (40): 79-91, 1998

      7 S. Reisman, "Measurement of Physiological stress" 1997

      8 U. Rajendra Acharya, "Heart rate variability: a review" Springer Nature 44 (44): 1031-1051, 2006

      9 Rod K. Dishman, "Heart rate variability, trait anxiety, and perceived stress among physically fit men and women" Elsevier BV 37 (37): 121-133, 2000

      10 S. Selye, "Handbook of Stress" Fress Press 7-17, 1982

      1 유승은, "안전 운전을 위한 뇌파 감지를 통한 운전 습관 관리시스템의 설계 및 구현" 한국전기전자학회 18 (18): 368-375, 2014

      2 조영창, "스트레스 평가를 위한 심박 변이도, 전기피부반응 및 피부온도 특성" 한국산업정보학회 20 (20): 11-18, 2015

      3 Fernando Seoane, "Wearable Biomedical Measurement Systems for Assessment of Mental Stress of Combatants in Real Time" MDPI AG 14 (14): 7120-7141, 2014

      4 G. Clifford, "Signal processing methods for heart rate variability" University of Oxford 2002

      5 OLAF KOHLISCH, "Physiological changes during computer tasks: responses to mental load or to motor demands?" Informa UK Limited 39 (39): 213-224, 1996

      6 A. Gevins, "Monitoring working memory load during computer based tasks with EEG pattern recognition methods" 40 (40): 79-91, 1998

      7 S. Reisman, "Measurement of Physiological stress" 1997

      8 U. Rajendra Acharya, "Heart rate variability: a review" Springer Nature 44 (44): 1031-1051, 2006

      9 Rod K. Dishman, "Heart rate variability, trait anxiety, and perceived stress among physically fit men and women" Elsevier BV 37 (37): 121-133, 2000

      10 S. Selye, "Handbook of Stress" Fress Press 7-17, 1982

      11 H. Anand, "Effect of meditation on alpha EEG and galvanic skin response: Measurement of an altered state of consciousness" 5 (5): 255-259, 2014

      12 C. Setz, "Discriminating Stress From Cognitive Load Using a Wearable EDA Device" Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 14 (14): 410-417, 2010

      13 J.A. Healey, "Detecting Stress During Real-World Driving Tasks Using Physiological Sensors" Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 6 (6): 156-166, 2005

      14 E. Labbe, "Coping with stress: the effectiveness of different types of music" 32 (32): 163-168, 2007

      15 A. Saidatul, "Automated system for stress evaluation on based on EEG signal: A prospective review" 167-171, 2011

      16 M. Villarejo, "A stress sensor based on Galvanic Skin Response controlled by ZigBee" 12 (12): 6075-6101, 2012

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      2011-01-01 평가 등재 1차 FAIL (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2005-10-17 학술지명변경 외국어명 : 미등록 -> Journal of IKEEE KCI등재후보
      2005-05-30 학술지등록 한글명 : 전기전자학회논문지
      외국어명 : 미등록
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      2005-03-25 학회명변경 한글명 : (사) 한국전기전자학회 -> 한국전기전자학회
      영문명 : 미등록 -> Institute of Korean Electrical and Electronics Engineers
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      2005-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2004-01-01 평가 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.3 0.3 0.29
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.24 0.22 0.262 0.17
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