$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 뇌 신경세포가 정보를 처리하는 과정에서 발생하는 전기적인 신호를 두피 표면에서 측정한 것이다. 이러한 뇌파는 비침습적인 방법으로 전기적인 신호를 측정하며 측정시 여러가지 형태의 잡파(artifact)가 섞이기 쉽다. 이러한 잡파는 뇌의 정보처리과정에 대한 유용한 정보를 담고 있는 뇌파를 분석하는데 방해가 되므로 이를 제거하기 위한 노력이 계속되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 보다 적극적인 방향으로 잡파가 섞인 뇌파의 특성을 분석하여 이를 통해 제어 시스템 등과 같은 시스템에 적용할 수 있는 가능성을 알아보았다. 대표적인 잡파인 eye_blinking, eye_rolling, muscle 둥이 각각 포함된 뇌파에 대해서 선형 및 비선형 분석을 실시함으로써 유의미한 특성 차이를 나타내었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

EEG is the electrical signal, which is occurred during information processing in the brain. These EEG signal are measured by non-invasive method. EEG has many useful information for brain activity, but artifacts which are included in EEG prevents EEG analysis, so many efforts are devoted to remove t...

Keyword

참고문헌 (17)

  1. Alan Wolf et at, Jack B. Swift, Harry L. Swinney and John A. Vastano, "Determining Lyapunov Exponents From a Time series", Physica D. Vol.16, pp.285-317, 1985 

  2. J.P.Eckmann, S. O. kamphorst, D. Ruelle and S. Ciliberto(1986), Lyapunov exponents from time series, Phys. Rev. A34, 4971-4979 

  3. Peter.Grassberger, Itamar.Procaccia, "Measuring the strangeness of strange attractors", Physica D Vol. 9, pp. 189-208, 1993. 

  4. Peter.Grassberger, Itamar.Procaccia, "Dimension and entropies of strange attractors from a fluctuating dynamic approach", Physica D. Vol.13, pp.34-54, 1984. 

  5. Naoto Burioka, Germaine, Franz Halberg, Daniel T. Kaplan, Relationship between correlation dimension and indices of linear analysis in both respiratory movement and electroencephalogram , Clinical Neruophysiology 112(2001)1147-1153 

  6. S.Makeig,et al, "Independent Component Analysis of Electroencephalographic Data", "Advances in Neural Information Processing Systes", Vol.8,1996. 

  7. Richard F.Thompson, "Brain", 성화사, 1989 

  8. H.Kantz and T.Schreiber, Nonlinear Time Series Analysis (Cambridge University press, 1997) 

  9. T. Subba Rao, "Analysis of Nonlinear Time Series(and Chaos) by Bispectral Methods", Nonlinear Modeling and Forecasting, SFI Studies in the Sciences of Complexity, Vol. 7, pp. 199-224, 1992 

  10. Chrysostomos L.Nikias, Mysore R.Raghu-veer, "Bispectrum Estimation : A Digital Signal Processing Framework", Proceeding of the IEEE, Vol. 75, No. 7, July, 1987 

  11. 정재승, 이경진, "생체신호의 비선형 분석 및 그 응용" 물리학과 첨단기술, 제10권 3호, 2001. 

  12. 진승현, "알파파 자극 제시 후 뇌파의 ICA 및 비선형 분석 " 물리학과 한국과학기술원, 박사학위논문, 1999. 

  13. 이유정, "뇌파의 비선형 동역학 및 독립성분 분석을 통한 뇌 기능 연구", 선문대학교 대학원 석사학위논문, 2002. 

  14. 정호선, 여진경, "뇌와 카오스" ohm사, 1998. 

  15. 윤중수, "뇌파학 개론", 고려의학, 1999. 

  16. 한선호, Satio Shoji , "임상뇌파", 일조각, 1987. 

  17. 김대식, 김영배, "뇌파 검사학" 고려의학, 2001. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로