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명상이 집중도에 미치는 영향조사를 위한 EEG 뇌파 분석
EEG Brainwave Analysis for Research on Meditation Influence to the Concentration 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.9 no.12, 2014년, pp.1421 - 1426  

조준모 (동명대학교 전자공학과)

초록
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현대의 복잡한 도시생활로 인하여 많은 이들이 크고 작은 정신적인 스트레스를 호소하고 있으며 이에 따라 각종 정신질환에 노출되어 있다. 특히, 학생이나 직장인 할 것 없이 많은 이들이 집중력 부족으로 인하여 일의 능률 저하나 양질의 생활 유지에 어려움을 가지고 있다. 이러한 집중력을 향상시키기 위해 명상이 대안으로 떠오르고 있으며, 이러한 명상이 집중력에 어떠한 형태로 영향을 미치는지 알아보기 위해 EEG 뇌파를 활용하여 실험하였다. 명상경험자를 실험대상으로 하였으며 뇌의 좌우반구의 전전두엽 영역에 배치된 AF3와 AF4영역을 중점적으로 관찰하고 분석하였다. 그 결과 리듬성 활동 뇌파의 특유한 패턴과 파워 스팩트럼의 변화를 관찰할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Many people complain their big or little stress due to the complicated city life in modern times, so they are exposed of the mental illness. Especially, not only students and office workers but also most people suffer from degradation of efficiency at work and keeping the high quality of life becaus...

주제어

#뇌파   #집중력   #명상   #SMR파   #알파파   #세타파  

AI 본문요약
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제안 방법

  • For the experiment, I have carefully examined both on the changes of the rhythmic activity and the power spectra of frequencies related to the concentration fields such as SMR, Alpha and Theta waves during experiments.
  • For the further study, influence of meditation for drowsiness will be studied by analyzing many portions of brainwaves simultaneously.​​​​​​​
  • The visual stimulus tasks were presented to subjects for concentration. The method is to measure EEG signals with several channels and analyze the signals into several frequency bands[3]. The concentration is mostly related to the SMR, Alpha and Theta waves.

데이터처리

  • For analysis, this study used Discrete Fourier Transform to observe the signals in the frequency domain and Pearson Product-Moment Correlation Coefficient to quantify the correlation between the signals. To obtain EEG signals, the Discrete Fourier transform is used because they reveal periodicity in input data as well as the relative strengths of any periodic components.
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참고문헌 (9)

  1. D. Lehmanna, P. L. Fabera, S. Tei, R. D. Pasculal-Marqui, P. Milz, and K. Kochi, "Reduced functional commnectivity between cortical sources in five meditation traditions detected with lagged coherence using EEG tomography," Neuroimaging, Elsevier, Sec. 60, 2012, pp. 1574-1586. 

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  2. T. Takahashi, T. Murata, T. Hamada, M. Omori, H. Kosaka, M. Kikuchi, H. Yoshida, and Y. Wada, "Changes in EEG and autonomic nervous activity during mediation and their association with personality traits," Int. J. of Psychophysiology, Elsevier, Sec. 55, 2005, pp. 199-207. 

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  3. Y.-S. Jang and J.-W. Han, "Analysis of EEG Generated from Concentration by Visual Stimulus Task," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 9, no. 5, 2014, pp. 589-594. 

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  4. Y.-S. Jang, S.-L. Lee, and S.-A. Ryu, "Characteristics of Frequency Band on EEG Signal Causing Human Drowsiness," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 8, no. 6, 2013, pp. 949-954. 

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  5. H. F. Unterrainer, M. J. Chen, and J. H. Gruzelier, "EEG-neurofeedback and psychodynamic psychotherapy in a case of adolescent anhedonia with substance misuse," Int. J. of Psychophysiology, Elsevier, Sec. 93, 2014, pp. 84-95. 

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  6. J. W. Sleigh, D. A. Steyn-Ross, M. L. Steyn-Ross, M. L. Williams, and P. Smith, "Comparison of changes in electroencephalo-graphic measures during induction of general anaesthesia: influence of the gamma frequency band and electromyogram signal," Br. J Anaesth, Sec. 1, 2001, pp. 50-58. 

  7. C. E. Reyes, J. L. C. Rugayan, C. Jason, G. Rullan, C. M. Oppus, and G. L. Tangonan, "A Study on Ocular and Facial Muscle Artifacts in EEG Signals for BCI Applications," In Proc. IEEE Conf., TENCON, Cebu, Philippine, Nov. 2012, pp. 1-6. 

  8. Y.-S. Jang, G.-C. Park, and D.-W. Han, "Comparison of EEG Characteristics between Dementia Patient and Normal Person Using Frequency Analysis Method," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 9, no. 5, 2014, pp. 595-600. 

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  9. J. H. Gruzelier, "EEG-neurofeedback for optimising performance," Neuroscience and Biobehavioral Reviews, Elsevier, vol. 44, July 2014, pp. 124-141. 

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