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지속적인 뇌파 측정을 위한 센서 개발 원문보기

電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers, v.42 no.2 = no.369, 2015년, pp.18 - 24  

이승민 (고려대학교 생체의공학과) ,  이상훈 (고려대학교 생체의공학과)

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문제 정의

  • 본 글에서 예시로 소개한 전극은 비접촉식 센서의 신호 대 잡음비를 향상하는 조건들을 접착성 PDMS를 이용하여 만족시킨 것이다. 유전율은 공기에 비해서 그렇게 크지는 않지만 작은 크기를 가지더라도 뇌파를 훌륭하게 측정해 낼 수 있었다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
뇌파를 이용한 생각과 의도를 읽는 연구의 예는? 뇌파는 간질, 코마, 종양 등 다양한 신경학적 질환을 검출하여 뇌 활동에 대한 임상적 정보를 제공하는 것 외에 생각과 의도를 읽는 연구가 최근에 굉장히 활발하게 진행이 되어왔다. 예를 들어 사지가 마비된 환자의 뇌파를 읽어서 환자의 생각과 의사를 알 수 있다거나, 거동이 불편한 사람의 움직임을 뇌파를 통해 보정 혹은 제어해 주는 등 최대한 정상 생활을 가능하도록 해주고 있다.[1-5] 이 외에도 바이오/뉴로 피드백을 통하여 정신 건강 상태에 대한 정보를 얻어 내고, 삶의 질을 높일 수 있도록 적절한 환경 혹은 아이템 등을 추천하여 주는 등 보다 나은 삶의 질을 만들기 위한 수많은 노력이 이루어져 왔다.[6-9] 그러한 노력의 결과 최근에는 뇌와 뇌를 직접적으로 연결하여 텔레파시를 구현하였고, 인터넷과 같은 원거리 네트워크를 통하여 먼 거리에서도 두 사람의 뇌와 뇌를 통한 커뮤티케이션도 성공을 하였으며, 미래에도 그 발전가능성과 유용성은 무궁무진하다.
비접촉 센서는 어떻게 측정하는가? 비접촉 센서는 기본적으로는 측정하고자 하는 곳의 전위와 센싱하는 부분을 전기적으로 개방한 상태에서 측정을 한다. 즉, 직접적인 전하의 흐름이 아니고, 유도되는 전류를 이용하여 측정을 하는 것이 일반적인데, 전류를 유도하기 위해서 커패시티브한 방식을 주로 사용한다.
최근에 굉장히 활발하게 진행된 뇌파 연구는 어떤것이 있는가? 뇌파는 간질, 코마, 종양 등 다양한 신경학적 질환을 검출하여 뇌 활동에 대한 임상적 정보를 제공하는 것 외에 생각과 의도를 읽는 연구가 최근에 굉장히 활발하게 진행이 되어왔다. 예를 들어 사지가 마비된 환자의 뇌파를 읽어서 환자의 생각과 의사를 알 수 있다거나, 거동이 불편한 사람의 움직임을 뇌파를 통해 보정 혹은 제어해 주는 등 최대한 정상 생활을 가능하도록 해주고 있다.
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참고문헌 (11)

  1. A. Kubler, F. Nijboer, J. Mellinger, T. M. Vaughan, H. Pawelzik, G. Schalk, et al., "Patients with ALS can use sensorimotor rhythms to operate a brain-computer interface," Neurology, vol. 64, pp. 1775-1777, May 24 2005. 

  2. B. Poletti, L. Carelli, F. Solca, P. Meriggi, P. Cipresso, E. Pedroli, et al., "Brain Computer Interface and Eye-Tracking Technology for Neuropsychological Assessment of ALS Patients," Dementia and Geriatric Cognitive Disorders, vol. 33, pp. 186-187, 2012. 

  3. H. Lahrmann, C. Neuper, G. R. Muller, R. Scherer, and G. Pfurtscheller, "Usefulness of an EEG-based brain-computer interface to establish communication in ALS," Journal of the Neurological Sciences, vol. 238, pp. S458-S458, Nov 15 2005. 

  4. G. R. Muller-Putz, I. Daly, and V. Kaiser, "Motor imageryinduced EEG patterns in individuals with spinal cord injury and their impact on brain-computer interface accuracy," Journal of Neural Engineering, vol. 11, Jun 2014. 

  5. C. E. King, P. T. Wang, L. A. Chui, A. H. Do, and Z. Nenadic, "Operation of a brain-computer interface walking simulator for individuals with spinal cord injury," Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, vol. 10, Jul 17 2013. 

  6. A. Ponz, M. Montant, C. Liegeois-Chauvel, C. Silva, M. Braun, A. M. Jacobs, et al., "Emotion processing in words: a test of the neural re-use hypothesis using surface and intracranial EEG," Social Cognitive and Affective Neuroscience, vol. 9, pp. 619-627, May 2014. 

  7. X. Jie, C. Rui, and L. Li, "Emotion recognition based on the sample entropy of EEG," Bio-Medical Materials and Engineering, vol. 24, pp. 1185-1192, 2014. 

  8. P. C. Petrantonakis and L. J. Hadjileontiadis, "Emotion Recognition From EEG Using Higher Order Crossings," IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, vol. 14, pp. 186-197, Mar 2010. 

  9. Y. P. Lin, C. H. Wang, T. P. Jung, T. L. Wu, S. K. Jeng, J. R. Duann, et al., "EEG-Based Emotion Recognition in Music Listening," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 57, pp. 1798-1806, Jul 2010. 

  10. Staff (3 September 2014). "Direct brain-to-brain communication demonstrated in human subjects". Science Daily. Retrieved 9 September 2014. 

  11. Grau, Carles; Ginhoux, Romuald; Riera, Alejandro; Nguyen, Thanh Lam; Chauvat, Hubert; Berg, Michel; Amengual, Julia L.; Pascual-Leone, Alvaro; Ruffini, Guilio "Conscious Brainto-Brain Communication in Humans Using Non-Invasive Technologies". PLoS vol. 9 (8): September 2014. 

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