[논문]fMRI와 TRS와 EEG 를 이용한 뇌파분석을 통한 사람의 감정 인식

김호덕; 심귀보

문제 정의

본 논문에서는 기존에 하던 연구에 약간의 방향과 방법을 바꿔서 연구를 하였다. 기존의 뇌파 측정의 이유는 발작이나 수면상태 등의 사람의 상태를 이용한 의학 분야나정신학적인 측면에서 연구 되었지만, 본 연구는 공학적인 측면에서 적용올 위해 사람의 감정을 인식하는 방향으로 연구를 하였다. 그리고 연구 방법에서는 fMRI와 TRS를 동시에 측정한 후에 EEG* 측정하는 방법을 선택하였다.
이와 같이 연구들이 한 가지의 측정 방법이 아닌 여러 가지를 동시에 사용해서 측정하는 것이 근래에 연구 방향이라고할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 하던 연구에 약간의 방향과 방법을 바꿔서 연구를 하였다. 기존의 뇌파 측정의 이유는 발작이나 수면상태 등의 사람의 상태를 이용한 의학 분야나정신학적인 측면에서 연구 되었지만, 본 연구는 공학적인 측면에서 적용올 위해 사람의 감정을 인식하는 방향으로 연구를 하였다.
특총], 사람의 생체신호 중에서도 뇌파에 관한 연구가 빠르게 진행되어져 가고 있다. 본 논문에서는 생체신호중에서 뇌파에 관한 연구를 중점을 두고 뇌파를 분석해서 사람의 감정을 인식하는 방향으로논문을 기술하였다. 뇌를 연구하는 분야에서주로 사용하는 측정방법으로 fMRI와 EEG둥을이용해서 연구를 하고 있다.
그리고 연구 방법에서는 fMRI와 TRS를 동시에 측정한 후에 EEG* 측정하는 방법을 선택하였다. 특히, 측정된 EEG 신호를 분석하는데 중점을 두고 연구를 하였다. Junya TANAKA는실험에서의 EEG 측정 기술의 개발을 연구하면서 보다 더 정확한 신호추출에 중점을 두었다.

제안 방법

Amaud Delorme는 12-Hz의 특정 주파수만올 이용해서 EEG에 수반되는 학습에 의해 조절되는 변화를 연구하였다[6]. Tanin Madane Power Spectral Density를 이용한 EEG 분석도 이루어 졌다[7L 또한 이런 EEG 신호들의 data Mining에 대한 연구도 있다[8L 본 연구에도 EEG 신호를 측정하는데 Fast Fourier transform(FFT) 에 의한 Power Spectrum 분석을 하였다. 그리고 실험상에서 목의 움직임, 맥박, 눈의 깜박임과 같은 잡음들을 제거하기 위해서 (广4khz의 8 파를 제거하고 분석을 했다,
과 같이 분류를 하게 된다. 각각의 측정된 신호에서 눈의 움직임에 의한 안전도 혼입, 안면 근 수축에 의한 근전도 혼합, 몸 움직임 또는 전극선 흔들림에 의한 dHft의 잡음 등은 낮은 주파수에서 일어나는 현상이므로(广‘4khz의낮은 주파수의 5파를 제거하고 각각의 뇌파를 분석하였다.
TRS 를 통해서 fMRI만을 사용했을 때보다 보다 더세밀한 변화를 알 수 있게 만들었다[9]. 그리고 fMRI의 사진을 통해서 활성화 되는 부분에 EEG 실험 장치를 하고 신호를 측정하는 방법을 선택하였다.
Tanin Madane Power Spectral Density를 이용한 EEG 분석도 이루어 졌다[7L 또한 이런 EEG 신호들의 data Mining에 대한 연구도 있다[8L 본 연구에도 EEG 신호를 측정하는데 Fast Fourier transform(FFT) 에 의한 Power Spectrum 분석을 하였다. 그리고 실험상에서 목의 움직임, 맥박, 눈의 깜박임과 같은 잡음들을 제거하기 위해서 (广4khz의 8 파를 제거하고 분석을 했다,
국제적으로 명명된 MCN 시스템을 사용하지만, 채널이 8채널이라서 일반적으로 사용하고 있는 10/20전극시스템을 사용하였다. 그리고 실험에서 실험의 자극은 사진의 자극이 아닌 시청각 자극을 사용하여 감정 유발을 하였다.
기존의 뇌파 측정의 이유는 발작이나 수면상태 등의 사람의 상태를 이용한 의학 분야나정신학적인 측면에서 연구 되었지만, 본 연구는 공학적인 측면에서 적용올 위해 사람의 감정을 인식하는 방향으로 연구를 하였다. 그리고 연구 방법에서는 fMRI와 TRS를 동시에 측정한 후에 EEG* 측정하는 방법을 선택하였다. 특히, 측정된 EEG 신호를 분석하는데 중점을 두고 연구를 하였다.
하였다. 그리고 측정된 EEG 신호는 Power Spectrum 으로 변환하고 많은 잡음들이 섞여있는 5파를 제거하고 분석을 하였다. 감정에 따른 뇌 분석에 있어서 EEG 신호에서 측정값들의 자세한 분석이 필요할 것이다.
de Munck 역시 fMRI을스캐닝하면서 EEG 신호를 측정하고 그 측정되어지는 신호들을 신호처리의 즉면에서 연구를 했다. 그리고 펄스에서 알파파를 가지고 연구를 진행하였다[3]. 이와 같이 연구들이 한 가지의 측정 방법이 아닌 여러 가지를 동시에 사용해서 측정하는 것이 근래에 연구 방향이라고할 수 있다.
먼저, fMRI와 TRS를 감정에 따라 동시에 측정 하여 두뇌의 활성 영역을 살펴보았다. fMRI와 TRS의 동시 실험은 충남대 손진훈 교수에 의해서 세계최초로 실험되었다.
본 논문에서는 각각의 측정된 신호들을 그림 5와 같이 Fast Fourier transfrom(FFT) 에 의한 Power Spectrum을 통해서 신호들을 분석하게 된다. Power Spectrume 신호들을 표 1.
본 논문은 TRS와 fMRI의 사진을 통해서 감정에 따른 뇌 활성 부분을 알고 그 부분에 EEG 신호 측정에 그 위치에 센서를 가지고 측정 하였다. 그리고 측정된 EEG 신호는 Power Spectrum 으로 변환하고 많은 잡음들이 섞여있는 5파를 제거하고 분석을 하였다.
여기서 TRS 측정 근적외선 (700-1000 nm)을 뇌 조직으로 통과시켜 그때 흡수되고산란되는 광량을 측정하여 뇌 혈류속의 헤모글로빈의 변화를 측정하는 기술방식이다. 인지및 정서실험을 통해서 실험하는 동안 혈류내의 oxyhemoglobin, deoxy hemoglobin, tot 이 hemoglobine 농도와 SO₂를 측정하였다. TRS 를 통해서 fMRI만을 사용했을 때보다 보다 더세밀한 변화를 알 수 있게 만들었다[9].

대상 데이터

살펴보았다. fMRI와 TRS의 동시 실험은 충남대 손진훈 교수에 의해서 세계최초로 실험되었다.
보여준다. 국제적으로 명명된 MCN 시스템을 사용하지만, 채널이 8채널이라서 일반적으로 사용하고 있는 10/20전극시스템을 사용하였다. 그리고 실험에서 실험의 자극은 사진의 자극이 아닌 시청각 자극을 사용하여 감정 유발을 하였다.
Junya TANAKA는실험에서의 EEG 측정 기술의 개발을 연구하면서 보다 더 정확한 신호추출에 중점을 두었다. 추출을 위해서 ICA를 사용하였다[5]. EEG 의 잡음을 제거하기 위한 것이 많은 연구의 중점으로 되고 있는 현실이다.

후속연구

그리고 측정된 EEG 신호는 Power Spectrum 으로 변환하고 많은 잡음들이 섞여있는 5파를 제거하고 분석을 하였다. 감정에 따른 뇌 분석에 있어서 EEG 신호에서 측정값들의 자세한 분석이 필요할 것이다. a나 。의 영역만이 아니라 우리가 원하는 주파수의 영역을 분석해야하고 분석에 있어서도 감정에 따른 많은 변화를 보이는 주파수를 연구해서보다 작은 주파수에서도 더 명확한 감정을 알 수 있는 연구가 필요하다.
차후 공학적인 접근을 위해서 이런 감정값들을 이용하여 사람의 감정에 따른 다양한 접근이 필요하다. 감정에 따른 서비스 제공 및 뇌파의 측정에 있어서 보다 간편하고 측정하는 방법의 개발이 필요할 것이다.
감정에 따른 뇌 분석에 있어서 EEG 신호에서 측정값들의 자세한 분석이 필요할 것이다. a나 。의 영역만이 아니라 우리가 원하는 주파수의 영역을 분석해야하고 분석에 있어서도 감정에 따른 많은 변화를 보이는 주파수를 연구해서보다 작은 주파수에서도 더 명확한 감정을 알 수 있는 연구가 필요하다. 차후 공학적인 접근을 위해서 이런 감정값들을 이용하여 사람의 감정에 따른 다양한 접근이 필요하다.
a나 。의 영역만이 아니라 우리가 원하는 주파수의 영역을 분석해야하고 분석에 있어서도 감정에 따른 많은 변화를 보이는 주파수를 연구해서보다 작은 주파수에서도 더 명확한 감정을 알 수 있는 연구가 필요하다. 차후 공학적인 접근을 위해서 이런 감정값들을 이용하여 사람의 감정에 따른 다양한 접근이 필요하다. 감정에 따른 서비스 제공 및 뇌파의 측정에 있어서 보다 간편하고 측정하는 방법의 개발이 필요할 것이다.

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