일상적으로 생각하는 학습이란, 연습이나 경험의 결과로 생기는 비교적 지속적인 유기체의 행동변화를 말한다. 학생들이 학습할 때 집중하면서 했다고 하지만 이를 객관적으로 평가하기란 매우 어렵다. 그러나 뇌파는 그렇지 않다. 뇌파란 뇌의 전기적 활동에 의해서 일어나는 두피상의 두 점 사이의 전위 변동을 연속적으로 기록한 것을 말한다. 종류로는 델타파(0~4Hz), 세타파(4~8Hz), 알파파(8~13Hz), 베타파(13~30Hz), 감마파(30~50Hz) 등이 있다. 그 중에서 SMR파(13~15Hz), Mid-베타파(16~20Hz)는 학습에 집중할 때 나타나며 집중력에 가장 영향을 주는 부분은 Mid-베타파라고 보고된 바 있다. 이와 관련하여 학습에 집중정도를 뇌파를 이용하여 객관적으로 평가할 수 있는 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 Biopac 장비를 사용하여 소수의 피험자를 대상으로 학습 집중 주제를 준 후 뇌파를 측정한 다음 학습과 관련이 되는 Mid-베타파영역의 신호를 추출하기위해 FFT로 변환하였다. 집중할 때 Mid-베타파 주파수의 파워 변화를 측정하여 상관관계를 제시하고자 하였다. 이러한 결과를 바탕으로 학생들이 학습할 때 얼마나 집중하고 있는지 객관적으로 파악하여 좀 더 효율적으로 학업에 임하고 있는지 분석하였다.
일상적으로 생각하는 학습이란, 연습이나 경험의 결과로 생기는 비교적 지속적인 유기체의 행동변화를 말한다. 학생들이 학습할 때 집중하면서 했다고 하지만 이를 객관적으로 평가하기란 매우 어렵다. 그러나 뇌파는 그렇지 않다. 뇌파란 뇌의 전기적 활동에 의해서 일어나는 두피상의 두 점 사이의 전위 변동을 연속적으로 기록한 것을 말한다. 종류로는 델타파(0~4Hz), 세타파(4~8Hz), 알파파(8~13Hz), 베타파(13~30Hz), 감마파(30~50Hz) 등이 있다. 그 중에서 SMR파(13~15Hz), Mid-베타파(16~20Hz)는 학습에 집중할 때 나타나며 집중력에 가장 영향을 주는 부분은 Mid-베타파라고 보고된 바 있다. 이와 관련하여 학습에 집중정도를 뇌파를 이용하여 객관적으로 평가할 수 있는 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 Biopac 장비를 사용하여 소수의 피험자를 대상으로 학습 집중 주제를 준 후 뇌파를 측정한 다음 학습과 관련이 되는 Mid-베타파영역의 신호를 추출하기위해 FFT로 변환하였다. 집중할 때 Mid-베타파 주파수의 파워 변화를 측정하여 상관관계를 제시하고자 하였다. 이러한 결과를 바탕으로 학생들이 학습할 때 얼마나 집중하고 있는지 객관적으로 파악하여 좀 더 효율적으로 학업에 임하고 있는지 분석하였다.
Learning for thinking says the behavior of the organism changes as a result of practice or experience. It is very difficult to identify focusing ability objectively when students study. But, brain of the body is not so. EEG signal means continuously electric records of brain potential variation betw...
Learning for thinking says the behavior of the organism changes as a result of practice or experience. It is very difficult to identify focusing ability objectively when students study. But, brain of the body is not so. EEG signal means continuously electric records of brain potential variation between two points on the scalp when brain activities take place. In types of EEG, there are delta(0~4Hz), theta(4~8Hz), alpha(8~13Hz), beta(13~30Hz) and gamma waves(30~50Hz). SMR waves and Mid-beta waves appear when focused for studying. Part for the most influence on concentrating reported that Mid-beta waves. In relation to brain activities, EEG has been actively researched for evaluating brain focus index system during learning and study. So, By using Biopac system for this study, measured brain wave was converted into FFT for extracting Mid-beta domain signals that are related to learning after giving focus invoked subjects to a small number of people. When concentrating, we measured the change in the power of the Mid-beta frequency domain and presented a correlation. Based on these results, we analyzed whether students are concentrated objectively on learning or not. and hope to offer more efficient learning method.
Learning for thinking says the behavior of the organism changes as a result of practice or experience. It is very difficult to identify focusing ability objectively when students study. But, brain of the body is not so. EEG signal means continuously electric records of brain potential variation between two points on the scalp when brain activities take place. In types of EEG, there are delta(0~4Hz), theta(4~8Hz), alpha(8~13Hz), beta(13~30Hz) and gamma waves(30~50Hz). SMR waves and Mid-beta waves appear when focused for studying. Part for the most influence on concentrating reported that Mid-beta waves. In relation to brain activities, EEG has been actively researched for evaluating brain focus index system during learning and study. So, By using Biopac system for this study, measured brain wave was converted into FFT for extracting Mid-beta domain signals that are related to learning after giving focus invoked subjects to a small number of people. When concentrating, we measured the change in the power of the Mid-beta frequency domain and presented a correlation. Based on these results, we analyzed whether students are concentrated objectively on learning or not. and hope to offer more efficient learning method.
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문제 정의
본 연구는 집중과 관련 된 Mid-베타파의 신호를 추출하여 집중을 하였을 때와 하지 못했을 때의 차이점을 Biopac으로 분석해보았다.
제안 방법
Raw Data에 나온 정보에서 베타파를 추출한 뒤 집중과 관련이 되는 Mid-베타파 주파수를 Band Pass Filter를 하였다.
그 후 Band Pass Filter값을 FFT로 변환하여 피험자들의 집중정도를 명확하게 분석 하였다.
본 연구에서는 Biopac 장비를 사용하여 피험자들의 집중정도를 비교하여 집중과 관련된 Mid-베타파를 추출하여 집중력과 학습 집중 주제의 상관관계를 분석하였다.
본 연구에서는 머리 표면에 3개 부위의 단극유도(monopolar derivation) 방식으로 측정하였으며, 측정전극은 이마에 부착하고 기준전극은 왼쪽 또는 오른쪽 귓불 뒤에 부착하였으며 접지전극은 목 뒤에 부착을 하였다.
피험자에게 첫 번째 실험은 정상적으로 진행하였고 두 번째 실험은 집중을 하지 못하도록 소음을 내어 주위를 산만하게 하였다.
대상 데이터
그림 1(b)는 Biopac 장치(MP 100A)로써 UIM 100A, EMG 100B, EEG 100B등 여러 모듈을 연결하여 사용이 가능하다. 이중 실험에 사용된 모듈은 EEG 100B(gain: 5000, Hp: 1Hz, Sampling 개수: 200 sample/sec로 설정함)이다.
데이터처리
표 2는 집중정도의 차이를 분석한 실험 결과 값이다. 집중을 할 때와 못했을 때의 Power 값을 비교한 결과 해당 피크 값의 간격이 차이가 있음을 확인함으로 써 집중정도를 비교 분석할 수 있다.
성능/효과
[1-3] 심준영과 성인제 등은 초등학교 4~6학년 학생들 대상으로 집중력 상태를 알아보기 위해 전산화 뇌파측정 시스템을 이용한 ‘학습능력 진단과제’를 실시하였다. 그 결과 집중력에 관한 뇌파 변화에서 SMR파(13~15Hz)와 Mid-베타파(16~20Hz)의 부위가 다른 파에 비해 유의한 증가를 보였으며 학습활동 시 집중력이 향상되어 학습에도 도움을 줄 수 있음을 알게 되었다고 한다.[4-5]
분석해 본 결과 Raw Data와 FFT 변환에서 집중을 했을 때와 집중을 하지 못했을 때의 차이를 IQ Test 점수로 확인 할 수 있었다.
피험자들의 베타파 Raw Data를 본 결과 그림 3과 그림 4와 같이 집중을 하는 피험자가 상대적으로 파형의 분포가 넓어 졌을 뿐만 아니라 점수도 높음을 확인할 수 있다.
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