초록 ▼

본 연구는 사람의 뇌에서 발생하는 뇌전위(뇌파)의 측정을 통하여사람의 정신적 상태를 나타내는 여러가지의 비선형 파라메타를 찾는 기초적인 연구를 바탕으로 사람의 감성을 정량화 하기 위해서 먼저 다음과 같은 비선형 파라메터를 계산하는 알고리듬을 개발하였고 각각의 알고리듬을 실제 뇌파에 적용하여 다양한 계산을 하면서 다각도로 검토 하였다.1. EEG system을 이용한 뇌전위 신호의 비선형 카오스분석법 개발1) 끌개2) 유한 용량 차원(Finite Capacity Dimension)3) 발산 지수(Largest Lyapunov ex

본 연구는 사람의 뇌에서 발생하는 뇌전위(뇌파)의 측정을 통하여사람의 정신적 상태를 나타내는 여러가지의 비선형 파라메타를 찾는 기초적인 연구를 바탕으로 사람의 감성을 정량화 하기 위해서 먼저 다음과 같은 비선형 파라메터를 계산하는 알고리듬을 개발하였고 각각의 알고리듬을 실제 뇌파에 적용하여 다양한 계산을 하면서 다각도로 검토 하였다.1. EEG system을 이용한 뇌전위 신호의 비선형 카오스분석법 개발1) 끌개2) 유한 용량 차원(Finite Capacity Dimension)3) 발산 지수(Largest Lyapunov exponent)4) Recurrence Plot5) 바이스펙트럼 (Bispectrum)위의 각각의 값을 이용하여 실제 적용예로 다음과 같은 실험을 수행하여 뇌파 분석결과 유의한 결과를 얻을 수 있었다.2. EEG system 및 카오스분석법을 이용한 실제 적용1) 노인성 치매환자의 뇌전위 분석Correlation Dimension 계산, Lyapunov Exponent 계산2) 알코올에 반응하는 EEG 신호의 bispectrum 분석3) Linear Complexity분석에 의한 쾌, 불쾌상태의 구분4) 신경망을 이용한 뇌파 분류 프로그램 작성다양한 실험 결과 Correlation dimension은 뇌의 활동정도와 비례하는 경향을 나타냈다. 초기조건 민감성을 나타내는 리아푸노프 지수는 정상인의 경우가 환자보다 큰 값을나타내긴 하지만 미세하다. 뇌의 정보처리량이 감소할 때 위상공간에서의 뇌파는 단순해지는 경향을 보인다. Bispectrum은 주로 알코올 섭취시에 계산되었고,바이스펙트럼의 피크가 정상상태애서 크고, 알코올에 의한 효과는 peak들의 폭을 좁게 만듦을 알 수 이었다.SMNI(Statistical Mechanics of Neo-Cortex Interaction)이론에서 파생된 변수 공간 - 쾌와불쾌 자극에 대해서 매우 민감하게 반응함을 확인했고, 피검자의 쾌, 불쾌 상태를 판단하는매우 유용한 지표임을 실험적으로 확인하였다.

Abstract ▼

EEG is one of the important measuring devices like as MEG,PET, Functional-MRI in studying various functions of the brain. Specially EEG ismore effective than others in finding functional problems of the cerebrum in the regionsof mental science, neuro-science and so on. In our country, most

EEG is one of the important measuring devices like as MEG,PET, Functional-MRI in studying various functions of the brain. Specially EEG ismore effective than others in finding functional problems of the cerebrum in the regionsof mental science, neuro-science and so on. In our country, most hospitals diagonizeor determine disorders of the central nerve system and epilepsy by detecting theabnomal EEG. In now days, the quick quality research related to EEG is required forhuman's healthy mental states.We have developed the emotional detecting methid using the non-linear parametersin the case of emotional states such as comfort, discomfort, happiness, saddness, loadedstates, relaxation. Our work was based on the fundamental research of finding variousnonlinear parameters characterizing the human's mental state. As well as, weadvanced the PC-enviornmental system which can diagonize brain's deseases and mentaldisorders.The concrete 2 works conducting this research is summarized as follows. Thefirst is the developement of S/W for chaos and nonlinear analyses of EEG using EEGmeasuring system, in detail, determination of the important chaos parameters,developement of software program for chaos analyses, construction of human's EEGdatabase about age, sex and mental deasease. The second is the construction ofEmotional Spectral System using EEG measuring system and chaos analysis S/W, indetail, finding the EEG nonlinear parameters related to the activity of spectial emotions,construction of the emotional coordinates of which basis vectors are composed of threeemotional activities of brain function, developement of the stable expert system fordiagonizing.This research related to brain science is noticed as the important high leveltechnology that can produce the high additional worth in the coming 21 century.

목차 Contents

• 목차...6
• 1) 서론...7
• 1.1) 연구배경...7
• 1.2) 감성이론...10
• 1.2.1) James-Lange 이론(1884년)...10
• 1.2.2) Cannon-Bard이론(1929년)...11
• 1.2.3) Papez Circuit(1937년)...12
• 1.2.4) 인지적 - 생리적 각성이론(1962년)...12
• 1.3) 감성의 기본 종류와 뇌...12
• 1.4) 연구의 목적...13
• 2) 연구방법 및 이론...13
• 2.1) 감성과 뇌전위...13
• 2.1.1) 뇌전위의 발생 기작...14
• 1> Generator of EEG...14
• 2> Rhythmical EEG Activity...14
• 3> Pacemaker Theory...15
• 4> 뇌간 망상체(Reticular Formation)가 뇌전위 리듬에 미치는 영향...15
• 2.2) 뇌전위의 비선형 분석법 개발...16
• 2.2.1) 끌개...17
• 2.2.2) 유한 용량 차원(Finite Capacity Dimension)...18
• 2.2.3) 발산 지수(Largest Lyapunov exponent)...18
• 2.2.4) Recurrence Plot...19
• 2.2.5) 바이스펙트럼 (Bispectrum)...20
• 2.2.6) 트라이스펙트럼 (Trispectrum)...21
• 3) 결과 및 결론...22
• 3.1) 노인성 치매환자의 뇌전위 분석 결과...22
• 3.1.1) Correlation Dimension 계산...22
• 3.1.2) Lyapunov Exponent 계산...23
• 3.2) 알코올에 반응하는 EEG신호의 bispectrum분석...24
• 3.2.1) 바이스펙트럼...24
• 3.2.2) 실 험 내 용...24
• 3.2.3) 결과 분석 및 논의...24
• 3.3) Linear Complexity분석에 의한 쾌, 불쾌상태의 구분...27
• 3.3.1) 실험 방법...27
• 3.3.2) Linear Complexity 분석법...27
• 3.3.3) 분석 결과 및 결론...28
• 3.4) 신경망을 이용한 뇌파 분류 프로그램 작성...30
• 3.4.1) 시스템의 기능...32
• 인용문헌...35