http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
사상관련전위 P300 요소를 이용한 알츠하이머형 치매의 탐지와 분석
박은혜 ( E. H. Park ),이영혁 ( Y. H. Lee ),임재환 ( J. W. Im ),김종우 ( J. W. Kim ),황의완 ( W. W. H ),김현택 ( H. T. Kim ) 한국감성과학회 2002 추계학술대회 Vol.2002 No.-
This study is to develop the Alzheimers disease (AD) detection and analysis system using event-related potential (ERP) of AD patients. We recorded ERP in an auditory oddball paradigm in mild AD (n=25), severe AD (n=12), age-matched normal aged controls (n=17), and young controls (n=7). The amplitude and latency of target P300 components were compared among 4 groups. The relationship between P300 measures and neuro psychological test (K-DRS) scores were evaluated by correlations. The latency of P300 was prolonged in AD and the effects were correlated with the severity of dementia. The P300 amplitude was not affected significantly in AD. Theres no difference between normal aged group and young group. These results suggest that the P300 component is specifically affected by Alzheimer type dementia.
김영윤 ( Y. Y. Kim ),김은남 ( E. N. Kim ),고희동 ( H. D. Ko ),김현택 ( H. T. Kim ) 한국감성과학회 2002 추계학술대회 Vol.2002 No.-
본 연구에서는 가상현실사용자들이 모션베이스를 사용함에 따라 가상현실에 대한 평가가 어떻게 달라지는지를 조사하였다. 33명의 피험자를 대상으로 모션베이스 평가설문과 자기보고를 통해 가상현실에서의 현실감, 재미, 멀미감을 조사하고 가상주행 전, 중, 후에 내장근전위, 피부전도도, 말초체온, 말초혈류량, 심박률, 눈 깜박임의 생리신호를 측정, 분석함으로써 모션베이스 유무에 따른 심리·생리적인 변수들에서의 차이를 알아보았다. 모든 피험자는 2주 간격으로 모션베이스 사용조건과 모션베이스를 사용하지 않는 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 가상현실에 대한 현실감, 재미항목에서 모두 모션베이스를 사용한 조건이 높은 점수를 나타냈다. 또한 모션베이스를 사용한 조건에서 멀미보고수가 감소하는 경향이 나타났다. Tachyarrythmia의 상대파워 변화량과 PPG 최대진폭의 평균변화량 비교는 모션베이스를 사용한 가상현실 조건이 생리적인 요동을 적게 일으키는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 시각제시기와 동기화된 모션베이스를 도입함으로써, 가상현실에 대한 현실감은 높이면서 멀미감은 줄일 수 있다는 가능성을 보여준다.
가상현실에서의 운행이 인체에 미치는 영향에 대한 심리생리학적 연구
김영윤 ( Y. Y. Kim ),김현준 ( H. J. Kim ),정명숙 ( M. S. Chung ),이영혁 ( Y. H. Lee ),문성재 ( S. J. Moon ),진창배 ( C. Jin ),고회동 ( H. D. Ko ),박병관 ( B. K. Park ),박광석 ( K. S. Park ),김현택 ( H. T. Kim ) 한국감성과학회 2000 추계학술대회 Vol.2000 No.-
본 연구에서는 가상현실에서 simulator factor [FOV (field of view)와 운행속도, frame rate의 fluctuation]를 변화시키면서 사용자들의 시지각 과제수행도, 생리신호의 변화를 관찰하였고, 가상현실 경험 전·후에 실시한 설문지 조사를 통해 심리적 영향도 알아보았다. 1) 가상현실 운행시 눈깜박임이감소하고 Pz, O1, O2 영역의 알파파가 줄어들며 텔타파가 늘어나는 생리적 변화가 나타났다. 2) 특히 가상현실에서 멀미를 보고했을때 심박률, 피부전도도가 증가하고 피부온도가 감소하는 것으로 나타났다. 멀미 보고시 나타난 변화는 교감신경계의 활동성이 증가하는 방향과 일치하였다. 3) 빠른 운행속도가 느린 운행속도보다 높은 말초혈류량 최대-최소차이값을 나타냈고, 넓은 FOV가 좁은 FOV보다 높은 심박률을 나타냈다. 좁은 화면 보다 넓은 화면 조건에서 Cz, Pz 영역의 알파파는 더 낮게 나타났고 텔타파는 더 높게 나타났다. frame rate의 fluctuation이 없을 때에 비해 있을때 더 높은 피부전도도를 보여주었다. 4) 가상현실 평가설문지 분석결과 신체적 불편감은 좁은 FOV·느린 운행속도 조건에서 가장 적은 불편감을 나타냈다. 과제수행 곤란도는 느린 운행속도에서 가장 적게 나타났고 과제수행 적중률은 느린 운행속도에서 가장 높게 나타났다. 생리신호, 과제수행 적중률, 설문지 분석결과는 좁은 FOV·느린 운행속도의 가상환경이 가장 멀미에 덜 민감하고 과제수행하기에 가장 용이한 것으로 나타났다.
김영윤 ( Y. Y. Kim ),김현주 ( H. J Kim ),장현호 ( H. H. Chang ),박병관 ( B. K. Park ),고희동 ( H. D. Ko ),김현택 ( H. T. Kim ) 한국감성과학회 2001 춘계학술대회 Vol.2001 No.-
본 연구에서는 45명의 가상현실 사용자들의 가상현실 전, 중, 후의 생리신호의 변화를 관찰하였고 성격, 능력 특성 설문지, 가상현실 평가 설문지를 이용하여 심리적 영향을 알아보았다. 체온의 변화 양상을 기준으로 하여 가상현실 사용자의 심리생리학적 유형을 나누고 유형별 심리적인 반응 특성을 살펴보았다. 1) A 유형: 가상현실 운행동안 체온이 연속적으로 감소하는 유형. 2) B 유형: 가상현실 운행초기에 체온이 급격히 증가해서 운행동안 서서히 체온이 상승하는 유형. A 유형에 속하는 사용자들의 성격적 특성은 Holland의 성격 유형이론에 근거하여 실제형의 사람들이 많은 것으로 나타났으며 B 유형은 탐구형, 사회형의 사람들이 많은 경향으로 나타났다. 멀미민감도는 A 유형이 B 유형보다 더 크게 나타났다. A, B 유형의 뇌파분석 결과 정중 전두부 (Fz), 정중 중심부 (Cz)에서 베타파, 감마파 상대파워가 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 체온의 변화 양상에 따라 나눈 A, B 유형은 성격 및 능력 특성, 멀미민감도에 있어서 유형간 차이가 있는 것으로 나타났다.
생체신호 피드백을 적용한 가상주행 환경에서 사이버 멀미 감소 효과
김영윤 ( Y. Y. Kim ),정찬용 ( C. Y. Jung ),김은남 ( E. N. Kim ),윤정민 ( J. M. Yoon ),서동오 ( D. O. Seo ),고희동 ( H. D. Ko ),김현택 ( H. T. Kim ) 한국감성과학회 2002 춘계학술대회 Vol.2002 No.-
이전연구에서 가상현실에 몰입하는 동안 넓은 시야 (Field of view: 150o)와 빠른 운행속도 (70 km/sec)가 사이버멀미를 심화시킨다는 결과를 얻었다: 피험자의 90%가 좁은 시야 (50o)와 느린 운행속도 (30 km/sec)에서 사이버멀미 증상이 적었다. 본 실험에서는 피험자가 생리적인 동요를 경험할 때마다 바이오피드백 방법을 사용해서 사이버멀미 감소 가상환경 (cybersickness alleviating virtual environment, CAVE)을 제시한 후, 그 효과를 관찰하였다. 피부전도도, 말초체온, 말초혈류량, 심박률, 눈 깜박임, 뇌전위의 변수들을 입력으로 하는 인공신경망으로 구성된 실시간 멀미 탐지 시스템과 CAVE-제시 피드백 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 생리적 측정치들이 사이버멀미의 출현을 신호할 때마다 피드백 출력으로 좁은 화면과 감소된 운행속도를 일시적으로 제공했다. 36명의 피험자를 대상으로 SSQ (simulator sickness questionnaires)와 자기보고를 이용하여 사이버멀미의 빈도와 심각도를 조사하였다. 모든 피험자는 한달 간격으로 CAVE 조건과 non-CAVE 조건에서 두 번 가상현실을 경험하였다. 사이버멀미의 빈도와 심각도는 non-CAVE 조건보다 CAVE 조건에서 유의미하게 감소하였다. 즉, 전기생리학적 특징들에 기반한 인공신경망에 의해 제공된 좁은 시야와 느린 운행의 가상환경은 사이버멀미 증상들을 의미있게 감소시켰다. 이러한 결과들은 생체신호 피드백 시스템을 이용하여 인간 친화적 가상환경을 구축할 수 있는 가능성을 보인 것이다.
광 혈류 신호의 주파수 파워 특성과 이차 미분값을 이용한 가상환경의 스트레스 평가
남영한 ( Y. H. Nam ),김현택 ( H. T. Kim ),고희동 ( H. D. Ko ),박광석 ( K. S. Park ) 한국감성과학회 2001 추계학술대회 Vol.2001 No.-
There are many people who suffer from simulation sickness when immersing in virtual reality. In this study, we analyzed two photoplethysmogram(PPG) parameters - a second derivative parameter and power spectral density ratios - in order to relate PPG parameters with simulation sickness. 36 young, healthy subjects were participated in the experiment, and each subject was equipped with a PPG electrode during his or her immersion. Simulation sickness section was defined as a 7 - second section which starts from the point where a subject reported simulation sickness, and normal section as a same-length section where no physical stimuli was presented to him or her. We compared the PPG parameters of the simulation sickness sections with the normal sections, - d/a ratio is believed to have lower value during vasodilation and higher value during vasoconstriction, however, we could not find much difference in the parameter between normal and simulation sickness sections. We also compared 1 to 10Hz power spectral density ratios in normal sections with in simulation sickness section, and found that 6 density ratios among them have different value. Therefore, the density ratios might be utilized as parameters to detect simulation sickness of subjects.
박민재 ( M. J. Park ),김현택 ( H. T. Kim ),박광석 ( K. S. Park ) 한국감성과학회 2002 추계학술대회 Vol.2002 No.-
We developed nausea, caused by disorder of autonomic nervous system, detection system using bio-signal analysis and artificial neural network in virtual reality enironment. We used 16 bio-signals, 9 EEGs, EOG, ECG, SKT, PPG, GSR, RSP, EGC, which has own analysis methods. We estimated nausea level by artificial neural network.