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      이러닝 적용을 위한 뇌파기반 인지부하 측정 = EEG based Cognitive Load Measurement for e-learning Application

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      https://www.riss.kr/link?id=A79581839

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구는 이러닝 체제에서 상호작용을 개선할 수 있도록 하기 위하여 사용자의 생리적 데이터 가운데서 뇌파를 통하여 학습자의 인지부하 발생을 파악할 수 있는 지를 연구하고자 하였다. 뇌파를 통하여 인지부하 발생을 알 수 있게 된다면 실시간 이러닝 체제에서 적절한 피드백 제공에 활용될 수 있기 때문이다. 이를 위하여 EEG를 이용하여 학습자의 뇌파를 측정하면서 인지활동을 수행하는 동안 발생되는 인지부하도를 측정하였고 인지과부하를 판별할 수 있는지를 알아보았다. 뇌파 측정을 위하여 언어 관련 작업기억 능력을 측정할 수 있는 듣기회상과제를 제시하였으며, 실험을 통한 과제 정답률 및 뇌파 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 듣기회상과제의 정답률은 회상반응과제에서 1단계는 84.4%, 2단계는 90.6%, 3단계는 62.5%, 4단계는 56.3%를 보였으며, 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 3, 4단계의 경우는 피험자들이 매우 어려움을 겪었던 단계로 인지과부하가 발생했을 것으로 보인다. 둘째, SEF-95% 지표는 1, 2단계에 비해 3, 4단계에서 더욱 높은 값을 보였으며, 이는 피험자들의 인지부하가 3, 4단계에서 높았음을 객관적으로 보여주는 근거이다. 셋째, 감마파의 상대파워는 3, 4단계에서 파워값이 급격히 올라가는 패턴을 보였으며, 통계적으로 유의한 5개의 채널(F3, F4, C4, F7, F8)을 확인하였다. 5개의 채널은 뇌의 브로카 영역(F7, F8) 주위에 위치하고 있으며, 특히 뇌맵핑 분석을 통해 확인한 결과, F8(우반구의 브로카 영역에 해당하는 위치)에서 단계별 난이도가 올라갈수록 활성화의 차이가 크게 나타났다. 넷째, 19채널에 대한 상호 상관 분석을 통해 1, 2단계에 비해 3, 4단계에서 비동기화가 증가하였다. 위의 결과를 통한 본 연구의 결론은 뇌파를 이용하여 인간이 인지활동을 수행하는 동안 인지부하도를 측정할 수 있으며, 인지과부하를 판별해 낼 수 있음을 확인하였다.
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      본 연구는 이러닝 체제에서 상호작용을 개선할 수 있도록 하기 위하여 사용자의 생리적 데이터 가운데서 뇌파를 통하여 학습자의 인지부하 발생을 파악할 수 있는 지를 연구하고자 하였다. ...

      본 연구는 이러닝 체제에서 상호작용을 개선할 수 있도록 하기 위하여 사용자의 생리적 데이터 가운데서 뇌파를 통하여 학습자의 인지부하 발생을 파악할 수 있는 지를 연구하고자 하였다. 뇌파를 통하여 인지부하 발생을 알 수 있게 된다면 실시간 이러닝 체제에서 적절한 피드백 제공에 활용될 수 있기 때문이다. 이를 위하여 EEG를 이용하여 학습자의 뇌파를 측정하면서 인지활동을 수행하는 동안 발생되는 인지부하도를 측정하였고 인지과부하를 판별할 수 있는지를 알아보았다. 뇌파 측정을 위하여 언어 관련 작업기억 능력을 측정할 수 있는 듣기회상과제를 제시하였으며, 실험을 통한 과제 정답률 및 뇌파 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 듣기회상과제의 정답률은 회상반응과제에서 1단계는 84.4%, 2단계는 90.6%, 3단계는 62.5%, 4단계는 56.3%를 보였으며, 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 3, 4단계의 경우는 피험자들이 매우 어려움을 겪었던 단계로 인지과부하가 발생했을 것으로 보인다. 둘째, SEF-95% 지표는 1, 2단계에 비해 3, 4단계에서 더욱 높은 값을 보였으며, 이는 피험자들의 인지부하가 3, 4단계에서 높았음을 객관적으로 보여주는 근거이다. 셋째, 감마파의 상대파워는 3, 4단계에서 파워값이 급격히 올라가는 패턴을 보였으며, 통계적으로 유의한 5개의 채널(F3, F4, C4, F7, F8)을 확인하였다. 5개의 채널은 뇌의 브로카 영역(F7, F8) 주위에 위치하고 있으며, 특히 뇌맵핑 분석을 통해 확인한 결과, F8(우반구의 브로카 영역에 해당하는 위치)에서 단계별 난이도가 올라갈수록 활성화의 차이가 크게 나타났다. 넷째, 19채널에 대한 상호 상관 분석을 통해 1, 2단계에 비해 3, 4단계에서 비동기화가 증가하였다. 위의 결과를 통한 본 연구의 결론은 뇌파를 이용하여 인간이 인지활동을 수행하는 동안 인지부하도를 측정할 수 있으며, 인지과부하를 판별해 낼 수 있음을 확인하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper describes the possibility of human physiological data, especially brain-wave activity, to detect cognitive overload, a phenomenon that may occur while learner uses an e-learning system. If it is found that cognitive overload to be detectable, providing appropriate feedback to learners may be possible. To illustrate the possibility, while engaging in cognitive activities, cognitive load levels were measured by EEG (electroencephalogram) to seek detection of cognitive overload. The task given to learner was a computerized listening and recall test designed to measure working memory capacity, and the test had four progressively increasing degrees of difficulty. Eight male, right-handed, university students were asked to answer 4 sets of tests and each test took from 61 seconds to 198 seconds. A correction ratio was then calculated and EEG results analyzed. The correction ratio of listening and recall tests were 84.5%, 90.6%, 62.5% and 56.3% respectively, and the degree of difficulty had statistical significance. The data highlighted learner cognitive overload on test level of 3 and 4, the higher level tests. Second, the SEF-95% value was greater on test3 and 4 than on tests 1 and 2 indicating that tests 3 and 4 imposed greater cognitive load on participants. Third, the relative power of EEG gamma wave rapidly increased on the 3rd and 4<SUP>th</SUP> test, and signals from channel F3, F4, C4, F7, and F8 showed statistically significance. These five channels are surrounding the brain's Broca area, and from a brain mapping analysis it was found that F8, right-half of the brain area, was activated relative to the degree of difficulty. Lastly, cross relation analysis showed greater increasing in synchronization at test3 and 4<SUP>th</SUP> at test1 and 2. From these findings, it is possible to measure brain cognitive load level and cognitive over load via brain activity, which may provide atimely feedback scheme for e-learning systems.
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      This paper describes the possibility of human physiological data, especially brain-wave activity, to detect cognitive overload, a phenomenon that may occur while learner uses an e-learning system. If it is found that cognitive overload to be detectabl...

      This paper describes the possibility of human physiological data, especially brain-wave activity, to detect cognitive overload, a phenomenon that may occur while learner uses an e-learning system. If it is found that cognitive overload to be detectable, providing appropriate feedback to learners may be possible. To illustrate the possibility, while engaging in cognitive activities, cognitive load levels were measured by EEG (electroencephalogram) to seek detection of cognitive overload. The task given to learner was a computerized listening and recall test designed to measure working memory capacity, and the test had four progressively increasing degrees of difficulty. Eight male, right-handed, university students were asked to answer 4 sets of tests and each test took from 61 seconds to 198 seconds. A correction ratio was then calculated and EEG results analyzed. The correction ratio of listening and recall tests were 84.5%, 90.6%, 62.5% and 56.3% respectively, and the degree of difficulty had statistical significance. The data highlighted learner cognitive overload on test level of 3 and 4, the higher level tests. Second, the SEF-95% value was greater on test3 and 4 than on tests 1 and 2 indicating that tests 3 and 4 imposed greater cognitive load on participants. Third, the relative power of EEG gamma wave rapidly increased on the 3rd and 4<SUP>th</SUP> test, and signals from channel F3, F4, C4, F7, and F8 showed statistically significance. These five channels are surrounding the brain's Broca area, and from a brain mapping analysis it was found that F8, right-half of the brain area, was activated relative to the degree of difficulty. Lastly, cross relation analysis showed greater increasing in synchronization at test3 and 4<SUP>th</SUP> at test1 and 2. From these findings, it is possible to measure brain cognitive load level and cognitive over load via brain activity, which may provide atimely feedback scheme for e-learning systems.

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      목차 (Table of Contents)

      • 서론
      • 방법
      • 결과 및 논의
      • 종합 논의
      • 참고문헌
      • 서론
      • 방법
      • 결과 및 논의
      • 종합 논의
      • 참고문헌
      • (Abstract)
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      참고문헌 (Reference)

      1 황혜란, "학습자료 제시양식과 학습자 인지양식이 멀티미디어 학습에서 정보의 통합과 인출에 미치는 영향" 성균관대학교 2003

      2 이조옥, "초․중등학생의 과학적 사고과정에서 나타난 뇌파 특성" 한국교원대학교 대학 2003

      3 김용진, "창의적 과학문제 해결에서 초등학교 과학영재아와 보통아의 뇌파 활성 차이" 한국생물교육학회 33 (33): 23-32, 2005

      4 조경자, "정보제시유형과 인지양식이 멀티미디어 학습에 미치는 영향" 연세대학교 2000

      5 한선호, "임상뇌파" 일조각 1998

      6 이정모, "인지심리학" 학지사 2008

      7 정상목, "이러닝 환경에서 몰입학습 증진을 위한 대화 기반 피드백 시스템의 개발" 한국콘텐츠학회 7 (7): 150-160, 2007

      8 김정훈, "양도 제대로 세야 잠 온다"

      9 변숙영, "아동의 인지양식과 학습내용 제시형태에 따른 멀티미디어 활용학습의 효과" 한국아동교육학회 15 (15): 131-147, 2006

      10 김용진,장남기, "시청각 학습의 반복 수행에 따른 전두부의 뇌파 활성도 변화" 21 (21): 516-528, 2001

      1 황혜란, "학습자료 제시양식과 학습자 인지양식이 멀티미디어 학습에서 정보의 통합과 인출에 미치는 영향" 성균관대학교 2003

      2 이조옥, "초․중등학생의 과학적 사고과정에서 나타난 뇌파 특성" 한국교원대학교 대학 2003

      3 김용진, "창의적 과학문제 해결에서 초등학교 과학영재아와 보통아의 뇌파 활성 차이" 한국생물교육학회 33 (33): 23-32, 2005

      4 조경자, "정보제시유형과 인지양식이 멀티미디어 학습에 미치는 영향" 연세대학교 2000

      5 한선호, "임상뇌파" 일조각 1998

      6 이정모, "인지심리학" 학지사 2008

      7 정상목, "이러닝 환경에서 몰입학습 증진을 위한 대화 기반 피드백 시스템의 개발" 한국콘텐츠학회 7 (7): 150-160, 2007

      8 김정훈, "양도 제대로 세야 잠 온다"

      9 변숙영, "아동의 인지양식과 학습내용 제시형태에 따른 멀티미디어 활용학습의 효과" 한국아동교육학회 15 (15): 131-147, 2006

      10 김용진,장남기, "시청각 학습의 반복 수행에 따른 전두부의 뇌파 활성도 변화" 21 (21): 516-528, 2001

      11 명현, "뇌파 기반의 차세대 휴먼 인터페이스 개발에 관한 연구" 정보통신부 연구개발보고서 2003

      12 김대식, "뇌파 검사학" 고려의학 2001

      13 김성일, "뇌 기반 학습과학: 뇌과학이 교육에 대해 말해주는 것은 무엇인가" 한국인지과학회 17 (17): 375-398, 2006

      14 KBS, "과학카페"

      15 박정현, "감성 인식 컴퓨팅 기술을 적용한 이러닝 상호작용 기술 연구" 한국컴퓨터교육학회 11 (11): 89-98, 2008

      16 Baddeley,A, "episodic buffer: a new component of working memory?" 4 (4): 417-423, 2000

      17 박정현, "e-Learning 에서 나타날수 있는 학습자의 얼굴 표정 분석" 4 (4): 160-163, 2006

      18 Baddeley,A, "Working memory: An overview. Working memory and Education"

      19 Yetkin,O, "Use of functional MR to map language in multilingual volunteers" 17 (17): 473-477, 1996

      20 von Stein, A, "Top-down processing mediated by interareal synchronization" 97 (97): 14748-14753, 2000

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      23 Mayer,R.E, "Multimedia Learning" Cambridge University Press 2001

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      25 Tallon-Baudry, C, "Induced γ-Band Activity during the Delay of a Visual Short-Term Memory Task in Humans" 18 (18): 4244-4254, 1998

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      28 Meltzer, J. A, "Effects of Working Memory Load on Oscillatory Power in Human Intracranial EEG" 2007

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      30 Compumedics, "E-series user guides" Compumedics 2001

      31 Sweller,J, "Designin Technical Areas" ACER Press 1999

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      33 Tao, H, "Coherence Characteristics of Gamma-band EEG during rest and cognitive task in MCI and AD" 2005

      34 Fitzgibbon, S. P, "Cognitive tasks augment gamma EEG power" 115 (115): 1802-1809, 2004

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      37 McFarland, D. J, "Brain-computer interface (BCI) operation: signal and noise during early training sessions" 116 (116): 56-62, 2005

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      39 Schalk, G., "BCI 2000: A General-Purpose Brain-Computer Interface(BCI) System" 51 (51): 1034-1043, 2004

      40 Alloway,T.P, "Automated Working Memory Assessment Manual" Harcourt Assessment 2007

      41 Atherton, M., "A review of current research" A review of current research. 2002

      42 Sellers, E. W, "A P300 event-related potential brain?computer interface (BCI): The effects of matrix size and inter stimulus interval on performance" 73 (73): 242-252, 2006

      43 Atherton, M, "A Neurocognitive Model for Students and Educators" Cognitive Science Society 2002

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      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2022 평가예정 계속평가 신청대상 (계속평가)
      2021-12-01 평가 등재후보로 하락 (재인증) KCI등재후보
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-10-22 학회명변경 영문명 : 미등록 -> The Korean Society for Cognitive Science KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2003-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2002-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
      2000-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.78 0.78 0.67
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.65 0.67 1.178 0.32
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