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초록

한국어

최근 많은 사람들이 불면증으로 인한 노동력저하, 인지기능저하, 정신질환 증가 등의 불편을 겪고 있다. 이에 대한 해결책은 인지치료나 약물치료가 거의 전부인 수준이나 부작용과 의존성 문제로 인해 장기적으로는 권장되지 않는 방법이 다. 따라서 본 논문에서는 수면 유도에 도움이 되는 포터블 뇌파 측정기 기반 뉴로피드백 시스템을 제안한다. 그리고 시스템 을 구현하는 데 가장 핵심적인 기능인 뇌파 상태 분류기를 설계하고 평가하며 성능에 영향을 미칠 수 있는 여러 요인들에 대해 최적화된 분류기 모델링 방법을 제시한다. 제안한 분류기를 이용할 시 포터블 뇌파 측정기에서 각성과 수면 단계를 97.9% 정확하게 구분할 수 있었다.

영어

Recently, many people have suffered from insomnia, labor loss, cognitive decline, and mental illness. The solution to this problem is almost entirely cognitive therapy or medication, but it is not recommended in the long term due to side effects and dependency problems. Therefore, in this paper, we propose a neuro feedback system based on portable EEG that helps induce sleeping. We design and evaluate the EEG classifier, which is the most important function to implement the system, and propose an optimized classifier modeling method for various factors that can affect performance. When using the proposed classifier, we could distinguish 97.9% of awakening and sleep phase in portable EEG.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 수면 유도 뉴로피드백 시스템 제안
3. 수면상태 분류기 설계
3.1 분류 클래스 레이블링 단계
3.2 특징 추출 단계
4. 분류기 성능 평가 결과
4.1 기계학습 알고리즘 성능 비교
4.2 특징별 분류 기여도 분석
4.3 뇌파 상태 레이블링 방식에 따른 성능 비교
4.4 윈도우 사이즈별 모델 성능 비교
4.5 전문 의료장비와 포터블 장비 성능 비교
5. 분류기 최적화를 위한 제언
6. 관련 연구
7. 결론
감사의 글
REFERENCES

저자

• 이택 [ Taek Lee | 성신여자대학교 융합보안공학과 조교수 ] Corresponding Author

참고문헌