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정신적 피로 판별을 위한 뇌파 스펙트럼 기반 특징 파라미터 도출
Derivation of EEG Spectrum-based Feature Parameters for Mental Fatigue Determination

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  • 발행기관
    중소기업융합학회 바로가기
  • 간행물
    융합정보논문지(구 중소기업융합학회논문지) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제11권 제10호 (2021.10)바로가기
  • 페이지
    pp.10-19
  • 저자
    서쌍희
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A401699

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원문정보

초록

영어
In this paper, we tried to derive characteristic parameters that reflect mental fatigue through EEG measurement and analysis. For this purpose, mental fatigue was induced through a resting state with eyes closed and performing subtraction operations in mental arithmetic for 30 minutes. Five subjects participated in the experiment, and all subjects were right-handed male students in university, with an average age of 25.5 years. Spectral analysis was performed on the EEG collected at the beginning and the end of the experiment to derive feature parameters reflecting mental fatigue. As a result of the analysis, the absolute power of the alpha band in the occipital lobe and the temporal lobe increased as the mental fatigue increased, while the relative power decreased. Also, the difference in power between resting state and task state showed that the relative power was larger than the absolute power. These results indicate that alpha relative power in the occipital lobe and temporal lobe is a feature parameter reflecting mental fatigue. The results of this study can be utilized as feature parameters for the development of an automated system for mental fatigue determination such as fatigue and drowsiness while driving.
한국어
본 논문은 뇌파 측정 및 분석을 통해 정신적 피로를 반영하는 특징 파라미터를 도출하고자 하였다. 이를 위해 30분간 눈을 감은 편안한 안정 상태와 뺄셈연산을 암산으로 수행하는 작업을 통해 정신적 피로를 유도하였 다. 5명의 피험자가 실험에 참가하였으며, 피험자들은 모두 대학 재학 중인 오른손잡이 남학생들이며 평균 나이는 25.5세이다. 정신적 피로를 반영하는 특징 파라미터 도출을 위해 실험 처음과 마지막에서 수집된 뇌파에 대해 스 펙트럼분석을 수행하였다. 분석 결과, 정신적으로 피로할수록 후두엽 및 측두엽 위치에서 알파대역의 절대파워는 증가한 반면 상대파워는 감소하였다. 또한 안정 상태와 작업 상태간 파워 차이는 절대파워에 비해 상대파워가 크 게 나타났다. 이 결과는 후두엽 및 측두엽 위치에서의 알파 상대파워가 정신적 피로를 반영하는 특징 파라미터임 을 나타낸다. 본 연구 결과는 운전 중 피로 및 졸음 판단과 같은 정신적 피로 판별을 위한 자동화시스템 개발을 위한 특징 파라미터로 활용될 수 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 EEG기반 정신적 피로 평가시스템
2.2 스펙트럼분석
3. 연구 방법
3.1 데이터 수집
4. 결과
4.1 절대파워
4.2 상대파워
4.3 상태간 절대파워와 상대파워 차이
5. 고찰
6. 결론
REFERENCES

키워드

정신적 피로 뇌파 스펙트럼분석 특징 파라미터 안정 상태 작업 상태 Mental fatigue EEG Spectrum analysis Feature parameter Resting state Task state

저자

  • 서쌍희 [ Ssang-Hee Seo | 경남대학교 컴퓨터공학부 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    중소기업융합학회 [Convergence Society for SMB]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 회는 정보기술을 다양한 산업 분야에 융합하는 정책 및 관련 기술들을 개발하고 보급함으로써 중소기업 발전은 물론 이를 통한 국가발전과 국제협력 증진에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    융합정보논문지(구 중소기업융합학회논문지) [Journal of Convergence for Information Technology]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2586-1816
  • eISSN
    2586-4440
  • 수록기간
    2011~2022
  • 십진분류
    KDC 004 DDC 004

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