Transcript 새로운 집중 지표 식 찾기

과제명:
광주과학기술원
고유빈, 김웅빈
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순서
Introduction
Experimental Procedure
Results
System development
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프로젝트 개요
control
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집중력 정량화 연구
(SMR + Mid β) / θ
(SMR + Mid β) / θ
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(Joel F. Luber, M. N. shouse, biofeedback and Self-regulation, 1976)
사용된 개념들
뇌파
DFT
(Electroencephalogram)
(Discrete furrier transform)
집중력 검사 방법
(문자 지우기 검사)
자료분석
( Linear regression,
피어슨 상관관계 분석 )
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뇌파(EEG)
• 뇌신경 사이에 신호가 전달될 때 생기는 전기의 흐름
• 뇌의 활동 상황을 측정하는 지표
• 뇌파의 종류
종류
Frequency(
HZ)
특징
정상 성인 각성 시 나타나면 뇌종양, 뇌염 등의 병적
요인 판단근거, 수면 시 많이 발생
δ
0.1~3
θ
4~7
졸리거나 깊은 명상 시 발생
α
8~12
긴장이완, 편안한 상태일 때
SMR
12~15
Mid-β
16~20
β
21~30
γ
30~50
각성상태, 의식적인 행동, 불안, 긴장, 일반적인 작
업 시 발생
고도의 인지작용 시 활성화
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전극의 부착
• 국제 10-20시스템에 근거하여 64채널을 사용
Front
Left
Center
Right
Back
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DFT
• DFT = Discrete Fourier Transformation
• 각 뇌파에 대하여 DFT를 수행하고 Power값을 얻는다.
(MATLAB의 ‘fft()’ 함수를 이용)
Power Spectrum
Analysis
sin,cos파로 분리된 시계열 신호
주파수 별로 분리
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집중력 검사
• 문자지우기 검사
– 신경생리학 분야에서 visual scanning, 반응 시간, 집중력을 평가하는데 사용
– 주어진 시간 안에 지우도록 지시 받은 문자만 선택적으로 삭제
– 15점 만점, 틀리거나 빼먹은 문자 하나당 -1점
• 가정
– 시간이 지날 수록 집중력이 감소할 것이다.
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실험에 사용된 문자 지우기 검사지
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Pearson correlation Analysis
• 두 변수간의 선형적 상관관계를 보기 위하여 Pearson correlation
coefficient를 도입. (MATLAB의 ‘corrcoef()’ 함수를 이용)
• r값이 ± 0.3이상인 경우 뚜렷한 양적 또는 음적 선형관계가 있다고 판단.
r(상관계수)
선형관계
-1.0 ~ -0.7
강한 음적
-0.7 ~ -0.3
뚜렷한 음적
-0.3 ~ -0.1
약한 음적
+0.1 ~ +0.3
약한 양적
+0.3 ~ +0.7
뚜렷한 양적
+0.7 ~ +1.0
강한 양적
12 for the
Cohen, J., Statistical power analysis
behavioral sciences, 2nd Ed., 1988.
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Subjects
• 만 17~19세의 대학생 여자 1명, 남자 3명
• 피험자는 모두 신체적, 정신적 질병이 없으며 실험
이전에 커피, 술, 담배를 하지 않음.
• 선호하는 손잡이는 오른손 2명, 왼손1명, 양손1명
• 개인별 동의서 서약 후 실험 진행
• 피험자를 s1, s2, s3, s4라 한다.
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전극 부착
문자 지우기 검사 & EEG측정
시
작
시
작
삑
시
작
삑
Trial 1
(20s)
Rest
(5s)
Trial 2
(20s)
Rest
(5s)
...
Trial 30
(20s)
run2
Trial 1
(20s)
Rest
(5s)
Trial 2
(20s)
Rest
(5s)
...
Trial 30
(20s)
run6
Trial 1
(20s)
Rest
(5s)
Trial 2
(20s)
Rest
(5s)
...
Trial 30
(20s)
…
run1
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1) 검사 점수의 Linear regression
• 6run x 30trial = 180문제
에 대한 점수분포.
• 문자 지우기 검사 점수의
Linear regression
S1
S2
• Linear regression은
MATLAB의 polyfit(),
polyval() 함수를 사용.
S3
※ 시간이 지남에 따라 점수가 떨어짐을 확인
S4
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2) 새로운 집중 지표 식의 필요성
• 기존 집중지표 값과 검사 점
수의 Pearson correlation
집중력(T) = (SMR + Mid β) / θ
• 모든 피험자가 r > 0.3을 보이
는 영역이 없음.
•
따라서 본 데이터에서 나타
나는 집중력 감소에 대한 변
화를 기존의 지표식이 제대
로 나타내 주지 못한 것으로
판단된다.
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새로운 집중 지표 식 찾기
•
집중력 정량 정도를 위해 기존의 식은 뇌파 영역에 대하여 일관된 결과를
나타내주지 못하여 공간적 특성을 고려한 4가지 새로운 집중지표를 제시
•
Pearson correlation analysis로 피험자의 각 문제에서의 점수에 대하여
상관관계를 비교
δ
0.1~3Hz
θ
4~7Hz
α
8~12Hz
SMR
12~15Hz
Mid-β
16~20Hz
β
21~30Hz
γ
30~50Hz
(a) θback / θfront
(b) (SMRleft + SMRright) / θfront
(c) SMR64channels / θ64channels
(d) SMRfront / θfront
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새로운 집중 지표 식 검증
• (a)와 (b)가 비교적 높은 상관계수(r-value)를 나타내어,
기존의 집중지표보다 더 정량화가 잘되는 것으로 판단하였다
(a) θback / θfront
(b) (SMRleft + SMRright) / θfront
(c) SMR64channels / θ64channels
(d) SMRfront / θfront
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문자 지우기 검사결과가 시간이 지남에 따라 감소
기존의 집중 지표 식으로 계산한 집중 정도는 시간에 따라 감소하지 않음
시간에 따라 값이 감소하는 경향이 양의 상관관계인 새로운 집중 지표 식 선택
그러나 보다 많은 데이터 확보를 통해 타당성 확인 필요
자동차 경주게임 시스템에 적용
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개발환경
• 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구의 범용 S/W BCI2000에서 개발
차후 확장 성을 고려함
• 다양한 뇌전도 측정장치 / 신호처리 코드 / GUI 어플리케이션과 호환
BCI2000
Source
Module
Signal
Processing
Module
Application
Module
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하드웨어
• 4단계의 집중력 레벨을 MCU에서 처리하여 전압조절
• MCU는 릴레이 스위치를 사용
• 전달된 전압은 자동차의 속도를 조절하게 됨
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PC Application
•
•
•
•
•
•
Port, Baudrate : MCU 회로와 시리얼 통신을 위한 설정
COMM starts : 알맞은 Port 값과 Baudrate 값을 설정했을 때 통신 성공
Lv1 ~ Lv4 : 통신 후에 각 버튼을 누르면 자동차가 일련의 속도로 운동
TEST 버튼 : 사용자의 뇌파를 분석해 알맞은 속도값 지정
Stop 버튼 : 뇌파 분석 중단
Cancel 버튼 : 프로그램 종료
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개발 시스템 및 발전계획
• 2인용 게임으로 확장
• 그래픽, 게임 속도 향상
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연구실적현황
• 논문 (2건)
– "뇌 전도를 이용한 집중력 정량화 연구", HCI Korea 2012, 강원도
알펜시아, 2012 [accepted]
– “Application of Concentration or High Attention – Car Racing
Biofeedback Game”, International Conference on Electronics,
Information and Communication 2012 [submitted]
• 소프트웨어 (1건)
– BCICarRacing1.0 한국저작권위원회 [등록진행중]
• 전시회 (1건)
– “뇌파 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 컨텐츠”, HCI Korea 2012, 강원
도 알펜시아, 2012 [전시예정]
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Fourier Transformation
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Pearson correlation analysis
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