KR20140104662A - 게임을 이용한 자기 조절능력 측정 방법 - Google Patents

Abstract

전두엽 뇌파를 측정하기 위한 집중력 측정 방법이 제공된다. 전극의 부착위치를 고려하여 사용자의 전두엽에서 발생한 전압신호를 전처리하는 단계, 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)을 통하여 주파수대역으로 변환하는 단계, 변환된 뇌파 데이터를 집중력지표에 대입하여 자기조절능력에서 큰 부분을 차지하는 집중력 향상정도를 사용자에게 제시한다.

Description

게임을 이용한 자기 조절능력 측정 방법 {Method for measure of self-control capability using games}

본 발명은 자기 조절능력 향상을 위한 방법을 제공하는 것으로 보다 자세하게는 게임을 이용해 집중한 상태에서 뇌파 측정 장비에서 발생한 전압신호를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)을 통하여 주파수대역으로 변환하여 자기조절능력에서 큰 부분을 차지하는 집중력 향상정도를 사용자에게 제시한다.

최근 두뇌 훈련을 통하여 두뇌 활동을 촉진시켜 주의력과 집중력을 높이과 하는 시도가 긍정적 효과가 있다고 보고 되고 있다. 이를 위한 뉴로피드백 장치, 생체신호 응용게임등은 주의 집중 감시 연구(Attention Monitoring)나 이미지 파악 분류 연구(Classifying Image)를 통하여 실현된다.

뇌파를 매개로한 연구로, 바이오피드백(Bio-Feedback)기술에 대한 연구가 진행되고 있는데, 이는 피험자의 뇌파를 분석한 다음, 그 결과를 피험자에게 음향 및 진동 등으로 알려주며, 분석 결과에 따라 요구되는 적절한 정신 치료법의 한 종류로 연구개발 되었으며, 이 원리를 기초로 게임을 비롯한 가상현실, 착용형 컴퓨터나 지체 장애인용 인터페이스로 활용이 가능하다. 뇌파(Brainwave)는 신경계에서 뇌신경 사이에 신호가 전달될 때 생기는 전기의 흐름으로 심신의 상태에 따라 각각 다르게 나타나며 뇌의 활동 상황을 측정하는 가장 중요한 지표이다.

뇌파도 맥박이나 체온처럼 모든 사람에게 공통적으로 적용할 수 있는 대표적인 생체신호이다. 다만 다른 생체신호들은 육체적 상태에 대한 신호임에 반해 뇌파는 정신적 상태에 대한 생체신호이다.

뇌파는 뇌의 활동, 측정시의 상태 및 뇌 기능에 따라 시공간적으로 변화하며, 1~50Hz의 주파수와 약 10~200uV의 진폭을 가지며, 주파수에 따라 , , , , 등으로 나뉘게 된다. 이러한 뇌파는 뇌의 기능을 나타내는 것뿐만 아니라 뇌파 소견을 통하여 간접적으로 그 병변을 추정할 수 있다.

종래에 사람의 뇌파를 이용한 인터페이스를 개발하여 현재 뇌파의 상태를 측정하거나 정신적인 장애 치료 및 신체가 불편한 환자의 편의를 위한 연구가 있었으나, 사용자의 전전두엽 뇌파를 바탕으로 집중력을 측정하는 것에 관한 연구는 미비하였고, 그 정확도 또한 높지 않았다.

전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명이 이루고자하는 기술적 과제는 EEG 신 호를 실시간으로 획득, 처리 하여 집중도 지표를 통하여 사용자의 집중도 향상 정도를 제공하는데 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에서는 두피에서 발생하는 EEG(Electroencephalogram)신호를 측정한 후 두뇌활동과 관련된 지표 중 집중도를 추출하여 집중도의 크기에 따라 향상정도를 사용자에게 제시한다. 뇌파신호를 측정하여 집중도를 추출하기 위해 전두엽부위에 전극을 부착하고 뇌파신호를 취득하여 계측 증폭 및 필터링을 하였다.

계측된 EEG 신호로부터 특정 주파수 대역 및 스펙트럼을 분석하기 위해서 고속 푸리에 변환(FFT : Fast Fourier Transform)처리를 하였다. 이를 통해 SMR파, Mid-Bata파, Theta파 주파수 영역으로 분류 한 후 집중도 추출 알고리즘을 적용하여 집중도 지표를 추출하였다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 사용자의 뇌파 획득시 신호의 왜곡을 줄여 집중력 측정의 정확도를 높일 수 있고 사용자의 현재 집중력 상태를 바탕으로 별도의 소프트웨어와 결합하여 게임을 비롯한 교육이나 훈련을 할 수 있다는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 게임을 이용한 집중력 분석 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전극의 두피 부착 위치(FP1, FP2, F7, F8)를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 뇌파의 신호를 집중력지표에 대입하여 집중도를 확인하는 도면이다.

설명에 앞서 용어를 정의하면 전두엽(Prefrontal Lobe)은 앞쪽(이마부분)에 위치한 대뇌피질로 정의되며, 다음 행동에 대한 예측이나 판단을 하는 부위로 중요한 기억과 그렇지 않은 기억을 구별하여 저장하고 사람의 각성상태 유지 및 쾌락과 고통, 걱정과 분노, 공포와 공격성 등의 감정적인 반응을 담당하고 있다.

뇌파를 통한 집중력을 측정하기 위하여 전두엽 부위에서 측정되는 뇌파를 이용하며 전두엽은 대뇌반구의 전방에 있는 부분으로 전전두엽 관련 영역을 가져 기억력사고력 등의 고등행동을 관장하며 다른 연합영역으로부터의 정보를 조정하고 행동을 조절한다.

뇌파를 측정하기 위해서는 대뇌피질에 전극을 부착하여 측정하게 되는데 그 위치는 10-20 국제표준법에 의거하여 전전두엽(FP1, FP2, F7, F8) 의 위치에 부착한다.

뇌파를 측정하는 방법으로 단극유도법, 쌍극유도법, 평균기준유도법, 평행형두부의 기준도축법 등이 존재하나 최소한의 전극을 이용하여 사용자의 편의를 증대하기 위하여 기준전극을 사용하지 않고 두 개의 활성전극간의 전위차를 기록하는 방법인 쌍극유도법을 사용한다. 쌍극유도법은 심전도나 교류장애로 인하여 광범위하게 영향을 받는 아티팩트등이 혼입되기 힘든 이점도 가지고 있다.

전두엽 부위에서 측정되는 뇌파는 감마파, 베타파, 알파파, 세타파, 델타파이다. 아래의 <표1>은 각 뇌파에 따른 주파수값 및 의식 상태의 보다 상세한 예이다.

뇌파종류	주파수	특징
감마파	30Hz 이상	극도의 각성과 흥분시 전두엽과 두정(중심)엽에서 비교적 많이 발생.
베타파	13 - 30 Hz	"스트레스파"라고도 함. 불안, 긴장 등의 활동파.
알파파	8 - 12.99 Hz	심신이 안정을 취하고 있을 때의 뇌파. 사람 뇌파의 대표적인 성분으로, 뇌의 발달과 밀접한 관계가 있음.
세타파	4 - 7.99 Hz	"졸음파" 또는 "서파수면파"라고 불림. 잠에 빠져들 때 통과하는 뇌파.
델타파	0.2 - 3.99 Hz	"수면파"라고도 함. 수면 시 발생.

전극으로부터 측정된 뇌파는 전처리 과정과 고속 푸리에 변환, 형태추출, 신호분류를 통하여 정제되어야만 분석이 가능하다. 다양한 전처리 과정이 존재하나 본 발명에서 사용된 전처리 과정만을 후술하고자 한다.

1. 신호의 전처리 : ICA를 통한 독립성분분석을 통하여 채널간의 혼합된 성분을 독립적으로 분리, 전력노이즈를 제거하기위한 Norch Filtering, 뇌파에 해당되는 주파수 이상의 성분을 제거하기 위한 Band Pass Filtering을 이용한다.(S410)

2. 시간과 진폭이 연속인 아날로그 형태의 신호를 분석가능한 디지털 신호로 변경하기 위하여 FFT 방법을 이용하여 시간영역의 신호를 주파수영역으로 변환하면 신호의 주파수 성분들을 확인할 수 있게 한다.(S420)

3. 형태추출 : 분리된 신호를 토대로 형태추출과정을 통하여 신호를 분류할 때 인식률을 높이기 위해 파워스펙트럼을 이용하여 EEG 측정 장치로부터 들어온 뇌파데이터의 정보를 변환한다.(S420)

4. 신호분류 : 변환된 뇌파데이터 정보는 각각의 뇌파데이터가 어떤 집단에 속하는지를 분류하기 위해 다층신경회로망 알고리즘 등을 통하여 다시 분류된다.(S430)

위 과정은 실제 측정된 로우데이터를 사용자가 이해하고 활용할 수 있는 어플리케이션 단계로 이어주는 역할을 한다.

뇌파 신호추출 장비로부터 신호를 추출하여 볼트로 나온 데이터를 FFT변환을 실시하여 주파수 대역의 빈도를 구하는 파워스펙트럼을 얻는다. 장비에서 측정된 전압(V)신호를 바탕으로 FFT(FastFourierTransform)는 신호를 주파수 성분으로 분해하는 알고리즘으로써 세상의 신호는 정현파로 분리가 가능하다는 이론으로 이 알고리즘을 통하여 뇌파장비로부터 나오는 전압신호를 주파수대역의 빈도로 나타낼 수 있다.

집중상태에서 쎄타리듬은 줄어들면서 unfocused attention을 의미하는 SMR리듬(12 ~ 15Hz)과 focused attention을 의미하는 Mid-Beta리듬(16 ~ 20Hz)이 증가하게 된다. 따라서 집중지표는 쎄타파에 대한 SMR과 M-Beta리듬 비율에 의해 정량화 된다. 집중력 훈련은 SMR과 M-Beta를 강화시키고 Theta파를 약화시키는 바이오피드백 훈련으로 수학식1과 같은 쎄타파워에 대한 SMR과 M-Beta파워의 비율인 집중력 지표의 적용이 가능하다.(S440)

수학식 1

집중력 연산을 통하여 얻어진 데이터를 확인함으로써 게임으로 집중력 훈련을 실시 할 수 있다.(S450) 이 후 측정된 집중력 지수를 데이터베이스화 하여 저장하고 게임을 진행한 후 뇌파를 이용한 집중도 측정 과정을 반복한다.(S300)

게임을 이용하여 자기조절 능력을 측정하는 방법에 대해 설명하였으며, 뇌파장비로부터 신호를 받아 전압신호를 DigitalSignalProcessing의 한 부분으로 FFT를 통하여 주파수대역으로 분석하고 파워스펙트럼을 구해 주파수 대역별 발생 빈도를 전달하여 실시간으로 나오는 뇌파를 바로 활용할 수 있도록 제공하였다.

Claims (8)

1. 게임진행에 앞서 전두엽 부위에서 뇌파를 획득하는 단계;
   상기 전극으로부터 측정된 뇌파를 전처리하는 단계;
   상기 정제된 뇌파 신호를 분석하는 단계;
   상기 분석된 뇌파 신호를 고속 푸리에 변환(FFT)을 이용하여 신호의 주파수 성분들을 확인하는 단계;
   상기 신호의 주파수 성분들을 파워스펙트럼을 이용하여 특징을 추출하는 단계;
   상기 특징이 추출된 뇌파데이터를 다층신경회로망 알고리즘으로 분류하는 단계;
   상기 분류된 데이터에 집중력 지수를 대입하는 단계;
   집중력과 관련된 게임을 진행하는 단계;
   상기 뇌파를 이용한 집중도 측정 과정을 반복하는 게임을 이용한 자기 조절능력 측정 방법
2. 제 1항에 있어서,
   상기 소정의 전두엽 부위에서 뇌파 획득은 국제 표준법에 의거하여 전전두엽(FP1, FP2, F7, F8)부위를 포함하는 쌍극유도 뇌파 획득 방법.
3. 제 2 항에 있어서, 상기 소정의 쌍극유도 뇌파 획득 방법은 두 개의 활성전극간의 전위차를 기록하는 쌍극유도법을 사용하는 방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 소정의 전처리는 독립성분분석, Norch Filtering, Band Pass Filtering을 포함한 전처리 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 뇌파 신호의 분석은 특징추출, 신호분류를 사용한 뇌파 분석 방법
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 특징추출, 신호분류는 고속 푸리에 변환과, 파워스펙트럼을 이용한 뇌파 분석 방법
7. 제 1 항에 있어서
   상기 분류된 데이터는 SMR(Low Beta), Mid-Beta, Theta, Alpha, Delta, Gamma, Other에 대한 정보를 포함하는, 뇌파 측정 방법.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 집중력 지표는 SMR(Low Beta)파와, Mid-Beta파를 합산한 데이터를 Theta파의 수치로 나눈 값에 대한 정보를 포함하는, 게임을 이용한 자기 조절능력 측정 방법

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