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dc.contributor.author권규현-
dc.date.accessioned2017-12-07T02:41:05Z-
dc.date.available2017-12-07T02:41:05Z-
dc.date.issued2016-02-
dc.identifier.citation감성과학, v. 19, NO 1, Page. 31-38en_US
dc.identifier.issn1226-8593-
dc.identifier.issn2383-613X-
dc.identifier.urihttp://db.koreascholar.com/Article?code=315475-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11754/33976-
dc.description.abstract뇌와 근육은 상의 하달식 구조로 상지 운동 수행 과정에서 뇌파와 근전도 신호의 변화와 함께 기능적 연결성이발생한다. 본 논문에서는 사용자가 상지 운동을 수행하였을 때의 뇌파와 근전도 신호에 대해 코히어런스 방법을 적용하여 운동 의도 여부에 따른 뇌와 근육간의 연결성 차이를 규명하고자 한다. 상지 운동을 수행하는 과정에서 운동 피질영역의 뇌파는 뮤 리듬(mu rhythm, 8~14 Hz)과 베타 리듬(beta rhythm, 15~30 Hz)에서 활성화 되며, 근전도 신호는베타 리듬과 파이퍼 리듬(piper rhythm, 30~60 Hz)에서 활성화 된다. 뇌파와 근전도 신호간의 코히어런스 분석 결과운동 의도를 포함한 능동 운동 수행 시 수동 운동을 수행하였을 때 보다 유의미한 차이로 높은 코히어런스 계수가확인되었다. 이는 인지적 반응과 근육의 움직임 사이의 코히어런스 관계로 운동 의도가 포함된 상지 운동 수행 과정에서의 뇌와 근육간의 연결성을 해석할 수 있었다. 운동 의도에 따른 뇌-근육간의 코히어런스 특징을 이용한다면 재활기기 사용자의 운동 의도에 따라 피드백이 필요한 재활 훈련 시스템 설계에 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다. The brain and muscles both of which are composed of top-down structure occur the connectivity with the change of Electroencephalogram(EEG) and Electromyogram(EMG). In this paper, we studied the difference of functional connectivity between brain and muscles that by applying coherence method to EEG and EMG signals when users exercised upper limb with and without the movement intention. The changes in the EEG and EMG signals were inspected using coherence method. During the upper limb exercise, the mu (8~14 Hz) and beta (15~30 Hz) rhythms of the EEG signal at the motor cortex area are activated. And then the beta and piper (30~60 Hz) rhythms of the EMG signal are activated as well. The result of coherence analysis between EEG and EMG showed the coefficient of active exercise including movement intention is significantly higher than passive exercise. The coherence relations between cognitive response and muscle movement could interpret that the connectivity between the brain and muscle appear during active exercise with movement intention. The feature of coherence between brain and muscles by the status of movement intention will be useful in designing the rehabilitation system requiring feedback depending on the users’ movement intention status.en_US
dc.description.sponsorship본 연구는 연세대학교 의과대학 교내연구비(6-2014-0010)와 2015년도 정부(미래창조과학부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임(No.10045452, 사용자 의도 인지형 멀티모달 brain-machine 인터페이스 시스템 개발).en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher한국감성과학회en_US
dc.subjectElectroencephalogram(EEG)en_US
dc.subjectElectromyogram(EMG)en_US
dc.subjectMovement Intentionen_US
dc.subjectCoherenceen_US
dc.subjectConnectivityen_US
dc.subject뇌파en_US
dc.subject근전도en_US
dc.subject운동 의도en_US
dc.subject코히어런스en_US
dc.subject연결성en_US
dc.title운동 의도에 따른 뇌파-근전도 신호 간 연결성 분석en_US
dc.title.alternativeConnectivity Analysis Between EEG and EMG Signals by the Status of Movement Intentionen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.no1-
dc.relation.volume19-
dc.relation.page31-38-
dc.relation.journal감성과학-
dc.contributor.googleauthor김병남-
dc.contributor.googleauthor김연희-
dc.contributor.googleauthor김래현-
dc.contributor.googleauthor권규현-
dc.contributor.googleauthor장원석-
dc.contributor.googleauthor유선국-
dc.contributor.googleauthorKim, Byeong-Nam-
dc.contributor.googleauthorKim, Yun-Hee-
dc.contributor.googleauthorKim, Laehyun-
dc.contributor.googleauthorKwon, Gyu-Hyun-
dc.contributor.googleauthorJang, Won-Seuk-
dc.contributor.googleauthorYoo, Sun-Kook-
dc.relation.code2016019283-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehakGRADUATE SCHOOL OF TECHNOLOGY & INNOVATION MANAGEMENT[S]-
dc.sector.departmentDEPARTMENT OF TECHNOLOGY MANAGEMENT-
dc.identifier.pidghkwon-


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