KR20130129710A

KR20130129710A - 뇌 기능 연결성 분석을 이용한 감성 판단 방법 및 이를 적용하는 시스템

Info

Publication number: KR20130129710A
Application number: KR1020120053776A
Authority: KR
Inventors: 김종화; 황민철; 안상민; 박상인
Original assignee: 상명대학교서울산학협력단
Priority date: 2012-05-21
Filing date: 2012-05-21
Publication date: 2013-11-29

Abstract

뇌기능 연결성 분석을 이용한 감성 판단 방법에 대해 기술된다. 감성 판단 방법은, 피험자에게 감성 자극을 제시하면서 획득한 피험자의 복수 측정 점에 대한 EEG 신호 이용해 코히어런스를 산출하는 단계,
상기 코히어런스로부터 뇌 기능 연결성을 판단하여 피험자의 감성 상태를 분류하는 단계;를 포함한다.

Description

뇌 기능 연결성 분석을 이용한 감성 판단 방법 및 이를 적용하는 시스템{method for determining of emotion status by analysis of the brain function connectivity and system adopting the method}

본 발명은 뇌기능 연결성 분석을 이용한 감성 판단 방법 및 이를 적용하는 시스템에 관한 것으로, 상세하게 EEG 코히어런스(Electroencephalogram coherence)를 이용한 뇌기능 연결성 분석 시스템에 관한 것이다.

각성(arousal)과 이완(relaxation)은 차원적 감성 연구(Dimensional emotion research)의 중요한 축이다. 각성과 이완에 따른 생리변화에 대한 연구는 다양하다 [14]. 특히 최근에는 중추신경계의 변화를 중심으로 연구가 이루어지고 있다[3], [5], [8], [9]. 이완과 각성 자극제시 후 EEG의 alpha-2(10.5~12Hz)를 비교한 결과 각성일 때 우측 전두엽에서 활발한 것을 확인하였다[6]. 클래식 음향 4종류를 들려주고 좌/우 전두부(F3, F4)와 좌/우 두정부(P3, P4)에서 EEG를 측정한 연구결과 이완의 경우 우반구 보다 좌반구에서 EEG 알파파가 낮은 결과를 보였다[11]). 이처럼 대부분의 연구들에서 공통점은 국부적 영역, 예를 들어 우측 전두엽의 반응을 집중적으로 분석하는 경향을 볼 수 있었다.

하지만 뇌는 기능적 연결성(functional connectivity)을 가지고 있다. 감각신경관에서 전달된 정보는 연합영역을 거쳐 대뇌피질의 감각처리 영역으로 전달되기 때문이다. 전달된 정보는 정보의 종류에 따라 고유의 경로를 따라 전달되는데 이때 뇌 영역들간의 연결성이 발생한다. 때문에, 각성과 이완 시에도 기능적 연결에 따라 반응할 것이다. 이와 관련하여 몇 가지 관련된 연구들을 예로 들 수 있다.

관련 연구에서는, 각성을 세 단계로 분류한 뒤, INTRA- and INTER-hemispheric coherences를 분석하였다. 분석 결과, 각성상태일 때 알파파 대역에서 fronto-occipital와 inter-frontal 코히어런스가 감소하였다. 이를 통해 fronto-frontal 코히어런스의 알파파 대역에 해당되는 영역이 각성단계에 대한 지표로 제시하였다[2]. 연구에서는 알파파 대역의 전전두엽간 연결성이 각성에 대한 지표로 활용될 수 있었던 것이 중요한 결과이다. 하지만 각성을 깨어난 상태와 수면상태로 하였기 때문에 알파파 대역의 전전두엽에서만 유의한 결과를 관찰하였다. 따라서 일반적인 각성과 이완의 반응이라고 볼 수 없다.

다른 연구에서는, PGAD (Persistent Genital Arousal Disorder, 지속성 성흥분 장애) 환자를 대상으로 간질 발작 억제제인 토피라메이트(topiramate)를 투여하고 뇌 변화를 관찰하였다. EEG/MEG 와 fMRI 측정 후 기능적 연결성(functional connectivity)을 분석한 결과 left posterior insular gyrus, left middle frontal gyrus, left inferior and superior temporal gyrus and left inferior parietal lobe에서의 변화를 확인할 수 있었다. 이를 통해 PGAD의 기능적 연결성 매커니즘을 확인할 수 있었다[1]. 연구에서는 각성 시 전두엽과 측두엽간의 기능적 연결성 매커니즘을 규명한 것이 중요한 결과이다. 하지만 정상인이 아닌 성흥분장애 환자를 약물 투여를 통해 이완상태 (Relaxation state)로 만드는 과정을 분석하였기 때문에 일반적 감성반응이라고 볼 수 없다.

두 연구들에서 공통적으로 특정 연결성이 각성 시에 변화하는 중요한 생리적 변수임을 확인할 수 있었다. 하지만 일반적 감성유발상황이 아닌 수면상태 또는 약물에 의한 감성반응 상황을 분석하였다. 수면상태는 전반적으로 이완에 가까운 상태이며, 성흥분 장애 환자에 대한 약물 반응은 각성 상태와 정상 상태를 비교한 것으로 볼 수 있다. 따라서 정상상태에서 각성과 이완유발에 대한 반응을 보기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다.

상기한 바와 같이 뇌는 기능적 연결성을 가지고 있으며, 이러한 뇌 기능연결성을 분석하기 위한 시스템이 필요하다. 하지만 뇌 기능 연결성과 관련된 연구들에서는 실험 후 측정데이터를 분석하는 방법을 주로 사용하고 있다. 이러한 연구방법으로 인해 뇌 기능연결성에 대한 연구는 제약적일 수 밖에 없다. 따라서 뇌 기능적 연결성을 실시간으로 분석 가능하다면, 다양한 인지반응을 유도하고 즉각적으로 뇌 기능 연결성을 관찰할 수 있을 것이다. 이를 통해 인지반응이 중추신경계에서 발생하는 반응들을 더욱 많이 규명할 수 있을 것으로 기대한다.

1. Anzellotti, F., Franciotti, R., Bonanni, L., Tamburro, G., Perrucci, M. G., Thomas, A., Pizzella, V., Romani, G. L. and Onofrj, M., "Persistent genital arousal disorder associated with functional hyperconnectivity of an epileptic focus", Neuroscience, 167, 88-96, 2010.

2. Cantero, J. L., Atienza, M., Salas, R. M. and G Mez, C. M., "Alpha EEG coherence in different brain states: an electrophysiological index of the arousal level in human subjects", Neuroscience Letters, 271, 167-170, 1999.

3. Davidson, R. J., "What does the prefrontal cortex "do" in affect: perspectives on frontal EEG asymmetry research", Biological Psychology, 67, 219-234, 2004.

4. De Castelnau, P., Albaret, J.M., Chaix, Y. and Zanone, P.G., "A study of EEG coherence in DCD children during motor synchronization task", Human Movement Science, 27, 230-241, 2008.

5. Hall, E. E., Ekkekakis, P. and Petruzzello, S. J., "Regional brain activity and strenuous exercise: Predicting affective responses using EEG asymmetry", Biological Psychology, 75, 194-200, 2007.

6. Isotani, T., Tanaka, H., Lehmann, D., Pascual-marqui, R.D., Kochi, K., Saito, N., Yagyu, T., Kinoshita, T. and Sasada, K., "Source localization of EEG activity during hypnotically induced anxiety and relaxation", International Journal of Psychophysiology 41, 143-153, 2001.

7. Kim, J.H., Whang, M.C., Kim, Y.J. and Woo, J.C., "The study on emotion recognition by time-dependent parameters of autonomic nervous response", Korean Journal of the Science of Emotion and Sensibility, 11(4), 637-643, 2008.

8. Kim, J.H., Whang, M.C., Woo, J.C., Kim, C.J., Kim, Y.J.,Kim. J.H. and Kim, D.K., "A research on EEG coherence variation by relaxation", Korean Journal of the Science of Emotion and Sensibility, 13(1), 121-128, 2010.

9. Passynkova, N. R. and Volf, N. V., "Seasonal affective disorder: spatial organization of EEG power and coherence in the depressive state and in light-induced and summer remission", Psychiatry Research: Neuroimaging, 108, 169-185, 2001.

10. Petsche, H., "Approaches to verbal, visual and musical creativity by EEG coherence analysis", International Journal of Psychophysiology, 24, 145-159, 1996.

11. Schmidt, L.A. and Trainor, L.J., "Frontal brain electrical activity (EEG) distinguishes valence and intensity of musical emotions", Cognition ＆ Emotion, 15(4): p. 487-500, 2001.

12. Travis, F., Tecce, J., Arenander, A. and Wallace, R. K., "Patterns of EEG coherence, power, and contingent negative variation characterize the integration of transcendental and waking states", Biological Psychology, 61, 293-319, 2002.

13. Weiss, S. and Mueller, H. M., "The contribution of EEG coherence to the investigation of language", Brain and Language, 85, 325-343, 2003.

14. Whang, M.C., Lim J.S., Kim, H.J. and Kim, S.Y., "Effect on Physiological Responses According to Different Arousals", Korean Journal of the Science of Emotion and Sensibility, 4(2), 89-93, 2001.

본 발명은 EEG를 사용하여 실시간으로 뇌 기능연결성을 분석할 수 있는 방법 및 이를 적용하는 시스템을 제공한다.

본 발명은 뇌 기능연결성 분석을 통해 각성/이완 등의 인지분석을 수행하는 방법 및 이를 적용하는 시스템을 제공한다.

본 발명에 따른 감성 판단 방법:은

피험자에게 감성 자극을 제시하면서 획득한 피험자의 복수 측정 점에 대한 EEG 신호 이용해 코히어런스를 산출하는 단계;

상기 코히어런스로부터 뇌 기능 연결성을 판단하여 피험자의 감성 상태를 분류하는 단계;를 포함한다.

본 발명에 따른 감성 판단 시스템:은

피험자에게 감성 자극을 제시하는 자극 소스;

상기 감성 자극에 따른 피험자의 EEG 신호를 검출하는 EEG 센서;

상기 EEG 신호를 분석하고 EEG 측정 점간의 연결성 증감에 따라 각성-이완을 판단하는 분석 장치; 를 구비한다.

본 발명의 구체적인 실시 예에 따르면, 상기 감성 자극은 음향 자극일 수 있다.

본 발명의 구체적인 다른 실시 예에 따르면, 상기 EEG 신호는 피험자로부터 실시 간 검출할 수 있다.

본 발명의 구체적인 또 다른 실시 예에 따르면, 연결성 판단 시, 우측 전두엽과 우측 후두엽 간의 연결성이 증가하면 피험자가 각성 상태이고, 상기 연결성이 감소하면 이완 상태인 것으로 판단한다.

도 1은 피험자에 대한 EEG 센서 부착 위치를 보이는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 뇌 기능 연결성 분석을 설명하는 흐름도이다.
도 3은 본 발명에 따른 뇌 기능 연결성 분석을 이용한 감성 판단 시스템의 분석결과를 보이는 그래픽 인터페이스를 도시한다.
도 4는 음향에 의한 감성 자극에 따른 코히어런스 변화의 결과를 도시한다.
도 5는 도 4의 분석된 결과 중에서 각성과 이완을 분류할 수 있는 마커로 사용될 수 있는 연결성을 표시한다.
도 6은 본 발명에 따른 감성 판단 방법을 수행하는 시스템의 개략적 구성도이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하면서, 본 발명에 따른 뇌 기능 연결성 분석을 이용한 감성 판단 방법 및 이를 적용하는 시스템의 실시 예에 대해 살펴본다.

본 발명은 정상 상태에서 각성과 이완 유발 시 발생하는 뇌 기능 연결성을 분석한다. 특히 전두엽과 측두엽 간의 기능적 연결성 매커니즘을 규명하고자 하였다. 이를 통해 일반적 감성변화시의 중추신경계 매커니즘을 규명함으로써 각성-이완의 감성 변화에 대한 지표로 제시한다.

<자극 소스>

감성자극을 위한 자극 소스로 음향이 사용되었다. 사용된 음향은 표 1에 정리한 것과 같이 감성유발 효과가 없는 음향(NEsound, Non-Emotional effect sound)과 효과를 나타내는 음향(Esound, Emotional effect sound)을 사용하였다. 각각의 음향에 대한 각성 효과는 실험 후 주관응답을 받았다(각성: 1, 이완: 7). 주관응답의 분석결과 각성음향(Arousal sound)은 NEsound(M=5.16, SD=.21), Esound(M=4.53, SD=.25),로 응답하였다. 이완음향(Relaxation sound)은 NEsound(M=5.25, SD=.18), Esound(M=5.74, SD=.16)로 응답하였다. 실험 전 실시한 응답결과인 각성(M=4.75, SD=.16), 이완(M=4.39, SD=.18)과 비교하였을 때, 감성유발효과가 있음을 확인하였다. 종속변수로는 중추신경계의 반응을 측정하기 위해 도 1에 도시된 바와 같이 8 개의 지점에서 EEG를 측정하였다(10-20법, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2). EEG의 샘플링 율(sampling rate)는 400Hz로 하였다.

	Non-Emotional effect sound	Emotional effect sound
Arousal sound	ANEsound	AEsound
Relaxation sound	RNEsound	REsound

코히어런스 분석의 경우 지점과 지점간에 연결성이 증가하였는지 알 수 있기 때문에 뇌 기능 연결성 분석에 매우 유용하다[3,4]. 이러한 연결성 분석은 감성유발 시 발생하는 뇌 활동을 자세하게 분석할 수 있다[10, 12]. 코히어런스는 두 측정지점의 EEG를 분석하였다. 본 발명에 따른 시스템에서는 도 1에 도시된 바와 같이 8개의 측정점(F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2)을 분석할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 하지만 이 측정점의 위치는 실험목적에 따라 변경가능하며, 측정점의 수 역시 조정 가능하도록 분석 모듈을 설계 하여 총 28개의 코히어런스를 분석하였다.

코히어런스는 두 신호 간의 동기화된 정도를 0에서 1사이의 값으로 표현하며, 1에 가까울수록 두 신호가 연결성이 강하다고 볼 수 있다. 코히어런스의 측정은 식 1과 같다.

식 1에서 Rx(w)와Rx(w)는 두 신호 각각의 스펙트럼 값이며, Rxy(w)는 두 신호의 크로스 스펙트럼 값이다. 스펙트럼 분석은 EEG 데이터를 슬라이딩 윈도우(sliding window)를 적용한 FFT(Fast Fourier Transform) 방법으로 분석하였다. FFT 방법은 Auto power spectrum 함수(function)를 사용하였다. 슬라이딩 윈도우의 슬라이드 크기(slide size)는 1600(4 sec) 샘플(samples)이며, 슬라이드는 800(2 sec) 샘플(samples)로 하였다. FFT 결과는 0Hz부터 50Hz까지 2Hz 간격으로 평균연산 하였다.

<분석 방법>

도 2는 본 발명에 따른 분석 방법의 플로우 챠트이다. 이 방법을 적용하는 시스템은 바이오팩(Biopac)을 사용한 실시간(Realtime) EEG 또는 저장된 파일로 부터EEG를 입력 받아 분석을 수행한다(21). 실시간 EEG를 입력으로 이용하는 경우, 피험자는 바이오팩을 착용한 상태에서 감성 자극, 예를 들어 전술한 바와 같은 음향 자극에 노출된다. 이렇게 입력된 EEG 데이터는 상기 코히어런스 분석 모듈을 사용하여 분석한 뒤(22) 코히어런스의 증가 감소를 분석하기 위한 기준값(Reference)으로 저장한다(27). 저장된 기준값의 크기가 지정한 것보다 크게 되면(24), 코히어런스 룰베이스(rule base)를 적용해 분석을 수행하며(25) 그 결과를 시스템의 디스플레이 상에 표시한다(26). 도 3에 도시된 바와 같이 8개의 측정점(F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2)에 대한 분석결과가 표시되며 그 하부 측에 측정점 간의 연결성이 표시된다. 이때에 코히어런스가 저장되어 있는 기준값과 비교하여 증가하면 실선으로, 그리고 감소를 하면 점선으로 표시할 수 있도록 하였다. 분석결과는 일반 텍스트 파일(Text file)형태로 저장하며, 추후에 확장성을 고려하여 XML 파일 형태로 저장할 수 도 있다.

<과제 수행>

본 발명의 실험에는 평균연령 23.7세의 대학생 23명이 참여하였다. 피험자들에게는 실험 전일 숙면을 지시하였으며, 카페인으로 인한 각성효과를 방지하기 위해 음료 섭취를 제한하였다. 실험은 피실험자가 실험장에 도착을 하면 주변 환경에 적응하도록 10분간 휴식을 취하게 하고, 실험순서에 대한 교육을 실시하는 것으로 시작하였다. 휴식 후에는 EEG 측정센서를 도 1에 도시된 바와 같은 측정점에 부착하였다. 자율신경계는 주관적 설문이 가능하도록 왼손에 부착하였다(왼손잡이의 경우 오른손). 부착 후 측정 테스트를 통해 제대로 데이터가 측정되는지 확인하였다. 실험 데이터의 측정은 대조 음향과 실험 음향을 2분 30초간 청취하게 하였다. 하나의 음향을 청취 한 뒤에는 1분간 휴식 후 다시 다른 음향을 청취하게 하였다. 음향의 청취순서는 피험자마다 다르게 하였다.

<음향 효과 비교>

EEG 코히어런스 분석결과를 각성(ANEsound, AEsound)과 이완(RNEsound, REsound)자극으로 나누어 통계분석을 하였다. 통계분석은 Spss를 사용하여 RNEsound와 REsound 그리고 ANEsound와 AEsound 간의 유의성을 Independent t-test 하였다. 분석결과는 표 2와 같이 유의성이 0.005 이하(**로 표기)인 값을 non emotional effect sound와 emotional effect sound 사이에 유의한 차이가 있는 것으로 정의하였다. 분석 시 스펙트럼 대역을 알파(8-12Hz), 베타-1(12-16Hz), 베타-2(16-20Hz), 베타-3(20-30Hz), 감마(30Hz-50Hz)로 나누어 스펙트럼 대역에서 변화를 확인하였다.

Compare Condition			T-test Result	Mean		Difference
sound	Position	Spectrum (Hz)	Non emotional effectsound	Emotional effectsound
Arousal	F3-O1	24~26	t=-6.05, df=6767, p=.000***	0.3160	0.3527	-0.0366
Arousal	F3-O2	24~26	t=-5.07, df=6767, p=.000***	0.5083	0.5326	-0.0244
Relaxation	F3-F4	24~26	t=5.76, df=6767, p=.000***	0.2231	0.1982	0.0249
Relaxation	F3-O2	24~26	t=3.96, df=6767., p=.000***	0.4626	0.4440	0.0186

<결과>

분석 결과를 바탕으로 유의한 차이가 있는 결과들을 그림 2와 같이 표시하였다. 도 4에서 위쪽의 결과들은 각성 음향 효과에 따른 코히어런스 변화의 결과를 표시한 결과이고, 아래쪽의 결과들은 이완 음향 효과에 따른 변화를 표시하였다. 코히어런스 표시묶음의 순서는 좌측부터 알파, 베타-1, 베타-2, 베타-3, 감마 주파수 대역별로 표시하였다. 분석결과 각성음향에서는 우측 전두엽을 중심으로 연결성이 증가하는 결과를 보였다. 하지만 이완음향에서는 우측 전두엽을 중심으로는 연결성이 감소하고, 좌측 전두엽을 중심으로는 증가하는 결과를 보였다. 좌측 전두엽 중심으로 연결성이 증가하는 패턴은 알파파와 베타-2 대역에서 강하게 나타났다.

도 5는 분석된 상기 결과 중에서 각성과 이완을 분류할 수 있는 마커로 사용될 수 있는 연결성을 표시한 결과이다. 도 5는 각성-이완 반응에서 상반된 결과를 나타내는 위치들인데, 알파파 대역에서 우측 전두엽과 우측 후두엽의 연결성은 각성일때는 감소하고 이완일때는 증가하는 패턴을 보이는 것을 예를들 수 있다. 그림 3에 제시한 바와 같이 각성시에는 우측 전두엽-우측 후두엽의 연결성 증가가 알파파에서 감마파 대역대까지 공통적으로 나타나고, 우측 전두엽-우측 두정엽에서는 베타-3를 제외한 모든 대역에서 분석되었다. 그 밖에도 좌우측 전두엽간의 연결성, 우측전두엽과 우측측두엽간의 연결성, 좌우측 후두엽간의 연결성 등이 일부 주파수 대역에서 관찰되었다.

상기한 바와 같이 본 발명은 정상 상태에서 각성과 이완 유발시 발생하는 중추신경계 연결성을 분석하였다. 기존의 연구들에서는 각성 또는 이완에 대해 국부적 반응만을 관찰하였다. 하지만 뇌는 기본적으로 기능적 연결을 통해 정보처리를 수행한다, 따라서 감성인지에 국부적 연결만 분석하는 것으로는 감성유발에 대한 중추신경계의 기전을 설명하기 힘들다. 최근 연구에서는 수면상태에서 비수면상(wake-up) 상태까지의 뇌 기능연결성을 분석하거나, 흥분장애가 있는 환자에게 약물을 투여하여 안정상태로 만들어 뇌 기능적 연결성을 분석하였다. 하지만 이러한 종래 방법들은 일반적 상태가 아닌 특수한 상황에서 감성변화를 측정하였다. 따라서 일반적 상황에서 발생하는 감성변화에 대한 중추신경계의 기전을 설명하기 힘들다. 따라서 본 발명에 따르면, 일반적 상황에서 각성과 이완을 유발하고 중추신경계의 연결성을 분석할 수 있다.

도 6은 본 발명에 따른 분석 방법을 수행하는 감성 판단 시스템의 개략도이다. 도 6을 참조하면, 피험자(20)의 두부에는 다수의 EEG 센서(14)가 부착되며 이는 분석 시스템(12)으로 연결된다. 그리고, 피험자에게 감성 자극을 제시하는 자극부(11,11)가 피험자(20)의 전방에 위치하며 이는 분석 시스템(12)에 연결되어 제어된다. 한편, 분석 시스템(12)에는 그 분석 결과를 표시하는 디스플레이(13)가 연결된다. 상기 분석 시스템(12)은 컴퓨터 구조를 가지며, 하나 또는 다수의 하드웨어에 의한 조합체일 수 있다. 한편, 상기 EEG 센서(14)는 소위 바이오팩의 일부 요소이다.

위의 설명에서와 같이, 피험자에 대한 감성 자극, 즉 각성과 이완의 유발은 음향자극을 사용하였으며, 이 자극은 주관설문을 통해 확실한 감성유발 효과가 있는 것을 검증하였다. 피실험자는 평균연령 23.7세의 대학생 23명이 참여 하였다. 뇌파의 측정위치는 전술한 바와 같이 Frontal, Temporal, Parietal, Occipital영역에 좌우측 대칭으로 부착하였다(F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2). 중추신경계 연결성의 분석에 코히어런스가 이용되었으며, 분석결과, 각성 시 연결성이 증가하며, 이완시 반대의 결과를 보였다. 단, 후두엽 에서는 반대의 결과를 보였다. 특히 우측 전두엽을 중심으로 연결성이 증가하는 결과를 보였지만, 이완음향에서는 우측 전두엽을 중심으로 연결성이 감소하는 결과를 보였다. 또한 분석된 결과 중에서 각성과 이완을 분류할 수 있는 마커로 사용될 수 있는 연결성을 확인하였다. 각성시에는 우측 전두엽과 우측 후두엽의 연결성 증가가 알파파에서 감마파 대역대까지 공통적 특징으로 나타났다. 그리고, 우측 전두엽과 우측 두정엽에서는 베타-3를 제외한 모든 대역에서 특징적 변화가 발생하였다. 이러한 패턴은 각성시에는 감정에 관한 정보처리를 담당하는 우측 전두엽이 활성화 되면서, 우측 두정엽과 우측 후두엽에서도 각성상태로 만들어 연결성이 강해지는 것으로 판단된다. 이에 대해서는 우측 전두엽, 우측 두정엽, 우측 후두엽의 활동정도에 대한 연구가 추가적으로 필요하다. 하지만 현재 나타난 뇌 기능연결성의 지표만으로도 확실한 각성과 이완을 분류하기 위한 바이오 마커로 활용가치가 높다.

한편, 위의 실시 예에서 음향 자극이 이용되었으나 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 다른 형태의 감성 자극이 이용될 수 있다. 예를 들어 디스플레이나 조명 등을 이용한 시각적 또는 영상 컨텐츠를 감성 유발 자극으로 이용될 수 있다. 즉, 본 발명은 자극의 형태에 그 기술적 범위가 제한되지 않고, 감성 변화를 유발할 수 있는, 구체적으로 피험자의 감성을 각성 또는 이완 상태로 변화시킬 수 있는 어떠한 자극도 이용될 수 있다.

본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.

10: 감성 판단 시스템
11: 자극 소스(음향 자극)
12: 분석 시스템
13: 모니터
20: 피험자

Claims

피험자에게 감성 자극을 제시하면서 획득한 피험자의 복수 측정 점에 대한 EEG 신호 이용해 코히어런스를 산출하는 단계;
상기 코히어런스로부터 뇌 기능 연결성을 판단하여 피험자의 감성 상태를 분류하는 단계;를 포함하는 감성 판단 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 감성 자극은 음향 자극인 것을 특징으로 하는 감성 판단 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 EEG 신호는 피험자로부터 실시 간 검출하는 단계; 를 더 포함하는 감성 판단 방법.
제 1 항에 있어서,
연결성 판단 시, 우측 전두엽과 우측 후두엽 간의 연결성이 증가하면 피험자가 각성 상태이고, 상기 연결성이 감소하면 이완 상태인 것으로 판단하는, 감성 판단 방법.
피험자에게 감성 자극을 제시하는 자극 소스;
상기 감성 자극에 따른 피험자의 EEG 신호를 검출하는 EEG 센서;
상기 EEG 신호를 분석하고 EEG 측정 점간의 연결성 증감에 따라 각성-이완을 판단하는 분석 장치; 를 구비하는 감성 판단 시스템.
제 5항에 있어서,
상기 자극 소스는 음향 자극 소스인 것을 특징으로 하는 감성 판단 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 분석 장치에 의해 얻어지는 측정 점 간의 연결성을 표시하는 디스플레이를 더 포함하는 감성 판단 시스템.