본 연구에서는 집중력 시에 통상적인 방법으로 사용되는 EEG 선호의 theta/alpha 값과 심박변이도(HRV) 변수들의 상관관계를 분석하기 위함이다. 각 주파수 대역에 따른 EEG 선호의 파행과 자율신경계 변화를 연구한 논문들을 바탕으로, 본 연구에서는 집중상태에 따른 theta파의 변화와 alpha파의 신호를 분석하여 theta/alpha 값으로 중추신경계 변화를 평가하였다. 또한 자율신경계에서 생리학적 변화는 HRV 변수들(beat interval, SDNN, RMSSD, NN50, LF, HF, LF/HF)로 평가/해석하였다. 실험방법은 신경 인지 검사 프로그램인 CNT 4.0을 이용하여 21 명의 건강한 피험자들의 청각 집중력 테스트를 수행하였고, EEG 신호와 PPG 신호를 분석하였다. EEG로부터 추출한 theta/alpha값과 PPG로부터 추출한 HRV변수들은 중다회귀분석을 이용하여 각각의 조합에 따른 두 지표간의 상관관계를 평가하였다. theta/alpha와 심혈관계의 변수들의 상호연관성은 SDNN(2), HF(6) 변수가 포함된 3차원 이상의 조합에서 상대적으로 유효하게 나타났다. 결과적으로 고차원 HRV 변수 조합이 저차원 조합보다 theta/alpha 와 상대적으로 높은 상관관계(R2=0.253; 7차원)를 나타내었고, 통계적 유의성(p〈0.05)을 만족하였다.

EEG 생리신호의 분석은 국내에서도 최근에 활발하게 연구가 진행되고 있으나, 시계열을 이용한 분석법은 통계학의 전문적인 지식을 요구하고 있기 때문에 연구에 많은 어려움이 있다. 그러므로 감성과학 연구자들이 보다 쉽게 이해하고 분석할 수 있는 Tool의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 EEG 생리신호 분석을 위한 모형분석 시스템과 생리신호 분류를 위한 판별분류 시스템을 구축하였다. 이 시스템에서는 신호분석을 위한 그래프 작성, 자극 신호에 대한 모형식별 방법의 제시, 모형에 대한 추정 및 진단 기준에 따른 최적의 모형선정 방법 등을 지원한다. 또한 선정된 모형에 이해 모수를 추정하고 이를 이용하여 통계에 대한 지식이 없이도 쉽게 각 뇌파 신호들을 판별 분류할 수 있다.

본 논문에서는 뇌파 측정 장비를 활용하여 집중력 지표를 구하고 이를 게임에 활용함으로써 집중력을 향상시키는 기능성 게임을 구현한다. 이를 위하여 뇌파의 정의 및 종류에 대해 알아 보고 집중력 향상과의 연관관계를 도출한다. 이러한 관계에 의하여 집중력 지표를 산출하고 이 지표를 집중력 향상 게임 개발에 적용하여 사용자가 게임에 더욱 집중하게 함으로써 집중력 향상 훈련이 가능한 게임을 구현하였으며, 실험자를 대상으로 집중력 향상에 관한 실험을 한 결과 집중력 향상에 대한 기대도가 높은 것으로 분석되었다.