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.

본 연구에서는 Healey 등(2005)의 데이터를 활용하여 스트레스 정도가 단시간에 변하는 운전상황에서 운전자의 심박변이도 분석을 통해 스트레스 정도에 대한 추정이 가능한지를 예비적으로 평가해 보았다. 단시간에 스트레스 정도가 변하는 운전의 경우 심박변이도 변화 양상은 기존 문헌에 나타난 장거리 운전의 양상과 다르며, meanRR, sdRR, HF, LF/HF, LFnorm, HFnorm의 6가지 심박변이도 파라미터가 스트레스 추정에 유의한 변수로 확인되었다. 정상인 운전자 5명에 대해 6가지 파라미터를 입력변수로, 운전 구간에 따라 변하는 스트레스 정도를 출력변수로 하여 개인별 선형회귀 모델(R2=0.8604±0.0959)을 도출하였으며, 이 선형회귀 모델의 적합성을 평가하기 위하여 심박변이도 데이터를 5분 길이의 16개 세그먼트로 나눈 뒤 실제 스트레스 정도와 추정된 스트레스 정도를 비교해 보았다. 그 결과 일부 세그먼트에서 부정확한 추정 결과가 관찰되기도 하였으나, 실제 스트레스 변화 패턴과 예측된 스트레스 변화 패턴 사이에 높은 상관성이 확인되었다(r=0.8560±0.0619). 향후 운전자 구속을 최소화하면서 측정 가능한 심박변이도 분석 시스템을 개발하고, 이를 Healey 등의 연구에서와 유사한 운전 프로토콜을 통해 다수의 피험자에게 적용함으로써 본 연구결과가 유효한지 검증할 계획이다.

본 연구의 목적은 후각 자극에 의한 감성의 변화를 주관적 검사와 동시에 시행한 심전도에서 추출한 HRV parameter와의 상관관계를 보고자 함이다. 후각 자극은 0.6% orange와 2.5% valeric acid를 일정 flow와 일정 농도를 코 점막에 건조를 방지하기 위해 수증기로 포화시킨 향자극기로 주었다. 향의 주관적 검사에서 오렌지향은 친숙하고 쾌하다고 하였으며, valeric acid의 경우 불쾌하고 성가시고 친숙하지 않는 감성을 표시하였다. 이러한 쾌하고 불쾌한 향자극에 대한 HRV 분의 활동이 우세하였음을 확인하였다. 결론적으로 HRV 스펙트럼 분석이 감성의 변화를 객관적인 지표로 나타내는데 유용한 정보로서의 가능성을 제시히고자 하였다.