Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)

The Korea Institute of Information and Commucation Engineering (한국정보통신학회)
권호 표지

EEG & Pitch data based learning concentration determination system

EEG & Pitch 데이터 기반의 학습 집중 판단 시스템

  • Kim, Jeong-Sang (Department of Information and Communication Engineering, Namseoul University) ;
  • Kim, Jin-Woo (Department of Information and Communication Engineering, Namseoul University) ;
  • Kim, Jae-Hyeong (Department of Information and Communication Engineering, Namseoul University) ;
  • Seo, Jeong-Wook (Department of Information and Communication Engineering, Namseoul University)
  • 김정상 (남서울대학교 정보통신공학과) ;
  • 김재형 (남서울대학교 정보통신공학과) ;
  • 김진우 (남서울대학교 정보통신공학과) ;
  • 서정욱 (남서울대학교 정보통신공학과)
  • Published : 2018.05.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

The current EEG device can determine the concentration, but can not determine the concentration of the state. Therefore, we distinguish attitude based on Mindwave Attention data and additionally Pitch data to distinguish whether or not we are looking at a video object, and suggest a method to obtain better performance. Attention data were measured in the state where the images were viewed and concentrated. In the case of the Pitch data, Sit was measured when sitting on a desk and Lie when lying down. Attention value was 38 or more. When the value of the Pitch is smaller than -48, it is judged that it is in a prone state. When the concentration and sitting state were satisfied with this threshold value, it was judged that they focused on watching the actual video.

현재 뇌파 디바이스는 집중도를 판단할 수 있지만 어떤 상태에 대한 집중인지 판단 할 수 없다. 따라서 Mindwave의 Attention 데이터와 추가적으로 Pitch 데이터를 기반으로 자세를 구별하여 영상물을 보고 있는 자세인지 구별하여 더 나은 성능을 얻어낼 수 있는 방법을 제시한다. Attention 데이터의 경우 영상을 보고 집중 한 상태에서 측정하였고, Pitch 데이터의 경우 책상에 앉아 모니터를 보고 있는 경우 Sit, 엎드린 경우가 Lie로 각각 측정하였다. Attention 값이 38이상인 경우 집중 한다고 판단하였다. Pitch값의 경우 -48 보다 작은 경우 엎드린 상태로 판단하였다. 이 임계치 기준으로 집중 및 앉음 상태가 만족 할 경우 실제 영상물을 보며 집중한다고 판단하였다.

Keywords