학술논문
SMR 뇌파 활성도 분석을 통한 뇌기능분화에 관한 연구
이용수 34
- 영문명
- Research on the Brain Functional Lateralization by the SMR Brainwave Analysis
- 발행기관
- 한국자료분석학회
- 저자명
- 권형규(Hyung Kyu Kwon) 조장식(Jang Sik Cho)
- 간행물 정보
- 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.9 No.6, 2717~2727쪽, 전체 11쪽
- 주제분류
- 자연과학 > 통계학
- 파일형태
- 발행일자
- 2007.12.30
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국문 초록
본 논문에서는 상태불안, 특성불안, 만화학습, 텍스트학습, 단순계산, 복잡계산 등의 하위 구성요소를 각각 포함하고 있는 컴퓨터학습과 지필학습에 따라서 상태불안과 불안특성에 대한 뇌기능 분화와의 관련성을 SMR(sensorimotor rhythm)뇌파의 활성도 값을 기반으로 제시하였다. 또한 뇌기능 분화는 SMR뇌파의 활성도 값에 의해 4개의 집단으로 분류하였으며, 비선형 정준상관분석을 이용하여 학습형태별 하위 구성요소들과의 관련성을 분석하였다. 분석결과 컴퓨터 학습에서 상태불안이 높은 경우 만화학습과 텍스트학습과의 관련성이 높게 나타났으며, 불안특성이 낮은 경우는 복잡계산, 만화학습 및 텍스트학습과의 관련성이 높았다. 지필학습에서는 상태불안이 높은 경우 텍스트학습, 단순계산 및 복잡계산과의 관련성이 높았고 상태불안이 낮은 경우는 만화학습과 단순계산과의 관련성이 높은 것으로 나타났다.
영문 초록
The present study examined the relationship between state-trait anxiety and brain lateralization in regard to computer learning and paper and pencil learning based on the SMR brainwave activation. The relationship between state-trait anxiety and learning style(computer versus paper and pencil) is explained by accumulating the brainwave from the left and right hemisphere. Caption learning and text learning along with simple and complex computation learning styles are included in each computer learning with paper and pencil learning.Functional lateralization of the brain consists of four different types. Alternation least squares is used to investigate the relationship of the brain related variables with state-trait anxiety using the repeated the optimized algorithm to show the goal-indicator matrix category of each variables. And nonlinear canonical correlatin analysis is applied to obtain the value of the optimized criteria.Results for computer learning are discussed as to the importance of the stronger relationship with caption and text learning in high state anxiety while complex computation, caption and text learning showed the stronger relationship. Paper and pencil learning results showed the stronger relationship with text learning, simple and complex computation whild caption learning and simple computation showed the stronger relationship in low state-anxiety.
목차
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구결과
4. 결론
참고문헌
키워드
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