EEG 스펙트럼 분석을 통한 게임 중독 패턴 연구

Abstract

Current study aims to investigate any distinction between the mobile game addicted and non-addicted players by analyzing the EEG data. Method: The mobile players were allowed to play game for a fixed interval of time. Then a slot of 60 sec was chosen for analysis. Preliminary analysis of the signals were carried out with Acqknowledge software of BIOPAC Systems. From the survey based on CGS manual study 2010, it was concluded that five participants out of fifteen were in addictive category. This was used as prior information to group the addicted and nonaddicted by physiological analysis. Statistical analysis showed that by applying the clustering technique we were able to categorize the addicted players specifically on theta frequency range of occipital area.

본 연구의 목적은 모바일 게임에서 게임 중독군과 비중독군 사이에 어떠한 차이가 있는지 EEG 데이터 분석을 통하여 알아보는 것이다. 실험참가자에게 정해진 시간 동안 모바일 게임을 하도록 요청하였다. 그 다음 전체 데이터 수집 시간 중 60 초를 선택하여 분석 구간을 선택하였다. EEG 신호의 선행 분석은 BIOPAC 사의 Acqknowledge software 를 이용하였다. 2010 CGS 매뉴얼 기반의 설문지 결과에서는 15 명 중 5 명이 중독군으로 나타났으며, 이 결과는 생리학적으로 중독군과 비중독군을 나눌 때 선행지표로써 사용되었다. 군집분석을 이용하여 통계분석을 실시하였으며, 후두엽의 쎄타 주파수 대역대에서 유의미하게 군집화할 수 있었다.