An Implementation of Brain-wave DB building system for Artifacts prevention using Face Tracking

얼굴 추적 기반의 잡파 혼입 방지가 가능한 뇌파 DB구축 시스템 구현

  • Published : 2009.01.30

Abstract

Leading of the computer, IT technology has make great strides. As a information-industry-community was highly developed, user's needs to convenience about intelligence and humanization of interface is being increase today. Nowadays, researches with are related to BCI are progress put the application-technology development first in importance eliminating research about fountainhead technology with DB construction. These problems are due to a BCI-related research studies have not overcome the initial level, and not toward a systematic study. Brain wave are collected from subjects is a signal that the signal is appropriate and necessary in the experiment is difficult to distinguish. In addition, brain wave that it's not necessary to collect the experiment, serious eyes flicker, facial and body movements of an EMG and electrodes attached to the state, noise, vibration, etc. It is hard to collect accurate brain wave was caused by mixing disturbance wave in experiment on the environment. This movement, and the experiment of subject impact on the environment due to the mixing disturbance wave can cause that lowering cognitive and decline of efficiency when embodied BCI system. Therefore, in this paper, we propose an accurate and efficient brain-wave DB building system that more exactness and cognitive basis studies when embodied BCI system with brain-wave. For the minimize about brain wave DB with mixing disturbance, we propose a DB building method using an automatic control and prevent unnecessary action, put to use the subjects face tracking.

컴퓨터를 중심으로 한 IT 기술의 비약적인 발전과 더불어, 정보산업사회가 고도화되어 감에 따라 사용자 편리를 위한 인터페이스의 지능화, 인간화에 대한 요구가 나날이 증가하고 있다. 이러한 사용자의 요구에 따라 다양한 형태의 인간친화형 사용자 인터페이스 중, 인간의 뇌를 활용한 사용자 인터페이스 즉, BCI에 관한 연구가 최근 산발적으로 다양하게 진행되고 있다. 최근 연구 개발중인 다양한 형태의 BCI 관련 연구들은 DB구축과 관련된 원천기술 확보 측면의 연구가 배제된 체 응용기술 개발 위주로 진행되고 있는 실정이다. 이와 같은 문제점으로 인하여 BCI 관련 연구들은 연구 초기 수준을 극복하지 못하고 있으며, 체계적인 연구가 진행되어지지 않고 있는 실정이다. BCI 관련 연구의 경우 피험자로부터 수집되어지고 있는 뇌파 신호가 실험에 필요한 적절하고 의미 있는 신호인지 구분하기 힘든 실정이다. 또한, 뇌파 수집 시 실험에 불필요한 행동 즉, 심한 눈 깜박임, 침 삼키기, 얼굴 및 몸 움직임에 의한 근전도와 전극의 부착상태, 주변소음, 진동 둥 실험환경에 따른 잡파의 혼입으로 인하여 정확한 뇌파 DB수집에 어려움을 겪고 있다. 이러한 피험자의 움직임 및 실험환경에 의해 혼입된 잡파의 손상된 정보로 인해 BCI 시스템 구현 시 인식률 및 성능저하를 초래할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌파를 활용한 BCI 시스템 구현 시 보다 정확하고 높은 인식률을 위한 기반 연구로서 정확하고 효율적인 뇌파 DB구축 시스템을 제안하며, 잡파가 혼입된 뇌파 DB의 최소화를 위해 피험자의 얼굴 추적을 통하여 불필요한 행동 발생 시 DB수집의 사전 차단 및 자동 제어가 가능한 DB구축 시스템을 제안한다.

Keywords

References

  1. 류창수, 송윤선, 이창용, 문성실, 배병훈, 조훈영, 최정미, “뇌파를 이용한 지능적 휴먼 시스템 인터페이스 기술에 관한 연구”, 정보통신부, 1999. 2.
  2. 명현, 김풍민, 이동우, 신동선, 이명철, 배희연, 권혁준, “뇌파 기반의 차세대 휴먼 인터페이스 개발에 관한 연구", 정보통신부, 2003. 5.
  3. 최종원, “뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)기술 동향”, 한국특허정보원, 2003. 12.
  4. 배일한, 반상우, 이민호, “바이오 피드백을 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 시스템”, 정보과학회지, 제22권 제2호, pp. 45-51, 2004. 2.
  5. A. Hyvarinen and E. Oja, "Independent component analysis," Neural Networks, vol. 13, pp. 411-430, 2000. https://doi.org/10.1016/S0893-6080(00)00026-5
  6. 김민수, 서희돈, “인지적 정신과제 판정을 위한 EEG해석”, 센서학회지, 제12권 제6호, pp. 289-297, 2003. 11.
  7. 신승철, 류창수, 송윤선, 남승훈, “뇌-컴퓨터-인터페이스를 위한 EEG 기반의 피험자 반응시간 감지”, 정보과학회논문지, 제29권 제11호, pp. 837-850, 2002. 12.
  8. 박성훈, 이재호, 김희율, “Haar-like feature/LDA를 이용한 얼굴 인식”, 2004년 제 16회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵 발표 논문집, 2004. 1.
  9. Rainer Lienhart and Jochen Mayd, "An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection", IEEE ICIP 2002, Vol. 1, pp. 900-903, 2002.
  10. P. viola, M. Jones, "Raid object detection using a boosted cascade of simple features", IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2001.
  11. 신정훈, 진상현, “오감자극을 활용한 효율적인 뇌파 DB구축 시스템", 한국 신호처리 시스템학회 논문지, 제 8권 제 4호, pp. 227-236, 2007. 10.