뇌전도 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스는 향후 손 또는 발과 같은 신체를 대체하거나 사용자의 편의성을 제고하는 등의 다양한 목적으로 여러 산업에서 사용이 될 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 경험 모드 분해와 고속푸리에 변환을 통해 동작 상상 뇌전도 신호를 분해하고 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 뇌전도 신호 분류 과정은 다음과 같이 3단계로 구성된다. 신호 분해에서는 경험모드분해를 이용하여 뇌전도 신호에 대한 내재모드함수를 생성한다. 특징 추출에서는 파워 스펙트럼 밀도를 이용하여 생성된 내재모드함수의 주파수 대역을 확인한 뒤, 뮤파 대역을 포함하고 있는 내재모드함수에 고속푸리에 변환을 적용하여 움직임 상상에 대한 특징을 추출한다. 특징 분류에서는 서포트 벡터 머신을 사용하여 동작 상상 뇌전도 신호에 대한 특징을 분류하고, 10-교차검증을 통해 분류기의 일반화 성능을 추정한다. 제안하는 방법은 다른 방법들과 비교하여 84.50%의 분류 정확도를 보여주었다.
최근에 이르러 뇌에 대한 연구가 체계적으로 이루어지고 있으며 뇌파를 활용하기 위한 Brain-Computer Interface(BCI) 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, BCI 기기를 활용한 기능성 게임 기술이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 미국 뉴로 스카이사의 마인드셋 SDK(System Development Kit)를 이용하여 집중도과평정도에 따라 협동심과 사회성을 길러주는 기능성 게임으로 기존의 1인용 게임과 차별을 둔 "2인용 협동 댄스게임" 구현을 제안한다. 이 게임은 일반인의 뇌 활성화 및 ADHD 아동과 경도인지장애를 보이는 노인 치료에 도움을 주고 청소년들의 게임문화에 대한 사회적 순기능 역할을 할 것으로 기대한다.
BCI (Brain Computer Interface)는 사람의 두뇌와 컴퓨터를 연결하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스'를 나타내는 것이며 EEG(Electroencephalogram)을 주로 분석하여 인간의 행동이나 의도를 파악한다. 본 논문에서는 EEG를 이용한 행동인식의 하나로 졸음을 판단하는 방법을 제안한다. 제안방법에서는 MindWave를 이용하여 얻은 실험 데이터를 FFT를 이용하여 1초 단위로 스펙트럼을 분석하여 High-Alpha 영역의 시간에 따른 데이터 변화 패턴을 분석하여 졸음을 판단한다. 실험 결과, 100%의 최고 성능을 얻을 수 있었다.
최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서는 뇌파 신호를 이용한 운동 심상 분류 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뇌파는 개인별 차이가 큰 생체 신호로, 사용자에 독립적인 경우 추론이 어려워지는 문제가 있어 운동 심상 분류에서는 주로 피험자 종속적인 연구가 행해져 왔다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망 기반의 뇌파 분류 모델인 EEGNet 에 새로운 방식으로 개선한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용해 피험자에 대해 독립적인 운동 심상 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안하며, 제안한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용한 모델이 기존 모델보다 높은 분류 성능을 보여주는 것을 실험적으로 확인하였다.
오늘날에는 기술의 발전으로 인간의 뇌에 직접 자극을 가하여 질병을 치료하거나 뇌파를 통해 직접 기계를 조정하는 것이 가능해졌다. 이러한 뇌신경과학기술은 비침습적으로 이루어질 수도 있으나 적어도 현재까지는 뇌에 직접 전극이나 마이크로칩을 이식하는 침습적 방법이 필요한 자극을 더 정확하게 가하거나 뇌파를 더 정밀하게 측정할 수 있다. 뇌심부자극술(DBS)의 경우 파킨슨병, 본태성진전증에 대해 안정적인 치료방법으로 인정받고 있으며, 그 외 알츠하이머나 우울증 등에도 활용할 수 있는지 연구가 진행중이다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 경우 임상단계이지만 신경이 손상되어 신체를 움직이지 못하는 사람들의 신체기능을 대체하거나 재활치료를 지원하는 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 문제는 이러한 침습적 뇌신경과학기술을 필요로 하는 사람들의 상당수는 질병 또는 신경 손상으로 인해 판단능력이 손상되어 있거나 의사표시를 제대로 할 수 없는 사람들인데 반해, 이 기술들을 이용한 시술은 고도의 침습적인 시술이어서 반드시 환자 본인의 동의를 필요로 한다는 것이다. 특히 뇌신경과학기술이 아직 임상시험단계에 머물러 있는 영역에서는 위험은 그만큼 커지고 이익은 불확실하기 때문에 이를 고려하여 수술을 받을지 여부를 판단할 수 있도록 더 충분한 설명이 이루어져야 한다. 환자에게 성년후견이 개시되어 있다면 성년후견인이 - 경우에 따라서는 법원의 허가를 받아 - 이 시술에 대한 동의를 대신할 수 있을 것이다. 성년후견이 개시되어 있지 않은 경우 환자의 판단능력이 손상되어 있거나 의사표시를 할 수 없는 경우가 문제이다. 우리 의료 실무에서는 환자가 동의할 수 없는 경우 환자의 보호자에게 동의를 받는 경향이 있지만, 환자의 보호자라는 개념은 우리법상 근거를 찾기 어려운 개념이어서 문제가 있다. 장기적으로는 환자의 배우자나 근친이 보충적으로 환자의 의료행위 동의대행권을 갖도록 법률상 규정하는 편이 타당할 것이다. 뇌신경과학시술을 받은 환자에게 부작용 등 손해가 발생한 경우도 검토를 요한다. 만일 환자에게 수술에 수반되는 위험에 대해 제대로 설명이 되지 않았다면 위자료 청구가 가능하다. 의료과실과 부작용 사이에 인과관계가 있다면 그 부작용에 대해서도 손해배상청구를 할 수 있다. 또한 BCI나 DBS 모두 뇌에 전극이나 마이크로칩등을 이식하고 이를 외부의 컴퓨터를 통해 제어하기 때문에 인체의식형 의료기기가 사용된다. 인체이식형 의료기기에는 제조물책임법이 적용되므로 그 결함으로 인해 부작용이 발생했다고 인정된다면 제조자에 대해서 손해배상을 청구할 수 있다. 최근 우리 의료기기법에는 인체이식형 의료기기 책임보험제도가 시행되어 피해자가 구제를 받을 가능성이 더 강하게 보장된다.
인간의 생각만으로 기계를 작동할 수 있게 하는 인터페이스 시스템에 관한 연구 분야인 BCI (Brain-Computer Interface)에서는 피험자의 두피로부터 EEG(Electroencephalograph)를 측정하고 인식하여 뇌 상태를 알아내고 그 결과를 기계의 조종에 응용하는 방법을 사용한다. 본 연구에서는 각 개인으로부터 고유의 뇌파인 EEG를 얻고 신호처리하여 인식하는 인식모델을 제안하였다. 제안된 모델은 특정 작업을 수행하고 있을 때의 EEG 신호로부터 인식에 중요한 영향을 미치는 특징들을 추출해 내고, 이를 인식에 이용한다. 제안된 모델은 인식할 EEG 패턴들을 두개씩 분류하여 각각을 인식한 후, 그 결과를 종합하여 최종적인 인식결과를 얻도록 하였다. 본 연구의 실험에서는 피험자가 4가지의 작업을 수행하는 동안 얻어지는 4가지 EEG 패턴을 인식하였다. 제안된 모델은 90%이상의 높은 인식율을 보였고, 각 피험자에게 독특하게 존재하는 특징들을 인식 결과로서 제공하였다. 제안된 모델의 높은 인식율과 빠른 처리속도는 실시간 BCI 시스템에 응용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.
4차 산업혁명 시대에 다양한 분야에서 ICT 기술 간 융합에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 마쳐 데이터, 네트워크, 인공지능 기술이 결합한 새로운 용어인 DNA(Data, Network, AI)가 사용 중이다. DNA는 지능형 응용 및 서비스 개발에 있어 잠재적 기술력을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 DNA 기술 기반의 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기술, 산업용 무선 센서 네트워크에서의 기계학습 기반 이동성 기술, 뇌신호 주파수 특성을 이용한 CNN 기반 BCI 성능 예측 기술, 소스코드 주제를 이용한 인공신경망 기반 경고 분류 방법 기술, 챗봇 환경에서 데이터 시각화 인터랙션을 위한 자연어처리 기술에 대한 심사 완료된 논문들을 소개한다.
본 연구는 뇌손상(뇌졸중, 외상성 뇌손상, 뇌성마비 등)으로 인하여 손의 능동적 움직임이 결여되어 발생하는 관절의 구축, 근육의 단축, 근육의 탄력성 저하 등의 문제점을 분석하여 인체 역학적 모델에 따른 과학적 설계를 기반으로 환자의 손 기능 회복을 위하여 로봇 기술과 스마트폰의 융합을 통한 재활 로봇 보조 치료기를 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 일반적인 근 경직을 치료하는 방법을 응용하여 IT 기술과 로봇기술을 융합하여 치료사들의 부담을 덜어 주고, 환자들에게 오랫동안 정확한 운동을 반복적으로 할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 하나의 구동기로 2자유도의 움직임을 조절 할 수 있는 링크 매커니즘과 링크의 길이를 조절하여 신전(extension)과 과신전(Hyperextension)의 범위 조절이 가능하도록 로봇 플랫폼을 설계하였다. 또한 환자의 재활정도 및 상태에 적합한 운동속도, 운동반복횟수 등을 손쉽게 조작할 수 있는 등의 개인 맞춤형 재활훈련이 가능한 사용자 인터페이스를 설계 및 구현하였다.
There are a great numbers of disabled individuals who cannot freely move or control specific parts of their body because of serious neurological diseases such as spinal cord injury, amyotrophic lateral sclerosis, brainstem stroke, and so on. Brain-computer interfaces (BCIs) can help them to drive and control external devices using only their brain activity, without the need for physical body movements. Over the past 30 years, several Bel research programs have arisen and tried to develop new communication and control technology for those who are completely paralyzed. Thanks to the rapid development of computer science and neuroimaging technology, new understandings of brain functions, and most importantly many researchers' efforts, Bel is now becoming 'practical' to some extent. The present review article summarizes the current state of electroencephalogram (EEG)-based Bel, which have been being studied most widely, with specific emphasis on its basic concepts, system developments, and prospects for the future.
사람은 주로 언어를 통해서 서로간의 의사소통을 한다. 그러나 말을 할 수 없는 중증 장애인, 특히 전신마비가 된 장애인의 경우에는 글을 쓰거나 몸짓을 통한 방법으로도 자신의 의사를 전달하지 못한다. 이러한 중증 장애인이 의사소통을 할 수 있도록 뇌파를 이용한 의사전달기를 구현하였다. 안면근 신호가 포함된 뇌파의 특징을 추출하여 이를 일반적인 제어 신호로써 변환하고 이 신호를 통해 문자를 선택하여 의사론 전달할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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