정상상태시각유발전위 (Steady-State Visually Evoked Potentials)는 특정 주파수를 가진 시각자극에 대한 자연반응 신호이며 3.5Hz~75Hz의 주파수 범위를 갖는 시각 자극에 의해 동일한 주파수로 후두엽 영역이 전기적 활성화되는 특성이 있다. 본 논문에서 이러한 SSVEP 특성을 기반으로 EEG 분석을 수행하는 실험 패러다임을 구축하여 행동유발특성을 가지는 특정 객체에 대한 영상입력 시각자극에서의 주파수 패턴에 대응하는 EEG의 주파수 특징을 검출하고 이를 기반으로 객체와 관련된 행동유발특성을 Mirror Neuron System을 통해 측정한다. 이 때 측정된 EEG 기반 행동유발특성 데이터에 대한 선형판별분석을 수행하여 객체 패턴분류를 실시간으로 수행한다. 이러한 SSVEP 관측 실험을 기반으로 사용자의 내재적 의도를 파악하기 위한 Brain-Computer Interface(BCI) 시스템을 제안했다. Speller 등으로 대표되는 기존의 SSVEP 응용시스템은 격자영상패턴에 대응하는 뇌파특성 분석에 따른 패턴분류의 수행이 가능하나 본 논문의 SSVEP 기반 BCI는 다양한 형태의 사물을 입력객체로 활용하여 분류가 가능함으로 인해 범용성이 높아졌다.
시각 자극을 주었을 때 이에 유발되어 나타나는 전위를 두피에 19개의 전극을 부착하고 측정하여 500Hz의 표본화 주파수로 A/D변환하였다. 이들 전위들의 분포로부터 각 전극의 좌표에 의해서 결정된 웨이팅 매트릭스를 사용하여 전위 분포의 중심점을 구하고 시간에 따른 이동 상태를 5명의 대상인과 4명의 비정상인에 대하여 분석하였다. 정상인에게서는 자극에 의한 시각적 정보가 시신경 경로를 통해서 전기적 신호로 전달되는 형태를 파악할 수 있었고, 비정상인의 경우에는 이러한 현상이 나타나지 않는 것을 발견하였다. 또한 본 연구의 중심점 추적의 방법과 다이폴 소오스 모델, 포인트 소오스 모델과의 관계를 검토 분석하였다.
본 논문은 BCI(Brain Computer Interface)기반의 정상상태시각유발전위(SSVEP : Steady-State Visual Evoked Potential)를 사용하여 무선 로봇 제어를 위한 시스템을 제안하였다. CPSD(Cross Power Spectral Density)를 사용하여 전극의 신호를 분석하였다. 또한 분류를 위해서 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 그 결과 피험자들의 평균 분류율은 약 70%로 나타났다. 로봇제어의 경우 뇌파의 값을 분류하여 나타난 결과 값으로 로봇이 움직일 수 있도록 구현하였고, 블루투스 통신을 이용하여 로봇제어를 수행하였다.
연구는 인간에게 3차원 공간상에서 시청각 통합 환경을 만든 후 정신적 스트레스가 시각 자극을 통해 ERPs에 어떠한 영향을 미치는지를 정량적으로 분석하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여, 정상 상태와 정신적 스트레스를 제시 상태를 구분하여 ERPs를 측정하였다. 실험은 정상상태의 남녀 10명의 피험자를 대상으로 하였고. 생체 신호는 Fpl, Fz, Cz. Pz, O1, O2의 영역에서 전자기적 영향을 받지 않는 차폐 공간에서 측정하였다. 그 결과 P300의 진폭은 스트레스를 제시한 경우에 좀더 커지고, 이때의 잠재기는 길어지는 결과를 얻었다 본 연구에서는 인간의 지각, 인지. 행동의 과정을 담당하는 뇌의 활동을 전위 변동으로 기록하여 정신적 스트레스의 영향을 측정하였다. 이러한 기초적 연구 검토를 통하여 인간의 제반 과정에 관한 뇌 기능의 이상을 평가 할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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