• 한국정밀공학회지
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• 제20권2호
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• pp.7-13
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• 2003

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.943-944
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• 2010

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권10호
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• pp.1770-1782
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• 2011

A brain-computer interface (BCI) is a communication system that translates brain activity into commands for computers or other devices. In other words, BCIs create a new communication channel between the brain and an output device by bypassing conventional motor output pathways consisting of nerves and muscles. This is particularly useful for facilitating communication for people suffering from paralysis. Due to the low bit rate, it takes much more time to translate brain activity into commands. Especially it takes much time to input characters by using BCI-based typewriters. In this paper, we propose a brain-operated typewriter which is accelerated by a language prediction model. The proposed system uses three kinds of strategies to improve the entry speed: word completion, next-syllable prediction, and next word prediction. We found that the entry speed of BCI-based typewriter improved about twice as much through our demonstration which utilized the language prediction model.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제7권2호
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• pp.139-146
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• 2013

Recent advances in computer science enabled people with severe motor disabilities to use brain-computer interfaces (BCI) for communication, control, and even to restore their motor disabilities. This paper reviews the most recent works of BCI in stroke rehabilitation with a focus on methodology that reported on data collected from stroke patients and clinical studies that reported on the motor improvements of stroke patients. Both types of studies are important as the former advances the technology of BCI for stroke, and the latter demonstrates the clinical efficacy of BCI in stroke. Finally some challenges are discussed.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.427-432
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• 2003

사람의 뇌 속에 있는 신경 세포들은 여러 정보 처리 활동을 하면서 전기적인 신호를 발생시키는데 이를 두피 표면에서 측정한 것이 뇌파이다. 이러한 뇌파는 임상에서 주로 이용되어 왔으나 근래에는 이러한 뇌파를 이용하여 컴퓨터와 통신하거나 기기를 제어할 수 있는 이른바 BCI(Brain-Computer Interface)에 대한 연구가 대두되고 있다. BCI 연구의 궁극적 목표는 다양한 정신상태에 따른 뇌파의 특성을 파악하여 컴퓨터나 기기 등을 제어하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 좀 더 정확하고 신뢰성 있는 기기 제어를 위해 피험자의 의지대로 발생시킨 잡파를 이용하여 방향 제어 시스템을 구현하였다. 뇌파에 포함된 잡파 중 구별될 수 있는 특징을 나타내는 잡파를 선택하고 이들의 패턴을 인식하고 분류한 후 이를 제어신호로 변환하여 방향을 제어하는 시스템을 구현하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1005-1010
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• 2006

인체에서 발생하는 생체신호 중에서 뇌파는 신호가 복잡하고 재현이 어려움에도 불구하고 BCI(Brain Computer Interface) 분야에서는 선진국 선두 그룹을 중심으로 획기적인 기술을 개발하고 있다. 또한 BCI 에 대한 개발의 필요성도 손발을 사용하지 못하는 중증 장애인을 중심으로 확대되고 있다. BCI2000 시스템은 이러한 노력으로 탄생하였으며 BCI 선두 그룹을 중심으로 개발 발전되고 있다. 이 시스템 내부에서는 순수 상상에 의한 방향 인식과 가상키보드 등의 작업이 가능하도록 수정 보완 작업이 계속되고 있으며 정기적인 모임을 통해 그 기술을 공유하고 있다. BCI 에서의 선진그룹과 국내 연구 결과에는 많은 기술적 차이가 있지만 본 연구에서는 BCI 에서의 기술 발전에 자극되어 좌우 방향의 이벤트에 대한 뇌파 신호 분석과 이를 통하여 모니터 상의 방향을 제어하는 실험을 실시하였고 그 방법과 결과를 논의한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-13
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• 2010

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.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.289-294
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• 2015

본 연구는 비교사학습의 대표적인 방법 중 하나인 코호넨의 자기조직화 방법을 기반으로 BCI(Brain-Computer Interface)에 적용 가능한 자율적 기계학습방법을 제안한다. 이를 위해 상호작용 함수를 이용한 학습영역조정방법과 자율적 기계학습규칙을 제안하였다. 학습영역조정과 기계학습은 코호넨의 자기조직화 방법을 기반으로 한 상호작용 함수에 의한 측면제어효과를 이용하였다. 승자 뉴런을 결정하고 난 후 학습 규칙에 따라 뉴런의 연결강도를 조정하고 학습 횟수가 증가함에 따라 학습영역이 점차 감소하여 출력층 뉴런 가중치들의 입력을 향한 유동을 완화시켜 네트워크가 평형 상태(equilibrium state)에 도달하여 학습을 마칠 수 있는 자율적 기계학습을 제안하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.583-591
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• 2011

A number of Brain-Computer Interface (BCI) studies have been performed to assess the cognitive status through EEG signal. However, there are a few studies trying to prevent user from unexpected safety-accident in BCI study. The EEGs were collected from 19 subjects who participated in two experiments (rest & event-related potential measurement). There was significant difference in EEG changes of both spontaneous and event-related potential. Beta power and P300 latency may be useful as a biomarker for prevention of response to safety-accident.

• 대한안전경영과학회지
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• 제14권1호
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• pp.1-6
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• 2012

A number of Brain-Computer Interface (BCI) studies have been performed to assess the cognitive status through EEG signal. However, there are a few studies trying to prevent user from unexpected safety-accident in BCI study. The EEGs were collected from 19 subjects who participated in two experiments (rest & event-related potential measurement). There was significant difference in EEG changes of both spontaneous and event-related potential. Beta power and P300 latency may be useful as a biomarker for prevention of response to safety-accident.