• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권5호
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• pp.428-437
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• 2009

The Performance research about EEG-BCI algorithm in BCI-naive subjects is very important for evaluating the applicability to the public. We analyzed the result of the performance evaluation experiment about the EEG-BCI algorithm in BCI-naive subjects on three different aspects. The EEG-BCI algorithm used in this paper is composed of the common spatial pattern(CSP) and the least square linear classifier. CSP is used for obtaining the characteristic of event related desynchronization, and the least square linear classifier classifies the motor imagery EEG data of the left hand or right hand. The performance evaluation experiments about EEG-BCI algorithm is conducted for 40 men and women whose age are 23.87${\pm}$2.47. The performance evaluation about EEG-BCI algorithm in BCI-naive subjects is analyzed in terms of the accuracy, the relation between the information transfer rate and the accuracy, and the performance changes when the different types of cue were used in the training session and testing session. On the result of experiment, BCI-naive group has about 20% subjects whose accuracy exceed 0.7. And this results of the accuracy were not effected significantly by the types of cue. The Information transfer rate is in the inverse proportion to the accuracy. And the accuracy shows the severe deterioration when the motor imagery is less then 2 seconds.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.517-520
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• 2018

EEG 발명 이래 인간은 뇌파 분석에 기반한 새로운 통신 기술을 개발할 궁리를 하기 시작했다. 이것이 BCI 의 발전으로 이어졌고 최근 몇 십년간 전세계적으로 BCI 연구의 수가 눈에 띄게 증가하였다. 이 논문은 BCI 분야에서 현재 사용되는 기술들에 대한 개요를 제공하는데 초점을 두고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.41-49
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• 2007

BCI시스템은 뇌 자체에서 발생하는 전기적인 신호를 측정하여 콘트롤 또는 통신 시스템에 접목시키는 것이다. 이 시스템은 뇌파의 움직임을 실시간으로 검출하고 이를 통해 발생된 신호를 사용하여 전자장비 또는 소프트웨어에 바탕을 둔 프로세서 등을 조정할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 정신 상태에서 발생한 뇌전위 신호를 분석하고 인식하는 뇌-컴퓨터간 인터페이스 시스템을 개발할 때 뇌파 측정시 혼합되는 잡음제거 및 분리에 관한 것을 다루고자 한다. BCI시스템 구현을 위한 뇌파 분류과정에서 이분법의 수리적 모델을 사용하여 뇌파를 분류하고 잡음구간을 추출하는 방법을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.232-234
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• 2002

EEG-based brain computer interface (BCI) provides a new communication channel between human brain and computer. The classification of EEG data is an important task in EEG-based BCI. In this paper we present methods which jointly employ principal component analysis (PCA) and linear dynamical system (LDS) modeling for the task of EEG classification. Experimental study for the classification of EEG data during imagination of a left or right hand movement confirms the validity of our proposed methods.

• 정보와 통신
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• 제29권7호
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• pp.47-55
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• 2012

본고에서는 뇌전도 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술 (BCI: brain computer interface) 에 대해 소개를 한다. BCI기술에 대한 전반적인 동작 원리 및 방법들에 대해 소개하고, BCI기술의 상용화를 위해 해결해야 할 기술적 문제들을 바탕으로 국내외 기술 동향과 전망을 알아본다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권1호
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• pp.24-32
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• 2000

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.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권6호
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• pp.375-381
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• 2022

Brain-computer interface (BCI) is a technology that allows users with motor disturbance to control machines by brainwaves without a physical controller. Motor imagery (MI)-BCI is one of the popular BCI techniques, but it needs a long calibration time for users to perform a mental task that causes high fatigue to the users. MI is reported as showing a similar neural mechanism as motor execution (ME) and motor observation (MO). However, integrative investigations of these three tasks are rarely conducted. In this study, we propose a new paradigm that incorporates three tasks (MI, ME, and MO) and conducted a comparative analysis. For this study, we collected Electroencephalograms (EEG) of motor imagery/execution/observation from 28 healthy subjects and investigated alpha event-related (de)synchronization (ERD/ERS) and classification accuracy (left vs. right motor tasks). As result, we observed ERD and ERS in MI, MO and ME although the timing is different across tasks. In addition, the MI showed strong ERD on the contralateral hemisphere, while the MO showed strong ERD on the ipsilateral side. In the classification analysis using a Riemannian geometry-based classifier, we obtained classification accuracies as MO (66.34%), MI (60.06%) and ME (58.57%). We conclude that there are similarities and differences in fundamental neural mechanisms across the three motor tasks and that these results could be used to advance the current MI-BCI further by incorporating data from ME and MO.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.368-375
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• 2014

뇌파 연구의 증진과 인터페이스 기술의 발전으로 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술 또한 발전을 거듭하고 있다. 본 논문에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스를 교통수단에 접목하여 운전 습관을 관리하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 뇌파 자극을 측정하는 뇌파 측정부와 전달된 뇌파정보를 분석하는 뇌파 분석부, 교통수단의 속도를 제어하는 속도 제어부, 운전자의 상태정보를 저장하는 메모리부, 경고를 발생하는 경보부로 구성되어 있다. 제안된 시스템을 통해 졸음 운전 방지 및 사용자의 운전 습관을 개선하는데 도움을 주며, 교통사고 예방에 도움이 된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.469-472
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• 2002

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 제어 신호로 변환하여 방향을 제어하는 시스템을 구현하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.780-783
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• 2007

A Many studies have been made on the prediction of human voluntary movement intention in real-time based on invasive or non-invasive methods to help severely motor-disabled persons by offering some abilities of motor controls and communications. In the present study, we have developed an internet game driven by and/or linked to a brain-computer interface (BCI) system. Activities of two single neuronal units recorded from either hippocampus or prefrontal cortex of SD rats were used in real time to control two-dimensional movements of a robot, or a game object.