• 센서학회지
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• 제25권4호
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• pp.257-263
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• 2016

Among several technologies related to human brain, Brain Computer Interface (BCI) system is one of the most notable technologies recently. Conventional BCI for direct communication between human brain and machine are discomfort because normally electroencephalograghy(EEG) signal is measured by using multichannel EEG sensor. In this study, we propose 2-channel EEG sensor-based application control system which is more convenience and low complexity to wear to get EEG signal. EEG sensor module and system algorithm used in this study are developed and designed and one of the BCI methods, Motor Imagery (MI) is implemented in the system. Experiments are consisted of accuracy measurement of MI classification and driving control test. The results show that our simple wearable system has comparable performance with studies using multi-channel EEG sensor-based system, even better performance than other studies.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1160-1165
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• 2009

사용자들에게 새로운 경험을 전달해주는 중요한 요소인 게임 인터페이스는 게임 플레이어에게 새로운 경험을 전달해주는 중요한 요소이며, 그 역할이 점점 커지고 있다. 최근에는 게임 플레이어의 움직임을 게임 컨트롤에 직접 반영하는 새로운 게임 인터페이스가 주목받고 있으며, 이렇게 직관성이 강화된 게임 인터페이스를 사용한 체감형 게임은 플레이어에게 컨트롤러를 조작하는 방식의 기존 게임보다 더 나은 몰입감을 제공하고 있다. 게임 플레이어들은 비슷한 형태로 반복되던 기존의 인터페이스에서 얻을 수 없는 새로운 경험을 원하고 있으며, 플레이어에게 다른 사용자 경험을 제공하기 위해서는 직관성이 강화된 새로운 게임 인터페이스와 더불어 그에 적합한 게임 컨텐츠가 필요하다. 본 논문에서는 뇌파를 이용한 Brain Computer Interface를 활용하여 직관적인 게임 인터페이스를 개발하고, 개발된 인터페이스를 통해 플레이어의 경험을 최대한 높일 수 있는 게임 환경 디자인을 제안해 보고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.7-13
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• 2018

현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.36-40
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• 2003

근래에 들어 질병으로 인하여 의사표현이 곤란한 환자에게 뇌파에 기초한 BCI(Brain Computer Interface)와 같은 새로운 인터페이스를 제공하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. BCI를 위한 기초 연구로서 특정 자극에 대해 유발되는 뇌파의 측정과 분석은 BCI를 위한 뇌파의 패턴과 인터페이스의 설계에 중요한 역할을 한다. 이 연구의 목적은 시청각 자극 인가후 피험자의 반응 시간을 측정하는 시스템을 EEG와 같은 생체 신호 계측 시스템과 연동이 가능한 형태로 개발하는 것이다. 제안된 시스템은 기능적으로 자극 신호 발생부, 반응시간 측정부, 유발뇌파 측정부, 동기신호발생부로 나뉘어진다. 자극신호 발생부는 실험에 이용되는 자극신호를 제작하는 부분으로서 Flash를 사용하여 구현하였다. 반응시간 측정부는 문제에 대한 답 선택 요청시각으로부터 피험자의 반응까지의 시간을 측정하는 부분으로서 마이크로 컴퓨터(80C31)를 이용하여 구현하였다. 우발뇌파 측정부는 시판용 하드웨어와 소프트웨어를 그대로 사용하였다. 동기신호 발생부는 전체 시스템의 동기를 맞추기 위한 신호를 발생하는 부분으로서 문제제시, 답요구와 동기한 화면상의 명암 신호와 이를 검출하는 광센서로 구성하였다. 본 논문에서 제시한 방법에서는 기존의 유발진위 측정 및 자극시스템에 특정 모듈(반응시간 측정 장치, 동기신호 발생장치)만을 추가하여 실험자의 의도에 맞는 시스템을 설계할 수 있어 유발 뇌파 및 반응시간 측정을 필요로 하는 연구를 가속화 할 것이 기대된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.115-124
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• 2010

뇌파는 초기에 원숭이가 모터로 팔을 조작하기 위한 방법에 관한 연구로 시작되었다. 최근에는, 측정한 뇌파를 치매 환자의 치매 진행 정도를 늦추거나 집중력결핍 과잉행동장애 아이들의 집중력을 높이기 위한 연구들이 진행되고 있다. 그리고 저가의 뇌파 측정 장치가 출시되면서 게임 인터페이스로도 사용된다. 뇌파로 게임을 제어할 때의 문제점은 사람마다 평균 진폭, 평균 파장 그리고 평균 진동 횟수가 다르다는 것이다. 뇌파 차이는 뇌파로 게임을 제어할 때 형평성 문제를 발생시키기 때문에 뇌파를 정규화해서 사용하는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 정규분포를 사용해서 측정한 뇌파를 정규화하고 제어로 사용할 파형을 계산하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 뇌파 변환 과정을 7단계로 나누어 처리하는 프레임워크를 제안하고 각 단계에 필요한 계산과정을 기술한다. 실험에서는 BCI 영어단어 학습 프로그램에 제안한 방법을 적용하여 두 피험자 파형을 비교했다. 실험에서는 두 피험자의 파형 유사 정도를 상관계수로 측정했다. 명상 값은 제안한 방법을 적용할 때 약 13%가 증가되었고 집중 값은 약 8%정도 증가되었다. 제안한 정규화 방법은 뇌파에 반영된 개인의 특성을 줄여서 제어에 적합한 파형으로 변환하기 때문에 게임과 같은 응용프로그램에 적합하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.254-259
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• 2015

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.739-741
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• 2003

Electroencephalogram (EEG)-based brain computer interface (BCI) provides a new communication channel between human brain and computer. EEG is very noisy data and contains artifacts, thus the extraction of features that are robust to noise and artifacts is important. In this paper we present a method with employ both independent component analysis (ICA) and oriented principal component analysis (OPCA) for artifact-robust feature extraction.

• 대한인간공학회지
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• 제23권4호
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• pp.57-66
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• 2004

EEG(Electroencephalogram) provides a possibility of communicating between a human and a computer, called BCI(brain computer interface). EEG evoked by a movement has been often used as a control command of a computer. This study is to predict human movements by EEG parameters showed significant consistency. Three undergraduate students were asked to move both hands and foots thirty times respectively. Each movement consisted of single and three consecutive movements. Their EEG signals were analyzed to obtained ERD(Event Related Desynchronization) and ERS(Event Related Synchronization). The results showed that ERD and ERS could be used as a significant classifier identifying either single movement or repetitive movement of human limbs. The number of repetition of movement could be used to various control commands of a computer.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.211-214
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• 2008

Brain Computer Interface(BCI)분야는 뇌파를 이용하여 컴퓨터를 컨트롤 하는 기술로 최근 많은 연구가 이루어 지고 있다. 뇌파는 주변 상황과 개인, 상태에 따라 그 변화가 명확하기 때문에 BCI 분야는 앞으로 많은 응용 프로그램 개발에 충분한 자원이 될 수 있다. 기존의 BCI 연구는 뇌파를 입력 값으로 사용하여 컴퓨터를 컨트롤 하였다. 하지만 뇌파 값은 환경과 상황, 개인마다 다르기 때문에 특정 값으로 사용하기에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 뇌파의 특징을 이용하여 집중력을 향상시키는 개인용 게임시스템을 제안하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.227-232
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• 2013

BCI (Brain Computer Interface) is technology to control external devices by measuring the brain activity, such as electroencephalogram (EEG), so that handicapped people communicate with environment physically using the technology. Among them, EEG is widely used in various fields, especially robot agent control by using several signal response characteristics, such as P300, SSVEP (Steady-State Visually Evoked Potential) and motor imagery. However, in order to control the robot agent without any constraint and precisely, it should take advantage of not only a signal response characteristic, but also combination. In this paper, we try to use the fusion of motor imagery and P300 from EEG for practical use of robot control in BCI environment. The results of experiments are confirmed that the recognition rate decreases compared with the case of using one kind of features, whereas it is able to classify each both characteristics and the practical use technology based on mobile robot and wireless BCI measurement system is implemented.