Multi-modal techniques have received increasing interest in the neuroscientific and brain computer interface (BCI) communities in recent times. Two aspects of multi-modal imaging for BCI will be reviewed. First, the use of recordings of multiple subjects to help find subject-independent BCI classifiers is considered. Then, multi-modal neuroimaging methods involving combined electroencephalogram and near-infrared spectroscopy measurements are discussed, which can help achieve enhanced and robust BCI performance.
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.
디자인 프로세스의 초기단계에서 컨셉 디자인은 창의적인 아이디어 발상이 요구되는 단계로 제품의 성공과 실패여부를 조기에 판가름 할 정도로 중요한 일이다. 이를 위해 개발된 웹 기반 창의적 발상 시스템(Creative Group Thinking System:이하 CGTS)은 이와 같은 컨셉디자인 단계에서 아이디어 발상을 지원하기위해 개발된 것이다. 따라서 본 연구는 HCI(Human Computer Interface)와 UI(User Interface)에 대하여 알아보고 이를 토대로 하나의 웹 기반 발상시스템(CGTS)의 UserInterface(이하 UI)를 개선하여 사용성을 높이는데 목적을 둔다.
이 연구의 목적은 BCI(Brain-Computer Interface)을 이용하여 바둑 전문인의 뇌 기능 특성을 분석하는 데 있다. 바둑 전문인의 뇌 기능 특성을 알아보기 위하여 연구생(초등학생) 15명, 한국기원 원생 16명, 프로기사 26명의 뇌파를 측정하여 표준화된 일반인 695명(초등학생 423, 중고등학생 161, 성인 111명) 과 비교한 결과 자기조절 지수 p=.002, 주의 지수(좌) p=.002, 정서 지수 p=.027, 항스트레스지수(좌) p=.002, 브레인 지수 p=.006 에서 바둑 전문인 집단이 일반인 집단보다 뇌 기능의 평균이 높게 유의미한 차이를 나타냈다. 이 결과는 두뇌를 많이 사용하는 바둑인 집단의 뇌 기능이 일반인 집단의 뇌 기능 과 적지 않은 차이가 있을 보여주고 있다. 바둑 전문인 집단간의 뇌 기능 차이를 비교하여 직업적인 특성이 뇌 기능에 미치는 영향의 차이점도 분석해 보았다. 분석의 결과 활성 지수에서만 유의미하였으며 집단간에는 차이가 없는 것으로 본다.
뇌-기계 인터페이스는 차세대 인터페이스로서 기기 이용자가 명령을 생각할 때 발생하는 신경세포의 전기적 신호인 뇌파를 해석하여 기기를 조종하는 인터페이스다. 뇌-기계 인터페이스는 다양한 스마트기기 등에 응용될 수 있지만 뇌파 신호를 해석하는 데는 상당량의 계산 프로세스가 필요하다. 따라서 에지(Edge) 형태로 구현된 임베디드 시스템에서는 뇌-기계 인터페이스를 구현하기가 어렵다. 본 연구에서는 사물인터넷 기술을 이용하여 에지에서는 뇌파 측정만을 진행하고 뇌파 데이터의 저장 및 분석은 클라우드 컴퓨팅에서 수행하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 뇌-기계 인터페이스를 위한 정량 뇌파 분석을 성공적으로 수행하였으며 데이터 송수신 시간 또한 실시간 처리가 가능한 수준을 보였다.
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.
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.
사람과 컴퓨터의 인터페이스를 위한 방법에는 여러 가지가 있으나 보다 편리하고 몸이 불편한 사람들도 이용할 수 있도록 하기 위하여 최근에는 사람의 생체신호를 이용하여 Interface하기위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호에는 뇌파, 근전도, 심전도, 등 여러 가지가 있지만 이를 위해 사용자의 가장 많은 정보를 내포하고 있는 뇌파에 대한 연구는 필수적이다. 따라서 세계 여러 나라에서 뇌파에 대한 연구가 진행되고 있지만 아직까지는 뇌파에 대한 정확한 분석이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 정확한 뇌파분석을 위한 뇌파 유발 자극 방법 및 측정법을 제안하고 사람이 몸을 움직이고자 하는 상상을 할 때 ERS(Event-Related Synchronization), ERD(Event-Related Desynchronization)를 분석함으로써 사람의 의도를 뇌파를 통해 분석하고자 한다.
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI: Brain Computer Interface)는 차세대 인터페이스의 유력한 대안으로 등장하고 있다. 특히 뇌파 연구의 증진과 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술의 활용 확대에 힘입어 발전을 거듭하고 있다. 최근에는 Neurosky, Emotive, OCZ 등의 기업에서 헤드셋 형태의 가볍고 착용이 간편한 기기를 저렴한 가격에 발매함으로써 게임, 집중력 향상 연습 등 다양한 용도로 활용되고 있다. 본 고에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스의 개념과 특성, 국내외 개발동향 및 적용전망을 살펴보고, 시사점 및 대응방향을 도출해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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