사람과 컴퓨터의 인터페이스를 위한 방법에는 여러 가지가 있으나 보나 편리하고 몸이 불편한 사람들도 이용할 수 있도록 하기 위하여 최근에는 사람의 뇌파를 이용하여 인터페이스를 하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 세계 여러나라에서 뇌파에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 아직까지 뇌파에 대한 정확한 분석이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 정확한 뇌파분석을 위한 뇌파 유발 자극방법 및 측정법을 제안하고, Fp1, Fp2, C3, C4 영역에서 뇌파를 측정하여 사람이 팔을 움직이고자 하는 상상을 할 때 ${\mu}$파와 ${\beta}$파에서 발견되는 Event-Related Synchronization(ERS), Event-Related Desynchronization(ERD)을 분석함으로써 사람의 의도를 뇌파를 통해 인지하고자 한다. 실험결과 피험자가 오른쪽 팔을 움직이고자 할 경우 왼쪽 뇌에서 ${\mu}$파 감소하고 ${\beta}$파는 증가하였으며, 왼쪽 팔을 움직이고자 한 경우 반대로 우뇌에서 ${\mu}$파가 감소하고 ${\beta}$파가 증가하는 것을 알 수 있었다.
일반적으로 병렬 이벤트구동 시뮬레이션의 대표적 동기화 방법으로는 비관적 동기화 방식과 낙관적 동기화 방식이 있는데, 본 논문에서는 예측기반 병렬 이벤트구동 로직 시뮬레이션에서 이 두 가지 동기화 방식들을 혼용한 간헐적 동기화를 통한 시뮬레이션 성능 향상 기법을 제시한다. 제안되는 간헐적 동기화 방식은 예측기반 병렬 이벤트구동 로직 시뮬레이션에서 자주 일어나는 틀린 예측과 연관된 체크포인트 오버헤드 및 재실행 오버헤드를 최소화할 수 있어 시뮬레이션 성능 향상에 매우 효과적인데, 이를 다양한 실제 디자인들에 적용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 피험자가 A, B, C, D 글자를 말하는 상상을 할 때 사고중추에서와 Broca's area 에서 EEG 신호를 측정하였으며 이 신호를 Event-Related Spectral Perturbation (ERSP), Inter-Trial Coherence (ITC) 그리고 Event Related Potential (ERP) 방법을 통해 분석하여 보았다. 그 결과 F7, FT7 영역의 뇌파에서 각 문자를 보여주는 자극 제시 후 0$\sim$300ms 동안의 1$\sim$13Hz에서 높은 coherence를 보였으며, P300 이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 ERP를 통해 분석해본 결과 각 글자에 대한 차이를 구분하고자 하였던 처음 연구의 동기와 달리 각 글자를 말할 때 ERP가 약간의 차이를 보이기는 하였으나 각 문자에 대한 차이라거나 이 차이를 통해 문자를 구별할 수 있다고 하기는 어려웠다. 하지만 본 논문에서는 이 실험결과를 통해 기존에 운동관련 뇌 영역에 국한되어 있던 BCI 연구의 한계를 극복하고 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있는 응용 시스템을 제안하였다.
최근에 뇌파를 이용하여 컴퓨터와 통신하거나 기기를 제어할 수 있는 이른바 뇌-컴퓨터 인터페이스BCI(Brain-Computer Interface)에 대한 연구가 대두되고 있다. 이러한 BCI 연구의 궁극적 목표는 다양한 정신상태에 따른 뇌파의 특성을 파악하여 컴퓨터나 기기 등을 제어하는 것이다. 본 논문에서는 움직임과 관련 있는 10~12Hz의 mu파 영역에서의 ERD/ERS를 계산하였고, 그 결과 왼쪽과 오른쪽 손의 움직임을 상상할 때에 운동과 관련된 기능이 집중되어 있는 일차운동영역(primary motor area)의 mu파에서 ERD/ERS의 차이가 나타남을 발견하였다 또한, RLS방법을 사용한 Adaptive Autoregressive Model 계수의 특징을 추출을 하였으며, 이를 신경망으로 학습시켜 인식률을 비교하였다.
The purpose of this study was to identify the correlation between electroencephalography (EEG) and strength, using grip strength. 64-channel EEG data were recorded from five healthy subjects in tasks requiring handgrip contractions of nine levels of MVC (Maximal Voluntary Contraction). We found the ERS (Event-Related Synchronization)/ERD (Event-Related Desynchronization) at the measured EEG data using STFT (Short-Time Furier Transform) and spectral power in the EEG of each frequency range displayed in the graph. In this paper, we identified that the stronger we contracted, the greater the spectral power was increased in the ${\beta}$, ${\gamma}$ wave.
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.
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.
본 연구에서는 코히어런스 분석을 통하여 시각집중 기간 동안 시간 변화에 대한 뇌기능과 관련된 공간-주파수간 연관관계를 해석하였다. 집중관련 시각자극 실험 데이터를 통해 ${\theta}$와 ${\alpha}$ 대역에서 서로 다른 두피 위치간 위상연관변화를 확인하였다. 좌우 전두엽, 전두엽과 두정엽 간 뇌유발전위는 P100, N200지점에서 위상동조를 보였으며, 전두엽과 후두엽 간 뇌유발전위는 시각 처리 정보가 반영되는 P300지점에서 위상동조를 보였다. 고정된 길이의 창을 이용하는 단구간 푸리에 변환에 비하여 연속 웨이블릿 변환은 모 웨이블릿의 파라미터 조정을 통한 다중해상도 분석이 가능하였다. 따라서 연속 웨이블릿 변환을 이용한 코히어런스 결과가 시간변화에 대한 뇌유발전위의 공간-주파수간 연관관계의 변화를 확인하는데 유효함을 확인하였다. 비 집중 자극수행에 대해서는 위상동조 현상이 나타나지 않았다.
본 논문에서는 사지가 마비되어 신체를 움직이지 못하지만 뇌의 기능은 정상적인 대 마비 환자들을 위한, 생각만으로 외부의 장치를 제어할 수 있도록 하는 BCI(Brain-Computer Interface) 시스템 제어기술을 연구하였다. 사지를 움직이는 상상을 할 경우, 뇌의 운동 감각 피질 영역에서 발생하는 뮤리듬(${\mu}8$-12Hz)에서 증가되는 신호의 패턴인 Event-Related Synchronization (ERS)를 Short-Time Fourier Transform (STFT)과 Particle Swarm Optimization (PSO)를 이용하여 검출 하는 방법을 시도 하였다. ERS는 사람마다 다른 주파수 영역에서 발생하며, 본 논문에서는 ERS가 가장 많이 발현되고 전압이 큰 주파수를 검출하기 위해 8-12Hz 주파수영역의 EEG평균에서 PSO를 이용하여 가장 큰 진폭을 가지는 주파수를 확인 한 후, 해당 주파수를 사용하여 C3, C4채널에서 동작 상상 시 나타나는 ERS의 특징을 PSO를 이용하여 찾는 것이며. 개개인 마다 다른 주파수 영역에서 나타나는 ERS의 특징을 가장 많이 발현되는 주파수영역으로 고정하여 움직임 분석을 시도 하였다. 실험 결과에 사용된 data는 BCI competition IV data set의 실험자 b data를 사용 하였고, 하나의 주파수 대역만을 사용한 결과 왼손 40%, 오른손 38% 검출 정확도를 보였다.
In this paper, a real-time control system for robot manipulator is implemented using real-time operating system with capabilities of multitasking, intertask communication and synchronization, event-driven, priority-driven scheduling, real-time clock control, etc. The hardware system with VME bus and related devices is developed and applied to implement a dynamic learning control scheme for robot manipulator. Real-time performance of the proposed dynamic learning controller is tested for tasks of tracking moving objects and compared with the conventional servo controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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