• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.801-804
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• 2002

뇌기능 연구 수단으로 널리 사용되고 있는 뇌파의 시각적 분석 및 정량적 분석시 오차를 증가시키는 원인이 되어 왔던 잡파(artifact)를 제거 대상이 아닌 제어 신호로써 활용한다. 본 연구에서는 다양한 잡파 중 뇌파 측정시 가장 잘 포함되고, 시각적으로 쉽게 구별이 가능한 안면근(facial muscle) 신호를 이용한다. 측정된 뇌파에 파워스펙트럼(power spectrum)을 적응하여 뇌파를 분석하고, Backpropagation 알고리즘을 이용하여 전 처리된 뇌파를 인식하는 2 채널 실시간 인식(recognition) 및 분류(classification) 시스템을 구현한다. 이와 같이 구현된 시스템을 이용하여 5 방향(상, 하, 좌, 우, 정지) 제어를 실시함으로써 뇌-컴퓨터간 통신을 통한 방향제어 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.825-826
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• 2016

최근 뇌파에 대한 연구가 아주 활발하게 진행되고 있다. 이러한 뇌파를 분석하기 위해서는 뇌파센서를 이용하여 뇌파를 수집하고 뇌파의 주파수 분석 등을 이용하여 뇌파를 분석할 수 있다. 이러한 분석을 위하여 본 논문에서는 NeuroSky 사의 mindwave mobile 뇌파 센서를 이용하여 뇌파를 수집하여 집중도를 분석하였다. 사람 사이에 교류하고 소통하는 과정에서 뇌파의 공명 현상 같은 현상이 발생한다고 한다. 또한 보통의 경우 어떤 일을 할 때, 많은 사람의 응원을 받으면 응원을 받지 않는 경우보다 잘 할 수 있는 경우가 많다. 여러 사람의 응원이 한 사람의 집중도에도 영향을 미치는 지 실험을 통하여 분석하였다. 실험결과 한사람이 집중할 경우보다 여러 사람이 같이 집중할 때 집중도가 향상되는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.4
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• pp.427-432
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• 2003

EEG is an electrical signal, which occurs during information processing in the brain. These EEG signals have been used clinically, but nowadays we ate mainly studying Brain-Computer Interface (BCI) such as interfacing with a computer through the EEG, controlling the machine through the EEG. The ultimate purpose of BCI study is specifying the EEG at various mental states so as to control the computer and machine. This research makes the controlling system of directions with the artifact that are generated from the subject s will, for the purpose of controlling the machine correctly and reliably We made the system like this. First, we select the particular artifact among the EEG mixed with artifact, then, recognize and classify the signals pattern, then, change the signals to general signals that can be used by the controlling system of directions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1088-1090
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• 2017

최근 국내에서는 상용화된 뇌파기반 인터페이스(BCI) 구현을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 안전한 비침습형 뇌파 측정 방법을 사용하여 뇌전도(EEG)를 측정하고 증폭된 데이터를 사용하여 RC카의 4방향 제어가 가능한 알고리즘을 제안한다. 뇌파측정기로 수집된 데이터 셋은 고속 푸리에 변환을 거쳐 사전 정의된 7가지 뇌파의 필터를 통해 집중도와 이완도를 검출하게 된다. 검출된 데이터는 아두이노 우노에 연결된 원격컨트롤러를 통하여 RC카의 전진 및 후진 제어를 담당한다. 또한 추가로 설치된 자이로센서를 통해 입력된 전자신호는 칼만 필터를 이용하여 좌회전 및 우회전 제어를 담당한다. 훈련된 실험자에 의해 실내 외에서 검출된 뇌파가 각기 다른 특성과 머리 회전만으로 상황을 구분하여 RC카 제어를 할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.10 no.6
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• pp.115-124
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• 2010

In the beginning brain waves were used for monkeys to control robot arm with neural activity. In recent years there are research that measured brain waves are used for the control of programs which monitor the progression of dementia or enhance of attention in children diagnosed with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). Moreover, low-price devices that can be used as a game control interface have become available. One of the problems associated with control using brain waves is that the mean amplitude, mean wavelength, and mean vibrational frequency of the brain waves differ from individual to individual. This paper attempts to propose a method to normalize measured brain waves using normal distribution and calculate the waveforms that can be used in controlling games. For this, a framework in which brain waves are converted in seven stages has been suggested. In addition, the estimation process in each stage has been described. In an experiment the waveforms of two subjects have been compared using the proposed method in the BCI English word learning program. The level of similarity between two subjects' waveforms has been compared with correlation coefficient. When the proposed method was applied, both meditation and concentration increased by 13% and 8%, respectively. Because the proposed regularization method is converted into a waveform fit for control functions by reducing personal characteristics reflected in the brain waves, it is fitting for application programs such as games.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.813-815
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• 2016

This paper implements a device control system based on the brain wave data. Brain-Computer Interface (BCI) technology can pass directly to the system without going through the operation of the language or body. By controlling the device to detect brain waves in real time according to the change of status it helps to ease life for a variety of services, such as disabled people with limited mobility or students, people who need multi-tasking. In addition, it is possible to develop an application service such as the home device control system. A device control system implemented in the paper based on the data collected from the EEG Headset associated to control the power of the smart phone and audio. Control the power ON / OFF operation by the Attention, and support service functions to control the audio by the Meditation and Eye blink. It was confirmed that the device control using the brain wave data to be operated through a laboratory test successfully.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1673-1675
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• 2013

인간 활동의 전 영역을 총괄하는 대뇌정보기능을 대표하는 뇌파는 대뇌피질에서 발현된다고 알려져 있다. 의학적인 연구 결과에 의하면 인지 사고 등의 역동적인 지식 활동, 다양한 감성 행동, 및 고차원적인 정신활동까지도 뇌파 분석을 통해서 어느 정도는 기계적인 인식이 가능한 것으로 알려져 있다. 뇌-컴퓨터 인터페이스는 인간 중심의 시스템을 위한 핵심 연구로서 뇌파 신호 분석에 의한 사용자 의도 인식 시스의 개발을 목표로 한다. 이에 따라서, 범용적으로 적용 가능한 뇌파신호 분석 기법 및 자동 처리 시스템에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 뇌는 부위별로 그 기능이 세분화 되어 있으며 의식 상태와 정신활동에 따라 뇌파가 수시로 변하면서 특정한 패턴을 갖는다. 이러한 뇌의 정보처리 메커니즘을 밝혀내면 전자장치와의 통신 인터페이스를 통해 기기를 제어할 수 있다. 본 논문은 사용자의 의도를 분석하는 방법과 이를 통해 다른 장치의 인터페이스를 제어할 수 있는 시스템을 설계했다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.2
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• pp.155-161
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• 2019

Electroencephalography (EEG), a representative method of identifying temporal and spatial changes in brain activity, is a voluntary electrical activity measurable in the human scalp. Various interface technologies have been provided to control EEG activity, and it is possible to operate a machine such as a wheelchair or a robot through brainwaves. The characteristics of EEG data are collected in various types of channels in real time, and a server system for analyzing them is required to have an independent and lightweight system for the platform. In these days, the Spring platform is used as a large business server as an independent, lightweight server system. In this paper, we propose an EEG analysis system using the Spring server system. Using the proposed system, the reliability of EEG control can be enhanced, and analysis and control interface expansion can be provided in various aspects such as game and medical areas.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.721-722
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• 2019

본 연구는 외부 환경 제어를 위해 안정적인 뇌파 신호를 추출하기 위한 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 다중 회귀의 원리를 사용한 머신러닝을 통하여 뇌파의 경향성을 분석하여, 측정 시 발생할 수 있는 불안정한 노이즈를 필터링하고, 제어 신호를 빠른 시간 안에 판단하는 것을 목적으로 한다. 측정은 CZ 측정 위치에서 1 채널의 EEG 기기로 이루어진다. 본 연구를 바탕으로 BCI 분야에서 효과적으로 외부 디바이스 제어를 위한 입력 신호를 추출하는 방법이 될 수 있을 것으로 예상한다.