• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.22 no.2
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• pp.45-51
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• 2004

인간과 컴퓨터의 연결에 인간의 두뇌에서 발생하는 신호를 계측하여 원하는 목적에 이용하는 brain computer interface(BCI)에 관한 연구가 최근에 활발히 이루어지고 있다[1]. BCI는 뇌에서 발생하는 뇌파 신호의 해석 및 분석을 통하여 뇌와 컴퓨터 간에 통신 채널을 형성함으로써 사람이 입, 눈, 손 등의 근육 움직임을 통하지 않고 상호간에 정보를 전달할 수 있도록 하는 인터페이스 방법이다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.10a
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• pp.482-486
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• 1997

인간과 기계의 인터페이스로서 EEG를 이용한 방법이 새로이 부각되고 있다. 두뇌 피질로부터 추출되 는 EEG 신호를 처리해서 컴퓨터로 하여금 사람의 생각을 예측사고 원하는 바를 처리해주도록 하자는 것 이 궁극적인 목표이다. 본 연구에서는 두뇌피질 부위 중 손과 팔의 움직임에 민감하게 반응하는 부분 으로부터 EEG 신호(signal)를 추출해서 오른손 움직임인지 왼손 움직임인지를 구분해 주는 운동 신호 분류 방법을 제안하고 실험했다. 제안된 방법에서 성공률은 최대 89%를 보였으며, 이 방법을 응용하면 간단한 작업을 EEG로 처리하는 인터페이스의 설계,구현이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.151-154
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• 2008

본 논문은 Bayesian Networks를 이용해서 EEG 신호를 분석해서 사람의 감정을 분석하는 방법을 제안하였다. 현제 연구자들은 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 사람의 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. 기존에는 간질이나 발작 등을 의학 분야와 사람의 정서에 따라 뇌파분석을 하는 심리학의 영역에서 연구가 되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스를 통한 여러 가지 공학적인 접근이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따라 Brain-Computer Interface (BCI)를 통해서 EEG 신호를 분석하고 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출한 다음 각각의 주파수 영역으로 분류를 하였다. 분류된 값들은 Bayesian Networks를 이용해서 피 실험자가 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 확률 값에 의해서 피 실험자가 어떠한 감정인지를 인식하게 되는 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.2
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• pp.251-256
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• 2008

Many researchers are studying about human Brain-Computer Interface(BCI) that it based on electroencephalogram(EEG) signals of multichannel. The researches of EEG signals are used for detection of a seizure or a epilepsy and as a lie detector. The researches about an interface between Brain and Computer have been studied robots control and game of using human brain as engineering recently. Especially, a field of brain studies used EEG signals is put emphasis on EEG artifacts elimination for correct signals. In this paper, we measure EEG signals as human emotions and divide it into five frequence parts. They are calculated related the percentage of selecting range to total range. the calculating values are compared standard values by Bayesian Network. lastly, we show the human face avatar as human Emotion.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.11a
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• pp.250-254
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• 2002

컴퓨터의 발달과 더불어 인간과 컴퓨터 인터페이스에 있어서도 많은 발전을 하고 있다. 본 연구는 두뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface : BCI)를 위해서 인간에 있어서 가장 간단한 의사문제라고 여겨지는 긍정이나 부정을 선택할 때 나타나는 뇌파를 AR 모델을 이용하여 시간-주파수 분석을 한 후 topographical map을 그렸다. 그 결과 문제에 대답하는 시점 전후에서 파워스펙트럼이 유사하였고, 피험자가 문제를 읽고 판단하고, 동작하는 시점(reaction time : RT) 전으로 1초 ~ 0.5초 사이에 전두엽과 두정엽 부위에서 16Hz ~ 24Hz, 80 ∼ 88Hz의 주파수 대역에서 유의미한 차이를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.271-275
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• 2001

두뇌-컴퓨터 인터페이스로 활용하기 위한 시도로서, 인간의 가장 간단한 의사 표시인 긍/부정 의사와 관련한 뇌파를 측정하고 시간-주파수 분석을 수행하였다. 선행 연구 결과와 뇌파 측정 실험 조건에 대해 살펴 보고, 시간-주파수 분석 결과로부터 긍/부정 반응 동작에 따른 뇌파 변화에 대해 토론하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1396-1398
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• 2015

BCI (Brain Computer Interface)는 사람의 두뇌와 컴퓨터를 연결하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스'를 나타내는 것이며 EEG(Electroencephalogram)을 주로 분석하여 인간의 행동이나 의도를 파악한다. 본 논문에서는 EEG를 이용한 행동인식의 하나로 졸음을 판단하는 방법을 제안한다. 제안방법에서는 MindWave를 이용하여 얻은 실험 데이터를 FFT를 이용하여 1초 단위로 스펙트럼을 분석하여 High-Alpha 영역의 시간에 따른 데이터 변화 패턴을 분석하여 졸음을 판단한다. 실험 결과, 100%의 최고 성능을 얻을 수 있었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.24 no.5
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• pp.1-9
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• 2009

정부는 2017년까지 뇌 연구분야 세계 7위 진입을 목표로 연구개발 인프라 인력양성 등의 분야에 2009년에 총 610억 원을 투자한다. 인간의 뇌 정보를 활용할 수 있는 인지 메커니즘에 대한 분석이 이루어진다면, 인간과 같이 스스로 생각하고 느끼는 수준의 인공두뇌 및 인간형 로봇 개발이 가능하게 되고, 생각만으로 제어하는 뇌-컴퓨터 뇌-로봇 뇌-기계 인터페이스 기술로 사용자의 뇌파 혹은 신경 근육신호 등에 따라 알아서 움직이는 휠체어나 인공수족, 자동차, 비행기 등이 가까운 시일 내에 실현될 것으로 기대된다. 이에 인지과학의 한 분야인 증강인지(augmented cognitive)와 HCI 기술의 교집합 영역에서의 응용연구 이슈를 탐색하기 위해 인지과학의 개요, 증강인지의 출현 증강인지 시스템 모델, 프로젝트 사례 등에 대한 자료 수집 및 분석 내용을 본 고에 서술코자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.286-290
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• 2002

두뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface)를 적용하기 위한 연구로서 주어진 문제에서 긍/부정을 선택할 때 나타나는 뇌파를 분별하기 위해서 시간-주파수 분석을 하였다. 단시간 퓨리에 변환(short time fourier transform : STFT)을 하여 긍/부정 선택시 뇌파의 시간-주파수 변화량을 보고, 시간-주파수 분해능이 좋은 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 적용하여 서로 비교하였다. 두 가지 분석에서 공통된 결과는 주로 RT전 0.5초 주위에서 유의미한 결과를 나타내었고, 웨이블릿 분석에서 더 좁은 구간에 나타나며, 통계적으로 더 유의미한 결과를 나타내었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.18 no.2
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• pp.31-36
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• 2017

This study aims to develop an BCI speller utilizing eye-closed and double-blinking EEG based on asynchronous mechanism. The proposed system comprised a signal processing module and a graphical user interface (virtual keyboard-VK) with 26 English characters plus a special symbol. A detected "eye-closed" event induces the "select" command, whereas a "double-blinking" (DB) event functions the "undo" command. A three-class support vector machine (SVM) classifier involving EEG signal analysis of three groups of events ("eye-open"-idle state, "eye-closed", and "double -blinking") is proposed. The results showed that the proposed BCI could achieve an overall accuracy of 92.6% and a spelling rate of 5 letters/min on average. Overall, this study showed an improvement of accuracy and the spelling rate resulting from in the feasibility and reliability of implementing a real-world BCI speller.