Recently, methodologies for developing brain-computer interface (BCI) games using the BCI have been actively researched. The existing general framework for processing brain waves does not provide the functions required to develop BCI games. Thus, developing BCI games is difficult and requires a large amount of time. Effective BCI game development requires a BCI game framework. Therefore the BCI game framework should provide the functions to generate discrete values, events, and converted waves considering the difference between the brain waves of users and the BCIs of those. In this paper, BCI game frameworks for processing brain waves for BCI games are proposed. A variety of processes for converting brain waves to apply the measured brain waves to the games are also proposed. In an experiment the frameworks proposed were applied to a BCI game for visual perception training. Furthermore, it was verified that the time required for BCI game development was reduced when the framework proposed in the experiment was applied.
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI: Brain Computer Interface)는 뇌파를 활용하여 뇌의 활동이 컴퓨터에 직접 입력되어, 마우스나 키보드 같은 입력장치가 없이도 컴퓨터와 커뮤니케이션을 할 수 있는 장치를 말한다. 뇌파 인터페이스 관련 하드웨어제작기술이 발전함에 따라 고가이면서 대형이었던 뇌파측정장비가 최근에는 소형화되고 저렴한 가격대로 출시되면서 앞으로 다양한 멀티미디어 분야에서 응용이 될 것으로 예상된다. 본 논문은 BCI의 다양한 연구 가운데 일반인들이 가장 먼저 접할 수 있는 응용영역인 게임에 대하여 BCI가 어떻게 적용되고 있는지 현재까지의 국내외 기술수준과 동향을 파악하고자 한다. 다음으로 BCI를 사용한 게임의 문제점을 살펴보고 향후 국내 BCI 연구 및 개발방향을 제시하고자 한다.
최근에 이르러 뇌에 대한 연구가 체계적으로 이루어지고 있으며 뇌파를 활용하기 위한 Brain-Computer Interface(BCI) 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, BCI 기기를 활용한 기능성 게임 기술이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 미국 뉴로 스카이사의 마인드셋 SDK(System Development Kit)를 이용하여 집중도과평정도에 따라 협동심과 사회성을 길러주는 기능성 게임으로 기존의 1인용 게임과 차별을 둔 "2인용 협동 댄스게임" 구현을 제안한다. 이 게임은 일반인의 뇌 활성화 및 ADHD 아동과 경도인지장애를 보이는 노인 치료에 도움을 주고 청소년들의 게임문화에 대한 사회적 순기능 역할을 할 것으로 기대한다.
뇌파로 의도를 접속하여 기계를 작동하는 뇌-기기 접속(Brain-Computer Interface, BCI) 기반의 인간-로봇상호작용(Human-Robot Interaction, HRI) 플랫폼을 제안한다. 사람의 뇌파로 의도를 포착하고 포착된 뇌파 신호에서 의도를 추출하거나 연관시키고 추출된 의도로 기기를 작동하게 하는 포착, 처리, 실행을 수행하는 플랫폼의 설계, 운용 및 구현 과정을 소개한다. 제안된 플랫폼의 구현 사례로 처리기에 구현된 상호작용 게임과 처리기를 통한 외부 장치 제어가 기술되었다. BCI 기반 플랫폼의 의도와 감지 사이의 신뢰성을 확보하기 위한 다양한 시도들을 소개한다. 제안된 플랫폼과 구현 사례는 BCI 기반의 새로운 기기 제어 작동 방식의 실현으로 확장될 것으로 기대된다.
Brain Computer Interface (BCI) is a communication pathway between devices (computers) and human brain. It treats brain signals in real-time basis and discriminates some information of what human brain is doing. In this work, we develop a EEG BCI system using a feature extraction such as common spatial pattern (CSP) and a classifier using Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Two-class EEG motor imagery movement datasets with both cued and uncued are tested to verify its feasibility.
Kim, Do-Hyung;Yeom, Hong Gi;Kim, Minjung;Kim, Seung Hwan;Yang, Tae-Won;Kwon, Oh-Young;Kim, Young-Soo
Annals of Clinical Neurophysiology
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제23권2호
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pp.92-98
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2021
A brain-computer interface (BCI) is a technology that acquires and analyzes electrical signals from the brain to control external devices. BCI technologies can generally be used to control a computer cursor, limb orthosis, or word processing. This technology can also be used as a neurological rehabilitation tool for people with poor motor control. We reviewed historical attempts and methods toward predicting arm movements using brain waves. In addition, representative studies of minimally invasive and noninvasive BCI were summarized.
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.
Brain-Computer Interface(이하 BCI)는 뇌파를 활용하여 인간의 의지로 컴퓨터를 제어하는 수단이나 행위이다. 뇌파 인터페이스 관련 하드웨어 제작 기술이 발전함에 따라 고가이면서 대형이었던 뇌파 측정 장비가 최근에는 소형화 되고 개인이 구매 가능한 가격대로 출시되면서 앞으로 다양한 멀티미디어 분야에서 응용이 될 것으로 예상된다. 이 논문은 뇌파 인터페이스 장치를 게임의 새로운 장치로 활용이 가능한지에 대해 게임 디자인적 관점에서 접근한다. 먼저 논문에서는 뇌파 인터페이스 장치를 적극적으로 활용할 수 있는 게임 플레이 요소를 제안하고 체계화하며, 이를 기반으로 하는 게임의 시제품을 제작하였다. 다음으로 기존의 키보드, 마우스를 입력 장치로 사용하는 게임과의 비교 체험을 통해 뇌파 인터페이스 장치의 활용이 직관적이고 효율적인 게임 플레이를 제공하는지에 대해 통계적인 분석을 하였으며, 실제로 직관성과 흥미로움을 제공한다는 사실이 검증되었다. 본 논문의 결과는 BCI 기반 게임 제작을 위한 효과적인 게임 디자인 가이드라인이 될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 선행 연구를 통해 제안하였던 새로운 분류 알고리즘인 Variance Considered Machines (VCM)을 통해 EEG 신호의 분류 에러율을 감소시킴으로 Brain-Computer Interface (BCI)의 성능향상 가능성을 보였다. BCI란 뇌파를 통해 컴퓨터와 같은 시스템을 제어하는 것으로 BCI의 인식률에 영향을 미치는 것에는 많은 요소가 있지만 본 논문에서는 그 중에서도 가장 중요한 분류 알고리즘을 제안된 알고리즘을 통해 인식률을 향상하는 것을 보였다. 이를 위해 피험자가 가상으로 왼쪽 손과 다리를 움직이는 상상을 한 데이터를 기존에 가장 많이 사용되고 있는 분류 알고리즘인 SVM과 제안된 VCM으로 분류하여 인식률을 비교하였다. 기존 연구를 통해 VCM의 우수성을 이론적 결과와 시뮬레이션 결과로 보였다면 본 논문에서는 실제 데이터를 통한 실험을 통해 인식률 향상을 보였다.
Brain-Computer Interface(이하 BCI)는 뇌파를 활용하여 인간의 의지로 컴퓨터를 제어하는 수단이나 행위이다. 뇌파 인터페이스 관련 하드웨어 제작 기술이 발전함에 따라 고가이면서 대형이었던 뇌파 측정 장비가 최근에는 소형화 되고 개인이 구매 가능한 가격대로 출시되면서 앞으로 다양한 멀티미디어 분야에서 응용이 될 것으로 예상된다. 이 논문은 뇌파 인터페이스 장치를 게임의 새로운 장치로 활용이 가능한지에 대해 게임 디자인적 관점에서 접근한다. 먼저 논문에서는 뇌파 인터페이스 장치를 적극적으로 활용할 수 있는 게임 플레이 요소를 제안하고, 이를 기반으로 하는 게임의 시제품을 제작한다. 다음으로 기존의 키보드, 마우스를 입력 장치로 사용하는 게임과의 비교 체험을 통해 뇌파 인터페이스 장치의 활용이 직관적이고 효율적인 게임 플레이를 제공하는지에 대해 통계적인 분석을 통해 검증한다. 본 논문의 결과는 BCI 기반 게임 제작을 위한 효과적인 게임 디자인 가이드라인이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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