• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2575-2581
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• 2011

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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.642-645
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• 2009

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권10호
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• pp.1770-1782
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• 2011

A brain-computer interface (BCI) is a communication system that translates brain activity into commands for computers or other devices. In other words, BCIs create a new communication channel between the brain and an output device by bypassing conventional motor output pathways consisting of nerves and muscles. This is particularly useful for facilitating communication for people suffering from paralysis. Due to the low bit rate, it takes much more time to translate brain activity into commands. Especially it takes much time to input characters by using BCI-based typewriters. In this paper, we propose a brain-operated typewriter which is accelerated by a language prediction model. The proposed system uses three kinds of strategies to improve the entry speed: word completion, next-syllable prediction, and next word prediction. We found that the entry speed of BCI-based typewriter improved about twice as much through our demonstration which utilized the language prediction model.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.153-158
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• 2010

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.

• 대한인간공학회지
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• 제26권2호
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• pp.167-171
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• 2007

Brain computer interface is the technology of interface for next generation. Recently, user intention has been tried to be recognized for interfacing a computer. EEG plays important role in developing practical application in this area. Much research has focused on extracting EEG commander generated by human movement. ERD/ERS has generally accepted as important EEG parameters for prediction of human movement. However, There has been difference between initial movement indicated by ERD/ERS and real movement. Therefore, this study was to determine the time differences for brain interface by ERD/ERS. Five university students performed ten repetitive movements. ERD/ERS was determined according to movement execution and the significant pattern showed the difference between movement execution and movement indication of ERD/ERS.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.924-926
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• 2015

본 논문에서는 IoT 지능화한 Arduino를 기반으로 한 디바이스와 MyndPlay를 이용한 인터페이스를 사용해 현재 많은 나라들이 연구비를 집중시키고, 많은 연구를 활성화 시키고 있는 뇌 - 컴퓨터 인터페이스(Brain - Computer Interface)를 만들고, 최종적으로는 EEG(Electroencephalography)를 기반으로 뇌 - 컴퓨터 인터페이스의 목적인 뇌- 컴퓨터 접속(Brain - Computer Connection)환경을 만들고자한다. EEG(Electroencephalography) 기반의 장비를 착용한 사람의 뇌파를 인식하고, 분석, 분류함으로 사용자의 상태에 맞게 지능화된 사물을 설계하는 것에 관한 연구를 진행했으며, 휴대폰과 같은 다른 디바이스와 통신하기 위해서 XBee와 Bluetooth를 사용했다. 최종적으로 사용자의 현재 상태를 뇌파를 통해 확인하고 전원의 조절과 다른 사물을 EEG로 제어할 수 있게 구현하는 논문이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.943-944
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• 2010

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.46.3-46
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• 2001

The overall aim of this research is to develop a computer communication interface based on brain-wave bio potentials for physically disabled people. The work focuses on using EOG and EMG signals to input characters one by one using cursor movements on a GUI screen. The Cyberlink TM system is used to acquire brain waves in real time with electrodes. EMG and EOG signals are used to direct a cursor in order to select, or to click on a character on the screen. We present a novel method for automatic EOG pattern detection by using wavelet transforms with a neuro-fuzzy approach ...

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.605-610
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• 2008

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.427-432
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• 2003

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 제어신호로 변환하여 방향을 제어하는 시스템을 구현하였다.