• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.845-848
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• 2003

There are many researches on using human neuro-biological signals for various problems such as controlling a mechanical object and/or interfacing human with the computer. It is one of very interesting topics that human can use various instruments without learning specific knowledge if the instruments can be controlled as human intends. In this paper, we proposed an intelligent motion planner for a redundant manipulator, which is controlled by humans neuro-biological signals, especially, EOG (Electrooculogram). We found the optimal motion planner for the redundant manipulator that can move to the desired point. We used neural networks to find the inverse kinematics solution of the manipulator. We also showed the performance of the proposed motion planner with several simulations.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.755-762
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• 2004

In this research, EOG(Electrooculogram) signal was analyzed to predict the subject's intention using a fuzzy classifier. The fuzzy classifier is built automatically using the EOG data and evolutionary algorithms. An assistant robot manipulator in redundant configuration has been developed, which operates according to the EOG signal classification results. For automatic fuzzy model construction without any experts' knowledge, an evolutionary algorithm with the new representation scheme, design of adequate fitness function and evolutionary operators, is proposed. The proposed evolutionary algorithm can optimize the number of fuzzy rules, the number of fuzzy membership functions, parameter values for the each membership functions, and parameter values for the consequent parts. It is shown that the fuzzy classifier built by the proposed algorithm can classify the EOG data efficiently. Intelligent motion planner that consists of several neural networks are used for control of robot manipulator based upon EOG classification results.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.408-410
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• 2012

기존의 비디오 검색 방법들은 관련 주석이나 영상 정보에 기반하며 사용자의 반응과 관련하여서는 많은 정보를 활용하고 있지 않다. 비디오 시청시 사용자의 뇌신호나 시선추적 정보 등의 인지적 반응을 이용하여 연속적인 비디오 스트림의 각 부분에 대하여 사용자들이 나타내는 관심이나 감성 정보를 추출한다면 보다 인터랙티브한 비디오 데이터 검색 및 추천이 가능하다. 본 논문에서는 비디오를 시청하는 사용자의 안구전도(electrooculogram)를 기록한 후, 장면 전환이 발생한 부분에서의 사건관련전위 분석을 통해 해당 부분에서 나타나는 특징적 반응을 찾고 이에 대한 인지적 해석을 도출했다. 실험 결과 장면 전환 이후200~700ms 부분에서 P300 성분과 유사한 피크가 발생하는 것을 확인하였으며, 이러한 결과는 장면 전환에 따른 피험자의 비디오 내용 인지에 대한 의도 불일치 및 주의력 증가로 해석된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.525-530
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• 2019

뇌파가 발견된 후 임상 연구에 머물던 뇌파 관련 연구가 최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구로 발전 되고 있다. 현재는 뇌파를 해석하여 로봇 팔이나 드론을 조종하는 등의 연구가 진행 중이다. 하지만 아직도 뇌파 정보의 해상도와 신뢰성은 제한적이다. 따라서 보다 더 정확히 뇌파를 측정하고 해석하는데 필요한 다양한 기술의 개발이 요구된다. 이러한 기술 개발과 함께 새로운 응용 분야의 개척 또한 중요하다. 본 논문에서는 라이프케어테인먼트에 적합한 뇌파 기반 개인 인증 시스템 개발을 제안한다. 제안한 시스템은 안전도(Electrooculogram)와 근전도(Electromyogram) 등 을 뇌파와 함께 병행 사용하여 뇌파 정보의 해상도와 신뢰성을 담보한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.133-141
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• 2006

최근 많은 착용형 컴퓨터가 개발되었지만, 아직도 입력 및 출력 관점에서 보면 사용자 인터페이스에 많은 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 EOG 감지 회로와 마커 인식에 기반한 착용형 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안된 사용자 인터페이스에서 EOG 감지 회로는 지시 장치로 사용되는데, 눈 주위의 전위차를 감지함으로써 눈동자의 움직임을 추적한다. 사용자가 다루고자 하는 객체는 사람이 인지 가능한 마커로 표시되며 마커 인식 시스템은 카메라 영상으로부터 마커를 검출하고 인식한다. 마커가 인식되면 해당하는 객체에 대한 속성창과 마커 창이 HMD에 디스플레이되고 사용자는 원하는 속성이나 메소드를 선택함으로써 객체를 다루게 된다. EOG 감지 회로와 마커 인식 시스템을 이용함으로써 사용자는 착용형 컴퓨팅 환경에서 눈동자의 움직임만으로 객체의 조작을 손쉽게 수행할 수 있다.

• 대한임상전기생리학회지
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• 제8권1호
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• pp.43-50
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• 2010

Purpose : The objective of this study is to effect of an aquatic rotation control and obstacle avoidance when conducted underwater on hemiplegia patient's balance ability and vestibular function. Methods : Twelve hemiplegia patients participated and were randomly assigned to a control group(I) with standard physical therapy and an aquatic group(II) with an aquatic rotation control, obstacle avoidance and standard physical therapy as well. The aquatic group trained using a Halliwick rotation control and obstacle avoidance through 3 times per week over 6 weeks. For all subjects, vestibular function, their balance, the change of electrooculogram (EOG), the change of accelerometer axis and torsiometer according to visual sense, vestibular sense with galvanic vestibular stimulation (GVS) or not during leg close stance were measured. Results : The EOG in the vertical and horizontal (p<0.05) were both significantly lowered. The change was significantly lower in the trajectory range of motion of trunk and spine with torsiometer when leg close stand (p<0.01) and leg close stand with GVS (p<0.01). The centre of gravity accelerated, there were reduced significantly difference X and Y axis of accelerometer during the closing of the leg without vision (p<0.05). There were reduced significantly difference X and Z axis of accelerometer during the closing of the leg with GVS (p<0.05). There were reduced significantly difference X and Z axis of accelerometer during the closing of the leg and close eyes with GVS (p<0.05). Conclusion : The balance ability, vestibular system and postural control is improved.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.136-141
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• 2012

운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.768-773
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• 2012

운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.53-60
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• 2018

아두이노와 저가형 생체신호 증폭기를 사용하여 시선추적실험을 실시하고 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 간단한 4방향의 시선이동 인식실험과 함께, 시선을 사용하여 영어 알파벳 등을 직접 쓰는 eye-writing 인식실험을 함께 진행함으로, 새롭게 구성한 안구전도 측정장치의 실용성을 평가하고, 더 나아가 저가형 안구전도 장치가 eye-writing과 같은 복잡한 사람-컴퓨터간 상호작용도구로 활용될 수 있는지를 분석하였다. 실험을 위해서 PSL-iEOG와 아두이노를 사용하는 저가형 안구전도 측정장치가 구성되었으며, 패턴분류를 위해 dynamic positional warping과 웨이블릿 변환이 사용되었다. 실험 결과, 저가형 측정장치는 비교적 단순한 알고리즘만으로도 외부 잡음이 유입되지 않은 경우 90%에 가까운 정확도로 시선방향을 인식할 수 있었으며, eye-writing의 경우에도 5개 패턴에 대해서 90%의 중위 정확도를 달성할 수 있었다. 그러나 패턴의 숫자가 증가함에 따라 정확도가 매우 감소하여, 다양한 패턴의 직접적인 입력이라는 eye-writing의 장점을 부각하기 위해서는 저가형 장치에 특화된 알고리즘의 개발 등 추가적인 연구가 필요할 것으로 여겨진다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1981-1982
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• 2008

뇌파신호 측정 시에는 환자의 움직임 등으로 artifact가 발생하게 된다. 따라서 정확한 진단에는 이와 같은 artifact를 제거하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 뇌파신호에서 발생할 수 있는 artifact 중 EOG(Electrooculogram: 안전위도)를 검출하고 제거하기 위한 방법으로 EOG 필터링(EOG filtering)을 제안하며, 나머지 근전도를 제거하기 위해 신경망(neural network)를 사용한다. 이때 입력신호의 특징이 신경망에 보다 잘 적용될 수 있도록 비선형 양자화기를 적응적으로 동작시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 뇌파신호의 artifact를 효과적으로 제거할 수 있다.