의수의 정확한 움직임 제어를 위한 동작 별 뇌파 특징 분류

김동은; 유제훈; 심귀보

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김동은 (중앙대학교) 유제훈 (중앙대학교) 심귀보 (중앙대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제25권 제1호

발행연도: 2015.2

수록면: 29 - 34 (6page)

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Brain-computer interface 기술은 일상에서 편안한 생활을 위해 다방면으로 연구가 진행 중이다. 본 연구는 3가지 동작의 뇌파특성을 분석하여 의수와 같은 외부기기의 세밀한 동작 제어를 목적으로 한다. 피험자들은 악력기를 쥘 때 (Grip), 손가락만을 움직일 때 (Move), 아무런 동작을 취하지 않을 때 (Relax)의 3가지 동작을 수행하였고, 뇌파를 측정하여 power spectrum analysis와 multi-common spatial pattern 알고리즘으로 특징추출을 수행하였으며, 분류알고리즘인 SVM (support vector machine)으로 뇌파의 특징데이터들을 분류하였다. 실험결과 3개의 다른 동작을 분류한 결과, 실험에 참여한 3명의 피험자 중 2명에게서 Grip 클래스의 분류율이 가장 높은 분류율을 보였다. 본 연구의 결과는 뇌파를 이용하여 의 수가 필요한 환자들에게 유용할 것으로 기대한다.

#뇌-컴퓨터 인터페이스 #뇌파 #공통공간패턴 #의수 제어 #BCI #EEG #Common spatial pattern #Artificial arm control

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1. [학술지(정기간행물)] - V. Srinivasan / 2007 / Approximate Entropy-Based Epileptic EEG Detection Using Artificial Neural Networks / IEEE Inforamtion Technology in Biomedicine 11 (3) : 288 ~ 295

2. [학술지(정기간행물)] - G. E. Frye / 2011 / Suppressing flashes of items surrounding targets during calibration of a P300-based brain–computer interface improves performance / Journal of neural engineering 8 (2) : 025024 ~

3. [학술대회논문] - J. del R. Millan / 2009 / Asynchronous Non-Invasive Brain-Actuated Control of an Intelligent Wheelchair / IEEE Int. Conf Engineering In Medicine And Biology Society : 3361 ~ 3364

4. [학술지(정기간행물)] - B. Rebsamen / 2010 / A brain controlled wheelchair to navigate in familiar environments / IEEE Neural Systems and Rehabilitation Engineering 18 (6) : 590 ~ 598

5. [학술지(정기간행물)] - G. Onose / 2012 / On the feasibility of using motor imagery EEG-based brain-computer interface in chronic tetraplegics for assistive robotic arm control : a clinical test and long-term post-trial follow-up / Spinal Cord 50 : 599 ~ 608

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