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- 저자 : 안민규 조호현 안상태 전성찬(Jun Sung Chan) (검색결과 4 건)
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뇌-컴퓨터 인터페이스 시스템에서 피험자의 잠재적 성능 확인을 위한 상상 운동움직임의 정확도 분석
안민규(Minkyu Ahn),조호현(Hohyun Cho),안상태(Sangtae Ahn),김무준(Mujun Kim),전성찬(Sung Chan Jun) 한국HCI학회 2012 한국HCI학회 학술대회 Vol.2012 No.1
뇌-컴퓨터 인터페이스를 위해 상상 손 움직임 명령 패러다임은 많이 사용되는 방법 중의 하나이다. 2클래스 명령을 위하여 주로 많이 사용되며 왼손/오른손 상상움직임을 통해 다르게 나타나는 뇌파의 공간적 패턴을 특징 값으로 사용한다. 하지만 손 상상 움직임에 대한 것은 피험자에 따라 특징이 잘 나타나지 않는 경우도 있기 때문에, 피험자의 잠재적 성능을 가늠해 보는 것은 중요하다고 할 수 있다. 이러한 피험자의 잠재적 가능성을 알아보기 위하여 52건의 왼손/오른손 상상실험으로부터 얻은 데이터를 분석하여, 다양한 조건에 대한 성능 비교 분석을 하였다. 결과적으로 대부분의 피험자가 무작위 레벨인 60% 부근에 분포함을 보였고, 100% 로 갈수록 피험자의 분포 값이 줄어듦을 확인 하였다. 조건에 대한 성능은 여성이 남성에 비하여 좋은 성능을 나타내고, 오전 9:30 및 오후 15:30 에 수행한 실험에서 상대적으로 우위에 있는 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, MBTI의 ENFP에 속한 10명의 피험자의 정확도 평균이 73%로 유일하게 다른 15개 유형에 비하여 70%의 성능을 넘는 수준을 보여주는 것을 확인 할 수 있었다. Motor imagery is well used paradigm for Brain-Computer Interface (BCI) especially in 2 class BCI since it shows discriminative spatial pattern. But some do not perform well in such BCI system. These people are called BCI-illiteracy. Therefore it is important to estimate individual's potential performance in BCI system. In this study, we investigate the performance over various factor using 52 motor imagery datasets. As a result, many of datasets shows their performance near chance level (around 60% when 100trials for each condition). Female subjects perform better than male and some conducted in 9:30am and 15:30pm results relatively better accuracies. In addition, we found that the group in ENFP type in MBTI test shows its mean accuracy about 73% which is only one which reaches over 70% accuracy among 16 MBTI groups.
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뇌전도 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스의 동작상상 뇌파 특징 추출 알고리즘 성능 비교 연구
조호현(Hohyun Cho),안민규(Minkyu Ahn),안상태(Sangtae Ahn),전성찬(Sung Chan Jun) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.11
뇌전도 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술은 신체 움직임이 불가능하거나 불편한 사람에게 새로운 의사전달 수단이 될 수 있으며 일반인에게도 상상만으로 컴퓨터 혹은 기계에 명령을 내릴 수 있게 하는 기술이다. 본 논문에서는 뇌 컴퓨터 인터페이스 연구 분야에 잘 알려진 Common Spatial Pattern (CSP) Invariant Common Spatial Pattern(iCSP) 그리고 Common Spatio-Spectral Pattern (CSSP) 알고리즘들의 성능을 비교 분석하였고 CSSP에 불변성(invariant)을 고려한 iCSSP를 제안하였다. 9명의 피험자로부터 두 번씩 시행한 오른손/왼손 상상움직임 실험을 통해 18셋의 뇌전도 데이터 그리고 추가로 시행한 30명의 데이터를 측정하여 총 48셋의 뇌전도 데이터를 통해 4가지 알고리즘들을 성능 변에서 비교하였다. 그 결과 CSSP의 성능과 차이가 크지는 않지만 본 연구에서 제안한 노이즈를 고려하여 최적의 필터를 구성하는 iCSSP에 대하여 더 나은 성능을 보여주는 결과들을 확인할 수 있었다. EEG based brain-computer interface directly transfers information of the brain signal into a computer or machine through electrical pathway without limb movement. In this field common spatial pattern (CSP) algorithm is a very well-known and efficient method extracting discriminative features from two different conditioned brain signals. Since CSP was firstly proposed in BCI about a decade ago many variants of CSP algorithms have been developed. Among them common spatio-spectral pattern (CSSP) and invariant common spatial pattern (iCSP) have been reported to show relatively better performance than conventional CSP because they can consider more information and more efficient noise suppression than CSP. We compared these kinds of CSP algorithms in terms of classification accuracy and suggested new invariant CSSP which takes both of advantages from CSSP and iCSP by adding noise suppression term taking into account non-stationarity to CSSP. Comparative study with 48 subjects showed that our new algorithm outperformed CSSP.
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안민규,조호현,안상태,전성찬(Jun Sung Chan) 한국산업응용수학회 2011 한국산업응용수학회 학술대회 논문집 Vol.6 No.1
뇌 영상화 기기들의 발전에 힘입어 전 세계적으로 수많은 연구자들이 21 세기 첨단산업의 핵심 분야인 뇌 과학 연구에 매진을 하고 있다. 이러한 흐름 속에 뇌-컴퓨터/기계 인터페이스 기술은 많은 영화 및 소설 속에 등장하며 사람들에게 꿈의 기술로 각인이 되어 왔으며, 최근 생각만으로 기기를 조종하는 실험이 원숭이나 사람을 대상으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 큰 관심 속에 있는 뇌파 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술의 기본 원리를 소개하며, 수학적으로는 어떤 연구가 요구되는지를 주되게 설명하도록 한다. 마지막으로 뇌-컴퓨터/기계 인터페이스에 대한 기술 개발 및 응용 동향에 대해서 간략하게 소개한다.
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