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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.
안민규(Minkyu Ahn),홍준희(Jun Hee Hong),강성욱(S. Kang),조호현(H. Cho),전성찬(Sung Chan Jun) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.2C
뇌-컴퓨터 인터페이스 기술은 21C 새로운 Human Computer Interaction (HCI)의 방법으로 떠오르며 많은 관심을 받고 있다. 특히 두피에서 측정되는 뇌전도(EEG)와 뇌 운동감각피질을 사용하는 움직임 상상에 대한 패러다임이 함께 널리 쓰이고 있으며, 실제로 좋은 성능을 보여준 사례들이 많이 발표 되고 있다. 하지만, 두피에서 측정되는 뇌파는 센서의 한계성 때문에 노이즈의 영향을 무시 할 수가 없는데, 그 영향을 줄이기 위해 본 연구에서는 신호원 영역 영상화를 통하여 센서영역뿐만 아니라 신호원 영역에서 확인 될 수 있는 정보에 초점을 두어 이를 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술에 적용하는 시도를 하였다. 데이터는 신호원 영역 영상화를 사용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 기존 연구들에 비하여 많은 18개 실험 데이터를 사용하였고, 단지 센서와 신호원 영역상의 정보의 차이와 성능향상에 주안점을 두기 위해 특정 시간-주파수 영역에서의 파워 값을 특징으로 사용하여 분류 해 보았다. 결과적으로 18개 데이터에 관하여 센서영역의 정보만 사용할 때 보다 최대 8.8%, 평균 4%의 성능 향상을 확인 할 수 있었다.
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.
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.
고유빈(Yoobin Koh),안민규(Minkyu Ahn),김웅빈(Woongbin Kim),전성찬(Sung Chan Jun) 한국HCI학회 2012 한국HCI학회 학술대회 Vol.2012 No.1
본 연구의 목적은 뇌전도(Electroencephalogram)신호를 기반으로 사용자의 집중 정도의 변화를 정량화하기 위한 연구로, 기존의 집중지표로 나타내는 T=(SMR+β) / θ 방식과 새롭게 본 논문에서 제시하는 4가지 지표와의 비교를 수행하였다. 시간에 따른 피험자의 집중력 감소를 유도하고, 측정하기 위한 방법으로 문자지우기 검사를 실시하였고, 차분, 흥미, 집중, 졸림 정도를 설문지를 통해 조사하여 집중지표들과의 상관계수로 분석 하였다. 선형회귀분석 및 설문결과에서 시간에 따라 피험자들의 집중도가 감소함을 확인 하였으며, 기존지표식은 집중력의 변화를 잘 정량화 하지 못한다는 결과를 얻었다. 보다 정확한 검증을 위해 더 많은 데이터와 통계적인 분석은 필요하지만, 본 연구에서 제시된 4가지 집중 지표 중 2가지가 비교적 기존의 지표에 비하여 집중력 감소 변화를 잘 설명함을 확인 할 수 있었다. 따라서 새롭게 제시된 집중지표는 기존의 집중지표와 함께, 뇌-컴퓨터 인터페이스 게임기나 사용자의 뇌파 상태를 모니터링 하기 위한 시스템에서 선택적 사항으로 함께 사용될 수 있을 것으로 판단된다. The purpose of this study is to evaluate the conventional concentration index (T=(SMR+ β) / θ) and further, to find a new index based on EEG. Letter cancelation test (LCT) is introduced for collecting EEG over attentional change and self-questionnaire is conducted. The results of linear correlation showed that scores of LCT decreases as time goes by. In addition, subjects tell through the questionnaire that their interest and attentional level decrease as well. The pearson correlation coefficient confirmed that the change in scores does not match with the conventional index. While the two method for concentration index among our proposed four indexes represent more suitableness than conventional one.
뇌전도 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스의 특징 추출 알고리즘 비교 연구
조호현(Hohyun Cho),안민규(Minkyu Ahn),전성찬(Sung Chan Jun) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A
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 상상움직임 실험을 통해 18셋의 뇌전도 데이터를 측정하였고, 4가지 알고리즘들을 성능 면에서 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.