본 연구는 기존의 인간 근육움직임에 의존적인 인간-컴퓨터 인터페이스 장치들의 한계에서 오는 장애우들의 정보격차를 해소하기 위하여 근육의 움직임에 의존하지 않는 뇌-컴퓨터 인터페이스 설계를 위하여 뇌파(EEG) 특성을 분석하였다. 이를 위하여 자극의 제시를 통한 뇌파의 취득에서 분석에 이르기 까지 BCI2000시스템을 이용하여 진행되었다. 실험을 통한 뇌파의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 실제움직임과 움직임 상상시 출현하는 뇌파의 활성화 영역과 ...
본 연구는 기존의 인간 근육움직임에 의존적인 인간-컴퓨터 인터페이스 장치들의 한계에서 오는 장애우들의 정보격차를 해소하기 위하여 근육의 움직임에 의존하지 않는 뇌-컴퓨터 인터페이스 설계를 위하여 뇌파(EEG) 특성을 분석하였다. 이를 위하여 자극의 제시를 통한 뇌파의 취득에서 분석에 이르기 까지 BCI2000시스템을 이용하여 진행되었다. 실험을 통한 뇌파의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 실제움직임과 움직임 상상시 출현하는 뇌파의 활성화 영역과 주파수 대역이 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 상상시 발생하는 뇌파를 움직임과 관련된 제어에 활용할 수 있을 것으로 기대한다. 둘째, 뇌-컴퓨터 인터페이스의 효율성을 높이고 제어에 필요한 뇌파 측정을 위한 최소한의 뇌파 측정 위치를 찾기 위해 움직임 상상과 뇌파의 출현위치의 관련성을 알아보았다. 그 결과 C3, Cz, C2, C4가 BCI를 위한 뇌파측정위치로 적절함을 파악하였다. 셋째, 좌·우 움직임 상상과 휴지기의 뇌파 차이를 찾기 위해 주파수 특성을 분석하였다. 그 결과, 왼쪽 움직임 상상시 C2, C4영역에서 출현하는 8Hz 뮤파와 20~22Hz 베타파 대역에서 차이를 보였다. 오른쪽 움직임 상상시에는 C3, Cz영역에서 10Hz 뮤파와 20Hz 베타파가 휴지기 뇌파와 뚜렷한 차이를 보였다.
본 연구는 기존의 인간 근육움직임에 의존적인 인간-컴퓨터 인터페이스 장치들의 한계에서 오는 장애우들의 정보격차를 해소하기 위하여 근육의 움직임에 의존하지 않는 뇌-컴퓨터 인터페이스 설계를 위하여 뇌파(EEG) 특성을 분석하였다. 이를 위하여 자극의 제시를 통한 뇌파의 취득에서 분석에 이르기 까지 BCI2000시스템을 이용하여 진행되었다. 실험을 통한 뇌파의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 실제움직임과 움직임 상상시 출현하는 뇌파의 활성화 영역과 주파수 대역이 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 상상시 발생하는 뇌파를 움직임과 관련된 제어에 활용할 수 있을 것으로 기대한다. 둘째, 뇌-컴퓨터 인터페이스의 효율성을 높이고 제어에 필요한 뇌파 측정을 위한 최소한의 뇌파 측정 위치를 찾기 위해 움직임 상상과 뇌파의 출현위치의 관련성을 알아보았다. 그 결과 C3, Cz, C2, C4가 BCI를 위한 뇌파측정위치로 적절함을 파악하였다. 셋째, 좌·우 움직임 상상과 휴지기의 뇌파 차이를 찾기 위해 주파수 특성을 분석하였다. 그 결과, 왼쪽 움직임 상상시 C2, C4영역에서 출현하는 8Hz 뮤파와 20~22Hz 베타파 대역에서 차이를 보였다. 오른쪽 움직임 상상시에는 C3, Cz영역에서 10Hz 뮤파와 20Hz 베타파가 휴지기 뇌파와 뚜렷한 차이를 보였다.
The purpose of this study is to alleviate the digital divide that occurs to the disabilities due to the limits of the existing human-computer interfere devices which are muscle movement dependant. Therefore, the characteristics of EEG has been analysed in order to develop the new human-computer inte...
The purpose of this study is to alleviate the digital divide that occurs to the disabilities due to the limits of the existing human-computer interfere devices which are muscle movement dependant. Therefore, the characteristics of EEG has been analysed in order to develop the new human-computer interfere devices which are not muscle movement dependant.
For the purpose of the study, a system called BC12000 has been widely used from the acquisition of the EEG through providing stimulus to the analysis of the EEG. The results of the analyzed EEG are as follows:
Firstly, it has been proved that the result of the active field of EEG is in accord with the frequency band appeared in the real and imagery movement. Therefore, it is expected that the EEG emerged while imagining can be applied in the control which is related to the movement.
Next, it has been detected the relation between the real and imagery movement in order to find the minimum of EEG measurement position and to raise efficiency on the brain-computer interface. As a result, C3, Cz, C2 and C4 have been determined as of the EEG measurement position for BCI.
Finally, the characteristics of frequency has been analyzed in order to detect the difference of EEG between left and right motor-imagery and the rest frequency. As a result, it has shown difference in 20-22Hz beta band and 8Hz mu wave which has emerged in C2, C4 position
The purpose of this study is to alleviate the digital divide that occurs to the disabilities due to the limits of the existing human-computer interfere devices which are muscle movement dependant. Therefore, the characteristics of EEG has been analysed in order to develop the new human-computer interfere devices which are not muscle movement dependant.
For the purpose of the study, a system called BC12000 has been widely used from the acquisition of the EEG through providing stimulus to the analysis of the EEG. The results of the analyzed EEG are as follows:
Firstly, it has been proved that the result of the active field of EEG is in accord with the frequency band appeared in the real and imagery movement. Therefore, it is expected that the EEG emerged while imagining can be applied in the control which is related to the movement.
Next, it has been detected the relation between the real and imagery movement in order to find the minimum of EEG measurement position and to raise efficiency on the brain-computer interface. As a result, C3, Cz, C2 and C4 have been determined as of the EEG measurement position for BCI.
Finally, the characteristics of frequency has been analyzed in order to detect the difference of EEG between left and right motor-imagery and the rest frequency. As a result, it has shown difference in 20-22Hz beta band and 8Hz mu wave which has emerged in C2, C4 position
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