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문제 정의
- 이 장에서는 뇌파를 사용하는 사례 중에서 제어를 목적으로 하는 연구들을 소개한다. 그리고 제안한 방법과 같이 뇌파를 정규화하는 연구를 소개한다.
- 이 방법은 측정한 뇌파에서 측정한 사람의 특성을 줄이는 효과를 주지만 특정 구간에서는 뇌파가 발생하지 않는 문제가 있다. 이 논문에서는 측정한 뇌파를 사람의 뇌파 분포와 유사한 분포를 가지도록 변환하고 게임에 사용할 값을 계산하는 방법을 소개한다.
가설 설정
- 상대적인 값 rn는 측정한 사람의 뇌파가 평균 μn과 표준 편차 σn를 가지는 정규분포를 따른다고 가정하고 측정한 뇌파로 발생 확률 P(xn)를 계산하고 상대적인 rn값에 할당한다.
제안 방법
- 정규화를 위해서 명상 값과 집중 값을 각각 1000씩 수집하고 수집한 뇌파로 각각의 평균과 표준편차를 계산했다. 계산한 값으로 실시간으로 측정한 뇌파 값을 정규화하고 변환했다. 두 피험자의 뇌파 유사 정도를 상관계수로 비교할 때 제안한 방법을 적용하면 최대 13%정도 향상시킬 수 있었다.
- 제안한 방법의 효과를 알아보기 위해서 변환 이전과 이후의 파형을 피험자 별로 비교하여 변환 정도를 살펴본다. 그리고 서로 다른 사람의 변환된 파형의 분포를 비교해서 유사성을 측정한다.
- 이 논문에서는 뇌파를 변환하기 위해서 뇌파를 분석하는 단계와 뇌파를 변환하는 단계로 구성했다. 뇌파를 변환하기 위해서 사람마다 한 번의 뇌파 분석 단계를 수행해서 뇌파 분포를 분석했다. 분석이 끝나면 실시간으로 측정한 뇌파를 게임에 적합한 파형으로 변환했다.
- 뇌파의 수집이 끝나면 수집한 뇌파의 평균 μn과 표준 편차 σn를 계산해서 수집한 뇌파의 분포를 알아본다.
- 분석이 끝나면 실시간으로 측정한 뇌파를 게임에 적합한 파형으로 변환했다. 변환은 형평성을 위해서 측정한 뇌파를 상대적인 값으로 표현하는 방법과 게임 제어에 적합한 파형으로 변환하는 방법으로 나누어 제안했다.
- 이 방법도 측정한 뇌파를 게임에 적용하기 전에 비교를 위한 뇌파를 수집한다. 수집한 뇌파의 최대 값과 최소 값을 구하고 일정한 구간으로 나누어 각 구간에서 측정된 뇌파의 빈도로 계산한다. 실시간으로 측정한 뇌파는 발생한 빈도를 기반으로 변환한다.
- 실험에서는 뇌파측정 장치에서 측정한 명상 값과 집중 값으로 영어 단어 학습 프로그램을 제어했다. 정규화를 위해서 명상 값과 집중 값을 각각 1000씩 수집하고 수집한 뇌파로 각각의 평균과 표준편차를 계산했다.
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4. 실험
실험에서는 다수의 피험자가 BCI 게임을 진행할때 발생되는 뇌파와 변환된 파형을 측정한다. 제안한 방법의 효과를 알아보기 위해서 변환 이전과 이후의 파형을 피험자 별로 비교하여 변환 정도를 살펴본다.
- 「마인드셋」은 저가의 뇌파 측정 장치로서 알파파, 베타파 등과 같은 기본 뇌파뿐만 아니라 명상 값 혹은 집중 값과 같이 기본 뇌파를 조합한 파형도 제공한다. 실험에서는 명상 값과 집중 값을 사용할 때 제안한 방법을 적용하여 뇌파의 변화를 비교해본다.
- 실험은 [그림 4]의 BCI 영어학습 프로그램 「헬로 뉴론」에서 제안한 방법을 검증한다. 이 프로그램은 영어단어 암기 단계와 영어단어 복습 단계로 구성된다.
- 이 논문에서는 뇌파를 변환하기 위해서 뇌파를 분석하는 단계와 뇌파를 변환하는 단계로 구성했다. 뇌파를 변환하기 위해서 사람마다 한 번의 뇌파 분석 단계를 수행해서 뇌파 분포를 분석했다.
- 세 번째, 뇌파로 웹페이지를 탐색하는 연구가 있다[8]. 이 연구를 통해서 개발한 프로그램은 집중력결핍 과잉행동장애 아동뿐만 아니라 루게릭병, 뇌졸중 환자, 간질 환자, 그리고 장애인 등이 뇌파로 웹페이지를 제어하는 인터페이스를 제공한다. 이 연구에서는 제어를 용이하게 하기 위해서 미세한 변화를 보이는 환자의 뇌파를 증폭기를 통해서 증폭시킨다.
- 이 연구를 통해서 개발한 프로그램은 집중력결핍 과잉행동장애 아동뿐만 아니라 루게릭병, 뇌졸중 환자, 간질 환자, 그리고 장애인 등이 뇌파로 웹페이지를 제어하는 인터페이스를 제공한다. 이 연구에서는 제어를 용이하게 하기 위해서 미세한 변화를 보이는 환자의 뇌파를 증폭기를 통해서 증폭시킨다. 네 번째, BCI를 이용한 입력에는 오차가 발생하기 때문에 기계학습과 같이 사용하는 연구도 있다[9].
- 뇌파를 게임에서 제어 수단으로 사용하기 위해서는 서로 다른 사람의 뇌파 차이를 고려해야한다. 제안한 방법은 뇌파 제어의 형평성을 맞추기 위해서 [그림 1]과 같이 n번째 사람이 측정한 뇌파 xn을 n번째 사람의 수집한 뇌파와 비교해서 n번째 사람의 상대적인 값과 뇌파 분포가 다른 사람과 균일하게 하기 위해서 변환한 값을 동시에 계산해서 상대적인 값 rn을 계산한다. 그리고 상대적인 값 rn은 게임 환경에 적합한 절대적인 값 an으로 변환해서 BCI 게임에 적용한다.
- 제안한 방법은 다양한 사람의 뇌파를 일정한 분포를 가지도록 변환함으로써 뇌파에 반영된 개인의 특성을 줄였다. 예를 들어, 측정된 뇌파 평균이 50을 넘는 사람들은 측정된 뇌파를 낮추어 사용하고 평균이 50보다 낮은 사람은 높여서 사용할 수 있었다.
- 변환한 뇌파의 분포도 사람과 같은 뇌파 분포를 보여야 한다. 제안한 방법은 측정한 뇌파를 정규 분포를 사용해서 정규화하고 게임에 적합한 파형으로 변환하는 방법을 제안한다.
- [그림 5]에서 점선 표시는 제안한 방법의 뇌파 변환과정을 나타낸다. 제안한 방법을 적용하지 않으면 측정한 뇌파가 곧바로 게임에 적용되어 수치가 표시되지만 제안한 방법을 사용하면 측정한 뇌파를 변화해서 게임에 적용한다.
- 실험에서는 다수의 피험자가 BCI 게임을 진행할때 발생되는 뇌파와 변환된 파형을 측정한다. 제안한 방법의 효과를 알아보기 위해서 변환 이전과 이후의 파형을 피험자 별로 비교하여 변환 정도를 살펴본다. 그리고 서로 다른 사람의 변환된 파형의 분포를 비교해서 유사성을 측정한다.
- 첫 번째, 뇌파는 환자의 상태를 알아보는 방법으로 사용된다. 질병이 있는지 알기 위해서는 질병이 발생될 때 나타나는 뇌파가 환자의 뇌파에서 발생되는지 비교한다. 예를 들어, 치매가 걸린 환자는 측정한 뇌파에서 알파파와 베타파가 정상인에 비해서 더 낮은 파형을 보이고 세타파는 더 높은 파형을 보인다[2].
대상 데이터
- 실험은 두 명의 피험자로부터 측정한 뇌파를 비교했다. 피험자 A의 뇌파 분표를 계산하기 위해서 [그림 6]과 [그림 7]의 (a)와 같이 1000번의 명상 값과 집중 값을 각각 수집했다.
- 실험은 두 명의 피험자로부터 측정한 뇌파를 비교했다. 피험자 A의 뇌파 분표를 계산하기 위해서 [그림 6]과 [그림 7]의 (a)와 같이 1000번의 명상 값과 집중 값을 각각 수집했다. 피험자 A의 수집한 명상 값의 평균은 약 51.
데이터처리
- 실험에서는 뇌파측정 장치에서 측정한 명상 값과 집중 값으로 영어 단어 학습 프로그램을 제어했다. 정규화를 위해서 명상 값과 집중 값을 각각 1000씩 수집하고 수집한 뇌파로 각각의 평균과 표준편차를 계산했다. 계산한 값으로 실시간으로 측정한 뇌파 값을 정규화하고 변환했다.
- 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해서 정규화 이전과 이후에 측정한 두 피험자의 뇌파 분포 유사 정도를 비교했다. 비교는 상관계수로 표현했다.
이론/모형
- 뇌파의 측정은 「뉴로스카이」에서 개발한 「마인드셋」을 사용한다[11]. 「마인드셋」은 저가의 뇌파 측정 장치로서 알파파, 베타파 등과 같은 기본 뇌파뿐만 아니라 명상 값 혹은 집중 값과 같이 기본 뇌파를 조합한 파형도 제공한다.
성능/효과
- [그림 6]의(c)는 정규화 이전의 뇌파 분포이고 [그림 6]의(e)는 정규화 이후의 뇌파 분포이다. 두 개의 그래프를 비교할 때 정규화를 한 그래프에서 중간 범위의 뇌파가 더 많이 발생되었다.
- 계산한 값으로 실시간으로 측정한 뇌파 값을 정규화하고 변환했다. 두 피험자의 뇌파 유사 정도를 상관계수로 비교할 때 제안한 방법을 적용하면 최대 13%정도 향상시킬 수 있었다. 변환된 뇌파는 실험을 통해서 유사하게 게임을 제어할 수 있음을 보였다.
- 95로 약 8%정도 증가했다. 정규화 이전과 이후의 파형의 비교를 통해서 제안한 방법을 적용하면 서로 다른 사람의 뇌파 분포가 더 유사해졌다.
- 피험자 B의 측정한 값을 보면 명상 값은 40에서 80사이를 집중 값은 20부터 80 사이에서 많은 뇌파가 측정되었다. 하지만 제안한 방법을 사용하면 두 값 모두 20보다 크고 100보다 작은 범위에서 뇌파가 주로 측정되었다.
후속연구
- 형평성을 맞추기 위해서는 측정된 뇌파를 상대적으로 평가하고 다른 사람과 유사한 뇌파 분포를 가질 수 있도록 변환하는 작업이 필요하다. 두 번째, 변환한 뇌파를 게임 환경에 적합한 절대적인 값으로 변환할 수 있는 방법이 필요하다.
- 향후에는 변환된 뇌파를 콘텐츠에 적용할 발생되는 문제점들을 도출하고 이를 통합적으로 해결할 수 있는 저작도구에 관한 연구를 진행할 예정이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.