뇌파로 의도를 접속하여 기계를 작동하는 뇌-기기 접속(Brain-Computer Interface, BCI) 기반의 인간-로봇상호작용(Human-Robot Interaction, HRI) 플랫폼을 제안한다. 사람의 뇌파로 의도를 포착하고 포착된 뇌파 신호에서 의도를 추출하거나 연관시키고 추출된 의도로 기기를 작동하게 하는 포착, 처리, 실행을 수행하는 플랫폼의 설계, 운용 및 구현 과정을 소개한다. 제안된 플랫폼의 구현 사례로 처리기에 구현된 상호작용 게임과 처리기를 통한 외부 장치 제어가 기술되었다. BCI 기반 플랫폼의 의도와 감지 사이의 신뢰성을 확보하기 위한 다양한 시도들을 소개한다. 제안된 플랫폼과 구현 사례는 BCI 기반의 새로운 기기 제어 작동 방식의 실현으로 확장될 것으로 기대된다.
뇌파로 의도를 접속하여 기계를 작동하는 뇌-기기 접속(Brain-Computer Interface, BCI) 기반의 인간-로봇상호작용(Human-Robot Interaction, HRI) 플랫폼을 제안한다. 사람의 뇌파로 의도를 포착하고 포착된 뇌파 신호에서 의도를 추출하거나 연관시키고 추출된 의도로 기기를 작동하게 하는 포착, 처리, 실행을 수행하는 플랫폼의 설계, 운용 및 구현 과정을 소개한다. 제안된 플랫폼의 구현 사례로 처리기에 구현된 상호작용 게임과 처리기를 통한 외부 장치 제어가 기술되었다. BCI 기반 플랫폼의 의도와 감지 사이의 신뢰성을 확보하기 위한 다양한 시도들을 소개한다. 제안된 플랫폼과 구현 사례는 BCI 기반의 새로운 기기 제어 작동 방식의 실현으로 확장될 것으로 기대된다.
We propose a brain-machine interface(BMI) based human-robot interaction(HRI) platform which operates machines by interfacing intentions by capturing brain waves. Platform consists of capture, processing/mapping, and action parts. A noninvasive brain wave sensor, PC, and robot-avatar/LED/motor are se...
We propose a brain-machine interface(BMI) based human-robot interaction(HRI) platform which operates machines by interfacing intentions by capturing brain waves. Platform consists of capture, processing/mapping, and action parts. A noninvasive brain wave sensor, PC, and robot-avatar/LED/motor are selected as capture, processing/mapping, and action part(s), respectively. Various investigations to ensure the relations between intentions and brainwave sensing have been explored. Case studies-an interactive game, on-off controls of LED(s), and motor control(s) are presented to show the design and implementation process of new BMI based HRI platform.
We propose a brain-machine interface(BMI) based human-robot interaction(HRI) platform which operates machines by interfacing intentions by capturing brain waves. Platform consists of capture, processing/mapping, and action parts. A noninvasive brain wave sensor, PC, and robot-avatar/LED/motor are selected as capture, processing/mapping, and action part(s), respectively. Various investigations to ensure the relations between intentions and brainwave sensing have been explored. Case studies-an interactive game, on-off controls of LED(s), and motor control(s) are presented to show the design and implementation process of new BMI based HRI platform.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
BCI 기반 플랫폼의 의도와 감지 사이의 신뢰성을 확보하기 위한 다양한 모색들을 소개한다. 제안된 플랫폼과 구현 사례는 BCI 기반 로봇 팔 제어나 BCI 기반 휠체어 제어 같은 BCI 기반의 새로운 기기 제어 작동 방식의 실현으로 확장될 것으로 기대된다.
가설 설정
Attention/Focus(주의/집중) 모드는 다음과 같이 설정한다. 1) 하나의 생각을 확인하고(identify) 유지한다 2) 특정 물체를 응시한다 3) 좋아하는 무언가를 집중한다 4) 수학 계산을 하다 5) 이야기하는 누군가를 골돌히 듣는다. Blink(깜박거림) 모드는 다음과 같이 설정한다.
Blink(깜박거림) 모드는 다음과 같이 설정한다. 1) 가능한 자연스럽게 눈을 깜박거린다 2) 어떤 것을 제어하기 위하여 눈을 단단하거나 부드럽게 깜박거린다.
제안 방법
사용자의 집중도(Attention)의 크기에 비례하여 발광다이오드가 켜지는 집중도 수준별 LED 디스플레이 장치를 구현한다. 10개 수준의 구현을 위하여 Avago 10요소 LED 막대그래프 행렬과 10개의 저항을 선택한다. 그리고 연속적으로 비례하는 속도 제어 모터를 구현한다.
1으로 PC 기반 응용을 구현한다. PC 위도우 환경에서 돌아가는 게임을 뇌파 상호작용으로 시연하는 응용, 외부 기기 제어를 점검하는 예로 LED on-off 응용, 최종 목표인 물리적 로봇으로 구성된 플랫폼을 구현하기 위한 기초 시도로 Arduino 기반 모터 제어 응용을 구현하였다.
10개 수준의 구현을 위하여 Avago 10요소 LED 막대그래프 행렬과 10개의 저항을 선택한다. 그리고 연속적으로 비례하는 속도 제어 모터를 구현한다.
뇌파로 의도를 접속하여 기계를 작동하는 Brain Computer Interface(BCI)[7] 기반의 의도 포착 및 매핑(intention capture and mapping) 시스템을 제안한다. 의도 포착 및 매핑에 기초한 인간-로봇상호작용(Human Robot Interaction, HRI) 플랫폼의 주요 개념을 모색하고 구성 방식의 기초를 제시하며 기초적 적용 사례를 기술한다[1,2].
두 번째 사례는 Fig.5와 같이 Processing을 이용 Mindwave와 single board-level microprocessor의 일종인 Arduino의 연결을 시도하고 매핑(mapping)부인 외부기기와의 연결 제어 기술을 점검할 수 있게 Arduino 보드 위의 발광다이오드(LED)의 불을 켜고 끄는(on-off) 응용을 구현한다[2,4,5].
세 번째 사례는 Fig.6과 같이 최종 목표인 물리적 로봇으로 구성된 플랫폼을 구현하기 위한 기초 시도로 Arduino[5] 기반 모터 제어 응용을 구현한다. 물리적 로봇의 예로 1축 모터를 선택한다[2,4,5,11].
연구는 뇌파로 의도를 접속하여 기계를 작동하는 BCI 기반의 의도 포착 및 매핑(intention capture and mapping) 시스템의 제안; 사람의 뇌파로 의도를 포착하고 포착된 뇌파 신호에서 의도를 추출하거나 연관시키고 추출된 의도로 기기를 작동하게 하는 포착, 처리, 실행을 수행하는 플랫폼의 설계, 운용 및 구현 과정의 소개; 의도 포착 및 매핑에 기초한 HRI 플랫폼의 주요 개념 모색과 구성 방식의 기초 제시와 기초적 적용 사례의 기술을 포함한다.
제시하는 사례들은 매핑(mapping)부의 체계적 다양성을 위하여 PC 위도우 환경에서 돌아가는 게임을 뇌파 상호작용으로 시연하는 응용, 외부 기기 제어를 점검하는 예로 발광다이오드(LED)를 켜고 끄는 응용, 최종 목표인 물리적 로봇으로 구성된 플랫폼을 구현하기 위한 기초 시도로 Arduino[4] 기반 모터 제어 응용을 구현하였다.
제안된 플랫폼의 구현 사례로 PC 버전과 Mobile 버전의 Mindwave 뉴로 헤드셋을 선택하고 Neurosky 사의 Developer Tool 2.1버전과 Processing_2.2.1으로 PC 기반 응용을 구현한다. PC 위도우 환경에서 돌아가는 게임을 뇌파 상호작용으로 시연하는 응용, 외부 기기 제어를 점검하는 예로 LED on-off 응용, 최종 목표인 물리적 로봇으로 구성된 플랫폼을 구현하기 위한 기초 시도로 Arduino 기반 모터 제어 응용을 구현하였다.
대상 데이터
뇌파 포착부인 비침습 뇌파 센서로는 Emotive 사의 EPOC, EEG 뉴로 헤드셋[13]과 Neurosky 사의 Mindwave PC버전과 Mobile 버전이 많이 사용되고 있다. BCI 기반 HRI 플랫폼 구현에는 PC 버전과 Mobile 버전의 Mindwave 뉴로 헤드셋[11]이 선택되었다.
BCI 기반 인간-로봇상호작용 플랫폼의 보편성을 시험하고 신뢰성 확보를 시도하기 위하여 플랫폼을 제시하고 다양한 기계공학 전공 집단에게 적용한다. 부산대학교 기계공학부 5명 내외의 4학년 캡스톤 과제조가 2013년과 2014년, 2학년 전기전자기초 실험 및 프로젝트 수강생 100명, 3학년 시스템모델링 및 제어 수강생 50명과 4학년 인간-기계상호작용 수강생 52명이 2014년 2학기와 2015년 1학기 실험에 참여한다[2].
후속연구
BCI 기반 플랫폼의 의도와 감지 사이의 신뢰성을 확보하기 위한 다양한 모색들을 소개한다. 제안된 플랫폼과 구현 사례는 BCI 기반 로봇 팔 제어나 BCI 기반 휠체어 제어 같은 BCI 기반의 새로운 기기 제어 작동 방식의 실현으로 확장될 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
결핍된 사람의 움직임을 로봇과 같은 기계의 도움으로 회복시키면 어떤 효과를 기대할 수 있는가?
2014년 6월 13일에 열린 브라질 월드컵 개막식에서 하반신 마비 장애인이 생각만으로 로봇 발을 움직여 시축하는 행사를 보여주었다[6]. 결핍된 사람의 움직임을 로봇과 같은 기계의 도움으로 회복시키면 인간을 위한 공학이라는 공학의 출발점으로 다시 돌아가 인간에게 정상인으로의 생활을 복원시켜 줄 것이다[1].
뇌-컴퓨터 접속 방법인 침습적 방법과 비침습적 방법에 대하여 설명하시오
뇌-컴퓨터 접속 방법에는 침습적인(invasive) 방법과 비침습적(non-invasive) 방법으로 두 가지가 있다. 침습적인 방법은 외과 수술을 통해 두개골 속에 마이크로 칩을 이식하여 신호를 전달 받는 방법이다. 비침습적 방법은 두피 외부에서 뇌전도(Electroencephalography, EEG), 뇌자도(Magnetoencephalography, MEG), 근적외선분광법(Near-infrared spectroscopy, NIRS) 등의 방법을 이용하여 신경 신호를 분석하는 방법이다. 이 방법들 중에서 뇌전도를 이용한 비침습적인 방법이 가장 일반적인 뇌-컴퓨터 인터페이스 방법이다[7].
의도 포착 및 재현 시스템은 어떻게 구성이 되는가?
사람의 동작 의도의 특징을 잡아서 기록하고 보여주고 재현하는 의도 포착 및 재현 시스템은 센서로 의도를 잡는 부분(intention capture), 포착된 의도 정보를 다듬어 운동을 계획하는 부분(motion processing/mapping), 운동을 재현 또는 제어하는 부분(motion mimic/control)으로 이루어진다. 시스템의 구조는 Fig.
참고문헌 (14)
J. Yoon, "A Motion Capture and Mimic System for Intelligent Interactions", Journal of Control, Automation and Systems Engineering, pp.585-592, July 1999.
Yoon J. BCI based HRI Platform. Capstone Design, Pusan National University, 2013.
Yoon J. Mom(Korperlichkeit) and Interactive Technology. ASTA Project 1, Gallery Fusion, Mar., 9, 2000.
Margolis M. Arduino Cookbook, 2nd ed. O'Reilly, 2012.
Reas C, Fry B. Getting Started with Processing. O'Reilly, 2010.
CNN Video. Man in exoskeleton kicks off World Cup, Available From: edition.cnn.com/videos/sports/2014/06/13/pkg-gupta-world-cup-exoskeleton.cnn. (accessed Jun. 12, 2014)
Wikipedia. Brain-computer interface, Available From: en.wikipedia.org/wiki/Brain%E2%80%93computer_interface.(accessed Dec., 1, 2011)
Wikipedia. HRI, Available From: en.wikipedia.org/wiki/Human_robot_interaction. (accessed Dec., 1, 2011)
Wikipedia. Electroencephalography, Available From:en.wikipedia.org/wiki/Electroencephalography. (accessed Jun., 17, 2015)
Neurosky. Mindwave, Available From: www.neurosky.com/. (accessed Jan., 7, 2013)
Tan Le. A Headset that reads Your brain Wave, TED, Available From:www.ted.com/talks/tan_le_a_ headset_that reads_your_brainwaves.html. (accessed Oct., 15, 2010)
Emotiv. EPOC/EEG, Available From: www.emotiv.com/. (accessed Jan., 7, 2013)
Stanley Yang. Global Leaders Forum, Neurosky, Available From: http://www.tvchosun.com/tvchosunforum/. (accessed Nov. 20, 2014)
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.