$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

청각 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 구현을 위한 골전도 이어폰의 활용 가능성
Feasibility of Bone Conduction Earphones for Auditory Brain-Computer Interface 원문보기

Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & Biological Engineering, v.41 no.1, 2020년, pp.22 - 27  

이주옥 (전남대학교 의공학과) ,  주경호 (전남대학교 의공학과) ,  김도원 (전남대학교 의공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Auditory stimuli are commonly used in various electroencephalogram experiments, also in EEG-based brain-computer interface systems. However, using conventional earphones that blocks the ear canal attenuates or even blocks external environmental sound which might cause loss of crucial information fro...

주제어

표/그림 (4)

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 본 연구에서는 청각 자극을 골전도 이어폰을 통해 전달하였을 때의 뇌파 반응을 일반 이어폰을 사용했을 때와 비교하여 골전도 이어폰이 BCI를 포함한 다양한 뇌파실험에서 사용될 수 있을지를 검증하고자 한다. 본 연구에서는 이전 연구[16]를 참조하여 청각 BCI의 일종인 청성 안정 유발 자극(auditory steady-state response, ASSR)을 제시하였을 때, N100 사건 유발 전위(event-related potential, ERP)의 전위값과 지연시간, 시간-주파수 분석 및 시행 간 동시성을 비교하고자 한다.
  • 본 연구는 실생활에서 사용 가능한 청각 기반 BCI의 실용성 제고를 위하여 주변 환경음을 차폐하지 않으면서도 청각 자극을 전달 할 수 있는 골전도 이어폰의 활용 가능성을 확인하였다. 그 결과 골전도 이어폰을 사용하는 경우 발생하는 뇌의 반응이 일반 이어폰을 사용했을 때와 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타난 것으로 보아 청각 기반 BCI에서 청각 자극 제시를 위하여 골전도 이어폰을 사용 할 수 있을 것으로 보인다.
  • 따라서 본 연구에서는 청각 자극을 골전도 이어폰을 통해 전달하였을 때의 뇌파 반응을 일반 이어폰을 사용했을 때와 비교하여 골전도 이어폰이 BCI를 포함한 다양한 뇌파실험에서 사용될 수 있을지를 검증하고자 한다. 본 연구에서는 이전 연구[16]를 참조하여 청각 BCI의 일종인 청성 안정 유발 자극(auditory steady-state response, ASSR)을 제시하였을 때, N100 사건 유발 전위(event-related potential, ERP)의 전위값과 지연시간, 시간-주파수 분석 및 시행 간 동시성을 비교하고자 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
BCI 기술은 어떻게 나눌 수 있나? 일반적으로 이러한 BCI 기술은 크게 자극 기반 BCI와 비자극 기반 BCI로 나눌 수 있으며, 대다수의 연구들은 자극 기반 BCI에 집중이 되어있다[13,14]. 자극 기반 BCI의 경우 주어진 시각 혹은 청각 등의 외부의 자극에 대해 선택적 집중을 하였을 때 발생하는 독특한 뇌파 패턴을 이용하는 방법이다.
뇌전도란 무엇인가? 뇌전도(electroencephalogram, EEG)는 뇌의 뉴런에서 발생하는 전기생리학적인 신호를 간접적으로 측정할 수 있는 생체 신호로써 다양한 뇌의 기능을 비침습적으로 탐구할 수 있는 유용한 수단이다[1]. 특히 뇌에서 정보를 지각하고 처리하는데 걸리는 시간은 수백 ms 이내로 매우 빠르며 다양한 뇌 부위에서 동시다발적으로 이루어지므로 시간분해능이 우수한 뇌전도는 뇌에서 발생하는 다양한 지각, 인지 및 사고 과정을 유추하는데 많은 도움을 주고 있다[2-4].
특정한 주파수로 점멸되는 시각 자극을 응시하였을 때 발생하는 반응을 이용하는 시각 기반 BCI의 단점은 무엇인가? 하지만 이러한 방법들은 사용자에게 지속적으로 자극을 제시해야 된다는 점에서 실생활에서 사용하기에 어려움이 있다. 시각 기반 BCI의 경우는 피험자에게 자극을 제공할 수 있는 디스플레이 혹은 빛이 점멸하는 디바이스가 시야 범위 안에 있어야 하기 때문에 일상 생활에서 계속 지니고 있기 어렵거나 이동성에 제약이 있고 시야 범위를 제한하는 단점들이 있다. 청각 BCI의 경우, 헤드폰이나 이어폰 사용은 주변 환경음을 감쇄하거나 차폐하게 되어 주변의 중요한 음성정보를 제대로 전달받지 못하며, 스피커를 사용하는 경우 이동성에 제약을 받을 수 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (21)

  1. Olejniczak P. Neurophysiologic basis of EEG. J Clin Neurophysiol. 2006;23(3):186-9. 

  2. Basar E. Dynamics and Evoked Potentials in Sensory and Cognitive Processing by the Brain. Berlin: Springer-Verlag Berlin Heidelberg; 1988. 

  3. Elbert T, Rockstroh B. Threshold regulation: A key to the understanding of the combined dynamics of EEG and eventrelated potentials. J Psychophysiol. 1987;1(4):317-33. 

  4. Makeig S. Auditory event-related dynamics of the EEG spectrum and effects of exposure to tones. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1993;86(4):283-93. 

  5. Paulraj MP, Subramaniam K, Yaccob SB, Adom AHB, Hema CR. Auditory evoked potential response and hearing loss: a review. Open Biomed Eng J. 2015;9:17-24. 

  6. Boutros NN, Arfken C, Galderisi S, Warrick J, Pratt G, Iacono W. The status of spectral EEG abnormality as a diagnostic test for schizophrenia. Schizophr Res. 2008;99(1):225-37. 

  7. Kim D-W, Lee S-H, Shim M, Im C-H. Estimation of Symptom Severity Scores for Patients with Schizophrenia Using ERP Source Activations during a Facial Affect Discrimination Task. Front Neurosci. 2017;11(436):1-6. 

  8. Schraag S, Bothner U, Gajraj R, Kenny GNC, Georgieff M. The Performance of Electroencephalogram Bispectral Index and Auditory Evoked Potential Index to Predict Loss of Consciousness During Propofol Infusion. Anesth Analg. 1999;89(5):1311-5. 

  9. Lotte F, Bougrain L, Cichocki A, Clerc M, Congedo M, Rakotomamonjy A, Yger F. A review of classification algorithms for EEG-based brain-computer interfaces: a 10 year update. J Neural Eng. 2018;15(3):1-28. 

  10. Lotte F, Congedo M, Lecuyer A, Lamarche F, Arnaldi B. A review of classification algorithms for EEG-based brain-computer interfaces. J Neural Eng. 2007;4(2):R1-R13. 

  11. Wolpaw JR, McFarland DJ, Neat GW, Forneris CA. An EEGbased brain-computer interface for cursor control. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 1991;78(3):252-9. 

  12. Wolpaw JR, Birbaumer N, Heetderks WJ, McFarland DJ, Peckham PH, Schalk G, Donchin E, Quatrano LA, Robinson CJ, Vaughan TM. Brain-computer interface technology: A review of the first international meeting. IEEE T Rehabil Eng. 2000;8(2):164-73. 

  13. Hwang H-J, Kim S, Choi S, Im C-H. EEG-Based Brain-Computer Interfaces: A Thorough Literature Survey. Int J Hum Comput Interact. 2013;29(12):814-26. 

  14. Ramadan RA, Vasilakos AV. Brain computer interface: control signals review. Neurocomputing. 2017;223:26-44. 

  15. Xing X, Wang Y, Pei W, Guo X, Liu Z, Wang F, Ming G, Zhao H, Gui Q, Chen H. A High-Speed SSVEP-Based BCI Using Dry EEG Electrodes. Sci Rep. 2018;8(1):14708. 

  16. Kim D-W, Hwang H-J, Lim J-H, Lee Y-H, Jung K-Y, Im CH. Classification of selective attention to auditory stimuli: Toward vision-free brain-computer interfacing. Journal of Neuroscience Methods. 2011;197(1):180-5. 

  17. Schreuder M, Rost T, Tangermann M. Listen, You are Writing! Speeding up Online Spelling with a Dynamic Auditory BCI. Front Neurosci. 2011;5(112):1-12. 

  18. Reinfeldt S, Hakansson B, Taghavi H, Eeg-Olofsson M. New developments in bone-conduction hearing implants: a review. Med Devices (Auckl). 2015;8:79-93. 

  19. Vander Werff KR. Accuracy and Time Efficiency of Two ASSR Analysis Methods Using Clinical Test Protocols. J Am Acad Audiol. 2009;20(7):433-52. 

  20. Delorme A, Makeig S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. J Neurosci Meth. 2004;134(1):9-21. 

  21. Jansen BH, Hegde A, Boutros NN. Contribution of different EEG frequencies to auditory evoked potential abnormalities in schizophrenia. Clin Neurophysiol. 2004;115(3):523-33. 

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로