[논문]마인드 퐁 제어를 위한 사물인터넷을 이용하는 뇌-기계 인터페이스 개발

김훈희

doi:10.20465/kiots.2023.9.6.017

마인드 퐁 제어를 위한 사물인터넷을 이용하는 뇌-기계 인터페이스 개발
Development of Brain-machine Interface for MindPong using Internet of Things 원문보기

사물인터넷융복합논문지 = Journal of internet of things and convergence, v.9 no.6, 2023년, pp.17 - 22

김훈희 (국립부경대학교 컴퓨터.인공지능공학부)

초록
AI-Helper

뇌-기계 인터페이스(BMI)는 신경활동을 통해 발생하는 전기 신호인 뇌파를 해석하여 기계를 제어하는 인터페이스이다. BMI는 다양한 분야에 적용될 수 있으나 뇌파 측정 및 해석을 위한 하드웨어의 휴대성이 낮아 대중적으로 사용되기에 어렵다는 단점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 이전 연구에서는 클라우드 컴퓨팅을 이용한 사물인터넷 기반 뇌-기계 인터페이스 시스템을 제안하였다. 본 연구에서는 위 시스템의 실시간 사용성을 증명하기 위하여 뇌파로 퐁(Pong) 게임을 조종하는 애플리케이션을 개발하여 테스트하였다. 그 결과 제안된 BMI 사용자가 최적 제어 인공지능과의 실시간 퐁 게임 대결에서 대등한 스코어를 보였다. 따라서 본 연구 결과는 사물인터넷 기반 뇌-기계 인터페이스가 일상생활 속 다양항 실시간 애플리케이션으로 활용될 수 있음을 시사한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Brain-Machine Interfaces(BMI) are interfaces that control machines by decoding brainwaves, which are electrical signals generated from neural activities. Although BMIs can be applied in various fields, their widespread usage is hindered by the low portability of the hardware required for brainwave measurement and decoding. To address this issue, previous research proposed a brain-machine interface system based on the Internet of Things (IoT) using cloud computing. In this study, we developed and tested an application that uses brainwaves to control the Pong game, demonstrating the real-time usability of the system. The results showed that users of the proposed BMI achieved scores comparable to optimal control artificial intelligence in real-time Pong game matches. Thus, this research suggests that IoT-based brain-machine interfaces can be utilized in a variety of real-time applications in everyday life.

주제어

표/그림 (7)

그림 [Fig. 1] Brain-machine Interface System based on Cloud IoT Service [14]
그림 [Fig. 2] MindPong Diagram
그림 [Fig. 3] MindPong Game
표 Results of AI vs. User Hit
표 Results of AI vs. User Miss
표 Results of AI vs User (Difficulty)
표 Results of AI vs User (Difficulty and Speed)

참고문헌 (17)

P. R. Roelfsema, D. Denys, and P. C. Klink, "Mind？Reading and Writing: The Future of NeurotechNology,"？Trends in Cognitive Sciences, Vol.22, No.7,？pp.598-610, 2018.

상세보기
M. A. Lebedev and M. A. L. Nicolelis, "Brain?machine？interfaces: past, present and future," Trends in？Neurosciences, Vol.29, No.9, pp.536-546, 2006.

상세보기
D. J. McFarland, W. A. Sarnacki, and J. R. Wolpaw,？"Electroencephalographic (EEG) control of？three-dimensional movement," Journal of Neural？Engineering, Vol.7, No.3, pp.36007, 2010.

상세보기
Y. Chae, J. Jeong, and S. Jo, "Toward brain-actuated？humaNoid robots: AsynchroNous direct control using？an EEG-Based BCI," IEEE Transactions on Robotics,？Vol.28, No.5, pp.1131-1144, 2012.

상세보기
K. Lafleur, K. Cassady, A. Doud, K. Shades, E. Rogin,？and B. He, "Quadcopter control in three-dimensional？space using a Noninvasive motor imagery-based？brain-computer interface," Journal of Neural？Engineering, Vol.10, No.4, p.46003, 2013.

상세보기
O. Al Zoubi, M. Awad, and N. K. Kasabov, "Anytime？multipurpose emotion recognition from EEG data？using a Liquid State Machine based framework,"？Artificial Intelligence in Medicine, Vol.86, pp.1-8,？2018.

상세보기
E. Tidoni, P. Gergondet, G. Fusco, A. Kheddar, and S.？M. Aglioti, "The Role of Audio-Visual Feedback in a？Thought-Based Control of a HumaNoid Robot: A BCI？Study in Healthy and Spinal Cord Injured People,"？IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation？Engineering, Vol.25, No.6, pp.772-781, 2017.

상세보기
F. Lopes da Silva, "EEG and MEG: Relevance to？Neuroscience," Neuron, Vol.80, No.5, pp.1112-1128,？2013.

상세보기
K. Volkova, M. A. Lebedev, A. Kaplan, and A. Ossadtchi,？"Decoding Movement From Electrocorticographic？Activity: A Review," Frontiers in Neuroinformatics,？Vol.13, pp.74, 2019.

상세보기
Y. W. Kim and H. B. Kang, "An Analysis of Visual？Distraction and Cognitive Distraction using EEG,"？Journal of Korea Multimedia Society, Vol.21, No.2,？pp.166-172, 2018.
H. H. Kim and J. Jeong, "An electrocorticographic？decoder for arm movement for brain-machine？interface using an echo state network and Gaussian？readout," Applied Soft Computing, Vol.117, pp.1-13,？2022.
H. S. Wi and B. M. Lee, "Classification Method of？Sleep Induction Sounds in Sleep Care Service based？on Brain Wave," Journal of Korea Multimedia Society,？Vol.23, No.11, pp.1406-1417, 2020.
H. Han and B. M. Lee, "Customized Eyelid Warming？Control Technique Using EEG Data in a Warming？Mask for Sleep Induction," Journal of Korea Multimedia？Society, Vol.24, No.8, pp.1149-1160, 2021.
H. H. Kim, "Implementation of Brain-machine Interface？System using Cloud IoT," Journal of Internet of Things？and Convergence, Vol.9, No.1, pp.25-31, 2023.
Neuralink Homepage. https://neuralink.com/
A. MogNon, J. Jovicich, L. Bruzzone, and M. Buiatti,？"ADJUST: An automatic EEG artifact detector based？on the joint use of spatial and temporal features,"？Psychophysiology, Vol.48, No.2, pp.229-240, 2011.

상세보기
L. Bozhkov, P. Koprinkova-Hristova, and P.？Georgieva, "Reservoir computing for emotion valence？discrimination from EEG signals," Neurocomputing,？Vol.231, pp.28-40, 2017.

상세보기

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증