본 연구는 두피에서 발생하는 EEG(electroencephalog ram)신호를 측정한 후 두뇌활동과 관련된 지표 중 집중도를 추출하여 집중도의 크기에 따라 하드웨어를 제어하는 집중도 무선전송 시스템을 구연하고자 하였다. 뇌파신호를 측정하여 집중도를 추출하기 위해 두피의 좌, 우 두 채널을 사용하였으며 Biopac의 MP-100과 EEG100C을 이용하여 뇌파신호 계측, 증폭 및 필터링을 하였다. 계측된 EEG 신호로부터 특정 주파수 대역 및 스펙트럼을 분석하기 위해서 LabVIEW 8.5를 이용하여 FFT(Fast Fourier Transformation) 처리를 하였다. 이를 통해 ${\alpha}$파, ${\beta}$파, ${\theta}$파, ${\delta}$파 주파수영역으로 분류한 후 집중도 추출 알고리즘을 적용하여 집중도 지표를 추출하였고 추출된 집중도 신호를 무선전송하여 BCI(Brain Computer Interface) 기술에 응용하고자 레고 자동차에 적응하여 보았다.
본 연구는 두피에서 발생하는 EEG(electroencephalog ram)신호를 측정한 후 두뇌활동과 관련된 지표 중 집중도를 추출하여 집중도의 크기에 따라 하드웨어를 제어하는 집중도 무선전송 시스템을 구연하고자 하였다. 뇌파신호를 측정하여 집중도를 추출하기 위해 두피의 좌, 우 두 채널을 사용하였으며 Biopac의 MP-100과 EEG100C을 이용하여 뇌파신호 계측, 증폭 및 필터링을 하였다. 계측된 EEG 신호로부터 특정 주파수 대역 및 스펙트럼을 분석하기 위해서 LabVIEW 8.5를 이용하여 FFT(Fast Fourier Transformation) 처리를 하였다. 이를 통해 ${\alpha}$파, ${\beta}$파, ${\theta}$파, ${\delta}$파 주파수영역으로 분류한 후 집중도 추출 알고리즘을 적용하여 집중도 지표를 추출하였고 추출된 집중도 신호를 무선전송하여 BCI(Brain Computer Interface) 기술에 응용하고자 레고 자동차에 적응하여 보았다.
This research measures EEG signals which are generating on head skin and extracts brain concentration level related with brain activity. We develop concentration wireless transmission system for controlling hardware by using this signal. Two channels are used for measuring EEG signal on front head a...
This research measures EEG signals which are generating on head skin and extracts brain concentration level related with brain activity. We develop concentration wireless transmission system for controlling hardware by using this signal. Two channels are used for measuring EEG signal on front head and Biopac system with MP-100 and EEG100C was used for measuring EEG signal, amplifying and filtering the signal. LabView 8.5 was also used for FFT transformation, frequency and spectrum analysis of the measure EEG signal. As a result, ${\alpha}$ wave, ${\beta}$ wave, ${\theta}$ wave and ${\delta}$ wave were classified. we extracted the concentration index by adapting concentration extraction algorithm. This concentration index was transferred into lego automobile device by wireless module and applied for BCI application.
This research measures EEG signals which are generating on head skin and extracts brain concentration level related with brain activity. We develop concentration wireless transmission system for controlling hardware by using this signal. Two channels are used for measuring EEG signal on front head and Biopac system with MP-100 and EEG100C was used for measuring EEG signal, amplifying and filtering the signal. LabView 8.5 was also used for FFT transformation, frequency and spectrum analysis of the measure EEG signal. As a result, ${\alpha}$ wave, ${\beta}$ wave, ${\theta}$ wave and ${\delta}$ wave were classified. we extracted the concentration index by adapting concentration extraction algorithm. This concentration index was transferred into lego automobile device by wireless module and applied for BCI application.
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문제 정의
뇌파 신호의 측정은 국제표준규격인 10/20 전극 부착 규격에 맞추어 측정하고자 하였다.[2] 그림1은 EEG신호를 측정할 때 각 전극의 위치를 보여주고 있다.
추출된 집중도 신호는 블루투스 모듈을 이용하여 로못으로전송되어 신호의 크기에 따라 속도가 제어되는 라인트레이서 로봇의 움직임 제어신호로 적용하여 보았다. 본 연구는 뇌파신호를 기반으로 H/W< 제어하기 위한 BCKBrain Computer Interface) 응용기술 개발을 위한 초기시도로 뇌파기반 제어 및 응용기술 개발에 활용하고자 한다.
본 연구에서는 뇌파신호를 시간과 장소에 구애 받지 않으면서 실시간적으로 획득 및 처리하여 집중또 지푠를 통하여 뇌파 신호를 적용한 훈련이 언제 어디서든지 할 수 있는 뇌파신호 무선전송 장치개발을 시도하여 보았다.
이를 위한 슈로피드백 장치 , 생체 신호응용게 임 , 집중력 훈련프로그램 등은 항상 컴퓨터가 있는 환경에서 이루어지고 있다. 본 연구에서는 시간과 장소에 구애받지 않고 뇌파신호인 EEG신호를 실시간적으로 획득하여 집중력을 표시함으로써 뇌 활성훈련을 언제 어디서나 할 수 있도록 휴대용 집중도 추출, 무선 전송 및 응용장치에의 적용을 시도하여 보았다. 간편하게 뇌파 신호를 측정하기 위하여 2채닐 전극을 사용하여 전두엽의 좌우에서 신호를 측정하였으며 두피에서 미약한 뇌파 신호를 측정하기위해 Biopac의 MP-100과 EEG 100 C를 사용하여 뇌파를 측정 및 증폭하였고, Notch 필터를 사용하여 외부의 전원 노이즈를 제거 하였다.
그러므로, 본 연구에서는 모발이 없는 전두엽부분에 두 개의 전극을 부착하여 계측 및 실험을 하였다. 이렇게 측정된 뇌파 신호를 주파수별로 분류하고자 하였다. 뇌파 신호는 주파수별 파워 스펙트럼을 통하여 분석을 수행하였다.
제안 방법
본 연구에서는 시간과 장소에 구애받지 않고 뇌파신호인 EEG신호를 실시간적으로 획득하여 집중력을 표시함으로써 뇌 활성훈련을 언제 어디서나 할 수 있도록 휴대용 집중도 추출, 무선 전송 및 응용장치에의 적용을 시도하여 보았다. 간편하게 뇌파 신호를 측정하기 위하여 2채닐 전극을 사용하여 전두엽의 좌우에서 신호를 측정하였으며 두피에서 미약한 뇌파 신호를 측정하기위해 Biopac의 MP-100과 EEG 100 C를 사용하여 뇌파를 측정 및 증폭하였고, Notch 필터를 사용하여 외부의 전원 노이즈를 제거 하였다. 측정한 2채널 EEG 신호를 LabVIEW를 이용하여 크게 a파, B파Q파, 6파로 분류 할 수 있는 필터를 설계 하여 각 주파수별 파워스펙트럼을 구하였으며, 이렇게 분류된 신호를 집중도 추출 알고리즘에 적용시켜 집중도 신호로 추출하였다.
또한 머리의 모발로 인하여 전극을 부착할 때 불편함과 신호 측정값의 신뢰도에 영향을 줄 수 있다. 그러므로, 본 연구에서는 모발이 없는 전두엽부분에 두 개의 전극을 부착하여 계측 및 실험을 하였다. 이렇게 측정된 뇌파 신호를 주파수별로 분류하고자 하였다.
이렇게 측정된 뇌파 신호를 주파수별로 분류하고자 하였다. 뇌파 신호는 주파수별 파워 스펙트럼을 통하여 분석을 수행하였다. 파워 스펙트럼 분석을 위해 FFT를 수행하였고 주파수별 각각의 신호를 주파수 대역에 따라 델타(&파 (0.
뇌파는 전극의 위치와 외부의 환경의 영상을 많이 받으며 수십 11V의 크기를 갖는 패우 작은 신호이므로 이를 측정하기 위해서 인스트루먼트용 차동증폭기를 이용하여 신호를 획득하였다. 획득된 신호는 불필요한 신호를 제거하기 위해 고역통과팔터와 저역통과필터를 거쳔 후 미약한 신호를 효과적으로 증폭하기 위하여 2차 증폭 회로로 구성된 측정 장치를 사용하였다.
자동차를 구동할 수 있는 제어 신호로 사용하였다. 제어 신호는 PC상에서 블루투스를 이용하여 레고로 전송하였고, 집중도의 그기에 따라 레고 자동차의 속도가 변화되는 형태로 구현하였다. 또한 기존의 생체신호 응용게임, 집중력훈련 프로그램뿐 아니라 장난감 등 전자기기와 같은 독립형 기기로 확대 적용 할 수 있으며 인터페이스를 블루투스 무선전송 장치를 사용함으로써 다른 기기와의 전송 및 더 넓은 분야로 확대 가능함을 기대할 수 있었다.
측정한 2채널 EEG 신호를 LabVIEW를 이용하여 크게 a파, B파Q파, 6파로 분류 할 수 있는 필터를 설계 하여 각 주파수별 파워스펙트럼을 구하였으며, 이렇게 분류된 신호를 집중도 추출 알고리즘에 적용시켜 집중도 신호로 추출하였다. 추출된 집중도 신호는 블루투스 모듈을 이용하여 로못으로전송되어 신호의 크기에 따라 속도가 제어되는 라인트레이서 로봇의 움직임 제어신호로 적용하여 보았다. 본 연구는 뇌파신호를 기반으로 H/W< 제어하기 위한 BCKBrain Computer Interface) 응용기술 개발을 위한 초기시도로 뇌파기반 제어 및 응용기술 개발에 활용하고자 한다.
측정장치는 Biopac의 EEG100C 를 이용하여 측정된 뇌파신호는 NI(Natiori시 Instruments)사의 DAQ 장비를 이용하여 PC예 아날로그에서 디지털 신호로 변환되어 입력되며 LabVIEW를 활용하여 입력 받은 뇌파신호를 신호처리 과정을 FFT(Fast Fourier transformationX 이용하여 시간 대역으로 분류해 낸다.
간편하게 뇌파 신호를 측정하기 위하여 2채닐 전극을 사용하여 전두엽의 좌우에서 신호를 측정하였으며 두피에서 미약한 뇌파 신호를 측정하기위해 Biopac의 MP-100과 EEG 100 C를 사용하여 뇌파를 측정 및 증폭하였고, Notch 필터를 사용하여 외부의 전원 노이즈를 제거 하였다. 측정한 2채널 EEG 신호를 LabVIEW를 이용하여 크게 a파, B파Q파, 6파로 분류 할 수 있는 필터를 설계 하여 각 주파수별 파워스펙트럼을 구하였으며, 이렇게 분류된 신호를 집중도 추출 알고리즘에 적용시켜 집중도 신호로 추출하였다. 추출된 집중도 신호는 블루투스 모듈을 이용하여 로못으로전송되어 신호의 크기에 따라 속도가 제어되는 라인트레이서 로봇의 움직임 제어신호로 적용하여 보았다.
차동증폭기를 이용하여 신호를 획득하였다. 획득된 신호는 불필요한 신호를 제거하기 위해 고역통과팔터와 저역통과필터를 거쳔 후 미약한 신호를 효과적으로 증폭하기 위하여 2차 증폭 회로로 구성된 측정 장치를 사용하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 FP1과 FP2번에서 뇌파를 측정하였고 A1과 A2을 기준전극으로 사용하였다. 사용된 전극은 표면전극(electrode)을 이용하였으며 전도성이 좋은 Agcl。] 함유된 일회용 전극을 사용하였다.
뇌파는 그림 1에서 보는 바와 같이 머리 전 부위에서 다채널로 측정할 수 있고 측정위치마다의 EEG신호를 동시 측정하면 보다 정확한 뇌 상태 정보를 얻을 수 있지만 구현상의 어려움과 신호해석상 및 실시간 처리상의 어려움이 있다. 본 연구에서는 FP1과 FP2번에서 뇌파를 측정하였고 A1과 A2을 기준전극으로 사용하였다. 사용된 전극은 표면전극(electrode)을 이용하였으며 전도성이 좋은 Agcl。] 함유된 일회용 전극을 사용하였다.
이를 위해 획득된 뇌파기반 집중도신호를 BCI기술에 응용하고자 레고 자동차를 구동할 수 있는 제어 신호로 사용하였다. 제어 신호는 PC상에서 블루투스를 이용하여 레고로 전송하였고, 집중도의 그기에 따라 레고 자동차의 속도가 변화되는 형태로 구현하였다.
성능/효과
3) Theta파는 4-8 Hz 영역의 파로 졸리거나 깊은 명상 같이 정신이 이완된 경우에 우세한 파형이다. [4]
후속연구
제어 신호는 PC상에서 블루투스를 이용하여 레고로 전송하였고, 집중도의 그기에 따라 레고 자동차의 속도가 변화되는 형태로 구현하였다. 또한 기존의 생체신호 응용게임, 집중력훈련 프로그램뿐 아니라 장난감 등 전자기기와 같은 독립형 기기로 확대 적용 할 수 있으며 인터페이스를 블루투스 무선전송 장치를 사용함으로써 다른 기기와의 전송 및 더 넓은 분야로 확대 가능함을 기대할 수 있었다.
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