초록 ▼

- 의식은 명료하나 사지나 언어에 장애가 있는 선천적, 후천적 장애인을 위한 BCI 개발
- 정상인의 의지에 따른 원격기기 조작 BCI 개발
EEG 신호에 블라인드 신호처리 기법을 적용하여 잡파를 추출해 낸다. 추출된 잡파는 신경회로망을 통하여 분류되고 패턴인식기의 입력으로 이용된다. 패턴인식기는 잡파의 특성을 인식하고 이를 조합하여 기기조작의 신호로 변환한다. 이를 위한 상세 연구내용은 아래와 같다.
- 잡파 추출을 위한 ICA 알고리즘 개발
- EEG 신호의 시간적 구조를 이용한 블라인드 신호처리 기술개발<

- 의식은 명료하나 사지나 언어에 장애가 있는 선천적, 후천적 장애인을 위한 BCI 개발
- 정상인의 의지에 따른 원격기기 조작 BCI 개발
EEG 신호에 블라인드 신호처리 기법을 적용하여 잡파를 추출해 낸다. 추출된 잡파는 신경회로망을 통하여 분류되고 패턴인식기의 입력으로 이용된다. 패턴인식기는 잡파의 특성을 인식하고 이를 조합하여 기기조작의 신호로 변환한다. 이를 위한 상세 연구내용은 아래와 같다.
- 잡파 추출을 위한 ICA 알고리즘 개발
- EEG 신호의 시간적 구조를 이용한 블라인드 신호처리 기술개발
- EEG 신호의 Nonstationary한 성질을 이용한 블라인드 신호처리 기술개발
- Robust Sensor Noise 블라인드 신호처리 기술개발
- Single dipole 모델을 이용한 소스 위치 추정
- 잡파 데이터의 데이터베이스 구축
- ERP 검출 및 Single-trial 분석
- 인공신경회로망을 이용한 패턴인식 시스템 개발
- 생체신호 인식 BCI 시스템 개발
사람은 주로 언어를 통해서 서로간의 의사소통을 한다. 그러나 말을 할 수 없는 중 증 장애인, 특히 전신마비가 된 장애인의 경우에는 글을 쓰거나 몸짓을 통한 방법으로도 자신의 의사를 전달하지 못한다. 이러한 중증 장애인이 의사소통을 할 수 있도록 뇌파를 이용한 의사전달기를 구현하였다. 안면근 신호가 포함된 뇌파의 특징을 추출하여 이를 일반적인 제어 신호로써 변환하고 이 신호를 통해 문자를 선택하여 의사를 전달할 수 있도록 하였다.

Abstract ▼

- The development of BCI for extremities and language handicapped person
- The development of BCI for remote control by the normal person
Extarct artifacts from the EEG signals using the blind signal processing method. Artificial neural network classify the artifacts and they are used to input

- The development of BCI for extremities and language handicapped person
- The development of BCI for remote control by the normal person
Extarct artifacts from the EEG signals using the blind signal processing method. Artificial neural network classify the artifacts and they are used to input signal to pattern recognizer. The characteristics of artifacts recognized by the pattern recognizer, and these signals are converted to control signals. Below is specified research fields.
- The development of ICA algorithm for artifact detection
- Blind signal processing using the time-structure of EEG signal
- Blind signal processing using the nonstationarity of EEG signal
- Blind signal processing for robust sensor noise
- Single dipole model source localization
- Implementation of database for artifacts
- ERP detection and single trial analysis
- Pattern recognition system by the artificial neural network
- The development of Biological signal processing system for BCI
A person does communication between each other using language. But, In the case of disabled person, can not communicate own idea to use writing and gesture. We embodied communication system using the EEG so that disabled person can do communication. After feature extraction of the EEG included facial muscle, it is converted the facial muscle into control signal, and then did so that can select character and communicate idea.

목차 Contents

• Ⅰ. 연구계획 요약문...3
• 1. 국문요약문...3
• Ⅱ. 연구결과 요약문...4
• 1. 국문요약문...4
• 2. 영문요약문...5
• Ⅲ. 연구내용...6
• 1. 서론...6
• 2. 연구방법 및 이론...9
• 3. 결과 및 고찰...10
• 4. 결론...14
• 5. 인용문헌...15