초록 ▼

EEG 측정 보드 개발
– 테스트용 1채널 및 시제품용 2채널 EEG 측정 보드 개발

외이도 삽입 전극 개발
– 몰딩 재료를 활용하여 외이도 모형 제작 후 전도성 페인트 도색을 통한 전극 제작

뇌파 효용성 검증
– 보드와 전극의 생체 신호 측정 확인
– 두피 뇌파와 비교하여 작은 진폭과 안잡음의 영향이 더 적음을 확인
– 눈을 감았을 때 10Hz 알파파 피크가 눈을 떴을 때 줄어드는 “Alpha Block” 효과 확인
– 외이도 뇌파의 신호가 두피 뇌파의 측두엽 부분의 뇌파

EEG 측정 보드 개발
– 테스트용 1채널 및 시제품용 2채널 EEG 측정 보드 개발

외이도 삽입 전극 개발
– 몰딩 재료를 활용하여 외이도 모형 제작 후 전도성 페인트 도색을 통한 전극 제작

뇌파 효용성 검증
– 보드와 전극의 생체 신호 측정 확인
– 두피 뇌파와 비교하여 작은 진폭과 안잡음의 영향이 더 적음을 확인
– 눈을 감았을 때 10Hz 알파파 피크가 눈을 떴을 때 줄어드는 “Alpha Block” 효과 확인
– 외이도 뇌파의 신호가 두피 뇌파의 측두엽 부분의 뇌파 신호와 가장 유사함을 확인

집중력을 통한 메뉴 선택 어플리케이션
– 주파수 분석(선형회귀 Burg 알고리즘)과 선형 분석법(Fisher Ratio)을 통한 특징 주파수 선택
– Support Vector Machines (SVM)을 활용하여 집중 상태 판별
– 비선형 분석법을 통한 특징 주파수 선택 (Mutual Information based Feature Selection)

이어폰 형태의 뇌파 기기 시제품 제작
– 테스트 결과를 바탕으로 기존 마이크와 결합한 뇌파 이어폰 제작
– 이어폰의 전기적 잡음 및 소리로 인한 잡음 연구
– 제작된 시제품을 통한 집중 상태 판별 테스트

이어폰 형태의 뇌파 기기 시제품 개선
– 재료 및 디자인 개선을 위한 연구
– 소리 전달 튜브형 이어폰 결합 및 인체 공학적 이어폰 형태 디자인 연구를 통한 시제품 개선

Abstract ▼

Brain-Computer Interfaces (BCI) techniques have not been used in daily life because of uncomfortableness of wearing electroencephalograph (EEG) devices as well as their low accuracy. In recent, with the spread of smartphones and tablet PC, the number of users wearing earphones increases. Therefore,

Brain-Computer Interfaces (BCI) techniques have not been used in daily life because of uncomfortableness of wearing electroencephalograph (EEG) devices as well as their low accuracy. In recent, with the spread of smartphones and tablet PC, the number of users wearing earphones increases. Therefore, an earphone-shaped EEG device, which can measure EEG signals in the ear canal while listening musics, can be a powerful tool for BCI. The aims of this study were developing prototypes for measuring in-ear EEG signals, verifying signal properties of in-ear EEG signals, and attempting BCI applications using in-ear EEG signals.

Because there are not devices to measure in-ear EEG signals, EEG boards and in-ear electrodes were developed by ear-canal impressions. In-ear EEG signals had smaller amplitudes and lower influences of eye movements compared with on-sclap EEG signals. In addition, in-ear EEG signals also showed alpha block effect that reduced 10Hz alpha peaks occur when eyes open.

Next, algorithms for classifying attention state were developed for the use of menu-selection BCI application. Attention related-components in power spectral densities were selected by linear discriminant method (Fisher ratio) and nonlinear method (mutual information based feature selection). Classifications between attention and resting state were successfully performed.

Finally, earphone-shaped EEG device was made by combining common microphones of earphones. Because distortions of in-ear EEG signals were too large due to noises from microphones, the novel prototypes have researched to low noises of sound and to be well contacted in ear canals.

목차 Contents

• 표지 ... 1제 출 문 ... 2보고서 초록 ... 3요 약 문 ... 4SUMMARY ... 7CONTENTS ... 8목차 ... 9제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 10제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 12제 3 장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 14 1절 외이도 뇌파 측정 하드웨어 개발 ... 14 2절 외이도 뇌파 효용성 검증 ... 15 3절 집중력 상태 판별 알고리즘 개발 ... 17 4절 이어폰 형태의 뇌파 측정 장비 개발 ... 18제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 21제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 23제 6 장 참고문헌 ... 24끝페이지 ... 25