초록 ▼

□ 연구 목표 및 내용
○ 최종 목표
사용자-전이 프레임워크를 통하여 학습 세션 최소화가 가능한 정상-상태 체성감각 유발 전위 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 개발

○ 전체 내용
진동 자극에 대한 선택적인 집중에 의해 발현되는 정상-상태 체성감각 유발 전위(SSSEP, Steady- State Somatosensory Evoked Potential) 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI, Brain-Computer Interface) 기술의 고도화를 위하여, 사용자 맞춤형 진동 자극 설계, 사용자-전이 기반의

□ 연구 목표 및 내용
○ 최종 목표
사용자-전이 프레임워크를 통하여 학습 세션 최소화가 가능한 정상-상태 체성감각 유발 전위 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 개발

○ 전체 내용
진동 자극에 대한 선택적인 집중에 의해 발현되는 정상-상태 체성감각 유발 전위(SSSEP, Steady- State Somatosensory Evoked Potential) 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI, Brain-Computer Interface) 기술의 고도화를 위하여, 사용자 맞춤형 진동 자극 설계, 사용자-전이 기반의 학습 세션 최소화 및 이를 통한 최소 전극 기반의 차세대 SSSEP-BCI 기술을 개발하고 검증하고자 함

○ 1단계
● 연구 목표
1차년도 - 사용자 맞춤형 진동 자극 설계
2차년도 - 사용자-전이 프레임워크 개발
3차년도 - 사용자 맞춤형 채널 최적화 기술 개발

● 연구 내용
1차년도 - 주파수, 강도, 면적 등을 고려한 다양한 Type의 진동 자극 설계 및 사용자 맞춤형 주파수 선택 기술 개발
2차년도 - 기 측정된 다른 사용자의 SSSEP 데이터를 사용하는 Deep learning 기반의 사용자-전이 프레임워크 개발
3차년도 - 공간-주파수 분석을 통하여 세션 간 의도 인식 성능 변화가 적은 사용자 맞춤형 채널 최적화 기술 개발

○ 2단계
● 연구 목표
4차년도 - SSSEP-BCI 기반 실시간 아바타 제어
5차년도 - 노인/장애인 대상 개발 기술 검증

● 연구 내용
4차년도 - 사용자 맞춤형 진동 자극 및 학습 세션 최소화 기반 SSSEP-BCI를 통한 실시간 아바타 제어 기술 개발
5차년도 - AR/VR 기반 실시간 아바타 제어 환경 개발 및 노인/장애인을 대상으로 개발 기술 비교 평가 및 검증

□ 연구성과
○ 1단계
● 1차년도(2021)
- 연차별 목표 : 사용자 맞춤형 진동 자극 설계
- 핵심 연구 내용 : 주파수, 강도, 면적 등을 고려한 다양한 Type의 진동 자극 설계 및 사용자 맞춤형 주파수 선택 기술 개발
● 2차년도(2022)
- 연차별 목표 : 사용자-전이 프레임워크 개발
- 핵심 연구 내용 : 기 측정된 다른 사용자의 SSSEP 데이터를 사용하는 Deep learning 기반의 사용자-전이 프레임워크 개발
● 3차년도(2023)
- 연차별 목표 : 사용자 맞춤형 채널 최적화 기술 개발
- 핵심 연구 내용 : 공간-주파수 분석을 통하여 세션 간 의도 인식 성능 변화가 적은 사용자 맞춤형 채널 최적화 기술 개발

○ 2단계
● 4차년도(2024)
- 연차별 목표 : SSSEP-BCI 기반 실시간 아바타 제어
- 핵심 연구 내용 : 사용자 맞춤형 진동 자극 및 학습 세션 최소화 기반 SSSEP-BCI를 통한 실시간 아바타 제어 기술 개발
● 5차년도(2025)
- 연차별 목표 : 노인/장애인 대상 개발 기술 검증
- 핵심 연구 내용 : AR/VR 기반 실시간 아바타 제어 환경 개발 및 노인/장애인을 대상으로 개발 기술 비교 평가 및 검증

■ 1차년도 연구성과
- Arduino, Coin-Type, 무게추 등의 진동 모터를 이용한 고주파/저주파 및 다양한 진동 Type 구현 및 제어 환경 구축
- Python을 활용한 뇌 신호 측정 장비 연동 및 분석 환경 구축
- 넌센스 퀴즈 등의 시각 가이드를 활용한 진동에 대한 집중 유/무에 따른 공진주파수 탐색 프로토콜 설계
- 주파수 분석 기반 사용자 맞춤형 공진주파수 자동 선택 기술 개발

■ 2차년도 연구성과
- 왼손/오른손에 부착된 진동 자극에 대한 선택적인 집중이 가능한 실험 프로토콜 확립
- 비장애인을 대상으로 동일사용자의 4일 동안의 SSSEP, 동일 사용자 대상 고주파/저주파 SSSEP 등 대용량 데이터 수집
- 공간-주파수 특징 추출 및 ShallowCovNet, DeepConvNet 기반의 Multi-Model을 활용한 사용자-전이 프레임워크 개발

■ 3차년도 연구성과
- 동일 사용자 내에서 채널 수 변화에 따른 세션 간 성능 확인
- 공간-주파수 분석에 따른 최적 채널 선택 알고리즘 개발
- 사용자-전이 프레임워크를 통한 학습 세션 Trial 수에 따른 성능 확인 및 최소화 기술 개발

□ 연구성과의 활용 계획 및 기대효과
■ 연구 성과의 활용 계획
- 진동 자극과 BCI 융합 기술을 통한 국제 경쟁력 확보로 국내 뇌공학 관련 산업 전반적 도약 계기 마련
- 국내 외적으로 발전 가능성이 높은 BCI의 진동 자극 관련 독점 개발로 대중의 관심 증대 및 유관 산업의 전반적 성장계기 마련
- 소형화되고 있는 뇌 신호 측정 기기와 융합하여 API 혹은 SDK 형태로 활용함으로써 관련 서비스의 확장 및 국제시장 진출에 기여

■ 과학기술적 측면에서의 기대효과
- 진동 자극에 대한 선택적 집중 의도 인식에 따른 차세대 BCI 기술 개발을 통한 원천 기술 특허 확보 및 기술적 우위 선점
- 기존 BCI 기술의 한계점 해결이 가능한 진동 자극 기반의 BCI 선도적 연구와 독자적 기술 확보를 통한 국외 기술 의존도 감소
- 외골격 로봇 등 재활 보조 기기와의 연계를 통한 미래지향적인 새로운 융합 연구 분야 창출

■ 경제사회적 측면에서의 기대효과
- 차세대 BCI 기술 개발에 따른 재활 등 관련 산업으로의 기술 교류 및 신산업 창출
- 사용자 맞춤형 BCI 핵심 기술 개발을 통한 새로운 제품 개발 및 서비스 창출

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구과제의 개요 ... 5
• 2. 연구과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 3. 연구과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 8
• 1) 연구수행 결과 ... 8
• 2) 목표 달성 수준 ... 10
• 3) 목표 미달 시 원인 분석 ... 10
• 4) 중요 연구변경 사항 ... 10
• 4. 연구 성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 11
• 5. 연구 성과의 관리 및 활용 계획 ... 11
• 6. 다음 단계 연구계획 ... 12
• 1) 연구 목표 및 내용 ... 12
• 2) 연구 추진전략 ... 13
• 3) 연구 추진 일정 및 기대성과 ... 13
• 4) 다음 단계 연구비 사용계획 ... 14
• 5) 연구 성과의 활용방안 및 기대효과 ... 14
• 끝페이지 ... 36