
대뇌 피질 전기 활동을 통한 뇌-컴퓨터 인터페이스
매버릭 응우옌
업데이트됨
2018. 5. 28.

대뇌 피질 전기 활동을 통한 뇌-컴퓨터 인터페이스
매버릭 응우옌
업데이트됨
2018. 5. 28.

대뇌 피질 전기 활동을 통한 뇌-컴퓨터 인터페이스
매버릭 응우옌
업데이트됨
2018. 5. 28.
대뇌 피질 전기 활동을 통한 뇌-컴퓨터 인터페이스: 정상상태 시각유발전위를 이용한 모바일 기기용 인지 시스템 구축의 과제
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
초록
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 연구 분야는 마비 환자와 기술 간의 소통을 가능하게 하려는 시도에서 시작되었습니다. 대뇌의 전기적 활동을 통해 개인의 정신 상태를 식별함으로써, 일반적인 BCI 시스템은 이를 컴퓨터의 특정 작업에 할당합니다. 시각 피질이 특정 주파수로 자극을 받으면 동일한 주파수의 활동을 보인다는 것은 잘 알려져 있습니다. 이러한 정상상태 시각유발전위(SSVEP) 활동은 앞서 언급한 소통 목표를 달성하는 데 활용될 수 있습니다. 본 연구에서는 먼저 두 가지 정신 상태(집중/명상)를 구분하기 위해 뇌의 자발적인 전기 활동을 분석합니다. 그런 다음 SSVEP 오프로치에 따라 자극 스크린을 4개의 영역으로 나누고, 각 영역이 서로 다른 주파수로 깜빡이게 합니다. 피실험자의 후두엽에서 나타나는 반응 주파수를 관찰함으로써, 피실험자가 내린 2비트 결정을 예측할 수 있습니다. 우리는 이러한 설정이 실시간 BCI에 효율적이며 모바일 기기에 쉽게 통합될 수 있음을 확인했습니다. 또한, 사용자는 스스로 결정을 자발적으로 변경하여 자연스러운 방식으로 시스템과 상호작용할 수 있습니다.
대뇌 피질 전기 활동을 통한 뇌-컴퓨터 인터페이스: 정상상태 시각유발전위를 이용한 모바일 기기용 인지 시스템 구축의 과제
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
초록
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 연구 분야는 마비 환자와 기술 간의 소통을 가능하게 하려는 시도에서 시작되었습니다. 대뇌의 전기적 활동을 통해 개인의 정신 상태를 식별함으로써, 일반적인 BCI 시스템은 이를 컴퓨터의 특정 작업에 할당합니다. 시각 피질이 특정 주파수로 자극을 받으면 동일한 주파수의 활동을 보인다는 것은 잘 알려져 있습니다. 이러한 정상상태 시각유발전위(SSVEP) 활동은 앞서 언급한 소통 목표를 달성하는 데 활용될 수 있습니다. 본 연구에서는 먼저 두 가지 정신 상태(집중/명상)를 구분하기 위해 뇌의 자발적인 전기 활동을 분석합니다. 그런 다음 SSVEP 오프로치에 따라 자극 스크린을 4개의 영역으로 나누고, 각 영역이 서로 다른 주파수로 깜빡이게 합니다. 피실험자의 후두엽에서 나타나는 반응 주파수를 관찰함으로써, 피실험자가 내린 2비트 결정을 예측할 수 있습니다. 우리는 이러한 설정이 실시간 BCI에 효율적이며 모바일 기기에 쉽게 통합될 수 있음을 확인했습니다. 또한, 사용자는 스스로 결정을 자발적으로 변경하여 자연스러운 방식으로 시스템과 상호작용할 수 있습니다.
대뇌 피질 전기 활동을 통한 뇌-컴퓨터 인터페이스: 정상상태 시각유발전위를 이용한 모바일 기기용 인지 시스템 구축의 과제
Pedro Morais, Carla Quintão, Pedro Vieira
초록
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 연구 분야는 마비 환자와 기술 간의 소통을 가능하게 하려는 시도에서 시작되었습니다. 대뇌의 전기적 활동을 통해 개인의 정신 상태를 식별함으로써, 일반적인 BCI 시스템은 이를 컴퓨터의 특정 작업에 할당합니다. 시각 피질이 특정 주파수로 자극을 받으면 동일한 주파수의 활동을 보인다는 것은 잘 알려져 있습니다. 이러한 정상상태 시각유발전위(SSVEP) 활동은 앞서 언급한 소통 목표를 달성하는 데 활용될 수 있습니다. 본 연구에서는 먼저 두 가지 정신 상태(집중/명상)를 구분하기 위해 뇌의 자발적인 전기 활동을 분석합니다. 그런 다음 SSVEP 오프로치에 따라 자극 스크린을 4개의 영역으로 나누고, 각 영역이 서로 다른 주파수로 깜빡이게 합니다. 피실험자의 후두엽에서 나타나는 반응 주파수를 관찰함으로써, 피실험자가 내린 2비트 결정을 예측할 수 있습니다. 우리는 이러한 설정이 실시간 BCI에 효율적이며 모바일 기기에 쉽게 통합될 수 있음을 확인했습니다. 또한, 사용자는 스스로 결정을 자발적으로 변경하여 자연스러운 방식으로 시스템과 상호작용할 수 있습니다.

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