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  • Brain-Computer Interface (BCI): 뇌-컴퓨터 연결 기술

뇌-컴퓨터 인터페이스 (Brain-Computer Interface, BCI) 는 뇌신경계로부터 발생한 신경신호를 측정, 분석하여 컴퓨터 또는 외부기기를 제어하거나 사용자의 의사, 의도를 외부에 전달하기 위한 기술을 통칭한다.

  • ​외부기기 제어를 위한 BCI 연구

​핵심기술

  1. 노이즈 및 움직임 아티팩트 제거 기술

  2. 동작상상 (Motor Imagery) BCI 분류 알고리즘 개발

  3. 동작상상 BCI 훈련 기술 개발 

  4. 사용자 상태를 고려한 적응형 BCI 기술 개발

  5. Hybrid BCI 기술 개발

  6. Error 인지 검출 기술 개발 

​응용기술

  1. 외골격로봇 제어

  2. 원격로봇 제어

  3. 식사보조로봇 제어

BCI1.png

  • BCI 성능 향상을 위한 연구 - 뇌신호 전처리 기술

  • Artifact Subspace Reconstruction (ASR) 기반의 뇌신호 전처리 알고리즘은 다양한 움직임과 잡음에 강인함 알고리즘입니다. 하지만, 개인별 Calibration 과정을 필요로 하고 다수의 뇌파 채널을 요구합니다. ​Wavelet Neural Network (WNN) 기반의 뇌신호 전처리 알고리즘은 ASR 알고리즘과 비슷한 다양한 잡음에 강인한 알고리즘입니다. 단일 채널에 적용이 가능하며 성능 또한 우수하기 때문에, 최소 전극을 기반으로 하는 실시간 시스템 적용에 적합하였습니다. ​

BCI2_WNN.png
Screen Shot 2020-11-27 at 6.54.24 PM.png

< WNN Algorithm>

< WNN performance>

  • BCI 성능 향상을 위한 연구 - 동작상상 BCI 훈련 기술 연구

  • 동작상상 (Motor Imagery)는 신체적인 움직임 없이, 움직임을 상상 합니다. 뇌의 관련 영역으로는 M1 (primary motor cortex), SMA (supplementary motor area), PMC (premotor cortex)이 있습니다. 

  • Kinesthetic vs. Visual motor imagery

    • KMI -imagine movement with the feeling that this produces (운동감각적 동작상상)

    • VMI – imagine seeing the movement (시각적 동작상상)

    • 운동감각적 동작상상은 일반적으로 더 어렵습니다. 하지만, BCI의 정확도는 운동감각적 동작 상상이 시각적 동작 상상에 비해 더 높습니다. 

BCI (MI image).png

< Motor Imagery >

  • ERD/ERS

    • ERD: event-related desynchronization

    • ERS: event-related synchronization

BCI (ERD) 1.png
BCI (ERD) 1.png

< ERD / ERS >

< ERD / ERS - Topography >

  • 동작상상을 기반으로 한 BCI 기술을 위해서는 높은 BCI 명령 분류 정확도를 필요로 합니다. 

  • ​정확도를 향상 시키기 위한 노력은 다양한 파트에서 수행 되고 있습니다.

  • ​본 연구실에서는 뇌신호 전처리 이외에도 동작상상 자체를 잘 수행함으로써 높은 결과를 취득 할 수 있도록, 동작상상에 도움이되는 뉴로피드백 시스템, Sensorymotor imagery를 통한 정확도 향상 연구 등 다양한 방향으로 연구를 수행하고 있습니다.

  • BCI 성능 향상을 위한 연구 - 동작상상 (Motor Imagery) 분류 알고리즘 개발

  • MI 공개 Dataset인 BCI competition 4-2a dataset (4종 MI Class)을 기반으로 분류 정확도 알고리즘을 58.0% -> 64.7% 까지 향상

  • 실시간으로 3종 MI (왼, 오른손, 발)를 개발된 알고리즘을 기반으로 분류 함으로써 원격로봇, 외골격로봇 등을 제어

  • BCI 성능 향상을 위한 연구 - Adaptive BCI, Hybrid BCI, Error 대응

  • Adaptive BCI는 사용자의 집중력을 기반으로 BCI Training을 함으로써 정확도를 향상시키는 기술

  • Hybrid BCI는 뇌파 뿐만 아니라 안구전도, 근전도 등을 함께 활용 함으로써 뇌파 및 생체신호만으로 시스템을 가동학고, 사용하게 하거나 Application에 따라서는 직관적인 사용이 가능하게 하는 기술

  • BCI의 정확도가 100%가 아니기 때문에, 발생할 수 있는 에러에 대응하기 위한 기술

  • 본 연구실에서는 위의 기술들을 기반으로 BCI 기술의 정확도를 향상 시키고, 실제 사용을 목표로 BCI Application을 구성하였다.

  • 응용기술 I - 원격로봇제어 

원격로봇이미지.png

  • 응용기술 Il - 외골격로봇제어

외골격로봇이미지.png
혁신상2019.png

< 2019 한국전자전 혁신상 >

  • 응용기술 Ill - 식사보조로봇 제어

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