A Real-Time Hybrid BCI System for Multidimensional Control using Motor Imagery and Eye Closure

Abstract

최근, 뇌파(EEG) 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 운동 심상(MI), 정상 시각 유발 전위(SSVEP), P300, 알파파 차단(예를 들어 눈 감기(EC)에 의한)을 포함한 각각의 방법들을 사용하여 사람의 의도를 확인하고 특정한 제어 명령들을 내리는 것에 중점을 맞추어왔다. 루게릭병이나 전신마비로 신체를 사용하지 못하는 폐쇄 증후군 질병으로 시달리는 사람들은 BCI 시스템을 통하여 보조를 받을 수 있다. 그러나, 한 가지 종류의 신호만을 사용하는 기존의 BCI 들은 정확도, 신뢰성, 사용자 수용성의 부족으로 잘 적용되지 못했다. 본 논문에서는, 수용성과 실용성의 향상이 가능한 MI 신호와 EC 신호를 결합함으로써 신뢰성이 높은 하이브리드 BCI 시스템이 개발되었다. 이러한 종류의 BCI 는 각 기존의 BCI 시스템의 단점들을 줄여줄 것이다. 게다가, 복합 BCI 를 이용하는 연구는 더 많은 응용연구를 만들어낼 수 있고, 제어 신뢰도를 높이는 것도 가능할 것이다. 제안된 복합 BCI 시스템에서는 오직 두 채널 만을 사용한 무선 양극 EEG 센서 장치가 개발되었다. 뇌의 중심부로부터 나오는 EC 신호와 MI 신호가 실시간으로 측정되었다. 주요 특성들을 추출하기 위해서 고속 푸리에 변환(FFT)을 기반으로 한 파워 스펙트럼 분석(PSA)과 단시간 푸리에 변환(STFT)을 기반으로 한 PSA 가 각각의 EC 분석과 MI 분석을 위해 사용되었다. 또한, 제안된 방법을 증명하기 위해서 전륜 구동 장난감 자동차가 사용되었다. 시스템에서 EC 신호는 다른 상태간 전환을 위해 사용되었고, 주먹을 쥐는 상상으로 얻은 MI 신호는 장난감 차가 왼쪽이나 오른쪽으로 90°턴을 하기 위해 사용되었다. 제안된 시스템은 외부의 자극을 필요로 하지 않는 적합하고 자연적인 방법을 통해서 다차원적 제어를 실현하였다. 따라서, 개발된 복합 BCI 시스템은 실용 가치와 자가 제어 응용에 있어서, 현재의 BCI 의 역량을 확장시킬 수 있는 가능성을 지니고 있다.