논문명 | 뇌파를 BCI 게임 제어에 활용하기 위한 정규화 방법 |
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논문종류 | 국내 등재지 |
저자 | 성연식, 조경은, 엄기현 |
게재학술지명 | 한국게임학회 논문지 |
게재일 | 2010.12 |
뇌파는 초기에 원숭이가 모터로 팔을 조작하기 위한 방법에 관한 연구로 시작되었다. 최근에는, 측정한 뇌파를 치매 환자의 치매 진행 정도를 늦추거나 집중력결핍 과잉행동장애 아이들의 집중력을 높이기 위한 연구들이 진행되고 있다. 그리고 저가의 뇌파 측정 장치가 출시되면서 게임 인터페이스로도 사용된다. 뇌파로 게임을 제어할 때의 문제점은 사람마다 평균 진폭, 평균 파장 그리고 평균 진동 횟수가 다르다는 것이다. 뇌파 차이는 뇌파로 게임을 제어할 때 형평성 문제를 발생시키기 때문에 뇌파를 정규화해서 사용하는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 정규분포를 사용해서 측정한 뇌파를 정규화하고 제어로 사용할 파형을 계산하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 뇌파 변환 과정을 7단계로 나누어 처리하는 프레임워크를 제안하고 각 단계에 필요한 계산과정을 기술한다. 실험에서는 BCI 영어단어 학습 프로그램에 제안한 방법을 적용하여 두 피험자 파형을 비교했다. 실험에서는 두 피험자의 파형 유사 정도를 상관계수로 측정했다. 명상 값은 제안한 방법을 적용할 때 약 13%가 증가되었고 집중 값은 약 8%정도 증가되었다. 제안한 정규화 방법은 뇌파에 반영된 개인의 특성을 줄여서 제어에 적합한 파형으로 변환하기 때문에 게임과 같은 응용프로그램에 적합하다.
In the beginning brain waves were used for monkeys to control robot arm with neural activity. In recent years there are research that measured brain waves are used for the control of programs which monitor the progression of dementia or enhance of attention in children diagnosed with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). Moreover, low-price devices that can be used as a game control interface have become available. One of the problems associated with control using brain waves is that the mean amplitude, mean wavelength, and mean vibrational frequency of the brain waves differ from individual to individual. This paper attempts to propose a method to normalize measured brain waves using normal distribution and calculate the waveforms that can be used in controlling games. For this, a framework in which brain waves are converted in seven stages has been suggested. In addition, the estimation process in each stage has been described. In an experiment the waveforms of two subjects have been compared using the proposed method in the BCI English word learning program. The level of similarity between two subjects' waveforms has been compared with correlation coefficient. When the proposed method was applied, both meditation and concentration increased by 13% and 8%, respectively. Because the proposed regularization method is converted into a waveform fit for control functions by reducing personal characteristics reflected in the brain waves, it is fitting for application programs such as games.
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