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(a) 대상 동물로부터 동물의 뇌신경신호 및 생리신호를 획득하는 단계;(b) 획득된 뇌신경신호 및 생리신호를 분석하여 뇌신경신호 특징벡터 및 생리신호 특징벡터를 추출하는 단계;(c) 추출된 뇌신경신호 특징벡터 및 생리신호 특징벡터를 해독하여 동물의 운동 의도 및 생체 상태를 파악하는 단계;(d) 파악된 동물의 운동 의도 및 생체 상태를 기반으로 보상 혹은 처벌여부를 결정하거나 임무 지속 가능 여부를 결정하여 동물의 행동을 제어하기 위한 전기 자극 파라미터를 조절하는 단계; 및(e) 결정된 전기 자극 파라미터에 따른 전기자극 파형을 특정 대뇌 영역에 전달하여, 동물의 행동을 제어하는 단계;를 포함하되,상기 (c) 단계는,상기 (b) 단계에서 분류된 특징벡터를 통해 서포터 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 기반으로 서포터 벡터 머신 모델을 생성하여 동물의 운동 의도를 출력하는 단계; 및서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression, SVR)을 기반으로 하여 동물의 생체 상태를 출력하는 단계;를 포함하며,상기 서포터 벡터 머신은 분류된 특징벡터를 이라고 할 때, 아래의 수학식 10과 수학식 11에 의해 최적의 가중벡터 와 최적의 바이어스 를 구하여 서포트 벡터 머신 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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제9항에 있어서,상기 뇌신경신호는 세포 외 기록 신호(extracellular recording signal), 국소뇌전위(local field potential), 뇌피질 뇌파(subdural electrocortigram, ECoG) 및 뇌전도(electroencephalography, EEG) 중에서 선택된 어느 하나 이상인 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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제9항에 있어서,상기 생리신호는 피부표면온도(skin temperature, SKT), 광혈류량(photo-plethysmography, PPG), 심전도(electrocardiography, ECG), 피부 전도도 반응(skin conductance response, SCR) 및 호흡 신호 중에서 선택되는 어느 하나 이상인 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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제9항 또는 제10항에 있어서,상기 (b) 단계는,상기 획득된 뇌신경신호를 통해 스파이크 트레인(spike train), 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectrum Density), 대뇌 영역 간 기능적 연결도(functional connectivity), 및 대뇌 영역 간 효과적 연결도(effective connectivity) 중 선택되는 어느 하나의 뇌신경신호 특징벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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제12항에 있어서,상기 파워 스펙트럼 밀도는 뇌신경신호 중 어느 하나의 신호를 M차원(M은 1 이상의 정수)의 벡터 로 하여,하기 수학식 1을 통해 분석하는 푸리에 변환(Fourier transform);하기 수학식 2를 통해 분석하는 단기간 푸리에 변환(short-time Fourier transform); 및하기 수학식 3을 통해 분석하는 웨이브릿 변환(wavelet transform); 중의 어느 하나를 이용하여 특정 시간-주파수 대역의 파워를 얻어 뇌신경신호 특징벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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제12항에 있어서,상기 대뇌 영역 간 기능적 연결성은 뇌신경신호 중 어느 둘의 뇌신경신호를 한 쌍의 M차원(M은 1 이상의 정수)의 벡터 , 로 하여,하기 수학식 4을 통해 분석하는 간섭성(coherence);하기 수학식 5를 통해 분석하는 위상 동기 값(phase locking value, PLV); 및하기 수학식 6을 통해 분석하는 weighted phase lag index(wPLI); 중의 어느 하나 이상을 이용하여 한 쌍의 뇌신경 영역 간의 기능적 연결성을 확인하여 뇌신경신호 특징벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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제12항에 있어서,상기 대뇌 영역 간 방향성 있는 연결성 분석은 뇌신경신호 중 어느 둘의 뇌신경신호를 한 쌍의 M차원(M은 1 이상의 정수)의 벡터 , 로 하여,수학식 7을 통해 분석하는 그랜저 인과관계(Granger's causality);수학식 8을 통해 분석하는 PDC(Partial Directed Coherence); 및수학식 9를 통해 분석하는 DTF(Directed Transfer Function); 중 어느 하나를 이용하여 한 쌍의 뇌신경 영역 간의 방향성이 있는 연결성을 확인하여 뇌신경신호 특징벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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제9항 또는 제10항에 있어서,상기 (b) 단계는,상기 측정된 생리신호를 통해 피부표면온도(skin temperature, SKT)를 이용한 특징벡터, 광혈류량(photo-plethysmography, PPG)을 이용한 특징벡터, 심전도(electrocardiography, ECG)를 이용한 특징벡터, 피부 전도도 반응(skin conductance response, SCR)을 이용한 특징벡터 및 호흡 신호를 이용한 특징벡터 중에서 선택되는 어느 하나의 생리신호 특징벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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제16항에 있어서,상기 피부표면온도를 이용한 특징벡터는 피부표면온도의 평균, 피부 표면 온도 변화를 나타내는 1차 미분 값의 평균, 피부표면온도의 최대값, 및 0
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제16항에 있어서,상기 피부 전도도 반응을 이용한 특징벡터는 피부 전도도 반응 진폭의 평균값(mean of SCR amplitude), 피부 전도도 반응의 음수 값 평균값, 피부 전도도 반응의 표준 편차, 피부 전도도 반응의 1차 미분 신호 평균값(mean of 1st derivative of SCR), 피부 전도도 반응의 2차 미분 신호 평균값(mean of 2nd derivative of SCR), 및 피부 전도도 반응의 전체 샘플 개수 대비 음의 값을 가지는 샘플의 비율 중 어느 하나 이상을 포함하는 생리신호 특징벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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제16항에 있어서,상기 광혈류량을 이용한 특징벡터는 심박수의 평균, 표준편차, 심박 수 변이(Heart rate variability)의 평균, 광혈류량의 표준편차, 광혈류량의 1차 미분의 평균, 광혈류량의 1차 미분의 표준편차, 및 광혈류량의 저주파 성분과 고주파 성분의 비율중 어느 하나 이상을 포함하는 생리신호 특징벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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제9항에 있어서,상기 (b) 단계는,획득된 동물의 뇌신경신호 및 생리신호를 주성분 분석법(principal component analysis, PCA)과 독립성분 분석법(independent component analysis, ICA)을 수행하여 뇌신경신호 및 생리신호에 관한 기저벡터를 추출하는 단계;상기 기저벡터로부터 특징벡터를 추출하는 단계; 및상기 특징벡터를 서브클래스(subclass)로 분류하는 클러스터링(clustering) 단계;를 더 포함하여 특징벡터를 추출하는 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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제9항에 있어서,상기 서포트 벡터 회귀는 분류된 특징벡터를 이라고 하고, 상기 분류된 특징벡터에 해당하는 뇌신경신호 및 신경신호의 관계로부터 얻게 되는 동물의 생체 상태의 지표 값을 이라 할 때, 종속변수 로부터 최대 양수 만큼의 편차(deviation)를 갖는 함수 를 구하는 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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제9항에 있어서,상기 (e) 단계에서 상기 동물의 특정 대뇌 영역은,자발적인 방향성 있는 움직임 자극을 가하기 위한 대뇌 체성 감각 영역;강제적인 방향성 있는 움직임 자극을 가하기 위한 바닥핵(basal ganglia)의 흑색선조체 경로(nigrostriatal pathway) 또는 시상(thalamus)의 체성감각 통로인 복측후내측핵 (ventral posteromedial nucleus);보상 자극을 가하기 위한 뇌측전다발 영역; 및처벌 자극을 가하기 위한 편도체(amygdala);를 포함하는 것을 특징으로 하는 동물 행동 제어 방법
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