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BCI(Brain computer interface) 장치가 로봇팔 장치를 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 방법에 있어서, 제1 뇌파를 계측하여, 제1 뇌파의 추상적 특징을 추출하는 단계; 상기 제1 뇌파의 추상적 특징을 기초로 팔 뻗기 제어 모드, 손 쥐/펴기 제어 모드 및 손목 회전 제어 모드 중 하나의 제어 모드를 결정하는 단계; 상기 결정된 제어 모드를 사용자에게 피드백(feedback)하는 단계; 오류관련전위를 계측하는 단계; 상기 오류관련전위가 임계값을 초과하면, 상기 제1 뇌파의 추상적 특징을 재추출하여 상기 제어 모드를 재결정하며, 상기 오류관련전위가 상기 임계값을 초과하지 않으면, 제2 뇌파를 계측하는 단계; 상기 결정된 제어 모드에 따라 상기 제2 뇌파에 대해 서로 다른 특징 추출 기법 및 서로 다른 분류 기법을 적용하여 결과값을 추출하는 단계; 및상기 결과값을 기초로 생성된 제어 신호를 상기 로봇팔 장치로 제공하는 단계를 포함하는 것인 로봇팔 제어 신호 생성 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 제1 뇌파의 추상적 특징을 추출하는 단계는상기 제1 뇌파의 ERD(Event-Related Desynchronization) 신호를 기초로 주파수적 특징 및 시공간 적 특징 중 적어도 하나를 추출하는 단계; 및상기 추출된 특징을 스칼라 값으로 변환하는 단계를 포함하는 것인 로봇팔 제어 신호 생성 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 추출된 특징을 스칼라 값으로 변환하는 단계는 상기 제1 뇌파의 주파수 대역 별 파워 분산을 기초로 최대 파워값을 추출하거나, 상기 제1 뇌파의 시간 방향으로 평균화된 진폭 분산을 기초로 기 학습된 분류기를 통해 출력된 특징 영역을 획득하는 것인 로봇팔 제어 신호 생성방법
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제 1 항에 있어서, 상기 결정된 제어 모드가 팔 뻗기 제어 모드인 경우,상기 결정된 제어 모드에 따라 상기 제2 뇌파로부터 결과값을 추출하는 단계는 제1 주파수 영역으로 상기 제2 뇌파를 필터링한 후, 신호 추정 모델을 통해 상기 제2 뇌파의 주파수 파워값을 추출하는 단계; 및 선형판별분석법(linear discriminant analysis, LDA) 및 서포터 벡터 머신(support vector machine, SVM) 중 적어도 하나를 적용하여, 앞, 뒤, 상, 하, 좌, 우 중 어느 한 방향을 결과값으로 추출하는 단계를 포함하는 것인 로봇팔 제어 신호 생성방법
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제 1 항에 있어서, 상기 결정된 제어 모드가 손 쥐/펴기 제어 모드인 경우,상기 결정된 제어 모드에 따라 상기 제2 뇌파로부터 결과값을 추출하는 단계는 상기 제2 주파수 영역으로 상기 제2 뇌파를 필터링한 후, 공통 공간 패턴 알고리즘을 활용하여 시공간적 특징을 추출하는 단계; 및주성분 분석법(principal component analysis) 및 독립 성분 분석법(independent component analysis) 중 적어도 하나를 적용하여 손 쥐기 및 손 펴기 중 하나의 동작을 결과값으로 추출하는 단계를 포함하는 것인 로봇팔 제어 신호 생성방법
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제 1 항에 있어서, 상기 결정된 제어 모드가 손 쥐/펴기 제어 모드인 경우,상기 제2 뇌파에 대해 신호원 시공간적 국소화 기법을 적용하여 특징을 추출하는 단계; 및로지스틱 회기 분석 기법을 적용하여, 좌측 회전 및 우측 회전 중 하나의 동작을 결과값으로 추출하는 단계를 포함하는 것인 로봇팔 제어 신호 생성방법
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제 1 항에 있어서, 상기 제1 뇌파는 5내지 50 Hz 주파수 대역으로 필터링되는 것인 로봇팔 제어 신호 생성방법
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BCI(Brain computer interface) 장치에 있어서, 뇌파를 계측하는 뇌파 계측 장치;상기 BCI 장치가 상기 BCI 장치와 연계된 로봇팔 장치의 동작을 제어하기 위한 제어 신호를 생성하는 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 제어부를 포함하되, 상기 제어부는 상기 프로그램의 실행에 따라, 상기 뇌파 계측 장치에 의해 계측된 제1 뇌파를 기초로 상기 제1 뇌파의 추상적 특징을 추출하고, 상기 추상적 특징을 기초로 팔 뻗기 제어 모드, 손 쥐/펴기 제어 모드 및 손목 회전 제어 모드 중 하나의 제어 모드를 결정하며, 상기 결정된 제어 모드를 사용자에게 피드백한 후, 상기 뇌파 계측 장치에 의해 계측된 오류관련전위를 임계값과 비교하며, 상기 오류관련전위가 상기 임계값을 초과하면, 상기 제1 뇌파를 재계측하여 상기 제어 모드를 재결정하고, 상기 오류관련전위가 상기 임계값을 초과하지 않으면, 상기 결정된 제어 모드에 따라 상기 뇌파 계측 장치에 의해 계측된 제2 뇌파에 서로 다른 특징 추출 기법 및 서로 다른 분류 기법을 적용하여 결과값을 추출하고, 상기 결과값을 기초로 생성된 제어 신호를 상기 로봇팔 장치로 제공하는 것인 BCI 장치
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제 8 항에 있어서, 상기 제어부는 상기 결정된 제어 모드가 팔 뻗기 제어 모드인 경우,제1 주파수 영역으로 상기 제2 뇌파를 필터링한 후, 신호 추정 모델을 통해 상기 제3 뇌파의 주파수 파워값을 추출하고, 선형판별분석법(linear discriminant analysis, LDA) 및 서포터 벡터 머신(support vector machine, SVM) 중 적어도 하나를 적용하여, 앞, 뒤, 상, 하, 좌, 우 중 어느 한 방향을 결과값으로 추출하는 것인 BCI 장치
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제 8 항에 있어서, 상기 제어부는 상기 결정된 제어 모드가 손 쥐/펴기 제어 모드인 경우,제2 주파수 영역으로 상기 제2 뇌파를 필터링한 후, 공통 공간 패턴 알고리즘을 활용하여 시공간적 특징을 추출하고, 주성분 분석법(principal component analysis) 및 독립 성분 분석법(independent component analysis) 중 적어도 하나를 적용하여 손 쥐기 및 손 펴기 중 하나의 동작을 결과값으로 추출하는 것인 BCI 장치
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제 8 항에 있어서, 상기 제어부는 상기 결정된 제어 모드가 손목 회전 제어 모드인 경우,상기 제2 뇌파에 대해 신호원 시공간적 국소화 기법을 적용하여 특징을 추출하고, 로지스틱 회기 분석 기법을 적용하여, 좌측 회전 및 우측 회전 중 하나의 동작을 결과값으로 추출하는 것인 BCI 장치
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제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터 상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
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