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컴퓨터 장치에 의해 수행되는, 뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 방법에 있어서,(a) 착용형 로봇을 착용한 사용자의 왼발과 오른발에 각각 다른 촉각 자극을 제시하는 단계;(b) 움직임 동작 상상과 상기 촉각 자극에 의해 발현되는 사용자의 뇌 신호를 획득하는 단계;(c) 상기 뇌 신호 및 뇌 신호 분류기에 기초하여 상기 뇌 신호에 대응하는 움직임 의도를 판단하는 단계;(d) 각 움직임에 대한 상기 뇌 신호 분류기의 출력 값 및 상기 움직임 의도를 상기 사용자가 확인하도록 제어 명령 수신기에 전달하는 단계; 및(e) 상기 착용형 로봇이 상기 움직임 의도에 대응하는 기능을 수행하도록 상기 제어 명령 수신기에 의해 상기 착용형 로봇의 양발, 보행 속도 및 보행 보폭을 제어하는 단계를 포함하되,상기 뇌 신호 분류기는, 상기 사용자로부터 기수집된 뇌 신호에 기초하여 생성된 움직임 잡음 분류기, 보행 시작 의도 분류기 및 움직임 의도 분류기를 포함하고,상기 뇌 신호를 입력으로 통과시켜 상기 움직임 의도가 복수의 움직임 중 어느 하나인지를 판단하는 것인, 뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 방법
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제1항에 있어서,상기 (b) 단계에서, 상기 뇌 신호는상기 착용형 로봇의 움직임에 의해 발생되는 움직임 잡음을 포함하는 것이되, 상기 움직임 동작 상상에 따라 획득된 제1 뇌 신호와 상기 촉각 자극에 따라 획득된 제2 뇌 신호를 포함하는 것이고, 상기 착용형 로봇의 가속도 또는 각속도를 측정하는 센서로부터 측정한 값을 참조 신호로서 획득하는 단계를 포함하되,상기 제1 및 제2 뇌 신호와 참조 신호는 무선 통신을 통해 뇌 신호 전송부 및 뇌 신호 수신부에 의해 획득되는 것인, 뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 방법
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제2항에 있어서,상기 (c) 단계는,(c-1) 상기 참조 신호에 기초하여 상기 제1 및 제 2 뇌 신호로부터 상기 움직임 잡음을 제거하는 단계;(c-2) 상기 제1 뇌 신호에 기초하여 보행 시작 의도를 검출하는 단계;(c-3) 상기 제1 및 제2 뇌 신호의 특징을 결합하여 움직임 의도를 검출하는 단계; 및(c-4) 상기 제1 뇌 신호의 변화 주기 및 강도에 기초하여 보행 속도 및 보행 보폭을 결정하고, 상기 착용형 로봇의 다리 움직임을 인식하는 단계를 포함하는 것인,뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 방법
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제3항에 있어서,상기 (c-1) 단계는 상기 제1 및 제2 뇌 신호와 상기 참조 신호로부터 내부 잡음 성분을 제거하고, 특정 주파수 대역으로 필터링하는 전처리 단계;상기 참조 신호를 이용한 제약적 독립성분 분석(Constrained independent component analysis, C-ICA)을 통해 상기 제1 및 제2 뇌 신호로부터 추정된 움직임 잡음을 추출하는 단계; 및적응형 필터(Adaptive filter)를 통해 상기 제1 및 제2 뇌 신호로부터 상기 추정된 움직임 잡음을 제거하여 상기 움직임 잡음이 제거된 제1 및 제2 뇌 신호를 획득하는 단계를 포함하되,상기 움직임 잡음 분류기는 상기 추정된 움직임 잡음을 걸음 단위 기반으로 템플릿을 구성하여 학습되는 것인,뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 방법
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제3항에 있어서,상기 (c-2) 단계는 상기 제1 뇌 신호를 공통 공간 패턴 알고리즘을 이용하여 특징을 추출하고, 기 학습된 상기 보행 시작 의도 분류기를 이용하여 사용자의 보행 시작 의도를 검출하는 단계를 포함하되,상기 보행 시작 의도 분류기는 기 수집된 상기 제1 뇌 신호를 공통 공간 패턴 알고리즘을 이용하여 특징을 추출하고, 기계학습 알고리즘을 통해 학습되는 것인,뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 방법
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제3항에 있어서,상기 (c-3) 단계는 상기 제1 뇌 신호를 시간-주파수 패턴으로 추출한 특징과, 상기 제2 뇌 신호를 주파수 패턴으로 추출한 특징을 결합하고, 기 학습된 상기 움직임 의도 분류기를 이용하여 사용자의 움직임 의도를 검출하는 단계를 포함하되,상기 움직임 의도 분류기는 기 수집된 상기 제1 뇌 신호를 시간-주파수 패턴을 이용하여 특징벡터를 생성하고, 상기 제2 뇌 신호를 자극의 주파수 패턴을 이용하여 특징벡터를 생성하고, 추출된 두 특징을 결합한 하나의 특징벡터에 기초하여 기계학습 알고리즘을 통해 학습되는 것인,뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 방법
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제3항에 있어서,상기 (c-4) 단계는 상기 제1 뇌 신호의 지속 시간과 변화하는 시간을 포함하는 주파수의 주기에 따라 특징을 추출하여 보행 속도로 결정하고, 상기 제1 뇌 신호의 강도에 따라 특징을 추출하여 보행 보폭을 결정하는 단계를 포함하는 것인,뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 방법
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뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 장치에 있어서, 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 프로그램이 저장된 메모리, 및 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 따라, 착용형 로봇을 착용한 사용자의 왼발과 오른발에 각각 다른 촉각 자극을 제시하고, 움직임 동작 상상과 상기 촉각 자극에 의해 발현되는 사용자의 뇌 신호를 획득하고,상기 뇌 신호 및 뇌 신호 분류기에 기초하여 상기 뇌 신호에 대응하는 움직임 의도를 판단하고,각 움직임에 대한 상기 뇌 신호 분류기의 출력 값 및 상기 움직임 의도를 상기 사용자가 확인하도록 제어 명령 수신기에 전달하고,상기 착용형 로봇이 상기 움직임 의도에 대응하는 기능을 수행하도록 상기 제어 명령 수신기에 의해 상기 착용형 로봇의 양발, 보행 속도 및 보행 보폭을 제어하되,상기 뇌 신호 분류기는, 상기 사용자로부터 기수집된 뇌 신호에 기초하여 생성된 움직임 잡음 분류기, 보행 시작 의도 분류기 및 움직임 의도 분류기를 포함하고,상기 뇌 신호를 입력으로 통과시켜 상기 움직임 의도가 복수의 움직임 중 어느 하나인지를 판단하는 것인,뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 장치
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제8항에 있어서, 상기 뇌 신호는상기 착용형 로봇의 움직임에 의해 발생되는 움직임 잡음을 포함하는 것이되, 상기 움직임 동작 상상에 따라 획득된 제1 뇌 신호와 상기 촉각 자극에 따라 획득된 제2 뇌 신호를 포함하는 것이고, 상기 프로세서는상기 착용형 로봇의 가속도 또는 각속도를 측정하는 센서로부터 측정한 값을 참조 신호로서 획득하되,상기 제1 및 제2 뇌 신호와 참조 신호는 무선 통신을 통해 뇌 신호 전송부 및 뇌 신호 수신부에 의해 획득되는 것인, 뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 장치
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제9항에 있어서, 상기 프로세서는상기 뇌 신호에 대응하는 움직임 의도를 판단하는 경우,상기 참조 신호에 기초하여 상기 제1 및 제 2 뇌 신호로부터 상기 움직임 잡음을 제거하고,상기 제1 뇌 신호에 기초하여 보행 시작 의도를 검출하고,상기 제1 및 제2 뇌 신호의 특징을 결합하여 움직임 의도를 검출하고,상기 제1 뇌 신호의 변화 주기 및 강도에 기초하여 보행 속도 및 보행 보폭을 결정하고, 상기 착용형 로봇의 다리 움직임을 인식하는 것인, 뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 장치
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제10항에 있어서, 상기 프로세서는상기 움직임 잡음을 제거하는 경우,상기 제1 및 제2 뇌 신호와 상기 참조 신호로부터 내부 잡음 성분을 제거하고, 특정 주파수 대역으로 필터링하는 전처리를 수행하고,상기 참조 신호를 이용한 제약적 독립성분 분석(Constrained independent component analysis, C-ICA)을 통해 상기 제1 및 제2 뇌 신호로부터 추정된 움직임 잡음을 추출하고,적응형 필터(Adaptive filter)를 통해 상기 제1 및 제2 뇌 신호로부터 상기 추정된 움직임 잡음을 제거하여 상기 움직임 잡음이 제거된 제1 및 제2 뇌 신호를 획득하는 것이되,상기 움직임 잡음 분류기는 상기 추정된 움직임 잡음을 걸음 단위 기반으로 템플릿을 구성하여 학습되는 것인,뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 장치
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제10항에 있어서, 상기 프로세서는상기 보행 시작 의도를 검출하는 경우,상기 제1 뇌 신호를 공통 공간 패턴 알고리즘을 이용하여 특징을 추출하고, 기 학습된 상기 보행 시작 의도 분류기를 이용하여 사용자의 보행 시작 의도를 검출하는 것이되,상기 보행 시작 의도 분류기는 기 수집된 상기 제1 뇌 신호를 공통 공간 패턴 알고리즘을 이용하여 특징을 추출하고, 기계학습 알고리즘을 통해 학습되는 것인,뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 장치
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제10항에 있어서, 상기 프로세서는상기 움직임 의도를 검출하는 경우,상기 제1 뇌 신호를 시간-주파수 패턴으로 추출한 특징과, 상기 제2 뇌 신호를 주파수 패턴으로 추출한 특징을 결합하고, 기 학습된 상기 움직임 의도 분류기를 이용하여 사용자의 움직임 의도를 검출하는 것이되,상기 움직임 의도 분류기는 기 수집된 상기 제1 뇌 신호를 시간-주파수 패턴을 이용하여 특징벡터를 생성하고, 상기 제2 뇌 신호를 자극의 주파수 패턴을 이용하여 특징벡터를 생성하고, 추출된 두 특징을 결합한 하나의 특징벡터에 기초하여 기계학습 알고리즘을 통해 학습되는 것인,뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 장치
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제10항에 있어서, 상기 프로세서는상기 다리 움직임을 인식하는 경우,상기 제1 뇌 신호의 지속 시간과 변화하는 시간을 포함하는 주파수의 주기에 따라 특징을 추출하여 보행 속도로 결정하고, 상기 제1 뇌 신호의 강도에 따라 특징을 추출하여 보행 보폭을 결정하는 것인,뇌 기계 인터페이스 기반의 움직임 의도 검출에 따른 착용형 로봇 제어 장치
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