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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 조성배
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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최근 급격히 발전하고 있는 뇌 공학의 한 분야로 뇌-컴퓨터 인터페이스 시스템(Brain-Computer Interface: BCI)을 들 수 있다. 이는 사용자의 뇌파를 분석함으로써 생각을 읽어내고 출력하여 경우에 따라 연결되어 있는 기계를 조종할 수도 있게 해주는 시스템이다. 본 논문에서는 이러한 시스템의 한 종류로 EEG 뇌파를 이용한 운전을 실시간 BCI 시스템을 구성하여 TORCS 시뮬레이션으로 구현하고 새로운 인터페이스의 도입 및 최적화 하는 연구를 하였다.
우선 움직임 상상에 따른 뇌의 활성화 데이터를 실험을 통해 얻고 분석하여 제어신호로 사용할 전극을 결정하였다. 다음으로 조종 인터페이스로 사용할 클라이언트를 만들고, TORCS 서버 및 BCI2000과 각각 UDP 통신으로 연결하여 실시간 BCI 시스템을 구성하였다. BCI2000에서는 뇌파 측정장비로부터 나오는 EEG 데이타를 받아 전체적인 뇌파의 처리를 하고 최종적으로 제어 신호를 생성해낸다. 그러면 클라이언트에서는 이러한 제어 신호를 근거로 스티어링, 엑셀레이터와 같은 차량의 조종에 대한 명령을 다시 TORCS 서버로 보내고 차가 움직이게 되는 구조이다. 그 다음 클라이언트에 인공지능을 심어 기본 형태의 공유형 제어 시스템을 구현하였다. 그리고 여기에 뇌파와 인공지능 각각으로부터 나오는 명령들을 서로 중재 및 조정해주는 알고리즘을 삽입하여 공유형 제어 개선 모델을 만들어 테스트하였다.
실험 결과 커브가 심한 트랙을 제외하고는 공유형 제어 개선 모델의 랩타임이 인공지능 및 기본 모델보다 빨랐고, 최고 속도 또한 가장 높았다.
뿐만 아니라 실험 참가자들도 개선 모델의 경우 전반적으로 주행이 더 원활하고 수월히 이루어졌다.
우선 움직임 상상에 따른 뇌의 활성화 데이터를 실험을 통해 얻고 분석하여 제어신호로 사용할 전극을 결정하였다. 다음으로 조종 인터페이스로 사용할 클라이언트를 만들고, TORCS 서버 및 BCI2000과 각각 UDP 통신으로 연결하여 실시간 BCI 시스템을 구성하였다. BCI2000에서는 뇌파 측정장비로부터 나오는 EEG 데이타를 받아 전체적인 뇌파의 처리를 하고 최종적으로 제어 신호를 생성해낸다. 그러면 클라이언트에서는 이러한 제어 신호를 근거로 스티어링, 엑셀레이터와 같은 차량의 조종에 대한 명령을 다시 TORCS 서버로 보내고 차가 움직이게 되는 구조이다. 그 다음 클라이언트에 인공지능을 심어 기본 형태의 공유형 제어 시스템을 구현하였다. 그리고 여기에 뇌파와 인공지능 각각으로부터 나오는 명령들을 서로 중재 및 조정해주는 알고리즘을 삽입하여 공유형 제어 개선 모델을 만들어 테스트하였다.
실험 결과 커브가 심한 트랙을 제외하고는 공유형 제어 개선 모델의 랩타임이 인공지능 및 기본 모델보다 빨랐고, 최고 속도 또한 가장 높았다.
뿐만 아니라 실험 참가자들도 개선 모델의 경우 전반적으로 주행이 더 원활하고 수월히 이루어졌다.
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