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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 858 - 862 (5page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.19.0143
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In recent decades, brain-computer interfaces (BCIs) have been an active area of study. BCI is a technology designed to predict the user’s intention by analyzing brain signals and to control a computer according to that predicted intention. Using BCI technology, patients with limb paralysis can perform various actions such as moving, expressing thoughts, drinking water, and so on. Moreover, the technology is also useful for healthy subjects because it allows them to control various electrical devices without physical movements. In this paper, the representative principles of BCIs are summarized, including slow cortical potentials, sensorimotor rhythms, P300, steady-state visually evoked potential, and directional tuning. Moreover, novel BCI studies are introduced. The convergence of these BCI methods will enable the development of BCIs that can be used in real life.
목차
Abstract
I. 서론
II. BCI의 원리
III. 결론
REFERENCES
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
G. Dornhege, Toward brain-computer interfacing, Cambridge, Mass.: MIT Press, 2007.
J. d. R. Millan, R. Rupp, G. R. Muller-Putz, R. Murray- Smith, C. Giugliemma, M. Tangermann, C. Vidaurre, F. Cincotti, A. Kubler, R. Leeb1, C. Neuper, K.-R. Muller and D. Mattia, “Combining brain?computer interfaces and assistive technologies: state-of-the-art and challenges,” Frontiers in neuroscience, 4, 2010.
S. M. Park, T. J. Lee, and K. B. Sim, “Heuristic feature extraction method for BCI with harmony search and discrete wavelet transform,” International Journal of Control Automation and Systems, vol. 14, no. 6, pp. 1582-1587, Dec. 2016.
K. E. Ko and K. B. Sim, “Harmony search-based hidden Markov model optimization for online classification of single trial EEGs during motor imagery tasks,” International Journal of Control Automation and Systems, vol. 11, no. 3, pp. 608-613, Jun. 2013.
Y.-H. Kim, K.-E. Ko, S.-M. Park, and K.-B. Sim, “Practical use technology for robot control in BCI environment based on motor imagery-P300,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 19, no. 3, pp. 227- 232, Mar. 2013.
J. d. R. Millan, R. Rupp, G. R. Muller-Putz, R. Murray- Smith, C. Giugliemma, M. Tangermann, C. Vidaurre, F. Cincotti, A. Kubler, R. Leeb1, C. Neuper, K.-R. Muller and D. Mattia, “Combining brain?computer interfaces and assistive technologies: state-of-the-art and challenges,” Frontiers in neuroscience, 4, 2010.
S. M. Park, T. J. Lee, and K. B. Sim, “Heuristic feature extraction method for BCI with harmony search and discrete wavelet transform,” International Journal of Control Automation and Systems, vol. 14, no. 6, pp. 1582-1587, Dec. 2016.
K. E. Ko and K. B. Sim, “Harmony search-based hidden Markov model optimization for online classification of single trial EEGs during motor imagery tasks,” International Journal of Control Automation and Systems, vol. 11, no. 3, pp. 608-613, Jun. 2013.
Y.-H. Kim, K.-E. Ko, S.-M. Park, and K.-B. Sim, “Practical use technology for robot control in BCI environment based on motor imagery-P300,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 19, no. 3, pp. 227- 232, Mar. 2013.
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