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뇌파는 두뇌 활동의 변화를 시간적, 공간적으로 파악할 수 있는 대표적인 수단으로써 인간의 두피에서 측정 가능한 자발적 전기활동이다. 뇌파 전기활동을 제어하기 위해 다양한 인터페이스 기술들이 제공되고 있으며, 뇌파를 통한 휠체어나 로봇과 같은 기계의 조작이 가능하다. 뇌파 데이터의 특성은 실시간으로 다양한 채널 유형으로 수집되며, 이를 분석하기 위한 서버시스템은 플랫폼에 대해 독립적이고 경량화 된 시스템이 요구된다. 스프링 플랫폼은 독립적이고 경량화 된 서버시스템으로서, 엔터프라이즈급의 서버 프레임워크로 비즈니스 영역에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 독립적이고 경량화 된 스프링 서버시스템을 활용한 뇌파 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하여 뇌파제어의 신뢰성을 높이고, 분석 및 제어 인터페이스 확장이 가능하다. 또한 게임과 의료용 등 다양한 방면으로도 활용이 가능하다.
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G.Schalk / 2011 / Brain-computer interfaces using electrocorticographic signals / IEEE reviews in biomedical engineering 4:140~154
L. Bi / 2013 / EEG-based brain-controlled mobile robots : a survey / IEEE transactions on human-machine systems 43(2):161~176
J. R. Wolpaw / 2000 / Brain-computer interface technology : a review of the first international meeting / IEEE transactions on rehabilitation engineering 8(2):164~173
A. N. Malik / 2016 / EEG signals classification and determination of optimal feature-classifier combination for predicting the movement intent of lower limb / Robotics and Artificial Intelligence (ICRAI), 2016 2nd International Conference on :45~49
X. Gao / 2003 / A BCI-based environmental controller for the motion-disabled / IEEE Transactions on neural systems and rehabilitation engineering 11(2):137~140
L. Bi / 2013 / EEG-based brain-controlled mobile robots : a survey / IEEE transactions on human-machine systems 43(2):161~176
J. R. Wolpaw / 2000 / Brain-computer interface technology : a review of the first international meeting / IEEE transactions on rehabilitation engineering 8(2):164~173
A. N. Malik / 2016 / EEG signals classification and determination of optimal feature-classifier combination for predicting the movement intent of lower limb / Robotics and Artificial Intelligence (ICRAI), 2016 2nd International Conference on :45~49
X. Gao / 2003 / A BCI-based environmental controller for the motion-disabled / IEEE Transactions on neural systems and rehabilitation engineering 11(2):137~140
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