EEG 기반의 BCI 알고리즘에 대한 Neurofeedback에 따른 Motor Imagery 교차 성능평가 연구

Brain Computer Interface(BCI) 기술은 뇌에서 발생한 신호를 직접 해석하여 신체 다른 기관의 표현 없이 대상의 의도를 파악하는 기술을 말한다. 실제 BCI응용의 경우 시각, 청각, 촉각 등 다양한 방법으로 단서(cue)를 제시하고 이를 기반으로 동작 할 수 있는데, 현재 많은 연구들은 BCI알고리즘의 훈련데이터와 평가데이터 사이에서 같은 종류의 단서만을 사용하여 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 비침습형 BCI의 대표적인 방식인 EEG 기반 BCI 응용을 시각단서와 청각단서를 이용하여 평가해보았다. 본 연구의 목적은 Neurofeedback이 있는 경우와 없는 경우에 대해서 시각단서와 청각단서에 의한 Motor Imagery를 교차 성능 평가하는 것에 있다. 평가의 대상이 되는 BCI 알고리즘은 Common Spatial Pattern(CSP)과 Least Square Linear Classifier, Linear Discriminant Analysis(LDA), Support Vector Machine(SVM)을 기반으로 왼쪽 또는 오른쪽 팔을 움직이는 운동심상을 분류하며, 임상평가를 통해 실험을 진행하였다.