KR101017999B1 - The method and apparatus to process Brain Wave for driving Electric Machine - Google Patents

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KR101017999B1 KR1020080085120A KR20080085120A KR101017999B1 KR 101017999 B1 KR101017999 B1 KR 101017999B1 KR 1020080085120 A KR1020080085120 A KR 1020080085120A KR 20080085120 A KR20080085120 A KR 20080085120A KR 101017999 B1 KR101017999 B1 KR 101017999B1
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Abstract

본 발명은 주파수 대역이 다른 두 가지 이상의 뇌파를 조합한 연산 처리 시스템을 개발하여 보다 정교한 제어가 가능한 구동신호를 생성하여 기기의 정확한 움직임을 얻을 수 있는 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 장치 및 방법을 제공하기 위한 것으로서, 머리의 전두엽, 중두엽, 후두엽 중 적어도 1개 이상의 부위에서 측정되는 2개 이상의 주파수 대역의 뇌파를 측정하는 뇌파 측정부와, 상기 뇌파 측정부에서 측정되는 뇌파 중 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출하는 뇌파 추출부와, 상기 뇌파 추출부에서 추출되는 뇌파 신호의 진폭 및 주파수의 차이를 기반으로 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산을 통해 노이즈를 제거하는 연산 처리부와, 상기 연산처리부에서 연산된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 A/D 컨버터와, 상기 A/D 컨버터로부터 입력되는 디지털 신호에서 정해진 시간(T) 및 정해진 샘플의 개수(C)를 조정하여 신호와 신호 사이의 시간 간격(t)과 측정된 샘플의 개수(c)를 비교하여 기기의 구동을 위한 구동신호를 생성하는 신호 처리부를 포함하는데 있다.

Figure R1020080085120

뇌파측정, 알파파, 베타파, 스무싱(smoothing), 차동(differential) 연산

The present invention is a brain wave signal processing apparatus and method for driving an electrical device that can obtain a precise movement of the device by generating a drive signal capable of more precise control by developing a computational processing system combining two or more brain waves of different frequency bands To provide a brain wave measurement unit for measuring the brain waves of two or more frequency bands measured in at least one or more of the frontal, mesopoli, and occipital lobe of the head, and to drive the electric motor of the brain waves measured by the brain wave measuring unit EEG extracting unit for extracting the EEG of the required state, and an operation processing unit for removing noise through a smoothing process and a differential operation based on the difference in amplitude and frequency of the EEG signal extracted from the EEG extracting unit And an A / D converter for converting the analog signal calculated by the operation processor into a digital signal; By adjusting the predetermined time (T) and the predetermined number (C) of the digital signal input from the A / D converter, compare the time interval (t) between the signal and the signal and the number of measured samples (c) It includes a signal processor for generating a drive signal for driving of.

Figure R1020080085120

EEG measurement, alpha wave, beta wave, smoothing, differential operation

Description

전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 장치 및 방법{The method and apparatus to process Brain Wave for driving Electric Machine}EEG signal processing apparatus and method for driving an electric device {The method and apparatus to process Brain Wave for driving Electric Machine}

본 발명은 뇌 전위신호를 이용하여 전기기기를 제어하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 전위신호 검출 센서를 사용자의 머리에 장착시키고, 사용자 두뇌의 특정 위치에 놓인 검출센서에 의해서 검출된 사용자의 뇌파를 이용하여 연산을 통해 전기기기 시스템을 동작시키는 과정 중, 그 연산방법을 새롭게 개발하고 시각적 피드백을 통해 구동시키는 새로운 뇌파 신호 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and a method for controlling an electrical apparatus using a brain potential signal, and in particular, an electroencephalogram of a user detected by a detection sensor mounted on a user's head and equipped with a potential signal detection sensor at a specific position of the user's brain. The present invention relates to a new EEG signal processing apparatus and method for newly developing the operation method and driving it through visual feedback.

사람의 뇌파를 최초로 검출한 사람은 Hans Berger로 머리에 외상을 입은 환자의 두개골 결손부의 피하에 2개의 백금전극을 삽입하여 기록하였으며, 나중에 두피에 전극을 얹기만 하여도 기록될 수 있다는 것을 관찰하고, 이것을 심전도(Electrocardiogram : ECG)나 근전도(Electromyogram : EMG)와 같이 뇌전도라고 명명하였다. 그리고 1935년 하버드대 깁스(Gibbs)부부는 최초로 12명의 소발작 아이들의 연구에서 3Hz의 간질파를 기록하였고, 1947년에는 미국 뇌파학회가 창립되어 제 1 회 국제뇌파학회가 개최되었다. 또한 1958년에 “International 10-20 system"을 뇌파 측정의 표준화로 채택하였다.The first person to detect human brain waves was Hans Berger, who recorded two platinum electrodes under the skull defect of a traumatic head, and observed that they could be recorded later by simply placing electrodes on the scalp. This is called electroencephalogram, such as electrocardiogram (ECG) or electromyogram (EMG). And in 1935, the Gibbs couple, Harvard University, first recorded epilepsy at 3 Hz in a study of 12 small seizure children, and in 1947, the American Society for Brain Waves was founded and the first International Brain Waves Society was held. In 1958, the “International 10-20 system” was adopted as the standard for EEG measurement.

아울러 1960~1970년대에 들어서면서 컴퓨터가 도입되면서 다채널 아날로그 뇌파 검출기가 상용되고 활발한 연구가 시작되었다.In the 1960s and 1970s, with the introduction of computers, multichannel analogue EEG detectors became commercially available and active research began.

이처럼 인간의 뇌는 수많은 신경세포와 신경섬유로 구성되어 있으며, 화학적 물질대사와 함께, 전기적 신호로 정보를 전달한다. 따라서 뇌파 검출기를 통해 뇌의 활동 상태에 따라 알파파, 베타파, 감마파, 델타파, 세타파 등으로 분류되는 특정한 전류 파형을 검출할 수 있다.Like this, the human brain is composed of numerous nerve cells and nerve fibers, and with chemical metabolism, it transmits information through electrical signals. Therefore, the EEG detector can detect specific current waveforms classified into alpha wave, beta wave, gamma wave, delta wave, theta wave, etc. according to the brain activity.

그리고 검출되는 특정 뇌파를 훈련하는 장치들에 대한 연구가 발표되고 있으며, 현재까지 나와 있는 뇌파에 관한 특허들을 보면 대부분 컴퓨터를 이용한 프로그램 수준에서 결과를 보여주는 형태로, 주로 양궁이나 레이싱 등의 게임형태로 개발되고 있다. 그러나 제한된 공간에서 모니터를 직접 바라보며 장시간 훈련을 수행하는 것은 전자파 문제나 안구건강을 고려할 때, 전자파에 의한 뇌파간섭을 비롯한 2차 스트레스 및 안질환을 유발하는 등의 단점이 있다.In addition, studies on devices for training specific EEG are detected, and patents related to EEG have been published so far. Most of them show results at the program level using a computer, and mainly in the form of game such as archery or racing. Is being developed. However, the long-term training while looking directly at the monitor in a limited space has disadvantages such as the occurrence of secondary stress and eye disease, including electroencephalogram interference due to electromagnetic problems or eye health.

이와 같은 단점을 해결하기 위해, 직접 모니터를 바라보며 수행하는 컴퓨터 게임 형태가 아닌, 장치를 직접 구동시키며 뇌파강도에 따라 작동하는 시스템이 필요하다. In order to solve this disadvantage, a system that directly drives the device and operates according to the EEG intensity is required, rather than the type of computer game played directly on the monitor.

또한 기존의 신호를 추출하고 처리하는 방법은 단순이 필터링 된 신호가 일정크기 이상인 경우에만 온(on)시키는 방법이 이용되고 있는데, 이처럼 일정 필터링 된 신호의 크기만을 통한 뇌파 신호 처리 방법은 외부 변화에 의한 노이즈 간섭으로 의도된 신호를 판별하기 어려우며, 노이즈 간섭으로 인해 실제 그 전기기기를 구동시키기 위한 생각을 나타내는지 판단하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이러 한 노이즈 간섭의 제거가 필요하다. 참고로 상기 노이즈란 뇌파를 기록할 때 본래의 뇌파 이외의 여러 가지 전위(wave)가 혼입될 수 있는데 이것을 노이즈라 한다. 뇌파는 아주 작고 노이즈에 민감한 신호이므로 노이즈를 제거하는 것이 뇌파 검출의 중요한 요소가 된다. In addition, the conventional method of extracting and processing signals is to turn on only when the filtered signal is more than a certain size. In this way, the EEG signal processing method using only the size of the filtered signal is applied to external changes. It is difficult to determine the intended signal due to noise interference, and it is difficult to determine whether the noise interference actually represents an idea for driving the electric device. Therefore, it is necessary to eliminate such noise interference. For reference, the noise may include various potentials other than the original EEG when recording EEG. This is called noise. Since EEG is a very small and noise-sensitive signal, removing noise is an important element of EEG detection.

따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 주파수 대역이 다른 두 가지 이상의 뇌파를 조합한 연산 처리 시스템을 개발하여 보다 정교한 제어가 가능한 구동신호를 생성하여 기기의 정확한 움직임을 얻을 수 있는 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention has been made to solve the above problems, by developing an operation processing system combining two or more brain waves with different frequency bands to generate a drive signal capable of more precise control to obtain accurate movement of the device An object of the present invention is to provide an EEG signal processing apparatus and method for driving an electric device.

본 발명의 다른 목적은 LCD를 이용하여 뇌파 신호를 시각화하고, 이를 다시 시각적으로 피드백하여 의도되지 않은 기기의 구동을 방지할 수 있는 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 장치 및 방법을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to provide an EEG signal processing apparatus and method for driving an electric device that can visualize the EEG signal using the LCD, and visually feed it back to prevent the unintentional driving of the device.

본 발명의 또 다른 목적은 약 8~13Hz의 주파수 대역에서 나오는 뇌파인 알파(alpha) 파만을 이용한 신호가 아닌 여러 주파수 대역에서 나오는 2개 이상의 뇌파를 조합하여 외부 변화에 의한 노이즈 간섭에 따른 의도되지 않은 기기의 구동을 방지할 수 있는 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 장치 및 방법을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is not intended to be due to noise interference caused by external changes by combining two or more brain waves from various frequency bands, not a signal using only the alpha waves, which are brain waves from a frequency band of about 8 to 13 Hz. The present invention provides an apparatus and a method for processing an EEG signal for driving an electric device that can prevent driving of a non-device.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 장치의 특징은 머리의 전두엽, 중두엽, 후두엽 중 적어도 1개 이상의 부위에서 측정되는 2개 이상의 주파수 대역의 뇌파를 측정하는 뇌파 측정부와, 상기 뇌파 측정부에서 측정되는 뇌파 중 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출하는 뇌파 추출부와, 상기 뇌파 추출부에서 추출되는 뇌파 신호의 진폭 및 주파수의 차이를 기반으로 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산을 통해 노이즈를 제거하는 연산 처리부와, 상기 연산처리부에서 연산된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 A/D 컨버터와, 상기 A/D 컨버터로부터 입력되는 디지털 신호에서 정해진 시간(T) 및 정해진 샘플의 개수(C)를 조정하여 신호와 신호 사이의 시간 간격(t)과 측정된 샘플의 개수(c)를 비교하여 기기의 구동을 위한 구동신호를 생성하는 신호 처리부를 포함하는데 있다.Features of the EEG signal processing device for driving the electric device according to the present invention for achieving the above object is to measure the EEG of two or more frequency bands measured in at least one or more of the frontal lobe, the middle head, the occipital lobe of the head EEG measurement unit, EEG extraction unit for extracting the EEG of the state required for driving the electric motor of the EEG measured by the EEG measurement unit, Twenty based on the difference between the amplitude and frequency of the EEG signal extracted from the EEG extraction unit An arithmetic processing unit for removing noise through a smoothing process and a differential operation, an A / D converter for converting an analog signal calculated by the arithmetic processing unit into a digital signal, and a digital input from the A / D converter By adjusting the fixed time (T) and the fixed number of samples (C) in the signal, the time interval (t) between the signal and the signal and the number of measured samples May comprises a signal processing unit for generating a drive signal for driving the device by comparing (c).

바람직하게 상기 연산처리부는 상기 뇌파 추출부에서 추출한 뇌파 중 알파파를 이용하여 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산하여 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출하는 제 1 연산부와, 상기 뇌파 추출부에서 추출한 뇌파 중 베타파를 이용하여 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산하여 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출하는 제 2 연산부와, 상기 제 1 연산부에서 알파파의 연산으로 검출된 제 1 차이값과 제 2 연산부(320)에서 베타파의 연산으로 검출된 제 2 차이값을 결합하여 무상태와 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 갖는 뇌파를 생성하는 결합부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the arithmetic processing unit comprises a first arithmetic unit for extracting the EEG of the state required for driving the electric device by smoothing process and differential operation using alpha wave among the EEG extracted from the EEG extraction unit, and the EEG A second calculation unit for extracting the EEG in the state required for driving the electric drive by the smoothing process and differential calculation using the beta wave of the brain waves extracted by the extraction unit, and the alpha wave operation in the first calculation unit It includes a coupling unit for combining the detected first difference value and the second difference value detected by the operation of the beta wave in the second operation unit 320 to generate an EEG having a difference in amplitude and frequency in the stateless and concentrated state It features.

바람직하게 상기 제 1 연산부는 알파파의 스무싱(smoothing) 과정을 통해 신 호를 완만한 그래프로 처리하는 제 1 스무싱부와, 상기 스무싱 과정을 거친 신호를 미분하여 일정한 규칙을 추출하고, 무상태 및 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 검출하는 제 1 차동부와, 상기 제 1 차동부에서 검출되는 진폭 및 주파수의 차이값을 절대값으로 변환하는 제 1 절대부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the first operation unit extracts a predetermined rule by differentiating a first smoothing unit that processes a signal into a smooth graph through a smoothing process of an alpha wave, and a signal that has undergone the smoothing process, And a first absolute part which detects a difference between amplitude and frequency of the state and the concentrated state, and a first absolute part which converts a difference value of the amplitude and frequency detected by the first differential part into an absolute value.

바람직하게 상기 제 2 연산부는 베타파의 스무싱(smoothing) 과정을 통해 신호를 완만한 그래프로 처리하는 제 2 스무싱부와, 상기 스무싱 과정을 거친 신호를 미분하여 일정한 규칙을 추출하고, 무상태 및 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 검출하는 제 2 차동부와, 상기 제 1 차동부에서 검출되는 진폭 및 주파수의 차이값을 절대값으로 변환하는 제 2 절대부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the second operation unit extracts a predetermined rule by differentiating the second smoothing unit which processes the signal into a smooth graph through a smoothing process of the beta wave, and the signal which has undergone the smoothing process, and is in a stateless state. And a second absolute part which detects a difference between the amplitude and the frequency of the concentrated state, and a second absolute part which converts the difference between the amplitude and the frequency detected by the first differential part into an absolute value.

바람직하게 상기 신호처리부는 상기 A/D 컨버터에서 입력되는 디지털 신호에서 샘플의 개수를 세고, 이미 정해진 샘플의 개수보다 많은 샘플이 입력되면 기기가 움직이는 구동신호(Go Signal)를 생성하여 출력하는 신호 카운터와, 신호와 신호 사이의 시간 간격(t)을 기록하고, 상기 기록된 시간 간격(t)이 이미 정해진 시간(T)을 넘게 되면 상기 신호 카운터에서 생성되는 구동신호(Go Signal) 및 측정된 샘플의 개수를 0으로 초기화하는 시간 카운터를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the signal processor counts the number of samples in the digital signal input from the A / D converter and generates and outputs a driving signal (Go Signal) in which the device moves when more than a predetermined number of samples is input. And a time interval t between the signal and the signal, and when the recorded time interval t exceeds a predetermined time T, a driving signal (Go Signal) and a measured sample generated by the signal counter. And a time counter for initializing the number of times to zero.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 방법의 특징은 (A) 뇌파 검출부에서 측정되는 적어도 2개 이상의 주파수 대역의 뇌파에서 전동장치의 상태를 구분할 수 있는 뇌파 신호를 추출하는 단계와, (B) 상기 추출되는 뇌파 신호의 진폭 및 주파수의 차이를 기반으로 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산을 통해 노이즈가 제거된 아날 로그 신호를 생성하는 단계와, (C) 상기 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환한 후 무상태에서 존재하는 약간의 펄스파를 제거하고, 집중상태의 중간에 끊어지는 신호를 연속적인 상태를 갖는 구동신호를 생성하는 단계와, (D) 상기 생성된 구동신호를 구동기기로 전달하여 해당 기기를 동작시키는 단계를 포함하는데 있다.Features of the EEG signal processing method for driving an electric machine according to the present invention for achieving the above object is (A) EEG capable of distinguishing the state of the electric device in the EEG of at least two or more frequency bands measured by the EEG detection unit (B) generating a noise-free analog signal through a smoothing process and a differential operation based on the difference between the amplitude and the frequency of the extracted brain wave signal; (C) converting the analog signal into a digital signal, removing some pulse waves existing in a stateless state, and generating a driving signal having a continuous state of the signal broken in the middle of the concentrated state; D) transmitting the generated driving signal to the driving device to operate the corresponding device.

바람직하게 상기 (B) 단계는 상기 추출되는 뇌파 중 알파파 또는 베타파를 각각 입력받아 스무싱(smoothing) 과정을 통해 입력된 신호를 완만한 그래프로 처리하는 단계와, 상기 스무싱(smoothing) 과정을 거친 알파파 또는 베타파 신호를 각각 미분하여 일정한 규칙을 발견하고, 무상태 및 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 각각 검출하는 단계와, 상기 검출된 알파파 또는 베타파 신호의 진폭 및 주파수의 차이값을 절대값으로 각각 변환하는 단계와, 상기 알파파 신호의 진폭 및 주파수의 차이값을 절대값으로 변환된 제 1 차이값과 상기 베타파 신호의 진폭 및 주파수의 차이값을 절대값으로 변환된 제 2 차이값을 결합하여 무상태와 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 갖는 뇌파 신호를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step (B) comprises receiving an alpha wave or a beta wave among the extracted brain waves, respectively, and processing the input signal as a smooth graph through the smoothing process, and the smoothing process. Deriving a predetermined rule by differentiating an alpha wave or a beta wave signal, respectively, and detecting a difference between the amplitude and the frequency of the stateless and the concentrated state, respectively, and the amplitude and frequency of the detected Converting the difference value into an absolute value, and converting the difference value between the amplitude and frequency of the alpha wave signal into an absolute value and the difference value between the amplitude and frequency of the beta wave signal into an absolute value And combining the second difference values to generate an EEG signal having a difference in amplitude and frequency between a stateless state and a concentrated state.

바람직하게 상기 (C) 단계는 샘플의 개수를 세는 신호 카운터가 상기 디지털 신호가 입력될 때마다 샘플의 개수(c)를 하나씩 카운트하는 단계와, 이미 정해진 샘플의 개수(C)보다 상기 카운트된 샘플의 개수(c)가 많이 입력되면, 기기의 구동을 위한 구동신호(Go Signal)를 생성하는 단계와, 시간을 기록하는 시간 카운터에 신호와 신호 사이의 간격(t)을 기록하고, 상기 시간 카운터에 기록된 시간이 정해진 시간(T)을 넘게 되면 상기 신호 카운터를 초기화 시켜 구동신호와 측정된 샘플 의 개수(c)를 0(zero)로 초기화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step (C) includes a step in which a signal counter for counting the number of samples counts the number of samples (c) one by one each time the digital signal is input, and the counted samples are greater than the predetermined number (C) of samples. If a large number (c) is input, generating a driving signal (Go Signal) for driving the device, recording a time interval (t) between the signal and the signal in the time counter for recording the time, the time counter If the time recorded in the time exceeds the predetermined time (T), and the initialization of the signal counter characterized in that it comprises the step of initializing the drive signal and the number (c) of the measured samples to zero (zero).

이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 장치 및 방법은 다음과 같은 효과가 있다.The EEG signal processing apparatus and method for driving an electric apparatus according to the present invention as described above has the following effects.

첫째, 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산하여 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출함으로써 노이즈 간섭의 영향을 최소할 할 수 있다.First, the effects of noise interference can be minimized by extracting the EEG in the state required for driving the electric motor by the smoothing process and the differential calculation.

둘째, 뇌파 측정부에서 머리의 전두엽, 중두엽, 후두엽 중 적어도 1개 이상의 부위에서 측정되는 2개 이상의 주파수 대역의 뇌파를 조합하여 구동신호를 생성함으로 보다 정교한 제어가 가능한 구동신호를 생성할 수 있다.Second, the EEG measurement unit may generate a driving signal by combining the EEG of two or more frequency bands measured in at least one or more of the frontal lobe, the middle head, and the occipital lobe of the head, thereby generating a driving signal capable of more precise control. .

셋째, 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산하여 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출함으로써 재현성을 높일 수 있는 효과가 있다.Third, there is an effect of increasing the reproducibility by extracting the EEG in the state required for driving the electric device by the smoothing process and differential calculation.

본 발명의 다른 목적, 특성 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.Other objects, features and advantages of the present invention will become apparent from the following detailed description of embodiments with reference to the accompanying drawings.

본 발명에 따른 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 장치 및 방법의 바람직한 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록하며 통상의 지식을 가진자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.A preferred embodiment of an EEG signal processing apparatus and method for driving an electric apparatus according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but can be embodied in various forms, and only the present embodiments are intended to complete the disclosure of the present invention and to those skilled in the art to fully understand the scope of the invention. It is provided to inform you.

도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 장치를 나타낸 구성도이다.1 is a block diagram showing an EEG signal processing apparatus for driving an electric device according to an embodiment of the present invention.

도 1과 같이, 뇌파 신호 처리 장치는 머리 상부에 위치하며, 전두엽, 중두엽, 후두엽 중 적어도 1개 이상의 부위에서 측정되는 2개 이상의 주파수 대역의 뇌파를 측정하는 뇌파 측정부(100)와, 상기 뇌파 측정부(100)에서 측정되는 뇌파 중 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출하는 뇌파 추출부(200)와, 상기 뇌파 추출부(200)에서 추출되는 뇌파 신호의 진폭 및 주파수의 차이를 기반으로 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산을 통해 노이즈를 제거하는 연산 처리부(300)와, 상기 연산처리부(300)에서 연산된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 A/D 컨버터(400)와, 상기 A/D 컨버터(400)로부터 입력되는 디지털 신호에서 정해진 시간(T) 및 정해진 샘플의 개수(C)를 조정하여 신호와 신호 사이의 시간 간격(t)과 측정된 샘플의 개수(c)를 비교하여 기기의 구동을 위한 구동신호를 생성하는 신호처리부(500)를 포함한다.As shown in Figure 1, the EEG signal processing device is located in the upper head, the EEG measuring unit 100 for measuring the EEG of two or more frequency bands measured in at least one or more of the frontal lobe, the mesopharyngeal lobe, and the Based on the difference in the amplitude and frequency of the EEG signal extracted from the EEG extracting unit 200 and the EEG signal extracted from the EEG extraction unit 200 among the EEG measured by the EEG measuring unit 100 The arithmetic processing unit 300 for removing noise through a smoothing process and a differential operation, and the A / D converter 400 for converting the analog signal calculated by the arithmetic processing unit 300 into a digital signal. And a time interval t between the signal and the signal and the number of samples measured by adjusting a predetermined time T and a predetermined number C of the digital signal input from the A / D converter 400. ) By comparing And a signal processing section 500 for generating a driving signal for driving.

그리고 상기 뇌파 추출부(200)에서 추출되는 전동장치 구동에 필요한 뇌파는 도 2 내지 도 4에서 나타내고 있는 것과 같이 무상태에서의 로우(row) 신호와, 집중상태에서의 알파파 및 베타파를 포함한다.And the EEG required for driving the electric device extracted from the EEG extraction unit 200, as shown in Figures 2 to 4 includes a low signal (state) in the state, and alpha and beta waves in the concentrated state do.

도 2(a) 내지 도 2(d)는 상기 뇌파 추출부(200)를 통해 전두엽 부위에서 추출된 뇌파 신호를 도시하고 있으며, 도 3(a) 내지 도 3(d)는 상기 뇌파 추출부(200)를 통해 중두엽 부위에서 추출된 뇌파 신호를 도시하고 있다. 또한 도 4(a) 내지 도 4(d)는 상기 뇌파 추출부(200)를 통해 후두엽 부위에서 추출된 뇌파 신호를 도시하고 있다.2 (a) to 2 (d) show the EEG signals extracted from the frontal lobe region through the EEG extracting unit 200, and FIGS. 3 (a) to 3 (d) show the EEG extracting unit ( 200 shows the EEG signals extracted from the mesothelial region. 4 (a) to 4 (d) show the EEG signals extracted from the occipital lobe through the EEG extractor 200.

이때, 도 2(a) 내지 도 2(d)에서의 전두엽 부위는 도 1에서 나타내고 있는 이마 부위인 Fp1과 Fp2 부분에서 뇌파 신호를 추출하고, 도 3(a) 내지 도 3(d)에서의 중두엽 부위는 도 1에서 나타내고 있는 중앙 부위인 T3과 T4 부분에서 뇌파 신호를 추출한다. 또한 도 4(a) 내지 도 4(d)에서의 후두엽 부위는 도 1에서 나타내고 있는 뒤통수 부위인 O1과 O2 부분에서 뇌파 신호를 추출한다.At this time, the frontal lobe region of Figs. 2 (a) to 2 (d) extracts EEG signals from the Fp1 and Fp2 portions, which are the forehead regions shown in Fig. 1, and the Figs. The mesenchymal region extracts EEG signals from the T3 and T4 regions, which are the central regions shown in FIG. 1. In addition, the occipital lobe region in FIGS. 4 (a) to 4 (d) extracts EEG signals from the O1 and O2 portions, which are the posterior head regions shown in FIG. 1.

한편, 도 2(a)(b), 3(a)(b) 및 도 4(a)(b)에서 도시하고 있는 뇌파 신호는 각각의 부위에서 검출된 로우(row) 신호를 나타내고 있으며, 도 2(c)(d), 3(a)(b) 및 도 4(a)(b)에서 도시하고 있는 신호는 상기 로우 신호에서 필터링한 알파파 및 베타파를 나타내고 있다. On the other hand, the EEG signals shown in Figs. 2 (a), 3 (a) (b) and 4 (a) (b) represent row signals detected at respective sites. The signals shown in 2 (c) (d), 3 (a) (b) and Figs. 4 (a) (b) represent alpha and beta waves filtered from the low signal.

도 2(a)(b)(c)(d) 내지 도 4(a)(b)(c)(d)에서 도시된 신호를 살펴보면, 후두엽에서 다른 부위에 비해 뇌파가 가장 두드러지게 나온다는 것을 알 수 있다. 즉, 눈을 뜨고 측정한 15초 동안의 뇌파와 눈을 감고 측정한 나머지 15초 동안의 뇌파가 후두엽에서 측정된 뇌파에서 확연한 차이를 보인다. 따라서 후두엽을 통해 검출된 뇌파 신호를 주로 이용하는 것이 바람직하다.Looking at the signals shown in Figures 2 (a) (b) (c) (d) to 4 (a) (b) (c) (d), it can be seen that brain waves emerge most prominently in the occipital lobe compared to other sites. Can be. In other words, EEG for 15 seconds with eyes open and EEG for the remaining 15 seconds with eyes closed show a significant difference in EEG measured from the occipital lobe. Therefore, it is preferable to mainly use the EEG signal detected through the occipital lobe.

한편 상기 연산처리부(300)는 상기 뇌파 추출부(200)에서 추출한 뇌파 중 알파파를 이용하여 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산하여 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출하는 제 1 연산부(310)와, 상기 뇌파 추출부(200)에서 추출한 뇌파 중 베타파를 이용하여 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산하여 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출하는 제 2 연산부(320)와, 상기 제 1 연산부(310)에서 알파파의 연산으로 검출된 제 1 차이값과 제 2 연산부(320)에서 베타파의 연산으로 검출된 제 2 차이값을 결합하여 전동장치의 구동에 필요한 상태의 뇌파를 생성하는 결합부(330)를 포함한다.On the other hand, the operation processor 300 is a first to extract a brain wave of the state required for driving the electric device by smoothing (differential) operation and smoothing process using the alpha wave among the brain waves extracted by the brain wave extracting unit 200 Second operation unit for extracting the EEG in the state required for driving the electric device by a smoothing process and differential calculation using a beta wave of the brain wave extracted from the brain wave extraction unit 200 and the operation unit 310 ( 320 and the first difference value detected by the operation of the alpha wave by the first operation unit 310 and the second difference value detected by the operation of the beta wave by the second operation unit 320 are combined to drive the electric machine. It includes a coupling unit 330 for generating the EEG in the required state.

이때 상기 제 1 연산부(310) 및 제 2 연산부(320)는 뇌파의 연산을 위한 기능 및 구조가 동일하며, 이하에서는 제 1 연산부(310)만을 설명하고 제 2 연산부(320)는 제 1 연산부(310)와 동일하므로 상세한 설명은 생략한다.At this time, the first operation unit 310 and the second operation unit 320 have the same function and structure for the calculation of the EEG, hereinafter only the first operation unit 310 will be described and the second operation unit 320 is the first operation unit ( 310 and the detailed description thereof will be omitted.

상기 제 1 연산부(310)는 알파파의 스무싱(smoothing) 과정을 통해 신호를 완만한 그래프로 처리하는 제 1 스무싱부(312)와, 상기 스무싱 과정을 거친 신호를 미분하여 일정한 규칙을 발견하고, 무상태 및 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 검출하는 제 1 차동부(314)와, 상기 제 1 차동부(314)에서 검출되는 진폭 및 주파수의 차이값을 절대값으로 변환하는 제 1 절대부(316)로 구성된다.The first operation unit 310 finds a predetermined rule by differentiating the first smoothing unit 312 that processes the signal into a smooth graph through a smoothing process of the alpha wave, and the signal that has undergone the smoothing process. The first differential unit 314 detects the difference between the amplitude and the frequency of the stateless and the concentrated state, and the first value converts the difference between the amplitude and frequency detected by the first differential unit 314 into an absolute value. It is comprised of the absolute part 316.

한편 상기 신호처리부(500)는 상기 A/D 컨버터(400)에서 입력되는 디지털 신호에서 샘플의 개수를 세고, 이미 정해진 샘플의 개수보다 많은 샘플이 입력되면 기기가 움직이는 구동신호(Go Signal)를 생성하여 출력하는 신호 카운터(510)와, 신호와 신호 사이의 시간 간격(t)을 기록하고, 상기 기록된 시간 간격(t)이 이미 정해진 시간(T)을 넘게 되면 상기 신호 카운터(510)에서 생성되는 구동신호(Go Signal) 및 측정된 샘플의 개수를 0으로 초기화하는 시간 카운터(520)를 포함한다.Meanwhile, the signal processor 500 counts the number of samples in the digital signal input from the A / D converter 400, and generates a driving signal (Go Signal) in which the device moves when more samples are input than the predetermined number of samples. The signal counter 510 to be outputted and a time interval t between the signal and the signal, and when the recorded time interval t exceeds a predetermined time T, the signal counter 510 generates the signal counter 510. And a time counter 520 for initializing the number of measured driving signals and the number of samples to zero.

이와 같이 구성된 본 발명에 따른 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 방법의 동작을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.Referring to the accompanying drawings, the operation of the EEG signal processing method for driving an electric device according to the present invention configured as described above will be described in detail as follows.

도 5 는 본 발명의 실시예에 따른 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating an operation of an EEG signal processing method for driving an electric device according to an embodiment of the present invention.

도 5와 같이, 먼저 뇌파 추출부(200)는 뇌파 검출부(100)에서 측정되는 뇌파에서 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출한다(S10). 이때, 상기 뇌파 검출부(100)에서 추출되는 뇌파 중 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파는 전동장치의 상태를 정지상태, 동작상태 등으로 구분하기 위한 것으로 이에 따른 뇌파의 상태 등으로 구분한다. As shown in FIG. 5, first, the brain wave extracting unit 200 extracts brain waves in a state required for driving the electric device from the brain waves measured by the brain wave detecting unit 100 (S10). At this time, the brainwaves of the brainwaves extracted from the brainwave detection unit 100 are required to classify the state of the powertrain into a stationary state, an operation state, and the like, and thus are divided into brainwave states.

상기 뇌파의 상태에도 여러 가지가 필요한데, 이를 위해 뇌파의 상태를 실험자의 의도에 따라 변화시킬 수 있는 능력이 요구된다. 즉, 일반적인 상태에서의 뇌파는 도 6(a)에서 나타내고 있는 무상태에서의 로우(row) 신호 및 도 6(b)(c)에서 나타내고 있는 알파파와 베타파가 불규칙적인 움직임을 보이는 것을 알 수 있다. 그리고 한점응시 및 집중상태에서의 뇌파는 도 7(a)에서 나타내고 있는 뇌파의 로우 신호 및 도 7(b)(c)에서 나타내고 있는 알파파와 베타파가 눈에 띄는 점이나 규칙적인 변화를 역시 찾아볼 수 없음을 알 수 있다. 이처럼 집중과는 별개로 여전히 뇌파의 로우 신호 및 알파파와 베타파의 움직임은 불규칙적이다.The state of the EEG is also required, for this purpose, the ability to change the state of the EEG according to the intention of the experimenter is required. That is, in the general state, the EEG shows that the low signal in the state shown in FIG. 6 (a) and the alpha wave and the beta wave shown in FIG. 6 (b) (c) show irregular movement. have. And the EEG in the gaze and concentration state is also found in the low signal of the brain wave shown in Fig. 7 (a) and the alpha wave and beta wave shown in Fig. 7 (b) (c) also notice the point or regular change It can be seen that it cannot be seen. Apart from concentration, the low signal of EEG and the movement of alpha and beta waves are still irregular.

이처럼 종래의 방법으로는 무상황에서의 로우 신호와, 집중상태에서의 알파파 및 베타파를 실험자의 제어로 직접적인 변화를 찾을 수 없었다. 따라서 다음 단에 위치하는 연산처리부(300)를 통해 알파파와 베타파의 연산으로 실험자의 의도된 실험 파형을 찾아내게 된다.As such, the conventional method could not find a direct change in the low signal in the no-state and the alpha and beta waves in the concentrated state by the experimenter's control. Therefore, through the operation processor 300 located in the next stage to find the intended experimental waveform of the experimenter by the calculation of the alpha wave and the beta wave.

즉, 연산처리부(300)를 통해 상기 뇌파 추출부(200)에서 추출되는 뇌파 신호 의 진폭 및 주파수의 차이를 기반으로 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산을 통해 노이즈가 제거된 아날로그 신호를 생성한다(S20).That is, an analog signal from which noise is removed through a smoothing process and a differential operation based on a difference between an amplitude and a frequency of an EEG signal extracted from the EEG extractor 200 through the operation processor 300. To generate (S20).

상기 연산처리부(300)의 연산과정을 좀 더 상세히 살펴보면, 상기 연산처리부(300)는 알파파를 이용하여 연산 처리하여 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출하는 제 1 연산부(310)와, 베타파를 이용하여 연산 처리하여 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출하는 제 2 연산부(310)로 구성된다. 이때 상기 제 1 연산부(310) 및 제 2 연산부(320)는 뇌파의 연산을 위한 기능 및 구조가 동일하다.Looking at the operation process of the operation processing unit 300 in more detail, the operation processing unit 300 is a first operation unit 310 for extracting the EEG in the state required for driving the electric drive by operating the calculation using the alpha wave, beta It is composed of a second calculation unit 310 for arithmetic processing using the wave to extract the brain waves of the state required for driving the electric device. At this time, the first operation unit 310 and the second operation unit 320 has the same function and structure for the calculation of the EEG.

상기 제 1, 2 연산부(310)(320)는 뇌파 추출부(200)에서 추출한 뇌파 중 알파파 또는 베타파를 제 1, 2 스무싱부(312)(322)로 각각 입력받아 스무싱(smoothing) 과정을 통해 입력된 신호를 완만한 그래프로 처리한다. 도 8(a)(b)는 스무싱 과정 전의 알파파 및 베타파를 나타내고 있으며, 도 8(c)(d)는 스무싱 과정 후의 알파파 및 베타파를 나타내고 있다. 도 8(a)(b)(c)(d)에서 도시된 내용과 같이 스무싱 과정을 거치면 확연한 노이즈의 감소가 나타나는 것을 알 수 있다.The first and second calculators 310 and 320 receive alpha waves or beta waves from the brain waves extracted by the brain wave extracting unit 200 into the first and second smoothing units 312 and 322, respectively, and smoothing them. Through the process, the input signal is processed into a slow graph. 8 (a) and (b) show alpha waves and beta waves before the smoothing process, and FIG. 8 (c) (d) shows alpha waves and beta waves after the smoothing process. As shown in FIG. 8 (a) (b) (c) (d), it can be seen that a significant noise reduction occurs through the smoothing process.

이어 제 1, 2 차동부(314)(324)는 스무싱(smoothing) 과정을 거친 알파파 및 베타파 신호를 각각 미분하여 일정한 규칙을 발견하고, 무상태 및 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 검출하고 절대부를 통해 상기 검출된 알파파 및 베타파 신호의 각각의 진폭 및 주파수의 차이값을 절대값으로 변환한다. 참고로 도 9(a)(b)는 상기 제 1, 2 차동부(314)(324)를 통해 미분되기 전의 뇌파 파형을 나타내고 있으며, 도 9(c)(d)는 상기 제 1, 2 차동부(314)(324)를 통해 미분된 후의 뇌파 파형을 나 타내고 있다.Subsequently, the first and second differential units 314 and 324 differentiate the alpha wave and beta wave signals that have undergone smoothing, respectively, to find a predetermined rule, and detect the difference between the amplitude and frequency of the stateless and the concentrated state. And the difference between the amplitude and the frequency of the detected alpha wave and beta wave signals is converted into an absolute value through an absolute part. For reference, FIGS. 9A and 9B show an EEG waveform before differentiation through the first and second differentials 314 and 324, and FIGS. 9C and 9D show the first and second orders. EEG waveforms after differentiation through the eastern portions 314 and 324 are shown.

도 9(a)(b)(c)(d)와 같이, 알파파와 베타파의 스무싱 과정을 거친 신호를 미분하면, 불규칙적인 신호라도 미분과정을 통하여 일정한 규칙을 발견할 수 있다.As shown in FIG. 9 (a) (b) (c) (d), if the signal undergoes the smoothing process of the alpha wave and the beta wave, the regular rule can be found through the differential process even for an irregular signal.

그리고 상기 연산처리부(300)는 결합부(330)를 통해 도 10(a)에서와 같은 상기 제 1 연산부(310)에서 알파파의 연산으로 검출된 제 1 차이값과 도 10(b)에서와 같은 제 2 연산부(320)에서 베타파의 연산으로 검출된 제 2 차이값을 결합하여 도 10(c)와 같은 뇌파를 생성하게 된다. 상기 도 10(c)에서 도시된 그래프와 같이, 두 신호의 곱셈 연산시 집중상태에서 진폭 및 주파수가 올라감을 발견할 수 있으며, 이러한 무상태와 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 전동장치의 구동에 필요한 상태의 뇌파로 이용하게 된다.In addition, the calculation processing unit 300 and the first difference value detected by the operation of the alpha wave in the first operation unit 310 as shown in Fig. 10 (a) through the coupling unit 330 and in Fig. 10 (b) The second difference unit 320 combines the second difference value detected by the operation of the beta wave to generate the EEG as shown in FIG. 10 (c). As shown in the graph shown in FIG. 10 (c), it can be found that the amplitude and the frequency increase in the concentrated state during the multiplication operation of the two signals, and the difference between the amplitude and the frequency of the stateless and the concentrated state is driven by the electric apparatus. It will be used as the brainwave of the state necessary for.

따라서 A/D 컨버터(400)는 도 11(a)(b)에서 도시하고 있는 것과 같이, 상기 무상태와 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 갖는 뇌파인 아날로그 신호를 도 11(c)와 같은 디지털 신호로 변환한다. Therefore, the A / D converter 400, as shown in Fig. 11 (a) (b), the analog signal having a difference in the amplitude and frequency of the stateless and concentrated state as shown in Fig. 11 (c) Convert to a digital signal.

이때, 상기 A/D 컨버터(400)에서 변환된 디지털 신호가 연속적인 신호가 아니고 약간의 노이즈가 포함되어 있기 때문에 신호처리 과정이 필요하다. 즉, 무상태에서 존재하는 약간의 펄스파를 제거하고, 집중상태의 중간에 끊어지는 신호를 연속적인 상태로 만들어야 한다.In this case, since the digital signal converted by the A / D converter 400 is not a continuous signal but includes some noise, a signal processing process is required. In other words, it is necessary to remove some pulse waves existing in the stateless state, and to make the signal broken in the middle of the concentration state in a continuous state.

따라서 신호 처리부(500)는 두개의 카운터(510)(520)를 상호 보완적으로 연결하여 구성한다. 이에 따라 도 12(a)(b)에서 도시하고 있는 것과 같이 상기 A/D 컨버터(400)에서 변환된 디지털 신호에서 미리 정해진 시간(T) 및 정해진 샘플의 개수(C)를 조정하여 신호와 신호 사이의 시간 간격(t)과 측정된 샘플의 개수(c)를 비교하여 도 12(c)와 같은 기기의 구동을 위한 구동신호를 생성한다(S40).Accordingly, the signal processor 500 is configured by complementarily connecting two counters 510 and 520. Accordingly, as shown in FIG. 12 (a) (b), the signal and the signal are adjusted by adjusting a predetermined time T and a predetermined number C of the digital signal converted by the A / D converter 400. A driving signal for driving the device as shown in FIG. 12 (c) is generated by comparing the time interval t between the measured number of samples (c) (S40).

즉, 상기 신호 처리부(500)는 샘플의 개수를 세는 신호 카운터(510)가 상기 A/D 컨버터(400)를 통한 디지털 신호가 입력될 때마다 샘플의 개수를 하나씩 카운트 한다. 그리고 이미 정해진 샘플의 개수(C)보다 많은 샘플이 입력되면, 기기의 구동을 위한 구동신호(Go Signal)를 생성해낸다. That is, the signal processor 500 counts the number of samples one by one whenever the signal counter 510 that counts the number of samples is inputted through the A / D converter 400. When more than a predetermined number C of samples is input, a driving signal (Go Signal) for driving the device is generated.

또한 시간 카운터(520)가 시간을 기록한다. 그리고 디지털 신호가 시간 카운터(520)를 초기화 시키므로 시간 카운터에는 신호와 신호 사이의 간격(t)이 기록되게 한다. 이어 상기 시간 카운터에 기록된 시간이 정해진 시간(T)을 넘게 되면 상기 신호 카운터(510)를 초기화 시켜 구동신호와 측정된 샘플의 개수를 0(zero)로 초기화한다.Time counter 520 also records the time. Since the digital signal initializes the time counter 520, the interval t between the signal and the signal is recorded in the time counter. Subsequently, when the time recorded in the time counter exceeds a predetermined time T, the signal counter 510 is initialized to initialize the driving signal and the number of measured samples to zero.

결과적으로 상기 두 카운터(510)(520)는 일정시간 내에 신호가 연속적으로 들어왔을 때 그 샘플의 개수가 정해진 샘플보다 많을 때, 기기를 구동시키는 구동신호를 생성하게 된다. As a result, the two counters 510 and 520 generate a driving signal for driving the device when the number of samples is larger than a predetermined sample when the signal is continuously input within a predetermined time.

이어 상기 생성된 5V 구동신호를 구동 스위치로 사용하는 모터에 인가하고, 이를 통해 해당 모터가 활성화 되면 구동기기로 그 신호를 전달하고 해당 기기가 동작하게 된다(S50).Subsequently, the generated 5V driving signal is applied to a motor used as a driving switch. When the corresponding motor is activated, the 5V driving signal is transmitted to the driving device and the corresponding device is operated (S50).

상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술적 분야의 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. Although the technical spirit of the present invention described above has been described in detail in a preferred embodiment, it should be noted that the above-described embodiment is for the purpose of description and not of limitation. In addition, those skilled in the art will understand that various embodiments are possible within the scope of the technical idea of the present invention. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.

도 1 은 본 발명의 실시예에 따른 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 장치를 나타낸 구성도1 is a block diagram showing an EEG signal processing apparatus for driving an electric device according to an embodiment of the present invention

도 2 는 본 발명에서의 뇌파 추출부를 통해 전두엽 부위에서 추출된 뇌파를 도시하고 있는 파형도Figure 2 is a waveform diagram showing the EEG extracted from the frontal lobe region through the EEG extraction unit in the present invention

도 3 은 본 발명에서의 뇌파 추출부를 통해 중두엽 부위에서 추출된 뇌파를 도시하고 있는 파형도Figure 3 is a waveform diagram showing the EEG extracted from the mesothelial region through the EEG extraction unit in the present invention

도 4 는 본 발명에서의 뇌파 추출부를 통해 후두엽 부위에서 추출된 뇌파를 도시하고 있는 파형도Figure 4 is a waveform diagram showing the EEG extracted from the occipital lobe region through the EEG extraction unit in the present invention

도 5 는 본 발명의 실시예에 따른 전기기기 구동을 위한 뇌파 신호 처리 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도5 is a flowchart illustrating the operation of the EEG signal processing method for driving an electric device according to an embodiment of the present invention.

도 6 은 본 발명에서의 뇌파 추출부를 통해 추출된 일반적인 무상태에서의 뇌파를 도시하고 있는 파형도Figure 6 is a waveform diagram showing the general EEG extracted from the brain wave extraction unit in the present invention

도 7 은 본 발명에서의 뇌파 추출부를 통해 추출된 집중한 상태에서의 뇌파를 도시하고 있는 파형도7 is a waveform diagram showing the EEG in the concentrated state extracted through the EEG extraction unit in the present invention

도 8 은 본 발명의 스무싱부를 통해 추출되는 뇌파의 전후를 도시하고 있는 파형도8 is a waveform diagram showing before and after the EEG extracted through the smoothing unit of the present invention;

도 9 는 본 발명의 차동부를 통해 추출되는 뇌파의 전후를 도시하고 있는 파형도9 is a waveform diagram showing before and after the EEG extracted through the differential unit of the present invention;

도 10 은 본 발명의 결합부를 통해 추출되는 뇌파의 전후를 도시하고 있는 파형도10 is a waveform diagram showing before and after the EEG extracted through the coupling portion of the present invention;

도 11 은 본 발명의 A/D 컨버터를 통해 추출되는 뇌파의 전후를 도시하고 있는 파형도11 is a waveform diagram showing before and after the EEG extracted through the A / D converter of the present invention.

도 12 는 본 발명의 신호 처리부를 통해 추출되는 뇌파의 전후를 도시하고 있는 파형도12 is a waveform diagram showing before and after the EEG extracted through the signal processing unit of the present invention;

*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명DESCRIPTION OF THE REFERENCE NUMERALS

100 : 뇌파 측정부 200 : 뇌파 추출부100: EEG measurement unit 200: EEG extraction unit

210 : 알파파 220 : 베타파210: alpha wave 220: beta wave

300 : 연산처리부 310 : 제 1 연산부300: operation processing unit 310: first operation unit

320 : 제 2 연산부 312, 322 : 스무싱부320: second operation unit 312, 322: smoothing unit

314, 324 : 차동부 316, 326 : 절대부314, 324: differential part 316, 326: absolute part

330 : 결합부 400 : A/D 컨버터330: coupling 400: A / D converter

500 : 신호처리부 510 : 신호 카운터500: signal processing unit 510: signal counter

520 : 시간 카운터520: time counter

Claims (9)

머리의 전두엽, 중두엽, 후두엽 중 적어도 1개 이상의 부위에서 측정되는 2개 이상의 주파수 대역의 뇌파를 측정하는 뇌파 측정부와,EEG measuring unit for measuring the brain waves of two or more frequency bands measured in at least one or more of the frontal lobe, the frontal lobe, the occipital lobe of the head, 상기 뇌파 측정부에서 측정되는 뇌파 중 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출하는 뇌파 추출부와,EEG extraction unit for extracting the EEG of the state required for driving the electric device of the EEG measured by the EEG measurement unit; 상기 뇌파 추출부에서 추출되는 뇌파 신호의 진폭 및 주파수의 차이를 기반으로 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산을 통해 노이즈를 제거하는 연산 처리부와,An arithmetic processing unit for removing noise through a smoothing process and a differential operation based on a difference in amplitude and frequency of the EEG signal extracted by the EEG extracting unit; 상기 연산처리부에서 연산된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 A/D 컨버터와,An A / D converter converting the analog signal calculated by the operation processor into a digital signal; 상기 A/D 컨버터로부터 입력되는 디지털 신호에서 정해진 시간(T) 및 정해진 샘플의 개수(C)를 조정하여 신호와 신호 사이의 시간 간격(t)과 측정된 샘플의 개수(c)를 비교하여 기기의 구동을 위한 구동신호를 생성하는 신호 처리부를 포함하고,By adjusting the predetermined time (T) and the predetermined number of samples (C) in the digital signal input from the A / D converter, compare the time interval (t) between the signal and the signal and the number of measured samples (c) A signal processing unit for generating a driving signal for driving a; 이때, 상기 신호처리부는 In this case, the signal processing unit 상기 A/D 컨버터에서 입력되는 디지털 신호에서 샘플의 개수를 세고, 이미 정해진 샘플의 개수보다 많은 샘플이 입력되면 기기가 움직이는 구동신호(Go Signal)를 생성하여 출력하는 신호 카운터와,A signal counter that counts the number of samples in the digital signal input from the A / D converter and generates and outputs a driving signal (Go Signal) that the device moves when more than a predetermined number of samples are input; 신호와 신호 사이의 시간 간격(t)을 기록하고, 상기 기록된 시간 간격(t)이 이미 정해진 시간(T)을 넘게 되면 상기 신호 카운터에서 생성되는 구동신호(Go Signal) 및 측정된 샘플의 개수를 0으로 초기화하는 시간 카운터를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 신호 처리 장치.The time interval t between the signal and the signal is recorded, and if the recorded time interval t exceeds a predetermined time T, the number of driving signals (Go Signal) and measured samples generated by the signal counter EEG signal processing apparatus comprising a time counter for initializing to zero. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 2개 이상의 주파수 대역의 뇌파는 알파파 및 베타파를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 신호 처리 장치.Electroencephalogram of two or more frequency bands includes an alpha wave and a beta wave. 제 1 항에 있어서, 상기 연산처리부는 The method of claim 1, wherein the operation processing unit 상기 뇌파 추출부에서 추출한 뇌파 중 알파파를 이용하여 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산하여 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출하는 제 1 연산부와,A first calculating unit which extracts the EEG in a state required for driving the electric device by performing a smoothing process and a differential operation using an alpha wave among the EEG extracted by the EEG extracting unit; 상기 뇌파 추출부에서 추출한 뇌파 중 베타파를 이용하여 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산하여 전동장치 구동에 필요한 상태의 뇌파를 추출하는 제 2 연산부와,A second operation unit for extracting the EEG in a state required for driving the electric device by performing a smoothing process and a differential operation using the beta wave among the EEG extracted by the EEG extraction unit; 상기 제 1 연산부에서 알파파의 연산으로 검출된 제 1 차이값과 제 2 연산부(320)에서 베타파의 연산으로 검출된 제 2 차이값을 결합하여 무상태와 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 갖는 뇌파를 생성하는 결합부를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 신호 처리 장치.By combining the first difference value detected by the operation of the alpha wave in the first operation unit and the second difference value detected by the operation of the beta wave in the second operation unit 320 to determine the difference between the amplitude and frequency of the stateless and concentrated state EEG signal processing device characterized in that it comprises a coupling for generating a brain wave. 제 3 항에 있어서, 상기 제 1 연산부는 The method of claim 3, wherein the first operation unit 알파파의 스무싱(smoothing) 과정을 통해 신호를 완만한 그래프로 처리하는 제 1 스무싱부와, A first smoothing unit for processing a signal into a smooth graph through a smoothing process of an alpha wave, 상기 스무싱 과정을 거친 신호를 미분하여 일정한 규칙을 추출하고, 무상태 및 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 검출하는 제 1 차동부와,A first differential unit for extracting a predetermined rule by differentiating the signal that has undergone the smoothing process, and detecting a difference between amplitude and frequency in a stateless and concentrated state; 상기 제 1 차동부에서 검출되는 진폭 및 주파수의 차이값을 절대값으로 변환하는 제 1 절대부를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 신호 처리 장치.EEG signal processing apparatus comprising a first absolute portion for converting the difference value of the amplitude and frequency detected by the first differential portion to an absolute value. 제 4 항에 있어서, 상기 제 2 연산부는 The method of claim 4, wherein the second operation unit 베타파의 스무싱(smoothing) 과정을 통해 신호를 완만한 그래프로 처리하는 제 2 스무싱부와, A second smoothing unit for processing the signal into a smooth graph through a smoothing process of the beta wave, 상기 스무싱 과정을 거친 신호를 미분하여 일정한 규칙을 추출하고, 무상태 및 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 검출하는 제 2 차동부와,A second differential unit for extracting a predetermined rule by differentiating the signal that has undergone the smoothing process, and detecting a difference between amplitude and frequency in a stateless and concentrated state; 상기 제 1 차동부에서 검출되는 진폭 및 주파수의 차이값을 절대값으로 변환하는 제 2 절대부를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 신호 처리 장치.And a second absolute unit for converting the difference between the amplitude and the frequency detected by the first differential unit into an absolute value. 삭제delete (A) 뇌파 검출부에서 측정되는 적어도 2개 이상의 주파수 대역의 뇌파에서 전동장치의 상태를 구분할 수 있는 뇌파 신호를 추출하는 단계와,(A) extracting an EEG signal that can distinguish the state of the electric motor from the EEG of at least two or more frequency bands measured by the EEG detection unit, (B) 상기 추출되는 뇌파 신호의 진폭 및 주파수의 차이를 기반으로 스무싱(smoothing) 과정 및 차동(differential) 연산을 통해 노이즈가 제거된 아날로그 신호를 생성하는 단계와,(B) generating a noise-free analog signal through a smoothing process and a differential operation based on the difference in amplitude and frequency of the extracted EEG signal, (C) 상기 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환한 후 무상태에서 존재하는 약간의 펄스파를 제거하고, 집중상태의 중간에 끊어지는 신호를 연속적인 상태를 갖는 구동신호를 생성하는 단계와,(C) converting the analog signal into a digital signal, removing some pulse waves existing in a stateless state, and generating a driving signal having a continuous state of the signal broken in the middle of the concentrated state; (D) 상기 생성된 구동신호를 구동기기로 전달하여 해당 기기를 동작시키는 단계를 포함하고,(D) transmitting the generated driving signal to a driving device to operate the corresponding device; 상기 (C) 단계는Step (C) is 샘플의 개수를 세는 신호 카운터가 상기 디지털 신호가 입력될 때마다 샘플의 개수(c)를 하나씩 카운트하는 단계와,Counting the number of samples one by one each time the digital signal is input to the signal counter for counting the number of samples; 이미 정해진 샘플의 개수(C)보다 상기 카운트된 샘플의 개수(c)가 많이 입력되면, 기기의 구동을 위한 구동신호(Go Signal)를 생성하는 단계와,Generating a driving signal (Go Signal) for driving the device when the number (c) of the counted samples is input more than the predetermined number (C); 시간을 기록하는 시간 카운터에 신호와 신호 사이의 간격(t)을 기록하고, 상기 시간 카운터에 기록된 시간이 정해진 시간(T)을 넘게 되면 상기 신호 카운터를 초기화 시켜 구동신호와 측정된 샘플의 개수(c)를 0(zero)로 초기화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 신호 처리 방법.The interval t between the signal and the signal is recorded in the time counter for recording the time, and when the time recorded in the time counter exceeds the predetermined time T, the signal counter is initialized to reset the number of driving signals and the measured samples. and (c) initializing the signal to 0 (zero). 제 7 항에 있어서, 상기 (B) 단계는The method of claim 7, wherein step (B) 상기 추출되는 뇌파 중 알파파 또는 베타파를 각각 입력받아 스무싱(smoothing) 과정을 통해 입력된 신호를 완만한 그래프로 처리하는 단계와,Receiving an alpha wave or a beta wave among the extracted brain waves, respectively, and processing the input signal as a smooth graph through a smoothing process; 상기 스무싱(smoothing) 과정을 거친 알파파 또는 베타파 신호를 각각 미분하여 일정한 규칙을 발견하고, 무상태 및 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 각각 검출하는 단계와,Detecting a predetermined rule by differentiating an alpha wave or a beta wave signal which has undergone the smoothing process, and detecting a difference between amplitude and frequency in a stateless and concentrated state, respectively; 상기 검출된 알파파 또는 베타파 신호의 진폭 및 주파수의 차이값을 절대값으로 각각 변환하는 단계와,Converting values of amplitude and frequency of the detected alpha wave or beta wave signal into absolute values, respectively; 상기 알파파 신호의 진폭 및 주파수의 차이값을 절대값으로 변환된 제 1 차이값과 상기 베타파 신호의 진폭 및 주파수의 차이값을 절대값으로 변환된 제 2 차이값을 결합하여 무상태와 집중상태의 진폭 및 주파수의 차이를 갖는 뇌파 신호를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 뇌파 신호 처리 방법.Stateless and concentrated by combining a first difference value converted from the difference between the amplitude and frequency of the alpha wave signal into an absolute value and a second difference value converted from the difference between the amplitude and frequency of the beta wave signal into an absolute value Generating an EEG signal having a difference in amplitude and frequency of the state. 삭제delete
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KR20020068825A (en) * 2001-02-23 2002-08-28 학교법인 한양학원 System and method of enhancing attention by correlating virtual reality with biofeedback
KR200314492Y1 (en) * 2003-03-06 2003-06-02 림스테크널러지주식회사 Attention Improvement Apparatus Using the Radio-Controlled Toy Based on Neurofeedback

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