BCI(brain computer interface)는 두뇌의 한성화로 발생되는 뇌 신호를 이용하여 컴퓨터 또는 외부 장치를 제어하기 위한 통신 수단을 제공하는 시스템을 말한다. P300 기반의 BCI 연구에서 많이 활용되는 단어입력기(word speller)의 매트릭스 인터페이스는 입력 명령의 수가 많아지면 수행시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 타겟 문자에 대한 시각 자극방법을 기존 단일 매트릭스 구성과 달리 다수의 매트릭스 그룹에서 동시 발생하도록 인터페이스를 구성한다. P300의 뇌 신호 측정으로 뇌전도(EEG)를 이용하고 안구 위치 측정으로 안전도(EOG) 신호를 이용하는 등 다중 생체신호를 이용하여 타겟 문자와 매트릭스를 판별함으로써 실행속도 및 정확도의 성능을 높였다. 실험에서 자극 반복을 6회 했을 경우 제안한 다중 매트릭스 구성 방법이 기존의 매트릭스 구성 방법에 비해 정확도는 17% 향상되었고 bit rate는 2~5배 증가했다.
BCI(Brain-computer interface) is a system of providing human subject the communication to control the computer or external device by using the signal from the brain activity. Word speller is commonly used to research P300 based BCI and common matrix of word speller has the problem increasing the execution time as the number of command becomes large. In this paper, we propose the matrix group interface generating the visual stimulus at matrices concurrent1y. As electroencephalography(EEG) measures the brain signal of P300 and electroocculography(EOG) measures the eye position, these multi bio-signals are used to detect the target letters and the specific matrix. Experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 17% and increase the bit rate 2~5 times compared to the previous matrix interface method when the stimulus repeats six times.
