Brain-computer interface is a useful technology that describes a framework to decode human neural signals to understand user intentions that may be translated to actions commands for controlling external output devices. To this end, previous work in the past decades have conducted experiments on human and non-human primate subjects to explore the possibility of using neural signals to control assistive devices that may aid the user in daily living, and these attempts were often met with high success. Among these breeds, the brain-computer interface for robotic arm control has gained much attention in recent years. A robotic arm is able to assist users to perform tasks that may complement the normal functioning of the healthy arm, or can be used to assist patients with motor impairments such as tetraplegia by replicating the functionality of the healthy arm that may be needed to perform simple and complex tasks under real-life settings. In this thesis, the decoding of invasive and noninvasive human neural signals during hand movements to reach-and-grasp objects was investigated to determine whether trajectory of intended hand movements could be decoded accurately, and explored the possibility of developing this paradigm to design a brain-computer interface for robotic arm trajectory control.
뇌-기계 인터페이스는 인간의 뇌신호를 해독하여 외부 기기를 원하는 방식으로 제어할 수 있는 유용한 기술이다. 지난 수십년간 뇌-기계 인터페이스연구는 영장류 및 인간을 대상으로 다양한 실험을 진행하여 일상생활에 도움이 될 수 있는 보조기술로 발전할 수 있는 가능성에 대해 많은 흥미로운 연구결과를 제시였다. 그 중 최근들어 주목을 받고 있는 응용분야로는 뇌-기계 인터페이스를 활용하여 생각만으로 로봇 팔을 제어할 수 있는 기술의 개발이다. 로봇 팔은 건강인의 손과 팔을 보조하거나 사지마비를 비롯한 운동장애 질환을 앓는 환자에게 건강한 팔 기능을 제공해 줄 수 있음으로 굉장히 유용한 보조기술로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 인간이 사물을 잡기 위해 팔을 원하는 위치로 뻗을 때 발생하는 침습적 비침습적 뇌신호를 정확하게 예측할 수 있는 뇌신호 디코딩 방법에 대해 연구하고, 이를 활용하여 생각만으로 로봇 팔을 원하는 방향으로 움직일 수 있는 뇌-기계 인터페이스 기술을 제시하고자 한다.
