수정된 가상 현실 기술로 뇌 활동 측정 가능

연구원들은 상업용 가상 현실 헤드셋을 수정하여 두뇌 활동을 측정하고 힌트, 스트레스 요인 및 기타 외부 요인에 어떻게 반응하는지 조사할 수 있는 기능을 제공했습니다.

오스틴에 있는 텍사스 대학의 연구팀은 오랫동안 편안하게 착용할 수 있는 메타 VR 헤드셋에 장착한 비침습적 뇌파도(EEG) 센서를 만들었습니다. EEG는 몰입형 VR 상호 작용 중에 뇌의 전기적 활동을 측정합니다.

이 장치는 불안한 사람들을 돕는 것부터 비행 시뮬레이터를 사용하여 비행사의 주의력 또는 정신적 스트레스를 측정하는 것, 인간에게 로봇의 눈을 통해 볼 수 있는 기회를 제공하는 것까지 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다.

“가상 현실은 큰 화면에서 무언가를 하는 것보다 훨씬 몰입감이 좋습니다. “사용자에게 보다 현실적인 경험을 제공하고 우리 기술을 통해 뇌가 해당 환경에 어떻게 반응하는지 더 잘 측정할 수 있습니다.”

이 연구는 Soft Science에 게재되었습니다.

VR과 EEG 센서의 페어링은 이미 상업 영역으로 진출했습니다. 그러나 오늘날 존재하는 장치는 비용이 많이 들고 연구원들은 전극이 사용자에게 더 편안하여 잠재적인 착용 시간을 연장하고 추가 응용 프로그램을 열 수 있다고 말합니다.

오늘날 최고의 EEG 장치는 전극으로 덮인 캡으로 구성되어 있지만 VR 헤드셋에서는 제대로 작동하지 않습니다. 그리고 개별 전극은 머리카락이 두피와 연결되는 것을 차단하기 때문에 강한 판독값을 얻기가 어렵습니다. 가장 널리 사용되는 전극은 단단하고 빗 모양이며 머리카락을 통해 삽입되어 피부와 연결되므로 사용자에게 불편한 경험이 됩니다.

Lu 연구실 연구원인 Hongbian Li는 “이러한 모든 주류 옵션에는 우리 시스템으로 극복하려고 노력한 중대한 결함이 있습니다.”라고 말했습니다.

이 프로젝트를 위해 연구원들은 Li가 이끄는 노력으로 이러한 문제를 극복하는 부드럽고 전도성 있는 재료로 만들어진 스폰지 전극을 만들었습니다. 수정된 헤드셋은 상단 스트랩과 이마 패드에 걸쳐 전극, Lu의 전자 문신과 유사한 전도성 흔적이 있는 유연한 회로, 헤드셋 뒷면에 부착된 EEG 기록 장치를 특징으로 합니다.

이 기술은 UT Austin의 또 다른 주요 연구 프로젝트인 인간-로봇 상호 작용에 대한 현재까지 가장 큰 연구 역할을 할 새로운 로봇 전달 네트워크에 사용될 것입니다.

Lu는 그 프로젝트의 일부이며 VR 헤드셋은 로봇과 함께 여행하거나 멀리 떨어진 “관측소”에 있는 사람들이 사용할 것입니다. 그들은 로봇의 관점에서 지켜볼 수 있을 것이며 장치는 또한 장기간 동안 이러한 관찰의 정신적 부하를 측정할 것입니다.

항공우주공학과 루이스 센티스(Luis Sentis) 교수는 “로봇의 눈을 통해 볼 수 있다면 사람들이 로봇에 어떻게 반응하는지 더 명확하게 알 수 있고 잠재적인 사고가 발생할 경우 작업자가 안전을 모니터링할 수 있다”고 말했다. 로봇 배송 프로젝트를 공동 주도하고 있으며 VR EEG 논문의 공동 저자인 Engineering Mechanics.

VR EEG 헤드셋의 실행 가능성을 테스트하기 위해 연구원들은 게임을 만들었습니다. 그들은 Chandra Family Department of Electrical and Computer Engineering과 Dell Medical School의 교수이자 뇌-기계 인터페이스 전문가인 José del R. Millán과 협력하여 사용자가 버튼을 눌러 반응하는 운전 시뮬레이션을 개발했습니다. 명령을 돌립니다.

EEG는 운전 결정을 내릴 때 사용자의 두뇌 활동을 측정합니다. 이 경우 피험자가 얼마나 주의를 기울이고 있는지 보여줍니다.

연구원들은 EEG에 대한 예비 특허 서류를 제출했으며 VR 회사와 협력하여 기술의 내장 버전을 만들 수 있습니다.

연구팀의 다른 구성원으로는 Chandra Family 전기 및 컴퓨터 공학부의 신현영, 장민수, Nicholas Riveira 및 Susmita Gangopadahyay; 항공우주 공학 및 공학 기계학과의 Andrew Yu, Heeyong Huh, Zhengjie Li, Yifan Rao; Walker 기계공학과의 김상준, 의생명공학과의 Jessie Peng; 및 한국 Artue Associates Inc.의 Gubeum Kwon.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/08/230804140510.htm