Variance-Considered Machine에 기반한 Brain-Computer Interface 시스템의 성능 향상

염홍기; 심귀보

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자료유형: 학술저널

저자정보: 염홍기 심귀보 (중앙대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제20권 제1호

발행연도: 2010.2

수록면: 153 - 158 (6page)

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본 논문에서는 선행 연구를 통해 제안하였던 새로운 분류 알고리즘인 Variance Considered Machines (VCM)을 통해 EEG 신호의 분류 에러율을 감소시킴으로 Brain-Computer Interface (BCI)의 성능향상 가능성을 보였다. BCI란 뇌파를 통해 컴퓨터와 같은 시스템을 제어하는 것으로 BCI의 인식률에 영향을 미치는 것에는 많은 요소가 있지만 본 논문에서는 그 중에서도 가장 중요한 분류 알고리즘을 제안된 알고리즘을 통해 인식률을 향상하는 것을 보였다. 이를 위해 피험자가 가상으로 왼쪽 손과 다리를 움직이는 상상을 한 데이터를 기존에 가장 많이 사용되고 있는 분류 알고리즘인 SVM과 제안된 VCM으로 분류하여 인식률을 비교하였다. 기존 연구를 통해 VCM의 우수성을 이론적 결과와 시뮬레이션 결과로 보였다면 본 논문에서는 실제 데이터를 통한 실험을 통해 인식률 향상을 보였다.

#Variance Considered Machines (VCM) #Support Vector Machines (SVM) #분류 알고리즘 #Brain-ComputerInterface (BCI)

참고문헌 (17)

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1. [기타자료] - Laura Kauhanen / 2007 / EEG-Based Brain-Computer Interface for Tetraplegics / Hindawi Publishing Corporation Computational Intelligence and Neuroscience Volume 2007 : 11 ~

2. [학술지(정기간행물)] - L. Citi / 2008 / P300-Based BCI Mouse With Genetically -Optimized Analogue Control / IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 16 (1)

3. [단행본] - G. Dornhege / 2007 / Toward Brain -Computer Interfacing / MIT press

4. [기타자료] - 박현욱 / 2004 / 뇌신경정보학연구사업; 뇌기능 측정 및 분석 시스템 / 한국과학기술원

5. [단행본] - O. D. Richard / 2001 / Pattern classification / Wiley : 3 ~ 42

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