동작 상상 분류를 위한 EEG 채널 선택

석흥일; 이성환

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 석흥일 (고려대학교) 이성환 (고려대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2010 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제37권 제2호(C)

발행연도: 2010.11

수록면: 195 - 198 (4page)

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뇌-컴퓨터 인터페이스 (Brain-Computer Interface: BCI) 기술의 중요성이 증대됨에 따라 기계 학습기반의 뇌전도(ElectroEncephaloGraphy: EEG) 신호 분석 기술이 커다란 관심을 받고 있다. 그러나 제한된 크기의 데이터 셋에 비해 다수 개의 채널로 구성된 EEG 신호의 패턴을 표현하는데 제약이 있다. 이에 따라 뇌의 해부학적 지식을 기반으로 하여 소수개의 채널을 직접 선택하거나 반복적으로 채널을 제거하는 방법이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 동작 상상에 대한 EEG 신호 분류를 위해 Event-Related Spectral Perturbation (ERSP)을 이용한 최적의 채널 선택 방법을 제안한다. 왼손, 오른손, 발, 혀 동작 상상 데이터로 구성된 BCI Competition Ⅳ의 데이터 셋 Ⅱ-a를 이용하여 제안하는 방법의 유효성을 확인하였다. 제안하는 방법을 통해 선택된 채널들이 각각의 동작 상상에 대응되는 대뇌 피질 영역의 위치와 일치한다는 것을 확인할 수 있었으며, 기존 방법들과의 성능 비교에서도 우수한 인식 성능을 보였다.

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이성환

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주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 1% 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

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