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자료유형
학술대회자료
저자정보
감태의 (고려대학교) 이성환 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2010 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제37권 제2호(C)
발행연도
2010.11
수록면
199 - 202 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2011

비 동질 공간 필터 최적화 기반의 동작 상상 EEG 신호 분류
감태의 ,  이성환 한국정보과학회 학술발표논문집 2011.06 학술대회자료

2010

EEG 기반의 멀티 클래스 동작 상상 분류를 위한 시간-주파수 공간에서의 적응적 근원 신호 선택
감태의 ,  이성환 한국정보과학회 학술발표논문집 2010.11 학술대회자료

초록· 키워드

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EEG 신호는 각각의 주파수와 시간에 따라 뇌의 각 영역에서 큰 변화를 보이며 피험자에 따라서도 서로 다른 변화 패턴을 가진다. 따라서 피험자에 적합한 EEG 신호의 특징을 추출하기 위해서는 각 피험자에 따른 공간-시간-주파수 특징에 대한 사전 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 통계적 방법을 이용하여 이러한 사전 정보를 데이터에서 자동적으로 추출하고, 이를 이용하여 동작 상상을 분류하는 방법을 제안한다. 이 방법은 EEG 신호에 대하여 공간-시간-주파수 특징 공간을 구성한 뒤, 각 영역에 대해 통계적 분석을 수행함으로써, 각각의 시간-주파수 공간에서 서로 다른 근원 신호를 적응적으로 선택한다. 또한 이에 대하여 서로 다른 가중치를 부여하여 분류에 이용함으로써 동작 상상에 대한 분류율을 향상시킨다. 본 논문에서는 BCI Competition IV에서 제공하는 4가지 동작 상상(왼손, 오른손, 발, 혀)에 대한 EEG 데이터를 사용하여 동작 상상 분류 실험을 하였다. 실험 결과, 피험자에 따라 서로 다른 공간-시간-주파수 특징들이 추출됨을 확인하였고 이러한 특징을 이용하여 분류를 수행하는 것이 기존 방법들보다 우수한 분류 결과를 보임을 확인하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험 결과 및 분석
4. 결론 및 향후 연구 방향
참고 문헌

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