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학술저널
저자정보
김준엽 (중앙대학교) 박승민 (중앙대학교) 고광은 (중앙대학교) 심귀보 (중앙대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제22권 제6호
발행연도
2012.12
수록면
774 - 779 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2014

BCI시스템을 위한 BPSO with Channel Impact factor와 GA조합을 이용한 최적의 EEG 선택 기법 연구
김준엽 전자전기공학과 2014.01 학위논문

2012

Channel Impact Factor 접목한 BPSO 기반 최적의 EEG 채널 선택 기법
김준엽 ,  박승민 ,  고광은 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2012.12 학술저널
channel impact factor 접목한 BPSO 기반 최적의 EEG 채널 선택 기법
김준엽 ,  박승민 ,  고광은 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2012.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 brain-computer interface (BCI)를 통해 움직임 상상 시 측정된 뇌-활동전위신호(EEG)에 내포된 행동의도의 패턴을 보다 정확하게 분류하기 위한 최적 EEG 채널 선택 기법을 제안한다. 기존의 EEG 측정실험에서는 실험 설계자에 의해 대뇌 기능적 피질 분류를 이용하여 인위적으로 선별된 채널을 활용하거나 측정기기가 수용 가능한 전체 채널을 사용해왔으며, 일정 수준의 패턴 분류 정확도를 얻을 수 있었지만 다수의 채널로 인해 Common Spatial Pattern (CSP) 등의 패턴특징 추출 시 overfit 및 계산 복잡도 증가의 문제가 발생되었다. 이를 극복하기 위하여 방안으로 본 논문에서는 binary particle swarm optimization (BPSO)을 기반으로 다수의 채널 중 최적 채널을 자동으로 선택하고, 각각의 채널에 대한 impact factor를 부여함으로써 중요 채널 부근의 채널들에 가중치를 부여하는 선택방법을 제안하였으며, Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 다수의 채널을 사용 하였을 때의 정확도와 channel impact factor를 고려한 BPSO를 적용시켰을 때의 정확도를 비교, 분석하였다.
#Brain-Computer Interface #Binary Particle Swarm Optimization #Common Spatial Pattern #Support Vector Machine #Brain-Computer Interface #Binary Particle Swarm Optimization #Common Spatial Pattern #Support Vector Machine

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험 제안 및 결과
4. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
J. Wolpaw / 2000 / Brain-Computer Interface Technology : A review of the First International Meeting / IEEE Trans. Rehab. Eng 8(2):164~173 google schola H. Ramoser / 1998 / Optimal spatial filtering of single trial EEG during imagined hand movement / IEEE Trans. Rehab. Ebg 8(4):441~446 google schola C. J. C. Burges / 1998 / A tutorial on support vector machines for pattern recognition / Data mining and knowledge discovery 2:121~167 google schola J. Kennedy / 1995 / Particle swarm optimization / Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks :1942~1948 google schola J. Kennedy / 1997 / A discrete binary version of the particle swarm algorithm / IEEE Int. Conf. On Systems, Man and Cybernetics 5:4104~4108 google schola

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