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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김준엽 (중앙대학교) 박승민 (중앙대학교) 고광은 (중앙대학교) 심귀보 (중앙대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제19권 제6호
발행연도
2013.6
수록면
527 - 533 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2013

Support Vector Machine 기반 Genetic Algorithm과 Binary PSO를 이용한 최적의 EEG 채널 선택 기법
김준엽 ,  박승민 ,  고광은 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2013.06 학술저널
Genetic Algorithm 기반 최적의 EEG 채널 선택 기법
김준엽 ,  박승민 ,  고광은 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2013.04 학술대회자료

초록· 키워드

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BCI (Brain-Computer Interface) is a system that transforms a subject’s brain signal related to their intention into a control signal by classifying EEG (electroencephalograph) signals obtained during the imagination of movement of a subject’s limbs. The BCI system allows us to control machines such as robot arms or wheelchairs only by imaging limbs. With the exact same experiment environment, activated brain regions of each subjects are totally different. In that case, a simple approach is to use as many channels as possible when measuring brain signals. However the problem is that using many channels also causes other problems. When applying a CSP (Common Spatial Pattern), which is an EEG extraction method, many channels cause an overfitting problem, and in addition there is difficulty using this technique for medical analysis. To overcome these problems, we suggest an optimal channel selection method using a BPSO (Binary Particle Swarm Optimization), BPSO with channel impact factor, and GA. This paper examined optimal selected channels among all channels using three optimization methods and compared the classification accuracy and the number of selected channels between BPSO, BPSO with channel impact factor, and GA by SVM (Support Vector Machine). The result showed that BPSO with channel impact factor selected 2 fewer channels and even improved accuracy by 10.17~11.34% compared with BPSO and GA.
#brain-computer interface #binary particle swarm optimization #genetic algorithm #support vector machine

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안하는 채널 최적화 알고리즘
IV. 움직임 상상 BCI 시스템 기반 최적 EEG 채널 선택 실험 및 결과 분석
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - J. Wolpaw / 2000 / Brain-computer interface technology: A review of the First International Meeting / IEEE Trans. Rehab. Eng. 8 (2) : 164 ~ 173 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - C. Guger / 2007 / Controlling virtual environments by thoughts / Clinical Neurophysiology 118 (4) : e36 ~ google schola 3. [학술지(정기간행물)] - A. Schlögl / 2005 / Characterization of four-class motor imagery EEG data for the BCI-competition 2005 / Neural Engineering 2 : 14 ~ 22 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - R. W. Homan / 1987 / Cerebral location of international 10-20 system electrode placement / Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol 66 (4) : 376 ~ 382 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - C. Guger / 2007 / Controlling virtual environments by thoughts / Clinical Neurophysiology 118 (4) : e36 ~ google schola

이 논문의 저자 정보

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