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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.2
- 수록면
- 90 - 95 (6page)
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초록· 키워드
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인간과 기계를 연결하는 새로운 인터페이스인 Brain-computer interface (BCI)를 이용해 휠체어를 제어하거나 단어를 입력하는 등, 사용자를 위한 다양한 장치를 개발하는 연구들이 진행되어 왔다. 특히 최근에는 뇌파를 이용한 음성인식을 구현하고 이를 통해 무음통신 등에 적용하려는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 electroencephalogram (EEG) 기반의 언어 인식 시스템을 개발하기 위한 기초 단계로서, 국제음성기호에 기반을 둔 모음들의 특징을 추출하는 방법에 대한 연구를 진행하였다. 실험은 건장한 세 명의 남성 피험자를 대상으로 진행되었으며, 한 개의 모음을 제시하는 첫 번째 실험 과정과 두 개의 연속된 모음을 제시하는 두 번째 실험 과정으로 두 단계에 나누어서 실험이 진행되었다. 습득된 64개의 채널중 선택적으로 32개의 채널만을 사용해 특징을 추출하였으며, 사고 활동과 관련된 전두엽과 언어활동에 관련된 측두엽을 기준으로 영역을 선택하였다. 알고리즘 적용을 위해서 특징으로는 신호의 고유 값을 사용하였고, support vector machine (SVM)을 이용하여 분류를 수행하였다. 실험 결과, 첫 번째 단계의 실험을 통해서, 언어의 뇌파를 분석하기 위해서는 10차원 이상의 특징 벡터를 사용해야 됨을 알게 되었고, 11차원의 특징 벡터를 사용할 경우, 평균분류율은 최고 95.63 %로 /a/와 /o/를 분류할 때 나타났고, 가장 낮은 분류율을 보이는 모음은 /a/와 /u/로 86.85 %였다. 두 번째 단계의 실험에서는 두 개 이상의 모음을 발음하는 것이 단일 모음 발음과 어떤 차이가 있는지 확인해 보았다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 분류 알고리즘
3. 실험방법
4. 실험결과 및 고찰
5. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
J. R. Wolpaw / 2012 / Brain-computer interfaces: principles and practice / Oxford University Press :3~12
R. Bogue / 2010 / Brain-computer interfaces: control by thought / Industrial Robot: An International Journale 37(2):126~132
K. Brigham / 2010 / Imagined Speech Classification with EEG Signals for Silent Communication: A Preliminary Investigation into Synthetic Telepathy / Conf. Bioinf. and Biomed. Eng. 2010 :1~4
N. Yhoshimura / 2011 / Usability of EEG Cortical Currents in Classification of Vowel Speech Imagery / Int. Conf. Virtual Rehabilitation 2011 :1~2
X. Pei / 2012 / Silent Communication: Toward Using Brain Signals / IEEE Pulse 3(1):43~46
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N. Yhoshimura / 2011 / Usability of EEG Cortical Currents in Classification of Vowel Speech Imagery / Int. Conf. Virtual Rehabilitation 2011 :1~2
X. Pei / 2012 / Silent Communication: Toward Using Brain Signals / IEEE Pulse 3(1):43~46
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