CCA와 PSDA를 결합한 SSVEP 기반 BCI 시스템의 주파수 인식 기법

이주영; 이유리; 김형남

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저자정보: 이주영 (부산대학교) 이유리 (부산대학교) 김형남 (부산대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제52권 제10호

발행연도: 2015.10

수록면: 139 - 147 (9page)

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Steady state visual evoked potential (SSVEP)는 뇌파의 종류 중 하나로서 다른 뇌파에 비해 훈련 시간이 짧고, 비교적 높은 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio)와 높은 정보전달량 (information transfer rate)을 가지고 있어서 최근에 뇌-컴퓨터 접속 장치 (brain-computer interface; BCI)에 많이 사용되고 있다. SSVEP 신호를 분석하는 기존 기법에는 전력 스펙트럼 밀도분석 (power spectral density analysis; PSDA)과 정준상관분석 (canonical correlation analysis; CCA)이 있다. 그러나 PSDA는 단일 전극만을 사용하기 때문에 잡음에 취약한 단점이 있고, CCA는 PSDA보다 높은 정확도를 가지지만 사인-코사인을 기준신호로 가지므로 짧은 시간 윈도우 길이를 가질 경우 실시간 BCI 시스템에 적용되기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 기존의 기법들의 한계점을 보완하기 위해 CCA의 결과로 얻을 수 있는 정준변수 간의 전력차이를 이용하는 CCA와 PSDA를 결합한 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해, SSVEP 기반 BCI 시스템이 짧은 시간 윈도우 길이를 가질 때 제안된 기법이 기존의 CCA 기법에 비해 더욱 높은 주파수 인식 정확도를 가짐을 보여준다.

#BCI #electroencephalography #SSVEP #canonical correlation analysis #power spectral density analysis

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[학술대회논문] - Chang-Jin Kong / 2009 / Problem Analysis &Directions for Improvement of Neuroethics in Brain-Computer Interface / KOREA INFORMATION SCIENCE SOCIETY Korea computer congress 2009 36 (1) : 376 ~ 381

[학술지(정기간행물)] - R. Srinivasan / 1999 / Methods to improve the spatial resolution of EEG / International Journal of Bioelectromagnetism 1 (3) : 102 ~ 111

[학술지(정기간행물)] - 차갑문 / 2010 / P300 뇌파를 이용한 뇌-기계 인터페이스 기술에 대한 연구 / 전자공학회논문지 - SC 47 (5) : 18 ~ 23

[학술지(정기간행물)] - Lin, Zhonglin / 2006 / Frequency recognition based on canonical correlation analysis for SSVEP-based BCIs / Biomedical Engineering, IEEE Transactions 53 (12) : 2610 ~ 2614

[학술지(정기간행물)] - Müller-Putz, Gernot R. / 2005 / Steady-state visual evoked potential(SSVEP)-based communication : impact of harmonic frequency components / Journal of neural engineering 2 : 123 ~ 130

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