EEG 신호 정확도 향상을 위한 시뮬레이션 소프트웨어 개발

정해성; 이상민; 권장우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정해성 (인하대학교) 이상민 (인하대학교) 권장우 (인하대학교)

저널정보: 한국재활복지공학회 재활복지공학회논문지 재활복지공학회논문지 제10권 제3호

발행연도: 2016.8

수록면: 221 - 228 (8page)

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본 논문에서는 EEG 신호 기반 기기 또는 소프트웨어를 사용하기 위해 사용자가 본인의 EEG 신호 정확도를 확인하고, 훈련을 통하여 자신의 EEG 신호 정확도를 향상시킬 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 제안한다. 실험 데이터로는 풍경사진을 보며 편안한 상태에서 발생되는 신호와 수학문제를 풀며 집중 시에 발생되는 신호를 사용한다. 입력되는 EEG 신호는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis, ICA)을 적용하여 잡음을 최소화하고 대역 통과 필터(Band Pass Filter)를 통하여 베타파(β, 14-30Hz)만을 취득한다. 취득한 베타파 대역 데이터에서 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS) 알고리즘을 통하여 특징 정보를 추출하고 지지 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)에 적용하여 분류한다. 분류된 결과는 사용자가 바로 확인할 수 있으며 훈련 전 피험자의 평균 정확도는 79.21%이었던 반면, 연속적인 훈련으로 최고 91.67%의 정확도를 보였다. 이처럼 본 논문에서 개발한 시뮬레이션 소프트웨어는 사용자가 직접 자신의 EEG 신호 정확도를 향상키기는 훈련을 통하여 정확도 향상이 가능하고, EEG 신호 기반으로 이루어진 BCI 시스템의 효율적인 사용을 기대할 수 있다.

#BCI #EEG #Simulation software #ICA #SVM

참고문헌 (13)

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[학술지(정기간행물)] - J. R. Wolpaw / 2002 / Brain-computer Interfaces for communication and control / Clinical Neurophysiology 113 : 765 ~ 791

[학술지(정기간행물)] - Marcel van Gerven / 2009 / The brain-computer interface cycle / J. Neural Eng 6 : 6041001 ~

[학술대회논문] - Stetson, P. F / 2004 / Independent component analysis of pulse- oximetry signals / Engineering in Medicine and Biology Society, IEMBS'04. 26th Annual International Conference of the IEEE 1

[학술대회논문] - Xue, Z. / 2006 / Using ICA to Remove Eye Blink and Power Line Artifacts in EEG / Proceedings of the First international Conference on Innovative Computing, Information and Control

[보고서] - David Starling / / Temporal Analysis of EEG patterns in a biofeedback based Brain Computer Interface

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