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학술저널
저자정보
이다빛 (가톨릭대학교) 이희재 (가톨릭대학교) 박상훈 (가톨릭대학교) 이상국 (가톨릭대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.9
발행연도
2017.9
수록면
887 - 892 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.9.887

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뇌-컴퓨터 인터페이스는 정신 작업 동안 다채널에서 생성된 뇌파의 신호를 측정, 분석하여 컴퓨터를 제어하거나 의사를 전달하는 기술이다. 이때 최적의 뇌파 채널 선택은 뇌-컴퓨터 인터페이스의 편의성과 속도뿐만 아니라 정확도 향상을 위해 필요하다. 최적의 채널은 중복 채널들 또는 노이즈 채널들을 제거함으로써 얻는다. 이 논문에서는 최적 뇌파 채널을 선택하기 위해 이중 filter-기반의 채널 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 채널들 간의 중복성을 제거하기 위해 spearman"s rank correlation을 사용하여 중복 채널들을 제거한다. 그 뒤, F score를 이용하여 채널과 클래스 라벨 간의 적합성을 측정하여 상위 m개의 채널들만을 선택한다. 제안한 방법은 클래스 라벨과 관련되고 중복이 없는 채널들을 사용함으로써 좋은 분류 정확도를 이끌어 낼 수 있다. 제안한 채널 선택 방법은 채널의 수를 상당히 줄임과 동시에 평균 분류 정확도를 향상시켰다.
#뇌-컴퓨터 인터페이스 #뇌전도 #동작 상상 #채널 선택 #공통 공간 패턴 #brain-computer interface #electroencephalogram #motor imagery #channel selection #common spatial pattern

목차

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

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Betts Peters, Brain-Computer Interface Users Speak Up: The Virtual Users' Forum at the 2013 International Brain-Computer Interface Meeting, Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, Vol. 96, No. 3, pp. 33-37, Mar. 2015. David E Thompson, Performance assessment in brain-computer interface-based augmentative and alternative communication, Biomedical engineering online, Vol. 12, No. 1, May. 2013. L. David, L. Hee-Jae, L, Sang-Goog, Motor Imagery EEG Classification Method using EMD and FFT, Korean Institute of Information Scientists and Engineers, Vol. 41, No. 12, pp. 1050-1057, 2014. (in Korean) Y. Yang, I. Bloch, S. Chevallier, et al., Subject- Specific Channel Selection using Time Information for Motor Imagery Brain-Computer Interfaces, Cognitive Computation, Springer, Vol.8, No. 3, pp. 505-518, Jan. 2016. A. Yuksel, T. Olmez, A neural network-based optimal spatial filter design method for motor imagery classification, PLoS One, Vol. 10, No. 5, 2015.

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