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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.10
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 1,080 - 1,088 (9page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2018.45.10.1080
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본 연구에서는 다양한 분석 시간 구간과 특징 조합을 고려하여 근적외선 분광법(near-infrared spectroscopy: NIRS) 기반 뇌-컴퓨터 접속(brain-computer interface: BCI) 개발을 위한 최적의 특징 추출 방법에 대해 체계적인 분석을 수행하였다. 12명의 피험자가 암산 과제와 휴식 과제를 각 10초씩 총 30회 수행할 때 NIRS 신호를 측정하였다. NIRS신호로부터 7가지 서로 다른 특징을 추출하여, 분석 구간을 0-10초, 0-15초로 달리 설정한 단일 특징들의 분류정확도와 0-15초 분석 구간을 0-5, 5-10, 10-15초로 나누어 다양한 특징들의 조합을 활용한 분류정확도를 각각 계산하였다. 그 결과, 0-15초 분석 구간을 3구간으로 나누어 추출한 특징들의 조합을 사용하였을 때 가장 높은 분류 정확도를 얻을 수 있었으며, 평균과 기울기의 특징 조합을 이용하는 것이 NIRS 기반 BCI 시스템 개발에 가장 적합하다는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Material and methods
3. Results
4. Discussion
5. Conclusion
References
참고문헌 (53)
참고문헌 신청
J. R. Wolpaw and E. W. Wolpaw, Brain-computer interfaces: principles and practice. New York: Oxford University Press, 2012.
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