뇌의 전기적 신호 해석에 따른 사람의 동작 분류

강병준; 조현찬

doi:10.5391/JKIIS.2021.31.4.293

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강병준 (한국기술교육대학교) 조현찬 (한국기술교육대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제31권 제4호

발행연도: 2021.8

수록면: 293 - 298 (6page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2021.31.4.293

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본 논문에서는 실제 팔을 움직일 때 발생하는 뇌파를 이용하여 뇌에서 팔 근육까지 전달되는 전기적 신호를 심층신경망을 이용하여 실시간으로 분류하고자 하였다. 실제 팔을 들어 움직인 것은 움직이려는 의지가 분명하게 발현된 것으로써, 어떠한 뇌의 전기적 신호가 근육을 움직이는 의지를 의미하는 신호인지 알아보고자 하였다. 데이터 수집을 위하여 실제 오른팔에 근전도 센서를 장착하여 비프음에 따라 팔을 올리고, 내리는 작업을 수행하는 동시에 8채널의 뇌파를 측정하였다. 근전도 신호를 통해 동작을 구분하는 알고리즘을 제안하고, 이를 이용하여 뇌파를 입력으로 하는 심층신경망의 학습 정답지로 사용하였다. 본 연구를 통해 팔을 움직임을 구분하기 위한 뇌의 전기적 신호는 동작상상이 아닌 실제 행동의지에 대응하는 물리적 전기신호로써 절대적 크기보다 상대적 변화량과 주파수 영역의 신호가 주요한 특징이 될 수 있음을 파악하였다.

#뇌파 #표면근전도 #심층 신경망 #동작의지 #EEG #EMG #Deep Neural Network #Motion Will

참고문헌 (10)

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Cao, Kai, Ying Guo, and Steven W. Su, “A review of motion related EEG artifact removal techniques”, 2015 9th International Conference on Sensing Technology (ICST). IEEE, pp. 600-604, 2015.

Padfield, Natasha, et al. “EEG-based brain-computer interfaces using motor-imagery: Techniques and challenges” Sensors, vol. 19 no. 6, 1423, 2019.

Szczuko, Piotr. “Rough set-based classification of EEG signals related to real and imagery motion” 2016 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA). IEEE, pp. 34-39, 2016.

Szczuko, Piotr, Michał Lech, and Andrzej Czyżewski. “Comparison of classification methods for EEG signals of real and imaginary motion”, Advances in feature selection for data and pattern recognition. Springer, Cham, pp. 227-239, 2018.

Tabar, Yousef Rezaei, and Ugur Halici. “A novel deep learning approach for classification of EEG motor imagery signals”, Journal of Neural Engineering, vol. 14, no. 1, 2016.

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