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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김민철 (한동대학교) 황은진 (한동대학교) 안민규 (한동대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2022 학술대회 발표 논문집
발행연도
2022.2
수록면
524 - 527 (4page)

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뇌파를 이용하여 의도를 인식하는 기술인 뇌-컴퓨터 인터페이스는 사람마다 다른 뇌파 특성으로 인하여 사용 시 매번 새롭게 뇌파를 측정하고 분류기 모델을 구현해야 한다. 하지만 뇌파를 매번 측정하는 것은 상당한 시간을 필요로 하기에 불필요한 뇌파 측정 및 모델 생성 시간을 줄이기 위한 방법이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기존에 측정된 데이터를 재사용할 시에 신호의 특성이 다른 점을 교정하여 분류기 모델을 효과적으로 구성할 수 있는 상관계수기반 신호 정렬 방법을 제안한다. 분석 결과 데이터를 사용하여 분류기 모델을 구성하는 일반적인 방식은 20.8%의 정확도를 보인 반면 제안한 방법은 58.7% 의 비교적 높은 정확도를 보였다.
#전이 학습 #제로 트레이닝 #CNN(Convolution Neural Network) #가상현실 #증강현실

목차

요약문
1. 서론
2. 본론
3. 결과
4. 결론 및 토의
참고 문헌

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