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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이기배 (제주대학교) 고건혁 (제주대학교) 이종현 (제주대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제10호(통권 제551호)
발행연도
2023.10
수록면
55 - 62 (8page)
DOI
10.5573/ieie.2023.60.10.55

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뇌파 신호는 수많은 신경세포들의 상호작용으로 발생되어 선형 모델 기반 해석에 한계를 갖는다. 본 논문에서는 Takens embedding 기반의 비선형적 특징 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Takens embedding을 통해 다차원 위상 공간에 표현된 EEG (Electroencephalogram) 신호의 샘플들 간 거리를 계산하고 통계적 분산을 획득하며, 특징 추출 과정에서 공통 공간 패턴(Common spatial pattern., CSP)을 사용하여 변별력을 향상시킬 수 있다. 공개된 EEG 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 비선형 특징을 사용했을 경우 기존 방식들보다 향상된 63.59%의 AUC를 얻었다. 뿐만 아니라, 다수의 위성 영상을 이용하여 설계된 표적 탐지 실험에서 제안된 특징을 사용했을 경우 기존의 특징들을 사용했을 경우보다 70.98%의 향상된 AUC를 얻었으며, CSP를 적용할 경우는 77.81%까지 향상된 AUC를 얻을 수 있었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 특징 추출 알고리즘
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (23)

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