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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황정희 (남서울대학교 컴퓨터소프트웨어학과)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제8권 제2호
발행연도
2024.2
수록면
223 - 229 (7page)
DOI
10.33097/JNCTA.2024.08.2.223

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BCI(Brain-Computer Interface)는 뇌파 신호를 측정하고 분석하여 사용자의 의도를 인식하고 제어하는기술이다. 이와 관련하여 신체적 장애 및 인지 장애가 있는 사람들의 삶의 질을 향상시키기 위해 뇌파 및 눈 추적기술들을 통합적으로 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 동작 상상 뇌파 기반의 BCI는 동작을 상상할 때 변화되는 뇌파의 분석을 통하여 실제로 동작하고자 하는 의도를 파악하기 위한 기술로써, 움직임의 의도를 정확하게분류하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 뇌파의 분류 정확도를 높이기 위하여 슬라이딩 윈도우 기법을 이용하여 데이터의 특징을 추출하고, 시간 변화에 민감한 뇌파의 특성을 반영하기 위해 딥러닝의 LSTM(Long Short-Term Memory)를 이용하여 분류를 수행하였다. 실험 결과는 왼손, 오른손, 발, 혀의 4개 클래스에 대한 분류에서 기존 연구보다 더 높은 평균 97%의 정확도를 보여주었다.
#뇌-컴퓨터 인터페이스 #뇌전도 #Common spatial pattern #동작상상 #딥러닝 #Brain-computer interface #Electroencephalography #Common spatial pattern #Motor imagery #Deep learning

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