LVQ 신경망을 이용한 EEG 신호 분류

The EEG classification using LVQ Neural Network

본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 On-Line상에서 EEG(Electroencephalogram) 신호를 분류하는 방법을 제안한다. EEG 신호란 인간의 두뇌활동에서 발생하는 전기적 신호로서 고도의 비선형과 시변 특성을 지니고 있어 정량적인 분석이 어려운 신호로 여겨진다. 이를 분석하기 위해 본 논문에서는 입력 벡터들을 서브클래스로 분류하는 경쟁 레이어와 서브클래스를 모아 정해진 클래스를 선택하는 선형 레이어로 이루어진 LVQ (Learning Vector Quantization) 신경망을 구성하고 On-Line 분석결과를 제시한다. 이러한 On-line 분석방법은 EEG 신호를 실시간으로 분석하여 컴퓨터를 인간의 생각만으로 제어될 수 있는 BCI(Brain Computer Interface)의 구현에 사용될 것이다.