한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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EEG기반 동작 상상 특징 추출 알고리즘 성능 비교에 관한 연구

A Study on Motor Imagery Feature Extraction Algorithm Performance Comparison based on EEG

  • 정해성 (인하대학교 컴퓨터정보공학과) ;
  • 이상민 (인하대학교 전자공학과) ;
  • 권장우 (인하대학교 컴퓨터정보공학과)
  • Jeong, Haesung (Dept of Computer Science and Information Engineering, Inha University) ;
  • Lee, Sangmin (Dept of Electronic Engineering, Inha University) ;
  • Kwon, Jangwoo (Dept of Computer Science and Information Engineering, Inha University)
  • 발행 : 2016.04.29
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초록

뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface: BCI) 기술의 중요성 및 활용도가 증대됨으로써 EEG(electroencephalogram: EEG)기반의 사용자 인터페이스에 대한 개발 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 뇌파 발생 훈련이 되어 있지 않은 사용자는 EEG 기반의 사용자 인터페이스를 사용하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 향후 뇌파 훈련을 위한 시뮬레이터를 개발하고자, 그 전단계로 사용자에게서 공통적으로 정확도가 높게 측정되는 채널 및 특징점을 비교, 분석 하였다. 피험자 3명의 왼손 동작 상상과 오른손 동작 상상으로 발생된 EEG 생체신호로부터 ERD/ERS를 확인하고, 8개의 특징점을 추출하여 SVM 분류 알고리즘을 기반으로 정확도를 측정하였으며, ${\mu}$대역 채널 AF4, F4에서의 특징 MAV에서 가장 우수한 성능을 보였다.

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