과제정보
본 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 제원으로 한국연구재단의 지원(NFRF-2022R1G1A1012554)과 2023년 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원 SW중심대학사업의 연구결과로 수행되었음(2019-0-01817)
한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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- Pages.357-358
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- 2023
거울신경체계 구현을 위한 EEG 데이터 기반 행동 유도성 특징 분석
Affordance Feature based on EEG for the Implementation of Mirror Neuron System
- Jun-Ho Choi (Dept. of Software, Dongseo University) ;
- Seungmin Park (Dept. of Software, Dongseo University)
- 발행 : 2023.07.12
초록
본 연구는 실제 행동과 운동 심상으로 팔과 다리 동작 인식을 위한 BCI 패러다임을 제안하고 유도성 분석을 한다. 이 페러다임은 각 팔과 양다리의 특정 움직임을 인식하기 위해 ERP를 기반 페러다임을 구성한다. BCI 페러다임은 왼팔, 오른팔, 양다리를 움직이는 영상 자극을 주며 이를 기반으로 왼팔, 오른팔, 양다리 움직임에 대한 인식을 한다. 거울뉴런은 실제 행동과 실제 행동을 보았을때와 운동심상을 통한 자극을 받았을 때 같은 뉴런이 활성화된다는 성질을 가지고 있다. 이러한 성질을 이용하여 운동심상만과 실제 행동을 동시에 학습할 경우를 유도성 분석을 진행한다. 또한 유도성 특징 분석을 통해 나타난 결과를 바탕으로 BCI 패러다임을 제안한다.
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