• East Asian mathematical journal
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• 제24권2호
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• pp.187-190
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• 2008

As a generalization of BCI-algebras, the notion of pseudo-BCI algebras is introduced, and some of their properties are investigated. Characterizations of pseudo-BCI algebras are established. Some conditions for a pseudo-BCI algebra to be a pseudo-BCK algebra are given.

• 대한수학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.275-278
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• 1994

In 1966, Iseki [4] introduced the notion of BCI-algebras which is a generalization of BCK-algebras. The ideal theory plays an important role in studying BCK/BCI-algebras. In this paper we study decompositions of ideals in BCI-algebras, and give a characterization of closed ideals. Also we define ignorable ideals in BCI-algebras, and investigates its properties.(omitted)

• 대한수학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.265-270
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• 1994

In 1966, Iseki [2] introduced the notion of BCI-algebras which is a generalization of BCK-algebras. Lei and Xi [3] discussed a new class of BCI-algebra, which is called a p-semisimple BCI-algebra. For p-semisimple BCI-algebras, a subalgebra is an ideal. But a subalgebra of an arbitrary BCI/BCK-algebra is not necessarily an ideal. In this note, a BCI/BCK-algebra that every subalgebra is an ideal is called a normal BCI/BCK-algebra, and we give characterizations of normal BCI/BCK-algebras. Moreover we give a positive answer to the problem which is posed in [4].(omitted)

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제40권5_6호
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• pp.1105-1115
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• 2022

The main objective of this paper is to introduce the notion of AMR-algebra and its generalization, and to compare them with other algebras such as BCK, BCI, BCH, · · ·, etc. We show moreover that the K-part of AMR-algebra is an abelian group, and the weak AMR-algebra is also an abelian group and generalizes many known algebras like BCI, BCH, and G.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.115-124
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• 2010

뇌파는 초기에 원숭이가 모터로 팔을 조작하기 위한 방법에 관한 연구로 시작되었다. 최근에는, 측정한 뇌파를 치매 환자의 치매 진행 정도를 늦추거나 집중력결핍 과잉행동장애 아이들의 집중력을 높이기 위한 연구들이 진행되고 있다. 그리고 저가의 뇌파 측정 장치가 출시되면서 게임 인터페이스로도 사용된다. 뇌파로 게임을 제어할 때의 문제점은 사람마다 평균 진폭, 평균 파장 그리고 평균 진동 횟수가 다르다는 것이다. 뇌파 차이는 뇌파로 게임을 제어할 때 형평성 문제를 발생시키기 때문에 뇌파를 정규화해서 사용하는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 정규분포를 사용해서 측정한 뇌파를 정규화하고 제어로 사용할 파형을 계산하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 뇌파 변환 과정을 7단계로 나누어 처리하는 프레임워크를 제안하고 각 단계에 필요한 계산과정을 기술한다. 실험에서는 BCI 영어단어 학습 프로그램에 제안한 방법을 적용하여 두 피험자 파형을 비교했다. 실험에서는 두 피험자의 파형 유사 정도를 상관계수로 측정했다. 명상 값은 제안한 방법을 적용할 때 약 13%가 증가되었고 집중 값은 약 8%정도 증가되었다. 제안한 정규화 방법은 뇌파에 반영된 개인의 특성을 줄여서 제어에 적합한 파형으로 변환하기 때문에 게임과 같은 응용프로그램에 적합하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1050-1057
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• 2014

뇌전도 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스는 향후 손 또는 발과 같은 신체를 대체하거나 사용자의 편의성을 제고하는 등의 다양한 목적으로 여러 산업에서 사용이 될 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 경험 모드 분해와 고속푸리에 변환을 통해 동작 상상 뇌전도 신호를 분해하고 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 뇌전도 신호 분류 과정은 다음과 같이 3단계로 구성된다. 신호 분해에서는 경험모드분해를 이용하여 뇌전도 신호에 대한 내재모드함수를 생성한다. 특징 추출에서는 파워 스펙트럼 밀도를 이용하여 생성된 내재모드함수의 주파수 대역을 확인한 뒤, 뮤파 대역을 포함하고 있는 내재모드함수에 고속푸리에 변환을 적용하여 움직임 상상에 대한 특징을 추출한다. 특징 분류에서는 서포트 벡터 머신을 사용하여 동작 상상 뇌전도 신호에 대한 특징을 분류하고, 10-교차검증을 통해 분류기의 일반화 성능을 추정한다. 제안하는 방법은 다른 방법들과 비교하여 84.50%의 분류 정확도를 보여주었다.