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적응형 문턱치 및 윈도우 기반 EOG 신호 분류 기법

Classification of EOG Signal Based Adaptive Variable Threshold and Window
HCI 2012, 2012.1, 84-86 (3 pages)
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초록
본 논문에서는 적응형 문턱치 알고리즘과 적응형 윈도우 알고리즘을 이용한 EOG 신호 분류 기법을 제안하였다. 눈의 움직임에 따른 EOG 신호 분류 과정은 전처리 과정과 패턴 분류 과정으로 이루어져있다. 전처리 과정은 Notch Filter, Band-pass Filter, 3차 Butterworth Low-pass Filter 단계로 구성되어 있으며, 패턴 분류 과정은 적응형 문턱치 알고리즘과 적응형 윈도우 알고리즘 단계로 구성되어 있다. 전처리 과정에서는 EOG 신호 측정 시생기는 전원 노이즈 및 저주파 잡음을 제거하여 EOG 패턴 분류 시 정확도를 높이고자 하였다. 패턴 분류 과정에서는 적응형 문턱치 알고리즘을 사용하여 피실험자마다 다른 EOG 신호의 간격 및 진폭을 고려하여 문턱치를 생성하고 이를 통해 분류 성능을 높이고자 하였다. 또한 적응형 윈도우 알고리즘을 통해 눈동자 움직임 속도 차에 의해 변화되는 EOG 신호의 패턴 크기에 대해서 우수한 분류 성능을 보이고자 하였다. 본 논문에서 1분동안 10번, 20번, 40번 눈동자를 움직이는 실험을 통해 EOG 신호 패턴을 분류한 결과, 평균 100%(1분 동안 10번 눈동자를 움직임 시), 97%(1분 동안 20번 눈동자를 움직임 시), 82%(1분 동안 40번 눈동자를 움직임 시)의 분류 정확도를 보였다.

In this paper, we present a method for classifying the EOG signal by using adaptive variable threshold and window. The EOG signal was classified in two phases: the pre-processing phase and the classification phase. The pre-processing phase consisted of the stages for the Notch filter, Band-pass filter, and Butterworth filter, whereas the classification phase consisted of the stages for the adaptive variable threshold algorithm and adaptive variable window algorithm. In the pre-processing phase, In the pre-processing phase, the Notch filter removed power supply noise while the Band-pass filter and Butterworth filter eliminated low-frequency noise and baseline wandering. In the decision phase, the adaptive variable threshold algorithm improved classification performance when subjects are difference. While adaptive variable window algorithm improved classification performance at different eye movement speeds. Consequently, the classification accuracy was 100%(Experiment 1. eye movement 10 times per 1 minute), 97%(Experiment 2. eye movement 20 times per 1 minute), 82%(Experiment 3. eye movement 40 times per 1 minute).

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 실험 결과
4. 결론
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