도움말

GA-SVM을 이용한 뇌파신호의 비선형 및 주파수 집중판별 특징선택

The Non-linear and Frequency Domain Features Selection from EEG Signal using GA-SVM for Attention Classification
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제40권 제11호, 2013.11, 741-750 (10 pages)
인용정보 복사
Quick View Quick View
구매하기 6,000원
인용하기
이용수 : 129건
피인용수 : 0건
분야내 활용도 : 5%
자세히 보기 >

· 이용수 : 2010년부터 집계한 원문다운로드수

· 피인용수 : DBpia 논문 가운데 해당 논문을 인용한 논문수

· 분야내 활용도 : 최근 24개월간 DBpia 이용수를 기준으로 산출 / 0%에 가까울 수록 활용도가 높고, 100%에 가까울 수록 활용도가 낮음

초록
논문은 뇌파신호로부터 추출된 비선형특징과 주파수특징들로부터 집중을 판별하는데 중요한 역할을 하는 특징을 선택하는 것에 목적이 있다. 집중력은 뇌가 자극을 인지하며 일어나는 활동의 한 종류로 학습능력과 밀접한 관련을 가지며 사고 및 질병과도 상관관계를 가진다. 본 논문에서는 비선형분석 및 주파수분석을 통하여 총 13개의 특징을 추출하여주었다. 추출된 특징들은 서포트벡터머신(SVM) 기반의 유전알고리즘(GA)의 입력으로 사용되었으며 분류기를 통하여 집중상태를 분류 및 중요한 특징들을 선택하였다. GA-SVM을 이용하였을 때 분류기의 정확도(약 87%)는 SVM만 이용하였을 경우(약 84%) 혹은 한 종류의 특징들을 사용한 경우보다 높아짐을 확인하였고, 이 때 최종적으로 3개의 주요특징(NRP, δ,θ파의 주파수밴드파워)을 선택되었다. 이에 따라 본 연구는 추후 집중판별을 위한 실시간 분석 시스템에 사용 가능할 것으로 사료된다.

The purpose of this paper is to select important features to detect attention stage using non-linear and frequency band features from EEG(Electroencephalographic). Attention is one of brain cognitive activities and has correlation with learning ability, accidents and diseases. In this paper, 13 features were extracted by non-linear and frequency band analysis. The features are used as inputs for GA(Genetic algorithm) based SVM(Support vector machine) to classify attention stage and select critical features. The classification accuracy (87%) of GA-SVM is higher than that of SVM alone (83%) and use of both non-linear and frequency band feature sets improves the classification accuracy in comparison non-linear or frequency band feature sets alone. The optimized selection parameters are NRP(Number of recurrence plot), δ and θ. The reduced set of parameters can be used for a real-time attention classification system.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 방법
3. 결과
4. 토의
5. 결론
References
키워드

논문의 주요 키워드를 제공합니다. 키워드를 클릭하여 관련 논문을 확인해 보세요!

참고문헌 (20)

현재 논문의 참고문헌을 찾아 신청해주세요!

  1. Pelvig. D. P. , 2008 , Neocortical glial cell numbers in human brains , Neurobiology of aging 29 (11) : 1754 ~ 1762

  2. Chavajay. Pablo. , 1999 , Cultural variation in management of attention by children and their caregivers , Developmental Psychology 35 (4) : 1079 ~

  3. Niu.Xiaowei. , 2011 , Research on genetic algorithm based on emotion recognition using physiological signals , Proc. of the 2011 International Conference on Computational Problem-Solving (ICCP), IEEE

  4. National Institute of Neurological Disorders and Stroke , 2012 , Attention Deficit-Hyperactivity Disorder Information Page

  5. Guang-yuan. Liu. , 2009 , Emotion recognition of physiological signals based on adaptive hierarchical genetic algorithm , Computer Science and Information Engineering, 2009 WRI World Congress on, v 4

  6. Marwan, Norbert , 2005 , Quantification of order patterns recurrence plots of event related potentials , Zentrum für Technomathematik

  7. Pritchard. , 1995 , Measuring chaos in the brain-a tutorial review of EEG dimension estimation , Brain and Cognition 27 (3) : 353 ~ 397

  8. C. S. Ryu. , 1998 , An Estimation of the Correlation Dimension for the EEG in Emotional States Evoked by Auditory Stimuli , Journal of KIISE(B) 25 (2) : 408 ~ 416

  9. Faure. Philippe. , 2001 , Is there chaos in the brain? I. Concepts of nonlinear dynamics and methods of investigation , Comptes Rendus de l'Académie des Sciences-Series III-Sciences de la Vie 324 (9) : 773 ~ 793

  10. Webber Jr. , 2005 , Recurrence quantification analysis of nonlinear dynamical systems , Tutorials in contemporary nonlinear methods for the behavioral sciences : 26 ~ 94

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
인용된 논문 (0)

알림서비스 신청하고 '인용된 논문' 정보를 메일로 확인 하세요!

해당 논문은 인용된 논문 정보가 없습니다.

제 1 저자의 다른 논문 (18)

이지은 식별저자 저자의 상세정보를 확인해 보세요.

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
권호 내 다른 논문 (13)

정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제40권 제11호 의 상세정보를 확인해 보세요.

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
추천 논문 (10)

DBpia 추천논문과 함께 다운받은 논문을 제공합니다. 논문 초록의 텍스트마이닝과 이용 및 인용 관계 분석을 통해 추천해 드리는 연관논문을 확인해보세요.

DBpia 추천논문

더 많은 추천논문을 확인해 보세요!

함께 다운받은 논문

지표

이용현황

· 이용수

· 이용순위 상위 Top3

자세히 보기 >
No 상위 이용이관 이용수
1 가천대학교 16
2 연세대학교 7
3 울산대학교 5

활용도

· 활용지수

· 논문의 활용도 추이 (주제분야 기준)

자세히 보기 >

: %

2016-09
2016-10
2016-11
2016-12
0
20
40
60
80
100
  • 0%
  • 20%
  • 40%
  • 60%
  • 80%
  • 100%

피인용수

상세정보
저작권 정책

누리미디어에서 제공되는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 누리미디어는 각 저작물의 내용을 보증하거나 책임을 지지 않습니다. 단, 누리미디어에서 제공되는 서지정보는 저작권법에 의해 보호를 받는 저작물로, 사전 허락 없이 임의로 대량 수집하거나 프로그램에 의한 주기적 수집 이용, 무단 전재, 배포하는 것을 금하며, 이를 위반할 경우, 저작권법 및 관련법령에 따라 민, 형사상의 책임을 질 수 있습니다.

맨 위로 이동