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김동은 (중앙대학교) 이태주 (중앙대학교) 박승민 (중앙대학교) 고광은 (중앙대학교) 심귀보 (중앙대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제23권 제2호
발행연도
2013.4
수록면
172 - 177 (6page)

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BCI (Brain Computer Interface)는 인간의 뇌에서 측정된 EEG (Electroencephalogram)를 활용하여 의수와 같은 기기를 조종할 수 있는 좋은 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 EEG와 힘과의 관계를 알아보고자 최대수축악력 (MVC)의 25%, 50%, 75%로 3개의 등급으로 나누어 EEG 변화를 측정하였다. 얻어진 EEG data를 FFT와 power spectrum analysis로 α, β, γ파로 나누어 각 파형의 파워 값을 구한 뒤, 구해진 EEG 파워 값을 PCA와 LDA를 사용하여 특징 추출 및 분류를 하였다. 실험 결과 25%의 악력을 가할 때 보다 75%의 악력 때 더 높은 EEG 파워의 증가를 확인하였고, 왼손과 오른손은 각각 52.03%와 77.7%의 분류율을 나타내었다.
#Brain Computer Interface #EEG #Robot Arm Force Control #PCA #LDA

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험 방법
4. 실험 분석 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [단행본] - S. H. Kim / 2011 / Suvey of People with Disabilities / Ministry of health google schola 2. [학위논문] - S. Y. Hwang / 2009 / Development of a headband based automated wheelchair control system for quadriplegia disabled / 석사 / Graduate School of Konkuk University google schola 3. [학술대회논문] - B. I. Jeon / 2009 / EXOSKELETON ROBOT ARM Control By Fuzzy Algorithm Using EMG Signal / Proceeding of KIIS Fall Conference 19 (2) : 218 ~ 221 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - G. Onose / 2012 / On the feasibility of using motor imagery EEG-based brain-computer interface in chronic tetraplegics for assistive robotic arm control : a clinical test and long-term post-trial follow-up / Spinal Cord 50 : 599 ~ 608 google schola 5. [단행본] - Saeid Sanei / 2007 / EEG signal processing / John Wiley & Sons Inc google schola

이 논문의 저자 정보

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