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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.7
- 수록면
- 67 - 75 (9page)
- DOI
- 10.14801/kiitr.2013.11.7.67
이용수
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뇌 컴퓨터 인터페이스(BCI)는 기존의 인터페이스 기술을 대신하기 위한 방법으로서 뇌파(EEG)를 이용한다. 그러므로 BCI는 일반 사용자뿐만 아니라 특히 신경계의 이상으로 근육을 움직이지 못하는 지체장애인과 움직임에 제약을 받는 노약자에게 필요한 기술이다. 본 연구에서는 노이즈와 과적합에 강건한 가우시안 혼합 모델(GMM)을 통해 생성된 서포트 벡터(support vector)와 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용하여 움직임 상상 뇌파를 분류하는 방법을 제안한다. 뇌파 분류는 특징 추출 과정과 분류 과정으로 구성된다. 특징 추출 과정에서는 웨이블렛 변환을 사용하여 뇌파를 분해하고 웨이블렛 계수의 통계적 특징을 추출하였다. 분류 과정에서는 Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 이용하여 GMM에 대한 통계적 특징 분포의 최대우도추정을 계산하였다. 그리고 추정된 가우시안 분포의 평균은 서포트 벡터를 생성하기 위해 사용되었다. 제안하는 분류 방법은 움직임 상상 뇌파에 대해 83.61%의 분류 정확도를 나타냈다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - J. Kalcher. / 1996 / Graz brain–computer interface II : Toward communication between humans and computers based on online classification of three different EEG patterns / Med. Biol. Eng. Comput 34 (5) : 382 ~ 388
2. [학술지(정기간행물)] - J. J. Vidal / 1973 / Toward direct brain–computer communication / Annu. Rev. Biophys. Bioeng 2 : 157 ~ 180
3. [학술지(정기간행물)] - J. R. Wolpaw. / 1994 / Multichannel EEG-based brain–computer communication / Electroenceph. Clin. Neurophysiol 90 (6) : 444 ~ 449
4. [학술대회논문] - 염홍기 / 2009 / Variance-Considered Machine을 이용한 상상 움직임의 EEG 신호 분류 / 한국지능시스템학회 2009년도 추계학술대회 논문집 19 (2) : 147 ~ 150
5. [학술대회논문] - H. Lee. / 2003 / PCA+HMM+SVM for EEG pattern classification / In Proceedings of the Seventh International Symposium on Signal Processing and Its Applications 1 : 541 ~ 544
2. [학술지(정기간행물)] - J. J. Vidal / 1973 / Toward direct brain–computer communication / Annu. Rev. Biophys. Bioeng 2 : 157 ~ 180
3. [학술지(정기간행물)] - J. R. Wolpaw. / 1994 / Multichannel EEG-based brain–computer communication / Electroenceph. Clin. Neurophysiol 90 (6) : 444 ~ 449
4. [학술대회논문] - 염홍기 / 2009 / Variance-Considered Machine을 이용한 상상 움직임의 EEG 신호 분류 / 한국지능시스템학회 2009년도 추계학술대회 논문집 19 (2) : 147 ~ 150
5. [학술대회논문] - H. Lee. / 2003 / PCA+HMM+SVM for EEG pattern classification / In Proceedings of the Seventh International Symposium on Signal Processing and Its Applications 1 : 541 ~ 544
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