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자료유형
학술대회자료
저자정보
이다빛 (가톨릭대학교) 김재호 (가톨릭대학교) 정우혁 (가톨릭대학교) 이희재 (가톨릭대학교) 이상국 (가톨릭대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 HCI 2014
발행연도
2014.2
수록면
121 - 124 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2014

EMD를 이용한 EEG 기반 움직임 상상 분류
이다빛 ,  김재호 ,  정우혁 외 2명 한국HCI학회 학술대회 2014.02 학술대회자료

2013

GMM과 SVM을 이용한 움직임 상상 뇌파 분류에 관한 연구
이다빛 ,  이상국 한국정보기술학회논문지 2013.07 학술저널

2012

GMM 기반의 Support Vector 생성을 이용한 움직임 상상 EEG 분류 알고리즘에 관한 연구
이다빛 ,  김재호 ,  정우혁 외 2명 한국HCI학회 학술대회 2012.01 학술대회자료

초록· 키워드

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Brain-Computer interfaces(BCIs)에서 Electroencephalogram(EEG)의 특징을 추출하는 것은 중요하다. 일반적으로 EEG의 특징 추출 방법으로는 Fast Fourier transform(FFT)과 Wavelet transform(WT)이 많이 사용되었다. 하지만 이러한 방법들은 신호가 linear하고 stationary 하다는 가정 하에 적용되었기 때문에 신호 분해시 신호의 왜곡이 생길 수 있다. 이에 본 논문은 움직임 상상 EEG 분류를 위해 Empirical Mode Decomposition(EMD)과 FFT를 이용하는 특징을 제안했다. 먼저 움직임 상상 EEG에 EMD를 적용하여 Implicit Mode Functions(IMF)를 추출 뒤, 추출된 IMFs에 FFT를 적용하여 해당 IMF의 주파수 성분을 확인하였다. 주파수 성분이 μ 대역을 포함하고 있는 IMF의 표준편차를 특징으로 사용하였다. 추출된 특징을 Support Vector Machine(SVM)의 입력으로 사용하였고 샘플의 검증을 위해 10-fold cross validation을 이용하였다. 제안하는 방법은 움직임 상상 EEG에 대해 84.50%의 분류 정확도를 보여주었다.
#Electroencephalogram (EEG) #Empirical Mode Decomposition (EMD) Support Vector Machine (SVM) #Brain-Computer Interface (BCI) #Fast Fourier transform (FFT) #Wavelet transform (WT)

목차

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

참고문헌 (0)

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