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저자정보
이다빛 (가톨릭대학교) 박상훈 (가톨릭대학교) 이희재 (가톨릭대학교) 이상국 (가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제15권 제8호(JKIIT, Vol.15, No.8)
발행연도
2017.8
수록면
67 - 74 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2017.15.8.67

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뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI, Brain-Computer Interface)는 인간의 두뇌와 컴퓨터를 직접 연결하여 뇌파를 통해 컴퓨터를 제어·조작하는 기술이다. 공통 공간 패턴(CSP, Common Spatial Pattern)은 동작 상상 뇌파를 기반으로 하는 BCI에서 식별적인 특징을 추출하는 방법 중 가장 유명하다. 하지만, CSP는 운영 주파수 대역에 민감하고, 이러한 운영 주파수 대역은 피실험자 마다 다르다. 이 논문에서는 상호 정보와 희소 학습을 기반으로 하여 피실험자에게 적합한 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 5차 버터워스(Butterworth) 필터를 이용하여 4~40Hz 대역을 17개의 서브 밴드로 나눈다. 그리고 나서 각 서브 밴드에 CSP를 적용하여 특징들을 추출한다. 이후, 상호 정보를 이용하여 CSP 특징들로부터 가장 식별적인 4쌍의 특징 집합을 선택한다. 그리고 나서 선택된 4쌍의 특징 집합에 희소 학습을 적용하여 중복을 제거함으로써 가장 식별적인 특징들을 선택한다. 마지막으로 서포터 벡터 머신을 이용하여 분류한다. 제안한 방법의 성능은 공식적으로 이용할 수 있는 BCI Competition III와 IV를 사용하여 평가되었다. 제안한 방법은 CSP, FBCSP 그리고 SFBCSP 보다 높은 평균 분류 정확도를 보여주었다.
#brain-computer interface #common spatial pattern #mutual information #sparse learning #feature selection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 방법론
Ⅲ. 실험 데이터 및 실험
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
W. Y. Hsu, Embedded prediction in feature extraction: application to single-trial EEG discrimination, Clinical EEG and Neuroscience, Vol. 44, No. 1, pp. 31-38, 2013. D. Lee and S. G. Lee, The Study on Movement Imagery EEG Classification using GMM and SVM, Journal of KIIT, Vol. 11, No. 7, pp. 67-75, Jul. 2013. G. Pfurtscheller and F. H. L. da Silva, Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: basic principles, Clinical Neurophysiology, Vol. 110, No. 11, pp. 1842? 1857, Nov. 1999. Z. J. Koles, M. S. Lazaret, and S. Z. Zhou, Spatial patterns underlying population differences in the background EEG, Brain topography, Vol. 2, No. 4, pp. 275-284, Jun. 1990. S. Lemm, B. Blankertz, G. Curio, and K. Muller, Spatio-spectral filters for improving the classification of single trial EEG, IEEE Transactions on Biomedical Engineering Vol. 52, No. 9 pp. 1541-1548, Aug. 2005.

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