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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제12권 제6호
발행연도
2003.1
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본 논문에서는 정신적 과제수행 동안 EEG 뇌파의 정확한 분류방법에 관하여 기술한다. 피험자는 실험 task에서 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손동작 제어와 키 선택을 수행한다. 선택시간을 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 α, β, θ, γ를 분리하고 4가지의 특징들을 해석한다. 이 특징들을 분석하여 각 피험자별로 공통적인 특징들로 구성된 일반 규칙을 설정한다. 본 시스템의 신경망은 1개의 은닉층을 갖는 3층의 피드포워드 신경망 구조를 가지며 학습에는 역전파 학습 알고리즘을 이용하였다. 4명의 피험자를 대상으로 설정한 알고리즘들을 적용하여 평균 87% 분류 성공률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 인지적인 정신과제 판별을 위한 방법들과 결합하여 BCI 기술을 위한 기반 기술로 활용될 수 있다.
#Electroencephalogram #neural network #BCI #Brain Computer Interface)

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