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저자정보
백수환 (광운대학교) 유현수 (광운대학교) 이지운 (광운대학교) 박철수 (광운대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,990 - 1,994 (5page)

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To generate a machine learning model to solve real-world problems, analysis of how the model is actually learned and predicted from data is now essential for solving practical problems. In this paper, we propose a model based on single-channel EEG(Electroencephalogram) inputs that satisfy the XAI features. For this implementation, two key methods are proposed which are the component decomposition of EEG data and the application of LIME (Locally Interpretable Model Agnostic Expiations) to each decomposed EEG band to proceed. With this method, we can design an EEG signal based XAI model that can be inferred reasonable reason for their prediction.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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