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저자정보
이지은 (연세대학교) 유선국 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제40권 제11호
발행연도
2013.11
수록면
741 - 750 (10page)

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논문은 뇌파신호로부터 추출된 비선형특징과 주파수특징들로부터 집중을 판별하는데 중요한 역할을 하는 특징을 선택하는 것에 목적이 있다. 집중력은 뇌가 자극을 인지하며 일어나는 활동의 한 종류로 학습능력과 밀접한 관련을 가지며 사고 및 질병과도 상관관계를 가진다. 본 논문에서는 비선형분석 및 주파수분석을 통하여 총 13개의 특징을 추출하여주었다. 추출된 특징들은 서포트벡터머신(SVM) 기반의 유전알고리즘(GA)의 입력으로 사용되었으며 분류기를 통하여 집중상태를 분류 및 중요한 특징들을 선택하였다. GA-SVM을 이용하였을 때 분류기의 정확도(약 87%)는 SVM만 이용하였을 경우(약 84%) 혹은 한 종류의 특징들을 사용한 경우보다 높아짐을 확인하였고, 이 때 최종적으로 3개의 주요특징(NRP, δ,θ파의 주파수밴드파워)을 선택되었다. 이에 따라 본 연구는 추후 집중판별을 위한 실시간 분석 시스템에 사용 가능할 것으로 사료된다.
#뇌파 #비선형분석 #주파수분석 #서포트벡터머신 #유전알고리즘 #EEG #Non-linear analysis #Frequency analysis #Support vector machine #Genetic algorithm

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 방법
3. 결과
4. 토의
5. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Pelvig. D. P. / 2008 / Neocortical glial cell numbers in human brains / Neurobiology of aging 29 (11) : 1754 ~ 1762 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Chavajay. Pablo. / 1999 / Cultural variation in management of attention by children and their caregivers / Developmental Psychology 35 (4) : 1079 ~ google schola 3. [학술대회논문] - Niu.Xiaowei. / 2011 / Research on genetic algorithm based on emotion recognition using physiological signals / Proc. of the 2011 International Conference on Computational Problem-Solving (ICCP), IEEE google schola 4. [보고서] - National Institute of Neurological Disorders and Stroke / 2012 / Attention Deficit-Hyperactivity Disorder Information Page google schola 5. [학술대회논문] - Guang-yuan. Liu. / 2009 / Emotion recognition of physiological signals based on adaptive hierarchical genetic algorithm / Computer Science and Information Engineering, 2009 WRI World Congress on, v 4 google schola

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