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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박상훈 (가톨릭대학교) 이다빛 (가톨릭대학교) 이상국 (가톨릭대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제15권 제4호(JKIIT, Vol.15, No.4)
발행연도
2017.4
수록면
73 - 80 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2017.15.4.73

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2018

Multi frequency regularized common spatial pattern for classification of motor imagery EEG : 동작 상상 EEG 분류를 위한다중 주파수 정규화 공통 공간 패턴
박상훈 디지털미디어학과 2018.01 학위논문

2017

필터 뱅크 정규화 공통 공간-스펙트럼 패턴을 이용한 동작 상상 뇌파 분류
박상훈 ,  이다빛 ,  이상국 한국정보기술학회논문지 2017.10 학술저널
동작 상상 EEG 분류를 위한 Ruelle-Takens 매립정리 기반 정규화 공통 공간 패턴
박상훈 ,  이다빛 ,  이상국 한국정보기술학회논문지 2017.07 학술저널
Small Sample Setting 동작 상상 EEG 분류를 위한 필터 뱅크 기반 정규화 공통 공간 패턴 앙상블 기법 연구
박상훈 ,  이다빛 ,  이상국 한국정보기술학회논문지 2017.04 학술저널

초록· 키워드

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지난 몇 년간, BCI(Brain-Computer Interface) 연구는 의학, 공학 분야에서 활발히 진행되었다. 특히, CSP (Common Spatial Pattern) 방법은 동작 상상 뇌파를 분류하는데 매우 유용하여 널리 사용된다. 그러나 피험자에 따라 주파수 대역을 선택하는데 어려움이 있고, SSS(Small Sample Setting) 상황에서 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 주파수 선택 문제 및 SSS 상황에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 필터 뱅크 기반 정규화 CSP 앙상블 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 네 단계로 구성된다. 첫째, 필터 뱅크를 이용하여 신호를 나눈다. 둘째, 각 신호에 정규화 CSP를 적용한다. 셋째, MIBIF(Mutual Information Based Individual Feature) 방법으로 특징을 선택한다. 넷째, 선택된 특징을 기반으로 앙상블하고 분류한다. 제안된 방법은 기존의 방법들보다 더 좋은 성능을 보였다. 특히, SSS 상황에서 더 좋은 성능을 보인다.
#motor imagery #electroencephalogram #filter bank #small sample setting #regularized common spatial pattern

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 데이터 및 실험 방법
Ⅴ. 결과 및 분석
Ⅵ. 결론 및 향후 과제
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
E. A. Curran and M. J. Stokes, Learning to control brain activity: A review of the production and control of EEG components for driving brain-computer interface (BCI) systems, Brain Cognit., Vol. 51, No. 3, pp. 326-336, Apr. 2003. H. Wang, Q. Tang, and W. Zheng, L1-normbased common spatial patterns, IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. 59, No. 3, pp. 653-662, Mar. 2012. N. Robinson and A. Vinod, EEG-based classification of fast and slow hand movements using wavelet-CSP algorithm, IEEE Transactions on Biomed. Eng., Vol. 60, No. 8, pp. 2123-2132, Feb. 2013. H. Lu, H. L. Eng, C. Guan, K. N. Plataniotis, and A. N. Venetsanopoulos, Regularized common spatial patterns with aggregation for EEG classification in small-sample setting, IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. 57, No. 12, pp. 2936- 2945, Dec. 2010. J. Muller-Gerking, G. Pfurtscheller, and H. Flyvbjerg, Designing optimal spatial filters for single-trial EEG classification in a movement task, Clin. Neurophysiol., Vol. 110, No. 5, pp. 787-798, May 1999.

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