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저자정보
박상훈 (가톨릭대학교) 김하영 (가톨릭대학교) 이다빛 (가톨릭대학교) 이상국 (가톨릭대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.6
발행연도
2017.6
수록면
587 - 594 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.6.587

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최근, 동작 상상(Motor Imagery) Electroencephalogram(EEG)를 기반으로 한 Brain-Computer Interface(BCI) 시스템은 의학, 공학 등 다양한 분야에서 많은 관심을 받고 있다. Common Spatial Pattern(CSP) 알고리즘은 동작 상상 EEG의 특징을 추출하기 위한 가장 유용한 방법이다. 그러나 CSP 알고리즘은 공분산 행렬에 의존하기 때문에 Small-Sample Setting(SSS) 상황에서 성능에 한계가 있다. 또한 사용하는 주파수 대역에 따라 큰 성능 차이를 보인다. 이러한 문제를 동시에 해결하기 위해, 4-40Hz 대역 EEG 신호를 9개의 필터 뱅크를 이용하여 분할하고 각 밴드에 Regularized CSP(R-CSP)를 적용한다. 이후 Mutual Information-Based Individual Feature(MIBIF) 알고리즘은 R-CSP의 차별적인 특징을 선택하기 위해 사용된다. 본 연구에서는 대뇌 피질의 운동영역 부근 18개 채널을 사용하여 BCI CompetitionIII DatasetⅣa의 피험자 다섯 명(aa, al, av, aw 및 ay)에 대해 각각 87.5%, 100%, 63.78%, 82.14% 및 86.11%의 정확도를 도출하였다. 제안된 방법은 CSP, R-CSP 및 FBCSP 방법보다 16.21%, 10.77% 및 3.32%의 평균 분류 정확도 향상이 있었다. 특히, 본 논문에서 제안한 방법은 SSS 상황에서 우수한 성능을 보였다.
#뇌-컴퓨터 인터페이스 #뇌전도 #동작 상상 #정규화 CSP #필터 뱅크 #Brain-Computer Interface #Electroencephalogram #Motor Imagery #Regularized CSP #Filter-Bank

목차

1. 서론
2. 실험 방법
3. 데이터 및 실험
4. 결과 및 논의
5. 결론
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
F. Lotte, C. Guan, Regularizing common spatial patterns to improve BCI designs: Unified theory and new algorithms, IEEE Trans. Biomed. Eng., Vol. 58, No. 2, pp. 355-362, Feb. 2011. B. Blankertz, R. Tomioka, S. Lemm, M. Kawanabe, K.-R. Muller, Optimizing spatial filters for robust EEG single-trial analysis, IEEE Signal Process. Mag., Vol. 25, No. 1, pp. 41-56, Jan. 2008. M. Arvaneh, C. Guan, K. K. Ang, C. Quek, Optimizing spatial filters by minimizing within-class dissimilarities in electroencephalogram based braincomputer interface, IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst., Vol. 24, No. 4, pp. 610-619, Apr. 2013. J. R. Wolpaw, D. J. McFarland, T. M. Vaughan, Brain-computer interface research at the Wadsworth center, IEEE Trans. Rehab. Eng., Vol. 8, pp. 222-226, Jun. 2000. H. Lu, H. L. Eng, C. Guan, K. N. Plataniotis, 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.

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