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저자정보
이두현 (한국교통대학교) 채준수 (한국교통대학교) 오유준 (한국교통대학교) 최영규 (한국교통대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제17권 제6호
발행연도
2024.12
수록면
593 - 600 (8page)

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본 연구는 뇌전도(EEG) 데이터를 이용해 모바일 기기 중심의 응용 네트워크 시스템을 구현하기 위해 다채널 뇌전도 데이터를 실시간으로 측정 및 분석하는 시스템을 설계하고 구현하는 것을 목표로 한다. EEG 신호는 비침습적 방식으로 뇌 활동을 안전하게 측정할 수 있으나, 노이즈와 전극 간 상호작용을 효과적으로 처리하는 데 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 컴퓨팅 리소스가 제한된 환경에서 해결하기 위해 FPGA(Field-Programmable Gate Array)를 활용한 병렬 처리와 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN) 모델을 결합하여 EEG 데이터를 고속으로 처리하고, 모바일 기기를 통해 실시간으로 시각화 및 분석할 수 있는 시스템을 제안하였으며, ADC와 FPGA를 통해 데이터를 측정 및 처리하고, Raspberry Pi를 통해 저전력 블루투스(BLE)로 모바일 기기에 전송하여 분석하는 형태로 구성되었다. 또한 분석 과정에서 GNN 모델은 약 89%의 분류 정확도를 보였다.
#Electroencephalography(EEG) #Field-Programmable Gate Array(FPGA) #Serial Peripheral Interface(SPI) #Graph Neural Network(GNN) #Brain-Computer Interface(BCI)

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
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