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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 550 - 555 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2024.34.6.550
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거울 뉴런은 인간의 모방 학습에 밀접한 역할을 하며, 이러한 거울 신경 체계의 모델링은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)에서 중요한 역할을 한다. 딥러닝은 BCI 분야에서 널리 활용되고 있지만, 기존의 합성곱 신경망(CNN)은 기존 뇌 연결성과 같은 데이터에 대한 적합성에 한계를 가지고 있다. Graph Attention Network(GATs)는 어텐션 메커니즘을 이용하여 전극간의 중요도를 학습할 수 있어 뇌전도(EEG)의 특성을 파악할 수 있다. 본 논문에서는 거울 뉴런과 관련된 EEG 데이터를 FastICA와 FFT를 통해 전처리한 후, 그래프의 특징 벡터를 추출하여 그래프 데이터를 만들었다. 이후 상호 상관 기반 기능적 뇌 연결성을 구하여 정보 기반 Graph Attention Network를 설계하여 분류 결과를 기능적 뇌 연결성과 비교 분석하였다. 본 논문은 EEG 기반 거울 신경 체계 모델링을 개선하고 BCI 분야에서의 딥러닝 모델 적용성을 확장하는 데 기여할 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 기능적 뇌 연결성 분석 기법 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
G. di Pellegrino, L. Fadiga, and L. Fogassi, “Understanding motor events: a neurophysiological study,” Experimental brain research, vol. 91, pp. 176-180, https://doi.org/10.1007/BF00230027, 1992.
Giacomo Rizzolatti and Michael A. Arbib, “Language within our grasp,” Trends in neurosciences, vol. 21, no. 5 pp. 188-194, https://doi.org/10.1016/S0166-2236(98)01260-0, 1998.
Dayk Jang, “Recent studies on mirror neurons: focusing on imitation and empathy,” Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, vol. 30, no. 12, pp. 43-51, 2012.
S. Lee, J. Kim, S. Park, K. Ko, and K. Sim, “Development of Mirror Neuron System-based BCI System using Steady-State Visually Evoked Potentials,” Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 22, no. 1, pp. 62-68. https://doi.org/10.5391/JKIIS.2012.22.1.62, 2012.
Chang Soo Nam, Sung-Phi Kim, and Dean Krusienkki, Research and Development in Brain-Computer Interfacing Technology: A Comprehensive Technical Review, Korean-American Scientists and Engineers Association, 2015.
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