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초록

영어

In this paper, we measured the user's EEG signal and classified the EEG signal using the Support Vector Machine algorithm and measured the accuracy of the signal. An experiment was conducted to measure the user's EEG signals by separating men and women, and a single channel EEG device was used for EEG signal measurements. The results of measuring users' EEG signals using EEG devices were analyzed using R. In addition, data in the study was predicted using a 80:20 ratio between training data and test data by applying a combination of specific vectors with the highest classifying performance of the SVM, and thus the predicted accuracy of 93.2% of the recognition rate. This paper suggested that the user's EEG signal could be recognized at about 93.2 percent, and that it can be performed only by simple linear classification of the SVM algorithm, which can be used variously for biometrics using EEG signals.

한국어

본 논문에서는 사용자의 EEG(Electroencephalogram)신호를 측정하여 SVM(Support Vector Machine) 알 고리즘을 이용하여 EEG 신호룰 분류하고 신호의 정확도를 측정하였다. 사용자의 EEG 신호를 측정하기 위해 남·여를 구분하여 실험을 진행하였으며, EEG 신호 측정은 단채널 EEG 디바이스를 이용하였다. EEG 디바이스를 이용하여 사용 자의 EEG 신호를 측정한 결과는 R을 이용하여 분석하였다. 또한 SVM의 분류 성능이 최고가 되는 특정 벡터의 조합을 적용시켜 EEG 측정 실험 데이터를 80:20(훈련 데이터: 테스트 데이터) 비율로 예측해 본 결과 인식률 93.2% 의 예측 정확도를 보였다. 본 논문에서는 사용자의 EEG 신호를 약 93.2% 정도로 인식할 수 있었으며, SVM 알고리즘의 간단한 선형 분류만으로 수행이 가능하다는 점은 EEG 신호를 이용하여 생체인증에 다양하게 활용될 수 있음을 제시하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. EEG 인증 기술
3. EEG 신호 분류 방법
3.1 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 EEG 신호 분류
3.2 EEG 데이터 수
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
REFERENCES

키워드

저자

• 이상원 [ Sang-Won Rhee | 대구대학교 과학교육학과 박사과정 ]
• 조한진 [ Han-Jin Cho | 극동대학교 에너지IT공학과 교수 ]
• 채철주 [ Cheol-Joo Chae | 한국농수산대학 교양공통과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]

• 간기

  월간

• pISSN

  2233-4890

• 수록기간

  2010~2022

• 십진분류

  KDC 530 DDC 620