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효과적인 뇌파 해석을 위한 딥러닝의 기초
Basics of Deep Learning for Effective EEG Interpretation

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  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제6권 4호 (2022.04)바로가기
  • 페이지
    pp.586-592
  • 저자
    양기철
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A411050

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원문정보

초록

영어
Recently, brain-computer interface related research has been actively conducted. The EEG system should use a simple and inexpensive EEG measurement device, in order to be a practical system that can measure the user's intention correctly. Due to the limitations of current EEG signal detection, it is difficult to guarantee the reliability of signal measurement and interpretation using portable EEG measuring devices. Applying deep learning technique could be one way to improve the reliability of EEG measurements. Deep learning can be performed using various models, and the selection of a model is directly related to the efficiency of problem solving. In this paper, we will look into the basic deep learning technology required for the effective EEG interpretation when developing a brain-computer interface using an EEG measuring device with a dry electrode and a battery. The deep learning results of EEG with different models will be compared and analysed in the following research.
한국어
최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 관련 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뇌파 시스템은 간단하고 저렴한 뇌파 측 정 장치로 사용자의 의도를 정확히 측정할 수 있어야 실용적인 시스템이 개발될 수 있다. 현재 뇌파 측정의 기술적 한계로 인해 휴대용 뇌파측정기기에 의한 신호 측정 및 해석의 신뢰성을 보장하기가 어렵다. 딥러닝 기술을 사용하 는 것은 뇌파 해석의 신뢰성을 향상시키기 위한 한 방법이 될 수 있다. 딥러닝은 다양한 모델을 이용하여 수행될 수 있으며 모델의 선정은 문제해결의 효율성과 직결된다. 본 논문에서는 건식 전극과 배터리를 사용한 휴대용 뇌파 측정기기를 이용하여 뇌-컴퓨터 인터페이스 개발 시 뇌파 해석의 정확도 향상을 위해 필요한 딥러닝의 기초 기술에 대하여 알아본다. 후속 연구에서는 서로 다른 모델을 이용한 뇌파 데이터 딥러닝의 결과를 비교 분석 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 뇌파
Ⅲ. 뇌-컴퓨터 인터페이스와 딥러닝
Ⅳ. 결론
REFERENCES

키워드

뇌파 딥러닝 뇌-컴퓨터 인터페이스 EEG Deep Learning Brain-Computer Interface

저자

  • 양기철 [ Gi-Chul Yang | 목포대학교 융합소프트웨어학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

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