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초록

영어

Electroencephalogram(EEG)-based motor imaginary classification, which identifies the user's motion intention from EEG that imagines a person's motion without action, is an important field of brain-computer interface technology. In the motor imaginary EEG classification, the selection of feature extraction and classification methods has a significant impact on accuracy. In this paper, to classify multi-class motor imagery EEG data of BCI Competition IV, FBCSP (Filter Bank Common Spatial Pattern) is applied by decomposing signals with 4 ~32 Hz frequencies into 4 Hz intervals, overlapping 2 Hz. In order to consider not only the spatial information characteristics but also the temporal information characteristics of the brain's activated areas, features were extracted based on sliding windows, and classification was performed using a 2-layer LSTM. Experiments confirmed that the proposed method achieved superior classification accuracy compared to existing studies. Therefore, the results of this study are expected to be meaningful as basic research for the efficient implementation of real-time BCI systems in the future.

한국어

사람의 행동 없이 움직임을 상상하는 뇌파로부터 사용자의 동작 의도를 파악하는 동작 상상 뇌파 분류는 뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface) 기술의 중요한 분야이다. 동작 상상 뇌파의 분류에서는 특징 추출과 분류 방법의 선택에 따라 정확성에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 BCI Competition IV 의 멀티 클래스 동작 상상 데이터 분류를 위해, 4~32Hz 사이의 신호를 4Hz 간격으로 하고, 2Hz 중복되는 주파수 대역으로 분할하여 FBCSP(Filter Bank Common Spatial Pattern)를 적용한다. 그리고 뇌의 활성화 영역에 대한 공간 정보 특성뿐만 아니라 시간 정보 특성을 고려하기 위해 슬라이딩 윈도우 기반으로 특징을 추출하고, 2-layer LSTM을 이용하여 분류를 수행하였다. 실험을 통해 제안 방법이 기존 연구보다 더 우수한 성능의 분류 정확도를 확인할 수 있었다. 그러므로 본 연구 결과는 향후 실시간 BCI 시스템의 효율적인 구현을 위한 기반연구로써 의미가 있을 것으로 기대한다.

키워드

저자

• 황정희 [ Hwang Jeong Hee ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2384-0358

• eISSN

  2384-0366

• 수록기간

  2015~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700