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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 조호현(H. Cho) (검색결과 1 건)
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      • 뇌전도 신호원 정보를 이용한 움직임 상상에 대한 분류

        안민규(Minkyu Ahn),홍준희(Jun Hee Hong),강성욱(S. Kang),조호현(H. Cho),전성찬(Sung Chan Jun) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.2C

        뇌-컴퓨터 인터페이스 기술은 21C 새로운 Human Computer Interaction (HCI)의 방법으로 떠오르며 많은 관심을 받고 있다. 특히 두피에서 측정되는 뇌전도(EEG)와 뇌 운동감각피질을 사용하는 움직임 상상에 대한 패러다임이 함께 널리 쓰이고 있으며, 실제로 좋은 성능을 보여준 사례들이 많이 발표 되고 있다. 하지만, 두피에서 측정되는 뇌파는 센서의 한계성 때문에 노이즈의 영향을 무시 할 수가 없는데, 그 영향을 줄이기 위해 본 연구에서는 신호원 영역 영상화를 통하여 센서영역뿐만 아니라 신호원 영역에서 확인 될 수 있는 정보에 초점을 두어 이를 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술에 적용하는 시도를 하였다. 데이터는 신호원 영역 영상화를 사용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 기존 연구들에 비하여 많은 18개 실험 데이터를 사용하였고, 단지 센서와 신호원 영역상의 정보의 차이와 성능향상에 주안점을 두기 위해 특정 시간-주파수 영역에서의 파워 값을 특징으로 사용하여 분류 해 보았다. 결과적으로 18개 데이터에 관하여 센서영역의 정보만 사용할 때 보다 최대 8.8%, 평균 4%의 성능 향상을 확인 할 수 있었다.

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