KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
LSTM 구조를 이용한 뇌파 기반 위험 상황 인식 |
| 영문제목(English Title) |
EEG-based Emergency Situation Detection Using LSTM structure |
| 저자(Author) |
김룡빈
강인한
김동진
김은이
Longbin Jin
Inhan Kang
Dongjin Kim
Eun-Yi Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 1522 ~ 1524 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 운전자의 뇌파 신호를 바탕으로 위험 상황을 정확하게 인식하는 뇌파 기반 위험 상황 인식 시스템을 소개한다. 뇌파의 고유한 패턴을 시간 도메인의 단일 채널 특성과 채널 간 정보 그리고 LSTM을 이용하여 분류해 낸다. 제안된 기술의 정확도를 평가하기 위해 기존 뇌파 기반 위험 상황 인식 관련 논문에서 사용한 데이터를 이용하였다. 본 논문에서 제시된 모델은 위험 상황을 탐지하는데 정밀도는 98.13%, 재현율은 98.13%, F1 score는 98.13%를 기록하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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