KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
FBCSP 기반의 공통 Motor Imagery EEG 분류 향상을 위한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
The Study to improve the classification of subject-independent motor imagery EEG based on FBCSP |
| 저자(Author) |
이효정
김재원
지정희
Hyojung Lee
Jaewon Kim
Jeonghee Chi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 1840 ~ 1842 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
EEG(electroencephalography)는 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer-Interface, BCI) 기술을 사용하기 위해 필요한 데이터이다. BCI는 뇌, 신경과 관련된 질병을 위한 재활 분야, 게임, 영화, SNS 등 문화 분야, 교육, 국방 등 정보/통신과 관련된 다양한 분야에서 활용 가능하여 중요성이 증가하고 있다. 이를 위해서는 EEG의 정확한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 BCI competition IV 2b dataset을 기반으로 다양한 전처리와 딥러닝 모델을 사용하여 공통 동작 상상 EEG 분류 정확도가 가장 높은 조건에 대해 연구하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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