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(Korean Abstract) |
EEG 신호는 각각의 주파수와 시간에 따라 뇌의 각 영역에서 큰 변화를 보이며 피험자에 따라서도 서로 다른 변화 패턴을 가진다. 따라서 피험자에 적합한 EEG 신호의 특징을 추출하기 위해서는 각 피험자에 따른 공간-시간-주파수 특징에 대한 사전 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 통계적 방법을 이용하여 이러한 사전 정보를 데이터에서 자동적으로 추출하고, 이를 이용하여 동작 상상을 분류하는 방법을 제안한다. 이 방법은 EEG 신호에 대하여 공간-시간-주파수 특징 공간을 구성한 뒤, 각 영역에 대해 통계적 분석을 수행함으로써, 각각의 시간-주파수 공간에서 서로 다른 근원 신호를 적응적으로 선택한다. 또한 이에 대하여 서로 다른 가중치를 부여하여 분류에 이용함으로써 동작 상상에 대한 분류율을 향상시킨다.
본 논문에서는 BCI Competition IV에서 제공하는 4가지 동작 상상(왼손, 오른손, 발, 혀)에 대한 EEG 데이터를 사용하여 동작 상상 분류 실험을 하였다. 실험 결과, 피험자에 따라 서로 다른 공간-시간-주파수 특징들이 추출됨을 확인하였고 이러한 특징을 이용하여 분류를 수행하는 것이 기존 방법들보다 우수한 분류 결과를 보임을 확인하였다. |
