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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
양기철 (목포대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제6권 제4호
발행연도
2022.4
수록면
586 - 592 (7page)
DOI
https://doi.org/10.33097/JNCTA.2022.06.04.586

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최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 관련 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뇌파 시스템은 간단하고 저렴한 뇌파 측 정 장치로 사용자의 의도를 정확히 측정할 수 있어야 실용적인 시스템이 개발될 수 있다. 현재 뇌파 측정의 기술적 한계로 인해 휴대용 뇌파측정기기에 의한 신호 측정 및 해석의 신뢰성을 보장하기가 어렵다. 딥러닝 기술을 사용하 는 것은 뇌파 해석의 신뢰성을 향상시키기 위한 한 방법이 될 수 있다. 딥러닝은 다양한 모델을 이용하여 수행될 수 있으며 모델의 선정은 문제해결의 효율성과 직결된다. 본 논문에서는 건식 전극과 배터리를 사용한 휴대용 뇌파 측정기기를 이용하여 뇌-컴퓨터 인터페이스 개발 시 뇌파 해석의 정확도 향상을 위해 필요한 딥러닝의 기초 기술에 대하여 알아본다. 후속 연구에서는 서로 다른 모델을 이용한 뇌파 데이터 딥러닝의 결과를 비교 분석 한다.
#뇌파 # 딥러닝 # 뇌-컴퓨터 인터페이스 #EEG # Deep Learning # Brain-Computer Interface

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