본 논문에서는 Electrocencephalogram(EEG) 신호를 이용한 BCI(Brain-Computer Interface) 시스템 연구와 PC 게임의 컨 트롤러를 대체 할 수 있는 가능성에 대해서 실험하였다. 국제 전극 부착법에 의한 C4지역 Single Sensor 부착을 통해 측정되어지는 Raw data의 필요 범위 주파수 영역을 밴드 패스 필터링으로 추출하고, 특징 신호를 이용하여 ERS(Event-Related Synchronization)와 ERD(Event-Related Desynchronization) 반응을 측정 한다. 추출된 특징 신호의 평균 값에 FFT를 이용한 파워스펙트럼으로 분석하여 산출된 각 주파수별 분포를 SVM(Support Vector Machine)과 LDA(Linear Discriminant analysis)의 두 가지 선형 분리 방식으로 분류한다. 이와 같이 분류된 서포트 벡터 클래스는 EEG 좌우 방향 인식 패턴을 키보드 입력하는 대신 수치 입력값으로 대체 할 수 있다. 또한, 제안된 EPSVM 알고리즘 과 기존의 알고리즘을 비교하여 개선된 인식률을 증명한다.

In this paper, it is experimented on EEG pattern recognition to adapt a character by PC game controller , which can be replaced by EEG signal research of BCI system. The feature extraction from EEG raw signal can be extracted the ERS and ERD, also it is compared frequency band by band-pass filtering after the above feature extraction steps. The average value of feature extracted signal, which can divide two types of linear discriminant by FFT of power spectrum. Thus, the class of divided support vectors can be input into the pattern recognition left and right direction. Also, the proposed EPSVM will compare to LDA algorithm to prove improved recognition rate.

요 약   ABSTRACT   Ⅰ. 서 론   Ⅱ. 인식 분류 알고리즘   Ⅲ. 연구방법    1. EEG 신호측정    2. 전처리    3. 특징 추출   Ⅳ. 특징 인식    1. Support Vector Machine    2 SVM에 의한 특징 인식   Ⅳ. 실험 결과   Ⅴ. 게임 인터페이스 구현 및 평가   참 고 문 헌   <著者紹介>

• 안재성(중앙대학교 첨단영상대학원) | Jae-Sung Ahn
• 이원형(중앙대학교 첨단영상대학원) | Won-Hyung Lee