KCI등재
SCOPUS
EEG 신호를 이용한 보행 보조 로봇 이용자의 의도인지 방법 = Method to Capture the Intention of Operators of Walking Assistant Robot Using EEG Signals
저자
이재우 (우송정보대학)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
847-855(9쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
This paper presents a mathematical modeling that can describe the characteristics of personal neuro-activities based on the EEG signal captured from the EEG device on the surface of scalp. In case of elderly people, walking assistant device is used to help walking. In order to drive electric motors that are attached to the walking assistant device using brain wave, interpretation of brain wave is needed. Brain waves are extracted as a form of EEG signal through the headset of Neurosky’s MindWave. EEG signals are divided into alpha, beta, gamma, delta and theta to make 8 dimensional vectors. As dimension of output signals are too high, characteristics is difficult to understand, reduction of dimension is carried out using principal component analysis method. First, feature is extracted from the experimental data using PCA and mathematical model is derived and verified. Second, using this model, classification tests is carried out. KNN for classification are applied on the experimental data. Final results show well that the intent of human being can be discriminated based on proposed method.
더보기이 논문에서는 두피 위에 장착된 EEG 장비로부터 취득한 EEG 신호에 근거하여 사람의 뇌 활동의 특성을 서술할 수 있는 수학적 모델 방법이 제시된다. 노약자의 경우 보행을 위해 보행보조장치를 사용한다. 보행보조장치에 전동모터를 부착하고 보행자의 뇌파 신호를 이용하여 전동모터를 동작시키기 위해서는 보행자의 의도를 나타내는 뇌파의 해석이 필요하다. 뇌파는 EEG 신호의 형태로 헤드셋기기를 이용하여 추출한다. EEG 신호는 1초에 한 번씩 알파, 베타, 감마, 델타, 쎄타 등의 주파수별 신호로 나뉘어 8차원 벡터로 구성된다. 출력신호의 차원이 너무 높아 특징을 파악하기 어려우므로 주성분 분석(PCA) 방법으로 차원축소를 시도한다. 먼저 신호로부터 특징이 주성분 분석법(PCA)을 이용하여 실험 데이터로부터 추출된다. 두 번째, 제시된 모델을 사용하여 분류작업이 수행된다. 분류를 위해 KNN(K-Nearest Neighbor) 방법이 실험데이터에 적용된다. 최종적인 실험 결과는 인간의 의도가 제안된 방법을 사용하여 분별 될 수 있음을 나타낸다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2001-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1998-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.27 | 0.27 | 0.25 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.23 | 0.506 | 0.06 |
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