SSVEP 기반 BCI를 위한 RGB 채널로 분할된 시각 자극 설계

심희동; 양석조

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 심희동 (충남대학교) 양석조 (충남대학교)

저널정보: 대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2020년 학술대회

발행연도: 2020.12

수록면: 1,117 - 1,120 (4page)

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Brain-Computer Interface(BCI) is a technology that provides a direct communication path between the human brain and external devices. Electroencephalography(EEG) is most frequently used in BCI due to advantages such as low-cost, non-invasiveness and high temporal resolution. One of the most well studied is Steady-State Visual Evoked Potential(SSVEP) which is neural activity from the visual cortex that are evoked when the user is focusing flickering visual stimulus. In most SSVEP studies, the visual stimuli are used as square wave signals of a certain frequency, but the range of available frequencies are limited by several factors including monitor’s refresh rate of 60 Hertz. In this study, we propose a new visual stimulus design with three frequency components separated by R, G, B channels. To check the usability of the proposed method, we classified 16-targets SSVEP and resting state from three male subjects using deep neural network, and the classification accuracy was 84.87%. We suggest that proposed method can be used to overcome the limitations of conventional SSVEP stimulus design method.

#뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface) #뇌전도(Electroencephalography) #정상상태시각유 발전위(Steady-State Visual Evoked Potential) #심층 학습(Deep Learning) #인공 지능(Artificial Intelligence)

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