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학술대회자료
저자정보
권다은 (한동대학교) 권지현 (한동대학교) 신예은 (한동대학교) 황민주 (한동대학교) 안민규 (한동대학교)
저널정보
대한인간공학회 대한인간공학회 학술대회논문집 2022 대한인간공학회 추계학술대회 및 국제심포지엄
발행연도
2022.10
수록면
154 - 157 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

움직임 상상 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스를 위한 운동 심상 , 실행 , 관찰 뇌파 비교 분석
권다은 ,  황민주 ,  권지현 외 2명 의공학회지 2022.12 학술저널
움직임 심상 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스를 위한 운동실행, 관찰 뇌파 분석연구
권다은 ,  권지현 ,  신예은 외 2명 대한인간공학회 학술대회논문집 2022.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Objective: The aim of this study is to check the difference and similarity among motor imagination, observing, and execution for Brain-Computer Interface (BCI). We investigated electroencephalography (EEG) of motor imagery (MI), observation, and execution respectively with the question that if data during motor observation (MO) and execution (ME) can be used for motor imagery Background: MI BCI can be used by users with physical limitations for communication and control purposes. However, building a classifier for motor imagery states, requires a long calibration time where brain signal data are collected. Usually, this process is difficult time for users since high attentional state is necessary which may make users tired and consequently degrade the performance of the classifier. An ergonomic supplement to the MI paradigm is needed, and easier tasks (e.g., ME and MO) may be used to solve the problem if the fundamental brain dynamics are same. Method: We collected EEG data from 20 healthy subjects during MI, MO, and ME. Each subject conducted each task (MI or MO or ME) on the left- and right-handed movements. Then event-related desynchronization/synchronization (ERD/S) of alpha rhythm and classification accuracy were investigated to compare the three different tasks. Results: We observed the ERD (decrease of alpha power) in all conditions (MI, MO, and ME). In addition, the classification accuracies were averagely MO (68.35%), MI (62.22%), ME (59.14%) which is above the chance level (50%). Conclusion: We confirmed the pattern of brain signals are similar across the three conditions, and the classification accuracy were meaningfully. This indicates that ME and MO data may be used for constructing a classifier which is usable for MI BCI.
#Brain-computer interface #Motor imagery #Motor execution #Motor observation

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Method
3. Results
4. Conclusion
References

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