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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Woosung Choi (Chosun University) Honggi Yeom (Chosun University) Nakyong Ko (Chosun University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
1,072 - 1,076 (5page)

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Brain-computer interface (BCI) is a promising technology that controls computers or machines using brain signals. With this technology, people with various disabilities, such as neural paralysis, and spinal cord injury can control electric devices or express their intention by thinking. However, previous BCI studies have a limitation that they can predict only one type of intention. To use the BCI system in daily life, the BCI user should be able to achieve various tasks such as moving, text typing, and arm movements. In this paper, we propose a multi-functional BCI method that can predict various intentions simultaneously. To classify multiple intentions, we proposed two prediction models using Neural Networks (NN) and Convolutional Neural Networks (CNN) models. To evaluate the proposed BCI system, the classification accuracy of the model was measured and compared using steady state visually evoked potential (SSVEP), sensory motor rhythm (SMR), and both of them (Multiple Intention). The average prediction accuracies were 22.46% in NN, 55.86% in CNN. These results indicate that the proposed multi-functional BCI can predict multiple intentions. It also means that users of the proposed BCI system can control various electric devices simultaneously.
#Brain-Computer Interface #Multi-intention recognition #Neural Network #Convolutional Neural Network #Feature extraction

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHOD
3. RESULTS
4. CONCLUSION
REFERENCES

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