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Domestic Conference
 
 
Title Evaluation of electroencephalography-based subject identification according to the time length of the EEG signals and discontinuous trials
Conf. Name 2017 KICS Winter Conference
First Author Donghyeon Kim
Coauthor Kiseon Kim
Publication Date 2017.01.20 Link Link icon
Impact Factor Date 2017-02-10 20:04
요약

  본 논문에서는 생체 내부 신호 중 하나인 뇌파로부터 계산한 기능적 연결성을 이용하여 개개인을 식별하는 시뮬레이션 환경을 구축하고, 이를 기반으로 뇌전도 신호의 시간적 길이에 따른 정확도를 통해 개인 식별 성능의 변화를 확인하였으며 불연속적으로 취득한 뇌파 조각에 대해 개인 식별 성능의 차이를 확인하였다. 다중 전극으로부터 취득한 뇌파 신호에 대하여 기존에 알려진 대표적인 기능적 연결성 분석 방법인 상관계수와 위상지연지수로부터 특징 벡터를 구성하고, 이를 유클리드인 거리기반의 선형 분류기와 비선형 신경망 분류기에 적용하였다. 공공 데이터로 공개된 109명의 피험자를 대상으로 한 뇌파 신호에 대해서 오프라인 교차 검증을 진행하였으며, 본 연구로부터 뇌파를 기반으로 하는 개인 식별 시스템의 가능성을 확인하였다.
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광주과학기술원 한·러 MT-IT 융합기술연구센터 광주과학기술원정보통신공학부