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뇌전도 기반 움직임 심상 뇌 컴퓨터 인터페이스를 위한 강건한 Lp norm 기반 공통 공간 패턴 구성 방법

  • 기술번호 : KST2022006759
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 뇌전도 기반 움직임 심상 뇌-컴퓨터 인터페이스를 위한 강건한 LP-norm 기반 공통 공간 패턴 구성 방법이 개시된다. 상기 방법은 (a) 뇌전도(EEG) 기반의 BCI 연구에서, 피실험자의 신체(손과 팔, 다리 등)의 움직임 없이 움직임 심상(Motor Imagery, MI) 시에 뇌전도(EEG)를 측정하는 단계; 및 (b) 움직임 심상(Motor Imagery, MI) 시 측정되는 뇌전도(EEG)에 대하여 근육의 움직임과 같은 노이즈에 민감한 기존의 공통 공간 패턴(Common Spatial Patterns, CSP)은 데이터의 정확한 패턴 분석 시 노이즈에 따른 성능 저하를 줄이기 위해 기존 CSP, CSP-L1과 대비하여 상기 근육의 움직임과 같은 노이즈에 대해 강건함을 갖는 LP-norm 기반의 CSP-LP 를 적용하며, LP-norm 기반의 CSP-LP 를 사용하는 움직임 심상 뇌전도 분석 단계를 포함한다. 뇌전도(EEG) 기반의 BCI 연구에서, 피실험자의 신체(손과 팔, 다리 등)의 움직임 없이 움직임 심상 (Motor Imagery, MI) 시 측정되는 뇌전도(EEG)는 근육의 움직임과 같은 노이즈에 취약하기 때문에 노이즈에 민감한 기존의 공통 공간 패턴 (Common Spatial Patterns, CSP)은 데이터의 정확한 패턴 분석 시 성능 저하를 보인다. 본 연구는 근육의 움직임과 같은 노이즈에 대해 강건함을 보이는 LP-norm 기반의 CSP-LP를 제안하여 기존 CSP, CSP-L1과 대비하여 노이즈에 대한 우수성을 보여주었으며, 움직임 심상 뇌전도 분석에 있어 CSP-LP의 가능성을 보였다.
Int. CL G06F 3/01 (2006.01.01) A61B 5/372 (2021.01.01) A61B 5/378 (2021.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01)
CPC G06F 3/015(2013.01) A61B 5/372(2013.01) A61B 5/378(2013.01) A61B 5/7207(2013.01)
출원번호/일자 1020200135225 (2020.10.19)
출원인 광운대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0051613 (2022.04.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.10.19)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최영석 서울특별시 서초구 도구로*
2 이지학 서울특별시 노원구
3 이현규 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이여송 대한민국 서울시 강남구 테헤란로 *** 포스코P&S타워 **층(아이피드림)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.10.19 수리 (Accepted) 1-1-2020-1103065-02
2 보정요구서
Request for Amendment		 2020.10.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0159458-46
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.11.30 수리 (Accepted) 1-1-2020-1293504-00
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2021.09.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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(a) 뇌전도(EEG) 기반의 BCI 연구에서, 피실험자의 신체의 움직임 없이 움직임 심상(Motor Imagery, MI) 시에 뇌전도(EEG)를 측정하는 단계; 및 (b) 움직임 심상(Motor Imagery, MI) 시 측정되는 뇌전도(EEG)에 대하여 근육의 움직임과 같은 노이즈에 민감한 기존의 공통 공간 패턴(Common Spatial Patterns, CSP)은 데이터의 정확한 패턴 분석 시 노이즈에 따른 성능 저하를 줄이기 위해 기존 CSP, CSP-L1과 대비하여 상기 근육의 움직임과 같은 노이즈에 대해 강건함을 갖는 LP-norm 기반의 CSP-LP 를 적용하며, LP-norm 기반의 CSP-LP 를 사용하는 움직임 심상 뇌전도 분석 단계; 를 포함하는 뇌전도 기반 움직임 심상 뇌-컴퓨터 인터페이스를 위한 강건한 LP-norm 기반 공통 공간 패턴 구성 방법
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제1항에 있어서, 상기 공통 공간 패턴 CSP(Common Spatial Patterns)의 노이즈에 대한 민감도를 개선하기 위해 범위의 P를 사용한 LP-norm 기반인 CSP-LP를 사용하는, 뇌전도 기반 움직임 심상 뇌-컴퓨터 인터페이스를 위한 강건한 LP-norm 기반 공통 공간 패턴 구성 방법
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제1항에 있어서, (1) 공통 공간 패턴(Common Spatial Patterns, CSP)두 클래스의 뇌전도(EEG)를 각각 채널샘플 행렬인 X,Y로 나타낼 때 공분산은 다음과 같이 , 로 계산하며, 이를 통해 각 클래스에 대해 분산을 최대하면서 다른 클래스에 대해서 분산을 최소화하는 공간 패턴(ω)을 얻는 목적 함수는 다음 식(1)과 표현되고, (1)목적 함수를 최대화시키는 공간 패턴 ω는 채널채널인 행렬이며, 데이터 X에 대해서 분산을 최대화하면서 Y에 대해 최소화하며, 공간 패턴 ω는 일반화 고유값 방정식(generalized eigenvalue equation)인 식 (2)를 통해 계산되며, (2)λ는 두 공분산 행렬의 고유값(eigen value)이고, 공간 패턴 ω는 두 공분산 행렬의 고유벡터(eigen vector)이고, 두 클래스의 데이터에 대해 가장 대비되는 특징을 얻기 위해 고유값 λ가 가장 큰 m개와 가장 작은 m개, 즉 2m개의 특정한 행의 ω를 선택하며, (2) CSP-LpCSP의 목적 함수 J(ω)는 L2-norm으로 구성되며, (3)공간 패턴 ω와 데이터의 내적의 L2-norm을 노이즈에 대한 민감도가 낮은 LP-norm을 사용해 목적 함수 를 정의하며, (4)목적 함수 의 공간 패턴 ω는 목적 함수의 미분 학습 과정을 통해 얻어지며, 의 그래디언트를 구하기 전, 계산의 어려움을 피하고자 부호 함수를 사용하여 식 (4)를 다음과 같이 표현되며, (5)목적 함수 를 최대로 하는 공간 패턴 ω를 구하기 위해 미분을 취하며, (6)식 (6)의 미분이 성립되기 위해 목적 함수 는 와 인 두 조건을 만족해야 하며, 이 두 조건은 공간 패턴 ω가 업데이트될 때 확인해야 하는 중요한 요소로 알고리즘의 첫 부분에 Singularity check에서 확인하며, CSP-LP의 공간 패턴 ω를 얻는 전체 알고리즘은 다음과 같이 총 6-step으로 구성되고, i) Initialization 을 만족하는 를 설정ii) Singularity check미분 성립 조건을 확인(δ는 작은 랜덤 벡터) 또는 일 때,
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제1항에 있어서, CSP-LP의 노이즈에 대한 민감도를 검증하기 위해 사용된 Toy example은 두 클래스의 2-차원 데이터이며 평균은 0이고, 공분산은 각각 [5, 0; 0, 0
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제1항에 있어서, 움직임 심상 시에, 근육의 움직임을 포함하는 노이즈에 대한 강건성을 검증하기 위하여 toy example 데이터를 생성하였으며, CSP-LP는 기존 CSP, CSP-L1 대비 성능 평가를 통해 노이즈에 대한 CSP-LP 강건함이 검증된, 뇌전도 기반 움직임 심상 뇌-컴퓨터 인터페이스를 위한 강건한 LP-norm 기반 공통 공간 패턴 구성 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신 광운대학교 산학협력단 차세대(UHD)방송서비스활성화기술개발(R＆D) UHD 방송 환경에서 콘텐츠에 대한 시청자의 반응 및 의도 기반 미디어 인터랙션 기술