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소정 피험자로부터 측정한 다채널 뇌파 데이터를 분류하기 위한 합성 공통 공간 패턴(composite Common Spatial Pattern) 분석 방법에 있어서,
다른 피험자의 공분산 행렬을 함께 사용하여 상기 소정 피험자의 뇌파의 각 분류에 해당하는 시계열 데이터의 채널들에 상응하는 합성 공분산 행렬(Composite Covariance Matrix)을 생성하는 단계;
상기 합성 공분산 행렬의 합의 고유 분해(eigen decomposition)를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 고유 분해 결과를 이용하여, 소정 분류에 대해 가장 큰 고유값(eigenvalue)들과 가장 작은 고유값들에 대응되는 행벡터들의 방향으로 상기 다채널 뇌파 데이터를 전사(projection)시켜 상기 다른 피험자의 트라이얼의 특징 벡터를 추출하는 단계를 포함하는 합성 공통 공간 패턴 분석 방법
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제1항에 있어서, 상기 다른 피험자의 공분산 행렬을 함께 사용하여 상기 소정 피험자의 뇌파의 각 분류에 해당하는 시계열 데이터의 채널들에 상응하는 합성 공분산 행렬을 생성하는 단계는,
상기 다른 피험자들의 공분산 행렬 및 상기 소정 피험자의 공분산 행렬을 선형 결합하여 상기 합성 공분산 행렬을 생성하는 것을 특징으로 하는 합성 공통 공간 패턴 분석 방법
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제2항에 있어서, 상기 다른 피험자의 공분산 행렬을 함께 사용하여 상기 소정 피험자의 뇌파의 각 분류에 해당하는 시계열 데이터의 채널들에 상응하는 합성 공분산 행렬을 생성하는 단계는,
상기 다른 피험자들의 공분산 행렬 및 상기 소정 피험자의 공분산 행렬의 선형 결합시 가중치를 사용하여 선형 결합하는 것을 특징으로 하는 합성 공통 공간 패턴 분석 방법
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제3항에 있어서, 상기 가중치는
상기 다른 피험자들 및 상기 소정 피험자 각각에 제공된 훈련 데이터 수를 기준으로 결정되는 것을 특징으로 하는 합성 공통 공간 패턴 분석 방법
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제3항에 있어서, 상기 가중치는
상기 다른 피험자들의 데이터 분포와 상기 소정 피험자의 데이터 분포 사이의 유사도에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 합성 공통 공간 패턴 분석 방법
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소정 피험자로부터 측정한 다채널 뇌파 데이터를 분류하기 위한 뇌파 분석 방법에 있어서,
다른 피험자의 공분산 행렬을 함께 사용하여 상기 소정 피험자의 뇌파의 각 분류에 해당하는 시계열 데이터의 채널들에 상응하는 합성 공분산 행렬(Composite Covariance Matrix)을 생성하는 단계;
상기 합성 공분산 행렬의 합의 고유 분해(eigen decomposition)를 산출하는 단계;
상기 산출된 고유 분해 결과를 이용하여, 소정 분류에 대해 가장 큰 고유값(eigenvalue)들과 가장 작은 고유값들에 대응되는 행벡터들의 방향으로 상기 다채널 뇌파 데이터를 전사(projection)시켜 상기 다른 피험자의 트라이얼의 특징 벡터를 추출하는 단계; 및
추출된 상기 특징 벡터 및 훈련 데이터에 제공된 라벨에 기초하여 분류기를 학습하는 단계를 포함하는 뇌파 분석 방법
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제6항에 있어서, 상기 다른 피험자의 공분산 행렬을 함께 사용하여 상기 소정 피험자의 뇌파의 각 분류에 해당하는 시계열 데이터의 채널들에 상응하는 합성 공분산 행렬을 생성하는 단계는,
상기 다른 피험자들의 공분산 행렬 및 상기 소정 피험자의 공분산 행렬을 선형 결합하여 생성하는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석 방법
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제7항에 있어서, 상기 다른 피험자의 공분산 행렬을 함께 사용하여 상기 소정 피험자의 뇌파의 각 분류에 해당하는 시계열 데이터의 채널들에 상응하는 합성 공분산 행렬을 생성하는 단계는,
상기 다른 피험자들의 공분산 행렬 및 상기 소정 피험자의 공분산 행렬의 선형 결합시 가중치를 사용하여 선형 결합하는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석 방법
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제8항에 있어서, 상기 가중치는
상기 다른 피험자들 및 상기 소정 피험자 각각에 제공된 훈련 데이터 수를 기준으로 결정되는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석 방법
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제8항에 있어서, 상기 가중치는
상기 다른 피험자들의 데이터 분포와 상기 소정 피험자의 데이터 분포 사이의 유사도에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 뇌파 분석 방법
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