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비지도학습 머신러닝에 기반한 베타파 상관관계 분석모델Beta-wave Correlation Analysis Model based on Unsupervised Machine Learning

Other Titles
Beta-wave Correlation Analysis Model based on Unsupervised Machine Learning
Authors
최성자
Issue Date
2019
Publisher
한국디지털정책학회
Keywords
뇌파 파형; 베타파; 머신러닝; 비지도학습; KMeans; Machine Learning; Unsupervised Learning; KMeans; SPARK; EEG
Citation
디지털융복합연구, v.17, no.03, pp.221 - 226
Journal Title
디지털융복합연구
Volume
17
Number
03
Start Page
221
End Page
226
URI
https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/2577
DOI
10.14400/JDC.2019.17.3.221
ISSN
1738-1916
Abstract
뇌파 파형중 베타파를 이용한 인간의 인지상태를 판별한다. 베타파는 인간의 인지상태중 스트레스 영역에 해당하는 특성이 있고, 이 영역에서 스트레스의 오버대역폭을 추출하기 위해서 저대역폭과 고대역폭 사이의 베타파간 상관관계를 분석해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 효과적으로 베타파 상관관계를 분석하고 추출하기 위해 비지도학습 머신러닝을 이용한 Kmean 클러스터링 분석모델을 제시한다. 제시된 모델은 베타파 영역을 유사한 영역의 클러스터 군으로 분류하고 해당 클러스터링 범주에서 이상파형을 판별한다. 이상파형 판별을 위해 클러스터군의 밀집도와 정상범주 이탈영역을 기준으로 스트레스 위험군을 판별하고 판별된 스트레스 위험군에 대한 대처방안을 제공할 수 있다. 제시된 모델을 활용하면 뇌파파형을 통한 인지상태의 스트레스 지수분별이 가능하고, 개인의 인지상태에 대한 관리 및 응용이 가능하다. 또한 스트레스와 오피스증후군을 갖는 사람들에게 뇌파관리를 통해 개인의 삶에 대한 질적 향상에 도움을 준다.
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