Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)

  • 2011.06c
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  • Pages.331-334
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  • 2011
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  • 1598-5164(pISSN)
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Searching for Spatio-Temporal Pattern in EEG Signal with Hypernetwork

하이퍼네트워크를 이용한 EEG 신호의 시공간적 패턴 탐색

  • Kim, Eun-Sol (Biointelligence Lab, School of Computer Science and Engineering, Seoul National University) ;
  • Lee, Chung-Yeon (Biointelligence Lab, School of Computer Science and Engineering, Seoul National University) ;
  • Lee, Ki-Seok Kevin (Biointelligence Lab, School of Computer Science and Engineering, Seoul National University) ;
  • Lee, Hyun-Min (Biointelligence Lab, School of Computer Science and Engineering, Seoul National University) ;
  • Kim, Joon-Shik (Biointelligence Lab, School of Computer Science and Engineering, Seoul National University) ;
  • Zhang, Byoung-Tak (Biointelligence Lab, School of Computer Science and Engineering, Seoul National University)
  • 김은솔 (서울대학교 컴퓨터공학부 바이오지능연구실) ;
  • 이충연 (서울대학교 컴퓨터공학부 바이오지능연구실) ;
  • 이기석 (서울대학교 컴퓨터공학부 바이오지능연구실) ;
  • 이현민 (서울대학교 컴퓨터공학부 바이오지능연구실) ;
  • 김준식 (서울대학교 컴퓨터공학부 바이오지능연구실) ;
  • 장병탁 (서울대학교 컴퓨터공학부 바이오지능연구실)
  • Published : 2011.06.29

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Abstract

입력 데이터의 공통적인 특징을 찾아내는 방법은 기계 학습 분야의 중요한 분야이다. 일반적으로 입력 데이터의 형태적 패턴을 찾아내는 알고리즘들이 많이 연구되었는데, 최근에는 데이터의 입력 순서 또는 데이터 사이의 시간적 인과 관계와 같이 시간에 연관된 패턴을 찾는 방법이 주목을 받고 있다. 우리는 형태적 혹은 공간적 패턴 탐색에 뛰어난 성능을 보이는 하이퍼네트워크 모델을 확장하여 입력 데이터의 시공간적 패턴을 찾는 방법을 제시한다. 하이퍼네트워크는 두 개 이상의 변수를 하나의 엣지로 연결하여 문제공간을 탐색하는 모델로, 시간과 공간의 변수를 동시에 고려하여 데이터의 특성을 찾아내는 데에 적합하다. 이를 확인하기 위하여 사람의 EEG 신호를 분석하였는데, 시각적인 정보를 처리할 때와 언어적 정보를 처리할 때의 특징적인 패턴들을 찾았다.

Keywords