Application of Squeeze-and-Excitation Block for Improving Subject-Independent EEG Motor Imagery Classification Performance

사용자 독립적 뇌파 운동 심상 분류 성능 향상을 위한 Squeeze-and-Excitation Block 적용

최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서는 뇌파 신호를 이용한 운동 심상 분류 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뇌파는 개인별 차이가 큰 생체 신호로, 사용자에 독립적인 경우 추론이 어려워지는 문제가 있어 운동 심상 분류에서는 주로 피험자 종속적인 연구가 행해져 왔다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망 기반의 뇌파 분류 모델인 EEGNet 에 새로운 방식으로 개선한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용해 피험자에 대해 독립적인 운동 심상 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안하며, 제안한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용한 모델이 기존 모델보다 높은 분류 성능을 보여주는 것을 실험적으로 확인하였다.