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뇌-컴퓨터 인터페이스 다중 모드 메트릭을 통한 운동선수의 기능적 상태 평가
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바실리이 보리소프, 알렉세이 시스코프, 블라디미르 쿠블라노프 초록 운동 중 선수의 기능적 및 정신적 상태 수준을 실시간으로 추정하는 것은 훈련 과정 관리를 위해 필수적입니다. 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 통해 얻어진 새로운 다중 모달 메트릭이 제안됩니다. 본 논문에서는 EMOTIV EPOC+ 모바일 무선 헤드셋의 데이터 공동 사용 결과를 논의합니다. 여기에는 모션 센서(가속도계)와 EEG 채널이 포함됩니다. EMOTIV EPOC+ 인터페이스의 특징은 머리의 축에서 신체 축으로의 이탈을 기록할 수 있게 하여 선수의 신체적 및 정신적(정서적) 상태에 대한 추가 정보 채널을 제공합니다. 이 데이터를 기반으로 새로운 다중 모달 메트릭이 계산됩니다. 메트릭의 검증은 10명의 자원봉사자 집단을 대상으로 한 기능적 스트레스 연구를 위해 수행되었으며, TOVA 테스트 및 과호흡 하중 평가가 포함됩니다. 다양한 신호 모달리티의 공동 적용은 이러한 기능적 연구를 위한 주의 수준 추정을 가능하게 합니다. 여기를 클릭하여 논문에 액세스
바실리이 보리소프, 알렉세이 시스코프, 블라디미르 쿠블라노프 초록 운동 중 선수의 기능적 및 정신적 상태 수준을 실시간으로 추정하는 것은 훈련 과정 관리를 위해 필수적입니다. 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 통해 얻어진 새로운 다중 모달 메트릭이 제안됩니다. 본 논문에서는 EMOTIV EPOC+ 모바일 무선 헤드셋의 데이터 공동 사용 결과를 논의합니다. 여기에는 모션 센서(가속도계)와 EEG 채널이 포함됩니다. EMOTIV EPOC+ 인터페이스의 특징은 머리의 축에서 신체 축으로의 이탈을 기록할 수 있게 하여 선수의 신체적 및 정신적(정서적) 상태에 대한 추가 정보 채널을 제공합니다. 이 데이터를 기반으로 새로운 다중 모달 메트릭이 계산됩니다. 메트릭의 검증은 10명의 자원봉사자 집단을 대상으로 한 기능적 스트레스 연구를 위해 수행되었으며, TOVA 테스트 및 과호흡 하중 평가가 포함됩니다. 다양한 신호 모달리티의 공동 적용은 이러한 기능적 연구를 위한 주의 수준 추정을 가능하게 합니다. 여기를 클릭하여 논문에 액세스
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