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- 박상현 DGIST 교수의 연구 그룹은 적은 양의 정보만으로 대상자의 뇌파를 정확하게 분류하는 퓨샷 학습(Few-shot learning) 딥러닝 모델을 개발했습니다. 

- 타겟 피험자로부터 얻은 뇌파들 중 소수의 데이터에 대해서만 정답을 주면 타겟 피험자의 뇌파특성에 맞추어 남은 뇌파들을 정확히 분류할 수 있습니다.

- 새롭게 개발한 딥러닝 모델은 뇌파에서 유의미한 특징을 추출하는 임베딩 모듈, 중요한 특징을 강조하면서 분석에 불필요한 잡음 특징을 감소시키는 시간 주의 모듈, 뇌파 정보 중 중요 데이터만을 찾아내는 집합 주의 모듈, 뇌파의 특징과 클래스 대표 벡트 간의 관계를 예측하는 관계 모듈로 구성됩니다.

- 주어진 소수의 뇌파 만을 이용하여 모델을 타겟 피험자에게 더욱 최적화 시키는 미세조정 기술도 함께 개발하였습니다. 

- 개발한 딥러닝 모델은 개체 간 분류에서 20개의 뇌파 데이터를 통해 타겟 피험자가 가진 의도를 최대 76%로 맞추는 정확도를 보였습니다.- 이 연구는 인공지능 분야 최상위 국제학술저널인 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (IF=10.4)에 게재되었습니다.