The object of this study is proposing creative thinking measurement system using machine learning. Although EEG is a common technique to measure brain activity, EEG data have been limited from the perspective of a data analysis due to its complexity and large scale. To overcome these problems, machine learning is used to analyze EEG data. This study is to implement low-cost system to advance utilization of intelligence by suggesting possibilities for various researches. Measuring EEG during creativity evaluation is proposed and trained machine learning, auto-encoder. The potential possibility is experimentally demonstrated by evaluating EEG for different behaviors and comparing with results of related studies on brain location and frequency[.]
본 연구의 목적은 머신 러닝을 이용한 창의적 사고 측정 시스템을 설계하고 구현하는 것이다. 뇌파 검사는 뇌의 활동을 기록하는 인기 있는 기술이지만, 뇌파 데이터는 복잡하고 대량의 데이터이기 때문에 분석이 제한적이다. 그래서 머신 러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 분석할 것이다. 향후, 다양한 연구 방향에 대한 가능성을 제시함으로써, 지적 능력 발달에 대한 활용을 앞당기기 위해 최소한의 하드웨어, 소프트웨어만을 사용해 저가 시스템을 구성하였다. 그리고 구성된 시스템을 통해 창의성 평가 중, 뇌파를 측정하고 이를 머신 러닝 알고리즘 오토 인코더를 사용하여 학습하도록 제안하였다. 다른 행동에 대한 뇌파를 테스트하여 뇌의 위치와 주파수로 기존의 연구 결과와 비교함으로써 그 기능을 확인하였고, 머신 러닝을 통한 창의적 사고 측정 시스템의 실현 가능성을 확인하였다.
