본 논문에서는 Electrocencephalogram(EEG) 신호를 이용한 BCI(Brain-Computer Interface) 시스템 연구와 PC 게임의 컨트롤러를 대체 할 수 있는 가능성에 대해서 실험하였다. 국제 전극 부착법에 의한 C4지역 Single Sensor 부착을 통해 측정되어지는 Raw data의 필요 범위 주파수 영역을 밴드 패스 필터링으로 추출하고, 특징 신호를 이용하여ERS(Event-Related Synchronization)와 ERD(Event-Related Desynchronization) 반응을 측정한다. 추출된 특징 신호의 평균값에 FFT를 이용한 파워스펙트럼으로 분석하여 산출된 각 주파수별 분포를 SVM(Support Vector Machine)과LDA(Linear Discriminant analysis)의 두 가지 선형 분리 방식으로 분류한다. 이와 같이 분류된 서포트 벡터 클래스는EEG 좌우 방향 인식 패턴을 키보드 입력하는 대신 수치 입력값으로 대체 할 수 있다. 또한, 제안된 EPSVM 알고리즘과 기존의 알고리즘을 비교하여 개선된 인식률을 증명한다.
이 논문에서는 Electrocencephalogram 신호를 이용한 BCI 시스템 연구와 PC 게임의 컨트롤러를 대체 할 수 있는 가능성에 대해서 실험했다.