A motion image classification method is disclosed. The motion image classification method comprises the steps of: (a) performing a specific frequency-specific-time (SFST) technique on a specific frequency band and a time band for an EEG signal measured by at least one electrode, (B) a matrix, which is performed by a second extracting unit and which rotates a matrix consisting of a suitable electroencephalogram signal of each of two electrodes selected from the at least one electrode, by a predetermined angle, (C) calculating a Pearson correlation coefficient for the selected two electrodes using a suitable electroencephalogram signal or a rotation-compatible electroencephalogram signal of each of the two selected electrodes, (D) a feature extraction unit which performs a T-test on the Pearson correlation coefficient, Used to be performed by the stage, and (e) classifying unit for extracting a Pearson correlation coefficient greater than the threshold value T, and a step of learning a classifier using the extracted features.운동심상 분류 방법이 개시된다. 상기 운동심상 분류 방법은 (a) 제1 추출부에 의해 수행되고, 적어도 하나 이상의 전극으로부터 측정된 뇌전도 신호에 대하여 SFST(Specific-Frequency-Specific-Time)기법을 이용하여 특정 주파수 대역 및 시간 대역에 해당하는 신호인 적합 뇌전도 신호를 추출하는 단계, (b) 제2 추출부에 의해 수행되고, 상기 적어도 하나 이상의 전극 중에서 선택된 2개의 전극 각각의 적합 뇌전도 신호로 이루어진 행렬을 기 설정된 각도만큼 회전시킨 행렬로부터 회전 적합 뇌전도 신호를 추출하는 단계, (c) 산출부에 의해 수행되고, 상기 선택된 2개의 전극 각각의 적합 뇌전도 신호 또는 회전 적합 뇌전도 신호를 이용하여 상기 선택된 2개의 전극에 대한 피어슨 상관계수를 산출하는 단계, (d) 특징(feature) 추출부에 의해 수행되고, 상기 피어슨 상관계수에 대하여 T-검정(T-test)기법을 이용하여 T값이 임계치 이상인 피어슨 상관계수를 추출하는 단계, 및 (e) 분류부에 의해 수행되고, 상기 추출된 특징을 이용하여 분류기를 학습하는 단계를 포함한다.
