The present invention relates to a motion imagined EEG signal classification device and method thereof. According to an embodiment of the present invention, there is provided a method of imagining an EEG signal using an apparatus for imagining an EEG signal, comprising: receiving an EEG signal obtained for a predetermined time through an operation imagination experiment； Dividing a frequency of the EEG signal to correspond to the frequency range by using a filter bank configured by equally dividing a frequency range into a predetermined number； Extracting and normalizing feature information for each frequency range of the EEG signal through a normalized common section pattern (R-CSP) filter； Selecting a predetermined number of feature information pairs for constructing a parameter set for an ensemble from the extracted feature information using a MIBIF (Mutual Information Based Individual Feature) algorithm； And classifying the imaginary motion of the EEG signal using an ensemble technique based on the selected feature information pair. As described above, according to the present invention, a normalized common spatial pattern (R-CSP) filter is applied to the EEG signal passing through the filter bank and ensemble to accurately classify the characteristics of the motion as expected, thereby improving the performance. have.본 발명은 동작 상상 뇌파 신호 분류 장치 및 그 방법에 대한 것이다. 본 발명에 따른 동작 상상 뇌파 신호 분류 장치를 이용한 동작 상상 뇌파 신호 분류 방법은 동작 상상 실험을 통해 기 설정된 시간 동안 획득된 뇌파 신호를 입력받는 단계； 주파수 범위를 기 설정된 개수로 균등 분할하여 구성된 필터 뱅크(filter bank)를 이용하여 상기 주파수 범위에 대응하도록 상기 뇌파 신호의 주파수를 분할하는 단계； 정규화 공통 구간 패턴(R-CSP) 필터를 통해 상기 뇌파 신호의 주파수 범위 별로 각각 특징 정보를 추출하여 정규화시키는 단계； MIBIF(Mutual Information Based Individual Feature) 알고리즘을 이용하여 상기 추출된 특징 정보 중에서 앙상블을 위한 파라미터 세트를 구성하기 위한 기 설정된 개수의 특징 정보 쌍을 선택하는 단계； 및 상기 선택된 특징 정보 쌍을 기반으로 앙상블 기법을 이용하여 상기 뇌파 신호의 상상 동작을 분류하는 단계를 포함한다.이와 같이 본 발명에 따르면, 필터 뱅크를 통과한 뇌파 신호에 정규화 공통 공간 패턴(R-CSP) 필터를 적용하고 앙상블하여 상상한 동작의 특징을 정확하게 분류할 수 있어, 성능을 향상 시킬 수 있는 효과가 있다.
