
선택 모델링과 뇌: 선호도의 뇌전도(EEG)에 관한 연구
누리 자빗
업데이트됨
2012. 11. 16.

선택 모델링과 뇌: 선호도의 뇌전도(EEG)에 관한 연구
누리 자빗
업데이트됨
2012. 11. 16.

선택 모델링과 뇌: 선호도의 뇌전도(EEG)에 관한 연구
누리 자빗
업데이트됨
2012. 11. 16.
Rami N. Khushabaa, Luke Greenacreb, Sarath Kodagodaa, Jordan Louviereb, Sandra Burkeb, Gamini Dissanayakea,
초록
선택은 내부적인 호불호나 기타 선호도에 의해 유도되어 바람직한 행동이나 대상을 지향적으로 고르는 행위를 연상시킵니다. 그러나 이러한 내부 과정은 단순히 우리 인간의 생리적 영역에 속합니다. 다양한 상황에서 의사 결정의 생리적 과정을 이해하는 것은 의사 결정 연구를 한 단계 더 발전시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있기에 의사 결정 과학의 핵심 목표입니다. 이 분야의 예비 연구로서, 본 논문은 대상의 선호도를 이끌어내도록 설계된 선택을 수행하는 동안 뇌가 어떻게 반응하는지 이해하기 위해 이와 관련된 뇌 활동인 뇌전도(EEG)를 조사함으로써 의사 결정의 본질을 탐구합니다. 이러한 연구를 용이하게 하기 위해, 참가자들이 72개의 오브젝트 세트를 관찰할 때 Tobii-Studio 안구 추적 시스템을 활용하여 선택 기반의 선호도를 포착했습니다. 이 선택 세트들은 개인용 컴퓨터 배경화면으로 사용할 수 있는 세 장의 이미지로 구성되었습니다. 응답자가 자신이 선호하는 이미지를 클릭하도록 하여 선택 기반 선호도를 확인했습니다. 또한, 실험 기간 동안 관련된 뇌 활동을 포착하기 위해 14개 채널을 갖춘 상용 Emotiv EPOC 무선 EEG 헤드셋으로 대표되는 뇌 컴퓨터 인터페이스(BCI)를 활용했습니다. 주성분 분석(PCA)을 활용하여 EEG 데이터를 전처리한 후, 고속 푸리에 변환(FFT)으로 분석하여 주요 주파수 대역인 델타(0.5~4 Hz), 세타(4~7 Hz), 알파(8~12 Hz), 베타(13~30 Hz), 감마(30~40 Hz) 대역의 변화를 관찰했습니다. 그 후 좌우 뇌반구 차이와 전후 차이를 연구하기 위해 상호 정보량(MI) 측정값을 사용했습니다. 실험을 수행하기 위해 18명의 참가자를 모집했으며, 평균 결과에 따르면 참가자들이 자신의 선호도를 나타내는 동안 전두엽(F3 및 F4), 두정엽(P7 및 P8), 후두엽(O1 및 O2) 영역의 스펙트럼 활동에서 명확하고 유의미한 변화가 나타났습니다. 결과에 따르면, 좌우 반구 간의 정보 교환량을 고려할 때 대칭적인 전두엽, 두정엽, 후두엽 영역에서 추출한 세타 대역이 중복성은 최소화되고 당면 과제에 대한 관련성은 최대화되는 것으로 나타났으며, 전두엽과 두정엽 영역에서는 알파 대역이, 후두엽과 측두엽 영역에서는 주로 베타 대역이 지배적인 것으로 나타났습니다.전체 보고서를 보려면 여기를 클릭하세요.
Rami N. Khushabaa, Luke Greenacreb, Sarath Kodagodaa, Jordan Louviereb, Sandra Burkeb, Gamini Dissanayakea,
초록
선택은 내부적인 호불호나 기타 선호도에 의해 유도되어 바람직한 행동이나 대상을 지향적으로 고르는 행위를 연상시킵니다. 그러나 이러한 내부 과정은 단순히 우리 인간의 생리적 영역에 속합니다. 다양한 상황에서 의사 결정의 생리적 과정을 이해하는 것은 의사 결정 연구를 한 단계 더 발전시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있기에 의사 결정 과학의 핵심 목표입니다. 이 분야의 예비 연구로서, 본 논문은 대상의 선호도를 이끌어내도록 설계된 선택을 수행하는 동안 뇌가 어떻게 반응하는지 이해하기 위해 이와 관련된 뇌 활동인 뇌전도(EEG)를 조사함으로써 의사 결정의 본질을 탐구합니다. 이러한 연구를 용이하게 하기 위해, 참가자들이 72개의 오브젝트 세트를 관찰할 때 Tobii-Studio 안구 추적 시스템을 활용하여 선택 기반의 선호도를 포착했습니다. 이 선택 세트들은 개인용 컴퓨터 배경화면으로 사용할 수 있는 세 장의 이미지로 구성되었습니다. 응답자가 자신이 선호하는 이미지를 클릭하도록 하여 선택 기반 선호도를 확인했습니다. 또한, 실험 기간 동안 관련된 뇌 활동을 포착하기 위해 14개 채널을 갖춘 상용 Emotiv EPOC 무선 EEG 헤드셋으로 대표되는 뇌 컴퓨터 인터페이스(BCI)를 활용했습니다. 주성분 분석(PCA)을 활용하여 EEG 데이터를 전처리한 후, 고속 푸리에 변환(FFT)으로 분석하여 주요 주파수 대역인 델타(0.5~4 Hz), 세타(4~7 Hz), 알파(8~12 Hz), 베타(13~30 Hz), 감마(30~40 Hz) 대역의 변화를 관찰했습니다. 그 후 좌우 뇌반구 차이와 전후 차이를 연구하기 위해 상호 정보량(MI) 측정값을 사용했습니다. 실험을 수행하기 위해 18명의 참가자를 모집했으며, 평균 결과에 따르면 참가자들이 자신의 선호도를 나타내는 동안 전두엽(F3 및 F4), 두정엽(P7 및 P8), 후두엽(O1 및 O2) 영역의 스펙트럼 활동에서 명확하고 유의미한 변화가 나타났습니다. 결과에 따르면, 좌우 반구 간의 정보 교환량을 고려할 때 대칭적인 전두엽, 두정엽, 후두엽 영역에서 추출한 세타 대역이 중복성은 최소화되고 당면 과제에 대한 관련성은 최대화되는 것으로 나타났으며, 전두엽과 두정엽 영역에서는 알파 대역이, 후두엽과 측두엽 영역에서는 주로 베타 대역이 지배적인 것으로 나타났습니다.전체 보고서를 보려면 여기를 클릭하세요.
Rami N. Khushabaa, Luke Greenacreb, Sarath Kodagodaa, Jordan Louviereb, Sandra Burkeb, Gamini Dissanayakea,
초록
선택은 내부적인 호불호나 기타 선호도에 의해 유도되어 바람직한 행동이나 대상을 지향적으로 고르는 행위를 연상시킵니다. 그러나 이러한 내부 과정은 단순히 우리 인간의 생리적 영역에 속합니다. 다양한 상황에서 의사 결정의 생리적 과정을 이해하는 것은 의사 결정 연구를 한 단계 더 발전시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있기에 의사 결정 과학의 핵심 목표입니다. 이 분야의 예비 연구로서, 본 논문은 대상의 선호도를 이끌어내도록 설계된 선택을 수행하는 동안 뇌가 어떻게 반응하는지 이해하기 위해 이와 관련된 뇌 활동인 뇌전도(EEG)를 조사함으로써 의사 결정의 본질을 탐구합니다. 이러한 연구를 용이하게 하기 위해, 참가자들이 72개의 오브젝트 세트를 관찰할 때 Tobii-Studio 안구 추적 시스템을 활용하여 선택 기반의 선호도를 포착했습니다. 이 선택 세트들은 개인용 컴퓨터 배경화면으로 사용할 수 있는 세 장의 이미지로 구성되었습니다. 응답자가 자신이 선호하는 이미지를 클릭하도록 하여 선택 기반 선호도를 확인했습니다. 또한, 실험 기간 동안 관련된 뇌 활동을 포착하기 위해 14개 채널을 갖춘 상용 Emotiv EPOC 무선 EEG 헤드셋으로 대표되는 뇌 컴퓨터 인터페이스(BCI)를 활용했습니다. 주성분 분석(PCA)을 활용하여 EEG 데이터를 전처리한 후, 고속 푸리에 변환(FFT)으로 분석하여 주요 주파수 대역인 델타(0.5~4 Hz), 세타(4~7 Hz), 알파(8~12 Hz), 베타(13~30 Hz), 감마(30~40 Hz) 대역의 변화를 관찰했습니다. 그 후 좌우 뇌반구 차이와 전후 차이를 연구하기 위해 상호 정보량(MI) 측정값을 사용했습니다. 실험을 수행하기 위해 18명의 참가자를 모집했으며, 평균 결과에 따르면 참가자들이 자신의 선호도를 나타내는 동안 전두엽(F3 및 F4), 두정엽(P7 및 P8), 후두엽(O1 및 O2) 영역의 스펙트럼 활동에서 명확하고 유의미한 변화가 나타났습니다. 결과에 따르면, 좌우 반구 간의 정보 교환량을 고려할 때 대칭적인 전두엽, 두정엽, 후두엽 영역에서 추출한 세타 대역이 중복성은 최소화되고 당면 과제에 대한 관련성은 최대화되는 것으로 나타났으며, 전두엽과 두정엽 영역에서는 알파 대역이, 후두엽과 측두엽 영역에서는 주로 베타 대역이 지배적인 것으로 나타났습니다.전체 보고서를 보려면 여기를 클릭하세요.

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