현대 EEG 연구 및 분석의 과제는 무엇일까요?

1925년, 독일의 정신과 의사 한스 베르거(Hans Berger)는 최초로 인간의 뇌전도(EEG)를 기록했습니다. 그 이후로 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 및 컴퓨터 연산 분야의 기술은 지속적으로 발전해 왔습니다.

이 글에서는 EEG 연구의 두 가지 주요 과제인 다음 사항에 대해 알아봅니다.

1. 전통적인 학술 EEG 연구의 물류 및 실행상의 복잡성, 그리고

2. EEG 하드웨어의 혁신.

전통적인 학술 EEG 연구의 물류 및 실행상의 복잡성

독점적이고, 자금이 부족하며, 지역적으로 제한된 피험자 집단

먼저 뇌전도(EEG) 연구에 대해 이해해 보겠습니다. EEG 연구 및 인지 신경 과학 연구 방법론은 피험자의 머리 표면에 의도적으로 배치된 무해한 비침습적 전극을 사용하여 인간 뇌의 전기적 활동을 기록하는 것을 포함합니다. 다양한 자극에 대한 노출을 포함하는 실험 설계를 통해 뇌 신호의 변화를 분석하고 데이터를 추론할 수 있습니다.

표 1은 EEG 기술을 사용하여 수행되는 연구 및 활동 유형에 대한 개요를 제공합니다. EEG 뇌전도에 대한 이 입문 가이드도 자유롭게 읽어보시기 바랍니다.

표 1: 뇌전도(EEG) 연구 유형 ((Williams et al., 2020)에서 발췌)

EEG는 효과적인 연구 도구로 널리 채택되어 왔지만, 물류 및 실행적인 측면은 어려울 수 있습니다. 대부분의 자금 지원 기관은 임상, 번역 또는 응용 연구에 자금을 지원합니다. 그러나 기초 실험 연구에 대한 자금 지원은 더 적습니다. 자금 지원이 적으면 실험 참가자를 모집하고 건전한 실험 연구를 수행하는 물리적 난이도가 가중되어, 결국 표본 크기가 작아질 수 있습니다. 이러한 작은 표본 크기는 제한된 지리적 영역에서 편의에 따라 선택됩니다.

이러한 현상은 WEIRD 문제로 알려져 있습니다. 이는 일반적인 연구 표본의 일부인 서구화되고(Western), 교육 수준이 높고(Educated), 산업화되고(Industrialized), 부유하며(Rich), 민주적인(Democratic) 환경의 개인들을 지칭합니다. 이러한 표본 집단은 대부분 대학 캠퍼스 출신이기 때문에 특별히 포용적이지 않습니다. 이 WEIRD 인구 통계는 실제 세계의 다양성이나 인간을 인간답게 만드는 독특한 인지적, 감정적 속성을 반영하지 못합니다.

결과적으로 이러한 상황은 실험의 실질적인 유의성과 일반화 가능성을 제한합니다. 이 때문에 이러한 연구의 결과로부터 모든 인간의 인지(예: 정신적 작업 부하, 문제 해결 등)에 대한 새로운 통찰력을 추론하기가 어렵습니다.

EEG 하드웨어의 혁신

전 세계적으로 사용 가능한 연구 등급의 휴대용 저비용 장비

EEG 장치

지난 몇 년 동안 연구자들은 휴대용 EEG 장치를 통해 신경 과학 연구의 전통적인 장벽을 허물었습니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 뇌-기계 인터페이스(BMI), 또는 인간-컴퓨터 인터페이스(HCI)가 바로 그 역할을 합니다. 이들은 EEG 신호를 사용하여 인지적 또는 정서적 상태를 특징짓고 식별합니다. BCI는 하드웨어 소형화의 발전과 데이터 처리 알고리즘의 개선에 힘입어 인간이 환경과 상호작용하는 방식을 바꾸는 수단으로 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 시스템은 인간이 뉴로피드백을 통해 스스로를 개선할 수 있도록 돕고, 물리적 개입 없이 주변 환경과 상호작용하도록 권장합니다.

EEG 장치의 미래

최소한 지난 10년 동안 EEG 하드웨어의 일반적인 트렌드는 이러한 도구를 더 작고, 무선이며, 휴대 가능하고, 더 저렴하게 만드는 것이었습니다.

그림 1: Emotiv의 EPOC 헤드셋

그림 2: Emotiv의 EPOC Flex 헤드셋

그러나 과거에 비용이 많이 들고 전용 실험실이 필요했던 장비를 휴대용 저비용 시스템으로 전환하는 과정에서 우려가 없었던 것은 아닙니다. 일부 과학자들은 EEG 헤드셋의 타당성, 품질 또는 실용성에 대해 우려를 표명해 왔습니다. 이를 조사하기 위해 연구자들은 이러한 시스템의 과학적 유용성을 입증하는 많은 검증 연구를 수행했습니다.

또한 EEG 헤드셋의 저렴한 비용과 휴대성 덕분에 이제 실제 현장(in situ)에서 해결할 수 있는 광범위한 연구 질문의 범위가 열렸습니다. 즉, 기존 하드웨어는 이동성이 극히 제한적인 반면, 피험자의 뇌파를 실제 상황에서 측정할 수 있습니다. 운동 또는 스포츠 심리학 분야에서 이는 기념비적인 변화입니다.

스포츠를 하는 특정 대학생 표본 집단을 대상으로 반응 시간을 조사하는 연구 그룹을 상상해 보십시오. 연구진은 축구 골키퍼가 다른 팀원보다 공에 대한 반응 시간이 더 빠른지 질문합니다. 기존 연구 패러다임에서 이러한 피험자들은 실험실로 들어와 장비를 착용하고, 물리적 화면에서 작업을 수행한 후 하드웨어 버튼이나 키 입력으로 보고해야 했습니다. 더 새로운 EEG 장비를 사용하면 실제로 축구 경기장에 있는 동안 동일한 질문을 적용하고 측정할 수 있습니다.

전반적으로 이러한 EEG 하드웨어의 혁신은 실험실 외부에 실용적인 응용 분야를 열어주었습니다. 이에 따라 신경 과학 연구의 역량과 범위가 확대되었습니다.

혁신을 만나다 – Emotiv를 만나다

지난 몇 년 동안 딥 러닝 및 기타 머신 러닝 분석 분야에서 흥미로운 발전이 있었습니다. 이러한 이유로, 이 프로그램들의 가치를 활용하기 위해서는 대규모의 타당하고 품질 높은 데이터 세트(n=1000 이상)가 필요합니다. EEG 연구에서의 신호 처리, 분류, 검증 및 성능 평가 요구 사항을 고려할 때, 이러한 인공 지능 접근 방식이 적용된다면 이 분야는 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다. 특히 신경 퇴행성 질환 및 뇌-컴퓨터 인터페이스의 더 복잡한 종착점에서 신경 과학 분야의 현재 실험 연구가 가진 반복적인 특성을 극복하려면 빅데이터가 필요합니다. 지금까지는 그러한 데이터를 이용할 수 없었습니다.

잠재적인 표본 집단과 그에 따라 수집되는 데이터를 늘리기 위한 두 가지 접근 방식이 있습니다.

1. 전 세계적으로 사용할 수 있는 연구 등급의 휴대용 저비용 EEG 하드웨어를 개발합니다.

2. 데이터 수집, 검증 및 자동 분석 기술을 개선합니다.

과제를 해결하고 변화와 함께 성장하십시오. Emotiv를 선택하십시오

지난 10년간 Emotiv의 EEG 혁신에 대한 검토

신경 과학 연구 및 임상 환경에서 EEG 장치의 사용은 계속해서 증가하고 있습니다(그림 3 참조). 지난 10년 동안 Emotiv는 이러한 과제를 해결하기 위해 전 세계 누구나 쉽게 접근할 수 있는 품질 제어 기능을 갖춘 연구 등급의 무선 휴대용 및 사용하기 쉬운 EEG 장비를 개발해 왔습니다.

그림 3 – 신경과학 정보 프레임워크(Neuroscience Information Framework)를 통한 "EEG" 포함 출판물 수 (1940 – 2021)

하드웨어의 진화

또한 EEG 하드웨어는 습식 전극에서 건식 전극으로 진화했습니다. 습식 전극은 장착하는 데 시간이 많이 걸리고 착용감이 불편하며 이동성을 제한합니다. 건식 또는 하이브리드 전극이 장착된 헤드셋은 신속하게 작동하고 휴대가 간편하며 제조 및 작동 비용이 훨씬 저렴합니다. 이러한 기술적 진보는 우리를 신경학 연구의 획기적인 돌파구에 더 가깝게 만들고 있지만, 아직 완전히 도달한 것은 아닙니다.

다양한 표본 집단 확보

Emotiv는 연구의 다양성을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. Emotiv EEG 헤드셋의 EPOC 라인은 10년 이상 시장에 출시되어 왔으며 전 세계 연구 기관에서 독립적으로 검증을 받았습니다. 이 제품들은 로봇 팔 및 휠체어 제어, 보안 시스템의 생체 인식 사용자 인증, 인지 및 감정적 정신 상태 식별을 포함한 다양한 응용 분야에 사용되어 왔습니다.

Emotiv의 글로벌 사용 가능성과 낮은 재정적 장벽은 자원이 제한된 사람들의 연구를 용이하게 합니다. 예를 들어, Parameshwaran 및 Thiagarajan은 인도의 농촌 및 도시 지역에서 Emotiv EEG 장비를 사용하여 사회경제적 지위, 기술에 대한 노출, 여행 경험과 관련된 EEG 시그니처의 차이를 입증했습니다.