왜 연구에 EEG를 사용하는가?
메훌 나약
2022. 2. 17.
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짧은 비디오를 만들었고 사람들이 비디오의 어떤 부분에 매력을 느꼈는지 알아내고 싶다고 상상해 보세요. 일반적으로는 그들에게 물어보면 됩니다. 아마 설문조사를 사용할 것입니다. 그러나 가장 흔한 대답은 “정확히 모르겠습니다” 또는 “기억이 나지 않습니다”일 수 있습니다. 주관적인 측정만으로 인간 인식에 대한 연구를 수행하는 것은 불확실성에 얽힐 수 있으며, 신경생리학적 반응을 측정함으로써 이를 극복할 수 있습니다. EEG 장치는 인간 인식과 관련된 연구를 향상시킬 수 있는 접근이 용이하고 비용 효율적인 도구로 독특하게 위치하고 있습니다. 결과적으로 이는 심리학, 신경 마케팅 및 BCI에서 핵심 도구로 빠르게 자리 잡고 있습니다.
EEG란 무엇인가요?
뇌 세포인 뉴런에 의해 유도된 전기 활동을 측정하는 것이 EEG(뇌파검사)입니다. 이는 두피에 전극을 배치하여 안전하고 비침습적인 방법입니다. 이 용도로 사용되는 EEG 장치는 단일 채널 상업적 장치에서 256 채널 의료용 시스템까지 다양할 수 있습니다. EEG가 무엇인지 및 다양한 EEG 장치에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
EEG의 장점은 무엇인가요?
높은 시간 해상도
EEG는 높은 시간 해상도로 인해 무의식적 과정을 색인화할 수 있습니다.
EEG의 가장 큰 강점은 다른 신경 이미징 방법에 비해 높은 시간 해상도를 보유하고 있다는 것입니다. 즉, 밀리초 단위의 빠른 뇌 반응을 측정하는 능력을 의미합니다. fMRI(기능적 자기공명영상)와 같은 다른 뇌 이미징 방법은 관심 자극을 제시한 후 1초 이상 걸리게 됩니다. 또한 주관적인 반응에서의 불확실성을 피하기 위해 설계된 행동 과제는 일반적으로 반응 시간과 버튼 클릭 응답에 의존하게 됩니다. 이러한 응답은 최대 1초가 걸릴 수 있으며, 이는 뇌가 밀리초 단위의 복잡한 신경 생리학적 과정을 생산할 수 있다는 점을 고려할 때 매우 느립니다. 따라서 높은 시간 해상도로 인해 EEG는 단순한 자기 보고 및 반응 기반 과제로는 인식되지 않을 무의식적 과정을 색인화할 수 있습니다.
비용 효율성과 이동성
스포츠 과학: 팍스턴 린치는 에모티브 인사이트 EEG 헤드셋을 사용하여 압력 테스트를 받습니다.
EEG 장치는 비용 효율적이고 무선으로 발전하여 연구자들이 참가자를 연구실로 데려오는 대신 현장에서 연구를 수행할 수 있게 해줍니다. EEG와 MEG(자기뇌파검사) 모두 높은 시간 해상도를 가지고 있지만, EEG는 비용이 적고 이동성이 좋기 때문에 통제된 환경이나 자연 환경에서 인간 행동을 연구하는 데 더 접근성이 좋은 연구 도구입니다. 다른 신경 이미징 방법(예: MEG, MRI 및 PET)은 높은 유지 비용이 필요하고, 참가자는 이러한 연구를 수행하기 위해 병원이나 연구실 환경으로 데려가야 합니다. 대조적으로, 거의 모든 환경이 EEG “실험실”로 전환될 수 있습니다. (모바일 EEG가 현장에서 스포츠 성능 개선에 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 Park et al. 검토1를 참조하세요.)
내부 또는 원격 연구
EEG는 반드시 단일 장치로 실험실 기반 일 필요는 없습니다. 저렴하고 상업적인 EEG 장치의 발전으로 인해, 가정 사용자는 자신의 EEG를 기록할 수 있게 되었습니다. EmotivLABS 플랫폼을 통해 연구자들은 EMOTIV 헤드셋을 사용하여 온라인으로 실험을 수행할 수 있으며, 이는 연구 품질 장치에 대해 검증되었습니다²ʹ³. 우리의 파일럿 온라인 EEG 연구에 대해 여기에서 읽거나, EMOTIV 사용자가 발표 소프트웨어를 평가하기 위해 자택에서 실시한 연구에 대한 파트너십 중 하나에 대해 여기에서 읽어보세요.
EEG로 무엇을 측정할 수 있나요?
대부분의 연구자들은 자극 시작 후 관심 지점에서의 전압 진폭(즉, 사건 관련 전위 또는 ERP) 또는 EEG에서 초당 발생하는 진동 수(즉, 시간-주파수 분석)를 사용합니다.
이 두 가지 영역은 행동과 관련된 다양한 연구 질문에 답할 수 있게 해줍니다. 또한, 정교한 기계 학습 알고리즘의 발전으로 우리는 관심 자극에 대한 정신 상태를 해독하기 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 주의력에 대해 검증된 알고리즘의 개발로 우리는 이제 “내 비디오의 어떤 부분이 더 많은 주의를 끌었는지”와 같은 질문에 쉽게 대답할 수 있습니다.
고려해야 할 경고 사항
우리는 EEG로 정확히 생각을 읽을 수 없다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 따라서 비교되는 자극은 이상적으로 관심 변수 외의 모든 측면에서 일치해야 합니다. 따라서 잘 설계된 실험 과제가 좋은 EEG 연구의 초석입니다. 둘째, EEG 장치는 전기 장비의 간섭을 감지할 수 있으며, EEG는 또한 움직임에 취약할 수 있어 기록에 원하지 않는 아티팩트를 도입할 수 있습니다. 따라서 원시 EEG는 자극 인식과 관련하여 추론이 이루어지기 전에 청소 및 처리해야 하는 전체 뇌 반응을 반영합니다.
또한 단일 전극에서 기록된 뇌 활동은 전체 뇌의 활동을 기록하며, 그 위치는 활동의 소스를 직접적으로 지시하지 않습니다(e.g. 전두 전극에서의 증가된 활동은 전두엽이 이 반응을 생성했음을 의미하지 않습니다). EEG 반응의 소스 재구성과 같은 방법⁴이 이 목적을 위해 두피 수준에서 소스를 결정하는 데 사용될 수 있습니다. 더 깊은 소스를 보다 확신을 가지고 결정하기 위해 MEG 또는 fMRI와 EEG를 결합한 신경 이미징 방법을 고려할 수 있습니다.
현재 연구에서의 EEG
EEG는 현재 심리학 및 의학 분야뿐만 아니라 뇌-컴퓨터 인터페이스, 신경 피드백, 그리고 신경 마케팅과 같은 분야에서 소비자 행동을 이해하는 데 도움을 주는 여러 가지 방법으로 사용되고 있습니다.
의료 또는 임상 신경과학
EEG는 주로 진단 및 치료 개선을 위해 의료 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, EEG의 가장 일반적인 사용법은 간질 진단 및 발작⁵ 탐지에 있으며, 수면 연구에서 수면 이상을 탐지하는 데 사용됩니다⁶. 정신과 및 임상 신경과학에서 EEG는 현재 주관적인 임상 평가에 의존해야 하는 장애의 객관적인 마커를 식별하는 데 사용되고 있습니다. 진단 중 다양한 정신 질환으로 인한 뇌의 변화 특성을 파악하기 위해 두피에서 진동 수를 계산하고 매핑하는 정량적 EEG(qEEG)와 같은 기술이 사용되고 있습니다⁷. 건강한 뇌와 장애가 있는 뇌의 분류에 기계 학습이 적용되는 것도 보다 객관적인 진단 방법으로의 길을 열어주고 있습니다⁸ˈ⁹.
신경 마케팅
소비자 행동을 이해하는 것은 분명히 신경 마케팅의 핵심입니다. 이 분야에서 EEG의 가장 일반적인 사용법은 광고¹⁰, 제품 또는 서비스의 덜 주목받고 매력적인 측면을 결정하여 이를 개선하는 것입니다.
EMOTIV x 신경 마케팅 - L’Oreal의 럭셔리 연구소에서 소비자 행동의 미래.
EEG 진동은 또한 잠재의식 브랜드/제품 회상을 확인하는 데 사용됩니다¹¹. 다른 용도로는 신경가격 결정이 있으며, 여기서 EEG가 포함된 행동 과제를 통해 제품의 최적 가격 전략을 찾습니다¹².
EMOTIV x 신경 마케팅 - 서로 다른 가격 제안에 대한 뇌의 반응.
일반 신경과학 연구
이러한 유형의 연구는 뇌가 어떻게 기능하는지(예: 우리의 뇌가 시각적 또는 청각적 자극을 처리하는 방법)와 다양한 뇌 영역끼리 어떻게 소통하는지를 이해하는 것을 포함합니다. 또한 뇌와 장애(예: 자폐 스펙트럼 장애 또는 조현병) 간의 관계를 이해하는 것도 포함됩니다. 이는 사회적, 정서적, 계산적 및 인지 도메인을 포함하는 여러 분야를 포괄합니다.
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)
BCI 연구는 EEG를 컴퓨터 장치와 통합하여 정신 명령을 외부 행동으로 변환하는 것을 목표로 합니다. 단어 문서를 작성하거나 휠체어를 움직이고 심지어 의수도 움직이기 위해 정신 명령을 사용하는 것은 BCI의 현재 발전 중 일부입니다, 이는 장애인의 삶의 질을 향상시키기 위해 사용되고 있습니다¹³.
뇌-컴퓨터 인터페이스 (BCI) - Instagram의 brainpaintbyjohn에서 뇌성 마비를 앓고 있는 8세 소년 존의 멋진 창작물
또한 혁명은 음악 산업에서 일어나고 있으며, 음악가/가수들이 자신의 생각을 사용하여 음악을 만들고 있습니다(관련 게시물 여기 참조)
뇌-컴퓨터 인터페이스 (BCI) - EMOTIV의 EPOC 헤드셋 & 아이콘 TONTO 신시사이저의 완벽한 조화.
전반적으로 EEG의 사용은 인간 행동을 이해하는 데 있어 표면적인 수준을 넘어설 수 있는 약속을 제공합니다. 비용 효율성과 높은 접근성은 사용자 경험 개선부터 치료 발전에 이르는 여러 학문 분야에서 유용한 도구가 될 수 있습니다. 이는 단순한 주관적 자기 보고를 넘어 깊이 있는 연구를 통해 인간 행동을 객관적으로 해독할 수 있도록 해줍니다.
뇌-컴퓨터 인터페이스 (BCI) - EMOTIV x 로드리고 후브너 멘데스, 정신 명령으로 F1 자동차 운전
기사 작성:
로쉬니 랜데니야, 연구 담당관, EMOTIV Research Pty. Ltd.
참고 문헌
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. 모바일 인지를 위한 사례 만들기: EEG와 스포츠 성능. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. 감정 얼굴 처리의 ERP 상관관계를 추출하기 위한 Emotiv EPOC+의 검증. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. 아동에서 연구 품질의 청각 사건 관련 전위에 대한 Emotiv EPOC EEG 시스템의 검증. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG 소스 이미징. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. 간질에서 EEG의 역할: 비판적 검토. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. 비디오-EEG 폴리소노그래피의 진단 가치. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. 정신 장애의 QEEG 프로파일. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. 주요 우울 장애를 위한 SSRI 치료에 대한 반응 예측을 위한 EEG 데이터를 사용하는 기계 학습 접근법. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. 정신과에서의 새로운 관행으로서 안정 상태 뇌파를 통한 우울증 분류: 리뷰. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. EEG와 전기 피부 반응 측정을 통한 광고 자극에 대한 신경 생리학 반응 분석. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. 신경 마케팅에서의 EEG 응용-잠재의식 탐색. Neuromarketing 14, (2020).
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. 신경가격 결정: 가격 노출에 대한 뇌 반응의 관점. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. 신경과학 기사
짧은 비디오를 만들었고 사람들이 비디오의 어떤 부분에 매력을 느꼈는지 알아내고 싶다고 상상해 보세요. 일반적으로는 그들에게 물어보면 됩니다. 아마 설문조사를 사용할 것입니다. 그러나 가장 흔한 대답은 “정확히 모르겠습니다” 또는 “기억이 나지 않습니다”일 수 있습니다. 주관적인 측정만으로 인간 인식에 대한 연구를 수행하는 것은 불확실성에 얽힐 수 있으며, 신경생리학적 반응을 측정함으로써 이를 극복할 수 있습니다. EEG 장치는 인간 인식과 관련된 연구를 향상시킬 수 있는 접근이 용이하고 비용 효율적인 도구로 독특하게 위치하고 있습니다. 결과적으로 이는 심리학, 신경 마케팅 및 BCI에서 핵심 도구로 빠르게 자리 잡고 있습니다.
EEG란 무엇인가요?
뇌 세포인 뉴런에 의해 유도된 전기 활동을 측정하는 것이 EEG(뇌파검사)입니다. 이는 두피에 전극을 배치하여 안전하고 비침습적인 방법입니다. 이 용도로 사용되는 EEG 장치는 단일 채널 상업적 장치에서 256 채널 의료용 시스템까지 다양할 수 있습니다. EEG가 무엇인지 및 다양한 EEG 장치에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
EEG의 장점은 무엇인가요?
높은 시간 해상도
EEG는 높은 시간 해상도로 인해 무의식적 과정을 색인화할 수 있습니다.
EEG의 가장 큰 강점은 다른 신경 이미징 방법에 비해 높은 시간 해상도를 보유하고 있다는 것입니다. 즉, 밀리초 단위의 빠른 뇌 반응을 측정하는 능력을 의미합니다. fMRI(기능적 자기공명영상)와 같은 다른 뇌 이미징 방법은 관심 자극을 제시한 후 1초 이상 걸리게 됩니다. 또한 주관적인 반응에서의 불확실성을 피하기 위해 설계된 행동 과제는 일반적으로 반응 시간과 버튼 클릭 응답에 의존하게 됩니다. 이러한 응답은 최대 1초가 걸릴 수 있으며, 이는 뇌가 밀리초 단위의 복잡한 신경 생리학적 과정을 생산할 수 있다는 점을 고려할 때 매우 느립니다. 따라서 높은 시간 해상도로 인해 EEG는 단순한 자기 보고 및 반응 기반 과제로는 인식되지 않을 무의식적 과정을 색인화할 수 있습니다.
비용 효율성과 이동성
스포츠 과학: 팍스턴 린치는 에모티브 인사이트 EEG 헤드셋을 사용하여 압력 테스트를 받습니다.
EEG 장치는 비용 효율적이고 무선으로 발전하여 연구자들이 참가자를 연구실로 데려오는 대신 현장에서 연구를 수행할 수 있게 해줍니다. EEG와 MEG(자기뇌파검사) 모두 높은 시간 해상도를 가지고 있지만, EEG는 비용이 적고 이동성이 좋기 때문에 통제된 환경이나 자연 환경에서 인간 행동을 연구하는 데 더 접근성이 좋은 연구 도구입니다. 다른 신경 이미징 방법(예: MEG, MRI 및 PET)은 높은 유지 비용이 필요하고, 참가자는 이러한 연구를 수행하기 위해 병원이나 연구실 환경으로 데려가야 합니다. 대조적으로, 거의 모든 환경이 EEG “실험실”로 전환될 수 있습니다. (모바일 EEG가 현장에서 스포츠 성능 개선에 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 Park et al. 검토1를 참조하세요.)
내부 또는 원격 연구
EEG는 반드시 단일 장치로 실험실 기반 일 필요는 없습니다. 저렴하고 상업적인 EEG 장치의 발전으로 인해, 가정 사용자는 자신의 EEG를 기록할 수 있게 되었습니다. EmotivLABS 플랫폼을 통해 연구자들은 EMOTIV 헤드셋을 사용하여 온라인으로 실험을 수행할 수 있으며, 이는 연구 품질 장치에 대해 검증되었습니다²ʹ³. 우리의 파일럿 온라인 EEG 연구에 대해 여기에서 읽거나, EMOTIV 사용자가 발표 소프트웨어를 평가하기 위해 자택에서 실시한 연구에 대한 파트너십 중 하나에 대해 여기에서 읽어보세요.
EEG로 무엇을 측정할 수 있나요?
대부분의 연구자들은 자극 시작 후 관심 지점에서의 전압 진폭(즉, 사건 관련 전위 또는 ERP) 또는 EEG에서 초당 발생하는 진동 수(즉, 시간-주파수 분석)를 사용합니다.
이 두 가지 영역은 행동과 관련된 다양한 연구 질문에 답할 수 있게 해줍니다. 또한, 정교한 기계 학습 알고리즘의 발전으로 우리는 관심 자극에 대한 정신 상태를 해독하기 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 주의력에 대해 검증된 알고리즘의 개발로 우리는 이제 “내 비디오의 어떤 부분이 더 많은 주의를 끌었는지”와 같은 질문에 쉽게 대답할 수 있습니다.
고려해야 할 경고 사항
우리는 EEG로 정확히 생각을 읽을 수 없다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 따라서 비교되는 자극은 이상적으로 관심 변수 외의 모든 측면에서 일치해야 합니다. 따라서 잘 설계된 실험 과제가 좋은 EEG 연구의 초석입니다. 둘째, EEG 장치는 전기 장비의 간섭을 감지할 수 있으며, EEG는 또한 움직임에 취약할 수 있어 기록에 원하지 않는 아티팩트를 도입할 수 있습니다. 따라서 원시 EEG는 자극 인식과 관련하여 추론이 이루어지기 전에 청소 및 처리해야 하는 전체 뇌 반응을 반영합니다.
또한 단일 전극에서 기록된 뇌 활동은 전체 뇌의 활동을 기록하며, 그 위치는 활동의 소스를 직접적으로 지시하지 않습니다(e.g. 전두 전극에서의 증가된 활동은 전두엽이 이 반응을 생성했음을 의미하지 않습니다). EEG 반응의 소스 재구성과 같은 방법⁴이 이 목적을 위해 두피 수준에서 소스를 결정하는 데 사용될 수 있습니다. 더 깊은 소스를 보다 확신을 가지고 결정하기 위해 MEG 또는 fMRI와 EEG를 결합한 신경 이미징 방법을 고려할 수 있습니다.
현재 연구에서의 EEG
EEG는 현재 심리학 및 의학 분야뿐만 아니라 뇌-컴퓨터 인터페이스, 신경 피드백, 그리고 신경 마케팅과 같은 분야에서 소비자 행동을 이해하는 데 도움을 주는 여러 가지 방법으로 사용되고 있습니다.
의료 또는 임상 신경과학
EEG는 주로 진단 및 치료 개선을 위해 의료 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, EEG의 가장 일반적인 사용법은 간질 진단 및 발작⁵ 탐지에 있으며, 수면 연구에서 수면 이상을 탐지하는 데 사용됩니다⁶. 정신과 및 임상 신경과학에서 EEG는 현재 주관적인 임상 평가에 의존해야 하는 장애의 객관적인 마커를 식별하는 데 사용되고 있습니다. 진단 중 다양한 정신 질환으로 인한 뇌의 변화 특성을 파악하기 위해 두피에서 진동 수를 계산하고 매핑하는 정량적 EEG(qEEG)와 같은 기술이 사용되고 있습니다⁷. 건강한 뇌와 장애가 있는 뇌의 분류에 기계 학습이 적용되는 것도 보다 객관적인 진단 방법으로의 길을 열어주고 있습니다⁸ˈ⁹.
신경 마케팅
소비자 행동을 이해하는 것은 분명히 신경 마케팅의 핵심입니다. 이 분야에서 EEG의 가장 일반적인 사용법은 광고¹⁰, 제품 또는 서비스의 덜 주목받고 매력적인 측면을 결정하여 이를 개선하는 것입니다.
EMOTIV x 신경 마케팅 - L’Oreal의 럭셔리 연구소에서 소비자 행동의 미래.
EEG 진동은 또한 잠재의식 브랜드/제품 회상을 확인하는 데 사용됩니다¹¹. 다른 용도로는 신경가격 결정이 있으며, 여기서 EEG가 포함된 행동 과제를 통해 제품의 최적 가격 전략을 찾습니다¹².
EMOTIV x 신경 마케팅 - 서로 다른 가격 제안에 대한 뇌의 반응.
일반 신경과학 연구
이러한 유형의 연구는 뇌가 어떻게 기능하는지(예: 우리의 뇌가 시각적 또는 청각적 자극을 처리하는 방법)와 다양한 뇌 영역끼리 어떻게 소통하는지를 이해하는 것을 포함합니다. 또한 뇌와 장애(예: 자폐 스펙트럼 장애 또는 조현병) 간의 관계를 이해하는 것도 포함됩니다. 이는 사회적, 정서적, 계산적 및 인지 도메인을 포함하는 여러 분야를 포괄합니다.
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)
BCI 연구는 EEG를 컴퓨터 장치와 통합하여 정신 명령을 외부 행동으로 변환하는 것을 목표로 합니다. 단어 문서를 작성하거나 휠체어를 움직이고 심지어 의수도 움직이기 위해 정신 명령을 사용하는 것은 BCI의 현재 발전 중 일부입니다, 이는 장애인의 삶의 질을 향상시키기 위해 사용되고 있습니다¹³.
뇌-컴퓨터 인터페이스 (BCI) - Instagram의 brainpaintbyjohn에서 뇌성 마비를 앓고 있는 8세 소년 존의 멋진 창작물
또한 혁명은 음악 산업에서 일어나고 있으며, 음악가/가수들이 자신의 생각을 사용하여 음악을 만들고 있습니다(관련 게시물 여기 참조)
뇌-컴퓨터 인터페이스 (BCI) - EMOTIV의 EPOC 헤드셋 & 아이콘 TONTO 신시사이저의 완벽한 조화.
전반적으로 EEG의 사용은 인간 행동을 이해하는 데 있어 표면적인 수준을 넘어설 수 있는 약속을 제공합니다. 비용 효율성과 높은 접근성은 사용자 경험 개선부터 치료 발전에 이르는 여러 학문 분야에서 유용한 도구가 될 수 있습니다. 이는 단순한 주관적 자기 보고를 넘어 깊이 있는 연구를 통해 인간 행동을 객관적으로 해독할 수 있도록 해줍니다.
뇌-컴퓨터 인터페이스 (BCI) - EMOTIV x 로드리고 후브너 멘데스, 정신 명령으로 F1 자동차 운전
기사 작성:
로쉬니 랜데니야, 연구 담당관, EMOTIV Research Pty. Ltd.
참고 문헌
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. 모바일 인지를 위한 사례 만들기: EEG와 스포츠 성능. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. 감정 얼굴 처리의 ERP 상관관계를 추출하기 위한 Emotiv EPOC+의 검증. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. 아동에서 연구 품질의 청각 사건 관련 전위에 대한 Emotiv EPOC EEG 시스템의 검증. PeerJ 3, e907 (2015).
4. Michel, C. M. et al. EEG 소스 이미징. Clin. Neurophysiol. 115, 2195–2222 (2004).
5. Noachtar, S. & Rémi, J. 간질에서 EEG의 역할: 비판적 검토. Epilepsy Behav. 15, 22–33 (2009).
6. Aldrich, M. S. & Jahnke, B. 비디오-EEG 폴리소노그래피의 진단 가치. Neurology 41, 1060–1060 (1991).
7. Prichep, L. S. & John, E. R. 정신 장애의 QEEG 프로파일. Brain Topogr. 4, 249–257 (1992).
8. Khodayari-Rostamabad, A., Reilly, J. P., Hasey, G. M., de Bruin, H. & MacCrimmon, D. J. 주요 우울 장애를 위한 SSRI 치료에 대한 반응 예측을 위한 EEG 데이터를 사용하는 기계 학습 접근법. Clin. Neurophysiol. 124, 1975–1985 (2013).
9. Čukić, M., López, V. & Pavón, J. 정신과에서의 새로운 관행으로서 안정 상태 뇌파를 통한 우울증 분류: 리뷰. J. Med. Internet Res. 22, e19548 (2020).
10. Ohme, R., Reykowska, D., Wiener, D. & Choromanska, A. EEG와 전기 피부 반응 측정을 통한 광고 자극에 대한 신경 생리학 반응 분석. J. Neurosci. Psychol. Econ. 2, 21–31 (2009).
11. Shaari, A., Syafiq, M., Mikami, O. & M.A, M. K. 신경 마케팅에서의 EEG 응용-잠재의식 탐색. Neuromarketing 14, (2020).
12. Nigdelis, V. & Tsolaki, M. 신경가격 결정: 가격 노출에 대한 뇌 반응의 관점. Hell. J. Nucl. Med. 20, 196–203 (2017).
13. Abiri, R., Borhani, S., Jiang, Y. & Zhao, X. 신경과학 기사
짧은 비디오를 만들었고 사람들이 비디오의 어떤 부분에 매력을 느꼈는지 알아내고 싶다고 상상해 보세요. 일반적으로는 그들에게 물어보면 됩니다. 아마 설문조사를 사용할 것입니다. 그러나 가장 흔한 대답은 “정확히 모르겠습니다” 또는 “기억이 나지 않습니다”일 수 있습니다. 주관적인 측정만으로 인간 인식에 대한 연구를 수행하는 것은 불확실성에 얽힐 수 있으며, 신경생리학적 반응을 측정함으로써 이를 극복할 수 있습니다. EEG 장치는 인간 인식과 관련된 연구를 향상시킬 수 있는 접근이 용이하고 비용 효율적인 도구로 독특하게 위치하고 있습니다. 결과적으로 이는 심리학, 신경 마케팅 및 BCI에서 핵심 도구로 빠르게 자리 잡고 있습니다.
EEG란 무엇인가요?
뇌 세포인 뉴런에 의해 유도된 전기 활동을 측정하는 것이 EEG(뇌파검사)입니다. 이는 두피에 전극을 배치하여 안전하고 비침습적인 방법입니다. 이 용도로 사용되는 EEG 장치는 단일 채널 상업적 장치에서 256 채널 의료용 시스템까지 다양할 수 있습니다. EEG가 무엇인지 및 다양한 EEG 장치에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
EEG의 장점은 무엇인가요?
높은 시간 해상도
EEG는 높은 시간 해상도로 인해 무의식적 과정을 색인화할 수 있습니다.
EEG의 가장 큰 강점은 다른 신경 이미징 방법에 비해 높은 시간 해상도를 보유하고 있다는 것입니다. 즉, 밀리초 단위의 빠른 뇌 반응을 측정하는 능력을 의미합니다. fMRI(기능적 자기공명영상)와 같은 다른 뇌 이미징 방법은 관심 자극을 제시한 후 1초 이상 걸리게 됩니다. 또한 주관적인 반응에서의 불확실성을 피하기 위해 설계된 행동 과제는 일반적으로 반응 시간과 버튼 클릭 응답에 의존하게 됩니다. 이러한 응답은 최대 1초가 걸릴 수 있으며, 이는 뇌가 밀리초 단위의 복잡한 신경 생리학적 과정을 생산할 수 있다는 점을 고려할 때 매우 느립니다. 따라서 높은 시간 해상도로 인해 EEG는 단순한 자기 보고 및 반응 기반 과제로는 인식되지 않을 무의식적 과정을 색인화할 수 있습니다.
비용 효율성과 이동성
스포츠 과학: 팍스턴 린치는 에모티브 인사이트 EEG 헤드셋을 사용하여 압력 테스트를 받습니다.
EEG 장치는 비용 효율적이고 무선으로 발전하여 연구자들이 참가자를 연구실로 데려오는 대신 현장에서 연구를 수행할 수 있게 해줍니다. EEG와 MEG(자기뇌파검사) 모두 높은 시간 해상도를 가지고 있지만, EEG는 비용이 적고 이동성이 좋기 때문에 통제된 환경이나 자연 환경에서 인간 행동을 연구하는 데 더 접근성이 좋은 연구 도구입니다. 다른 신경 이미징 방법(예: MEG, MRI 및 PET)은 높은 유지 비용이 필요하고, 참가자는 이러한 연구를 수행하기 위해 병원이나 연구실 환경으로 데려가야 합니다. 대조적으로, 거의 모든 환경이 EEG “실험실”로 전환될 수 있습니다. (모바일 EEG가 현장에서 스포츠 성능 개선에 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 Park et al. 검토1를 참조하세요.)
내부 또는 원격 연구
EEG는 반드시 단일 장치로 실험실 기반 일 필요는 없습니다. 저렴하고 상업적인 EEG 장치의 발전으로 인해, 가정 사용자는 자신의 EEG를 기록할 수 있게 되었습니다. EmotivLABS 플랫폼을 통해 연구자들은 EMOTIV 헤드셋을 사용하여 온라인으로 실험을 수행할 수 있으며, 이는 연구 품질 장치에 대해 검증되었습니다²ʹ³. 우리의 파일럿 온라인 EEG 연구에 대해 여기에서 읽거나, EMOTIV 사용자가 발표 소프트웨어를 평가하기 위해 자택에서 실시한 연구에 대한 파트너십 중 하나에 대해 여기에서 읽어보세요.
EEG로 무엇을 측정할 수 있나요?
대부분의 연구자들은 자극 시작 후 관심 지점에서의 전압 진폭(즉, 사건 관련 전위 또는 ERP) 또는 EEG에서 초당 발생하는 진동 수(즉, 시간-주파수 분석)를 사용합니다.
이 두 가지 영역은 행동과 관련된 다양한 연구 질문에 답할 수 있게 해줍니다. 또한, 정교한 기계 학습 알고리즘의 발전으로 우리는 관심 자극에 대한 정신 상태를 해독하기 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 주의력에 대해 검증된 알고리즘의 개발로 우리는 이제 “내 비디오의 어떤 부분이 더 많은 주의를 끌었는지”와 같은 질문에 쉽게 대답할 수 있습니다.
고려해야 할 경고 사항
우리는 EEG로 정확히 생각을 읽을 수 없다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 따라서 비교되는 자극은 이상적으로 관심 변수 외의 모든 측면에서 일치해야 합니다. 따라서 잘 설계된 실험 과제가 좋은 EEG 연구의 초석입니다. 둘째, EEG 장치는 전기 장비의 간섭을 감지할 수 있으며, EEG는 또한 움직임에 취약할 수 있어 기록에 원하지 않는 아티팩트를 도입할 수 있습니다. 따라서 원시 EEG는 자극 인식과 관련하여 추론이 이루어지기 전에 청소 및 처리해야 하는 전체 뇌 반응을 반영합니다.
또한 단일 전극에서 기록된 뇌 활동은 전체 뇌의 활동을 기록하며, 그 위치는 활동의 소스를 직접적으로 지시하지 않습니다(e.g. 전두 전극에서의 증가된 활동은 전두엽이 이 반응을 생성했음을 의미하지 않습니다). EEG 반응의 소스 재구성과 같은 방법⁴이 이 목적을 위해 두피 수준에서 소스를 결정하는 데 사용될 수 있습니다. 더 깊은 소스를 보다 확신을 가지고 결정하기 위해 MEG 또는 fMRI와 EEG를 결합한 신경 이미징 방법을 고려할 수 있습니다.
현재 연구에서의 EEG
EEG는 현재 심리학 및 의학 분야뿐만 아니라 뇌-컴퓨터 인터페이스, 신경 피드백, 그리고 신경 마케팅과 같은 분야에서 소비자 행동을 이해하는 데 도움을 주는 여러 가지 방법으로 사용되고 있습니다.
의료 또는 임상 신경과학
EEG는 주로 진단 및 치료 개선을 위해 의료 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, EEG의 가장 일반적인 사용법은 간질 진단 및 발작⁵ 탐지에 있으며, 수면 연구에서 수면 이상을 탐지하는 데 사용됩니다⁶. 정신과 및 임상 신경과학에서 EEG는 현재 주관적인 임상 평가에 의존해야 하는 장애의 객관적인 마커를 식별하는 데 사용되고 있습니다. 진단 중 다양한 정신 질환으로 인한 뇌의 변화 특성을 파악하기 위해 두피에서 진동 수를 계산하고 매핑하는 정량적 EEG(qEEG)와 같은 기술이 사용되고 있습니다⁷. 건강한 뇌와 장애가 있는 뇌의 분류에 기계 학습이 적용되는 것도 보다 객관적인 진단 방법으로의 길을 열어주고 있습니다⁸ˈ⁹.
신경 마케팅
소비자 행동을 이해하는 것은 분명히 신경 마케팅의 핵심입니다. 이 분야에서 EEG의 가장 일반적인 사용법은 광고¹⁰, 제품 또는 서비스의 덜 주목받고 매력적인 측면을 결정하여 이를 개선하는 것입니다.
EMOTIV x 신경 마케팅 - L’Oreal의 럭셔리 연구소에서 소비자 행동의 미래.
EEG 진동은 또한 잠재의식 브랜드/제품 회상을 확인하는 데 사용됩니다¹¹. 다른 용도로는 신경가격 결정이 있으며, 여기서 EEG가 포함된 행동 과제를 통해 제품의 최적 가격 전략을 찾습니다¹².
EMOTIV x 신경 마케팅 - 서로 다른 가격 제안에 대한 뇌의 반응.
일반 신경과학 연구
이러한 유형의 연구는 뇌가 어떻게 기능하는지(예: 우리의 뇌가 시각적 또는 청각적 자극을 처리하는 방법)와 다양한 뇌 영역끼리 어떻게 소통하는지를 이해하는 것을 포함합니다. 또한 뇌와 장애(예: 자폐 스펙트럼 장애 또는 조현병) 간의 관계를 이해하는 것도 포함됩니다. 이는 사회적, 정서적, 계산적 및 인지 도메인을 포함하는 여러 분야를 포괄합니다.
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)
BCI 연구는 EEG를 컴퓨터 장치와 통합하여 정신 명령을 외부 행동으로 변환하는 것을 목표로 합니다. 단어 문서를 작성하거나 휠체어를 움직이고 심지어 의수도 움직이기 위해 정신 명령을 사용하는 것은 BCI의 현재 발전 중 일부입니다, 이는 장애인의 삶의 질을 향상시키기 위해 사용되고 있습니다¹³.
뇌-컴퓨터 인터페이스 (BCI) - Instagram의 brainpaintbyjohn에서 뇌성 마비를 앓고 있는 8세 소년 존의 멋진 창작물
또한 혁명은 음악 산업에서 일어나고 있으며, 음악가/가수들이 자신의 생각을 사용하여 음악을 만들고 있습니다(관련 게시물 여기 참조)
뇌-컴퓨터 인터페이스 (BCI) - EMOTIV의 EPOC 헤드셋 & 아이콘 TONTO 신시사이저의 완벽한 조화.
전반적으로 EEG의 사용은 인간 행동을 이해하는 데 있어 표면적인 수준을 넘어설 수 있는 약속을 제공합니다. 비용 효율성과 높은 접근성은 사용자 경험 개선부터 치료 발전에 이르는 여러 학문 분야에서 유용한 도구가 될 수 있습니다. 이는 단순한 주관적 자기 보고를 넘어 깊이 있는 연구를 통해 인간 행동을 객관적으로 해독할 수 있도록 해줍니다.
뇌-컴퓨터 인터페이스 (BCI) - EMOTIV x 로드리고 후브너 멘데스, 정신 명령으로 F1 자동차 운전
기사 작성:
로쉬니 랜데니야, 연구 담당관, EMOTIV Research Pty. Ltd.
참고 문헌
1. Park, J. L., Fairweather, M. M. & Donaldson, D. I. 모바일 인지를 위한 사례 만들기: EEG와 스포츠 성능. Neurosci. Biobehav. Rev. 52, 117–130 (2015).
2. Kotowski, K., Stapor, K., Leski, J. & Kotas, M. 감정 얼굴 처리의 ERP 상관관계를 추출하기 위한 Emotiv EPOC+의 검증. Biocybern. Biomed. Eng. 38, 773–781 (2018).
3. Badcock, N. A. et al. 아동에서 연구 품질의 청각 사건 관련 전위에 대한 Emotiv EPOC EEG 시스템의 검증. PeerJ 3, e907 (2015).
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