EEG 시스템은 본질적으로 움직임에 민감하지만, EMOTIV 장치는 중간 정도의 신체 활동 중에도 잘 작동하도록 설계되어 전통적인 실험실 환경 외부에서의 유연성을 제공합니다. EMOTIV 제품은 전통적인 실험실 EEG 시스템보다 더 다용도로 설계되어 동적이고 현실적인 환경에서 사용하기 적합합니다. 주요 설계 요소는 다음과 같습니다:

• 경량 및 안전한 착용감: EPOC+ 헤드셋은 가벼우며 머리에 다르게 착용되도록 설계되어 신체 활동 중 불편함을 최소화합니다. 이 디자인은 장치가 더 격렬한 움직임 중에도 제자리에 머물도록 쉽게 부착할 수 있도록 합니다.

• 독립 스프링 센서: 센서는 독립적으로 스프링된 팔에 위치하여 안정적인 착용감을 제공하고 움직임 중에도 헤드셋이 미끄러지지 않도록 합니다. 이 디자인은 신호 무결성을 유지하고 장기 사용 중에도 장치가 편안하게 유지되도록 도와줍니다.

하지만 이 장치를 사용하면서 수행할 수 있는 신체 활동의 종류에는 한계가 있으며, 이러한 경계를 이해하는 것은 최상의 데이터 수집을 보장합니다.

움직임 민감도와 필터링

​​EEG 시스템, EMOTIV 제품을 포함하여, 움직임으로 인한 간섭에 취약합니다. 이는 주로 근육 활동(EMG) 또는 장치 자체의 물리적 움직임으로 인해 데이터에 노이즈를 유발할 수 있습니다. 

• 보통 움직임: 걷기나 일반적인 머리 흔들기와 같은 정상적인 움직임은 일반적으로 문제가 되지 않으며 분석 중 쉽게 필터링할 수 있습니다.

• 격렬한 움직임: 달리기, 점프 또는 갑작스러운 머리 회전과 같은 더 공격적이거나 기북한 움직임은 헤드셋이 이동하거나 더 많은 노이즈를 유입시킬 수 있습니다. 이러한 상황에서는 데이터 품질이 저하될 수 있으며 정확성을 보장하기 위해 헤드셋을 재배치해야 할 수도 있습니다.

• 데이터 복구: 빠른 움직임은 신호 무결성에 일시적인 중단을 초래할 수 있지만, EEG 시스템은 일반적으로 빠르게 복구됩니다. 연구자들은 과도한 노이즈(예: 갑작스러운 움직임)로 인한 데이터 에포크를 생략하는 것이 일반적인 해결책입니다. 이러한 접근 방식은 데이터 세트를 10-20% 줄일 수 있지만 여전히 사용 가능한 데이터를 생성합니다.

근육 아티팩트 처리

다른 EEG 시스템과 마찬가지로 EMOTIV 장치도 사용자가 신체적으로 활동할 때 근육 활동의 영향을 받을 수 있습니다. 그러나 다음 방법을 사용하여 이를 완화할 수 있습니다:

• 에포크 생략: 연구자들은 전체 데이터 품질을 개선하기 위해 흔한 에포크를 데이터 세트에서 제외합니다.

• 소스 로컬라이제이션: EEGLab의 ICA(독립 구성 요소 분석) 및 Loreta와 같은 고급 분석 도구를 사용하여 데이터에서 근육 활동 아티팩트를 제거하고 신호 대 잡음 비율을 향상시킬 수 있습니다.

현실 세계 사용 사례

예를 들어, 내셔널 지오그래픽 탐험가 댄 레이븐 엘리슨은 에든버러를 가로지르며 EPOC+ 헤드셋을 착용하여 여정 중 EEG 데이터를 기록했습니다. 헤드셋은 그의 활동을 기록하는 동안 그의 뇌 활동을 기록했습니다. 이 데이터를 동기화하여 연구자들은 다양한 환경 요인이 그의 참여, 스트레스 수준, 집중도, 흥분 및 이완에 어떻게 영향을 미쳤는지 분석할 수 있었습니다. 이러한 종류의 데이터는 도시 계획에서 응용될 수 있어 설계자들이 건강, 행복 및 웰빙을 촉진하는 도시를 만드는 데 도움을 줍니다.

EMOTIV 장치는 유연성을 위해 설계되었으며 전통적인 실험실 EEG 시스템이 적합하지 않을 수 있는 환경에서도 사용될 수 있지만, 특정 유형의 신체 활동(특히 격렬한 움직임)은 데이터 품질에 영향을 줄 수 있습니다. 최적의 결과를 위해 과도한 움직임을 최소화하는 것이 좋지만 EMOTIV 제품의 휴대성 덕분에 동적 연구 및 현실 세계 응용 프로그램에 이상적입니다. 환경 연구, 뇌-컴퓨터 인터페이스 또는 감정 연구를 위해, 우리의 장치는 어려운 환경에서도 뇌 활동을 포착할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.