[신호 처리 분석] 어떤 신호를 어떻게 수집 할 것인가?

신호 처리 분석

신호 처리 분석은 말 그대로 신호로 받은 데이터의 특성을 이해하고 유의미한 정보들을 해석해 내는 과정을 이야기한다. 그러려면 일단 사람의 뇌에서 발생하는 신호는 무엇이 있는지 먼저 알아보아야 할 것이다. 이 전 포스트에서 잠깐 언급했듯이, 우리의 뇌는 무수히 많은 뉴런으로 이루어져 있으며, 이들은 전기적(및 화학적) 신호를 통해 정보를 처리하고 전달한다. 이러한 복잡한 네트워크 속에서 전기적 활동은 우리의 인지, 사고, 감정 등 마음의 작동 방식을 이해하는 열쇠이기 때문에 뉴런에서 발생하는 전기적 활동을 이해하는 것은 아주 중요하다.
 
하지만, 뉴런에서 발생하는 전기적 신호는 개별 뉴런 단위로는 측정하기가 어렵다. 이유는 여러 가지가 있다.

 
1. 개별 뉴런에서 발생하는 전기적 신호가 매우 미세하기 때문이다.
뉴런 하나하나가 발생시키는 전기적 신호는 몇 밀리볼트(mV) 미만의 아주 작은 변화량을 나타내기 때문에, 이를 정확하게 측정하고 기록하는 것은 기술적으로 매우 까다롭다. 
 
2. 뉴런 한 개의 활동을 분리해서 측정하는 것이 매우 어렵기 때문이다.
뇌는 수십 억 개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 각각의 뉴런은 독립적으로 또는 다른 뉴런과 함께 활동한다. 이러한 활동은 매우 복잡한 네트워크 내에서 이루어지기 때문에, 특정한 뉴런 한 개의 활동을 분리해서 측정하는 것은 주변 뉴런들의 활동 속에서 이를 구분해 내기 어렵게 만든다.
 
하지만 이러한 점들이 문제가 되지 않는 이유는 피라미드 세포와 같은 대규모 뉴런 집단이 동기화되어 발화하며 내뿜는 전기적 신호를 측정하는 것이 가능하기 때문이다. 이 전기적 신호를 측정하는 대표적인 방법으로는 EEG(뇌파검사)가 있다.

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EEG(뇌파 검사)란?

Electroencephalography, EEG(뇌파검사)는 뇌의 전기적 활동을 기록하는 방법으로, 두피에 배치된 전극을 통해 뇌파의 파워, 주파수, 공간, 시간 등 다양한 차원의 정보를 추출해 낼 수 있다. 
 
EEG를 수행할 때, 다수의 전극을 두피에 배열하여 뇌의 다양한 부위에서 발생하는 전기적 활동을 포착하게 된다. 

EEG 검사를 받고 있는 모습

 
그림을 보면 알 수 있듯이 현재로서는 누구에게도 어울릴 수 없는 전극이 가득 달린 장비를 사용해야만 EEG 검사를 받을 수 있다. 필자의 연구주제를 생각해 본다면, EEG를 사용하여 실시간으로 충동의 순간을 감지하기 위해서는 평소에도 착용을 하고 있어야 하기 때문에 미적인 부분은 치명적인 단점이 될 수도 있겠다. 조금 더 나은 방법을 고안해야 할 것 같다. 이러한 단점 외에도 EEG는 몇 가지 장단점을 갖고 있는데, 대표적인 장점과 단점을 소개하고자 한다.

장점	단점
시간 해상도 (temporal resolution): EEG는 뇌파의 미세한 변화를 밀리초(milisecond) 단위로 측정할 수 있어, 뇌 활동의 시간적 패턴을 매우 정밀하게 추적할 수 있다.	공간 해상도 (spatial resolution): EEG의 공간 해상도는 상대적으로 낮아, 전기적 활동이 뇌의 어느 정확한 부위에서 발생하는지를 파악하는 것이 어려울 수 있다.
비침습적(Non-Invasive): EEG는 비침습적인 방법이기 때문에, 환자에게 통증이나 불편함을 주지 않고 반복적인 검사가 가능하다	신호 왜곡 (signal distortion): 두피, 두개골, 뇌 수막을 통과하면서 뇌파 신호가 왜곡될 수 있으므로, 신호의 정확한 원천을 추정하기가 복잡할 수 있다.

 
이러한 장점들을 살리고 단점들을 보완하는 방법을 공부한다면, 위에서 언급했듯이 EEG에서 파워, 주파수, 공간, 시간 등의 정보들을 보다 의미 있게 추출해 낼 수 있을 것이다.

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EEG 분석 방법

정보를 "추출을 한다"는 것은 여러 가지 정보가 뒤섞여 있고 그것을 풀어내 원하는 정보들을 찾아낸다는 의미일 것이다. 뒤섞인 정보를 풀어내는 방법 중 하나를 Filtering이라고 하는데, 크게 두 가지로 나눌 수 있다.

• 시간적 필터링 (Temporal Filtering): 시간 기반의 정보를 추출하는 방법으로, 시간 도메인 분석 (Event Related Potential; EPR), 스펙트럼 분석 (Fourier transformation), 시간-주파수 분석 (wavelet convolution)등이 있다.
• 공간적 필터링 (Spatial Filtering): 공간 기반의 특징을 추출하는 방법으로, 동기화, 그래프 이론, 성분 분석 (PCA, GED, ICA) 등의 방법이 있다.

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이번 포스트에서는 충동을 감지하기 위한 첫 단계로 뇌에서 '어떤 신호를, 어떻게 잡아낼 것인가?'에 대한 아주 기본적인 내용을 다루었다. 다음 포스트에서 계속해서 신경 신호 처리의 기본들을 좀 더 공부하기로 하자.