[신호 처리 분석] 분석을 위한 전처리 (Preprocessing)

데이터를 수집한 후 본격적인 신호 처리 분석을 시작하는 첫 단계는 전처리 (Preprocessing) 과정이라고 할 수 있다. 마치 좋은 재료들을 씻고 다듬고 손질하는 등, 음식을 요리하는 데에 꼭 필요한 부분들만 사용하기 좋은 형태로 다듬는 과정과 같다고 볼 수 있을 것이다. 수집한 데이터를 그대로 사용하기에는 상당한 무리가 있기 때문에, 전처리 과정을 통해 신호의 질을 향상하고 분석 가능한 정보로 변환하는 다양한 기술과 방법론을 적용해야 한다.

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전처리의 중요성

1. 잡음의 정교한 제거와 신호 강화 (Noise Removal)

뇌파 신호는 노이즈와 복잡하게 섞여 있으며, 이를 분리하는 것은 매우 정교한 과정이다. 예를 들어, 고주파 잡음은 주로 전자기적 간섭에서 발생하며, 저주파 잡음은 생리적 움직임이나 느린 전기적 변화에서 기인한다. 이를 구분하고 제거하기 위해서는 대역 통과 필터(band-pass filter) 또는 노치 필터(notch filter) 같은 정밀한 필터링 기법이 사용된다. 신호 강화는 특정 주파수 대역(예: 알파파, 베타파)을 강조하여, 관련 뇌 활동을 더욱 명확히 드러낼 수 있게 한다.

2. 데이터 일관성과 기준선 보정 (Normalization & Baseline Correction)

연구나 임상에서는 여러 조건과 시간에 걸쳐 수집된 데이터를 비교해야 할 필요가 있다. 데이터 간의 일관성을 확보하기 위해, 전처리 과정에서는 각 세션의 기준선을 조정하고 정규화하는 과정이 포함된다. 이는 시간 경과에 따른 신호 변화를 최소화하여, 변동성이 뇌파 분석 결과에 미치는 영향을 줄인다.

3. 아티팩트(Artifact) 식별과 제거의 정밀함

아티팩트는 뇌파 기록에서 제거해야 할 비생리적 또는 생리적 신호로, 이를 정확하게 식별하고 제거하는 것은 전처리의 중요한 부분이다. 고급 기술, 예를 들어 독립 성분 분석(ICA) 또는 주성분 분석(PCA),는 다양한 신호 소스를 분리하고, 관련 없는 신호 성분을 식별하여 제거할 수 있게 한다. 이는 뇌파 신호의 순수성을 보장하고 분석의 정확성을 높인다.

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전처리에서 고려해야 할 사항

1. 신호 왜곡 방지

필터링 과정에서 신호의 중요한 특성이 왜곡되지 않도록 주의해야 한다. 올바른 필터의 종류를 선택하는 것이 중요하다. 고주파 잡음을 제거하기 위해 저주파 필터를 사용하거나, 반대로 근육의 움직임이나 다를 저주파 잡음을 제거하기 위해 고주파 필터를 사용할 수 있다. 대역통과 필터는 특정 주파수 범위 내의 신호만을 통과시키기 위해 사용된다. 

 

필터의 종류를 선택했다면, 필터링 파라미터를 조정하는 것이 그다음으로 중요한 단계이다. 파라미터는 신호의 중요한 정보를 유지하면서 불필요한 잡음을 제거할 수 있도록 세심하게 조정되어야 하는데, 너무 낮은 컷오프(cut-off) 주파수는 중요한 신호 성분을 제거할 수 있고, 너무 높은 컷오프 주파수는 잡음을 충분히 제거하지 못할 수 있기 때문에 파라미터 조정은 아주 세심한 작업이다.

2. 다차원적 접근

전처리는 시간, 주파수, 공간 정보를 포괄적으로 고려하는 다차원적 접근이 필요하다. 예를 들어, 시간-주파수 분석을 통해 신호의 시간적 변화와 주파수적 특성을 동시에 고려할 수 있다. 

• 시간적 분석 (Time Analysis): 시간적 분석은 시간에 따라 변화하는 전기적 활동의 변화를 추적하여 특정 시점에서의 뇌 상태를 이해하는 데 사용된다. 예를 들어, 반응 시간이나 특정 자극에 대한 뇌의 반응을 분석할 수 있다.
• 주파수적 분석 (Frequency Analysis): 뇌파는 다양한 주파수 대역을 가지며, 각 주파수 대역은 특정한 뇌 활동과 관련이 있다. 주파수적 분석을 통해 뇌 활동의 주파수적 특성을 파악하고, 각 주파수 대역 (예, 알파, 베타, 델타, 감마)의 활동 변화를 모니터링할 수 있다.
• 공간적 분석 (Spatial Analysis): EEG는 두피의 여러 위치에서 측정되므로, 각기 다른 부위에서 발생하는 신호를 공간적으로 분석할 수 있다. 이를 통해 특정 뇌 영역에서의 활동 변화를 파악하고, 뇌의 다양한 영역 간의 상호작용을 분석할 수 있다.
• 시간-주파수 분석 (Time-Frequency Analysis): 시간과 주파수 분석을 결합한 시간-주파수 분석은 신호의 시간적 변화와 주파수적 특성을 동시에 고려한다. 이는 뇌파의 동적 변화를 보다 정밀하게 이해할 수 있게 해 주며, 특정 이벤트나 상태 변화에 따른 뇌파의 주파수 변화를 시간적으로 추적할 수 있게 해 준다.

다차원 데이터 통합 (Integration of Multidimensional Data): 시간, 주파수 공간적 정보를 통합적으로 분석함으로써, 뇌의 복잡한 활동을 보다 완전하게 이해할 수 있다. 이러한 통합적 접근은 뇌의 다양한 기능과 활동을 더욱 세밀하게 분석하고, 복잡한 뇌 네트워크와 기능적 연결성을 해석하는 데 도움이 된다.

3. 연구 목적과의 일치성

전처리 전략은 연구 또는 임상 목적에 맞게 맞춤화되어야 한다. 특정 뇌파 패턴이나 활동을 분석하는 경우, 관련된 신호 특성을 강조하고 보존하는 방식으로 전처리를 구성해야 한다. 연구의 목적이 무엇인지 명확히 정의하는 것이 중요하다. 예를 들어, 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD)의 뇌파 변화를 연구하는 경우, 특정 주파수 대역(예:베타파)에 초점을 맞출 수 있다. 반면, 수면 연구에서는 델타파와 같은 다른 주파수 대역이 더 중요할 수 있다. 필자의 관심인 충동적 행동 감지의 경우 주로 베타파와 감마파 주파수 대역에 주목한다고 한다. 이 주파수 대역은 주의력, 의사 결정, 인지적 처리 및 충동성과 관련이 있다고 하는데, 앞으로 더 자세히 공부할 예정이다.

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결론

전처리는 뇌파 분석에서 중요한 역할을 하는 과학적이고 기술적인 과정이다. 이를 통해 얻은 데이터는 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 분석 결과로 이어진다. 전처리 과정의 깊이 있는 이해와 적용은 뇌 과학 연구와 임상 진단에서 더욱 정밀하고 심층적인 인사이트를 제공한다. 다음 포스트에서 계속해서 신경 신호 처리에 기본적인 내용들을 공부하자.