도약하다

Topographical Mapping이란 EEG 데이터를 시각화하는 방법 중 하나로, 뇌에서 발생하는 전기적 활동의 위치를 관찰할 수 있는 뇌파의 지도라고 할 수 있는 시각화 방법이다. 이번 글에서는 Topographical Mapping에 대한 더 자세한 내용과 이를 분석하는 방법을 알아보자. Topographical Mapping이란? EEG Topographical Mapping은 두개골의 표면에 위치한 여러 전극에서 측정된 뇌파를 시각화한다. 위의 사진에서, 검은 점은 EEG 전극들의 대략적인 물리적 위치를 나타내는데, 중요한점은 각 점의 위치, 즉 전극은 두피의 넓은 부분이 아닌 전극이 맞다은 두피의 한 부분에서만 전기적 신호를 측정한다는 점이다. 그렇다면 각 점들 사이에 있는 색들은 어떻게 ..

지난 글에서 이야기했듯이 수집한 데이터를 정제하는 것 (data cleaning)은 아주 중요하면서도 복잡한 단계이다. 최적의 데이터 정제 방법이라는 것은 사실상 딱 한두 가지로 정리하기가 불가능하다. 왜냐하면, 어떤 장비를 사용했는지, 어떤 종류의 데이터인지, 무슨 목적을 갖고 어떤 분석을 할 것인지에 따라 다양하게 달라질 수 있기 때문이다. 이러한 데이터 정제의 중요성을 인식했다면 다음으로 이어져야 하는 내용은 구체적으로 데이터 정제 과정에서 발생할 수 있는 여러 문제점들, 즉 'artifacts'에 초점을 맞춰 볼 필요가 있다. 이번 글에서는 실제 데이터 분석 과정에서 볼 수 있는 몇가지 artifacts의 예시를 함께 살펴보고, 이들 중 어떤 artifacts는 무시해도 되고 어떤 artifact..

Independent Component Analysis (ICA, 독립 성분 분석)은 여러가지 정보가 복잡하게 섞여있는 다차원의 신호나 데이터 세트를 가능한 한 독립적인 구성 요소로 분해하는 통계적 계산 방법이다. ICA의 발견과 개발은 신호처리 분야에 혁명적인 변화를 가져왔으며, 복잡한 데이터 세트에서 독립적인 신호 원천을 분리해내는 데 큰 역할을 하고 있다. ICA의 발견과 배경 ICA는 1980년대 후반에 처음 개발되었는데, 특정한 한 사람에 의해 발견된 것이 아니라 여러 연구자들에 의해 점진적으로 개발되었고, 주로 이미지와 오디오 신호 처리 분야에서 사용되기 시작했다. ICA 분야에서 주목할 만한 기여를 한 인물로는 피에르 콤톤(Pierre Comon)이 있다. 콤톤은 1994년에 ICA에 대한 ..

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. 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 움직임이..

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 ..

앞으로 이 블로그에 올라올 다른 카테고리의 글들을 읽어보면 알겠지만, 필자는 중독에 대해 아주 깊은 관심을 갖고 있는 데이터 사이언티스트이다. 그래서 데이터 사이언스라는 아주 훌륭한 도구를 가지고 중독이라는 심각하고도 어려운 문제를 풀 수 있는 방법에 대해 많은 고민을 했고 긴 고민 끝에 데이터 사이언스의 수많은 분야 중 Signal Processing Analysis (신호 처리 분석)을 심도 있게 공부하기로 결심했다. 신호 처리 분석과 중독이 무슨 상관인지 궁금해하는 사람들이 있을 것이다. 하지만, 이 둘 사이에는 아주 밀접한 관련이 있다. 왜냐하면, 인체의 신경계에서 정보를 전달하는 역할을 하는 세포인 뉴런은 전기적 신호(및 화학적 신호)를 사용하여 다른 뉴런이나 근육 등과 소통하기 때문이다. 분명..