전극 위치 변화에 따른 EEG기반 BCI의 신호 특징 추출 강건성 연구

Abstract

지금까지 EEG 기반의 brain-computer interface (BCI) 는 분류 정확도나 정보 전달 속도와 같은 BCI 성능 측면에만 초점을 맞춘 연구들이 활발하게 진행되었다. 하지만 실질적으로 긴 기간 동안 일상 생활에서의 사용을 위해 반복되는 테스트 (test-retest) 에 대한 신뢰성도 고려되어져야 한다. BCI 시스템의 신뢰성에 영향을 줄 수 있는 요소 중 한가지는, 신호 측정에 사용되는 EEG 전극의 탈 부착으로 인해 종종 발생하는 전극 위치의 경미한 차이이다. 이러한 전극 배치의 차이가 BCI 시스템에 미치는 영향을 줄이기 위해 이 논문에서는 정확하게 유지되어야 하는 전극 위치를 조금씩 차이를 두면서, 운동 심상 (motor imagery, MI) 을 기반한 BCI에 사용되는 여러 가지 특징 추출 방법을 가지고 평가, 비교하였다. 이것을 위하여 본 연구에서는 3개의 기준 위치의 전극 (Fz, C3, C4) 과 기준 위치의 전극에서 각각 1cm 씩 떨어져 위치해 있는 전극 6개로 EEG 신호를 측정하였다. 건강한 8명의 피험자들이 왼팔-오른팔의 총 180번 운동심상을 수행하였다. 서로 다른 일곱 가지 특징 추출 방법 (power spectral density [PSD], phase locking value [PLV], coherence, PSD와 PLV 의 결합, PSD와 coherence의 결합, PSD와 PLV와 coherence의 결합, cross-correlation [CC]) 을 전극 위치 변화에 대한 영향 뿐만 아니라 절대적인 분류 정확도면에서도 평가 하였고, 공통적으로 5-fold cross-validation과 선형판별분석(linear discriminant analysis [LDA])을 분류에 사용하였다. 정량적인 분석 결과 PSD나 CC를 기반으로 한 특징의 사용은 PLV를 기반했을 때의 특징을 사용했을 때 보다 더 높은 분류 정확도를 보임이 증명되었다. 하지만 동시에 PSD를 기반한 특징은 EEG 전극 위치가 바뀜에 따라 CC나 PLV에 기반한 특징보다 더 민감하게 영향을 받는 것을 보였다. Coherence를 기반한 특징의 경우 PSD나 CC를 기반으로 한 특징 보다는 낮은 분류 정확도를 보였지만 EEG 전극 위치의 변화 측면에서는 PSD 보다는 덜 민감하게 영향을 받아 전체적으로 PLV와 비슷한 양상을 보였고, CC나 PLV를 기반한 특징들 보다 더 민감함을 보였다. PSD와 PLV 또는 coherence를 기반한 특징들의 조합은 현저하게 낮았던 PLV 또는 coherence를 기반한 특징의 분류정확도가 어느 정도 개선시킴을 보였으나 여전히 EEG 전극 위치 변화에 대해서는 CC와 PLV를 기반한 특징보다 민감함을 보였다. 이와 같은 본 연구의 결과들은 CC가 높은 분류 정확도를 보임과 동시에 빈번히 발생 될 수 있는 EEG 전극의 작은 위치 변화에 영향을 적게 받기 때문에 운동 심상을 기반한 BCI 연구에서 유망한 특징 추출 방법으로 사용 될 수 있음을 시사한다.