Non-invasive 방법 중에는 fNIRS, fMRI, EOG, MEG 가장 대표적인 방법으로는 EEG로 본 내용에서 주로 다룰 데이터이다. Delta (0.5~4 Hz), Theta (4~8 Hz), Alpha (8~12 Hz), Beta (12~30 Hz), Gamma (30~100 Hz)로 나누어 져있고, Alpha~Gamma에서 인간의 인지 과정 및 정도에 대한 정보를 얻을 수 있다 (Zhang et al., 2018h).
EEG의 또 다른 특징으로는 휴대성이 좋고, temporal resolution이 높다는 것이다. 그리고 다른 방법에 비해 Signal processing으로 충분히 착용자의 움직임에 영향을 줄일 수 있고, 강한 자기장에 노출되지 않아도 된다는 점이다. 그렇게 때문에 EEG를 활용한 분석 방법들이 많이 개발되어 있다. 위의 그림과 같이 여러 Paradigm으로 나눌 수 있는데, Spontaneous EEG의 경우 lower SNR과 참가자간 larger variation 때문에 분석 및 사용이 어려운 부분이 있다. 반대로 Evoked Potential의 경우에는 event를 기준으로 분석을 하기 때문에 이러한 단점들이 많이 보완될 수 있다. 하지만 ERP에서는 event 간의 간격이 겹치면 안되기 때문에 stimuli 자극 주기가 2Hz이하인 경우가 많고, SSEP는 3.5~75Hz까지 다양하게 제시 가능하다.
1) Event-Related Potential: visual, audio, somatosensory 등 다양한 감각으로 인한 evoked potential이 존재하고, occipital lobe에서 나오는 VEP가 가장 뚜렷하게 측정된다. Rapid serial visual presentation (RSVP)로 background noise를 제거하기 위해 여러번 반복하는 실험 패러다임을 사용한다. (SEP로 VR Haptic Evaluation이 가능할지??)
2) P300: Positive potential of ERP at 300ms라는 뜻으로, P1, N1, N2 등 다양한 종류가 있다. 그 중에서드 P300은 큰 진폭으로 인해 탐지하기 쉽워 대표적으로 많이 쓰인다. P3 신호를 얻기 위해서는 Odd-ball paradigm을 사용하는데 BCI에서는 P300 Speller라는 input 방식으로 활용된다.
3) Steady State Evoked Potentials: 평상시의 Brain signal과 Steady-state stimuli (고정 주기로 깜빡이는 자극)가 제시 되고 있을 때의 braing signal을 비교하여 이를 Trigger로써 활용한다. 이러한 자극에도 Auditory, Somatosensory를 기반으로 한 것들이 있지만 주로 Visual을 활용한다.
[참고 Link]
Virtual ERP Boot Camp: Introduction to ERPs
An introduction to the event-related potential technique for students and researchers with little or no prior ERP experience.
courses.erpinfo.org
Online EEGLAB workshop
EEGLAB Documentation including tutorials and workshops information
eeglab.org
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