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문제 정의
- 본 논문의 목적은 기존의 방법인 평균ERP 파형분석의 통계적 분석과 ICA를 이용한 개인별 ERP 분석결과를 비교하여 제시함으로써 난이도 변화에 따른 시각적 oddball 작업 수행 시 뇌 활성화의 유사점 및 차이점을분석하고자하는 것이다. 측정된 61 채널 뇌 파로부터 개 인별로 ICA를 적용하여 독립 요소들로 분해 한 후 우선 안전도 (electrooculogram, EOG)와 근전도 (electromyogram, EMG)에 해당하는 독립요소들을 제거하였다.
- 또한 평균 ERP 분석에서 확인된 ERP 요소파형과 각 독립요소의 시 공간적 특성을 비교하여 ERP 요소들에 해 당되는 독립 요소들을 선택 하여 이 들에 대하여 작업 난이 도에 따른 차이를 통계적 으로 비교하였다. 주로 평균 ERP 분석에서 난이도엔 따른 중요한 차이를 보이는 P2 및 P300 요소에 대한 분석을 중심으로 여러 명의 피험자들에게서 비슷한 특성을 갖는 독립요소들을 찾을 수 있는 지 여부와 이러한 개인별 분석결과가 평균 ERP 분석에서 얻은 다수피험자에 대한 결과와 일치하는 지를 확인하는 것을 주요한 목적으로 설정하였다.
제안 방법
- 유사점 및 차이점을분석하고자하는 것이다. 측정된 61 채널 뇌 파로부터 개 인별로 ICA를 적용하여 독립 요소들로 분해 한 후 우선 안전도 (electrooculogram, EOG)와 근전도 (electromyogram, EMG)에 해당하는 독립요소들을 제거하였다. 이후 종래의 평균 ERP을 계산한 후 여러 개의 ERP 요소파형을 시공간적 특성에 따라 규명 하여 작업 난이 도에 따른 차이를 통계 분석 으로 비 교하였다.
- 0 cm이었다. 자극은 자극 제시용 소프트웨어 (Presentation, Neurobehavioral systems, Berkeley, CA)를 이용하여 17” LCD 모니터를 통하여 제시하였다. 그림 1 (b)는자극제시 방법을도시한 것이다.
- 그림 1 (b)는자극제시 방법을도시한 것이다. 지속적으로 모니터에 주의 집중하도록 ‘+' 형태를 갖는 고정기호 (fixation mark) 를 자극제시 전 800 ms로부터 100 ms 동안 보여주었으며, 이후 80 ms 동안 시각자극을 제시하였다. 그 외 구간에는 검정색화면 (blank)을 보여주었다.
- 그 외 구간에는 검정색화면 (blank)을 보여주었다. 자극 간 간격은 2000 ms로 고정하였으며 표준자극과 목표자극의 발생 빈도가 4:1 이 되도록 임의의 순서로 제시되었다. 표준자극과 목표자극의 크기 차이를 조저함으로써 시각적으로 식별하기 위한 난이도를 조절하였다.
- 자극 간 간격은 2000 ms로 고정하였으며 표준자극과 목표자극의 발생 빈도가 4:1 이 되도록 임의의 순서로 제시되었다. 표준자극과 목표자극의 크기 차이를 조저함으로써 시각적으로 식별하기 위한 난이도를 조절하였다. 목표자극은 직경 4 cm로 고정하였으며 표준자극의 직경의 직경을 각각 2.
- 표준자극과 목표자극의 크기 차이를 조저함으로써 시각적으로 식별하기 위한 난이도를 조절하였다. 목표자극은 직경 4 cm로 고정하였으며 표준자극의 직경의 직경을 각각 2.8 cm 및 3.6 cm로 변화시킴으로써 쉬운 작업 (easy task)과 어려운 작업 (difficult task)을 구성하였다. 실험은 각 난이도별로 2회씩 실시하여 총4회 수행되었고 1회 실행 시 총270개의 자극이 제시되며 시간은 약9분 12초이었다.
- 6 cm로 변화시킴으로써 쉬운 작업 (easy task)과 어려운 작업 (difficult task)을 구성하였다. 실험은 각 난이도별로 2회씩 실시하여 총4회 수행되었고 1회 실행 시 총270개의 자극이 제시되며 시간은 약9분 12초이었다. 실험과실험 사이에는 5분 이상의 휴식을 취하도록 하였다.
- 피험자에게는 화면에 목표자극이 제시되면 즉시 마우스 왼쪽버 튼을 눌러 반응하도록 지 시 하였고 누른 시 점은 반응시간으로 기록되었다. 실험 시작 전에는 편안한 자세로 검정 화면 중앙을 응시하도록 하여 5분간 안정상태의 뇌파를 측정하였다.
- 그림 1. (a) 목표자극 및 표준자극 표준자극의 크기를 변화시켜 난이도 수준을 조절하였다. (b) 실험 설계
- 64개 Ag/AgCl 전극이 부착되어 있는 뇌파측정용전극모자 (EASYCAP, FMS, Munich, Germany)를 사용하여 확장된 10/10 시스템에 따라 60개의 전극으로부터 EEG 신호를 500 Hz 의 샘플링율로 기록하였다. 10/10 시스템은 전형적인 10/20 시스템에서 확장된 것으로 두피면을 구면으로 가정한 후 정면에 위치한 nasion에서후두부에 위치한 inion까지 10%씩 증가하는 지점과 좌측 preauricular 지점에서 우측 preauricular 지점까지 10% 씩 증가하는 지점에 전극을 배치되도록 한다[15].
- 기준전극은 양귓불에 두고 접지는Fpz와 Fz 사이에 위치시켰다. 추가로 오른쪽눈 밑에 전극을 부착하여 안구운동에 의한 발생되는 EOG를 측정하였다. 아티팩트의 영향을줄이기 위하여 0.
- 추가로 오른쪽눈 밑에 전극을 부착하여 안구운동에 의한 발생되는 EOG를 측정하였다. 아티팩트의 영향을줄이기 위하여 0.03 ~ 100 Hz의 대역통과 필터와 60 Hz의 노치필터를 적용하였다. 전도성 젤을 이용하여 모든 전극의 임피던스 크기는 10 kQ 이하가 되도록 했다.
- 측정된 뇌 파로부터 평균 ERP 파형을 구하고 ICA를 수행 하기 에앞서 다음과 같은 전처리 과정을 수행하였다. 우선 EOG 채널과 측정된 60 채널 뇌파에 50 Hz의 저역통과필터를 적용시킨 후 각 실험조건에서 측정된 다채널 뇌파를 자극제시 시점을 기준으로 -100 ms에서 1000 ms 구간에서 잘라 단일시행 ERP들을 얻고 이들을 연속하여 연결시킴으로써 ICA를 수행하기 위한 입력 데이터를 구성하였다.
- 다음과 같은 전처리 과정을 수행하였다. 우선 EOG 채널과 측정된 60 채널 뇌파에 50 Hz의 저역통과필터를 적용시킨 후 각 실험조건에서 측정된 다채널 뇌파를 자극제시 시점을 기준으로 -100 ms에서 1000 ms 구간에서 잘라 단일시행 ERP들을 얻고 이들을 연속하여 연결시킴으로써 ICA를 수행하기 위한 입력 데이터를 구성하였다. 매 구간 baselinee-100 ~ 100 ms 구간의 평균값을 이용하여 보정하였다.
- 아티팩트 제거를 위하여 우선 단일시행 ERP들 중에서 크기가 100 nV 이상인 신호가 관찰되는 구간과 드리 프트 (drift)나 고주파 잡음으로 오염 된 정도가 심한 구간을 제 외하였다. 다음으로 이후에 설명할 ICA 알고리즘을 이용하여 추가로 EOG와 EMG 아티팩트를 제거하였다[11].
- 개인별로 ICA 알고리즘을 이용하여 61 채널의 뇌파를 총 61 개의 독립요소들로 분리한 후 그 중에서 주요ERP 요소들의 신호원에 해당하는 독립요소, μ리듬에 해당하는 독립요소, EOG와 EMG 아티 팩트에 해당하는 독립 요소들을 규명 하였다. 독립 요소 분리는 100개의 epoch에 해당하는 61채널 뇌파로부터 수행되었다.
- 그림 2의 첫 번째 행은 평균ERP에서 발견되는 주요신호원인 P300 에 해당하는 것으로 판단된 독립요소의 예이다. 주요 신호원의 독립 요소는 topography 상에서 특정 영역의 활성 화가 관찰되는 가와 단일시행 파형에서 특정 시간대에 극점 (peak)을 보이는 지의 여부로부터 파악하였다. 두 번째 행은 μ리듬에 해당되는 독립요소의 예로써 topography 상에서 central 영역 또는 후두부에서 활성화가 관찰되는가, 반응시간 전후에 단일시행 파형에서 리듬에 의한 동요가 감소되는가, 10 Hz 전후 파워 스펙트럼의 크기가 큰가를 확인함으로써 파악할 수 있었다.
- EMG 아티팩트를 판단한 기준은 topography 상에서 temporal, frontal, occipital 영역의 국소부위 활성화가 관찰되는가, 단일시행 파형 들에서 EMG 영 향으로 인한 고주파 성분들로 오염되었는가, 15 Hz 이상의 파워 스펙트럼 크기가 큰가 이었다. 주요 신호원에 해당하는 독립요소가 두피면에 반영되는 크기는 혼합행렬 W를 이용하여 전극표면 위로 투영시킨 후 독립 요소의 활성 화 크기가 작업 난이 도에 따라 차이가 있는가를 관찰하였다. 이때 개인별로 ERP 요소의 신호원으로 선정 된 독립요소가 다수일 경우 이 것들을 전극으로 투영시킨 값의 합을 이용하였다.
- 주요 신호원에 해당하는 독립요소가 두피면에 반영되는 크기는 혼합행렬 W를 이용하여 전극표면 위로 투영시킨 후 독립 요소의 활성 화 크기가 작업 난이 도에 따라 차이가 있는가를 관찰하였다. 이때 개인별로 ERP 요소의 신호원으로 선정 된 독립요소가 다수일 경우 이 것들을 전극으로 투영시킨 값의 합을 이용하였다.
- 이는모든전극의 평균ERP 파형을 제곱한후 자극제시 시점을 기준으로 합함으로써 얻어진다[16]. GFP의 크기가 현저 히 크게 관찰된 시 간구간들을 찾은 다음 topography로 부터평균 ERP 크기가 큰 영역을 찾은 후 발생시간과 극성을 확인하여 ERP 요소파형들을 정의하였다. 정의된 평균 ERP 요소들의 크기가 작업 난이 도에 따라 유의미 한 차이가 있는가는 통계 적 으로 비교하였다.
- 합하여 얻은 GFP 그래프이다. 평균 ERP 파형과 GFP 그래프는 ICA 알고리즘을 이용하여 아티 팩 트에 해당하는 요소들을 제 거한 후 도시하였다. 그림 4의 (a)와 (b)는 눈의 깜박임 및 안구 움직임에 의한 EOG와 근육의 활동으로 인한 EMG의 영향으로 발생한 아티팩트들에 해당하는 대표적인 독립요소들을나타낸다.
- 그림 4의 (a)와 (b)는 눈의 깜박임 및 안구 움직임에 의한 EOG와 근육의 활동으로 인한 EMG의 영향으로 발생한 아티팩트들에 해당하는 대표적인 독립요소들을나타낸다. 앞에서 서술하였듯이 EOG 및 EMG 아티팩트에 해당하는 독립요소의 선정 은 각각의 독립 요소들의 topography와 시 간적 인 변화 양상을 기반하여 이루어졌다. 그림 4 (a)의 독립요소는 전형적인 EOG 파형의 형태와 매우 유사하며 topography로부터 이 독립요소의 신호원의 위치가 전반부를 중심으로 분포하여 눈 깜빡임 및 안구 움직임에 의한EOG 아티팩트에 기인하는 것으로 판단하였다.
- 작업난이도 간 비교는 전극 Cz의 평균 크기를 사용하였다. 요소 P2는 난이도가 낮을 때보다 높을 때 전극Cz에서 유의미하게 컸다(t=5.
- 넓 게 관찰되었다. 작업난이도간 P300 크기 비교는 전극 Fz, Cz, Pz에서의 각 평균크기를 사용하여 수행되었다. P300의 크기는 작업난이도가 쉬울 때가 어려울 때보다 유의미하게 컸다 (Fz:t=2.
- ICA을 이용하여 작업난이도에 따라 유의미한 차이를 보였던 ERP 요소 P2, P300에 해당하는 독립요소들을 개인별로 topog- raphy와 시간적 변화 특성에 기반하여 선정하였다. 표 1에 개인별로 선정된 P2와 P300에 해당하는 독립요소의 수가제시되어 있다.
- 전체 1037 개의 독립요소들 중에서 P2에 해당하는 독립요소는 쉬운 작업 및 어려운 작업에 대하여 각각 42, 39개였으며 P300에 해당하는 독립요소는 각각 62, 67개로작업난이도에 따라 큰 차이를 보이지 않았다. 단일시 행 ERP로부터 P2 및 P300 성분들을 추출하였고 피험자별로 난이도에 따른 차이가 발생하는지를 통계분석으로 관찰하였다. P2에 해당하는 독립요소들을 전극으로 투영시킨 경우에는 매 단일시 행 파형의 180 ~ 220 ms 구간마다 얻어진 평균값을 사용하였으며, P300에 해당하는 독립요소들을 전극으로 투영시킨 경우에는 개개의 단일시행 파형의 300 ~ 500 ms 구간에서의 평 균값을 사용하였다.
- 단일시 행 ERP로부터 P2 및 P300 성분들을 추출하였고 피험자별로 난이도에 따른 차이가 발생하는지를 통계분석으로 관찰하였다. P2에 해당하는 독립요소들을 전극으로 투영시킨 경우에는 매 단일시 행 파형의 180 ~ 220 ms 구간마다 얻어진 평균값을 사용하였으며, P300에 해당하는 독립요소들을 전극으로 투영시킨 경우에는 개개의 단일시행 파형의 300 ~ 500 ms 구간에서의 평 균값을 사용하였다.
- 그림 5. 16번째 피험자에 대한P2 및 P300의 신호원 에 해당하는독립요소들의 작업난이도에 따른 비교. (a) P2 및 P300에 해당하는독립요소들의topography, (b) P2에 해당하는독립요소들의 Fz Cz, Pz로의 투영결과.
- 있었다. 개 인별로 ERP 요소 P2와 P300의 신호원으로 판단되는 독립 요소들을 두피 면 전극으로 투영 시 킨 후 작업 난이 도간 차이를 통계 적 으로 분석하였다. 규명된 주요 독립요소들을 두피면 전극으로 투영시켰을 때 전극에 반영된 크기는 독립요소 개수보다는 독립요소 활성 크기에 의해 결정되기 때문에 독립요소판별기준에 부합되면 개수에 제한을 두지 않았다.
- 매 구간 baselinee-100 ~ 100 ms 구간의 평균값을 이용하여 보정하였다. 아티팩트 제거를 위하여 우선 단일시행 ERP들 중에서 크기가 100 nV 이상인 신호가 관찰되는 구간과 드리 프트 (drift)나 고주파 잡음으로 오염 된 정도가 심한 구간을 제 외하였다. 다음으로 이후에 설명할 ICA 알고리즘을 이용하여 추가로 EOG와 EMG 아티팩트를 제거하였다[11].
- 전처리 과정을 거친 단일시행 ERP 파형들을 자극 종류별로 자극제시시점을 기준으로-100 ~ 1000 ms 구간을 정렬시켜 앙상블평균을 수행함으로써 평균ERP 파형을 얻었다. 평균ERP 파형들로부터 중요한 요소파형을 파악하기 위하여 global field plot (GFP)을 얻었다.
- 본 연구에서는 표준자극과 목표자극의 크기차이를 조절하여 난이도가 다른 oddball 작업을 수행 할 때 뇌 활성화를 ERP 요소분석과 ICA를 이용하여 관찰할 수 있었다. 평균 ERP 요소 중 P2는 작업이 쉬울 때보다 어려울 때 유의미하게 크기가 컸으며 요소P300 은 작업이 쉬 울 때 유의미 한 크기가 컸다.
대상 데이터
- 실험에 참가한 피험자는 총 17명으로 남 9명, 여 8명이고, 평균연령은 23.9 ± 1.8 세이었다. 이들은 모두 과거 신경과적 혹은 정신과적 질환 경력이 없는 건강한사람들이 며 오른손잡이다.
- 아티 팩트에 해당하는 독립 요소들을 규명 하였다. 독립 요소 분리는 100개의 epoch에 해당하는 61채널 뇌파로부터 수행되었다. 그림 2는 대표적인 독립요소 종류와 판별 기준이 되었던 독립요소들의 topography, 파형, 파워 스펙트럼을 나타낸 것이다.
- 관찰할 수 있었다. 작업난이도간 비교는 요소P1의 경우 전극 01과 02, 요소N1 의 경우 전극T7과 T8에서의 평균 크기를 사용하였다. 목표자극에 대한 작업난이도에 따라 P1 및 N1 을 비교한 결과 유의미 한 차이가 없었다 (p>0.
- 단일 피험자마다 난이도별로 찾아진 독립요소들의 단일시행 파형은 반응시간 400 ~ 500 ms에 알파파가 감소하거 나 차단되는 경향을 보였으며 파워스펙트럼 크기는 10Hz 대역에서 차이가없었다. Li 리듬에 해당되는 독립요소들이 관찰된 피험자는 17명 중 13명이었다. n 리듬에 해당되는 것으로 판단된 독립요소의 수는 쉬운 작업 및 어려운 작업에 대하여 각각31, 32개로작업난이도별 개수의 차이는거의 없었다.
데이터처리
- 측정된 61 채널 뇌 파로부터 개 인별로 ICA를 적용하여 독립 요소들로 분해 한 후 우선 안전도 (electrooculogram, EOG)와 근전도 (electromyogram, EMG)에 해당하는 독립요소들을 제거하였다. 이후 종래의 평균 ERP을 계산한 후 여러 개의 ERP 요소파형을 시공간적 특성에 따라 규명 하여 작업 난이 도에 따른 차이를 통계 분석 으로 비 교하였다. 또한 평균 ERP 분석에서 확인된 ERP 요소파형과 각 독립요소의 시 공간적 특성을 비교하여 ERP 요소들에 해 당되는 독립 요소들을 선택 하여 이 들에 대하여 작업 난이 도에 따른 차이를 통계적 으로 비교하였다.
- 이후 종래의 평균 ERP을 계산한 후 여러 개의 ERP 요소파형을 시공간적 특성에 따라 규명 하여 작업 난이 도에 따른 차이를 통계 분석 으로 비 교하였다. 또한 평균 ERP 분석에서 확인된 ERP 요소파형과 각 독립요소의 시 공간적 특성을 비교하여 ERP 요소들에 해 당되는 독립 요소들을 선택 하여 이 들에 대하여 작업 난이 도에 따른 차이를 통계적 으로 비교하였다. 주로 평균 ERP 분석에서 난이도엔 따른 중요한 차이를 보이는 P2 및 P300 요소에 대한 분석을 중심으로 여러 명의 피험자들에게서 비슷한 특성을 갖는 독립요소들을 찾을 수 있는 지 여부와 이러한 개인별 분석결과가 평균 ERP 분석에서 얻은 다수피험자에 대한 결과와 일치하는 지를 확인하는 것을 주요한 목적으로 설정하였다.
- GFP의 크기가 현저 히 크게 관찰된 시 간구간들을 찾은 다음 topography로 부터평균 ERP 크기가 큰 영역을 찾은 후 발생시간과 극성을 확인하여 ERP 요소파형들을 정의하였다. 정의된 평균 ERP 요소들의 크기가 작업 난이 도에 따라 유의미 한 차이가 있는가는 통계 적 으로 비교하였다.
이론/모형
- 평균ERP 파형을 얻었다. 평균ERP 파형들로부터 중요한 요소파형을 파악하기 위하여 global field plot (GFP)을 얻었다. 이는모든전극의 평균ERP 파형을 제곱한후 자극제시 시점을 기준으로 합함으로써 얻어진다[16].
성능/효과
- 주요 신호원의 독립 요소는 topography 상에서 특정 영역의 활성 화가 관찰되는 가와 단일시행 파형에서 특정 시간대에 극점 (peak)을 보이는 지의 여부로부터 파악하였다. 두 번째 행은 μ리듬에 해당되는 독립요소의 예로써 topography 상에서 central 영역 또는 후두부에서 활성화가 관찰되는가, 반응시간 전후에 단일시행 파형에서 리듬에 의한 동요가 감소되는가, 10 Hz 전후 파워 스펙트럼의 크기가 큰가를 확인함으로써 파악할 수 있었다. 아티팩트는 크게 눈의 깜박 임과 근육의 움직 임에 의해 발생된 것으로 구분할 수 있다.
- 네 번째 행은 좌측 temporal 영역에서 발생된 EMG 에 해당하는 독립 요소의 예 이다. EMG 아티팩트를 판단한 기준은 topography 상에서 temporal, frontal, occipital 영역의 국소부위 활성화가 관찰되는가, 단일시행 파형 들에서 EMG 영 향으로 인한 고주파 성분들로 오염되었는가, 15 Hz 이상의 파워 스펙트럼 크기가 큰가 이었다. 주요 신호원에 해당하는 독립요소가 두피면에 반영되는 크기는 혼합행렬 W를 이용하여 전극표면 위로 투영시킨 후 독립 요소의 활성 화 크기가 작업 난이 도에 따라 차이가 있는가를 관찰하였다.
- 작업난이도에 따라 목표자극에 대한 반응시간과 목표자극의 식별 시의 오답률을 비교한 결과 반응시간은 작업이 쉬울 때보다 어려울 때 더 길었으며 오답률은 작업난이도가 증가함에 .따라 크게 증가하였다.
- 앞에서 서술하였듯이 EOG 및 EMG 아티팩트에 해당하는 독립요소의 선정 은 각각의 독립 요소들의 topography와 시 간적 인 변화 양상을 기반하여 이루어졌다. 그림 4 (a)의 독립요소는 전형적인 EOG 파형의 형태와 매우 유사하며 topography로부터 이 독립요소의 신호원의 위치가 전반부를 중심으로 분포하여 눈 깜빡임 및 안구 움직임에 의한EOG 아티팩트에 기인하는 것으로 판단하였다. 마찬가지로 그림 4 (b)의 독립요소는 파형의 스펙트럼이 상대적으로 고주파 대역 (약 15 Hz 이상)을 중심으로 분포하며 신호원의 위치가 측두엽 근처를 중심으로 분포하는 것으로부터 측두근육 (temporal muscle)e] 활동으로 인한 EMG 아티팩트에 해당하는독립요소로 판단하였다.
- 그림 4의 (c)는 EOG 및 EMG 아티팩트를 독립요소 제거에 의하여 제거한 후의 평균 ERP 파형을 도시하고 있다. 아티팩트 제거이전과 비교하였을 때 전두부에 위치한 전극 Fz에서 안전도의 영향으로 상승되 었던 전위 가 EOG에 해당하는 독립 요소 제거 후 감소된 것을확인할 수 있었다. 그밖에 근전도의 영향에 의한 고주파성분은 근전도에 해당하는 독립요소 제거 후 크게 감소함을 확인할 또한, 반복측정 분산분석으로 전극간P300의 크기 차이를 비교하면 작업난이도가 쉬울 때에서 central과 parietal 전극에 비해 fiontal 전극이 유의미하게 작았으나(F(16, 48)=3.731, p0.164).
- 자극범주 판별 및 인지과정을 나타내는 다섯 번째 요소 P300은 약380ms에 강하게 frontal, central, parietal 영역의 중앙을 중심으로 넓 게 관찰되었다. 작업난이도간 P300 크기 비교는 전극 Fz, Cz, Pz에서의 각 평균크기를 사용하여 수행되었다.
- 164). 작업난이도에 따른P300의 발생시간을통계분석한 결과 전극 Pz 에서 작업이 쉬울때 보다 어려울 때 유의미하게 발생시간이 길었다(Fz: t=1.81, p<0.091, Cz: tM.90, p<0.077, Pz: t=-3.36, p<0.004).
- 표 1에 개인별로 선정된 P2와 P300에 해당하는 독립요소의 수가제시되어 있다. P2와 P300에 해당하는 주요 독립요소는 모든 피험자에서 관찰되었으며 평균적으로 각각 3.6개 및 3.8개가 관찰되었다. 전체 1037 개의 독립요소들 중에서 P2에 해당하는 독립요소는 쉬운 작업 및 어려운 작업에 대하여 각각 42, 39개였으며 P300에 해당하는 독립요소는 각각 62, 67개로작업난이도에 따라 큰 차이를 보이지 않았다.
- 8개가 관찰되었다. 전체 1037 개의 독립요소들 중에서 P2에 해당하는 독립요소는 쉬운 작업 및 어려운 작업에 대하여 각각 42, 39개였으며 P300에 해당하는 독립요소는 각각 62, 67개로작업난이도에 따라 큰 차이를 보이지 않았다. 단일시 행 ERP로부터 P2 및 P300 성분들을 추출하였고 피험자별로 난이도에 따른 차이가 발생하는지를 통계분석으로 관찰하였다.
- 표 2. P2와 P300에 해당하는독립요소(IC_P2, IC_P300) 크기 통계분석 (t-test) 결과(개인별 분석, t>0: 쉬운작업일 때 더 큰것, t<0: 어려운작업일 때 더 큰것, 굵은 글씨체: p< 0.05).
- 그림 5 (b)는 P2에 해당하는 독립요소들을Fz, Cz, Pz로 투영시킨 결과를 쉬운 작업과 어려운 작업에 대해 비교하여 나타낸 그림이다. 이 피험자의 경우 쉬운 작업의 경우2개, 어려운 작업의 경우3개의 독립요소들을전극 위로투영 시켰을 때 단일시행 파형의 임의의 한구간에서 180-220 ms에 양극성을 관찰할 수 있었다. 그림 5 (c)는 동일한 피험자에 대하여 P300에 해당하는 독립 요소들을 그림 5 (b)와 동일한 방법으로 나타낸 그림이다.
- 그림 6은 n 리듬에 해당하는 독립요소들이다. 단일 피험자마다 난이도별로 찾아진 독립요소들의 단일시행 파형은 반응시간 400 ~ 500 ms에 알파파가 감소하거 나 차단되는 경향을 보였으며 파워스펙트럼 크기는 10Hz 대역에서 차이가없었다. Li 리듬에 해당되는 독립요소들이 관찰된 피험자는 17명 중 13명이었다.
- 작업이 어려울 때는 쉬울 때보다 목표자극에 대한 반응시간이 유의하게 더 길었고 오답률도더 컸다. 이는시각자극을 이용하여 oddball 작업을 수행할 때 작업난이도의 차이를 둔 선행연구 결과들과 일치한다[2, 6-9].
- ICA 알고리즘을 이용하여 개인별로 평균을 취하지 않은 단일시행 ERP 파형들을 독립요소들로 분리시킨 후 개개의 단일시행들의 시간에 따른파형의 형태와크기, 두피면의 분포및 주파수 영역에서의 크기 등 작업사건과 관련된 뇌 활성화를 관찰할 수 있었다. 개 인별로 ERP 요소 P2와 P300의 신호원으로 판단되는 독립 요소들을 두피 면 전극으로 투영 시 킨 후 작업 난이 도간 차이를 통계 적 으로 분석하였다.
- 규명된 주요 독립요소들을 두피면 전극으로 투영시켰을 때 전극에 반영된 크기는 독립요소 개수보다는 독립요소 활성 크기에 의해 결정되기 때문에 독립요소판별기준에 부합되면 개수에 제한을 두지 않았다. 그 결과 전극 Pz로 P2의 신호원으로 판단되는 독립요소들을 투영시켰을 때 상당수의 피험자에게서 평균 ERP 분석에서와 마찬가지로 독립요소의 크기가 작업이 쉬울 때보다 어려울 때 증가하였으며 이 중 과반수에게서 통계적으로 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. P300의 신호원에 해당하는 독립요소에 대해서는 대부분의 피험자들에게서 작업난이도 증가에 따른 크기 감소가 관찰되었으며 이 중 상당수가 통계적으로도 의미 있는 차이에 해당하였다.
- 규명된 독립요소 중에는 평균 ERP 파형에서는 관찰할 수 없었던 n 리듬에 해당하는 요소를 관찰할 수 있었다. II 리듬은 8 ~ 13 Hz 정도의 주파수 범위에서 파워 스펙트럼이 크며 감각운동피질에서 관찰되나 움직 임을 계획하거나 실제로 움직일 때에는 억제되는 것으로 알려져 있으며, 이는 보거나 들은 지각작용을 행동반응으로 연결시키는 거울뉴론 (mirror neuron)의 작용에 따른 운동및 체성감각 영역의 반응을 반영하는 것이라고 알려져 있다[19].
- II 리듬은 8 ~ 13 Hz 정도의 주파수 범위에서 파워 스펙트럼이 크며 감각운동피질에서 관찰되나 움직 임을 계획하거나 실제로 움직일 때에는 억제되는 것으로 알려져 있으며, 이는 보거나 들은 지각작용을 행동반응으로 연결시키는 거울뉴론 (mirror neuron)의 작용에 따른 운동및 체성감각 영역의 반응을 반영하는 것이라고 알려져 있다[19]. 작업난이도별로 비교했을 때 g 리듬에 해당하는 독립요소들은 모두 평균 반응시간 400 ~ 500 ms에 약 10 Hz 대역 리듬의 크기가 줄어들거나 억제되었고 파워 스펙트럼의 크기 차이가 없었다. 이로써, 행동반응을 하기 위한 과정 및 작업은 작업난이도와 무관하게 비슷한 정도로 발생되었음을 알 수 있다.
- ICA를 이용하여 관찰할 수 있었다. 평균 ERP 요소 중 P2는 작업이 쉬울 때보다 어려울 때 유의미하게 크기가 컸으며 요소P300 은 작업이 쉬 울 때 유의미 한 크기가 컸다. ICA 알고리즘을 이 용하여 규명 된 독립요소 중 P2와 P300에 해당하는 신호원의 크기를 개인별로 작업 난이 도간 차이를 단일시 행 파형 크기 로 비 교하였을 때 P300에 해당하는 독립요소의 경우 작업난이도가 낮을수록 크기가 유의미하게 크게 나타낸 피험자수가 과반수이상이었다.
- 를 보인 극점들은 P2와 P300이었다. 작업난이도에 따라 차이를 보인 첫 번째 요소 P2는 frontal, central 영역에서 약 200 ms에 양극성을 띄며, 난이도가 쉬울 때 보다 어려울 때 유의미하게 컸다. 선행연구에 의하면 oddball 작업 시 목표자극이 제시되었을 때 암묵적으로 제시 수를 셈하는 것보다는 키를 누름으로써 행동 반응 보일 경우에 P2의 크기가 더 컸던 결과로부터 P2가제시된 자극 종류를 평가하여 반응을 보이는 작용과 관련 있다고 하였다.
후속연구
- 또한 정상인과 치매환자에 대하여 작업난이도를 변화시키면서 oddball 작업을 수행시킨 결과 P300 크기 및 발생시간의 차이가정상인과 치매환자에 대해 다르게 나타남을 확인하였다[9]. 따라서 작업난이도를 변화시키면서 oddball 작업을 수행할 때 발생되는ERP 요소P300을 관찰하는 것은 작업난이도 변화에 따른 단기기억, 주의집중 등의 인지기능의 변화를 이해하는데 도움이 될 것이며 추후 신경질환에 따른 인지과정의 변화를 관찰함으로써 임상적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
- [2, 3]. 따라서, oddball 작업으로 얻은 단일시행 ERP 파형을ICA 알고리즘을 이용하여 P300에 해당하는 독립요소 분석을 통한 ERP 분석을수행할 경우 개인별 뇌기능 파악이 중요한 임상적 응용에 있어 유용할 것으로 생각된다.
- ICA 알고리즘을 이 용하여 규명 된 독립요소 중 P2와 P300에 해당하는 신호원의 크기를 개인별로 작업 난이 도간 차이를 단일시 행 파형 크기 로 비 교하였을 때 P300에 해당하는 독립요소의 경우 작업난이도가 낮을수록 크기가 유의미하게 크게 나타낸 피험자수가 과반수이상이었다. Oddball 작업 수행 시 개인별로 작업수행 능력을 평가하는데 있어 ICA를 이용하여 얻은 P300 독립 요소의 단일시행 파형을 활용한다면 유용 할 것으로 기 대된다.
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