뇌파(EEG, Electroencephalogram) 개요

자료출처 : http://www.laxtha.com

뇌파(EEG;ElectroEncephalogram)은 뇌의 전기적인 활동을 머리표면에 부착한 전극에 의해 비 침습적으로 측정한 전기신호입니다. 1875년 영국의 생리학자 R.케이튼이 처음으로 토기, 원숭이의 대뇌피질에서 나온 미약한 전기활동을 검류계로 기록한 것이 뇌파 최초의 보고입니다.

사람의 뇌파를 최초로 검출한 사람은 Hans Berger(한스베르거)로 머리에 외상을 입은 환자의 두개골 결손부의 피하에 2개의 백금전극을 삽입하여 기록하였으며, 나중에 두피에 전극을 얹기만 하여도 기록될 수 있다는 것을 관찰하고, 이것을 심전도(ECG;Electrocardiogram)나 근전도(EMG;Electromyog ram)와 같이 뇌전도라고 명명하였습니다. 이와 같은 그의 공적을 기려 뇌파를 ‘베르거 리듬 ’이라고도 합니다.

뇌파를 검출하기 위한 연구 작업은 매우 원시적이고도 조그만 작업실에서 이루어졌습니다. 사람을 대상으로 한 뇌파 연구는 1920년에 시작하게 되었습니다. 그의 초기 뇌파 연구에서는 측정용으로 string -Galvanometer를 사용하였습니다. 1926년에는 이중 코일 갈바노메터를 이용하여 실험을 하였으며, 이 장치와 비분극(nonpolarizable)전극을 이용하여 사람의 뇌파를 기록하였고 이를 1929년 처음으로 보고하게 되었습니다. 처음의 기록에서는 전두엽과 후두엽에 전극을 부착하여 단일 채널로 하여 1분에서 3분 정도 뇌파를 기록하였습니다.

Hans Berger는 사람두피에서 최초로 뇌파를 발견한 이후에도 최초의 발견들을 이루어 낸 후, 수면시의 뇌파 기록(최초의 spindle 검출), 저 산소증에 의한 효과, 뇌 장애의 부분과 전체 효과, 간질 발작에 의한 효과 등을 모두 최초로 발견하였습니다. 이들은 현재까지도 병원에서 필수 진단 방법으로 사용되는 것들입니다.

뇌파에 반영되는 뇌의 전기적 활동은 신경세포(neurons), 교세포(glia cells), 혈뇌장벽(blood-brain barrier)에 의해 결정되는데 주로 신경세포에 의해 발생합니다. 뇌 무게의 반을 차지하는 교세포들은 신경세포가 연접해 있는 부위인 시냅스에서 이온, 분자의 흐름을 조정하고 신경세포들 간의 구조 유지, 지탱, 보수 역할 등을 합니다. 혈뇌장벽은 뇌혈관 속에 있는 각종 물질 중 필요한 물질만 선별해서 통과시키는 역할을 합니다. 교세포와 혈뇌장벽에 의한 뇌파의 변화는 조금씩 천천히 일어나며 이에 비해 신경세포의 활동에 의한 뇌파의 변화는 크고, 빠르며 다양하게 발생합니다.

이렇게 발생한 뇌파는 매우 복잡한 패턴으로 진동하는 파형형태로 보입니다.  따라서 뇌파 파형 그대로를 시각적으로 관찰하는 것은 그다지 유용하지 않습니다. 흔히 뇌파를 관찰할 때 주파수에 따라 분류하는 파워 스펙트럼 분석을 이용합니다. 파워 스펙트럼 분석은 뇌파가 특정 주파수로 진동하는 단순 진동들의 선형적 결합이라고 가정하고, 이 신호에서 각각의 주파수 성분을 분해하여 그 크기(또는 파워)를 표시한 것입니다.

상기 그림과 같이 일반적으로 뇌파는 진동하는 주파수의 범위에 따라 인위적으로 델타 -δ파(0.2 ~ 3.99 Hz), 쎄타 -θ파(4 ~ 7.99 Hz), 알파 -α파(8 ~ 12.99 Hz), 베타 -β파(13 ~ 29.99 Hz), 감마- g파(30~50 Hz)로 구분하여 부릅니다.

델타파는 주로 정상인의 깊은 수면 시나 신생아의 경우 두드러지게 나타납니다. 만약 깨어 있는 사람에게서 델타파가 평균범위보다 매우 많이 나타난다면 대뇌피질부위의 악성 종양 또는 마취, 혼수 상태관련 질병일 수  있습니다. 만약 건강한 정상인의 경우인데도 델타파가 두드러진다면 뇌파 측정시 눈을 깜박이거나 몸을 심하게 움직인 경우가 대부분입니다. 이러한 눈움직임이나 몸움직임에 의해 발생하는 잡음(artifact)의 주파수 영역은 델타파 주파수 영역과 거의 일치하므로 마치 델타파가 증가한 것처럼 보일 수 있습니다. 따라서 보통 장시간 뇌파 측정실험을 할 경우엔 눈움직임과 몸움직임이 필수적으로 발생하므로 보통 델타파의 파워증감은 분석요소로 고려하지 않습니다.

쎄타파는 정서안정 또는 수면으로 이어지는 과정에서 주로 나타나는 파로 성인보다는 어린이에게 더 많이 분포합니다. 쎄타파는 기억력, 초능력, 창의력, 집중력, 불안해소 등... 많은 다양한 상태와 관련되어 있다고 보고되고는 있으나, 연구자들마다 실험프로토콜과 피험자 특성이 조금씩 달라  각 대뇌피질 부위별 증감의 방향이 일치하지는 않는 등... 아직은 표준화된 결과들이 다소 부족한 상태입니다. 

알파파는 긴장이완과 같은 편안한 상태에서 주로 나타나며, 안정되고 편안한 상태 일수록 진폭이 증가합니다. 일반적으로 규칙적인 파동의 형태로 연속적으로 나타나며, 두정부와 후두부에서 가장 크게 기록되고 전두부에 가장 작게 나타나는 특성이 있습니다. 특히 안정된 알파파가 나타나는 때는 눈을 감고 진정한 상태에 있을 때이며, 눈을 뜨고 물체를 주시하거나 정신적으로 흥분하게 되면 알파파는 억제됩니다. 이 현상을 ‘알파 저지’라고 합니다. 알파파는 뇌의 발달과 밀접한 관계가 있고 유아기에는 4 ~ 6Hz에서 측정되나, 그 후 나이가 들수록 주파수도 증가하여 20세 정도 성인의 값에 이르게 됩니다.

베타파는 주로 전두부에서 많이 나타나며, 깨어 있을 때, 말할 때와 같이 모든 의식적인 활동을 할 때 나타납니다. 특히, 불안한 상태나 긴장시, 복잡한 계산처리시에 우세하게 나타나기도 합니다.

감마파는 베타파보다 더 빠르게 진동하는 형태로 정서적으로 더욱 초조한 상태이거나 추리, 판단등의 고도의 인지정보처리와 관련깊다고 보고되고 있습니다.

델타,쎄타,알파,베타, 감마파는 편리상 작위적으로 분류한 뇌파의 주파수 영역입니다. 어떤 연구자들은 Low 알파, Middle 알파, High 알파등 더욱 세분화하여 분석하기도 합니다. 보통 특정상태의 뇌파특징을 분석하고자 하는 연구자들은 0-50Hz의 각 주파수 성분에 대한 파워의 분포를 전체적으로 보여주는 파워스펙트럼 분포를 먼저 관찰한 후,  유의미하게 변하는 주파수 성분을 찾아 의미를 부여하기도 합니다.

이러한 파워스펙트럼 분포는 머리표면의 각 측정부위마다 조금씩 다른 양상을 나타냅니다. 머리표면 아래의 대뇌피질은 다음 그림과 같이 전두엽(Frontal Lobe), 두정부엽(Parietal Lobe), 측두엽(Temporal Lobe), 후두엽(Occipital Lobe) 등으로 크게 나뉘며 담당 역할이 조금씩 다릅니다.  예를 들면 뒤통수에 해당하는 후두엽엔 일차시각피질이 있어 일차적인 시각정보 처리를 담당하며, 정수리근처에 해당하는 두정부엽엔 체성감각 피질이 있어 운동/감각관련 정보처리를 담당합니다.  

사용하는 뇌파 측정기의 측정가능한 전극수가 많을수록 동시에 여러부위의 뇌파의 양상을 관찰할 수 있습니다. 보통 측정가능한 전극수가 적은 경우, 연구목적과 관련깊은 부분에만 집중적으로 전극을 부착하여 사용하기도 합니다.

머리표면위에 뇌파전극을 부착하는 위치는 다음 그림과 같이 국제적으로 명명된 MCN 시스템이 추천됩니다. 보통 20채널이하인 경우, 10/20전극시스템을 사용하기도 합니다.

보통 이렇게 여러부위에서 동시 측정한 뇌파에서 어떤 부위끼리 동기화가 되어있는지를 보기위해 다음과 같이 전극쌍 사이의 상호상관(Cross-Correlation) 맵핑을 수행합니다.

또한 델타, 쎄타, 알파, 베타, 감마파 또는 특정 주파수영역에 해당하는 파워값들의 측정 부위별 분포를 분석하기도 합니다.  

이 외에 고전적인 분석으로 유발전위 분석법이 있습니다.  유발전위는 특정 정보를 내포하고 있는 자극을 반복 제시한 후, 이 자극 처리와 관련한 뇌의 전기적 활동만을 얻은 파형을 말합니다. 따라서 다음 그림과 같이 특정 자극이 제시된 시점을 기준으로 측정한 뇌파들을 평균화함으로써 자극과 관련없는 뇌의 전기적 활동부분은 제거하고 자극처리에 공통으로 관여한 뇌 활동만을 추려낸 것입니다.

보통 이러한 유발전위는 N100,N200,P300,N400,P600,P800 등의 여러개의 피크로 구성되며 각 피크마다 정보처리에 관련된 다양한 의미를 지니고 있습니다. 특히 이러한 피크 중 P300에 해당하는 피크가 1960년대 Sutton의 보고이후 뇌의 정보처리기전과 관련하여 전세계적으로 가장 많이 연구되어왔습니다. P300이란 자극제시 후 약 300ms 지점에 나타나는 양(Positive, 상향)의 피크를 의미합니다.

보고된 선행연구에 의하면 P300은 정보처리과정 중 자극에 대한 주의력, 자극인지, 기억탐색, 불확실감의 해소 등을 반영한다고 합니다. 즉 주의력, 기억력, 인지능력 등이 높을수록 P300의 진폭이 커지는 경향이 있으며, P300이 발생한 시점(Latency)이 빨라지게 됩니다.

상기 언급한 고전적인 분석법들 이외에도, 디지털 뇌파측정기의 도입과 생체신호처리기술의 발전에 힘입어 최근 뇌파 연구자들은 기존의 선형 분석법들과 함께 PCA, 웨이블렛,바이스펙트럼, 고차통계분석, 카오스 분석등...의 최첨단 분석법들을 쉽게 병행할 수 있어 뇌파에서 더욱 정확하고 유용한 특징들을 추출하고 있습니다.

뇌파는 CT나 MRI와 같은 뇌구조만으론 관찰할 수 없는 뇌의 기능을 반영합니다. 이러한 뇌의 기능을 측정하는 장치에는 Functional MRI와 PET, MEG 등이 많이 알려져 있습니다. 그러나 F-MRI와 PET는 뇌파에 비해 공간해상도가 높은 장점이 있으나, 뇌파에 비해 시간해상도가 낮아서 빠른시간내의 뇌의 변화를 볼수없다는 단점을 지니고 있습니다. 또한 이러한 장치들은 뇌파측정기에 비해 가격이 매우 고가일 뿐 아니라 특수한 측정실을 갖추어야 하는 제약이 있습니다. 따라서 저렴하면서도 시간 및 공간해상도가 동시에 뛰어난 획기적인 뇌기능 측정장치가 개발되지 않는한, 뇌파측정기는 뇌기능(Brain Fuction)연구의 주요 도구로써의 자리매김을 계속 유지할 것으로 보입니다.

뇌가 인간의 핵심기관인 만큼 이러한 뇌기능 연구가 필요한 분야는 매우 많습니다. 뇌종양, 뇌졸증, 간질, 치매..등의 여러가지 뇌관련 질환부터 정신분열,다중인격,정서장애...등의 각종 정신질환, 마취, 통증, 지각,인지, 두뇌계발, 교육, 감정, 명상, 의식...등의 관련 키워드는 참으로 다양합니다.

특히 뇌의 경우 작동기전이 대부분 밝혀져 있지않아 특정상태에 대한 이론적인 추정이 힘들므로, 직접적인 임상실험과 분석을 통해서만 의미부여 및 해석이 가능합니다. 지금도 전 세계 연구자들이 각자의 분야에서 요구되는 실험을 설계/수행하고 있으며 유의미한 결과들을 각종 학회에 보고하고 있습니다.

자료출처 : http://www.laxtha.com

논문 제조 중...

본격적으로 논문을 제조 하고 있다...

초록을 쓰고....  서론을 쓰고....   결론도 썼다....

그렇다...  본문이 진도가 안나간다...

지금까지 개발(자칭 삽질...)을 해오면서..  연구라는걸 해오면서...

참 많은 부분을 단편적인 지식(수박 겉 핥기 식)으로 넘겨짚고 왔구나 싶다...

방대한 분량의 학위 논문을 쓴다는거... 

석사든, 박사든, 허접한 학위란 없는 듯 싶다...

학위를 받는다는거...  그래... '박사' 가 되어야 받을 수 있는 것이지 싶다...

동이 터오는군...  한숨 때리고 계속 해야겠다...

PID Controller Gain Tuning

썩 맘에 들지는 않지만 PID Gain Tuning 을 완료하였다.  지금까지의 작업은 항상 대회 일정에

쫓기어 게인 셋팅을 너무 대충 해왔던 터라 좀더 꼼꼼히 확인해 보고 싶었던 욕심이 있었다.

시험기간임에도 불구하고 틈틈히 실험을 하였는데 놀라울 정도로 많은 경험을 할 수 있었다.

지금까지 얼마나 무식하게 모터를 굴렸나 싶을 정도로 예상과는 다른 결과를 얻었지만

이로 인한 숙제 또한 만만치 않다.  일단은 간단하게 나마 실험 결과를 올려본다.


다음은 일단 이번에 게인을 맞춘 녀석의 무부하 상태 등가감속 속도 프로파일과 실제 출력이다.

(가속도 10000 mm/s/s , 목표속도 2000 mm/s, Y 축 속도, X  축 시간, 이동거리 1200 mm)

빨간색 계열이 실제 엔코더 출력의 속도이고, 파란색은 LPF 적용한 속도 출력, 녹색 계열은 PWM 출력이다.

이 그래프만 본다면 참 마음에 들고 만족할만 하다고 할수 있겠다.  하지만 공중부양된 무부하 상태.

다음이 실제 주행시 속도 결과 값이다.

상당히 많은 실험(노가다) 끝에 얻은 결과이다.  욕심부렸던 것보다 훨씬 불안정한 상태 이지만

더 욕심을 내다가는 일년내내 이짓만 해야 할꺼 같다.  많은 부분을 깨닳을수 있는 실험 이었는데

우선 모터의 한계에 다달았다는 것을 알 수 있다.  처음에는 목표속도를 1000 mm 로 하였다.

그리고 위의 그것보다 훨씬 안정되고 깨끗한 셋팅을 할 수 있었지만 목표속도를 2m/s 3m/s 올리자

충격적인 결과를 볼 수 있었던 것이다.  대략 2m/s 부근에서부터 PWM 출력이 최대가 되었음에도

불구하고 실제 속도가 프로파일을 쫓아가지 못하는 것 아닌가....!

3m/s 는 꿈도 꾸지 못하고 2m/s 를 타겟으로 위와 같은 결과에 만족하기로 스스로와 합의를 본다.

물론 3m/s 에 다다르긴 한다.  하지만 가속도 프로파일을 못쫓아 가기 때문에 그 영역에서의

안정함을 목적으로 더 매달리수는 없는 상황 이였다.  어차피 턴 속도는 1m/s 전후에서 결정이

되므로 그 영역에서의 안정함에 위안을 삼기로 하였다.

또 한가지 중요한 사실은 실험을 거듭 할수록 나타난 경향성에서 찾을 수 있는데

가속 영역과 감속 영역에서의 오차량이 상당히 심하다는 것이다.  가속영역에서 안정적인 게인과

감속 영역에서 안정적인 게인을 모두 찾아 가감속 구간별고 다른 게인을 적용 해야만 괜찮은

결과를 얻을수 있겠다는 말이겠지만, 더이상의 노가다는 사양하는 바이다...

(사실 이 정도로도 충분하다...  ㅠㅠ)

다음은 목표속도 3m/s 에서 출력이 포화되었음에도 불구하고 속도가 프로파일을 따라가지 못하는

모습을 나타낸 그래프다.  게인 셋팅을 완료하기 전의 모습이라 오차가 상당 하지만 참 충격적인

현상이였다.  고속 영역에서 자세보정이 참 힘들었던 이유를 잘 나타내주고 있다.

모터의 한계와 체중감량의 필요성을 뼈져리게 느끼게 한 순간이었다.

이에대한 더욱 많은 고찰을 차일에 올려 보도록 할 것이다. (아마 이 모터는 다시 안쓰겠지..ㅠㅠ)

어느 프로그래머의 약속

Refuse QEP Noise

월요일과 화요일에 학과 시험이 있기 때문에 간만에 스터디 하드 모드다...

시험공부 하다가 잠시 INNO를 꺼내들고 삼천포로 빠졌다.



QEP 를 테스트 하던 중 간간히 임펄스 특성의 노이즈가 읽히는 현상을 발견 하였다.

사실 처음 보는 증상은 아니고 VC33 으로 제어 할 때에도 나타나는 증상이였는데

당시는 CPLD 에 구현한 QEP 로직에 문제가 있구나 하고 그냥 대충 넘어갔는데

2808의 QEP 에서도 비슷한 증상이 나타나는 것이 아닌가...  일단 노이즈의 모습을 보면,

<그림 1>

오버슛 등은 관심을 갖지 말기 바란다.  제어기를 새로 구성해 보기 위하여 테스트 중인 상황이다.

<그림 1> 에서 보이는 것과 같이 임의의 순간에 임펄스 형태의 노이즈가 유입되는 것을 볼 수 있다.

VC33 때와는 다른것은 노이즈의 크기가 거의 동일하게 들어온다는 것이다.

하여간 이녀석을 없애기 위하여 Digital Low Pass Filter 를 적용해 보았다.  (Processed Vel)

Cutoff Freq 를 낮출수록 그 영향이 감소되는 것을 볼 수 있었으나 위상지연이 점점 심해지기 때문에

한없이 줄일 수는 없었다.  문제는 감소는 되나 그 영향에서 벗어 날수는 없다는 것이다.

이 문제를 어떻게 해결할까 한참 짱구를 돌리다가 결국 _IQ(LPF + 꽁수) 로 해결을 보았다.

노이즈가 발생하는 원인도 모르고 증상만을 감춰버리는, 눈가리고 아옹하는 격이여서 상당히

찜찜하긴 하지만 일단 개선된 제어기 특성을 기대해 본다.  다음은 꽁수가 적용된 QEP 의 출력이다

.

<그림 2>

시험이 끝나면 짬짬히 Gain Tuning 을 해보아야 겠다.


ps. 노이즈가 왜 발생할까요? 아시는 분은 좀 알려주세요~

[펌] 내년부터 IT업체 보충역요원 배정 중단

내년부터 IT업체 보충역요원 배정 중단 [연합]

산업기능요원 선발권한, 업체→병무청 이관

내년부터 IT(정보기술) 벤처기업에는 보충역 산업기능요원이 배정되지 않는다. 병무청은 1일 검찰의 병역특례업체 비리 의혹 수사와 관련해 발표한 대책 자료에서 "2008년부터 IT업체 보충역 자원의 지원을 중단할 것"이라고 밝히고 "정보통신부와 문화관광부 등의 반대가 예상되지만 복무관리 및 기강 확립차원에서 이뤄지는 조치"라고 말했다. IT업체에 배정된 산업기능 요원들의 복무실태 등에 관한 검찰 수사로 일부 요원들이 병역특례 취지에 벗어난 행위를 한 정황이 포착되고 있는 만큼 내년부터 아예 IT업체에 보충역 배정을 금지하겠다는 것이다. 지난 3월 말 기준으로 IT업체에 근무하는 산업기능요원은 771개 업종 2천369명으로 이 가운데 보충역은 1천503명이다. 나머지 인력 866명은 현역요원으로 정보통신부와 문화관광부가 각각 추천한 정보처리 분야 703명과 게임 소프트웨어 분야 163명이다. 현역요원은 관련 자격증이 있으면 산업기능요원으로 복무할 수 있지만 보충역요원들은 자격증 없이도 편입될 수 있기 때문에 해당 업주와 비리결탁 가능성이 꾸준히 제기돼 왔으며 병무청도 이 같은 지적 때문에 보충역요원 배정을 우선 중단키로 한 것으로 보인다. 병무청이 병역특례 지정 업체에 근무하는 산업기능요원들의 복무실태를 조사한 결과, 고발된 업체는 2006년 25개, 2005년 16개, 2004년 11개 등 최근 3년간 52개 업체에 달했다. 이들 업체는 산업기능요원을 받아들일 때부터 지정업체가 아닌 다른 업체에 근무시키고 의무종사 기간에 병무청의 승인없이 교육기관에서 수학토록 한 것으로 드러났다. 근무기간 음반취업 등 영리활동을 하다가 고발된 IT업체도 많았다고 병무청 관계자는 전했다. 이어 산업기능요원 가운데 편입취소(산업기능요원 취소) 요원은 2006년 51명, 2005년 19명, 2004년 24명에 달했다. 이들은 병무청이 지정한 업체가 아닌 다른 업체에 근무하거나 병무청의 승인없이 교육, 훈련, 출장을 명목으로 사업장을 이탈하고 연구와 제조, 생산 외 다른 영리활동을 하다가 적발된 경우다. 현재 검찰은 최근 3년간 고발된 업체 업주와 편입취소 산업기능 요원과의 결탁 의혹을 캐는데 수사력을 집중하고 있는 것으로 알려졌다. 산업계 일각에서는 병역특례 지정 업체와 산업기능요원과의 비리 결탁은 특례 업체에서 요원들을 직접 선발하는 관행이 사라지지 않는 한 계속될 것이라고 주장하고 있다. 업주들이 산업기능요원을 선발하는 과정에서 친.인척을 고용하거나 암묵적인 금품거래 행위가 빚어질 가능성이 크다는 것이다. 이에 대해 병무청은 "병역특례 지정 업체에서 산업기능요원을 선발하던 권한을 병무청으로 이관하는 방안을 검토 중"이라고 설명했다. 특히 병역특례 지정 업체를 대상으로 매년 한 차례 실시하는 복무실태 점검 결과, 우수업체로 선정되면 다음 해 점검을 면제해주고 있으나 올해부터는 우수업체로 선정된 IT업체에 대해서도 중점적으로 실태조사를 벌일 것이라고 병무청은 강조했다. 병무청 관계자는 "병역특례 업체 사장의 혈족이나 고위공직자 자제, 연예인 등은 정기조사는 물론 매 분기 1회 이상 실태조사를 할 것"이라며 "현행 25명의 실태조사 전담인력도 점진적으로 확대할 것"이라고 덧붙였다. 정부는 비전2030 인적자원활용 전략에 따라 전체 산업기능요원 가운데 현역요원은 2011년까지 4천500명씩 배정하다가 2012년에 완전중단하고 보충역 요원은 내년부터 20%씩 감축하다가 2012년에 폐지키로 했다. (서울=연합뉴스)