독립 성분 분석과 주파수 보간을 이용한 VR 환경에서의 뇌파 눈 깜빡임 잡음 제거 방법 = Eye Blink Artifact Removal Method in VR Environment using ICA and Frequency Domain Interpolation
Electroencephalography (EEG) is a signal measured by using an electrode attached to the scalp to measure current flow caused by signal transmission between the neuron for brain activity analysis. Compared with other brain activity analysis tools such as CT, fMRI, and PET, EEG has the advantages of small size, low cost, and superior time resolution. Research areas of brain activity using these tools include emotion analysis, seizure detection such as epilepsy, and body motion detection.
In recent years, such brain waves are measured from subjects who watch contents such as games or simulations using virtual reality (VR) technology and are used as tools for changing contents or evaluating contents so as to induce specific emotions Research is underway. In addition, emotional analysis researches are being actively conducted in which an eye tracking device for attaching to an HMD (Head Mounted Display), which is a device for displaying virtual reality contents, and an HMD device equipped with an eye tracking device, .
However, since the electrode for signal measurement is in direct contact with the skin, the EEG is easily influenced by the sensor wearer's movements, change in physical condition, peripheral electronic devices, and the like, and thus unwanted noise is easily incorporated into the brain wave data. Most of the elements can be removed by pre-processing or post-processing through simple band-pass filter processing, but artifacts caused by some factors such as blinking are not removed. The frequency band overlaps with the region of the brain wave and it is difficult to remove it through the filtering processing. Algorithms such as adaptive filters, regression, and independent component analysis (ICA) should be applied to remove these artifacts. Adaptive filter and regression method are not suitable for VR environment where HMD should be worn because electrodes need to be attached around eyes because of addition of electrooculography (EOG) to remove blinking artifact. Therefore, it is necessary to apply algorithms such as independent component analysis that do not require additional electrodes.
In this paper, we propose a method to solve the problem of missing part of the original EEG signal when using the independent component analysis method to remove the artifact caused by blinking. In contrast to the conventional method of eliminating contaminated subcomponent using the independent component analysis, the proposed method locally treats the eye blinking positions detected by the eye-tracking device in the component to prevent EEG loss in the area.
We then applied the conventional elimination method using independent component analysis and the elimination method proposed in this paper to the EEG recorded by the subjects while watching the actual VR contents, and compared the results by deriving the concentration ratio score for each result. The frequency coherence before and after the elimination of the artifact was converted to a quantitative value using the Coherence value, and the results were compared.
뇌파 또는 뇌전도(electroencephalography, EEG)는 뇌 활동 분석을 위해 뇌 신경 세포 사이의 신호 전달에 의해 발생하는 전류의 흐름을 두피에 부착한 전극을 이용해 측정한 신호이다. 뇌파는 CT, fMRI, PET와 같은 다른 뇌 활동 분석 도구들과 비교했을 때 장비의 크기가 작고 저렴하며 시간 분해능(time resolution)이 더 뛰어나다는 장점이 있다. 이러한 도구를 이용해 뇌 활동을 연구하는 분야로는 감정 분석, 간질 등의 발작 감지, 신체의 움직임 감지 등이 존재한다.
최근에는 이러한 뇌파를 가상현실(virtual reality, VR) 기술을 이용한 게임 혹은 시뮬레이션 등의 콘텐츠를 시청하고 있는 피험자로부터 측정하여 특정 감정을 유발할 수 있도록 콘텐츠를 변화시키거나 콘텐츠를 평가하는 도구로 사용하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그리고 가상현실 콘텐츠를 디스플레이 하기 위한 장비인 HMD(head mounted display)에 부착하기 위한 시선 추적 장치 그리고 시선 추적 장치가 내장된 HMD 장비가 개발되면서 뇌파와 시선 추적 데이터를 함께 활용한 감정 분석 연구가 활발히 진행되고 있다.
하지만 뇌파는 신호 측정을 위한 전극이 피부 위에 직접 접촉하므로 센서 착용자의 움직임, 신체 변화, 주변 전자 기기 등의 요소들에 의해 쉽게 영향을 받아 뇌파 데이터에 불필요한 잡음이 혼입되기 쉽다는 문제점이 있다. 대부분의 요소들은 실험 환경 조성을 통해 사전에 예방하거나 후처리 과정에서 간단한 대역 통과 필터(band pass filter, BPF) 처리를 통해 제거할 수 있으나 눈 깜빡임과 같은 일부 요인으로 인하여 발생하는 잡파(artifact)는 영향을 미치는 주파수 대역이 뇌파의 영역과 겹쳐 필터링 처리를 통해 제거하기가 힘들다. 이러한 잡파들을 제거하기 위해 적응형 필터(adaptive filter), 회귀 분석(regression), 독립 성분 분석(independent component analysis, ICA)과 같은 알고리즘을 적용해야 한다. 이중 적응형 필터, 회귀 분석 방법의 경우 눈 깜빡임 잡파 제거에 안전도 신호(electrooculography, EOG)가 추가적으로 필요하므로 눈 주위에 전극을 부착해야 하기 때문에 HMD를 착용해야 하는 VR 환경에 적합하지 않다. 따라서 추가 전극이 필요하지 않는 독립 성분 분석과 같은 알고리즘의 적용이 필요하다.
본 논문에서는 눈 깜빡임으로 인한 잡파를 제거하기 위해 독립 성분 분석 방법을 사용할 때 원본 뇌파 신호 일부가 손실되는 문제점을 개선하는 방법을 제안한다. 독립 성분 분석을 이용해 분해된 뇌파 하부성분 중 잡파가 혼입된 성분을 제거하는 기존 방법과 달리 제안하는 방법에서는 해당 성분에서 시선 추적 장치를 이용해 파악한 눈 깜빡임 위치에 대해 국소적으로 처리함으로써 잡파 발생 지점 외의 영역에서 뇌파 손실을 방지한다.
이후 피험자가 실제 VR 콘텐츠를 시청하는 동안 기록한 뇌파에 기존의 독립 성분 분석을 이용한 잡파 제거 방법과 본 논문에서 제안한 제거 방법을 각각 적용하고 각 결과에 대해 집중 비율 점수를 도출하여 두 결과를 비교하였다. 이후 각 잡파 제거 방법을 적용했을 때 잡파 제거 전 후 주파수 일관성을 Coherence 수치를 이용해 정량적 수치로 환산한 후 각 결과를 비교하였다.
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