뇌전도 신호 분석을 위한 딥러닝 기반 합성곱 신경망 연구

1. 서론

뇌전도(EEG) 신호 분석은 뇌의 전기적 활동을 비침습적으로 측정하여 다양한 뇌 질환 진단과 뇌 기능 연구에 활용되는 중요한 기술이다. 하지만 뇌전도 신호는 잡음이 많고 비선형적인 특징을 가지므로 기존의 신호 처리 기법만으로는 정확한 분석에 어려움을 겪는 경우가 많다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 딥러닝 기반의 합성곱 신경망(CNN)을 활용한 뇌파 패턴 분석 방법을 제시한다. CNN은 이미지 데이터 분석에 탁월한 성능을 보이는 알고리즘으로, 뇌전도 신호를 2차원 이미지 형태로 변환하여 입력하면 시계열 데이터의 공간적, 시간적 특징을 효과적으로 학습할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 CNN 아키텍처를 비교 분석하여 뇌전도 신호 분류에 최적화된 모델을 개발하고, 그 성능을 기존의 방법들과 비교 평가함으로써 딥러닝 기반 CNN의 활용 가능성을 검증하고자 한다. 특히, 시간-주파수 분석 기법을 통해 추출한 특징들을 CNN에 입력하여 기존의 단순한 시간 영역 또는 주파수 영역 분석보다. 향상된 성능을 기대한다. 본 연구에서 사용되는 CNN 모델은 LeNet, AlexNet, VGGNet 등 기존의 성공적인 모델들을 기반으로 하되, 뇌전도 신호의…