|
연구요약
|
본 연구 목표는 인간 언어의 중요한 의미 전달 수단인 단어 발화 계획, 문장 발화 계획 단계의 뇌파의 패턴을 분석하는 것을 목표로 한다. 언어와 관련한 뇌파 연구에서는 모두 사건관련전위(Event-related potentials, ERP)만을 기반으로 하고 있으며, 분석 또한 단일 분석에 한정되어 결과 해석과 응용에 있어 한계가 있으므로 본 연구는 EEG (Electroencephalography)의 파형을 다양한 뇌파 발생 패턴을 구분할 수 있는 기계학습 알고리즘을 활용하여 분석하는 것을 목표로 하였다. 인간이 언어를 이해하고 발화할 때 발생하는 뇌파를 연구하여 BCI 언어 인식 시스템을 개발하기 위한 기초 단계 연구를 수행하였다.
본 연구는 화자가 특정 표현을 발화하기 전 발화할 표현에 대해 미리 생각(planning)한 후에 발화한다는 전제 하에, 특히 제 2외국어로 영어로 사용하는 피험자를 대상으로 영어 단어와 문장의 발화 계획 단계에서 뇌파의 변화를 조사하였다. 뇌파 변화를 조사하기 위해 본 연구팀은 두 번의 발화(production)관련 EEG 실험을 실시하였다.
첫 번째 실험에서는 위 아래로 위치된 그림 중에서 위에 위치한 첫 번째 그림에 의미적으로 비슷한 단어들을 배치하여 의미적 방해 효과(semantic blocking effects)를 계획 단계에서도 기대하였고, 두 번째 실험에서는 아래에 위치는 두 번째 그림에 의미적으로 비슷한 단어를 배치하여 계획 단계에서도 의미적 방해 효과를 알아보고자 하였다. 두 개의 단어를 표현하는 방법으로는 and 접속사를 이용한 병렬구조인 (Combined noun phrase, CNP)와 명사구와 전치사구를 연결한 구조(Prepositional Phrase, PP)를 이용하였다. 그리고 의미적 방해 효과를 알아내는 방법으로는 행동 반응 분석으로 발화 계획 시간의 증가(latency)와 EEG 주파수(푸리에 분석 Fourier analysis), 소스(common spatial patterns algorithm), 분류(support vector machine) 분석을 사용하였다.
발화 계획 과정에서 EEG 주파수 대역 별로 분석해본 결과, Beta 대역에서 실험 1의 CNP조건에서 의미적 동질 조건과 이질 조건 사이의 유의미적 차이를 발견할 수 있었다. 하지만, 다른 주파수 대역에서는 두 조건 간에 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 이러한 EEG의 Beta 대역의 유의미한 결과는 발화 계획 과정의 의미적 방해 효과(semantic blocking effects)로 해석 할 수 있을 것이다. 기존의 ERP 연구의 결과인 N400 성분과 함께, Beta 대역에서 언어 계획의 의미적 방해 효과를 알 수 있게 됨으로써, 본 연구는 EEG 뇌파 분석의 정확도를 높인 연구라 할 수 있다.
|
