이미지 인식과 BCI 스펠러에서 P300 검출 정확도 비교

본 논문은 P300 ERP가 발생하는 두 가지 전형적인 실험 상황—시각적 이미지 인식(paradigm)과 매트릭스형 BCI 스펠러—의 신호 구분 가능성을 체계적으로 비교한다. 연구자는 EPFL 이미지 인식 데이터베이스와 BCI2003 Competition IIb 데이터셋을 각각 선택했으며, 전자는 9명(5명 장애인, 4명 건강인)에게 6개의 이미지를 6번씩 무작위로 제시해 32채널 EEG를 수집하였다. 각 세션은 6라운드로 구성되고, 피험자는 목표 이미지를 선택해 플래시 횟수를 카운트하도록 지시받았다. 두 번째 데이터는 한 명의 피험자가 6×6 문자 매트릭스를 이용해 P300 스펠러를 수행한 기록으로, 4·8·16채널 서브셋을 추출해 분석하였다. 전처리 단계는 다음과 같다. (1) 양쪽 마스토이드 전극 평균을 기준으로 재참조, (2) 1 Hz–12 Hz 대역통과 3차 Butterworth 필터 적용, (3) 2048 Hz 샘플링을 32 Hz로 다운샘플링(64배 감소), (4) 자극 시작 0 ms부터 1000 ms까지 epoch 추출, (5) 윈저라이징을 통해 상·하위 10 % 값 클리핑, (6) 각 전극 신호를