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EEG 신호의 시공간적 특징을 효과적으로 학습하기 위한 Transformer 기반 모델인 EEG-TransNet을 제안합니다. ResNet, 웨이블릿 기반 노이즈 제거, 로컬 셀프 어텐션 및 FAST 모듈을 통해 감정 인식 성능과 강건성을 극대화했습니다.
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원문 바로가기뇌파 (Electroencephalography, EEG)는 뇌 활동을 모니터링하기 위해 널리 채택되는 기술로, 높은 시간 해상도 (temporal resolution)와 비용 효율성 덕분에 신경학적 상태에 대한 가치 있는 통찰을 제공합니다. 복잡한 EEG 데이터 분석을 강화하기 위해, 본 연구에서는 EEG 신호의 시간적 (temporal), 지역적 (regional), 그리고 동기적 (synchronous) 특징을 포착하도록 설계된 아키텍처인 EEG-TransNet을 제안합니다. EEG-TransNet은 세 가지 핵심 모듈을 도입합니다: 1) ResNet 및 웨이블릿 기반 노이즈 제거 (wavelet-based denoising)를 활용한 전처리 및 특징 추출 모듈, 2) 지역적 특징 학습을 위한 로컬 셀프 어텐션 블록 (Local Self-Attention Block), 3) 시공간적 의존성 (spatiotemporal dependencies)을 모델링하기 위한 퍼지 어텐션 동기화 트랜스포머 (Fuzzy-Attention Synchronous Transformer, FAST). 세 가지 EEG 데이터셋 (BETA, SEED, DepEEG)에 대한 광범위한 실험을 통해, 제안된 모델은 다양한 신호 길이 전반에 걸쳐 분류 정확도 (classification accuracy)와 강건성 (robustness) 측면에서 다른 방법들을 지속적으로 능가합니다. 어블레이션 연구 (Ablation studies)를 통해 성능 향상에 있어 로컬 셀프 어텐션 블록의 기여를 확인하였으며, 디코더 (decoder)에 깊이별 분리 합성곱 (depthwise separable convolutions)을 포함함으로써 높은 정확도를 유지하면서도 계산 복잡도 (computational complexity)를 줄였습니다. 최소한의 성능 변화로 피험자 간 일반화가 가능한 EEG-TransNet의 능력은 EEG 기반 뇌 활동 분류 및 감정 인식 작업에 대한 강건한 도구로서의 잠재력을 강조합니다.