배경(Background) 우리가 살고 있는 시대는 디지털 시대라 해도 과언이 아닐 만큼 디지털이라는 단어는 우리 생활과 밀접한 연관이 있다. 아날로그 신호를 디지털 신호로 바꿈으로써 우리 생활은 더욱 간편해지고 편리해졌다. 이러한 시대 변화에 맞추어 뇌파 검사 또한 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 전환되었다. 여기에서는 아날로그 신호인 뇌파의 디지털화 과정과 이 과정에 영향을 줄 수 있는 요인들에 대해 알아 보고자 한다. 방법(Methods) 디지털 뇌파기의 구성기기에 대해 알아보고 뇌파의 디지털화 과정에서 결과에 변화를 줄 수 있는 여러 요인들(Filter, Sampling rate, Quantization 등)의 값을 달리하여 원신호(뇌파)의 변화 과정을 이론적으로 알아보도록 한다. 결과(Results) Sampling rate와 Bit 수(Quantization level)를 높여 줄수록 원신호(뇌파)에 가깝게 표현됨을 알 수 있었다. 하지만 너무 적은 Sampling은 Undersampling이 되어 Aliasing error가 나타났고 너무 많은 sampling은 Oversampling이 되어서 의미 없는 Data만 쌓이게 되었다. 또한 Bit 수는 높을수록 Quantization error 발생률은 줄어들었지만 없앨 수는 없었다. 고찰(Discussion) 검사자들은 아날로그 신호인 뇌파의 디지털화에 대해 이해하며, 뇌파 장비에 대해 숙지하여 검사의 목적에 맞는 Setting을 하여, 나아가 디지털 뇌파의 장점을 적극 활용하여 더욱 정확한 검사를 할 수 있도록 해야겠다.
(Background) It is not too much to say that we are now living in digital age, and this digital has much effect on our present lifestyle. Daily life has been improved drastically by just changing analog data to digital. This change also affects EEG inspection process. This study presents how to digitalize EEG made by analog data and to clear up several factors being active on digitalization process. (Methods) Parts of EEG digitalizing inspection device have been investigated and EEG digitalization porcess has been theoretically clarified using variables, e.g. filter, sampling rate, quantization, and so on, being considered as affecting factors on the results. (Results) High sampling rate and quantization level have been recognized to demonstrate good result being very close to original analog-sign EEG. In some cases, however, undersampling rate used to cause aliasing error. On the contrary, oversampling rate produces useless data. Besides, higher the number of bit is, lower quantization errors become but unavoidable at the end. (Discussion) Inspectors should understand clearly about digitalization process of EEG and keep in mind how to use the inspection device and carry out properly its setup. Moreover, they should make much more effort to gain more accurate data making an advantage of digitalized EEG.
