Python을 활용한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)용 EEG 데이터 처리

신경기술 및 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 분야는 빠르게 확장되고 있으며, 신호 처리에 대한 전문 지식이 필수적으로 요구됩니다. 정제되지 않은 뇌 신호를 수집하고 해석하는 방법을 이해하는 것은 이 분야에 입문하기 위한 가장 중요한 첫걸음입니다. 본 강좌는 실제 Electroencephalography (EEG) 데이터를 다루는 데 필요한 기초 신경과학 지식과 실용적인 데이터 처리 기술을 제공합니다. 복잡한 신호를 실행 가능한 피처(feature)로 변환하는 전문성을 습득하고, 포트폴리오에 바로 활용할 수 있는 완전한 데이터 처리 스크립트를 작성하며 과정을 마치게 됩니다. 배울 내용: * 전기 신호 기록과 관련된 뇌의 기본 해부학적 구조 및 기능을 이해합니다. * Electroencephalography (EEG)의 원리와 뇌파가 기록되고 디지털화되는 방식을 배웁니다. * 최신 데이터 수집, 정제 및 전처리 기법을 위해 특화된 Python 라이브러리를 적용합니다. * 정제되지 않은 Raw EEG 데이터에 필터링, 아티팩트 제거, 신호 처리 방법을 실습합니다. * BCI 응용 프로그램을 위한 뇌 신호 기반의 유의미한 피처 추출 기본 파이프라인을 설계합니다. 이 강좌는 핵심 용어 및 신경과학 개념으로 시작하여 Python을 활용한 실용적인 실습 데이터 처리 과제로 이어집니다. Raw 데이터 수집 및 시각화부터 피처 추출에 이르기까지 전체 워크플로우를 단계별로 진행하게 됩니다. 이 강좌는 신경기술 및 데이터 과학을 처음 접하는 완전 초보자를 위해 설계되었습니다. 데이터 처리 파트에서 기초적인 Python 지식이 있으면 도움이 되지만, EEG에 대한 사전 경험이나 고급 프로그래밍 경험은 필요하지 않습니다. 지금 바로 신경기술 분야의 커리어를 위한 기술적 토대를 다져보세요.