청각 언어 자극에 따른 EEG 주파수 대역 반응 비교 분석 = Comparative analysis of EEG frequency band responses to auditory language stimuli

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to analyze the characteristics of EEG responses to native-language auditory stimuli, non-native-language auditory stimuli, and a resting condition with eyes closed, using publicly available auditory EEG datasets. This study is a basic research project that reanalyzes publicly available data from non-clinical, general volunteers; it is not a study involving a clinical patient cohort. Therefore, the focus of the study is not on verifying the diagnostic accuracy for MCI or dementia, but rather on identifying single-channel frequency responses and network connectivity patterns in healthy subjects in response to auditory language stimuli.
The analysis utilized the Auditory Evoked Potential EEG-Biometric dataset from PhysioNet. This dataset consists of 2-minute EEG recordings collected from 20 participants and includes both rest and auditory stimulation conditions. To control for differences in stimulus delivery pathways, this study analyzed only the in-ear condition, limiting the analysis to the Native, Non-Native, and EC conditions. The EEG channels used were T7, F8, Cz, and P4, and the frequency bands were divided into Delta （1 4 Hz）, Theta （4–8 Hz）, Alpha （8–13 Hz）, Beta （13–30 Hz）, and Gamma （30–40 Hz）. After calculating the average power per frequency band based on PSD for each condition, differences between conditions were compared using a paired t-test. Additionally, the connectivity structures between channel groups for each condition were examined through BNC analysis and full-frequency network analysis.
The results showed that, within individual frequency bands, a significant increase in alpha-band power was observed in both the Native and NonNative conditions compared to the EC condition. In the Native condition, T7 alpha and Cz alpha showed significant increases, while in the Non-Native condition, T7 alpha and P4 beta showed significant increases. Therefore, the results observed in this study were interpreted as EEG response characteristics observed in auditory language stimulus conditions relative to the EC, rather than as definitive evidence of differences between native and non-native language conditions.
In the BNC and whole-frequency network analyses, the alpha band —which was prominent in the PSD analysis—did not emerge as a key connectivity structure in either the Native or Non-Native conditions. In the Native condition, the number of strong connections decreased, but Cz-P4-centered delta and theta connectivity was maintained; in the Non-Native condition, multi-band connectivity, including T7, increased. Furthermore, in the full-frequency network analysis, the Native condition showed low-to-high-frequency connectivity between T7 and P4, as well as delta and theta connectivity between Cz and P4, whereas the Non-Native condition exhibited same-band connectivity between T7 and P4, along with delta and beta connectivity between Cz and P4. In summary, while the increase in alpha-band power during auditory language stimulation was consistent with some previous studies, the detailed network structures under native and non-native conditions differed. In particular, the increased T7-centered connectivity under the Non-Native condition suggests the possibility of additional processing burden or overload during the processing of non-native stimuli. Therefore, in the analysis of language-based EEG biomarkers, it is necessary to collect and interpret data by considering network connectivity structures in addition to simply examining active channels. However, this study has limitations, as it used data from healthy volunteers, had a limited sample size and number of channels, and did not account for educational level, measurement environment, language proficiency, hearing ability, or behavioral responses.

국문 초록 (Abstract)

국문요약

본 연구의 목적은 공개 청각 EEG 데이터셋을 활용하여 모국어 청각 자극, 비모국어 청각 자극 및 눈감은 휴지기 조건에 따른 EEG 반응 특성을 분석하는 데 있다. 본 연구는 임상 환자군을 대상으로 한 연구가 아니라, 비임상 일반 지원자의 공개 자료를 재분석한 기초 연구이다. 따라서 연구의 초점은 MCI 또는 치매 진단 정확도 검증이 아니라, 정상 대상자에서 청각 언어 자극에 따라 나타나는 단일 채널 주파수 반응과 네트워크 연결 구조를 확인하는 데 있다.
분석 자료는 PhysioNet의 Auditory evoked potential EEG-Biometric dataset을 사용하였다. 해당 자료는 20명의 지원자로부터 수집된 2분 EEG 기록으로 구성되어 있으며, 휴지기와 청각 자극 조건을 포함한다. 본 연구에서는 자극 전달 경로의 차이를 통제하기 위해 In-Ear 조건만을 분석하였고, 분석 조건은 Native, NonNative, EC로 제한하였다. EEG 채널은 T7, F8, Cz, P4 네 채널을 사용하였으며, 주파수 대역은 델타 1에서 4 Hz, 세타 4에서 8 Hz, 알파 8에서 13 Hz, 베타 13에서 30 Hz, 감마 30에서 40 Hz로 구분하였다. 각 조건에서 PSD 기반 주파수 대역별 평균 파워를 산출한 뒤, 조건 간 차이를 대응표본 t 검정으로 비교하였다. 또한 BNC 분석과 전체 주파수 네트워크 분석을 통해 조건별 채널군 간 연결구조를 확인하였다.
분석 결과, 단일 주파수 영역에서는 EC 조건과 비교하여 Native 및 NonNative 조건 모두에서 알파 대역의 파워 증가가 주요하게 확인되었다. Native 조건에서는 T7 알파와 Cz 알파가 유의한 증가를 보였고, NonNative 조건에서는 T7 알파와 P4 베타가 유의한 증가를 보였다. 따라서 본 연구에서 관찰된 결과는 모국어와 비모국어 조건 간 차이를 확정적으로 입증한 결과가 아니라, EC 대비 청각 언어 자극 조건에서 나타난 EEG 반응 특성으로 해석하였다.
BNC 및 전체 주파수 네트워크 분석에서는 PSD 분석에서 주요하게 나타난 알파 대역이 Native와 NonNative 조건의 핵심 연결 구조로 나타나지 않았다. Native 조건에서 강한 연결 수가 감소하였으나 Cz-P4 중심의 delta 및 theta 연결성이 유지되었고, NonNative 조건에서는 T7을 포함한 다대역 연결성이 증가하였다. 또한 전체 주파수 네트워크에서는 Native 조건에서 T7-P4의 저주파-고주파 연결과 Cz-P4의 delta 및 theta 연결이 나타난 반면, NonNative 조건에서는 T7-P4의 동일 대역 연결과 Cz-P4의 delta 및 beta 연결이 나타났다.
종합하면, 청각 언어 자극에서 알파 대역 파워 증가는 선행연구와 일부 일치하는 결과였으나, 모국어와 비모국어 조건의 세부 네트워크 구조는 서로 다르게 나타났다. 특히 NonNative 조건에서 T7 중심 연결성이 증가한 점은 비모국어 자극 처리에서 추가적인 처리 부담 또는 과부하 가능성을 시사한다. 따라서 언어 기반 EEG 바이오마커 분석에서는 활성 채널만을 보는 데 그치지 않고, 네트워크 연결 구조를 함께 고려하여 자료를 수집하고 해석할 필요가 있다. 다만 본 연구는 정상 지원자 자료를 사용하였고, 표본 수와 채널 수가 제한적이며, 교육 수준, 측정 환경, 언어 숙달도, 청력 및 행동 반응을 함께 반영하지 못했다는 한계가 있다.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구의 배경 1
• 1. 치매와 초기 인지 변화의 문제 1
• 2. 언어 기능 변화와 청각 언어 처리 4
• 3. EEG 기반 청각 언어 자극 분석의 필요성 7
• 제2절 연구의 목적 10
• 1. 연구 목적 10
• 제2장 이론적 배경 및 선행연구 11
• 제1절 EEG 11
• 1. EEG 신호의 시간 및 주파수 특성 11
• 2. PSD 기반 주파수 대역 분석 14
• 3. EEG 연결성 및 네트워크 분석 17
• 제2절 청각 언어 자극과 뇌 반응 19
• 1. 청각 자극 처리의 신경생리학적 특성 19
• 2. 모국어와 비모국어 자극의 인지처리 차이 22
• 제3절 인지저하 관련 EEG 선행연구 24
• 제3장 연구 방법 26
• 제1절 연구 설계와 자료 선정 26
• 1. 연구 설계 26
• 제2절 EEG 데이터 처리 및 분석 29
• 1. EEG 자료 구성 및 분석 범위 29
• 2. PSD 기반 주파수 대역 파워 산출 32
• 3. BNC 기반 대역별 연결성 분석 34
• 4. 전체 주파수 네트워크 분석 36
• 제4장 연구 결과 39
• 제1절 단일 대조에 따른 주파수 영역 활성 39
• 제2절 고정 주파수 영역의 BNC 연결성 41
• 제3절 전체 주파수 네트워크의 연결 구조 45
• 제5장 고찰 50
• 제1절 단일 주파수 영역 분석 51
• 제2절 고정 주파수 영역의 BNC 연결성 분석 53
• 제3절 전체 주파수 네트워크의 연결 구조 분석 54
• 제4절 한계점 56
• 제6장 결론 57
• 참 고 문 헌 59
• ABSTRACT 70