미래에서 온 타입 캡슐

위 그림은 이글과 아무 관련이 없고 구글에서 퍼온 그림임.

뇌파를 보다보면 점점 노이즈 처리의 어려움으로 분석의 한계에 봉착하게 된다.아니 노이즈 처리의 어려움까지 가기전에 어디까지를 노이즈로 할것이고 어느 영역까지를 뇌파로 할것인지 결정하는 것부터 큰문제거리다. 그만큼 뇌파라는게 온갖 생체,환경,장비시그널의 결합체인것이다. 뇌파에는 뇌파이외에도, 심전도, 관측장비시그널, 근육움직임파동, 눈깜빡임, 눈동자 움직임, 턱근육 움직임, 전류, 저항잡음, 주변환경신호,등등이 섞여 있는데. 이건 마치 수백명이 물장구치는 수영장에서 철수가 만드는 파형만을 뽑아분석하려는 것과 같다... 어쩄든 그런 얘기를 하려는 건 아니고.

노이즈가 극히 적다는 가정하에 노이즈가 러닝에 어떤 영향을 끼지는지 조사를 해보았다. 몇가지 실험을 해보면 노이즈가 있는 데이터는 러닝 효율이 좋다. 내가 가진 정신착란 생쥐의 뇌파의 경우는 96퍼센트의 정확률로 분류하기까지 한다. 어마어마하게 뭔가 잘못된것이다. 물론 오버피팅이 되는 것이다. 첨부 이미지처럼 저렇게 electric pop 노이즈의 경우는 특히 그렇다. 쉽게 말해 저렇게 특이한 데이타(노이즈)가 들어오면 기계가 기억하기 쉽기 때문에 오버피팅이 되는 것이다. 마치 학생들 이름을 잘 못외우는 교사가 코에 유난히 큰 점이 있는 학생의 이름은 잘 기억하는 것과 같다( 맞는 예인가? ) 이러한 노이즈는 학습된 기계의 지능자체를 올려주는 것은 아니기때문에 지양해야한다.

하지만 저런 노이즈 말고 좀더 부드러운 노이즈는 어떨까? 몇몇 논문에서는 마일드한 노이즈를 섞어서 학습하는 것이 기계의 지능을 높이는 바람직한 학습을 가능하게 한다고 밝히고 있다. 즉, 앞의 예를 이용하면, 거의 대부분의 학생들 얼굴에 적절히 주근깨와 점들이 있다면 그 교사는 주근깨와 점에 집중하지 않고 학생들의 얼굴과 그외 본질에 연관하여 이름을 기억하게 되므로 더 많은 학생의 이름을 오래 기억할 수 있다. 딥러닝에 드롭아웃을 주는 이유도 아마 이와 같은 맥락인듯하다. 데이터에 노이즈를 넣을 수는 없으니까 학습할 때 노이즈를 줘서 학습 효과를 떨어뜨리는 것이다.

현실로 돌아와서..  뇌파에서는 저 그림과 같은 노이즈를 지우는 것은 사실 큰 의미는 없어 보인다. 이미 뇌파는 앞서 말한 노이즈 아닌 불필요 데이터들과 섞여 크게 요동치고 있고 자동화된 노이즈 제거 노력은 오히려 데이터를 일그러뜨려 망칠뿐이다. 그 보다는 뇌파와 섞이는 다른 신호들도 모두 저장하고 모두 같이 분석하는 기술의 개발이 필요한듯하다. 그럴려면 엄청난 양의 데이터 분석이 필요하겠지만..