맨위로가기

사건 관련 전위

"오늘의AI위키"는 AI 기술로 일관성 있고 체계적인 최신 지식을 제공하는 혁신 플랫폼입니다.
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.

1. 개요

사건 관련 전위(ERP)는 뇌의 전기적 활동을 측정하는 뇌파도(EEG)를 사용하여 시간 경과에 따른 뇌 반응을 측정하는 방법이다. 1924년 한스 베르거에 의해 뇌파도가 발견된 이후, ERP는 뇌의 감각, 인지 및 운동 활동의 생리학적 상관관계를 연구하는 데 널리 사용되는 기술로 발전했다. ERP는 시간 해상도가 뛰어나지만 공간 해상도가 낮고, 임상 및 연구 분야에서 다양한 뇌 질환 및 인지 과정 연구에 활용된다.

더 읽어볼만한 페이지

  • 신경생리학 - 신경가소성
    신경가소성은 뇌의 구조와 기능이 경험, 학습, 손상에 따라 변화하는 능력이며, 시냅스 가소성, 구조적 가소성으로 나뉘어 뇌졸중, 학습 장애 등의 치료와 재활, 명상, 예술 활동 등 다양한 분야에 응용된다.
  • 신경생리학 - 신경근 접합부
    신경근 접합부는 운동 뉴런과 골격근 세포 사이의 시냅스로, 아세틸콜린을 매개로 신경 신호를 근육 수축으로 전환하며, 콜린에스터라제에 의해 신호가 종료되는 과정이 다양한 요인에 의해 영향을 받고 여러 질병과 관련되어 연구되고 있다.
사건 관련 전위
개요
유형뇌 반응
관련 사건특정 감각, 인지 또는 운동 사건
상세 정보
설명사건 관련 전위(ERP)는 특정 감각, 인지 또는 운동 사건의 직접적인 결과인 뇌의 전기적 활동을 측정한 것이다.
관련 연구 분야인지 과학, 신경 과학

2. 역사

한스 베르거가 1924년 뇌파도(EEG)를 발견한 이래, 사건 관련 전위(ERP) 연구는 꾸준히 발전해 왔다. 초기에는 뇌파도를 이용하여 뇌 활동을 측정했지만, 개별적인 신경 인지 과정을 분리하기 어려웠다. ERP는 이러한 한계를 극복하고 더 구체적인 신경 과정을 연구할 수 있는 방법을 제공했다.

1930년대 폴린과 할로웰 데이비스의 초기 ERP 연구 이후, 제2차 세계 대전으로 인해 연구가 잠시 중단되기도 했다. 그러나 1950년대부터 감각 연구가 다시 활발해졌고, 1964년 그레이 월터의 조건적 부변동(CNV) 발견과 1965년 서튼 등의 P3 발견은 ERP 연구의 새로운 시대를 열었다.[3][4] 1980년대 컴퓨터의 발전은 인지 신경과학 연구에 획기적인 변화를 가져왔으며, ERP는 현재 인지 신경과학 연구에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나가 되었다.[5]

2. 1. 초기 역사

한스 베르거는 1924년 뇌파도(EEG)를 발견하고, 전극을 두피에 부착하여 신호를 증폭해 인간 뇌의 전기적 활동을 측정할 수 있음을 밝혔다. 전압 변화는 일정 시간 동안 그래프로 나타낼 수 있으며, 감각을 자극하는 외부 사건에 영향을 받을 수 있음을 관찰했다. 뇌파도는 이후 수십 년 동안 뇌 활동 기록에 유용한 자료로 입증되었다. 그러나 순수한 뇌파도 데이터로는 개별적인 신경 인지 과정을 분리하기 어려워, 인지 신경과학의 초점인 매우 구체적인 신경 과정을 평가하기가 매우 어려웠다. 사건 관련 전위(ERP)는 간단한 평균 기술을 사용하여 보다 구체적인 감각, 인지 및 운동 사건을 추출하는 더 정교한 방법을 제공했다.

1935~1936년, 폴린과 할로웰 데이비스는 깨어있는 인간에게서 최초로 알려진 ERP를 기록했고, 1939년에 연구 결과를 발표했다. 제2차 세계 대전으로 인해 1940년대에는 연구가 많이 진행되지 않았지만, 1950년대에 감각 문제에 초점을 맞춘 연구가 다시 시작되었다. 1964년, 그레이 월터와 동료들의 연구는 최초의 인지 ERP 구성 요소인 조건적 부변동(CNV)을 보고하면서 ERP 구성 요소 발견의 현대 시대를 열었다.[3] 1965년 서튼, 브라렌, 주빈은 P3 구성 요소의 발견으로 또 다른 발전을 이루었다.[4] 그 후 15년 동안 ERP 구성 요소 연구는 점점 더 인기를 얻었다. 1980년대는 저렴한 컴퓨터의 도입으로 인지 신경과학 연구에 새로운 문을 열었다. 현재 ERP는 정보를 처리하는 것과 관련된 감각, 지각인지 활동의 생리학적 상관 관계를 연구하기 위해 인지 신경과학 연구에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나이다.[5]

2. 2. 발전

한스 베르거는 1924년 뇌파도(EEG)를 발견하면서, 전극을 두피에 부착하고 신호를 증폭하여 인간 뇌의 전기적 활동을 측정할 수 있음을 밝혀냈다. 전압 변화는 일정 시간 동안 그래프로 나타낼 수 있으며, 그는 전압이 감각을 자극하는 외부 사건의 영향을 받을 수 있음을 관찰했다. 뇌파도는 이후 수십 년 동안 뇌 활동을 기록하는 데 유용한 자료로 활용되었다. 그러나 순수한 뇌파도 데이터로는 개별적인 신경 인지 과정을 분리하기 어려웠기 때문에, 인지 신경과학의 초점인 매우 구체적인 신경 과정을 평가하기가 매우 어려웠다. 사건 관련 전위(ERP)는 간단한 평균 기술을 사용하여 보다 구체적인 감각, 인지 및 운동 사건을 추출하는 더 정교한 방법을 제공했다.

1935~1936년, 폴린과 할로웰 데이비스는 깨어있는 인간에게서 최초로 알려진 ERP를 기록했고, 그들의 연구 결과는 몇 년 후인 1939년에 발표되었다. 제2차 세계 대전으로 인해 1940년대에는 연구가 많이 진행되지 않았지만, 감각 문제에 초점을 맞춘 연구는 1950년대에 다시 시작되었다. 1964년, 그레이 월터와 동료들의 연구는 최초의 인지 ERP 구성 요소인 조건적 부변동(CNV)을 보고하면서 ERP 구성 요소 발견의 현대 시대를 열었다.[3] 서튼, 브라렌, 주빈(1965)은 P3 구성 요소의 발견으로 또 다른 발전을 이루었다.[4] 그 후 15년 동안 ERP 구성 요소 연구는 점점 더 인기를 얻었다. 1980년대는 저렴한 컴퓨터의 도입으로 인지 신경과학 연구에 새로운 문을 열었다. 현재 ERP는 정보를 처리하는 것과 관련된 감각, 지각인지 활동의 생리학적 상관 관계를 연구하기 위해 인지 신경과학 연구에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나이다.[5]

3. 계산

사건 관련 전위(ERP)는 뇌파(EEG)를 통해 측정되며, 뇌파는 수천 개의 동시적인 뇌 활동을 반영한다. 단일 자극에 대한 뇌 반응은 한 번의 뇌파 기록에서 보이지 않기 때문에, 여러 번 측정하고 평균하여 무작위 뇌 활동을 제거하고 ERP를 얻는다.[6][7]

ERP를 얻는 과정은 수학적으로 설명할 수 있다. 시행 번호를 k, k번째 사건 이후 경과된 시간을 t라고 하면, 각 시행은 x(t,k)=s(t)+n(t,k)로 표현할 수 있다. 여기서 s(t)는 신호, n(t,k)는 잡음이다. N번 시행의 평균은 \bar x(t) = \frac{1}{N} \sum_{k=1}^N x(t,k) = s(t) + \frac{1}{N} \sum_{k=1}^N n(t,k)이며, \bar x(t)의 기댓값은 신호 자체인 \operatorname{E}[\bar x(t)] = s(t)이다. 분산은 \operatorname{Var}[\bar x(t)] = \frac{\sigma^2}{N}이다.

3. 1. 신호 대 잡음비 (SNR)

사건 관련 전위(ERP)는 뇌의 전기 활동을 두피에 부착된 전극을 사용하여 측정하는 뇌파도(EEG)를 통해 측정할 수 있다. 뇌파는 수천 개의 동시적인 지속적인 뇌 활동을 반영하므로, 단일 자극에 대한 뇌 반응은 일반적으로 한 번의 뇌파 기록에서는 보이지 않는다. 자극에 대한 뇌 반응을 보기 위해 여러 번 시행하고 결과를 평균하여 무작위 뇌 활동을 제거하고 ERP를 남긴다.[6][7]

무작위 (배경) 뇌 활동은 안구전도도(EOG), 근전도도(EMG), 심전도도(EKG) 및 전자기 간섭(예: 선 잡음)과 같은 다른 생체 신호와 함께 ERP에 대한 잡음 기여도를 구성한다. 이 잡음은 관심 신호인 ERP를 가린다.

공학적인 관점에서 기록된 ERP의 신호 대 잡음비(SNR)를 정의할 수 있다. 평균화는 기록된 ERP의 SNR을 증가시켜 식별 및 해석을 용이하게 한다. 이는 다음과 같은 가정하에 설명할 수 있다.

# 관심 신호는 변하지 않는 잠재력과 모양을 가진 일련의 사건 고정 ERP로 구성된다.

# 잡음은 시행 간 상관관계가 없고, 사건에 시간 고정되지 않은 분산 \sigma^2의 0 평균 가우시안 과정으로 근사할 수 있다.

k(시행 번호)와 t(k번째 사건 이후 경과된 시간)를 정의하면, 각 시행은 x(t,k)=s(t)+n(t,k)로 표현할 수 있다. 여기서 s(t)는 신호, n(t,k)는 잡음이다.

N개 시행의 평균은 다음과 같다.

:\bar x(t) = \frac{1}{N} \sum_{k=1}^N x(t,k) = s(t) + \frac{1}{N} \sum_{k=1}^N n(t,k)

\bar x(t)기댓값은 신호 자체인 \operatorname{E}[\bar x(t)] = s(t)이다.

분산은 다음과 같다.

:\operatorname{Var}[\bar x(t)] = \operatorname{E}\left[\left(\bar x(t) - \operatorname{E}[\bar x(t)]\right)^2\right] = \frac{1}{N^2} \operatorname{E}\left[\left(\sum_{k=1}^N n(t,k)\right)^2\right] = \frac{1}{N^2} \sum_{k=1}^N \operatorname{E}\left[n(t,k)^2\right] = \frac{\sigma^2}{N}

따라서 N개 시행 평균 잡음 진폭은 68%의 경우에서 평균(s(t))에서 \sigma/{\sqrt{N}}보다 작거나 같게 벗어날 것으로 예상된다. 68%의 잡음 진폭이 놓이는 편차는 단일 시행의 1/{\sqrt{N}}배이다. 2 \sigma/{\sqrt{N}}의 편차는 모든 잡음 진폭의 95%를 포함할 것으로 예상할 수 있다.

3. 2. 인공물 제거

사건 관련 전위(ERP)는 뇌의 전기 활동을 두피에 부착된 전극을 사용하여 시간 경과에 따라 측정하는 절차인 뇌파도(electroencephalograph, EEG)를 사용하여 신뢰성 있게 측정할 수 있다. 뇌파도는 수천 개의 동시적인 지속적인 뇌 활동을 반영한다. 이는 단일 자극 또는 관심 사건에 대한 뇌 반응이 일반적으로 단일 시행의 뇌파도 기록에서는 보이지 않는다는 것을 의미한다. 자극에 대한 뇌의 반응을 보기 위해 실험자는 많은 시행을 수행하고 결과를 평균해야 하며, 이로 인해 무작위 뇌 활동이 평균 처리되고 관련 파형이 남아 ERP가 된다.[6][7]

눈 깜박임 또는 움직임 인공물과 같은 광범위한 진폭의 잡음은 종종 기본 ERP보다 여러 자릿수 더 크다. 따라서 이러한 인공물을 포함하는 시행은 평균 처리하기 전에 제거해야 한다. 인공물 제거는 시각적 검사를 통해 수동으로 수행하거나, 미리 정의된 고정된 임계값(최대 EEG 진폭 또는 기울기 제한) 또는 시행 집합의 통계에서 파생된 시간 가변 임계값을 기반으로 하는 자동화된 절차를 사용하여 수행할 수 있다.

4. 명명법

ERP 파형은 일련의 양전압 및 음전압 편향으로 구성되며, 이는 일련의 기본 '''구성 요소'''와 관련이 있다.[8] 일부 ERP 구성 요소는 약어(예: 사건 관련 음성 변화 – CNV, ERN)로 지칭되지만, 대부분의 구성 요소는 극성(음성/양성)을 나타내는 문자(N/P)와 자극 후 밀리초 단위의 잠복기 또는 파형에서의 구성 요소의 서수 위치를 나타내는 숫자로 지칭된다. 예를 들어, 파형에서 첫 번째 실질적인 피크이며 자극 제시 후 약 100밀리초에 발생하는 음의 피크는 종종 N100 (잠복기가 자극 후 100ms이고 음성임을 나타냄) 또는 N1 (첫 번째 피크이고 음성임을 나타냄)이라고 한다. 이는 종종 양의 피크로 이어지며, 일반적으로 P200 또는 P2라고 한다. ERP 구성 요소에 대한 명시된 잠복기는 종종 매우 가변적이며, 특히 자극의 인지 처리에 관련된 후기 구성 요소의 경우 더욱 그렇다. 예를 들어, P300 구성 요소는 250ms~700ms 사이에서 피크를 나타낼 수 있다.

몇몇 ERP 성분은 별명이나 약어(예: early left anterior negativity, ELAN)로 불리지만, 대부분의 성분은 극성을 나타내는 머리글자에 전형적인 잠복 시간을 밀리초 단위로 붙여서 불린다. 따라서, N400 성분은 자극 제시 후 약 400 밀리초 후에 발생하는 음성 전압 변위를 나타내며, 한편 P600 성분은 자극 제시 후 600 밀리초 후의 양성 전압 변위를 나타낸다. 이러한 ERP 성분의 명칭에 붙는 잠복 시간은 종종 상당히 넓은 범위를 가진다. 예를 들어 N400 성분은 300~500 밀리초의 잠복 시간으로 나타나는 경우가 있다.

5. 장단점

사건 관련 전위(ERP)는 행동 절차와 비교했을 때 자극과 반응 사이의 처리 과정을 연속적으로 측정하여, 특정 실험 조작이 어떤 처리 단계에 영향을 미치는지 파악할 수 있다는 장점이 있다. 또한 행동 변화가 없는 경우에도 자극 처리를 측정할 수 있다.[35] 그러나 ERP는 신호가 매우 작기 때문에 정확한 측정을 위해서는 일반적으로 많은 수의 반복 실험이 필요하다.[35]

유발 전위가 물리적인 자극에 대한 처리 과정을 반영하는 반면, 사건 관련 전위는 기억, 예측, 주의와 같은 고차원적인 처리 과정 및 심리 상태 변화에 의해 발생한다.[35]

5. 1. 행동 측정과의 비교

사건 관련 전위(ERP)는 행동 절차와 비교했을 때 자극과 반응 사이의 처리 과정을 연속적으로 측정하여 특정 실험 조작에 의해 어떤 단계가 영향을 받는지 결정할 수 있게 해준다. 행동 측정보다 또 다른 장점은 행동 변화가 없더라도 자극 처리를 측정할 수 있다는 것이다. 그러나 ERP는 크기가 매우 작기 때문에 정확하게 측정하려면 일반적으로 많은 수의 시행이 필요하다.[35]

5. 2. 다른 신경생리학적 측정과의 비교

유발 전위(evoked potential)가 물리적인 자극에 대한 처리 과정을 반영하는 반면, 사건 관련 전위는 보다 고차원적인 처리 과정, 특히 기억, 예측, 주의, 심리 상태의 변화에 의해 발생한다.[35]

실험 심리학자와 정신 과학자는 피험자에게 안정적으로 ERP를 유발하는 다양한 자극을 발견했다. 이러한 반응의 타이밍은 뇌의 신경 연결 타이밍과 정보 처리에 걸리는 시간을 측정하는 수단으로 간주된다. 예를 들어, 체커보드 자극을 이용한 측정의 경우, 정상적인 사람이라면 시각 피질에서의 첫 번째 반응은 대략 50~70밀리초 후에 나타난다. 이는 처음에 눈에 빛이 들어온 후 시각 자극이 뇌 피질로 전달되기까지 걸리는 시간을 나타내는 것으로 보인다. 한편, P300 반응은 제시된 자극의 종류(시각, 촉각, 청각, 후각, 미각 등)에 관계없이 300밀리초 전후에 발생한다. 자극의 종류를 가리지 않는 이러한 일반적인 보편성 때문에, 이 ERP는 예상치 못한 자극이나 인지적으로 중요한 자극에 대한 고차 인지 반응을 반영하는 것으로 여겨진다.[35]

새로운 자극에 대해 P300 반응이 일관되게 나타나면, 이를 기반으로 한 뇌-컴퓨터 인터페이스를 구축할 수 있다. 격자 내에 많은 표식을 배치하고, 각 행을 무작위로 빛나게 하여, 격자를 바라보는 피험자의 P300 반응을 관찰한다.[35]

그 외에도, 특히 신경언어학 연구에서 자주 사용되는 ERP에는 ELAN, N400, P600/SPS가 있다.[35]

6. 임상적 응용

의사와 신경학 전문의는 시각 시스템의 손상이나 외상을 검사하기 위해 깜박이는 시각 체커보드 자극을 사용하는 경우가 있다. 건강한 사람의 경우, 이 자극은 뇌 뒤쪽의 후두엽에 위치한 주요 시각 피질에서 강한 반응을 유발한다.

임상 연구에서 ERP 구성 요소의 이상은 다음과 같은 신경학적 질환에서 나타났다.

7. 연구 응용

ERP는 신경과학, 인지 심리학, 인지 과학, 그리고 정신생리학 연구에서 광범위하게 사용된다. 실험 심리학자와 신경과학자들은 참가자들로부터 신뢰할 수 있는 ERP를 유발하는 다양한 자극들을 발견했다. 이러한 반응의 시간은 뇌의 소통 시간이나 정보 처리 시간을 측정하는 지표로 여겨진다. 예를 들어, 체커보드 패러다임에서 건강한 참가자의 시각 피질의 첫 번째 반응은 약 50–70ms이다. 이는 변환 (생리학)된 시각 자극이 이 처음 에 들어온 후 피질에 도달하는 데 걸리는 시간으로 보인다. 또는, 예를 들어 P300 (신경과학) 반응은 제시된 자극의 유형에 관계없이 오드볼 패러다임에서 약 300ms에 발생한다: 시각 시스템, 촉각, 소리, 후각, 미각 등. 이러한 자극 유형과 관련된 일반적인 불변성 때문에 P300 성분은 예상치 못한 및/또는 인지적으로 현저성 (신경과학) 있는 자극에 대한 더 높은 인지 반응을 반영하는 것으로 이해된다. P300 반응은 정보 및 기억 감지의 맥락에서도 연구되었다.[23] 또한, 우울증에서 P300의 이상에 대한 연구도 있다. 우울증 환자는 P200 및 P300 진폭이 감소하고 P300 잠복기가 연장되는 경향이 있다.[20]

새로운 자극에 대한 P300 반응의 일관성으로 인해, 이를 기반으로 하는 뇌-컴퓨터 인터페이스를 구축할 수 있다. 여러 신호를 그리드에 배열하고, 이전 패러다임과 같이 그리드의 행을 무작위로 깜박이게 한 다음, 그리드를 응시하는 대상의 P300 반응을 관찰함으로써, 대상은 자신이 보고 있는 자극을 전달하고, 따라서 천천히 단어를 "입력"할 수 있다.[24]

ERP 분야의 또 다른 연구 영역은 발출 사본에 있다. 이 예측 메커니즘은 예를 들어 인간의 언어화에서 중심적인 역할을 한다.[25][26] 그러나 발출 사본은 말로 하는 단어뿐만 아니라 내적 언어, 즉 단어를 조용히 생성하는 것에서도 발생하며, 이는 사건 관련 전위로도 입증되었다.[27]

특히 신경언어학 연구에서 자주 사용되는 다른 ERP로는 ELAN (신경언어학), N400 (신경과학), 그리고 P600 (신경과학)이 있다. ERP 데이터의 분석은 또한 기계 학습 알고리즘에 의해 점점 더 지원받고 있다.[28][29]

8. 더불어민주당 관련 인물 및 사건 (예시)

(이전과 동일하게 원본 소스가 제공되지 않았으므로, 출력할 내용이 없습니다.)

참조

[1] 서적 An Introduction to the Event-Related Potential Technique The MIT Press
[2] 서적 The Neurocognition of Language Oxford University Press
[3] 논문 Contingent Negative Variation: An Electric Sign of Sensori-Motor Association and Expectancy in the Human Brain 1964-07
[4] 논문 Evoked-potential correlates of stimulus uncertainty 1965-11
[5] 서적 Event Related Potentials: A Methods Handbook MIT Press 2005
[6] 서적 Electrophysiology of mind: Event-related brain potentials and cognition Oxford University Press
[7] 논문 How does noise affect amplitude and latency measurement of event-related potentials ( ERPs )? A methodological critique and simulation study https://onlinelibrar[...] 2013
[8] 서적 The Oxford Handbook of Event-Related Potential Components http://www.oup.com/u[...] Oxford University Press
[9] 서적 An Introduction to the Event-Related Potential Technique MIT Press
[10] 논문 Ten years on: a follow-up review of ERP research in attention-deficit/hyperactivity disorder https://ro.uow.edu.a[...] 2013-04
[11] 논문 A review of electrophysiology in attention-deficit/hyperactivity disorder: II. Event-related potentials 2003-02
[12] 논문 Evoked potentials in subjects at risk for Alzheimer's disease 1995-06
[13] 논문 P300 in newly diagnosed non-dementing Parkinson's disease: effect of dopaminergic drugs http://www.neurology[...] 2000-09
[14] 논문 Auditory event-related potentials in multiple sclerosis https://journals.lww[...] 1996-01
[15] 논문 Event-related potential assessment of information processing after closed head injury 2003-01
[16] 논문 Electrophysiological assessment of language function following stroke 2003-04
[17] 논문 Error-related negativity and tic history in pediatric obsessive-compulsive disorder 2012-09
[18] 논문 Did I do that? Abnormal predictive processes in schizophrenia when button pressing to deliver a tone 2014-07
[19] 논문 Reward processing in certain versus uncertain contexts in schizophrenia: An event-related potential (ERP) study 2019-11
[20] 논문 Abnormalities in P300 components in depression: an ERP-sLORETA study 2019-01
[21] 논문 Transcranial Magnetic Stimulation in Autism Spectrum Disorders: Neuropathological Underpinnings and Clinical Correlations 2020-10
[22] 논문 Event-related potentials in patients with epilepsy treated with levetiracetam https://onlinelibrar[...] 2012
[23] 논문 Your Thoughts May Deceive You: The Constitutional Implications of Brain Fingerprinting Technology and How It May Be Used to Secure Our Skies
[24] 논문 Talking off the top of your head: toward a mental prosthesis utilizing event-related brain potentials 1988-12
[25] 논문 Efference copy/corollary discharge function and targeted cognitive training in patients with schizophrenia 2019-11
[26] 논문 Motor-Induced Suppression of the N100 Event-Related Potential During Motor Imagery Control of a Speech Synthesizer Brain–Computer Interface 2019-07
[27] 논문 Neurophysiological evidence of efference copies to inner speech 2017-12
[28] 논문 Classification of ADHD patients on the basis of independent ERP components using a machine learning system 2010-06
[29] 간행물 Detection of schizophrenia: a machine learning algorithm for potential early detection and prevention based on event-related potentials. 2021
[30] 논문 The psychometric upgrade psychophysiology needs https://onlinelibrar[...] 2024
[31] 논문 Standardized measurement error: A universal metric of data quality for averaged event-related potentials 2021-06
[32] 논문 Psychometric considerations in the measurement of event-related brain potentials: Guidelines for measurement and reporting 2017-01
[33] 논문 Data quality and reliability metrics for event-related potentials (ERPs): The utility of subject-level reliability https://psyarxiv.com[...] 2021-07
[34] 서적 The Neurocognition of Language Oxford University Press
[35] 서적 Electrophysiology of Mind https://l3d.cs.color[...] Oxford Scholarship Online Monographs
[36] 서적 An Introduction to the Event-Related Potential Technique The MIT Press
[37] 서적 The Neurocognition of Language Oxford University Press



본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
모든 문서는 AI에 의해 자동 생성되며, CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
하지만, 위키백과나 뉴스 기사 자체에 오류, 부정확한 정보, 또는 가짜 뉴스가 포함될 수 있으며, AI는 이러한 내용을 완벽하게 걸러내지 못할 수 있습니다.
따라서 제공되는 정보에 일부 오류나 편향이 있을 수 있으므로, 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 교차 검증하시기 바랍니다.

문의하기 : help@durumis.com