[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,67 +2,146 @@
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id: wiki-2026-0508-neuroergonomics
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title: Neuroergonomics
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-NERGO-001]
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aliases: [Neuro-Ergonomics, Brain at Work, Cognitive Ergonomics]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.93
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tags: [auto-reinforced, ergonomics, hci, cognitive-load]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [neuroergonomics, hci, cognitive-load, fnirs, eeg]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: python
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framework: mne-python
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# [[Neuroergonomics|Neuroergonomics]]
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# Neuroergonomics
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "인간의 뇌를 가장 잘 아는 작업 환경 설계: 인지 부하를 실시간으로 모니터링하여 인간의 실수(Human Error)를 원천 차단하는 유연한 시스템 구축."
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## 매 한 줄
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> **"매 brain at work — 매 neural signals 의 measure, 매 system 의 adapt"**. 매 2003 Parasuraman 의 coin, 매 fNIRS/EEG/eye-tracking 의 mature. 매 2026 의 closed-loop adaptive systems (cockpits, surgery, AR work) 의 deploy.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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신경인간공학(Neuroergonomics)은 인간의 뇌 활동을 기반으로 작업 환경, 도구, 시스템을 설계하여 효율성과 안전성을 극대화하는 학문입니다.
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## 매 핵심
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1. **실시간 인지 모니터링**:
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* **fNIRS & Wearable EEG**: 작업자가 실제 현장에서 움직이는 동안 뇌의 산소화 혈류량이나 뇌파를 측정하여 집중도 유실(Mind-wandering)이나 정신적 피로도를 감지.
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* **Adaptive Automation**: 작업자의 인지 부하가 한계에 달했을 때, 시스템이 자동으로 조작 난이도를 낮추거나 비상 모드로 전환하는 기술.
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2. **핵심 응용**:
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* **항공 및 모빌리티**: 조종사나 운전자의 졸음 및 주의 분산을 뇌 신호로 직접 파악하여 경고.
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* **산업 현장**: 복잡한 기계 조작 시 인간의 시각적·청각적 수용 능력을 뇌과학적으로 계산하여 인터페이스 최적화.
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3. **HCI로의 확장**:
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* 마우스나 키보드가 아닌 '뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)'를 통한 직관적 조작 환경 연구.
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### 매 measurement modalities
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- **EEG**: 매 ms-level temporal resolution. 매 cognitive load 의 alpha-suppression / theta-Fz 의 marker.
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- **fNIRS**: 매 cortex hemodynamics. 매 portable, motion-tolerant — 매 real-world 의 work.
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- **Eye tracking**: 매 fixation duration, pupil dilation — 매 mental effort 의 proxy.
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- **HRV / GSR**: 매 ANS arousal — 매 stress / engagement.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거의 인간공학이 '행동 반응(반응 속도 등)'에만 집중했다면, 신경인간공학은 행동 이전에 발생하는 '뇌의 스트레스 신호'를 선제적으로 포착함.
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- **정책 변화(RL Update)**: 단순히 생산성 향상을 위한 도구로 쓰이던 것에서 벗어나, 최근에는 직원의 '정신적 웰빙(Mental Well-being)'과 '번아웃 예방'을 위한 기업용 건강 관리 표준으로 정책이 변화 중임.
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### 매 cognitive states 의 detect
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- **Workload**: 매 over-load → 매 error spike. 매 under-load → 매 vigilance drop.
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- **Vigilance / fatigue**: 매 P300 amplitude decline + theta increase.
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- **Engagement / flow**: 매 mid-frontal theta + alpha asymmetry.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related**: Human-Computer Interaction (HCI), [[Cognitive_Load|Cognitive Load]] Theory, Attention Theory, [[Brain-Computer Interface (BCI)|Brain-Computer Interface (BCI)]]
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- **Modern Tech/Tools**: fNIRS, Emotiv, OpenBCI Pro, [[Eye-Tracking|Eye-Tracking]].
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### 매 응용
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1. 매 adaptive cockpit (Airbus, Honeywell): 매 pilot workload 의 high → 매 secondary task 의 defer.
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2. 매 surgical training: 매 trainee fNIRS prefrontal 의 over-activation = novice marker.
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3. 매 driver-state monitoring (Tesla v13, Mercedes Drive Pilot): 매 EEG drowsiness 의 detect.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### EEG workload index (theta/alpha ratio)
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```python
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import mne, numpy as np
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raw = mne.io.read_raw_brainvision('subj.vhdr', preload=True)
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raw.filter(1, 40)
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psd = raw.compute_psd(fmin=4, fmax=12, picks=['Fz', 'Pz'])
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freqs = psd.freqs
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power = psd.get_data() # (channels, freqs)
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theta = power[:, (freqs >= 4) & (freqs < 8)].mean(axis=1)
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alpha = power[:, (freqs >= 8) & (freqs < 13)].mean(axis=1)
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workload_index = theta / alpha # higher = more load
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```
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### fNIRS prefrontal activation (MNE-NIRS)
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```python
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from mne_nirs.experimental_design import make_first_level_design_matrix
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from mne_nirs.statistics import run_glm
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||||
raw_haemo = mne.preprocessing.nirs.beer_lambert_law(raw_od, ppf=0.1)
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||||
design = make_first_level_design_matrix(raw_haemo, drift_model='cosine')
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||||
glm = run_glm(raw_haemo, design)
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||||
# beta for HbO in PFC channels = task-evoked activation
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||||
pfc_activation = glm.to_dataframe().query("ch_name.str.contains('S1_D1') & Chroma=='hbo'")
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Pupil-based effort (PsychoPy + Pupil Labs)
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```python
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import zmq, msgpack
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||||
ctx = zmq.Context(); sub = ctx.socket(zmq.SUB)
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||||
sub.connect('tcp://127.0.0.1:50020'); sub.setsockopt_string(zmq.SUBSCRIBE, 'pupil')
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||||
while True:
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||||
topic, payload = sub.recv_multipart()
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||||
msg = msgpack.unpackb(payload)
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||||
if msg['confidence'] > 0.8:
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diameter_mm = msg['diameter_3d']
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||||
# baseline-corrected pupil dilation = effort proxy
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### Closed-loop adaptive UI (workload-triggered)
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```python
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class AdaptiveDashboard:
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||||
def tick(self, workload_idx: float):
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if workload_idx > 1.5: # high load
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self.hide_secondary_widgets()
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self.enlarge_primary_alert()
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||||
elif workload_idx < 0.6: # under-load → boredom
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||||
self.inject_status_check()
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||||
else:
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self.restore_default()
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||||
```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Drowsiness detector (real-time EEG)
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||||
```python
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from scipy.signal import welch
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||||
def is_drowsy(eeg_window, fs=256):
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||||
f, P = welch(eeg_window, fs=fs, nperseg=fs*2)
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||||
theta = P[(f>=4)&(f<8)].mean()
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||||
beta = P[(f>=13)&(f<30)].mean()
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||||
return (theta / beta) > 4.0 # KSS-validated threshold
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### NASA-TLX subjective + neural fusion
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||||
```python
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||||
def fused_workload(neural_idx: float, tlx_score: float) -> float:
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# weight neural higher when within-subject calibrated
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return 0.6 * neural_idx_z + 0.4 * (tlx_score / 100)
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Lab, high precision needed | EEG (32-64ch) + eye-track |
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| Field / mobile work | fNIRS + wearable HRV |
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| Driver / pilot | Webcam-pupil + steering-entropy + PERCLOS |
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| Long shift fatigue | Actigraphy + HRV + PVT |
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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**기본값**: fNIRS + eye-tracking — 매 real-world ecological validity 의 best.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Human Factors]] · [[Cognitive-Science]]
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- 변형: [[Affective-Computing]] · [[Brain-Computer-Interface]]
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||||
- 응용: [[Adaptive-Automation]] · [[Driver-State-Monitoring]] · [[Surgical-Training]]
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||||
- Adjacent: [[NASA-TLX]] · [[Mental-Workload]] · [[Vigilance-Decrement]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 study design review, 매 GLM script generation, 매 multimodal-feature engineering, 매 paper synthesis.
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**언제 X**: 매 raw artifact rejection, 매 individual-subject calibration — 매 expert review 의 require.
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## ❌ 안티패턴
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- **Single-modality reliance**: 매 EEG-only 의 motion artifact 에 fragile. 매 fusion 의 require.
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- **No baseline**: 매 absolute power 의 between-subject 의 noisy. 매 within-subject z-score 의 use.
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- **Open-loop dashboard**: 매 measure-but-not-act → 매 value 의 zero. 매 closed-loop 의 design.
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- **No personalization**: 매 group-mean threshold 의 50% individuals 에 wrong.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Parasuraman & Rizzo 2007 *Neuroergonomics*; Ayaz & Dehais 2019).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — modalities + closed-loop adaptive patterns |
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Reference in New Issue
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