Zyphra, 오픈 EEG 파운데이션 모델 ZUNA1.1 공개

ZUNA1.1은 Zyphra가 공개한 EEG 복원 특화 파운데이션 모델로, 잡음 채널 제거·디노이징·저밀도→고밀도 전극 업샘플링을 지원한다.

핵심 차별점은 채널을 배열 인덱스가 아닌 3D 두피 좌표로 표현하는 위치 인식 확산 오토인코더(position-aware diffusion autoencoder) 아키텍처다. 덕분에 4채널 소비자용 헤드밴드부터 256채널 연구용 캡까지 임의의 전극 배치를 처리할 수 있고, 학습 데이터에 없던 위치의 신호도 생성 가능하다.

ZUNA1 대비 변경점: 아키텍처는 동일하게 유지하고, 실제 환경의 지저분한 데이터를 다루기 위해 학습 방식을 대폭 개선했다.

기존 방법과의 비교:

• MNE 구면 스플라인 보간: 채널이 많이 빠지거나 전극 밀도가 낮으면 성능 급락
• 고정 채널 CNN/MAE 모델: 특정 채널 구성에만 적용 가능, 범용성 부족
• ZUNA1.1은 두 기준선 대비 정량·정성 모두 개선된 복원 품질을 보여준다

모델 가중치는 Apache 2.0 라이선스로 공개되어 자유로운 상업적 활용이 가능하며, 기술 상세는 ZUNA1 arXiv 논문(2602.18478)에 정리되어 있다.