간질(epilepsy)은 반복적인 발작을 특징으로 하는 신경학적 질환으로, 환자의 안전과 삶의 질을 위해 조기 예측이 매우 중요하다. 전통적인 탐지 방법은 주로 EEG 신호로부터의 시간-주파수(time-frequency) 정보를 기반으로 한다. 그러나 EEG 신호는 상호 연결되어 있으며 비정상적 활동이 뇌의 여러 영역에 걸쳐 확산되므로, 그 연결성(connectivity)을 이해하는 것이 필수적이다. 본 연구는 EEG 연결성에 기반한 지도(supervision)를 결합하여 대조학습(contrastive learning)을 수행하는 새로운 표현 학습 방법인 CoCL을 제안한다. CoCL은 사전학습(pretraining) 시 적용하고 이를 발작 탐지(seizure detection)에 전이(transfer)했을 때, 최신 방법들보다 우수한 성능을 보이며 6개의 EEG 채널만으로도 높은 정확도를 유지함으로써 다수의 전극이 필요하던 요구를 줄인다.

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