• 기계저널
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• 제57권10호
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• pp.48-52
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• 2017

이 글에서는 공간적으로 형상 제어된 나노구조물의 자기조립화(self-assembly)를 이용하여 고용량의 이온흐름이 가능한 나노전기수력학 기술에 대한 소개와 더불어, 이를 활용한 이온 다이오드, 고효율 마이크로 믹서, 이온농도차 발전 응용 및 향후 생체 내 이온검출 센서, 인체 삽입형 디바이스, 뇌-기계 인터페이스 연구에 대한 전망을 소개하고자 한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권5호
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• pp.18-23
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• 2010

본 논문은 유발전위(evoked potential) 뇌파인 P300에 기반한 뇌-기계 인터페이스의 실시간 구현을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. P300 뇌파는 외부 시각 자극이 인간의 의지와 일치할 경우, 100-300ms 부근에서 negative pick를 갖는 특성이 있다. 이러한 특성에 기초하여 P300 뇌파의 포텐셜(potential) 감소를 감지하여 인간의 의도를 역으로 추론할 수 있으며, 이를 뇌-기계 인터페이스에 활용할 수 있다. 연구에서 P300 뇌파는 인간의 두개골 외부에 부착된 전극을 통해 얻어졌으며, 시각적 자극으로는 2차원 알파벳 신호를 사용하였다. P300 뇌파의 포텐셜 감소 검출을 위하여 뇌파 포텐셜을 자극과 연계하여 확률적으로 모델링하였다. 확률적 모델은 피실험자가 의도하는 신호의 모델(target model)과 의도하지 않는 신호의 모델(non-target model)로 구성된다. 이러한 확률적 모델에 기반하여 피실험자의 의도를 추론하기 위해서 최우추정법(maximum likelihood estimation)을 사용하였다. 실험에는 신체 건강한 성인 남자 3명이 참가하였으며, 'A'와 'E' 실험에 대한 피실험자 k의 평균 성공률은 98%, 피실험자 j의 평균 성공률 90%, 그리고 피실험자 h의 성공률은 79.8%였다.

• 전자통신동향분석
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• 제24권5호
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• pp.1-9
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• 2009

정부는 2017년까지 뇌 연구분야 세계 7위 진입을 목표로 연구개발 인프라 인력양성 등의 분야에 2009년에 총 610억 원을 투자한다. 인간의 뇌 정보를 활용할 수 있는 인지 메커니즘에 대한 분석이 이루어진다면, 인간과 같이 스스로 생각하고 느끼는 수준의 인공두뇌 및 인간형 로봇 개발이 가능하게 되고, 생각만으로 제어하는 뇌-컴퓨터 뇌-로봇 뇌-기계 인터페이스 기술로 사용자의 뇌파 혹은 신경 근육신호 등에 따라 알아서 움직이는 휠체어나 인공수족, 자동차, 비행기 등이 가까운 시일 내에 실현될 것으로 기대된다. 이에 인지과학의 한 분야인 증강인지(augmented cognitive)와 HCI 기술의 교집합 영역에서의 응용연구 이슈를 탐색하기 위해 인지과학의 개요, 증강인지의 출현 증강인지 시스템 모델, 프로젝트 사례 등에 대한 자료 수집 및 분석 내용을 본 고에 서술코자 한다.

• 인지과학
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• 제21권2호
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• pp.309-338
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• 2010

본 논문에서는 사지가 마비되어 신체를 움직이지 못하지만 뇌의 기능은 살아있는 장애인들을 위하여, 생각만으로 외부의 장치를 제어할 수 있도록 하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI: Brain-Computer Interface) 기술을 연구하였다. 신경생리학 분야에서의 연구 결과에 의하면, 신체를 움직이는 상상을 할 경우, 뇌의 운동/감각 피질 영역에서는 $\beta$파(14-26 Hz)와 $\mu$파(8-12 Hz)가 억제/증가되는 ERD/ERS(Event-Related Desynchronization / Synchronization) 현상이 발생한다고 알려져 있다. 본 연구에서는 이를 기반으로 혀, 발, 왼손, 오른손의 동작 상상을 자극으로 이용하여 변화하는 뇌 신호 패턴을 실시간으로 분석하여 피험자의 생각을 읽을 수 있도록 하였으며, 상 하 좌 우의 네 방향으로 이동할 수 있도록 하는 마우스 제어 인터페이스를 구현하였다. 동작 상상 시 발생하는 뇌 신경 활동의 변화를 관측하기 위해서 뇌에 손상을 주지 않으면서도 높은 시간 해상도로 측정이 가능한 비침습적 뇌전도(EEG: ElectroEncephaloGraphy)를 이용하였다. 그러나 뇌전도 신호는 특성상 신호의 크기가 미약하고, 잡음의 영향을 많아 분석이 어렵다. 따라서 이를 극복하기 위해 통계적 방법을 기반으로 한 기계학습 기법인 CSP(Common Spatial Pattern)와 선형판별 분석(Linear Discriminant Analysis)을 이용하여 서로 다른 동작 상상에 의해 발생하는 뇌 신호들 간의 분산이 최대가 되도록 신호를 변환하여 인식 성능을 높일 수 있었다. 또한 분석된 뇌 신호의 시각화를 통해, 기존에 알려진 뇌의 해부학적, 신경생리학적 지식과 일치하는 ERD/ERS 현상이 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권1호
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• pp.24-32
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• 2000

인간의 생각만으로 기계를 작동할 수 있게 하는 인터페이스 시스템에 관한 연구 분야인 BCI (Brain-Computer Interface)에서는 피험자의 두피로부터 EEG(Electroencephalograph)를 측정하고 인식하여 뇌 상태를 알아내고 그 결과를 기계의 조종에 응용하는 방법을 사용한다. 본 연구에서는 각 개인으로부터 고유의 뇌파인 EEG를 얻고 신호처리하여 인식하는 인식모델을 제안하였다. 제안된 모델은 특정 작업을 수행하고 있을 때의 EEG 신호로부터 인식에 중요한 영향을 미치는 특징들을 추출해 내고, 이를 인식에 이용한다. 제안된 모델은 인식할 EEG 패턴들을 두개씩 분류하여 각각을 인식한 후, 그 결과를 종합하여 최종적인 인식결과를 얻도록 하였다. 본 연구의 실험에서는 피험자가 4가지의 작업을 수행하는 동안 얻어지는 4가지 EEG 패턴을 인식하였다. 제안된 모델은 90%이상의 높은 인식율을 보였고, 각 피험자에게 독특하게 존재하는 특징들을 인식 결과로서 제공하였다. 제안된 모델의 높은 인식율과 빠른 처리속도는 실시간 BCI 시스템에 응용될 수 있는 가능성을 보여주고 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1922-1923
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• 2007

현대 사회는 급속한 기술의 발전으로 인하여 공상과학영화에서나 볼 수 있었던 첨단 기술들이 실생활에서 구현되어지고 있다. 이러한 첨단기술 중 하나였던 뇌를 이용하여 각종 인터페이스를 제어하는 기술인 BCI 및 BMI 기술이 각광을 받고 있다. 이러한 기술들은 EEG 신호의 취득 및 분석 기술이 발전하면서 많은 발전을 이루었고 앞으로도 그 발전 가능성은 무궁무진하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기술의 실현을 위해 획득된 뇌파 신호를 분석하여 기계장치를 제어 할 수 있도록 데이터의 처리 방법을 제안하였다. 이러한 데이터 처리 방법으로는 Fir(Finite impulse response)필터링과 ICA알고리즘의 구현, FFT 분석을 통한 주파수별 전력분포 계산의 과정이 있다. 이러한 과정 등을 통해 피검자가 원하는 EEG 데이터를 얻을 수 있게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.517-518
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• 2023

최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서는 뇌파 신호를 이용한 운동 심상 분류 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뇌파는 개인별 차이가 큰 생체 신호로, 사용자에 독립적인 경우 추론이 어려워지는 문제가 있어 운동 심상 분류에서는 주로 피험자 종속적인 연구가 행해져 왔다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망 기반의 뇌파 분류 모델인 EEGNet 에 새로운 방식으로 개선한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용해 피험자에 대해 독립적인 운동 심상 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안하며, 제안한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용한 모델이 기존 모델보다 높은 분류 성능을 보여주는 것을 실험적으로 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.289-294
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• 2015

본 연구는 비교사학습의 대표적인 방법 중 하나인 코호넨의 자기조직화 방법을 기반으로 BCI(Brain-Computer Interface)에 적용 가능한 자율적 기계학습방법을 제안한다. 이를 위해 상호작용 함수를 이용한 학습영역조정방법과 자율적 기계학습규칙을 제안하였다. 학습영역조정과 기계학습은 코호넨의 자기조직화 방법을 기반으로 한 상호작용 함수에 의한 측면제어효과를 이용하였다. 승자 뉴런을 결정하고 난 후 학습 규칙에 따라 뉴런의 연결강도를 조정하고 학습 횟수가 증가함에 따라 학습영역이 점차 감소하여 출력층 뉴런 가중치들의 입력을 향한 유동을 완화시켜 네트워크가 평형 상태(equilibrium state)에 도달하여 학습을 마칠 수 있는 자율적 기계학습을 제안하였다.

• 의료법학
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• 제24권2호
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• pp.147-196
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• 2023

오늘날에는 기술의 발전으로 인간의 뇌에 직접 자극을 가하여 질병을 치료하거나 뇌파를 통해 직접 기계를 조정하는 것이 가능해졌다. 이러한 뇌신경과학기술은 비침습적으로 이루어질 수도 있으나 적어도 현재까지는 뇌에 직접 전극이나 마이크로칩을 이식하는 침습적 방법이 필요한 자극을 더 정확하게 가하거나 뇌파를 더 정밀하게 측정할 수 있다. 뇌심부자극술(DBS)의 경우 파킨슨병, 본태성진전증에 대해 안정적인 치료방법으로 인정받고 있으며, 그 외 알츠하이머나 우울증 등에도 활용할 수 있는지 연구가 진행중이다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 경우 임상단계이지만 신경이 손상되어 신체를 움직이지 못하는 사람들의 신체기능을 대체하거나 재활치료를 지원하는 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 문제는 이러한 침습적 뇌신경과학기술을 필요로 하는 사람들의 상당수는 질병 또는 신경 손상으로 인해 판단능력이 손상되어 있거나 의사표시를 제대로 할 수 없는 사람들인데 반해, 이 기술들을 이용한 시술은 고도의 침습적인 시술이어서 반드시 환자 본인의 동의를 필요로 한다는 것이다. 특히 뇌신경과학기술이 아직 임상시험단계에 머물러 있는 영역에서는 위험은 그만큼 커지고 이익은 불확실하기 때문에 이를 고려하여 수술을 받을지 여부를 판단할 수 있도록 더 충분한 설명이 이루어져야 한다. 환자에게 성년후견이 개시되어 있다면 성년후견인이 - 경우에 따라서는 법원의 허가를 받아 - 이 시술에 대한 동의를 대신할 수 있을 것이다. 성년후견이 개시되어 있지 않은 경우 환자의 판단능력이 손상되어 있거나 의사표시를 할 수 없는 경우가 문제이다. 우리 의료 실무에서는 환자가 동의할 수 없는 경우 환자의 보호자에게 동의를 받는 경향이 있지만, 환자의 보호자라는 개념은 우리법상 근거를 찾기 어려운 개념이어서 문제가 있다. 장기적으로는 환자의 배우자나 근친이 보충적으로 환자의 의료행위 동의대행권을 갖도록 법률상 규정하는 편이 타당할 것이다. 뇌신경과학시술을 받은 환자에게 부작용 등 손해가 발생한 경우도 검토를 요한다. 만일 환자에게 수술에 수반되는 위험에 대해 제대로 설명이 되지 않았다면 위자료 청구가 가능하다. 의료과실과 부작용 사이에 인과관계가 있다면 그 부작용에 대해서도 손해배상청구를 할 수 있다. 또한 BCI나 DBS 모두 뇌에 전극이나 마이크로칩등을 이식하고 이를 외부의 컴퓨터를 통해 제어하기 때문에 인체의식형 의료기기가 사용된다. 인체이식형 의료기기에는 제조물책임법이 적용되므로 그 결함으로 인해 부작용이 발생했다고 인정된다면 제조자에 대해서 손해배상을 청구할 수 있다. 최근 우리 의료기기법에는 인체이식형 의료기기 책임보험제도가 시행되어 피해자가 구제를 받을 가능성이 더 강하게 보장된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.247-249
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• 2020

4차 산업혁명 시대에 다양한 분야에서 ICT 기술 간 융합에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 마쳐 데이터, 네트워크, 인공지능 기술이 결합한 새로운 용어인 DNA(Data, Network, AI)가 사용 중이다. DNA는 지능형 응용 및 서비스 개발에 있어 잠재적 기술력을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 DNA 기술 기반의 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기술, 산업용 무선 센서 네트워크에서의 기계학습 기반 이동성 기술, 뇌신호 주파수 특성을 이용한 CNN 기반 BCI 성능 예측 기술, 소스코드 주제를 이용한 인공신경망 기반 경고 분류 방법 기술, 챗봇 환경에서 데이터 시각화 인터랙션을 위한 자연어처리 기술에 대한 심사 완료된 논문들을 소개한다.