BCI (컴퓨터)

BCI(Brain–Computer Interface)는 뇌와 외부 장치 간의 직접적인 상호작용을 가능하게 하는 기술이다. 양방향 정보 전달을 지원한다는 점에서 신경제어 기술(neuromodulation)과 차이가 있다. 이 기술은 인간의 인지 능력과 감각-운동 기능을 연구하고, 뇌의 다양한 부위의 기능을 지도화하며, 이를 통해 보조, 증진, 치료하는 데 활용된다. 한글로는 뇌-컴퓨터 인터페이스라 칭한다.

BCI는 MMI(정신-기계 인터페이스), DNI(직접 신경 인터페이스), BMI(뇌-기계 인터페이스) 등 다양한 이름으로 불린다. 미게우 니콜렐리스 교수는 침습적인 경우 BMI로, 비침습적인 경우 BCI로 부르기도 했으나, 현재 학계에서는 침습적인 경우 iBCI(intracortical BCI)라는 용어를 사용하는 추세이다.

상세

BCI 기술은 뇌파를 이용해 컴퓨터나 기타 외부 기기를 제어할 수 있는 인터페이스를 의미한다. 사용자가 의사결정을 하거나 특정 행동을 상상할 때 발생하는 뇌파를 시스템의 센서가 감지하여 이를 해석하고, 컴퓨터에서 해당 명령을 실행하게 하는 기술이다. 이는 신체를 사용하지 못하는 경우에도 유용하게 사용될 수 있어, 장애인들을 위한 보조 기기로 활용되며 다양한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다.

BCI는 크게 두 가지 방식으로 나뉜다. 하나는 두개골을 열어 뇌 내부에 장치를 설치하는 침습식 방식이고, 다른 하나는 두피에서 뇌파를 측정하는 비침습식 방식이다. 비침습식 방식은 안전하고 비용이 저렴하여 널리 사용되며, 주로 뇌전도를 기반으로 한다. 이 방식은 신체의 움직임 없이 상상만으로도 기계에 명령을 내릴 수 있게 해준다. 예를 들어, 사람이 팔이나 다리를 움직이려고 상상만 해도 유사한 뇌파 변동이 일어나며, BCI는 이러한 변동을 감지해 명령을 수행한다.

BCI는 신경 세포로부터 신호를 획득하고, 기계학습(Machine Learning) 등의 기술을 이용해 신호를 처리 및 해석한 후, 이를 통해 외부 기기를 제어하는 기술로 구성된다. 초기에는 질병이나 사고로 인한 신체 장애를 극복하는 방법으로 연구되었으며, 현재는 엔터테인먼트, 제어 시스템 등 다양한 분야에 적용될 가능성이 높다. 예를 들어, 사용자가 뇌파로 CD 플레이어를 조작하거나, 의수와 같은 보조 기기를 제어할 수 있는 기술이 상용화되고 있다.

특히, 페이스북과 테슬라와 같은 기업들은 BCI 연구에 많은 투자를 하고 있다. 페이스북은 2019년 7월, 말을 하지 않고도 컴퓨터에 텍스트를 입력하는 기술에서 상당한 진전을 이뤘다고 발표했으며, 이 기술을 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 기기 등에 적용하는 것을 목표로 하고 있다. 이는 가상현실에서 핸드 컨트롤러 없이 게임을 즐기는 등, 다양한 응용 가능성을 보여준다.

그러나 BCI 기술에는 여전히 한계가 있다. 두피에 전극을 부착하거나 근적외선 분광분석기를 통해 뇌파를 측정하는 방식은 신호 측정 범위가 제한적이며, 두개골을 관통해 미세 전극을 설치하는 방식은 감염 위험과 신호 왜곡의 문제를 안고 있다. 따라서 BCI를 구현하기 위해서는 신경 세포의 신호를 정확하게 확보하고, 잡음이 섞인 신호를 해석하며, 이를 외부 기기 제어에 적용하는 기술이 필요하다. 이 과정에서는 의공학, 컴퓨터학, 뇌공학 등 다양한 분야의 융합된 전문 지식이 요구된다.

BCI 기술의 발전으로 인해 앞으로는 터치스크린이나 증강현실을 잇는 차세대 인터페이스로서 인간과 컴퓨터 간의 상호작용 방식이 더욱 자연스럽고 직관적으로 변할 것으로 기대된다. 이러한 기술은 신체의 움직임이 불편한 사람들에게 새로운 의사전달 수단을 제공할 뿐만 아니라, 일반 사용자들에게도 새로운 형태의 상호작용을 경험하게 할 것으로 보인다.

역사

BCI의 역사는 1920년대 한스 베르거가 뇌의 전기적 활동을 발견하고 뇌전도(EEG)를 개발하면서 시작되었다. 1924년, 베르거는 뇌전도를 이용해 두뇌 활동을 최초로 기록하고, 이를 분석하여 알파파(8–13 Hz)와 같은 진동 신호를 식별하였다. 당시 베르거가 사용한 기록 장치는 환자의 두피 아래에 은 도선을 삽입하는 방식이었으나, 이후에는 고무밴드를 사용해 은박을 고정하는 방식으로 개선되었다. 베르거는 초기 실험에서 리프만 전기계를 사용해 만족스러운 결과를 얻지 못했으나, 지멘스사의 이중고리 검류계와 같은 정교한 측정 장치를 도입하면서 뇌파 측정에 성공했다. 그는 뇌 질환과 뇌파 사이의 상관관계를 분석했으며, 뇌전도는 뇌 연구에 새로운 가능성을 열었다.

비록 'BCI'라는 용어는 당시 사용되지 않았으나, 뇌-기계 인터페이스의 초기 사례로는 1965년 미국 작곡가 앨빈 루시어의 《독주자를 위한 음악》이 있다. 이 작품에서 연주자는 알파파를 생성하고, 뇌전도를 필터, 증폭기, 오디오 믹서 등의 아날로그 신호처리 기계를 통해 다양한 타악기를 연주했다.

BCI라는 용어는 UCLA의 자크 바이달(Jacques Vidal) 교수가 처음 제안하였으며, 그는 1973년 논문에서 BCI를 "뇌파를 통해 사물을 조작하는 것"으로 정의하였다. 바이달은 불확정 음전위 편차 전위(CNV)를 활용해 BCI 연구를 진행하였고, 1977년에는 시각 유발 전위(VEP)를 사용해 컴퓨터 화면의 커서를 움직여 미로를 탈출하는 실험을 통해 BCI 기술을 처음으로 응용하였다. 이후 바이달은 2011년 오스트리아 그라츠에서 열린 Future BNCI 프로젝트에서 BCI에 대한 발표를 하였으나, 그 외에는 이 분야에서 추가적인 활동을 하지 않았다.

1970년대에는 원숭이를 이용한 기계 조작 실험이 성공적으로 이루어졌고, 이는 BCI 연구의 중요한 전환점이 되었다. 1988년에는 뇌전도를 이용해 로봇에게 시작, 정지, 재시작 명령을 내려 바닥에 그어진 선을 따라 움직이도록 하는 연구가 진행되었다. 1990년대에는 CNV를 활용해 맞춤형 양방향성 BCI를 제작하고, 이를 통해 버저를 조절하는 실험이 보고되었다. CNV로 얻어진 예측 정보는 'Electroexpectogram(EXG)'이라 불린다.

BCI 기술은 초기에는 주로 ADHD 아동이나 중증 신체 장애인의 치료와 같은 의료 목적으로 사용되었다. 당시 측정 기기는 무겁고 센서가 많이 달려 있어 착용이 불편했으나, 최근에는 Neurosky, Emotive, OCZ와 같은 회사들이 가볍고 착용이 간편한 헤드셋 형태의 기기를 개발해 BCI 기술의 상용화를 가속화하고 있다. BCI는 뇌파를 통해 두뇌 활동의 변화를 시각적, 공간적으로 파악할 수 있는 수단으로서, fMRI와 같은 대형 장치에 비해 저렴한 비용과 비침습적 특성을 갖추고 있어 인체에 무해하며, 실시간 분석이 가능하다. 그러나 비침습형 BCI의 경우 잡파 혼입과 정보 손실의 문제가 있어 분석이 어려운 반면, 침습형 BCI는 시술 부담이 크다는 단점이 있다.

현재 BCI 연구와 기술이 발달함에 따라, 미래에는 터치스크린이나 증강현실을 잇는 차세대 인터페이스로서 기대되고 있다. 컴퓨터와 스마트폰에서 사용되는 기존의 입력 인터페이스인 키보드, 마우스, 키패드 등은 최근 터치패드, 모션 인식으로 진화하고 있으며, BCI는 이러한 흐름 속에서 손이나 기타 신체를 사용하지 않고도 자연스럽게 명령을 내릴 수 있는 기술로 주목받고 있다. 특히 가상현실, 영상 및 사진 인식 등의 분야에서 BCI의 활용 가능성이 높게 평가되고 있다.

특성

인지과학과 뇌과학 등 관련 분야 학문과 기술이 발전함에 따라, 뇌 인터페이스 연구도 빠르게 진전되고 있다. 뇌영상 및 뇌파 분석을 통해 기본적인 의도나 감정을 해석하는 것이 가능해지고 있다. BCI는 여러 연구 기관에 의해 미래 유망 기술로 선정되었다. MIT 테크놀로지 리뷰(MIT Technology Review)는 BCI를 10대 차세대 기술 중 하나로 선정했으며, 뉴욕타임스(The New York Times)는 21세기 8대 신기술로 선정한 바 있다. 한국에서는 2009년 한국과학기술기획평가원(KISTEP)이 향후 10년간 우리 생활을 크게 바꿀 10대 유망 기술 중 하나로 선정하였다.

BCI의 주요 수단으로서 뇌파는 여러 장점을 가지고 있다. 뇌파 측정 시 잡음이 섞이거나 체 전도(Volume Conduction)로 인해 정보 손실이 발생할 수 있으며, 분석이 어려운 점도 있지만, 뇌파는 신경 세포들의 자발적인 전기적 활동의 총합을 측정하기 때문에 비용이 저렴하고, 비침습적 방법으로 인체에 무해하며, 뇌의 정보 처리에 대한 실시간 정보를 제공할 수 있어 매우 직관적인 인터페이스로 적합하다. fMRI(기능성 자기공명영상)가 수 초의 시간 해상도를 갖는 반면, 뇌파는 수 밀리초 단위로 두뇌 활동에 대한 실시간 정보를 제공할 수 있다.

핵심 기술

BCI 기술은 뇌파를 측정하는 부위에 따라 침습형(invasive)과 비침습형(non-invasive)으로 나뉜다. 침습형 방식은 마이크로칩을 두개골에 이식해 뇌파를 측정하는 방법이며, 비침습형 방식은 헬멧이나 헤드셋 형태의 장비를 이용해 외부에서 뇌파를 측정하는 방법이다. 비침습형은 사용이 간편해 실용화가 용이하지만, 잡신호가 섞여 정확한 측정이 어려운 단점이 있다.

뇌파 유도 방식은 특정 뇌파의 출현을 유도해 활용하는 방법으로, 특정 뇌파를 생성하기 위해 훈련이 필요하다. 반면, 뇌파 인식 방식은 뇌파를 분석해 사용자의 의사나 동작을 인식하여 기계에 전달하는 방법이다. 뇌파 인식 방식은 사용자의 의도를 더 쉽게 해석할 수 있는 장점이 있다.

BCI에서 사용되는 뇌파는 뇌의 여러 신경에서 발생한 전기적 신호를 측정하여 얻어진다. 뇌파 신호는 뇌의 활동 상태에 따라 시공간적으로 변화하며, 주파수는 1~50Hz의 주파수와 약 10~200uV이다.

뇌파 분석에는 다양한 시계열 분석 방법이 사용되며, 주요 분석법으로는 시간 분석, 주파수 분석, 시간-주파수 분석, 비선형 동역학 분석, 통계 모델, 시공간 분석 등이 있다. ICA(독립 성분 분석, Independent Component Analysis)는 각 전극에서 측정된 뇌파를 독립적인 성분으로 분리하는 기법으로, PCA(주성분 분석, Principal Component Analysis)는 성분 간 orthonormal함을 요구하며, ICA는 성분 간 독립성을 요구한다.

뇌파 기반 BCI 기술의 범용성을 확보하기 위해서는 몇 가지 조건이 필요하다. 첫째, 사용자 편의성이다. 두피 전반에 많은 전극을 부착하는 대신 머리띠 형 전극으로 간편하게 사용할 수 있는 기술이 중요하다. 둘째, 뇌파 처리의 신속성으로, 많은 데이터를 필요로 하거나 분석에 시간이 많이 소요되는 방법은 BCI 용도로 적합하지 않다. 셋째, 정확성이다. 초기의 단순한 분석법 대신, 현재는 특징 추출에서 분류에 이르기까지 다단계 분석이 주로 사용된다. 이러한 조건이 충족되지 않을 경우, 일반인용과 장애인용을 구분하거나 사용자 훈련을 통해 적응할 수 있는 전략이 필요하다.

적용 전망

BCI는 단기적으로는 ‘뇌파를 이용한 전기기구 스위치’와 같은 단순한 기술 발전이 예상되며, 장기적으로는 뇌파를 통해 의사와 동작 등을 분별하는 기술로 발전할 것으로 보인다. 앞으로 신속성과 정확성이 향상되면, 가상현실 기술과 결합하여 지능적 실감형 인터페이스로 진화할 가능성이 있다. 또한, 머리와 팔다리의 움직임을 포함한 모션 센서, 심장 박동과 같은 생체 신호, 눈의 시각 움직임 등 여러 인터페이스 기술과 결합되어, 오감을 활용하는 융합형 인터페이스로 발전할 전망이다. BCI 기술이 가속화된다면, 터치스크린이나 증강현실을 잇는 차세대 인터페이스로 활용될 가능성이 크다. 현재 컴퓨터와 스마트폰의 입력 인터페이스로 사용되는 키보드, 마우스, 키패드 등은 터치패드와 모션 인식으로 진화하고 있으며, BCI 기술의 발전으로 차세대 인터페이스로서의 역할이 기대된다. BCI는 손이나 기타 신체를 사용하지 않고도 자연스럽게 명령을 내릴 수 있어, 가상현실, 영상, 사진 인식 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높다. 앞으로는 게임기 외에도 가전기구와 자동차 운전 등 다양한 장치를 생각만으로 조작할 수 있는 기술이 개발될 것이다.

미래학자 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 "미래에는 뇌 스캐닝(Brain Scanning) 기술을 통해 사람의 뇌 정보를 컴퓨터에 저장하고, 이를 통해 사람 간 지식과 노하우를 이식하는 것이 가능해질 것이다"라고 전망하고 있다. 예를 들어, 타이거 우즈의 골프 스윙 노하우를 초보 골퍼의 뇌에 전달하여, 초보자도 타이거 우즈처럼 스윙할 수 있게 되는 것이 가능해질 수 있으며, 화성에 로봇이나 침팬지를 보내어 지구에서 사람의 생각대로 탐사를 수행하게 하는 것도 가능할 것이다.

전문가들 사이에서는 BCI 기술이 진화에 미치는 영향에 대한 의견이 갈리고 있다. KAIST의 정재승 교수는 "BCI 기술은 유전되지 않는 특질이므로 진화에 미치는 영향은 적을 것"이라고 전망하는 반면, 옥스퍼드대의 닉 보스트롬(Nick Bostrom) 교수는 "뇌의 영역별 기능이 규명되고 이를 대체하는 기술이 발전한다면, 수학이나 외국어를 배우는 대신 '계산 모듈', '언어 모듈' 등을 업로드하는 시대가 올 수 있다"라고 예측하고 있다. 레이 커즈와일 또한, "1세기 후에는 물리적 신체로부터 자유로운 세대가 등장할 것이며, 소프트웨어 기반의 '뇌'를 가진 인간이 뉴런 기반의 뇌를 가진 인간보다 많아질 것"이라고 예측하고 있다. 필요에 따라 가상현실이나 나노봇을 통해 물리적 신체를 만들 수 있을 것이라고 주장하고 있다.

BCI는 궁극적으로 컴퓨터-뇌-인터페이스(CBI: Computer Brain Interface)를 거쳐, 뇌-뇌-인터페이스(BBI: Brain-to-Brain Interface)로 발전할 가능성이 있다. 하버드 의대의 유승식 교수와 민병경 박사는 생각만으로 살아 있는 동물을 조종하는 연구를 진행 중이며, 이는 뇌파를 컴퓨터에 전달하는 BCI 기술에서 출발해, 컴퓨터에 입력된 뇌파를 동물의 뇌에 전달하는 '컴퓨터-뇌 인터페이스(CBI)' 단계로 발전하고 있다. 유 교수팀은 뇌에 전극을 심어 전선을 통해 뇌 신호를 주고받던 기존 방법 대신, 초음파를 이용한 '무선 뇌 통신'을 구현하고 있다. 미래에는 BCI를 통해 동물이나 로봇을 조종하고, 두뇌 칩 등을 활용해 사람들 간의 노하우를 공유하는 무선 뇌 통신 시대가 열릴 것으로 예상된다.

같이 보기

이 BCI (컴퓨터) 문서는 인공지능 기술에 관한 글로서 내용 추가가 필요합니다. 위키 문서는 누구든지 자유롭게 편집할 수 있습니다. [편집]을 눌러 문서 내용을 추가해 주세요.

인공지능 : 인공지능 서비스, 인공지능 로봇, 인공지능 기술 □■⊕, 인공지능 기업, 인공지능 인물 인공지능 기술 AI 워싱 • 랭체인 • 로봇공학 • 로봇기술 • 인지과학 • 자동추론 • 자연어 처리 • 지능 • 지식표현 • 컴퓨터 비전 • 튜링 테스트 • 프롬프트 • 프롬프트 엔지니어링 문자인식과 음성인식 ICR • OCR • OMR • TTS • URL • 글자 • 답변 • 대화 • 동영상 • 디자인 • 맥락 • 문서 • 문자 • 문자인식 • 문자채팅 • 발음 • 번역 • 분류 • 상담 • 소스코드 • 스토리 • 얼굴 • 얼굴인식 • 음성 • 음성채팅 • 음성인식(STT) • 이미지 • 인공어 • 자막 • 자연어 • 질문 • 채팅 • 코드 • 코딩 • 텍스트 • 통번역 • 통역 • 파일 • 폴더 • 화상채팅 • 화자인식 인공지능 데이터 데이터라벨러 • 데이터라벨링 • 데이터셋 • 벡터 • 벡터DB • 벡터공간 • 스칼라 • 임베딩 • 크라우드워커 • 토큰 • 토큰화 인공지능 학습 ADP • CoLLM • DALL-E • DDPG • DQN • LAM • LMM • SARSA • sLLM • SLM • 강화학습 • 거대언어모델(LLM) • 결정이론적 메타추론 • 계통적 강화학습 • 과적합 • 동적 계획법 • 딥러닝 • 딥큐러닝 • 머신러닝(기계학습) • 메타추론 • 모델 기반 강화학습 • 모델 프리 강화학습 • 미세조정(파인튜닝) • 반영식 아키텍처 • 비지도학습 • 사전학습 • 수시 알고리즘 • 어니 • 에이전트 • 인공지능 학습 • 전이학습 • 준지도학습 • 지도학습 • 추론 • 학습 • 확률적 경사하강법 인공지능 알고리즘 AGI • ANI • ASI • RAG • XAI • 가중치 • 관계형 네트워크(RN) • 뉴런 • 다층퍼셉트론 • 단층퍼셉트론 • 데이터마이닝 • 방사신경망 • 볼츠만 머신 • 분산 샌드박스 • 생성대립신경망(GAN) • 생성형 AI • 수퍼얼라인먼트 • 순전파 • 순환신경망(RNN) • 시그모이드 함수 • 신경망 • 신경망 구조 • 심층신경망(DNN) • 심층신뢰신경망(DBN) • 양방향 비고정값 암호 체계(TSID) • 역전파 • 은닉층 • 인공신경망(ANN) • 인공지능(AI) • 제한 볼츠만 머신(RBM) • 전방전달신경망 • 주의 메커니즘 • 코헨 자기조직 신경망 • 텍스트마이닝 • 트랜스포머 • 파이 • 퍼셉트론 • 합성곱 신경망(CNN) 계산복잡도 NP • NP-완전 • 계산복잡도 • 공간복잡도 • 시간복잡도 • 여 NP • 여 NP-완전 인공지능 프로그램 BCI • GPT • 딥블루 • 딥페이크 • 멀티모달 AI • 모달 • 모달리티 • 모달창 • 알렉스넷 • 어니 • 알파고 • 알파고제로 • 알파폴드 • 왓슨 • 카페 • 컨트롤넷 • 텐서플로 • 텔레파시 • 토치 • 파이토치 • 한돌 인공지능 특징 결정이론 • 계산상의 합리성 • 논리학 • 논리주의자 • 분산성 • 불확실성 • 삼단논법 • 선호도 • 예측곤란성 • 완벽한 합리성 • 유계 합리성 • 이유 불충분의 원리 • 자율성 • 최대기대효용 • 할루시네이션 • 효용이론 인공지능 법적 지위 권리주체성 • 소버린 AI • 전자대리인 • 전자적 인간 • 책임법 위키 : 자동차, 교통, 지역, 지도, 산업, 기업, 단체, 업무, 생활, 쇼핑, 블록체인, 암호화폐, 인공지능, 개발, 인물, 행사, 일반