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2017년 3월, 미국 전기차 업체 테슬라의 최고경영자 일론 머스크가 인간의 두뇌와 컴퓨터 연계 기술을 연구하는 회사 ‘뉴럴링크’를 설립했다. 그는 초소형 인공지능 기기를 두뇌에 삽입해 인간의 지능을 강화시켜야 한다고 주장하기도 했는데 이 때 사용되는 기술이 바로 인간의 뇌와 컴퓨터를 연결하는 기술인 ‘뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface ; BCI)’이다.

뇌-컴퓨터 인터페이스를 구현하고자 하는 움직임은 1970년대부터 있어왔다. 인간의 근육 기반 움직임과 뇌의 운동피질(Motor Cortex)사이의 연구로 시작하여 최근 인공지능 등의 기술과의 연계로 BCI 연구는 활발하게 이어지고 있다. 현재는 생체센서 기술의 발전, 컴퓨팅 기기 소형화, 생체 적합 소재 개발 뇌공학의 발전 등으로 선진국에서 미래 유망기술로 관련 연구 및 산업에 전략적인 투자를 실시하고 있기도 한다.

BCI는 좁은 의미에서 컴퓨터나 로봇을 생각만으로 제어할 수 있도록 해주는 장치를 뜻하기도 하지만 넓은 의미에서 뇌를 포함한 신경계와 간단한 칩을 포함한 외부의 기기를 직접 연결해주는 장치를 뜻하기도 한다.

BCI기술을 통해 여러 가지 다른 분야의 기술도 구현할 수 있는데 예를 들면 자동차 자동주행에 접목시켜 생각만으로도 기어가 변속되고 속도조절이 가능한 자동차를 생각할 수 있다. 실제 2011년 일본 도요타는 미국 팔리사이클사와 함께 ‘뇌로 제어할 수 있는 자전거’를 공동으로 개발해 눈길을 끈 바 있다. 운전자가 기어변속을 생각만 하면 뇌파, 심박 수, 페달 회전수 등에 따라 자동적으로 자전거 속도가 바뀐다. 이외에 닛산이 개발 중인 자동차는 운전자의 의도를 파악하여 운전자가 굳이 나서지 않아도 차량 스스로 속도와 위치를 최적의 상태로 유지한다.

이와 같이 BCI가 이끌 세상은 앞으로 먼 이야기가 아니라 바로 우리 눈앞에 펼쳐질 세상이다. 실제로 BCI는 세계경제포럼 10대 유망기술(2019), MIT 테크놀로지 리뷰의 10대 차세대 기술(2019), 대한민국 국가과학기술위원회 미래 유망기술(2012) 등 다수의 연구기관에서 미래기술로써 주목받고 있다.

세계가 주목하고 있는 BCI는 여러 산업분야에 접목돼 머지않아 우리들의 삶을 편리하고 간편하게 해줄 것이다. 이 때문에 BCI 산업을 분석하는 일은 매우 의미있는 일이 될 것이다. 본 고에서는 BCI기술이 무엇인지 자세히 알아보고 현재 BCI 관련 시장현황과 앞으로의 전망이 어떠한지 살펴볼 것이다.

1. 서론 2

2. BCI 개요 4
가. 개념 4
나. BCI 시스템 순서 7
1) 신호 측정 7
2) 전처리 및 추출 8
3) 전환 알고리즘 8
4) 응용 단계 8
다. 분류 8
1) 뇌 신호에 따른 분류 8
2) 기술 방식에 따른 분류 9
라. 핵심기술(시스템) 12
1) 뇌전도 12
2) 뇌자도 13
3) 기능적 자기공명영상법(fMRI) 15
4) 근적외선 분광법(NIRS) 17
5) 활용 뇌파 측정 기술 20
마. 활용분야 22

3. BCI 시장 현황 및 전망 25
가. 기술방식별 시장 26
나. 응용분야별 시장 28
다. 기업 경쟁상황 30

4. BCI 기술 및 연구 동향 33
가. 내용별 BCI 기술 및 연구 동향 33
1) 주의 집중 감시 연구 34
2) 이미지 파악 분류 연구 34
3) 가상현실에서의 조작 연구 35
4) 뉴로 피드백 연구 35
나. 국가별 BCI 기술 및 연구 동향 36
1) 국외 36
2) 국내 48
5. BCI 특허 현황 61
가. 국내 63
1) BCI 시스템의 신뢰성 향상 방법 63
2) BCI를 이용한 치매예방 시스템 및 방법 64
3) BCI 기반 뇌파 측정 장치 65
4) P300 요소 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스를 구현하기 위한 장치 및 방법 66
5) 뇌 컴퓨터 인터페이스 기반 문자 입력 장치 및 방법 69
6) 생체신호 측정장치 70
7) 뇌-컴퓨터 인터페이스 훈련 장치 및 시스템 71
8) BCI에 기반한 음악 추론 방법 및 장치 73
나. 국외 75
1) 미국 75
2) 유럽 83

6. BCI 기술의 한계점과 해결방안 93
가. BCI 문맹 93
나. EEG 비정류성 94
다. 비침습 방식의 한계 94
라. 준비시간 95
마. 뇌파의 정규화 95
바. 보안 95

7. 결론 98