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BCI 대표이미지

BCI

#뇌-컴퓨터 인터페이스 #브레인-컴퓨터 인터페이스 #신경 인터페이스 #뇌-기계 인터페이스 #Brain-Computer Interface #Neural Interfaces #Neuro-computer Interface #Brain-machine Interface #뉴럴링크 #딥러닝 #가상현실 #EEG #motor imagery #Neuralinks #Deep Learning #Virtual Reality

2024.12.23

키워드 정의키워드 정의* Wikipedia, Google에서 수집한 이슈 키워드 정의 정보입니다.

뇌-컴퓨터 인터페이스(영어: brain–computer interface, BCI)는 뇌와 외부 장치간의 직접적인 상호작용 방식이다. 양방향 정보 전달을 가능케 한다는 점에서 신경제어기술(neuromodulation)과 차이가 있다. 인간의 인지능력이나 감각-운동기능을 탐구하고, 뇌의 각 부위에 대한 기능을 지도로 만들며, 보조, 증진, 치유하는 데에도 관련이 있다

출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%87%8C-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0_%EC%9D%B8%ED%84%B0%ED%8E%98%EC%9D%B4%EC%8A%A4

워드 클라우드워드 클라우드* ScienceON 논문 데이터에서 추출한 관련 키워드 클라우드입니다.

관심도 변화관심도 변화

시간 흐름에 따른 관심도 변화

수치는 특정 지역 및 기간을 기준으로 차트에서 가장 높은 지점 대비 검색 관심도를 나타냅니다.
값은 검색 빈도가 가장 높은 검색어의 경우 100, 검색 빈도가 그 절반 정도인 검색어의 경우 50, 해당 검색어에 대한 데이터가 충분하지 않은 경우 0으로 나타납니다.

대한민국 / 지난 12개월

요약정보요약정보* 웹에서 수집한 요약 정보입니다.

사람 대상 BCI 연구

<침습적 BCI> 침습적 BCI에서는 신호를 받기 위해 두개골 밑에 전극을 삽입한다. 더 정확하게 신호를 받아들일 수 있다는 이점이 있지만, 수술로 인한 부작용들이 존재한다는 단점도 존재한다. 수술로 인해 대뇌에 생긴 흉터는 신호를 약하게 만들 수 있다. 또한 압둘카터(Abdurkader)의 2015년 연구에 의하면, 신체가 전극을 받아들이지 못해 의료적인 문제를 야기할 수 있다고도 한다. <부분침습적 BCI> 두개골과 뇌 사이에 장치를 삽입하는 경우 부분침습적 BCI라 한다. 두개골이 신호를 왜곡하고 약하게 만드는 비침습적 BCI보다는 좋은 해상도를 가지고 있고, 뇌에 흉터조직을 만들 염려가 없기 때문에 침습적 BCI보다는 위험부담이 더 적다. 현재 뇌졸중 병변 발생부위의 주변부를 대상으로 임상적으로 시행된다. <비침습적 BCI> 비침습적 신경영상법으로 BCI를 구현하려는 연구도 이루어진다. 현재 BCI 논문의 상당수는 뇌전도(EEG)에 기반한 것들이다. 비침습적인 EEG는 수술이 불필요하며 착용이 굉장히 간편함에도 불구하고, 침습적 BCI보다 공간 해상도가 낮으며 두개골이 고주파를 흡수하기 때문에 신호가 퍼지고 뭉개진다는 단점이 있다. 또한 다른 방법들에 비해 EEG 기반 BCI는 적용하기 전에 충분한 훈련을 거쳐야 한다는 단점도 있다. 결국 어느 종류의 BCI를 사용할지에는 고려할 사항이 매우 많은데, 사용자의 현 상황에 따라 가장 적합한 BCI가 달라진다.

출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%87%8C-%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%84%B0_%EC%9D%B8%ED%84%B0%ED%8E%98%EC%9D%B4%EC%8A%A4

연구자연구자* 관련 논문 수가 많은 발명자입니다.

  • 우운택 Woo, Woon-Tack 광주과학기술원

    Augmented Reality, Context-awareness, HCI, Ubiquitous Computing, 증강현실, Authoring Tool, Digilog Book, 유비쿼터스 컴퓨팅, User Interface, 맥락 인식

  • 박경수 Park, Gyeong-Su 한국과학기술원

    EMG, Electrogoniometer, Fitts' law, Musculoskeletal disorders, Armrest, Human error, MBTI, Speed perception, Virtual reality, line of sight

  • 김지인 Kim, Jee-In 건국대학교

    Bioinformatics, HCI, Molecular Modeling, Molecular modeling, Multimodal Interface, RFID, VR, Virtual Reality, 테이블탑 인터페이스, Digital Surface Model

웹 뉴스웹 뉴스* 구글 뉴스에서 검색한 관련 뉴스입니다.

오피니언오피니언* 구글 뉴스에서 자동으로 추출한 전문가들의 오피니언으로 적합하지 않은 정보가 있을 수 있습니다.

1. 온워드메디컬의 데이브 마버 최고경영자(CEO)
(GMT)2024-10-15 07:00:00

환자의 뇌에서 나오는 신경 신호를 캡처하고 이를 얼마나 잘 해석하는지가 BCI 기술의 핵심

인공지능(AI)을 통한 뇌신호 해석 능력에 속도가 붙으면서 활용 분야도 방위산업 등 무궁무진하다 현재 65명의 임상 환자 데이터를 분석하고 있다 로잔연방공대의 공학자를 비롯해 AI 전문가, 신경외과 전문의 등이 모여 새로운 융합 치료의 길을 열고 있다 BCI의 핵심은 이종 분야 간 융합 과거엔 전혀 상상할 수 없었던 방식의 새로운 치료법이 생길 것 뇌와 척수 사이에 끊어지거나 손상된 연결 고리를 이어주는 ‘디지털 브리지’ 개념 신경 장애로 인한 전신 또는 부분 마비, 운동 결함을 치료하는 데 도움이 될 것

출처 : 마비환자 걷게 한 BCI의 마법…"뇌와 디지털 세계 연결 머지않았다" - 한국경제
2. 캘리포니아대 데이비스캠퍼스브랜드만 교수
(GMT)2024-08-19 07:00:00

안면 마비가 일어난 환자는 친구, 가족, 간병인과 의사소통을 할 수 있었다

이번 실험에 사용된 장치는 지금까지 보고된 것 중 가장 정확한 &apos;언어신경 보형물&apos;이다 컴퓨터로 출력된 음성 파일을 들은 환자는 자신이 말하려던 단어가 정확하게 나타나자 기쁨에 겨워 눈물을 흘렸다 이 기술은 말하고 싶지만 말할 수 없는 사람들이 그들의 가족, 친구들과 대화하는 것을 돕는다 이번 실험에 참가한 환자와 같은 처지의 사람들에게 희망이 되길 바란다

출처 : BCI 장치 이식한 루게릭병 환자, 다시 '말할 수 있게' 됐다 - 동아사이언스
3. 일론 머스크
(GMT)2024-08-05 07:00:00

두 번째 임플란트는 매우 잘 된 것 같다 1~2년 안에 뉴럴링크 수술을 받은 사람의 반응 속도가 더 빨라져 프로게이머보다 더 나은 성과를 낼 수 있다고 확신한다 올해 8명의 환자에게 추가로 임플란트를 제공할 것 생각만으로 화면에서 마우스·키보드를 움직이게 할 것

출처 : 뉴럴링크, 두 번째 ‘뇌 칩 이식’ 성공···생각만으로 컴퓨터·로봇 움직인다 - 경향신문
4. 신크론의 CEO 톰 옥슬리(Tom Oxley)
(GMT)2024-08-06 07:00:00

BCI는 부상이나 질병으로 인해 상지 기능을 잃은 사람들을 빠르게 변화하는 소비자 기술 환경에 다시 연결하는 플랫폼

우리는 터치나 음성을 사용하지 않고도 인간-컴퓨터 상호작용을 가능하게 하는 새로운 블루투스 표준을 향해 나아가고 있다

출처 : 생각으로 조종하는 애플 비전 프로: 신크론의 혁신적 뇌-컴퓨터 인터페이스 - 사례뉴스
5. 이기원 와이브레인 대표
(GMT)2024-09-05 07:00:00

이번 심포지엄에서 전 세계 BCI 기술의 빠른 성장세를 확인할 수 있었다

와이브레인이 소개한 연구들이 국내 BCI 산업 성장의 촉매가 되기를 바란다

출처 : 이기원 와이브레인 대표, BCI 국제 총회서 국내 대표로 발표 - 코메디닷컴

논문논문* ScienceON에서 제공하는 관련 논문입니다.
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[학위논문] 뇌-컴퓨터 인터페이스를 위한 딥러닝 기반의 뇌파 디코딩 알고리즘 연구 (Deep Learning-based EEG Decoding for Reliable Brain-Computer Interface Systems)

곽영철 (포항공과대학교 일반대학원)
2021 , 포항공과대학교 일반대학원 , 국내박사

[학위논문] (A) machine learning approach for procedural aspects during complex motor imagery-based brain-computer interface

이승보 (Graduate School, Korea University)
2020 , ix, 113장 , Graduate School, Korea University , 국내박사

[학위논문] 사용자 의도 인식을 위한 컨볼루션 신경망 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 프레임워크 개발

박승민 (중앙대학교 대학원)
2019 , vi, 104장 , 중앙대학교 대학원 , 국내박사

특허특허* ScienceON에서 제공하는 관련 특허입니다.
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[한국특허] 운동 상상 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스를 위한 계층적 트랜스포머 (HIERARCHICAL TRANSFORMAER FOR BRAIN-COMPUTER INTERFACE BASED MOTOR IMAGERY)

한국(KO) | 공개 | 출원인 : 성균관대학교산학협력단; | 출원번호 : 10-2022-0188260 ( 2022-12-29 ) | 공개번호 : 10-2024-0105831 (2024-07-08) | IPC : G06N-003/0455; A61B-005/00; A61B-005/369; G06F-003/01; G06N-003/048; G06N-003/0499; G06N-003/092 | 법적상태 : 공개

[한국특허] 집중 레벨에 따른 뇌 활성도에 기반하여 사용자의 의도를 판단하는 뇌 컴퓨터 인터페이스 장치 및 동작 방법 (BRAIN-COMPUTER INTERFACE APPARATUS AND OPERATING METHOD OF DETERMINING INTENTION OF USER BASED ON BRAIN ACTIVITY ACCORDING TO ATTENTION LEVEL)

한국(KO) | 등록 | 출원인 : 고려대학교 산학협력단; | 출원번호 : 10-2020-0142177 ( 2020-10-29 ) | 공개번호 : 10-2021-0154694 (2021-12-21) | 등록번호 : 10-2522349-0000 (2023-04-12) | IPC : G06F-003/01; A61B-005/00; A61B-005/374 | 법적상태 : 등록

[한국특허] 뇌전도 기반 움직임 심상 뇌 컴퓨터 인터페이스를 위한 강건한 Ｌｐ ｎｏｒｍ 기반 공통 공간 패턴 구성 방법 (Method for forming Robust Common Spatial Patterns using Lp-norm for EEG based Motor Imagery BCI)

한국(KO) | 공개 | 출원인 : 광운대학교 산학협력단; | 출원번호 : 10-2020-0135225 ( 2020-10-19 ) | 공개번호 : 10-2022-0051613 (2022-04-26) | IPC : G06F-003/01; A61B-005/00; A61B-005/372; A61B-005/378 | 법적상태 : 거절

보고서보고서* ScienceON에서 제공하는 관련 보고서입니다.
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[국가R&D연구보고서] 뇌-컴퓨터 인터페이스의 한계 극복을 위한 신호 처리 및 딥 러닝 알고리즘 기반 원천 기술 개발 연구 (Development of signal processing and deep learning algorithms to overcome limitations of brain-computer interface)

연구책임자 : 한창희 | 주관연구기관 : 고려대학교(2024-03) | 발행연도 : 2024

[국가R&D연구보고서] 딥러닝을 이용하여 사람의 의도를 인지하는 BCI 기반 뇌인지컴퓨팅 기술 개발 (Development of BCI based Brain and Cognitive Computing Technology for Recognizing User’s Intentions Using Deep Learning)

연구책임자 : 이성환 | 주관연구기관 : 고려대학교(2024-02) | 발행연도 : 2024

[국가R&D연구보고서] 딥러닝 기법을 이용한 뇌파 신호 식별 시스템 개발 (Development of EEG Signal Identification System Using Deep Learning Technique)

연구책임자 : 양기철 | 주관연구기관 : 목포대학교(2024-03) | 발행연도 : 2024

DataONDataON* KISTI DataON에서 제공하는 연구 데이터셋, API 입니다.
DataON

  • 데이터셋데이터셋
  • 2024
  • 해외
Supplementary data for the paper 'Assessing the influence of visual stimulus properties on steady-state visually evoked potentials and pupil diameter'
  • 데이터 제공처 : 4TU
  • 생성자 : Yke Bauke Eisma; Sjoerd Van Vliet; Aart Nederveen; Joost de Winter
  • 라이센스 : CC BY 4.0
  • doi : doi:10.4121/624445db-e312-495c-a9d9-c467d9f98eee
  • Steady-State Visual Evoked Potentials (SSVEPs) are brain responses measurable via electroencephalography (EEG) in response to continuous visual stimulation at a constant frequency. SSVEPs have been instrumental in advancing our understanding of human vision and attention, as well as in the development of brain-computer interfaces (BCIs). Ongoing questions remain about which type of visual stimulus causes the most potent SSVEP response. The current study investigated the effects of color, size,
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  • 데이터셋데이터셋
  • 2020
  • 해외
Perceived Mental Workload Detection using Multimodal Physiological Data - Deep Learning, GitHub Linked
  • 데이터 제공처 : 4TU
  • 생성자 : Tenzing Dolmans; Mannes Poel; Jan-Willem van 't Klooster; Bernard P. Veldkamp
  • 라이센스 : CC0
  • doi : doi:10.4121/12932801
  • - - See README.md for a more complete overview. - - This dataset contains data collected during research into mental workload (MWL) detection using deep learning. It is being made public as supplementary data for publications, as well as for reuse in research that seeks to classify MWL using multimodal physiological data. The data in this dataset was collected in the Behavioural, Management, and Social Sciences Lab, University of Twente, Enschede, The Netherlands in June/July 2020.
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외부자료외부자료* 외부 보고서, 동향, 분석자료입니다.

동영상동영상* 관련 Youtube 영상 자료입니다.

뇌와 컴퓨터를 연결해서 로봇을 조종하는 기술. 뇌-컴퓨터 인터페이스, BCI(Brain-Computer Interface)기술에 대해 아는척 해보자. [석학인터뷰] 임창환_ 뇌와 AI의 합체! 50년, 아니 20년 후 가능하다? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' [브라보 K-사이언티스트] 인간의 뇌로 사물을 제어하는 BCI 기술 - 김래현 뇌공학자 / YTN 사이언스 제3회 내일을 준비하는 뇌연구 공동포럼 - Beyound BCI : 뇌-컴퓨터 인터페이스가 바꿀 인류의 미래
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