脳波検出装置を通じて測定された準備電位信号を前処理する前処理部と、前記前処理された準備電位信号から雑音を除去する雑音除去部と、前記雑音の除去された準備電位信号の強度、位相、発生場所、発生時点のうちのいずれか1種以上を計算してユーザーの意図と関連する特徴を抽出する信号処理部と、前記抽出されたデータがどのような動作のためのものであるかを分類するデータ分類部と、を備えることを特徴とする脳とコンピューター間のインターフェース装置。前記前処理部は、低域通過フィルタlow-passfilter、高域通過フィルタhigh-passfilter、帯域通過フィルタband-passfilterのうちのいずれか1種を備えることを特徴とする請求項1に記載の脳とコンピューター間のインターフェース装置。前記雑音除去部は、前記準備電位に混入されている雑波を除去する独立成分分析法ICAを行うことを特徴とする請求項1に記載の脳とコンピューター間のインターフェース装置。前記雑音除去部は、前記準備電位信号に混入されている雑波を除去し、前記準備電位信号のみを抽出する主成分分析法PCAを行うことを特徴とする請求項1に記載の脳とコンピューター間のインターフェース装置。前記分類された情報を入力されて、前記分類された情報に基づいてユーザーが意図する動作を区分するコンピューター装置をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の脳とコンピューター間のインターフェース装置。脳波検出装置を通じて測定された準備電位信号を前処理するステップと、前記前処理された準備電位信号から雑音を除去するステップと、前記雑音の除去された準備電位信号の強度、位相、発生場所、発生時点のうちのいずれか1種以上を計算してユーザーの意図と関連する特徴を抽出するステップと、前記抽出されたデータがどのような動作のためのものであるかを分類するステップと、前記分類された情報に基づいてユーザーが意図する動作を区分してコンピューターの動作を制御するステップと、を含むことを特徴とする脳とコンピューター間のインターフェース装置。前記雑音除去ステップにおいては、前記準備電位に混入されている雑波を除去する独立成分分析法ICAが行われることを特徴とする請求項6に記載の脳とコンピューター間のインターフェース装置。前記雑音除去ステップにおいては、前記準備電位信号に混入されている雑波を除去し、前記準備電位信号のみを抽出する主成分分析法PCAが行われることを特徴とする請求項6に記載の脳とコンピューター間のインターフェース装置。したがって、本発明は、上述した問題点、すなわち、既存の脳とコンピューター間のインターフェースの反応が遅いという問題点を解消することを目的とする。具体的に、本発明は、人によるが、自発的な動きの際に動き前のステップにおいて準備電位が発生するということを用いて上述した問題点を解消することを目的とする。より具体的に、本発明は、人によるが、自発的は動きの際に、動き前の-2000ms~-1500msのタイミングにおいて速い準備電位が発生し、-500ms~0msのタイミングにおいて遅い準備電位が発生するということを用いる。上述した目的を達成するために、本発明は、準備電位を用いて動き前にユーザーの意図を認識する脳とコンピューター間のインターフェース技術を提供する。具体的に、本発明は、準備電位を用いて動き前のステップにおいてユーザーの意図を分析し、サービスを提供してユーザーが不便さを感じることなくリアルタイムにてコンピューターや機械を制御できるようにする技術を提案する。上述した目的を達成するために、本発明は、脳とコンピューター間のインターフェース装置を提供する。前記脳とコンピューター間のインターフェース装置は、脳波検出装置を通じて測定された準備電位信号を前処理する前処理部と、前記前処理された準備電位信号から雑音を除去する雑音除去部と、前記雑音の除去された準備電位信号の強度、位相、発生場所、発生時点のうちの1種以上を計算してユーザーの意図と関連する特徴を抽出する信号処理部と、前記抽出されたデータがどのような動作のためのものであるかを分類するデータ分類部と、を備える。前記前処理部は、低域通過フィルタlow-passfilter、高域通過フィルタhigh-passfilter、帯域通過フィルタband-passfilterのうちのいずれか一種を含んでいてもよい。前記雑音除去部は、前記準備電位に混入されている雑波を除去する独立成分分析法ICAと、電位信号に混入されている雑波を除去し、前記準備電位信号のみを抽出する主成分分析法PCAと、のうちのいずれか1種以上を行っても良い。前記信号処理部は、雑音の除去された準備電位信号の強度、位相、発生場所、発生時点のうちのいずれか1種以上を計算してユーザーの意図と関連する特徴抽出を行ってもよい。前記データ分類部は、人工神経網neuralnetworks、サポートベクターマシンSupportVectorMachine:SVM、ベイジアンネットワークbayesiannetworks、線形判別分析法LDAなどの分類アルゴリズムを行ってもよい。前記脳とコンピューター間のインターフェース装置は、前記分類された情報を入力されて、前記分類された情報に基づいてユーザーが意図する動作を区分してもよい。一方、上述した目的を達成するために、本発明は、脳とコンピューター間のインターフェース装置を提供する。前記脳とコンピューター間のインターフェース装置は、脳波検出装置を通じて測定された準備電位信号を前処理するステップと、前記前処理された準備電位信号から雑音を除去するステップと、前記雑音の除去された準備電位信号の強度、位相、発生場所、発生時点のうちのいずれか1種以上を計算してユーザーの意図と関連する特徴を抽出するステップと、前記抽出されたデータがどのような動作のためのものであるかを分類するステップと、前記分類された情報に基づいてユーザーが意図する動作を区分してコンピューターの動作を制御するステップと、を含む。前記雑音除去ステップにおいては、前記準備電位に混入されている雑波を除去する独立成分分析法ICAが行われても良い。前記雑音除去ステップにおいては、前記準備電位信号に混入されている雑波を除去し、前記準備電位信号のみを抽出する主成分分析法PCAが行われてもよい。本発明は、上述した問題点、すなわち、既存の脳とコンピューター間のインターフェースの反応が遅いという問題点を解決する。なお、本発明は、準備電位を用いて動き前のステップにおいてユーザーの意図を分析し、サービスを提供してユーザーが不便さを感じることなくリアルタイムにてコンピューターや機械を制御できるようにする。以下、添付図面に基づき、本発明に係る好適な実施形態を詳述するが、図面符号とは無関係に、同一のまたは類似する構成要素には同じ参照番号を付し、これについての重複する説明は省く。以下の説明において使われる、構成要素の末尾につく語部は、明細書の作成の容易さのみが考慮されて付与または混用されるものであり、それ自体が区別される意味または役割を持つことはない。なお、本発明を説明するに当たって、関連する公知技術に関する具体的な説明が本発明の要旨を曖昧にする虞があると認められる場合にはその詳細な説明を省く。また、添付図面は、本発明の思想を容易に理解するための提供されるものに過ぎず、添付図面によって本発明の思想が制限されると解釈されてはならないことに留意されたい。以下、添付図面に基づき、本発明を詳述する。図1は、ニューロンの構造を示す図である。人の身体と心の活動を可能にする神経系は神経細胞からなっており、神経系の基本単位は神経細胞である。最も小さな神経細胞であるニューロンnuronは、図1に示すように、細胞体と樹状突起、軸索などからなっており、情報を受け入れて他の細胞に伝える役割を果たす。ニューロンは、細胞膜の浸透圧および電位の変化を通じて伝達される電気的な信号によって神経細胞間の信号のやり取りを行う。ニューロンとしては、感覚ニューロン、連合ニューロンおよび運動ニューロンがある。感覚ニューロンは、感覚器に受け入れられた刺激を伝達する役割を果たし、中枢神経系の判断と命令を筋肉や反応器に伝える機能は運動ニューロンが司る。運動ニューロンと感覚ニューロンとを連結することは連合ニューロンが司る。人の脳は約100億個のニューロンからなっており、ニューロン間の連結であるシナプスにおける情報の伝達中に電位差による脳波が発生する。脳波を最初に測定して記録したベルジェBergerは、今日の脳波記録法と呼ばれるEEG測定法を開発した。EEGを通じて測定された脳波を記述するための様々な方法の中で、ベルジェが最初に使用して提案した周波数帯域に対する分類体系が多用される。図2は、周波数帯域による脳波の形態を示す例示図である。脳波は、信号の様式に応じて、周期、周波数及び振幅で表される。脳波は、1~60Hz周波数と約5~300μVの振幅を有する。脳波の読み取りには、周期ではなく、周波数が広く使われており、周波数帯域に応じて異なる特徴を示し、表1に示すように、γ波、β波、α波、θ波、及びδ波に分けられる。図3は、脳の構造と機能を示す例示図である。人の脳は、大脳、小脳、脳幹から構成されており、EEGを非侵襲的な方法により取得するためには頭皮に電極を取り付ける。このため、脳波は頭皮に最も近い大脳皮質の影響を多く受ける。大脳皮質は、脳の領域の中で最も大きな部分を占め、人における最も発達した部分である。大脳皮質は、運動、感覚、連合の機能を司る。運動機能は、あらゆる筋肉運動に預かり、感覚機能は、聴覚、視覚、嗅覚、味覚、痛覚などの人のあらゆる感覚機能に預かる。連合機能は、人の高度の精神機能であり、理性的思考、言語、高次元の思考能力などの機能を司る。図4は、脳波測定のための頭の電極配置を示す例示図である。一般に、脳波とは、頭皮の電極において捕捉された頭皮脳波scalpEEGのことをいう。しかし、頭脳脳波の他にも、使用する電極や設置方法に応じて、脳皮質脳波ECoG:Electrocorticogram、蝶形電極脳波SphenoidalElectrode:EEG、卵円孔電極脳波foramenovaleelectrodeEEG、深部電極脳波depthelectrodeEEGなど種々の記録方法がある。もちろん、このような電極の種類に応じて、主として観察しようとする部位や脳波記録の目的が様々である。臨床的な診療目的に応じて電極を選択して使用しなければならないことはもとより、基礎医学研究を目的に脳波を記録する際にも、目的に応じて取付個所と電極の種類を上手く選択する必要がある。一般に、頭皮脳波の記録に用いられる頭皮電極の取り付けは、図4に示す国際10-20システムに準拠する。前記国際10-20システムは、最も汎用される脳波電極の取り付け方法であり、各電極別に相当する脳部位が図4の通りである。英文字はそれぞれ、Frontal、Central、Parietal、Temporal、Occipitalを意味し、FpはFrontopolarを意味する。図4は、頭を上方から見た図であり、各電極間の割合が、頭頂部Czから前方にはnasion、後方にはinion、横方には両耳輪の上部までをそれぞれ50としたとき、20、20、10の割合で各電極を捕捉したものである。このような説明を側面図で示すと、右図のように見える。このような電極の取り付け方法は、長年に亘って広く用いられて現在に至っている。図5は、準備電位が発生することを示している。図5から明らかなように、人によるが、自発的な動きの際に、動き前の-2000ms~-1500msのタイミングにおいて速い準備電位が発生し、-500ms~0msのタイミングにおいて遅い準備電位が発生する。図5に示すように、赤線は、手を動こうとするときに発生する準備電位を示し、青線は、肘を動こうとするときに発生する準備電位を示す。図6は、本発明に係るシステムの構成を示し、図7は、本発明に係るインタフェース装置の構成を示すブロック図である。図6から明らかなように、本発明に係るシステムは、脳波検出装置100と、インタフェース装置200と、コンピューター300と、を備える。前記脳波検出装置100は、非侵襲的方法である脳電図EEG、脳磁図MEG、近赤外線脳計測装備NIRSと、侵襲的方法である微細電極microelectrodes、硬膜下神経電極ECoGのうちのいずれか1種以上を用いて準備電位を検出することができる。前記インタフェース装置200は、前記人をはじめとする動物の頭に取り付けられる脳波検出装置100によって検出される準備電位を通じて、前記動物の頭と前記コンピューター300間をインタフェースする。以下、このような前記インタフェース装置200の構成について、図7に基づいて説明する。前記インタフェース装置200は、まず、前記脳波検出装置100を通じて測定された準備電位信号を前処理する前処理部210と、雑音を除去する雑音除去部220と、信号処理部230と、データ分類部240と、を備える。前記前処理部210は、個人に応じて周波数特性が異なるため、特徴抽出と雑音除去のための前処理過程を行う。前記前処理部210は、ユーザー毎に異なる帯域の低域通過フィルタ、高域通過フィルタ、帯域通過フィルタのうちのいずれか1種以上を含んでいてもよい。また、前記前処理部210は、電力線による雑音除去のためのノッチフィルタnotchfilter、ユーザー間/ユーザー内の違いを極力抑えるための基準電圧変更部RereferencingUnit、正規化部normalizationUnit、基準線修正部base-linecorrectionUnitを備えていてもよい。一方、雑音除去部220は、独立成分分析法ICA、主成分分析法PCAを行うことができる。このような雑音除去部220を通じて、筋電図EMG、眼電図EOGなどの雑音が除去可能となる。前記独立成分分析法ICAは、脳波に混入する雑波を除去するためのものであるが、前記雑波は、首、顔、瞳の動きで発生し得る。このため、脳波の測定の際に、被験者の注意が必要である。被験者が十分に注意を払ったにも拘わらず、機能的に分離されている脳の領域に隣り合う領域の脳波が混入することがある。これは、独立成分分析法IndependentComponentAnalysis:ICAを用いて、混入された信号から不要な雑波を分離することができる。具体的に、独立成分分析とは、多数の信号が混ざっているものから元の信号を抽出する方法である。独立成分分析法ICAは、線形的な信号の根源地や発生経路に関する情報がなくても、単に測定を通じて得た結果の分析を通じて根源的な信号を知るブラインド信号分離BlindSourceSeparation:BSSの方法の一つである。例えば、二人がマイクで同時に話したことを録音したとしたとき、録音された資料だけで二人の声をそれぞれ分離することができる。独立成分分析法ICAは、多数の信号間の相関性および依存性を最小化させ、エントロピーを極大化させて確率的に最も独立的な信号を分析することができる。脳波もまた、多数の電極において測定した線形的な信号の結合であって、神経活動の根源が正確に分からない信号であるため、独立成分分析法ICAを用いて元の信号に最も近い信号を抽出することができる。脳波の研究に際して、独立成分分析法ICAは、多数の電極において測定された脳波をいくつかの独立した信号に分離するために用いられる。一方、前記信号処理部230は、準備電位の強度、位相、発生場所、発生時点などを計算してユーザーの意図と関連する特徴を抽出する。前記信号処理部230は、周波数成分検出のためのフーリエ変換や、準備電位の発生場所を検出するための信号源局地化方法を行うことができ、信号の強度差、信号の強度変化量、信号のパワーなどを計算する過程を行うことができる。このようにして特徴が抽出されたデータは、前記データ分類部240に入力される。前記データ分類部240は、人工神経網、サポートベクターマシンSVM、ベイジアンネットワーク、線形判別分析法LDAなどの分類アルゴリズムを行うことができる。このように、前記データ分類部240によって前記抽出されたデータがどのような動作のためのものであるかが分類されれば、前記分類された情報は前記コンピューター300に入力され、前記コンピューター300は、前記分類された情報に基づいて、ユーザーが意図する動作を行う。例えば、前記分類されたデータが人差し指の動きであれば、前記コンピューター300は、マウスのポインターを左側に動かすことができる。なお、前記分類されたデータが中指の動きであれば、前記コンピューター300はマウスのポインターを右側に動かすことができる。以上、本発明の好適な実施形態を例示的に説明したが、本発明の範囲はこのような特定の実施形態にのみ限定されるものではないため、本発明は、本発明の思想および特許請求の範囲に記載の範疇内において様々な形態に修正、変更、または改善可能である。