**뇌-컴퓨터 인터페이스**는 뇌와 외부 장치간의 직접적인 상호작용 방식이다. 양방향 정보 전달을 가능케 한다는 점에서 신경제어기술

BCI에 대한 연구는 1970년대에 미국 국립과학재단의 승인을 받아 UCLA에서 처음 시작되었는데, 곧 DARPA도 연구를 지원하기 시작했다. 이 연구 이후에 출판된 논문들에서 뇌-컴퓨터 인터페이스라는 표현이 처음으로 사용되었다. 처음에는 신경보철물에 응용되어 시청각 장애나 운동장애를 회복시키는데 초점을 두었다. 두뇌피질의 신경가소성 덕분에 사용자의 의지에 한번 적응하기만 하면, 마치 원래 가지고 있었던 감각기관이나 운동기관인 것처럼 뇌에서 신호를 처리할 수 있다. 동물을 대상으로 한 임상시험을 수년간 실시하여 1990년 중반부터 신경보철물이 사람에게 직접 적용되는 사례가 나타나고 있다.

신경제어 인터페이스(NCI), 정신-기계 인터페이스(MMI), 직접 신경 인터페이스(DNI), 뇌-기계 인터페이스(BMI) 등 다양한 이름이 있다. 미게우 니콜렐리스 교수는 침습적인 경우 BMI라 하고 비침습적인 경우 BCI라 한다고 했는데,

## 역사
한스 베르거가 뇌의 전기적 활동을 발견하며 뇌전도(EEG)를 개발함으로써 BCI가 시작되었다. 1924년에 베르거는 뇌전도를 사용해 두뇌 활동을 최초로 기록하였고, 이를 분석하여 베르거파나 알파파(8–13 Hz)와 같은 진동 신호를 식별하였다.

베르거가 처음으로 사용한 기록장치는 환자의 두피 밑에 은 도선을 삽입한 굉장히 초보적인 단계에 불과했다. 이는 후에 고무밴드로 은박을 머리에 고정한 형태로 대체되었다. 베르거는 이 센서들을 리프만 전기계에 연결하였지만, 실망스러운 결과밖에 얻지 못했다. 그러나 0.00001V까지 나타낼 수 있는 지멘스사의 이중고리 검류계와 같이 더욱 정교한 측정장치들을 사용함으로써 성공적인 결과를 얻게 되었다.

베르거는 뇌 질환과 뇌파의 상관관계를 분석하였다. 뇌전도는 뇌의 활동에 대한 완전히 새로운 연구 방법을 가능케 함으로써 뇌 연구를 위한 완전히 새로운 가능성을 열었다.

BCI라는 단어가 아직 등장하지는 않았지만, 뇌-기계 인터페이스의 가장 빠른 예시중 하나는 1965년에 미국의 작곡가인 앨빈 루시어의 독주자를 위한 음악에서 등장한다. 연주자는 알파파를 만들어내고, 뇌전도를 필터, 증폭기, 오디오 믹서와 같은 아날로그 신호처리기계를 통과시킴으로써 다양한 타악기를 연주한다.

BCI라는 용어를 처음으로 제안한 사람은 UCLA의 교수인 자크 바이달 그러나 그 이후 바이달은 2011년 오스트리아의 그라츠에서 Future BNCI 프로젝트의 후원을 받아 최초의 BCI에 대해 발표한 것 외에는 이 분야에서 다른 활동을 하지 않았다.

1988년에는 뇌전도를 통해 로봇에게 시작-정지-재시작 명령을 내려 바닥에 그어진 선을 따라 움직이도록 하는 연구가 이루어졌다.

1990년에는 행동보다 먼저 나타나는 활성전위인 CNV를 사용해 맞춤형 양방향성 BCI를 제작하여 버저를 조절하는 실험이 보고되었다. CNV로 얻어진 예측 정보들을 Electroexpectogram(EXG)이라 한다.

## 신경보철학과의 비교
신경보철학은 인공물을 통해 손상된 신경계나 뇌와 관련된 문제들, 또는 감각기관을 대체하고자 하는 신경과학의 한 분야를 말한다. 2010년 12월 기준 22만명의 사람이 사용하고 있는 인공와우가 가장 대표적인 신경보철물이다. 이 외에도 인공망막이 개발중이다.

신경보철학은 주로 신경계와 장치를 연결하는 것을 의미하는 반면, BCI는 신경계(주로 뇌)와 컴퓨터 시스템을 연결하는 것을 의미한다. 현재 응용중인 신경보철물들은 말초신경계통에도 연결되는 반면, BCI라는 단어는 주로 중추신경계통과 연관되어 있다는 차이도 있다. 그러나 이 용어들은 서로 바뀌어 사용되기도 한다. 신경보철학과 BCI는 둘 다 시·청각, 운동기능과 소통기능, 심지어는 인지능력까지 복구하는데 목적을 두고 있기 때문이다. 또한 둘 모두 비슷한 실험과 수술을 필요로 한다.

## 동물에서의 BCI 연구
원숭이나 쥐 등 동물의 대뇌피질로부터 신호를 기록해 움직임을 디코딩하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 원숭이를 대상으로 한 실험에서는 화면에 있는 커서를 움직여 로봇 팔로 간단한 작업을 하는 수준에 이르렀다.

### 초기 연구
1969년에 이루어진 워싱턴 생리학 및 생물물리학과와 지방 기초연구센터와 그의 동료들의 조작적 조건화에 대한 연구에서는, 원숭이가 지속적인 신경 비활성화 자극에 대해 신경 활성을 증가시킬 수 있음을 밝혔다.

운동피질 뉴런의 활성패턴을 운동으로 복원하는 연구는 1980년대에 시작되었다. 1980년대 존스 홉킨스 대학의 아포스톨로스 게오르고폴로스는 붉은털원숭이의 운동피질에서 한 뉴런의 전기신호와, 그 원숭이가 팔을 움직이는 방향에 수학적 상관관계가 있음을 밝혀냈다. 그는 또한 원숭이의 뇌의 여러군데 퍼져있는 신경 그룹들이 운동을 조절하는데 종합적으로 작용함을 밝혔는데, 기술적인 문제로 인해 동시에 여러군데에서의 신호를 기록할 수는 없었다.

1990년대 중반에는 BCI 분야에서 급속한 발전이 이루어진다. 현재에도 운동피질의 신경 앙상블로부터 복잡한 신호를 기록하여 외부 장비들을 조종하는 연구는 계속되고 있다.

### 대표적인 연구 결과

#### 케네디와 양 댄
필립 케네디와 그의 동료들은 최초로 신경영양전극을 사용해 BCI를 구현했다. 필립 케네디는 이후 1987년에 [http://www.neuralsignals.com/ Neural Signal]을 설립하였다.

1999년에는 버클리대학의 양 단이 고양이의 시상에 전극배열을 삽입해 기록한 신경 신호를 해독하여 고양이가 보고있는 이미지를 생성하는데 성공했다. 연구는 8개의 짧은 영상을 고양이에게 보여준 뒤 망막의 신호를 처리하는 기관인 외측슬상핵의 뉴런 177개로부터 신호를 기록하여, 수학적으로 이를 복원함으로써 영상을 성공적으로 해독하였다. 후에 일본에서는 fMRI를 통해 사람에서 비슷한 결과를 얻었다.

#### 니코렐리스
듀크대학의 교수 는 여러개의 전극으로 넓은 부위에서 동시에 신경신호를 기록하는 방식의 BCI을 시도했는데, 1990년대에 쥐에서 시작하여 후에는 올빼미원숭이의 뇌 신호를 해독하여 로봇 팔을 움직이도록 하는 데에 성공했다. 원숭이는 뻗치기나 잡기 등 손의 여러 움직임을 아주 잘 사용하기 때문에 이와 같은 연구에 자주 사용된다.

2000년에는 인터넷 프로토콜을 통해 실시간으로 로봇팔을 조종하는 연구가 이루어졌는데, 로봇팔의 움직임을 원숭이에게 보여주지 않음으로써 어떠한 피드백도 제공하지 않았다. 이처럼 피드백을 제공하지 않는 방식의 BCI를 **개방루프 BCI**라고 한다.

이후 니코렐리스는 올빼미원숭이에 비해 인간과 더욱 유사한 대뇌피질을 갖고 있는 붉은털원숭이에서 **폐쇄루프 BCI**를 통해 팔을 뻗는것과 물체를 잡는 행동을 로봇팔로 구현하는데 성공했다. 이 원숭이들에게는 로봇팔의 움직임을 보여주지 않으며 훈련시킨 뒤, 로봇 팔의 움직임을 보여줌으로써 시각 피드백을 통해 다시 폐쇄루프 BCI를 훈련시켰다.

#### 도너휴, 슈워츠, 앤더슨
BCI 기술과 신경 해독 알고리즘 연구에 기여해온 다른 연구자들로는 브라운대학의 존 도너휴이 있다. 니콜렐리스는 50에서 200개의 뉴런을 가지고 연구를 했는데, 이 연구자들은 15개에서 30개의 뉴런으로 BCI를 구현하는 등 더욱 발전된 연구를 해왔다.

니콜렐리스 교수는 붉은털원숭이가 조이스틱을 통해 실제 움직임을 어느 정도 허용하였는데, 도너휴의 연구팀은 조이스틱 없이도 컴퓨터 스크린의 대상을 추적할 수 있도록 훈련시키는데 성공했다.

앤더슨의 팀은 후두정엽피질에서 나오는 움직임 이전 신호와, 동물들이 행동에 대한 보상을 예측할 때 나타나는 신호를 가지고 BCI를 구현하였다.

#### 다른 연구들
팔 운동의 위치관계와 작용하는 힘을 예측한 연구들에 이어 근전도를 예측하는 BCI연구 역시 이루어졌다.

2019년에는 UCSF의 연구진들이 신경장애로 인해 대화를 잘 하지 못하는 사람들을 위한 BCI를 구현했다. 이 연구에서는 고도로 집적된 ECoG를 통해 환자의 뇌 신호를 기록한 뒤, 딥러닝을 통해 대화를 복원하였다.

현재 BCI 기술에 있어 가장 큰 장애물은 두뇌에서의 감각정보에 대해 정밀하고 안전하게 접근할 수 있는 방법이 부족하다는 것이다. 만일 이러한 기술이 등장한다면 뇌와 상호작용할 수 있는 방법이 크게 증진될 것이다.

BCI는 매우 많은 시간을 투자해야하는 아주 복잡한 문제다. 따라서 거윈 샬크는 장기 프로젝트로 2000년부터 뉴욕주 보건부의 R&D 프로그램으로 BCI2000이라고 불리는 일반적인 BCI 시스템을 개발해오고 있다.

최근에는 유전자를 조작한 신경세포에서 채널로돕신과 같은 빛-개폐 이온채널을 사용해 생체내(''in vivo'')에 있는 신경을 자극하는 방식으로 BCI에 접근하고 있다. 감각피질의 신경세포를 형질주입하여 유전자를 조작한 뒤 빛을 비추어 쥐의 운동결정단계에 영향을 주는 방식의 간단한 학습 연구가 이루어지고 있다.

연구의 부산물로 신경회로와 중추신경계에 대한 이해 역시 깊어진다. 연구자들은 여러개의 신경을 모니터링하는 것이 가장 효율적일 것이라는 신경과학자들의 이론에도 불구하고, 단일 뉴런을 모니터링하는 것만으로도 원숭이가 외부의 운동기관을 잘 조종할 수 있다는 것을 보였다. 그러나 단일 뉴런은 소량의 정보만 보여주기 때문에, 가장 정밀한 수준의 BCI를 위해서는 종합적인 신경의 양상을 측정해야한다는 사실은 변함이 없다. 이외에도 다음의 사실들이 밝혀졌다.

장애가 없는 사람들에게도 BCI를 적용시키려는 움직임이 있다. 토르스텐 찬더를 통해 컴퓨터 시스템이 사용자에게 적응함으로써 편의를 향상시킨다.

신경신호를 해독해 외부의 장치를 구동시키는 방식을 넘어, 말초신경계의 신호를 해독하는 방식으로 적용될 수도 있다. 이처럼 체성감각을 해독하여 더욱 향상된 폐쇄루프 BCI를 구현할 수 있다.

#### BCI 수상
BCI분야에서 독보적이고 혁신적인 연구를 한 팀들에게 BCI 연구 대상(Annual BCI Research Award)이 주어진다. 매년 접수된 과제들을 명성있는 연구실에 평가해 줄 수 있는지 문의하고, 이렇게 12명의 심사위원들을 정한다. 이들은 1, 2, 3위의 연구를 정해 각각 3천불, 2천불, 1천불의 상금을 수여하게 된다. 역대 1위 연구들의 목록은 다음과 같다.

## 사람에서의 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 압둘카터의 2015년 연구에 의하면, 신체가 전극을 받아들이지 못해 의료적인 문제를 야기할 수 있다고도 한다.

#### 시각
침습적 BCI 연구는 시각을 잃은 사람이나 마비 환자에게 새로운 기능을 제공하는데에 초점을 두어왔다. 회백질에 직접 전극이 들어가있기 때문에 굉장히 질 좋은 신호를 받아들일 수 있지만, 흉터조직이 들어섬으로써 신호가 줄어들거나 심지어 아예 사라지는 경향이 관찰되기도 한다. 시각 과학은 BCI를 통해 시각을 회복시키는 데에 성공했다.

도벨의 첫번째 실험 대상은 1978년에 후천적 시각장애인이 된 제리였다. 68개의 전극들로 이루어진 배열을 제리의 시각피질에 삽입하고, 안경에 카메라를 달아 전극에 신호를 전달하여 안내섬광을 느끼게 하는데 성공했는데, 처음에는 굉장히 낮은 프레임의 어두운 그림자로만 사물을 인식할 수 있었다. 이를 위해 당시에는 메인프레임 컴퓨터와의 연결이 필요했었지만, 전자기술의 발달로 인해 이제는 휴대가능한 정도의 기구로도 다른 사람의 도움 없이 간단한 작업을 수행할 수 있게 되었다.
2002년에는 도벨에게 지원한 16명의 환자들중 젠스 나우만이라는 후천적 시각장애인이 처음으로 2세대 삽입술의 피험자가 되었다. 이 2세대 장치에서는 안내섬광을 가지고 시각을 구현하는 능력이 더욱 향상되었다. 안내섬광은 시야를 가로질러 연구자들이 "별이 빛나는 밤"이라고 부르는 곳으로 퍼져간다. 이 삽입물을 삽입한 직후 젠스는 자동차로 주차장을 천천히 돌 정도로 시각이 회복되었다. 그러나 불행하게도, 도벨은 2004년에 사망하여 그의 이전 연구들을 문서화하지 못했다.

#### 운동기능
원숭이가 로봇팔을 조종한 것처럼 마비 환자들의 운동을 회복시켜주기 위한 BCI 연구도 이루어져왔다.

애틀랜타의 에모리 대학교에 있는 필립 케네디와 로이 배케이의 연구팀은 인간의 뇌에 전극을 꽂아 행동을 높은 수준으로 복제하는데 성공했다. 피험자인 조니 레이(Johnny Ray; 1944-2002)는 1997년에 뇌간에 뇌졸중이 온 후로 으로 고통받아왔다. 연구팀은 레이의 두뇌에 1998년에 전극을 삽입했고, 오랜 기간의 훈련 끝에 컴퓨터 커서를 움직이는데까지 성공했다. 레이는 2002년에 뇌동맥류로 사망하였다.

사지마비 환자인 맷 네이글 교수는 뇌가 아닌 두개골에 부착된 전극으로 BCI를 구현함으로써 Altran 재단으로부터 상을 수여받았다.

최근에는 브라운 대학교의 Braingate 연구팀과 사지마비환자의 운동피질의 신경배열을 통해 자유도가 높은 로봇팔을 조종하는데 성공했다.

### 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.

두뇌 이 아닌 경막 하부나 경막 외부에서 뇌파를 측정하는 방식을 ECoG라고 한다.|group=주해}}

피험자가 굉장히 한정되어 있기 때문에 이에 대한 연구는 아직 충분히 많이 이루어지지 않았다. 현재로서는 침습적인 치료를 요하는 심각한 뇌전증 발작 환자들을 대상으로만 이와 같은 연구를 할 수밖에 없다.

피질파는 뇌파에 비해선 좋은 해상도와 신호-노이즈 비, 넓은 진동수 대역을 가지고 있고, 동시에 침습적 측정기술에 비해선 기술적인 어려움, 의료적 문제, 장기적 관찰 가능성이 있다는 점에서 좋은 절충안이 된다. 이러한 이점과 적은 훈련을 필요로 한다는 점에서 운동장애를 가진 사람들에게 실제 적용될 가능성이 가장 높다고 여겨진다. 빛을 이용한 BCI장치는 아직 이론의 범주에서 벗어나지 못했다.

### 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

#### 뇌전도에 기반하지 않은 BCI기술

##### 안전도(EOG)
안전도를 통한 사물의 조종은 BCI라는 용어를 처음으로 사용한 바이달의 1973년 논문에서 처음 발견할 수 있다. 실 적용은 1989년에 안전도를 사용해 전진, 후진, 좌회전, 우회전, 정지의 다섯 종류의 명령을 구현해 로봇을 조종하면서 처음 이루어졌다.

##### 동공 진동
2016년에 발표된 가상 키보드를 통한 문자 입력에 대한 논문에서는, 각 문자의 배경색의 밝기 진동수를 다르게 해서 문자를 직접 바라보지 않고서도 문자를 입력할 수 있게 하였다.

##### 기능성 근적외선 분광기법(fNIRS)
2014년과 2017년에는 근위축성 측색 경화증(ALS)으로 인해 락트인 증후군에 에 걸린 환자에게 fNIRS를 사용해 다른 사람들과 기본적인 의사소통을 가능케 한 연구가 보고되었다.

#### 뇌전도 기반 BCI

##### 개괄
뇌전도(EEG)는 좋은 시간분해능, 사용의 간편성, 그리고 휴대용과 저렴하다는 장점때문에 비침습적 BCI 연구에서 가장 큰 부분을 차지한다.

초기에는 사용자의 훈련이 많이 필요하다는 점이 뇌전도의 한계로 여겨졌다. 일례로, 1990년대 중반에 독일 튀빙겐 대학교의 닐스 비르바우머를 조절하게하고, 이 뇌파를 이진신호로 사용하여 컴퓨터 커서를 움직이도록 하는 실험을 했다. 이 실험에서 10명의 환자들이 뇌파를 조절함으로써 컴퓨터 커서를 움직이는데 성공했고, 한달 이상의 훈련을 거친 결과 한시간에 100글자 이상을 입력할 수 있게 되었다. 그러나 훈련량이나 정확도, 범용성 면에서 다른 더 좋은 접근방법들이 존재하기 때문에 SCP를 통한 BCI는 수년간 연구되지 않는 현실이다.

P300을 피드백으로 사용할 수도 있다. P300은 사람이 무언가를 볼 때에 이에 대한 피드백으로 비자발적으로 나타나는데, 위에 소개했던 바이오피드백 방법들이 훈련을 통해 뇌파를 제어하는 방법을 익혀야 한다는 것과는 대조적이다.

2005년에는 CNV flip-flop이라는 새로운 BCI 디지털 제어 회로가 제안되어,

미네소타 대학교의 빈 허 교수 연구팀은 EEG로 침습적 BCI와 비슷한 성능을 낼 수 있음을 보였다. BOLD fMRI와 EEG source imaging 등 최신식 기능성 신경영상법을 통해, 빈 허 연구팀은 운동을 상상할 때의 전기생리학적 신호와 혈류역학적 신호간에 공동변수가 존재하고, 그 영역에서도 공통점이 있다는 사실을 발견했다.

2014년에는 운동능력이 심각하게 손상된 환자가 어떤 신경기반 소통채널보다도 EEG BCI를 통해 더 빠르고 정확하게 소통할 수 있다는 것이 밝혀졌다.

##### 무수성 활성전극 배열
1990년대 초에 캘리포니아 대학교 데이비스의 바박 타헤리은 배터리가 포함된 집적회로와 축전기들의 배열을 집적시켜둔 것이다. 전극을 통해 근본적인 신호를 얻기 위해서는 이와 같은 수준의 집적이 요구된다.

인간의 뇌에서 측정한 4종류의 EEG 신호, (1) 자발적 EEG, (2) 감각 사건관련전위(ERP), (3) 뇌간 전위, (4) 인지적 ERP와 전기 테스트 벤치를 통해 실험한 결과, 무수성 전극은 피부에 별도의 준비가 필요하지 않고, 젤을 요구하지 않으며, 높은 신호-노이즈 비를 가지고 있다는 점에서 높이 평가받는다.

1999년에는 클리블랜드의 케이스 웨스턴 리저브 대학교에서 헌터 페컴(Hunter Peckham)이 이끄는 팀이, 64개의 전극으로 머리에 씌우는 EEG 기구를 만들어 사지마비환자 짐 자티치(Jim Jatich)에게 적용하였다. 자티치가 위/아래와 같이 단순하지만 상반된 개념에 집중하는 동안 생성되는 뇌파에서 베타파를 분리하여 패턴을 관측하였다. 간단한 패턴을 통해 기준점 이상인 경우 스위치를 키고, 아래인 경우 끄도록 실험을 디자인했다. 자티치는 컴퓨터의 커서를 움직였을 뿐만 아니라, 손에 삽입된 신경 조절기구에 신호를 보내어 운동을 일부 회복시킬수도 있었다.

##### SSVEP 모바일 EEG BCI
2009년 국립 자오퉁 대학 연구팀은 BCI 머리띠를 개발했는데, 실리콘 기반의 MEMS 무수성 전극이 털을 제거한 부위에서 뇌파를 측정하는 방식으로 작동한다. 신호처리 모듈에서 알파파를 특정하면 사용자의 인지능력과 민첩성에 해당하는 정보가 블루투스를 통해 핸드폰으로 전송되었다. 만일 사용자가 졸음을 느끼면 휴대폰은 각성 신호를 주어 환자를 깨우는 식으로 작동하였다.

2011년에는 미 육군 산하의 아브락시스 생명과학의 지원 하에 이루어진 연구에서, EEG를 통해 핸드폰을 울리게 하는 방식의 휴대폰 기반 BCI가 보고되었다. 이 웨어러블 시스템은 생체신호를 받아 증폭하는 4채널 모듈, 무선전달 모듈, 블루투스 휴대폰으로 구성되었다. 전극은 SSVEP(정류상태 시각유발전위)를 포착하였는데, 시험 결과 모든 피험자들이 연습을 거의 하지 않고도 전화를 거는데 성공했다.

단일채널 고속 푸리에 변환과 다채널 시스템 정준상관분석(CCA) 알고리즘에 대한 연구가 이루어짐에 따라 모바일 BCI의 범용성이 넓어졌다는 평가를 받는다.

2013년에는 EEG SSVEP를 사용하는 BCI에서 안드로이드 폰, 태블릿, 컴퓨터 각각에 대해 의 파워 스펙트럼 밀도를 분석해 비교하는 실험이 이루어졌다. 미 육군 연구소의 과학자들을 포함한 연구팀이 이 실험을 맡았는데, SSVEP기반 BCI를 일상생활에서도 사용할 수 있을 정도로 실용성, 휴대성, 범용성을 높이는 것을 목표로 했다. 연구 결과 모든 기구에서 주파수를 정밀하게 잡아냈지만, 핸드폰은 약간 불안정한 모습을 보였다. SSVEP 진폭 역시 휴대폰보다 노트북과 태블릿에서 더 강한 값이 관측되었다. 주파수와 진폭의 두 양적 요소들이 모바일 자극 BCI를 평가하는 요소가 된다.

##### 한계점
2011년에는 사용의 편의, 일관된 성능, 하드웨어와 소프트웨어의 비용을 줄일 필요가 있다는 지적을 받았다.

또한 현재 EEG의 한계로는 측정기구의 움직임에 신호가 크게 영향받는다는 점이 있다. 위의 연구들에서는 피험자에게 곧게 앉아 머리와 눈을 움직이지 않도록 통제되었다. 그러나 실용성을 위해서는 움직임이 동반된 상황에 대한 테스트가 많이 이루어져야 할 필요가 있다.

이에 따라 2013년에는 런닝머신에서 다양한 속도로 걷는 피험자에서 SSVEP를 측정해 BCI를 구현한 연구가 미 해군연구청과 육군 연구소의 지원을 받아 이루어졌다. 실험 결과 걷는 속도가 빨라질수록 CCA를 통해 SSVEP를 감지하기가 어려워진다는 사실이 밝혀졌다. 독립 성분 분석(ICA)이 노이즈에서 EEG 신호를 분리하는데 유용하다는 사실이 밝혀짐에 따라, CCA로 추출한 EEG 데이터에 ICA를 적용한 연구가 이루어졌다. 그러나 ICA를 적용한 것과 적용하지 않은 결과가 거의 비슷했다. 연구자들은 의도치 않은 움직임에 대해 ICA와 독립적으로 CCA가 충분한 내성을 가지고 있다는 뜻으로 받아들였고, 따라서 현실에 응용하는데 적합하다고 결론지었다.

2020년에는 캘리포니아 대학교의 연구팀이 뇌파를 문장으로 번역하는 시험을 했는데, 오차율은 3% 미만으로 준수하나 3~50개의 문장을 해독하는데 그쳤다.

##### 보철물과 환경제어
마비환자들이 보철물을 뇌로 제어할 수 있도록 비침습적 BCI를 적용하는 방향으로도 연구되고 있다. 그라츠 대학교 게르트 푸르트셸러 연구팀은 척추부상으로 팔을 못쓰는 환자들에게 BCI를 통해 전기자극을 하여 운동을 회복시킬 수 있는 연구를 하였다. 그리고 그는 정신으로 조종하는 휠체어나, 마비환자들을 위한 가정 자동화 기구들을 시연하였다.

군사용 BCI는 DARPA의 지원 하에 1970년대부터 이루어지고 있다. 현재는 신경신호를 통한 사용자간 의사소통에 중점을 두고있다.

##### DIY와 오픈소스 BCI
2001년에 DIY 신경과학자들과 공학자들에 의해 OpenEEG 프로젝트가 발족되었다. 이들에 의해 처음으로 만들어진 장치가 바로 200~400달러로 제작된 6채널 측정기구인 모듈러EEG가 이 때 발명되었다. OpenEEG 프로젝트는 DIY BCI의 출현을 알렸다.

2010년에 뉴욕 대학교의 프론티어 너드를 사용해 저렴한 가격으로 가정용 EEG 측정기구를 만드는 방법을 공개했다. 이 튜토리얼을 통해 DIY BCI가 더욱 활기를 띠게 되었다.

2013년에는, DARPA의 요청에 따른 킥스타터 캠페인을 통해 OpenBCI가 대두되었다. 고성능의 오픈소스 8채널 EEG 측정기구를 만들었는데, 32비트 보드로 알려져있으며 500달러보다 저렴한 가격에 만들 수 있다. 이년 후에 그들은 3D 프린트된 EEG 헤드셋을 만들어 Ultracortex라 명명하였는데, 신경절 보드라고 불리는 4채널의 EEG 측정 보드를 달고 있어 100달러 미만의 가격이다.

##### MEG와 MRI
뇌자도(MEG)와 fMRI는 모두 비침습적 BCI의 매개체로 응용 가능하다. MRI를 통해 두명의 사람이 탁구를 치는 동안 실시간으로 뇌혈류 반응을 측정해내는데 성공했으며,

2008년에는 일본 교토에 위치한 전기 통신 기초 연구소(ATR)의 계산신경과학 연구팀들이 뇌 영상을 통해 10x10픽셀의 흑백 영상을 복원해내는데 성공했다. 이 논문은 2008년 12월 10일, 뉴런지(紙)의 표지를 장식했다.

2011년에 캘리포니아 대학교 버클리의 연구자들은 MRI 데이터를 통해 매 초마다 피험자가 어떤 영상을 보는지 복원하는 데 성공한다.

##### 신경영상에서의 BCI 제어전략

###### 운동상상법
운동을 상상하는 것만으로도 운동피질의 뉴런들은 신호를 발생시킨다. BCI는 이 변화를 측정하여 사용자의 의도를 유추할 수 있다. 운동상상법으로 BCI를 사용하기 위해서는 일반적으로 많은 단계의 훈련이 필요한데, 일관적으로 충분한 성능을 내기 위해서는 며칠동안 매일 수시간을 훈련해야 한다. 그러나 아무리 길게 훈련받더라도, 사용자들은 어떻게 자신이 움직임을 통제하는지 알기가 힘들다. 실제로 운동상상을 통해 게임을 할 경우 그 속도가 느릴 수 밖에 없었다.

최근에 운동상상을 감지하는데 특화된 계산을 하는 기계학습이 개발되었다. 싱가포르 과학기술청은 Filter Bank Common Spatial Pattern(FBCSP)라는 알고리즘을 개발하여, BCI Comptetition IV의 2번째 데이터셋에서 운동상상을 검출해내는데 최고의 성능을 보였다.

###### 수동적 BCI에서의 바이오/신경피드백
대상의 정신적 안정을 모니터링하기 위해 EEG 대신 EMG(근전도), GSR(피부전도도), HRV(심박변위도) 등 신체에서 오는 신호들을 사용 바이오피드백으로 사용하기도 한다. 바이오피드백 시스템은 현재 ADHD나 유아기의 수면장애, 이갈이, 만성통증 등을 치료하는데 사용되고 있다. EEG 바이오피드백 시스템은 일반적으로 네 개의 주파수대역을 감지하고 이를 사용하는데 초점을 두고 있다. 수동적 BCI는

###### 시각 유발 전위(VEP)
VEP는 대상의 시각자극이 주어진 이후에 뇌에서 측정되는 전위이다. 여러종류의 VEP가 존재한다.

정류상태 시각유발전위(SSVEPs)는 특정 진동수로 망막에 시각자극을 주며 측정할 수 있는 VEP를 의미한다. 자극으로는 단순하게 깜빡이는 이미지를 사용하기도 하고, 체스판 무늬를 번갈아가면서 보여주기도 한다. SSVEP의 장점은 사용된 자극의 주파수가 EEG 스펙트럼 상에서 잘 구분된다는 점이다. SSVEP는 눈을 깜빡일 때에나 일시적인 VEP에서도 검출할 수 있는 만큼 측정할 기회가 많고, 진동수를 측정하기 때문에 측정기구들의 에러로부터도 비교적 자유로우므로, 많은 BCI 시스템에서 효과적으로 동작하고 있다. 뿐만 아니라 SSVEP의 진폭이 다른 뇌파들보다 세다는 점에서 특히 유용하다. 그러나 SSVEP를 BCI를 사용하기 위해 깜빡이는 특정 신호에 더욱 집중해야만 한다. 이는 사용자에게 피로감을 줄 수 있지만, 실제로는 한 시간 이상 사용한 후에야 유의미한 피로가 측정되며, 실제로는 한 시간 이상 사용할 경우가 별로 없다는 점 역시 고려해야 한다.

또 다른 VEP로는 P300 전위가 있다. P300 사건관련전위는 신호가 주어진 대략 300ms 후에 측정되는 피크를 의미하는데, 이 신호는 사용자가 예상하고 있거나 매우 별난 신호여야 한다. 목표한 자극과 그렇지 않은 자극 사이의 차이가 클 수록 P300의 세기가 크다는 사실이 알려져 있다. P300은 고위단계 집중 작업과 관련되어있다고 생각된다. 사용자에게 주어진 훈련시간이 짧은 경우 P300은 매우 효과적인 BCI 작동 방안이 된다. 처음에는 P300을 사용하기 위해 P300 행렬을 만들었었다. 이 시스템 속에서, 사용자는 6x6 글자표에서 글자나 숫자 하나를 고른다. 표의 행과 열은 매 순간 순차적으로 깜박여, 선택된 글자를 보고 있는 사용자의 두뇌에서 P300을 유도해낸다. 그러나 이 과정은 매우 느려서, 1분에 17개의 글자를 입력하는 것이 한계치이다. P300은 연속적인 기능보다는 불연속적인 기능을 제공한다고 보는 편이 맞을 것이다. P300의 이점은, 사용자가 제어 방법을 전혀 몰라도 된다는 점이다.

### 텔레파시
2010년에 DARPA에서는 "조용한 대화

2002년에는 켈빈 워릭은 100개의 전극 배열을 가지고 자신의 신경계를 자극하여 인터넷에 연결하는 시도를 했다. 실제로 워릭은 몇 가지 실험에 성공했다. 그는 이후 아내에게도 전극을 삽입함으로써, 신경계끼리 직접 의사소통을 한 첫 번째 사례가 되었다.

말하는 것을 상상

## 세포 배양 BCI
연구자들은 개체 외부에서 배양된 신경 네트워크와 상호작용 하기 위한 방법을 개발해왔다. 배양된 신경조직을 가지고 간단한 문제를 해결하거나 로봇팔을 조종하는 등의 응용방안이 제시되었고, 이를 구현하기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 반도체 칩 위에서 배양된 각각의 신경세포를 자극하거나 신호를 측정하는 기술에 대한 연구들은 신경전자공학이라는 이름으로 불린다.

첫 번째 신경칩은 1997년 칼텍의 제롬 파인의 연구팀이 개발한 것으로 인정된다. 이 칼텍 칩은 16개의 뉴런을 위한 공간을 가지고 있었다.

2003년에는 서던캘리포니아 대학교의 시어도어 버거가 인공 해마를 목표로 신경칩을 연구하기 시작했다. 이 신경칩은 쥐의 해마에서 시작해서, 더 고등한 뇌의 보철물로 기동하는 것을 목적으로 하였다. 여러 뇌 부위들 중에 해마가 선택된 이유는, 해마가 뚜렷한 구조를 가지고, 연구가 가장 많이 된 부위였기 때문이었다. 해마의 기능은 경험을 암호화하여 뇌의 여러 부분의 장기기억을 저장하는 것이다.

2004년, 플로리다 대학교의 토머스 더마스 이 연구는 인간의 뇌가 세포수준에서의 계산작업을 어떻게 시행하고 또 학습하는지 이해하는 것에 목적을 두었다.

## 윤리적 이슈
BCI와 관련이 있는 윤리적, 법적, 사회적인 이슈는 다음과 같다.

현재는 대부분의 BCI가 교정치료에 사용되고 있고, 위의 윤리적 이슈들과는 멀리 떨어져있다. 클라우센

오늘날 BCI와 그 발달과정은 마치 의료분야의 하나로 보인다. 조제학이 장애인들에게 도움을 주기 위해 시작되었던 것으나 이제는 수면욕을 줄이는데 사용되는 만큼, BCI는 치료법중 하나에서 강화도구로 점진적인 변화를 해 나갈 것이다.

## 저가형 BCI
최근에는 다수의 기업들이 저렴한 BCI를 만들기 위해서 EEG기술의 의료등급을 축소하는 추세이다. 이 기술은 장난감이나 게임장치 내에 구현되었는데, 뉴로스카이나 마텔의 마인드플렉스 같은 장난감들은 상업적으로 아주 성공적이다.

## 전망
유럽의 12 파트너로 구성된 컨소지움에서는 Horizon 2020이라는 프로그램에 대한 유럽 위원회의 펀딩 계획을 지원하기 위한 로드맵 작성을 완료했다. 이 프로젝트는 2013년 11월에 시작해 2015년 4월에 종료되며, 컨소지움의 로드맵은 여기서 다운로드 가능하다. 클레멘스 브루너의 권고를 확장 및 보조하는 양상인데, 이 박사는 떠오르는 BCI의 방향에 대한 대단한 열정을 전달하고 있다.

다른 최신 논문들은 새로운 장애인 사용자들을 위해 가장 희망적인 미래 BCI의 방향을 탐사하고 있다.

### 의식장애(DOC)
의식장애는 혼수상태, 식물인간, 최소의식상태(MCS)를 포함한다. 새로운 BCI 연구들은 이러한 장애에 있는 사람들을 도울 방안을 여러 방향으로 찾고 있다. 연구 초기의 목표는 간단한 인지과제를 수행할 수 있는 환자들을 찾는 것이며, 당연하게도 이런 과정을 통해 환자의 분류를 다시 할 수 있다. 이 말인 즉슨, 의식장애로 분류된 사람들이 사실은 정보를 처리해여 생활에 중요한 결정들을 스스로 내릴 수도 있다는 것이다. 의식장애로 진단된 몇몇은 가족들에 의해 연명치료중단 결정이 내려지기도 한다. 이 결정에 환자의 생각을 물어볼 수 있다는 점에서, 의식장애 환자들의 의사를 물어볼 수 있는 방향으로의 연구가 이루어지도록 강한 윤리적 압력을 받게 될 것이라고 생각된다.

많은 논문들이 의식장애 환자를 돕는데에 BCI를 적용하는 데 해결해야 할 문제점과 해결방안을 다루고 있다. 문제점중 하나는, 의식장애 환자들이 시각기반 BCI를 사용할 수 없다는 것이다. 따라서 새로운 도구들은 청각이나 진동촉각

이 연구는 뷔츠버그대의 안드레아 퀴블러에 의해 지도되는 미국 국립과학재단 펀딩 프로젝트도 있다. 이 프로젝트는 더 향상된 진동촉각 시스템, 고급 신호분석, 그리고 더 나아진 의사소통 시스템을 개발하였다.

### 운동기능 회복
뇌졸중이나 부상 등으로 잃어버린 운동기능의 회복을 위해 BCI를 응용할 방안이 연구되어왔다. 피험자들이 운동을 시도하거나 상상할 때의 운동피질의 활성을 측정하여 BCI를 제공하는데, 여기에는 (1) 환자가 지시된 운동을 불이행하는 경우 이를 환자나 치료사에게 알려줄 수 있고 (2) 기능성 자극이나 가상 아바타로 피드백을 제공할 수 있다는 장점이 있다.

지금까지 운동기능 회복을 위한 BCI에서는 환자의 운동상상을 측정하기 위해 EEG만 사용해왔다. 그러나 뇌졸중 재활을 위해 위해 fMRI를 통해 EEG와는 다른 생리적 변화를 BCI에 사용할 수도 있다.

### 기능성 뇌 지도
약물이 들지 않는 간질환자나 종양환자 등 대략 40만명의 사람들이 매년 신경수술을 받기 위해 뇌 지도를 그린다. 이 때 전극이 뇌 위에 놓여져 기능적 부위와 구조를 정밀하게 확인한다. 환자들은 이 수술중에 깨어서 손가락을 움직이거나 단어를 반복하는 등 몇몇 작업들을 수행하기도 한다. 이러한 과정을 통해 외과의사가 얼마만큼의 뇌 조직을 제거해야 하는지 정확히 파악할 수 있다. 너무 많은 뇌 조직을 제거한다면 불필요한 기능장애를 야기할 수도 있고, 너무 적게 제거한다면 병을 치료하지 못하고 또다른 수술을 요구할 수 있기 때문이다.

BCI 전문가들과 의사들이 협력하여 신경수술을 위한 새로운 뇌 지도화 방법들을 탐구하고 있다. 이 작업은 비침습적 방법으로는 측정하기 힘든 감마파에 집중하고 있다. 이로써 운동과 언어를 포함한 다양한 기능에 중요한 뇌 부위들을 구분하는 데 큰 향상을 가져왔다.

### 신경 먼지
신경 먼지(Neural dust)는 밀리미터 크기의 무선 전력 전송 신경센서를 의미하며, 2011년에 캘리포니아 대학교 버클리 무선연구센터에서 지속가능한 BCI의 필요성을 제시함과 함께 개발되었다.

### 플렉서블 장치
플렉서블 전자회로는 고분자나 비단,