뇌파로 기계를 조종한다고? BCI 상용화가 되나? | 매거진에 참여하세요

BCI(Brain-Computer Interface)는 현재!

스위스 로잔의 연구팀은 2023년, 자전거 사고로 하반신이 마비된 40세에게 무선 뇌-척수 인터페이스를 이식하여, 그의 생각만으로 다시 걷게 하는 데 성공했습니다.

이 시스템은 뇌에서 발생하는 "걷고 싶다"는 의도를 실시간으로 감지하여, 척수에 전기 자극을 전달함으로써 마비된 다리를 움직이게 합니다

사람의 뇌와 컴퓨터를 연결하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술이 실험실을 벗어나 시장에 나오기 위한 준비 단계에 접어들었다. 

BCI 기술은 최근 AI 기술과 만나 빠르게 발전하고 있으며, 성공 사례가 잇따라 추가되고 있어 미래가 촉망받는 분야로 꼽히고 있다.

그랜드뷰 리서치에 따르면 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시장 규모는 2023년에 20억 달러로 추산되었으며,

2024년에서 2030년까지 연평균 성장률 17.8%로 성장할 것으로 예상된다. 

여러 차례 사지마비 환자에게 칩을 이삭해 주목받았던 일론 머스크의 뉴럴링크(Neuralink)는 최근 미국 특허청(USPTO)에 ‘텔레파시(Telepathy)’와 ‘텔레키네시스(Telekinesis)’ 상표를 출원하며 BCI 기술의 본격적인 상용화를 시사했다.

뉴럴링크가 제출한 서류에 따르면 ‘텔레파시’는 단순한 뇌-컴퓨터 연결을 넘어 사용자 간 직접적인 뇌파 기반 커뮤니케이션을 목표로 하고 있습니다.

BCI 상용화에 필요한 상세 기술들

EEG (Electroencephalography, 뇌파)

• - 뇌 활동을 직접 측정할 수 있는 유일한 비침습적(비수술적) 방법

• - 뇌의 전기적 신호를 분석해 사고, 집중, 감정, 수면 상태 등을 파악할 수 있음

• 1) 집중도 분석 (ex. 집중하면 화면 밝아지기)

• 2) 감정 상태 파악 (스트레스, 이완 등)

• 3) 의식 흐름을 추적하거나, 특정 명령(생각)을 통해 기계 제어

EMG (Electromyography, 근전도)

• - 뇌가 근육에 내리는 명령은 전기신호로 근육에 전달되는데, 이 신호를 측정함

• - 뇌를 직접 읽기 어렵거나 모호할 때, 의도된 움직임을 간접적으로 감지 가능

• 1) 손가락, 팔, 얼굴 근육의 움직임 감지

• 2) 실제로 움직이지 않아도 ‘움직이려는 의도’만으로 의수나 기계 제어

ECG (Electrocardiography, 심전도)

• - 심장은 뇌의 상태에 따라 반응함 → 심박수 변화로 스트레스, 감정 상태, 긴장도 등을 파악 가능

• - 특히 VR, 명상, 감정 인터페이스에 유용

• 1) 스트레스 수준 실시간 추적

• 2) 감정 기반 UX 제어 (흥분/이완 시 인터페이스 반응)

• 3) BCI 훈련 시 바이오피드백 도구로 활용

BCI는 어떻게 작동하나? (기술 원리)

BCI의 핵심은 뇌의 전기 신호(뇌파, EEG)를 컴퓨터가 읽고 해석하는 것입니다. 전체 과정은 다음과 같은 단계로 나눌 수 있습니다:

1. 뇌파 측정 (Signal Acquisition)

사람의 뇌에서는 신경세포들이 전기적으로 활동할 때 약한 전기 신호가 발생합니다.

이 신호는 EEG(Electroencephalography) 센서를 통해 머리 피부 위에 부착된 전극에서 측정할 수 있습니다. 대표적인 장비:

• - 비침습형: Muse, Emotiv, OpenBCI

• - 침습형: 뇌에 직접 전극 삽입 (의료용)

2. 신호 정제 (Preprocessing)

측정된 뇌파는 매우 약하고, 잡음이 많기 때문에 필터링과 정규화를 통해 노이즈를 제거합니다.

예를 들어, 60Hz의 전원 노이즈나 근육 움직임에 의한 간섭이 제거됩니다.

3. 3. 특징 추출 (Feature Extraction)

알파파 등 뇌파의 주파수 대역이나 특정 패턴을 분석합니다.

예를 들어, 사용자가 집중할 때는 베타파가 증가하고, 눈을 감고 편안할 때는 알파파가 증가합니다.

4. 분류 및 해석 (Classification)

이제 뇌파 신호를 머신러닝 알고리즘(예: SVM, LDA, 딥러닝 CNN 등)을 통해 분류합니다.

사용자가 "오른쪽으로"라고 생각하면 그에 해당하는 신호 패턴을 인식하여 명령어로 전환합니다.

5. 명령 실행 (Output Device)

해석된 명령은 화면의 커서를 움직이거나, 로봇팔을 조작하거나, 드론을 비행시키는 등의 실제 동작으로 이어집니다.

더욱 알게 쉬운 예제 : “나는 생각만으로 화면의 버튼을 클릭하고 싶다”

1단계. 사용자의 의도: "버튼을 클릭하고 싶다"

뇌는 어떤 의도를 품을 때, 특정 영역(예: 운동 피질)이 활성화됩니다.

• 이때 뇌의 전기적 변화가 생기며, 이걸 EEG 센서가 감지합니다.

2단계. 뇌파 신호 수집: EEG 센서가 뇌파를 감지

• OpenBCI와 같은 장비는 이 신호를 아날로그 형태로 감지합니다.

• 예를 들어 ‘베타파’가 상승하면 집중 상태로 간주할 수 있음.

3단계. 신호 전처리: 필터링 및 노이즈 제거

• 원시 신호(raw EEG)는 노이즈가 많아 쓸 수 없습니다.

• 그래서 대역통과 필터(Bandpass Filter) 등을 통해 특정 주파수만 추출합니다.

4단계. 특징 추출 (Feature Extraction)

• 예를 들어 ‘베타파 평균 진폭 > 50’이면 “클릭하겠다”는 의도로 간주

• 머신러닝을 사용하면 더 정밀하게 패턴을 학습할 수 있음

  • 예: SVM, Random Forest, 또는 딥러닝 모델 (CNN, LSTM)

5단계. 의도 분류 (Intent Classification)

• 입력된 신호를 “클릭”, “스크롤”, “정지” 등 중 하나로 분류

• 이 결과를 소프트웨어로 전달

6단계. 명령 수행

• 이 분류 결과를 웹 브라우저, 앱, 하드웨어 등으로 전송

• JavaScript나 Python 코드로 실제 클릭 동작을 시뮬레이션함