기술 개요
“잡음과 개인차가 큰 뇌파에서도 사용자 의도 해석과 상호작용의 안정성을 높이는 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술입니다.”
산업 별 활용 방안
재활·보조기기 개발 기업과 의료기기 기업
재활·보조기기 제품은 사용자의 움직임이 제한되거나 반복적인 조작이 어려운 상황에서도 의도를 안정적으로 입력받아야 하는 과제를 가집니다. 본 기술을 뇌파 기반 명령 분류와 사용자별 적응 모듈로 적용하면 동작 상상 신호에서 제어 명령을 추론하고, 사용 중 변화하는 신호 상태를 학습 과정에 반영할 수 있습니다. 기존 기기의 제어 소프트웨어와 EEG 측정 환경에 단계적으로 결합하고, 실제 사용자 데이터 기반 PoC로 성능과 사용성을 확인하는 방식으로 도입할 수 있습니다.
XR·웨어러블 인터페이스 개발 기업
XR과 웨어러블 기기는 손동작·시선·음성 입력이 제한되는 상황에서도 사용자의 몰입을 방해하지 않는 상호작용 방식을 확보해야 합니다. 본 기술은 뇌파 기반 터치 패턴 추론과 햅틱 자극 제어를 인터페이스에 결합해 문자·제스처 입력과 촉감 피드백을 연결하는 데 활용할 수 있습니다. 기존 XR 콘텐츠와 햅틱 장치의 구조를 모두 바꾸기보다, 뇌파 디코딩 및 자극 변환 모듈을 연동하는 방식으로 적용 범위를 검증할 수 있습니다.
뇌파 기반 디지털헬스케어 솔루션 기업·기관
뇌파를 활용하는 디지털헬스케어 서비스는 측정 환경과 사용자 상태에 따라 신호 품질이 달라져 일관된 분석 결과를 제공하기 어렵습니다. 휴지기 기반 디노이징 표현 학습과 온라인 공동 적응을 분석 파이프라인에 적용하면 잡음 성분을 줄이고 사용자 상태를 반영한 의도 해석을 시도할 수 있습니다. 보유한 EEG 데이터와 서비스 흐름에 맞춰 전처리·분류·피드백 모듈부터 선택적으로 결합하고, 실데이터 성능은 PoC에서 확인할 수 있습니다.
기술 설명
어떤 기술인가요?
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 사용자의 뇌파를 분석해 움직임·명령·촉감 같은 의도를 기기 제어와 피드백으로 연결하는 기술입니다. 본 기술 포트폴리오는 뇌파 신호를 정제하고 의도를 분류하며 사용자별 상호작용을 조정하는 BCI 디코딩 기술로, 사용자 주의 상태와 오류 반응을 반영해 무라벨 온라인 환경에서도 모델을 적응시키고(특허 1), 휴지 신호와 유사한 성분을 억제해 동작 상상 명령을 분류하며(특허 2), 휴지기 신호 기반 사전 학습으로 잡음과 아티팩트에 대응하고(특허 3), 피부 터치에 따른 뇌파에서 문자·숫자·제스처 패턴을 추론하며(특허 4), 사용자별 촉감 지각을 학습해 햅틱 자극으로 변환하는(특허 5) 기법으로 구성됩니다. 이를 통해 신호 품질 관리부터 명령 해석, 터치·햅틱 상호작용까지 하나의 BCI 파이프라인으로 연결할 수 있습니다.
어떤 문제를 해결하나요?
1. 잡음과 개인차로 인한 의도 분류 불안정
뇌파는 눈 깜박임·근육 움직임·주변 전기적 간섭 등 아티팩트가 섞이기 쉽고, 같은 동작을 상상해도 사용자와 측정 시점에 따라 신호 특성이 달라집니다. 휴지기 신호를 기준으로 잡음 성분을 줄이고, 동작 상상 구간에서 휴지 신호와 유사한 성분을 마스킹해 명령어와 관련된 특징을 분류에 활용합니다.
2. 사용 중 변화하는 뇌파에 대한 적응 부담
기존 BCI는 초기 학습 단계에서 사용자와 모델의 학습 속도가 맞지 않거나, 실제 사용 중 정답 레이블을 계속 확보하기 어려워 시간이 지날수록 성능 유지가 어렵습니다. 예측 오류, 사용자 주의 상태, 오류 관련 전위를 함께 반영해 학습에 적합한 샘플을 선별하고 의사 레이블을 생성함으로써 온라인 적응을 지원합니다.
3. 의도를 실제 조작과 촉각 피드백으로 연결하는 한계
뇌파에서 의도를 분류하더라도 이를 문자 입력, 제스처 제어, 촉감 제공처럼 사용자가 이해할 수 있는 상호작용으로 전환하지 못하면 제품 활용이 제한됩니다. 피부 터치 패턴과 뇌파를 학습 데이터로 연결하고, 사용자별 촉감 레이블을 물리 자극 파라미터로 변환해 기기 제어와 햅틱 피드백에 적용합니다.
연구자 및 특허 소개
이성환
고려대학교 인공지능학과
現 고려대학교 인공지능학과 교수
前 한국과학기술원 전산학과 조교 · 충북대학교 자연과학대학 컴퓨터과학과 조교수 · 고려대학교 정보통신대학 컴퓨터학과 교수
네덜란드 DELFT 공과대학 패턴인식 연구센터 초청연구원 · 캐나다 CONCORDIA 대학교 패턴인식 및 기계지능연구센터 초청과학자 · MIT 객원교수 방문연구
현대·기아차 석좌교수
“저는 뇌파(EEG) 신호에서 사용자의 의도를 해석하는 뇌-컴퓨터 인터페이스 디코딩 기술을 연구하고 있습니다. 잡음과 개인차가 큰 뇌파를 정제하고 사용자 상태에 맞춰 적응시키는 기술을 바탕으로, 재활·의료기기 기업과 XR·웨어러블 기업, 헬스케어 솔루션 기업이 명령 제어·터치 입력·햅틱 피드백 기능을 구현하는 데 활용할 수 있습니다. 실증 데이터를 함께 확보하고 제품 환경에 맞는 파이프라인을 설계하는 공동 개발을 통해 기술 도입과 고도화를 지원하고자 합니다.”
기술과 관련된 특허 5건