본 연구는 대규모 뇌-컴퓨터 인터페이스 (Brain-Computer Interface, BCI)에서 발생하는 신호를 정확하게 파악하고 이를 실시간으로 활용하는 컴퓨팅 시스템을 개발하는 것입니다. 

현재의 BCI 기술이 실생활에서 널리 활용되려면, 실시간으로 최대한 많은 뇌 신호를 정확하게 추출하며 이를 다양한 응용에 바로 적용할 수 있는 고성능/저전력 컴퓨터 시스템이 필요합니다. 그러나 기존 BCI 처리 기기는 전력 및 발열 문제로 인해 소규모 단순 연산만을 지원하거나 특정 위치에만 배치되어 다수의 기기들이 상호작용하는 환경에서 목표 성능, 전력, 정확성 등을 달성하기가 어렵습니다. 또한 BCI 기기들은 인체에 장착되는 특성 상 배터리 소모와 발열 문제를 최소화하는 것이 매우 중요합니다.

본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 다양한 위치에 배치된 다수의 BCI 처리 기기들이 최적의 형태의 상호 작용을 통해 목표 성능, 전력, 정확성, 안정성 등을 포괄적으로 달성하는 다층 구조 컴퓨터 시스템을 개발합니다. 또한 다층 컴퓨터 구조에서 발생하는 복잡한 상호 작용을 고려하여 기기들을 종합적으로 조율하기 위한 최적화 소프트웨어도 개발합니다. 

<대규모 BCI 활용을 위한 다층 구조 컴퓨터 시스템>

본 연구가 성공적으로 진행된다면, 뇌와 컴퓨터 사이 실시간 고대역폭 상호작용을 가능하게 하여 기존에 불가능했던 새로운 뇌과학, 인공지능, 의료 분야 혁신을 촉진할 것입니다. 예를 들어 수십만 개 이상의 뉴런들에서 측정된 신호를 분석하여, 신체가 마비된 환자가 실시간으로 인체를 제어하는 첨단 신경 보철 시스템 개발에 크게 기여할 것입니다.

 

본 연구는 대규모 뇌-컴퓨터 인터페이스 (Brain-Computer Interface, BCI)에서 발생하는 신호를 정확하게 파악하고 이를 실시간으로 활용하는 컴퓨팅 시스템을 개발하는 것입니다.    현재의 BCI 기술이 실생활에서 널리 활용되려면, 실시간으로 최대한 많은 뇌 신호를 정확하게 추출하며 이를 다양한 응용에 바로 적용할 수 있는 고성능/저전력 컴퓨터 시스템이 필요합니다. 그러나 기존 BCI 처리 기기는 전력 및 발열 문제로 인해 소규모 단순 연산만을 지원하거나 특정 위치에만 배치되어 다수의 기기들이 상호작용하는 환경에서 목표 성능, 전력, 정확성 등을 달성하기가 어렵습니다. 또한 BCI 기기들은 인체에 장착되는 특성 상 배터리 소모와 발열 문제를 최소화하는 것이 매우 중요합니다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 다양한 위치에 배치된 다수의 BCI