[논문 리뷰] Progress in Brain Computer Interface: Challenges and Opportunities (2021)

전반적인 BCI의 구분, 기술적 한계점 및 극복해야 할 점, 활용 방안등을 정리한 리뷰 논문입니다.

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https://year2049.substack.com/p/-brain-computer-interfaces

서론

• 활용 분야에 대해 6가지 메인 테마를 소개하였습니다.

분야	예시	분야	예시
복원(Restore)	전신 마비 환자가 활동할 수 있게 도와줌	대체(Replace)	BCI를 통한 신경보철* 기술
강화(Enhance)	컴퓨터 게임등에서 사용자 편리성 증가	보완(Supplement)	증강 현실 안경
개선(Improve)	발작 환자의 재활	연구 도구	실시간 뇌 활동 분석

*신경보철(Neuroprosthesis) - 인공 손, 눈등을 몸에 이식하여 신체능력을 향상시키는 기술

BCI 시스템의 종류

뇌를 읽는 방식에 따라 다음과 같이 BCI 시스템을 분류 할 수 있습니다.

분류	설명	예시
수동적 BCI	의도적이지 않은 감정/인지 상태등을 추출	졸음 예측
능동적 BCI	참가자에 의해 자발적이고 의도된 뇌 활동을 추출	*운동 연상
반응적 BCI	외부 자극에 의한 뇌파를 추출	시각 자극에 의한 P300

*운동 연상(Motor Imagery) - 특정 근육을 움직이는 상상을 하는 행위, 뇌파를 보고 판별하여 신경보철등에 활용

뇌의 신호를 획득하는 방법은 크게 두가지로, 침습적(Invasive)/비침습적(Non-Invasive)로 나뉩니다.

• 침습적 방법은 뇌에 직접 전극을 꽃아 뇌 신호를 얻는 것이고 위치 정보가 정확하고 잡음이 월등히 적지만 직접 뇌에 삽입하기 때문에 부작용이 있을 우려가 있습니다.
• 비침습적 방법은 반대로 두피에 전극을 붙이거나 자기장등을 이용하여 뇌파를 수집하는 방법이고 가장 많이 쓰입니다. 하지만 위치 정보가 부정확하고 잡음이 많거나 수집 시간이 오래 걸리는 등의 문제점이 있습니다.

이름	EEG	MEG	ECoG	*피질내 기록	fMRI	fNIRS	PET
측정 방법	**직접적인 전류	직접적인 자기장	직접적인 전류	직접적인 전류	***간접적, 체내 대사	간접적, 체내 대사	간접적, 체내 대사
침습 여부	X	X	O	O	X	X	O
****장비 이동성	있음	없음	있음	있음	없음	있음	없음
시간 정확도	~0.05s	~0.05s	~0.003s	~0.003s	~1s	~1s	1-2분
위치 정확도	~10mm	~5mm	~1mm	~0.5/0.1/0.05mm	~1mm	~5mm	~4mm
BCI 활용성	적당한 시간, 위치 정확도	장비 이동성의 제약	건강한 BCI 사용자들의 비선호	건강한 BCI 사용자들의 비선호	느림, 이동성 제약	느리지만 이동 가능	잠재성이 적음

*Intracortical Recording
**뇌에 직접적으로 작용하여 기록되는것을 얘기 합니다.
***뇌내 혈류량등 직접적인 뇌파가 아니라 뇌 활동의 부산물을 측정하는 방식을 얘기합니다.
****Portability

• 그 외에도 뇌 가소성(Neuroplasticity), 다른 뇌 사이 연결(Brain-to-Brain)에 대한 구분과 동향에 대한 내용이 있습니다.

BCI의 성능 관련 요인

• BCI 시스템 성능에 영향을 미치는 여러 요인들에 대해서 설명하였습니다.
• 선행 연구에 의하면 침습적 BCI 이식 환자를 1년동안 추적 관찰한 결과 부작용이 발견되지 않았기 때문에 회의적으로만 볼 수 없다고 의견을 제시하였습니다.
• Resting State Network(RSN)는 뇌파 신호 수집에 상시 영향을 주는 뇌파입니다. 이 뇌파는 사람의 개인 요인에 따라 달라집니다.

난점

심리학, 뇌공학적 난점

• 전반적인 내용은 선천적 신체 요인부터 감정, 정신, 심리 상태, RSN등 다양한 요인이 참가자간 뇌파 패턴의 다름을 만들어 내고 이를 해결하기 위한 선행 연구들이 소개되어 있습니다.

기술적 난점

이름	ERP	SSVEP	AEP	SSSEP	MI
설명	외부 자극에 의해
생성된 뇌파 패턴	주어진 시각 자극의 주파수와
동일한 주파수의 뇌파 패턴	소리 자극에 의해
생성된 뇌파 패턴	체성감각(손끝..)에 가해지는
자극의 주파수와 동일한 패턴	관절을 움직이는 상상
을 할때 생기는 패턴
장점		가장 빠른 정보전달률			테스크 관련 파라미터
와 명시적 매핑 가능
단점	시각 자극에 의존
-> AEP로 대체	깜빡임에서 오는 안구 피로			정보 전달률 느림

• 개인의 인지 패턴을 분석하기 위한 ERP, SSVEP, AEP, SSSEP, MI를 소개하며 신호 수집 매커니즘 자체 구조로부터 생기는 난점들에 대해 설명되어 있습니다.
• EEG의 해상력, 시간 세밀도, fNIRS/EEG의 동시 수집등 신호 수집의 방법들의 난점과 trade-off에 대해 설명합니다.
• 지도 학습된 모델의 실전 적용시 발생할 수 있는 공분산 변화(Covariate Shift)와 이를 해결하는 선행 연구들 (전이 학습..) 에 대해 설명하였습니다.

주요 선행 연구 정리

해당 섹션에 선행 연구들을 카테고리 별로 정리한 테이블이 존재합니다.

• Table 2는 운동 연상(MI)을 EEG로 수집하는 섹션
• Table 3는 P300, SSVEP, 졸음, VEP의 Task를 수행하는 섹션
• Table 4는 한번에 여러가지 데이터를 수집해 분석(EEG+fNIRS, MEG..)하거나 동시에 여러 패턴을 추출하는 (MI+P300, SSVEP..)연구를 정리하였고
• Table 5는 침습적 방법(ECoG, iMEA, Stentrode..)을 사용한 연구들을 정리하였습니다.

뇌 가소성, 감각, 신호 처리, 모델링, 활용

뇌 가소성과 인지 재활

• 뇌 가소성을 활용한 뉴로피드백 재활 방법론, 신경 보철에 대한 BCI 재활 방법론이 설명되었습니다.
• 그 외 여러가지 재활, 보조기등의 선행 연구들이 소개되었습니다.

신호 수집, 처리, 모델링

• 동시에 여러 방법으로 신호를 수집하는 방법이 소개되었습니다. (EEG+fMRI, EEG+fNIRS, MEG+EEG…)
• 저자는 이러한 동시 수집이 EEG의 위치 정확도 부족을 해결할 수 있다고 하였습니다.
• 또한 Spatial Filter에서 추출된 Feature에 대한 머신 러닝 적용 방법들에 대해서 설명하였습니다.
• 딥러닝 방법론에 대해서는, 큰 데이터셋이 있으면 트렌드가 될 수 있을것이라고 가능성을 제시하였습니다.
• 뇌파의 근원지를 찾는 Inverse Problem에 대한 최신 방법론 또한 소개되어 있습니다.

State Of The Art 뉴로센서

• 비침습적 방법인 EEG에 대해 축축한 전극과 마른 전극, 그리고 그 중간인 Quasi-Dry 전극에 대해서 설명합니다.
• 축축할수록 불편하지만 피부와 전극간 저항을 줄여 좋은 신호를 수집할 수 있고, 마를 수록 편하지만 반대의 영향이 생길 수 있습니다.
• 침습적 방법에 대해서는 트랜지스터 기반 신호 수집 방법, 혈관에 직접 전극을 삽입하는 Stentrode, ECoG 방법인 WIMAGINE에 대해 설명되었습니다.
• 그밖에도 세포 단위의 뇌 활동을 연구할 수 있는, 극미세 광자 현미경이나 초음파 현미경에 대한 선행 연구가 소개되었습니다.

감정 컴퓨팅, 게임, 로봇 공학, 기타 활용

• 감정 활동과 관련된 뇌파 연구를 한 선행 연구가 소개되었습니다.
• 예술분야와 뇌 상태를 결합한 선행 연구, BCI를 통한 게임, 집단 의사 결정등의 연구가 있었습니다.
• BCI를 통한 로봇 조종, 다른 개체의 뇌 사이를 연결하는 Brain to Brain 기술 또한 소개되었습니다.

VR 기술

• VR과 BCI를 접목시킨 여러가지 연구가 소개되었습니다.
• VR은 컴퓨터 스크린에 비해 Neurofeedback에 대한 몰입감이 뛰어나 BCI 정확도가 더욱 증가한다는 연구 결과가 설명되었습니다.
• 마비 환자등이 사용할 수 있는 예술 도구 앱
• 뇌 인간 공학(Neuroergonomics)과 연결되는 VR 환경 내 인지 부하 측정 연구
• 운동 재활을 위한 VR 플랫폼
• ADHD 재활을 위한 AR 로봇 조종 환경등 주목할만한 선행 연구들이 소개되었습니다.

윤리적, 사회 경제적 맥락

• 뇌 데이터는 민감한 데이터로 취급하고 참가자로부터 사전 동의를 받아야 합니다.
• BCI는 잠재적으로 어떤 사람의 생각, 감정, 마음을 바꿀 수 있는 기술이기 때문에 신중히 접근해야 합니다.
• WIMAGINE, stentrode등의 잠재성과 마른 EEG의 편리함등을 알려 사람들이 BCI 기술에 대한 거부감이 없도록 노력해야 합니다.
• BCI 기술이 발전하면서 최근에는 비밀번호나 얼굴 인식 여부 등을 생각으로부터 추출하는 기술등이 나오고 있어 개인 보안에 더욱 신경을 쓰고 법이 마련되어야 합니다.
• 특히 연구자간 공통된 가이드라인이 마련되어야 지속가능한 발전이 이루어질 수 있습니다.

정리

• BCI 분야의 발전에 따라 미래 BCI 기술은 다음과 같은 점들의 해결을 목표로 할것이라고 봅니다.
• BCI 성능에 영향을 주는 심리학, 뇌공학적 변수들 설명
• 덜 침습적이면서도 가지고 다니기 용이하고 관리가 편하고 구매하기 쉽고 성능이 좋은 신호 수집 방법
• 실험자간 일반적으로 적용할 수 있는 모델링 적용
• 윤리적, 사회 경제적 측면의 넓은 합의