인천대학교 인디고클랫폼 인천대학교 기술지원허브

● 본 발명에 따른 시스템은 (i) 전두 운동피질의 광범위 영역을 피질 표면에서 계측하는 유연 그래핀 ECoG 어레이, (ii) 상기 어레이로부터 다채널 신호를 수집·증폭·디지털화하고 저전력으로 무선 전송하는 헤드스테이지, (iii) 수신된 신호로부터 주파수 대역별(such as α/β/γ) 스펙트로-공간 특징을 추출하고 행동 전이 구간에 특화된 디코딩 알고리즘을 수행하는 프로세서, 및 (iv) 디코딩된 행동 상태를 로봇 동작 프리미티브(보행, 회전, 자세 전환, 저작 동작 등)로 변환하는 제어 모듈을 포함. ● 본 발명에 따르면, 자유행동 상태의 영장류에서 획득한 gECoG 신호의 α/β 감쇠 및 γ 대역 활성과 같은 생리학적으로 해석 가능한 스펙트로-공간 패턴을 이용함으로써, 소수의 선택된 채널과 제한된 주파수 대역만으로도 효과적이고 안정적인 행동 디코딩과 로봇 제어가 가능. 이에 따라, 고대역폭 유선 장비나 고전력 무선 링크 없이도 에너지 효율적인 실시간 BMI 구현이 가능하며, 향후 재활 로봇, 보조 공학 기기, 일상 환경에서의 실용형 뇌–로봇 인터페이스로 확장될 수 있을 것으로 기대됨. • 대뇌 피질에 뇌의 영역별로 gECoG 멀티 채널 어레이를 배치, 피실험체에게 특정 행동을 수행케함. • 멀티채널 gECoG 뇌파 시계열 데이터를 획득하여 채널별 활성화 정도를 에너지 레벨의 변화량으로, 채널간 활성화 정도를 ERS, ERD로 가시화 함. • 가시화를 통해 분석된 정보로부터, 특정 행동에 관여하는 채널별/채널간 정보를 적용하여, 어탠션 매커니즘을 구성 함. • 상기 어탠션 매커니즘을 반영한 뉴럴 디코더(신경망 기반 행동 분류기)를 설계함 (분류기 입력: 멀티채널 gECoG 뇌파 시계열 데이터, 분류기 출력: 특정 행동 레이블) 본 발명은 그래핀 기반 전기피질도(Electrocorticography, ECoG) 전극과 저전력 무선 인터페이스를 이용하여 자유롭게 움직이는 영장류의 운동피질 활동을 계측하고, 이를 실시간으로 디코딩하여 로봇을 구동하는 뇌–기계 인터페이스 장치 및 방법에 관한 것임.