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비침습적 뇌파(EEG) 기반 BMI(Motor Imagery) 오버뷰

비침습적 뇌파 기반 Brain-Machine Interface(BMI)의 핵심 개념과 Motor Imagery 기반 신호 처리 과정을 이해하는 입문 강의입니다. EEG 신호의 기본 원리부터 Motor Imagery 실험, 데이터 처리, 그리고 실제 BMI 시스템이 어떻게 동작하는지 전체 흐름을 쉽게 설명합니다.

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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 비침습적 EEG 기반 BMI의 핵심 개념 이해

  • BMI 신호 처리 과정(획득–특징추출–분류) 흐름 파악

비침습적 뇌파(EEG)와 Motor Imagery의 이해

본 강의는 비침습적 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI/BMI)의 핵심이자 가장 대중적인 기술인 '운동 상상(Motor Imagery)' 체계를 집중적으로 다루는 입문 오버뷰 과정입니다.

  • BMI의 기초 이해: 비침습적 방식의 정의 및 운동 상상(MI)의 메커니즘

  • EEG 데이터의 특성: 뇌파 신호의 물리적 성질과 데이터 구조 분석

  • 신호 처리 파이프라인: 노이즈 제거부터 특징 추출(Feature Extraction)까지의 흐름

  • 분류 알고리즘: 뇌파 패턴을 인식하여 명령어로 변환하는 머신러닝/딥러닝 개요

  • 최신 기술 동향: 실제 산업 및 연구 분야에서의 응용 사례

이런 분들께 추천해요

📌

  • 뇌공학/바이오공학 전공 대학생 및 대학원생

📌

  • BCI/BMI 시스템의 동작 원리가 궁금한 개발자나 연구원


📌

  • 생체 신호 데이터 분석에 관심이 있는 데이터 사이언티스트


수강 후 기대 효과

  • 비침습적 EEG 기반 Brain-Machine Interface(BMI)의 기본 개념과 구조 이해

  • Motor Imagery 기반 뇌파 인터페이스의 동작 원리 이해

  • BMI 신호 처리 과정(획득–특징추출–분류) 흐름 파악

  • BMI 기술의 연구 및 실제 응용 분야 이해

이런 내용을 배워요

섹션 (1) EEG

 두피에 부착한 전극을 통해 뇌의 전기 신호를 측정하는 기술입니다.
비침습적 Brain-Machine Interface(BMI)에서 가장 널리 사용되는 신호 획득 방법으로, 사용자의 뇌 활동을 실시간으로 분석하여 컴퓨터나 외부 장치를 제어하는 데 활용됩니다.

섹션 (2) Motor Imagery

실제로 움직이지 않고 신체 움직임을 상상하는 것만으로도 발생하는 뇌파 변화를 이용하는 기술입니다.
BMI 시스템에서는 이러한 뇌파 패턴을 분석하여 사용자의 의도를 인식하고, 이를 통해 커서 이동, 로봇 제어, 재활 치료 등 다양한 응용에 활용할 수 있습니다.

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows, macOS, Linux, Ubuntu, Android, iOS 등 OS 종류 및 버전

  • 사용 도구: 실습에 필요한 소프트웨어/하드웨어 버전 및 과금 플랜, 가상머신 사용 여부 등

  • PC 사양: CPU, 메모리, 디스크, 그래픽카드 등 프로그램 구동을 위한 권장 사양 등

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 비침습적 BMI 기술의 전체적인 구조와 개념을 알고 싶은 분

  • 뇌파 기반 인터페이스의 연구 및 응용 사례를 이해하고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 뇌파(EEG)와 Brain-Machine Interface(BMI)에 대한 기본적인 관심

  • 신호처리 또는 인공지능에 대한 기초적인 이해가 있으면 도움이 됨 (필수 아님)

84

수강생

4

수강평

5.0

강의 평점

2

강의

국립부경대학교 소프트웨어융합혁신원

커리큘럼

전체

4개 ∙ (1시간 45분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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