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[A+레포트] 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 가능성2025.01.221. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 인간의 뇌와 컴퓨터 또는 기계 간의 직접적인 연결을 가능하게 하는 기술로, 최근 과학기술의 발전과 함께 혁신적인 응용 분야를 개척하고 있습니다. BCI는 의료, 재활, 인간-기계 상호작용, 신경과학 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 미래에는 인간의 능력을 크게 확장할 가능성을 지니고 있습니다. 2. BCI 기술의 발전 현황 BCI 기술은 비침습적 BCI, 침습적 BCI, 하이브리드 BCI 시스템 등 다양한 방식으로 발전하고 있습니다. 비침습적 BCI는 피부...2025.01.22
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일상생활에서 사용하는 IT 기기의 미래 입출력 장치 특징2025.04.261. 핸드라이팅 입력장치 영화 '마이너리티 리포트'에서 묘사된 것처럼, 미래에는 양손을 합장하거나 좌우로 펼치는 방식으로 정보를 출력하거나 영상을 제어할 수 있는 핸드라이팅 입력장치가 개발될 것으로 예상됩니다. 이를 통해 사용자들은 보다 빠르고 편리하게 정보를 입력하고 원하는 정보에 손쉽게 접근할 수 있을 것입니다. 2. 사물인터넷과 입출력 장치 사물인터넷이 발전함에 따라 집에 있는 모든 사물과 인간이 일상생활에서 만질 수 있는 모든 것이 일종의 입출력 장치가 될 수 있습니다. 예를 들어 벽지가 터치스크린이 되어 특정 부분을 클릭하...2025.04.26
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미래의 새로운 키워드2025.01.261. Quantum Computing (양자 컴퓨팅) 양자 컴퓨팅은 양자 역학을 이용해 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 계산을 수행하는 기술이다. 양자 컴퓨팅은 계산 능력을 비약적으로 향상시킬 수 있는 기술로, 기존의 한계를 넘는 다양한 문제를 해결하는 데 기여할 가능성이 크다. 특히 기후 변화, 암호화, 그리고 AI 발전에 있어 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 2. Synthetic Biology (합성 생물학) 합성 생물학은 새로운 생물학적 부품, 장치, 시스템을 설계하고 구축하는 학문이다. 합성 생물학은 새로운 의약품 개발, ...2025.01.26
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딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리2025.01.141. 딥러닝 기반 EEG 분석 딥러닝 기법들은 동작상상, 감정인식 등 EEG 데이터 분류 작업에서 우수한 성능을 보인다. 딥러닝 알고리즘은 EEG 데이터 수집과 전처리, 딥러닝 모형 학습, 신호 분류 및 해석의 과정으로 구성된다. 전처리 과정에서는 입력받은 뇌파 신호를 분류하기 쉬운 형태로 바꿔주어 분류의 정확도를 높여야 한다. 2. EEG분석을 위한 딥러닝 기법 EEG 분석을 위한 딥러닝 기법에는 CNN, RNN, GAN, Autoencoder 등이 있다. 입력되는 데이터의 특징에 따라 CNN보다 RNN이 자극에 의한 변화를 인식...2025.01.14
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뇌파와 푸리에 변환2025.01.151. 뇌파 신호 분석 뇌파는 알파, 베타, 델타, 세타 파와 같은 여러 주파수 대역으로 나뉘며, 각 주파수 대역은 뇌의 다양한 활동 상태와 연관되어 있습니다. 이러한 복잡한 뇌파 신호를 분석하기 위해 푸리에 변환이 필요합니다. 푸리에 변환을 통해 시간 도메인의 신호를 주파수 도메인으로 변환하여 특정 주파수 대역의 신호 강도를 파악할 수 있습니다. 이를 활용하면 간질, 알츠하이머병, 파킨슨병 등 다양한 뇌 질환을 진단할 수 있습니다. 2. 수면 연구 수면은 여러 단계로 나뉘며, 각 단계마다 뇌파의 주파수 특성이 다릅니다. 푸리에 변환...2025.01.15