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뉴로모픽 컴퓨팅과 뇌-기계 인터페이스 기술의 융합: 미래 기술의 방향성과 시장 동향

일반 리포트 2025년 04월 01일
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목차

  1. 요약
  2. 뇌-기계 인터페이스 기술의 필요성과 원리
  3. 뉴로모픽 컴퓨팅과 뇌-기계 인터페이스 기술의 융합
  4. 현재 관련 기술 시장 동향 분석
  5. 뇌-기계 인터페이스 기술의 응용 분야
  6. 최근 연구 동향 및 주요 연구자
  7. 카이스트 전자과 이현주 교수의 뇌-기계 인터페이스 연구
  8. 결론

1. 요약

  • 뉴로모픽 컴퓨팅과 뇌-기계 인터페이스(BMI) 기술은 현대 과학 및 기술의 발전을 이끄는 중요한 축으로 자리 잡고 있습니다. 이 두 가지 기술의 융합은 서로 보완적인 역할을 하며, 혁신적인 응용 가능성을 제시하고 있습니다. 첫째, 뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌 신경망의 구조와 기능을 모사하여 고속 데이터 처리를 가능하게 합니다. 이러한 기술은 전력 소비를 최소화하면서도 실시간으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있는 장점을 가지고 있어, 특히 인공지능 시스템의 혁신에 기여하고 있습니다. 둘째, BMI 기술은 인간의 뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스를 구축하여, 의사소통이 어려운 장애인에게 새로운 희망을 제공합니다. 예를 들어, 뇌파를 기반으로 로봇팔을 조작하거나, 신경 장애로 인해 소통이 단절된 환자들이 의사소통할 수 있는 방법을 제시함으로써, 삶의 질을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • 이 보고서는 이러한 두 기술의 융합이 가져올 잠재적 혁신을 탐구하며, 뉴로모픽 컴퓨팅과 BMI 관련하여 현재의 시장 동향과 연구 개발 현황을 포괄적으로 분석합니다. 특히, 의료 분야에서의 적용 및 발전 방향에 대한 심도 있는 논의가 포함되어 있으며, 장애인을 위한 보조 기술, 인지 연구 및 로봇 공학의 최신 동향을 통해 이 기술들이 우리의 삶에 미칠 긍정적인 영향을 살펴보았습니다. 뉴로모픽 칩과 같은 차세대 기술이 헬스케어 방면에서 어떻게 활용될 수 있는지를 연구하고, 관련 산업의 발전 가능성을 제시함으로써, 독자들이 이 흥미로운 분야에 대한 이해를 촉진하도록 지원하고자 합니다.

2. 뇌-기계 인터페이스 기술의 필요성과 원리

  • 2-1. 뇌-기계 인터페이스 기술의 필요성

  • 뇌-기계 인터페이스(BMI) 기술은 최신 의료 기술의 혁신으로, 특히 장애인을 위한 필수적인 수단으로 자리매김하고 있습니다. 고독과 장애로 인해 소통이 단절된 환자들에게 새로운 의사소통 방법을 제공함으로써, 그들의 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력이 담겨 있습니다. 예를 들어, '잠김 증후군'에 시달리는 환자들은 의식이 뚜렷하지만, 의사소통 수단이 제한적입니다. 이는 뇌-기계 인터페이스의 필요성을 더욱 강조하며, 이러한 기술이 의료 기기에 통합될 경우 이러한 환자들이 자신의 사고와 소망을 '말할 수' 있도록 도와줄 수 있습니다.

  • BMI 기술의 응용은 의료 분야에 국한되지 않고, 엔터테인먼트, 교육, 인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 분야로 확장되고 있습니다. 최근 연구에 따르면, 뇌파를 기반으로 한 게임이나 인터랙티브 교육 도구들도 개발되고 있어, 기술의 발전이 우리의 일상에 미치는 긍정적인 영향을 보여주고 있습니다. 이러한 확장은 BMI 기술이 얼마나 고급스럽고 다재다능한지를 보여주는 증거입니다.

  • 2-2. 뇌-기계 인터페이스 기술의 기본 원리

  • BMI 기술은 인간의 뇌가 내는 전기적 신호를 감지하여 이를 기계적 명령으로 변환하는 시스템입니다. 이러한 시스템은 일반적으로 다음과 같은 여러 단계를 포함합니다:

  • 1. **신호 측정**: 첫 번째 단계는 뇌의 전기적 활동을 기록하는 것입니다. 주로 사용되는 방법은 뇌파 측정기(EEG)를 통해 뇌파를 감지하는 것입니다. EEG는 비침습적 방법으로, 전극을 두피에 부착하여 뇌가 방출하는 전기 신호를 수집합니다.

  • 2. **신호 전처리**: 신호는 원시 상태에서 잡음이나 기타 방해 요소를 포함하기 때문에 전처리 단계에서 노이즈를 제거하고 유용한 데이터를 추출합니다. 이 과정은 뇌의 특정 주파수 대역에서 의도하는 신호를 명확히 알아내는 데 필수적입니다.

  • 3. **특징 추출**: 이후에는 뇌파 데이터에서 특징을 추출하여 해당 신호가 나타내는 의도나 명령을 분석합니다. 이 단계에서는 머신러닝 알고리즘이 사용될 수 있습니다.

  • 4. **명령 변환**: 마지막으로, 분석된 데이터를 바탕으로 사용자의 의도가 기계적 명령으로 변환되며, 이는 로봇 팔이나 휠체어, 컴퓨터 등 다양한 장치들에 적용되어 실제로 기기를 움직이는 데 사용됩니다. 이러한 과정은 실시간으로 진행되며, 사용자는 높은 정확도로 자신의 의도를 반영할 수 있습니다.

3. 뉴로모픽 컴퓨팅과 뇌-기계 인터페이스 기술의 융합

  • 3-1. 뉴로모픽 컴퓨팅의 정의 및 역할

  • 뉴로모픽 컴퓨팅(nuromorphic computing)은 인간의 뇌를 모사한 컴퓨터 아키텍처로, 신경망의 기능을 재현하는 것입니다. 이는 인간의 뇌에서 정보가 처리되고 저장되는 방식을 이용해 초저전력으로 연산을 수행하는 기술입니다. 뉴로모픽 시스템은 뉴런과 시냅스를 기반으로 하며, 생물학적 신경 네트워크의 구조와 동작 원리를 모방하여 이벤트 기반 처리가 가능하도록 설계되어 있습니다. 이러한 기술은 즉각적인 반응과 실시간 학습이 필요한 다양한 응용 분야에서 유용합니다. 최근에는 IBM의 TrueNorth 칩과 Intel의 Loihi 칩 등 여러 기업에서 뉴로모픽 칩을 개발해 현실적인 인공지능(AI) 시스템 구현의 가능성을 열고 있습니다. 이러한 뉴로모픽 아키텍처는 기존의 폰 노이만 아키텍처와는 달리 메모리와 연산 unit이 통합되어 있어 데이터 전송에 따른 병목현상이 발생하지 않고, 그 결과 연산 속도와 에너지 효율성이 크게 향상됩니다.

  • 3-2. 두 기술의 융합 방향 및 장점

  • 뉴로모픽 컴퓨팅과 뇌-기계 인터페이스(BMI) 기술의 융합은 혁신적인 가능성을 지니고 있습니다. 뇌-기계 인터페이스 기술은 물리적인 장치와 인간의 뇌를 연결하여 신호를 주고받는 기술로, 주로 신경 질환 치료 및 장애인 보조기술에 많이 활용되고 있습니다. 이 두 기술의 융합은 신경 신호의 처리 과정에서 뉴로모픽 컴퓨팅을 활용하여 보다 정밀하고 빠른 데이터 처리를 가능하게 합니다. 예를 들어, BMI를 통해 뇌에서의 신호를 직접 읽고 이를 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템으로 전달하여 실시간으로 뇌의 반응 또는 명령을 해석할 수 있습니다. 이러한 통합은 의료 분야에서는 실시간 환자 모니터링과 신경 재활 시스템의 발전으로 이어질 수 있으며, 인간의 인지를 강화하고 인간-기계 상호 작용을 개선하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 또한, 뉴로모픽 컴퓨팅의 자연적인 병렬 처리 능력과 적응성 덕분에 BMI의 성능을 극대화할 수 있습니다. 현재 연구자들은 두 기술의 융합을 통해 뉴로모픽 플랫폼이 뇌의 다양한 신호를 연구하는 데 활용되기를 바라며, 이는 향후 뇌-기계 상호작용의 정밀도를 높이는 중요한 발전이 될 것입니다.

4. 현재 관련 기술 시장 동향 분석

  • 4-1. 뇌-기계 인터페이스 시장 현황

  • 뇌-기계 인터페이스(BMI) 시장은 현재 급속한 성장세를 보이고 있습니다. 특정 예로, 무선 브레인 머신 인터페이스 시장은 2024년 12억 달러에서 2034년에는 65억 달러로 확대될 것으로 예상되며, 이 동안 연평균 성장률(CAGR)은 18.5%에 달할 것으로 보입니다. 이 시장의 성장은 신경 신호를 직접적으로 수집하고 처리하는 시스템의 발전과 함께 헬스케어 및 신경 보철 분야의 수요 증가에 크게 기인합니다.

  • 2023년에는 무선 브레인 머신 인터페이스의 침습적 부문이 전체 시장에서 55%의 점유율을 차지하고 있으며, 비침습적 부문은 30%, 부분 침습적 부문은 15%를 차지합니다. 특히, 최근 몇 년간 인공지능과 의료 분야 간의 융합 증가가 BMI 기술의 채택을 가속화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이렇듯 빠르게 발전하는 시장 지형에서는 Neuralink와 같은 주요 기업들이 배경 기술 발전의 선두주자 역할을 하고 있습니다.

  • 4-2. 뉴로모픽 칩 및 관련 시장 동향

  • 뉴로모픽 칩 시장은 또한 주목할 만한 성장세를 기록하고 있습니다. 현재 이 시장 규모는 2024년에 35억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2033년까지는 119억 달러에 도달할 것으로 보입니다. CAGR은 13.73%에 달할 것으로 전망됩니다. 특히 에너지 효율과 고속 처리를 중시하는 응용 분야에서의 수요 증가가 이 시장을 더욱 활성화시키고 있습니다.

  • 뉴로모픽 칩은 인공지능(AI) 애플리케이션, 특히 머신러닝(ML), 딥러닝 및 자연어 처리(NLP)와 관련된 분야에서 큰 역할을 하며, 기존의 중앙 처리 장치(CPU)와 그래픽 처리 장치(GPU)와는 다른 방식으로 인체의 신경망을 모방하여 정보를 처리합니다. 이 칩들은 에너지 소비를 최소화하면서도 고속으로 데이터를 처리하는 특성 덕분에 실시간 데이터 처리가 필요한 의료, 자율주행차 및 로봇 공학 등 다양한 분야에서 강력한 성장세를 보이고 있습니다.

  • 또한, 뉴로모픽 칩은 사물인터넷(IoT) 기기와 같은 배터리 구동 장치에 적합하여, 이로 인해 지속 가능한 스마트 기기 개발에도 기여하고 있습니다. 아시아태평양 지역에서의 기술 발전과 투자 증가로 인해 이 시장은 급성장하는 모습을 보이고 있으며, 의료와 로봇 공학 분야의 혁신적인 비즈니스 모델이 뉴로모픽 기술의 응용을 확대하고 있습니다.

5. 뇌-기계 인터페이스 기술의 응용 분야

  • 5-1. 의료 분야에서의 응용

  • 뇌-기계 인터페이스(BMI) 기술은 의료 분야에서 특히 두각을 나타내고 있으며, 장애인의 삶의 질을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 기술을 활용하여, 신경 장애로 인해 팔이나 다리를 움직일 수 없는 환자들에게 로봇팔이나 인공사지를 제어할 수 있는 능력을 부여하는 것이 가능해졌습니다.

  • KAIST의 연구팀이 개발한 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 디코딩 기술은 이러한 응용의 한 예로, 뇌의 전기 신호를 해독하여 환자가 '팔을 뻗는다'는 상상만으로도 로봇팔을 제어할 수 있게 합니다. 이는 말 그대로 '생각만으로' 기계를 움직일 수 있는 혁신적인 기술로, 로봇팔 제어 정확도가 최대 80% 이상에 달할 수 있음을 입증하였습니다. 이러한 기술은 상지 절단 환자들에게 실질적인 보조를 제공할 수 있어, 재활 및 치료가 필요한 환자들에게 희망을 줍니다.

  • 5-2. 인지 연구 및 로봇 기술 업데이트

  • 뇌-기계 인터페이스 기술은 인지 연구와도 밀접하게 연결되어 있습니다. 뇌의 활동을 통해 인간의 인지 과정을 연구하고, 이를 기반으로 로봇이 인간의 행동을 이해하고 모방할 수 있도록 하는 기술이 발전하고 있습니다. 예를 들어, 사용자들의 뇌파를 분석하여 로봇이 어떻게 반응해야 하는지를 학습시키는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이는 로봇 기술의 발전에 기여하고 있습니다.

  • 인지 연구에서 BMI 기술이 도입됨에 따라, 미래에는 로봇이 사람의 감정을 이해하고 반응하는데 필요한 데이터를 얻을 수 있는 가능성이 열리게 될 것입니다. 이러한 연구는 인공지능과 결합해, 인지 로봇들의 의사소통 방식과 상호작용 개선에도 큰 영향을 미칠 것입니다. 이러한 기술들은 궁극적으로 인간과 기계 간의 보다 자연스러운 유대관계를 형성하는 데 기여할 것입니다.

  • 5-3. 장애인을 위한 보조기술

  • 뇌-기계 인터페이스 기술은 특히 장애인을 위한 보조 기술로서의 가능성을 크게 가지고 있습니다. BMI를 통해 장애인들이 의사소통을 하거나 일상생활에서 더욱 독립적으로 활동할 수 있도록 지원하는 다양한 시스템이 개발되고 있습니다. 예를 들어, 완전감금증후군(completely locked-in states: CLIS) 환자를 위해 개발된 다양한 BCI 시스템은 환자가 자신의 의사를 표현할 수 있는 새로운 경로를 제공하여, 심각한 신경 장애를 가진 환자들이 일상생활에서의 커뮤니케이션에 참여할 수 있게 하고 있습니다.

  • 또한, BCI 기술은 전동휠체어와 같은 주변 기기를 제어하는 데에도 활용되고 있습니다. 이러한 시스템은 뇌파를 분석하여 사용자의 의도를 파악하고, 그에 따라 전동휠체어를 이동시키는 형태로 작동합니다. 이를 통해 물리적인 제약을 가지는 장애인들이 보다 쉽게 이동하고, 필요한 곳으로 자율적으로 이동하는 것이 가능해졌습니다.

6. 최근 연구 동향 및 주요 연구자

  • 6-1. 주요 연구 동향

  • 뇌-기계 인터페이스(BMI) 기술은 최근 몇 년 간 비약적인 발전을 이루었으며, 특히 의료와 재활 분야에서의 응용이 활발해지고 있습니다. [관련 문서 데이터]에 따르면, BMI는 뇌의 전기적 신호를 해석하여 신경자극을 조절하거나 외부 장치를 제어하는 기술로, 장애인의 이동성 향상 및 뇌질환 치료에 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, 고령화 사회에서 노인들의 건강하고 생산적인 생활을 지원하기 위한 필수 기술로 자리잡고 있으며, 국가의 전략적 투자와 지원이 이어지고 있습니다. 교신도 도움이 필요하다면 뇌-기계 인터페이스 기술은 부상하는 기업들의 관심을 불러일으키고 있으며, 이와 관련된 연구 및 개발은 미국의 DARPA 및 NASA와 같은 연구기관에서도 활발히 진행되고 있습니다. [1]에 기조연설 내용에서, 다양한 응용 분야에 대한 접근이 강조되었으며, 이는 기능성 게임, 헬스케어, 교육 등으로 다양해지고 있습니다. 또한, 최신 기술 트렌드와 조화를 이루고, 윤리적 고려사항과 임상적 활용성을 높이기 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있습니다. 연구진들은 임상적 적용을 위한 제한점을 극복하고, 상용화 가능성을 높이기 위해 노력하고 있습니다.

  • 6-2. 주요 연구자의 기여 및 연구 성과

  • 최근 주목받는 연구자 중 한 명은 카이스트 바이오및뇌공학과의 정재승 교수입니다. 그의 연구팀은 사용자가 단순히 생각만으로 로봇 팔을 제어할 수 있는 시스템을 개발하였습니다. 이 연구는 3차원 공간에서 팔 움직임의 의도를 90% 이상의 정확도로 파악할 수 있는 데 주안점을 두고 있으며, 인공지능을 활용해 뇌파를 실시간으로 분석합니다. 이로 인해 로봇 팔의 조작이 더 정교하고 자연스러워지는 효과를 가져옵니다. [2]의 자료에서 강조된 바와 같이, 정 교수의 연구는 뇌와 기계를 연결하는 새로운 가능성을 제시하며, 향후 메타버스 및 스마트 기기와의 융합 가능성을 높이고 있습니다. 또 다른 주요 연구자로는 이현주 교수(카이스트 전자과)가 있습니다. 이 교수는 초소형 미세 초음파 소자를 개발 및 응용하고 있으며, 이는 비침습적 접근을 통한 새로운 형태의 BMI를 가능하게 합니다. 그의 팀은 뇌파 신호를 실시간 해석하여 관련 기술을 보다 넓은 범위로 확장할 수 있는 기초를 마련하고 있습니다. [3]의 관련 문서 또한 이 교수의 연구 결과가 미래의 헬스케어 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지를 탐구하고 있음을 밝히고 있습니다. 이러한 연구자들의 기여는 BMI 기술의 발전뿐 아니라 인류의 삶의 질 향상에도 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

7. 카이스트 전자과 이현주 교수의 뇌-기계 인터페이스 연구

  • 7-1. 이현주 교수의 연구 개요

  • KAIST 전기 및 전자공학부의 이현주 교수는 뇌-기계 인터페이스(BMI) 기술 개발에 있어 선도적인 역할을 하고 있는 연구자입니다. 이 교수는 특히 초소형 미세 초음파 소자(CMUT) 개발을 통해 생체에 더욱 안전하게 적용 가능한 비침습적 뇌 자극 기술의 발전에 힘쓰고 있습니다. 그의 연구팀은 뇌의 특정 영역을 정밀하게 자극할 수 있는 유망한 방법론을 제시하며, 새로운 치료법과의 가능성을 열어가고 있습니다.

  • 7-2. 초소형 미세 초음파 소자의 개발과 응용

  • 이현주 교수 연구팀은 1g 미만의 초경량 초음파 소자를 개발하였습니다. 이를 통해 자유롭게 움직이는 쥐의 뇌에 비침습적으로 초음파 자극을 줄 수 있는 기술을 확보하게 되었습니다. 이 소자의 개발은 기존의 뇌 자극 기술이 갖고 있던 한계를 극복한 것으로, 움직이는 쥐에 적용할 수 없었던 기존 기술의 제약을 뛰어넘었습니다. 연구팀은 초음파의 집중적 자극을 통해, 특정 뇌 영역에 보다 정확하고 효과적으로 자극을 전달할 수 있음을 입증하였습니다.

  • 특히, 이 연구팀은 미소 전자 기계 시스템(MEMS) 기술을 활용하여 초음파 소자의 초소형화에 성공하였고, 이 소자는 뇌의 3~4mm 깊이까지 초음파를 전달하는 능력을 갖추고 있습니다. 연구에서는 쥐의 운동 피질을 자극하여 앞발이 움직이는 운동 반응을 유도하였으며, 초음파의 강도가 높아지면 운동 반응의 성공률 또한 증가하는 것을 확인하였습니다. 이러한 기술은 향후 수면 연구, 파킨슨병, 치매 등 다양한 뇌 질환의 새로운 치료법 개발에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

  • 7-3. 뉴스 및 최근 발표 현황

  • 이현주 교수의 연구 성과는 최근 국제 학술지 ‘브레인 스티뮬레이션’에 발표되었으며, 해당 연구는 최신 기술력을 바탕으로 비침습적 뇌 자극 방법의 새로운 가능성을 보여줍니다. 연구팀은 신경 과학의 발전과 더불어 건강관리 분야에 실질적인 기여를 할 수 있는 방법론을 제시하고 있으며, 이는 특히 동물 실험에서 중요한 효과를 입증하였습니다.

  • 이 교수는 연구의 중요성을 언급하며, 기존의 뇌 자극 방법이 갖고 있던 한계점을 극복할 수 있는 다양한 접근이 필요하다고 강조하였습니다. 향후 다양한 행동실험에 초음파 자극 기술이 적용될 것으로 예상되며, 이는 뇌 질환 치료 뿐 아니라, 특정의 뇌 회로 규명을 위한 연구에도 활용될 것입니다.

결론

  • 뉴로모픽 컴퓨팅과 뇌-기계 인터페이스 기술의 융합은 단순한 기술 발전을 넘어, 인간의 삶의 질을 향상시키기 위한 혁신적인 접근법으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 결합은 헬스케어 및 인간과 기계 간의 상호작용 방식을 변화시키며, 특히 장애인 및 신경 질환 환자들에게 큰 도움을 줄 수 있는 핵심 기술이라고 할 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 기술을 통해 실시간으로 뇌의 신호를 해석하고 응답함으로써, 보다 정교하고 안정적인 의료 기기의 발전이 가능해질 것입니다. 이는 향후 의료 분야에서의 정확한 진단과 치료를 위한 Revolutionary 기술로 자리매김할 수 있습니다.

  • 또한, 향후 이러한 기술들이 산업 전반에 걸쳐 상용화되기 위해서는 더욱 많은 연구와 정책적 지원이 필요합니다. 지속적인 연구 개발을 통해 이러한 혁신적인 기술들이 나날이 발전하도록 해야 하며, 이를 위해 다양한 분야의 전문가들이 협업해야 할 필요성이 큽니다. 독자들은 이 기술들이 가져올 미래의 변화와 가능성에 대해 관심을 가지고 지속적으로 주목해 주시길 바랍니다. 이는 단순한 새로운 기술의 도입에 그치지 않고, 인류의 삶을 더욱 풍요롭고 윤택하게 만드는 미래를 열어가는 길이라 할 수 있습니다.

용어집

  • 뉴로모픽 컴퓨팅 [기술]: 인간의 뇌 신경망의 구조와 기능을 모사하여 고속 데이터 처리를 가능하게 하는 컴퓨터 아키텍처.
  • 뇌-기계 인터페이스(BMI) [기술]: 인간의 뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스를 구축하여 신호를 주고받는 기술로, 장애인의 의사소통 및 생활 향상을 위해 사용된다.
  • EEG [기술]: 비침습적 방법으로 뇌의 전기적 활동을 기록하는 장치로, 뇌파를 감지하고 분석하는 데 사용된다.
  • 신경 장애 [의학 용어]: 신경계의 손상 또는 이상으로 인해 발생하는 다양한 증상이나 기능 저하를 일컫는 용어.
  • 완전감금증후군(CLIS) [의학 용어]: 전적으로 움직일 수 없지만 의식이 있는 상태로, 의사소통이 제한된 상태를 의미한다.
  • 신호 전처리 [기술]: 잡음이나 방해 요소를 제거하고 유용한 데이터를 추출하는 과정으로, 신경 신호의 명확한 해석을 위해 필수적이다.
  • 특징 추출 [기술]: 수집된 신호에서 의도나 명령을 분석하기 위해 특정 패턴이나 특징을 찾아내는 과정이다.
  • 로봇팔 [기술]: 인간의 팔 움직임을 모방하거나 대신하여 물체를 조작하는 기계 장치로, 주로 장애인 보조 및 재활 용도로 사용된다.
  • 머신러닝 [기술]: 데이터를 이용해 기계가 스스로 학습하고 예측할 수 있도록 하는 인공지능 분야의 한 기술이다.
  • CAGR (연평균 성장률) [경제 용어]: 정해진 기간 동안 투자금의 평균 성장률을 측정하는 지표로, 시장 성장성을 평가하는 데 사용된다.
  • 신경 재활 시스템 [기술]: 신경 손상이 있는 환자의 회복을 돕기 위해 설계된 시스템으로, 뇌-기계 인터페이스 기술 등을 활용한다.
  • 사물인터넷(IoT) [기술]: 인터넷을 통해 서로 연결된 장치들이 데이터를 주고받으며 상호작용하는 기술을 의미한다.

출처 문서