뇌-컴퓨터 인터페이스 (brain-computer Interface, BCI)는 특정한 생각을 하거나 특정 외부 자극에 선택적으로 집중하였을 때 발생하는 뇌신경신호를 구분하여 사용자의 의도를 파악하고 외부기기를 제어하는 시스템을 의미한다. BCI는 다양한 뇌신경신호를 이용하여 구현될 수 있으나 가격, 이동성, 높은 시간분해능을 가지는 뇌파 기반 BCI 시스템이 가장 많이 연구되고 있다.
뇌파를 기반으로 하는 BCI은 구분 가능한 뇌신경신호를 발생시키기 위하여 특정한 시청각 반응에 집중할 때 발생하는 P300이나 운동 상상(motor imagery)을 수행할 때 발생하는 운동 피질의 반응 혹은 점멸하는 시각 자극을 볼 때 발생하는 안정상태 시각유발전위(steady-state visually evoked potential, SSVEP)를 사용한다. 이중 SSVEP-기반 BCI(SSVEP-BCI)의 성능이 가장 우수하며, 최소한의 훈련으로 사용할 수 있어 일반인들이 일상생활에서 사용할 수 있는 방법들이 모색되고 있다.
하지만 여러 노력에도 불구하고 SSVEP-BCI를 실제 상용화까지 이루어지지 않는 이유는 일반인의 20~30%가 특정한 점멸주파수에 반응을 보이지 않거나 SSVEP 반응 자체를 측정할 수 없기 때문이다. 따라서 고정된 점멸 주파수를 제공하는 시스템의 경우, 시스템의 일부를 사용할 수 없거나 아예 사용하지 못하여 이를 극복하기 위한 방법이 필요하다.
따라서 본 학위논문에서는 1) 최소한의 시간으로 피험자 맞춤형 시각 점멸주파수를 찾으려는 방법을 고안하였으며, 2) 비침습적 뇌자극 법인 경두개교류자극을 이용하여 시각피질을 자극함으로써 SSVEP 반응을 이끌어내기 위한 실험을 수행하였다.
본 학위논문의 첫 번재 실험은 최소한의 시간으로 피험자 맞춤형 시각 점멸주파수를 찾기 위하여 4개의 주파수의 반응을 동시에 측정할 수 있는 다중주파수 시각 자극을 고안하였다. 개발된 시각 자극은 4개의 서로 다른 주파수를 가지는 정현파를 합한 합신호의 진폭에 따라 화면의 밝기가 변하도록 제작하였다. 총 13명의 피험자에게 12개의 단일 주파수 시각 자극을 보여주었을 때 정중상관계수(canonical correlation, CCA)의 크기로 피험자별 SSVEP 반응의 순위를 매기고, 본 학위논문에서 개발한 다중 주파수 시각 자극의 CCA 순위로 일치율을 계산하였다. 이때, 피험자에게 12개의 주파수 중 4개를 선정한다고 하였을 때, 개발된 다중 주파수 시각 자극을 통한 일치율은 54.81 ± 2.40%로 나타났다.
학위논문의 두 번째 실험은 경두개교류자극을 이용하여 시각 피질을 자극하여 SSVEP이 약하거나 보이지 않는 피험자에게 SSVEP 반응을 유발할 수 있는지를 확인하였다. 총 15명의 피험자를 대상으로 단일 주파수로 점멸하는 시각 자극을 측정하고 이중 가장 낮은 반응을 보이는 주파수로 시각피질을 자극한 후 다시 동일하게 단일 주파수 자극의 반응을 측정하고 그 변화를 측정하였다. 그 결과, 경두개교류자극을 인가한 주파수의 SSVEP 반응의 주파수 power와 신호-대-잡음비 모두에서 유의미한 증가를 관찰하였다.
본 학위논문은 피험자별 최적 주파수를 기존보다 빠르게 평가할 수 있는 새로운 시각 자극을 개발하였고, 나아가 SSVEP 문맹을 극복할 수 있는 경두개교류자극법의 타당성을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 추후 일반인들이 활용할 수 있는 상용 SSVEP-BCI의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Steady state visually evoked potential based brain-computer interface (SSVEP-BCI) is one of the most researched type of BCI that uses neuronal response generated gazing at a visual stimulus flickering in distinct frequencies. However, some population called ‘SSVEP illiteracy’ who does not respond to a given flickering visual stimuli is one of the major drawbacks of the system. Up to date, researchers has attempt to overcome its drawback by developing more effective stimuli that enhances the SSVEP response itself or by introducing more sophisticated classifiers to apprehend the user’s intention. In a recent study, transcranial direct current stimulation (tDCS) on visual cortex was found to increase the SSVEP response. However, the enhanced response was found only on persons with low signal to noise ratio(SNR) rate, which can be effective only to limited number participants. In this study, fist before the main procedure of SSVEP-BCI experiment, we developed the multi-frequency based visual stimuli that can choose the best frequencies of stimuli for individually. Furthermore, we have investigated whether transcranial alternating current stimulation (tACS) enhances SSVEP responses for specific frequencies. Total twelve different flickering visual stimuli were used to induce SSVEP response, four of the twelve different flickering frequencies was combined to predict the best frequencies for participants, and the tACS stimulation was given with the frequency with the lowest SSVEP response. Total fifteen(fist experiment : 13, second experiment : 15) were recruited for this experiment, and electroencephalogram was analyzed from the parieto-occipital lobe(P3, PO3, O1, Oz, O2, PO4, P4) where the participants’ SSVEP responses are generated. Multi-frequency stimuli and single-frequency stimuli based data were calculated the canonical correlation coefficient (CCA), respectively and then we sorted the CCA coefficient and we calculated the matching rate between single and multi frequency results. tACS was administered through a battery-driven current stimulator (Neuroelectrics starstim R32, Barcelona, Spain) where the anodal electrodes were placed at O1, Oz, O2, Pz and the cathodal electrode was placed at Cz. In this study, we found that frequency-specific tACS increases the SSVEP response of the stimulation frequency while non-stimulating frequencies had no significant differences in sigal to noise ratio. This study confirms that developed multi frequency stimuli can predict the single frequencies that can make the best performance of classification for each participant and the frequency-specific tACS stimulation can effectively enhance the SSVEP responses which possibly might lead to increasing SSVEP based BCI performance and overcome SSVEP illiteracy.