최근 뇌-기계 인터페이스(BCI) 기술과 인공지능 기술의 발전으로 인간의 생각을 기계가 해석하는 사례가 등장하고 있습니다.
그러나 이러한 기술의 원리를 이해하기 위해서는 먼저 뇌 신호가 어떤 생리학적 기전으로 생성되는지에 대한 기초 이해가 필요하다고 판단하였습니다. 이에 생명과학Ⅱ에서 학습한 뉴런의 활동 전위 개념을 출발점으로 하여, EEG 측정 원리와 기계학습 기반 BCI 알고리즘까지 확장하여 탐구하고자 하였습니다.

본 포트폴리오는 뉴런의 전기 신호 발생 원리 → EEG 측정 기전 → BCI 알고리즘 해석 과정을 단계적으로 연결하여, 생명과학 개념을 정보과학 영역까지 확장한 융합 탐구입니다.
교과 개념의 단순 정리가 아니라, 물리적 전위차 개념과 기계학습 원리를 통합하여 사고 과정을 구조적으로 분석한 점이 특징입니다.

세부 목차는 다음과 같습니다.

1. 뉴런의 전기 신호는 어떻게 발생하는가(활동 전위와 막전위의 생리학적 원리 분석)
- 심화 탐구 보고서

2. EEG 신호는 어떻게 측정되고 해석되는가(뇌파의 물리적 측정 원리와 신호 처리 과정 분석)
- 심화 탐구 보고서

3. BCI는 뇌 신호를 어떻게 해석하는가(EEG 신호의 알고리즘적 분류와 패턴 인식 원리 분석)
- 심화 탐구 보고서
- 탐구 발표 PPT
- 발표 대본
- 예상 질문 및 답변지