NeuralFlow Hybrid BCI 프로젝트의 첫 번째 하드웨어가 도착했다. Cerelog ESP-EEG는 350달러짜리 오픈소스 EEG 보드로, ESP32와 ADS1299 칩을 기반으로 한다. 8채널, 24bit 분해능으로 PoC(개념 증명) 단계에는 충분한 스펙이다.
첫인상
보드는 생각보다 작았다. ESP32 DevKit 정도의 크기로, 머리에 쓰는 헤드밴드 타입의 전극이 함께 들어있다. WiFi와 BLE가 내장되어 있어서 무선으로 데이터를 전송할 수 있고, 배터리로도 구동이 가능하다. Python SDK가 제공되어서 컴퓨터에 연결하면 바로 데이터 수집을 시작할 수 있다.
처음 테스트는 생각보다 순조로웠다. USB로 연결하고 Python 스크립트를 실행하자 8채널의 EEG 신호가 실시간으로 시리얼 플로터에 그려지기 시작했다. 눈을 감고 안정적으로 호흡하자 8~12Hz 대역의 알파파가 또렷이 나타나는 것이 확인되었다. 하드웨어가 정상 동작한다는 첫 번째 신호였다.
한계점
PoC용으로는 충분하지만, 실제 제품으로 가기에는 몇 가지 한계가 명확하다.
첫째, 전극이 8채널뿐이다. 우리가 원하는 고해상도 EEG 신호를 얻기 위해서는 최소 16채널 이상이 필요하다. 둘째, 현재 폼팩터는 헤드밴드 타입이다. NeuralFlow의 최종 목표는 뒷목에 붙이는 패치 형태의 폼팩터인데, 이는 기성품으로는 불가능하고 자체 PCB 설계가 필요하다. 셋째, Python SDK는 데스크탑 환경에서만 동작한다. 실제 제품이라면 MCU에서 직접 신호 처리와 ML 추론이 가능해야 하는데, 현재 SDK로는 불가능하다.
향후 로드맵
Cerelog ESP-EEG는 PoC 단계에서만 사용할 계획이다. 이 보드로 기본적인 EEG 신호 수집과 분석 파이프라인을 검증한 뒤, 자체 ADS1299 + ESP32 PCB 설계로 넘어갈 예정이다. 그다음 단계에서는 EMG 손목 밴드와 EEG를 융합하는 하이브리드 BCI 시스템을 구축하고, 최종적으로 머신러닝 온보드 추론까지 구현하는 것이 목표다.