1) 시스템 아키텍처 전체 개요 및 주요 블록 분해
이 특허가 제안하는 시스템은 두뇌에 이식되는 초소형 저전력 임플란트와 외부 수신/처리 장치로 구성된 완전한 BCI 플랫폼입니다. 핵심 기술은 임플란트 내부에 집적된 'N1'과 같은 맞춤형 SoC(System-on-a-Chip)에 집중됩니다. (주: 특허 도면이 공개되지 않아, 청구항과 기술 요약을 기반으로 논리적 아키텍처를 재구성하였습니다.) 이 SoC는 크게 5개의 핵심 블록으로 분해할 수 있습니다. 첫째, 아날로그 프론트엔드(Analog Front-End, AFE) 어레이입니다. 수천 개의 전극 채널 각각에 연결된 저잡음 증폭기(LNA)와 대역 통과 필터(BPF)로 구성되어, 미세한 신경 신호를 증폭하고 불필요한 노이즈를 제거합니다. 둘째, ADC(Analog-to-Digital Converter) 어레이입니다. 각 채널의 아날로그 신호를 고속으로 디지털 데이터 스트림으로 변환하는 역할을 합니다. 셋째, 이 시스템의 심장부인 디지털 신호 처리(Digital Signal Processing, DSP) 코어입니다. 이 코어는 단순한 마이크로컨트롤러가 아닌, 스파이크 감지 및 특징 추출을 위해 설계된 대규모 병렬 처리 아키텍처입니다. 넷째, **전력 관리 유닛(Power Management Unit, PMU)**은 칩의 각 부분이 최소한의 전력만 소모하도록 동적으로 제어하며, 이는 임플란트의 발열과 배터리 수명에 결정적입니다. 마지막으로, 무선 트랜시버는 압축된 데이터를 외부 장치로 효율적으로 전송합니다. 이 모든 것이 밀리미터 단위의 작은 칩 하나에 집적되어 있다는 점이 기술적 난이도의 핵심입니다.
2) 구성 요소 상세 분해 (Component-by-Component Analysis)
각 구성요소를 더 깊이 살펴보면 뉴럴링크의 공학적 깊이를 엿볼 수 있습니다. AFE의 LNA는 입력 참조 잡음(input-referred noise)이 2-3 µVrms 수준으로 극도로 낮아야 합니다. 이는 10-100 µV에 불과한 신경 신호를 왜곡 없이 포착하기 위한 필수 조건입니다. 또한, 대역 통과 필터는 약 300Hz에서 7kHz 사이의 주파수 대역만 통과시키도록 설계됩니다. 이는 저주파의 LFP(Local Field Potential) 신호와 고주파의 열 잡음(thermal noise)을 효과적으로 걸러내 스파이크 신호만 분리하기 위함입니다. ADC는 채널당 약 20-30kS/s의 샘플링 속도와 10-12비트의 해상도를 가집니다. 이는 스파이크의 정확한 모양을 복원하여 후속 분석(예: 스파이크 정렬)의 정확도를 높이는 데 중요합니다. 수천 개의 ADC를 동시에, 저전력으로 구동하는 것은 아날로그/디지털 혼성 회로 설계의 정점이라 할 수 있습니다. 의 혁신은 '데이터 기반 처리'에 있습니다. 모든 데이터를 무작정 처리하는 대신, 신호의 전압 가 미리 설정된 임계값 를 넘을 때만 계산을 수행합니다. 이 임계값은 고정된 값이 아니라, 잡음의 표준편차()를 지속적으로 추정하여 (여기서 k는 보통 3-5 사이의 상수)와 같이 동적으로 조절됩니다. 이를 통해 신호 품질 변화에 강인한 스파이크 감지가 가능해집니다. 마지막으로 은 감지된 스파이크 파형 전체를 보내는 대신, 파형의 특징(최대 진폭, 폭, 에너지 등)을 나타내는 몇 바이트의 '특징 벡터'로 변환합니다. 이는 99% 이상의 데이터 압축률을 달성하는 핵심 기술입니다.