▲ KAIST 바이오및뇌공학과 정재승 교수.

KAIST는 바이오및뇌공학과 정재승 교수팀이 3차원 공간상에서 생각만으로 로봇팔을 높은 정확하게 조종할 수 있는 '뇌-기계 인터페이스 시스템'을 개발했다고 23일 밝혔다.

정재승 교수는 '알뜰신잡'으로 유명세를 탄 뇌 공학자이다.

이 기술은 인공지능(AI)과 유전자 알고리즘을 사용해 인간의 대뇌 심부에서 측정한 뇌파만으로 팔 움직임의 의도를 파악해 로봇팔을 제어하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템이다.

연구팀은 이번 연구에서 조종 방향에 대한 의도를 뇌 활동만으로 인식하는 인공지능 모델을 개발해 3차원 공간상에서 24개의 방향을 90% 이상의 정확도로 정교하게 해석하는 시스템을 만들었다.

특히 이 기술은 축적 컴퓨팅(Reservoir Computing) 기법을 이용해 낮은 사양의 하드웨어에서도 인공지능 학습이 가능해 스마트 모바일 기기에서도 폭넓게 응용될 수 있으며 향후 메타버스와 스마트 기기에도 폭넓게 적용이 가능할 것으로 기대된다.

KAIST 김훈희 박사(현 강남대 조교수)가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 '어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied Soft Computing)' 2022년 117권 3월호에 출판됐다.(논문명:An electrocorticographic decoder for arm movement for brain-machine interface using an echo state network and Gaussian readout).

뇌-기계 인터페이스는 명령을 뇌로부터 직접 전달한다는 점에서 가장 진보된 인터페이스 기술로 여겨지지만 뇌파는 개인별 차이가 매우 크고 단일 신경세포로부터 신호를 읽는 것이 아니라 넓은 영역에 있는 신경세포집단의 전기적 신호특성을 해석해야 하므로 잡음이 크다는 한계점이 있다.

연구팀은 문제해결을 위해 최첨단 인공지능 기법인 축적 컴퓨팅 기법을 이용해 뇌-기계 인터페이스에서 필요한 개개인의 뇌파 신호의 중요 특성을 인공신경망이 자동으로 학습해 찾을 수 있도록 구현했다.

또 유전자 알고리즘을 이용해 인공지능 신경망이 최적의 뇌파 특성을 효율적으로 찾을 수 있도록 설계했고 시각피질 신경세포가 방향을 표현하는 방법을 모방하는 인공신경망을 개발했다.

이를 통해 3차원 공간서 24가지 방향으로 평균 90% 이상의 정확도(90.9%~92.6% 범위)를 기록했다.

김훈희 박사는 "공학적인 신호처리 기법에 의존해 온 기존 뇌파 디코딩 방법과는 달리 인간 뇌의 실제 작동구조를 모방한 인공신경망을 개발해 한단계 발전된 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발해 기쁘다"며 "향후 뇌의 특성을 좀 더 구체적으로 이용한 뇌 모방 인공지능(Brain-inspired A.I.)을 이용한 다양한 뇌-기계 인터페이스를 개발할 계획이다"고 말했다.

연구책임자 정재승 교수는 "뇌파를 통해 생각만으로 로봇팔을 구동하는 뇌-기계 인터페이스 시스템들이 대부분 고사양 HW가 필요해 스마트기기 등에 적용이 어려웠다"며 "이 기술은 메타버스 안에서 아바타를 생각대로 움직이게 하거나 앱을 생각만으로 컨트롤하는 스마트기기 등에 광범위하게 사용될 수 있다"고 밝혔다.

충청비즈  cbiz0419@naver.com

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