3차원 24개 방향을 90% 이상 정확도로 정교하게 움직이는데 성공
저사양 하드웨어서도 활용 가능...모바일 기기서도 사용
사지마비 환자 로봇팔, 메타버스, 게임 등에서도 활용

뇌를 연구하는 물리학자, 방송에서 자주 등장해 대중에게 가장 익숙한 과학자로 알려진 정재승 교수가 이끄는 연구팀이 생각만으로 로봇팔을 자유롭게 움직일 수 있는 기술을 개발해 화제가 되고 있다.

카이스트 바이오및뇌공학과 정재승 교수팀은 생각만으로 로봇팔을 높은 정확도로 원하는 대로 움직일 수 있는 ‘뇌-기계 인터페이스’(BMI) 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 이번 연구 결과는 컴퓨터 과학 분야 국제학술지 ‘어플라이드 소프트 컴퓨팅’ 2022년 3월호에 실렸다.

생각과 의도만으로 로봇이나 기계를 움직이게 만드는 BMI 기술은 최근 급속도로 발전하고 있다. 실제로 사지마비 환자들에게 적용해 일부 효과를 얻은 연구들도 있다. 그렇지만 뇌파는 개인차가 크고 단일 신경세포에서 신호를 읽는 것이 아니라 넓은 영역에 있는 신경세포 집단의 전기적 신호특성을 해석해야 하는데 그 과정에서 잡음이 크다는 한계점이 있다. 그 때문에 손 뿐만 아니라 팔까지 원하는 방향으로 움직이하게 만드는 기술의 정확도는 높지 않다.

연구팀은 로봇 팔 조종 방향에 대한 의도를 뇌 활동만으로 인식하는 인공지능 모델을 개발하고 3차원 공간에서 24개 방향을 90% 이상의 정확도로 정교하게 해석하는 시스템을 개발했다. 기존 고사양의 하드웨어가 필요한 인공지능 기술과는 달리 낮은 사양의 하드웨어에서도 AI학습이 가능하도록 해 스마트 모바일 기기에서도 폭넓게 응용할 수 있도록 했다.

연구팀은 축적 컴퓨팅 기법을 이용해 개인의 뇌파 신호의 중요 특성을 인공신경망이 자동으로 학습해 찾을 수 있도록 했다. 또 유전자 알고리즘으로 최적의 뇌파 특성을 효율적으로 찾을 수 있게 시스템을 설계했다.이번 연구에서 만들어진 BMI 인공지능 모델은 3차원 공간에서 각각 8가지 방향, 총 24가지 방향으로 움직일 수 있으며 실제 뇌파 해석을 통해 로봇팔을 움직이는 시뮬레이션 결과 평균 90%(90.9~92.6%)의 정확도를 보인 것으로 확인됐다.

이번 기술은 사지마비 환자나 사고로 팔을 잃은 환자를 위한 로봇팔 장착 및 제어는 물론 메타버스, 게임, 엔터테인먼트 애플리케이션(앱) 등 다양한 시스템에 적용이 가능할 것으로 전망된다.

연구를 이끈 정재승 카이스트 교수는 “뇌파로 로봇팔을 구동하는 기존의 BMI 시스템들은 대부분 고사양 하드웨어가 필요해 실시간 응용을 하거나 스마트 기기 등으로 적용이 어려웠다”며 “이번 기술은 90~92%의 정확도로 움직일 수 있도록 해 메타버스나 스마트기기 앱에서도 쉽게 적용할 수 있을 것”이라고 말했다.