인간 뇌 신호 해독해 로봇 팔 제어…향후 ‘의수’ 대신할 것으로 전망

정재승 KAIST 교수팀이 개발한 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 디코딩 알고리즘 개념도. /KAIST

의수 대신 로봇 팔을 사용할 수 있는 가능성이 커졌다. 뇌 신호를 해독해 생각대로 로봇 팔을 조정할 수 있는 기술이 개발되면서다.

정재승 KAIST 뇌인지과학과 교수팀은 인간 뇌 신호를 해독해 생각만으로 로봇 팔을 원하는 방향으로 제어하는 ‘뇌-기계 인터페이스 시스템’을 개발했다고 24일 밝혔다. 뇌-기계 인터페이스는 인간이 생각만으로 기계를 제어할 수 있는 기술이다. 팔을 움직이는 데 장애가 있거나 절단된 환자가 로봇 팔을 제어해 일상에 필요한 팔 동작을 회복할 수 있는 보조 기술로 활용된다.

로봇 팔 제어를 위한 뇌-기계 인터페이스를 구현하기 위해서는 인간이 팔을 움직일 때 뇌에서 발생하는 전기신호를 측정하고 기계학습 등 인공지능(AI) 분석기법으로 뇌 신호를 해독해 의도한 움직임을 뇌 신호로부터 예측할 수 있는 ‘디코딩’ 기술이 필요하다. 하지만 지금까지 디코딩 기술은 팔의 방향을 뇌 생각대로 움직이지 못하는 한계가 있었다. 팔의 실제 움직임이 아닌 상상 뇌 신호에서 어느 방향으로 사용자가 상상했는지를 예측할 수 있어야 하는데 상상 뇌 신호는 실제 움직임 뇌 신호보다 ‘신호대잡음비(signal to noise ratio)’가 크게 낮아 팔의 정확한 방향을 예측하기 어려웠기 때문이다.

정 교수팀은 이 문제를 풀기 위해 뇌전증 환자를 대상으로 팔을 뻗는 동작을 상상할 때 관측되는 대뇌 피질 신호를 분석했다. 이를 토대로 환자가 의도한 팔 움직임을 예측하는 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 디코딩 기술을 개발했다.

연구팀은 이 기술을 통해 환자가 상상한 팔 뻗기 방향을 최대 80% 이상 정확도로 예측할 수 있었다고 밝혔다. 실제로 로봇 팔을 구동하고 의도한 방향으로 로봇 팔이 이동하는지 테스트를 진행한 결과 네 가지 방향에 대한 의도를 읽어 정확하게 목표물에 도달하는 데 성공했다.

정재승 교수는 “이번 연구 결과는 장애인마다 다른 뇌 신호를 맞춤형으로 분석해 장기간 훈련을 받지 않더라도 로봇 팔을 제어할 수 있는 가능성을 열었다”며 “향후 의수를 대신할 로봇 팔을 상용화하는 데 기여할 것으로 기대된다ˮ고 말했다.

이번 연구는 뇌공학 분 국제학술지 ‘널 오브 뉴럴 엔지니어링’ 9월 19권 5호에 출판됐다. 연구는 정천기 서울의대 신경외과 교수팀과 공동으로 이뤄졌다.

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