KAIST, 상상만으로 맘대로 제어하는 로봇 팔 인터페이스 개발

팔 동작 방향 상상 뇌 신호 디코딩 알고리즘 개념도. 팔을 뻗는 동작을 상상할 때 발생하는 대뇌피질신호에서 방향 정보 관련 특성을 선별하여 디코딩 모델을 구축하고, 이를 활용하여 상상된 팔의 이동궤적을 예측한다.

한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 정재승 뇌인지과학과 교수팀이 사람 뇌 신호를 해독해 장기간 훈련 없이 생각만으로 로봇 팔을 원하는 방향으로 제어하는 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다고 24일 밝혔다.

정천기 서울의대 신경외과 교수팀과 공동연구로 진행된 이번 연구에서 뇌전증 환자를 대상으로 팔을 뻗는 동작을 상상할 때 관측되는 대뇌 피질 신호를 분석, 환자가 의도한 팔 움직임을 예측하는 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 디코딩 기술을 개발했다. 복잡한 운동 상상이 필요하지 않아 운동장애를 겪는 환자가 쉽게 로봇 팔을 제어할 수 있다. 앞으로 다양한 의료기기에 폭넓게 적용되리라 기대된다.

뇌-기계 인터페이스는 생각만으로 기계를 제어할 수 있는 기술로, 팔을 움직이는 데 장애가 있거나 절단된 환자가 로봇 팔을 제어해 일상에 필요한 팔 동작을 회복할 수 있는 보조기술로 크게 주목받고 있다. 이를 구현하려면 인간이 팔을 움직일 때 뇌에서 발생하는 전기신호를 측정하고 기계학습 등 다양한 인공지능(AI) 분석기법으로 뇌 신호를 해독해 의도한 움직임을 뇌 신호로부터 예측할 수 있는 디코딩 기술이 필요하다.

그러나 절단 등으로 운동장애를 겪는 환자의 경우, 당연히 관련 뇌 신호를 얻는 것이 쉽지 않다. 상상만으로 로봇 팔 방향을 지시할 수 있는 인터페이스가 절실히 요구된다. 어느 방향으로 사용자가 상상했는지 예측할 수 있어야 하는데, 상상 뇌 신호는 실제이 수반되는 움직임 뇌 신호보다 신호대잡음비가 현저히 낮아 팔의 정확한 방향을 예측하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하고자 기존 연구들에서는 팔을 움직이기 위해 신호대잡음비가 더 높은 다른 신체 동작을 상상하는 방법을 시도했으나, 의도하고자 하는 팔 뻗기와 인지적 동작 간의 부자연스러운 괴리로 인해 사용자가 장기간 훈련해야 하는 불편함을 초래했다.

연구팀은 문제 해결을 위해 사용자의 자연스러운 팔 동작 상상을 공간해상도가 우수한 대뇌 피질 신호로 측정하고, '변분 베이지안 최소제곱(variational Bayesian least square)' 기계학습 기법을 활용해 직접 측정이 어려운 팔 동작의 방향 정보를 계산할 수 있는 디코딩 기술을 처음으로 개발했다.

연구팀의 팔 동작 상상 신호 분석기술은 운동피질을 비롯한 특정 대뇌 영역에 국한되지 않아, 사용자마다 상이할 수 있는 상상 신호와 대뇌 영역 특성을 맞춤형으로 학습해 최적의 계산모델 파라미터 결괏값을 출력할 수 있다.

연구팀은 대뇌 피질 신호 디코딩을 통해 환자가 상상한 팔 뻗기 방향을 최대 80% 이상의 정확도로 예측할 수 있음을 확인했다.

나아가 계산모델을 분석함으로써 방향 상상에 중요한 대뇌의 시공간적 특성을 밝혔고, 상상하는 인지적 과정이 팔을 실제로 뻗는 과정에 근접할수록 방향 예측정확도가 상당히 더 높아질 수 있음을 연구팀은 확인했다.

연구팀은 지난 2월 AI와 유전자 알고리즘 기반 고 정확도 로봇 팔 제어 뇌-기계 인터페이스 선행 연구 결과를 세계적인 학술지 '어플라이드 소프트 컴퓨팅'에 발표한 바 있다. 이번 후속 연구는 그에 기반해 계산 알고리즘 간소화, 로봇 팔 구동 테스트, 환자의 상상 전략 개선 등 실전에 근접한 사용환경을 조성해 실제로 로봇 팔을 구동하고 의도한 방향으로 로봇 팔이 이동하는지 테스트를 진행했고, 네 가지 방향에 대한 의도를 읽어 정확하게 목표물에 도달하는 시연에 성공했다.

연구팀이 개발한 팔 동작 방향 상상 뇌 신호 분석기술은 향후 사지마비 환자를 비롯한 운동장애를 겪는 환자를 대상으로 로봇 팔을 제어할 수 있는 뇌-기계 인터페이스 정확도 향상, 효율성 개선 등에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

정재승 교수는 “장애인마다 상이한 뇌 신호를 맞춤형으로 분석해 장기간 훈련을 받지 않더라도 로봇 팔을 제어할 수 있는 기술은 혁신적인 결과이며, 이번 기술은 향후 의수를 대신할 로봇팔을 상용화하는 데에도 크게 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.

제1 저자인 장상진 박사과정은 “대뇌 피질 신호 분석을 통해 상상 신호만으로 팔의 이동궤적을 높은 정확도로 예측했고 이는 사용자가 움직임 없이 오로지 생각만으로 구동장치의 방향 제어가 가능하다는 것을 보여주는 결과”라며 “보조기술 개발을 위한 뇌-기계 인터페이스 연구에 활발히 사용될 것”이라고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. 장상진 KAIST 바이오 및 뇌공학과 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 뇌공학 분야의 세계적인 국제 학술지 '저널 오브 뉴럴 엔지니어링' 9월 19권 5호에 출판됐다.

김영준기자 kyj85@etnews.com