생각하는 대로 움직이는 로봇 개발 눈앞에

호주 시드니공과대, 뇌파 읽는 ‘그래핀 센서’ 개발

호주 시드니공과대 연구팀은 호주 육군과 협력해 마인드 컨트롤로 4족 보행로봇을 조종했다. [호주 육군 제공]

최근 떠오르는 '뇌-컴퓨터 인터페이스'(Brain-Computer Interface·BCI)는 뇌와 외부 장치를 연결해 생물학적 한계를 극복하는 차세대 기술이다. BCI 기술을 이용하면 사람의 생각만으로 사물이나 기계를 조종하는 게 가능하다. 이런 BCI 기술이 로봇과 만난다면 어떨까. 머지않은 미래에 영화에서나 가능했던 마인드 컨트롤 로봇, 즉 뇌파만으로 제어하는 로봇이 등장할지 모른다.

뇌파 신호 읽고 분석하는 BCI 기술

호주 시드니공과대(UTS) 연구팀은 마인드 컨트롤 로봇을 조종하는 데 필요한 건식 센서를 개발했다.

3월 미국화학학회의 응용나노소재(ACS Applied Nano Materials) 저널에 발표된 최신 연구 결과다. 이 센서는 꿈의 소재로 불리는 그래핀으로 만들었다. 그래핀은 예전부터 센서 소재의 대체재로 떠올랐지만 내구성이 약해 보류돼왔다. 연구진은 그래핀에 실리콘 기판을 추가하고 특수한 3D 패턴 구조를 설계해 내구성 문제를 해결했다. 약 10㎛ 두께의 다양한 모양과 패턴을 가진 여러 개의 3D 그래핀 코팅 구조를 만든 것이다. 그 결과 생체 적합성이 높고 전도성이 뛰어난 바이오센서를 만들어낼 수 있다.

이 센서를 사용해 조종하는 마인드 컨트롤 로봇은 사람이 생각하는 대로 움직이는 로봇을 말한다. '뇌파 로봇'이라고도 부른다. 이러한 로봇을 작동하려면 뇌파 신호를 읽고 분석하는 BCI 기술이 매우 중요하다. BCI 기술의 원리를 살펴보면 먼저 EEG(electroencephalogram) 신호라고 하는 뇌파를 수집하고 분석해 명령으로 변환한다. 그다음 원하는 작업을 수행하기 위해 출력장치로 전달한다. 예를 들어 의수나 의족, 휠체어, 로봇 팔 등을 제어할 수 있다. 이때 출력장치가 로봇이 된다면 내 생각만으로 로봇을 조종하는 게 가능해진다.

여기에서 핵심은 뇌파 신호를 받아 제어 명령으로 변환하는 과정이다. 뇌파를 측정하려면 가장 복잡한 인간 장기인 뇌에 전자칩을 이식해야 한다. 외과적으로 전자칩을 이식하는 건 위험하고 침습적(侵襲的)인 처치다. 사고로 장애를 입거나 뇌 질환을 가진 환자가 아닌 일반인에게는 적용하기 어려운 방식이다. 그래서 전자칩보다는 정확도가 떨어지지만 센서를 사용하기도 한다. 지금까지 기술로는 습식 센서가 장착된 헤드셋을 착용해야 했다. 습식 센서는 끈적끈적한 전도성 젤로 덮여 있어 머리카락에 들러붙고 피부 자극을 유발하는 단점이 있었다. 또 쉽게 마모돼 작동 시간을 제한하기도 했다.

4족 보행로봇 시연 성공

건식 센서가 탑재된 헤드셋을 착용한 사용자는 생각만으로 로봇을 조종할 수 있다. [호주 시드니공과대 제공]

이번에 UTS 연구팀이 개발한 건식 센서 시스템은 뇌 후두엽에 연결돼 뇌파를 읽어 들인다. 후두엽은 눈의 망막에서 오는 시각적 자극을 처리하고 처리된 정보를 뇌의 다른 부분으로 전달하는 부위다. 로봇을 조종하는 사용자는 증강현실(AR)과 혼합현실(MR)을 구현하는 마이크로소프트의 홀로렌즈 헤드셋을 착용한다. 이 연구는 호주 육군들이 고스트로보틱스(Ghost Robotics)의 4족 보행로봇을 작동시키는 방식으로 시연됐다. 고스트로보틱스의 4족 보행로봇은 보스턴다이내믹스의 스팟과 유사한 로봇개다. 사용자가 헤드셋을 착용하면 눈앞에 8개의 사각형이 표시된다. 각 사각형은 로봇에 대한 명령을 각각 지정하고 있다. 사용자가 홀로렌즈 속 특정 사각형에 시각적으로 집중하면, 바이오센서가 그 신호를 감지해 인공지능(AI) 지원 디코더를 통해 로봇의 명령으로 변환한다. 연구진은 테스트 결과 평균 94%의 높은 정확도를 나타냈다고 한다.

1970년대 최초 BCI 기술 연구는 뇌와 외부 장치를 연결하는 통신 경로를 개발하기 위해 이뤄졌다. 이때만 해도 동물을 대상으로 실험을 진행했다. 그리고 1991년 미국 신경과 전문의 조너선 월포가 인간에게 처음으로 장치를 이식해 뇌 신호로 커서를 제어하도록 했다.

2017년에는 미국 MIT 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL)가 10~30밀리초(1000분의 1초) 안에 뇌파를 분석하는 머신러닝 알고리즘을 만들었다. 2020년 스위스 취리히 연방공과대 연구팀은 말을 못하는 장애인을 위해 자기공명영상(fMRI) 데이터를 통해 단어를 변환하는 딥 러닝 모델을 개발했다. 국제전기전자공학회(IEEE) 연구팀은 2021년 사지 마비 환자가 웹 사이트를 검색하고 태블릿을 작동할 수 있는 브레인게이트(BrainGate)라는 시스템을 개발했다. 많은 업체 또한 BCI 기술 연구에 뛰어들고 있다. 그중 하나가 일론 머스크의 뉴럴링크(Neuralink)다. 뉴럴링크는 알츠하이머, 치매, 척수 손상 같은 신경학적 상태를 치료하기 위해 전자칩을 제작하고 있다. 궁극적으로는 우리 뇌를 AI와 병합해 지능을 강화하는 것을 목표로 한다.

다양한 분야에 적용될 BCI 기술

원숭이 뇌에 전자칩을 삽입해 BCI 기술을 테스트하는 실험을 하고 있다. [뉴럴링크 제공]

뉴럴링크는 실제로 원숭이 뇌에 전자칩을 삽입해 실험을 했다. 원숭이 뇌에 동전 크기의 무선 전자 신경칩을 삽입한 뒤 간단한 탁구 게임을 하도록 훈련시켰다. 처음에는 조이스틱을 잡고 했지만, 나중에는 머릿속 생각만으로 게임을 진행하는 데 성공했다.

이처럼 뇌파를 읽는 게 가능해지면 BCI 또는 뇌-기계 인터페이스(BMI) 기술이 개인의 뇌파를 통해 외부 장치를 작동시키는 새로운 차원의 핸즈프리 시스템에 활용될 것으로 보인다. 마인드 컨트롤 로봇을 비롯해 생체공학 보철, 뉴로게이밍(뇌파로 플레이하는 게임), 자율주행차 등 다양한 분야에 적용될 수 있다. 프란체스카 이아코피 시드니공과대 교수는 '사이언스데일리'를 통해 "이번 연구에서는 사용자의 뇌에서 더 명확한 신호를 얻기 위해 신체와 환경의 소음을 최소화하는 방법을 모색했다"며 "이 기술이 상용화될 경우 콘솔, 키보드, 터치스크린, 손 제스처 인식 같은 인터페이스가 불필요해질 것"이라고 말했다. ​

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이종림 과학전문기자