의료용 마이크로로봇 자동 제어하는 인공지능 개발

DGIST 최흥수 교수, ‘네이처 머신 인텔리전스’에 논문 게재

[아이뉴스24 최상국 기자] 복잡한 계산 없이도 의료용 마이크로로봇을 인체 내에서 정밀하게 제어할 수 있는 새로운 구동 방법이 개발됐다.

한국연구재단(이사장 이광복)은 최홍수 교수(대구경북과학기술원) 연구팀이 강화학습을 기반으로 한 인공신경망을 활용해 자성 마이크로로봇의 3차원 위치를 자동으로 정밀 제어할 수 있는 방법을 개발했다고 소개했다.

인공 신경망을 이용한 전자기 구동 시스템의 자성 마이크로로봇 제어 방법을 표현한 핵심 개념 도표 (상), 관심 영역 내에서 마이크로로봇을 목표 지역으로 제어하기 위해 전자기 구동 시스템의 코일 전류 제어 방식에 대해 강화 학습 에이전트의 학습 (하) [사진=한국연구재단]

자성 마이크로로봇은 인체 내에 치료제를 정밀하게 전달하는 데 활용할 수 있다. 이 때 마이크로로봇은 외부 전자기 구동시스템에서 생성되는 자기장과 자기력에 의해 무선으로 제어된다.

그러나 혈관, 종양 등과 같은 인체 내 동적인 환경에서 마이크로로봇을 목표 위치까지 구동시키기 위해서는 복잡한 모델링이나 수학적 계산이 필요하다. 마이크로로봇은 활용 목적에 따라 다양한 형상을 갖기 때문에 개별 로봇마다 적절한 구동 체계를 수립하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요했다.

이에 연구팀은 복잡한 수학적/물리적 모델링 없이도 다양한 형태의 마이크로로봇을 제어할 수 있는 범용적인 방법을 고안, 마이크로로봇의 3차원 정밀 위치 제어법을 스스로 터득할 수 있는 강화학습 기반의 인공신경망을 개발했다.

개발된 인공신경망은 전자기 구동시스템에 전류를 직접 인가하는 방식으로 마이크로로봇을 구동, 그 결과를 직접 평가함으로써 마이크로로봇의 3차원 위치 제어법을 스스로 학습했다.

학습된 인공신경망을 활용한 결과, 마이크로로봇이 기존 방식보다 약 50% 빠른 속도로 목표 위치에 수렴했으며 약 40% 더 적은 위치 오차를 보였다.

강화학습법을 이용하여 마이크로로봇 내비게이션 실험에 사용된 3차원 중간대뇌동맥 (Middle cerebral artery, MCA) 팬텀 구조 (상), 3차원 프린팅된 팬텀 내에서 강화학습법을 이용한 목표지점까지의 마이크로로봇 내비게이션 실험 결과 (하) [사진=한국연구재단]

최홍수 교수는 “이번 연구를 통해 강화학습 기반의 인공신경망을 활용한 구동 방법이 종래의 제어 방식보다 마이크로로봇을 더 빠르고 정밀하게 제어할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다”며, “적은 시간과 자원으로 다양한 형태의 마이크로로봇과 전자기 구동시스템에 적용될 수 있는 범용적인 구동 체계가 될 것으로 기대된다”고 밝혔다.

과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 국가과학난제도전융합연구개발사업의 지원으로 수행된 이번 연구 성과는 인공지능 분야 국제학술지 ‘네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)’에 1월 11일 게재됐다. (논문명: Autonomous 3D positional control of magnetic microrobot using reinforcement learning)

/최상국 기자(skchoi@inews24.com)