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[IT뉴스]마비환자 컴퓨터 조작능력 3.9배 높이는 'AI 공동파일럿'

온카뱅크관리자

2025-09-02 05:07:30

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <p contents-hash="5eeadb1ae98f13cbc19967a6990a0bac240c96607e91d0ef90e798b3f828f076" dmcf-pid="P7C9NzA8JY" dmcf-ptype="general">뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 마비 환자의 신경 신호만으로 컴퓨터 조작을 가능케 해 의사소통과 물리적 작업을 돕는다. 미국 연구팀이 BCI에 '인공지능 공동파일럿(AI Copilot)'을 도입해 마비 환자의 컴퓨터 조작능력을 최대 3.9배 향상하는 데 성공했다. 기존 BCI에서는 불가능했던 작업도 수행했다.</p>
          <p contents-hash="bac7a973d8f3cae9f7936c4b177c88a49e28e2c9f2880a102a19a642686e855d" dmcf-pid="Qzh2jqc6iW" dmcf-ptype="general"> 조너선 카오 미국 로스앤젤레스캘리포니아대(UCLA) 전기공학과 교수팀은 AI가 공동 조종하는 BCI가 마비 환자의 작업 수행 능력을 향상한다는 사실을 확인하고 연구결과를 1일(현지시간) 국제학술지 '네이처 머신 인텔리전스'에 공개했다.</p>
          <p contents-hash="cdc716c6f0693f603765cc369f724aba3e33b84a80bd4e8848c55dd94c01f5ba" dmcf-pid="xqlVABkPiy" dmcf-ptype="general"> BCI는 사용자의 뇌 신호를 인식해 마비나 신경질환 등 신체 기능이 제한된 사람들이 컴퓨터를 통해 물체를 조작할 수 있도록 돕는다. 상용화하려면 아직 정밀도 개선 등이 필요하다는 평가다.</p>
          <p contents-hash="b0d02169e185f1200f1f8092482a4dd2c313cdc4acef3da635a27c4c0e639dd1" dmcf-pid="yD8IUw7veT" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 뇌의 전기적 활동인 뇌파(EEG)를 기록·해독하고 사용자의 움직임 의도를 추출하는 맞춤형 AI 알고리즘을 개발했다. 컴퓨터 커서 이동과 로봇 팔 조작 등은 목표가 뚜렷하고 예측 가능한 패턴을 따른다는 사실에 주목했다.</p>
          <p contents-hash="293fd072660de9aeb938c519eef3d6906af31e3d0ac7c521dd344b8a42d0ac23" dmcf-pid="Ww6CurzTev" dmcf-ptype="general"> 해독된 뇌파 신호는 카메라 기반 AI 플랫폼과 연동돼 사용자의 방향과 의도를 실시간으로 해석하고 사용자가 작업을 빠르게 완료할 수 있도록 돕는다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="67f482217d1946ed73ce215261f5cbf6f4d70c03e6e9d11e7faf21f1d18bda75" dmcf-pid="YrPh7mqyJS" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="실험 참가자가 AI와 로봇 팔의 도움을 받아 네 개의 블록을 이동하는 '픽 앤 플레이스' 작업을 수행하는 모습. Neural Engineering and Computation Lab/UCLA 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/02/dongascience/20250902050137355ctfm.png" data-org-width="680" dmcf-mid="VN1s0EUlM5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/02/dongascience/20250902050137355ctfm.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            실험 참가자가 AI와 로봇 팔의 도움을 받아 네 개의 블록을 이동하는 '픽 앤 플레이스' 작업을 수행하는 모습. Neural Engineering and Computation Lab/UCLA 제공
           </figcaption>
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          <p contents-hash="1c66a98308ddc30accfce825d8b8bc82feeb980ff7554747c64aacbc1b8330c2" dmcf-pid="GmQlzsBWLl" dmcf-ptype="general">척수가 손상된 하반신 마비 환자 1명과 운동 장애가 없는 실험 참가자 3명을 대상으로 AI 지원 BCI를 테스트한 결과 모든 참가자의 작업 성능이 눈에 띄게 증가했다.</p>
          <p contents-hash="6e072836f94d8a1db962d9c2ef9968e63f1e2e991c31e1479ec0294f2ef124c2" dmcf-pid="HsxSqObYLh" dmcf-ptype="general"> 첫 번째 과제는 컴퓨터 화면의 커서를 움직여 8개 표적 위에 두고 최소 0.5초간 커서 위치를 유지하는 것이다. 두 번째 과제는 로봇 팔을 작동시켜 테이블 위에 있는 블록 4개를 무작위로 지정된 위치에 이동시키는 '픽 앤 플레이스' 과제다.</p>
          <p contents-hash="c9bb5452387bca07c96049439ae34bdb2b4f5a3751907391ff52d7396c97dfcc" dmcf-pid="XOMvBIKGdC" dmcf-ptype="general"> 커서 이동 과제에서 마비 환자는 AI 지원을 받자 작업 성능이 3.9배 향상됐다. 마비가 없는 참가자들도 AI 지원을 받을 때 작업 성능이 2.1배 개선됐다.</p>
          <p contents-hash="b503b3d8652154302e79a29ef4619fe275e8493ef893bd9ea572090ca63923a9" dmcf-pid="ZIRTbC9HJI" dmcf-ptype="general"> 마비 환자는 AI의 도움을 받아 픽 앤 플레이스 과제를 약 6분 30초 만에 완료했다. AI 지원 없이는 작업을 완료하기 어려웠다. 수행이 불가능한 과제를 AI 도움으로 해결한 것이다.</p>
          <p contents-hash="c0975621c78c26c8711f0e48d1fe608b63205d548f1354bfb0e3d0b793da8914" dmcf-pid="5CeyKh2XJO" dmcf-ptype="general"> 논문 제1저자인 요하네스 리 UCLA 박사과정생은 "AI 지원 BCI의 다음 단계는 사용자가 잡으려는 물체에 맞춰 로봇 팔의 섬세한 조작을 제공하는 공동파일럿 개발"이라며 "대규모 훈련 데이터를 추가하면 AI가 더 복잡한 작업에 협력하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 EEG 해독 자체도 개선될 수 있다"고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="be993d15808165eb33fe6328ae0ffa40884019bd57ce1f62ce80f0e8befa13be" dmcf-pid="1hdW9lVZJs" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 AI 공동파일럿이 "일상 속 BCI 활용을 더 효과적으로 만들 수 있다"며 "다양한 사용자와 환경에 시스템을 적용하려면 추가 연구가 필요하다"고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="d7a992eab221def2ec1c810aa2653b19ed9828f527e7d546b204fc9040fb5dc9" dmcf-pid="tR3Lveyjnm" dmcf-ptype="general"> &lt;참고 자료&gt;<br> - doi.org/10.1038/s42256-025-01090-y</p>
          <p contents-hash="e20777700dba62506151d983697d1cd6793e4a37456186e123437e70a228ae3c" dmcf-pid="Fe0oTdWAJr" dmcf-ptype="general">[이병구 기자 2bottle9@donga.com]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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