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[IT뉴스]마비 환자 조종능력, 인공지능 붙였더니 4배 향상

온카뱅크관리자

2025-09-03 09:37:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">곽노필의 미래창<br> 웨어러블 뇌-컴퓨터 인터페이스와 결합<br> 컴퓨터·로봇팔 조작 더 빠르고 정확해져<br> 의도 추론해 돕는 부조종사 역할 ‘거뜬’</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f89ab168e3e6480ac9be94e3b48ca1c8f0e95891d90cc033cf5ac622e86c1547" dmcf-pid="4qJLfeyjmW" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="척수 손상으로 다리가 마비된 실험 참가자가 인공지능 결합 뇌-컴퓨터인터페이스(AI-BCI) 시스템을 사용해 지시대로 로봇팔로 블록을 집어서 옮기는 과제를 수행하고 있다. UCLA 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/03/hani/20250903093629101itzl.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="bAZthHMUE5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/03/hani/20250903093629101itzl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            척수 손상으로 다리가 마비된 실험 참가자가 인공지능 결합 뇌-컴퓨터인터페이스(AI-BCI) 시스템을 사용해 지시대로 로봇팔로 블록을 집어서 옮기는 과제를 수행하고 있다. UCLA 제공
           </figcaption>
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          <p contents-hash="23d42578daf02ba45857c09ea4bab0d2a4cc62b73e7e7632238c68b68eeb136a" dmcf-pid="8Bio4dWAOy" dmcf-ptype="general"> 뇌파로 생각을 읽어내는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)에 인공지능을 결합시켜 마비 환자가 로봇팔이나 컴퓨터 커서를 움직이는 능력을 4배나 높일 수 있는 기술이 개발됐다.<br><br> 뇌에 전극을 심지 않고 두피에서 뇌 신호를 감지하는 웨어러블(착용형) 장치에 이 기술을 적용할 경우, 칩 이식의 위험을 줄이면서 신호 감지 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.<br><br> 미국 로스앤젤레스 캘리포니아대(UCLA) 연구진은 인공지능을 보조 조종사로 활용하는 착용형 인공지능-뇌컴퓨터인터페이스(AI-BCI) 시스템을 개발해 국제학술지 ‘네이처 머신 인텔리전스’(Nature Machine Intelligence)에 발표했다.<br><br> 현재 수술을 이용해 뇌에 이식하는 칩은 뇌 신호를 파악하는 데는 유리하지만 이식 때 신경외과 수술에 따르는 위험이 크다는 문제가 있다. 이는 여전히 이 방식이 임상시험 단계를 벗어나지 못하는 이유 가운데 하나다. 반면 이식 수술 없이 두피에 센서를 부착하는 웨어러블 기기는 뇌 신호를 감지하는 데서 정확도가 떨어진다.<br><br> 연구진은 두 가지 방식의 단점을 보완하는 방법으로 인공지능을 활용하기로 하고, 각 개인의 두피 센서에 감지된 신호를 읽어내는 맞춤형 알고리즘을 개발한 뒤, 이렇게 읽어낸 신호를 사용자의 의도에 맞게 실시간으로 해석하는 카메라 기반 인공지능 시스템과 결합시켰다.<br><br> 기존 뇌-컴퓨터 인터페이스는 감지된 신경 신호만을 해독하지만 인공지능 부조종사는 과제의 구조(task structure), 과거의 움직임(historical movements), 컴퓨터 비전(computer vision, CV) 등 다양한 정보를 토대로 사용자의 목표를 추론해 정확한 동작을 할 수 있도록 해준다. 연구진은 이를 ‘공유 자율성’(shared autonomy)이라고 명명했다. 예컨대 컴퓨터 검색 엔진을 사용할 경우엔 검색어 입력 후 ‘검색’ 버튼을 선택하는 것이 목표일 가능성이 높다고 추론하고, 로봇팔로 컵을 잡는 경우엔 카메라와 과제 구조 지식을 통해 사용자가 컵을 잡고 마시려 한다는 것을 추론해 적절한 힘으로 컵을 잡고 입으로 가져가도록 돕는다.<br><br> </p>
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          <p contents-hash="3e38fce301aaca686e759f1b0e9bb81c3298c0cf4ab10e8db2da5a519b64f9b1" dmcf-pid="Pv7BXUaVsv" dmcf-ptype="general"><strong>인공지능이 불가능을 가능으로 바꿔</strong><br><br> 연구진은 운동 장애가 없는 실험참가자 3명과 하반신 마비 환자 1명을 포함해 총 4명의 참가자를 대상으로 두 가지 과제를 주면서 새 장치의 성능을 실험했다.<br><br> 첫번째 과제는 컴퓨터 화면의 커서를 움직여 8개 표적에 맞춘 뒤 최소 0.5초 동안 고정하는 것, 두번째 과제는 로봇팔로 테이블 위의 블록 4개를 지정된 위치로 옮기는 것이었다.<br><br> 실험 결과 참가자들은 마비 환자든 아니든 상관없이 인공지능의 도움을 받았을 때 두 과제를 훨씬 더 빠르고 정확하게 마쳤다.<br><br> 시간 단축과 목표 성공 비율을 종합한 결과, 마비 환자가 인공지능 결합 시스템을 사용할 때 컴퓨터 커서를 목표 지점으로 옮기는 과제의 목표 달성률은 지능이 없는 시스템을 사용할 때보다 3.9배 높았다. 마비가 없는 사람의 경우엔 2.1배였다. 마비 환자의 경우, 목표물에 정확히 도달하는 데 걸리는 시간은 중앙값이 4.15초에서 0.05초로 크게 감소했다.<br><br> 로봇팔 과제에선 인공지능의 도움을 받은 모든 참가자가 93~100%의 성공률을 보였다. 과제를 마치기까지 걸린 시간은 마비 환자가 6분32초, 건강한 사람이 2분16초였다. 마비환자는 인공지능의 도움을 받지 못할 때는 과제를 마치지 못했다. 인공지능이 ‘불가능’을 ‘가능’으로 바꿔준 셈이다.<br><br> 연구를 이끈 조너선 카오 교수는 “인공지능으로 뇌-컴퓨터 인터페이스 시스템을 보완해 훨씬 덜 위험한 방법을 개발하는 것이 목표”라며 “궁극적으로 마비나 루게릭병 같은 운동 장애가 있는 사람들이 일상생활에서 어느 정도 독립성을 회복할 수 있는 인공지능 결합 뇌컴퓨터인터페이스를 개발할 계획”이라고 말했다.<br><br> 연구진의 다음 목표는 로봇 팔을 더 빠르고 정밀하게 움직이는 것이다. 연구진은 더 큰 규모의 훈련 데이터를 추가하면 인공지능이 더 복잡한 작업을 처리할 수 있을 것으로 기대했다.<br><br> *논문 정보<br><br> Brain–computer interface control with artificial intelligence copilots. Nat Mach Intell (2025).<br><br> https://doi.org/10.1038/s42256-025-01090-y<br><br> 곽노필 선임기자 nopil@hani.co.kr</p>
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