뇌-인공지능 폐쇄 루프 제어 시스템의 모식도와 연구팀에서 제작한 문신 전자 장치 기반 무선 웨어러블 뇌파 측정 디바이스(성균관대 김태일 교수 제공)© 뉴스1

국내 연구진이 문신 전극 기반 뇌파 측정 장치를 이용한 무선 뇌-인공지능 자동 제어 인터페이스 개발에 성공했다.자율 주행 자동차 등을 대상으로 뇌-인공지능 자동 제어 시스템 적용 가능성이 기대된다.

23일 한국연구재단에 따르면 성균관대 김태일 교수 연구팀이 사람의 뇌파를 통해 인공지능머신의 의사결정 성능을 향상 시키는 시스템을 개발했다.
  
최근 뇌파를 이용해 인공지능 기계에 피드백을 주는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분 뇌파 측정 장치의 성능 부족과 사용자가 움직일 때 발생하는 동적 노이즈 문제 등을 해결하지 못해 제한된 실험실 환경에서만 연구가 진행돼왔다.

이에 연구팀은 머리카락 굵기의 100분의 1 수준인 약 1㎛의 두께로 고품질의 뇌파 측정이 가능한 문신 전극을 제작했다. 여기에 밀착무선 이어폰인 이어버드를 통합해 무선 웨어러블 뇌파 측정 장치를 개발했다.

문신 전극은 얼굴 표면과 같이 굴곡진 피부 위에도 부착이 가능하며 두께가 얇아 마치 피부와 같이 이질감 없이 부착할 수 있어 기존 뇌파 측정 장치의 고질적 문제인 동적 노이즈 문제를 극복 할 수 있다.

또 상용 디바이스의 약 10분의 1 무게로 무선통신이 가능한 초소형 뇌파 측정 이어버드를 이용함으로써 사용자가 움직이는 상황에서도 제약 없이 뇌파 신호를 측정하고 활용할 수 있다.

연구팀은 나아가 사용자가 인공지능 자동화 기계의 오류를 관찰할 때 생기는 뇌파 패턴을 이어버드로 수집, 오류 관련 전위를 추출할 수 있게 도와주는 딥러닝 모델을 학습시켰다.
  
그 결과 인공지능 기계가 실시간으로 오류 관련 전위를 확인하고 인공지능이 문제를 일으켰을 때 이를 즉시 교정하거나 오류를 일으키지 않는 방향으로 기계의 성능을 강화시킬 수 있었다.

오류 관련 전위를 자동으로 확인하는 인공지능 기계는 마치 사람의 사회적 능력인 ‘눈치’를 살피는 법을 배운 것과 유사하다는 게 연구진의 설명이다. 스스로 사용자의 뇌파를 분석해 긍정적 혹은 부정적 의도를 판별할 수 있을 뿐만 아니라 사용자가 원하는 방향대로 학습하고 동작을 결정해 나가는 기능을 갖게 된 것이다.

김 교수는 “후속 연구를 통해 변수가 많은 실제 자율 주행 자동차 등을 대상으로 뇌-인공지능 자동 제어 시스템의 적용 가능성을 높일 것”이라고 밝혔다.

한편 이번 연구 성과는 국제학술지 ‘npj 플렉서블 일렉트로닉스’ 온라인판에 최근 게재됐다.


km5030@news1.kr