뇌-컴퓨터 인터페이스의 비약적 성능 향상 기여

임창환 교수팀이 이미지 변환이나 음성 변조에 활용되는 인공지능(AI) 기술로 가상 뇌파신호를 만들었다. (사진=한양대 제공)

[한국대학신문 이원지 기자] 임창환 한양대학교(총장 김우승) 바이오메디컬공학과 교수팀이 이미지 변환이나 음성 변조에 활용되는 인공지능(AI) 기술로 가상 뇌파신호를 만들었다.

한양대는 해당 기술을 사용할 경우 생각만으로 외부기기를 제어하는 ‘뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)’의 성능을 비약적으로 향상시킬 수 있어 향후 다양한 뇌공학 분야에서 활용할 수 있을 것으로 예상된다고 18일 전했다.

신경 스타일 전이(neural style transfer) 기술은 지난 2015년 딥러닝과 예술의 만남으로 큰 화제를 불러왔던 기술이다. AI가 고흐나 렘브란트의 작품에서 화풍을 학습하고 임의의 사진을 해당 화가들이 그린 그림처럼 변환시키는 기술을 의미한다.

해당 기술을 음성 신호에 적용하면 자신의 목소리를 특정 연예인의 목소리로 변조하는 것도 가능하다. 신경 스타일 전이 기술은 이처럼 이미지나 음성 변환에 주로 활용됐고 뇌에서 발생하는 전기 신호인 뇌파에 적용된 적은 없었다.

임 교수팀은 영상변환분야에 쓰이는 StarGAN 모델에 기초해 뇌파신호변환을 가능하게 하는 새로운 신경망 ‘S2S-StarGAN’ 모델을 제안했다. 임 교수팀은 이를 통해 휴식상태에서 측정한 16초의 짧은 뇌파신호를 ‘정상상태 시각유발전위(SSVEP)’라는 특수뇌파로 변환하는 데 성공했다. SSVEP는 주기적으로 점멸하는 시각자극을 응시할 때 뇌의 후두엽에서 발생하는 뇌파 신호로 BCI 분야에서 가장 널리 활용된다.

임 교수팀은 S2S-StarGAN 모델로 구현한 SSVEP 기반 BCI를 사용하면 기존 방식 대비 평균 3.4%, 최대 10% 이상의 정확도 향상이 가능함을 확인했다. 또 기존에는 BCI 시스템을 사용하기에 앞서 5분 이상의 개인별 데이터 수집 과정이 필요했던 데 비해 새로운 방법을 사용할 경우 15초 내외의 휴식상태 뇌파만 수집하면 됨에 따라 BCI 사용 편이성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.

임 교수는 “국내 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술은 이미 세계적인 수준”이라며 “일론 머스크의 뉴럴 링크로 인해 세계적으로 BCI 분야에 대한 관심이 높아지고 있는 상황에서 지원이 뒷받침된다면 국내 BCI 연구가 세계기술을 선도해 갈 수 있을 것”이라고 말했다.

임 교수는 국내 최초의 BCI 연구자로서 2019년에 외부와 의사소통이 완전히 단절된 완전감금증후군 환자와 뇌파로 의사소통에 성공한 것을 비롯해 뇌공학 분야에서 200여 편의 국제 학술지 논문을 발표했다.

정보통신기획평가원의 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업ㆍ인공지능대학원지원사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구의 결과는 AI응용 분야 국제학술지 <Expert Systems With Applications>에 온라인으로 13일 게재됐다.

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