美 스탠포드대, BCI 기술 활용 타이핑 속도 기록 경신

▲BCI를 이용해 컴퓨터에 타이핑할수 있다. (사진=네이처) 美 스탠포드대 연구진이 ‘뇌·컴퓨터 인터페이스(BCI·Brain Computer Interface)’ 기술을 활용해 생각만으로 타이핑하는 능력에서 기존 기록을 경신했다고 'IEEE 스팩트럼'이 보도했다. 스탠포드대 연구진은 척추 장애로 수십년간 거동이 힘들었던 65세 노인의 운동피질에 마이크로 전극들을 삽입하고, 손으로 필기하는 것을 상상하는 것만으로도 타이핑이 가능한 혁신적인 알고리즘을 개발하고 과학전문 저널인 ‘네이처’에 발표했다. 과학자들은 오랫동안 음성 명령이나 손의 움직임없이 오로지 생각만으로 컴퓨터와 소통할 수 있는 방식에 대해 연구를 해왔다. BCI 기술은 뇌졸중 등으로 몸을 제대로 가누지 못하거나 말을 할 수 없는 사람들을 위해 컴퓨터와 커뮤니케이션할 수 있는 솔루션으로 주목받고 있다. 최근들어선 재활로봇이나 인공보철 등에 BCI 기술을 접목해 마음대로 움직일수 없는 장애인이나 환자들을 위한 로봇 기술이 속속 개발되고 있다. 현재까지 개발된 BCI 기술은 생각만으로 컴퓨터에 분당 8개 단어(40개 글자)를 타이핑하는 게 가능했다. 이번에 개발된 시스템은 분당 18개 단어(90 개 글자)를 타이핑할 수 있다. 65세 전후의 정상인은 스마트폰에서 분당 23개의 단어를 타이핑할 수 있으며, 일반인은 분당 40개의 단어를 타이핑할수 있다. 따라서 이번에 개발된 시스템을 활용하면 일반인의 절반 정도의 속도로 타이핑을 할수 있다. 연구진에 따르면 피실험자는 수신년간 장애로 손을 움직일수 없었지만 손으로 글씨를 쓴다는 것을 상상하는 것만으로 빠르게 컴퓨터에 글자를 입력할 수 있다. 피실험자가 글씨를 쓴다고 상상하면 운동피질에 삽입된 마이크로 전극이 뇌에서 발생하는 각각의 뉴런의 전기적 활동을 기록한다. 연구진은 머신러닝 알고리즘을 적용해 각 문자들과 연관된 뇌의 활동 패턴을 해독해 컴퓨터 화면에 글자를 출력하도록 했다. 연구팀은 원래 음성인식 기술을 위해 개발된 머신러닝 알고리즘을 개선해 적용했다. ‘순환신경망(recurrent neural network)'으로 불리는 딥러닝 알고리즘을 활용해 피실험자가 생각하는 필기체를 기록하도록 학습시켰다. 일반적으로 신경망을 학습시키기위해선 엄청난 양의 오디오 데이터와 이미지가 필요하지만 스탠포드대 연구팀은 취득한 100~500개의 문장을 단어로 분리하고 재조합하는 방식으로 수많은 문장을 만들어냈다. 이 문장을 이용해 딥러닝 알고리즘을 학습시켰다. 사람이 글씨를 쓸 때와 쓰지 않을 때를 정확하게 구분해 디코딩하는 일은 어려운 과정이다. 이 문제를 해결하기위해 연구팀은 음성인식 기술 도구인 ’히든 마르코프 모델(hidden Markov model)’에서 도움을 받아 관련 데이터를 라벨링했다고 한다. 이를 통해 신경망은 각각의 글자와 연관된 신경활동의 패턴을 보다 쉽게 학습하는게 가능하다는 설명이다. 특히 필기체 글자는 일반적인 타이핑보다 펜의 궤적이 다르고 손가락 동작과 운동 행위가 상이하기 때문에 BCI를 활용하면 보다 빠르게 커뮤니케이션할수 있다는 게 연구팀의 설명이다. 앞으로 연구팀은 '최초 학습 시간'을 줄이고,알고리즘이 자동적으로 측정값을 재조정할 수 있도록 시스템의 성능을 개선하겠다는 목표다.

장길수  ksjang@irobotnews.com

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