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(서울=연합뉴스) 이주영 기자 = 두피 센서로 뇌파로 측정해 생각을 읽는 뇌·컴퓨터 인터페이스(BCI)와 생각을 동작으로 옮기는 것을 도와주는 인공지능(AI) 보조 조종사를 결합해 마비 환자가 컴퓨터 커서와 로봇팔을 조종하는 능력을 4배 높일 수 있는 기술이 개발됐다.
카오 교수는 "목표는 AI로 BCI를 보완, 덜 위험하고 덜 침습적인 방법을 개발하는 것"이라며 "궁극적으로 마비나 루게릭병 같은 운동 장애 환자가 일상에서 어느 정도 독립성을 회복할 수 있게 해주는 AI-BCI 시스템을 개발할 것"이라고 말했다.
현재 수술로 뇌에 이식되는 최첨단 BCI는 뇌 신호를 명령으로 변환할 수 있지만 센서 이식 시 수반되는 신경외과 수술 관련 위험과 비용이 너무 큰 문제가 있다.
하지만 두피에 부착하는 비침습적 센서를 이용한 BCI 역시 뇌 신호 측정과 장치 제어가 가능하지만 정확하지 않거나 신뢰도가 떨어지는 문제가 있다.
연구팀은 뇌 활동 정보가 담긴 전기신호인 뇌파(EEG)를 두피 센서로 측정, 해독하고 그 안에서 움직임 의도를 나타내는 신호를 추출하는 맞춤형 알고리즘을 개발하고, 해독된 신호를 사용자의 의도와 방향을 실시간으로 해석하는 카메라 기반 AI 플랫폼과 결합, AI-BCI 시스템을 완성했다.
이 AI-BCI 시스템을 마비 환자와 건강한 사람에게 적용한 결과 두 사람 모두 AI-BCI 도움을 받지 않을 때보다 생각만으로 컴퓨터 커서를 움직이거나 로봇팔로 물체를 집어 옮기는 과제 수행 속도가 훨씬 빨라진 것으로 나타났다.
척수 손상으로 다리가 마비된 참가자는 AI-BCI 시스템을 활용할 때 컴퓨터 커서를 목표 지점으로 옮기는 속도가 AI가 없는 BCI를 사용할 때보다 3.9배 빨라졌다.
또 책상 위에 흩어놓은 다양한 색의 블록을 로봇팔로 집어 지정된 위치로 옮기는 과제도 성공적으로 수행했다. 이 작업은 AI 도움 없이는 할 수 없었던 과제였다.
마비가 없는 건강한 사람도 이 AI 시스템의 도움을 받으면 같은 작업을 할 때 수행 능력이 2.1배 향상되는 것으로 나타났다.
연구팀은 뇌파를 읽어내고 이를 동작으로 옮기는 데 AI의 도움을 받는 이 '공유 제어 모델(shared control model)은 BCI를 일상생활에서 더 실용적이고 효과적으로 만들 수 있다며 AI 시스템이 발전할수록 사용자가 더 복잡한 과제를 더 쉽게 수행하는 데 도움을 줄 수 있다고 말했다.
연구팀은 그러나 이 결과는 고무적이지만 이 시스템을 환자들에게 적용하기 위해서는 다양한 사용자와 환경에 맞게 조정하는 추가 연구가 필요하다고 덧붙였다.
◆ 출처 : Nature Machine Intelligence, Johannes Y. Lee et al., 'Brain?computer interface control with artificial intelligence copilots', https://www.nature.com/articles/s42256-025-01090-y
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