[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 한양대 바이오메디컬공학과 임창환 교수 연구팀은 한국표준과학연구원(KRISS) 김민영 박사 연구팀과 공동으로 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface, BCI) 기술의 정확도를 향상시키는 알고리즘을 개발했다고 19일 밝혔다.

BCI는 뇌 신호를 측정·분석해 사용자의 뇌 상태를 파악하고, 이를 통해 외부 기기를 제어하거나 의사소통하는 기술이다. 현재 널리 활용되는 비침습적 BCI는 주로 뇌전도(Electroencephalography, EEG) 측정 기반으로, 낮은 공간 해상도와 전극 부착 등 불편이 있었다.

이에 임 교수 연구팀은 뇌자도(Magnetoencephalography, MEG)에 주목했다. 뇌자도는 뇌신경전류에서 발생하는 미세한 자기장을 측정하는 것에 기반해 전극을 부착할 필요 없이 비침습적으로 뇌의 자발성 또는 유발성 신경 활동을 고해상도로 관찰할 수 있다.

기존 극저온 상태에서 동작하는 초전도양자간섭소자(Superconducting Quantum Interference Device, SQUID) 기반 시스템은 장비가 크고 고가였다. 그러나 최근 상온에서 동작하는 광펌핑원자자력계(Optically Pumped Magnetometer, OPM) 기반 뇌자도 기술의 등장으로 웨어러블 시스템으로의 상용화 가능성이 확대됐다.

KRISS는 미래도전국방기술 과제인 '착용형 뇌자도 센서 적용을 위한 뇌자도 측정 및 신호처리·해독기술 연구'를 통해 SQUID 및 OPM 뇌자도 BCI 시스템을 구축했고 노이즈 최소화로 기존 뇌전도 기반 BCI보다 안정적 신호 획득이 가능함을 확인했다.

이를 바탕으로 임 교수 연구팀은 6.0~8.0㎐ 사이의 시각 자극을 기반으로 한 정상상태시각유발자기장(Steady-State Visual Evoked Field, SSVEF)을 활용해 고해상도의 뇌신호를 획득했다. 더해 뇌자도 기반 BCI 시스템의 성능이 크게 향상됨을 실험적으로 입증했다.

연구 결과, 뇌자도 BCI는 뇌전도 BCI 대비 인식 정확도와 정보 전달률(초당 전송 가능한 비트 수)이 각각 20% 이상 향상됐다.

연구팀은 뇌자도 BCI에 특화된 ▲SSVEF 및 기준 신호 사이 동기화 지표의 공간 분포를 활용한 알고리즘과 ▲신호원 영상화(Source Imaging) 기반 알고리즘 등을 추가로 개발했다.

해당 알고리즘을 통해 성능이 추가로 10% 이상 향상됐음을 확인했다. 이들 알고리즘은 기존에는 활용이 되지 않던 시각피질 이외 영역의 뇌자도 신호를 함께 활용해 뇌의 전반적인 활동을 고려함으로써 정확도를 크게 향상할 수 있는 원리이다.

한편 임 교수는 "이번 연구는 뇌자도의 공간 해상도라는 기술적 강점을 BCI 성능으로 직결시키는 핵심 알고리즘을 개발한 것"이라고 말했다.


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