★ 2022년 6월 24일(금) 조간(온라인 6. 23.(목)  낮12:00 이후)부터 보도해 주시기 바랍니다.

보도자료 청렴한 연구지원 신뢰받는 NRF
	<홍보기획팀> 팀장 이상혁, 부연구위원 이아람 ☎ 042-869-6153

<자료문의> 성균관대학교 화학공학/고분자공학과 김태일 교수(031-290-7312)

문신 전극 기반 뇌파 측정 장치를 이용한

무선 뇌-인공지능 자동 제어 인터페이스 개발

- 뇌파 학습을 통한 자율 주행 자동차 등 활용 가능성 기대 -

□ 한국연구재단(이사장 이광복)은 김태일 교수(성균관대학교, 제1저자 신주환 박사과정) 연구팀이 문신 전극* 기반의 뇌파 측정 웨어러블 디바이스를 제작, 사람의 뇌파를 통해 인공지능머신의 의사결정 성능을 향상 시키는 시스템을 개발했다고 밝혔다.

* 문신 전극(전자 문신) : 매우 얇은 두께로 사람 피부에 마치 문신처럼 부착되어서 생체 신호 모니터링 용도로 사용되며, 두께가 얇아 사람 피부의 지문과 같은 굴곡에도 전극이 파고 들 수 있게 해준다. 이는 곧 생체 전기 신호 측정에서 가장 문제가 되는 노이즈 문제를 극복 할 수 있게 해준다.

□ 제품화된 인공지능 기계에 대해 오작동을 지적하거나 올바른 동작정보를 전달하는 것은 현재 손이나 음성 등을 통한 수동적 방법을 이용하고 있어, 지속적인 성능 향상을 기대하기 어렵다.

○ 최근 뇌파를 이용하여 인공지능 기계에 피드백을 주는 연구들이 진행되고 있지만, 대부분 뇌파 측정 장치의 성능 부족과 사용자가 움직일 때 발생하는 동적 노이즈 문제 등을 해결 하지 못하여 제한된 실험실 환경에서만 연구되고 있다.

□ 이에 연구팀은 머리카락 굵기의 100분의 1 수준인 약 1마이크로미터의 두께로 고품질의 뇌파 측정이 가능한 문신 전극을 제작, 여기에 이어버드*를 통합하여 무선 웨어러블 뇌파 측정 장치를 개발했다.

* 이어버드 : 밀착 무선 이어폰과 같은 웨어러블 디바이스 중 하나

○ 문신 전극은 얼굴표면과 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.

○ 또한, 상용 디바이스의 약 10분의 1 무게로 무선통신이 가능한 초소형 뇌파 측정 이어버드를 이용함으로써 사용자가 움직이는 상황에서도 제약 없이 뇌파 신호를 측정하고 활용할 수 있는 가능성을 열었다.

□ 나아가, 연구팀은 사용자가 인공지능 자동화 기계의 오류를 관찰 할 때 생기는 뇌파 패턴을 이어버드로 수집하였고, 오류 관련 전위*를 추출 할 수 있게 도와주는 딥러닝 모델을 학습시켰다.

* 오류 관련 전위 : 인간이 관찰 대상의 잘못된 행동이나 상황을 인지했을 때 뇌에서 발생하는 특정 뇌파 패턴

○ 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 유사하며,

○ 스스로 사용자의 뇌파를 분석하여 긍정적 혹은 부정적 의도를 판별할 수 있고 또 사용자가 원하는 방향대로 학습하고 동작을 결정해 나갈 수 있다.

□ 김태일 교수는“재료 기술과 공학적 노력을 통해 웨어러블 뇌파 측정 장치의 성능을 한 단계 끌어 올려, 인공지능이라는 실용적 영역에 접목시킨 사례”라며, “후속 연구를 통해 변수가 많은 실제 자율 주행 자동차 등을 대상으로 뇌-인공지능 자동 제어 시스템의 적용 가능성을 기대하고 있다”고 전했다.

○ 또한 신주환 학생은 “뇌파 이용으로 향후 다양한 자동기기의 학습이 가능 할 것으로 기대한다”고 덧붙였다.

□ 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 뇌과학원천기술개발사업의 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 국제학술지 ‘npj 플렉서블 일렉트로닉스(npj Flexible Electronics)’에 5월 30일 온라인 게재되었다.

주요내용 설명

<작성 : 성균관대학교 김태일 교수>

논문명	Wearable EEG Electronics for a Brain-AI Closed-Loop System to Enhance Autonomous Machine Decision Making
저널명	npj Flexible Electronics
키워드	Electroencephalogram (EEG, 뇌파), Artificial intelligence (AI, 인공지능), Brain-Machine Interface (BMI, 뇌-기계 인터페이스), Tattoo-like electronics (문신 전자 장치), Wearable (웨어러블)
DOI	https://doi.org/10.1038/s41528-022-00164-w
저 자	김태일 교수(교신저자/성균관대학교), 신주환 (제1저자/성균관대학교)

1. 연구의 필요성

○ 자율주행차와 같은 인공지능 기반의 기계들이 빠르게 등장하는 가운데 인공지능 기계를 일상생활 속에서 사용하는 동시에 오작동을 지적하거나 올바른 동작에 대한 정보를 전달하는 것은 현재 손이나 음성을 이용하는 번거로운 방법을 이용하고 있다.

○ 이를 타개하기 위해 뇌파를 이용하여 사용자가 번거로운 노력을 들이지 않고 인공지능 기계에게 잘못된 동작에 대한 피드백을 주는 연구들이 나타나고 있지만 대부분 뇌파 측정 장치의 성능 부족과 동적 노이즈 문제를 해결 하지 못하여 일상생활에서는 사용 할 수 없는 수준이고 제한된 실험실 환경에서만 연구되고 있다.

○ 본 연구진은 이를 해결하고자, 높은 품질의 뇌파를 측정 할 수 있게 해주는 문신 전극을 제작하고 이를 기반으로 구성되는 새로운 형태의 무선 웨어러블 뇌파 측정 장치를 개발했다. 해당 장치는 기존 뇌파 측정 장치와는 달리 사용자가 움직이는 상황에서도 노이즈가 매우 작고 무선 통신이 가능하여 일상생활에서도 인공지능 기계에 적용이 가능하다.

○ 해당 뇌파 측정 장치는 기존의 제한된 실험실 환경에서 사람을 구속한 채로 진행되던 연구를 사용자가 자유롭고 실험실이 아닌 다양한 환경에서 연구 될 수 있게 함으로 새로운 형태의 뇌-인공지능 폐쇄 루프* 제어 인터페이스를 최종적으로 개발 할 수 있게 하였다.

* 폐쇄 루프 :  출력 결과를 피드백으로 하여, 자동으로 시스템 성능이 향상 될 수 있도록 함. 즉, 뇌-인공지능 제어 시스템에서는 인공지능 기계의 동작 결과가 사람의 뇌에서 오류 관련 전위를 유발하고, 이는 다시 인공지능에게 입력하여 전달됨으로써 인공지능의 성능을 향상 시키는데 이용됨.

○ 본 연구진이 제공하는 새로운 형태의 뇌-인공지능 폐쇄 루프 제어 시스템은 사람이 오류를 관찰하면 생기는 매우 미세한 크기의 뇌파 패턴인 error-related potential (ErrP, 오류 관련 전위)을 뇌파에서 성공적으로 추출하고 이를 인공지능에게 실시간 무선통신으로 보내주어 인공지능 기계가 스스로 오작동을 인지하고 개선하는 형태이다.

2. 연구내용

○ 본 연구진은 무선 통신과 고품질 뇌파 측정 웨어러블 디바이스를 바탕으로 인간의 뇌와 인공지능 기계 사이에서 반복해서 실행되며 인공지능의 오작동을 보완하는 폐쇄 루프 제어 시스템인 Brain-AI Closed-Loop System (BACLoS)을 개발하였다.

○ BACLoS가 실제 일상생활에서도 인간에게 실용적인 편의를 주기 위해서는 1) 고품질의 뇌파 측정 2) 적은 노이즈 특성 3) 뇌파 측정 디바이스의 웨어러블 디자인 4) 무선 통신 지원이 필수적인 조건이다.

○ 1) 고품질의 뇌파를 측정 하지 못하면 오류 관련 전위 ErrP를 추출하지 못하고 2) 노이즈 문제를 해결하지 못하면 사용자가 자유롭게 움직여야 하는 일상생활에서 활용하지 못하고 3) 웨어러블 디자인이 충족되지 않으면 실용적으로 사용하기 어려우며 4) 무선 통신이 지원이 되지 않으면 인공지능 기계와 사용자가 전선으로 연결되어 있어야 하기 때문에 현실적이지 못하다.

○ 고품질의 뇌파 측정을 위해 본 연구진은 문신 형태 전극(Tattoo-like electrode)를 제작하였다. 문신 형태 전극은 사람의 피부를 완벽하게 커버한다. 사람의 피부는 겉보기에는 평평해 보이지만 작은 스케일로 관찰하면 매우 굴곡지고 갈라진 틈이 많은 울퉁불퉁한 형태이다. 이러한 작은 스케일의 굴곡을 커버하기 위해서는 굴곡의 스케일보다 더 작은 스케일의 두께를 지닌 매우 얇은 전극이 필요하다. 본 연구진이 제작한 문신 형태 전극은 그 두께가 1μm 수준으로 머리카락 두께의 100분의 1 수준의 매우 얇은 전극이고 사람의 피부를 완벽하게 커버하고 고품질의 뇌파를 측정 할 수 있게 해준다.

○ 또한 문신 형태 전극과 연결되어 아날로그 신호인 뇌파를 측정하여 디지털 데이터로 바꿔주고 이를 무선 통신을 통해 외부의 인공지능 기계에게 전송시켜주는 작은 보드를 개발하였고 이를 사람들이 친숙해 하는 웨어러블 디자인인 이어버드 형태의 3D 프린팅 패키징으로 마감하였다.

○ 이후 매우 얇은 문신 형태 전극과 두꺼운 두께의 뇌파 측정 이어버드를 연결하기 위해 전극부터 이어버드까지 두께가 점진적으로 증가하는 커넥터 그룹을 개발하였다. 해당 커넥터 그룹은 여러 반도체 공정과 패키징 공정이 다양하게 집적되어 많은 고민 끝에 개발 할 수 있었다.

○ 성공적으로 개발이 완료된 웨어러블 뇌파 측정 디바이스는 사람의 얼굴 표면에 완벽하게 부착되며 이어버드 외에는 붙어 있는지도 모를 정도로 전극과 커넥터는 마치 피부처럼 부착되어 있다. 이러한 뇌파 측정 디바이스는 문신 전극의 장점을 극대화 하며 고품질의 뇌파 측정을 가능하게 하고 일상생활에서의 동적 노이즈 또한 효과적으로 차단해주는 특성을 지닌다.

○ 본 연구진은 해당 무선 웨어러블 디바이스를 통해 사람이 인공지능 자동화 기계의 오류를 관찰 할 때 생기는 매우 미세한 크기의 뇌파 패턴인 error-related potential (ErrP, 오류 관련 전위)을 여러 피실험자에게서 성공적으로 측정 할 수 있었고 수집한 데이터를 기반으로 인공지능이 뇌파에서 오류 관련 전위를 추출 할 수 있게 도와주는 딥러닝 모델을 학습시켰다.

○ 해당 뇌파 분류 딥러닝 모델은 자율주행 RC car, 미로 찾기 알고리즘, 인공지능 비서 등에 탑재되어 인공지능 기반 기계가 실시간으로 사람한테서 뇌파를 수신 받고, 인공지능이 문제를 일으켰을 때 사람에게서 발생하는 오류 관련 전위를 자동으로 인식하여, 해당 오류를 즉시 교정하거나 이후 작업에서는 오류를 일으키지 않는 방향으로 인공지능 기계의 성능을 강화시킬 수 있었다.

3. 연구성과/기대효과

○ 본 연구진은 문신 전자 장치를 뇌파 측정 디바이스에 접목시키면서 가벼운 웨어러블 무선 뇌파 측정 디바이스를 개발 할 수 있었다. 이러한 뇌파 측정 디바이스는 휴대가 가능하고, 무선 통신을 지원하며, 동적 노이즈를 감소시키면서(상용 디바이스의 약 10배 수준 감소) 기존에는 할 수 없었던 사용자가 자유로운 상태의 뇌파 측정 디바이스 활용과 관련 새로운 연구를 가능하게 만들었다.

○ 해당 뇌파 측정 디바이스는 일상생활에서의 인공지능 기계에 지속적인 사용자에 대한 정보를 주는 형태로 본 연구진은 활용성을 제시하였다.

○ 뇌-인공지능 폐쇄 루프 제어 시스템은 단순히 뇌파를 통해 기계의 동작을 결정하는 것과 차별되게 지속적으로 사용자의 생각과 인공지능 동작에 대한 만족 여부를 전달하는 형태로, 해당 시스템을 계속해서 자연스럽게 사용 하는 것으로 인공지능 기계는 사용자에 대해 더 잘 이해하고 올바른 선택을 할 수 있는 매개체가 될 것이다.

○ 해당 연구는 뇌-기계 인터페이스로 총칭되는 연구 분야에서 각각 분리되어 연구되던 영역들을 한 주제 안에 통합시키고 이를 연구 환경에서 머무는 것이 아닌 실용적인 영역으로 끌고 오는 것이 꼭 필요한 것임을 피력한다. 해당 연구는 재료 공학 (전극, 웨어러블), 전자 공학 (무선 통신, 시그널 분석), 의공학 (뇌파, 피부), 컴퓨터 과학 (인공지능, 딥러닝) 등이 융합된 복합 연구로, 해당 연구를 기점으로 많은 연구자들이 더 많은 융복합적인 연구를 시도 하고 뇌파 연구가 실용적인 영역으로 많이 활용되는 것을 기대한다.

○ 궁극적으로는 진동이 만개하고 변수가 많은 실제 자율 주행 자동차를 대상으로 뇌-인공지능 폐쇄 루프 제어 시스템을 연구하고 적용하고자 한다.

그림 설명

[그림 1] 뇌-인공지능 폐쇄 루프 제어 시스템의 모식도와 연구팀에서 제작한 문신 전자 장치 기반 무선 웨어러블 뇌파 측정 디바이스

a  뇌-인공지능 폐쇄 루프 제어 시스템의 모식도

b  문신 전자 장치 기반 무선 웨어러블 뇌파 측정 디바이스를 장착한 피실험자의 얼굴 사진

c  뇌파 측정 무선 통신 이어버드의 패키징 구조

그림 제공 및 그림 설명 : 성균관대학교 김태일 교수

This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC BY license, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

[그림 2] 문신 전자 장치 기반 무선 웨어러블 뇌파 측정 디바이스의 다양한 일상생활에서의 노이즈 감소 특성 결과

g  다양한 일상생활 (Walking, Ridiing, Driving) 속 문신 전자 장치 기반 무선 웨어러블 뇌파 측정 디바이스를 장착한 피실험자의 사진

h 다양한 일상생활 (Walking, Ridiing, Driving)에서의 상용 뇌파 측정 디바이스와 문신 전자 장치 기반 디바이스의 노이즈 감소 특성 비교 결과

그림 제공 및 그림 설명 : 성균관대학교 김태일 교수

This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC BY license, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

[그림 3] 웨어러블 뇌파 측정 디바이스를 이용하여 측정한 인공지능 기반 기계의 동작 관찰시의 오류 관련 전위 측정 및 이를 통한 딥러닝 분류 모델 학습 결과

e-f 인공지능 RC 카가 정지선을 지나치는 오작동을 일으킬 때의 뇌파 측정 실험 과정 사진 및 오류 관련 전위 측정 결과

g-j 실험을 통해 수집한 뇌파 측정 데이터를 기반으로 학습시킨 딥러닝 모델의 구조와 정확도

그림 제공 및 그림 설명 : 성균관대학교 김태일 교수

This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC BY license, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

[그림 4] 오류 관련 전위 딥러닝 모델을 탑재한 인공지능 기계의 성능 강화 데모

a-d 인공지능 RC 카가 정지선을 지나치는 오작동을 일으킬 때 뇌파 피드백을 통해 즉시 정지하는 데모

e-h 정보가 없는 갈래길을 반복하여 주행하는 인공지능 RC 카가 뇌파 피드백을 지속해서 받으면서 사용자가 원하는 길을 파악하고 해당 길로만 주행하는 데모

i-j 다른 인공지능 기반 기계 Maze(미로) solver에 적용하는 데모

그림제공 및 그림설명 : 성균관대학교 김태일 교수

This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons CC BY license, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

연구 이야기

<작성 : 성균관대학교 김태일 교수>

□ 연구를 시작한 계기나 배경은?

연구를 시작할 때는 문신 전자 장치를 이용하여 뇌파를 측정하고 이를 자율주행 기기에 적용 할 방법이 없을지에 대한 고민으로 시작했다. 이 고민은 곧 단순히 피부에 부착하는 전극만을 개발해서는 실용적인 가치를 만들 수 없다는 결론으로 이어졌고 문신 전자 장치를 기반으로 하는 통합적인 무선통신 웨어러블 디바이스 개발을 시작했다. 완성된 디바이스는 일상 환경에서 큰 노이즈 감소 특성과 고품질 뇌파 측정을 가능하게 하였고 다각적인 시선에서의 연구 접근이 매우 필수적임을 확인 할 수 있었다. 이를 통해 인공지능 기계의 성능을 향상 시킬 수 있는 뇌-인공지능 폐쇄 루프 제어 시스템을 개발 할 수 있었다.

□ 이번 성과, 무엇이 다른가?

기존의 연구들은 뇌-기계 인터페이스가 충족시켜야 하는 다양한 조건들 중 소수만을 선택하여 해당 조건에서의 성능 향상을 관찰하는 형태였다. 해당 연구는 전극, 커넥터, 측정 시스템, 패키징, 뇌파 및 노이즈 신호 분석, 딥러닝 모델 학습, 인공지능 기계 적용 등의 여러 조건들을 통합적으로 고민하며 뇌-인공지능 폐쇄 루프 제어 시스템을 성공적으로 구현 할 수 있었다.

□ 실용화된다면 어떻게 활용될 수 있나? 실용화를 위한 과제는?

해당 기술은 컴퓨터를 사용하기 위해 마우스가 필요했던 것처럼, 빠르게 발전하는 인공지능 기계가 꼭 필요로 하는 사용자에 대한 지속적인 정보 전달을 위한 인터랙션을 기기로서 실용화 될 수 있다. 특히 최근 자율주행차가 시장에서 등장하고 있지만 아직 잔존하는 오작동 가능성 때문에 우려가 크다는 점에서 이를 보완하는 수단이 될 수 있고 오작동 외에도 인공지능은 모호하게 여기는 사용자의 선호에 대한 정보를 전달하는 방식으로 사용 될 수 있다. 실용화를 위한 과제로는 지속적인 뇌파 측정 디바이스의 성능 향상을 목표로 하며 계속해서 소자 관련 연구가 진행이 기반이 된 상태에서, 해당 기술을 기반으로 많은 수의 빅 데이터 수집이 필요하며 조금 더 다양한 변수 상황에서의 뇌-인공지능 폐쇄 루프 제어 시스템을 시도해보고 검증해 봐야 할 것으로 보인다.

□ 꼭 이루고 싶은 목표나 후속 연구계획은?

실제 자율주행 차 내부에서 뇌-인공지능 폐쇄 루프 제어 시스템을 다양하게 시도해보고 검증해보고자 하는 계획이 있다. 운전 상황에서 생기는 여러 사용자의 움직임에서의 노이즈를 최소화 할 수 있을지 연구가 필요하고 필요하다면 추가적인 동적 노이즈 감소를 위한 재료적 기술 개발이 필요해 보인다. 또한 자율주행 차 주행에서 생기는 여러 상황에 따른 사용자의 뇌파 변화를 측정하고 수집하여 현재 결과보다 더욱 실용적인 기술을 개발하고자 한다.