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[IT뉴스]마비 환자, 생각으로 로봇 팔 조종…AI 덕분에 전극 이식 생략
온카뱅크관리자
조회:
64
2025-09-02 06:07:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">뇌파 신호 알고리즘에 AI 결합…속도·정확도↑<br>뇌에 전극 이식 않고 두피의 전류만 파악<br>컴퓨터 커서 조작, 로봇 팔로 블록도 옮겨</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="bfkkamqyoz"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="eacfb84c7b28b3aa1e6a139f31adfcc44be17c0fa525fe2fd41855b5806cdc0d" dmcf-pid="K4EENsBWa7" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="마비 환자가 AI-BCI 시스템을 이용해 AI와 로봇 팔의 도움을 받아 네 개의 블록을 옮기는 과제를 성공적으로 수행했다./UCLA" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/02/chosunbiz/20250902060259327numc.jpg" data-org-width="2608" dmcf-mid="qshhmy6FaB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/02/chosunbiz/20250902060259327numc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 마비 환자가 AI-BCI 시스템을 이용해 AI와 로봇 팔의 도움을 받아 네 개의 블록을 옮기는 과제를 성공적으로 수행했다./UCLA </figcaption> </figure> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="af857767dc3dd8fc7f8d301da1dac647ffc3d46242b512116ba71e6acc96b966" dmcf-pid="98DDjObYju" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/02/chosunbiz/20250902060259576pavq.png" data-org-width="1800" dmcf-mid="Bz662RTNgq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/02/chosunbiz/20250902060259576pavq.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="9860ed79baffef4adddc5a1f08d8a4da4edaac76c210af763acfb5ecadbbb4af" dmcf-pid="2Z662RTNcU" dmcf-ptype="general">미국 연구진이 마비 환자의 뇌파(EEG)를 해독해 생각대로 로봇 팔과 컴퓨터를 조작할 수 있는 기술을 개발했다. 기존 방식처럼 뇌에 전극을 삽입하거나 뇌 혈관에 장치를 넣지 않고도 두피에 흐르는 미세한 전류만으로 인공지능(AI)이 생각을 해독한 덕분이다.</p> <p contents-hash="62c91dd3873435fdf214e426f71119f0257a3c5ccef1d6d283380c881c5e9707" dmcf-pid="V5PPVeyjAp" dmcf-ptype="general">미국 로스앤젤레스 캘리포니아대(UCLA) 연구진은 “마비 환자가 비침습적 AI-뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템을 사용해 로봇 팔과 컴퓨터 커서를 움직이는 데 성공했다”고 국제 학술지 ‘네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)’에 1일(현지 시각) 발표했다.</p> <p contents-hash="06571d6aa78762aab582f7e53bdd6376bbb9a7e422f268cc7c99670243ccbc14" dmcf-pid="f1QQfdWAA0" dmcf-ptype="general">BCI는 뇌파를 컴퓨터로 해독해 전기신호로 바꿔 기계나 컴퓨터를 제어하는 기술이다. 일론 머스크가 세운 스타트업 뉴럴링크와 호주 싱크론이 대표적인 BCI 기업이다. 하지만 기존 BCI 방식은 두개골 아래나 목 혈관 등에 작은 칩을 이식해 위험하고 번거로웠다. 장치 수명이 짧아 재수술이 필요하다는 한계가 있었다. 그래서 임상시험도 사지마비 장애인을 대상으로만 진행했다.</p> <p contents-hash="301c5be74decba29424c29bf265481418132f103c35b60a257e7e0cda7adbab5" dmcf-pid="4txx4JYcg3" dmcf-ptype="general">연구진은 뇌파 신호를 더 정밀하게 해석하는 AI 알고리즘을 개발해 뇌에 전극을 이식하지 않고도 두피에 흐르는 미세 전류로 뇌파를 감지했다. 마비 환자는 눈동자 움직임으로 컴퓨터를 조작했다. 이번에는 눈동자가 아닌 뇌파 신호를 바탕으로 움직임의 방향과 의도를 실시간으로 파악해 보조하는 카메라 기반 AI 플랫폼을 결합했다.</p> <p contents-hash="d2cdf11a468cec0ca1005bf2fb2bb712abc60934f20c2ececd5902f21cdac578" dmcf-pid="8FMM8iGkgF" dmcf-ptype="general">마비 환자는 두피에 흐르는 뇌파를 감지하는 두건을 쓰고 컴퓨터 화면의 커서를 목표 지점으로 이동시키거나, 로봇 팔을 이용해 탁자 위 블록을 지정된 위치로 옮기는 과제를 수행했다. AI가 돕지 않으면 블록 옮기기를 끝내지 못했지만, AI를 적용하자 6분 30초 만에 과제를 완료했다.</p> <p contents-hash="69f7df20ba1d731ce565e550adaca91e3d7ed7b4a285baf04cc0fbcde69bf9cc" dmcf-pid="63RR6nHEgt" dmcf-ptype="general">앞서 뇌에 전극을 이식해 마비 환자의 생각대로 컴퓨터나 로봇을 조작하는 데 성공했다. 스탠퍼드대 연구진은 아직 입으로 말할 생각은 없고 마음 속에서만 하는 말까지 해독했다. 입으로 말하는 시도조차 불편한 마비 환자가 쉽게 머릿속 말을 상대에 전하는 길이 열리는 것이다. 반면 두피에 흐르는 전류를 감지하는 방식은 정확도와 속도가 낮아 그 정도 성과를 거두지 못했다. UCLA 연구진은 AI를 더 발전시켜 이러한 약점을 보완했다.</p> <p contents-hash="a656771433e0af59d47d4c4eb8f96f29e90d4e625c0bcde273a4f4cbf7381fbe" dmcf-pid="P0eePLXDa1" dmcf-ptype="general">연구를 이끈 조너선 카오(Jonathan Kao) UCLA 전기·컴퓨터공학과 교수는 “AI가 BCI를 보완하면 훨씬 안전하고 덜 침습적인 방법으로 일상 회복이 가능하다”며 “마비나 루게릭병 환자들이 식사, 물건 집기 같은 기본 동작을 스스로 할 수 있게 만드는 것이 궁극적인 목표”라고 말했다.</p> <p contents-hash="aaf36d915e12c24e968aba874df693153c08acc90037ebdcefa90513058914fd" dmcf-pid="QpddQoZwj5" dmcf-ptype="general">연구에 참여한 요하네스 리(Johannes Y. Lee)박사는 “앞으로는 더 정밀하고 빠른 로봇 팔을 구현하고, 다양한 물체에 적응하는 ‘섬세한 손길’을 갖춘 AI 조종사 개발이 필요하다”며 “대규모 학습 데이터를 활용하면 뇌파 신호 해석 능력도 개선될 것”이라고 전망했다.</p> <p contents-hash="1026fa77103481114fbb2670dcc6ad467b3ed0df2e985000ed6221dd9f9df688" dmcf-pid="xUJJxg5rNZ" dmcf-ptype="general">참고 자료</p> <p contents-hash="13afe6e8bf4328229401fa16a1a4c227de6380a7d414197511a0d5779f558b53" dmcf-pid="y6wwAIKGAX" dmcf-ptype="general">Nature Machine Intelligence(2025), DOI: <span>www.doi.org/10.1038/s42256-025-01090-y</span></p> <p contents-hash="ac1505f0e5564eebcab77e861fd36ea78112c64fb21ccdef897d003d41dbaec9" dmcf-pid="WPrrcC9HcH" dmcf-ptype="general">Cell(2025), DOI:<span>https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.06.015</span></p> <p contents-hash="2bd40b294badf9e2da4e3b3c9784204797b3e535f7d2cb059edfea68c9105cd2" dmcf-pid="YQmmkh2XkG" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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