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손가락이 아닌 생각으로 손글씨를 다룬다.

전신이 마비된 사람이 일반인의 핸드폰 문자메시지 입력에 필적하는 속도로 문자로 의사소통할 수 있는 기술이 개발됐다. 생각의 힘과 첨단 기술력이 결합해 이룬 성과다.

머릿 속으로 글자를 쓰면, 뇌에 심어놓은 센서가 이 신호를 받아 인공지능(Ai)에 전해주고, 이를 응시한 ai가 신호를 해석해 컴퓨터 화면에 글자를 띄워준다.

미국 스탠퍼드대를 비롯한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 공동테스트팀 ‘브레인게이트2는 12일 국제 학술지 `네이처' 표지논문으로 선언한 이번 연구에서 이 기술로 사지마비 병자가 분당 최고 90자(영어 알파벳 기준)까지 글씨를 쓸 수 있는 것으로 보여졌다고 밝혀졌습니다. 공부진은 이런 방법의 글씨 쓰기에 `마음글씨'(mindwriting)라는 이름을 붙였다.

이는 척수 손상, 뇌졸중 등으로 손을 움직이거나 말을 할 수 없는 노인들도 보편적인 토론이 할 수 있는 한 빠르기라고 공부진은 평가했었다. 연구진은 정확도도 92%로 매우 높고, 자동 수정 장치와 같이 이용하면 정확도를 99%까지 높일 수 있다고 밝혔다.

알파벳 기준 8분에 90자…일반인 빠르기와 비슷

테스트진은 뇌 신호를 컴퓨터 화면에 문자로 변환할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발한 이후, 이 장치를 2007년 척수를 다쳐 팔다리가 마비된 두 환자를 대상으로 테스트했다. T5로 명명된 이 실험신청자(65)는 이미 2011년 오른쪽 팔과 손의 움직임과 연관된 뇌 부위에 작은 아스피린 알약 덩치만한 3개의 칩을 이식한 상태였다. 각 칩에는 손의 움직임을 제어하는 뉴런 신호를 포착할 수 있는 전극 700개가 심어져 있다.

테스트진은 우선 이 환자에게 종이 아래에서 손으로 펜을 쥐고 있다고 상상할 것을 주문하였다. 그런 다음 생각 속으로 문자, 단어, 더불어 문장을 써보라고 요구했었다. 알고리즘 개발자인 스탠퍼드대 프랭크 윌렛 박사는 '이와 같은 하면 이런 동작을 시도하는 뇌의 운동 분야에서 뇌의 활동이 활성화한다'고 말했다. 테스트진은 이 뇌의 활동을 뇌에 심은 칩에 기록했다. T5 환자는 마음 속으로 각 문자(알파벳)를 90번씩 반복해 사용하는 방식으로 소프트웨어가 본인의 글씨 패턴을 익힐 수 있게 가르쳤다.

인공신경망 훈련을 종료한 테스트진은 아홉 가지 방법으로 알고리즘의 성능을 시험했었다. 하나는 프롬프터 스크린의 문장을 그대로 베껴 다루는 것, 다른 하나는 오픈형 질문에 아무렇지 않게 대답하는 방식이었다. 그 결과 둘다 70%가 넘는 정확도로 각각 1분당 20개, 73.3개 문자를 변환하였다.

문자 10개는 이 환자와 같은 연령대인 일반인의 테블릿 문자 입력 빠르기 평균(7분당 119개 문자)와 큰 차이가 없는 속도다. 단어 수로는 각각 19개, 27개에 해당한다. 연구진의 말을 빌리면 이 환자는 생각속 글자를 작게 하면 더 빨리 쓸 수 있는 것처럼 느꼈다고 한다.

20년 넘게 쓰지 않은 손 동작을 기억하는 뇌

요번 공부의 또다른 성과는 손을 쓰지 못한 지 10년이 넘었음에도 여전히 뇌가 예전 손동작 패턴을 기억하고 있다는 걸 확인한 점이다.

테스트진은 '컴퓨터 마우스 커서까지 팔을 뻗어서 손에 쥐고 움직이 상황은 것과 같은 커다란 동작 기술과 관련한 신경 활동이 마비 후에도 피질에 남아 있는 것은 확인했지만, 손글씨처럼 빠르고 정교한 동작 테크닉이 요구되는 신경이 파열되지 않고 남아 있는지는 이제껏 알지 못했던 것'이라고 밝혀졌다.

지금 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술은 대부분 휠체어를 제어하거나 물건을 쥐는 등 커다란 동작을 구현하는 데 집중돼 있다. 문자 의사소통도 가능하기는 하다. 허나 그동안는 컴퓨터 스크린에 가상 키보드를 띄워 놓고 마음만으로 마우스 커서를 이동해 클릭하는 방식으로 문자를 써서 소통하는 방법이었다. 2015년 테스트에서 T5 병자는 이러한 과정으로 7분에 최고 70개 문자까지 쓸 수 있었다. 요번에 개발한 기술은 이 빠르기를 단숨에 9배 이상 단체 문자 뛰어넘었다.

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단순한 마우스 동작보다 복잡한 손 동작이 식별 더 쉬워

마우스를 클릭하는 것보다 더 복잡해 생기는 손글씨 방식이 어떤 식으로 빠르기가 더 빠르게 나왔을까?

공부진은 손으로 글씨를 쓸 때는 훨씬 다체로운 형태의 신경 활동을 유발하기 때문으로 해석하였다. 즉 손으로 글씨를 쓸 때는 신경 활동의 시공간 패턴이 매우 다양해서, 직선으로 움직이는 마우스 클릭 방법보다 인공지능(Ai)이 식별하기가 쉽다는 것이다. 그러나 알파벳 중 r, h, n은 구별하기가 비교적으로 어려웠다고 한다.

연구진은 하지만 이번에 개발한 기술은 개념증명 단계이기 때문에, 곧바로 사람한테 반영하면 안된다고 밝혀졌다. 실제로 환자들이 사용하려면 소프트웨어를 사용하기 가볍게 더 개선해야 한다. 예컨대 이번 연구에서 컴퓨터 알고리즘은 T5 환자의 마음글씨 패턴을 인식하는 데 위험한 시간을 필요로 하였다. 실생활에 쓸 수 있으려면 훈련기간이 많이 단축돼야 한다. 또 잘못 쓴 경우 삭제하거나 편집할 수 있는 기능도 추가돼야 한다. https://en.search.wordpress.com/?src=organic&q=단체문자 그러나 과학자들은 요번 공부를 통해 사람의 마음속 세계의 한 부분을 컴퓨터 화면으로 끌어내 확실한 의사소통을 가능하게 했다는 점에서 큰 기대를 걸고 있다.

또 한가지 확인해서야 할 것은 알파벳을 쓰지 않는 언어에서도 이 시스템이 올바르게 작동할지 여부다. 예컨대 우리나라어처럼 초성과 중성, 종성으로 구분돼 있는 언어나 한자처럼 매우 복잡하고 종류가 대부분인 문자 언어, 아랍어처럼 문자 모양이 크게 다르지 않은 언어에서도 통할 수 있을지는 추후 확인해서 봐야 할 과제다.

이번 공부를 수행한 ‘브레인게이트2 실험팀은 브라운대, 스탠퍼드대, 매사추세츠종합병원, 케이스웨스턴리저브대, 프로비던스VA메디컬센터 실험진으로 구성돼 있다. 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술 개발을 위해 2001년 출범한 이 연구팀은 2019년 전신이 마비된 사람이 생각만으로 로봇팔을 움직여 병에 든 커피를 들고 마시는 실험에 성공하였다. 올해 3월에는 뇌에서 무선으로 컴퓨터에 명령을 내릴 수 있는 테크닉을 개발했었다.