한양대학교 임창환 바이오메디컬공학과 교수 연구팀이 뇌 질환 진단과 수면 분석 등 다양한 분야에 활용할 수 있는 뇌파 인공지능(AI) 파운데이션 모델을 개발했다.
한양대는 임 교수 연구팀이 개발한 뇌파 AI 파운데이션 모델 ‘SPERA’가 인공지능 분야 세계적 권위의 국제학술대회인 ‘NeurIPS 2026’에 채택됐다고 13일 밝혔다. 연구 성과는 12월 10일 호주 시드니에서 발표될 예정이다.
파운데이션 모델은 대규모 데이터를 미리 학습해 여러 응용 분야에 공통으로 활용할 수 있도록 개발한 AI다. 뇌파 파운데이션 모델은 다양한 사람의 뇌파에서 공통된 패턴을 학습한 뒤 수면 상태나 감정, 운동 의도 등을 분석하는 데 활용된다. 새로운 기술을 개발할 때마다 AI를 처음부터 학습시켜야 하는 부담을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
연구팀이 개발한 SPERA는 106개 데이터셋에 포함된 2만9048명의 뇌파를 사전 학습했다. 전체 뇌파 기록 시간은 약 8만 시간으로 9년이 넘는 분량이다. 사람과 측정 장비에 따라 다르게 나타나는 뇌파를 폭넓게 학습해 다양한 환경에서도 활용할 수 있도록 설계했다.
성능 평가에서도 기존 모델을 앞섰다. 연구팀이 9개 공개 벤치마크를 활용해 비교한 결과, SPERA의 평균 균형 정확도는 75.02%로 기존 최고 성능 모델인 ‘REVE’(71.50%)보다 3.52%포인트 높았다. 9개 평가 중 8개에서 REVE보다 우수한 성능을 기록했다.
특히 뇌파 이벤트 분류에서는 기존 모델보다 정확도가 9.25%포인트 높았으며, 머릿속으로 떠올린 단어를 뇌파로 구분하는 상상 발화 분류에서도 8.69%포인트 높은 정확도를 달성했다.
적은 학습 데이터로도 높은 성능을 구현했다. SPERA는 수면 단계 분류에서 전체 학습 데이터의 5%만 사용하고도 REVE가 전체 데이터를 활용했을 때보다 높은 정확도를 기록했다. 뇌파 분석에 필요한 학습 데이터 확보 비용과 시간을 줄일 수 있다는 의미다.
연구팀은 뇌파의 공간적·시간적·주파수적 특성을 종합적으로 반영하는 새로운 학습 방식을 적용했다. 복잡한 뇌파 신호를 그대로 복원하는 대신 핵심 특징을 예측하도록 설계해 눈 깜박임이나 근육 움직임 등에서 발생하는 잡음의 영향을 줄였다.
이번 기술은 뇌파를 통해 기기를 제어하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 비롯해 우울증 등 뇌 질환 진단 보조, 수면 상태 분석, 감정 및 스트레스 모니터링 등에 활용될 것으로 기대된다.
임 교수는 “뇌파 파운데이션 모델은 앞으로 다양한 뇌공학 기술이 함께 쓰는 공통 기반이 될 수 있어 세계적으로 개발 경쟁이 치열하다”며 “독자 개발한 SPERA는 다양한 성능 지표에서 기존 모델을 압도함으로써 향후 수년간 세계 뇌파 AI 연구와 응용 기술 개발을 이끄는 대표 AI 모델이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 한양대 융합전자공학과 김민수 박사과정생이 제1저자로 참여했으며, 임 교수가 교신저자를 맡았다. 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
