“딥러닝 기술 발달이, BCI 발전 속도 높여”
인간의 뇌에 칩을 이식하는 BCI에 대한 연구가 활발하다. 사람 대상의 임상이 진행되는가 하면 일상생활에 적용되는 연구가 시도되고 있다. 특히 딥러닝은 BCI의 발전 속도를 높이는 수단으로 주목 받으며 이를 결합한 연구도 진행되고 있다.
임창환 한양대 바이오메디컬 공학과 교수는 17일 이투데이 주최로 중소기업중앙회 KBIZ홀에서 열린 ‘2025 테크 퀘스트’에서 ‘BCI 혁신, 우리 삶을 어떻게 바꾸나’를 주제로 발표했다.
BCI의 핵심은 뇌 신호 분석이다. 음성, 침묵, 상상 발화 등의 방법으로 뇌 신호를 분석할 수 있다. 이러한 방법으로 인간의 뇌파를 분석해 생각으로 기기를 제어하거나 외부와 의사소통을 할 수 없는 환자가 의사소통할 수 있도록 만들 수 있다.
임 교수는 “우리나라도 한국어에 특화된 음성 합성법을 개발하고 있다. 실제 말할 때 뇌파를 측정하고 소리와 합성해 음성을 만들거나, 음악이나 소리를 들려주고 이 소리를 합성하는 연구, 상상하는 음성을 복원하는 연구도 진행 중”이라고 설명했다.
나아가 BCI를 일상생활에 적용하려는 연구도 계속되고 있다. 현대모비스, LG전자, SK바이오팜 등은 대기업은 이미 BCI 기술을 적용한 제품을 출시했다. 특히 임 교수는 교육 분야에 주목했다. 그는 “온라인 강의를 예로 들면 강의는 일방향이지만, AI를 활용한 BCI 기술로 학습자의 집중력과 감정을 읽어 실시간으로 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있을 것”이라고 말했다.
딥러닝 기술의 발달은 BCI의 발전 속도를 가속화 한다. BCI의 핵심은 뇌파를 얼마나 정확하게 분석하고 패턴을 학습해 적용하느냐다. AI는 사람이 이해하기 어려운 뇌 신호를 해석하고 사용자의 의도를 신속하게 이해하는 데 도움을 준다. 그래서 사용자의 뇌 신호를 더 정확하게 해석하고, 개인의 의도를 더 효과적으로 파악해 유의미한 패턴을 더 인식할 수 있다.
임 교수는 “딥러닝을 BCI에 적용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 딥러닝 구조를 만들어 감정을 인식하거나 인공 뇌파를 만들어 BCI 기능을 향상할 수 있다. 이외 다양한 딥러닝 기술로 뇌파 기반의 BCI 성능을 향상하는 연구가 이어지고 있다”며 “수십 년 내에는 BCI 기술이 상용화되지 않을까 기대한다”고 말했다.