바이오인

뇌-기계 인터페이스(BMI)

뇌파 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 동향

임창환 / 한양대학교 바이오메디컬공학과 교수

◈ 목차

• 1.뇌파 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 개요

• 가.정의

• 나.뇌파 기반 BCI의 분류

• 2.뇌파 기반 BCI의 대중화 및 상업화 연구

• 가.웨어러블 뇌파 측정기기

• 나.웨어러블 뇌파 측정기기를 이용한 수동형 BCI 연구동향

• 3.주요 이슈 및 대응 방안

• 가.잡음에 대한 취약성

• 나.큰 개인차로 인한 상용화의 어려움

• 다.킬러 애플리케이션의 부재

• 4.결론 및 시사점

◈본문

1. 뇌파 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 개요

가. 정의

뇌파 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface: 이후 BCI)는 두피에서 측정한 뇌파 신호를 획득하고 분석하여 대상의 의도를 파악하고 이를 이용하여 외부 디바이스를 제어하거나 외부와의 의사소통을 가능하게 하는 기술을 의미한다.

1973년 미국 UCLA의 자퀴스 비달(Jacques J. Vidal) 교수가 사용자의 의도를 뇌파로 식별하는 새로운 개념을 제시했다. 이 아이디어는 1977년, 시각적 자극에 대한 뇌 반응을 활용한 BCI 시스템의 구현으로 이어졌다. 비침습적 BCI를 구현하기 위한 방법으로는 뇌파(electroencephalography: EEG), 기능적 근적외선분광(functional near infra-red spectros: fNIRS), 기능적 자기공명영상(functional MRI: fMRI), 뇌자도(magnetoencephalography: MEG) 등이 있는데, 이 중 뇌파 기반 BCI가 빠른 반응 속도 때문에 가장 활발히 연구되고 있다. 참고로 BCI는 뇌-기계 인터페이스(Brain-Machine Interface: BMI)로도 불리는데, 초기에는 비침습적 방식을 BCI, 침습적 방식을 BMI라고 불렀으나 최근 기계와 컴퓨터의 경계가 사라지며 두 용어는 혼용하여 사용되고 있다.

나. 뇌파 기반 BCI의 분류

뇌파 기반 BCI의 구현을 위해서는 크게 세 가지 방식이 활용되고 있는데 (1) 능동형 BCI, (2) 반응형 BCI, (3) 수동형 BCI가 그것이다.

① 능동형 BCI

능동형 BCI(Active BCI)는 내재적 BCI(endogenous BCI)로도 알려져 있으며, 사용자가 의도적으로 특정한 뇌 활성 패턴을 생성하고 이를 실시간으로 감지 및 분류하여 의사를 전달하는 방식을 의미한다. 이는 팔이나 다리 등의 움직임을 상상하는 운동 심상(motor imagery) BCI와 운동 이외의 상상을 이용하는 비운동 심상(non-motor imagery) BCI로 구분할 수 있다. 비운동 심상 방식의 BCI에서 활용되는 정신적 활동에는 곱셈/뺄셈 암산, 마음 속으로 노래 부르기, 3차원 도형 회전 등이 포함된다. Han 등은 2019년 연구에서 팔 움직임을 상상하는 것과 머릿속으로 암산을 하는 동안 발생하는 뇌파를 실시간으로 분류하여 완전 감금 증후군 환자와 의사소통에 성공했다. 최근에는 뇌파를 이용한 능동형 BCI를 뇌졸중 등 신경계 질환 환자의 재활 목적으로 활용하기 위한 연구가 진행되고 있다. 능동형 BCI는 전통적으로 Support Vector Machine (SVM) 등의 기계 학습 분류기를 사용해 왔으나, 최근에는 딥러닝(deep learning)을 활용하여 능동형 BCI를 구현하려는 연구가 시도되고 있다.

② 반응형 BCI

반응형 BCI(reactive BCI)는 뇌파 기반 BCI에서 가장 활발하게 연구되는 분야로, 시각, 청각, 촉각 등 외부 자극에 대한 선택적 주의집중 시 발생하는 뇌파를 통해 사용자의 의도를 파악하여 명령어를 생성하는 방식을 의미한다. 대표적인 방식으로는 P300 기반 BCI, 정상상태시각유발전위(SSVEP) 기반 BCI, 청각 BCI, 촉각 BCI 등이 있다.

③ 수동형 BCI

수동형 BCI(passive BCI)는 최근 웨어러블 뇌파 측정 시스템의 발전으로 주목받고 있는 방식으로, 사용자의 다양한 뇌 상태(집중도, 감정, 스트레스, 심신안정도 등)를 감지하여 적절한 피드백이나 서비스를 제공하는 BCI 기술이다. 사용자의 뇌 상태에 맞춰 피드백을 제공하는 뉴로피드백(Neurofeedback)도 수동형 BCI의 한 예이며, 감정을 파악하는 수동형 BCI는 감성 BCI(Affective BCI)라고도 한다.

수동형 BCI는 일반 대중을 대상으로 하며, 최근 저가형 웨어러블 뇌파 측정기기의 확산으로 시장이 커지고 있다. 이 기술은 교육, 헬스케어, 엔터테인먼트, 수면 관리 등 다양한 분야에 활용되고 있으나, 잡음에 취약하고 개인차가 커서 상용화에 어려움이 있어 추가 연구와 개발이 필요한 상황이다.

2. 뇌파 기반 BCI의 대중화 및 상업화 연구

가. 웨어러블 뇌파 측정기기

디지털 기술의 발전으로 뇌파 신호의 정량적 분석이 가능해지면서, 뇌파의 적용 범위는 전통적인 수면장애나 신경계 질환 진단에서 인지신경과학, 뉴로마케팅, 뉴로피드백 등 다양한 분야로 확장되고 있다. 최근에는 다양한 형태의 웨어러블 뇌파 측정 기기가 출시되고 있으며, 이는 전전두엽 활동만 측정하는 헤드밴드형, 임의의 뇌 부위 활동을 측정할 수 있는 모자형, 귀 주변의 뇌파를 측정하는 귀-뇌파 측정 기기 등으로 나눌 수 있다.

  ① 헤드밴드형 뇌파 측정기기

뇌파 기반 BCI의 대중화를 저해하는 주요 요인 중 하나는 머리카락이 전류를 통하지 않는 부도체이기 때문에, 전도성 젤(gel)을 사용하지 않으면 양질의 뇌파 신호를 측정하기 어렵다는 점이다. 이러한 이유로 대부분의 상용 웨어러블 뇌파 측정기기는 머리카락이 없는 이마 부위에 전극을 부착하여 전전두엽에서 발생하는 뇌파 신호만을 측정하는 헤드밴드 형태로 개발되고 있다. 대표적인 헤드밴드형 뇌파 측정기기는 표 1에 정리되어 있다.

[표 1] 대표적인 상용 헤드밴드형(전전두엽 측정형) 뇌파 측정기기

  ② 모자형 뇌파 측정기기

머리카락이 있는 두피 부위에서 발생하는 뇌파 신호를 활용하면 이마 부위에서 측정하는 신호로는 얻기 어려운 다양한 정보(예: 선호도, 감정적 흥분도, 시각유발 전위 등)를 얻을 수 있다. 그러나 머리카락이 부도체이기 때문에 전극 부착 및 측정이 용이하지 않다는 문제가 있다. 실용적인 애플리케이션에서는 전도성 젤을 사용해 뇌파를 측정하기 어려워 건식(dry) 측정 방식을 주로 사용한다. 건식 측정 방식에서는 일반적으로 다수의 돌기가 있는 전극을 사용해, 전극이 머리카락 사이를 지나 두피와 직접 접촉하게 한다. 이러한 전통적 건식 전극의 문제점은 장시간 착용 시 사용자에게 상당한 불편함을 준다는 점인데, 최근에는 이를 해결하기 위해 돌기에 소형 스프링을 부착하거나 브러시 형태의 전극을 사용하는 시도가 있다. 대표적인 모자형 뇌파 측정기기는 표 2에 정리되어 있다.

[표 2] 대표적인 모자형 뇌파 측정기기

  ③ 귀-뇌파 측정기기

여러 장점에도 불구하고 모자형 뇌파 측정기기는 헤드밴드형 뇌파 측정기에 비해 착용이 불편하고 심미성이 떨어지므로 최근에는 귀 부위에서 간편하게 뇌파를 측정하는 ‘Ear-EEG’ 시스템도 연구되고 있다. 이 분야에서는 국내 기업의 약진이 돋보이는데 아래 표에서와 같이 LG전자나 현대모비스, SK바이오팜과 같은 대기업이 이 분야에 진출하고 있다.

[표 3] 국내에서 개발된 귀-뇌파 측정기기

나. 웨어러블 뇌파 측정기기를 이용한 수동형 BCI 연구동향

웨어러블 뇌파 측정기기를 이용한 다양한 수동형 BCI 기술이 개발되고 있다. 아래에 대표적인 수동형 BCI 개발 사례를 소개한다.

  ① 명상 및 헬스케어

헬스케어 분야에서 웨어러블 뇌파 측정기기의 대표적인 예는 캐나다의 Interaxon이 2014년에 출시한 Muse 헤드밴드다. 2017년 Interaxon은 '하루에 3분만 Muse에 투자하세요, 더 나은 뇌를 가질 수 있습니다'라는 슬로건과 함께 스마트기기와 연동된 명상 보조 시스템을 선보였다. 이 시스템은 헤드밴드형 뇌파 측정기를 착용하고 스마트기기 앱을 실행하면, 실시간으로 뇌파를 분석하여 사용자의 심신 안정도를 평가하고 소리로 피드백을 제공한다. 예를 들어, 사용자의 마음이 불안하면 강한 빗소리와 천둥소리가 들리고, 안정되면 새소리가 들린다. Muse 헤드밴드는 북미에서 인기를 끌어 전 세계적으로 5만 대 이상 판매되었으며, 서구에서 명상을 통한 정신건강 관리가 인기를 끌면서 관련 시장이 성장할 것으로 예상된다.

수면 모니터링은 웨어러블 뇌파 측정 기술이 활발히 적용되고 있는 또 다른 분야다. 필립스는 2020년 CES에서 ‘딥슬립 헤드밴드’라는 이름의 웨어러블 뇌파 측정기기를 발표했다. 이 기기는 착용하고 잠들면 현재 수면 단계를 인식하여 깊은 수면을 유도하는 소리 자극을 제공한다. 또한, 캐나다의 Interaxon도 2020년에 수면 모니터링용 MUSE-S 헤드밴드를 출시했다. 한국에서도 경증 수면장애를 포함하면 국민의 40%가 수면장애를 겪고 있어, 웨어러블 뇌파 측정기기를 이용한 수면 관리 시장이 급성장할 것으로 예상된다.

  ② 엔터테인먼트

뇌파를 활용해 게임 속 캐릭터의 능력치를 변화시키거나 아바타의 움직임을 제어하려는 다양한 시도가 있었으나, 상업적으로 큰 성공을 거둔 사례는 드물다. 그나마 성공한 사례 중 하나는 미국 장난감 회사 엉클 밀튼(Uncle Milton)이 뉴로스카이(NeuroSky)의 단채널 뇌파 헤드셋을 이용해 개발한 '스타워즈 포스 트레이너'(Star Wars Force Trainer) 정도다. 이 장난감은 2009년에 출시되어 여러 버전이 나올 정도로 비교적 큰 인기를 끌었다. 작동 원리는 전전두엽에서 측정한 뇌파를 통해 사용자의 집중도를 판단해, 집중력이 높아지면 공이 떠오르고, 집중력이 낮아지면 공이 내려가는 물리적 피드백을 제공하는 것이다 (그림 1 왼쪽)

일본 스타트업 뉴로웨어(Neurowear)는 미국 뉴로스카이사와 협력해 네코미미(necomimi)라는 이름의 헤드셋을 출시했다. 이 헤드셋은 뇌파 측정 전극과 고양이 귀 모양의 두 개의 귀가 달려 있는데, 사용자의 집중도가 높아지면 귀가 쫑긋 서고, 심신이 안정되면 귀가 아래로 처지는 독특한 피드백을 제공한다. 일본에서는 코스프레를 즐기는 젊은 층 사이에서 인기를 끌었으며, 국내에서도 인기 예능 프로그램에 소개되어 화제가 되기도 했다 (그림 1 오른쪽).

[그림 1] 엉클 밀튼의 스타워즈 포스 트레이너 광고 전단(좌측), 뉴로웨어 네코미미(우측)

  ③ 교육

교육 분야는 향후 웨어러블 신경인터페이스의 가장 큰 시장이 될 것으로 예상되는 분야로서 특히 COVID-19로 인해 비대면 원격 수업이 활성화되면서 비대면 상황에서 학습자의 집중도를 모니터링하기 위한 목적으로 활발한 연구가 진행되고 있다 (Xu & Zhong, 2018). 중국에서는 일부 초등학교에서 수업 시간 중에 뇌파 헤드밴드를 착용한 학생들의 집중력 상태를 선생님이 지속적으로 모니터링하는 방식이 시도되어 미국 월스트리트 저널에 소개되기도 했다 (2019년 10월 24일: 그림 7).

그런가 하면 웨어러블 뇌파 측정기기를 이용하여 교육방식의 효과를 객관적으로 평가하려는 연구도 진행되고 있는데, 2017년에는 수업 중인 12명의 고등학생에게서 동시에 측정한 뇌파 사이의 동기화 정도를 측정하여 학생들의 참여도와 상호 교류 정도를 높일 수 있는 수업 방식을 제안하기도 했다 (Dikker et al., 2017).

포브스에 따르면 세계 원격 교육 시장의 규모는 2015년 1070억 달러에서 2025년에 3배로 증가할 것으로 예상되나 COVID-19로 인해 그 성장 속도는 더 빨라질 것으로 예상된다. 웨어러블 뇌파 장비를 착용하고 학습자의 집중도를 모니터링하며 이를 바탕으로 최적의 학습 콘텐츠를 제공하는 기술이 보급된다면 개인 과외 교습의 필요성이 감소하고 교육 불균형이 해소됨으로써 교육 분야에서 일대 혁신이 일어날 것으로 기대된다.

교육 분야는 웨어러블 뇌파 측정기기의 주요 시장이 될 것으로 예상되며, 특히 코로나-19로 인해 비대면 원격 수업이 보편화되면서 학습자의 집중도를 모니터링하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 중국의 일부 초등학교에서는 수업 시간 동안 학생들이 뇌파 헤드밴드를 착용하고, 선생님이 이들의 집중력 상태를 지속적으로 모니터링하는 방식이 시도되었고, 이는 미국 월스트리트 저널에 소개되었다 (2019년 10월 24일: 그림 2).

또한, 웨어러블 뇌파 측정기기를 활용해 교육방식의 효과를 객관적으로 평가하려는 연구도 이루어지고 있다. 2017년에는 수업 중인 12명의 고등학생에게서 동시에 측정한 뇌파의 동기화 정도를 분석하여, 학생들의 참여도와 상호 교류를 높일 수 있는 수업 방식을 제안하기도 했다. 2023년에는 한양대학교 임창환 교수 연구팀에서 온라인 강의 청취 중 학습자의 집중도를 지속적으로 모니터링하여 집중도가 저하되거나 이해도가 낮다고 판단되면 학습자에게 적절한 피드백을 제공하는 방식으로 시험 성적을 60% 이상 향상시킨 연구 결과가 논문으로 발표되기도 했다. 포브스에 따르면, 세계 원격 교육 시장 규모는 2015년 1070억 달러에서 2025년에 3배로 증가할 것으로 예상되며, 코로나19로 인해 그 성장 속도는 더욱 빨라질 것으로 보인다. 웨어러블 뇌파 측정기기를 착용하여 학습자의 집중도를 모니터링하고, 이를 바탕으로 최적의 학습 콘텐츠를 제공하는 기술이 보급된다면, 개인 과외 교습의 필요성이 줄어들고 교육 불균형이 해소되어 교육 분야에서 혁신적인 변화가 일어날 것으로 기대된다.

[그림 2] 수업 시간에 뇌파기기를 활용하는 중국의 교실(좌)과 뇌파 분석을 통해 최적의 수업 방식을 결정한 Dikker 등의 연구(우)

3. 주요 이슈 및 대응 방안

가. 잡음에 대한 취약성

지금까지 출시된 웨어러블 뇌파 측정기기는 환경 잡음(동잡음, 교류 잡음 등)과 생리적 잡음(근전도, 안구전도 등)에 크게 영향을 받는다. 특히, 머리카락이 있는 부위에서 뇌파를 측정하는 모자형 기기는 두피와의 접촉이 불안정할 때 큰 잡음을 발생시킬 수 있다. 연구실 환경에서는 여러 전극을 사용해 독립성분분석(ICA) 등의 기법으로 이러한 잡음을 제거할 수 있지만, 웨어러블 기기에서는 보통 1~4개의 전극만 사용하기 때문에 이러한 기술을 적용하기 어렵다. 이에 따라 최근 연구에서는 적응 필터나 심층신경망을 활용하는 시도가 늘고 있다. 딥러닝 기술의 발전으로 측정되지 않은 신호를 주변 신호로부터 보간하는 기술이 개발되면서 웨어러블 신경인터페이스의 잡음 문제는 가까운 미래에 해결될 가능성이 높아지고 있다.

나. 큰 개인차로 인한 상용화의 어려움

웨어러블 뇌파 측정 기술의 보급을 방해하는 주요 장애물 중 하나는 뇌파 신호가 개인마다 크게 다르다는 점이다. 예를 들어, 전두엽 알파 비대칭성은 부정적인 감정을 가질 때 증가하는 지표로 알려져 있지만, 실제로는 실험 대상의 약 80%에서만 이러한 경향이 나타난다. 이러한 큰 개인차는 뇌파를 통해 개인의 뇌 상태를 추론하는 데 있어서 신뢰도를 떨어뜨리는 중요한 요인이다.

이 문제를 해결하는 가장 이상적인 방법은 개인차가 거의 없거나 아예 없는 새로운 뇌파 지표를 개발하는 것으로, 연구자들은 다양한 환경에서 측정된 뇌파 데이터베이스를 활용해 더 많은 사용자에게 적용할 수 있는 새로운 지표를 찾는 연구에 집중하고 있다. 또 다른 접근법으로는, 개인 맞춤형 뇌파 지표를 찾는 방식이 있다. 이는 뇌파 측정 기기가 자동으로 각 개인에게 가장 적합한 지표를 찾아주는 방법으로, 개개인에게 맞춘 뇌파 지표를 적용하기 위해 개인별 학습 과정이 필수적이다. 하지만 뇌파 측정기기 사용을 위해 긴 학습 시간이 필요하면 사용자에게 큰 불편을 줄 수 있으므로, 학습에 소요되는 시간을 최소화하기 위한 연구가 필요하다.

다. 킬러 애플리케이션의 부재

웨어러블 신경인터페이스의 대중화를 가로막는 또 하나의 큰 문제는, 착용 시 불편함이나 번거로운 개인화 훈련 과정을 감수할 만큼 매력적인 킬러 애플리케이션이 없다는 점이다. 다양한 응용 사례들이 개발되었지만, 제품을 구매한 후 꾸준히 사용하는 경우는 드물며, 재구매율도 낮다. 현재 유망한 애플리케이션으로는 뉴로마케팅이나 인지 재활 보조장치 등이 언급되고 있지만, 이들 시장은 크게 성장할 가능성이 낮다. 앞으로 교육이나 엔터테인먼트 분야에서 혁신적인 킬러 애플리케이션이 출시된다면, 웨어러블 신경인터페이스 시장이 급성장할 기회가 될 것으로 보인다.

4. 결론 및 시사점

뇌파 기반 BCI는 사지마비 환자의 의사소통 및 생활 보조를 목적으로 활발히 개발되어 왔다. 이를 더 다양한 환자에게 적용하려면 새로운 패러다임과 효율적인 의사소통 알고리즘의 개발이 필요하다. BCI의 또 다른 중요한 과제는 새로운 응용 분야를 발굴하는 것이다. 예를 들어, 장애인의 메타버스 접근성을 높이기 위해 BCI 기술이 사용될 수 있다. 손발을 사용하지 않고도 가상 세계에서 아바타를 조종하거나 환경을 제어할 수 있는 BCI 기술이 개발된다면 장애인의 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

최근 BCI 기술은 의료용뿐만 아니라 군사적으로도 그 범위를 넓혀가고 있다. 전장 상황에서 손을 사용할 수 없을 때, 생각만으로 기기를 제어하거나 외부와 통신할 수 있는 BCI 기술이 개발되고 있다. 또한, 감정을 읽는 수동형 BCI 기술은 제품 선호도를 객관적으로 평가하는 뉴로마케팅(Neuromarketing)이나 영상을 평가하는 뉴로시네마틱스(neurocinematics) 등 다양한 분야로 확장되고 있다.

웨어러블 뇌파 측정기기를 이용한 수동형 BCI는 뇌공학 분야 중에서도 산업화에 가장 근접한 분야로, 이미 다양한 소비자용 제품들이 출시되어 어느 정도 시장을 형성해 왔다. 그러나 본 기고에서 살펴본 바와 같이 상업적으로 큰 성공을 거둔 사례는 많지 않다. 앞으로 시장을 지속적으로 확대하기 위해서는 새로운 응용 분야를 발굴하여 신규 고객을 유인할 필요가 있다. 기술적으로는 착용 시 불편함을 줄이고, 높은 신호대잡음비를 달성할 수 있는 하드웨어 개발이 필요하다. 또한, 측정된 신호의 개인차를 줄이고, 잡음을 효과적으로 저감할 수 있는 소프트웨어적 연구도 병행되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 민간과 정부의 균형 잡힌 투자와 더불어, 뇌산업 육성을 위한 정부의 지속적인 지원이 필요하다.

...................(계속)

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