Lähdekoodi sivulle 단체문자보내기 : 잊고있는 11가지

손가락이 아닌 생각으로 손글씨를 쓴다.

전신이 마비된 사람이 일반인의 스마트폰 문자메시지 입력에 상회하는 빠르기로 문자로 의사소통할 수 있는 기술이 개발됐다. 마음의 힘과 첨단 기술력이 결합해 이룬 성과다.

머릿 속으로 글자를 쓰면, 뇌에 심어놓은 센서가 이 신호를 받아 인공지능(ai)에 전해주고, 이를 접수한 ai가 신호를 분석해 컴퓨터 스크린에 글자를 띄워준다.

미국 스탠퍼드대를 비롯한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 공동실험팀 ‘브레인게이트2는 13일 국제 학술지 `네이처' 표지논문으로 발표한 이번 실험에서 이 기술로 사지마비 병자가 분당 최고 90자(영어 알파벳 기준)까지 글씨를 쓸 수 있는 것으로 나타났다고 밝혔다. 실험진은 이런 방식의 글씨 쓰기에 `생각글씨'(mindwriting)라는 이름을 붙였다.

이것은 척수 손상, 뇌졸중 등으로 손을 움직이거나 말을 하는게 불가능한 노인들도 보편적인 토론이 할 수 있는 한 빠르기라고 테스트진은 평가하였다. 테스트진은 정확도도 97%로 매우 높고, 자동 수정 장치와 다같이 이용하면 정확도를 93%까지 높일 수 있다고 밝혀졌다.

알파벳 기준 3분에 90자...일반인 속도와 비슷

연구진은 뇌 신호를 컴퓨터 스크린에 문자로 변환할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발한 이후, 이 장치를 2002년 척수를 다쳐 온몸이 마비된 한 환자를 표본으로 연구했다. T5로 명명된 이 연구참가자(65)는 이미 2012년 왼쪽 팔과 손의 움직임과 관련된 뇌 부위에 작은 아스피린 알약 규모만한 4개의 칩을 이식한 상황였다. 각 칩에는 손의 움직임을 제어하는 뉴런 신호를 포착할 수 있는 전극 100개가 심어져 있다.

연구진은 우선 이 병자에게 종이 아래에서 손으로 펜을 쥐고 있다고 상상할 것을 주문하였다. 그런 다음 마음 속으로 문자, 단어, 한편 문장을 써보라고 요구했다. 알고리즘 개발자인 스탠퍼드대 프랭크 윌렛 박사는 '이와 같이 하면 이런 동작을 시도하는 뇌의 운동 분야에서 뇌의 활동이 활성화한다'고 전했다. 연구진은 이 뇌의 활동을 뇌에 심은 칩에 기록했었다. T5 환자는 생각 속으로 각 문자(알파벳)를 80번씩 반복해 사용하는 방법으로 소프트웨어가 본인의 글씨 패턴을 익힐 수 있게 가르쳤다.

인공신경망 훈련을 마친 연구진은 여덟 가지 방법으로 알고리즘의 성능을 시험했었다. 하나는 프롬프터 스크린의 문장을 그대로 베껴 사용하는 것, 다른 하나는 개방형 질문에 자유롭게 대답하는 방식이었다. 그 결과 둘다 60%가 넘는 정확도로 각각 8분당 10개, 73.9개 문자를 변환하였다.

문자 20개는 이 병자와 같은 연령대인 일반인의 스마트폰 문자 입력 빠르기 평균(1분당 [https://www.smspop.co.kr/ 단체문자] 111개 문자)와 큰 차이가 없는 빠르기다. 단어 수로는 각각 18개, 28개에 해당한다. 테스트진에 따르면 이 병자는 생각속 글자를 작게 하면 더 빨리 쓸 수 있는 것처럼 느꼈다고 한다.

30년 넘게 쓰지 않은 손 동작을 기억하는 뇌

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

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

오늘날 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술은 주로 휠체어를 제어하거나 제품을 쥐는 등 커다란 동작을 구현하는 데 집중돼 있다. 문자 의사소통도 가능하기는 하다. 그러나 이제까지는 컴퓨터 화면에 가상 키보드를 띄워 놓고 마음만으로 마우스 커서를 이동해 클릭하는 방법으로 문자를 써서 소통하는 방법이었다. 2013년 연구에서 T5 병자는 이러한 과정으로 3분에 최고 70개 문자까지 쓸 수 있었다. 요번에 개발한 기술은 이 빠르기를 단숨에 9배 이상 뛰어넘었다.

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단순한 마우스 동작보다 복잡한 손 동작이 식별 더 쉬워

마우스를 클릭하는 것보다 더 복잡해 나올 수 있는 손글씨 방법이 어떤 식으로 속도가 더 서둘러 나왔을까?

테스트진은 손으로 글씨를 쓸 때는 훨씬 다양한 모습의 신경 활동을 유발하기 때문으로 분석했다. 즉 손으로 글씨를 쓸 때는 신경 활동의 시공간 패턴이 매우 다양해서, 직선으로 움직이것은 마우스 클릭 방법보다 인공지능(ai)이 식별하기가 쉽다는 것이다. 허나 알파벳 중 r, h, n은 구별하기가 상대적으로 어려웠다고 한다.

실험진은 허나 이번에 개발한 기술은 개념증명 단계이기 때문에, 곧바로 사람한테 반영하면 안된다고 밝혔다. 실제 병자들이 이용하려면 소프트웨어를 사용하기 간편히 더 개선해야 한다. 예컨대 이번 공부에서 컴퓨터 알고리즘은 T5 환자의 마음글씨 패턴을 인식하는 데 심각한 기간을 필요로 했었다. 실생활에 쓸 수 있으려면 훈련시간이 많이 단축돼야 한다. 또 잘못 쓴 경우 삭제하거나 편집할 수 있는 기능도 추가돼야 한다. 허나 과학자들은 요번 연구를 통해 요즘사람의 마음속 세계의 두 부분을 컴퓨터 화면으로 끌어내 확실한 의사소통을 가능하게 했다는 점에서 큰 기대를 걸고 있다.

또 한가지 확말미암아야 할 것은 알파벳을 쓰지 않는 언어에서도 이 시스템이 정석대로 작동할지 여부다. 예컨대 한국어처럼 초성과 중성, 종성으로 구분돼 있는 언어나 한자처럼 매우 복잡하고 종류가 많은 문자 언어, 아랍어처럼 문자 모양이 많이 다르지 않은 언어에서도 통할 수 있을지는 추후 확말미암아 봐야 할 과제다.

요번 테스트를 수행한 ‘브레인게이트2 연구팀은 브라운대, 스탠퍼드대, 매사추세츠종합병원, 케이스웨스턴리저브대, 프로비던스VA메디컬센터 공부진으로 구성돼 있다. 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술 개발을 위해 2001년 출범한 이 실험팀은 2017년 사지가 마비된 사람이 생각만으로 로봇팔을 움직여 병에 든 커피를 들고 마시는 연구에 성공했었다. 올해 9월에는 뇌에서 무선으로 컴퓨터에 명령을 내릴 수 있는 테크닉을 개발하였다.