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라이징스타
  • 정지훈
  • 충북대학교 소프트웨어학부
  • jh.jeong@chungbuk.ac.kr

인공지능 기술의 급속한 발전은 많은 분야에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 그 중에서도 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface, BCI) 분야는 이제 더 이상 상상 속 미래의 인터페이스가 아닌 현실화될 수 있는 기술로 주목받으며 관련 연구들이 진행되고 있는데요. 이번 이릭이 만난 라이징스타, 충북대학교 소프트웨어학부 정지훈 교수님과의 인터뷰를 통해 관련 연구에 대한 이야기와 BCI 기술의 놀라운 진보를 확인해 보세요. 

  

▶ 교수님 소개 부탁드립니다. 

안녕하세요. 충북대학교 소프트웨어학부 정지훈 교수입니다. 저는 컴퓨터공학과 뇌공학 전공으로 학사와 박사학위를 받고, 고려대학교 인공지능연구센터에서 연구교수로 재직하였습니다. 2022년 3월 충북대학교 소프트웨어학부 전임교원으로 임용되었고, Machine Intelligence and Neural Engineering (MINELAB@CBNU) 연구실을 운영하고 있습니다. 주 연구 분야는 Neural engineering, AI+Vet. Machine learning입니다. 현재 한국뇌공학회 정회원, 한국인공지능학회 정회원, IEEE Associate Member로 선임되어 활발한 학술 활동을 하고 있습니다. 



▶ 주 연구 분야에 대한 소개 및 동향에 대해 말씀 부탁드립니다.

뇌-컴퓨터 인터페이스는 뇌와 컴퓨터를 연결하여 상호작용이 가능하도록 하는 인터페이스 기술 중 하나입니다. Brain-computer interface를 축약하여 ‘BCI’라고도 합니다. 뇌에 관한 연구는 과거부터 꾸준히 진행되었지만, 장비나 분석 방법의 한계가 있었습니다. 최근 뇌 활동을 측정하는 fMRI, EEG, ECoG와 같은 장비의 발전과 이 측정 결과를 분석할 수 있는 인공지능 기술의 결합이 이뤄지고 있습니다. 이 응용 기술을 기반으로 하여 BCI 기반 의사소통 기술, 이미지 또는 신호 분석을 통한 뇌 질환 진단 및 분석 등 다양한 융합 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 그 중에서도 비침습적으로 뇌의 전기 신호를 기록한 EEG 데이터를 사용하여 기계학습 및 딥러닝으로 분류하고 이를 로봇팔과 같은 다양한 애플리케이션 등에 적용하는 연구를 주로 진행하고 있습니다. 이 외에도 인공지능 기술을 실생활에 활용할 수 있도록 다양한 분야와 결합하고 응용하는, 결과적으로 인공지능을 통해 삶의 질을 향상할 수 있는 연구를 하고 있습니다. 



▶ 연구실 (Machine Intelligence & Neural Engineering Lab.)에서 진행하는 연구 과제들이 궁금합니다.

인공지능을 바탕으로 한 문제 해결 및 응용 기술에 중점을 둔 과제들을 진행하고 있습니다. 첫 번째로 한국연구재단의 지원을 받아, 뇌파의 의미를 해독하는 고성능 BCI 기술 연구를 진행하고 있습니다. 말하기 상상, 신체를 움직이는 상상을 통해 직관적으로 의사소통 및 기계 제어를 할 수 있는 인터페이스를 구현하는 것이 목표입니다. 두 번째로 수의학과 컴퓨터 비전 기술을 응용한 반려동물 질병 예측 연구가 있습니다. 반려동물의 X-ray 사진으로 질병 진단 및 예측하여 인공지능 의료 서비스를 사람뿐만 아니라, 반려동물에게도 확장하고자 합니다. 또 산업통상자원부의 지원을 받아 제조 산업에서 인공지능 기술로 장비 소음 혹은 전력 및 저항값을 통해 장비의 이상을 탐지하는 연구를 하고 있습니다. 마지막으로, ㈜인졀미와 함께 산학협력 과제로 아동과 청소년들의 비만을 조기 예측할 수 있는 디지털 헬스케어 연구를 진행하고 있습니다.



▶ IEEE 산하 의학생명공학회(EMBS)에서 선정하는 최우수논문상을 수상하셨습니다. 해당 연구 논문에 대한 설명을 부탁드립니다.

해당 연구 논문*은 3차원의 실제 환경에서 다방향의 팔 움직임에 관한 직관적인 상지 동작 상상 디코딩을 기반하여 인간과 로봇팔의 상호작용이 가능한 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술을 보여주었습니다. 실제 팔 움직임과 동작만을 상상할 때의 뇌전도 신호를 획득할 수 있는 실험 패러다임을 직접 설계하고, 직관적인 상지 동작 상상을 뇌 신호로 디코딩하기 위하여 다방향 심층 신경운동학 학습 프레임워크를 제안하였습니다. 이를 바탕으로 고차원의 업무 시나리오를 수행할 수 있는 뇌-제어 로봇팔 시스템을 고안했고, 그 결과 세계 최고 수준의 실시간 뇌-기계 인터페이스 성능을 달성하였습니다. 따라서 실제 환경에서 생각만으로 직관적인 로봇팔 제어의 실현 가능성이 있음을 시사하였습니다.

* 『Brain-Controlled Robotic Arm System Based on Multi-Directional CNN-BiLSTM Network Using EEG Signals』 IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2020


Jeong et al., IEEE T-NSRE 2020 ]


▶ BCI (Brain-Computer Interface) 분야에 관심을 갖게 된 계기가 있다면 말씀해 주세요.

저는 박사과정을 뇌공학을 전공하였고, 특히 신경망 기술을 활용한 뇌신호 해독에 관심이 많았습니다. 전환점은 뇌-컴퓨터 인터페이스 실험에 참여하면서, 복잡한 뇌파 파형이 기계학습을 통해 읽을 수 있는 데이터로 변환되는 것을 목격하였습니다. 미래선도기술이자 특히 사지 마비나 운동기능 장애가 있는 사람들을 위한 차세대 의사소통 도구로서의 역할이 저에게 큰 매력을 주었습니다. 이러한 계기로 저는 인공지능과 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술에 관한 연구를 집중적으로 진행하며 전문성을 갖추게 되었습니다. 



▶ 특별히 기억에 남는 본인의 연구(논문)를 꼽는다면?

최근 2023년 12월 1일 자로 IEEE Transactions on Cybernetics에 발표된 Real-Time Deep Neurolinguistic Learning Enhances Non-Invasive Neural Language Decoding for Brain-Machine Interaction (뇌-기계 상호작용을 위한 실시간 심층 신경언어 학습 기반의 비침습적 신경언어 디코딩 기술 개발)’이란 제목의 연구입니다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 심층 신경언어 학습을 제안해 뇌파와 실제 말하는 음성 신호의 상관 관계성 추출을 통해 인간의 말하는 생각을 문장 수준의 신경 언어 형태로 직접 해독하였습니다. 이는 실제 말하지 않고 마음속으로 생각한 말들을 인공지능 기술이 알아차릴 수 있다는 말입니다. 또한, 실시간 실험을 통해 여러 사용자 간의 협동 작업이 인공지능이 해독한 문장 수준의 다양한 신경 언어를 사용해 수행될 수 있는지 평가하였고, 연구 결과는 인간과 같은 지능 수준에서 외부 세계와 상호작용할 수 있는 직관적 뇌-컴퓨터 인터페이스를 개발하였습니다. 연구 진행 중 COVID-19의 상황에 놓이며, 실험 참가자들의 섭외가 매우 어려운 상황이라 쉽지 않았고, 다중 도메인의 데이터를 동시에 활용하기 때문에 각 데이터의 동기화, 실시간 실험 환경의 제약성 등의 어려움이 있었습니다. 하지만, 각자 전문 분야의 동료 연구원들과 함께 하나하나씩 해결해가며 마지막 시연을 성공적으로 마무리하여 훌륭한 연구적 성과를 입증받았습니다. 


[ Jeong et al., IEEE T-Cybern. 2023 ]



▶ 수업이나 학생 지도방식 등에 있어서 교수로서의 포부가 있다면?

소프트웨어학부로 오는 학생들은 대부분 IT 기업 취업에 관심이 많습니다. 그래서 학생들의 눈높이에 맞춰 현장 사례 위주로 설명해줍니다. 요즘 학생들은 소위 말하는 대표적인 IT 기업 ‘네이버, 카카오, 삼성전자, SKT, Google, Microsoft, Amazon’ 등에 취업하기 위한 경쟁이 치열한 만큼 현장에서 필요로 하는 기술이나 인재상에 학생들의 관심이 많습니다. 좋은 정보를 제공해주기 위해 노력하고 있습니다. 또한, 학생들에게 프로젝트를 자주, 많이 경험해보라고 이야기합니다. 우리 분야는 경험치가 굉장히 중요하기 때문입니다. 외국의 사례를 보더라도, 대학교 프로젝트 그룹이 그대로 스타트업이 되는 경우가 많습니다. 요즘 창업을 꿈꾸는 학생들도 많아서, 다양한 경험을 해보라고 권유합니다. 물론 실패할 수도 있는데, 실패도 맛봐야 극복할 수 있는 경험도 쌓게 되는 것입니다. 특히, 저희 연구그룹 학생들은 논문경진대회나 창업경진대회 등에 참가해 수상하는 등, 활발한 프로젝트 활동으로 타의 모범이 되고 있습니다.




▶ 이 분야에 관심 있는 학생들을 위한 조언을 부탁드립니다.

뇌공학 학문은 뇌의 고수준 정보처리 구조와 원리를 이해하고 이를 실세계와 지능적으로 상호작용하는 인공 시스템에 구현하는 기술을 연구합니다. 특히, 각종 뇌 질환의 바이오 마커를 탐색하거나 두뇌 특징 패턴 추출을 통한 인터렉션과 같은 차세대 뇌공학 기술은 미래 핵심 융합 산업 및 학문으로 무한한 성장 가능성을 보입니다. 뇌공학 분야는 장기적인 안목으로 진행해야 합니다. 눈앞에 결과가 바로 보이지 않더라도, 미래 선도 기술을 만드는 학자로서 자부심, 열정, 성실성을 가지고 연구에 매진한다면, 이 분야에서도 훌륭한 업적을 남길 수 있을 것입니다.



▶ 앞으로 도전하고 싶은 연구나 계획에 대해 말씀해 주세요. 

현재 활발히 연구 중인 뇌파 기반 의사소통 시스템은 사용자의 발화 생각이 곧바로 음성으로 생성할 수 있어 의사소통이 어려운 환자, 장애인, 노약자들에게 직관적이고 빠른 의사전달이 가능하고, 초거대 AI 모델을 통해 다양한 지식을 학습시켜줄 수 있는 기술을 개발하고 있습니다. 더 나아가, 인공지능을 접목해 다종 생체신호 데이터 처리 기술을 통하여 강인한 성능이 보장되는 사용자 의도 신경 해독 기술(Self-neuro modeling)을 개발할 예정입니다. 이는 기계학습/딥러닝 분야의 세계적 석학이신 TU Berlin, Google Brain의 K.-R. Muller 교수님, Nanyang Technology University의 Cuntai Guan 교수님과 국제 공동연구로 수행할 예정입니다. 또한, 장기적으로는 인간 대뇌의 기능적 커넥톰 즉, 뇌지도 구축과 각종 뇌 질환(자폐, 치매, 우울증 등)을 정복할 수 있는 Neuro AI 기술 개발을 목표로 삼고 있습니다. 즉, 인공지능에서 논리적, 합리적 추론이 가능한 뉴로심볼릭 기반 차세대 인공지능 기술을 의미합니다. 또한, 생체신호 빅데이터를 활용한 초거대 신호 처리 기술과 뉴로 커넥톰 기반의 상호작용 기술을 개발하여 추후 인간과 로봇 간의 최상위 자유도를 지니는 Brain-Machine Teaming 기술 구현도 목표하고 있습니다.


연구자 정보 >>


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