웨어러블 브레인 머신으로 휠체어 제어한다
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웨어러블 브레인 머신으로 휠체어 제어한다
  • 윤광제 기자
  • 승인 2019.09.25 16:26
  • 댓글 0
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▲테스트 대상은 목 뒤쪽에 순응하는 유연한 무선 전자장치를 가지고 있으며, 직물 머리띠 아래에는 마른 머리 전극이 있고, 마스토이드에는 막 전극이 있으며, 박막 케이블로 연결돼 있다. (사진=운홍여 조지아기술연구소)
▲테스트 대상은 목 뒤쪽에 순응하는 유연한 무선 전자장치를 가지고 있으며, 직물 머리띠 아래에는 마른 머리 전극이 있고, 마스토이드에는 막 전극이 있으며, 박막 케이블로 연결돼 있다. (사진=운홍여 조지아기술연구소)

(AI타임스=윤광제 기자) 뇌전도(EEG)신호로 휠체어를 조정 하는 등 장애를 극복 할 수 있는 연구가 발표됐다. 

과학자들은 장애인들이 전기 휠체어, 컴퓨터 또는 소형 로봇 자동차를 무선으로 조종할 수 있도록 돕기 위해 나노섬브레인 전극, 플렉시블 전자장치, 심층 학습 알고리즘을 결합했다.

뒤엉킨 전선이 뒤엉켜 있는 부피가 큰 전극 캡을 씌우는 대신, 사용자는 엘라스토메릭 두피 전극 3개와 초음파 무선전자 패치, 인쇄 전극 1개로 간단히 머리띠를 미끄러뜨릴 수 있다.

기록된 뇌 EEG 데이터는 블루투스를 통해 최대 50피트 떨어진 태블릿으로 무선으로 전달될 때 플렉시블 회로에서 처리된다.

체 시앙앙 켄트대 수석강사는 성명을 통해 "고양이나 개 등 일상생활의 사진을 분류하는 데 주로 쓰이는 딥러닝 방식이 EEG 신호를 분석하는 데 사용된다"고 밝혔다.

그는 "다양한 다양성을 가질 수 있는 개의 사진처럼 EEG 신호도 변동성이 크다는 동일한 문제를 안고 있다" 면서 "딥러닝 방법은 사진과 잘 통하는 것으로 입증되었고, EEG 신호에도 잘 작동한다는 것을 보여주고 있다"고 덧붙였다.

연구자들은 또한 어떤 전극이 정보 수집에 가장 유용한지 알아보기 위해 심층 학습 모델을 이용했다.

그는 이어 "우리는 이 모델이 BMI를 위해 뇌의 관련 위치를 식별할 수 있다는 것을 발견했고 이는 필요한 센서 수를 줄여 비용을 절감하고 휴대성을 향상시킨다"면서 “이 장치는 지금까지 6명의 인간 대상에만 시험됐으며, 그 중 어느 누구도 장애가 되지 않았다”고 덧붙였다.

운홍여 조지아텍 부교수는 "주요 혁신은 고해상도 EEG 모니터링 시스템과 회로를 소형화된 피부-형태 시스템 내에 완전히 통합된 패키지의 개발에 있다"고 말했다.

앞으로 이 그룹은 전극을 개선하고 이 시스템을 자동차 장애인에게 더 유용하게 만들 계획이다.

한편 조지아 공대, 위치타 주립대, 영국 켄트 대학의 연구원들이 실시한 이번 연구는 네이처 머신 인텔리전스지에 실렸다.


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