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생각만으로 정확하게 로봇팔 조종이 가능한 뇌-기계 인터페이스 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 정재승 교수 연구팀이 3차원 공간상에서 생각만으로 로봇팔을 높은 정확도 (90.9~92.6%)로 조종하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'을 개발했다고 23일 밝혔다.
정 교수 연구팀은 인공지능과 유전자 알고리즘을 사용해 인간의 대뇌 심부에서 측정한 뇌파만으로 팔 움직임의 의도를 파악해 로봇팔을 제어하는 새로운 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발했다. 뇌 활동만으로 사람의 의도를 파악해 로봇이나 기계가 대신 행동에 옮기는 `뇌-기계 인터페이스' 기술은 최근 급속도로 발전하고 있다. 하지만 손을 움직이는 정도의 의도 파악을 넘어, 팔 움직임의 방향에 대한 의도를 섬세하게 파악해 정교하게 로봇팔을 움직이는 기술은 아직 정확도가 높지 않았다.
하지만 연구팀은 이번 연구에서 조종 `방향'에 대한 의도를 뇌 활동만으로 인식하는 인공지능 모델을 개발했고, 그 결과 3차원 공간상에서 24개의 방향을 90% 이상의 정확도로 정교하게 해석하는 시스템을 개발했다.
게다가 딥러닝 등 기존 기계학습 기술은 높은 사양의 GPU 하드웨어가 필요했지만, 이번 연구에서는 축적 컴퓨팅(Reservoir Computing) 기법을 이용해 낮은 사양의 하드웨어에서도 인공지능 학습이 가능하여 스마트 모바일 기기에서도 폭넓게 응용될 수 있도록 개발해, 향후 메타버스와 스마트 기기에도 폭넓게 적용이 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 김훈희 박사(現 강남대 조교수)가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `어플라이드 소프트 컴퓨팅(Applied Soft Computing)' 2022년 117권 3월호에 출판됐다. (논문명 : An electrocorticographic decoder for arm movement for brain-machine interface using an echo state network and Gaussian readout).
뇌-기계 인터페이스는 사용자의 뇌 활동을 통해 의도를 읽고 로봇이나 기계에 전달하는 기술로서 로봇, 드론, 컴퓨터뿐만 아니라 스마트 모바일 기기, 메타버스 등에서의 이용될 차세대 인터페이스 기술로 각광받고 있다.
특히 기존의 인터페이스가 외부 신체 기관을 통해 명령을 간접 전달(버튼, 터치, 제스처 등)해야 하지만 뇌-기계 인터페이스는 명령을 뇌로부터 직접적 전달한다는 점에서 가장 진보된 인터페이스 기술로 여겨진다.
그러나 뇌파는 개개인의 차이가 매우 크고, 단일 신경 세포로부터 정확한 신호를 읽는 것이 아니라 넓은 영역에 있는 신경 세포 집단의 전기적 신호 특성을 해석해야 하므로 잡음이 크다는 한계점을 가지고 있다.
연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 최첨단 인공지능 기법의 하나인 `축적 컴퓨팅 기법'을 이용해 뇌-기계 인터페이스에서 필요한 개개인의 뇌파 신호의 중요 특성을 인공신경망이 자동으로 학습해 찾을 수 있도록 구현했다.
또한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용해 인공지능 신경망이 최적의 뇌파 특성을 효율적으로 찾을 수 있게 시스템을 설계했다. 연구팀은 심부 뇌파를 최종 해석하는 리드아웃(Readout)을 가우시안(Gaussian) 모델로 설계해 시각피질 신경 세포가 방향을 표현하는 방법을 모방하는 인공신경망을 개발했다. 이런 리드아웃 방식은 축적 컴퓨팅의 선형 학습 알고리즘을 이용해 일반적 사양의 간단한 하드웨어에서도 빠르게 학습할 수 있어 메타버스, 스마트기기 등 일상생활에서 응용이 가능해진다.
특히, 이번 연구에서 만들어진 뇌-기계 인터페이스 인공지능 모델은 3차원상에서 24가지 방향 즉, 각 차원에서 8가지 방향을 디코딩할 수 있으며 모든 방향에서 평균 90% 이상의 정확도 (90.9%~92.6% 범위)를 보였다. 또한 연구된 뇌-기계 인터페이스는 3차원 공간상에서 로봇팔을 움직이는 상상을 할 때의 뇌파를 해석해 성공적으로 로봇팔을 움직이는 시뮬레이션 결과를 보였다.
인공지능 시스템을 만든 제1 저자인 김훈희 박사는 "공학적인 신호처리 기법에 의존해 온 기존 뇌파 디코딩 방법과는 달리, 인간 뇌의 실제 작동 구조를 모방한 인공신경망을 개발해 좀더 발전된 형태의 뇌-기계 인터페이스 시스템을 개발해 기쁘다ˮ면서 "향후 뇌의 특성을 좀 더 구체적으로 이용한 `뇌 모방 인공지능(Brain-inspired A.I.)'을 이용한 다양한 뇌-기계 인터페이스를 개발할 계획이다ˮ라고 말했다.
이번 연구를 주도한 연구책임자 정재승 교수는 "뇌파를 통해 생각만으로 로봇팔을 구동하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'들이 대부분 고사양 하드웨어가 필요해 실시간 응용으로 나아가기 어렵고 스마트기기 등으로 적용이 어려웠다. 그러나 이번 시스템은 90%~92%의 높은 정확도를 가진 의도 인식 인공지능 시스템을 만들어 메타버스 안에서 아바타를 생각대로 움직이게 하거나 앱을 생각만으로 컨트롤하는 스마트기기 등에 광범위하게 사용될 수 있다ˮ고 말했다.
이번 연구 결과는 사지마비 환자나 사고로 팔을 잃은 환자들을 위한 로봇팔 장착 및 제어 기술부터, 메타버스, 스마트기기, 게임, 엔터테인먼트 애플리케이션 등 다양한 시스템에 뇌-기계 인터페이스를 적용할 가능성을 열어 줄 것으로 기대된다.
이번 연구는 한국연구재단 뇌 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.02.24 조회수 12416 -
자체 무게의 480배 이상을 들어올릴 수 있는 소프트 그리퍼 개발
우리 대학 기계공학과 경기욱 교수 연구팀이 자체 무게의 480배 이상의 중량을 들어올릴 수 있는 소프트 그리퍼를 개발했다.
연구팀에서 개발한 그리퍼는 인공근육과 전기접착식피부를 결합한 초경량 그리퍼로서, 가벼운 인공근육을 이용해 쥐고자 하는 물체에 접촉한 후 강력한 전기접착력을 발생시켜 무거운 물체를 들어올릴 수 있도록 한다. 제작된 소프트 그리퍼는 6.2g의 가벼운 무게를 가지지만 625g의 무게까지 쥐고 이송시킬 수 있으며, 대면적으로 제작된 35g의 그리퍼는 자체 무게의 480배 이상인 16.8kg까지 집어올릴 수 있다.
연구팀은 이번 연구에서 폴리머 기반의 액추에이터를 인공근육으로 사용했기 때문에 매우 가벼운 무게의 소프트 그리퍼를 구현할 수 있었다. 폴리머 기반의 액추에이터는 높은 유전율을 가지는 얇은 탄성체의 양면에 신축성이 있는 전극을 도포하여 제작됐다. 양면의 전극에 전압을 가해주면 전극 사이의 인력이 발생하여 탄성체를 두께 방향으로 누르게 되고, 결과적으로 면 방향의 팽창이 발생하는 원리를 사용했다. 연구팀은 이러한 작동원리를 소프트 그리퍼에 응용하기 위해 팽창 변형을 굽힘 변형으로 변환해주는 기계적 구조를 도입했다.
연구팀은 인공근육을 사용해 그리퍼를 초경량으로 제작함과 동시에, 무거운 물체를 들어올릴 수 있도록 전기접착식피부를 적용했다. 전기접착식피부의 내부에는 접착력을 발생시키기 위한 전극이 반복적으로 배치되어 있으며, 피부의 표면에는 전기적 절연층이 코팅돼있다. 전기접착식피부가 물체와 접촉한 후 반복적으로 배치된 전극에 전압이 가해지면, 접촉한 물체의 표면에 전기접착식피부의 전극과 반대된 전하가 유도된다. 결과적으로 전기접착식피부의 전극과 물체 표면에 유도된 전하 사이에 전기적 인력이 생성돼 그리퍼와 대상 물체 사이에 높은 접착력을 발생시킬 수 있다.
연구팀에서는 소프트 그리퍼의 성능을 극대화하기 위해 인공근육 및 전기접착식피부의 구조, 규격, 소재를 실험적으로 최적화했다. 그 결과 연구팀에서 개발한 소프트 그리퍼는 두 개의 손가락만을 이용하지만 원기둥, 구, 육면체, 평평한 물체, 포장재, 비정형 물체 등 다양한 형상의 물체를 집어올리고 이송할 수 있으면서도, 자체 무게의 480배에 달하는 무게까지 들어올릴 수 있다.
연구팀이 개발한 소프트 그리퍼는 손으로 쥐기 어려운 평평한 모양부터 다양한 입체 모양의 물체를 모두 집을 수 있다는 장점이 있기 때문에, 로봇핸드를 교체하지 않고도 다양한 모양의 물체를 다루는 작업을 연속적으로 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 경량화된 소프트 그리퍼를 사용함으로써 로봇팔에 가해지는 부하를 줄일 수 있고, 그 결과 기존의 로봇 그리퍼를 사용한 경우보다 더 무거운 물체를 이송시키는 것을 가능하게 할 수 있다.
관련 연구를 주도적으로 수행한 박사과정 황건우 학생은 이번 연구를 Instruments 분야 Top (상위 1%) 학술지인 IEEE Trans. Industrial Electronics를 포함해Smart Materials and Structures 등에 총 2편의 논문을 게재했다. (논문명: Electroadhesion-Based High-Payload Soft Gripper With Mechanically Strengthened Structure / Improved electroadhesive force by using fumed alumina/PDMS composites)
이번 연구는 한국산업기술평가관리원의 산업핵심기술개발사업 및 로봇산업핵심기술개발사업(알키미스트 프로젝트)의 지원을 받아 수행됐다.
2021.03.09 조회수 91530