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생각하는 글자를 타이핑하는 신경 인터페이스의 개발 원문보기 1
- 국가 일본
- 생성기관 네이처
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2021-05-12
- 등록일 2021-05-21
- 권호 192
○ 과학전문지 네이처(Nature)는 머릿속에서 생각하는 글자를 타이핑하는 신경 인터페이스의 개발 소식을 전하는 기사*를 보도함
* Neural interface translates thoughts into type
○ 현재까지 거동이 불편한 사람에 활용되고 있는 타이핑 보조 기술은 눈의 움직임이나 목소리, 신호로 원하는 글자를 선택하는 방식으로 여러 한계를 가지고 있음
- 신체가 마비된 사람이 타이핑을 하기 위해서는 눈의 움직임이나 목소리를 활용하는 방안이 있으나 타이핑 속도가 47.5글자/분에 불과해 건강한 사람의 115글자/분에 비해 느리며, 타이핑할 때 다른 곳을 볼 수 없다는 한계가 있음
- 뇌에 전극을 심어 뇌 신호를 이용한 방법도 알파벳 26글자를 활용하는 것은 너무 복잡해 간접적으로 방향 커서를 움직여 원하는 글자를 이용하는 방식이 이용되고 있으며 타이핑 속도가 분당 40글자에 그치고 있음
○ 스탠포드대학교(Stanford University)의 윌렛(Willett) 교수팀은 머릿속에서 생각하는 글자를 타이핑하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface, BCI) 기술의 개발에 성공함
- 윌렛 교수팀은 직접 글자를 타이핑하는 방식을 활용하되, 머신러닝 알고리듬을 활용해 사용자가 글자를 쓰는 것을 상상할 때 나타나는 신호를 글자로 변환하도록 훈련함
- 사용자가 글씨를 쓰는 것을 상상할 때 나타나는 뇌 신호를 포착하고, 각 단어에 대응하는 뇌 신호의 패턴에 대한 데이터셋을 구축한 다음 이 데이터로 훈련을 수행하게 만듦
- 윌렛 교수팀은 언어 예측 모델 등을 활용해 99.1%의 타이핑 정확도를 기록하는 동시에 분당 90글자를 타이핑하도록 만드는데 성공하였음
○ 새롭게 개발된 기술은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)와 머신러닝 기술이 결합한 것으로, 일부 한계에도 불구하고 관련 기술 발전에 중대한 이정표가 될 수 있음
- 기술 개발 과정에서 r, v, u와 같이 비슷하게 생긴 글자를 구분하는데 어려움을 겪었다는 점에서, 유사하게 생긴 글자가 많거나 글자 수가 많은 언어의 경우 상대적으로 성능이 저하될 수 있음
- 반면 본 연구의 성과는 현재 머신러닝 기술이 빠르게 발전한다는 점에서 미래 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술의 발전에 중요한 방향성을 제시해주고 있음
* Neural interface translates thoughts into type
○ 현재까지 거동이 불편한 사람에 활용되고 있는 타이핑 보조 기술은 눈의 움직임이나 목소리, 신호로 원하는 글자를 선택하는 방식으로 여러 한계를 가지고 있음
- 신체가 마비된 사람이 타이핑을 하기 위해서는 눈의 움직임이나 목소리를 활용하는 방안이 있으나 타이핑 속도가 47.5글자/분에 불과해 건강한 사람의 115글자/분에 비해 느리며, 타이핑할 때 다른 곳을 볼 수 없다는 한계가 있음
- 뇌에 전극을 심어 뇌 신호를 이용한 방법도 알파벳 26글자를 활용하는 것은 너무 복잡해 간접적으로 방향 커서를 움직여 원하는 글자를 이용하는 방식이 이용되고 있으며 타이핑 속도가 분당 40글자에 그치고 있음
○ 스탠포드대학교(Stanford University)의 윌렛(Willett) 교수팀은 머릿속에서 생각하는 글자를 타이핑하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface, BCI) 기술의 개발에 성공함
- 윌렛 교수팀은 직접 글자를 타이핑하는 방식을 활용하되, 머신러닝 알고리듬을 활용해 사용자가 글자를 쓰는 것을 상상할 때 나타나는 신호를 글자로 변환하도록 훈련함
- 사용자가 글씨를 쓰는 것을 상상할 때 나타나는 뇌 신호를 포착하고, 각 단어에 대응하는 뇌 신호의 패턴에 대한 데이터셋을 구축한 다음 이 데이터로 훈련을 수행하게 만듦
- 윌렛 교수팀은 언어 예측 모델 등을 활용해 99.1%의 타이핑 정확도를 기록하는 동시에 분당 90글자를 타이핑하도록 만드는데 성공하였음
○ 새롭게 개발된 기술은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)와 머신러닝 기술이 결합한 것으로, 일부 한계에도 불구하고 관련 기술 발전에 중대한 이정표가 될 수 있음
- 기술 개발 과정에서 r, v, u와 같이 비슷하게 생긴 글자를 구분하는데 어려움을 겪었다는 점에서, 유사하게 생긴 글자가 많거나 글자 수가 많은 언어의 경우 상대적으로 성능이 저하될 수 있음
- 반면 본 연구의 성과는 현재 머신러닝 기술이 빠르게 발전한다는 점에서 미래 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술의 발전에 중요한 방향성을 제시해주고 있음
