황한정 교수 공동연구팀, 뇌파분석에 딥러닝 기술 적용

고려대학교 세종캠퍼스 황한정(전자및정보공학과) 교수, 동서대학교 한창희(소프트웨어학과) 교수 공동연구팀은 뇌파분석에 딥러닝 기술을 적용하여 전통적인 기계학습 알고리즘보다 우수한 성능을 도출한 연구 결과를 발표했다.

뇌파는 뉴런의 신경활동에 의해서 생성되는 전기적 신호다. 뇌파를 정확하게 해독한다는 것은 신경계 손상 및 정신질환 환자의 치료/재활뿐만 아니라 다양한 일상생활에서 헬스케어적으로 응용이 가능하다는 것을 의미한다. 예를 들어, 뇌파를 이용하여 사지마비가 된 신경계 손상 환자의 생각을 읽어 키보드, 휠체어, 로봇팔 등의 외부기기를 제어할 수 있는 ‘뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interrface)’ 기술을 개발할 수 있다.

또한, 우울증, 조현병, 외상후스트레스장애(PTSD) 등의 정신질환 진단 및 관리에도 뇌파의 활용이 가능하며, 그 외에 뉴로마켓팅, 뉴로피드백, 뉴로시네마틱스, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 일반인 대상으로도 뇌파의 응용 및 활용이 가능하다.

하지만, 뇌파를 측정하기 위해서는 모자나 헤어밴드 형태의 뇌파 측정 장비를 착용해야하는 번거로움이 존재하며, 이는 실용적인 뇌파 응용 기술을 개발할 때, 사용성을 저해하는 원인이 된다. 최근 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 귀 근처에서 간단히 측정할 수 있는 무선이어폰 형태의 뇌파 측정 장비가 제안되고 있다.

두피 표면에서 골고루 뇌파를 측정하는 경우 대비 분석 정확도가 약 10% 정도 낮게 나오는 것이 일반적이나 귀 근처에서 뇌파를 측정할 경우 측정 위치의 제한으로 양질의 뇌파 데이터 확보가 어렵다는 문제가 남아있다. 황한정 교수 공동연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 합성신경망(convolutional neural network: CNN) 기반의 딥러닝 알고리즘을 적용하여 귀 뇌파 분석을 수행했다.

그 결과, 귀 뇌파만으로 이용하여 두피 표면에서 측정한 뇌파 수준으로 높은 분석 정확도를 확보할 수 있었다. 해당 연구에서는 피험자가 눈을 뜨고 감을 때의 뇌파를 측정하여, 피험자가 눈을 뜨고 있는지 혹은 감고 있는지를 해독했다. 전통적인 두피 뇌파를 이용할 경우 약 96%의 정확도로 피험자가 눈을 뜨고 있는지 감고 있는지를 해독할 수 있었으나 귀 뇌파에 딥러닝 기술을 적용할 경우 유사한 정확도(96.92%)로 해독할 수 있었다.

해당 연구 결과는 귀 근처에서 간단하게 측정할 수 있는 뇌파를 이용하여 신뢰도 높은 뇌파 기반 기술을 응용할 때, 원천기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.