비침습 AI-뇌·컴퓨터 인터페이스(BCI), 마비 환자 팔 움직였다

비침습적 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)에 인공지능(AI)을 결합해 마비 환자도 로봇팔과 컴퓨터 커서를 정밀하게 조작할 수 있는 길이 열렸다.

미국 로스앤젤레스 캘리포니아대(UCLA) 조너선 카오 교수 연구팀은 2일 과학 저널 네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)에 발표한 논문에서, AI 기반 착용형 BCI 시스템을 개발했다고 밝혔다. 이 시스템은 마비 환자의 의도를 추론해 AI 보조 조종사(co-pilot) 역할을 하며 로봇팔이나 커서를 사용자가 원하는 대로 움직이도록 돕는다.

이번 성과는 비침습적 BCI의 낮은 정확도를 극복하고 실제 생활 과제로 확장할 수 있는 기술적 도약을 보여준다.

마비·루게릭 환자 일상 독립성 회복 목표

연구는 UCLA 신경공학·계산 연구실에서 수행됐으며, 두피에 부착하는 EEG(뇌파) 센서를 기반으로 했다. 연구 결과는 9월 2일 네이처 머신 인텔리전스 온라인판에 게재됐고, 미국 국립보건원(NIH)과 UCLA-아마존 공동 프로그램인 ‘Science Hub for Humanity and Artificial Intelligence’의 지원을 받았다. 연구진은 해당 시스템에 대해 특허도 출원했다.

카오 교수는 “목표는 AI로 기존 BCI를 보완해 덜 위험하고 덜 침습적인 방법을 구현하는 것”이라며 “궁극적으로 마비나 루게릭병 같은 운동 장애 환자가 일상에서 독립성을 회복할 수 있도록 하는 AI-BCI 시스템을 개발하는 데 있다”고 말했다.

현재 뇌에 전극을 이식하는 침습적 BCI는 신호 해석 정확도는 높지만 신경외과 수술에 따른 위험과 비용이 크다는 한계가 있고, 반대로 비침습적 BCI는 안전하지만 정확성과 신뢰도가 떨어져 실제 활용에는 제약이 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 뇌파를 분석해 움직임 의도를 추출하는 맞춤형 알고리즘을 개발하고, 이를 카메라 기반 AI 플랫폼과 결합해 사용자의 목표와 방향을 실시간으로 해석하는 공동 제어(shared control) 모델을 완성했다. 단순한 신호 전달이 아니라 뇌 신호와 시각 정보를 통합해 사용자가 의도한 행동을 더 정밀하게 구현할 수 있도록 한 것이다.

실험에는 마비 환자 1명을 포함한 총 4명이 참여했으며, 컴퓨터 커서를 목표 지점으로 옮겨 일정 시간 유지하는 과제와 로봇팔을 이용해 책상 위 블록을 지정된 위치로 이동하는 과제가 진행됐다. 척수 손상으로 다리가 마비된 참가자는 기존 BCI만으로는 로봇팔 과제를 수행하지 못했지만, AI 보조가 결합되자 약 6분 30초 만에 성공적으로 마쳤고, 커서 이동 속도는 AI 보조 전보다 3.9배 빨라졌다.

마비가 없는 참가자들도 평균 2.1배 성능 향상을 보였다. 연구팀은 이번 결과가 AI의 개입으로 기존 비침습적 BCI의 낮은 정확성과 신뢰도를 보완할 수 있음을 보여주며, 기술이 고도화될수록 사용자가 더 복잡한 과제도 쉽게 수행할 수 있을 것이라고 설명했다. 다만 환자 적용을 위해서는 다양한 조건과 환경에 맞춘 추가 연구가 필요하다고 덧붙였다.

김지윤 기자/ hello@sciencewave.kr

참조 논문: Lee JY, Lee S, Mishra A, et al. Brain–computer interface control with artificial intelligence copilots. Nat Mach Intell. 2025. doi:10.1038/s42256-025-01090-y