상상을 읽는다! 뇌파 인식 멤리스터 하드웨어신경망 개발 

 - ㅏ/ㅣ/ㅜ 발음 상상을 인식…환자·장애인 등의 의사소통 가능성 열어

 - 이병근‧이보름 교수팀, 네이처 출판그룹 Scientific Reports에 논문 게재

 

 

 

(그림 1) 피실험자 뇌파의 특징을 추출하는 과정을 나타낸 모식도. (a) 피실험자의 머리에 전극을 부착하고 /아/, /이/, /우/ 의 발음을 상상하게 하면 각 발음마다의 뇌파 특징(b)이 나타난다. 이를 숫자 0과 1로 구성된 2진 코드(c)로 전환해 하드웨어 신경망의 입력값으로 활용했다.

 

 

 

□ 국내 연구진이 사람의 시냅스 역할을 하는 소자인 멤리스터*를 활용해 상상에 의한 뇌파(EEG)를 실시간으로 인식하는 하드웨어 신경망*을 구현하는 데 성공했다. 이번 연구는 환자나 장애인 등 의사소통이 불가능한 사람들이 상상만으로 의사표현을 할 수 있도록 돕는 데 기여할 것으로 기대된다.

 

  * 멤리스터(memristor) : 메모리(memory)와 레지스터(resistor)의 합성어로, 사람의 신경세포들 사이 접합 부분인 시냅스를 대체할 수 있는 소자로 주목받고 있음
  * 하드웨어 신경망(Hardware neural network) : 인공신경망(artificial neural network)을 하드웨어로 실제 구현한 것으로, 인공신경망보다 사람의 뇌를 완벽히 모사할 수 있음

 

□ 지스트(GIST‧광주과학기술원) 기전공학부 이병근 교수와 의료시스템학과 이보름 교수(공동 교신저자)가 주도하고 나노바이오재료전자공학과 졸업생 박상수 박사와 기전공학부 추명래 박사과정생(공동 제1저자)이 수행한 이번 연구는 한국연구재단의 미래융합파이오니어사업의 지원을 받아 진행됐으며, 네이처 출판 그룹에서 발간하는 세계적인 과학전문지 사이언티픽 리포츠(Scientific Reports) 5월 5일자 온라인판에 게재됐다. (*논문명 : Electronic system with memristive synapse for  pattern recognition)

 

  ∘ 또한 이번 연구에는 포항공대 황현상 교수(신소재공학과)를 비롯해 지스트 이병훈 교수(신소재공학부‧미래전자소자연구센터장)와 전문구 교수(정보통신공학부) 등이 공동 연구자로 참여했으며, 3년 동안 다양한 분야를 아우르는 통합 연구를 통해 세계 최고 수준의 연구 성과를 거뒀다.

 

 

 

(그림 2) 자체 제작한 멤리스터 소자와 기타 전자회로 칩을 이용해 인쇄 회로 기판(printing circuit board)위에 구현된 하드웨어 신경망의 실제 모습

 

 

 

□ 사람의 뇌를 모사한 하드웨어 신경망은 전자기기 등이 정보를 처리할 때 소요되는 시간을 대폭 감소시킬 방법으로서 연구되고 있는데, 특히 멤리스터는 하드웨어 신경망의 효율을 증가시킬 수 있는 소자로 주목받고 있다.

 

  ∘ 사람의 뇌파를 전자기기로 인식하는 경우 컴퓨터를 이용한 디지털 신호처리를 통해 특징을 추출하고 있는데, 이 방법은 잡음에 의한 뇌파의 왜곡이 심해 인식하는데 시간이 오래 걸리는 한계가 있다.

 

□ 연구팀은 사람이 발음을 상상할 때 발생하는 뇌파를 측정하고 이를 멤리스터가 적용된 하드웨어 신경망에 학습시키는 방법으로 ‘상상’에 의한 뇌파를 인식하는 데 성공했다.

 

  ∘ 연구팀은 피실험자(학생)가 아(a), 이(i), 우(u)의 세 가지 음성을 상상으로 발음했을 때 발생하는 뇌파 신호를 측정한 뒤, 신호처리 과정을 거쳐 특징을 분류하고 하드웨어 신경망의 입력신호로 사용할 수 있도록 32비트 2진 코드로 변환했다. (그림1 참고)

 

  ∘ 이어 2진 코드로 변환된 뇌파 신호를 자체 제작한 하드웨어 신경망의 입력으로 활용해 시냅스를 학습시킨 후, 다시 피실험자가 아(a), 이(i), 우(u) 가운데 임의로 상상하는 뇌파 신호를 측정해 실시간으로 어떠한 음성을 상상했는지 인식하는 데 성공했다.

 

 

 

(왼쪽부터) 이병근 교수, 이보름 교수, 박상수 박사, 추명래 박사과정생

 

 

□ 이병근 교수와 이보름 교수는 “이번 연구는 멤리스터 소자를 활용한 하드웨어 신경망 시스템의 다양한 활용 가능성을 증명한 것”이라며 “하드웨어 신경망 시스템이 향후 의사소통이 어려운 환자나 장애인들이 상상만으로 의사소통하는 데 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.      <끝>

 

 

 

대외협력팀