KOSEN 한민족과학기술자네트워크

운동시에, 사람의 몸에서는 다양한 전기적 신호가 발생합니다. 예를 들어, 팔을 움직이기 위해서는 먼저, 뇌에서 팔을 움직일 것을 생각하고, 뇌에서 팔근육으로 전기자극을 전달하며, 신호를 전달받은 근육이 수축합니다. 근육이 수축할 때에는 또 다른 전기신호가 발생됩니다. 여기서, 뇌에서 발생하는 신호를 뇌파, 근육이 발생시키는 신호를 근전도라고 합니다. 이와 같이 우리 몸의 움직임은 어떠한 형태로든 신호를 만들어 냅니다. 이런 전기신호는 심지어, 시선을 이동할 때에도 발생하며, 이 신호를 안구전도라고 합니다. 저희 연구실에서는 이와 같이 인체에서 발생하는 전기신호를 해석하는 지능형 시스템을 개발하며, 개발된 알고리즘을 컴퓨터, 로봇카 등의 컨트롤에 활용하는 연구를 진행하고 있습니다.

대부분의 사람들은 글자를 손으로 씁니다. 가끔, 손에 장애가 있는 분들이 발이나 신체의 다른 부위로 글을 쓰는 것을 보기도 합니다. 그렇다면, 눈으로 글자를 쓰는 것은 어떨까요? 오래된 슈퍼히어로인 슈퍼맨이나, 엑스맨의 사이클롭스처럼 눈에서 레이저가 나온다면 벽에 글자를 쓰는 것도 가능하지 않을까요? 저희 연구실에서 연구중인 “눈글” 은 안구의 움직임을 인식하여 이를 글자로 변환시켜주는 시스템입니다. 눈에서 레이저가 나간다고 상상하며 시선을 움직여, 가상의 공간에 글자를 쓰는 개념이지요. 이 방법은 ALS (루게릭 병) 등으로 사지가 마비된 환자의 커뮤니케이션 도구로 사용될 수 있으며, VR환경에서의 자연스러운 명령 도구로 활용될 수도 있습니다. 이 일을 가능하게 하는 가장 핵심적인 기술은 DPW (Dynamic Positional Warping) 이라고 하는 패턴인식 기술인데요, DPW는 두 개의 시계열 (Time-Series) 신호를 비교하여, 두 신호 사이의 비유사도(Dissimilarity)를 계산하여 주는 알고리즘입니다. 본래 비유사도 계산에는 DTW (Dynamic Time Warping)라는 알고리즘이 널리 사용되고 있었으나, 글자와 같은 2차원 시계열 데이터의 경우 발생하는 문제점이 일부 있어, 이를 자체적으로 개선하여 사용하고 있는 것이 DPW알고리즘입니다.

안구전도는 휠체어나 로봇의 컨트롤 등에도 사용될 수 있습니다. 결과가 눈에 바로바로 보여지기에 학부생들의 흥미를 끄는 연구주제입니다. 작년에는 전자공학과, 의용공학과의 학생들이 힘을 합쳐 시선인식 시스템을 아두이노에 올리고, 근거리통신을 사용하여 멀리 떨어진 로봇을 제어하는 시스템을 제작하였고, 캡스톤 디자인 경진대회(학부생 대상)에 출품하기도 하였습니다.

뇌파는 뇌가 동작할 때에 발생하는 전기적 신호를 측정한 것입니다. 건강한 사람의 뇌에서도 다양한 신호가 발생하지만, 뇌전증 환자와 같이 뇌에 질환이 있는 경우에는 일반적이지 않은, 특수한 형태의 뇌파가 발생하는 경우가 있습니다. 이런 특수한 뇌파를 통해 뇌의 어느 부위에 문제가 발생한 것인지 특정할 수 있다면, 수술적 요법을 통해 질환을 치료할 수도 있습니다. 저희 연구실에서는 뇌에서 발생하는 특수한 패턴을 자동으로 찾아주는 알고리즘을 개발하고 있으며, 아직까지는 인식률이 그리 높지 않으나, 알고리즘의 개선을 통해 점차 향상시키려 노력하고 있습니다.

Human-Robot Interaction(HRI)은 인간과 로봇의 상호작용을 다루는 분야입니다. 스마트폰이 많은 사람들에게 널리 보급된 것처럼 미래에는 우리의 일상 속에서 로봇을 만날 일이 잦을 것입니다. 이런 상황에서 로봇이 사람과 상호작용을 원활하게 하기 위해서는 어떻게 로봇을 만들어야 하는지를 연구하는 분야입니다. HRI는 HCI와 마찬가지로 공학, 인문사회학, 디자인 등 다양한 연구 분야의 지혜가 필요한 분야입니다. 위의 사진은 양로원의 할머니, 할아버지를 보살피는 간호사의 업무를 돕는 이동 로봇을 이용한 연구의 현장 모습입니다.