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에어팟, 사용자 뇌파 읽는 날 올까

애플이 최근 뇌파(EEG) 데이터에서도 뇌 전기 활동 구조를 학습할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 이에 따라 에어팟이 사용자의 뇌 신호를 읽을 수 있는 시대가 올 수 있다는 기대감이 커지고 있다고 IT매체 나인투파이브맥이 최근 보도했다. 애플은 지난달 14일(현지시간) 논문 사전공개사이트 '아카이브(arXiv)'에 '쌍별 상대 이동 사전학습을 활용한 EEG(뇌파) 신호의 상대적 구성 학습'이라는 제목의 논문을 공개했다. 이 논문에서 애플은 EEG 데이터를 인간의 주석 없이 학습할 수 있는 'PARS(PAirwise Relative Shift)' 사전학습 방식을 소개했다. 일반적으로 EEG 분석은 수면 단계나 발작 여부 등 특정 구간을 의료 전문가가 직접 선별하고 주석을 달아 학습 데이터를 만드는 방식을 사용한다. 그러나 애플은 이러한 방식이 고비용·저효율이라는 점을 지적하며, 전문가의 도움 없이 원시 EEG 데이터의 각 구간 사이 시간적 이동을 예측하는 방식으로 스스로 학습하는 모델인 PARS를 개발했다고 밝혔다. PARS는 작은 뇌파 신호 조각들이 시간적으로 어떻게 연결되는지 스스로 예측하는 자가학습 방식구조를 갖는다. 이 방식은 수면 단계 분류부터 발작 탐지까지 다양한 EEG 분석 작업에 활용될 수 있으며, 실제 실험에서 PARS로 사전 학습한 모델은 4개의 EEG 벤치마크 가운데 3개에서 기존 모델보다 우수하거나 동등한 성능을 보였다. 더 관심을 끄는 점은 애플이 2023년 출원한 "사용자의 생체 신호를 측정하는 웨어러블 전자 기기" 특허다. 해당 특허에서는 귀-EEG 장치를 언급돼 있는데, 귀를 통해 측정한 EEG가 두피 EEG의 대안이 될 수 있다는 점과 함께 전극 배치나 신호 품질과 같은 기술적 한계를 지적하며 이를 개선해야 한다고 지적했다. 이를 해결하기 위해 애플은 에어팟 이어 팁에 더 많은 센서를 배치하는 방식, AI가 임피던스, 노이즈, 피부 접촉 상태, 전극 간 거리 등을 평가해 최적 전극을 자동으로 선택하고, 여러 신호에 가중치를 부여해 하나의 파형으로 결합하는 방식 등을 제안했다. 물론, 이번 논문은 에어팟을 언급하지 않았고 2023년 애플 특허와도 관련이 없다. 이 연구는 레이블이 지정되지 않은 EEG 데이터에서 EEG 사이의 시간 간격을 예측하도록 스스로 학습할 수 있는지, 데이터 세트의 일부로 귀-EEG 신호를 활용할 수 있는지를 확인하는데 목적을 두고 있다. 그럼에도 불구하고, 애플이 데이터를 수집하는 하드웨어와 데이터를 해석하는 AI 모델을 동시에 탐구하고 있다는 점은 눈여겨볼 만하다고 해당 매체는 전했다. 또, 이 기술들이 실제 제품으로 이어질지는 아직 알 수 없지만, 애플의 웨어러블 생체 신호 연구가 빠르게 확장되고 있다는 사실은 분명하다고 덧붙였다.

2025.12.01 15:13이정현 미디어연구소

뇌분야 AI파운데이션 모델 첫 개발…"당장 실용화 가능"

딥러닝 기반 뇌신호 분석에서 한계로 꼽혀 온 '레이블 데이터 부족' 문제를 국내 연구진이 새로운 AI 파운데이션 모델로 해결했다. 기술성숙도(TRL)로는 실용화 수준인 5단계 정도로, 상용화 바로 전단계라는 것이 연구진 설명이다. DGIST는 지능형로봇연구부 안진웅 박사 연구팀이 뇌신호를 스스로 학습하도록 설계, 극도로 적은 양의 레이블만으로도 기존 대비 높은 정확도(최저8~최고20% 향상)를 구현할 수 있는 AI파운데이션 모델을 개발했다고 26일 밝혔다. 이번 연구는 안진웅 박사(지능형로봇연구부 책임연구원, 융합전공 겸무교수)와 정의진 박사후연수연구원(로봇및기계전자공학연구소, 바이오체화형피지컬AI연구단)이 공동 수행했다. 연구팀은 "EEG(뇌파)와 fNIRS(기능적 뇌혈류) 신호를 모두 이해하고 분석할 수 있는 '뇌파–기능뇌혈류 멀티모달 파운데이션 모델'을 세계 최초로 구현했다"고 말했다. 이들은 총 918명으로부터 약 1천250시간에 걸친 초대형 뇌신호 데이터를 확보해, 레이블 없이 비지도 방식으로 모델을 학습시켰다. 이를 통해 EEG와 fNIRS 각각의 고유한 특징뿐 아니라 두 신호가 공유하는 잠재적인 표현까지 동시에 파악할 수 있도록 설계했다. 기존에는 EEG와 fNIRS를 동시에 측정한 데이터 확보가 거의 불가능해 멀티모달 AI 구축에 큰 제약이 있었지만, 이번 연구에서 개발된 모델은 동시계측 데이터 없이도 학습이 가능하도록 설계했다. 소량의 레이블만으로도 높은 정확도를 구현하며 EEG 단독 분석, fNIRS 단독 분석, 두 신호를 결합한 멀티모달 분석까지 하나의 모델로 모두 수행할 수 있어 기존 기술의 구조적 한계를 완전히 넘어섰다. 안진웅 박사는 “멀티모달 뇌신호 분석이 가진 구조적 제약을 뛰어넘은 최초의 프레임워크"라며 "뇌신호 AI 분야에서 근본적인 혁신을 이뤄냈다”고 설명했다. 안 박사는 또 “특히 두 신호 간 공유 정보를 정렬하는 대조 학습 전략이 모델의 표현력을 대폭 확장했고, 이는 뇌창발인공지능(Brain-Inspired AI)과 뇌–컴퓨터 인터페이스(BCI) 등 미래 뇌공학 기술 발전에 중요한 전환점이 될 것”이라고 말했다. 공동 연구자인 정의진 박사후연수연구원은 "실용화가 바로 가능한 수준이다. 안진웅 박사가 대표로 있는 포피엠엑스를 통해 상용화를 추진 중"이라고 덧붙였다. 이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐더. 연구결과는 계산생물학 및 의료정보학 분야 국제 학술지(Computers in Biology and Medicine)에 게재됐다.

2025.11.26 10:20박희범 기자

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