신호 획득과 전처리: 복잡한 두뇌 활동 해석의 시작
Brain2Qwerty 시스템의 첫 단계는 정교한 신호 획득과 전처리 과정이에요. MEG 스캐너가 초당 천 번씩 뇌의 스냅샷을 찍어내는데, 이게 어마어마한 양의 데이터를 만들어내죠. 그런데 이 raw 데이터를 그대로 쓸 순 없어요. 그래서 여러 가지 전처리 과정을 거치게 돼요.
주파수 필터링으로 우리가 관심 있는 주파수 대역만 쏙 뽑아내고, 눈 깜빡임이나 근육 움직임 같은 방해 요소들도 제거해요. 또 웨이블릿 변환 같은 고급 기법으로 신호의 시간적, 주파수적 특성을 꼼꼼히 분석하죠. 이런 과정을 거치고 나면 뇌 활동에 대한 더 깔끔하고 의미 있는 데이터를 얻을 수 있어요.
특징 추출: 의미 있는 패턴 찾기
전처리된 신호에서 중요한 특징들을 뽑아내는 게 다음 단계예요. 이건 마치 복잡한 퍼즐에서 중요한 조각들을 골라내는 것과 비슷해요. 뇌의 어느 부위가 활성화되는지, 신호의 세기나 지속 시간은 어떤지, 또 알파파나 베타파 같은 특정 주파수 대역의 강도는 어떤지 등을 분석해요. 이렇게 추출된 특징들이 AI 모델의 입력값이 되는 거죠.
AI 모델 적용: 뇌 신호를 텍스트로 변환
이제 추출된 특징들을 AI 모델에 넣어요. 이 모델은 정말 복잡해서 수백만 개의 파라미터를 가지고 있어요. LSTM이나 Transformer 같은 첨단 모델을 사용해서 시간에 따른 신호 변화를 분석하고, MEG와 EEG 데이터를 동시에 활용해 정확도를 높이죠. 또 다른 사람들의 데이터로 미리 학습된 모델을 개인에 맞게 조정하는 과정도 거쳐요.
디코딩과 후처리: 생각을 글자로
마지막으로, AI 모델의 출력을 실제 텍스트로 바꾸는 과정이 있어요. 각 글자의 확률을 계산해서 가장 그럴듯한 문장을 만들어내죠. 여기에 언어 모델을 더해 문맥도 고려하고, 스펠링이나 문법 오류도 잡아내요.
이 모든 과정이 실시간으로 일어나야 하니까 엄청난 연산 능력이 필요해요. 그래서 고성능 GPU 클러스터를 쓴다고 하더라고요.
실제론 이게 더 복잡하고 정교한 과정이겠지만, 대충 이런 식으로 작동한다고 보면 될 것 같아요. 아직 완벽하진 않지만, 이 기술이 발전하면 말을 못하는 중증 장애인들에게 새로운 희망이 될 수 있을 것 같아요. 그들의 '목소리'를 되찾아주는 거니까요. 멋진 미래가 기다리고 있는 것 같아요, 안 그래요?