인공지능 기술의 장애인 재활 적용과 기대

[사나래]

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인체 비례도 Ⓒ레오나르도 다 빈치

학부 전공대로 생물학 전공으로 대학원 진학을 준비하다 우연한 기회에 ‘다빈치의 인체비례도’를 학과 표식으로 사용하는 것에 반하고, 나 같은 장애인들에게 도움이 될 수 있을 거란 막연한 기대에 부풀어 고등학생 시절부터 전공하고 싶었던 생면부지의 의용공학 전공으로 다른 학교의 대학원에 진학하게 되었다.

대학원 재수까지도 각오했었지만 나는 운이 좋게도 입학시험에 단번에 합격은 물론이고, 대학원 동기로 하늘 같은 고등학교 선배님이 두 분이나 계셨고 또 고등학교 후배도 한 명 있어 석사과정 중 학업뿐만 아니라 여러모로 도움을 받아 타전공 출신은 5학기를 수학해야 했지만, 4학기 만에 조기 졸업이 가능했던 기억이 있다.

의용공학(醫用工學)이란 학문에 대해 문외한(門外漢)이었던 나에게 하늘 같은 선배님들이 우리 과는 잘하면 ‘육백만불의 사나이’를 만들 수 있고 실패하면 ‘맹구’를 만들 수 있다며 농담하던 기억이 생생하다.

우리나라에서도 인기 리에 방영되었던 미드 ‘육백만불의 사나이’. Ⓒ미 ABC방송

이러한 바이오닉(bionic) 기술에 인공지능(AI)기술이 접목되어 장애인의 재활에 도움을 주고 있다는 최신 미국 뉴욕타임즈 기사 내용을 통해 그에 언급된 장애인 재활에 적용된 인공지능 기술에 대해 좀 더 자세히 소개하고자 한다.

“사고로 오른쪽 팔을 잃은 44세의 드 라가르드라는 여성의 재활도전기에 대해 소개하고 있는데, 인공지능 기술이 접목된 전자의수와 의족을 통해 그녀는 용기를 얻고, 모닝커피를 만들고, 식물에 물을 주고, 옷을 걸 수 있게 되었다. 무엇보다 그녀의 9살 된 딸 다프네와 길을 걸을 때 그 손을 잡을 것이 가능 해 졌다고 한다.

기술적으로 복잡한 메카니즘을 지닌 전자의수에 인공지능의 한 형태인 머신 러닝 즉, 기계 학습에 의해 작동되는데, 이를 통해 탁월한 패턴 인식 및 과거 행동을 기반으로 한 예측과 추천 알고리즘으로 머신러닝을 활용한 것이다.

이와 같은 사례를 통해 인공지능이 의료분야에 적용, 발전되고 있는지를 보여주고 있는데, AI의 위험에 대한 여러 우려에도 불구하고, 이러한 기술들이 장애인 재활 등을 비롯한 여러 분야에서 인간의 삶을 향상시킬 수 있는 긍정적인 측면에 더 큰 기대를 가지는 것이다.

드 라가르드가 움직이면 팔에 내장된 센서가 그 일을 수행하기 위해 그녀의 손에 신호를 보내는 형태로 이뤄지는데, 이를 위해 팔을 많이 쓰면 쓸수록 더 좋은 적용이 나타나는데, 소프트웨어는 그녀가 성취하려고 하는 것을 예측하는 기능까지 수행하는데, 더 많은 데이터를 수집하고 축적하여 예측에 활용하는 수준까지 발전한 것이다.

하지만 장점만 존재하는 것은 아니다. 기술이 완벽하지 않아 전자의수의 무게가 무겁고, 이로 인해 사용자인 드 라가르드의 어깨와 허리가 아프고 하루에 한 번 이상 충전을 해야 하며, 날씨가 더울 때는 불편하다고 한다. 또한 의수에 촉감감지 기능이 부재하여 그녀는 오른손에 휴대폰을 쥐고 있다는 것을 잊어버린 후 여러 번 휴대폰을 떨어뜨리기 한다. 이러한 불편을 개선하기 위해 많은 연구가 현재도 진행 중이라고 한다.”(뉴욕타임즈 기사 요약)

인공의수족에 인공지능(AI) 기술을 접목하는 것은 많은 가능성을 열어준다. 인공지능 기술은 사용자의 움직임을 더 자연스럽게 하고, 사용자 경험을 개선하며, 전반적인 기능을 향상시키는 데 큰 역할을 할 수 있다.

이를 위한 세부기술을 살펴보면 근전도 신호 해석 및 제어기술을 필요로 하는데, 인공지능은 사용자의 근전도(EMG) 신호를 분석하여 의수족을 제어할 수 있다. 머신러닝 알고리즘은 사용자의 근육 신호 패턴을 학습하여 특정 동작을 인식하고 이를 바탕으로 의수족을 움직일 수 있게 한다. 이는 더 자연스럽고 정밀한 움직임을 가능하게 하는 역할을 수행한다.

패턴 인식 및 동작 예측기술은 AI 기술은 사용자의 일상적인 움직임 패턴을 학습하여 의수족이 보다 예측가능하고 신속하게 반응하도록 할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 특정 물체를 잡으려 할 때, 인공지능은 이를 예측하고 적절한 그립을 준비할 수 있는 것이다.

사용자 맞춤형 피드백 시스템과 관련된 기술의 구현을 통해 인공지능은 사용자에게 피드백을 제공하여 의수족 사용을 최적화할 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 사용자의 움직임 데이터를 분석하여 자세나 힘 조절 등에 대한 실시간 피드백을 제공할 수 있다.

센서 데이터 통합 기술이 필수적으로 요구되는데, 다양한 센서(예: 압력 센서, 가속도계, 자이로스코프 등)로부터 데이터를 수집하고 AI 알고리즘을 통해 이를 분석함으로써, 의수족의 성능을 향상시킬 수 있다. 이 데이터를 바탕으로 인공지능은 사용자의 의도에 맞춰 적절한 반응을 보이도록 의수족을 제어할 수 있는 것이다.

자기 학습 및 적응기술은 AI 기술을 통해 의수족은 사용자의 사용 패턴을 지속적으로 학습하고 적응할 수 있다. 이는 사용자에게 맞춤형 경험을 제공하며, 시간이 지남에 따라 더욱 효율적이고 편리하게 사용할 수 있게 한다.

감각 피드백 기술은 인공지능은 촉각 피드백 시스템과 결합하여 사용자가 의수족을 통해 느낄 수 있는 감각을 제공할 수 있다. 예를 들어, 압력이나 질감 정보를 전달함으로써 더 자연스러운 사용 경험을 제공할 수 있다.

이러한 기술들의 결합은 인공 의수족 사용자의 삶의 질을 크게 향상시키며, 더 많은 자율성과 자립성을 제공할 수 있다. 인공지능 기술의 발전은 앞으로도 인공 의수족의 성능과 사용성을 지속적으로 향상시킬 것으로 기대되고 있다.

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