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에어팟 프로3 [사진: 애플]

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[디지털투데이 AI리포터] 애플이 AI 기반 뇌파(EEG) 분석 기술을 개발하면서, 에어팟이 뇌 신호를 감지하는 기기로 진화할 가능성도 제기되고 있다.

28일(현지시간) IT매체 나인투파이브맥에 따르면, 애플 연구진은 주석 없는 원시 뇌파 데이터를 활용해 신호 조각들 간의 시간적 관계를 스스로 학습하는 새로운 AI 기법을 공개했다.

현재 뇌파 분석 모델은 수면 단계 구분이나 발작 시작·종료 지점과 같은 정보를 사람이 직접 작성한 주석 데이터에 크게 의존해 왔다. 애플 연구진은 이러한 한계를 지적하며, 기존 방식이 주로 신호의 작은 간격을 보완하는 데 초점을 맞추고 있다고 설명했다. 이에 따라 연구팀은 뇌파 전체 구조를 더 넓은 시각에서 학습하도록 하는 방법, 즉 주석 없는 데이터만으로도 시간적 패턴을 파악하는 AI 접근법(PARS)을 제안했다.

논문에 따르면 PARS는 작은 뇌파 신호 조각들이 시간적으로 어떻게 연결되는지 예측하는 자가(supervised) 학습 방식을 사용한다. 이는 수면 단계 분류부터 발작 탐지까지 다양한 뇌파 분석 작업에서 유용하며, 실제로 PARS로 사전학습된 모델은 네 개의 뇌파 벤치마크 가운데 세 개에서 기존 방법을 능가하거나 동등한 성능을 보였다.

PARS의 성능은 EESM17, TUAB, TUSZ, PhysioNet-MI 등 네 가지 벤치마크로 평가됐다. 이 중 EESM17은 12채널 착용형 귀 뇌파(ear-EEG) 시스템과 6채널 두피 뇌파 시스템을 이용해 9명의 피험자를 밤새 기록한 데이터셋이다. 귀 뇌파는 두피 뇌파와 전극 구조는 다르지만, 수면 단계나 특정 발작 패턴처럼 임상적으로 의미 있는 신호를 독립적으로 포착할 수 있다는 점이 특징이다.

흥미로운 점은, 귀 뇌파 데이터가 이번 연구에 활용된 것과는 별개로 애플이 2023년 사용자의 생체 신호를 측정하는 웨어러블 전자기기 관련 특허를 출원했다는 사실이다. 특허는 귀 뇌파를 두피 뇌파의 대안으로 제시하면서도 전극 배치나 신호 품질과 같은 기술적 한계를 지적하고, 이를 해결하기 위해 에어팟 이어팁에 더 많은 센서를 배치하는 설계를 제안한다. 또한 각 전극의 임피던스, 노이즈, 피부 접촉 상태, 전극 간 거리 등을 평가해 AI가 최적 전극을 자동으로 선택하고, 여러 신호에 가중치를 부여해 하나의 파형으로 결합하는 방식도 포함된다. 여기에 측정 시작·종료를 위한 탭 또는 압박 제스처까지 언급된다.

특허는 이렇게 확보된 생체 신호가 수면 모니터링이나 발작 검출 등 다양한 용도로 활용될 수 있다고 설명한다. 다만 이번 연구는 에어팟을 언급하지 않으며, 2023년 특허와도 직접적인 연관이 없다. 연구의 초점은 귀 뇌파를 포함한 비주석 뇌파 데이터로부터 뇌파 신호 간 시간적 간격을 AI가 스스로 학습할 수 있는지를 검증하는 데 있다.

그럼에도 불구하고 애플이 데이터를 수집하는 하드웨어 기술과 데이터를 해석하는 AI 모델을 동시에 탐구하고 있다는 점은 주목된다. 이러한 기술들이 실제 제품으로 이어질지는 아직 알 수 없지만, 애플의 웨어러블 생체 신호 연구가 점차 확대되고 있음은 분명하다.

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