[파이낸셜뉴스] 우리가 밥을 먹을 때 손으로 수저를 사용합니다. 그리고 이동할때 다리를 움직여 걷죠. 뇌에서 생각한 것을 행동으로 옮길때 어떤 경로를 통할까요. 우리 몸은 감각기관에서 받아들인 정보를 뇌로 전달하고, 다시 뇌에서 판단해 명령을 내립니다. 뉴런이라는 신경세포를 통해 하루에도 수없이 많이 이러한 과정을 거치죠. 과학자들은 오랫동안 뇌가 몸의 움직임을 어떻게 제어하는지 이해하기 위해 근육까지의 신경 회로 지도를 해독하려고 노력해 왔습니다. 초파리 신경망 세계 최초 해독 미국 워싱턴대와 하버드 의과대학의 과학자들이 초파리의 날개와 다리의 움직임을 조정하는 신경망을 세계 최초로 해독해 27일(한국시간) 세계적 권위의 과학저널인 '네이처(Nature)'에 발표했습니다. 척추동물의 척수와 유사한 초파리의 신경삭에서 다리와 날개를 제어하는 근육으로 연결된 뉴런을 연결했습니다. 이는 초파리가 다리와 날개의 움직임을 어떻게 감지하고 제어하는지를 밝히는 데 중요한 정보를 제공합니다. 작은 동물의 신경망(connectome)은 이전에도 지도화된 적이 있지만, 팔다리를 가진 동물의 운동 회로에 대한 시냅스 수준의 배선도를 발견한 것은 이번이 처음입니다. 사지마비 환자 치료길 열리나 연구진은 전자현미경을 이용해 4500만개의 시냅스와 1만4600개의 신경 세포체를 가진 복부 신경 중추(VNC) 네트워크를 확인했습니다. 복부 신경 중추(VNC)는 척추동물의 척수에 해당합니다. 이 데이터를 X선 홀로그래픽 나노토모그래피를 사용해 다리와 날개 운동 뉴런의 지도와 결합했습니다. 그 결과, 초파리는 날개의 힘과 조종을 담당하는 특수 근육을 가지고 있었습니다. 이 날개 근육들은 힘을 내는 근육은 흉부에, 조종을 담당하는 근육은 날개 경첩에 부착돼 있습니다.  연구진이 운동신경망을 알아보기 위해 초파리를 선택한 이유는 뭘까요. 워싱턴대 존 투힐 박사는 "초파리는 작은 신경계에도 불구하고 걷기와 비행을 포함한 운동 제어에 뛰어난 능력을 가지고 있다"고 설명했습니다. 초파리는 작지만 정교한 신경계를 가지고 있으며, 유전자 조작·분석 기술이 잘 발달돼 있고, 개체 간에 동일한 기능을 하는 뉴런이 확인돼 있기 때문이라고 합니다. 또 고양이의 종아리 근육에는 600개의 운동 뉴런(신경세포)에 의해 움직이지만, 초파리 다리 하나에는 단지 70개의 운동 뉴런(신경세포)에 의해 제어된다고 합니다. 연구진이 밝혀낸 것이 '겨우' 초파리의 운동 신경망이라고 생각할 수 있지만 그 원리를 알아내고 더 연구한다면 엄청난 결과를 가져올 수 있을 겁니다. 사지마비로 고통받는 환자들이 이 연구에서 시작된 결과물로 인해 치료받을 수 있을 지도 모릅니다. 연구진은 이번 신경망을 해독을 바탕으로 개체, 성별, 발달과정, 종 간의 차이나 부상, 질병에 대한 반응에서 신경망의 차이를 알아낼 계획이라고 합니다. 이런 과학기술의 발견이 좀 더 많아져 우리의 건강한 생활에 보탬이 됐으면 합니다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 황재윤 교수팀이 공간정보기업 다비오와 함께 항공 및 위성 영상에서 물체를 정확하게 추출하는 세계 최고 성능의 인공지능(AI) 신경망 'DG-Net'을 개발했다. 이 AI 신경망은 지리 공간 객체 분할의 정확도를 향상시킬 뿐만아니라, 환경 모니터링, 도시 계획, 농업 및 재해 관리 등 다양한 응용 분야에 적용할 수 있다. 3일 DGIST에 따르면 DG-Net은 항공 및 위성 이미지에서의 다양한 객체 분할 작업에서 우수한 성능을 보여준다. 특히, 지리 공간 객체 분할에서 뛰어난 정확도를 보여주며, 이는 기존 모델들 대비 최고의 성능을 나타낸다. 황재윤 교수는 "항공·위성 영상에 대해 물체의 밀도에 따라 학습시킨 AI 신경망을 여러 밀도의 항공·위성 영상에서 건물, 도로 등의 위치와 모양을 정밀하게 검출이 가능하다"고 설명했다. 이어 "이를 여러 물체 검출에 활용하면 더 많은 산업에 기여를 할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 황재윤 교수팀이 공간정보기업 다비오와 함께 항공 및 위성 영상에서 물체를 정확하게 추출하는 세계 최고 성능의 인공지능(AI) 신경망 'DG-Net'을 개발했다. 이 AI 신경망은 지리 공간 객체 분할의 정확도를 향상시킬 뿐만아니라, 환경 모니터링, 도시 계획, 농업 및 재해 관리 등 다양한 응용 분야에 적용할 수 있다. 3일 DGIST에 따르면 DG-Net은 항공 및 위성 이미지에서의 다양한 객체 분할 작업에서 우수한 성능을 보여준다. 특히, 지리 공간 객체 분할에서 뛰어난 정확도를 보여주며, 이는 기존 모델들 대비 최고의 성능을 나타낸다. 황재윤 교수는 "항공·위성 영상에 대해 물체의 밀도에 따라 학습시킨 AI 신경망을 여러 밀도의 항공·위성 영상에서 건물, 도로 등의 위치와 모양을 정밀하게 검출이 가능하다"고 설명했다. 이어 "이를 여러 물체 검출에 활용하면 더 많은 산업에 기여를 할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 최근 인공지능(AI)의 한 분야인 딥러닝 기법이 고도화되면서 항공 및 위성 영상 분석에도 널리 적용되고 있다. 그러나 기존 모델은 특정 물체에만 최적화돼 있어 다른 물체의 인식에 제약이 있었다. 또한 객체의 형태학적 특성을 반영하지 못해 부정확한 결과를 초래하는 등의 문제가 있었다. 이에 연구진이 개발한 AI 신경망 'DG-Net'은 입력 영상에 맞게 최적화되는 테스트 시간 적응 학습 방법을 사용하여 물체의 밀도를 인식하고, 이를 기반으로 세밀하게 분할한다. 이 AI 신경망은 원격 감지 분야에서 항공 또는 인공위성 영상을 이용한 물체 분할에서 혁신적 솔루션으로 자리 잡을 것으로 예상된다. 황 교수는 "이 신경망은 항공, 위성 영상에서 타깃 물체를 높은 정확도로 추출할 수 있는 새로운 신경망"이라며 "향후 관련 기술을 좀 더 개선한다면 자율 주행 자동차, 국방, 의료 영상 등 많은 분야들에 적용되어 AI 분야의 발전에 긍정적인 영향을 줄 것"이라고 말했다. 한편, 연구진은 AI 신경망 'DG-Net'을 원격 감지 분야의 국제 학술지인 '전기전자기술자학회(IEEE) 지구과학과 원격탐사에 관한 연구(Transactions on Geoscience and Remote Sensing)'에 발표했다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

뉴로메카 박종훈 대표이사는 22일 서울 성동구 뉴로메카 본사에서 "단순히 로봇을 만들어 파는 회사를 넘어 로봇서비스 솔루션과 플랫폼을 기업 고객에게 제공한다"며 "2026년에는 국내 시장에서 성공적인 리더십 확보와 해외진출을 통해 1000억원 이상의 매출을 올릴 수 있을 것"이라고 말했다. 협동로봇 전문기업인 뉴로메카는 지난 4일 코스닥시장에 상장됐다. 협동로봇 '인디', 자율이동로봇 '모디', 산업용 다관절로봇 '아이콘', 델타로봇 'D' 등의 로봇 플랫폼과 비전솔루션, 그리퍼 등 로봇 주변기기들의 독자적인 제품화를 통해 로봇 플랫폼사업을 진행하고 있다. ■운 아닌 차별성이 투자 비결 박 대표는 설립 10년만에 주식시장에 상장할 수 있었던 비결을 묻자 "죽지 않고 버티다가 운이 좋았다"고 웃으며 답했다. 하지만 투자시장에서는 다른 로봇기업들과의 차별성을 눈여겨 봤다. 코스닥 상장전 1652대 1이라는 기관 경쟁률이 보여주듯 뉴로메카는 협동로봇 시장경쟁력과 사업전략이 상장 성공의 비결이었다. 우선 뉴로메카의 로봇은 여타 협동로봇에 있는 충돌감지 센서 없이도 안전성을 유지한다. 특히 협동로봇 '인디'는 인공신경망을 통해 작업 주변의 사람이나 사물과의 충돌을 예방한다. 센서가 없는 만큼 로봇생산단가는 국내 협동로봇 대비 최대 절반이상 저렴하다. 또 박 대표는 로봇을 자동차와 비교하면서 "로봇은 자동차 엔진에 해당되며, 자동차가 잘 굴러가기 위해 바퀴와 의자, 내부 프로그램을 잘 설치해야 한다"고 설명했다. 뉴로메카는 기업 고객의 작업장에 맞는 솔루션과 플랫폼까지 직접 제공한다. 기업고객이 로봇을 작업장에서 활용하기 위해서는 로봇만 구입해서는 불가능하다. 뉴로메카는 2026년 매출 1000억원을 목표로 3단계 전략을 수립했다. 우선 지난해부터 올해까지는 협동로봇 테크 파이오니어 전략으로 기술 차별성을 앞세워 제품 경쟁력을 확보한다. 2단계에서는 내년부터 2년간 글로벌 성장 플랫폼 구축, 3단계는 협동로봇 자동화 생태계 리더십 전략이다. ■내년 손익분기점 넘는다 뉴로메카는 기술특례 상장제도를 통해 코스닥 시장에 입성했음에도 기업 실적 전망이 밝다. 박 대표는 "계획대로 진행된다면 내년 200억원의 매출을 기록하고 손익분기점을 넘어설 것"이라고 전망했다. 뉴로메카는 지난해 매출 73억원에 65억원의 당기순손실을 기록했다. 올해는 매출 120억원, 손실은 23억원이 예상되고 있다. 박 대표는 창업을 준비하는 이들에게 "투자자들도 시간이 지나면서 옥석을 가리는 안목이 점점 깊어지고 있다"면서 "그 기술이 사업화로 이어지면서 수익을 낼 수 있는지 따져봐야 한다"고 지적했다. 또 "한편으로는 차별성 있는 사업화 모델이 기술보다 더 중요할 수 있다"고 조언했다. 이와함께 "로봇소프트웨어 회사인 심랩에서 기술이사로 5년간 근무경험이 창업에 큰 도움이 됐다"며 "창업전 본인이 가지고 있는 모든 네트워크를 동원해서 경험과 노하우를 쌓는 것이 필요하다"고 말했다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

【파이낸셜뉴스 인천=한갑수 기자】 인하대는 최동완 컴퓨터공학과 교수가 이끄는 연구팀이 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 ‘사람중심 인공지능 핵심원천기술개발사업’에 선정됐다고 28일 밝혔다. ‘사람중심 인공지능 핵심원천기술개발’ 사업은 기존 딥러닝 기술의 한계를 극복하고자 올해 처음으로 과학기술정보통신부에서 시행하는 차세대 인공지능 기술개발 사업이다. 앞으로 5년간 총사업비 3018억원이 투입되는 프로젝트로 이중 인하대는 총 50억원의 연구비를 지원받는다. 연구팀은 ‘인간처럼 회상이 가능한 인공신경망 지속학습 플랫폼 개발’을 목표로 과제를 수행한다. 인공신경망에서 기존에 학습된 통합지식을 재생성할 수 있도록 딥 토탈 리콜(Deep Total Recall) 플랫폼을 개발해 인간의 뇌와 같은 프로세스를 구축하려는 연구다. 인간의 뇌는 회상을 할 때 완벽하게 저장된 과거의 기억을 불러오는 것이 아니라 기억을 재창조한다. 그러나 인공신경망은 새로운 지식을 추가 학습할 때마다 기존 지식을 완전히 망각하는 한계가 있다. 연구팀은 이러한 현상을 근본적으로 해결하기 위해 새롭게 받아들인 지식을 현재의 관점에 맞게 재구성할 수 있는 신경망 지속학습 기술을 개발한다. 기술 개발에 성공하면 기계학습의 오랜 난제인 안정성-가소성 딜레마(기존 내용을 잘 유지하는 안정성을 강조하면 새로운 지식 학습이 어렵고, 새로운 지식을 잘 학습하는 가소성에 중점을 두면 기존 지식을 망각하는 현상)를 획기적으로 해결할 수 있을 것으로 기대된다. 또 인간이 기억을 떠올리듯 자연스러운 인공지능이 가능해져 인간과 더욱 비슷한 로봇 제작 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 연구팀은 딥 토탈 리콜 플랫폼을 시각장애인을 위한 4족 보행로봇과 치매노인 반려로봇 등에 적용해 실증할 예정이다. 최동완 교수는 “사회적 약자를 돕는 사람 중심의 인공지능 기술 개발을 위해 최선을 다해 연구하겠다”고 말했다. kapsoo@fnnews.com 한갑수 기자

[파이낸셜뉴스]국내 의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이는 ‘가상적 3차원 심층 신경망(DNN·Deep Neural Network)을 이용하는 영상 분석 장치 및 방법’에 대한 미국 특허를 등록했다고 3일 밝혔다.이번 기술은 MRI, CT와 같은 3차원 영상에서 축이 다른 복수의 2차원 영상데이터를 미리 설정된 순서대로 쌓아 가상 3차원 데이터로 재구축한 뒤 각각의 방향으로 2차원 합성곱 신경망(CNN·Convolution Neural Network)을 적용해 3차원 CNN에 대비, 학습에 필요한 파라미터(Parameter)를 줄일 수 있는 알고리즘이다. 의료 분야와 같이 수집할 수 있는 데이터의 개수가 한정적인 인공지능 분야에서 특히 유효한 기술이다. 국내외 인공지능 기반 의료 및 데이터 관련 분야에서 확장 가능성이 넓은 기술로 평가된다.  제이엘케이의 의료 인공지능 플랫폼 ‘에이아이허브(AIHuB)’ 및 토탈 데이터 매니지먼트 플랫폼 ‘헬로데이터(Hello Data)’ 등 다양한 플랫폼의 3차원 데이터 인공지능 딥러닝(Deep Learning) 학습 방법에 관한 것으로 향후 3차원 데이터 분석이 필요한 솔루션의 개발 및 고도화에 활용할 계획이다. 김동민 제이엘케이 대표이사는 “인공지능 기술 기반 국내외 인허가, 특허등록 및 출원 건수가 동종사 대비 압도적으로 많다”고 말했다. kmk@fnnews.com 김민기 기자

[파이낸셜뉴스]  현대자동차그룹이 국내외 임직원 간 소통 강화와 보다 원활한 협업을 위해 자동차 산업에 특화된 자체 번역 모바일 어플리케이션을 개발했다. 현대차그룹은 모바일 기기로 한국어와 영어로 빠르고 자유롭게 커뮤니케이션 할 수 있는 인공신경망 기반의 기계번역 앱 'H-트랜스레이터'를 공개했다고 18일 밝혔다. H-트랜스레이터는 최근 미래 신기술 연구개발 부문 등 현대차그룹의 활발한 해외인재 영입으로 국내외 임직원 간의 빠른 의사 소통과 업무 효율성 강화가 중요해지면서 개발됐다. 현대차그룹의 인공지능(AI) 기술 개발담당 부문인 '에어스 컴퍼니'에서 개발한 H-트랜스레이터는 지난 11월 사내 그룹웨어 시스템에 적용된 바 있는 웹 기반의 업무 맞춤형 번역 시스템을 한층 발전시켰다. H-트랜스레이터를 활용하면 한국어와 영어 간의 △문장 번역 △문서 및 화면 사진 번역 △실시간 대화방 번역 기능 등이 가능하다. 또 텍스트뿐 아니라 음성으로도 내용 입력이 가능하고, 입력된 내용은 소리로 전환해 확인할 수 있는 기능도 제공된다. 특히 국내 최초로 대화방 실시간 번역 기능이 적용됐다. 해외에 떨어져 있는 동료들과 모바일 회의 대화방 등에서 텍스트 또는 음성 입력을 통해 각자의 언어로 대화하면서 번역되는 내용을 바로바로 주고받을 수 있다. 현대차그룹 관계자는 "앞으로는 기계번역, 음성인식, 음성합성, 문자인식 등 인공신경망 기반의 기계번역 기술을 더욱 고도화하고 중국어(한자) 등으로 번역 가능한 언어를 확장하는 뿐만 아니라, 웨어러블 디바이스에도 관련 기술을 탑재할 계획"이라며 "현대차그룹은 이번에 공개한 H-트랜스레이터를 비롯해 앞으로도 혁신적 스마트 기술을 업무에 접목해 보다 기민하고 유연한 조직으로 변모하기 위한 노력을 계속해 나갈 것"이라고 말했다. 한편 현대차그룹의 에어스 컴퍼니는 지난 2018년 인공지능AI 전담 개발 부문으로 설립됐다. 올해 6월에는 그 동안의 연구성과를 자동차 생산과 모빌리티 서비스에 적용하고자 사내 독립 기업으로 새롭게 출발한 바 있다. cynical73@fnnews.com 김병덕 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 새로운 현미경을 개발해 세계 최초로 쥐의 두개골 훼손 없이 신경세포의 수상돌기 가시의 고해상도 형광 이미지를 얻는 데 성공했다. 기초과학연구원(IBS)은 분자 분광학 및 동력학 연구단 최원식 부연구단장팀이 쥐의 두개골을 관통해 신경망 구조를 고해상도로 관찰할 수 있는 새로운 반사행렬 현미경을 개발했다고 3일 밝혔다. 연구진은 '반사행렬 현미경'을 새롭게 개발해 기존 현미경의 한계를 개선했다. 이 현미경으로 기존 공초점 현미경으로는 전혀 관찰할 수 없었던 약 1 마이크로미터 굵기의 가는 뇌 속의 미엘린 신경섬유들을 볼 수 있었다. 신경세포의 수상돌기 가시는 생물학적으로 매우 중요하지만, 그 구조가 미세해 기존 현미경 기술로는 두개골을 제거해야만 관찰 가능했다. 연구진은 이 현미경의 성능을 더 높여 질병의 실시간 조기 진단 등 의생명 분야 활용 범위를 넓혀나갈 계획이다. 최원식 부연구단장은 "실제 의료현장에서 사용할 수 있도록 현미경을 소형화하고, 이미징 속도를 증가시키는 연구를 진행하고 있다"고 말했다. 빛이 몸을 투과할 때 직진광과 산란광이라는 두 종류의 빛이 생겨난다. 직진광은 생체 조직의 영향 없이 직진하는 빛이며, 이를 이용해 물체의 이미지를 얻을 수 있다. 반면, 산란광은 생체 조직 내 세포나 세포소기관에 의해 굴절돼 이미지 획득을 방해한다. 또한 뼈 조직은 내부에 미세한 구조들이 많아 빛의 산란이 심하다. 이 때문에 광학 현미경으로 두개골 아래의 뇌 조직을 관찰하면, 이미지가 크게 왜곡되고 노이즈가 심해 물체의 구조를 알아보기조차 어려웠다. 지금까지는 두개골을 제거하거나 얇게 갈아내야만 뇌 조직의 신경망을 볼 수 있었다. 연구진이 개발한 반사행렬 현미경은 빛의 초점에서만 신호를 획득하는 것이 아니라 초점으로부터 산란된 모든 빛을 측정하도록 설계됐다. 여기에 연구진이 독자적으로 개발한 알고리즘을 적용해 직진광만을 선택적으로 추출했다. 공동 제1저자인 이호준 학생연구원은 "생명과학 분야 연구에 많이 사용되는 공초점 현미경이나 이광자 현미경에 반사행렬 현미경 시스템을 접목하면 광학 수차를 획기적으로 개선할 수 있다"고 설명했다. 이를 통해 기존 공초점 현미경으로는 전혀 관찰할 수 없었던 약 1 마이크로미터 굵기의 가는 뇌 속의 미엘린 신경섬유들을 볼 수 있었다. 공동 제1저자인 윤석찬 연구교수는 "기존에는 관찰이 힘들었던 생체 조직 내부 구조를 정밀하게 연구할 수 있어 신경과학 연구의 발전을 견인할 것으로 기대된다"고 말했다. 연구결과는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈' 11월 12일자 온라인 판에 게재됐다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] EDGC의 관계사 마이지놈박스는 4일 업계 최초로 인공지능(AI) 기술을 이용해 유전자 데이터를 분석해 키, 몸무게 등 개인 신체 정보를 예측하는 인공신경망 기반 신기술 특허 3건을 등록했다고 4일 밝혔다.  인공신경망 기반의 유전자(DNA)를 분석하기 위한 방법은 개인의 유전자 및 신체 요건 정보를 입력하고 유전자 정보 중 분석에 부합하는 마커를 선별해 인공지능(AI)로 매칭하게 함으로써 인공신경망 기반 예측된 개인의 신체 정보를 최종 확인할 수 있다. 신체 예측 정보에는 키, 몸무게, 시력, 탈모 등이 포함돼 있으며 대표적으로 키와 관련한 예시를 제공했다.   함인철 마이지놈박스 개발본부장은 “이번 특허는 유전자 정보를 활용한 신체 관련 특정 정보 예측 정확도를 지속적으로 높일 수 있는 딥러닝 응용에 관한 특허다"며 "알파고가 대국을 많이 할수록 승률이 높아지는 것처럼 유전자 정보 활용 서비스 최초로 자기 강화 학습(self-enforcing learning)을 통해 정확도를 스스로 향상시켜 사용자의 미래 신체 조건을 예측하는 신기술이다”고 말했다.   마이지놈박스는 미국의 23앤미, 앤세스트리, 시퀀싱닷컴 등과 함께 유전체 데이터를 활용한 어플리케이션(앱)을 통해 쉽게 자신의 유전자 정보 컨텐츠를 제공하는 글로벌 플랫폼 기업으로 약 55개국 사용자들에게 서비스를 제공하고 있다.   마이지놈박스는 보유 특허를 활용해 지난 7월부터 중소벤처기업부로부터 지원을 받아 진행 중인 DNA기반 차세대 소셜 네트워크 서비스를 개발 중에 있다. kjw@fnnews.com 강재웅 기자

[파이낸셜뉴스] 한국과학기술원(KAIST)는 바이오 및 뇌공학과 백세범 교수 연구팀이 포유류 종마다 시각 뇌신경망 구조가 서로 다르게 형성되는 원리를 밝혔다고 11일 밝혔다. 이번 연구결과는 시스템 뇌신경과학 분야에서 수십 년간 설명되지 못했던 문제를 이론적 접근과 계산적 모델 시뮬레이션을 통해 해답을 제시한 계산뇌과학 연구의 성공적 예시로 평가된다. 연구팀은 다양한 종들에 대한 망막 및 시각피질 데이터를 종합적으로 비교해 시각피질이 클수록, 또 망막이 작을수록 연속적 방향성 지도가 형성되는 경향이 있음을 확인했다. 또한, 기존의 연구에서 확인된 포유류 여덟 종의 시각피질-망막 크기 비율을 기반으로 한 모델을 정량적으로 시뮬레이션하고, 이 결과가 실험에서 관측된 것과 같이 방향성 지도 존재 여부에 따라 두 그룹으로 명확히 나눠짐을 확인했다. 연구팀은 두뇌의 시각피질과 망막에 분포하는 신경세포들 간의 정보 추출 비율을 분석함해 특정 포유류 종이 갖는 시각피질의 기능적 구조를 예측할 수 있음을 밝혀냈다. 이 결과는 다른 종으로 진화가 이뤄질 때, 감각기관의 크기와 같은 지극히 단순한 물리적 조건의 차이에 의해서도 뇌신경망의 구조가 완전히 다른 방향으로 변화될 수 있음을 뜻한다. 이는 다양한 생물학적 구조가 기존의 생각보다 훨씬 단순한 물리적 요소들의 차이에 의해 예측되거나 설명될 수 있음을 보여준다. 연구팀은 서로 다른 크기의 망막과 시각피질 사이의 신경망 연결 모델을 시뮬레이션 했다. 두 정보 처리 영역 사이에 대응되는 신경세포의 비율이 달라짐에 따라 완전히 다른 두 가지 구조의 기능성 뇌지도가 형성됨을 보이고, 이 결과가 실제 실험에서 관측되는 신경망 구조와 일치함을 증명했다. 백세범 교수는 "뇌 과학뿐만 아니라 계통분류학, 진화생물학 등 생물의 기능적 구조와 관련된 다양한 생물학 분야에서 이론적 모델 연구의 역할에 대한 중요한 시각을 제공할 것"이라고 언급했다. 장재선, 송민 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 '셀'의 온라인 자매지 '셀 리포츠' 10일자에 게재됐다. 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업 및 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. monarch@fnnews.com 김만기 기자