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뇌과학? 뇌공학?
schoolman
  (2014-12-30 22:23)
 공감1   조회33913  인쇄  주소복사  소셜네트워크로 공유하기
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안녕하세요 뇌에 대해서 수학적으로 연구하고 싶은 학생입니다
이와 관련된 학과나 그 학과에서 다루는 것에는 무엇이 있는지 혹시 알 수 있을까요?
그리고 뇌과학과 뇌공학의 차이는 뭔가요?
목록
말그대로  (2014-12-30 23:32)
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자연과학과 공학의 차이라고 보면될것같네요.
댓글리플
글쓴이  (2014-12-31 00:05)
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어 혹시 뇌공학에 수학과 연결되는 게 있나요?
오리  (2014-12-31 09:29)
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뇌공학/brain engineering 이라... 히틀러가 생각나는 무서운 이름이네요. 신경생물학/뇌과학 에서 mathematical modeling 하는 것 많이 봤습니다.
00  (2014-12-31 21:22)
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computational neuroscience로 검색해 보세요.
모델러  (2015-01-02 14:45)
공감0  비공감0   수정 삭제
뇌과학이나 뇌공학에 대해서 잘 아는 것은 아니지만, 약간은 알고 있기에, 아는 범위 안에서 설명을 드립니다.

뇌과학의 연구 범위 중에서, 가장 낮은 수준의 시냅스에서 부터 시작을 해서 높은 수준의 뇌신경 네트워크의 기능, 행동, 인지, 감정 등에 이르기까지의 범주에서 이론적인 모델을 연구하는 분야를 theoretical neuroscience 또는 computational neuroscience라고 합니다. 우리말로는 이론 뇌과학이라고 번역할 수 있을 것 같습니다.


뇌과학의 현실을 두고서 "Data rich, Theory poor"라고 말하기도 하는데, 상대적으로 실험 데이터(생리 실험, 심리 실험 등)를 얻기는 쉬어도, 숱하게 축적된 실험 데이터를 이용해서 모순이 적은 모델이나 이론을 만들어 내는 것은 매우 어렵습니다. 뇌과학에서 수학적인 접근 방법과 관련이 깊은 분야가 이론 뇌과학이라고 할 수 있는데, 이론 뇌과학에서 수학을 제대로 이용하려면 뇌 신경 회로의 작동 과정을 논리적으로 설명하는 computatinal model(계산 모델)이 먼저 만들어 져야 합니다. 계산 모델이 정확해야만 그 토대 위에서 다양한 수학적인 테크닉을 동원할 수 있기 때문입니다.


뇌과학의 현실을 두고서 Theory poor라고 말하는 것은 실험 결과와 비교해서 논리적인 모순이 적거나 거의 없는 계산 모델을 확립하는 것이 엄청 어렵기 때문입니다. 1980년대 초반에 노벨상을 수상한 허블과 비젤의 생리학 연구 성과는 1960년대에 이루어진 것이지만, 50여년이 지난 현재까지도 허블과 비젤의 연구 성과에 바탕을 둔 계산 모델이 제대로 성립되었는지 여부에 대해서 학자들 사이에 합의가 이루어지지 않았을 정도로 계산 모델의 정립은 매우 어렵습니다.

생물학이나 생리학 실험에서 뇌에 탐침을 꼽고서 특정 부위에서 발생하는 신호를 탐지했다고 하더라도, 그 신호가 무슨 의미를 담고 있는지를 제대로 이해하지 못한다면 계산 모델을 만들 수 없습니다. 계산 모델을 만든다는 것은 마치 컴퓨터 회로 기판의 특정 위치를 오실로스코프에 연결해 둔 상태에서 화면에 나타나는 파형을 보고서 컴퓨터가 무슨 정보를 처리하는지를 이해하겠다는 것과 같은 것입니다. 계산 모델의 정립은 어찌보면 무모하다고 할 정도로 어려운 과정입니다.

허블과 비젤의 생리 연구 성과에 대한 해석에 있어서도, 수용장(receptive field), 에지 검출(edge detection)등의 전통적인 해석을 주장하는 사람들(MIT의 Poggio 등)은 자신들의 모델에 표준 모델(standard model)이라는 거창한 이름을 부여하면서 거의 모든 문제가 다 해결되었다고 주장하고 있지만, 그 반대편에 있는 사람들(UC Berkeley의 Olshausen 등)은 그들이 말하는 표준 모델로 설명 가능한 실험 결과는 30% 수준도 안된다고 주장하고 있을 정도입니다.

문제는 허블과 비젤의 생리 연구 성과는 인간의 인지 과정 중에서 가장 초보적인 단계에 해당된다는 것입니다. 매우 거친 표현이지만 단순화해서 표현을 하자면, 인간의 인지 과정 중에서 가장 초보적인 수준에 대해서도, 도대체 우리의 머리 속에서 어떤 정보 처리가 이루어 지고 있는지, 우리를 아직 이해를 하지 못하고 있다는 것입니다. 눈 앞에 직선을 하나 그어 놓고 그걸 바라보면서 선이 있다고 지각을 하는 과정에서, 가장 초보적인 반응에 대해서도 제대로 된 계산 모델을 확립하지 못한 것이 이론 뇌과학의 현실입니다.

작년에 노벨상을 받은 오키프와 모저의 연구 성과도 마찬가지인데, 해마 영역에 위치 세포(place cell)가 존재한다는 생리적인 실험 결과가 발표된지 40여년 가까이 지났지만, 아직도 그 위치 세포가 작동하는 기전(원리)에 대한 계산 모델은 거의 진전이 없습니다. 상대적으로 나중에 발견된 격자 세포(grid cell)에 대해서도 마찬가지인데, 언론에는 육각형 형태로 멋있는 그림이 발표되었지만, 항상 육각형 형태로 나타나는 것도 아니고, 왜 그런 형태로 나타나는지도 설명을 하지 못하고 있습니다.

이론 뇌과학은 그 만큼 어려운 분야입니다. 수학적 테크닉도 필요하지만, 엄청나게 많은 실험 데이터를 놓고 옥석을 가려내는 혜안을 가지고 제대로 된 계산 모델을 먼저 정립해야합니다. 생물학이나 생리학을 전공한 사람들이 이론 뇌과학을 전공한 사람들과 대화를 하기 위해서 수학을 어느 정도는 공부를 해야 하는 이유가 여기에 있는데, 수학적 테크닉 자체가 중요한 게 아니라 수학을 공부하는 과정에서 논리적으로 사고할 수 있는 기반을 닦을 수 있기 때문입니다.


이론 뇌과학이 두뇌에서 무슨 일이 일어나는지를 탐구하는 분야라고 한다면, 그 탐구 성과를 유용하게 활용하는 쪽에도 관심을 가질 필요가 있을 겁니다. 예를 들어, 교통 사고로 전신 마비가 되어서 몸을 움직일 수 없거나, 스티븐 호킹처럼 근육을 움직일 수 없는 사람들이 정상인들처럼 몸을 움직일 수 있도록 할 수 있는 장치를 만드는 쪽에도 관심을 가질 필요가 있습니다.

이처럼 두뇌와 공학이 만나는 연구 분야를 neuro-engineering 또는 neural engineering이라고 합니다. 우리 말로는 뇌공학이라고 해석할 수 있을 겁니다. 뇌공학에는 BCI(Brain-Computer Interaction/Interface)와 같이 두뇌에서 나오는 신호나 정보를 해석해서 공학적으로 이용하는 분야도 포함되고, Brain imaging처럼 과학/공학적인 지식을 이용해서 두뇌에서 일어나는 현상을 해석하기 위한 기기에 대한 연구를 하는 분야도 포함될 수 있습니다.

아무래도 뇌공학 분야에서는 뇌과학 분야보다는 수학적 테크닉을 더 많이 사용합니다. 특히 Brain imaging와 같이 inverse problem을 다루는 분야에서는 미적분에서부터 시작을 해서 선형대수, 편미분방정식, 미분기학, 최적화이론 등 다양한 수학적 테크닉이 이용됩니다.

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