[DEBUG-WINDOW 처리영역 보기]
즐겨찾기  |  뉴스레터  |  오늘의 정보 회원가입   로그인
BRIC홈 한국을 빛내는 사람들
써모피셔사이언티픽
배너광고안내
이전
다음
스폰서배너광고 안내  배너1 배너2 배너3 배너4
https://www.ibric.org/myboard/read.php?Board=report&id=4129
전체보기 한빛사논문 추천논문 상위피인용논문 그이후 한빛사통계
전나영
전나영(Na Young Jun) 저자 이메일 보기
Duke University
저자CV 보기
85 KB
  CV updated 2021-10-05 14:45
  논문초록보기
조회 1316  인쇄하기 주소복사 트위터 공유 페이스북 공유 
Scene statistics and noise determine the relative arrangement of receptive field mosaics

1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

동물의 눈은 깜깜한 밤에도, 햇빛이 쨍한 낮에도 훌륭한 해상도와 에너지 효율을 유지합니다. 그것을 가능하게 하는 원리로 Horace Barlow는 1961 년에 Efficient Coding Theory를 제시했습니다. 신경세포들은 시각, 청각, 후각 등의 감각 신호에서 중복된 정보들을 최소화하여 주어진 에너지 활용 (뉴런에서는 Action potentials) 대비 정보 전달 량을 최대화한다는 이론입니다. 그렇다면 이 이론에 따라서 작동하는 정보전달 효율이 최대화된 망막의 구조는 어떤 모습일까요? 이를 알아내기 위해서 저는 입력으로 자연 풍경을 담은 이미지들을 받아서 뉴런의 firing rates를 출력하는 뉴럴 네트워크 모델을 구현했습니다. 그리고 이 망막 모델이 정보전달 효율을 최대화하도록 머신러닝 기법을 사용해서 모델을 훈련시켰습니다. 놀랍게도 아무런 추가적 조건 없이 모델의 각 뉴런들은 실제 망막 뉴런의 ON type 또는 OFF type과 유사한 center-surround receptive fields를 가지는 형태로 수렴하였습니다. 그리고 망막에서 같은 종류의 세포의 receptive fields 가 눈에 보이는 시공간을 촘촘하게 메꾸는 receptive field mosaics 가 분포하는데 정보 효율을 최대화 한 망막 모델에서도 그러한 현상이 나타났습니다. 그리고 이러한 뉴런 종류별 receptive field mosaics의 상대적 위치는 모델 내부의 noise 정도에 따라서, 그리고 입력 이미지의 통계적 특징에 따라서 다른 것이 확인되었습니다. 여기까지가 이번 PNAS 논문에 담긴 계산 신경학적 모델링 연구의 내용입니다.

그리고 이렇게 연구를 진행하면서 동시에 연구실에서는 쥐와 원숭이 망막 내부의 세포 종류별 receptive fields mosaics 정렬에 대한 연구를 진행했습니다. 놀랍게도 이러한 동물의 망막 세포들은, 망막 모델에서 제시한 높은 noise 환경에서 가장 효율적인 receptive field mosaics의 정렬을 이미 가지고 있었습니다. 이 내용은 올해 초 Nature 지의 Inter-mosaic coordination of retinal receptive fields라는 제목으로 수록되었습니다. (링크: https://www.nature.com/articles/s41586-021-03317-5) 이번에 발간된 제 PNAS 논문과 비교하며 읽어주시면 더 흥미로우실 것이라 생각합니다!

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다.

저는 듀크대학교의 Neurobiology 학과 소속 박사과정 학생입니다. 듀크 Neurobiology는 교수대 학생 비율이 높아서 학생들에게 연구 기회가 열려있고 독립된 과학자로 성장하는 것을 학습하기에 매우 좋은 환경을 가지고 있습니다. 또한 Physics, Statistics, Electrical and Computer Engineering, Biomedical Engineering, 등의 다양한 학과와 Duke Hospital의 다양한 Clinical departments와 활발한 협동 연구를 통해 폭넓은 연구를 할 수 있는 것이 장점입니다. 저 또한 Neurobiology 소속 Dr. Greg Field 교수님과 Biostatistics 소속 Dr. John Pearson 교수님 두 분의 연구실에서 박사과정 연구를 협동 연구로 해오고 있습니다. 이러한 활발한 협동 연구가 제가 계산 신경학적 시각정보전달에 관한 연구를 할 수 있었던 근간이자, 제 PNAS 논문이 Neuroscience 뿐만 아니라 Physics 챕터에도 수록될 수 있었던 이유라고 생각합니다.

3. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

어릴 적부터 쭉 눈과 시각에 대한 경이로움을 느꼈습니다. 시시각각 변하는 빛의 양에 맞게 적응하며 방대한 정보를 받아들이는 망막이 너무 신기해서 이러한 망막을 좀 더 이해해보고자 박사과정에 진학하게 되었습니다. 이론적으로 정보전달 효율을 최대화하는 망막 모델을 만들고 나니 동물의 눈은 이미 그러한 구조를 가지고 있었습니다. 아니나 다를까 에너지 효율을 계산해보니 망막의 에너지 효율은 현존하는 카메라 모듈의 10배가 넘었습니다. 이러한 제 연구 내용이 최근에 미국 NIH 소속 National Eye Institute Research News에 소개되었습니다. (링크: https://www.nei.nih.gov/about/news-and-events/news/living-retina-achieves-sensitivity-and-efficiency-engineers-can-only-dream-about) 망막에 대해 알게 되면 알게 될수록 더욱더 큰 경이로움을 느끼고 있습니다.

4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

미국 대학원 박사과정에 진학하고자 하시는 후배님들이 계시다면 로테이션 제도가 있는 학교로 진학하시는 것을 추천 드리고 싶습니다. 로테이션 제도는 박사과정 1학년 동안 서너 군데의 연구실에서 연구 주제와 방법을 체험한 후에 남은 3-5년간의 연구를 진행할 연구실을 고를 수 있게 해주는 제도입니다. 저는 이 기회를 통해서 가장 하고 싶은 연구에 대해서 고민할 수 있었고, 그 결과 제가 가장 즐겁게 열정적으로 할 수 있는 연구 주제를 택할 수 있었습니다.

5. 연구활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

이번 PNAS 논문에서 다루는 망막 모델은 자연 이미지를 입력으로 받는 이미지 모델이기 때문에 temporal receptive fields에 대해서 이해할 수 없다는 한계가 있습니다. 현재 활발하게 비디오 영상을 입력으로 받아 정보전달 효율을 최대화하는 망막 모델을 연구하고 있습니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들....

제 연구에 관심을 가져주셔서 감사합니다.

#Computational Neuroscience #Retina #Efficient coding
Category: Neuroscience
등록일 2021-10-08
  댓글 0
등록
관련링크
전나영 님 전체논문보기 >
외부링크
ORCID ORCID 0000-0002-8841-3947
Google Scholar
위로가기
한빛사 홈  |  한빛사FAQ
 |  BRIC소개  |  이용안내  |  이용약관  |  개인정보처리방침  |  이메일무단수집거부
Copyright © BRIC. All rights reserved.  |  문의
트위터 트위터    페이스북 페이스북   유튜브 유튜브    RSS서비스 RSS
써모피셔사이언티픽 광고