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조광현 교수, 뇌의 제어구조 규명
〈 조광현 교수 연구팀 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 뇌 영역 간 복잡한 연결 네트워크에 내재된 뇌의 제어구조를 규명했다.
이번 연구를 통해 뇌의 동작 원리에 대한 이해를 높이고, 뇌의 제어구조 분석을 통해 뇌 질환 연구 및 치료에 응용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 4차 산업혁명의 핵심기술로 주목받는 IT와 BT의 융합연구인 시스템생물학을 통해 규명했다는 의의가 있다.
이병욱 박사, 강의룡, 장홍준 박사과정이 참여한 이번 연구는 셀(Cell) 출판사가 펴내는 융합과학 국제학술지 ‘아이사이언스(iScience)’ 3월 29일 자에 게재됐다.
뇌의 다양한 인지기능은 뇌 영역들 사이의 복잡한 연결을 통한 영역 간 상호작용으로 이뤄진다. 최근 뇌의 연결성에 대한 정보가 뇌의 동작 원리를 파악하는 핵심이라는 의견이 대두되면서 세계적으로 뇌 연결성을 파악하기 위한 커넥톰(Connectome) 연구가 활발히 이뤄지고 있다.
이를 통해 뇌 영역 사이의 구체적 연결성이 파악되고 있지만 복잡한 연결성에 내재된 뇌의 동작 원리에 대한 이해는 아직 매우 부족한 상황이다. 특히 뇌의 강건하면서 효율적 정보처리 능력의 기반이 되는 뇌의 숨겨진 제어구조는 파악된 내용이 없다.
조 교수 연구팀은 뇌의 제어구조 분석을 위해 ‘미국국립보건원(NIH) 휴먼 커넥톰 프로젝트(Human Connectome Project)’에서 제공하는 정상인의 뇌 영상 이미지 데이터를 활용해 뇌 영영 간 네트워크를 구축했다.
이후 연구팀은 그래프 이론의 최소지배집합(minimum dominating set) 개념을 활용해 뇌 영역 간 복잡한 연결 네트워크의 제어구조를 분석했다.
최소지배집합이란 네트워크의 각 노드(뇌의 각 영역)가 링크(뇌의 서로 다른 영역간의 연결)로 연결된 이웃 노드에 직접적 영향을 줘 기능을 제어할 수 있다고 가정할 때, 네트워크를 구성하는 모든 노드를 제어하는 데 필요한 최소한의 노드 집합을 말한다.
기존 여러 연구를 통해 다양한 생체 네트워크 및 통신망, 전력망 등의 복잡계 네트워크를 제어하는 데 있어서 최소지배집합이 핵심적인 역할을 한다는 것이 보고된 바 있다.
연구팀은 최소지배집합을 기반으로 ‘제어영역의 분포(distribution of control)’와 ‘제어영역의 중첩(overlap in control area)’이라는 두 가지 지표를 정의한 뒤 이를 기준으로 총 네 종류의 제어구조를 정의했다.
이후 연구팀은 브레인 네트워크를 비롯해 도로망, 통신망, 소셜 네트워크 등 실존하는 다양한 복잡계 네트워크가 어떤 제어구조를 갖는지 분석했다. 분석 결과 뇌는 다른 대부분 네트워크와는 달리 제어영역이 분산된 동시에 서로 중첩된 특이한 구조로 이뤄짐을 밝혀냈다.
뇌의 이러한 제어구조는 외부 섭동에 의한 네트워크의 높은 강건성을 유지하면서 동시에 여러 인지기능을 효율적으로 수행하기 위한 영역들의 상호 활성화를 다양하게 하기 위한 것임을 밝혔다.
IT와 BT가 융합된 시스템생물학 접근을 통한 브레인 네트워크의 구조분석은 인공지능의 발전에도 기여할 것으로 보인다. 브레인 네트워크의 진화적 설계원리에 대한 이해를 높인다면 컴퓨터 과학자들이 이를 이용해 새로운 인공지능 기술을 개발할 수 있다.
조 교수는 “지금껏 뇌의 제어구조가 밝혀진 바가 없었다”라며 “복잡한 연결성에 숨겨진 브레인 네트워크의 진화적 설계원리를 시스템생물학 연구를 통해 찾아냄으로써 뇌의 동작 원리를 파악할 수 있는 새로운 가능성을 제시했다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 뇌의 제어구조 규명
그림2. 뇌 영역 간 네트워크 구축
2019.04.10
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명현 교수, 해파리 퇴치용 군집 로봇 개발
- 3대의 군집 로봇으로 현장 시연 완료 -
우리 학교 건설 및 환경공학과 명현 교수 연구팀이 해파리 퇴치용 로봇 제로스 (JEROS)를 이용한 협업 군집 로봇 개발을 완료하고 이를 현장에서 시험했다.
최근 우리나라 연근해에 해파리 떼가 출몰하면서 해파리로 인한 인명 사고와 조업 손실(연간 3,000억원 정도 추산됨)이 큰 문제가 되고 있는 가운데, 명현 교수 연구팀은 4년 전 해파리를 제거할 수 있는 무인 자동화 시스템인 ‘제로스’ 개발에 착수했으며, 작년에 1대로 현장 시험을 완료한 바 있다.
올해에는 제로스의 속도 및 퇴치 성능을 향상시키고 3대를 제작하여, 편대를 지으며 협동으로 해파리를 퇴치하는 군집 로봇을 개발, 현장에서 시험을 진행했다.
무인 수상 로봇의 일종인 ‘제로스’는 길이 1.5m, 폭 1m, 높이 1m이고, 폭 1.2m, 높이 1.2m 크기의 분쇄부를 탈부착 가능하다. 원기둥 형태의 두 개의 동체가 부력을 유지하며, 동체에 붙어 있는 두 개의 추진 모터를 이용해서 전・후진 및 회전이 가능하다. 또한 GIS (지리정보시스템) 기반 맵 데이터를 이용하여 해파리 퇴치 작업 영역을 지정하면 작업 경로를 자동으로 계산을 하며 GPS(위성항법장치) 수신기 및 IMU(관성항법장치)를 이용하여 자율 운항을 한다.
군집 로봇은 삼각 편대, 일렬 편대와 같이 정해진 패턴을 유지하는 동시에, 계산된 경로를 따라가며 해파리 퇴치 작업을 수행하게 된다. 이때 선도(리더) 로봇만 주어진 경로를 알면 되고, 다른 로봇들은 무선통신(지그비 방식) 을 이용하여 서로의 위치를 주고 받으며 편대를 유지하게 되므로, 개별적인 제어가 필요하지 않다는 장점이 있다.
제로스는 무인 항법을 통해 스스로 이동하며, 추진 속도를 이용하여 아래에 부착된 분쇄부 쪽으로 해파리가 미끄러져 들어오게 하고, 분쇄부 중앙의 고속 회전하는 프로펠러가 흡입하여 해파리를 완전 분쇄하게 된다.
현장 시험 결과에 따르면, 3대의 군집 로봇이 4노트(시속 7.2km) 의 속도로 진행하였을 때 처리 용량은 시간당 약 900kg인 것으로 나타났다.
연구팀은 현재 경남 마산만에서 보름달물해파리 제거 시험을 완료하였으며, 추후 다양한 장소 및 환경에서 성능 보완을 완료할 예정이다.
군집 제로스 기술은 해파리 제거 외에도 해양 순찰 및 경계, 원유 유출 방지, 부유 쓰레기 제거 등 다양한 목적으로도 활용될 수 있다.
한편, 이번 연구는 미래창조과학부의 ‘신진연구지원사업’ 및 산업통상자원부의 ‘융복합 로봇 전문인력 양성 사업’을 통해 수행됐다.
2013.08.19
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