신경과학 분야에서는 계측 기술의 급속한 발전으로 신경 활동의 측정 방법과 그에 의해 얻어지는 데이터가 급속하게 진화하고 있다. 전극을 직접 대상 영역에 꽂아 신경세포의 활동을 전기적으로 측정하는 전기생리학적인 측정에서는 동시에 100개 오더(최신 Neuropixels에서는 1,000개 오더)의 세포를, 대상 동물이 과제를 수행하는 동안에 실시간으로 몇 시간 이상 측정할 수 있다. 또한 칼슘 이미징 등의 신경 활동을 광학적인 활동으로 변환해 측정하는 방법이라면, 시간 정도가 떨어지지만 1000개 오더(100000개를 취할 수 있다는 이야기도 있다)의 세포 활동을 며칠에 걸쳐(!) 측정할 수 있게 됐다. 즉, 신경과학 분야에서 연구자는 매우 큰 데이터에서 신경계 정보 처리의 바탕에 있는 원리·기구를 추출해야 하는 과제에 직면해 있다. 이 글에서는 이 대자유도 데이터와 씨름하고 있는 신경과학에서 급속히 발전하고 있는 역학계적 견해·해석 방법을 소개한다. 여기서는 데이터 해석뿐만 아니라 순환 신경망(RNN)을 이용한 데이터 구동형 모델의 접근법이 많이 이용되고 있으며, 이 접근법을 중심으로 설명하고자 한다. 대자유도 데이터로서의 신경 활동 일찍이 2000년대 초반까
KAIST는 전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술 대비 10배 이상 정밀하게 생체 형광 신호 측정을 가능하게 하는 인공지능(AI) 영상 분석 기술을 개발했다고 20일 밝혔다. 연구팀은 별도의 학습 데이터 없이, 낮은 신호대잡음비를 가지는 형광현미경 영상으로부터 데이터의 통계적 분포를 스스로 학습해 영상의 신호대잡음비를 10배 이상 높여 생체신호를 정밀 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 이를 활용하면 각종 생체 신호의 측정 정밀도가 크게 향상될 수 있어 생명과학 연구 전반과 뇌 질환 치료제 개발에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 윤 교수는 "이 기술이 다양한 뇌과학, 생명과학 연구에 도움이 되길 바라는 마음을 담아 '서포트(SUPPORT, Statistically Unbiased Prediction utilizing sPatiOtempoRal information in imaging daTa)'라는 이름을 붙였다"며 "다양한 형광 이미징 장비를 활용하는 연구자들이 별도의 학습 데이터 없이도 쉽게 활용가능한 기술로, 새로운 생명현상 규명에 폭넓게 활용될 수 있을 것"이라고 말했다. 공동 제1 저자인 엄민호 연구원은 "서포트(SUPPORT) 기
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