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로봇을 디자인하는 것을 도와줄 신경 세포 모델링 정대상 기자입력 2014-06-24 10:06:27

요약: 복잡한 움직임을 수행할 때 신경 세포들이 어떻게 거동하는지에 대한 매우 정확한 모형이 보다 실제적으로 거동하는 로봇 팔다리를 디자인하는데 도움이 될 수 있을 것이다. 커피 잔에 도달하는 것과 같은 움직임은 간단해보일지 모르지만, 그 커피가 우리의 입술에 닿기까지 그 움직임을 준비하고 수행하기 위해서 뇌의 운동 피질에 있는 수십 만 개의 신경 세포들이 함께 일해야 한다. 

팔을 뻗는 것과 같은 움직임을 수행할 때 신경 세포들이 거동하는 방식에 대한 새롭게 개발된, 매우 정확한 묘사는 뇌 안에서 작용하는 복잡한 역학에 대한 이해를 증진시켜줄 뿐만 아니라, 또한 보다 복잡하고 자연적인 움직임을 할 수 있는 로봇의 팔다리를 개발하는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 

옥스포드대(University of Oxford)와 EPFL(Ecole Polytechnique Federale de Lausanne)과 협력해서 일하고 있는, 캠브리지대(University of Cambridge)의 연구자들이 신경 네트워크의 새로운 모델을 개발해서, 복잡한 움직임을 수행할 때 신경세포들이 어떻게 서로 함께 일하는지에 대한 새로운 이론을 제공하고 있다. 그 결과들은 저널 Neuron에 6월 18일호에 발표되었다. 

커피 컵에 손을 뻗는 것과 같은 움직임이 간단해보일지도 있지만, 뇌의 운동 피질에 있는 수백 만 개의 신경세포들이 그 커피가 우리의 입술에 닿기 전에 그 움직임을 준비하고 실행하기 위해서 함께 일해야 한다. 커피 컵을 위해서 뻗을 때, 뇌의 운동 피질에 있는 수백 만 개의 운동신경들이 작동하기 시작하고, 일련의 신호들을 뇌로부터 손으로 보낸다. 이들 신호들은 시냅스(synapses)-신경세포들 사이의 연결 지점-를 통해서 전송된다.

그러나 이들 움직임을 수행하기 위해서 신경 세포들이 정확히 어떻게 함께 일하는지를 알아내는 것은 어렵다. 그 새로운 이론은 스탠포드대(Stanford University)에서 수행한 최근의 실험들에서 영감을 얻었는데, 그것은 그 움직임의 전과, 도중, 그리고 그 후에 신경 세포들이 방출하는 신호들의 몇 가지 중요한 측명들을 발견했다. “수백 개의 신경 세포들에서 동시에 기록되는 활성에 놀라운 시너지(synergy)가 있다. 반대로, 피질 회록 역학의 이전의 모형들은 많은 중복을 예측해서, 운동하는 동안에 운동 피질에서 무엇이 일어나는지를 잘 설명하지 못했다”고 이번 연구를 이끈, 그 대학의 공학과 Guillaume Hennequin이 말했다. 

신경 세포들이 어떻게 거동하는지에 대한 더 나은 모형들은 뇌에 대한 우리의 이해를 도울 뿐만 아니라, 또한 뇌에 이식된 전극들을 통해서 조절되는 보철 팔다리를 디자인하는데 사용될 수 있을 것이다. “우리의 이론은 신경 세포들이 어떻게 운동 의도와 실행을 로봇 팔다리로 신호전달하기를 원하는지에 대한 보다 정확한 추측을 제공해줄 수 있을 것”이라고 Henneguin은 말했다. 

운동 피질에서 신경 세포들의 거동은 쥐덫이나 용수철을 담은 상자에 비유될 수 있는데, 여기서 용수철들은 풀어지기를 기다리고 있고 일단 그 뚜껑이 열리거나 쥐가 그 미끼를 취하면 놓여지게 된다. 우리가 이 움직임을 계획하면서, ‘신경 용수철들’이 계속해서 풀어지고 압축된다. 풀어질 때, 그것들은 일련의 신경 활성을 조절하고, 이 모든 것이 눈 깜짝할 사이에 일어난다. 

복잡한 움직임 동안에 운동 피질에 있는 시냅스들에 의해 전송되는 신호들은 흥분성이거나 억제성일 수 있는데, 이는 필수적으로 서로서로의 거울 반사이다. 그 신호들은 대부분의 곳에서 서로 상쇄시키고, 우발성 활성을 남긴다.

뇌와 같이 복잡하게 상호작용하는 시스템들의 연구에 잘 맞춰진 수학의 한 분파인 조절 이론을 이용해서, 연구자들은 흥분성과 억제성 시냅스 신호들 사이의 균형을 이루기 위해서 신경 거동의 모형을 고안했다. 이 모형은 다양한 다차원적인 운동 유형들을 정확하게 재생산할 수 있다. 연구자들은 운동 피질에 있는 신경 세포들이 이전에 생각했던 것만큼 많은 중복을 가지고 서로 연결되지 않았을지도 모른다는 것을 알아냈다. “우리의 모형은 억제성 시냅스가 이들 뇌 네트워크의 역학을 안정화시키도록 조절될지도 모른다는 것을 보여준다. 이것과 같이 정확한 모형들은 인간 뇌 안에서 작동하는 놀랍게 복잡한 역학들을 이해하는 것을 정말로 도와줄 수 있다고 우리는 생각한다”고 Henneguin은 말했다. 

이 연구의 미래 방향은 사지로부터 나오는 피드백이 뇌에서 적극적으로 사용되어 운동 실행에서 작은 오류들을 교정하는, 운동 생성의 보다 실제적인 ‘폐-회로’ 모형을 만드는 것을 포함한다. 이것은 그 새로운 이론을 생리적이고 거동적 확인을 위해 보다 철저하게 검토하게 할 것이며, 잠재적으로 복잡한 움직임에 대한 보단 완전한 기계적인 이해로 이끌어줄 것이다. 

 

* 자료 - KISTI 미리안 글로벌동향브리핑

정대상 기자
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