• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.59-62
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• 2006

전산 신경과학은 신경 시스템을 생물물리학, 신경회로, 그리고 시스템 레벨 등 여러 가지 관점에서 크기와 구조를 모델링하여 신경 신호의 전달과 전달되는 정보의 내용을 이해하고자 하는 분야이다. 전산 신경과학은 기존의 생물학적인 신경과학 연구에 대한 보완적인 연구방법으로 이론적이고 계산적인 방법을 사용한다. 본 논문에서는 신경 세포에서 반응 인코딩에 해당되는 신호 발생율(firing rate)과 스파이크 통계(spike statistics)를 설명하고, 신경 세포에서 반응 디코딩에 해당되는 스파이크-트레인 디코딩(spike-train decoding)에 대하여 설명한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권6호
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• pp.342-351
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• 2017

뉴럴 디코딩은 뉴론이 발화한 스파이크 트레인으로부터 뉴론에 인가된 원 자극을 추정하는 작업을 말한다. 디코딩은 뉴론들끼리 어떻게 신호를 주고 받는 지를 이해함으로써 궁극적으로 뇌가 어떻게 정보처리를 하는 지 이해하는 기초적인 작업이다. 이 논문에서 우리는 3가지 뉴럴 디코딩 방법, 즉 빈도 디코딩, 시간 디코딩, 군집 디코딩 방법에 대해 설명하겠다. 빈도 디코딩은 자극에 대한 스파이크의 발화빈도 정보를 이용하여 자극을 복원하는 방법을 말한다. 역사적으로 가장 먼저 시도되었고 가장 간단한 디코딩 방법이다. 그러나 정수 개인 스파이크 개수로부터 빈도를 계산하는 과정에서 빈도자체가 불연속이고 양자화될 가능성이 높기 때문에 간단하고 정적인 자극이 아닌 경우 빈도 디코딩으로는 자극을 복원하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 시간 디코딩은 스파이크 발생 빈도가 아닌 개별 스파이크들의 발생시각을 이용한 디코딩 방법을 말하며 실제 빠르게 변화하는 자극의 경우 신경세포는 빈도 디코딩이 아니라 시간 디코딩을 통해 자극을 추정하는 것으로 이해되고 있다. 군집 디코딩은 단일 신경세포가 아닌 군집 신경세포로부터 자극을 복원하는 방법이다. 군집 디코딩은 단일 신경 세포 디코딩에 비해 신경 세포의 가변성에 따른 불확실성을 감소시킬 수 있고 서로 다른 자극의 특성을 동시에 표현할 수 있다는 장점을 갖는다. 이 논문에서는 먼저 세 가지 뉴럴디코딩 방법에 대해 소개하고 정보이론이 뉴럴디코딩에 어떻게 적용되는 지를 다룬 후 마지막으로 최근에 각광받고 있는 기계학습 방법에 의한 뉴럴 디코딩에 대해 다루도록 하겠다.