"뇌 작동 원리 이해가 미래 컴퓨팅 기술 혁신과 직결" 작성일 06-01 45 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">함돈희 하버드대 교수, 최종현학술원 특강</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="tyAT6ZpXXE"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0a4c22dec55df675cbe6c7875d80d798ea2e8fe2849d92416ded1ea8c75d9c14" dmcf-pid="FWcyP5UZ5k" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="월 28일 서울 강남구 한국고등교육재단 빌딩에서 열린 최종현학술원 주최 특별강연에서 함돈희 하버드대 공학 및 응용과학부 석좌교수가 '두뇌의 재구성'을 주제로 강연하고 있다. [최종원학술원 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/yonhap/20260601094506229plyw.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="1Q52mQiP1D" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/01/yonhap/20260601094506229plyw.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 월 28일 서울 강남구 한국고등교육재단 빌딩에서 열린 최종현학술원 주최 특별강연에서 함돈희 하버드대 공학 및 응용과학부 석좌교수가 '두뇌의 재구성'을 주제로 강연하고 있다. [최종원학술원 제공. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="539cbf173c3c7da609c32cbc5808eddc33d0510771ef7c30237e1974ffb7392e" dmcf-pid="3YkWQ1u5Xc" dmcf-ptype="general">(서울=연합뉴스) 조성흠 기자 = 최종현학술원은 뉴로모픽 컴퓨팅 분야의 세계적 권위자인 함돈희 하버드대 공학·응용과학부 석좌교수를 초청해 특별강연을 개최했다고 1일 밝혔다.</p> <p contents-hash="d68c1d3f563998141a3d5f954a9e0d6c2c6eb85f697a5bb3fd2476fa34e0a715" dmcf-pid="0GEYxt71tA" dmcf-ptype="general">지난달 28일 서울 강남구 한국고등교육재단 빌딩에서 열린 특강에서 함 교수는 신경과학과 반도체 공학을 융합해 인간 뇌의 정보처리 원리를 규명하고 이를 차세대 컴퓨팅 기술로 구현하기 위한 최신 연구 성과를 소개했다.</p> <p contents-hash="c0bf93bdcefd9a749c6436d0a1bf4f74f34d99c393dfdeba5961aa62ea92f164" dmcf-pid="pHDGMFztZj" dmcf-ptype="general">함 교수는 "인간의 뇌는 약 20와트(W)의 에너지로 학습과 추론, 기억 기능을 수행하는 고효율 정보처리 시스템"이라며 "뇌의 작동 원리를 이해하는 것이 미래 컴퓨팅 기술 혁신과 직결된다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="4950b76ca68cfad973313169d2607967fee8825e03274a569480f745f77244f9" dmcf-pid="UXwHR3qFHN" dmcf-ptype="general">또한 "뇌의 기억과 학습은 시냅스를 통해 이뤄지며, 시냅스 연결 구조와 변화 과정을 이해하는 것이 뇌의 정보처리 원리를 규명하는 핵심이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="673a3c6a671e72a09573603b3d617aa9ecd9059ff6ee59cf57198a3ae8f171c4" dmcf-pid="uCLI9y5T1a" dmcf-ptype="general">이와 관련, 함 교수 연구팀이 개발한 반도체 기반 신경 신호 측정 플랫폼인 'iMEA(Intracellular Microelectrode Array)'를 중심으로 뇌 신경망 연구와 뉴로모픽 반도체의 미래 가능성을 설명했다.</p> <p contents-hash="919bc4244269430ef9447b194e3de8061317bf22615490ee1c58e91d59292450" dmcf-pid="7hoC2W1yGg" dmcf-ptype="general">이 기술은 살아있는 신경세포 내부에서 발생하는 전기 신호를 대규모로 동시에 측정할 수 있는 시스템으로, 신경과학 분야의 오랜 과제로 꼽혀온 '정밀도와 규모의 딜레마'를 극복할 수 있는 새로운 접근법으로 주목받는다.</p> <p contents-hash="d19138c8b4267fdd2af36db4837c60d71bd16a8a8feff480710172c2365a3d45" dmcf-pid="zlghVYtWXo" dmcf-ptype="general">기존 기술이 소수 뉴런의 정밀 측정과 대규모 신경망 관측 사이에서 선택을 요구했다면, 연구팀은 세포와 전극이 결합하는 구조와 전기적 상호작용을 최적화한 회로를 설계해 두 가지를 동시에 구현하는 데 도전했다.</p> <p contents-hash="c6a4c754adfc444ac9e149008564ded90cfdcc4445e2cdc1b839f09746653816" dmcf-pid="qSalfGFY5L" dmcf-ptype="general">연구팀은 iMEA를 활용해 반도체 칩 위에서 배양된 수천 개 뉴런의 활동을 분석하고 수만 개 규모의 기능적 시냅스 연결을 재구성하는 데 성공했다. </p> <p contents-hash="bb8d6fb092a1d1945ab5b40b0e6cfad71eac16a02f02375e4e494f06f69b1f18" dmcf-pid="BvNS4H3GYn" dmcf-ptype="general">함 교수는 이런 접근이 뇌의 정보처리 원리를 규명하고, 인간 뇌의 연결 구조를 모사하는 차세대 뉴로모픽 반도체 개발의 기반이 될 수 있다고 설명했다.</p> <p contents-hash="c5608239f8c944bbc8d9e5d8258515397b018ea1bc60a7300cf353f0ddb12f4c" dmcf-pid="bTjv8X0H5i" dmcf-ptype="general">현재 연구팀은 체외 배양 세포 연구를 넘어 살아있는 동물의 뇌에서 신경 신호를 측정하는 인비보(in-vivo) 연구도 진행하고 있다. </p> <p contents-hash="0be626ad059f91259c1f1948e56c6683287087bc46f4f2a97197de93813c68ea" dmcf-pid="KyAT6ZpX1J" dmcf-ptype="general">함 교수는 뇌 조직의 움직임과 면역 반응 등 기술적 과제가 남아 있지만 장기간 안정적으로 신경 신호를 측정할 수 있는 플랫폼 개발에 집중하고 있다고 전했다.</p> <p contents-hash="c25a41530c61c80f3d9cf1dcc5921a4999c8eb83ad24165284422b26194a7c48" dmcf-pid="9WcyP5UZXd" dmcf-ptype="general">이어진 대담에서는 신창환 고려대 전기전자공학부 교수가 좌장을 맡아 뉴로모픽 반도체의 기술적·산업적 가능성을 논의했다. </p> <p contents-hash="2a82ed3e80c75d2d271c709f605be4511af7c0507d0d44bd2b63e34fffd67a3d" dmcf-pid="2YkWQ1u5He" dmcf-ptype="general">함 교수는 "현재 산업계의 뉴로모픽 반도체가 뇌의 작동 원리를 완전히 구현한 단계는 아니다"라면서도 "메모리와 연산의 통합, 초저전력 정보처리 및 분산형 네트워크 구조 등 뇌의 특성이 향후 반도체 설계에 중요한 영감을 제공할 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="abdd477e0120a67cc4d387ebc95faad7508196b138985bfb4cd0c71767c9fa40" dmcf-pid="VGEYxt71XR" dmcf-ptype="general">josh@yna.co.kr</p> <p contents-hash="9e84dd9f2890bce57e48114fbc43a6569500763187bc90e89345946644b8b0a1" dmcf-pid="4bGBE4RfGx" dmcf-ptype="general">▶제보는 카톡 okjebo</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 연합뉴스. 무단전재 -재배포, AI 학습 및 활용 금지</p> 관련자료 이전 "찜한 운동화와 어울리는 상품 찾아드릴까요"…네이버 쇼핑앱 AI, 먼저 말 건다 06-01 다음 네이버클라우드, 국방 AI 전담 조직 띄운다…군 특화 AX 시장 정조준 06-01 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
