뉴런의 뇌신경망 연결과 유전자 발현 네트워크 등에는 전달하고자 하는 신호의 방향과 함께 음과 양으로 구분되는 부호가 있습니다. 이는 생태계에도 존재하고 사회 연결망에서 방향과 함께 부호를 갖는 관계를 고려할 수 있습니다. 이런 뇌신경망, 유전자 발현, 생태계, 사회 연결망은 성장하고 진화하며 안정적인 구조만이 남아 보존되고 유전된다는 특징이 있습니다. 이를 단순한 두 요소의 연결 관계인 링크 정보만이 아닌, 세 구성요소 사이의 관계 패턴인 네트워크 모티프 구조로 파악하기 위하여 이러한 네트워크들의 연결망 자료들을 수집하여 네트워크 모티프 구조를 파악해 보고자 합니다. 방향성 네트워크에서 네트워크 모티프 연구를 처음 소개한 연구에서 링크의 부호 즉, 여기(+)와 억제(-)를 고려하지 않아 다양한 의미를 파악할 수 없습니다. 생태계의 입장에서 보자면 양의 링크를 서로 교환하는 공생과 음의 링크를 서로 교환하는 천적을 구분할 수 없는 치명적인 문제점이 있다 할 수 있습니다. 이에 연결선의 부호까지 파악한 네트워크 모티프 연구는 기존 연구에서 간과한 네트워크의 구조적 특성과 이로부터 기인한 네트워크 안정성을 파악하는데 중요한 연구가 될 것입니다. 이를 위하여 다양한 부호와 방향성을 함께 갖는 연결 관계의 네트워크 데이터를 확보할 계획입니다. 부호를 고려한 네트워크 모티프 분석을 통하여 특징적 카테고리로 네트워크를 분류하고, 네트워크 성장과 진화의 관점에서 안정적 구조를 주는 모티프를 찾아볼 계획입니다. 과거에는 뇌신경 모델에서 뉴런들의 발화 패턴을 연구할 때, 네트워크 구조의 연결선의 방향을 포함하는 것도 쉬운 일이 아니었습니다. 하지만 최근 배양 뉴런들의 발화패턴을 칼슘 이미지로 관측한 결과들을 통하여 뉴런 사이의 연결 방향은 물론 여기와 억제에 해당하는 연결선의 부호까지 유추할 수 있게 되었습니다. 기존의 구라모토 모델이나 퍼콜레이션, 가지치기 과정 등 동역학적 모델에 방향성과 부호를 고려한 동역학 모델 연구가 필요합니다. 구라모토 모델의 동기화 문제에 있어서는 국내 연구팀에 의하여 양과 음의 부호를 갖는 모델, 양의 부호를 갖되 연결 강도에 특정 분포가 있을 때의 동기화 과정 연구 등 상당한 연구가 이루어져 다른 동역학 모델의 연구 결과와 비교 및 보편군(universality class) 연구 등에 참고할 수 있을 것으로 기대합니다. 이러한 구라모토 모델의 확장은 전력망 연구에서 동기화 안정성 연구와 밀접한 관련을 가지고 있어 기존의 전력망 안정성 연구에 적용 가능할 것으로 예상됩니다. 가지치기 과정의 경우, 기존의 뉴런 발화 모델에서 방향성을 도입한 결과와 부호까지 도입한 결과에 대한 본 연구 그룹의 초기 연구 결과에 따르면 그 발화패턴의 보편군을 바꿀 정도의 차이를 보여주는 것으로 확인되었습니다. 이에 그 미세 과정을 따져 방향성 연결이 신경발화 패턴에서 어떤 역할을 하는지와 여기/억제를 각각 담당하는 신경전달물질의 필요성을 확인해 볼 계획입니다. 퍼콜레이션에서는 연결선의 방향과 부호의 의미를 부여하는 것이 쉽지 않았습니다. 방향성만을 고려한 퍼콜레이션 문제에서는 양의 부호를 갖는 구조들을 연결하는 음의 링크의 역할에 대해서 분석해 볼 계획입니다. 이러한 연결선의 방향과 부호를 고려한 네트워크 구조의 특성과 동역학적 특성 연구를 통하여, 최근 활발하게 연구되고 있는 인공신경망의 학습 성능 개선에 응용해 보려 합니다.