본 연구실은 인간의 시각 시스템이 불완전하고 잡음이 많은 감각 신호로부터 어떻게 세계의 구조를 학습하고 해석하는지에 대한 통계적 학습 메커니즘을 심층적으로 연구합니다. 이를 위해 다양한 행동 실험과 생리적 측정, 그리고 수학적·계산적 모델링을 결합하여 인간의 지각 과정이 어떻게 최적화 또는 준최적화되는지 규명합니다. 특히, 시각 환경에서의 통계적 규칙성과 그에 기반한 내부 모델의 적응적 변화가 지각 및 행동에 미치는 영향을 중점적으로 분석합니다. 이러한 연구는 베이지안 관점의 계산 모델을 활용하여, 인간이 환경의 통계적 특성을 어떻게 내재화하고, 이를 바탕으로 불확실한 상황에서 합리적인 판단을 내리는지 설명합니다. 예를 들어, 움직이는 물체의 속도나 위치를 추정할 때, 과거 경험과 현재 감각 정보를 어떻게 통합하는지, 그리고 이러한 통합 과정이 실제 행동(예: 목표물 추적, 물체 회피 등)에 어떻게 반영되는지를 실험적으로 검증합니다. 또한, 연속적 의사결정 상황에서 인간이 최적해에서 벗어나 주관적 최적성을 추구하는 경향에 대해서도 연구하고 있습니다. 이 연구는 시각적 통계 학습의 신경생리적 기반을 밝히는 데에도 기여하며, 노화, 질병, 또는 특수 집단(예: 자폐 스펙트럼 장애)에서의 지각적 특이성 및 변화 양상을 이해하는 데 중요한 단서를 제공합니다. 궁극적으로, 이러한 통계적 학습과 계산 모델링 연구는 인공지능, 재활, 시각 훈련 등 다양한 응용 분야로 확장될 수 있습니다.

운동 지각은 인간이 움직임을 인식하고 예측하는 핵심적인 감각 기능으로, 본 연구실은 시각적 운동 정보의 처리와 그에 따른 행동 반응의 메커니즘을 집중적으로 탐구합니다. 특히, 움직이는 자극의 방향, 속도, 위치 정보를 어떻게 통합하여 실제 환경에서의 움직임을 정확하게 인식하는지, 그리고 이러한 정보가 운동 계획 및 실행에 어떻게 반영되는지에 대한 연구를 수행합니다. 연구실에서는 시각뿐만 아니라 촉각, 전정기관 등 다양한 감각 정보를 통합하는 과정, 즉 visuo-haptic cue integration과 같은 다감각 통합 메커니즘에도 주목합니다. 이를 통해, 감각 신호의 불확실성과 잡음에 대응하는 뇌의 적응적 전략, 그리고 감각-운동 시스템의 효율적 협응 원리를 규명합니다. 또한, 노화에 따른 시지각 및 운동 통합 능력의 변화, 그리고 그로 인한 일상생활(예: 낙상 위험, 운동 기능 저하 등)에서의 영향도 실험적으로 분석합니다. 이러한 연구는 뇌신호 기반 운동 및 인지 재활, 시각 훈련 장치 개발, 가상현실 기반 재활 플랫폼 등 다양한 실용적 응용으로 이어지고 있습니다. 더불어, 계산 신경과학적 접근을 통해 인간의 운동 제어 및 감각-운동 통합의 원리를 정량적으로 모델링함으로써, 인공지능 및 로봇 공학 분야와의 융합 연구도 활발히 진행 중입니다.

본 연구실은 노화와 다양한 신경정신질환(예: 주요우울장애, 자폐 스펙트럼 장애 등)에서 나타나는 시지각 및 감각-운동 기능의 변화를 심층적으로 연구합니다. 특히, 노화에 따른 시각적 위치 및 운동 신호 통합 능력 저하, 시각적 불확실성 증가, 그리고 이로 인한 낙상 위험 증가 등 실질적 삶의 질 저하 문제에 주목합니다. 이를 위해, 행동 실험과 뇌파(EEG) 등 생리적 신호 분석을 결합하여, 노인 및 환자 집단에서의 시지각 특이성과 그 신경생리적 기전을 규명합니다. 예를 들어, 노화에 따라 예측적 운동 신호에 대한 의존도가 증가하고, 감각 신호의 잡음이 커지는 현상, 그리고 우울장애 환자에서 장거리 뇌 네트워크의 공간적 상관관계가 붕괴되는 현상 등을 실험적으로 밝혀내고 있습니다. 또한, 자폐 스펙트럼 장애 아동의 비정형적 운동 예측 능력 등 특수 집단 연구도 병행합니다. 이러한 연구 결과는 시지각 노화의 지연 및 역전을 위한 지각적 학습 도구, 뇌신호 기반 재활 플랫폼, 시력 개선을 위한 훈련 장치 등 다양한 재활 및 치료 응용 기술 개발로 이어지고 있습니다. 궁극적으로, 고령화 사회 및 신경정신질환 환자의 삶의 질 향상에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다.