백세범 연구실

뇌인지과학과 백세범

백세범 연구실은 생물물리와 계산신경과학을 바탕으로 뇌의 구조와 기능, 그리고 인지 메커니즘을 심층적으로 탐구하는 연구실입니다. 본 연구실은 특히 시각 피질의 기능적 지도(orientation map, ocular dominance map 등)와 그 발달 메커니즘을 수학적 모델링, 동물 실험, 신경영상 데이터 분석 등 다양한 방법론을 융합하여 연구합니다. 망막 신경절 세포의 모자이크 구조와 피질 내 연결망이 어떻게 시각 정보 처리의 효율성과 적응성을 결정하는지, 그리고 이러한 구조가 동물 종에 따라 어떻게 다르게 나타나는지에 대한 근본적인 질문에 답하고자 합니다. 또한, 본 연구실은 학습이 없는 상태에서도 자연적으로 발생하는 인지 기능의 원리를 밝히는 데 주력하고 있습니다. 무작위로 초기화된 인공 신경망에서 얼굴, 수량, 객체 인식 등 다양한 인지 기능이 자발적으로 나타날 수 있음을 수학적 모델과 시뮬레이션을 통해 규명하였으며, 이는 인간 및 동물의 선천적 인지 능력의 기원을 설명하는 데 중요한 단서를 제공합니다. 이러한 연구는 인공지능 분야에도 직접적으로 응용되어, 학습 데이터가 제한된 환경에서도 효율적으로 인지 기능을 구현할 수 있는 새로운 신경망 설계 원리를 제시합니다. 연구실은 기억의 저장과 제거, 사회적 행동, 신경정신질환 등 다양한 뇌 기능과 장애의 메커니즘을 계산신경과학적 모델과 실험적 데이터 분석을 통해 연구합니다. 시냅스 가소성, 신경회로의 동적 연결, 다양한 신경세포 유형의 상호작용이 기억의 유연성과 안정성, 사회적 정보 처리, 질환 발생에 미치는 영향을 규명하며, 자폐 스펙트럼 장애, 간질, 뇌종양 등 다양한 신경정신질환 모델에서 신경회로의 구조적·기능적 변화를 분석합니다. 최근에는 멀티모달 뇌신경신호와 생성모델을 활용하여 실제 생활 환경에서의 복합 인지 및 기억 디코딩, 조절 기술 개발에도 주력하고 있습니다. 이러한 연구는 뇌-기계 인터페이스, 신경질환 진단 및 치료, 인지 증강 기술 등 다양한 응용 분야로 확장되고 있습니다. 백세범 연구실은 생물물리, 신경과학, 인공지능, 데이터사이언스 등 다양한 학문 분야의 융합을 통해 뇌의 근본 원리와 인지 메커니즘을 밝히고, 이를 바탕으로 차세대 인공지능 및 신경기반 기술 개발에 기여하고 있습니다.