프로젝트 소개
본 과제는 뇌가 여러 기억을 서로 연결된 그래프 구조처럼 저장한다는 개념을 이해하기 쉽게 모형화하려는 연구임. 뉴런 집단이 패턴을 분산해 저장하고 서로 연결을 통해 떠올리는 과정을 실제 신경망 형태로 구현하려는 시도임.
연구 목표는 Hebbian learning을 이용해 firing rate 기반 신경망과 spiking neural network에서 분산 그래프 구조 연합기억 시스템을 구축하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 기존의 국소표상 중심 모델 한계를 극복하기 위해 분산표상 방식을 적용하고, 연합된 기억들 사이에서만 경쟁이 일어나도록 억제성 연결 학습을 도입해 자동연합을 가능하게 하는 구조를 구현하는 것임. 기대 효과는 생물학적으로 타당한 기억 체계 이해의 출발점을 제공하고, 실험적 검증 연구 설계에 기여하며, 분산표상 기반 전자기억과 인공지능용 새로운 기억시스템 개발로 이어질 가능성임.