신경망 분석 정밀도·규모 동시 확보

반도체 칩을 이용해 수천 개 뉴런 내부의 전기 신호를 동시에 측정할 수 있는 기술이 개발됐다. 개별 세포 수준의 정밀도와 대규모 신경망 분석 능력을 동시에 확보한 성과로, 뇌의 정보처리 원리를 규명하는 신경과학 연구는 물론 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 기술 개발에도 새로운 가능성을 열었다.
인공지능(AI) 시대를 맞아 인간 뇌의 작동 원리를 반도체 기술로 구현하려는 연구가 활발해지는 가운데, 이번 성과는 신경과학과 반도체 공학의 융합 가능성을 보여주는 사례로 평가된다.
최종현학술원은 5월 28일 서울 강남구 한국고등교육재단 빌딩에서 함돈희 하버드대 공학·응용과학부 석좌교수를 초청해 특별강연을 개최했다. 함 교수는 이날 강연에서 신경과학과 반도체 공학의 융합을 통해 인간 뇌의 정보처리 원리를 규명하고 이를 차세대 컴퓨팅 기술로 구현하기 위한 최신 연구 성과를 소개했다.
강연의 핵심은 함 교수 연구팀이 개발한 반도체 기반 신경 신호 측정 플랫폼인 'iMEA(Intracellular Microelectrode Array)'였다. 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 주목받고 있다.
함 교수는 이날 강연에서 신경과학 분야가 오랫동안 직면해 온 핵심 과제로 '정밀성과 규모의 딜레마'를 꼽았다. 현재 신경과학 연구에서 널리 활용되는 패치 클램프(Patch Clamp)는 세포 내부 전기 신호를 정밀하게 측정할 수 있지만 한 번에 측정 가능한 뉴런 수가 극히 제한적이다. 반면 마이크로 전극 어레이(MEA)는 수백~수천 개 뉴런을 동시에 관찰할 수 있지만 세포 외부 신호만 측정할 수 있다는 한계가 있다.
함 교수는 "개별 세포 수준의 정밀한 정보와 대규모 신경망 분석을 동시에 구현할 수 있는 새로운 기술이 필요했다"고 설명했다.
함 교수는 이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀이 10여 년간 개발해 온 반도체 기반 신경 신호 측정 플랫폼인 iMEA를 소개했다.
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. 이를 통해 기존 전극 어레이로는 측정이 어려웠던 세포 내부 신호까지 대규모로 동시에 측정할 수 있는 기술을 개발했다.
핵심은 반도체 칩 위에 제작된 마이크로미터 크기의 '홀(hole)' 구조 전극이다. 세포가 홀 위에 안착하면 전극 주변이 밀봉되고, 미세 전류를 가하면 세포막이 일시적으로 열리면서 세포 내부 전기 신호를 측정할 수 있다.
함 교수는 "기존에는 정밀하게 보거나 많이 보거나 둘 중 하나만 가능했다면, 우리의 목표는 정밀하게 보면서 동시에 많이 보는 것"이라며 "개별 세포 수준의 정보를 유지한 채 대규모 신경망을 분석할 수 있는 새로운 접근법"이라고 설명했다.
연구팀은 iMEA를 활용해 반도체 칩 위에서 배양된 수천 개 뉴런의 활동을 분석하고 수만 개 규모의 기능적 시냅스 연결을 재구성하는 데 성공했다. 함 교수는 이러한 접근이 뇌의 정보처리 원리를 규명하고 인간 뇌의 연결 구조를 모사하는 차세대 뉴로모픽 반도체 개발의 기반이 될 수 있다고 설명했다.
함 교수는 뇌의 정보처리 원리를 이해하기 위해서는 뉴런보다 뉴런 간 연결 부위인 시냅스를 들여다봐야 한다고 강조했다. 그는 "뇌의 기억과 학습은 시냅스를 통해 이뤄진다"며 "시냅스의 연결 강도와 변화 과정을 이해하는 것이 뇌의 정보처리 원리를 규명하는 핵심"이라고 말했다.
함 교수 연구팀이 개발한 iMEA 시스템은 하나의 칩에 약 4000개의 전극을 집적하고 있다. 배양한 쥐 뉴런을 대상으로 한 실험에서는 평균 3600개(약 90%) 전극에서 동시에 세포 내부 신호를 측정했고, 최대 3900개(97%)까지 신호를 확보했다. 연구팀은 이를 바탕으로 약 7만 개 규모의 기능적 시냅스 연결 지도를 재구성하는 데 성공했다.



