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DIGIST·미 UCLA 연구팀, 도파민 역할 새로 규명

행복감과 우울, 의사결정 등에 관여하는 것으로 알려진 도파민이 1초 이내에서는 신경활동에 큰 영향이 없다는 연구결과가 나왔다. 예를 들어 1초 이내에서는 도파민이 최소 5배 이상의 강력한 신호를 줘야 행복감 등 신호를 느끼게 된다는 논리다. DGIST(총장 이건우)는 뇌과학과 이광 교수팀이 미국과의 공동연구로 뇌 신경 신호와 선조체(뇌 신호를 종합하고 통제하는 장소)의 도파민 신호 사이의 상관관계를 새롭게 밝혀냈다고 10일 밝혔다. 일반적으로 도파민 신호는 학습, 운동, 동기부여, 의사 결정 등에 중요한 역할을 한다. 파킨슨병, 중독, 우울증 등 여러 질환과 관련성이 있는 화학적 신경조절 물질로 알려져 있다. 연구팀은 도파민 신호와 뇌 신경 신호처리 그리고 관련 질환의 관련성을 분석하기 위해 미국 UCLA 연구팀(Masmanidis 교수)과 전기적·화학적 뇌 신경 신호를 동시에 기록할 수 있는 '광신경칩 기반의 다중 뇌신호 모니터링 기술'을 개발했다. 연구팀은 이를 통해 인위적으로 조작된 선조체의 도파민 신호가 뉴런들의 활동전위(action potential) 변화를 유도하는지 확인하고, 기계학습을 통해 재검증했다. 이 결과 1초 미만의 척도에서는 선조체의 신경 활동이 도파민보다 다른 외부 신경 입력에 영향을 받는 것으로 확인됐다. 도파민이 분비되지 않도록 했을 때 이 선조체에서 특이점이 발견되지 않았다는 설명이다. 그러나 인위적으로 일반 생리적 범위의 5배 이상 도파민을 분비했을 때에는 뇌 신경 신호처리에 큰 영향을 미치는 것을 확인했다. 이는 기존 학설로 알려진 내용과 다르게 특정 뇌 신경 신호처리에 있어 일반적인 도파민 신호보다 다른 인자의 영향이 있을 수 있음을 시사한다는 것이 이광 교수 설명이다. 이광 교수는 “이번 연구는 음식 보상 정도의 도파민 신호가 선조체의 신경 활동을 빠르게 형성하는 데 미미한 역할을 한다는 것을 최초로 증명했다"며 "도파민의 장기적인 기여도를 포함해 시간과 연관된 도파민의 정교한 생리학적 법칙을 규명하기 위해 후속 연구를 수행할 예정”이라고 밝혔다. 한편, 이번 연구 성과는 '네이처 뉴로사이언스(Nature Neuroscience)' 7월 온라인판에 게재됐다.

2024.07.10 10:16박희범

DGIST-아산병원, 혈관세포 구멍조절현상 규명

DGIST(총장 이건우) 화학물리학과 서대하 교수팀이 아산병원 이준엽 교수 연구팀과 공동으로 혈관 세포의 구멍 조절 현상을 규명했다고 7일 밝혔다. 이는 모세혈관 세포에서 물질 수송이 이루어지는 유창(구멍)의 구조와 패턴 형성을 분석할 수 있는 메커니즘을 찾은 것이다. 연구진은 이번 발견으로 혈관 질병을 새롭게 이해하는데 도움이 될 것으로 내다봤다. 이 연구에는 'PLVAP' 단백질의 단분자 이미징, 머신러닝, 동물 질병 모델 등이 활용됐다. 'PLVAP' 단백질은 혈관내비세포에서 유창을 형성하고 그 격막(diaphragm)을 이루는 단백질이다. 혈관의 물질 투과성에 중요한 역할을 하고 있어 암이나 중추신경계 질환과도 밀접하다. 이 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단, DGIST의 지원을 받아 수행됐다. 연구결과는 국제학술지인 '나노 레터스(Nano Letters)' 1월 온라인 판에 게재됐다. 또 표지 논문에 실려 이달 내 출간될 예정이다.

2024.02.07 13:27박희범

빛으로 동작하는 광GPU 전력 소모 100만 분의 1로 낮춰

DGIST(총장 이건우)는 광학 기반 연산 장치의 전력 효율을 기존보다 100만배 높이는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다. 인공지능을 위한 대용량 광GPU 기술 등에 적용 가능하리란 기대다. 광학 기반 연산은 이론적으로 도달 가능한 에너지 효율이 전자 기반 연산에 비해 월등히 높다고 알려져 있다. 하지만 광학 기반 연산을 수행하는 하드웨어인 광집적회로의 전력 효율이 낮아 현재 성능은 이론적 효율에 한참 못 미친다. 이런 문제를 해결하기 위해 DGIST 로봇및기계전자공학과 한상윤 교수와 KAIST 유경식 교수 공동연구팀은 광집적회로의 핵심 구성 요소인 가변형 광결합기(tunable coupler)와 위상 변환기(phase shifter)를 초저전력 MEMS 기반으로 구현했다. 이를 통해 대기 전력 소모량을 기존 기술의 100만분의 1 수준인 10fW 이하로 낮췄다. 40pJ 이하의 재구성 에너지도 달성했다. 이번에 개발된 광집적회로 기술은 인공지능을 위한 대용량 초고속 연산 및 광자 기반 고전·양자 정보 처리의 효율성을 극대화하는 데 활용되리란 기대다. 기존 실리콘 기반 광집적회로와의 호환성이 높은 것도 장점이다. 이 기술을 수백 개의 가상 GPU를 하나의 GPU로 구현하는 광GPU 기술에 적용 가능할 것으로 연구진은 기대했다. 광GPU는 AI 연산과 양자컴퓨터 구현에 혁신적 변화를 가져올 기술로 평가되지만, 온도가 수백도까지 오를 정도로 발열이 심해 상용화가 어려웠다. 한상윤 교수는 "세계 최초로 MEMS 기술을 광GPU에 접목하는 발상의 전환으로 혁신적 결과를 얻었다"라며 "향후 초거대 AI 모델이나 양자컴퓨터에 활용 가능할 것"이라고 밝혔다. 이 연구는 삼성전자 미래기술육성사업 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 학술지 '네이처 포토닉스(Nature Photonics)'에 최근 실렸다. 논문 제목은 Programmable photonic arrays based on microelectromechanical elements with femtowatt-level standby power consumption 이다.

2024.01.09 14:45한세희

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