함돈희 하버드대 교수, 최종현학술원 특별 강연 "뉴로모픽 컴퓨팅 구현의 새로운 가능성 제시"

반도체 기반 신경 신호 측정 기술로
정밀도와 규모의 딜레마 극복
시냅스 신호 분석의 대규모 병렬화 통해
뉴로모픽 반도체 구현 가능성 선보여

반도체 칩을 이용해 수천개 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 열었다는 평가다.

최종현학술원은 지난달 28일 서울 강남구 한국고등교육재단 빌딩에서 함돈희 하버드대학교 공학·응용과학부 석좌교수를 초청해 특별강연을 개최했다고 1일 밝혔다.

서울 강남구 한국고등교육재단 빌딩에서 지난달 28일 열린 최종현학술원 주최 특별강연에서 함돈희 하버드대 공학 및 응용과학부 석좌교수가 ‘두뇌의 재구성’을 주제로 강연하고 있다. 최종현학술원

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.

기존 기술이 소수 뉴런의 정밀 측정과 대규모 신경망 관측 사이에서 선택을 요구했다면, 연구팀은 세포와 전극이 결합하는 구조와 전기적 상호작용을 최적화 한 회로를 설계해 두 가지를 동시에 구현하는 데 도전했다. 이를 통해 활동전위(AP) 뿐만 아니라 기존 전극 어레이로는 측정이 어려웠던 시냅스후전위(PSP)까지 대규모로 동시에 측정할 수 있는 기술을 개발했다.

핵심은 반도체 칩 위에 제작된 마이크로미터 크기의 홀 구조 전극이다. 세포가 홀 위에 안착하면 전극 주변이 밀봉되고, 미세 전류를 가하면 세포막이 일시적으로 열리면서 세포 내부 전기 신호를 측정할 수 있다. 이 기술은 개별 세포 수준의 정밀한 정보를 유지하면서도 대규모 신경망을 동시에 관측할 수 있다.

함 교수는 "기존에는 정밀하게 보거나 많이 보거나 둘 중 하나만 가능했다면, 우리의 목표는 정밀하게 보면서 동시에 많이 보는 것"이라면서 "개별 세포 수준의 정보를 유지한 채 대규모 신경망을 분석할 수 있는 새로운 접근법"이라고 말했다.

이날 강연에서 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 설명했다.

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 7만개 규모의 기능적 시냅스 연결 지도를 재구성하는 데 성공했다. 이는 시냅스 연결망의 규모와 개별 뉴런 정보의 정밀도 측면에서 기존 기술의 한계를 크게 확장한 성과다. 또한 연구팀은 PSP 진폭의 양자화 패턴을 확인해 측정된 신호가 실제 시냅스 활동을 반영한다는 점을 입증했다. 함 교수는 이번 연구가 뇌과학을 넘어 차세대 컴퓨팅 기술에도 중요한 시사점을 제공한다고 강조했다.

함 교수는 현재 체외(in-vitro) 신경세포 배양 단계를 넘어 살아있는 동물의 뇌에서 신경 신호를 측정하는 인비보(in-vivo) 연구를 진행 중이라고 밝혔다. 다만 뇌 조직의 움직임으로 인한 미세 진동과 전극 삽입 과정에서 발생하는 면역 반응 등은 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다. 그는 이러한 기술적 난제를 극복해 장기간 안정적으로 신경 신호를 측정할 수 있는 플랫폼 구축에 연구 역량을 집중하고 있다고 설명했다.

이어진 대담에서는 신창환 고려대 전기전자공학부 교수가 좌장을 맡아 함 교수와 함께 뉴로모픽 반도체의 기술적·산업적 가능성을 논의했다. 대담에서는 인간 뇌의 학습과 기억 메커니즘이 차세대 반도체 설계에 제공할 수 있는 시사점과 함께 인공지능 시대의 새로운 컴퓨팅 아키텍처가 주요 화두로 다뤄졌다.

함 교수는 현재 산업계에서 논의되는 뉴로모픽 반도체가 아직 인간 뇌의 작동 원리를 충분히 구현한 단계는 아니라고 평가하면서도, 뇌의 정보처리 원리를 규명하기 위한 기초 연구가 미래 컴퓨팅 기술 혁신의 토대가 될 것이라고 강조했다. 함 교수는 "뇌는 메모리와 연산이 하나의 네트워크 안에서 동시에 이뤄지는 구조로, 현재의 폰노이만 아키텍처와 근본적으로 다르다"며 "시냅스 연결 지도를 더욱 정밀하게 구축할 수 있게 되면 이를 바탕으로 한 차세대 뉴로모픽 칩 설계도 가능해질 것"이라고 말했다. 이어 "궁극적인 목표는 뇌가 어떻게 학습하고 기억하며 판단하는지를 이해하는 것"이라며 "신경과학과 반도체 공학의 융합을 통해 인간 뇌의 정보처리 원리를 규명하고, 이를 미래 컴퓨팅 기술로 연결하는 연구를 지속해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

이현주 기자 ecolhj@asiae.co.kr