본 논문에서는 생물체의 세포에 존재하는 방대한 단백질들 사이의 복잡한 관계들로 표현되는 상호작용 네트워크를 효율적으로 항해할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 항해 시스템은 네트워크 검색 컴포넌트 그리고 상호작용 정보 시각화 컴포넌트로 구성된다. 네트워크 검 색 컴포넌트는 사용자 질의를 통해 여러 네트워크들 중에서 사용자가 관심이 있는 네트워크들만을 개념기반으로 검색할 수 있도록 지원한다. 또한, 사용자는 시각화 컴포넌트를 통해 검색된 하나의 네트워크에 포함된 복잡한 노드들 사이의 관계 정보를 자동으로 시각화할 수 있다.
컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어의 급속한 발전에도 불구하고 인간의 정보처리능력에 뒤지는 경우도 있다. 이와 같이 인간의 정보처리체계가 어떻게 이런 문제를 해결할 수 있는지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 인간의 시각 정보 처리의 특성에 의한 인지 정보 처리 모델링을 기반으로 학습 가능성을 보이고 일반적인 영상 인식 모델과의 차이를 비교 분석하고자 한다.
목적 : 다감각 통합은 인지과제나 운동실행을 위해 다양한 감각정보를 사용하는 데 있어서 필수적인 처리과정이다. 특히 시각 및 체감각의 통합은 운동 행동의 주요한 요소이다. 본 연구는 감각통합 과정의 시간적 경로와 뇌의 담당 위치를 파악하기 위해 신경생리학적 연구방법을 사용하여 시각과 체감각의 통합과정과 관련된 뇌의 시간적 및 공간적 특성을 조사하였다. 연구 방법 : 실험실 상황에서 시각과 촉각 자극을 독립적으로 또는 동시에 제시하고 유발전위검사(ERP: Event-Related Potentials)를 통해 통합작용 시 뇌에서 일어나는 신경세포들의 전기생리적활동을 측정하였다. 이때 시각 과 촉각을 각각 제시하여 얻은 유발전위신호들의 선형합과 두 개의 자극을 동시에 제공하였을 시 발생되는 유발전 위신호를 측정하여 비교하였다. 결과 : 시각과 촉각을 독립적으로 각각 제시하여 얻은 유발전위신호(SUM)의 합과 두 개의 자극을 동시에 제공하여 얻은 유발전위신호(SIM)는 같지 않았다. 특히나 자극의 반대측인 오른쪽 일차체감각영역(C4)에서 SIM은 SUM 보다 특정시간대에 통계적으로 유의미한 차이를 보였으며, Bilateral parietal areas(P3, Pz, P4) 뿐만 아니라 일차 시각영역(O1,O2)에서도 두 조건간 추가적인 통합관련 신경활동전기신호에 의한 통계적으로 유의미한 차이를 나타내고 있다. 결론 : 뇌 속에서 2개 이상의 감각이 통합될 경우 이와 관련된 추가적인 신경세포활동이 일어나고 있으며, 이는 다 감각을 동시에 제공할 경우 뇌의 활동을 더욱 활발하게 촉진시키고 있음을 시사한다.
주변 세포의 구조적, 생화학적 지지체를 제공하는 세포 외 기질은 세포의 분열과 분화 등을 좌우하는 세포생리 조절인자이다. 바이오 분야에서는 3차원 조직공학 지지체인 스캐폴드를 제작하고, 제작한 스캐폴드에 줄기세포를 배양해 동물에 이식해 조직 재생력을 평가한다. 이는 조직 내 콜라겐과 같은 구성성분에 좌우된다. 따라서 조직 내 구성성분의 포함율 및 분포를 파악하는 것이 매우 중요한데, 이에 관한 데이터를 염색된 조직 이미지의 색상을 분석함으로써 얻어낸다. 이때 이미지 수집부터 분석까지의 과정이 적지 않은 비용이 소모되고 있고, 수집되고 분석된 데이터를 연구 기관마다 상이한 포맷으로 관리하고 있다. 따라서 데이터 통합관리 및 분석결과 검색 등이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 관련 빅데이터를 통합적으로 관리할 수 있는 데이터베이스를 구축하고, 이 연구 분야에서 중요한 분석 척도인 색상을 기준으로 검색할 수 있는 바이오 이미지 통합 관리 및 검색 시스템을 제안한다.
망막의 신경절세포는 눈에 가해진 시각 정보를 흥분파의 형태로 변환하여 시신경을 통하여 대뇌의 시각피질까지 전달한다. 과거에 사용하여 왔던 방법은 단일 전극을 단일 뉴론의 세포내, 외에 삽입함으로써 특정 시간대에 특정 뉴론만을 기록하는 방법이었으므로 신경망 전체를 통하여 처리되어 나오는 정보를 알아보기에는 적합하지 않다. 다행히 최근에 다채널 전극을 사용하여 여러 신경세포에서 나오는 신호를 동시에 기록할 수 있는 다채널기록법(multichannel recording) 이 개발되었으므로 본 연구에서는 8행 ${\times}$ 8열의 다채널전극을 사용한 다채널기록법을 이용하여 망막신경절세포 군집의 흥분파를 기록, 분석함으로써 단일 신경세포가 아닌 망막 신경망을 거쳐 최종적으로 나오는 신호에 대해서 연구하였다. 전극에 부착된 망막 절편에 2초 동안 빛을 가하고 5초 동안 빛이 차단되는 자극을 반복적으로 인가한 후, PSTH 분석방법으로 망막 신경절세포를 ON 세포, OFF세포, ON/OFF세포의 세가지 유형으로 분류할 수 있었으며, ON 세포: 35.0$\pm$4.4%, OFF 세포: 30.4$\pm$1.9%, ON/OFF 세포: 34.6$\pm$5.3% (전체 망막절편수=8)로 분포되어 있음을 확인하였다. 또한 상호상관(Cross-Correlation) 분석방법을 통해서 인접한 세포들끼리 매우 짧은 시간대에(<1 ms) 동기화된 흥분을 발사함을 확인할 수 있었고, 동기화된 흥분은 6~8개의 세포로 구성된 세포 클러스터에서 일어남을 확인하였다. 즉 개개의 신경절세포들이 빛 자극을 처리함에 있어 독립적으로 작용한다는 기존의 가정과는 달리 인접한 세포끼리는 동기화된 흥분을 보이는 것을 확인하였으며, 이러한 방식은 시세포 수와 신경절세포 수의 불균형으로 인해 초래되는 병목현상을 완화할 수 있는 효과적인 기전으로 생각된다.
인체의 기도 내 섬모 세포는 세포간의 동기화된 고 속의 움직임을 통하여 호흡기를 통하여 들어오는 유해한 물질을 제거하는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 자동화된 영상처리 기법을 기반으로 CBF를 객관적이고 정량적인 방법으로 측정할 수 있는 방법을 연구하였다. 광학 현미경의 세포 영상은 영상 수집 보드를 통하여 연속적으로 디지털화 된다. 이러한 디지털 영상으로부터 분석에 필요한 신호가 추출되고 분석된다. 획득된 영상을 현미경의 배율을 고려하여 적당한 크기의 사각형 블록으로 나눈 다음 각각에 대하여 FFT 방법에 의해 파워 스펙트럼을 구한다. 파워 스펙트럼의 최고치 주파수가 CBF로 간주되고 이 주파수들을 이용하여 영상 필드 내의 CBF분포를 시각적으로 보여주는 CBF 분포도가 구성된다. 스펙트럼의 최고치 주파수가 CBFD로 간주되고 이 주파수들을 이용하여 영상 필드 내의 CBF 분포를 시각적으로 보여주는 CBF분포도가 구성된다. CBF분포도는 세포간의 CBF차이를 쉽게 구분할 수 있게 해줄 뿐만 아니라 CBF분포의 전체적인 변화 양상을 파악하기 쉽게 해준다. 관찰자가 지정하는 다각형의 윈도우 내의 CBF히스토그램 분포를 통하여 세포 또는 세포 크러스트의 특정 부분의 CBF를 측정할 수 있다.
캐드헤린-카테닌 복합체는 세포의 부착 접합부에서 힘의 전달에 중요한 역할을 하는 것으로 생각된다. 그러나 기계적 힘 신호를 시각화 하고 감지하는 적절한 도구의 부재로, 캐드헤린-카테닌 복합체가 세포 간 접합에서 힘 전달을 조절하는 기본 메커니즘은 아직 파악하기가 어렵다. 본 연구에서는 형광공명에너지전이를 기반으로 설계된 알파카테닌 센서를 사용하여 캐드헤린에 의해 매개되는 힘 전달을 시각화 하였다. 이러한 결과는 알파카테닌이 세포-세포 접합부에서 캐드헤린 매개 기계적에너지변환(mechanotransduction) 경로의 핵심적인 힘 트랜스듀서(force transducer) 임을 보여준다. 본 연구는 향후 기계적 힘의 세포-세포 상호간의 의사소통에 미치는 영향과 생리학적/병리학적 현상과의 관계를 연구하는 데 중요한 이해를 제공할 것이라 본다.
인간의 안구는 색과 모양을 식별하는 데에 관여하는 원추 세포와 물체의 명암을 구분하는 간상 세포로 구성되어지는 시세포를 가진다. 망막 위에 분포되어 있는 시세포들은 시축을 중심으로 각기 다른 밀도로 분포 되어 있다. 특히 광축과 만나는 중심 지역은 Fovea라고 하는 직경 1mm 정도의 작은 우물을 이루고 있는데 원추 세포들이 고해상도로 분포되어 있고 시신경과 일대일로 연결되어 있어 시각 처리의 중심이 된다. 특히, 글자나 물체를 인식하기 위해 인간은 대상물을 응시하여 대상물의 영상이 Fovca영역에 맺히도록 추적 운동을 계속한다. 본 논문에서는 인간의 눈과 유사한 망막 모델의 하나인 Log-polar Image를 이용한 물체 인식을 위해 물체를 Log-polar Image Plane의 중심에 위치시키기 위한 모멘텀(Momentum)기반 정합 알고리즘(Alignment Algorithm)을 제시한다. 이는 눈동자 운동이 가능한 능동형 시각 장치의 Tracking 및 Pursuit 동작 중에 밭생하는 추적 오차를 보상함으로써 운동 중에도 효과적인 물체 인식이 가능하게 한다. 또한, 물체를 Log-polar Image Plane의 중심에 위치시킴으로써 물체의 위치 이동, 회전이동 그리고 크기 변화에 무관하게 물체를 인식한 수 있음을 제시한다.
연구배경 및 목적 : 시각 인지 과정은 영장류 실험을 통하여 다소 정보를 얻을 수 있었으나 인간에서는 아직 완전하게 이해되지 않고 있다. 이 연구의 목적은 뇌자극과 시가유발전위 검사를 토대로 인간의 시각피질의 기능적 분화와 시간 순으로 활성화되는 양상을 보고자 한 것이다. 연구방법 : 간질 수술을 위하여 후두엽과 인접 부위에 광범위하게 피질하전극을 넣은 22명의 환자를 대상으로 전기적 뇌자극과 시각유발전위 검사를 시행하였다. 뇌자극시 나타나는 반응은 형태, 색, 및 움직임의 세 가지로 크게 나누고 형태는 다시 단순, 중간 및 복잡한 형태로 세분하였다. 시각유발전위는 P1 혹은 IV파의 latency를 측정하였다. 결과 : 단순 혹은 중간 형태는 흔히 occipital pole과 striate cortex에서 발생하였다. 색반응은 후두엽의 기저부 즉, fusiform, lingual, inferior occipital gyri를 자극할 때 관찰되었다. 움직임 반응은 내측기저부 및 외측의 측후두엽 혹은 측두정후두부의 경계부에서 주로 나타났다. 결론 : 이러한 결과는 인간의 시각피질이 시각의 여러 가지 구성성분 즉, 형태, 색, 및 움직임에 대해서 각각 별도로 분화되어 있다는 것을 보여준다. 도한 시각자극이 전해지면 striate cortex와 occipital pole이 가장 먼저 활성화되고 이어서 내측 및 외측 후두엽 부위가 활성화된다는 것을 알 수 있다. 이러한 사실을 종합하여 보면 인간의 시각피질은 시각의 여러 구성성분별로 별도로 발달된 해부학적 경로를 통하여 각각의 기능에 대하여 특수하게 분화된 뇌세포에서 시각정보를 각각 분석하되 일정한 시간순서에 의한다는 것을 시사하는 것이다.
CMOS 공정을 이용한 윤곽검출 시각칩 설계시, 넓은 범위의 광강도에 대해서 이미지의 특징검출을 위하여 국소 광적응기능이 필요하다. 국소 광적응이란 망막내 수평억제(lateral inhibition) 기능을 행하는 수평세포를 이용하여 입력 광강도에 응답하는 국소적인 수평세포층의 수용야 크기를 변화시켜 동일한 출력레벨을 얻는 것이다. 따라서, 배경광보다 조금 크거나 아주 큰 입력광의 변화가 있을 때 동일한 출력레벨을 얻을 수 있다. 본 연구에서는, 망막내 수평세포를 p-MOSFET로 구성된 저항성 회로망으로 모델링 및 해석하고, 이를 이용하여 설계된 시각칩의 국소 광적응 메커니즘을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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