DGIST 전현애 교수 연구팀 "인간 학습 능력 비밀 파헤치다"

DGIST 뇌과학과 전현애 교수(왼쪽)와 박정탁 박사과정생이 연구실에서 포즈를 취하고 있다.

대구 DGIST(총장 국양) 뇌과학과 전현애 교수 연구팀이 통계적 학습과 인간 두뇌의 신경학적 연결망의 관련성을 규명했다. 이번 연구를 통해 인간이 새로운 규칙을 학습하는 능력에 대한 비밀을 풀 수 있는 기반을 마련해, 향후 인지신경과학의 다양한 연구 및 확장이 기대된다.

'통계적 학습'은 인간이 주어진 환경으로부터 자신도 모르게 규칙성을 파악하고 그것에 적응하게 되는 핵심적인 인지능력이다. 이러한 통계적 학습의 주요 기전을 밝히기 위해 그 동안 많은 연구가 진행되어 왔지만, 기존 연구들에서는 뇌의 여러 영역들이 어떠한 방식으로 상호작용하여 통계적 학습을 가능케 하는지 그 면모를 자세히 확인할 수 없었다.

DGIST 뇌과학과 전현애 교수 연구팀은 인간의 통계적 학습에 관여하는 신경학적 연결망이 뇌의 어느 영역들에 걸쳐 일어나는지 확인하고, 이들 영역들 사이의 연결고리가 어떤 식으로 구성되어야 통계적 학습에 도움이 될 수 있는지를 규명하고자 기능적 자기공명 영상(fMRI)을 이용하였다.

기능적 자기공명 영상(fMRI)은 공간적 해상도가 높아 통계적 학습을 진행할 때 활성화되는 뇌 영역들에 대한 보다 면밀한 관찰이 가능하다. 연구팀은 이러한 장점을 활용하여 통계적 학습을 진행할 때 관여하는 뇌 영역의 발견과 더불어 각각의 영역을 이어주는 신경학적 연결망이 개개인의 통계적 학습에 어떤 도움을 주는지 밝혀냈다. 특히 기존의 연구들과 차별화된 연결망 분석 기법을 적용하여 통계적 학습을 진행할 때 관여하는 핵심 네트워크와 그 기능에 대한 중요한 증거를 제시할 수 있었다. 이 과정에서 데이터 기반(data-driven), 그리고 가설 기반(hypothesis-driven) 신경학적 연결망 분석 기법을 동시에 적용하여 보다 신뢰도 높은 증거를 제시하는데 성공하였다.

그 결과, 상전두회(superior frontal gyrus)를 중심으로 펼쳐진 하향 조절(top-down control)에 관련된 영역들과 그들 사이의 신경학적 연결망이 통계적 학습에 핵심적인 역할을 수행하는 것으로 밝혀졌다. 특히 해당 연결망의 연결 강도가 약해질수록 통계적 학습을 더 잘하는 것으로 나타났는데, 이는 목표 지향적 행동(goal-directed behavior)이나 집중도(attention level)와 관련 있는 뇌 영역의 개입을 줄이는 것이 오히려 새로운 규칙을 익히는데 도움이 될 수 있다는 흥미로운 가능성을 제시한다.

DGIST 뇌과학과 전현애 교수는 "이번 연구는 인간의 통계적 학습을 가능케 하는 뇌 신경학적 기전에 대한 핵심적인 증거를 제시한 것으로, 향후 연구팀에서 발견한 두뇌 연결망을 중심으로 학습 능력을 높이기 위한 다양한 연구 방법이 진행될 수 있을 것"이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구는 DGIST 뇌과학과 박정탁 박사과정생이 제1저자로 참여했다. 연구결과는 신경과학 분야 학술지 'NeuroImage'에 게재됐으며, 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구자 사업의 지원을 받아 수행됐다.

?상전두회(superior frontal gyrus) = 대뇌 이마엽의 가쪽 면에서 앞뒤로 뻗은 이랑(밭의 이랑이나 둑처럼 솟은 부분) 가운데 위쪽의 이랑.

박종문기자 kpjm@yeongnam.com

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