Computer Vision을 위한 뇌 역공학 (5) - LGN

 

 

시교차에서 나온 신경다발은 LGN을 거쳐 뇌 뒤쪽의 시각피질로 갑니다. LGN은 Lateral geniculate nucleus의 약어로서 우리말로는 측방슬상핵 또는 외측슬상핵이라고 합니다.

 

 

해부학적으로는 따로 떨어진 조직은 아니고 위 그림처럼 뇌조직 사이에 포함되어 있습니다. 이름을 좀 더 풀어보면 lateral은 측방을 의미하고 geniculate은 '무릎의-'인데 조직이 보통 아래 그림처럼 접혀있다고 해서 그렇게 붙었습니다. 그리고 nucleus는 조직이 조그마한 영역에 뭉쳐있는 경우 보통 '핵'이라고 부르기 때문에 그렇습니다.

 

 

(뇌의 옆에서 보았을 때의 그림임)

기능에 대해 살펴보기 전에 먼저, 이 기관의 역할은 아직 명확히 밝혀지지 않았습니다. 그 해부학적 구조는 신경보다 거시적인 레벨에서는 잘 밝혀져있지만 과연 이 기관이 어떤 역할을 전체 시각경로에서 하는가는 밝혀져 있지 않습니다. 그래서 그나마 밝혀진 확실한 사실과 현재의 연구흐름만 소개합니다.

확실한 사실은, 주의(attention)이 시작되면 LGN의 활동이 급격히 증가한다는 것, 수용장이 분포하여 이후 단계와 거동이 유사하다는 점, 수용장이 작용하는 첫 단계라는 점, 많은 정보압축이 이 단계에서 일어난다는 것입니다. 정보압축의 정도는 4% 가량의 정보만 전달될 정도인데 이는 노이즈의 제거와 salient한 feature의 전달이 함께 일어남을 의미합니다.

LGN에서부터 이제 우리는 본격적인 시각처리경로를 접하게 됩니다. 본격적인 시각처리경로라는 표현을 쓴 이유는 여기에서부터 이른바 피드백 프로세싱의 영향을 받기 때문입니다. 잠깐 피드백이란 용어와 이와 유사하며 뇌신경과학에서 말하는 두가지 용어(modulation, regulation)을 비교해봅시다.

피드백은 피드포워드의 반대말이겠는데요 먼저 피드포워드란 순방향이라는 뜻 입니다. 즉, 센서에서 최종판단부까지의 경로를 자연스럽게 따라가는 방향을 피드포워드라 하고 그 반대를 피드백이라 합니다. 즉 피드백이란 단순히 신호전달 경로의 뒤쪽에 있는 곳에서 앞쪽으로 신호를 보내는 양상을 말하며 그 목적은 말하지 않습니다.

이에 비해 modulation은, 방향과는 무관하게, 어떤 신호를 조정한다는 의미를 가집니다. 그리고 regulation은 이와 비슷하나 좀 더 엄격하고 목적적으로, 시스템이 바른 출력을 낳도록 신호를 조정한다는 의미를 가집니다. Regulation은 원래 제어공학에서 나오는데요. 제어공학의 통상의 문제들에서 우리는 어떤 출력이 바른 출력인지를 압니다. 현재의 출력과 이 바람직한 출력과의 차를 시시각각 검사하고 신호를 적절히 조정해 바른 출력이 나오도록 하는 것이 전통적인 제어공학이 하는 일입니다. 이와 같이, 바른 출력을 알고 그와의 차이를 줄이려는 피드백 방식을 minus feedback이라고 하는데 인체는 통상 이 문제가 아닙니다.

 

 

그림. 마이너스 피드백 처리에 통상 쓰이는 PID 제어기의 개념

인체에서의 피드백처리는 "바른 출력"을 알지 못 하는 경우가 대부분입니다. (저는 '당위'가 창발하는 대뇌 전전두엽에 가서야 바른 출력이 존재한다고 봅니다.) 그래서 인체는, 한쪽 시그널을 계속 주다가 그로 인한 출력이 어떤 한 방향으로 너무 과하다 싶으면 그 시그널을 억제하는 반대 시그널이 작동을 게시해 반대상태로 다시 돌리는.. 그러 피드백 처리가 일어납니다. 이런 방식의 피드백을 positive 피드백이라 하지요.

아래 그림에서 보듯 이는 하나의 세포안에서도 매우 복잡한 시스템이 존재합니다. 여담으로, 이렇게 복잡히 할 수 밖에 없는 이유를 저는 수학적인 0이 인체의 단계에서 따로 entity로 존재하지 않기 때문이라 봅니다. 그리고 '암'이란, 이런 피드백 처리 흐름에 문제가 생겨 세포가 정신병을 일으키는거라고 할 수 있습니다. 그리고 피드백의 얼개가 알아갈 수록 너무 복잡해서 지금에 와선 암정복이 상당히 비관적이 되고 있다더군요.

 

 

세포의 성장과정에서의 피드백 프로세스 (출처 : D. Hanahan and R. A. Weinberg. The hallmarks of cancer. Cell, 100:57–70, 2000.)

뇌에 있어서 피드백 연결은 놀랍게도 피드포워드 연결보다 평균 10배 더 많습니다. 거기에다 신호의 전달효율은 평균 10배 가량 높습니다. 즉, 대략 피드백 방향으로 정보는 100배 더 빨리, 잘 전달됩니다. 즉, 피드백 처리는 뇌안에서 눈-->LGN-->시각피질로 이어지는 경로의 처리보다 훨씬 중요한 처리를 맡고 있음을 추정할 수 있습니다. 거기에다 피드백 신호는 처리유닛 상호간의 측방상호작용을 훨씬 뚜렷이 보입니다. 이로 인해 피드백 처리가 고려된 프로세스의 복잡함의 정도는 피드포워드만 고려한 복잡도보다 훨씬 복잡합니다. 아래와 같은 비교가 조금 문제가 있기도 하나 아래 그림의 왼쪽은 피드포워드만으로 밝힌 시각경로, 오른쪽은 피드백을 알아야만 알 수 있는 시각경로라 할 수 있습니다.

 

 

피드백의 고려로 인한, 시스템 규명을 위한 문제의 복잡함은 피드백을 고려한 경우가 비교도 될 수 없을만큼 복잡합니다. 이는 대략 Computer Graphics와, Computer Vision 분야의 어려움의 관계에 대응시킬 수 있습니다. 둘 다 60년대 후반에 시작했지만 피드포워드 only인 Computer Graphics가 기존의 물리학과 기하학 지식만으로 불과 10년새에 이론적인 측면은 다 밝혀지고 정교함과 처리속도만 개선시켜갈 뿐인데 반해 , 오히려 여러 분야의 천재들의 관심을 더 받았으나 40년이 지난 지금에도 Computer Vision은 큰 진전이 없는지의 이유가 대략 이것입니다.

 

끝으로, 뇌의 작동방식의 모형화를 시도하는 갖가지 분야의 학자들(뇌생리학, 심리학, 컴퓨터공학, 신호처리공학의)은 지난 20세기 후반에 뇌의 피드백이 modulation도, regulation도, 생명체가 보이는 positive only feedback도 아닌 다른 방식이라는 결론을 내리기 시작했습니다. 이 멋지게 의견일치가 되고 있는 추정은 18세기의 이론에 바탕을 두는데 그것은 바로 수학자이자 논리학자였던 토마스 베이즈의 베이즈 규칙입니다. 이 이론이 피드백 처리에 응용되는데 있어서의 의미는 바로 "예측(prediction, anticipation)"입니다.

Computer Vision을 위한 뇌 역공학 (5) - LGN