*뇌 과학이란 무엇인가? *뇌의 구조와 거시적 미시적인 기능 *뇌 연구와 물리학 뇌 과학과 물리학 *뇌 과학이란 무엇인가? *뇌의 구조와 거시적 미시적인 기능 *뇌 연구와 물리학

뇌 과학 뇌의 구조와 기능에 관련된 모든 측면에 대한 연구 뇌 연구는 전통적으로 생물학과 의학이 두 축을 형성 신경생물학 및 신경 생리학의 발전에 따라 뇌의 구조 및 기능에 대한 실험적 규명이 크게 진보함 뇌 구조와 기능의 모델링을 통하여 축적된 생물학적 실험 자료에 대한 체계적 이해를 도모하고 생물학적 신경 회로망 모델을 구현하여 공학적 응용 연구의 지평을 넓히는 것 뇌연구 많은 부분이 생물물리와 연결 되있으며 PEP, MRI에 크게 관여됨 

뇌의 구조 와 거시적인 기능 바깥쪽의 대뇌(Cerebrum) 안쪽의 소뇌(Cerebellum) 뇌간 뇌간  - 사이뇌(Diencephalon) - 다리뇌(Pons) - 숨뇌 (Medulla oblongata) - 중간뇌(Midbrain) 대 뇌 다른 동물들과 다르게 전체 뇌의 75%를 차지할 정도로 크게 발달 대뇌 덕분에 인간만의 정신활동이 가능하다는 주장이 있다 대뇌표면의 대부분은 대뇌피질로 이루어져있고 PET 등 뇌 스캔 장치와 패치 클램프등 미시적 실험장치의 주된 측정대상 소 뇌 숨 뇌 평형 유지, 신체 운동의 미세한 조절을 관장 호흡, 혈액순환, 소화계 기능이 모여있어 인간생명 유지에 가장 중요한 뇌 사이뇌 시상(Thalamus): 감각정보 대부분을 시상에 전달, 신호를 증폭, 필터링, 강조한다 시상 하부 : 몸의 온도, 세포막 외액의 농도 및 양, 자율신경계의 반응 조절 편도체 편도 모양의 수많은 조그마한 신경들의 집단 신경 핵으로 이루어져 있고 감정의 표 현에 관련

뇌의 미시적 구조와 기능 뇌의 기본단위는 신경소자이고 뇌의 조직은 신경세포와 신경 교세포로 구성되어 있고 이들 세포는 신경조직의 구조적, 기능적 기본단위로서 세포막에 둘러싸여 있다. 신경 세포의 종류는 다양하지만  신호의 생성과 전달에는 몇 가지 공통된 모양이 있다.  - 신경세포는 많은 가지를 가지고 있으며 이 가지들이 서로 연결되어 신경회로망을 형성 - 가지는 신호를 수용하는 가지 돌기(dendrite)와 신호를 다른 신경세로로 전달하는 축삭 (axon)으로 나뉜다. 뇌에는 100억 개 이상의 신경소자들이 있으며 직접적인 통신을 통하여 정보전달을 이룸 신경소자간의 통신은 축삭과 시냅스를 통하여 이루어지는데 세포체에서 펄스 형태의 신경신호가 다시 증폭, 생성되어 축삭을 통하여 전달 여러 갈래로 나뉘어진 축삭이 다른 신경소자들의 가지 돌기들과 시냅스라고 부르는 작은 틈을 가진 특수한 구조를 사이에 두고 인접해 있는데 신경신호가 시냅스에 이르게 되면 터 미널이라고 불리는 축삭 끝 세포막 안에서 신경신호 전달물질이 분비된다 이 전달물질이 시냅스 틈을 통해 확산해 나가서 인접한 신경소자의 가지 돌기 세포막에 위치한 수용체와 결합하여 세포막 전위의 변화를 일으킨다 이를 화학적 시냅스라고 하는데 관련된 신경신 호 전달물질의 종류와 수용체의 종류는 매우 다양하며 수많은 인자가 이들의 결합을 조절한다.

뇌 연구와 물리학 뇌 연구의 학제성 뇌와 통계물리학 뇌와 비선형 동역학 생물학적 신경회로망의 새로운 패러디임 뇌를 이해하기 위해서는 다양한 정보의 통합이 요구된다 그러나 각 단계마다 정보가 폭발적으로 증가하고 전문화되어 각 단계별 연구자들이 뇌에 대한 통합적 시각을 유지하는 것은  불가능하므로 학제간 연구가 필수적이다  특히 계산신경과학은 뇌를 입출력 연산을 수행하는 컴퓨터로 보고 신경계의 정보처리 기능을 모델링하는 분야로 컴퓨터 과학의 발전과 함께 뇌 연구의 핵심 분야로 떠오르고 있다 뇌와 통계물리학   신경회로망은 수많은 미시적 구성소자들이 회로망으로 연결되어 상호작용을 통하여 거시적 현상을 만들어 낸다는 점에서 통계물리학의 패러디임과 연결된다 단순화된  McCulloch-Pitts형의 이진 신경소자에 기반을 둔 인공 신경회로망의 경우 상당한 이론적 진보와 함께 활발한 응용 연구가 이루어진다 뇌와 비선형 동역학   뇌는 외부 세계, 인체, 신경계 자체를 그 안에서 적절히 표현하며 이것이 잘 정의된 상태 변수로 모델이 된다고 가정할 때 뇌의 입출력간의 사상(mapping)에 의한 상태변수의 동력학적 진화는 뇌를 동력학계로 보는 것을 가능하게 해준다. 생물학적 신경회로망의 새로운 패러디임 뇌의 구성 소자는 동력학적 특성과 함께 강한 비선형성을 가지고  외부 자극에 따라 진동을 포함한 다양한 동력학 현상을 보여준다.  신경 세포막에서 이온채널의 끊임없는 여닫음 동력학은 잡음의 영향을 받으며 활동전위 생성에 기여한다. 주어진 신경계는 오랜 진화로 그 하드웨어 구조 뿐만 아니라 동력학적 상태가 매우 복잡하게 나타나기도 한다. 그리고 평형상태에서 멀리 떨어져 끊임없이 주위환경에 적응하며 변하고 있다 . 이러한 특성을 이해하기 위해서는 기존의 분석적 패러디임과는 다른 새로운 통합적 패러디임에 기반을 둔 이론적 틀이 요구된다.