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우리는 좋은 것을 추구하고, 나쁜 것을 회피하려고 합니다. 과거의 경험을 바탕으로, 더 나은 미래를 위해 선택을 합니다. 본 연구실에서는 뇌에서 이러한 인지 과정이 일어나는 생물학적인 원리를 설치류와 영장류 동물 모델을 이용한 최신의 실험 기법과 계산 신경과학의 분석법을 이용해 탐구합니다. 특히, 인공지능 분야에서 활발히 연구되고 있는 강화학습(reinforcement learning)을 이론적 도구로 삼아 실제 뇌의 인지적 과정을 이해하는 것이 중요한 연구 중의 하나입니다. 이러한 과정을 통해 일반 지능의 원리를 이해하고, 우울증이나 중독 등의 비정상적인 뇌의 상태를 전체 시스템의 관점에서 더 잘 이해는데 기여하고자 합니다. 구체적으로는 다음의 활동을 활발한 상호 교류를 통해 배워나갈 수 있습니다.

  • 최신의 분자생물학적/유전학적 방법론을 이용한 설치류에서의 인지 과정 연구
  • 복잡한 고등 인지기능과 효율적인 학습의 원리를 영장류에서 연구
  • 계량적 모델 (e.g., 강화학습 모델)을 이용한 신경 신호와 행동 데이터 분석
  • Deep learning framework 를 이용해 에이전트의 행동과 가상 신경 신호를 분석하고, 뇌기반 인공지능의 원리를 연구

연구실에 관심이 생겼다면, 이메일 (HyungGoo.R.Kim@gmail.com)에 어떠한 이유로 연구실에 흥미가 생겼는지, 연구실에서 어떤 과정을 염두에 두고 있는지 간략하게 기술하고 CV와 성적표를 첨부해 주십시오 (학부 연구생은 CV 없어도 괜찮습니다).

  • 6월에 연구단에서 하는 summer school 이 있으니 관심있는 학부생은 참여 바랍니다 (2022년 공고)

대학원생

  • 바이오메이컬 학과지능형헬스융합전공의 박사, 석사, 석박 통합 과정을 통해서 연구실에 들어올 수 있습니다.
  • 학부 과정으로 신경과학, 생물학, 물리학, 전산학 (컴퓨터공학), 전기공학, 의공학, 심리학 등을 전공자는 지원에 유리하지만, 다른 전공이라도 관련 과목에 대한 기반 지식이 있으면 괜찮습니다.
  • 연구실과 본인이 잘 맞는지 보기 위해 대학원 지원 전에 인턴을 하는 것을 권장합니다. 대학원생은 수업료와 생활비가 지원됩니다.

학부 연구 참여생

  • 실험 도구들을 만들거나, 실험에 참여하고, 행동 데이터와 신경 신호 데이터 분석에 참여할 수 있습니다.
  • Deep neural network를 이용한 행동/신경 데이터 분석이나 강화학습 agent 디자인, biologically inspired AI 와 관련된 프로젝트에 참여할 수 있습니다.
  • 성균관대 학부생은 우수학부생 연구학점제(URP)를 활용해도 되며, 대학원 진학에 관심이 있으면 학석/학석박 연계과정에 대해 알아두면 좋습니다.
  • 좀더 자세한 정보는 Q&A 를 참고하세요.

박사후 과정

쥐나 NHP를 이용한 신경과학 연구로 박사를 받은 분을 찾고 있습니다. 본인의 전문성을 살린 분야의 실험 외에, mice와 NHP를 연결시키는 흥미로운 연구에 참여하게 될 것입니다. 1) 쥐에서 개발된 최신 신경 신호 측정이나 조절 기술을 영장류에서 적용하는 연구 2) 비슷한 과제를 수행하는 취-NHP의 행동과 신경 신호의 동일성과 차이점을 분석하는 연구를 수행하게 될 것 입니다. 전문연구요원은 센터의 심사를 거쳐서 선발됩니다.