고려대학교 뇌기계인지 연구실은 심리학, 뇌공학, 인공지능 등 다양한 학문적 접근을 통해 인간과 기계의 고차원 인지 과정을 심층적으로 연구하는 것을 목표로 합니다. 대학원생은 심리학적 통찰력과 공학적 전문성을 결합하여 융합 소양을 갖추고, 다학제적 연구자로 성장하는 것을 지향합니다. 이상적인 학습 및 연구 로드맵은 다음과 같습니다.
연구실 활동의 초기 단계에서는 기초 딥러닝 역량을 갖추고 관심 있는 연구 분야를 구체화하는 것이 주요 목표입니다. 이를 위해 학부 연구생은 기본 학습 자료를 바탕으로 연구에 필요한 이론적 토대를 다지고, 관련 논문을 검토하며 연구 주제를 탐색합니다. 또한, 연구 과정에서 프로그래밍이 필수적인 만큼, 파이썬 프로그래밍이 익숙하지 않다면 파이썬 튜토리얼(예: 링크)을 통해 빠르게 기초 개념을 익히는 것을 추천합니다.
Prince, S. J. (2023). Understanding deep learning. MIT press.
우선, 딥러닝의 기본 개념을 익히기 위해 추천 교재(링크)의 초기 챕터를 참고하여 신경망(Neural Networks), 경사 하강법(Gradient Descent), 역전파(Backpropagation), 손실 함수(Loss Functions), 정규화(Regularizaiton) 등을 학습합니다. 이어서, 합성곱 신경망(Convolutional Nerual Networks), 잔차 네트워크(Residual Networks), 트랜스포머(Transformers), 생성 모델(Generative Models) 등 주요 딥러닝 모델의 원리와 적용 방법을 이해합니다.
이론 학습 후, PyTorch 튜토리얼(링크)을 활용해 개념을 코드로 구현하는 방법을 익힙니다. 특히 Image and Video 섹션을 중점적으로 학습하여 실전 적용 능력을 키우는 것이 중요합니다.
기본 트레이닝 기간 동안 연구생은 인간과 기계의 인지를 탐구하는 연구 방향에서 자신이 흥미를 느끼는 주제를 중심으로 관련 논문을 탐색합니다. 논문 탐색은 관심 키워드 중심으로 Google Scholar 또는 Web of Science에서 검색하거나, 주요 컨퍼런스 및 학술 저널의 공식 홈페이지에서 직접 찾아보는 방식으로 진행할 수 있습니다. 아래 가이드라인을 참고할 수 있으나, 특정 컨퍼런스나 저널에 국한할 필요는 없습니다:
연구생은 논문 탐색 과정에서 멘토 또는 PI와 논의하며 방향을 조정하고 보완합니다. 최종적으로 검토한 논문 내용들을 PPT 자료로 요약하여 랩 세미나에서 발표할 수 있도록 합니다.
아울러 연구생은 연구실 내 프로젝트에 참여하여 대학원생 멘토를 보조하고 실제 연구 경험을 쌓습니다. 멘토는 연구생이 연구의 기초를 다지고 방향성을 설정할 수 있도록 지원하며, 필요한 기술과 이론을 습득하는 과정을 돕습니다. 이를 통해 연구실은 상호 협력과 지식 공유를 통해 모든 구성원이 함께 성장할 수 있는 환경을 지향합니다.
연구 및 실습 단계에서는 개인 연구 또는 프로젝트와 연계된 주제를 심화하며, 이를 구현하기 위한 이론적 기반과 전문 기술을 구축합니다. 신입 대학원생은 기본 트레이닝에서 선정한 연구 주제를 발전시키고, 관련 최신 논문을 분석하며, 연구 가설과 실험 설계를 구체화합니다. 이를 바탕으로 첫 학기 내에 연구 제안서를 정리하여 랩 미팅에서 발표합니다.
또한, 모든 대학원생은 매 학기 말과 방학 기간 말에 랩 미팅을 통해 연구실 구성원들 모두에게 연구 진행 상황과 중간 결과를 공유합니다. 이를 통해 다양한 피드백을 받고 연구 방향을 보완하며, 핵심 내용을 더욱 발전시킵니다. 아울러, 매 학기 및 방학마다 한 차례 랩 세미나에서 연구 주제와 관련된 논문을 발표하여 연구를 심화하고, 관련 분야에 대한 이해를 넓힙니다.
융합 연구를 효과적으로 수행하기 위해서는 인지과학 분야에 대한 깊이 있는 문헌 이해(Literature Understanding)와 함께 실험 및 데이터 분석을 위한 기술적 역량이 필요합니다. 연구 목표 및 프로젝트 성격에 따라 Behavioral Research, fMRI Analysis, EEG Analysis 등의 기술을 선택적으로 습득할 수 있습니다. 각 분야의 세부 내용은 아래와 같습니다.
1. Literature Understanding
인지과학은 다양한 카테고리와 세부 분야로 구성되어 있으며, 각 분야마다 오랜 연구의 역사를 가지고 있습니다. 이러한 흐름을 이해하는 것은 매우 중요하며, 개인 관심 주제에 따라 연구의 발전 과정을 정리해보는 것을 권장합니다. 관련 토픽에 대한 리뷰 페이퍼를 읽고, 이를 스스로 정리하며 체계적으로 이해하는 것이 필요합니다.
Gazzaniga, M. S., Ivry, R. B., & Mangun, G. R. (2018). Cognitive neuroscience: The biology of the mind. W.W. Norton & Company.
폭넓은 개념을 익히기 위해 인지 신경과학 교재를 활용하여 전반적인 내용을 정리하는 것도 좋은 방법입니다. 여러 챕터 중에서 개인적으로 흥미로운 주제를 기준으로 학습할 수 있으며, 주제 선택이 어려운 경우, 6장 Object Recognition을 추천합니다.
2. Behavioral Research