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NP-04. 나이가 들면 왜 새로운 것을 배우는 것이 어려워질까?

뇌의 길을 넓히는 힘, ‘뇌 가소성’이 중요한 이유 어릴 적 쌩쌩 달리던 배움의 길이 나이가 들면서 왜 좁고 험하게 느껴질까요? 그 비밀은 바로 뇌가 스스로 ‘길’을 만들고 바꾸는 능력에 있습니다. 우리 뇌 속 수천억 개의 신경세포(뉴런)는 ‘시냅스’라는 연결망을 통해 신호를 주고받는데, 무언가를 배우고 경험할 때마다 특정 시냅스 연결은 마치 자주 다니는 숲길처럼 넓고 단단해집니다. 이처럼 뇌가 경험에 따라 스스로 구조와 기능을 바꾸는 능력을 ‘뇌 가소성(Brain Plasticity)’이라고 부릅니다. 특히 학습과 기억의 핵심 과정은 ‘장기강화작용(Long-Term Potentiation, LTP)’이라 불리는 시냅스 강화 현상입니다. 새로운 지식이나 기술을 익히는 것은 뇌 속에 새로운 길을 내고, 반..

NP-03. 학습과 기억 활동에 따른 시냅스 강화 과정(장기강화작용, LTP)

학습이나 기억 활동을 통해 특정 시냅스에서 신경전달물질이 지속적이고 강력하게(높은 빈도로) 분비되면 이 신호가 바로 '스위치'가 되어, 신호를 받는 수상돌기 쪽에서 기능적, 구조적 변화를 포함한 연쇄 반응을 일으킵니다.1. AMPA 수용체는 왜, 어떻게 증가하는가? (기능적 강화)AMPA 수용체의 증가는 늘어난 신경전달물질을 더 효과적으로 받아내기 위한 수상돌기 쪽의 '능동적인 대응'입니다.1단계 (스위치 작동): 강력하고 빈번한 신호(글루탐산 분비)가 도착하면, 시냅스 막에 있는 NMDA 수용체라는 특수 장치가 활성화되어 다량의 칼슘(Ca2+)을 세포 안으로 받아들입니다. 이 칼슘이 바로 리모델링 프로그램을 작동시키는 '시작 신호'입니다. 2단계 (AMPA 수용체 동원): 유입된 칼슘은 세포 내 신호 ..

NP-02. 뇌 속의 리모델링: 우리 뇌가 배우고 기억하는 방법

우리가 무언가를 배우고 기억할 때, 뇌는 단순히 정보를 저장하는 하드 드라이브가 아닙니다. 오히려 경험을 통해 스스로를 끊임없이 조각하는 예술가와 같죠. 새로운 노래를 흥얼거리고, 친구의 얼굴을 기억하는 모든 순간, 뇌세포 사이의 연결망은 실제로 재구성되는 '리모델링'을 겪습니다. 이 연결의 강도를 조절하는 것이 바로 학습과 기억의 핵심입니다.뇌세포의 '소통 능력'은 어떻게 강해질까요?우리 뇌는 수많은 뇌세포(뉴런)들이 서로 신호를 주고받는 거대한 네트워크입니다. 이때 뇌세포들이 만나는 지점을 '시냅스'라고 부릅니다. 시냅스는 단순한 접점이 아니라, 신호의 세기를 조절하는 '볼륨 조절기'와 같습니다.이 '볼륨'을 조절하는 핵심 선수는 'AMPA 수용체'라는 단백질입니다. 신호를 받는 뇌세포에 있는 AMP..

TR-06. 트랜스포머 디코더(Decoder)

트랜스포머의 인코더(Encoder)가 입력 문장 전체를 읽고 문맥적 의미를 풍부하게 담은 '표현(representation)'을 생성하는 역할이라면, 디코더(Decoder)는 이 표현을 참조하여 우리가 원하는 출력 문장을 한 단어씩 순차적으로 생성하는 '생성기' 역할을 합니다. 디코더 역시 인코더와 마찬가지로 동일한 구조의 여러 개 레이어(논문에서는 6개)를 쌓아 올린 형태입니다. 하나의 디코더 레이어는 크게 세 부분으로 구성됩니다.1. 디코더 레이어의 핵심 구성 요소각 디코더 레이어는 다음과 같은 세 개의 하위 레이어(sub-layer)로 이루어져 있습니다.마스크드 멀티-헤드 어텐션 (Masked Multi-Head Attention)역할: 디코더가 '지금까지 생성한' 출력 단어들 간의 관계를 파악합니..

TR-05. 트랜스포머 인코더(Encoder)

트랜스포머 모델의 인코더는 입력 시퀀스(예: "나는 학생이다")를 받아, 각 단어(토큰)의 문맥적 의미를 풍부하게 담은 벡터 시퀀스로 변환하는 역할을 합니다. 이 벡터 시퀀스는 디코더가 번역이나 요약과 같은 작업을 수행하는 데 필요한 핵심 정보를 담고 있습니다. 인코더는 동일한 구조의 '인코더 레이어(Encoder Layer)'가 N개(오리지널 논문에서는 6개) 쌓여 있는 형태입니다.1. 인코더의 시작: 입력 처리본격적으로 인코더 레이어에 들어가기 전에, 입력 텍스트는 두 단계를 거칩니다.입력 임베딩 (Input Embedding):입력 문장의 각 단어(토큰)는 고유한 벡터로 변환됩니다. 예를 들어 "I", "am", "a", "student"라는 단어들이 각각 512차원의 벡터가 됩니다. 이 벡터는 단..