1. 연구 내용 a. 신경과학의 생물학적 기전과 강화학습 알고리듬 연결하기 - Successor representation learning algorithm은 해마 장소세포가 예측코딩하는 현상과 유사하여 최근 각광받고 있다. 본 연구실은 SR learning algorithm을 기반으로 하여 뇌의 해마가 어떻게 학습하고 장소를 기억하는지에 대해 탐구한다.
b. 의생명 데이터에 기계학습(인공지능) 기법 적용하기 - 최근 의생명 분야의 데이터가 커짐으로 인해 기존의 고전적인 분석 방법은 한계에 직면하고 있다. 본 연구실은 scRNAseq 등의 분자생물학적인 데이터와 의료현장에서 나오는 데이터(중환자실의 모니터링, MRI 등)에 기계학습 기법을 적용하여 새로운 타입을 발견하거나, 진단 및 예후 예측 등을 수행하는 연구를 수행하고 있다.
c. 뇌신경과학 현상의 계산 모델 개발 및 탐구 - 의사 결정과 관련한 각종 행동실험, 전기생리학 데이터, EEG 데이터 등을 기반으로 관찰되는 현상 이면의 원리를 탐구하기 위해 계산과학 모델을 만들고 뇌신경과학적 현상을 예측하는 연구를 수행하고 있다.
2. 모집과정 및 인원 - 석사과정 2명
3. 2024년 1학기 입학 예정 - 특차 모집 일정 : 2023년 9월 11일(월) 9:00 - 2023년 9월 15일(금) 18:00 - 전기 모집 예정 : 2023년 11월 예정 - 부산대 일반대학원 모집 공고 참고 바람. - https://go.pusan.ac.kr/graduate/pages/index.asp?p=91&b=B_1_16
4. 대학원 입학 지원자는 지도교수(이현수)에게 hyunsu.lee@pusan.ac.kr 로 이력서 및 간단한 자기소개서를 보내 사전 연락해주시길 바랍니다.
5. 지원 - BK21 소속으로 장학금 및 생활비가 지원됩니다. - 논문 인센트비, 학회 참가비 지원 - 분석용 서버 접근
6. 기타 - Dry lab 기반으로 python, R 등을 분석 도구로 주로 활용합니다. 기존의 경험이 없어도 괜찮습니다. - 코딩, 컴퓨터과학, 계산과학 등을 기반으로 신경과학, 인공지능, 의생명 현상에 대한 연구를 하고자 하는 열정을 가진 학생들 환영합니다.
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