신경모형계에서 동기, 반동기 및 발작현상 = Synchronization, Desynchronization, and Bursting of Biological Neural Model

국문 초록 (Abstract)

이 논문에서는, 신경계가 정보를 인지하는 방식으로 이해되고 있는 동기화(synchronization)와 반동기화(desynchronizaton)를 함께 줄 수 있는 새로운 모형계를 제시한다. 일반적으로, 전기적결합(electric coupling)을 하고 있는 신경모형계에서는 신경세포(neuron) 들 사이에 동기화가 일어나는 것으로 알려져 왔으나, 우리는 반동기화를 줄 수 있는 새로운 방법을 발견했다. 이 현상은 같은모임쌍갈림(homoclinic bifurcation)으로 부터 생기는 주기운동에서 일어나며, 간단히 위상모델(phase model)로 설명될 수 있다. 또한 여러 개의 신경세포가 결합되었을 때, 신경세포들 사이에 반위상으로 인한 새로운 종류의 발작(bursting)이 일어남을 알았다. 이러한 결합된 신경모형계의 집단적 거동을 분석하기 위해서 계를 축소된 3차원 위상공간으로 재구성했다. 이 축소된 위상공간에 대한 분석으로 부터, 이 신경모형계가 외부자극의 세기에 따라 주기배가에 의한 혼돈거동(chaotic behavior)을 보임을 알 수 있었다. 이 결과로 부터, 외부자극의 세기와 같은 양들을 사용해서 결합된 신경계의 거동을 예측할 수 있음을 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we propose a new mechanism for generating synchronization and desynchronization of neurons, which is believed to play an important role in the information processing in the biological neural network. When the neurons are electrically coupled, it is usually expected that they will be synchronizing. But, counter-intuitively, it has been turned out found that they are desynchronizing. This can be explained in terms of phase model analysis of oscillatory behavior which occurs through a homoclinic bifurcation. As a collective behavior for a coupled system with many neurons, we have found that a new kind of bursting behavior arises because of the dephasing of neurons. To analyze the collective behavior, we have replotted the attractor in 3-dimensional mean phase space and have found that there is a period-doubling route to chaos as decrease the strength of the external stimulus. Through this result, we have found that it is possible to predict the behavior of a coupled neuronal system for a given external stimulus.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 모형
• 3. 결과
• 4. 결론
• 참고문헌
• 저자소개