• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.10a
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• pp.56-56
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• 1996

인간의 사고 기능과 학습기능이 '뇌'를 바탕으로 이루어진다고 할 때, 뇌의 긴장을 풀어 원래의 건강하고 창조적인 이완 상태에서의 학습 상태가 유효하게 된다. 즉, 뇌파가 " $\alpha$" 상태 가 되었을 때 긴장된 신체의 각 부분이 충분히 이완되고 두뇌는 맑고 건강한 상태를 유지하여 활발하고 창조적인 상태가 된다. 뇌파의 측정 및 분석된 기존 연구에 의하면, 인간의 심리상태와 신체 상태, 행동 패턴에도 직, 간접적인 영향을 주어 뇌파의 조절이 인간 잠재능력 개발의 첩경이라는 결과가 보고되어진다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 뇌의 특성을 고려하여 뇌를 이완시킴으로써 학생들의 학습능력을 향상시키 기 위한 새로운 접근 방법을 시도한다. 뇌파 조절이 가해지는 환경하에 학습 효율의 변화 정도를 정성적( 심리적, 학습적, 신체적) 및 정량적(영어 단어 암기력 TEST, 뇌파 특정 등)으로 평가 및 분석을 통해 뇌파 조절 효과가 학생들의 학습 효율을 더욱 향상 시킬 수 있는 지의 타당성을 검증하고 그 결과를 바탕으로 새로운 학습 방법을 모색하고자 한다. 한편, 본 연구에서는 실험 대상을 본 대학 임의의 2학년 학생 13 명 을 대상으로 하고 실험기간은 약 4개월에 걸쳐 실험 하였다. 뇌파 측정은 13명중 임의의 학생 7명을 선정 하여 각 40분씩 측정 분석하였다. 또한 영어 단어 암기력 TEST를 실시하여 그 결과를 뇌파 조절 전,후로 나누어 비교 분석하였다. 정성적 분석으로서 종합 설문지를 이용한 15 개 항목의 5점 척도를 사용하여 분석하였으며 가가 통계 이론을 이용하여 검증하였다. 뇌파 측정은 수행 전후 비교 결과 " .alpha. " 노출 비율이 수행 전보다 수행 후가 다소 높은 비유로 나타났으며, 특히 영어 단어 암기력은 평균적으로 크게 상승되는 것으로 나타났다. 정성적 분석 결과에서는 많은 심리적 변화 상태가 나타나고 있지만 전체적으로 마음의 안정감, 몸의 긴장 이완에 따른 건강 상태 유지, 수업 집중도 향상 등이 나타났다. 위와 같은 종합 적 분석 결과에 따라, 본 연구는 제조 현장의 생산성 향상 및 품질 향상과 연계하여 작업자의 작업 집중도 향상, 작업자의 육체적, 심리적 변화에 따른 생산성 및 품질 향상 변화 정도 등의 산업공학(인간공학) 제 분야의 여러 측면에서 연구 및 적용이 가능하리라 사료된다.

• Superconductivity and Cryogenics
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• v.16 no.1
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• pp.15-20
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• 2014

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.13-14
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• 2023

뇌의 전기적 신경활동을 측정하는 뇌전도(EEG)는 저렴하게 취득할 수 있고 높은 시간 해상도를 갖는 반면 공간적 정보를 제공하지는 않는다. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 혈류변화를 감지하여 뇌활동을 측정하는 방식으로서 높은 공간 분해능을 갖지만 고가의 비용과 설비를 요구한다. 최근 저렴하게 취득할 수 있는 EEG 데이터로부터 딥러닝을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 기술이 제안되었지만, 저주파수 대역에서 EEG와 fMRI 간의 뇌과학적 상관관계를 반영하지는 않는다. 본 연구에서는 휴식상태에서 취득된 EEG 데이터를 스펙트로그램으로 변환한 후 저주파수 특성을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 U-net 기반의 크로스 모달리티 변환 모델의 실현가능성을 평가하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.2
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• pp.69-78
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• 2016

Ischemic stroke is a disease that the brain tissues cannot function by reducing blood flow due to thrombosis or embolisms. Due to the nature of the disease, it is most important to identify the status of cerebral vessel and the medical images are necessarily used for its diagnosis. Among many indicators, brain MRI is most widely utilized because experts can effectively obtain the semantic information such as cerebral anatomy aiding the diagnosis with it. However, in case of emergency diseases like ischemic stroke, even though a intelligent system is required for supporting the prompt diagnosis and treatment, the current systems have some difficulties to provide the information of medical images intuitively. In other words, as the current systems have managed the medical images based on the basic meta-data such as image name, ID and so on, they cannot consider semantic information inherent in medical images. Therefore, in this paper, to provide core information like cerebral anatomy contained in brain MRI, we suggest a template-driven medical images mapping method. The key idea of the method is defining the mapping characteristics between anatomic feature and representative images by using template images that can be representative of the whole brain MRI image set and revealing the semantic relations that only medical experts can check between images. With our method, it will be possible to manage the medical images based on semantic.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.404-404
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• 2017

이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.4
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• pp.197-206
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• 2009

The medical information system is an effective medical diagnosis assistance system which offers an environment in which medial images and diagnosis information can be shared. However, this system can only stored and transmitted information without other functions. To resolve this problem and to enhance the efficiency of diagnostic activities, a medical image classification and retrieval system is necessary. The medical image classification and retrieval system can improve efficiency in a medical diagnosis by providing disease-related images and can be useful in various medical practices by checking diverse cases. However, it is difficult to understand the meanings contained in images because the existing image classification and retrieval system has handled superficial information only. Therefore, a medical image classification system which can classify medical images by analyzing the relation among the elements of the image as well as the superficial information has been required. In this paper, we propose the method for learning and classification of brain MRI, in which the superficial information as well as the spatial information extracted from images are used. The superficial information of images, which is color, shape, etc., is called low-level image information and the logical information of the image is called high-level image information. In extracting both low-level and high-level image information in this paper, the anatomical names and structure of the brain have been used. The low-level information is used to give an anatomical name in brain images and the high-level image information is extracted by analyzing the relation among the anatomical parts. Each information is used in learning and classification. In an experiment, the MRI of the brain including disease have been used.

• The Magazine of the IEIE
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• v.42 no.6
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• pp.71-78
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• 2015

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.10
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• pp.213-220
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• 2014

Korean magnetoencephalography (MEG) system had been developed and installed to hospital. The Korean MEG system contains helmet-shaped arrays of 152 first-order double relaxation oscillation SQUID (DROS) sensor. As a clinical application we have measured and analyzed evoked responses in patients with functional brain disease by outer stimulation as follows; 1) auditory evoked field in patients with hemifacial spasm, 2) somatosensory evoked fields in patients with tumor. We confirm that neuromagnetic data by Korean MEG system can provide useful information for pre-surgical planning or functional brain research.

• Journal of Life Science
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• v.33 no.5
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• pp.429-435
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• 2023

Epidemiological studies suggest that maternal infection, maternal stress, and environmental risk factors during pregnancy increase the risk of brain development abnormalities associated with cognitive impairment in the offspring and increase susceptibility to schizophrenia and autism spectrum disorder. Several animal models have demonstrated that maternal immune activation (MIA) is sufficient to induce abnormal brain development and behavioral defects in the fetus. When polyinosine:polycytodylic acid (poly I:C) or lipopolysaccharide (LPS), which is commonly used in maternal immune activation animal models, was introduced into a pregnant dam, an increase in pro-inflammatory cytokines and microglial activity was observed in the offspring's brain. Microglia are brain-resident immune cells that play a mediating role in the central nervous system, and they are responsible for various functions, such as phagocytosis, synapse formation and branching, and angiogenesis. Several studies have reported that microglia are activated in MIA offspring and influence offspring behavior through interactions with various cytokines. In addition, it has been reported that they play an important role in brain circuits through interactions with neurons and astrocytes. However, there is controversy concerning whether microglia are essential to brain development or lead to behavioral defects, and the exact mechanism remains unknown. Therefore, for the potential diagnosis and treatment of brain developmental disorders, a functional study of microglia should be conducted using MIA animal models.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.405-410
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• 2000

본 연구에서는 기능적 자기공명영상을 이용하여 한글 문장의 의미와 통사 처리에 관한 뇌의 활성화 양상을 비교함으로써 한글문장 이해의 과정에 대한 신경해부학적 증거를 찾고자 하였다. 6명의 자원자를 대상으로 문장진위판단과제를 이용하여 활성화를 유도하였다. 1.5T 초전도 자기공명영상 장치에서 EPI로 BOLD 기법을 이용하여 기능적 영상을 얻었으며 영상 후 처리는 SPM99 분석 프로그램을 이용하였다. 의미관련 통사관련 문장 모두에서 좌 우 전두회(frontal gyrus) 영역에서 활성화되었다. 의미와 통사처리 영역을 구분하기 위하여 감산법을 적용한 결과, 의미처리는 좌반구의 중측두회(middle temporal gyrus) 영역에서, 통사처리는 우반구의 하전두회(BA44) 부위에서 더 많이 활성화되었다. 의미처리에서 더 우세한 성향을 띠는 부위로 밝혀진 중측두회 영역은 의미처리시에 활성화되는 영역으로 보고하는 기존의 연구와 일치하는 결과이다. 의미와 통사 문장처리시의 뇌 활성화 양상은 뇌의 여러 영역에서 중첩되어 있기는 하지만, 특정영역에서의 차이를 보이고 있으므로, 의미와 통사처리는 다른 기전(mechanism)에 의해서 일어남을 시사해 준다.