• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.24 no.6
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• pp.539-550
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• 2020

This study establishes the scientific basis for the use of digital learning materials through the education-neurological research method and derives implications for education based on education-neurological understandings. The main findings of the education-neurological analysis of digital learning materials are as follows: First, various sensory stimuli go through multiple sensory neurons and deep sections of the upper sphere and make possible the cooperative processing of information. Second, indirect experience from digital learning materials helps students understand the learning contents vividly through the mirror neuron system. Third, positive emotions originating from digital learning materials promote functions of dopamine, the reticular activating system, frontal-striatal circuit, cerebrum cortex. Based on the findings, the study suggests the following educational implications. First of all, when selecting digital learning materials, teachers should consider expression forms, learning contents, the flow of classes, and the adverse effects of digital learning materials. Next, it is effective to utilize digital learning materials in the lecture for provoking curiosity and enjoyment, maintaining interest and effort, and reviewing what students learned.

• Journal of Convergence Korean Medicine
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• v.2 no.1
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• pp.5-12
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• 2021

Objectives: The purpose of this study is to fabricate an ultra-fine ginsenoside particle atomizer that can provide a new treatment method by delivering ginsenoside components that have a therapeutic effect on respiratory diseases directly to the lungs. Methods: We fabricated the AAO vibrating mesh by using the micromachining process. The starting substrate of an AAO wafer has a 350nm pore diameter with 50㎛ thickness. A photomask having several 5㎛ opening holes with a 100㎛ pitch was used to separate each nanopore nozzle. The photoresist structure was optimized to pattern the nozzle area during the lift-off process precisely. The commercial vibrating mesh was removed from OMRON's NE-U100 product, and the fabricated AAO vibrating mesh was installed. A diluted sample of 20mL with 30% red ginseng concentrate was prepared to atomize from the device. Results: As a result of liquid chromatography analysis before spraying the ginsenoside solution, ginsenoside components such as 20S-Rg3, 20R-Rg3, and Rg5 were detected. After spraying through the AAO vibrating mesh, ginsenosides of the same component could be detected. Conclusion: A nutrient solution containing ginsenosides was successfully sprayed through the AAO vibrating mesh with 350 nm selective pores. In particular, during the atomizing experiment of ginsenoside drug solution having excellent efficacy in respiratory diseases, it was confirmed that atomizing through the AAO vibrating mesh while maintaining most of the active ingredients was carried out.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.17 no.7
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• pp.1165-1170
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• 2023

In this study, we aimed to develop a cost-effective neuro-modulation device for use in neuroscientific and clinical medical imaging applications. To achieve this, we designed and fabricated a brain neuro-modulation device with a material cost of less than $500, and subsequently evaluated its performance. The measured performance was found to be comparable to existing medical devices (TENS), with the developed device being compact in size, measuring less than 3 cm by 3 cm. The outcomes of this study are expected to be applicable in accelerating research and development in related fields, as well as in the rapid commercialization of neuro-modulation technology. Furthermore, it is anticipated that this work will contribute to advancements in functional radiological medical imaging technology and enhance accessibility to brain science and brain stimulation technology.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.33 no.1
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• pp.1-10
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• 2018

Artificial intelligence, which is based on deep learning, is emerging as a fundamental technology that will bring about future social changes. Artificial intelligence technology in IT is an essential intelligent system, and will overcome the performance limit of computing systems, and is expected to be the foundation for the development of computing environment destructively. The development of artificial intelligence technology in developed countries is a direction toward convergence with brain science. In this article, we will look at the prospect of artificial intelligence as the manifestation of imagination, as well as the technology and policy trends of artificial intelligence both at home and abroad, and discuss the direction of future technology development in terms of fusion with brain science.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.2
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• pp.97-105
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• 2014

본고에서는 시냅스의 생물학적 기능과 이를 모방하는 멤리스터, 멤리스터와 CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) 트랜지스터의 하이브리드, 그리고 멤리스터 기반의 집적회로 구현에 관한 최신 연구개발 동향을 다루었다. 기억과 스위칭을 동시에 수행할 수 있는 시냅스 모방 멤리스터는 Moore의 법칙에 따른 집적도 한계의 도래시점을 지연시킬 수 있으며, 디지털 컴퓨팅의 한계를 극복하여 학습능력을 가지는 지능형 실시간 병렬처리 시스템을 구현할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 또한 멤리스터는 신경세포의 기능을 재해석하는 계기가 되어 뇌과학 발전에도 크게 기여할 것으로 예상된다. 저전력으로 구동하는 지능형 프로세서의 조기 등장을 위해서는 뇌 과학, 나노소재 및 소자기술, 집적회로 설계 및 공정기술, 뉴로컴퓨팅(neuro-computing) 등 다양한 분야의 융합전략이 요구된다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.11a
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• pp.441-447
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• 1999

본 논문은 복잡 적응 시스템의 분석 및 모델링을 위해, 인공생명의 기본 패러다임인 셀룰라 오토마타를 선택하여, 무정형의 구조를 가지며 투명한 자료 전파 특성을 갖는 셀룰라 신경 회로망의 설계하고 개발하는데 중점을 두었다. 우선, 신경 회로망의 불규칙한 구조를 발생학적으로 다루어 무정형의 은닉층을 생성하고, 다윈의 진화론을 적용하여 구조적 진화 및 선택을 통해 최적화된 신경 회로망을 설계하였다. 주변 셀의 상태를 감지하여 자신의 상태를 수정해나가는 방식의 셀룰라 오토마타의 투명한 신호 전파 모델로 자료 및 오차의 역전파에 적용하도록 고안하였고, 라마르크의 용불용설을 활용한 오차의역전파 학습 알고리즘을 유도하였다. 이러한 복잡 적응계의 학습 과정을 유도하여 시뮬레이션에서 그 타당성을 입증하였다. 시뮬레이션에서는 신경 회로망의 XOR 문제와 다중 입력 다중 출력 함수에 대한 근사화 문제를 풀었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.559-561
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• 2005

본 연구에서는 2003년부터 정보통신부의 주도로 차세대 신성장 동력 산업으로 지능형 로봇 URC 프로젝트의 산업화 성공을 위하여 로봇 요소기술 뿐만 아니라, 컴퓨터과학과 정보통신공학의 IT와 기계공학의 RT를 인체공학, 심리학, 뇌과학, 언어학, 인지과학, 행동학 등의 복합과학적 HRI 연구와 결합하는 학제간 유비쿼터스 로봇기술 컨버전스의 필요성을 제시하고 정책적 육성 전략을 제시하였다. 즉, 복합과학적 HRI 연구 인력을 발굴하고 연구지원, 성인보다는 아동과 노인을 대상으로 HRI 현장 실험연구가 다양하게 이루어지도록 지원, HRI에 기반한 로봇 서비스를 정의하여 국제적 BM특허와 로봇 컨텐츠 표준화 로봇시장의 확대를 위한 사회학적 HRI 연구와 로봇의 역기능에 대한 HRI연구와 지원이 이루어져야 하겠다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.333-338
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• 2019

인코더-디코더(Encoder-decoder)는 현대 기계 번역(Machine translation)의 가장 기본이 되는 모델이다. 인코딩은 마치 인간의 뇌가 출발어(Source language) 문장을 읽고 이해를 하는 과정과 유사하고, 디코딩은 뇌가 이해한 의미를 상응하는 도착어(Target language) 문장으로 재구성하는 행위와 비슷하다. 그렇다면 벡터로 된 인코더 표현은 문장을 읽고 이해함으로써 변화된 뇌의 상태에 해당한다고 볼 수 있다. 사람이 어떤 문장을 잘 번역하기 위해서는 그 문장에 대한 이해가 뒷받침되어야 하는 것처럼, 기계 역시 원 문장이 가진 의미를 제대로 인코딩해야 향상된 성능의 번역이 가능할 것이다. 본 논문에서는 뇌과학에서 뇌 동기화(Brain-to-brain coupling)라 일컫는 현상을 모방해, 출발어와 도착어의 공통된 의미를 인코딩하여 기계 번역 성능 향상에 도움을 줄 수 있는 이중 번역 기법을 소개한다.

• Annual Conference of KIPS
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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.