이 연구에서는 뇌기반 진화적 교육 원리를 도출하기 위하여, 인간 뇌의 구조적 기능적 특징, 개체간과 개체내에서 일어나는 생물학적 진화, 뇌내에서 일어나는 진화적 과정, 과학 자체와 개별 과학자의 과학적 활동에 내재된 진화적 속성에 관한 연구물을 리뷰하였다. 이렇게 하여 도출된 인간 뇌의 주요 특징과 생성-선택-파지를 핵심 요소로 하는 보편 다윈주의 혹은 보편 선택주의를 토대로, 뇌기반 진화적 과학 교수 학습 모형을 개발하였다. 이 모형은 세 가지 요소와 세 가지 단계 및 평가로 이루어진다. 세 가지 요소는 정의적, 행동적, 인지적 요소이고, 각 요소를 구성하는 세 단계는 다양화 $\rightarrow$ 비교 선택 $\rightarrow$ 확장 적용(ABC-DEF; Affective, Behavioral, Cognitive components - Diversifying$\rightarrow$Emulating, Estimating, Evaluating $\rightarrow$ Furthering steps)이다. 이 모형에서 정의적 요소 (A)는 인간 뇌에서 감성을 관장하는 대뇌변연계에 토대를 두고 자연 사물과 현상에 대한 학습자의 흥미 호기심과 관련된다. 행동적 요소(B)는 시각 정보를 처리하는 후두엽, 언어 정보의 이해.생성과 관련된 측두엽, 감각운동 정보를 처리하는 감각운동령을 수반하고 과학적 활동의 직접 해보기와 관련된다. 인지적 요소(C)는 사고, 계획, 판단, 문제해결과 관련된 전두엽합령에 토대를 둔다. 이 모형은 이러한 측면에서 '뇌기반(brain-based)'이다. 이 모형의 세 가지 각 요소를 구성하는 세 단계에서, 다양화 단계(D)는 각 요소에서 다양한 변이체를 생성하는 과정이고, 가치나 유용성에 비추어 비교.선택하는 단계(E)는 변이체들 중 유용하거나 가치 있는 것을 검증하여 선택하는 과정이며, 확장.적용 단계(F)는 선택된 것을 유사한 상황으로 확장하거나 적용하는 단계이다. 이 모형은 이러한 측면에서 '진화적(evolutionary)'이다. ABC 세 요소에 대해, 과학적 활동에서 감성적 요인이 출발점으로 갖는 중요성과 뇌에서 사고 기능과 관련되는 신피질에 비해 감성을 관장하는 대뇌변연계의 우세한 역할을 반영하여 DARWIN (Driving Affective Realm for Whole Intellectual Network) 접근법을 강조한다. 이 모형은 학교 현장에서 다루는 과학 주제와 학생의 특징에 따라 다양한 형태와 수준으로 융통성 있게 실행될 수 있다.
신호전달과정에 중요한 역할을 하고 있는 다기능 serinei/threonine 단백질인산화효소인 protein kinase C(PKC)의 연구를 위해 이 효소의 정제를 뇌에서 착수하였다 PKC의 활성측정을 myelin basic protein을 기질로 하여 20 mM Tris 완충용액 PH 7.5, 0.15 mM [${\gamma}$-$^{32}$P]ATP(3 $\times$$10^{5}$ cpm), 0.1 mM $Ca^{2+}$, 10$\mu\textrm{g}$ phosphatidylserine과 2$\mu\textrm{g}$ diolein을 넣어 반응시켰다. 반응은 TCA로 정지시킨 후 방사성 단백질을 Millipore filter paper로 걸러 섬광 계수기로 읽었다. Cytosol PKC의 정제과정은 첫 단계에서 DEAE-cellulose를 사용하였으며, phenyl sepharose CL-4B와 protamine agarose를 연속적으로 이용하여 800배의 정제에 성공했다. SDS-PACE 상에서 80 kD로 나타났으며 순도는 95 % 이상이였다. 이를 이용 PKC의 각종 기질 연구에 착수하기 시작했으며, 이중 MBP의 인산화연구를 통한 myelin의 안정성과 MBP와의 구조 관계가 일부 수행되고 있다 연차적으로 PKC와 이와 관련된 단백질의 특성을 살피기 위해 뇌의 PKC 기질 중 cold stress를 통해 환경에 민감한 것을 찾고 있으며, 현재 autoradiography를 이용해 80 kD, 54 kD, 49 kD와 35 kD의 단백질이 연구대상이 되고있다. 그 중 49 kD는 B-50(또는 GAP43, neuromodulin이라고도 함)일 가능성이 높아 이 단백질 조절과 PKC 활성화 사이의 관계 정립이 흥미로운 과제로 대두되고 있다.다.
최근 MR영상을 허혈성 뇌졸중의 초급성기에 뇌조직의 관류 이상을 조기에 진단하려는 연구들이 진행되고 있으나 아직 일반적인 진단용 소프트웨어만 있을 뿐 영상 자료를 후처리하여 뇌조직의 구조 및 기능적인 정보를 제공하는 mapping 영상을 특수 소프트웨어는 실용화되어 있지 않다. 본 논문에서는 Gamma-variate 곡선 정합을 이용한 뇌관류 파라미터 영상 mapping의 알고리즘 구현에 관해 연구하였다. 관류 MR영상의 각 화소마다 측정된 시간에 따른 신호강도의 변화 곡선은 비선형적이어서 뇌관류에 관한 여러 가지 혈역학적 변수들을 보다 정확하게 계산할 수 없었다. 그래서 수렴속도가 빠르고 안정성이 높은 비선형 최적화 알고리즘인 Levenberg-Marquardt 알고리즘(LMA)을 활용하였다. 즉 시간에 따른 신호강도의 변화 곡선을 Gamma-variate 함수를 이용하여 곡선 정합한 후, CBV, MTT, CBF, TTP, BAT, MS의 여러 가지 혈역학적 변수를 LMA에 의해 계산하였다. 그 결과로 관류 MR영상으로부터 얻은 mapping 영상은 초급성 허혈성 뇌졸중에서 관류에 관한 혈역학적 변화를 평가함으로써 나중에 생길 뇌경색의 범위를 예견하는 데에 유용하였다.
기능적 자기 공명영상(functional magnetic resonance imaging;fMRI)의 발전은 뇌 기능의 매핑, 휴식 상태에서 뇌 네트워크의 이해에 상당한 기여를 하였다. 본 논문은 알츠하이머의 진행상태를 분류하기 위해 CNN-LSTM 기반의 분류 모델을 제안한다. 첫 번째로 특징 추출 이전 fMRI 데이터에서 잡음을 제거하기 위해 4단계의 전처리를 수행한다. 두 번째, 전처리가 끝나면 U-Net 구조를 활용하여 공간적 특징을 추출한다. 세 번째, 추출된 공간적 특징은 LSTM을 활용하여 시간적 특징을 추출하여 최종적으로 분류하는 과정을 거친다. 실험은 데이터의 시간차원을 조절하여 진행하였다. 5-fold 교차 검증을 사용하여 평균 96.4%의 정확도를 달성하였고 이러한 결과는 제안된 방법이 fMRI 데이터를 분석하여 알츠하이머의 진행을 식별하는데 높은 잠재력을 가지고 있음을 보여준다.
인공 신경회로망은 인간의 뇌를 전산 모델로 구현한 것으로 상호 연결된 많은 정보 처리 유니트들로 구성되어 있으며, 이를 기초로 논리적인 추론을 수행할 수 있다. 특히, 신경망은 비선형 변수를 많이 포함하고 있는 복잡한 문제 해결에서 더욱 효과적이다. 신경망의 이러한 기능으로 인해 구조분야에서는 비선형적인 각종 구조실험의 결과예측이나 구조계획 그리고 최적 설계에 응용되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공 신경 회로망의 기본 이론을 설명하고, 현재까지 정립되고 있지 않은 대형 콘크리트 판넬간 수직 접합부의 최대 전단 내력 예측에 기존의 제안식과 인공 신경 회로망의 예측 결과를 비교하여 신경망의 적용가능성을 검토하고자 한다.
본 연구는 비행중인 담배나방(Helicoverpa assulta (Guenee))성충의 혈림프내 지질과 탄수화물의 함량변화와 그들의 호르몬조절가능을 조사하기 위하여 수행되었다. 비행초기 몇분동안에 암수 모두 빠른 지질증가반응을 보였고, 약 2기간까지 증가된 수준이 유지되었다. 비행중 혈림프내 탄수화물농도는 거의 변화가 없었지만, 수컷에서는 비행후 10분 동안 약간의 농도증가가 있었다. 합성 지질동원호르몬(Lom-AKH-II), 당동원호르몬(Bld-HrTH), 담배나방 자신의 뇌-카디아카체 추출물들 모두 담배나방의 혈림프내 지질과 당함량을 높여주었는데, 지질이 당보다 훨씬 더 높게 나타났다. 이상의 결과로 주로 지질이 담배나방의 주 비행연료로 사용되고 혈림프내 지질함량은 지질동원호르몬의 조절을 받는 것으로 보여진다. 또한 담배나방에는 지질동원호르몬과 당동원 호르몬이 같이 있을 수 있으며, 이들 펩티드들의 구조는 Mass-AKH, Hez-HrTH, Lom-AkH-II, Pea-HrTH 등의 구조와 유사할 것이라고 유추되었다.
머리 부분에 많은 양의 방사선을 조사 받은 흰쥐 뇌실막세포의 미세구조에 대하여 연구하였다. 체중 $200\sim250g$의 흰쥐를 실험동물로 사용하였고, 방사선 발생장치로는 Mitsubishi linear accelerator (ML-4MV)를 이용하였다. 실험군의 흰쥐는 sodium thiopental로 마취시킨 후 머리부분이 조사구역 $(30cm\times30cm)$ 안에 들도록 눕힌 후, 조사거리 80cm, 조사 깊이 1.2 cm의 조건에서 200 rad/min의 속도로 연속 조사하였다. 실험군에 따라 3,000 rad 또는 6,000 rad를 조사시킨 후 각각 6시간, 2일, 6일 후에 동물들을 희생시켰다. 희생시에는 마취된 흰쥐의 가슴을 열고 심장을 통한 관류고정을 시행하였고, 관류고정액은 1% glutaraldehyde-1% paraformaldehyde액을 사용했다. 고정된 뇌에서 가쪽뇌실벽 일부를 메어 관류고정액과 같은 고정액에 다시 고정한 후, 2% osmium tetroxide 액으로 이차고정 하였고, 이후 통상적인 방법으로 전자현미경 절편제작 및 염색과정을 거친 후 전자현미경으로 관찰한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 방사선조사후 6시간군부터 뇌실막세포는 종창현상을 보였고 섬모의 배열이 흐트러졌으며 부분적으로 세포질이 뇌실공간으로 돌출하였다. 2. 방사선조사후 2일군부터는 뇌실막세포의 종창현상이 심하며 뇌실막밑조직의 부종이 심했다. 3. 뇌실막세포의 돌출부분 세포질에는 섬모바닥체, 사립체, 세포질세망들이 들어 있었다. 4. 방사선조사군에서는 확장된 뇌실막세포사이공간을 통하여 뇌실막밑층의 축삭성분 등이 뇌실속 까지도 돌출하였다. 이와 같은 결과로 보아 방사선조사에 의해 뇌실막세포에는 심각한 형태학적 변화가 초래되며, 이로써 뇌실질과 뇌척수액사이의 대사관문이 교란될 것으로 생각된다.
최근 스마트폰, PC, 태블릿 같은 전자기기들이 발전하면서 기계를 통해 소통하는 시대가 왔다. 기계와 소통하기 위해 우리가 사용하는 문자를 인식하는 것은 중요한 일이다. 이런 전자기기들이 문자, 영상인식을 해야 할 필요성이 더욱 증가함에 따라 머신러닝의 중요성이 대두되었다. 머신러닝은 컴퓨터의 학습을 위해 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 머신러닝의 기법과 관련된 알고리즘의 종류는 수없이 많다. 그 중에서도 Neural Network는 사람의 뇌 신경구조를 토대로 착안하여 네트워크를 만들고 이를 학습에 이용한 머신러닝 기법이다. 이런 인공지능 알고리즘인 Neural Network 구조를 바탕으로 특징을 추출하여 학습을 하는 Convolution Neural Network 기법의 사용이 늘고 있다. 본 논문에서는 Neural Network와 Convolution Neural Network의 알고리즘을 이용한 필기체 인식 실험을 하고 그 내용을 비교하였다.
본 연구에서는 영상음향의 사운드디자인 구조의 차이가 수용자에게 어떠한 감응도 변화가 있는가를 알아 보았다. 실험은 60초의 TV광고음향을 음악으로만 디자인한 음향트랙과(A), 음향효과와 음악으로 디자인한 음향트랙(B)을 청취하게 하여, 어떠한 사운드 구조가 감응도(주의력, 활성도, 감성도)에 더 유의한 영향을 미치는가를 알아 보았다. 실험은5명씩의 남.여 대학생을 대상으로 이루어 졌고 안정상태와 Fp1, Fp2를 중심으로 한 전두엽측정방식으로 한 뉴로피드백(Neuro feedback)뇌파측정방법으로 측정하였다. 그 결과, 음악으로만 디자인한 A음향트랙에서의 감응도는 주의((ATQ)와 활성도(ACQ), 감성도(EQ)모두가 증가했으나 B트랙보다는 낮았다. 음악+효과음으로 디자인한 B트랙에서는 주의력(ATQ), 활성도(ACQ),는 A트랙보다 증가하였으나 EQ(감성도)는 반대로 A트랙보다 낮았다. 결과적으로 영상에서 음향은 주의력과 활성도 에는 기본적으로 뇌의 변화에 작용하나 정서적인 면은 역시 음악이 유효한 것으로 나타났다. 그러나 강한 효과음들은 음악보다 주의력과 집중도를 높이기는 하나 스트레스적(SQ)지수는 오히려 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 방송과 영화 등의 사운드구조는 영상과의 호흡을 기본으로 하지만 실제로 시각정보와 청각정보가 동시에 합쳐져서, 심리적으로 어떠한 영향을 미치는가를 뇌신경측정으로 고찰한 것에 의의가 있다.
목 적 : 원위부 전대뇌 동맥에 발생하는 동맥류는 모동맥의 확보가 힘들고 재출혈 및 수술중 조기출혈의 빈도가 높으며, 익숙치 않은 수술적 접근법이 필요하다든지 하는 몇 가지 독특한 문제점이 있다. 따라서 전대뇌 반구간열 주변의 해부학적 구조물과 박리 시작점에 대한 수술전 지식을 요한다. 저자들은 박리 시작점에 대한 일관된 외부표식자를 이용하여 전두 기저부 대뇌반구간열 접근법 수술을 시행하였고 이를 심부 구조물들에 대한 접근 지표로 삼고자 하였다. 대상 및 방법 : 1995년 11월부터 1999년 6월까지 동맥류경을 결찰한 총 131명의 뇌동맥류파열 환자 중에서 원위부 전대뇌 동맥류 9명에 대하여 혈관조영술, 의무기록지, 수술소견을 통해 임상적, 수술소견을 조사하였다. 결 과 : 원위부 전대뇌동맥류의 빈도는 6.3%였고, 6례에서 뇌량 연변 동맥이 기시하는 뇌량 주위 동맥에서 발생하였고, 3례에서는 전두극동맥이 기시하는 뇌량 주위 동맥에서 발생하였다. 동반된 다른 혈관기형 및 다른 동맥류는 각각 3예에서 발견되었다. 술전 환자 상태는 일반적으로 불량했다. 조기수술은 7예에서 실시되었으며, 전두 기저부 대뇌반구간열 접근법으로 동맥류 결찰을 시행한 경우도 7예였다. 술후 심한 혈관연축과 흡인성 폐렴으로 인한 사망이 각각 1례씩이었으며 그 이외에는 신경학적 소견은 정상이었다. 결 론 : 원위부 전대뇌 동맥류의 조기수술시에 전두 기저부 대뇌반구간열 접근법이 유용하였다. 이 방법으로 뇌견인을 최소화할 수 있었으며 동맥류의 조기파열을 방지할 수 있었다. 저자들은 대뇌반구 간열의 박리 시작점으로 첫번째 교정맥(전두극 정맥)이 상시상 정맥동으로 유출되는 지점을 기준으로 하여 뇌량 및 뇌량 주변부 원위부 전대뇌동맥류에 접근할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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