• 재활치료과학
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• 제1권2호
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• pp.35-40
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• 2012

본 연구에서는 가상현실 치료가 뇌졸중 환자의 뇌 가소성을 동반한 상지기능 향상에 미치는 영향을 알아보고 강도 높은 가상현실 훈련이 뇌졸중 환자의 상지기능 향상을 위한 집중치료로써 임상적으로 유용한 훈련인지 알아보고자 하였다. 뇌졸중 환자에게 있어 사용-의존성 즉 운동 강도와 반복은 마비 측 사지의 운동 기능향상에 중요한 치료적 요소이다. 최근에는 상지의 지속적 사용을 통한 뇌-가소성에 기반한 변화를 유도할 수 있는 치료방법으로 가상현실 치료가 대두되었다. 가상현실 치료는 재활 임상환경에서 운동기능 향상을 위한 훈련강도와 반복을 제공할 수 있는 기술적 방법으로 채택되기 시작하였다. 특히 뇌졸중 환자의 상지 기능을 향상시키기 위한 치료적 유용성 측면에서는 강도 높은 반복적 훈련이 가능하다는 것과 게임 같은 형식으로 높은 동기부여가 가능하다는 것, 실제 수행을 통한 다중감각적 피드백 제공, 상호작용이 가능한 과제지향적 치료가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 임상 환경에서 작업치료와 더불어 부가적으로 가상현실 치료를 실시하는 것은 뇌졸중 환자의 상지 기능회복을 더욱 촉진할 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.645-652
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• 2016

본 연구는 통계적 속성에 기반한 질감특징값 분석을 바탕으로 뇌 전산화단층촬영 영상에서 정상과 뇌경색의 컴퓨터보조진단의 적용 가능성을 알아보고자 하였다. 실험은 질감특징값을 나타내는 6개의 파라미터를 이용한 질환인식률 평가와 ROC curve를 분석하였다. 그 결과 평균밝기 88%, 대조도 92%, 평탄도 94%, 균일도 88%, 엔트로피 84%의 높은 질환인식률을 나타내었다. 하지만 왜곡도의 경우 58%로 다소 낮은 질환 인식률을 나타내었다. ROC curve를 이용한 분석에서 각 파라미터의 곡선아래면적이 0.886(p=0.0001)이상을 나타내어 질환인식에 의미가 있는 결과로 나타났다. 또한 각 파라미터의 cut-off값 결정으로 컴퓨터보조진단을 통한 질환예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.9-20
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• 2014

대상의 동작을 잘 예측하는 것은 사회적 상호작용과 의사결정 컨텍스트 이해의 핵심이다. 본 연구는 동작 인식 과정에서 인간 뇌 시각인지 과정을 모방한 방법으로 관절 동작의 동작 순서 패턴을 학습하는 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 제안 방법의 핵심은 뇌에서 동작 인지 자극을 처리하는 신경생리학적 IT, MT, STS의 피질 기능과 특정 시각 신경 회로 네트워크 기능을 모방하여 비지도 방법으로 동작 순서를 학습한 후 동작을 예측, 인식하는 것이다. 실험을 통해 제안 모델이 어떻게 연속적으로 입력되는 비디오에서 의미있는 동작 스냅샷 뿐 아니라 중요한 동작 패턴을 자동으로 선택하는 지를 제시하였다. 이 핵심 움직임은 학습 네트워크가 정적 시점에서 정지 영상에 함축된 동작을 인식하는지를 증명하는데 이용하는 관절 자세이다. 또한 STS 피질 영역에서 어떻게 정지와 움직임 입력을 통합하는지를 모방하여 학습하고, 학습한 피드백 연결이 차후 동작의 입력 순서를 어떻게 예측하는지를 제시하였다. 네트워크 시뮬레이션을 통해 동작 인식에 대한 제안 모델의 우수성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.21-24
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• 2014

본 연구는 뇌손상(뇌졸중, 외상성 뇌손상, 뇌성마비 등)으로 인하여 손의 능동적 움직임이 결여되어 발생하는 관절의 구축, 근육의 단축, 근육의 탄력성 저하 등의 문제점을 분석하여 인체 역학적 모델에 따른 과학적 설계를 기반으로 환자의 손 기능 회복을 위하여 로봇 기술과 스마트폰의 융합을 통한 재활 로봇 보조 치료기를 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 일반적인 근 경직을 치료하는 방법을 응용하여 IT 기술과 로봇기술을 융합하여 치료사들의 부담을 덜어 주고, 환자들에게 오랫동안 정확한 운동을 반복적으로 할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 하나의 구동기로 2자유도의 움직임을 조절 할 수 있는 링크 매커니즘과 링크의 길이를 조절하여 신전(extension)과 과신전(Hyperextension)의 범위 조절이 가능하도록 로봇 플랫폼을 설계하였다. 또한 환자의 재활정도 및 상태에 적합한 운동속도, 운동반복횟수 등을 손쉽게 조작할 수 있는 등의 개인 맞춤형 재활훈련이 가능한 사용자 인터페이스를 설계 및 구현하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.339-346
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• 2003

본 연구에서는 뇌 MR 영상의 3차원 가시화를 위해 여러 단면의 원영상을 사용하지 않고, 적은 수의 횡단면 영상만을 이용하여 보간 영상을 생성하는 방법에 대해 제안한다. 이 과정에서의 핵심인 영상 보간을 위해 우선 3차원으로 재구성하고자 하는 관심영역을 분할하고, 분할된 관심 영역들의 경계와 MBR(Minimum Bounding Rectangle) 정보를 추출한다. 그리고 보간하고자 하는 층의 영상 크기는 분할된 관심영역의 상ㆍ하층 각각 두 영상들의 MBR 크기 변화율로 결정하고, 이를 기반으로 분할된 관심 영역의 영상내에서 해당 화소를 찾고, 입방 보간법을 통해 검출된 각 화소의 명암 가중치를 부여하여 보간 영상의 화소 명암치를 산출한다. 최종적으로는 원영상에서 분할한 관심영역 및 생성된 관심영역의 보간 영상들에서 특징점 정보와 3차원 복셀을 추출하여 3차원으로 재구성한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.424-424
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• 2018

인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.

• 기독교교육논총
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• 제64권
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• pp.145-171
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• 2020

오래 전부터 기독교 신앙공동체는 교회의 윤리적 규범과 행동양식을 성찰 대상으로 삼은 채 어떤 형태의 도덕 판단이 적절하고, 올바른 기독교적 행동양식이 무엇인지 규명하려고 노력해왔다. 기독교교육 역시 피아제와 콜벅의 심리적 합리주의에서 근거를 찾으려고 했으나 이성 중심의 구조발달주의는 해답을 제시하지 못했다. 실제로 도덕 판단 과정에서 정서를 배제한 채 인지 또는 이성을 과도하게 강조하는 한편, 무엇보다 자율성을 중시했던 구조발달주의는 기대했던 것과 달리 도덕적 상대주의를 초래하고 말았다. 뿐만 아니라 인간의 도덕 추론과 행위 사이의 간극을 적절하게 해명하지 못했을 뿐더러 도덕성을 사회문화적 맥락에서 과도하게 해석하려고 했다는 비판을 받았다. 이런 구조발달주의의 한계는 도덕 판단 능력이 뇌에 물리적으로 배선되어 있고, 피질과 번연계 간의 네트워크를 상당 부분 의지하고 있다고 주장하는 신경윤리, 특히 도덕 심리 이론에 의해 최근에 재해석되고 있다. 이 논문은 새롭게 등장한 신경윤리의 연구주제 가운데 일부를 검토하고 나서 도덕성을 신경과학적으로 설명하는 주요 이론을 중심으로 기독교교육학이 향후 고려해야 할 시사점을 거론하는 것을 목적으로 삼고 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.167-168
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• 2018

비즈니스 환경에서 창의성은 의사결정 문제해결을 위한 중요한 수단이 되고 있다. 본 연구는 실험 패러다임을 구축하고 기능적 근적외 분광법, 즉 fNIRS (functional Near-Infrared Spectroscopy)를 활용하여 창의성이 비즈니스 문제 해결에 미치는 영향을 뇌 인지 변화를 통해 측정하고자 한다. 본 연구에서는 비즈니스 문제해결 창의성이라는 새로운 차원의 창의성을 fNIRS로 측정하고 이를 경영성과 개선으로 연결하고자 하는 연구노력의 탐색적 수준의 결과를 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.289-294
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• 2015

본 연구는 비교사학습의 대표적인 방법 중 하나인 코호넨의 자기조직화 방법을 기반으로 BCI(Brain-Computer Interface)에 적용 가능한 자율적 기계학습방법을 제안한다. 이를 위해 상호작용 함수를 이용한 학습영역조정방법과 자율적 기계학습규칙을 제안하였다. 학습영역조정과 기계학습은 코호넨의 자기조직화 방법을 기반으로 한 상호작용 함수에 의한 측면제어효과를 이용하였다. 승자 뉴런을 결정하고 난 후 학습 규칙에 따라 뉴런의 연결강도를 조정하고 학습 횟수가 증가함에 따라 학습영역이 점차 감소하여 출력층 뉴런 가중치들의 입력을 향한 유동을 완화시켜 네트워크가 평형 상태(equilibrium state)에 도달하여 학습을 마칠 수 있는 자율적 기계학습을 제안하였다.

• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.122-126
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• 2010

F-18-FPCIT는 뇌 선조체에 주로 분포된 도파민 운반체에 강한 친화력을 보이며, 이는 파킨슨 씨 병의 진단에 유용한 진단적 정보를 제공한다. 본 연구에서는 iteration과 subset에 따른 영상의 변화를 관찰하고 적정한 iteration과 subset의 범위를 제안해 보고자 한다. 영상의 획득은 ACR 팬텀과 뇌 질환이 없는 정상인의 뇌 영상을 획득하였다. 정상인의 뇌영상은 F-18-FPCIT를 정맥주사 후 3시간째 획득하였으며, iteration과 subset의 조건을 5가지로 구분하여 영상을 재구성하였다. 영상의 분석은 동일한 위치에 같은 크기의 ROI를 그려 평균, 최대, 최소의 SUV를 측정하였고, 이를 바탕으로 표준편차, 변이계수를 계산하였다. 또한 팬텀영상에서는 각 조건별 열소와 냉소의 SUV를 비교하여 어떠한 조건에서 실제와 가장 비슷한 SUV ratio를 재현하는지 조사하였다. 위 실험에서 얻어진 값은 Spearman test를 통해 유의성을 유무를 판별하였다. 따라 SUV는 증가하였고 이러한 추세는 Spearman test에서 유의성을 나타내었다. 표준편차 역시 iteration, subset조건이 증가함에 따라 값의 증가를 보였다. 산출된 값들은 통계적으로 유의하였다. 팬텀 연구에서는 6 iteraions, 16 iterations 에서 실제와 가장 비슷한 SUV ratio를 재현하였다. 하지만 iteration, subset 조건별로 얻어진 SUV ratio들은 통계적으로 유의하지 않았다.