뇌파연구는 비교적 안전하게 뇌상태에 관한 다양한 정보를 제공한다. 상담자나 피검자는 뇌파의 측정, 분석, 관리 등 일련의 과정에 대해 편리하게 사용자 TCO를 절감할 수 있어야 하고, 원하는 정보에 실시간 접근이 가능해야 한다. 기존 환경이 전문가의 판단에 따른 수작업 형태였다면, 본 논문이 제안한 시스템은 3-Tier 클라이언트/서버 IT기 술 및 BQT를 포함하는 뇌파기술을 융합하고 최적화시킨 스마트 뇌파케어시스템이다. 이 시스템은 편리한 웹 인터페이스를 통해 전 과정을 완전히 자동화하여 실시간서비스를 실현하였다. 본 연구로 개발된 이 시스템은 현재, 필드에서 서비스를 진행하고 있으며, DB에 수집된 자료는 연구자들에게 임상연구의 용도로 제공되고 있다.
본 연구는 인지예비능 이론에 입각하여 인지기능감퇴를 호소하는 갱년기 여성들을 위해 인지기능훈련 프로그램을 개발하고자 하였다. Jung의 웹기반 교수-학습 체제 설계의 절차적 모형에 근거하여 분석, 설계 및 개발 단계를 거쳐 개발하였다. 인지기능훈련 프로그램은 8주간의 프로그램으로 모바일 애플리케이션을 활용한 인지훈련과 동영상 교육이며 총 24회기로 매 회기는 20~30분이 소요되며 3회/주 하도록 구성되었다. 인지기능훈련은 갱년기 여성들에 있어서 가장 취약한 인지영역으로 확인된 기억력, 주의집중력, 언어기능과 통합적 집행기능을 위한 시나리오기반 문제해결 등으로 내용을 구성하였다. 각 주차별 교육내용은 갱년기의 정의, 원인 및 증상, 갱년기와 뇌기능 등 총 8가지 주제로 개발되었다. 프로그램 시범운영을 위해 인지기능감퇴를 호소하는 10명의 갱년기 여성을 대상으로 인지기능훈련 프로그램을 적용하여 훈련 전과 훈련 8주후 인지기능의 효과를 측정한 결과 전반적 인지기능이 증가되었고 통계적으로 유의하였다(t=-3.04, p=.014). 모바일 앱 기반 인지기능훈련 프로그램은 기억력 향상뿐만 아니라 잠재적 치매 유병율을 감소시키는 효과도 기대할 수 있을 것이라 기대된다.
정보의 과부화 속에서 빠른 판단과 결정을 강요하는 정보화시대의 일상을 살아가는 현대인들의 정보처리능력은 이미 한계에 도달했다. 우리는 더 이상 의사결정을 위해 우리가 가진 모든 자료와 정보를 분석하고 판단하여 최상의 결정하기보다는 가장 중요한 정보에 의존하여 의사결정을 내리는 자동화된 방식을 택하고 있다. 이러한 현상은 일상생활 뿐만이나 인터넷상에서도 쉽게 살펴볼 수 있는데 사람들은 인터넷 상에서 제품을 선택하고 구매를 할 때 자신이 합리적이고 이성적으로 신중하게 판단하여 의사결정을 한다고 믿지만 실제로는 대부분의 의사결정과 선택은 우리가 의식하지 못하는 뇌의 특정부분에서 즉각적으로 이루어지는 무의식적인 사고와 행동에 의해 결정된다. 따라서 치알디니의 설득의 심리에 기반한 다양한 유발기제들이 적용된 UX디자인의 사례를 살펴보고 이를 적용한 효과적인 사용자 인터페이스 디자인의 방향을 제시하고자 한다.
정신분열병은 망상이나 환각과 같은 양성증상과 감정적 둔마와 같은 음성증상이 대표적인 사고장애로서 외부입력 정보를 통합하거나 체계적으로 처리하는 능력이 매우 부족하다. 즉, 정신분열병 환자는 시각, 청각, 촉각 등의 자극을 종합하고 통합하여 인지하지 못한다. 본 연구에서는 뇌 인지 통합 모델(Brain Multimodal Integration Model)에 기반하여 정신분열병 환자의 인지 능력을 측정하기 위한 가상현실시스템을 제안한다. 정신분열병 환자의 지각, 인지, 운동능력을 측정하기 위한 가상현실시스템은 환자에게 시각과 청각의 멀티모달 자극을 제시하여, 환자로 하여금 일정시간 동안 자극을 기억하고 처리하여 주어진 과제를 수행하도록 하였다. 수행 결과를 통해 환자의 멀티모달 자극 통합능력 및 작업기억 통합능력, 네비게이션 능력을 평가한다. 임상연구를 통해 개발된 가상현실시스템을 WCST과 같은 기존 검사방법들과 비교하여 검증하였는데, 가상현실로 측정한 파라미터와 WCST의 파라미터 및 SPM 점수 사이에 매우 유의미한 상관관계를 보여 가상현실시스템의 유용성을 확인할 수 있었다.
Line propagation과 Brute force approach를 기반으로 한 확산텐서 트랙토그래피에서 신경다발추적을 위한 시작점을 선택하기 위한 조건으로 기존에 사용하는 Fractional anisotropy (FA)값 이외에 vector correlation function (VCF)를 제안하여 트랙토그래피를 구현하였다. 뇌전체의 트랙토그래피에 대하여, 본 연구에서 제안한 VCF를 사용할 경우 FA가 0.3 이상인 경우에 백질 외 영역에서 41% 적은 시작점을 사용하여 백질 외의 신경섬유가 아닌 부분들이 제거된 결과를 얻었다. 또한 관심영역에 대한 피질척수로의 영상에서는 백질 내에서는 50% 적은 시작점을 사용하였으나 기존기법과 매우 유사한 결과를 얻었다.
최근 시각 장애인을 위한 인공망막 모델 구현에 관한 연구 중 시피질 자극기 기술은 시각 자극 전달의 중간 단계를 생략하고 직접 뇌세포를 자극하는 것이다. 본 논문에서는 망막에서 시각 피질로 시각정보를 전달할 때 발생하는 시각 피질의 특성, 즉 방향성에 대한 반응 특성을 특징 데이터로 구성하여 인식함으로써 인간 시각 정보 처리와 유사한 영상 추출 및 인식 모델을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 특징을 추출 한 후 Delta-bar-delta 기반 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 영상의 특징들을 인식한다. 제시된 방법의 성능을 분석하기 위하여 다양한 숫자 패턴들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 망막 세포로부터 전달된 정보를 방향성에 대한 민감성을 고려하여 영상의 특성을 추출하여 인식하는 모델이 기존의 영상 추출 및 인식 모델보다 인식률에 있어서는 별 차이가 없지만 다양한 실험에서 확인할 수 있듯이 인간 시각과 같이 인식 성능이 민감하지 않는 것을 알 수 있었다.
뇌파 정보는 분자 단계에서 행동 및 인지 단계에 이르기까지 생성된 정보의 양이 방대하며, 개인의 고유한 프라이버시영역을 나타내는 중요한 정보로 활용되고 있다. 이에, 뇌파정보의 다양한 정보를 통합하고 뇌파정보를 보호할 수 있는 프레임워크를 제시한다. 제안된 시스템은 전자정부 프레임워크 서버 시스템에 보안기능을 강화한 프레임워크로써, 메타데이터를 활용한 의존성 낮은 웹 애플리케이션 서버 시스템이다. 서버 구축을 위해 스프링 플랫폼의 MVC(Model, Vew And Control)프레임워크 웹 기반 환경에 스프링 시큐리티를 적용한다. 본 시스템은 강력한 보안시스템을 탑재한 독립적이고 경량화된 서버시스템으로 분석된 뇌파 정보를 확인할 수 있다. 이로 인해, 뇌파정보의 웹서비스 보안성을 높이고, 뇌파정보의 프라이버시 보호가 가능하다. 또한, 치매환자나 뇌인지 정보가 요구되는 경우 본 연구를 통해 원격의 실시간 확인 및 분석이 가능하다.
최근 지속적으로 논의하고 있는 '지능정보사회'란? 지능정보기술을 기반으로 사회 전 영역에서 인간능력의 한계를 뛰어넘는 자동화가 보편화된 미래사회상을 의미한다. 특히, 인간의 개입을 최소화하고, 데이터(또는 빅데이터) 기반 완전 자동화로의 진화를 지속적으로 추구하는 개념이다. 예를 들어, 자율형자동화는 인공지능을 핵심요소로 무인자동차를 지속적으로 지향하고 있다. 그러나 지금까지의 지능정보 연구는 지능화 자체를 중심으로 지능화 논리를 고도화하여, 인간의 뇌와 지능을 대체하고자 하는 노력을 기울여 왔다. 또한, 다른 한편으로 인간의 노동력을 대체하기 위해서 노동자의 작업 원리를 분석하여 최적화된 단순논리를 개발하여 노동자를 로봇으로 대체하려는 노력을 지속해왔다. 본 연구는 지능정보기술 연구 전략 및 교육서비스에 관한 접근전략, 교육방법, 세부정책 로드맵 등을 제안하여, 지능정보 교육 정책 및 지능정보기술 연구 전략을 시행하는데 중요한 기준과 방향을 제시하고자 한다. 특히, 교육방법으로 기초지능교육, 지능콘텐츠교육, 지능응용교육 등의 지능정보교육의 단계적 접근 방안을 제시한다. 또한, 지능화 및 자동화가 중심이 되는 4차 산업혁명 성패를 가를 수 있는 중요한 요소로서 지능정보기술, 지능교육콘텐츠, 지능형 교육시스템 개선을 위한 교육정책 방안을 제안한다.
부호화된 사건의 시간적 정보를 기반으로 한 인출은 일화기억의 중요한 통제기제 중 하나이다. 기억인출과 관련한 수많은 신경영상 연구들이 진행되었음에도 아직 시간적으로 구성된 일화기억의 인출에 관여하는 뇌신경연결망 패턴에 대해서는 알려진 바가 많지 않다. 본 연구에서는 두가지 다른 순차적 인출 뇌신경 기제를 구분하기 위하여 과제기반 기능적 연결성 다변량 패턴분석 방법을 사용하였다. 참가자들은 시간적 일화기억과제를 수행하였고, 순서대로 부호화된 기억자극을 순방향 혹은 역방향으로 인출하도록 지시를 받았다. 부분적으로 분류된 국소적 신경네트워크 패턴은 두 인출기제를 잘 구분하지 못한 반면, 기억과 관련된 인지통제 영역과 목표-지향적 인지기제처리에 관련된 것으로 알려진 여러 피질-피질하 노드들을 아우르는 전뇌신경네트워크 패턴은 시간적 일화기억 인출기제를 잘 구분하였다. 이 영역들은 측면/내측 전전두엽 영역, 하부 두정엽, 중간 측두회, 선조체 영역 등을 포함하며 기계학습을 이용한 분류에서 높은 분류 예측률을 보였다. 본 연구의 결과는 일화기억의 시간적 인출기제에 관여하는 피질-피질하 여러 영역의 관여를 확인하였고, 대역적 네트워크 패턴의 기능적 연결성이 질적으로 다른 인출기제에 관여함을 확인하였다는데에 중요성을 갖는다.
최근 인간의 뇌를 모방한 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)의 뉴로모픽(Neuromorphic) 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 기술은 인지 응용과 처리 과정에서 속도가 빠르고 전력 소모가 적다는 장점이 있다. SNNs 기반의 저항성 랜덤 엑세스 메모리(RRAM) 은 병렬 연산을 위한 가장 효율적인 구조이며 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP)의 점진적인 스위칭 동작을 수행한다. 시냅스 소자 동작으로서의 RRAM은 저 전력 프로세싱과 다양한 메모리 상태를 표현한다. 하지만, RRAM 소자의 통합은 높은 스위칭 전압 및 전류를 유발하여 높은 전력 소비를 초래한다. RRAM의 동작 전압을 낮추기 위해서는 스위칭 레이어와 금속 전극의 신소재를 개발하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 스위칭 전압을 낮추기 위해 전기적, 기계적 특성이 우수한 단일 벽 탄소나노튜브(SWCNTs)를 갖는 (Metal/Al2O3/HfOx/SWCNTs/N+silicon, MOCS)라는 최적화된 새로운 구조를 제안하였다. 따라서 SWCNTs 기반 멤리스터의 점진적인 스위칭 동작 및 저 전력 I/V 곡선의 향상을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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