• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.160-163
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• 2002

본 연구는 의료영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 MR영상 중에서 머리 부위의 질병인 뇌종양에 대한 진단을 돕기 위한 연구이다. 뇌 MR영상의 T2강조 영상을 살펴보면, 종양 영역은 명암이 밝게 나타나고 종양 영역의 주변은 어둡게 나타나는 특성을 볼 수 있다. 따라서 제안된 방법은 뇌종양 특성인 명암의 밝기 정보를 기반으로 비정상 영역 내에서 명암 정보가 유사한 영역끼리 그룹화하고 그 중에 가장 밝은 영역을 종양 후보 영역으로 추출한 후 각 후보 영역들 중에서 MBR이 가장 큰 것을 종양으로 검출한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.240-248
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• 2020

지난 20여 년 간 뇌 과학은 기능성 자기공명영상(fMRI) 등 새로운 기술에 힘입어 크게 발전했으며, 우리는 인간의 본성과 행동 변화에 대해 더욱 정확한 지식을 얻게 됐다. 이 같은 지식은 경영 분야에도 활발하게 응용되고 있다. 이 연구는 마이다스아이티의 사례를 통해 뇌과학을 경영에 어떻게 접목할 수 있는지 통찰을 얻는 것이 목적이다. 건설 소프트웨어 회사인 이 회사는 별도 조직을 두어 뇌 과학을 연구하고 있으며, 뇌 과학에 기반한 인사 정책을 만들어 시행하고 있다. 창업자 이형우 사장은 인본주의 경영 철학을 갖고 있으며, 뇌 과학 연구는 그 철학을 뒷받침한다. 연구 방법으로 사례연구 방법을 채택하였으며, 인터뷰와 직접 관찰, 참여 관찰, 문서 정보 등의 절차를 수행했다. 이 회사의 인적자원 관리 시스템은 뇌과학 연구가 응집된 'SCARF'라는 뇌과학 모델로 설명이 가능하다. 이 회사는 이 모델이 제시하는 것처럼 일터에서 지위감(Status), 확실성(Certainty), 자율감(Autonomy), 관계성(Relatedness), 공정성(Fariness) 위협을 줄임으로써 구성원의 신뢰와 만족도를 제고했고, 이는 창의적이고 고성과 조직이 되는 발판이 되었다.

• 전자공학회지
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• 제42권2호
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• pp.40-44
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• 2015

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.507-518
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• 2021

자기공명영상(MRI)은 뇌의 구조적 및 기능적 연구에서 핵심 기술로 필요성이 증가하고 있다. Tractography 분석을 이용하는 뇌지도(Connectome)는 MRI를 통해 뇌의 구조적 연결성을 확인하고 연결성의 변동성을 이용해 질병 병리학에 대한 이해를 높이는 방법으로 인간을 대상으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 하지만 마우스 같은 작은 동물의 경우 분석 방법의 표준화가 부족하고 영상에 대한 정확한 전처리 전략 및 아틀라스 기반 신경 정보학에 대한 과학적 합의가 없다. 또한, 인간의 뇌에 비해 마우스의 뇌는 매우 작기 때문에 높은 해상도를 갖는 영상을 획득하는 것에도 어려움이 있다. 연구에서는 구조적 영상과 확산 텐서 영상을 이용해 구조 영역 세분화를 포함한 구조적 연결성 분석을 가능하게 하고 마우스 뇌 데이터를 처리하는 Allen Mouse Brain Atlas 기반 영상 데이터 분석 파이프라인을 제시한다. 각 분석 방법은 마우스 뇌 영상 데이터의 분석을 가능하게 하고 이미 인간 영상데이터로 검증된 소프트웨어를 이용해 신뢰성을 가질 수 있게 하였다. 또한, 연구에서 제시되는 파이프라인은 복잡한 분석 과정과 다양한 기능들 중 마우스 Tractography에 필요한 기능들을 정리하여 사용자가 효율적으로 데이터 처리를 하는데 최적화되었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제29권8호
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• pp.990-1010
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• 2009

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.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.245-254
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• 2007

본연구는 문제중심해결 과정에서 나타나는 뇌파를 활용한 뉴로피드백 훈련방법으로 자신의 의지에 의해 적절한 뇌파를 구성하여 문제기반 인지능력을 향상시키게 된다. 다양한 영재학습 유형 및 영재아를 뇌파분석에 따른 영역화를 통하여 객관적인 문제기반접근을 통한 표준화된 학습모형을 설계한 것이다. 뇌파는 뇌의 활동상태에 따라 다르게 나타나며, 자신의 뇌에 다양한 훈련으로 피드백을 받게 되면 특정파에 대한 조절능력을 갖게 된다. 본 연구에서는 뇌파조절을 통한 영재학습모형을 개발하여 영재학습능력 향상을 위한 영재프로그램의 설계모형을 개발하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.433-439
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• 2013

본 연구에서는 집속형 초음파를 이용하는 뇌 질환 치료의 연구를 위한 인체 두부 유사 팬텀을 개발하였다. 문헌 연구를 통하여 피부 조직, 두개골, 뇌 조직의 음향학적 및 물리적 특성을 조사하였으며 근사한 값을 가지는 적합한 각 조직 대체 물질을 제시하였다. 피부 조직의 경우 글리세롤 기반 연부 조직 유사 팬텀의 성분비를 조정하여 실제 조직과 유사한 음향학적 특성을 가지도록 하였으며 고분자 합성수지의 음향학적 특성을 측정하여 두개골 유사 물질로써의 적합성을 평가하였다. 뇌 조직은 투명한 egg white 팬텀을 이용하여 집속형 초음파의 가열 특성을 확인할 수 있도록 하였다. 또한 뇌 질환 치료 프로토콜 개발을 위한 시험 조사가 가능하도록 대체 물질들을 결합한 두부 유사 팬텀을 제작하였고 제작된 팬텀의 유효성 및 활용성 평가를 위해 초음파 조사 조건에 따른 팬텀의 변성을 관찰하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1152-1153
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• 2008

효율적인 학습 방법들을 도입한 교육용 시스템에 대한 연구가 활성화되어 있는 가운데, 사람의 뇌의 장기기억 메커니즘을 이용하여 교육용 시스템과 다양한 방향에서 적용하고 그 유효성을 밝히는 연구들이 많이 진행되고 있다. 학생들에게 학습에 용이한 교육 시스템을 적용함에 있어 시간과 장소에 상관없이 접근이 용이하도록 인터넷과 연계된 시스템의 유용성은 이미 입증된 바 있다. 본 연구에서는 웹기반 교육 시스템에서 장기기억이 용이하도록 학습 내용의 구성과 에빙하우스 망각 곡선에 기반한 효율적인 반복학습 시스템을 설계한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.924-926
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• 2015

본 논문에서는 IoT 지능화한 Arduino를 기반으로 한 디바이스와 MyndPlay를 이용한 인터페이스를 사용해 현재 많은 나라들이 연구비를 집중시키고, 많은 연구를 활성화 시키고 있는 뇌 - 컴퓨터 인터페이스(Brain - Computer Interface)를 만들고, 최종적으로는 EEG(Electroencephalography)를 기반으로 뇌 - 컴퓨터 인터페이스의 목적인 뇌- 컴퓨터 접속(Brain - Computer Connection)환경을 만들고자한다. EEG(Electroencephalography) 기반의 장비를 착용한 사람의 뇌파를 인식하고, 분석, 분류함으로 사용자의 상태에 맞게 지능화된 사물을 설계하는 것에 관한 연구를 진행했으며, 휴대폰과 같은 다른 디바이스와 통신하기 위해서 XBee와 Bluetooth를 사용했다. 최종적으로 사용자의 현재 상태를 뇌파를 통해 확인하고 전원의 조절과 다른 사물을 EEG로 제어할 수 있게 구현하는 논문이다.