미디어 디지털컨버전스 환경에서 교육을 수용하는 도구로서 e-Book은 향후 더 많은 확산이 기대되어진다. 본 연구에서는 학습자의 학습도구로서 e-Book과 종이책의 수용 의도를 뇌파를 분석(자기조절지수, 기초율동지수, 주의지수, 활성지수, 정서지수, 항스트레스지수, 좌우뇌균형지수, 브레인지수 분석)하여 실험하였으며, e-Book을 사용후, 성별에 상관없이 내외적 환경 요인으로 인한 육체적, 정신적 피로도에 대한 저항력을 나타내는 항스트레스 지수가 낮아지는 결과를 얻었다. 향후, 본 연구를 기반으로 개선방향을 찾을 필요가 있다.
3DTV를 시청하는 경우 조절거리는 TV 화면까지의 거리에 해당하지만, 수렴거리는 좌 우 영상의 화면 시차에 따라 영상의 도출과 후퇴의 깊이가 변하게 되고 수렴거리와 조절거리에 불일치가 발생하게 된다. 3DTV의 입체영상을 시청할 때 발생하는 시각적 불편감은 이러한 수렴과 조절과정의 불일치가 가장 주된 원인으로 알려졌다. 본 연구에서는 입체영상의 시각적 자극으로 눈에서부터 시작된 시각피로감이 인체에 전해지는 단계, 즉 정보의 최종 통합기관인 뇌에 전달결과로서의 생체적 반응을 EEG 방법으로 측정하였다. 3DTV 시청 전 후의 뇌파측정과 뇌기능지수 분석에 의한 방법으로 실험한 결과 시각피로는 ${\delta}$, ${\theta}$, ${\alpha}$, SMR, ${\beta}$Low, ${\beta}$High 파 등 여러 종류의 뇌파 밴드에 영향을 미치고 있었다.
최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서는 뇌파 신호를 이용한 운동 심상 분류 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뇌파는 개인별 차이가 큰 생체 신호로, 사용자에 독립적인 경우 추론이 어려워지는 문제가 있어 운동 심상 분류에서는 주로 피험자 종속적인 연구가 행해져 왔다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망 기반의 뇌파 분류 모델인 EEGNet 에 새로운 방식으로 개선한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용해 피험자에 대해 독립적인 운동 심상 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안하며, 제안한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용한 모델이 기존 모델보다 높은 분류 성능을 보여주는 것을 실험적으로 확인하였다.
실어증은 뇌손상으로 인해 발생하는 후천적 언어장애로서, 언어를 이해하고 표현하는 능력이 손상된 것이다. 이는 환자 개인의 어려움은 물론이고, 가족과 사회에도 문제를 초래할 수 있으므로 실어증 환자의 진단 및 치료는 중요하다. 그 중에서도 빠른 언어 치료는 발병 후 조기에 시작할수록 회복이 빠르다는 점에서 연구 결과들이 일치하고 있기 때문에 더욱 중요하다. 하지만 환자 대비 언어치료전문가의 수가 적어 치료시기를 놓칠 수 있기 때문에 가장 중요한 것은 빠른 실어증 진단과 전문가와의 접근성이다. 우리나라는 인터넷 보급률과 컴퓨터 보급률이 높기 때문에, 웹기반으로 시스템을 개발 한다면 우수한 접근성을 보장받을 수 있다. 본 연구에서는 개발된 '온라인 언어 재활 훈련 및 진단 시스템'을 제안하고 본 시스템을 통해 얻을 수 있는 데이터와, 이 데이터를 어떻게 가공하여 의미 있는 결과를 도출해 낼 수 있는지 소개한다. 본 시스템은 짧은 시간 안에 실어증 여부 확인과 언어 재활 훈련을 수행할 수 있고, 웹기반으로 개발되어 누구나 쉽게 치료와 관련된 콘텐츠, 정보, 그리고 재활 방법을 공유할 수 있다.
이 연구는 초등학생들을 대상으로 주의력이나 행동성향을 판단함에 있어 혈액형과 관계가 있는지를 개인이 지닌 뇌신경 생리학적 지표인 뇌파 측정을 이용하여 비교하여보았다. 대상자는 2005년 9월에서 2007년 12월까지 한국정신과학연구소에 뇌파측정 의뢰한 초등학생을 기준으로 선정한 자료이다. 초등학생 여 1,562명, 남 2,448명으로 총 4,010명이다. 초등학생 혈액형 분포는 A형이 남 873명(36%), 여 573명(37%), B형이 남 641명(26%), 여 424명(27%), 0형이 남 622명(25), 여 406명(26), AB형이 남 312영(13%), 여 159명(10%) 로 A>B>O>AB형 순이었다. 분석의 결과 행동성향이나 성격과의 관계 분포도에서 통계적으로 유의미하지 않았다. 그러나 여학생과 남학생 두 그룹 다 A, AB, B, O 4가지의 혈액형에서 긍정명랑이 가장 많았으며 다음으로 부정명랑 순이었다. 긍정부정, 부정우울은 거의 비슷한 분포도였다. 그리고 혈액형과 주의력과도 유의미하지 않았다. 위의 결과를 종합하면 혈액형과 성격을 함부로 연관지어 편견이나 차별을 유도하는 것은 바람직하지 않다고 본다. 본 연구의 대상자는 무작위였으나 차후에는 영재 아이들에만 적용시킨 뇌 기반 연구도 나오길 기대하며 한국영재교육 발전에 직접적으로 기여할 지적기반에는 다소 미흡하나 이해를 넓힐 수 방안에는 의미가 있었다는 점을 고려하여 차후에 보완하여 영재교육에 지침이 되는 연구가 나오기를 기대한다.
본 논문에서는 피험자가 A, B, C, D 글자를 말하는 상상을 할 때 사고중추에서와 Broca's area 에서 EEG 신호를 측정하였으며 이 신호를 Event-Related Spectral Perturbation (ERSP), Inter-Trial Coherence (ITC) 그리고 Event Related Potential (ERP) 방법을 통해 분석하여 보았다. 그 결과 F7, FT7 영역의 뇌파에서 각 문자를 보여주는 자극 제시 후 0$\sim$300ms 동안의 1$\sim$13Hz에서 높은 coherence를 보였으며, P300 이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 ERP를 통해 분석해본 결과 각 글자에 대한 차이를 구분하고자 하였던 처음 연구의 동기와 달리 각 글자를 말할 때 ERP가 약간의 차이를 보이기는 하였으나 각 문자에 대한 차이라거나 이 차이를 통해 문자를 구별할 수 있다고 하기는 어려웠다. 하지만 본 논문에서는 이 실험결과를 통해 기존에 운동관련 뇌 영역에 국한되어 있던 BCI 연구의 한계를 극복하고 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있는 응용 시스템을 제안하였다.
신경교종(glioma)은 신경교세포에서 발생하는 뇌 종양으로 low grade glioma와 예후가 나쁜 high grade glioma로 분류된다. 자기공명영상(magnetic Resonance Imaging, MRI)은 비침습적 수단으로 이를 이용한 신경교종 진단에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 단일 modality의 정보 한계를 극복하기 위해 다중 modality를 조합하여 상호 보완적인 정보를 얻는 연구도 진행되고 있다. 본 논문은 네가지 modality(T1, T1Gd, T2, T2-FLAIR)의 MRI 영상에 입력단 fusion을 적용한 3D CNN 기반의 모델을 제안한다. 학습된 모델은 검증 데이터에 대해 정확도 0.8926, 민감도 0.9688, 특이도 0.6400, AUC 0.9467의 분류 성능을 보였다. 이를 통해 여러 modality 간의 상호관계를 학습하여 신경교종의 등급을 효과적으로 분류함을 확인하였다.
본 연구의 목적은 노인의 인지기능 향상 프로그램에 대한 선행연구의 결과를 인지기능장애집단과 일반집단으로 구분하고 메타분석을 이용하여 집단 간 효과크기를 비교해 보고자 하였다. 최근 5년간 국내에서 보고된 인지기능 향상 프로그램 선행연구 중에서 86편을 선정하고 메타분석을 사용하여 효과크기를 요약하였다. 연구결과, 전체평균 효과크기는 두 집단 모두 큰 효과크기를 보였다. 중재유형별 효과크기는 인지기능장애집단은 운동 중재가 높았고, 일반집단은 운동과 인지기반 중재가 유사하게 나타났다. 성별 효과크기는 인지기능장애집단은 여성으로만 구성한 경우가 높았고, 일반집단은 혼성이 높았다. 집단크기에 대한 효과크기는 인지기능장애집단은 20명, 일반집단은 21~40명이 높게 나타났다. 총회기수는 두 집단 모두 32회 이상이 높았고, 주회기수는 인지기능장애집단은 3회, 일반집단은 4~6회, 활동시간은 인지기능장애집단 55~60분, 일반집단 70~180분으로 나타나 일반집단은 회기수와 활동시간이 많을수록 효과크기가 높게 나타났다. 본 연구는 인지기능장애집단과 일반집단 간 인지기능 향상 프로그램 유형과 활동요소들에 대한 효과크기를 비교 분석함으로써 추후 프로그램 개발에 필요한 기초자료를 제공하였다는데 의의가 있을 것이다.
비탄성적 산란에 의한 빛의 방출 현상을 이용한 라만 분광법 기술은 무표지 방식으로 분자를 식별하는 기술로 바이오 의학 및 재료 산업에 이르기까지 다양한 분야에서 연구되고 있다. 광프로브 기반 라만 분광기는 국소 부위의 화학 분석을 최소 침습 방식으로 측정할 수 있어 수술 중 실시간 진단 기술로 적용할 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 화학 물질의 농도별 변화에 따른 라만 신호의 변화를 살펴보아 라만 실험 장치의 캘리브레이션을 진행하였으며, 정상 쥐와 아밀로이드 베타 플라크가 축적된 5xFAD 치매성 돌연변이 모델의 대뇌 조직을 대상으로 라만 신호 특성을 측정 및 비교 분석하여 알츠하이머씨 병의 진단을 위한 가능성을 탐구하였다. 또한 대표적인 치매 원인 물질인 아밀로이드 베타에 대한 라만 신호 측정을 병행하여 치매 진단에 대한 적용을 교차 검증하였다. 본 라만 분광법 연구를 통해 치매 진단에 있어 기존문진 검사 및 뇌 영상 진단을 대체하여 정밀하게 판별할 수 있는 하나의 진단 지표로서의 가능성을 보았으며, 추후 뇌신경계뿐만 아니라 인체의 다양한 장기 및 질병에 적용시켜 물리·공학·화학 등 다양한 연구분야에서의 원천기술로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
현대사회가 점차 고령화 사회가 됨에 따라 퇴행성 뇌질환의 발병률이 증가하고 있으며, 이러한 퇴행성 뇌질환에 관한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 퇴행성 뇌질환의 진단에서 영상분석은 영상표지자로서 중요한 역할을 하고 있다. 영상분석에서 객관적이고 일관성 있는 평가는 퇴행성 뇌질환의 조기 진단 및 정확한 진단에 중요하다. 이에 다양한 퇴행성 뇌질환과 관련한 영상연구에 자기공명영상(이하 MRI)을 이용한 인공지능이 조기 진단과 최적의 치료 방향 계획 및 결정에 도움이 될 가능성을 보여주었다. 특히 MRI 기반의 뇌용적 측정과 분획화 및 특성을 포착하는 인공지능 소프트웨어들이 개발되고 연구되기 시작했다. 본 고찰에서는 우리나라에서 퇴행성 뇌질환과 관련하여 사용되고 있는 인공지능 소프트웨어의 현재 상황과 향후 인공지능 소프트웨어의 퇴행성 뇌질환 연구에의 활용, 그리고 인공지능 소프트웨어의 한계에 대해서 다루고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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