• 디지털융복합연구
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• 제10권5호
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• pp.199-206
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• 2012

뇌과학 기반 lT융합 산업은 뇌과학을 IT기술과 융합하여 국민의 건강을 획기적으로 개선시킬 것으로 기대되는 뇌과학 기반의 IT서비스를 발굴하고, 이러한 서비스를 토대로 새로운 시장을 형성할 산업으로서 우리나라의 신성장동력 산업으로 발전할 것이 기대되고 있다. 이에 본 연구는 이러한 뇌과학 기반의 IT융합 신산업 육성에 관한 정책을 탐색적으로 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 첫째, 뇌과학 기반 IT융합산업 생태계를 정의하고, 둘째, 뇌과학 기반 IT융합산업의 서비스 유형을 구분하며, 셋째, 본 산업의 활성화를 위한 정책 방향 및 추진 전략을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.328-332
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• 2007

본연구에서는 센서의 융합을 통하여 환경을 인식하며, 주변환경에 대한 지식을 갱신, 학습할수 있는 방법론을 연구하며, 동적인 장애물의 감지및 움직임 예측에 기반한 지능적 회피 알고리즘과 AHP를 이용한 Navigation Strategy수정과 이동 로봇 스스로 최적의 결과를 낼수 있게 개선 시키는 알고리즘을 구현한다. 그와 더불어 AHP를 이용하여 Navigation Performance를 최대로 높일 수 있는 방향을로 진화시키는 알고리즘을 구현한다. 또한 부여된 임무수행을 위한 목표물 추적을 위한 비전 시스템에서의 대상체 추출및 인식 알고리즘을 개발하며 인간뇌의 환경인식 체계와 유사한 방식의 Map building기법을 연구한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.324-326
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• 1998

본 논문에서는 인공생명의 연구와 더불어 최근 행해지고 있는 진화의 발생에 기반을 둔 신경망의 설계방법에 대하여 알아보고, 이렇게 생성된 신경망의 특징 및 앞으로의 발전 가능성을 알아본다. 또한 기초적인 연구결과로서 셀룰라 오토마타와 진화연산을 결합한 신경망의 설계방법을 제안한다. 제안한 방법은 셀룰라 오토마타를 이용해 세포의 발생과정을 모델링 하였고 진화를 통하여 원하는 구조의 신경망을 얻어낸다. 신경망을 발생모델로 설계함으로 생기는 이점은 신경망의 크기가 커지더라도 복잡성이 증가하지 않는다는 것이다. 따라서 궁극적으로 인공 뇌와 같이 고도로 복잡한 시스템의 개발을 가능하게 한다.

• 인지과학
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• 제26권4호
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• pp.393-433
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• 2015

창의성은 독창적이고 유용한 아이디어를 산출할 수 있는 능력을 말한다. 현대 사회의 많은 문제들을 해결하고 인류의 복지를 증진시키기 위해 창의성의 기전을 이해하고 이를 증진할 수 있는 방안에 대한 연구는 매우 중요하다. 창의성은 매우 이질적이고 복합적인 능력으로서 이를 하나의 능력으로 개념화하는 것은 적절하지 않다. 따라서 학계에서는 창의성의 개별 구성 요소를 중심으로 창의성의 기전에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 개관 연구에서는 창의성의 주요한 구성 요소인 확산적 사고, 통찰, 관계적 사고 그리고 예술적 창의성에 대한 인지신경과학 연구들을 소개한다. 여러 연구 결과를 종합적으로 고려한 결과, 창의성의 인지신경학적 기전과 관련하여 우반구가 좌반구보다 우세하다는 가설은 실험적 증거에 의해 지지되지 않았다. 또한, 창의성과 관련하여 특정 뇌 영역의 중요성이 일관되게 보고되고 있지 않으며, 다양한 뇌 영역의 활동성이 창의성과 관계된다는 연구 결과가 혼재하고 있다. 이러한 상이한 연구 결과가 관찰되는 이유는 창의성의 각 구성 요소의 이질성 뿐 아니라, 연구에 사용된 과제의 특수성과 과제에 의해 유발된 인지적 전략의 차이에 의해 뇌 활동이 달라지기 때문인 것으로 해석할 수 있다. 본 개관 연구에서는 창의성의 요소 별 뇌기반과 창의성의 증진에 대하여 우수한 연구 방법을 사용하여 탁월한 연구 성과를 이룬 대표적인 사례들을 소개하고 현행 연구들의 제한점과 후속 연구의 방향을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1387-1392
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• 2006

본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.239-246
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• 2021

기존 연구인 선량평가의 임상 적용 및 신뢰도 확보를 위하여 EPID를 이용하여 Portal Dosimetry를 검증하였다. 뇌정위방사선수술 2.5 cm cone을 장착하여 360° 회전조사에 의한 측정치와 Geant4의 선량분포를 비교하였다. 뇌전이 환자의 선량분포를 확인하기위해 두부인체 팬톰에 Gafchromic EBT필름을 삽입하여 조사한 선량분포와 VMAT을 이용한 두부인체 팬톰에서 얻은 선량분포를 비교하여 실제 환자에 적용하고자 한다. 분석결과 beam center와 couch의 center가 정확하게 일치하는가를 pin ball을 통해 QA한 결과 1 mm 이내의 오차로 정밀함을 확인할 수 있었다. 또한 EBT3 Film에 다양한 선량조사에 따라 0 ~ 10 Gy영역까지 우수한 선형성임을 확인할 수 있었다. 두경부 팬텀과 같은 설정에서 광자 빔을 사용한 Geant4에 기반한 선량 계산 도구의 구현과 시뮬레이션 결과 계산치는 치료계획용적(PTV)내에서 실험 데이터와 일치함을 확인하였다. 따라서 체적변조 아크치료(VMAT) 360° 회전 조사를 실시하여 회전조사에 의한 등선량분포 분석결과 가상 종양을 포함하기에 적절함을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.25-34
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• 2022

뇌 전산화단층촬영은 비침습성, 3차원 영상 제공, 저방사선량 등의 장점 때문에 뇌출혈과 같은 질병 진단을 위해 시행된다. 하지만 뇌 전산화단층영상 판독을 위한 전문의의 인력 공급 부족 및 막대한 업무량으로 인해 수많은 판독 오류 및 오진이 발생하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 객체 검출을 위한 다양한 인공지능 기술이 개발되고 있다. 본 연구에서는 뇌 전산화단층영상으로부터 뇌출혈 검출을 위한 딥러닝 기반 YOLOv5s 모델의 적용 가능성을 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델 학습 시 초매개변수를 변화시켜 학습된 모델의 성능을 평가하였다. YOLOv5s 모델은 backbone, neck 및 output 모듈로 구성하였고, 입력 CT 영상 내 뇌출혈로 의심되는 부위를 검출하여 출력할 수 있도록 하였다. YOLOv5s 모델 학습 시 활성화함수, 최적화함수, 손실함수 및 학습 횟수를 변화시켰고, 학습된 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간을 측정하였다. 연구결과 학습된 YOLOv5s 모델은 뇌출혈로 의심되는 부위에 대한 경계 박스 및 해당 경계박스에 대한 정확도를 출력할 수 있음을 확인하였다. Mish 활성화함수, stochastic gradient descent 최적화함수 및 completed intersection over union 손실함수 적용 시 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 향상 및 학습 시간이 단축되는 결과를 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간은 학습 횟수에 비례하여 증가하는 결과를 확인하였다. 따라서 YOLOv5s 모델은 뇌 전산화단층영상을 이용한 뇌출혈 검출을 위해 활용할 수 있으며, 최적의 초매개변수 적용을 통해 성능을 향상 시킬 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제10권1호
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• pp.1-13
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• 2007

지난 30년 동안 연구자들은 교수-학습에서 사용할 수 있는 뇌에 대한 많은 정보들을 제공하였다. 연구에 따르면, 학생들은 다양한 경로를 통해서 정보를 받아들이고 자신에게 익숙한 학습 감각을 사용해서 이 정보를 표현한다고 한다. 그러나 수학교실에서는 시각적 자료가 주로 사용되는 것이 현실이다. 본 연구는 수학 학습에서 학습 감각이 갖는 시사점을 고찰하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 Politano & Paquin의 분류에 따라 학습 감각을 시각적 감각, 청각적 감각, 운동적 감각으로 구분하고, 초등학생 141명, 중학생 117명, 고등학생 145명, 대학생 99명을 대상으로 학습 감각을 조사하였다. 학년 수준에 따라 학습 감각에 차이가 있는지를 알아보기 위해서 t-검정을 실시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.2949-2954
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• 2012

본 연구는 2011년 6월부터 2012년 2월까지 S시 I병원에 내원한 성인 환자를 대상으로 Body Composition Analysis검사 결과 과체중인 대상자 661명의 뇌파를 검사하여 뇌기능과 비만도와의 상관성을 보고자 하였다. 뇌파측정을 통한 뇌기능은 시계열 선형분석 방법을 사용하였다. 연구의 결과로는 첫째, 체질량지수, 체성분 측정결과가 높을수록 정신적 스트레스가 높았으며 유의미한 결과를 나타냈다. 둘째, 자기조절능력과 항 스트레스지수, 주의지수 간 상관성이 있었다. 이 결과는 스트레스 저항 능력과 주의지수, 자기조절 능력을 조절함으로써 비만과 관련된 긍정적인 효과를 유도 할 수 있는 방법을 도출함에 의의가 있다고 본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.475-478
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• 2002

영상 정합이란 영상들을 배열하여 대응되는 특성을 연관시키는 과정으로, 서로 다른 정보를 결합하여 상호 보완적이고 복합적인 새로운 정보를 생성한다는 점에서 유용하다. 본 논문에서는 MRI와 PET 뇌 영상을 표면 정보에 기반하여 정합하기 위한 영상 처리 방법에 대하여 연구하였다. 특히 정합을 위한 특징점 집합을 샘플링하는데 있어서 표면 곡률 정보를 사용한 샘플링 기법을 적용하고, 실 관심 객체의 볼륨 크기에 기반한 바운딩 박스를 생성하여 기하 변환을 수행함으로써 표면정보기반 다중모달리티 영상 정합을 위한 보다 효과적인 영상 처리 결과를 얻도록 하였다.