• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1996.10a
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• pp.24-26
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• 1996

뇌는 신경세포로 이루어진 거대한 시스템이다. 이러한 뇌의 특징은 자기조직 시스템이면서 외계의 정보구조에 맞추어서 자신의 능력을 높일 수 있다는 것이다. 또한 뇌는 병렬정보처리 방식을 대폭적으로 채용한 시스템으로서 제어기구가 전체적으로 분산되어 있다. 이러한 뇌의 동작은 구조적으로 안정적이며 그 구성소자가 어느 정도 파괴되더라도 우수한 동작특성을 유지할 수 있다. 이것은 뇌에 있어서 정보가 거시화 및 분산화 되어 있다는 증거이며, 연상기억과 내용 어드레스 기억 등과 같은 탁월한 기억방식을 실현할 뿐만 아니라 망각능력도 가지고 있다. 현실의 뇌 그 자체를 조사하는 것이 어려운 상황에서는 뇌에 관한 여러 가지 모델을 만들고 이 모델을 구체적으로 상세히 조사함으로써 현실의 뇌를 이해하고자하는 방법이 중요시 된다. 본 강연에서는 이러한 구성적 방법론의 필요성 및 뇌의 생리학적 측면, 뇌의 모델로서의 측면 그리고 신경회로망의 발전단계와 뇌 과학의 세계적 연구동향에 관하여 살펴본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.143-146
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• 2010

뇌-컴퓨터 인터페이스는 뇌에서 발생하는 생체신호를 통하여 컴퓨터나 외부기기를 직접 제어할 수 있는 기술이다. 자발적으로 언어를 생성하지 못하는 환자들을 위하여 뇌-컴퓨터 인터페이스를 이용하여 한국어를 자유롭게 입력할 수 있는 인터페이스에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 의사소통을 위한 뇌-컴퓨터 인터페이스에서 낮은 정보전달률을 개선하기 위해서 음절 n-gram과 어절 n-gram 모델을 이용하여 언어 예측 모델을 구현하였다. 또한 실제 이를 이용한 뇌 컴퓨터 한국어 입력기를 설계하였다, 이는 기존의 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에서 특징 추출이나 기계학습 방법의 성능향상을 위한 연구와는 차별적인 방법이다.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.17 no.5
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• pp.36-44
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• 1995

뇌손상에 대한 원인설명으로써 소위 central theory를 들수 있다. 이 방법은 머리의 질량 중심에서 측정된 가속도를 이용한 HIC(Head Injury Criterion)의 값을 계산하여 이를 안전기준의 척도로 삼는 방법으로 이와 같은 해석에 따라 각 자동차 회사에서는 안전기구를 설계 제작하고 있다. 그러나 실제 임상적으로 HIC의 상관관계는 뚜렷하지 못하다. 이런 문제점을 해결할 수 있는 하나의 대안으로써 유한요소모델을 이용한 해석방법을 들 수가 있다. 이 글에서는 뇌의 간략한 해부학적인 해설과 아울러 뇌의 3차원 유한 요소 모델을 이용한 해석방법을 소개하고자 한다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.19 no.6
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• pp.611-616
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• 1998

Using three dimensional finite element model of the human brain, vibratory characteristics of the human brain according to vibratory direction was analyzed. From this analysis 9, 14Hz and 2, 3Hz natural frequencies were calculated for adult's and baby's brain model respectively. Regardless of the vibratory direction relatively high shear stress, pressure and von Mises stress variation except acceleration were detected in the baby brain model. At each natural frequencies, adult's model showed relatively high stress level in the region of lower limb control area compared with upper limb control area at 14Hz natural frequency.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.4 no.4
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• pp.97-106
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• 1996

The impact response of the human brain has been determined by three-dimensional finite element modeling. The model includes a layered shell closely representing the cranial bones with the interior contents occupied by an incompressible contimuum to simulate the brain. Flax and tentorium modeled with 4 node membrane element were also incorporated. The computed pressure-time histories at 4 locations within the brain element compared quite favorably with previously published experimental data from cadaver experiments. A parametric study was subsequently conducted to identify the model response when the impact were varied.

• Proceedings of the Korean Society of Developmental Biology Conference
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• 2004.07a
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• pp.31-31
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• 2004

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1994 no.05
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• pp.65-68
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• 1994

시각자극에 의해 머리표면에서 발생하는 Transient Evoked Potential을 검출하여 Source Tracing Method를 이용하여 뇌의 시각인지영역을 추정하였다. 본 과정에서 TEP검출방식은 average method를 이용하였고, 신경흥분에 대한 물리적 모델로 Single Current Dipole Model을 이용하고, 머리기하에 대한 3중구각모델을 이용하여 Forward Problem을 풀었다. Inverse Problem은 current dipole의 6개의 parameter에 대한 Least Square Error Method를 이용하여 신경흥분의 위치를 추정하였다. 이러한 결과와 생리학적으로 밝혀진 시각경로와의 비교결과 유사성이 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.409-414
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• 2004

생물학적 뇌 정보처리 메커니즘을 보다 정확하게 구현할 수 있는 시스템은 입력에 대한 정확한 인지 능력, 상황 판단 능력, 학습 및 추론 능력, 출력의 결정 능력 등의 성능 구현은 물론이며, 감정과 비교될 수 있는 시스템의 상태를 평가하여 판단 및 결정에 적용함으로써 매우 뛰어난 지능형 시스템이 될 수 있다. 공학적인 의미에서 살펴본다면 정보 처리 과정을 입력의 처리, 정보의 전달, 제어 입력의 결정에 대한 의미로 정의할 수 있지만 생물학적으로 입력을 분석하고 정보를 처리 및 전달하며 출력을 제어하는 모델인 두뇌의 정보처리 메커니즘에 비교한다면 현재의 공학적인 정보처리 방식 및 제어기의 성능은 극히 미약한 수준이라고 할 수 있다. 이런 이유에서 최근 많은 공학자들은 생물학적인 뇌의 정보처리 개념에 대한 규명을 시도하고 있으며, 실제 공학적인 모델로 개발하여 설명하고 구현하는 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 생물학적인 두뇌의 정보처리 메커니즘을 해석하고 공학적인 개념의 정립과 정보처리 흐름을 규명하고 정의함으로써 출력에 반영할 수 있는 모듈을 설계하고자 한다. 본 논문에서 제안된 모듈은 공학적인 분야는 물론 생물학적 뇌 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.97-100
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• 2002

뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 과정으로 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 그루핑 결과 뇌척수액이 존재하는 그룹은 또 다시 4 종류의 세부분류로 나누어지는데, 본 논문에서는 이 뇌 척수액의 모양에 따라 분류하는 알고리즘을 소개한다.

• 대한핵의학회:학술대회논문집
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• 1999.11a
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• pp.41.1-41.1
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• 1999