인간의 뇌와 같이 다양한 정보들을 구분하고 처리하며 기억할 수 있는 능력을 지닌 시스템은 현재 지능 기법이 적용되고 있는 제어, 통신, 인터넷 응용 기술, 경영 분야, 분석 및 예측 등의 분야에 응용될 수 있으며 그 성능을 효과적으로 향상시킬 것이다. 이러한 다양한 분야에 활용될 수 있는 통합 모델을 제시하고 점차 발전시켜나감으로써 미래에 기대되는 다양한 인간형 시스템, 친환경적 시스템, 인간보조 시스템 등의 공학적 시스템 측면과 인간을 대신할 수 있으면서 인간과 유사한 능력을 지닌 학습 시스템, 추론 시스템, 판단 시스템 등의 지능형 시스템 측면에서 활용 가능한 모델로 성장시켜 나갈 수 있다. 이에, 본 논문에서는 생물학적인 두뇌의 정보처리 메커니즘을 해석하고 공학적인 개념의 정립과 정보처리 흐름을 규명하고 정의함으로써 출력에 반영할 수 있는 모듈을 설계하고 최종적으로, 뇌 정보처리 메커니즘에 기반한 레이어를 설계하여 범용으로 사용될 수 있도록 하고자 한다. 본 논문에서 설명되는 레이어 구조는 공학적인 분야는 물론 생물학적 뇌 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
목적 : 자기공명영상을 이용한 치매연구에서 삼차원 T1강조 뇌 구조 영상으로 뇌기능을 분석할 경우 복셀 기반 형태분석 방법이 이용 된다. 그러나 일반적으로 The Montreal Neurological Institute (MNI) 152 라는 젊은 서양성인 뇌로 만들어진 표준판에 정규화되고 이는 분석오차가 생길 수 있어 한국 노인 및 치매환자의 뇌를 분석할 경우 부정확한 결과를 초래한다. 따라서, 본 연구의 목적은 뇌 분석을 최적화 하기 위해 한국 노인 및 치매 환자의 뇌 구조 영상의 표준판을 개발하는데 있다. 대상 및 방법 : 검사장비는 3테슬러를 이용하였으며 8채널 SENSE (sensitivity encoding) 머리코일을 이용하였다. 펄스열은 삼차원 T1 강조 터보 경사자장 타입으로 뇌의 해부학 영상을 획득하였다. 신경심리 검사 점수결과에 따라 정상 노인 43명, 경도인지장애 환자 44명, 알츠하이머성 치매 환자 36명 의 세 그룹으로 나누었다. 일반 선형 모델 방정식을 사용하여 나이와 성별 및 질환간의 차이에 의한 인자를 고려 하였으며, 평가된 인자는 쌍일치 접근 방법으로 한국 노인과 치매 환자의 뇌 표준판을 만들었다. 두 표준판의 Talairach 기준 점에 따른 평균거리와 뇌실의 거리를 계산하였다. 또한 뇌 전체 영역에서 회백질과 백질을 확률이 50% 이상인 복셀 개수를 세어 회백질과 백질의 영역을 계산하였다. 결과 : 최종 뇌 표준판은 MNI152뇌 표준판과 비교했을 경우 공간 분해능이 높았고, 평균거리와 뇌실의 크기에서 차이가 있었다. 회백질 및 백질의 영역은 본 연구에서 개발한 뇌 표준판의 회백질과 백질 모두에서 더 적었고, 백질보다 회백질에서 더 많은 차이가 있었다. 결론 : 본 연구에서 개발한 한국 뇌 표준판은 앞으로 한국 노인과 치매환자의 질환을 분석하는 연구에 유용할 것으로 생각된다.
현재 뇌 질환의 진단은 전문의의 주관극인 판단에 의하기 때문에 보다 정량화되고 객관화된 근거를 제시할 수 있는 의료 영상 정보 분석 시스템이 필요하다. 본 시스템은 MR 영상에 대해 영상 처리 및 정보 관리를 통한 뇌 질만의 진단 및 계획이나 방법의 결정을 하는데 도움을 주기 위한 지식기반 의료 영상 처리 및 관리 시스템으로 의료 영상의 처리와 진단, 영상처리시스템 이용의 극대화, 시스템간의 유기적 연결 및 운용상의 문제점 등 의학영상에 관한 제반 연구를 수행함으로써 국내의 의료영상 기술을 선도하며, 의학영상분야 및 의과학 발전에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
자폐 스펙트럼 장애는 이질적인 신경 발달 장애로, 뇌기능영상에 기반한 기능적 연결성 행렬을 이용해 연구가 활발하게 진행된다. 기능적 연결성 행렬을 분석하기 위해 주성분 분석방법을 이용하며, 이를 통해 뇌의 기능적 경향성 패턴을 확인할 수 있다. 이 때, 서로 다른 연결성 성분 비율과 주성분 벡터를 이용해서 다양한 기능적 경향성 패턴을 얻을 수 있다. 패턴에 따른 랜덤 포레스트 분류 모델의 성능이 달라지는데 이를 비교해본 결과, 상위 50%의 성분을 이용하여 만든 기능적 경향성 패턴 1 이 데이터의 설명 비율도 높고, 우수한 분류 성능을 보이는 것을 확인했다.
본 연구는 마음챙김기반 자비명상프로그램이 배우자를 상실한 여성노인의 뇌 활성과 스트레스에 미치는 영향을 분석하기 위하여 2 channel EEG(Electroencephalogram)를 통해 검증하였다. 실험대상은 Y군 소재 65세~75세의 여성노인 60명으로, 30명은 실험집단으로, 30명은 통제집단으로 선정하였다. 연구기간은 2015년 8월에서 2015년 11월까지 매주 1회기씩, 회기 당 60분씩, 총 16회기로 프로그램을 실시하였다. 프로그램은 몸과 마음을 연결해서 통합적으로 치유할 수 있도록 하는 마음챙김과 자기 자신을 향한 사랑, 연민과 자비심 계발을 위한 자비명상을 접목하여 마음챙김기반 자비명상프로그램을 개발한 것이다. 실험결과, 실험집단에서 활성지수 우뇌 사전/사후(82.51/85.83, p<.013)의 변화를 보였으며(유의수준 p=.05). 항스트레스지수는 좌뇌(74.71/71.17, p<.050)로 나타났다. 활성지수는 뇌의 정신적 활동과 행동성향을 판단할 수 있는 지표이고, 항 스트레스지수는 육체적, 정신적 스트레스를 나타내는 지수이다. 본 연구는 마음챙김기반 자비명상프로그램이 배우자 상실을 경험한 여성 노인의 뇌 활성과 스트레스를 향상시킬 수 있는 방법으로서 효용과 가치가 있다는 것을 뇌과학적으로 분석한 것에 의의가 있다.
인체의 다른 장기들과 달리, 뇌는 혈뇌장벽(Blood-Brain Barrier, BBB)라는 보호 장치가 존재하여 뇌혈관내 물질들이 뇌조직으로 투과되는 것을 제한하는 역할을 한다. 이러한 BBB는 알츠하이머, 뇌종양 등 다양한 뇌질환에 직접적으로 전달이 필요한 약물의 투과까지 제한하기 때문에 치료 효능 검증 및 임상 적용이 어려운 것으로 보고되고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 비침습적 특성의 집속 초음파(Focused Ultrasound, FUS)를 뇌의 국소 부위에 조사할 경우 마이크로버블의 음향공동화 현상으로 인해 BBB가 일시적으로 개방될 수 있는 기술이 개발되었으며, 해당 기술을 안전성 및 유효성 검증, 약물 전달 효율을 증대시킬 수 있는 다양한 연구가 전 세계적으로 수행되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 알츠하이머, 뇌종양 등 뇌질환 치료를 위해 활발히 연구가 진행중인 집속초음파 기반 BBB 개방 기술에 대한 연구 동향을 분석하였다.
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.
목적 : 본 연구의 목적은 다양한 신경심리검사를 통해 알츠하이머 치매 및 경도인지장애 환자군과 정상 노인 대조군에서 뇌회색질 부피와 신경심리검사 (SNSB) 결과의 복셀 기반분석을 이용한 상관관계를 알아내는데 있다. 대상 및 방법 : 총 피험자는 75명으로, 정상노인 25명, 경도인지장애 환자 25명, 그리고 알츠하이머 치매 환자 25명이었다. 모든 피험자로부터 유전자검사, 표준신경심리검사 (SNSB), 해부학적인 삼차원 T1 강조영상을 자화준비 고속경사에코 시퀀스를 이용하여 얻었다. 각 피험자군에서 뇌 회색질의 용적변화와 신경심리검사 점수와의 상관관계를 관찰하기 위하여, 복셀기반과 관심영역 기반 방법을 이용하여 분할한 회색질 영상을 다중회기방식 (multiple regression)으로 통계처리 하였다. 이때 피험자 각각의 성별과 나이 및 유전자 보유형태를 공변량 (covariate) 값으로 넣어 그 차이를 고려하였다. 결과 : 알츠하이머 환자군에서는 레이 복합도형 그리기 지연회상 검사 (RCFT delayed recall) 점수가 낮을수록 뇌 회색질 용적이 감소했다. 경도인지 장애군에서는 서울 언어학습 검사 (SVLT) 점수가 낮을수록 뇌회색질 용적이 감소했다. 정상 피험자 군에서 한국형 보스턴 이름대기 검사 (K-BNT) 점수 및 한국형 간이정신상태 검사 (K-MMSE) 점수와 뇌 회색질 부피가 음의 상관관계가 있음을 보였고, 레이 복합도형 그리기 검사 (RCFT) 점수와는 양의 상관관계를 보여주고 있다. 결론 : 나이, 성별, 유전자형태를 공변량으로 사용하였을 때 뇌에서 신경심리검사 결과와 3D T1 강조영상에서 얻은 뇌 회색질 부피 사이에 통계적으로 유의한 상관관계가 있음을 밝혔다. 이들 피험자를 대상으로 하는 종적 연구가 이루어 져야 한다고 생각이 든다.
본 논문은 유발전위(evoked potential) 뇌파인 P300에 기반한 뇌-기계 인터페이스의 실시간 구현을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. P300 뇌파는 외부 시각 자극이 인간의 의지와 일치할 경우, 100-300ms 부근에서 negative pick를 갖는 특성이 있다. 이러한 특성에 기초하여 P300 뇌파의 포텐셜(potential) 감소를 감지하여 인간의 의도를 역으로 추론할 수 있으며, 이를 뇌-기계 인터페이스에 활용할 수 있다. 연구에서 P300 뇌파는 인간의 두개골 외부에 부착된 전극을 통해 얻어졌으며, 시각적 자극으로는 2차원 알파벳 신호를 사용하였다. P300 뇌파의 포텐셜 감소 검출을 위하여 뇌파 포텐셜을 자극과 연계하여 확률적으로 모델링하였다. 확률적 모델은 피실험자가 의도하는 신호의 모델(target model)과 의도하지 않는 신호의 모델(non-target model)로 구성된다. 이러한 확률적 모델에 기반하여 피실험자의 의도를 추론하기 위해서 최우추정법(maximum likelihood estimation)을 사용하였다. 실험에는 신체 건강한 성인 남자 3명이 참가하였으며, 'A'와 'E' 실험에 대한 피실험자 k의 평균 성공률은 98%, 피실험자 j의 평균 성공률 90%, 그리고 피실험자 h의 성공률은 79.8%였다.
본 논문에서는 사이버 멀미 발생 예측에 활용 할 CNN 기반의 신경망의 성능 향상을 위하여, 다양한 형태의 신경망 구조에 대한 성능 분석을 수행한다. 특히, 대뇌 구조의 특성을 반영한 CNN을 차별적으로 구현하여 각 CNN(Convolution Neural Network)의 성능을 비교 분석하였으며, 이를 기반으로 사이버 멀미 발생 예측에 최적화된 신경망 구조의 설계와 관련한 기본적인 이론을 제시한다. 사이버 멀미 발생에는 많은 원인이 있지만 가장 중요한 원인은 뇌와 관련된 전정 기능의 장애에 기인한 것으로 판단된다. 뇌파는 뇌 활동 상태를 나타내는 지표 역할을 하며 외부 자극과 뇌 활동에 따라 차이를 나타낸다. 2019년에 출판된 Tony Ro의 Martijn E. Wokke 논문을 포함한 많은 연구와 실험에 의해 외부 자극과 뇌 활동으로 인한 뇌파의 변화가 입증되었으며, 본 논문에서는 이러한 상관관계를 바탕으로 사이버 멀미 유발 환경에서 수집 한 뇌파 데이터를 분석하고 뇌 구조의 특성을 반영하는 사이버 멀미 예측 인공 신경망의 구현 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 사이버 멀미 예측에 활용되는 CNN의 최적 성능 도출을 위하여, 고려하여야 할 신경망의 기본 구조 설계에 활용될 수 있으며, 다양한 가상현실(VR) 환경 등 대뇌 활동이 관여하는 분야에서 응용 될 신경망 구조 설계의 기초를 제공 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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