• 한국학교수학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.589-611
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• 2014

정도의 차이는 있겠지만 사람이면 누구나 불안을 경험하기 때문에 수학불안증에 대한 연구는 수학교육이 발달하면서부터 주요 주제가 되어왔다. 최근엔 기기의 발달로 그간 연구하기 힘들었던 뇌 과학 연구의 새 영역이 가능해진 바 본 연구에서는 시대적 변화에 따른 수학불안증을 재조명하고, 이를 측정할 수 있는 방법과 수학불안증 감소 방안에 대한 선행연구의 결과를 종합적으로 분석하여 앞으로의 연구방향에 시사점을 얻고자 하였다. 연구결과로써 몇 안 되는 뇌 과학적 접근을 시도한 연구에서는 단순연산과제만을 사용하였는데 심지어 대학생을 대상으로 한 연구에서도 이와 유사한 문제를 사용하였다. 검사지를 활용한 연구에서는 인지적, 정의적 영역을 모두 조사할 수 있는 다차원적 검사척도가 개발되었다. 수학불안증 감소를 위한 처치로는 인지적 행동적 방법에 체계적 둔감법, 이완훈련, 그리고 이들을 복합적으로 사용한 임상상담기법 등이 사용되었으며 교수 학습 방법으로 STAD 교수법, 쓰기기법 등 개발되었으나 좀 더 세분화되고 신뢰도 있는 방안들이 앞으로 더 많이 연구되어져야함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.210-213
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• 2011

기억 인출 단서는 학습을 통해 장기기억 공간에 저장된 정보를 인출하는 과정에서 중요하며, 서로 다른 종류의 기억 인출 단서에 따른 기억 인출 결과 및 이에 대한 인지 학습적 특성 규명은 교육, 범죄 수사, 그리고 인간의 뇌 기능을 모방한 기계학습 연구 등에서 중요하게 다루어져야 할 문제이다. 본 논문에서는 비디오 데이터를 이용하여 학습한 내용을 인출하는 과정에서 텍스트와 이미지가 각각 인출 단서로서 기억인출 결과에 미치는 영향을 분석하고, 기억 정보 및 시각 정보 처리와 관련된 뇌 영역에서의 뇌전도 분석을 이용하여 이를 해석하였다. 실험 결과를 통해 기억 인출을 위해 이미지-텍스트를 제시할 경우 전전두엽의 기억인출 관련 부위와 시각 피질이 위치한 후두엽의 인터랙션이 높게 이루어지면서 암묵적인 시각적기억 표상의 인출이 발생하는 것을 알 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제4권1호
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• pp.11-21
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• 2003

컴퓨터 비전 분야에 있어서 컬러 영상이 보다. 많은 정보를 포함하고 있음에도 불구하고 90년대 후반까지는 주로 흑백 영상(gray level image)을 대상으로 하여 연구가 이루어져 왔으며, 2000년대 들어서야 컬러 영상(color image)에 대한 연구가 활발히 진행되기 시작했다. 그 동안의 연구 결과들은 흑백 영상에서도 깊이 추정에 필요한 정보를 충분히 얻을 수 있음을 보여주지만 보다 나은 결과를 위해 컬러 정보의 이용은 필수적이다. 본 논문에서는 Opponet Color Model(OCM)에 기반한 에지 추출 기법을 제안 한다. Opponet Color Model이란 인간의 컬러 인식 과정을 연구하던 중 개발된 모델로서 망막의 세포에 감지된 영상이 뇌에 전달되기까지의 과정을 실제로 모델링 한다. 일반적으로 인간의 뇌는 눈으로부터 오는 적(red), 녹(green), 청(blue)의 정보를 각각 따로 입력 받아 컬러를 인식한는 것으로 알려져 있다. 그러나 OCM은 컬러 정보가 전달되는 과정에서 중간의 매개 세포를 거침으로 해서 어떠한 변화가 가해짐을 보여주는데 이러한 과정을 Opponet Color Processing이라 한다. 본 논문에서는 컬러 영상을 이용함에 있어 이미 기존의 여러 모델이 존재 하나 Opponet Color Model에 기반한 에지 추출 기법이 보다 우수함을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.805-813
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• 2012

본 연구에서는 기존에 개발된 뇌 질환 임상연구를 위한 시스템에 데이터베이스 효율적인 접근을 위한 미들웨어를 설계 및 개발 하였다. 뇌 질환 임상연구를 위한 시스템이란, 정합기와 분석기로 나누어져 있는 것으로 정합기에서 만든 정합 데이터들을 모아 분석기에서 다양한 변수를 바탕으로 통계적 자료를 산출하는 시스템이다. 미들웨어는 데이터베이스 관리 및 다수의 클라이언트의 데이터 요청 처리를 위해 설계 되었으며, 각각의 기능을 모듈로 구분하여 기능 간에 연결성을 약화시켜 모듈 재사용을 구현하였다. 그리고 영상데이터 모듈은 영상 데이터를 효율적으로 관리 및 저장하기 위하여 데이터베이스에 영상을 텍스트 기반으로 압축한 후에 저장하는 방법을 사용하였다. 700장의 실제 의료 임상 데이터를 이용한 테스트 결과, 데이터의 전송시간이 기존 시스템에 비해 최고 115 배까지 단축되었으며, 개선된 모듈 구조를 통해 안정적인 시스템 운용과 향상된 보안기능을 제공하게 되었다. 향후 대규모 의료 데이터베이스 구축에 있어서 이러한 미들웨어의 중요성은 더욱 증대될 것이라 생각된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.847-850
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• 2016

뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface: BCI) 기술의 중요성 및 활용도가 증대됨으로써 EEG(electroencephalogram: EEG)기반의 사용자 인터페이스에 대한 개발 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 뇌파 발생 훈련이 되어 있지 않은 사용자는 EEG 기반의 사용자 인터페이스를 사용하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 향후 뇌파 훈련을 위한 시뮬레이터를 개발하고자, 그 전단계로 사용자에게서 공통적으로 정확도가 높게 측정되는 채널 및 특징점을 비교, 분석 하였다. 피험자 3명의 왼손 동작 상상과 오른손 동작 상상으로 발생된 EEG 생체신호로부터 ERD/ERS를 확인하고, 8개의 특징점을 추출하여 SVM 분류 알고리즘을 기반으로 정확도를 측정하였으며, ${\mu}$대역 채널 AF4, F4에서의 특징 MAV에서 가장 우수한 성능을 보였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.71-77
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• 2010

뇌서지 보호는 오늘날 대부분의 전기전자기기에 있어 중요한 문제 중 하나이다. 그리고 뇌서지 보호를 위한 대다수 SPD의 가장 주요 부품으로 MOV가 사용된다. 본 논문에서는 다양한 타입의 MOV 기반 SPD를 조사하고 낮은 MLV특성의 부작용에 대하여 실험하였다. 실험결과로서 상대적으로 낮은 MLV특성은 실제 현장에서 발생 가능한 TOV 고장 상태하에서 더 큰 고장률로 나타날 수 있으며, 피보호기기보다 우선하여 소손될 수 있음을 알 수 있다. 결국 안전면에서 SPD는 높은 TOV내력과 신속한 단로기의 동작이 요구된다.

• 한국노년학
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• 제28권4호
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• pp.925-940
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• 2008

현대 사회에서 노인 인구의 비율이 꾸준하게 증가하면서, 정상적 및 병리적 노화와 관련된 기억 결함을 다루는 인지적 재활 전략의 영향력도 차차 커지고 있다. 본 논문에서는 현재 이루어지고 있는 노인을 위한 기억 재활 기법을 개관하였다. 먼저, 기억의 노화를 이해하기 위한 이해의 틀로서 인간의 기억 체계를 고찰하였고, 정상적 노화와 알츠하이머병과 같은 병리적 노화에 따른 기억 수행에 관하여 이루어진 연구결과들을 개관한 다음, 그 효과가 입증된 기억 재활 기법들을 소개하였다. 현재까지의 기억 재활 기법들은 아직 남아있는 외현 기억 촉진, 상대적으로 손상되지 않은 암묵 기억 이용, 외부 기억보조 도구 사용에 초점을 맞춘 것이었으나, 새로운 접근으로 뇌 가소성에 기반을 둔 기억 훈련 방법의 가능성을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.37-44
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• 2021

뇌 MRI 영상의 자동 분류는 뇌종양의 조기 진단을 하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구에서 우리는 심층 특징 앙상블을 사용한 MRI 영상에서의 딥 러닝 기반 뇌종양 분류 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 3개의 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 MRI 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 추출된 심층 특징들은 완전 연결 계층들로 구성된 분류 모듈의 입력 값으로 들어간다. 분류 모듈에서는 우선 3개의 서로 다른 심층 특징들 각각에 대해 먼저 완전 연결 계층을 거쳐 특징 차원을 줄인다. 그 이후 3개의 차원이 준 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한 뒤 다시 완전 연결 계층의 입력값으로 들어가서 최종적인 분류 결과를 예측한다. 우리가 제안한 모델을 평가하기 위해 웹상에 공개된 뇌 MRI 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 모델이 다른 기계학습 기반 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권5호
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• pp.465-472
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• 2006

최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.

• 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.