• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.137-142
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• 2024

최근, 의료 데이터 표현 분야에서 딥러닝 방법들이 사실상의 표준으로 자리잡고 있다. 하지만, 딥러닝 기술은 내재적으로 많은 양의 학습 데이터를 필요로 하므로 대규모의 데이터를 확보하기 쉽지 않은 의료 분야에서는 직접적인 적용이 어려운 실정이다. 특히 뇌신호 모달리티의 경우, 변동성이 크기 때문에 여전히 데이터 부족 문제를 가진다. 이에, 최근 연구에서는 뇌신호의 시간-공간-주파수 특징을 적절하게 추출할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 구조를 설계하거나, 혹은 자가-지도 학습 방법을 도입하여 뇌신호의 신경생리학적 특징을 미리 학습하도록 한다. 본 논문에서는, 최근 각광받는 기술인 뇌-컴퓨터 인터페이스 및 피험자 상태 예측 등의 관점에서 소규모데이터를 다루기 위해 적용되는 방법론에 대한 분석 및 향후 기술 방향성을 제시한다. 먼저 현재 제안되고 있는 뇌신호 표현을 위한 딥 뉴럴 네트워크 구조에 대해 분석한다. 또한 뇌신호의 특성을 잘 학습하기 위한 자가-지도 학습 방법론을 분석한다. 끝으로, 딥러닝 기반 뇌신호 분석을 위한 중요 시사점 및 방향성에 관하여 논한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.416-418
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• 2003

해마 뉴런의 시냅스에서 발생하는 전류는 후시냅스의 생화학적 반응을 통해 다음 뉴런으로 전달된다. 즉, 시냅스는 정보를 전달하는 매개로서 전시냅스에서 입력된 정보에 의거하여 후시냅스로 보내는 전류량을 조절하게 된다. 본 논문에서 제안하는 시냅스 기전 신경망 모델은 기존의 신경망과는 달리 시냅스에서 일어나는 반응-확산(reaction-diffusion) 모델에 의하여 입력과 출력의 관계를 결정한다. 제안된 신경망을 분류 문제에 적용한 결과 은닉 뉴런층 없이도 좋은 성능을 보였으며, 이 신경망은 앞으로 뇌에서의 생화학적 뉴런 학습 양상을 연구하는 모델로 사용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1100-1102
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• 2017

손가락 운동은 뇌에 가장 큰 영향을 미친다고 알려져 있으며, 손의 기능은 운동과 감각의 복합 기능을 가지고 있기 때문에 식사하기, 옷 입기 등 일상생활을 하는데 있어 반드시 필요하다. 본 연구는 만성 뇌졸중 환자를 대상으로 손가락 재활치료를 위해 환자의 손동작 인식을 위한 'Real Sense'와 게임 개발 엔진인 'Unity3D'를 연동하여 게임을 개발하는 것을 목적으로 한다. 제안하는 게임은 활동성을 부가함으로써 손가락 재활이라는 특정 목적을 달성하는 기능성 게임이며, 주어진 과제를 단계별로 나누어 진행하도록 하여 난이도를 설정하였다. 우리는 환자들의 게임 참여도를 높이기 위해 딱딱한 화면이 아닌 친숙한 게임형식으로 구성하여 환자들이 지루함 없이 자발적으로 재활치료를 할 수 있도록 도움을 주며, 환자들은 우리의 게임을 이용하며 손가락을 균형 있게 사용함으로써 뇌 활동을 향상시킬 수 있다. 기존의 재활치료는 환자가 직접 병원을 가야하는 불편함과 가격이 비싼 재활 치료 기계를 사야하는 반면에 본 연구에서는 비교적 저렴하고 가벼운 'Real Sense'를 이용하여 시간과 공간에 얽매이지 않고 재활치료를 할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.635-637
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• 2017

'프로그래밍은 어렵다'라는 인식이 학습자들 가운데 퍼져있다. 실제로 대학교육에서 프로그래밍 수업의 중도 포기율이 다른 강좌들에 비해 높은 것을 볼 수 있다. 따라서 학습자들이 프로그래밍을 왜 어렵게 생각하는지 인지적인 측면의 분석을 통해 그에 대한 적절한 교수 전략이 필요하다. 최근에 뇌과학의 발달을 통해 뇌가 어떻게 학습하고 어떤 상황에서 가장 효과적으로 활동하는지 파악하여 적절한 학습 환경을 구축하기 위한 뇌친화적 학습에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 뇌친화적인 학습 원리를 기반으로 하여 프로그래밍 수업에 대한 교수 설계를 하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.508-514
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• 2018

뇌전도는 뇌 활동 시 발생하는 뇌 세포 간 상호작용으로 생성된 전기적 활동이며, 손동작 시 뇌 활동으로 인해 뇌전도가 발생한다. 본 연구에서는 16채널 뇌전도 측정 장비를 이용하여 손동작 전과 좌 혹은 우 손동작 시 발생되는 뇌전도를 측정하였으며, 측정된 데이터는 지도 학습 모델인 서포트 벡터 머신으로 분류하며, 서포트 벡터 머신의 학습 시간을 단축 위해 동작관련 정보 손실을 최소화하고, 뇌전도 정보를 축약할 수 있는 필터링을 통한 특징 추출과 벡터 차원 축소 기법을 제안한다. 분류 결과, 전두엽 부위의 전극에서 손동작 전 상태-손동작사이에서 평균 72.7 %의 정확도로 분류되었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.35-42
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• 2010

본 연구에서는 기능적 자기공명영상을 이용하여 온라인 게임 중독의 특징을 분석하였다. 연구대상은 20대 오른손잡이 남자 대학생 6명이며, 온라인 게임 자극을 제시하면서 기능적 자기공명영상을 획득하였다. 획득한 자기공명영상은 SPM5를 사용하여 영상 처리와 통계적 분석을 하였다, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인 게임 자극이 BA18 영역의 활성화로 이어지며, BA18 영역의 활성화 강도와 중독지수와 상관계수는 .92로 매우 높은 상관관계를 나타냈다. 둘째, 피험자들의 중독지수와 중뇌 영역 활성화 강도의 상관계수는 .75로 높은 상관관계를 나타냈다. 즉, 중독 지수가 높은 피험자들의 뇌는 온라인 게임자극에 의해 중뇌영역의 활성화 강도도 높게 나타났다. 영상의 해석을 통하여 온라인 게임자극이 피험자들에게 시각적 자극으로 처리되어지며, 중독지수가 높은 피험자일수록 뇌에서 온라인 게임 자극이 적극적으로 처리된다는 것을 알 수 있었다. 또한 온라인 게임 자극이 중뇌변연계를 활성화시키는 것을 확인함으로써 뇌에서 일반적인 중독과 온라인 게임 중독의 작용 기전을 비교할 수 있는 기반을 마련하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.603-611
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• 2022

메타버스의 시대가 다가옴에 따라 해결해야 하는 난제가 있다. 그 중 '사이버 멀미'는 VR 기술이 주목받기 시작한 2016년부터 현재까지 VR의 대표적인 문제점이다. 감각 갈등이론에 따르면 멀미는 지각되는 운동 방향 정보와 기댓값이 같지 않을 때 유발한다. 본 논문은 뇌인지와 사이버 멀미의 상관관계에 대해 이론적으로 탐구하고, 이를 바탕으로 사용자의 몰입도가 멀미 증상에 미치는 영향에 관하여 연구하였다. SSQ 실험을 통해 카메라의 회전 값이 시청자의 사이버 멀미 증상을 악화시킨다는 점과 시청자가 해결해야 할 시각적·변속적 미션을 줌으로써 게임의 몰입도를 높여 사이버 멀미를 완화할 수 있다는 사실을 입증하였다. 본 연구는 VR 리듬 게임인 "beatale"을 개발하는 과정 중 사이버 멀미 문제를 해결하고자 진행되었으며, 해당 프로젝트 개발뿐만 아니라 향후 VR 콘텐츠 제작 시 사이버멀미를 개선하기 위한 기반이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.379-382
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• 2011

인터넷 뱅킹, 전자 상거래 등의 도래에 따라 생체 인식이 중요한 이슈가 되고 있다. 이에 따라 뇌전도(Electro Encephalo Graphy: EEG)로 측정되는 생체 신호를 통하여 기존 생체 인식의 단점을 보완하는 새로운 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 인간 본인의 얼굴 사진에 특별한 반응을 보인다는 신경 생리학적 지식을 기반으로 한, 새로운 개인 인증 기술을 제안한다. 구체적으로는 뇌 신호 반응 유도를 위한 시각 자극 제시 패러다임의 설계 EEG신호의 특징을 추출을 위한 개인-의존적인 시간 영역 및 채널 선택 및 효율적인 분류기 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용한 실험 결과는 EEG 기반의 개인 인증 및 인식의 가능성을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.357-358
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• 2023

본 연구는 실제 행동과 운동 심상으로 팔과 다리 동작 인식을 위한 BCI 패러다임을 제안하고 유도성 분석을 한다. 이 페러다임은 각 팔과 양다리의 특정 움직임을 인식하기 위해 ERP를 기반 페러다임을 구성한다. BCI 페러다임은 왼팔, 오른팔, 양다리를 움직이는 영상 자극을 주며 이를 기반으로 왼팔, 오른팔, 양다리 움직임에 대한 인식을 한다. 거울뉴런은 실제 행동과 실제 행동을 보았을때와 운동심상을 통한 자극을 받았을 때 같은 뉴런이 활성화된다는 성질을 가지고 있다. 이러한 성질을 이용하여 운동심상만과 실제 행동을 동시에 학습할 경우를 유도성 분석을 진행한다. 또한 유도성 특징 분석을 통해 나타난 결과를 바탕으로 BCI 패러다임을 제안한다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제1권1호
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• pp.27-39
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• 1990

주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애는 학령전기 또는 학령기에서 가장 흔히 발견되는 질환들 중의 하나로서 학령기아동의 악 $3{\sim}20%$ 의 아동이 이 질환을 앓고 있는 것으로 평가되고 있다. 이 질환의 원인에 대하여는 유전적인 소인, 사회환경적인 요인등 여러주장들이 있어 왔으나, 임신 전후한 합병증이 많다는 연구, 신경학적인 검사에서 이상소견이 많이 발견된다는 보고, 납중독과의 관련설, 어머니의 술중독과 관련이 있다는 주장등은 환경적인 요인보다는 기질적인 요인이 작용하고 있을 가능성을 시사해준다 이에 본 연구는 '주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애'와 관련있는 뇌의 부위를 연구하기 위하여 '단일광자방출전산화단층촬영'을 시행하여, 30.4%(14/46)에서 혈류의 감소가 있었음을 발견하였다. 이상소견이 발견된 뇌의 부위는 대뇌피질, 시상부, 실부회백질, 기저핵, 소뇌등 일정하지는 않았다. 정신병리와의 관계에서는 이상소견이 나타난 군에서 심한 장애를 보였으며, 특히 과잉운동. 언어 소운동부분에서의 차이가 뚜렸하였다. 이러한 결과에 기반을 두어 '주의력결핍과잉운동장애'는 크게 뇌의 혈류장애가 있는 군과 없는 군의 두군으로 대별할 수가 있으며, 향후의 연구에서는 보다 많은 대상군을 선정하여, 정확한 뇌의 부위를 발견하기 위한 노력을 기울여야 한다.