• 제목/요약/키워드: 뇌 정보처리 특성

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초기 청소년의 정서능력과 뇌 정보처리 특성이 외현화 문제에 미치는 영향 (Effect of Emotionality and Characteristics of Information Processing in the Brain on Externalizing Behaviors among Early Adolescents)

  • 임인섭
    • 감성과학
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    • 제9권4호
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    • pp.307-319
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    • 2006
  • 본 연구에서는 정서능력과 뇌반구 기능이 문제행동에 미치는 영향을 밝히는 것이 주된 목적이었다. 남자 중학생 1,050명을 연구의 대상으로 하여 정서능력척도검사(Trait Meta-Mood Scale), 뇌 정보처리 특성 검사(Brain Preference Indicator Test), 그리고 공격성과 비행은 한국판 아동자기보고 검사(Korea Youth Self Report-Child Behavior Check List)를 사용하여 조사 연구하였다 연구 대상은 초기청소년기에 해당하는 남녀 중학생 1,479명을 표집하였다. 연구결과 문제행동을 많이 가진 집단은 보통 아동들에 비해 정서능력 요인중 정서의 명확성이 유의미하게 낮았으며, 자신에 대한 정서 주의는 많이 기울이는 것으로 나타났다. 뇌정보 처리에서는 주로 우반구 우세적 정보처리를 많이 하는 것으로 나타났다 뇌정보처리 특성과 정서 명확성 그리고 정서주의가 문제행동의 하위 요인인 공격성향과 비행성향 모두 유의미하게 설명하는 것으로 나타났다. 반면, 성별과 정서개선, 성별과 정서명료의 상호작용효과가 나타나, 이 두 요인이 공격성과 비행에 영향을 주는 효과가 남자와 여자학생 간에 다르게 나타났다.

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Pattern 인식을 위한 Neural Network

  • 김명원;이광노
    • ETRI Journal
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    • 제11권1호
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    • pp.41-58
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    • 1989
  • Neural network연구는 뇌로부터 얻은 아이디어를 공학적으로 응용하려는 생각을 바탕으로 뇌의 구조와 유사한 mechanism에 의한 정보처리장치의 기초가 되는 정보처리의 양식 확립과 함께 그 정보처리 양식을 구체적으로 각각의 정보처리 문제에 응용하기 위한 응용기술을 연구하는 것이다. Neural network의 계산 기능적 특성은 병렬처리, 학습 및 noisy한 정보의 효율적처리 등으로써 특히 pattern인식 문제에 효율적으로 응용될 수 있다. 본 논문에서는 neural network의 역사적 고찰과 기존의 model들을 살펴보고 새로운 계산 구조와 계산 방식을 가진 neural network의 응용분야를 살펴 봄으로써 기존의 AI 기법으로 해결하기 어려운 pattern recognition(image,문자,speech등), robot vision 및 control 등 여러가지 문제에 효율적으로 적용가능함과 neural network의 앞으로의 전망에 대하여 기술한다.

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다중모달리티 영상정합기반 뇌 해마영역 기능대사 정량분석 (Quantitative Analysis of Metabolism for Brain Hippocampus based on Multi-modality Image Registration)

  • 김민정;최유주;김명희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1645-1648
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    • 2004
  • 해마를 비롯하여, 뇌 기능과 밀접한 관련을 가지는 뇌 하위조직의 분석에 대한 최근 연구로 MR 영상 등의 해부학적 영상으로부터의 볼륨 추출, 형상 복원, 대칭성 비교 등을 들 수 있다. 이러한 연구들은 뇌의 해부학적 정보에만 의존함으로써 관심영역에 대한 신진대사 등의 분석에 한계를 가진다. 본 논문에서는 뇌 해마영역에 대하여 해부학적, 기능적 특성의 동시 분석이 가능한 프로시저를 제안한다. 먼저 해부학적 영상과 기능적 영상의 다중모달리티 영상정합을 수행하고 이를 기반으로 해마 SPECT 볼륨이 추출되며, 나아가 체적 측정 및 강도 분포 등의 정량분석을 수행함으로써 해부학적 영역의 기능정보에 대한 직관적이며 객관적인 분석이 가능하도록 하였다.

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뉴럴 네트워크의 브레인 컴퓨팅 (Neural Nets and Brain Computing)

  • 김응수
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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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.

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알코올 중독자의 얼굴 표정 인식과 관련된 뇌 활성화 특성 (Brain Activation to Facial Expressions Among Alcoholics)

  • 박미숙;이배환;손진훈
    • 감성과학
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    • 제20권4호
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    • pp.1-14
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    • 2017
  • 본 연구는 자기공명영상 기법을 이용하여 알코올 중독자의 정서 인식과 관련된 뇌 활성화 특성을 관찰하였다. 입원치료 중인 알코올 중독자 18명과 이들과 나이, 성별, 교육 수준 등이 유사한 비중독자 16명이 실험에 참여하였다. 참여자들은 뇌 영상 촬영 동안에 얼굴 사진을 보고 얼굴 표정 정서의 강도를 평정하였다. 연구 결과, 행동 반응에서는 알코올 중독자와 비중독자 간에 유의한 차이는 나타나지 않았다. 뇌 반응 결과, 알코올 집단에서는 비중독자 집단과 비교하여 얼굴 표정 정서 인식 동안에 정서 처리와 관련된 편도체/해마는 더 적게 활성화되었으며, 얼굴 정보 처리와 관련된 방추이랑, 시 공간 탐색과 관련된 이마엽 및 마루엽 영역은 더 크게 활성화되었다. 반면, 알코올 집단에서 혀이랑/방추이랑(BA 19), 시각적 탐색에 관여하는 가운데이마이랑(BA 8/9/46), 그리고 시공간적 정보 처리에 관여하는 위마루소엽(BA 7)이 더 크게 활성화 되었다. 본 연구를 통해 알코올 중독자의 정서 인식과 관련된 뇌 활성화 특성을 확인할 수 있었다.

휴식상태 EEG-to-MRI 크로스 모달리티 변환을 위한 스펙트로그램 기반 딥러닝 기법에 관한 예비 연구 (A Feasibility Study on Spectrogram-based Deep Learning Approach to Resting State EEG-to-MRI Cross-Modality Transfer)

  • 이규석;마히마 아리아;유원상
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.13-14
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    • 2023
  • 뇌의 전기적 신경활동을 측정하는 뇌전도(EEG)는 저렴하게 취득할 수 있고 높은 시간 해상도를 갖는 반면 공간적 정보를 제공하지는 않는다. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 혈류변화를 감지하여 뇌활동을 측정하는 방식으로서 높은 공간 분해능을 갖지만 고가의 비용과 설비를 요구한다. 최근 저렴하게 취득할 수 있는 EEG 데이터로부터 딥러닝을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 기술이 제안되었지만, 저주파수 대역에서 EEG와 fMRI 간의 뇌과학적 상관관계를 반영하지는 않는다. 본 연구에서는 휴식상태에서 취득된 EEG 데이터를 스펙트로그램으로 변환한 후 저주파수 특성을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 U-net 기반의 크로스 모달리티 변환 모델의 실현가능성을 평가하였다.

EEG의 잡파 특성 분석 (Artifacts characteristic analysis of EEG)

  • 양은주;조한범;김응수
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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    • pp.87-90
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    • 2002
  • 뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 뇌 신경세포가 정보를 처리하는 과정에서 발생하는 전기적인 신호를 두피 표면에서 측정한 것이다. 이러한 뇌파는 비침습적인 방법으로 전기적인 신호를 측정하며 측정시 여러 잡파(artifact)가 섞이기 쉽다. 이러한 잡파는 뇌의 정보처리과정에 대한 유용한 정보를 담고 있는 뇌파를 분석하는데 방해가 되므로 이를 제거하기 위한 노력이 계속되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 보다 적극적인 방향으로 잡파가 섞인 뇌파의 특성을 분석하여 이를 통해 제어 시스템 등과 같은 시스템에 적용할 수 있는 가능성을 알아보았다. 대표적인 잡파인 eye_blinking, eye_rolling, muscle 등이 각각 포함된 뇌파에 대해서 선형 및 비선형 분석을 실시함으로써 유의미한 특성 차이를 나타내었다.

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과학창의적 과제 수행 중 과학영재와 일반아의 뇌파 비교분석

  • 하종덕
    • 한국영재학회:학술대회논문집
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    • 한국영재학회 2003년도 춘계학술대회
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    • pp.127-130
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    • 2003
  • 본 연구는 과학영재교육의 중요성이 증대되고 있는 현 시점에서 이의 효과적인 성취를 가져오기 위해선 우선 영재 판별의 시도가 다양해져야 한다는 필요성에서 출발하였다. 그 동안 영재 판별은 주로 인지수행의 결과적인 측면을 다루었다고 본다면, 본 연구는 인지수행의 과정적인 측면을 다루었다고 할 수 있다. 인지수행의 과정적인 측면은 뇌기능의 활동성을 파악하는 것으로 가능하다. 따라서 뇌의 활동성에 대한 뇌파측정 방법을 통해 좌.우뇌 기능상에서의 뇌파특성을 파악해 보므로써 영재성 판별의 한 방법으로서 그 가능성의 단초를 제공하는데 본 연구의 주목적이 있다. 이를 위해 영재성 판별 및 뇌기능 연구방법과 뇌의 정보처리과정에 대한 이론적인 고찰을 바탕으로 초등학교 4-6학년 아동 중 과학영재아 11명, 일반아 10을 연구대상으로 선정하여 PC용 뇌파측정기를 통해 이들의 뇌파특성을 분석한 결과, 다음과 같이 나타났다. 다음 표는 과학영재아 및 일반아의 아무런 과제를 수행하지 않은 상태의 기본뇌파와 과학 창의적 과제를 수행중인 상태에서의 뇌파를 좌뇌와 우뇌의 뇌파 활성도별로 그 차이를 분석한 것이다.

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EEG 기반 뇌기능 분석을 이용한 영화 장면-대사 기억 게임에서의 인지 학습 특성 (Properties of Human Cognitive Learning in a Movie Scene-Dialogue Memory Game Using EEG-Based Brain Function Analysis)

  • 이충연;김은솔;이상우;고봉경;김준식;장병탁
    • 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.

허혈성 뇌졸중을 위한 뇌 자기공명영상의 의미적 특징 기반 템플릿 중심 의료 영상 매핑 기법 (Brain MRI Template-Driven Medical Images Mapping Method Based on Semantic Features for Ischemic Stroke)

  • 박예슬;이미연;이정원
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권2호
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    • pp.69-78
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    • 2016
  • 허혈성 뇌졸중은 뇌혈관의 혈전이나 색전에 의해 뇌 혈류가 감소하게 되어 뇌 조직이 기능을 못하는 질환으로, 질환의 특성상 뇌혈관의 폐색 여부를 확인하는 것이 중요하기 때문에 질환의 진단에 있어서 의료 영상이 필수적으로 활용된다. 그 중에서도 뇌 자기공명영상은 뇌의 구조적인 정보들을 얻을 수 있어 질환을 진단하는데 그 지표로 널리 활용되고 있다. 하지만 허혈성 뇌졸중과 같은 응급 질환의 경우 빠른 진단과 처치에 도움이 될 수 있는 지능적인 시스템이 요구됨에 비해, 기존의 의료 영상 저장 시스템으로는 신속하고 직관적인 영상 정보 제공이 어렵다. 즉, 기존의 시스템은 피상적인 메타 데이터를 이용하여 의료 영상을 관리하고 있어 의료 영상에 내재된 주요 의미적 정보를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌 자기공명영상이 내포하고 있는 주요 의미적인 정보인 뇌의 해부학적 구조와 같은 영상 정보를 제공할 수 있도록 하는 템플릿 중심의 영상 매핑 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 방대한 양의 영상을 대표할 수 있는 대표 영상(템플릿)을 선정하여 의미적 특징과 대표 영상(템플릿) 사이의 대응성을 정립하고, 전문가(의사)에 의해서만 분석될 수 있는 영상 사이의 의미적 연관성을 표면화 시켜 의미 기반의 영상 관리를 가능케 한다.