• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제6권6호
• /
• pp.273-283
• /
• 2016

본 연구에서는 뉴로피드백을 이용한 로봇 발명 교육 프로그램이 ADHD 아동의 주의집중력에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 12차시로 구성된 로봇 발명 교육 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램에서 학생들은 스스로 로봇을 만든 다음 뇌파 측정 장치를 이용하여 로봇을 움직이는 활동을 한다. 뇌파의 측정은 뉴로스카이의 마인드셋을 이용하였으며, 퍼즐박스를 이용하여 뇌파 신호를 로봇에 전달하였다. 실험을 위하여 천안 지역 ADHD 아동 8명을 대상으로 선정하였다. 연구는 총 10회에 걸쳐 진행되었다. 주의집중력 변화를 살펴보기 위한 도구로 행동 관찰, 부모용 아동 문제 행동 체크리스트, 교사용 주의력 결핍 평정 척도, ADS 등을 이용하여 사전 사후 검사를 실시하였다. 행동관찰 결과 평균 45%이상의 주의산만 행동을 보이던 아동들이 32%까지 감소하였다. 부모용 아동문제 행동 체크리스트의 경우 큰 변화를 보이지 않았다. 교사용 주의력 결핍 척도인 CTRS-R의 경우 대상 아동 전체적으로 주의집중력이 향상되는 것으로 나타났다. ADS 검사 결과에서는 사전 측정시 정상 범위를 넘어선 수치가 프로그램이 진행됨에 따라 정상 수치로 나타나는 것을 볼 수 있었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.19-29
• /
• 2019

본 논문에서는 임계값 자동 설정 기능을 지원하는 효과적인 뉴로피드백 시스템을 제안한다. 실시간 뇌파의 신호 처리를 통해 보상 주파수와 억제 주파수에 대한 정확한 피드백을 생성하는 알고리즘을 설계하고, 이를 기반으로 치료사가 정한 목표 성공률을 얻기 위해 자동으로 임계값을 계산하는 기술을 제시한다. 본 논문에서 제시한 자동 임계값 설정 기술은 피험자의 이전 뇌파 패턴을 분석하여 목표 성공률과의 차이를 최소로하는 최적의 임계값을 계산한다. 다양한 조건의 실험을 통해 제안된 기법의 효율성과 안정성을 입증한다.

• 동의신경정신과학회지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.243-249
• /
• 2005

주의력결핍 과잉행동장애로 진단한 7세 남아에게 주 2회 3개월간의 뉴로피드백 치료를 통하여 일상생활의 산만한 행동의 개선과 단축형 Conner 평가척도, 한국아동인성검사 BASA읽기검사 등에서 개선된 결과 및 주의집중 뇌파 지표가 향상되는 경과를 관찰할 수 있었다. 이후 확대된 임상적용과 연구가 필요하리라 사료된다.

• 감성과학
• /
• 제20권1호
• /
• pp.31-40
• /
• 2017

이 연구는 뉴로 마케팅의 여러 연구 기법들 중 시선추적 기술(Eye-tracking)을 이용하여 농구 경기 장면 중 남성의 동공이 전체 데이터의 3시그마 범위를 벗어난 상위 0.135 % 비율로 동공이 확장 되었을 때의 시선 관찰 및 관심도를 측정하였다. 특히 동공 크기 확장과 관련해서 시선추적 기술의 데이터 중 어느 정도의 범위일 때의 크기가 유의미하다고 밝히기는 힘들기 때문에 이 연구에서는 전체 데이터 중 상위 3시그마 범위를 동공이 확장되어지는 범위로 설정하였다. 실험에 사용된 장면은 농구 경기 중 한 상황으로 설정하였으며, 총 7,200개의 데이터 중 유효율 90 %가 넘는 유효데이터가 산출되었고 이를 통해 34명의 데이터 중 유효데이터에 해당하지 않아 사용할 수 없는 데이터를 제외한 29명의 데이터를 사용하였다. 동공의 크기를 구하기 위해 동공의 너비(Pupil Width)와 높이(Pupil Height) 값을 [동공의 크기 = 동공의 너비/2${\times}$동공의 높이/$2{\times}{\pi}$] 공식에 대입하였다. 분석한 결과 농구경기장 내 마케팅으로 활용되기 위해 사용된 광고판들은 크게 영향력을 끼치지 않았다. 관중으로서의 피험자들의 동공의 크기가 커졌을 때, 경기장내에 광고판 보다는 선수들 혹은 주변 배경에 주시빈도가 높았다. 이 연구를 통하여 무분별하게 광고판을 사용하기보다는 뉴로마케팅을 이용하여 경기장내 마케팅 및 광고판 효용성을 높이는 방안의 필요성이 요구된다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권10호
• /
• pp.137-146
• /
• 2020

미래의 불확실성이 높을수록 회사의 경영자의 고민은 커지는데, 이러한 불확실성을 해소할 수 있는 핵심 열쇠로 창의성을 꼽을 수 있다. 본 연구는 비즈니스 문제 해결 창의성(Business Problem Solving Creativity, BPSC)과 기업 의사결정자의 개방적 성향 간의 관계에 대해 확인하고, 주의력이 BPSC와 개방적 성향 간의 조절 효과를 갖는지 아이트래킹 기법으로 확인한다. 주의력 측정을 위해 '문제 해결과 무관한 정보처리 과정'(IRP)을 개발하였다. 연구결과, 의사결정자의 개방적 성향과 BPSC는 양의 상관관계가 있음을 입증하였으며, 기존의 창의성 연구와는 달리 주의력은 개방적 성향과 BPSC 간의 부의 조절 효과가 있음을 입증하였다. 본 연구는 BPSC는 빠르게 변화하는 경영 환경에서 문제를 해결하는 의사결정자의 창의적 능력이나 성과를 측정하는 행동과학 연구로 실무적 가치가 높다. 또한, 기업 의사결정자의 성향과 BPSC와의 상관성을 입증하여, BPSC 발현의 심리적 메커니즘을 규명함으로써 경영학 창의성 연구에 기여하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권7호
• /
• pp.585-594
• /
• 2007

오류역전파 방법을 이용하는 신경망들은 패턴들의 학습시간이 매우 오래 걸리고 또한 추가학습과 반복학습의 한계를 가지며, 이런 단점을 보완할 수 있는 이진신경망(Binary Neural Network, BNN)이 Aleksander에 의해 제안되었다. 그러나 BNN도 반복학습에 있어서는 단점을 가지고 있으며, 일반화 패턴을 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 BNN의 구조를 개선하여 반복학습과 추가학습이 가능할 뿐 아니라, 특징점들까지 추출할 수 있는 다중 판별자를 가지는 삼차원 뉴로 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 BNN을 기반으로 하여 만들어진 이차원 특징을 가지는 Single Layer Network(SLN)에 귀환회로가 추가되어 특징점들을 누적할 수 있는 삼차원 신경망이다. 학습을 통해 누적된 정보는 판별자의 각 신경세포에 임계치를 조정함으로써 일반화 패턴을 추출할 수 있다. 그리고 생성된 일반화 패턴을 인식에 재사용함으로써 반복학습의 효율성을 높였다. 최종 판정 단계에서는 Maximum Response Detector(MRD)를 이용하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 평가하기 위하여 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였으며, 99.3%의 인식률을 얻었다.

• 대한물리치료과학회지
• /
• 제30권4호
• /
• pp.44-53
• /
• 2023

Background: This report determines the effects of a neurofeedback program on patients with breast cancer through a study of psychogenic factors(distress, depression, anxiety). Design: Randomized controlled trial. Methods: The study selected 28 patients with breast cancer and divided them into two groups: 14 subjects in the neurofeedback program group and 14 subjects in the exercise intervention program group. Both groups conducted one-and-hour training per session five times a week for a total of five weeks. The experimental group performed neurofeedback, and the control group performed a exercise intervention. The distress was measured using the distress management Test. Beck's Depression Inventory was used to measure depression. Beck's Anxiety Inventory was used to measure Anxiety Results: Both the experimental and control groups showed significant differences in distress, depression, and anxiety after the intervention (p<0.05) in the within-group comparisons. It was found that the experimental group showed more significant differences in distress, depression, and anxiety than the control group (p<0.05) when the two groups were compared. Conclusion: The results obtained in this study show that the neurofeedback program had a positive effect on distress, depression, and anxiety of life in patients with breast cancer. The study thereby proposes that the neurofeedback program should be applied as an intervention method for clinical use on patients with breast cancer.

• 전자통신동향분석
• /
• 제29권2호
• /
• pp.97-105
• /
• 2014

본고에서는 시냅스의 생물학적 기능과 이를 모방하는 멤리스터, 멤리스터와 CMOS(Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) 트랜지스터의 하이브리드, 그리고 멤리스터 기반의 집적회로 구현에 관한 최신 연구개발 동향을 다루었다. 기억과 스위칭을 동시에 수행할 수 있는 시냅스 모방 멤리스터는 Moore의 법칙에 따른 집적도 한계의 도래시점을 지연시킬 수 있으며, 디지털 컴퓨팅의 한계를 극복하여 학습능력을 가지는 지능형 실시간 병렬처리 시스템을 구현할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 또한 멤리스터는 신경세포의 기능을 재해석하는 계기가 되어 뇌과학 발전에도 크게 기여할 것으로 예상된다. 저전력으로 구동하는 지능형 프로세서의 조기 등장을 위해서는 뇌 과학, 나노소재 및 소자기술, 집적회로 설계 및 공정기술, 뉴로컴퓨팅(neuro-computing) 등 다양한 분야의 융합전략이 요구된다.

• 대한안전경영과학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.193-197
• /
• 2010

오늘날 인터넷의 출현과 확산으로 인하여 정보의 홍수를 이루게 되었고, 고객들은 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하기 위해서 정보를 탐색하는 작업이 더욱 어려워지게 되었다. 이러한 고객들에게 좀 더 편리하게 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하도록 도와주는 것이 추천 시스템으로써, 고객 관계 관리의 중요한 부분으로 자리잡게 되었다. 본 연구에서는, 인터넷상의 여행사 사이트 등에서 고객이 여행지를 선택할 때 고객이 관심을 가질만한 여행지를 추천하여 줌으로써 고객이 최적의 여행지를 선택할 수 있는 새로운 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 여러 추천 시스템에서 적용되던 협업 필터링 기법의 문제점으로 나타나고 있는 희소성과 확장성을 해결하기 위하여 본 연구에서는 퍼지로직과 인공신경망을 결합한 하이브리드 접근 방법인 뉴로 퍼지 기반의 여행지 추천시스템을 개발하였다. 제안한 추천시스템을 적용하여 실험한 결과 제안 시스템이 기본의 방법들보다 우수함을 입증하였다.

• 한국안전학회지
• /
• 제37권1호
• /
• pp.78-87
• /
• 2022

In the risk assessment of urban railway systems, a hazard log is created by identifying hazards from accident and failure data. Then, based on a risk matrix, evaluators analyze the frequency and severity of the occurrence of the hazards, conduct the risk assessment, and then establish safety measures for the risk factors prior to risk control. However, because subjective judgments based on the evaluators' experiences affect the risk assessment results, a more objective and automated risk assessment system must be established. In this study, we propose a risk assessment model in which an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), which is combined in artificial neural networks (ANN) and fuzzy inference system (FIS), is applied to the risk assessment of urban railway systems. The newly proposed model is more objective and automated, alleviating the limitations of risk assessments that use a risk matrix. In addition, the reliability of the model was verified by comparing the risk assessment results and risk control priorities between the newly proposed ANFIS-based risk assessment model and the risk assessment using a risk matrix. Results of the comparison indicate that a high level of accuracy was demonstrated in the risk assessment results of the proposed model, and uncertainty and subjectivity were mitigated in the risk control priority.