• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.1-7
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• 2022

인공지능 기술이 발달하면서 뉴로사이언스 마이닝(NSM: NeuroScience Mining)과 AI를 접목하려는 시도가 증가하고 있다. 나아가 NSM은 뉴로사이언스와 비즈니스 애널리틱스의 결합으로 인해 연구범위가 확장되고 있다. 본 연구에서는 fNIRS 실험을 통해 확보한 뉴로 데이터를 분석하여 비즈니스 문제 해결 창의성(BPSC: business problem-solving creativity)을 예측하고 이를 통해 NSM의 잠재력을 조사한다. BPSC는 비즈니스에서 차별성을 가지게 하는 중요한 요소이지만, 인지적 자원의 하나인 BPSC의 측정 및 예측에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 BPSC 예측 성능을 높이는 방안으로 CNN, BiLSTM 그리고 어텐션 네트워크를 결합한 새로운 NSM 기법을 제안한다. 제안된 NSM 기법을 15만 개 이상의 fNIRS 데이터를 활용하여 유효성을 입증하였다. 연구 결과, 본 논문에서 제안하는 NSM 방법이 벤치마킹한 알고리즘(CNN, BiLSTM)에 비하여 우수한 성능을 가지는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.167-168
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• 2018

비즈니스 환경에서 창의성은 의사결정 문제해결을 위한 중요한 수단이 되고 있다. 본 연구는 실험 패러다임을 구축하고 기능적 근적외 분광법, 즉 fNIRS (functional Near-Infrared Spectroscopy)를 활용하여 창의성이 비즈니스 문제 해결에 미치는 영향을 뇌 인지 변화를 통해 측정하고자 한다. 본 연구에서는 비즈니스 문제해결 창의성이라는 새로운 차원의 창의성을 fNIRS로 측정하고 이를 경영성과 개선으로 연결하고자 하는 연구노력의 탐색적 수준의 결과를 제시하고자 한다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제26권2호
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• pp.55-58
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• 2019

최근 표면 플라즈몬 효과는 광 신호 향상에 중요하게 대두되고 있는 분야로써, 약한 광학적 신호를 증가시킴에 따라 바이오 분야나 뉴로사이언스에 매우 중요한 분야로 대두되었다. 플라즈모닉 구조를 제작하기 위해선 나노 구조의 크기 높이 그리고 입사광의 입사각 등 다양한 변수들이 존재하는데 본 논문에서는 플라즈모닉 나노구조의 제작을 위한 은 증착 높이에 따른 플라즈모닉 나노구조의 광학적 특성에 대한 연구를 진행하였다. 은 증착은 플라즈모닉 효과를 보기 위해 다양하게 사용하고 있는 금속으로 특정 파장에 반응을 보기 위해 제작한 구조 형태와 유사한 구조를 시간영역 유한차분(FDTD)법을 통해 광 특성을 예측하여, 최종적으로 제작한 구조의 은 나노 입자 부근에 에너지가 집중되는 결과를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.19-22
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• 2022

In this work, we studied consumers' attractiveness/usefulness perceptions (CAUP) of online commerce product photos when exposed to alternative dark/light user interface (UI) modes. We analyzed time-series EEG data from 31 individuals and performed neuroscience mining (NSM) to ascertain (a) how the CAUP of products differs among UI modes; and (b) which deep learning model provides the most accurate assessment of such neuroscience mining (NSM) business difficulties. The dark UI style increased the CAUP of the products displayed and was predicted with the greatest accuracy using a unique EEG power spectra separated wave brainwave 2D-ConvLSTM model. Then, using relative importance analysis, we used this model to determine the most relevant power spectra. Our findings are considered to contribute to the discovery of objective truths about online customers' reactions to various user interface modes used by various online marketplaces that cannot be uncovered through more traditional research approaches like as surveys.