• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.432-434
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• 1998

임상진단에 있어서 종종 문제가 되고 있는 호흡에 따른 두뇌부분의 가상적인 상하이동을 고려해서 위상 엔코드 축인 Y 방향만의 강체의 평행이동을 취급한다. 종래의 발견적인 축차 근사 반복처리에 의한 제거방법과는 달리, 본 연구에서는 MRI 촬상과정과 화성특성의 해석에 근거한 MRI 신호증의 체동성분과 화상성분을 단순한 대수연산에 의해 분리할 수 있는 새로운 구속조건을 도출한다. MRI 신호에 대해서 X방향의 1차원 푸리에 변환을 행한 후의 Y 방향의 스펙트럼 위상값은 화상자신의 성분과 체동성분의 합이 되고 있다. 한편, 두뇌부위 등의 단상층에 있어서 주위의 피하지방 부위의 밀도는 거의 균일한 것으로 알려져 있어 이 부분위의 Y 방향의 1 라인 밀도 분포를 대칭이라고 간주할 수 있다. 밀도함수가 대칭인 경우 스펙트럼의 위상은 그 위치에 대하여 선형적으로 변화하며 이 선형함수로부터 벗어난 성분을 체동성분으로 분리할 수 있다. 이러한 구속조건에 기초를 둔 근거가 명확한 아티팩트의 제거방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.4
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• pp.304-309
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• 2000

For understanding the information processing in human brain, we analyze the EEG, a spontaneous electric activity on the scalp of the human. In this paper, we used the mutual information to analyze EEG. The mutual information is used to show the stochastic correlation between signals which are generated in the communication and information theory. The used EEG is evoked by each auditory stimulus in positive and negative emotional states. As a result, we found thet there is some difference at the mutual information in each emotional state.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.151-154
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• 2008

본 논문은 Bayesian Networks를 이용해서 EEG 신호를 분석해서 사람의 감정을 분석하는 방법을 제안하였다. 현제 연구자들은 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 사람의 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. 기존에는 간질이나 발작 등을 의학 분야와 사람의 정서에 따라 뇌파분석을 하는 심리학의 영역에서 연구가 되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스를 통한 여러 가지 공학적인 접근이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따라 Brain-Computer Interface (BCI)를 통해서 EEG 신호를 분석하고 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출한 다음 각각의 주파수 영역으로 분류를 하였다. 분류된 값들은 Bayesian Networks를 이용해서 피 실험자가 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 확률 값에 의해서 피 실험자가 어떠한 감정인지를 인식하게 되는 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.37-42
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• 1997

인간의 감성은 감정과는 구분되는 심리적 현상으로 감정이 강도가 높으며 생리적, 신체적 반응을 동반하는데 비하여, 감성은 강도가 낮으며 겉으로 나타나는 생리적 변화가 없다. 감정은 외부의 감각자극에 대하여 두뇌에서 단계적인 정보처리의 결과로 나타나지만 감성은 반사적이고 직관적으로 발생된다. 감정은 대상에 대하여 여러사람이 동일한 반응을 보이는 공통성과 객과성을 갖지만, 감성은 동일한 대상에 대해서도 개인에 따라 다양하게 나타나며 시간과 환경에 따라 변화한다. 감정은 두뇌에서 cortex와 관련이 있으나 감성은 limbic system과 관련이 있다. 이러한 감성의 특성과 발생과정의 이해는 앞으로 감성을 연구하는 방법의 결정에 중요한 자료하 된다. 감성은 개인의 생활경험에 의한 기억이 limbic system 에 형성되어 감각정보에 대한 반응을 하게 되며, limbic system은 hypothalamus와 밀접한 관계를 갖고 있어, 감성의 측정평가를 위해서는 생활경험에 영향을 미치는 제반 요인들의 파악과 함께 자율신경계의 반응을 측정할 수 있는 방법의 개바이 요구된다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.193-198
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• 1997

고도로 자동화된 시스템에서 인간이 수행하는 작업은 대부분 '감시와 반응'으로 단순화될수 있으며, 시스템에 이상이나 비상사태가 발생되는 경우 이에 대응되는 조치를 취하기 위한 정보처리와 의사결정을 수행하는 인지과정이 중요한 사항이다. 본 연구는 숙련된 작업자가 인지적 의사결정과정에서 잘못된 정보처리를 초래하는 원인으로 감각정보의 잘못된 해석에 있다고 보았으며, 이 과정에 감성의 영향을 도입하였다. 인간감성의 특성은 감각자극에 대하여 반사적이고 직관적으로 발생하며, 개인에 따라 다양함과 함께 애매모호성과 변화성을 가지고 있다. 감성은 두뇌의 limbic systim에 축적된 생활경험의 기억에 의하여 발생되며, 이 후에 발생되는 감정이나 두뇌에서의 정보초리에 영향을 미친다. 감성의 발생과 정보처리 및 의사결정과정에 대한 영향을 모형화하기 위해서는 조종사의 레이더 감시에 대한 인지과정을 정밀하게 기술하였으며, 이 과정에 감성요소를 도입하여 인지모형을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.215-219
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• 2000

인간의 뇌 정보처리를 이해하기 위한 일환으로서, 많은 연구자들이 사람의 두피에서 자발적으로 발생하는 전기 활동인 뇌파(EEG)를 분석하였다. 측정된 뇌파는 잡음처럼 보이는 비선형적인 거동으로 인하여 단순한 관찰만으로는 그 특징을 분석하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 뇌파를 분석하고 이해하기 위한 방법으로 파워스펙트럼, 바이스펙트럼 등과 같은 스펙트럼 분석과 상관차원, 프랙탈 차원과 같은 비선형 카오스 분석 등과 같은 해석법들이 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방법 외에 두 신호사이의 통계적 의존성을 측정하는 양인 상호정보를 이용하여 뇌파의 특징을 분석하였다. 뇌파간의 상호정보 분석을 통해 두뇌에서의 정보의 흐름에 관한 특징을 알아보았고, 감성자극에 반응하는 두뇌의 활동영역을 알 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1446-1449
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• 2013

소셜 네트워크의 발달로 인해 많은 사람들간의 새로운 관계가 생성 되고 그 관계형성을 위해 많은 어플리케이션의 적용 되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에 기반한 소셜 네트워크 게임 현황을 소개한다. 특히, 육체를 운동시키는 것과 같이 뇌의 트레이닝을 통해 여러 뇌 질환을 예방하고 집중력과 향상 시킬 수 있고 스트레스 또한 줄 일 수 있는 게임 형태를 소개하고, 정확한 뇌의 활동을 파악하고 사용자 개개인에 맞는 두뇌 트레이닝을 적용시키기 위한 뇌파인식 기술을 부가적으로 소개한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.910-913
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• 2021

Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.

• The Science & Technology
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• v.11 no.1 s.104
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• pp.26-34
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• 1978

기술용역의 육성 민간기업의 기술개발추진 두뇌사업의 육성과 장기적 대형연구개발의 추진

• The Science & Technology
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• v.32 no.5 s.360
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• pp.22-24
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• 1999

기초기술연구회의 채영복 신임 이사장은 "정부의 과도한 간섭을 배제하고 출연연구기관의 자율성과 독립성을 보장하여 고급 두뇌들이 창의와 열정을 갖고 연구에 전념토록 하겠다"고 밝혔다.