• 인지과학
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• 제26권4호
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• pp.453-481
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• 2015

본 연구는 시각작업기억의 표상 특성에 대해 상반되는 주장을 펼치고 있는 고정해상도 슬롯 모형과 탄력적 자원 모형을 개관하고, 두 모형 간 상충을 해소하기 위한 노력이 필요함을 강조하였다. 이를 위해 고정해상도 슬롯과 탄력적 자원 모형을 태동시킨 객체 및 병렬 저장 가설을 살펴보고 두 모형의 상반되는 주장에 대한 이론적 근거를 소개하였다. 다음으로 두 모형을 지지한 구체적인 연구 사례를 통해 경험적 지지 증거의 객관성을 평가하고 관련 신경생리학적 모형에 대한 이해를 시도하였다. 마지막으로 두 모형 간의 상충을 해소하기 위한 이론적 그리고 방법론적 재고와 이를 달성하기 위한 수렴적 증거 확보의 필요성을 강조하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제44권2호
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• pp.297-306
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• 2005

In this paper, we propose a computer environment class for student's mental representations about non-Euclidean geometry. Through the software Cinderella, students construct knowledge about non-Euclidean geometry and recognize differentness between Euclidean and non-Euclidean geometry. Also they recognize an existence of non-Euclidean geometry newly and its mental representations with images represented in Cinderella. In geometry class, we make students can use many representations systematically and can figure a visual internal image by emphasizing a transform process. And then students can reason about non-Euclidean geometry.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 추계학술발표논문집
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• pp.89-91
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• 2007

본 논문은 인간의 어휘획득(Lexical Aquisition)과정을 하이브리드(hybrid)한 형태의 계산주의적(Computational) 모델을 설계,반복 실험을 통해 인지신경기반의 어휘습득 모델을 구현하고 실험하였다. 이 연구를 통해 인간의 어휘획득 과정을 모사(simulate)할수 있었고, 이로인해 인지신경기반 어휘 정보처리 시스템 개발을 위한 자동어휘 획득, 심성 어휘집 표상, 어휘 인식(word recognition)의 계산주의적 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다.

• 인지과학
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• 제7권3호
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• pp.37-60
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• 1996

생물심리학적 관점에서,학습은 우리가 환경으로부터 얻은 정보를 뇌내 신경세표의 회로망으로 전이시키는 과정이라 할 수 있다. 학습과 기억의 생물할적 실체를 찾고자 하는 연구들에는,기억 또는 정보의 저장이 신경계내 시냅스수정의 방식으로 이루어진다는 가정하에,특정 유형의 학습과 관련된 신경회로를 규명하고 신경가소성의 기초를 밝히려는 노력들이 있었다.이와는 달리 신경계내 뉴련들로 연결된 복잡한 신경망의 형태들이 특정정보를 표상한다고 보고,학습과 기억에 관련된 신경구조물들의 상호작용 기초를 분석 하려는 노력들이 있었다.본 연구는,전자의 입장에서,학습과 기억에 필수적인 엔그램의 부위를 찾기 위하여 사용된느 연구방법과 주요 실험동물 모델체계들의 특성,그리고 이러한 모델체계들을 사용한 연구결과들을 개관하였다.즉,본 논고는 실험동물 모델체계를 사용하여 학습과 기억에 필수적으로 관여하는 기억흔적회로를 찾아내고,그 신경회로내에서 학습과 기억에 결정적인 신경의 가소적 변화가 일어나는 부위를 규명하며,학습과정중에 신경수준에서 일어나는 시냅스의 수정에 대한 신경생리적,생화학적 기제를 밝히고자 한 연구들을 개관하였다.

• 대한교통학회지
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• 제16권4호
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• pp.187-194
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• 1998

본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도 변화에 영향력 있는 변수 선택을 위하여 독립성 검정을 위한 $x^2$ test와 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱 회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 Decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합한 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.373-381
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• 1998

본 연구는 교통사고 심각도와 관련된 중요변수를 찾고 이들 변수를 바탕으로 신경망, Decision Tree, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고 심각도 분류 예측모형을 추정하였다. 다수의 범주형 변수로 이루어진 교통사고 통계원표상의 설명변수 들로부터 사고 심각도변화에 영향력 있는 변수선택을 위하여 $X^2$ 독립성 검정과 Decision Tree를 이용하였고, 선택된 변수들은 신경망과 로지스틱 회귀분석의 기초로 이용되었다. 분석결과 세가지기법간에 분류정확도에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 decision Tree가 설명변수 선택능력과 분석수행시간, 사고 심각도 결정요인 식별의 용이함 측면에서 범주형 종속변수인 사고 심각도의 분석에 적합합 것으로 보이며 사고 심각도에는 보호장구가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 재입증되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.803-809
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• 2007

본 논문은 인간의 언어정보처리 과정 중 시각단어재인(visual word recognition) 과정에서 음운정보(phonological information)와 철자정보(orthography information)의 역할 및 심성어휘집의 표상(representation) 형태를 알아보기 위해 신경망(neural network)을 이용한 계산주의적 모델(computational model)을 제안한다. 제안하는 모델은 한국어 2음절을 입력 값으로 사용하는 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer) 그리고 의미를 표현하는 출력층(output layer)으로 구성된 전방향 신경회로망(feed forward network) 구조로 설계하였다. 실험결과 계산주의적 모델은 한국어에 대한 시각 단어재인 시 보이는 언어현상 중 음운, 철자 이웃 크기효과(phonological and orthographic neighborhood effect)를 나타냈으며, 이를 통해 한국어 시각단어재인 과정에서 심성어휘집이 음운정보로 표상되어 있음을 시사하는 증거를 보였다.

• 인지과학
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• 제27권4호
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• pp.573-597
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• 2016

최근 행위 개념의 신경적 표상에 대한 fMRI나 EEG 연구들은 행위 개념의 처리가 감각-운동 정보의 모사(simulation)를 불러일으킨다고 주장한다. 이와 아울러 행위동사나 행위 문장 이해가 현재 수행해야 하는 행위를 간섭하거나 촉진시킨다는 행동연구들도 존재한다. 그러나 행위 개념 처리와 현재 행동 수행간의 실시간 상호작용이 감각-운동정보의 모사를 매개로 하는지, 또 다른 기전에 바탕을 두는지 아직까지 분명하지 않다. 본 연구에서는 행위 언어 지각이 어떻게 현재 행위 수행에 영향을 주는지 그 기저에 있는 신경 메커니즘을 시공간적으로 탐색하고자 시간해상도가 높은 뇌파 측정과 다중전류원분석이라는 뇌파분석 기법을 사용하였다. 이를 위하여 실험참가자에게 단서 자극 색상에 따라 손으로 버튼 누르기 행동과 발로 페달 밟기 행동을 해야 하는 단서-운동반응 과제를 수행하도록 하였고, 단서가 제시되기 직전에 반응 행위자체를 기술하는 행위동사(즉, 눌러라, 밟아라, 멈춰라)를 청각적으로 제시하여 행위동사와 반응 행동 간의 의미 일치성에 따른 상호작용을 관찰하였다. 반응시간 분석 결과, 손으로 버튼을 누르는 반응행위와 발을 이용하여 페달을 밟는 반응행위 모두에서 행위동사와 반응행위가 일치하는 경우 촉진효과가 관찰되었고, 불일치에 따른 간섭효과는 손 행위에서 나타났다. 전류원 파형 분석결과, 행위동사와 반응행위간의 의미일치성 효과는 행위 동사 처리 기간에는 베르니케 영역, 운동단서 제시 시점에선 전대상회와 보조운동영역, 운동수행 시점에서는 보조운동영역과 일차운동피질에서 통계적으로 유의한 차이가 관찰되었다. 현재 결과로는 행위동사가 특정 운동피질을 활성화시켜 이를 매개로 현재 행위에 영향을 준다고 하기보다, 뒤따르는 행위를 예측하고 이를 준비하는 과정에 영향을 미쳐, 촉진/간섭효과를 가져오는 것으로 보인다. 마지막으로 본 연구가 가지는 행위 개념의 신경학적 표상에 대한 함의와 연구 방법론상 한계에 대해 논의하였다.

• 인지과학
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• 제2권2호
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• pp.205-220
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• 1990

물질적으로 존재하는 모든 실체는 질료인과 형상인을 갖춘 개별 물체로 실재하면서 어떤 기능을 할 \ 수도 있고,동력인과 기능인을 갖춘 비물체적 양상으로 실재하면서 기능망(functional network)으로서 형상을 가질 수도 있다.기능망은 신경망,신경기능망,심리기능망 등 차원을 다르게 하면서 상하로 연관된 계층으 이루고 있으며 심리기능망 안에서도 비언어적 기능망,언어적 기능망이 구별되어 차원적 언어기능을 가능하게 하는 것으로 볼수 있다.이러한 기능망의 실재성은 신경과학과 인공지능학의 발전에 따라 확인, 수정,보완될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.449-451
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• 1999

지금까지 많은 필기 숫자 인식 방법들이 제안되었지만 고도의 신뢰도가 요구되는 은행 수납 장표상의 숫자 인식에 적합한 방법은 아직 발표된 것이 미미한 실정이다. 본 연구에서는 세 개의 분류기의 결과를 융합하여 100%에 가까운 신뢰도를 낼 수 있는 필기숫자 인식 시스템을 제안하였다. Karhunen-Loeve Transform(KLT)를 통하여 특징을 추출하였으며 오류 역전파 신경망(BP), LVQ를 적용한 SOFM(SOFM-LVQ)과 Weignted Several Nearest Neighbor(WSNN)을 분류기로 사용하였다. 융합을 위해서는 다수결(Majority Voting)이 아닌 만장일치제(Unanimous Voting)을 적용하여 신뢰도를 높혔다. ETL-6 DB를 사용하여 실험하였으며 실험 결과 99.95%의 높은 신뢰도를 기록하였다.