• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.55-62
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• 2005

본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 한방재활의학과학회지
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• 제18권4호
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• pp.1-11
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• 2008

목적 : 뇌허혈은 일시적 혹은, 영구적 뇌동맥 폐색에 의한 뇌혈류의 감소로 유발되며, 허혈 부위에서는 복잡한 병태 생리적 과정을 통하여 신경 세포사가 초래되어 비가역적인 신경학적 손상을 일으킨다. 본 연구에서는 모래쥐를 대상으로 일시적인 전뇌허혈을 유발 시킨 후 해마 치상회에서 허혈로 인한 세포사멸을 관찰하고, 현삼(玄蔘)의 투여가 허혈로 유발된 해마 치상회에서 세포사멸에 미치는 영향과 단기 기억에 미치는 효과를 규명하고자 실험하였다. 연구방법 : 세포사멸은 DNA 분절을 나타내는 terminal deoxynucleotidyl transferase-mediated dUTP nick end labeling (TUNEL) 염색법과 단백분해 과정의 마지막 단계에 발현되는 caspase-3에 대한 면역조직화학법을 이용하였고, 단기기억은 step-down avoidance task를 실시하여 평가하였다. 결과 : 본 실험의 결과 일시적인 전뇌허혈은 해마 치상회의 세포사멸을 유의하게 증가시켰으며 단기기억을 감소시켰다. 현삼의 투여는 허혈로 증가된 해마 치상회의 세포사멸을 유의하게 억제하였고, 허혈로 인한 단기 기억의 감소를 유의하게 억제시켰다. 결론 : 본 실험을 통하여 현삼은 뇌허혈로 증가된 세포사멸을 억제하고 단기 기억을 향상시킴을 알 수 있었고, 따라서 현삼은 뇌허혈로 인한 뇌손상을 보호할 수 있는 효과가 있음을 제시하는 바이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.37-45
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• 2006

본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.46-54
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• 2006

최근 각종 온라인 상거래 및 개인 신분카드 이용이 늘어나면서 개인 인증의 중요성이 부각되고 있다. RFID(Radio Frequency Identification) tag가 내장된 개인 신분 카드가 점차 증가하고 있지만, 본인의 인증을 할 수 있는 방법이 미비하기 때문에, 자동화 할 수 있는 대책이 시급하다. RFID tag는 현재 메모리 용량이 매우 작기 때문에, 개인의 생체정보를 저장하기 위해서는 효율적인 특징추출 방법이 필요하며, 저장된 특징들을 비교하기 위해서는 새로운 인식방법이 필요하다. 본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특정을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘을 이용한 개인생체 인증 시스템에 관한 연구를 수행하였다. 시스템은 크게 NMF(Non-negative Matrix Factorization)와 LDA(Linear Discriminants Analysis) 혼합 알고리즘을 이용한 특징 추출 부분과 해마신경망을 모델링하고 인식 성능을 실험하는 것으로 구성 되어 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정변화와 포즈변화가 포함된 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특정 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제31권11호
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• pp.995-1003
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• 2021

크로마틴 리모델링은 후성유전기전을 통해 유전자 발현을 조절한다. 비정상적인 히스톤 변형이 우울증 발생에 관여하는 것으로 알려져 있다. p11 (S100A10)은 인간과 설치류에서 우울증의 병태생리에 관여한다고 보고되었다. 본 연구는 우울증 동물모델인 장기간 예측 불가능한 스트레스가 마우스 해마에서 p11 유전자 promoter의 히스톤 변형에 미치는 영향을 조사하고자 하였다. C57BL/6 마우스에 21일 동안 스트레스를 가하고, 강제수영검사를 수행하여 우울 유사 행동 양상을 측정하였다. Real time PCR 및 Western blotting 분석법으로 p11 발현 변화를 조사하였으며, 염색질 면역침전분석법을 수행하여 p11 promoter의 히스톤 H3 아세틸화 및 메틸화 양을 측정하였다. 장기간 예측 불가능한 스트레스는 강제수영검사에서 부동시간을 증가시켜 우울 유사 행동을 나타내었으며, 해마의 p11 mRNA 및 단백질 발현을 유의하게 감소시켰다. 또한 p11 promoter의 히스톤 H3 아세틸화(Ac-H3) 및 H3-K4 트리메틸화(H3K4met3)를 유의하게 감소시켰으며, H3-K27 트리메틸화(H3K27met3)를 증가시켰다. 본 연구결과는 만성 스트레스가 해마에서 p11 유전자의 후성유전적 억제를 야기하여 p11 유전자의 발현을 감소시킴을 시사한다.

• 한국양식학회:학술대회논문집
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• 한국양식학회 2006년도 수산관련학회 공동학술대회 발표요지집
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• pp.269-270
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• 2006

• 대한핵의학회:학술대회논문집
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• 대한핵의학회 2002년도 제41차 추계학술대회
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• pp.34.1-34.1
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• 2002

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.268-268
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• 2012

• 건축사
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• 통권636호
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• pp.102-103
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• 2022

• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.83-88
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• 2013

최근 들어 뇌과학적인 연구가 활발해짐에 따라 두뇌기능을 공학적으로 응용하려는 연구가 많아지고 있다. 두뇌 기능 중 기억과 감정을 담당하는 부분을 살펴보면 기억을 담당하는 해마체와 감정중추인 편도체가 긴밀히 협조하고 있는 것을 알 수 있다. 실제적으로 지식은 감정에 영향을 미치고 감정은 지식에 영향을 미친다. 인간의 모든 판단과 결정에 있어서 감정요소는 배제할 수 없는 아주 중요한 영향을 미친다. 보다 정교한 지능 시스템을 구축하려면 감정이 결합된 지식베이스를 설계하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 해마체와 편도체의 공조 시스템에 착안하여 지식과 감정이 결합된 지식감정 결합 시스템을 설계하고 기억회상과 추론 과정에서 변화하는 감정 상태의 추이를 감지하는 메커니즘을 제안하고자 한다.