제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.60-64
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1995
The conventional neural network models are a parody of biological neural structures, and have very slow learning. In order to emulate some dynamic functions, such as learning and adaption, and to better reflect the dynamics of biological neurons, M.M. Gupta and D.H. Rao have developed a 'dynamic neural model'(DNU). Proposed neural unit model is to introduce some dynamics to the neuron transfer function, such that the neuron activity depends on internal states. Integrating an dynamic elementry processor within the neuron allows the neuron to act dynamic response Numerical examples are presented for a model system. Those case studies showed that the proposed DNU is so useful in practical sense.
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a progressive motor neuron degenerative disease that clinically manifests both upper and lower motor neuron signs. However, it is unknown where and how the motor neuron degeneration begins, and conflicting hypotheses have been suggested. Recent advanced radiological techniques enable us to look into ALS neuropathology in vivo. Herein, we report a case with upper motor neuron-predominant ALS in whom the results of brain magnetic resonance imaging (MRI) and myelin water fraction MRI suggest axonal degeneration.
In this paper, an Evolving Neural Network Controller(ENNC) which its structure and its connection weights are optimized simultaneously by Real Variable Elitist Genetic Algoithm(RVEGA) was presented for stabilization of an Inverter Pendulum(IP) system with nonlinearity. This proposed ENNC was described by a simple genetic chromosome. And the deletion of neuron, the determinations of input or output neuron, the deleted neuron and the activation functions types are given according to the various flag types. Therefore, the connection weights, its structure and the neuron types in the given ENNC can be optimized by the proposed evolution strategy. Through the simulations, we showed that the finally acquired optimal ENNC was successfully applied to the stabilization control of an IP system.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제17권2호
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pp.174-179
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2017
We designed the CMOS analog integrate and fire (I&F) neuron circuit for driving memristor based on resistive-switching random access memory (RRAM). And we fabricated the RRAM device that have $HfO_2$ switching layer using atomic layer deposition (ALD). The RRAM device has gradual set and reset characteristics. By spice modeling of the synaptic device, we performed circuit simulation of synaptic device and CMOS neuron circuit. The neuron circuit consists of a current mirror for spatial integration, a capacitor for temporal integration, two inverters for pulse generation, a refractory part, and finally a feedback part for learning of the RRAM. We emulated the spike-timing-dependent-plasticity (STDP) characteristic that is performed automatically by pre-synaptic pulse and feedback signal of the neuron circuit. By STDP characteristics, the synaptic weight, conductance of the RRAM, is changed without additional control circuit.
This study was to examine whether the in vitro differentiated neural cells derived from human embryonic stem (hES, MB03) cells can be survived and expressed tyrosin hydroxylase(TH) in grafted normal or PD rat brain. To differentiate in vitro into neural cells, embryoid bodies (EB: for 5 days, without mitogen) were formed from hES cells, neural progenitor cells(neurosphere, for 7-10 days, 20 ng/㎖ of bFGF added N2 medium) were produced from EB, and then finally neurospheres were differentiated into mature neuron cells in N2 medium(without bFGF) for 2 weeks. In normal rat brain, neural progenitor cells or mature neuron cells (1×10/sup 7/ cells/㎖) were grafted to the striatum of normal rats. After 2 weeks, when the survival of grafted hES cells was examined by immunohistochemical analysis, the neural progenitor cell group indicated higher BrdU, NeuN+, MAP2+ and GFAP+ than mature neuron cell group in grafted sites of normal rats. This result demonstrated that the in vivo differentiation of grafted hES cells be increased simultaneously in both of neuronal and glial cell type. Also, neural progenitor cell grafted normal rats expressed more TH pattern than mature neuron cells. Based on this data, as a preliminary test, when the neural progenitor cells were grafted into the striatum of 6-hydroxydopamine lesioned PD rats, we confirmed the cell survival (by double staining of Nissl and NeuN) and TH expression. This result suggested that in vitro differentiated neural progenitor cells derived from hES cells are more usable than mature neuron cells for the neural cell grafting in animal model and those grafted cells were survived and expressed TH in normal or PD rat brain.
영장류 대뇌 피질 영역 중 거울 뉴런들이 분포한 것으로 추정되는 몇몇 영역은 목적성 행위에 대한 시각 정보를 기반으로 모방학습을 수행함으로써 관측 행동의 의도 인식 기능을 담당한다고 알려졌다. 본 논문은 이러한 거울 뉴런 영역을 모델링 하여 인간-로봇 상호작용 시스템에 적용함으로써, 자동화 된 의도인식 시스템을 개발하고자 한다. 거울 뉴런 시스템 계산 모델은 동적 신경망을 기반으로 구축하였으며, 모델의 입력은 객체와 행위자 동작에 대한 연속된 특징 벡터 집합이고 모델의 모방학습 및 추론과정을 통해 관측자가 수행할 수 있는 움직임 정보를 출력한다. 이를 위해 제한된 실험 공간 내에서 특정 객체와 그에 대한 행위자의 목적성 행동, 즉 의도에 대한 시나리오를 전제로 키넥트 센서를 통해 모델 입력 데이터를 수집하고 가상 로봇 시뮬레이션 환경에서 대응하는 움직임 정보를 계산하여 동작을 수행하는 프레임워크를 개발하였다.
축삭(axon), 가지돌기(dendrite), 신경세포체(cell body)와 같은 뉴런의 소기관을 분리하는 작업은 신경학적 현상의 분석에 도움을 준다. 최근에 딥러닝 기술을 이용하여 이를 수행하고자 하는 시도들이 있지만, 데이터의 노이즈, 훈련 데이터와의 차이 등으로 인해 결과에 오류를 포함할 가능성이 있다. 따라서, 이러한 기술을 실제 분석에 활용하기 위해서는 결과를 교정하는 과정이 필수적이지만, 이는 전문가가 수작업으로 수행해야 하기 때문에 많은 노력과 시간이 소요된다. 우리는 딥러닝 결과에 존재하는 오류들을 보다 손쉽게 교정할 수 있는 대화형 뉴런 구조 교정 방법을 제안한다. 이 방법은 구조적 일관성을 지니는 뉴런의 특성을 기반으로 뉴런 구조를 교정하여 적은 사용자의 인터랙션으로도 높은 정확도의 교정 결과를 얻을 수 있도록 한다.
In this paper, we investigate a system identification with a single neuron. The identifed performance of multi-perceptron is compared with proposed identification model and simulted.
Objective: This study was to investigate the generation of the functional neuron derived from human embryonic stem (hES, MB03) cells on in vitro neural cell differentiation system. Methods: For neural progenitor cell formation derived from hES cells, we produced embryoid bodies (EB: for 5 days, without mitogen) from hES cells and then neurospheres (for $7{\sim}10$ days, 20 ng/ml of bFGF added N2 medium) from EB. And then finally for the differentiation into mature neuron, neural progenitor cells were cultured in i) N2 medium only (without bFGF), ii) N2 supplemented with 20 ng/ml platelet derived growth factor-bb (PDGF-bb) or iii) N2 supplemented with 5 ng/ml brain derived neurotrophic factor (BDNF) for 2 weeks. Identification of neural cell differentiation was carried out by immunocytochemistry using $\beta_{III}$-tubulin (1:250), MAP-2 (1:100) and GFAP (1:500). Also, generation of functional neuron was identified using anti-glutamate (Sigma, 1:1000), anti-GABA (Sigma, 1:1000), anti-serotonin (Sigma, 1:1000) and anti-tyrosine hydroxylase (Sigma, 1:1000). Results: In vitro neural cell differentiation, neurotrophic factors (PDGF and BDNF) treated cell groups were high expressed MAP-2 and GFAP than non-treated cell group. The highest expression pattern of MAP-2 and $\beta_{III}$-tubulin was indicated in BDNF treated group. Also, in the presence of PDGF-bb or BDNF, most of the neural cells derived from hES cells were differentiated into glutamate and GABA neuron in vitro. Furthermore, we confirmed that there were a few serotonin and tyrosine hydroxylase positive neuron in the same culture environment. Conclusion: This results suggested that the generation of functional neuron derived from hES cells was increased by addition of neurotrophic factors such as PDGF-bb or BDNF in b-FGF induced neural cell differentiation system and especially glutamate and GABA neurons were mainly produced in the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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