• Animal cells and systems
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• 제2권1호
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• pp.65-69
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• 1998

The hippocampus and prefrontal cortex are regarded as the highest-order association cortices. The hippocampus has been proposed to store "cognitive maps" of external environments, and the prefrontal cortex is known to be involved in the planning of behavior, among other functions. Considering the prominent functional roles played by these structures, it is not surprising to find direct monosynaptic projections from the hippocampus to the prefrontal cortex. Rhythmic stimulation of this projection patterned after the hippocampal EEG theta rhythm induced stable long-term potentiation of field potentials in the prefrontal cortex. Comparison of behavioral correlates of hippocampal and prefrontal cortical neurons during an a-arm radial maze, working memory task shows a striking contrast. Hippocampal neurons exhibit clear place-specific firing patterns, whereas prefrontal cortical neurons do not show spatial selectivity, but are correlated to different stages of the behavioral task. These data lead to the hypothesis that the role of hippocampal projection to the prefrontal cortex is not to impose spatial representations upon prefrontal activity, but to provide a mechanism for learning the spatial context in which particular behaviors are appropriate.propriate.

• 인간행동과 음악연구
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• 제3권1호
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• pp.63-76
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• 2006

1980년대 이후 음악과 학습에 관한 많은 연구들은 다양한 학습 기술에 필요한 인지기술의 영역에 대한 음악의 효과성을 계속해서 입증해 오고 있다. 음악과 학습에 관한 많은 연구들은 주로 음악의 인지기술과 학습의 세부적 기술들을 개별적으로 연관 지어 다루고 있으며, 음악이 비음악적 능력에 어떠한 영향을 미치는 지에 관심을 두고 있다. 이에 본 연구는 인지 학습기술과 음악적 인지기술과의 상관관계를 설명하고 있는 다양한 이론 및 연구들을 소개하고, 이를 통해 음악이 비음악적 능력 중 학습 기술에 어떠한 영향을 미치는 지를 정리해 보고자 하였다. 먼저 음악적 능력과 공간 지각력과의 상관관계를 설명하는 두 가지 이론으로서, "신경적 연계성(neural theories)" 이론과 "근접적 전이(near transfer)" 이론에 대해 살펴보았다. 이를 통해 음악적 기술과 공간적 기술을 담당하는 대뇌의 신경망 구조에서 음악 정보를 처리하는 과정이 어떻게 공간적-시간적 정보처리 과정과 연계되는 지를 설명하였다. 또한 음악이 학습과정에 필요한 주의력, 관찰력, 독립적 사고, 문제해결력, 비판적 사고 등을 강화시킨다고 제안하는 "동기이론"을 소개하였다. 이러한 이론들에 근거하여 음악과 학습기술과의 상관관계를 메타분석한 연구들을 살펴보았다. 많은 연구들이 음악기술과 학습기술의 상관관계는 물론 유의미한 인과 관계가 있음을 보여주었으며 이러한 결과들은 음악적 훈련 과정에서 습득되는 음악의 공간적, 시간적 개념이 학습기술에 긍정적인 영향을 미친다는 점을 지지한다. 다양한 학습기술에서도 공간 지각 능력을 주로 사용하는 수학과 읽기에 관한 연구가 많았는데, 특히 수학적 개념 중에서 분수나 집합 개념과 같은 추상적 개념들이 가장 높은 상관관계가 있었으며 읽기 능력에서는 시간적 개념에 근거한 단어 나열, 문자로 상징된 언어를 해석(decode)하는 기술이 강화된다는 점을 보여주었다. 음악과 학습과의 관계를 설명한 많은 연구들은 음악의 지각인지 기술이 다른 학습 분야에 전이된다는 사실을 이론적으로 지지하며, 또한 이러한 현상을 설명하는 세 가지 가설은 구조화된 음악활동이 학습 현장에 있는 아동들에게 효율적인 치료 교육적 개입이 될 수 있다는 근거를 제공할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.151-156
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• 2016

언제, 어디서나, 누구나 원하는 것을 배우고 즐길 수 있는 학습 도시의 구현은 개인의 자아실현을 도모하고 삶의 질을 높여 도시 전체의 경쟁력을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 학습 도시 구현을 위해서는 이를 실현할 수 있는 공간이 필요한데, 현실에서는 그 공간의 부족과 불균형화가 나타나고 있다. 본 연구에서는 평생학습시설의 공간 데이터 분석결과를 바탕으로 공간 서비스 취약지역에 초등학교의 유휴시설을 활용하여 공간적 불균형화를 해소하고자 하였다. 현재는 학교의 소극적인 참여로 그 효과가 미비하긴 하지만, 추후 학교의 적극적인 지원이 뒷받침해준다면 충분히 공간적 불균형을 해결할 수 있을 것이라는 결론을 도출하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제1권1호
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• pp.103-116
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• 1995

본 연구는 지구화 시대에 지역지리가 중요하계 등장한 시점에서 지역지리 학습시 음악작품을 유용하게 활용할 수 있음을 밝히는 것이 주 목적이다. 이를 위해 수업에서의 음악작품 활용방법에 대한 연구 경향과 의의를 살펴보고 지리적 기본개념에 의해 음악작품을 분석하고 교수방법으로서 실제수업모형을 제시하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.95-103
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• 2017

본 논문은 딥 러닝(deep learning)을 이용하여 입력 영상의 기울어진 정도를 측정하고 수평에 맞게 바로 세우는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 영상 내에서 선분, 평면 등 하위 레벨의 특징들을 추출한 후 이를 이용해 영상의 기울어진 정도를 측정한다. 이러한 방법들은 영상 내에 선이나 평면이 존재하지 않는 경우에는 제대로 동작하지 않는다. 본 논문에서는 대규모 데이터 셋을 통해 영상의 다양한 특징들에 대해 학습 가능한 Convolutional Neural Network (CNN)를 이용하여 인물이나 복잡한 배경으로 구성된 기울어진 영상에 대해서도 강인하게 동작하는 프레임워크를 제시한다. 또한, 네트워크에 가변 공간적 (adaptive spatial) pooling 레이어를 추가하여 영상의 다중 스케일 특징을 동시에 고려할 수 있게 하여 영상의 기울어진 정도를 측정하는 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 다양한 콘텐츠를 포함한 영상의 기울어짐을 높은 정확도로 바로 세울 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국지역지리학회지
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• 제12권2호
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• pp.281-290
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• 2006

지도는 지표공간을 표현하기 위해 점 선 면의 그래픽 언어를 사용한다. 지도는 지리교육에서 지역학습과 도해력 향상을 위한 학습도구로서 이용되어 왔다. GIS와 인터넷이 급속히 발달하면서, 지도의 활용이 다양한 분야로 확대되었다. 본 논문은 WebGIS를 이용하여 자기주도적인 지리학습을 수행할 수 있도록 웹기반 학습교재 개발을 목적으로 하였다. 이를 위한 학습도구로서, 충청북도 행정구역도, 1:25,000 조치원 수치지형도, 통계 자료 및 이미지를 이용하여 지형도와 주제도를 위한 WebGIS가 구축되었다. WebGIS의 기능은 지역에 대한 정보 수집과 검색을 가능하게 하고, 공간현상의 지역적 차이를 파악할 수 있게 제작하였다. 인터넷을 이용한 개별 학습은 학습자중심 학습 및 문제해결력을 향상시킬 수 있을 것이다. 마지막으로 본 연구는 정보사회의 청사진으로서 교육을 위한 한 방향이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.447-454
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• 2018

본 논문은 컨볼루션 신경망으로 이루어진 학습 모델을 통해 스테레오 영상의 깊이영상 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 좌, 우 시차 영상을 입력으로 받아 각 시차영상의 주요 특징을 추출하는 특징 추출부와 추출된 특징을 이용하여 시차 정보를 학습하는 깊이 학습부로 구성된다. 우선 특징 추출부는 2D CNN 계층들로 이루어진 익셉션 모듈(xception module) 및 ASPP 모듈(atrous spatial pyramid pooling) module을 통해 각각의 시차영상에 대한 특징맵을 추출한다. 그 후 각 시차에 대한 특징 맵을 시차에 따라 3차원 형태로 쌓아 3D CNN을 통해 깊이 추정 가중치를 학습하는 깊이 학습부를 거친 후 깊이 영상을 추정한다. 제안하는 알고리즘은 객체 영역에 대해 기존의 다른 학습 알고리즘들 보다 정확한 깊이를 추정하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.819-834
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• 2022

인공지능 기법들은 특히 영상분류(image classification), 객체탐지(object detection), 영상분할(image segmentation)에 효과적으로 사용되고 있다. 특히, 딥러닝(deep learning)은 최근 컴퓨팅 파워의 증대와 함께 깊고 두터운 네트워크 구성이 가능해지고 보다 효율적인 활성함수(activation function)와 옵티마이저(optimizer)를 활용한 특징맵(feature map)의 생성을 통해 상당히 높은 정확도를 도출할 수 있다. 본고에서는 최근 다양한 원격탐사 분야에서 활용성이 확대되고 있는 딥러닝 영상인식 기법인 Convolutional Neural Network (CNN) 기반 모델 및 Transformer 기반 모델에 대한 기술동향 및 사례연구를 검토하고, 우리나라에서 이들 기법의 활용방안 및 발전방향 등을 제시하고자 한다. 향후 원격탐사 기반의 재난 상황 대응을 위해서는 위성영상의 적시성 확보와 실시간 딥러닝 처리, 그리고 위성, 드론 및 Closed-circuit Television (CCTV) 영상이 함께 활용되는 영상 빅데이터 플랫폼도 개발되어야 할 것이다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.29-36
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• 2023

Reinforcement learning (RL) is widely applied to various engineering fields. Especially, RL has shown successful performance for control problems, such as vehicles, robotics, and active structural control system. However, little research on application of RL to optimal structural design has conducted to date. In this study, the possibility of application of RL to structural design of reinforced concrete (RC) beam was investigated. The example of RC beam structural design problem introduced in previous study was used for comparative study. Deep q-network (DQN) is a famous RL algorithm presenting good performance in the discrete action space and thus it was used in this study. The action of DQN agent is required to represent design variables of RC beam. However, the number of design variables of RC beam is too many to represent by the action of conventional DQN. To solve this problem, multi-agent DQN was used in this study. For more effective reinforcement learning process, DDQN (Double Q-Learning) that is an advanced version of a conventional DQN was employed. The multi-agent of DDQN was trained for optimal structural design of RC beam to satisfy American Concrete Institute (318) without any hand-labeled dataset. Five agents of DDQN provides actions for beam with, beam depth, main rebar size, number of main rebar, and shear stirrup size, respectively. Five agents of DDQN were trained for 10,000 episodes and the performance of the multi-agent of DDQN was evaluated with 100 test design cases. This study shows that the multi-agent DDQN algorithm can provide successfully structural design results of RC beam.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제13권4호
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• pp.315-319
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• 2009

Astragalus Membranaceus (AM) is a useful Korean herb that has been clinically prescribed for stress-related illness. The objective of the present study was to examine the anti-stress effects of AM on repeated stress-induced alterations of anxiety, learning and memory in rats. Restraint stress was administered for 14 days (2h/day) and AM (400mg/kg) given by oral administration, in the AM group, for the same period. Starting on the eighth day, the rats were tested for spatial memory on the Morris water maze test (MW) and for anxiety on the elevated plus maze (EPM). Changes of expression on immunohistochemistry were studied for cholineacetyl transferase (ChAT) and tyrosine hydroxylase (TH) in the brain. The results showed that the rats treated with AM had significantly reduced stress-induced deficits on learning and memory on the spatial memory tasks. In addition, the ChAT immunoreactivities were increased. In the EPM, treatment with AM increased the time spent in the open arms (p<0.001) compared to the control group. In addition, AM treatment also normalized increases of TH expression in the LC (p<0.001). In conclusion, administration of AM improved spatial learning and memory and reduced stress-induced anxiety. Thus, the present results suggest that AM is able to recover behavioral and neurochemical impairments induced by stress.