• 정보교육학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.559-566
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• 2014

본 연구는 인지적 발달단계에 대한 신경학적 역동 발달주기를 규명하기 위하여 추상적 발달단계인 추상적 맵핑, 추상적 체계, 단일원리의 각 학습단계별 뇌파의 변화와 역동적 학습발달 간의 관계를 규명하였다. 컴퓨터 수학학습에서 일어나는 자발적 학습은 수학과제를 수행할 때 적은 학습지원 으로 나타나는 학습효과에 중점을 두었으며 이해적 학습은 적절한 학습지원을 통해 나타내는 학습효과를 중심으로 인지적 변화와 뇌파와의 관계성을 통해 뇌와 뇌신경의 발달관점에서 파악한 것이다. 연구 결과, 추상적 맵핑과 추상적 시스템 단계에서 지원을 통한 이해적 학습이 두정엽과 전두엽에서 의미 있는 뇌 활동성을 가져왔으며 추상적 개념학습의 마지막 단계인 단일원리에서는 피험자의 발달단계가 적정나이보다 작아 오히려 지원을 통한 이해적 학습이 더 적은 뇌 활동성을 가져왔다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.237-257
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• 2014

본 연구는 다분야간의 학제적 융합연구를 진행하는 과정으로 뇌기반 학습 원리와 이미지 창작의 뇌과학적 기제를 고려한 예술교육의 선행 연구현황을 알아보는 과정이다. 최근에 이르러 각 분야의 교육방법을 타 분야와의 웅합적 연구 활동으로 생산해 내는 것이 트렌드로 부상하고 있고, 이에 힘입어 뇌기반 교육 융합연구의 결과들이 각 분야마다 발표되고 있다. 음악, 미술, 무용과 같은 예술 분야 또한 해당된다. 즉, 창작과 학습이 이루어지는 동안 뇌의 작동원리를 이해하고 해당 기능을 발달시킬 수 있는 여러 원리를 교수법으로 적용하면 예술적 수행 능력과 창의성이 효율적으로 신장된다는 관점이다. 애니메이션 드로잉은 단순히 사물을 똑같이 그리는 소묘적 관점에서 벗어나 움직임의 요소를 직감적으로 인식하고 대상과의 소통을 통해 연출할 수 있어야 하기에 형태구현의 인지적 관점 뿐만 아니라 고차원적 인지감각의 요소, 소통의 방법까지를 포함한 체계적인 교육방법을 개발할 필요성이 요구된다. 이에 본 연구는 애니메이션 드로잉의 전문적인 특성을 고려한 교육모형을 설계하기 위해 뇌기반 원리를 적용한 예술교육에 대한 문헌 연구결과를 제시한다. 이에 뇌기반 예술교육의 적용사례를 해외의 흐름과 국내의 흐름을 추출 분석하였다. 또한 뇌기반 원리를 적용한 미술교육연구의 사례와 드로잉관련 교육의 사례의 연구결과를 분석하였다. 분석된 결과에 따르면 드로잉관련 뇌기반 학습은 우뇌 트레이닝을 통한 관찰력과 집중력, 이미지표현과 관계된 창의력, 긍정정서의 변화에 증진 효과를 공통적으로 드러났다. 그 외에도 뇌파훈련을 통한 해외의 학습적용 사례가 있었는데 타이밍능력과 예술표현력은 HRV 훈련과 SMR, 베타1, 알파/세타파를 강화하는 뉴로피드백 훈련으로 증진 효과를 보았으며, 느린 뇌파 뉴로피드백 훈련이 스트레스를 극복하고 창의적 미술 수행능력을 향상시키는데 큰 기여를 하고 있음을 제시하고 있다. 이 연구결과가 의미하는 것은 뉴로피드백 훈련이 실험실 범위를 벗어난 예술적 실교육의 환경에서도 성공적으로 적용될 수 있다는 것을 보여준 사례라는 점에서 의미가 크지만 기계를 사용해야하는 것은 교수법으로 적용하기엔 한계가 있음이 드러남으로 인해 추후 애니메이션 드로잉 교육법에 뇌기반 학습원리를 적용, 설계하기위한 분석적 토대를 마련하기에 의의가 있다 하겠다.

• 한국간호교육학회지
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• 제26권1호
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• pp.36-46
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• 2020

Purpose: This study was conducted to develop and implement an education program based on the Whole Brain Model for novice nurses, and to evaluate its effects on work performance, interpersonal skills and self-efficacy. Methods: A pretest-posttest quasi-experimental design was used with an experimental group (n=20) and a control group (n=21). The experimental group participated in an education program based on the Whole Brain Model for seven sessions over 4 weeks. An independent t-test, χ²-test, and Mann-Whitney U test were performed to analyze the data. Results: There were statistically significant differences in work performance (p=.015), interpersonal skills (p=.014) and self-efficacy (p=.021) between the experimental and the control group. Conclusion: This program was an effective learning strategy to enhance nursing competence for novice nurses. The novice nurses who participated this program were able to reflect deeply on themselves, improve interpersonal skills, and induce whole-brain integrated thinking in learning how to solve the problems caused by changes in patient conditions that can be experienced in clinical practice. Therefore, this program can be recommended for regular continuing education for novice nurses.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.143-148
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• 2022

Brain tumor classification is an important process that allows doctors to plan treatment for patients based on the stages of the tumor. To improve classification performance, various CNN-based architectures are used for brain tumor classification. Existing methods for brain tumor segmentation suffer from overfitting and poor efficiency when dealing with large datasets. The enhanced CNN architecture proposed in this study is based on U-Net for brain tumor segmentation, RefineNet for pattern analysis, and SegNet architecture for brain tumor classification. The brain tumor benchmark dataset was used to evaluate the enhanced CNN model's efficiency. Based on the local and context information of the MRI image, the U-Net provides good segmentation. SegNet selects the most important features for classification while also reducing the trainable parameters. In the classification of brain tumors, the enhanced CNN method outperforms the existing methods. The enhanced CNN model has an accuracy of 96.85 percent, while the existing CNN with transfer learning has an accuracy of 94.82 percent.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.635-644
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• 2011

본 연구는 컴퓨터를 통한 덧셈학습을 낮은 숫자(1 - 5)의 조합인 덧셈 학습과 높은 숫자(6 - 9)의 조합인 덧셈학습으로 나누어 문제 난이도에 따른 뇌 반구성을 분석하였다. 뇌 반구성의 특성을 보기 위하여 암묵적 연합검사(IAT, Implicit Association Test)를 통하여 덧셈학습 형태를 뇌의 반구성을 나타내는 감정과 논리와 연합시켜 덧셈 학습의 난이도에 따른 인지적 차이를 좌우뇌와 연결하여 분석하였다. 연구결과 뇌의 전체영역에서는 두정엽쪽의 저알파파(8-10Hz)와 후두엽의 SMR파(12Hz-15Hz), 남녀별로는 남자는 의미 있는 차이가 없고 여자인 경우 전두엽의 알파파(8-12Hz)에서 의미 있는 차이를 보여주었다. 뇌의 반구성은 측두엽을 중심으로 세타파(4-8Hz)와 베타파(12-30Hz)에서 의미 있는 차이를 보여주었다. 본 연구를 통하여 개인별 뇌기능의 특성에 기반한 컴퓨터 수학학습의 구성과 자료 개발을 위한 생리학적 기반 근거를 마련하였다. 본 연구결과는 수학 정보교육에서의 난이도 구성 및 문제해결과정의 학습자 인지과정에 대한 뇌활성도를 제시한 것으로 다양한 정보교육 과목 및 문제유형의 뇌과학적 규명에 대한 가능성을 보여주었다.

• 대한치매학회지
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• 제22권2호
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• pp.61-68
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• 2023

Background and Purpose: Analyzing brain amyloid positron emission tomography (PET) images to access the occurrence of β-amyloid (Aβ) deposition in Alzheimer's patients requires much time and effort from physicians, while the variation of each interpreter may differ. For these reasons, a machine learning model was developed using a convolutional neural network (CNN) as an objective decision to classify the Aβ positive and Aβ negative status from brain amyloid PET images. Methods: A total of 7,344 PET images of 144 subjects were used in this study. The 18F-florbetaben PET was administered to all participants, and the criteria for differentiating Aβ positive and Aβ negative state was based on brain amyloid plaque load score (BAPL) that depended on the visual assessment of PET images by the physicians. We applied the CNN algorithm trained in batches of 51 PET images per subject directory from 2 classes: Aβ positive and Aβ negative states, based on the BAPL scores. Results: The binary classification of the model average performance matrices was evaluated after 40 epochs of three trials based on test datasets. The model accuracy for classifying Aβ positivity and Aβ negativity was (95.00±0.02) in the test dataset. The sensitivity and specificity were (96.00±0.02) and (94.00±0.02), respectively, with an area under the curve of (87.00±0.03). Conclusions: Based on this study, the designed CNN model has the potential to be used clinically to screen amyloid PET images.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.217-236
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• 2014

본 연구는 애니메이션의 전문적인 특성을 고려한 드로잉 교수법을 연구하기위한 문헌분석 과정으로 뇌의 기능과 학습, 창작 기제를 고려한 교수법을 적용하면 애니메이션 드로잉능력이 효율적으로 신장될 것이라는 관점의 연구를 위한 원리분석 과정이다. 최근 들어 각 분야의 교육방법에 대한 대안적인 논의로 뇌기반 학습원리가 적용된 연구결과들이 발표되고 있다. 이는 미술과 드로잉 교육 뿐만 아니라, 예술전반적인 교육적 대안으로 적용 실시되고 있다. 반면, 애니메이션 드로잉은 미술적 소양을 필요로 함과 동시에 움직임에 대한 구조적 지식과 인지적 감각, 소통방식을 숙련할 수 있는 종합적인 교수법을 요하는 것에 비해 전문적인 교수법 개발 연구는 미진하다. 이에 효과적인 교육의 원리를 뇌의 기제로 바라보고 뇌가 학습하고 창의성을 발휘하게 되는 원리를 분석하여 본다. 또한 그림그리기와 뇌의 기능에 대한 원리관계를 통해 드로잉과 뇌의 관계를 알아본다. 그 결과 구조와 형태를 그릴 수 있는 인지적 정보를 관할하는 좌뇌 뿐만 아니라, 그리기와 직접적 관련이 있는 우뇌를 통합 발달시켜야 하며, 창의성이 발현되기 위해서는 물리적, 심리적 요소가 발현되는 통합적 뇌의 기제를 이해한 교수법이 개발되어야함이 드러났다. 애니메이션드로잉교육은 드로잉 능력에 필요한 예술적 창의 속성을 발휘하는 방법을 교육하는 것이기 때문이다. 이 과정은 기존의 애니메이션드로잉 교수법과의 차별성을 찾아내는 토대가 될 뿐만 아니라, 뇌기반-원리는 이후 교육의 전략과 방법 모형을 설계하는데 핵심적인 전략적 정의로 선정될 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.37-44
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• 2010

최근 효율적인 외국어 학습 및 진단을 위해 외국어학습의 뇌공학적 접근이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 기존의 지필고사를 대체할 수 있는 뇌공학적 외국어 능숙도 진단 도구를 개발하는 것을 목표로 이를 위해 기존 언어심리학 과제에서 주로 사용되었던 테스트들을 기반으로 외국어 능숙도 진단을 위한 도구를 개발 하였다. 본 논문에서 제안한 도구들은 학습자의 기억능력, 이해능력, 산출능력을 5가지 테스트를 통하여 대뇌의 정보처리 양상을 간접적으로 측정한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권3호
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• pp.478-489
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• 2013

The controllability and stability of power systems can be increased by Flexible AC Transmission Devices (FACTs). One of the FACTs devices is Interline Power-Flow Controller (IPFC) by which the voltage stability, dynamic stability and transient stability of power systems can be improved. In the present paper, the convenient operation and control of IPFC for transient stability improvement are considered. Considering that the system's Lyapunov energy function is a relevant tool to study the stability affair. IPFC energy function optimization has been used in order to access the maximum of transient stability margin. In order to control IPFC, a Brain Emotional Learning Based Intelligent Controller (BELBIC) and PI controller have been used. The utilization of the new controller is based on the emotion-processing mechanism in the brain and is essentially an action selection, which is based on sensory inputs and emotional cues. This intelligent control is based on the limbic system of the mammalian brain. Simulation confirms the ability of BELBIC controller compared with conventional PI controller. The designing results have been studied by the simulation of a single-machine system with infinite bus (SMIB) and another standard 9-buses system (Anderson and Fouad, 1977).

• 한국보육학회지
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• 제17권2호
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• pp.45-73
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• 2017

본 연구는 뇌 기반 학습 원리를 적용한 유아디자인교육 활동이 유아의 창의성과 친사회적 행동에 미치는 효과를 알아보는 데 목적이 있다. 실험집단 연구대상은 K광역시에 위치한 I유치원 만 5세반 유아 17명, 비교 집단의 연구대상은 S유치원 만 5세반 유아 19명이다. 실험집단 유아들에게는 8주 동안 16회에 걸쳐 뇌 기반 원리를 적용한 유아디자인교육 활동을 적용하였고, 비교집단은 연령별 만 5세 누리과정에 기초한 미술 교육 활동을 실시하였다. 연구결과는 첫째, 뇌 기반 원리를 적용한 유아디자인교육 활동을 한 실험집단 유아들이 비교집단 유아들보다 창의성의 유창성, 독창성, 민감성 점수가 높았다. 둘째, 뇌 기반 원리를 적용한 유아디자인교육 활동을 한 실험집단 유아들은 비교집단 유아들보다 도움주기, 의사소통 능력, 나누기, 감정이입 및 조절 점수가 높았다. 이러한 결과는 뇌 기반 학습 원리를 적용한 유아디자인교육 활동이 유아의 창의성과 친사회적 행동 증진에 있어 긍정적 영향을 미치며, 이는 유아의 창의성과 친사회적 행동 향상을 돕기 위한 교수 학습방법으로 뇌 기반 원리를 적용한 유아디자인교육 활동이 의미 있는 대안이 될 수 있음을 시사해 준다.