인간의 교수${\cdot}$학습은 본질적으로 뇌 기능과 많은 관련을 맺고 있기 때문에 뇌-기반 학습에서는 우리의 뇌가 최적으로 학습하는 방식에 기초해 접근을 시도한다. 지난 30년간의 뇌에 대한 연구는 교수${\cdot}$학습에 대해서 이용할 만한 많은 정보를 제시하고 있다. 많은 교육연구가들은 뇌 연구를 기초로 뇌가 최적으로 학습하는 뇌-친화적 환경을 도입하였고, Politano & Paquin(2000)은 현행교실에 실제로 이용 가능한 뇌-기반 환경을 창조하기 위한 기초로서 10가지 요소를 제시하면서 뇌-기반 학습에서 학습자는 자신에게 익숙한 학습감각을 가지고 있으며 그것을 통한 학습이 효과적임을 말하였다. 수학교육에서도 이와 같이 뇌-기반 학습을 배경으로 하는, 학습자의 학습감각을 고려한 교수${\cdot}$학습이 의미있다고 할 수있다. 본 연구에서는 뇌기반 학습의 의미를 고찰하고, 제 7차 교육과정이 실행되는 초등학교 4학년, 중학교 2학년, 고등학교 1학년에 교실에 대한 학습감각을 조사하였으며, 수학 교실에서 학습자의 학습감각을 고려한 수업활동을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.204-207
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2001
뇌 MR 영상에서 질환을 자동적으로 진단하고 판별하는 작업은 정상인의 뇌 영상과의 비교를 통해서 가능하다. 정상인과의 뇌 영상 비교를 통하여 보다 정확하게 질병에 대한 근거를 제시할 수가 있기 때문에 이러한 접근 방법들이 여러 의료영상 연구 분야에서 시도되고 있다. 정상인의 뇌 영상과의 비교를 위해서는 우선적으로 해결되어야 하는 것이 현재의 대상 영상이 정상인 뇌의 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별하는 문제이다. 따라서 본 연구는 이러한 뇌 매핑에 사용될 수 있는 특징들을 추출하기 위한 것으로, 뇌 매핑에 사용되는 특징들을 추출하기 위해서 뇌 MR 영상으로부터 대리영역, 뇌영역, 뇌척수액영역 그리고 눈영역을 분할한 후 이들의 윤곽선, 최소사각형과 각 영역들의 픽셀 정보들을 찾아낸다. 이는 추후 연구할 뇌 매핑을 위한 대분류에 사용될 수 있다.
창의성과 지능, 뇌 기능 분화의 관계와 수학 창의성과 지능과의 관계에 대해서는 많은 연구가 이루어지고 있으나 뇌 기능 분화와 수학 창의성, 수학 창의적 문제 해결력과의 관계를 규명은 미흡한 상태이고, Balka(1974)의 연구에서는 수학 창의성과 일반 창의성은 관계가 없다는 연구결과가 있다. 이러한 사실을 바탕으로 생각할 때 뇌 기능 분화와 창의성간의 상관관계의 연구에서 얻어진 결과가 수학 창의성과 관계가 있는지 살펴볼 필요가 있다. 본 연구에서 남녀에 따른 뇌기능 분화의 차이와 좌뇌, 우뇌와 전뇌의 수행 수준이 수학 창의적 문제해결력과는 어떠한 관계가 있는지 알아보기 위해 대구광역시 내에 있는 초등학교 5학년의 40명을 대상으로 뇌 기능 분화 검사, 창의성 검사를 실시하여 서로의 관계를 분석했다. 연구 결과 뇌의 기능 분화 발달은 좌뇌는 남자가 우뇌는 여자가 높았으나 통계적으로 의미가 없었고, 전뇌 집단이 수학 창의적 문제해결력이 가장 높았으므로 전뇌를 고루 발달시킬 수 있는 교수전략에 관한 연구들이 계속 되어져야 할 것이다.
fMRI라고 하는 것은 뇌 속의 산소흐름과 같은 역동적인 상황의 촬영이 가능한 뇌단층 촬영기로서 4차원적으로 매순간 변화하는 것을 곧바로 측정할 수 있는 최첨단 의료기기이다. 거짓말을 할 때에는 전두엽이 활성화되어, 활성화된 전두엽의 뇌스캔을 이용하여 범인의 거짓말을 탐지할 수 있다는 것이다. 꼭 이런 목적이 아니더라도 알츠하이머 등의 뇌기능 저하에 따른 질병 연구와, 자극에 대해 우리의 뇌가 어떻게 반응하는지 살필 수 있어 무궁무진한 뇌과학 분야에 유용하게 이용될 수 있다. 본 보고서는 뇌기능을 이미징할 수 있는 fMRI 분야에 대한 특허를 다각도로 분석해 봄으로써, 해당 기술분야의 흐름을 파악하고 앞으로의 동향을 예측하여 적절한 대응과 연구개발에 목적을 두고 작성되었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.389-392
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2003
MRI 영상은 뇌의 해부학적 정보와 기능적인 정보를 제공하는 유용한 도구이다. MR 뇌 영상은 2차원 영상뿐만 아니라 3차원 영상도 임상적으로 중요하다. MR 영상에서 뇌영역의 추출방법으로는 형태학적인 방법, 히스토그램을 이용한 방법, 에지 정보를 이용한 방법, 지식 기반을 이용한 방법들이 있다. 본 논문에서는 region growing을 이용하여 MR 영상에서 뇌 영역을 추출하였다. 3차원 가시화를 위하여 오픈 소스인 VTK를 이용하여 Ray Casting 알고리즘으로 구현하였다. 그리고 의료영상에서 사용되는 각종 단면을 3차원 뇌 영상에서 재구성하였다. 256×256 크기의 71 뇌MR 영상 70장을 이용하여 실험하였다. 향후 연구과제로 MR 영상에서 뇌 영역추출방법과 원영상의 전처리 과정의 연구가 필요하다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.517-519
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2000
본 논문은 뇌의 수직단면에 대하여 촬영된 자기공명영상에서 뇌 영역을 분리한 후 백질과 회백질 및 뇌척수액을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 본 연구는 먼저 뇌의 자기공명영상에서 영상의 배경 및 뇌 내부를 둘러싸고 있는 외피 및 지방층으로부터 뇌 영역 전체를 분리하였으며, 부분체적의 문제(partial volume artifact)에 의해 명암값의 번짐 현상을 보이는 뇌의내부 영역에서 각 성분의 부분체적을 산출하여 각 조직을 분리하기 위한 명암 값을 결정한 후 백질과 회백질 및 뇌척수액의 영역을 분리하였다. 본 연구는 뇌의 위축을 보이지 않은 정상인의 자기공명영상을 대상으로 하였으며, 향후, 이러한 연구 결과는 알쯔하이머 병이나 뇌성마비 등과 같은 퇴행성 뇌질환 환자의 뇌 위축정도를 객관적으로 진단하는 방법으로 사용될 수 있도록 하는데 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2010.10a
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pp.143-146
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2010
뇌-컴퓨터 인터페이스는 뇌에서 발생하는 생체신호를 통하여 컴퓨터나 외부기기를 직접 제어할 수 있는 기술이다. 자발적으로 언어를 생성하지 못하는 환자들을 위하여 뇌-컴퓨터 인터페이스를 이용하여 한국어를 자유롭게 입력할 수 있는 인터페이스에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 의사소통을 위한 뇌-컴퓨터 인터페이스에서 낮은 정보전달률을 개선하기 위해서 음절 n-gram과 어절 n-gram 모델을 이용하여 언어 예측 모델을 구현하였다. 또한 실제 이를 이용한 뇌 컴퓨터 한국어 입력기를 설계하였다, 이는 기존의 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에서 특징 추출이나 기계학습 방법의 성능향상을 위한 연구와는 차별적인 방법이다.
직격뇌가 높은 건축물에 치거나 인접 건물로부터 뇌전류가 유입되었을 때 잘못된 피뢰설비로 인한 피해는 매우 심각한 실정이다. 낙뢰가 치는 순간에 반도체와 같은 민감한 전자부품을 사용하는 전자 및 통신기기는 뇌전류로 인한 전자기장의 영향으로 오동작이 발생하거나 부품의 손상을 입기가 쉽다. 본 논문에서는 건축물 구조체에 직격뇌가 유입되었을 때 건축물 구조체 및 건물 주위에 나타나는 전위분포특성을 연구하였다. 본 논문에서 30m 높이 건축물의 상부 모서리와 중앙부 그리고 건축물 하부 모서리와 중앙부로 뇌전류가 유입된다고 가정하여 건축물의 전계분포특성을 시뮬레이션하였으며, 뇌전류는 2중 지수함수형태로 모의된 20kA 임펄스 서지 전류를 주입하였다. 뇌서지 전류의 주파수 특성은 Fast Fourier Transform(FFT)을 이용하여 얻었으며, 얻어진 주파수 값을 이용하여 건축물 구조체와 인접지역의 Scalar Potentials과 Electric Fields의 특성을 시뮬레이션하였다. 또한 철골 빔 건축물의 철골 빔에 직접 뇌전류가 유입되는 경우와 건물 하부의 접지전극에 뇌전류가 유입되는 경우로 분리 하여 연구하였다. 그 결과 뇌전류의 유입경로가 건축물의 모서리부분 보다는 중심부에 위치될 때 전위 및 전계 크기가 작았으며 건축 철골구조물보다 건축물 하부에 접지전극이 설치될 때 더 낮은 전계 값을 갖는 것을 확인하였다.
뇌에 관한 연구는 상당히 오랫동안 이루어져 왔음에도, 뇌는 여전히 미지의 세계로 남아 있다. 미국에서 2013년 Brain Initiative를 발표한 이후 뇌를 이해하기 위한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 최근에는 인간의 생각을 뇌의 활성 패턴 분석을 통해 읽어 내려고 시도하였으며, 심지어는 잠자는 동안 꾸는 꿈을 뇌 활성 패턴 측정을 통해 읽어 내려는 시도도 이루어졌다. 본고에서는 브레인 디코딩을 위해 어떤 기술들이 필요하며, 현재 어떤 연구들이 이루어져 왔는지에 대하여 살펴보고, 향후 브레인 디코딩 기술이 어떻게 발전할 것인지 전망해 본다.
Kim, Joong Il;Park, Bumhee;Youn, Tak;Park, Hae-Jeong
Sleep Medicine and Psychophysiology
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v.25
no.2
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pp.82-91
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2018
Objectives: Synchronous electroencephalogram (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) has been used to explore sleep stage dependent functional brain networks. Despite a growing number of sleep studies using EEG-fMRI, few studies have conducted network analysis on whole night sleep due to difficulty in data acquisition, artifacts, and sleep management within the MRI scanner. Methods: In order to perform network analysis for whole night sleep, we proposed experimental procedures and data processing techniques for EEG-fMRI. We acquired 6-7 hours of EEG-fMRI data per participant and conducted signal processing to reduce artifacts in both EEG and fMRI. We then generated a functional brain atlas with 68 brain regions using independent component analysis of sleep fMRI data. Using this functional atlas, we constructed sleep level dependent functional brain networks. Results: When we evaluated functional connectivity distribution, sleep showed significantly reduced functional connectivity for the whole brain compared to that during wakefulness. REM sleep showed statistically different connectivity patterns compared to non-REM sleep in sleep-related subcortical brain circuits. Conclusion: This study suggests the feasibility of exploring functional brain networks using sleep EEG-fMRI for whole night sleep via appropriate experimental procedures and signal processing techniques for fMRI and EEG.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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