• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1152-1153
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• 2008

효율적인 학습 방법들을 도입한 교육용 시스템에 대한 연구가 활성화되어 있는 가운데, 사람의 뇌의 장기기억 메커니즘을 이용하여 교육용 시스템과 다양한 방향에서 적용하고 그 유효성을 밝히는 연구들이 많이 진행되고 있다. 학생들에게 학습에 용이한 교육 시스템을 적용함에 있어 시간과 장소에 상관없이 접근이 용이하도록 인터넷과 연계된 시스템의 유용성은 이미 입증된 바 있다. 본 연구에서는 웹기반 교육 시스템에서 장기기억이 용이하도록 학습 내용의 구성과 에빙하우스 망각 곡선에 기반한 효율적인 반복학습 시스템을 설계한다.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.225-234
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• 2010

본 연구는 효과적인 감성교육의 방향을 모색하기 위하여, 학습자의 긍정적 감성과 학습 및 동기의 관계에 대한 연구의 흐름을 고찰하였다. 이를 위하여 본 연구는 긍정적 감성의 정의를 살펴보고, 긍정적 감성이 인간의 인지적 영역, 창의성, 사회성, 삶의 만족도 등의 심리적 자원에 미치는 긍정적 효과, 긍정적 감성과 동기의 정적 관계에 대한 선행연구들, 긍정적 감성과 학습에 대한 연구들을 살펴보았다. 특히 본 연구는 교육에서의 긍정적 감성의 역할을 보다 과학적으로 탐구하기 위하여, 최신 뇌기반 학습과학(brain-based learning) 연구결과들을 살펴보았다. 즉 교육학, 심리학, 인지과학, 뇌과학 분야 등의 다양한 연구결과들을 고찰하여 교육에서의 긍정적 감성의 역할을 확인하였다. 또한 본 연구는 긍정적 감성이 실제적으로 긍정적 감성을 향상시키기 위한 구체적 교육 프로그램을 살펴보기 위하여, 자율성 지지적 환경에 대한 연구도 예시적으로 고찰하였다. 향후 긍정적 감성과 동기 및 학습의 유기적 상호작용을 극대화 하는 효과적인 감성교육의 방법론으로서 뇌기반 학습과학의 가능성과 한계점에 대하여 논의하였으며, 학교현장에서의 활용 방안 등에 대해서도 살펴보았다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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• pp.1087-1092
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• 2002

본 논문에서는 결정 트리 학습을 이용하여 뇌 MRI 시리즈를 분류하는 시스템을 제안한다. 영상으로부터 얻을 수 있는 정보에는 두 종류가 있다. 하나는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등 원 영상으로부터 직접 얻을 수 있는 하위레벨(low-level) 특징들이고, 다른 하나는 특정 개체의 존재유무, 여러 부위 사이의 공간적 관계 등 분할된 영상들에 대한 해석을 통하여만 얻을 수 있는 상위레벨(high-level) 특징들이다. 영상을 의미에 따라 분류하기 위해서는 학습 및 분류가 상위레벨 특징들을 기반으로 수행되어야 한다. 제안된 시스템에서는 결정 트리 학습을 이용하여 영상을 구성하는 요소를 학습하고 분류하며 그에 따라 영상 시리즈를 대표할 수 있는 상위레벨 특징을 추출하였다. 정상, 뇌경색, 뇌종양이 있는 뇌 MRI 시리즈에 대하여 분류 실험을 수행하였으며, 그 결과를 설명 하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.64-74
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• 2019

비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제40권2호
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• pp.239-252
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• 2021

본 연구에서는 STEAM 교육이 중시하는 과학에 대한 흥미와 과학적 창의성을 더 효과적으로 신장시키기 위해, 뇌기반 진화적 접근법에 따른 과학 교수·학습 모형(ABC-DEF)을 STEAM 교육에 적용하여, 새로운 '뇌기반 진화적 STEAM 교육' 교수·학습 프로그램을 개발하였다. 경기도 소재 S 초등학교 4학년 학생 90명을 대상으로 한 이 연구는, 비교반(45명) 학생들에게는 교과서·지도서 기반 STEAM 교육수업을, 실험반(45명) 학생들에게는 뇌기반 진화적 STEAM 교육 수업을 실시하였고, 수업 전후에 과학 흥미 검사와 과학 창의성 검사를 각각 시행하여 그 결과를 좌우·전후 비교분석을 통해 정량적으로 검증하였다. 또한, 정량적 검사로 드러나지 않는 특성들을 분석하기 위해 학생 관찰지, 면담일지를 추가로 분석하여 정성적 연구를 병행하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학 흥미 변인에 대하여 독립 표본 검증(좌우비교)을 시행한 결과, 뇌기반 진화적 STEAM 교육 프로그램이 교과서 기반 STEAM 교육 수업보다 상대적으로 과학 학습에 대한 흥미는 높이고, 불안을 감소시킨다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 과학 흥미 변인에 대하여 종속 표본 검증(전후 비교)을 시행한 결과, 사전·사후 점수 간에 유의미한 차이가 없었던 교과서 기반 STEAM 교육에 반해, 뇌기반 진화적 STEAM 교육 프로그램은 수업 전후에 따라 과학에 대한 흥미가 향상되는 것을 알 수 있었다. 셋째, 과학 창의성 변인에 대한 독립표본 검증(좌우비교)을 시행한 결과, 뇌기반 진화적 STEAM 교육 프로그램이 교과서 기반 STEAM 교육수업보다 학생의 과학 창의성 점수와 독창성 점수를 높이는 데 더 효과적인 것으로 검증되었다. 넷째, 과학 창의성 변인에 대한 종속 표본 검증(전후비교)을 시행한 결과, 두 가지 교수·학습 방법 모두 수업 전후에 따라 학생의 독창성, 유용성, 과학 창의성 점수를 효과적으로 향상시킨 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로, 과학 교육과 STEAM 교육 연구에 관한 함의들을 논의하고자 한다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.210-213
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• 2011

기억 인출 단서는 학습을 통해 장기기억 공간에 저장된 정보를 인출하는 과정에서 중요하며, 서로 다른 종류의 기억 인출 단서에 따른 기억 인출 결과 및 이에 대한 인지 학습적 특성 규명은 교육, 범죄 수사, 그리고 인간의 뇌 기능을 모방한 기계학습 연구 등에서 중요하게 다루어져야 할 문제이다. 본 논문에서는 비디오 데이터를 이용하여 학습한 내용을 인출하는 과정에서 텍스트와 이미지가 각각 인출 단서로서 기억인출 결과에 미치는 영향을 분석하고, 기억 정보 및 시각 정보 처리와 관련된 뇌 영역에서의 뇌전도 분석을 이용하여 이를 해석하였다. 실험 결과를 통해 기억 인출을 위해 이미지-텍스트를 제시할 경우 전전두엽의 기억인출 관련 부위와 시각 피질이 위치한 후두엽의 인터랙션이 높게 이루어지면서 암묵적인 시각적기억 표상의 인출이 발생하는 것을 알 수 있었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권38호
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• pp.71-91
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• 2015

본 연구는 애니메이션의 전문적인 특성을 고려한 라이프 드로잉 교수법을 연구하는 과정으로 두뇌의 창작 기제를 고려한 전략을 적용한 모형과 교수방법 설계를 목적으로 한다. 최근 들어 창의성을 기반으로 하는 각 전문분야의 교육방법에 대한 대안적인 논의로 뇌 기반 학습원리를 적용한 융합적 교수법에 대한 연구결과들이 발표되고 있다. 즉, 뇌의 창의기제를 기반으로 한 융합적 교육은 미술과 드로잉 교육뿐만 아니라, 예술전반에서 적용되고 있는 것이다. 라이프 드로잉은 인체에 대한 구조적 지식을 넘어서 인지적 감각, 창의성, 그리고 동작을 통한 대상과의 소통방식을 이해한 생동감 표현법 등을 숙련할 수 있는 종합적인 교수법을 요하는 분야이다. 이에 본 연구에서는 연구의 앞선 단계에서 분석된 창의, 학습기제와 내용요소를 바탕으로 하여 라이프 드로잉 숙련을 위한 전략과 방법 그것을 정리한 교육모형 구조도를 설계하여 본다. 그 결과 이전 연구의 결과물인 뇌의 창의, 학습 기제를 기반으로 한 라이프드로잉의 능력요소와 두뇌기반 촉진요소가 유기적으로 결합되기 위해서는 5단계 인지전략단계인 뇌 활성화 준비단계, 대뇌피질 기능 활성화, 고등사고촉진단계, 고등사고단계, 통합단계를 거쳤을 때 가능하다는 결론에 도달하였다. 또한 이를 실행하기위한 전략적 방법으로는 브레인짐(brain gym), 우뇌활성화드로잉, HSP(고차인지)트레이닝으로 설계되었다. 이를 토대로 하여 설계된 교수학습모형 구조도는 이후의 연구에서 해당 회기 동안의 교수학습지도안 설계로 이어진다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제10권1호
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• pp.1-13
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• 2007

지난 30년 동안 연구자들은 교수-학습에서 사용할 수 있는 뇌에 대한 많은 정보들을 제공하였다. 연구에 따르면, 학생들은 다양한 경로를 통해서 정보를 받아들이고 자신에게 익숙한 학습 감각을 사용해서 이 정보를 표현한다고 한다. 그러나 수학교실에서는 시각적 자료가 주로 사용되는 것이 현실이다. 본 연구는 수학 학습에서 학습 감각이 갖는 시사점을 고찰하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 Politano & Paquin의 분류에 따라 학습 감각을 시각적 감각, 청각적 감각, 운동적 감각으로 구분하고, 초등학생 141명, 중학생 117명, 고등학생 145명, 대학생 99명을 대상으로 학습 감각을 조사하였다. 학년 수준에 따라 학습 감각에 차이가 있는지를 알아보기 위해서 t-검정을 실시하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.25-34
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• 2022

뇌 전산화단층촬영은 비침습성, 3차원 영상 제공, 저방사선량 등의 장점 때문에 뇌출혈과 같은 질병 진단을 위해 시행된다. 하지만 뇌 전산화단층영상 판독을 위한 전문의의 인력 공급 부족 및 막대한 업무량으로 인해 수많은 판독 오류 및 오진이 발생하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 객체 검출을 위한 다양한 인공지능 기술이 개발되고 있다. 본 연구에서는 뇌 전산화단층영상으로부터 뇌출혈 검출을 위한 딥러닝 기반 YOLOv5s 모델의 적용 가능성을 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델 학습 시 초매개변수를 변화시켜 학습된 모델의 성능을 평가하였다. YOLOv5s 모델은 backbone, neck 및 output 모듈로 구성하였고, 입력 CT 영상 내 뇌출혈로 의심되는 부위를 검출하여 출력할 수 있도록 하였다. YOLOv5s 모델 학습 시 활성화함수, 최적화함수, 손실함수 및 학습 횟수를 변화시켰고, 학습된 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간을 측정하였다. 연구결과 학습된 YOLOv5s 모델은 뇌출혈로 의심되는 부위에 대한 경계 박스 및 해당 경계박스에 대한 정확도를 출력할 수 있음을 확인하였다. Mish 활성화함수, stochastic gradient descent 최적화함수 및 completed intersection over union 손실함수 적용 시 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 향상 및 학습 시간이 단축되는 결과를 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간은 학습 횟수에 비례하여 증가하는 결과를 확인하였다. 따라서 YOLOv5s 모델은 뇌 전산화단층영상을 이용한 뇌출혈 검출을 위해 활용할 수 있으며, 최적의 초매개변수 적용을 통해 성능을 향상 시킬 수 있다.