• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.93-96
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• 2002

불연속선에 의해 생성된 기하학적 착시에서 특징 점들을 추출하는 시각 모델을 제안한다. 기하학적 착시는 선이나 원으로 구성된 것으로서 인간의 정보처리 경로를 통해 발생하는 인지현상중의 하나이다. 이러한 인지 현상은 외부 세계에 존재하는 동일한 강도의 물리적 에너지를 주변자극의 영향 때문에 실제와 다르게 해석하는 현상이다. 착시 그림들로부터 착시 윤곽을 이루는 특징 점을 추출하는 시각 모델을 제안한다. 제안된 인식 모델은 윤곽 추출, 시각 특징 추출, 시각특징 복원, 유도 자극 추출, 이미지 복원 및 이미지 연산 단계로 구성된다. 제안된 모델은 불연속적인 선에 의해 나타나는 착시 윤곽에서 특징 자극들을 추출한다.

• 인지과학
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• 제22권4호
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• pp.347-364
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• 2011

본 논문에서는 fMRI를 사용하여 뇌신경 반응을 측정한 후, 자극으로 주어진 $10{\times}10$ 크기의 이진 영상을 사전 정보 없이 복원하기 위해 비음수 행렬 분해를 이용한 자동화된 영상 기저 추출 방법을 제안한다. 영상 기저란 영상을 표현하는 기본 단위로, 기존 연구에서는 사전에 정의된 $1{\times}1$, $2{\times}1$, $1{\times}2$, $2{\times}2$의 크기를 갖는 총 361개의 영상 기저에 반응하는 뇌 신호를 분석하여 기저 영상으로 복원하고, 모든 기저에 대한 복원 결과를 선형 결합하여 최종복원 영상을 획득하였다. 사람이 사전에 정의한 영상 기저를 필요로 하는 기존 연구와는 달리, 본 연구에서는 비음수 행렬 분해를 기반으로 학습 데이터로 주어진 이진 영상을 가장 잘 표현하는 영상 기저를 자동 추출하였다. 자동으로 추출된 영상 기저를 사용하여 이진 영상을 복원한 결과, 기존 연구 방법보다 개선된 복원 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.683-686
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• 2002

본 연구는 불연속선에 의해 생성된 시각적 착시에서 착시 윤곽의 특징들을 구하는 인식 모델을 제안한다. 착시 윤곽은 일상생환에서 흔히 접하는 현상으로서 외부 세계에 존재하는 동일한 강도의 물리적 에너지를 주변 자극의 영향 때문에 실제와 다르게 해석하는 현상이다. 착시 그림들로부터 착시 윤곽을 이루는 특징 자극을 추출하는 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 인식 모델은 윤곽 추출, 시파 특징 추출, 시파 특징 복원, 유도 자극 추출, 이미지 복원 및 이미지 연산 단계로 구성된다. 제안된 모델은 불연속적인 선에 의해 나타나는 오프셋 격자 윤곽에서 특징 자극들을 추출한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권6호
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• pp.342-351
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• 2017

뉴럴 디코딩은 뉴론이 발화한 스파이크 트레인으로부터 뉴론에 인가된 원 자극을 추정하는 작업을 말한다. 디코딩은 뉴론들끼리 어떻게 신호를 주고 받는 지를 이해함으로써 궁극적으로 뇌가 어떻게 정보처리를 하는 지 이해하는 기초적인 작업이다. 이 논문에서 우리는 3가지 뉴럴 디코딩 방법, 즉 빈도 디코딩, 시간 디코딩, 군집 디코딩 방법에 대해 설명하겠다. 빈도 디코딩은 자극에 대한 스파이크의 발화빈도 정보를 이용하여 자극을 복원하는 방법을 말한다. 역사적으로 가장 먼저 시도되었고 가장 간단한 디코딩 방법이다. 그러나 정수 개인 스파이크 개수로부터 빈도를 계산하는 과정에서 빈도자체가 불연속이고 양자화될 가능성이 높기 때문에 간단하고 정적인 자극이 아닌 경우 빈도 디코딩으로는 자극을 복원하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 시간 디코딩은 스파이크 발생 빈도가 아닌 개별 스파이크들의 발생시각을 이용한 디코딩 방법을 말하며 실제 빠르게 변화하는 자극의 경우 신경세포는 빈도 디코딩이 아니라 시간 디코딩을 통해 자극을 추정하는 것으로 이해되고 있다. 군집 디코딩은 단일 신경세포가 아닌 군집 신경세포로부터 자극을 복원하는 방법이다. 군집 디코딩은 단일 신경 세포 디코딩에 비해 신경 세포의 가변성에 따른 불확실성을 감소시킬 수 있고 서로 다른 자극의 특성을 동시에 표현할 수 있다는 장점을 갖는다. 이 논문에서는 먼저 세 가지 뉴럴디코딩 방법에 대해 소개하고 정보이론이 뉴럴디코딩에 어떻게 적용되는 지를 다룬 후 마지막으로 최근에 각광받고 있는 기계학습 방법에 의한 뉴럴 디코딩에 대해 다루도록 하겠다.

• 생태와환경
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• 제56권4호
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• pp.406-413
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• 2023

어류의 시각적 및 화학적 정보를 토대로 포식자를 인지하는 능력은 개체가 자연에서 생활하는 동안 학습을 통해서 확보된다. 하지만 인공증식된 멸종위기종들의 경우 자연적응력 부족으로 인한 복원효율성 저하가 지속적으로 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 복원을 위해 인공증식된 멸종위기종 여울마자의 자연적응력 증진을 위해 포식자 인지 능력 증진을 수행하였다. 연구결과 포식자 인지 훈련 기간에 따라 자극원에 대한 반응성이 달라짐을 확인할 수 있었으며, 인공증식된 여울마자는 동종의 알람신호를 통해 위험을 인지하는 능력이 떨어져 있었으며, 이는 포식 위험원 노출을 통한 훈련으로 개선이 가능하였고, 포식자에 노출되었을 때 포식자와 알람신호에 동시에 노출 되었을 경우 훈련 기간이 길어짐에 따라 자극에 대한 반응성이 줄어드는 것을 확인하였다. 알람신호에 대한 반응은 시간이 지날수록 커지는 경향을, 포식자에 대한 반응은 훈련 48시간 후 가장 높은 반응을 보이고 72시간 후 반응성이 떨어지는 경향을, 알람신호와 포식자 동시 노출에 대한 반응은 훈련 이전 가장 높은 반응을 보인 뒤 반응성이 낮아진 채로 유지되는 경향을 보였다. 따라서 방류 전 인공증식 개체의 동종의 알람신호(화학적 자극)에 대한 반응성을 높이기 위한 프로그램이 필요하며, 포식자(시각적 자극)에 대한 반응성도 높게 나타난 48시간가량의 포식 위험원 노출이 적합하다고 판단된다. 본 실험을 통해 인공증식 여울마자의 동족 알람신호 자극에 대한 반응성 부족이 확인되었으며 멸종위기종 방류전 자연성 증진 프로그램의 운용의 필요성이 확인되었다.