본 연구는 좌측 해마 경화를 보인 내측두엽 뇌전증(left mTLE, mesial temporal lobe epilepsy with left hippocampal sclerosis) 환자군과 우측 해마 경화를 보인 내측두엽 뇌전증(right mTLE, mesial temporal lobe epilepsy with right hippocampal sclerosis) 환자군 그리고 건강한 대조군(healthy controls; HC)으로부터 측정한 뇌자도(magnetoencephalography; MEG) 데이터로 각 그룹을 분류하는 다중 분류 작업에 다양한 인공신경망을 적용하고 그 결과를 비교해 보고자 하였다. 합성곱 신경망, 순환 신경망 그리고 그래프 신경망으로 모델링한 결과, k-fold 정확도 평균은 합성곱 신경망 기반 모델, 그래프 신경망 기반 모델, 순환 신경망 기반 모델 순으로 우수하였다. 또한, 수행 시간은 순환 신경망 기반 모델, 그래프 신경망 기반 모델, 합성곱 신경망 기반 모델 순으로 우수하였다. 정확도 성능과 시간 면에서 모두 좋은 수치를 보이며, 네트워크 데이터의 확장성이 뛰어난 그래프 신경망이 앞으로 뇌 연구에 활용되기 적합한 모델임을 강조하고자 한다.
신경트리(evolutionary neural trees)는 트리 구조의 신경망 모델로서 진화 알고리즘으로 학습하기에 적합한 구조이다. 본 연구에서는 진화 신경트리를 시계열 예측에 적용하였다. 시계열 데이터는 대개 잡음이 포함되어 있으며 동역학적인 특성을 지닌다. 본 논문에서는 견고한 예측 결과를 획득하기 위해 한 개의 신경트리가 아닌 여러개의 신경트리를 결합하여 예측 모델을 구성하는 committee machine을 소개한다. 출력 패턴가에 correlation이 최소가 되도록 상이한 신경트리를 선택하여 결합함으로써 모델 결합 효과를 최대화하는 방법을 사용하였다. 인공적인 잡음을 포함한 시계열 예측 문제와 실세계 데이터에 대한 실험에서 예측에 대한 정확도가 단일 모델을 사용한 경우 보다 향상되었다.
신경망은 입출력 관계가 명시적으로 표현되기 어려운 경우에 수집된 데이터를 이용하여 원래의 함수를 근사할 수 있느 특성이 있다. 최근에는 신경망의 모델링 성능을 향상시키기 위하여 여러개의 모듈을 기반으로 신경망을 구성하는 모듈형 신경망이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 린덴마이어 시스템(L-시스템)의 문법적 적용을 통하여 이러한 모듈형 신경망의 구조를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. L-시스템은 본래 식물의 성장과정을 기술하기 위하여 제안된 방법인데, 본 논문에서는 신경망의 모듈형 구조가 L-시스템의 문법을 통하여 적절히 결정됨을 보인다.
본 논문에서는 인공생명의 연구와 더불어 최근 행해지고 있는 진화의 발생에 기반을 둔 신경망의 설계방법에 대하여 알아보고, 이렇게 생성된 신경망의 특징 및 앞으로의 발전 가능성을 알아본다. 또한 기초적인 연구결과로서 셀룰라 오토마타와 진화연산을 결합한 신경망의 설계방법을 제안한다. 제안한 방법은 셀룰라 오토마타를 이용해 세포의 발생과정을 모델링 하였고 진화를 통하여 원하는 구조의 신경망을 얻어낸다. 신경망을 발생모델로 설계함으로 생기는 이점은 신경망의 크기가 커지더라도 복잡성이 증가하지 않는다는 것이다. 따라서 궁극적으로 인공 뇌와 같이 고도로 복잡한 시스템의 개발을 가능하게 한다.
신경 트리는 신경망과 결정 트리의 구조를 결합한 형태의 분류기로서 비선형적 결정 경계 형성이 가능하며 기존 신경망에 비해 학습, 출력시 계산량이 적다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경 트리의 노드를 구성하는 신경망을 학습하기 위하여 기존의 방법들과는 달리 교사 학습 방법인 LVQ3 알고리즘을 사용하는 신경 트리 분류기를 제안한다. 학습 과정을 통해 생성된 트리는 오인식율 추정을 이용한 가지치기를 통하여 효율적인 트리로 재구성된다. 제안하는 방법은 실제 데이터 집합들을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.
셀룰라 오토마타 신경망은 저자에 의하여 개발된 신경망으로써 주변의 셀과 국소적인 연결을 가지며 셀룰라 오토마타의 발생규칙에 따라 생성되는 신경망이다. 셀룰라 오토마타 신경망을 간단히 줄여서 ECANS라고 한다. 본 신경망은 카오스 뉴런 모델을 사용하며 뉴런사이의 연결강도는 흥분성 또는 억제성 결합을 갖는다. 신호의 전달방식은 펄스의 형태로서 뉴런이 발화하면 '1' 발화하지 않으면 '0'이 된다. 본 논문에서는 셀룰라 오토마타를 구성하는 요소별 특징을 살펴보고 주어진 문제에 적합한 셀룰라 오토마타 신경망을 얻어내기 위한 진화방법으로서 DNA 코딩방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
안면신경마비(facial nerve paralysis)는 주로 편측성으로 발생하는 안면신경장애에 의한 안면표정근의 마비를 뜻한다. 이러한 안면신경마비는 중추성 안면신경마비와 말초성 안면신경마비 두 가지로 나뉜다. 안면신경마비의 증상으로는 이환측, 구각부의 처짐 및 침을 흘리는 등 입 주위의 증상이 있어 안면표정의 변화를 일으킨다.[1] 본 논문은 사진을 입력 받아 얼굴영역에서 입 특징점을 추출하여 입력 받은 데이터가 안면신경마비 환자인지 아닌지 판단하고자 한다.
신경연접은 다양한 생리적 또는 병적 상태에 반응하여 구조 및 수적 변화를 보이며, 신경연접의 밀도 변화는 신경세포의 활성 조절에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 따라서 특정 생리적 또는 병적 상태에서 신경연접의 밀도 변화를 명확히 이해하기 위해서는 정확한 정량방법을 이용한 밀도 측정이 필수적이다. 본 연구에서는 physical disector법을 이용하여 흰쥐 뇌의 치아이랑에 위치하는 과립신경세포의 신경연접 수를 측정하였으며, 이를 통해 physical disector의 방법적 정확성을 확인하고자 하였다. 성체 흰쥐를 관류고정한 후 치아이랑의 연속 절편을 얻어 통상적인 전자현미경 시료제작법을 통해 Epon 혼합용액에 포매하였다. Physical disector법을 이용한 밀도 분석 시 연속절편의 정렬, 비교 및 disector frame이 필요하므로 Reconstruct 프로그램을 사용하였다. 동물 당 40장의 $1{\mu}m$ 연속절편을 제작하여 과립신경세포체의 밀도를 측정하였으며, 15장의 80nm연속절편으로부터 bidirectional disector법을 이용하여 과립신경세포와 내측 관통로(medial perforant path) 간 신경 연접의 밀도를 분석하였다. 과립신경세포의 세포체와 신경연접은 각각 과립층과 분자층에 위치하기 때문에 하나의 신경세포가 가지는 신경연접의 수를 측정하기 위해서는 각 층의 부피를 고려하는 것이 요구된다. 따라서 과립층에 대한 분자층의 부피비율을 측정하였다. 실험결과, 흰쥐 치아이랑에 위치하는 하나의 과립세포당 약 6,500개의 신경연접의 존재한다는 사실을 확인하였으며, 이는 다른 연구자들의 결과와 유사하였다. 본 연구로부터 physical disector법은 특정 생리적 또는 병적 조건에서 나타나는 신경세포 및 신경연접의 수적 변화를 정확히 측정할 수 있는 유용한 정량방법임을 알 수 있었다. 향후 physical disector법을 이용하여 다양한 실험동물모델의 신경연접 변화를 분석하는 것은 신경연접의 형태적 가소성을 이해하는데 이바지할 것으로 생각된다.
Morphine, meperidine 및 pentazocine을 가토의 좌골신경에 주입한 후 마약제의 신경차단 유무와 약제 주입 후 4시간, 24시간 및 1주에 좌골 신경을 절취하여 신경조직학적 변화를 관찰하였다. 좌골신경에 약제를 주입한 후 신경자극에 의한 반응과 뒷다리 운동을 관찰한 결과, morphine군은 신경차단 효과가 없었고 meperidine군과 pentazocine군은 약제주입 5분 후부터 근육이완이 시작되어 10분 후부터 근육수축이 나타나지 않았으며 뒷다리에 마비증상은 약제주입 60분 후부터 부분적으로 회복되기 시작하여 90분 후에는 정상으로 회복되는 양상의 신경차단 효과가 있었다. 광학 현미경적 소견으로는 모두 4시간부터 1주까지의 표본에 특기할만한 변화가 없었으며, 전자 현미경적 소견에서 morphine군은 1주 후 소견에서 유수신경섬유와 무수신경섬유에 경미한 수포양을 보였다. Meperidine군은 4시간 후 소견으로 유수신경섬유의 축삭돌기에 경미한 수포양이 있었고 무수신경의 마이엘린화되는 소견이 있었으며, 24시간 후 유수신경섬유에 경미한 수포양이 있었고 무수신경섬유가 정상으로 되었으며 1주 후 특기할 만한 변화가 없었다. Pentazocine군은 약제주입 4시간 후 유수신경섬유에 경미한 수포양을 보였으며 24시간 후 유수신경 섬유와 무수신경섬유에 중등도의 수포양이 나타났으며 1주 후 경미한 수포양을 나타내었다. 주입된 약제중 morphine이 가장 수포양이 적었으며 pentazocine이 심한 변화를 나타내었고, 전단계 쥐 실험에서 나타났던 meperidine주입 1주 후의 심한 신경조직 손상은 본 실험에서 나타나지 않았다.
서론: 최근 전세계적인 고령화 진행에 따른 뇌졸중, 파킨슨병, 알츠하이머병 등과 같은 각종 뇌관련 질환에 대한 관심이 더욱 높아지고 있으며 다양한 뇌질환 치료를 위하여 뇌 신경 신호의 정확한 검출 대한 연구가 학계에서 활발히 진행되고 있다. 효과적인 뇌 신경 신호 검출을 위해서는 세포조직의 손상을 최소화 할 수 있는 초소형 신경탐침 및 극소 면적내에서 극대화된 검출 전극이 구현되어야 한다. 그러나, 극소 면적내에 구성된 소면적 전극을 통한 신호 검출은 전극 계면에서의 높은 임피던스를 야기시켜 정밀한 신경신호 검출에 어려움을 만든다. 따라서, 뇌 신경 신호 검출시 전극 계면에서의 낮은 임피던스를 검출하기 위한 다결정실리콘, 이리듐 산화막, 탄소나노튜브와 같은 다양한 전극 소재를 이용한 신경탐침 연구가 제안되어 왔다. 본 연구에서는 극소화된 전극면적과 신경세포 계면에서의 저 임피던스 신경신호 검출을 위하여 비이온성 계면활성제와 전해도금을 이용하여 높은 거칠기값을 갖는 나노동공 백금층을 검출 전극으로 활용하였다. 실험 결과: 제작된 신경탐침의 몸체는 실리콘으로 이루어지며, 탐침 끝단에는 신호 측정을 위한 나노동공 백금층을 갖는 전극들이 집적되어 있다. Fig. 1 는 제작된 나노동공 백금을 갖는 신경탐침의 이미지 (a), SEM (b), TEM (c), FESEM (d) 측정결과를 보여준다. 0.9 %의 NaCl 용액에서 제작된 신경탐침의 계면임피던스 및 위상각 변화에 대한 측정결과가 Fig. 2에 나타나 있다. 1.2 kHz 주파수에서 $942.6K{\Omega}$ ($0.029{\Omega}cm^2$, $3.14{\mu}m^2$)로 극대화된 실표면적을 갖는 나노동공 백금층에 의하여 매우 낮은 임피던스 특성을 보인 것으로 판단된다. 또한 제작된 신경탐침은 위상각이 $-82.9^{\circ}$로서 캐패시터와 같은 역할을 하고 있다고 예상할 수 있었으며 $4.6mFcm^{-2}$의 축전용량값을 보였다. Fig. 3는 1 M의 황산용액에서 나노동공백금층이 형성된 신경탐침 전극과 형성 전의 전기화학적 표면변화를 비교분석한 결과로서 나노동공 백금층의 형성 전/후의 전류응답 특성이 상이하게 나타났다. 나노동공 백금층의 실표면적 극대화로 인한 전류응답수치 또한 크게 향상 되었으며, 0~-0.25 V 영역에서의 수소 흡착에 따른 환원곡선은 전형적인 백금 특성을 보여주는 결과로 판단 할 수 있다. Table 1는 기존에 연구되었던 신경탐침들과 본 연구에서 제작된 나노동공 백금을 갖는 신경탐침의 임피던스와 캐패시턴스 특성을 비교한 결과이다. 결론: 본 연구에서는 실리콘 신경탐침 끝단에 집적된 전극상에 전해도금법을 이용하여 높은 거칠기값을 갖는 나노동공 백금층을 형성하고 전극 계면상의 낮은 임피던스를 검출을 하였다. 나노동공 백금층을 갖는 신경탐침은 순환전압전류법을 통해 극대화된 실표면적을 극대화를 확인할 수 있었으며, 극대화된 검출 전극면은 저 임피던스 측정에 용이함을 실험을 통해서 증명할 수 있었다. 따라서, 높은 거칠기값의 나노동공 백금층은 초소형화된 신경탐침상에 집적되는 전극면적소형화와 다수의 전극 구현에 효과적일 것으로 판단되며 보다 정확한 신경신호 검출을 통한 뇌질환의 명확한 이해에 유망할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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