본 논문에서는 시각 신경계에 있어서 형태 정보 처리에 대한 생리학 및 심리학에 서의 연구 결과들을 부분적으로 응용하여 지도상으로부터 기호 정보를 추출하는 신경 회로망을 제안하였다. 제안된 신경 회로망은 계측적 구조의 다층 신경회로망으로 구성 되었으며, 각 계층간의 신경세포들의 시냅스 결합은 수용영역을 근사시킨 공간필터들 로 구현하였다. 제안 신경회로망에 의한 지도기호의 인식은 입력 화상에 대해 먼저 색 분류를 수행한 후 형태 정보를 처리하는데, 형태 정보의 처리는 하위 계층(계층 2,3)에서 직선, 및 끝점 등의 부분 특징 정보를 이용하여 해당 기호의 후보점을 찾아 낸 후, 그 후보점에 대해 상위 계층(계승 4)에서 전체 특징 정보를 이용하여 수행하 였다.
일화기억은 핵심 이벤트와 그에 연합된 맥락으로 구성된다. 해마와 해마 주변 영역이 일화기억의 부호화에서 맥락을 표상하는 역할에 관해 연구되어왔지만, 시공간적 맥락 외에 다양한 맥락-특이적 정보들에 대한 표상에 관한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 고해상도 자기기능공명기법을 이용하여 여러 맥락정보(예, 육하원칙 - 누가, 왜, 무엇을 언제, 어디서, 어떻게)의 부호화에 관여하는 내측두엽 및 대뇌피질 신경연결성의 특징을 탐색하였다. 참가자들은 두 명의 얼굴과 하나의 사물로 구성된 실험 이벤트를 보면서 여섯가지 맥락 부호화 과제를 수행하였다. 휴지기 기능적 자기공명영상 정보를 활용해 내측두엽의 세부 영역을 기능적으로 구분하였고 맥락 기억 과제별 기능적 신경연결성 네트워크를 탐색하였다. 일반선형화 모델 분석을 통해 시공간적 맥락정보를 처리할 때보다 사회적, 행동적, 의도 맥락을 연합할 때 내측두엽의 세부영역, 전전두엽, 하부두정엽 영역이 유의미하게 증가한 활성화를 보이며 관여함을 확인하였다. 나아가 이 영역들과 내측두엽 영역이 맥락조건간 차이에 관여하는 기능적 연결성 특징을 탐색하기 위하여 맥락부호화 과제를 수행하는 동안의 해마세부영역들과 전전두엽, 하부두정엽 등 간의 과제기반 기능적 연결성 정보들을 다변량 패턴분석의 주요입력변수로 선정하였고, 기계학습을 통해 맥락 조건 간 연결성 패턴분류를 시도하였다. 네트워크 패턴분류에서도 시공간 맥락 조건과 각 사회적, 행동적, 의도 맥락처리 조건 간에는 기능적 연결성의 차이가 두드러졌다. 본 연구결과를 통해 일화기억에서 특정 맥락을 처리하는 신경학적 기제의 특성과 맥락 조건 간 차이를 제시하였다.
본 연구에서는 음식 심리학과 관련한 문헌을 분석하여 음식이 가지는 심리적이고 정서적인 영향력을 이해하여 그 시사점을 도출하고자 하였다. 음식 심리학에 대해 탐색적으로 고찰한 결과는 다음과 같다. 첫째, 맛의 지각은 감각적 정보 뿐 아니라 개인의 내적 특성이 영향을 미치는 것으로 확인되어 개인의 마음 상태와 관련이 있는 것을 알 수 있었다. 둘째, 음식 섭취의 심리적 측면을 이해하기 위한 이론에는 섭식억제이론, 정서 조절 이론, 자기주의이론에 근거한 폭식에 관한 도피모형 등이 확인되었다. 셋째, 음식 관련 진단도구에는 부모의 식사 중 행동척도, 까다로운 섭식 척도, 섭식억제 척도, 부정적 정서에 따른 섭식동기 척도, 보상적 섭식 욕구척도, 음식 갈망-특질 척도, 음식중독 척도, 적응적 섭식 척도에 대한 연구가 이루어져 폭식과 관련한 증상을 측정할 수 있는 도구가 많은 부분을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 음식 관련 심리장애에 대한 연구는 음식갈망, 폭식장애, 신경성 폭식증, 섭식억제, 건강음식집착증과 관련한 연구가 이루어졌다. 다섯째, 음식 관련 심리장애의 치료와 관련한 연구는 단기 심리교육, 억제통제훈련, 심상처치, 인지적 정서조절전략, 인지행동 집단치료를 중심으로 이루어져 인지행동치료적 접근에 초점이 맞추어져 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 음식이 가지는 정서적인 영향력과 음식과 관련한 심리적 문제를 이해하고 개입하는데 있어서 기초자료가 될 것이다.
본 연구에서는 폐쇄성 수면 무호흡증 환자(obstructive sleep Apnea, OSA)의 연령수준에 따른 주의력 결함 특성을 알아보고, 이들의 주의력 결함이 어떤 수면다원검사 지표들과 관련이 있는지 검토하고자 하였다. 두 하위 연령집단 및 정상군에 대해 전산화 주의력측정검사인 연속수행과제와 변화맹시과제를 실시하였다. 추가적으로 수면다원검사의 하위 지표들을 추출하고 주관적 주간 졸음을 측정하는 엡워스 주간 졸리움 척도도 실시하였다. 연구결과, OSA군은 정상군과 비교하여 연속수행과제에서 누락 오류와 오경보 오류의 수가 유의하게 많은 것으로 나타났고, 변화맹시 과제에서 정반응률이 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 상관분석 결과, OSA군의 주의력 결함은 수면다원검사 지표들 중 저산소혈증과 유의한 상관을 보였다. 결론적으로, OSA군은 부주의하고, 반응 억제에 어려움을 보이며, 환경적 자극들 사이에서 일어나는 중요한 변화를 탐지하는데 결함이 있는 것으로 나타났다. 이러한 주의력 결함의 정도는 연령이 증가함에 따라 더욱 심화되었다. 특히 주의력 결함과 비가역적 대뇌 손상을 초래하는 저산소혈증과의 관련성은 OSA 환자의 인지기능의 손상을 예방하기 위해 조기치료가 필요함을 시사한다.
최근 학제간 교류가 빈번해지고 그 경계마저도 무너지고 있는 추세에서 감성과학에 대한 연구범위는 그 어느 때보다도 넓어지고 있다. 과거 심리학, 환경디자인, 두뇌 신경학 중심의 학제연구를 넘어서 인류학, 사회학, 문화 역사학, 예술, 공학 등 모든 분야에 걸쳐 감성에 대한 관심이 높아지고, 또 이들 간의 견고한 학제연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 일차적으로 감성연구의 각 분과학문의 지평 확대를 위해 동물모델을 이용한 감성기법, 인공 후각센서와 뉴런 칩 기술의 적용가능, 감성과학을 이용한 인간 대사조절 등의 연구 가능성을 타진해 보고 향후 감성연구가 심리학이나 의학, 이공계학은 물론 철학, 역사 문화, 사회학 등의 전방위적 학제간 연구로 확장될 필요성을 제시한다. 동물 모델을 이용한 감성측정기법에서는 주로 감성의 근원지를 뇌로 규정하고 뇌신경을 자극했을 때 나타나는 현상 등을 모니터링하는 기법등을 소개한다. 인공후각센서와 뉴런칩에 관한 내용은 최근의 첨단 나노/마이크로 응용기술을 감성과학분야에 적용하려는 사례를 소개하는 것으로 반도체 공정으로 만든 칩위에 후각세포나 신경세포를 키우면서 전기적 신호를 읽는 신기술을 소개한다. 마지막으로 소리를 감성의 한 자극체로 보고 인간의 생리대사, 특히 비만 관리에 있어 감성과학을 응용한 사례를 자세히 보고한다.
본 연구의 목적은 한국형 마음 챙김 명상에 기반한 스트레스 감소 프로그램이 근로자의 만성통증완화에 미치는 영향을 연구 하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 만성통증을 가진 근로자 20명을 대상으로 프로그램의 효과를 알아보기 위해 사전 검사, 사후 검사, 추수 검사에서 측정한 평균점수로 혼합변량분석(Mixed ANOVA)을 실시하였다. 분석된 자료는 심리적, 신체적, 신경 생리적 반응이었다. 아울러 프로그램 후 각 효과가 지속적으로 유지될 것인가를 추가 검증하고자 3개월 후에 사후검증도 실시하였다. 본 연구 결과, 프로그램 참여 집단의 신체적 증상과 신체화, 강박증, 대인예민성, 우울, 불안, 적대감, 공포불안, 정신증 등의 반응이 프로그램 참여 전에 비해 유의미하게 감소하였고, 또한 생리 및 신경생리지표 또한 프로그램 전에 비해 유의미한 변화가 나타났으며, 3개월 후까지 이러한 변화의 효과가 유지되었다. 본 연구의 결과로 보아 마음 챙김 명상에 기반한 스트레스 감소 프로그램은 통증환자의 심리적, 신체적, 신경생리적 통증완화에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 밝혀졌다. 따라서 본 연구결과를 통해 만성통증환자의 임상적 프로그램 개발의 기초자료를 제공하고자 한다.
본 논문에서는 심리학 생리학적 지식을 기초로 하여 좌우 망막을 양안 입체시로 대응시켜 얻은 2매의 화상으로부터 깊이 정보를 추출하는 신경회로 모델을 제안하고 3차원 표면의 복원법을 검토한다. 화상의 특징을 근거로 하여 시차를 추출할 경우, 경계 부분에 유사한 특징이 반복된다면 경우 올바른 깊이 정보를 검출할 수 없다. 본 논문에서 제안된 신경회로 모델은 시차의 추출, 시차의 통합, 시차의 보간에 의하여 시차를 결정한다. 또한, 깊이 정보를 보간하여 3차원 형상을 복원하고 그 복원된 3차원 형상에 좌입력 화상을 투영하여 3차원 표면을 복원하는 법을 제안하고, 실험을 통하여 시차 추출 시간을 대폭 줄일 수 있음을 확인하였다.
EEG 신호에 대한 연구는 의학, 신경과학, 심리학, 컴퓨터과학, 전자 공학 등 여러 학문 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. EEG 신호는 추출하는데 있어서 필연적으로 각종 Artifact와 분석대상이 아닌 신호가 혼재되어 분석 결과의 부정확성을 가지고 있어 EEG 신호의 활용이 주목받은지 오래되었지만 충분히 활용되지 못하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 각종 필터링 연산 등을 통하여 잡음을 제거하고 혼재된 신호를 분류해 내고 있지만, 잡음제거나 신호분류에 사용되는 방법이 고정된 수식을 이용하는 방법이기 때문에 유연한 측정 및 분류를 할 수 없는 것이 현실이다. 본 논문에서 제안하는 매개변수 선택형 시스템은 정제되지 않은 EEG 신호에서 잡파를 제거하고 정제된 신호에서 분석에 필요한 특징을 추출하는데 있어 사용자에게 착용된 EEG 신호 측정기기에서 전극채널, 신호발생영역 및 주파수 대역 등의 매개변수를 선택하고 필요에 따라 매개변수에 가중치를 부여함으로써, 측정의 정확성을 높이고 EEG 신호의 활용에 신뢰도를 향상 시킬 수 있다.
햅틱스(Haptics)란 사람에게 촉감을 전달하는 방법을 연구하는 것에 관한 학문이다. 컴퓨터와 정보통신 기술의 발달과 함께 촉각 인터페이스는 시각/청각을 넘어선 새로운 정보 전달의 수단으로 대두되고 있다. 햅틱스의 연구분야는 크게 촉각을 전달하기 위한 물리적 장치를 일컫는 햅틱 인터페이스, 사람이 느끼는 촉감의 메커니즘을 연구하는 신경과학 및 심리학, 촉감을 모델링하기 위한 햅틱 렌더링, 그리고 햅틱스 기술을 적용한 응용시스템의 개발로 나눌 수 있다. 본 고에서는 현재 햅틱스 관련 연구분야의 세계적인 기술 수준을 소개 및 분석하고, 보다 사실적인 촉감을 전달하기 위한 연구동향을 기술한다. 또한 향후 햅틱스 기술이 응용될 주요 연구 분야를 예측해 본다.
본 논문에서는 인간과 로봇의 상호작용을 위해 감정에 기반한 감정 처리 모델을 설계하였다. 감정 재현 기술은 사용자에게 친근감을 주기 위해 로봇 시스템이 제스처, 표정을 통하여 사람이나 동물의 감성과 동작을 표현하는 분야이다. 로봇이 감정을 표현하는 문제에는 많은 심리학적, 해부학적, 공학적 문제가 관련된다. 여러가지 애매모호한 상황임에 불구하고 심리학자인 Ekman과 Friesen에 의해 사람의 여섯 가지 기본 표정이 놀람, 공포, 혐오, 행복감, 두려움, 슬픔은 문화에 영향을 받지 않고 공통적으로 인식되는 보편성을 가지고 있는 것으로 연구됐다. 사람의 행동에 대한 로봇의 반응이 학습되어 감정모델이 결정되고, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 본 논문에서는 인간과 로봇과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나 갈 수 있는 감정 처리 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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