• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.609-614
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• 2014

소뇌 운동실조는 점차 진행되는 신경퇴행질병이며 운동 조절을 위한 기능의 상실을 동반하기에 환자의 삶을 심각하게 저하시킨다. 소뇌 운동실조 환자는 운동제어 과정에서 부적절한 폐회로 소뇌 반응으로 인해 운동 명령이 제한된다. 본 논문에서는 최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술을 이용하여 소뇌의 이상으로 인한 운동실조 환자들이 외부기기를 제어할 수 있도록 운동상상 기반의 뇌파의 특성을 분석하고 이를 이용한 뇌-컴퓨터 인터페이스 기법을 제안한다. 뇌파 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스의 효용성을 검증하기 위하여 소뇌 운동실조 환자와 정상인 그룹에서 운동상상에 따른 뮤밴드 파워를 조절하는 능력을 비교하였다. 이를 통하여 소뇌 운동실조 환자에의 뇌-컴퓨터 인터페이스의 가능성을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-6
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• 2014

본 연구에서 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 이용한 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시뮬레이터을 설계한다. CCD 카메라로 야간에 이미지를 취득할 경우 조도가 낮기 때문에 인식을 수행하기 어려운 수준의 이미지가 취득되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 나이트 비전 카메라를 이용하여 야간 얼굴을 취득하였다. 또한 얼굴과 비얼굴 이미지 영역에서 야간 얼굴 이미지를 검출하기 위해 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 그리고 히스토그램 평활화를 이용하여 이미지의 왜곡 현상을 최소화 한다. 이렇게 얻어진 고차원 이미지를 저차원으로 축소하기 위해 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 사용했다. 다항식 기반 RBFNNs을 이용한 지능형 패턴 분류 모델을 통하여 얼굴인식을 수행 한다. 마지막으로 차분진화 알고리즘을 사용하여 파라미터를 최적화 한다. $(2D)^2$ PCA를 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템의 성능 평가를 위하여 IC&CI Lab data를 사용하고 실제 얼굴 인식 시스템을 설계한다.

• 인지과학
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• 제25권4호
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• pp.343-384
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• 2014

마음의 문제를 해명하기 위해 오늘날 인지과학은 과거의 컴퓨터 모델이나 신경망 모델이라는 좁은 틀에서 벗어나 뇌와 상호작용하는 신체와 상호작용하는 환경이라는 넓은 틀로 시야를 확대하고 있다. 그 결과로 등장한 <확장된 마음>이나 <체화된 마음> 혹은 <발제적 마음>의 이론들은 마음에서 환경으로 나아가는 길을 개척하는 데에 주력한 반면, 마음과 환경의 상호작용의 복잡한 과정 자체를 해명하는 데까지는 이르지 못하고 있다. 이런 문제는 1960~70년대에 마음의 문제를 뇌와 신체와 환경 간의 상호작용이라는 관점에서 선구적으로 해명하려 했던 깁슨과 마투라나와 바렐라에게로까지 거슬러 올라갈 수 있다. 깁슨이 환경이 제공하는 어포던스에 방점을 찍었다면, 마투라나와 바렐라는 생명체의 자기생산의 자율성에 방점을 찍었기 때문이다. 그러나 환경이 제공하는 어포던스에는 불변적 요소가 존재하고 생명체 역시 고유한 자율성을 가지면서, 어포던스의 가변적 요소와 환경에 대해 열려 있는 생명체가 함께 구조적 짝패를 이룬다고 보는 것이 타당하다. 이럴 경우 깁슨과 마투라나와 바렐라의 대립점은 해소될 것이다. 이 글에서 필자는 벤야민의 미메시스 이론이 양자를 매개해주는 역할을 할 수 있다고 제안하려 한다. 벤야민의 미메시스 개념에는 어포던스적 요소들을 체화함과 동시에 환경에 새로운 어포던스를 발제하는 측면이 함께 어우려져 하나의 성좌를 만들어내는 과정이 포함되어 있기 때문에, 깁슨의 어포던스 개념과 마투라나와 바렐라의 체화와 발제 개념은 벤야민의 미메시스 개념을 매개로 할 경우 원활하게 연결되어 순환할 수 있다.