최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 목격 장면과 관련된 회상 단서에 대한 뇌파(EEG) 반응 분석을 통해 기억 정확도를 평가할 수 있는지 조사했습니다. 특히, 사건 관련 전위(ERP) 분석을 사용하여 목격(target) 및 미목격(lure) 자극 동안 기록된 뇌파 신호의 패턴 차이를 분석하고, 다변량 패턴 분석을 통해 단일 시도 뇌파 신호가 target 및 lure 자극을 얼마나 정확하게 분류할 수 있는지 평가했습니다. 연구 결과, lure 자극은 target 자극에 비해 전두엽 영역에서 더 큰 음성 ERP를 유발했으며, 회상 단서 제시 후 450-500ms 시점의 뇌파 신호가 목격자 기억 분류에 가장 효과적인 것으로 나타났습니다.
Event-related potentials : a methods handbook
Event-related potentials : a methods handbook
An introduction to the event-related potential technique
An introduction to the event-related potential technique
Electrophysiology of mind : event-related brain potentials and cognition
EEG signal processing and feature extraction
Brain signal analysis : advances in neuroelectric and neuromagnetic methods
Evoked potentials : proceedings of an International Evoked Potentials Symposium held in Nottingham, England
Oxford handbook of event-related potential components
Tutorials in event related potential research : endogenous components
The cognitive electrophysiology of mind and brain
Advertising exposure, memory, and choice
Cognitive visual informatics
Object substitution masking : what is the neural fate of the unreportable target?
Introduction to EEG- and speech-based emotion recognition
Advances in processing and pattern analysis of biological signals
Evoked brain potentials and behavior
뇌과학의 발전과 형법적 패러다임 전환에 관한 연구 =
ERP-기반 신경통사론 : 한국인 L2 영어 화자에 의한 문장 처리 과정에서의 통사-의미 상호작용
EEGERP analysis : methods and applications
과학수사학회지
김혁IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering
Boshra R.,Dhindsa K.,Boursalie O.,Ruiter K.I.,Sonnadara R.,Samavi R.,Doyle T.E.,Reilly J.P.,Connolly J.F.멀티미디어학회논문지
김용우, 강행봉Developmental Cognitive Neuroscience
Sommer V.R.,Mount L.,Weigelt S.,Werkle-Bergner M.,Sander M.C.Journal of Psycholinguistic Research
Aleksandrov A.A.,Memetova K.S.,Stankevich L.N.,Knyazeva V.M.,Shtyrov Y.한국범죄심리연구
지정우멀티미디어학회논문지
김용우, 강행봉Behavioural Brain Research
Caballero-Sánchez U.,Román-López T.V.,Silva-Pereyra J.F.,Polo-Romero A.Y.,Romero-Hidalgo S.,Méndez-Díaz M.,Prospéro-García O.E.,Ruiz-Contreras A.E.BRAIN RESEARCH
Kim, Myuny-Sun; Kim, June Sic; Chung, Chun KeeCHI 2019: PROCEEDINGS OF THE 2019 CHI CONFERENCE ON HUMAN FACTORS IN COMPUTING SYSTEMS
Akman, Sezen; Lopes, Pedro; Gehrke, Lukas; Chen, Albert; Singh, Avinash Kumar; Chen, Hsiang-Ting; Lin, Chin Teng; Gramann, Klaus과학수사학회지
김기평; 정호진; 함근수Journal of Neural Engineering
Wu H.,Li F.,Chu W.,Li Y.,Niu Y.,Shi G.,Zhang L.,Chen Y.PROCEEDINGS OF THE 43RD INTERNATIONAL ACM SIGIR CONFERENCE ON RESEARCH AND DEVELOPMENT IN INFORMATION RETRIEVAL (SIGIR '20)
Pinkosova, Zuzana; McGeown, William J.; Moshfeghi, YasharNeuroImage
Park J.,Donaldson D.Entropy
Phukhachee T.,Maneewongvatana S.,Angsuwatanakul T.,Iramina K.,Kaewkamnerdpong B.과학수사학회지
주이현, 심유진, 표주연, 함근수대한법의학회지
함근수; 표주연; 장태익; 유성호Cortex
Zhang B.,Meng Z.,Li Q.,Chen A.,Bodner G.E.Cerebral Cortex
Katus T.,Eimer M.Personality and Individual Differences
Muller-Gass A.,Duncan M.,Tavakoli P.,Campbell K.전선 / 학사
뇌파(EEG)는 비침습적이며 시간 해상도가 높게 뇌 기능을 연구할 수 있는 핵심적인 뇌영상 기법이다. 본 수업을 통해서, 가장 고차원적인 뇌의 인지 기능을 담고 있는, 인간의 생체 신호 데이터 중에서 가장 핵심적인 데이터인, 뇌파 데이터의 신경생리학적 기초 지식과 시간축 및 주파수축 분석 방법을 습득하고 인지과학적인 해석과 그 원리를 뇌파 빅데이터의 활용에 적용하는 응용 기술을 배양하고자 한다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 기계학습을 활용하여 생체신호 데이터를 분석하고 이를 질병의 진단과 예측에 적용하는 것을 학습 목표로 삼는다. ECG(electrocardiography), EEG(electroencephalography) 등의 전기 생체신호 뿐만 아니라 심폐음, 호흡음, 음성 등의 음향학적 신호 등 사람의 몸에서 획득할 수 있는 다양한 생체신호 데이터를 이해하고, 기계학습 알고리즘을 활용하여 이를 분석하고 나아가 질병을 진단/예측할 수 있는 모델을 구축하는 것을 구체적인 학습 목표로 한다.전선 / 대학원
인간의 음악 지각과 인지에 관한 기존의 사변적, 실험적 연구로 밝혀내지 못했던 문제들을 최근에 뇌파, 뇌영상 기기들을 이용한 신경과학적 연구로 속속 규명해 낼 수 있게 되었다. EEG, ERP, PET, fMRI, MEG 등 기기를 이용하여 인간의 언어 인지능력을 연구하는 다양한 연구방법들이 많은 부분 음악인지에도 적용될 수 있음도 발견되었다. <음악신경과학연구> 수업에서는 이 분야의 기초지식을 배우고 최근의 연구 성과를 살펴본 후, 다양한 연구방법론의 장단점을 논의하고, 궁극적으로는 수강생들 각자가 음악에 대한 신경과학적 연구모델을 디자인해 본다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 교과목은 단순한 질의응답을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 도구를 사용하며, 복잡한 과업을 자율적으로 수행하는 ‘에이전트(Agentic)' AI의 설계 원리와 구현 방법론을 심층적으로 다룬다. 기존의 LLM(Large Language Model)이 가진 한계를 극복하고, LLM을 ‘추론 엔진'으로 활용하여 실제 세계와 상호작용하는 지능형 시스템을 구축하는 데 초점을 둔다. 수강생들은 단일 에이전트의 핵심 구성 요소인 사고-행동-관찰(Reasoning-Acting-Observation) 루프, 동적 도구 사용(Tool Use), 장단기 기억(Memory) 메커니즘을 학습한다. 나아가 여러 에이전트가 협력하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)의 설계 패턴(예: 계층적, 협력적)과 통신 프로토콜을 배운다. LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 최신 프레임 워크를 활용한 실습을 통해, 에이전트 아키텍처 설계부터 정교한 프롬프트 체이닝, 실행 루프 구현까지의 전 과정을 경험하며, 차세대 AI 애플리케이션을 개발할 수 있는 실전 역량을 배양하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
인간의 정서, 인지, 행동 문제는 뇌 기능과 밀접한 관련이 있으며, 생체신호와 뇌파에 대한 컴퓨터 분석 기법을 활용하면 이러한 문제와 연관된 뇌 및 자율신경계 활동을 정량적으로 평가하고 패턴을 분류하는 데 큰 도움을 줄 수 있다. 이 과정은 의학, 간호, 심리, 교육, 체육 등 비전공자들을 위해 설계되었으며, 생체신호 분석 경험이 없는 이들이 임상 연구에 바로 적용할 수 있도록 정량뇌파(QEEG) 및 심박변이도(HRV) 분석의 이론과 측정 장비, 분석 소프트웨어 실습을 제공한다.전선 / 대학원
이 수업에서는 인간이 어떻게 시간의 흐름을 추정하고, 예상하고, 처리하고, 일반화 하는지에 대한 행동학적, 그리고 신경학적 메커니즘에 대한 이해를 제공합니다. 따라서 고전적인 실험심리학 논문은 물론, 최신의 뇌인지과학적 뇌영상 방법(특히 functional MRI)을 통한 연구들을 중점적으로 살펴보고 인간이 어떻게 다양한 환경에서 자신에게 주어진 시간의 흐름을 판단하고 이용하는지에 대한 실험 데이터와 이론을 함께 공부하게 됩니다.전선 / 대학원
우리 뇌의 학습과 기억 시스템을 통해 우리는 새로운 정보를 학습하고 저장하며 후에 저장된 정보를 인출하여 사용할 수 있다. 본 교과목에서는 이러한 학습과 기억에 대한 인지 심리학적 측면과 신경과학적 측면을 고찰하고 최신 연구결과에 대해 논의함으로써 뇌의 학습과 기억 시스템에 대한 이해를 높이고 연구에 응용할 수 있는 지식 기반을 제시하고자 한다.전선 / 학사
이 과목은 학습신경과학 연구에 활용될 인간의 뇌파 신호를 활용하여 학습과 인지 과정의 신경적 기제를 이해하고, 이를 학습과학 및 교육 연구에 응용할 수 있는 역량을 기르는 것을 목표로 한다. 학생들은 뇌파의 생리학적 원리와 측정 기술, 데이터 수집 및 전처리 방법, 시간축 분석과 주파수축 분석, 뇌-인지 기능의 상관관계 해석 등 핵심 이론과 실습을 병행하여 학습한다. 이를 통해, 뇌파 데이터에 반영된 인간의 학습과 인지 처리 과정 및 그 신경생리학적 속성을 이해하고, 해당 지식과 실험적 기술을 융합적으로 응용하여 학습과학 분야의 연구에 필요한 실험적 능력을 배양하고자 한다. 또한, 실제 실험 설계와 데이터 분석 프로젝트를 통해 학습, 주의, 기억, 감정 등 교육적 핵심 주제와 관련된 뇌파 데이터를 직접 측정하고 해석함으로써, 융합학습과학 연구에 필요한 실험적·분석적 사고력을 함양한다.전선 / 대학원
종합 학문인 신경과학의 최신 연구동향을 이해하기 위해 분자신경생물학에서 행동신경생물학에 이르는 신경과학 제 분야의 국내⋅외 연구자를 초청, 강연을 갖는다. 학생들이 기존의 교과서적 교육에서 탈피하여 최근 게재된 논문을 바탕으로 신경과학 각 분야의 최근 동향을 파악하도록 유도할 것이며, 이를 통해 수강생들이 보다 넓은 시야를 갖게 될 것으로 사료된다. 한 학기 동안 초청될 연자들의 연구분야는 신경과학 각 분야를 골고루 만족시키는 기준으로 선별되며, 기존의 연자 이외에도 한국을 방문하는 저명한 신경과학자가 있을 경우 임시 세미나를 개최하여 학생들이 신경과학의 흐름을 이해하도록 한다.전선 / 대학원
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.전선 / 대학원
검사제작을 위한 문항반응이론의 수리 모형의 이해와 그 적용에 관한 능력의 함양과 문항반응이론의 적용의 제 측면으로서 개별적응검사, 검사점수동등화, 문항편파성의 탐색 및 문제은행 등의 적용 등을 다룬다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 대학원
본 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 한다.전선 / 학사
본 교과목은 ‘언어인지 데이터 측정 및 활용 1-기초’과목에서 미리 학습한 내용을 바탕으로 언어인지 데이터를 측정하고 분석하는 방법론을 학습하는데 목표를 두고 있다. 이 과목에서는 언어인지 데이터를 획득하는 방법론을 행동반응 측정법과 신경반응 측정법으로 나누어 학습하게 된다. 행동반응 측정법으로는 반응시간측정법과 안구운동측정법을 학습한다. 측정과정에 대한 이론적인 학습과 더불어 직접 행동반응 데이터를 획득하는 과정을 실습해 보게 된다. 신경반응 측정법으로는 뇌파측정법을 학습하게 된다. 뇌파측정법의 신경학적인 원리를 살펴보고 뇌파측정과정을 시연함으로서 인지신경 데이터를 측정하는 과정을 간접적으로 체험해 보게 될 것이다. 본 강의는 ‘기초’과목에서 배운 내용을 바탕으로 언어 인지 데이터 처리를 능력 심화시키는데 기여하게 될 것이다.전선 / 대학원
최근 MRI 등 영상진단장치의 획기적인 발전으로 뇌의 기능을 평가할 수 있게 되었다. 이 강좌에서는 MRI 등의 영상장치를 이용하여 뇌 기능을 연구하고자 한다. 구체적인 학습 목표는 functional imaging, perfusion imaging, diffusion imaging, diffusion-tensor imaging, spectroscopy의 원리를 이해하고 임상에서 응용하는 것이다. 아울러 현재 영상기법의 한계점을 이해함으로서 앞으로의 연구 방향을 파악한다.전선 / 대학원
최근 청각학의 주된 연구 대상인 대뇌 피질의 음자극에 대한 반응 양상을 이해하고 연구하는 것을 목표로 한다. 학습 내용은 음자극에 관련된 기능적 뇌 영상의 획득과 분석, 그리고 대뇌 피질에서의 전기생리학적 현상의 분석이다.공통 / 대학원
FMRI는 인간을 대상으로 한 뇌인지과학 및 인지신경과학 연구에서 매우 핵심적인 광범위하게 활용되고 있는 연구방법이다. 이 강의는 기능적 자기공명 영상을 포함한 뇌영상 자료가 어떻게 수집, 전처리, 분석되고 해석되는 그 이론적 배경을 소개하고, 학생들로 하여금 실습을 통해 fMRI 자료를 분석하는 다양한 통계적 도구들과 기법들을 익히게 한다. 이 강의는 fMRI를 사용하여 인지기능을 뒷받침하는 뇌 시스템을 연구하는데 관심이 있는 대학원생 혹은 고학년 학부생들에게 유용할 것이다.전선 / 대학원
뇌는 끊임없이 변화하는 외부환경의 다양한 종류의 감각정보를 신경세포 전기 신호인 활동전압으로 변환하고, 이러한 뇌의 전기적 신호를 기반으로 학습 및 기억, 장소정보처리, 감각정보처리 등의 정보를 효율적으로 처리하고 있다. 특히, 뇌는 신경세포의 활동전압 발화율 암호 (rate code), 활동전압의 발생 시간 암호 (temporal code), 다수의 신경세포의 동기화 암호 (synchrony code)와 같은 다양한 신경암호 (neural code)를 기반으로 정보처리를 한다고 알려져 있다. 이 강의에서는 학습 및 기억, 장소정보처리, 감각정보처리 등의 다양한 뇌 기능을 수행하는데 있어 복잡다양한 신경회로에서 특화된 신경암호 기반 뇌정보처리 원리에 대해서 최신 연구 논문들을 기반으로 학습할 예정이다.전선 / 대학원
본 과정은 선형 시스템, 전달 함수, 라플라스 변환에 대하여 소개한다. 안정성과 피드백을 다루고 과도 응답 사양을 위한 기본 설계 도구를 제공한다. 또한 주파수 영역 기술도 간략하게 다룬다. 이 과정에는 컴퓨터 프로그래밍 실습 및 제어 설계 프로젝트가 포함된다. 실습 프로젝트에 관련된 전공은 조선해양공학은 물론 로봇공학, 기계공학, 전자공학, 전기공학, 산업응용수학 등이다.