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본 연구는 주의집중력 향상을 위한 뇌전도 뉴로피드백 관련 연구 108건을 분석하여, 환자 대상 연구가 건강인보다 많았고 유선 습식 뇌파 측정 장비가 주로 사용되었음을 확인했다. 집중력 지표로는 감각운동리듬, 세타파, 낮은 베타파 비율이 활용되었으며, 향후 비환자군 연구 확대, 무선 뇌파 측정 장비 및 가상/증강현실 기술 활용, 애플리케이션 개발 기준 마련이 필요하다.
Adding neurotherapy to your practice : clinician's guide to the ClinicalQ, neurofeedback, and braindriving
뇌로 움직이는 미래 세상 : 뇌 기계 인터페이스
뉴로피드백, 두뇌의 자기 치유
뉴로피드백의 이해와 실행: 뉴로피드백 전문가 입문
뇌파와 뉴로피드백의 이해
돈 굴리는 뇌 : 소비자를 유혹하는 신경경제학
신경과학 기반 상담의 이론과 실제 : 인공지능 시대 미래지향적 상담, 뉴로카운셀링
Neuroergonomics : Principles and Practice
Introduction to quantitative EEG and neurofeedback
산만한 아이 마음읽기 : 주의력 결핍증_ADD 20시간 해법
크레이빙 마인드 : 중독과 산만함, 몰입과 회복력의 비밀
EEG signal processing
Handbook of neuroengineering
그들도 모르는 그들의 생각을 읽어라 : 비합리적인 소비심리를 파고드는 100가지 마케팅 전략
Functional brain imaging
Molecular imaging in neuroscience : a practical approach
Clinical applications of continuous performance tests : measuring attention and impulsive responding in children and adults
Neuroergonomics : the brain at work
Methods in mind
Signal and image analysis for biomedical and life sciences
Journal of Evolutionary Biochemistry and Physiology
Grin-Yatsenko, V. A.; Ponomarev, V. A.; Kropotov, J. D.한국전자통신학회 논문지
김형민, 이대니얼주헌, 박소연, 김성권Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction
You, C.-W.; Chen, H.-A.; Lai, W.-N.; Chen, P.-C.; Yuan, C.W.T.; Bi, N.BioMedical Engineering Online
Rana K.D.,Rana K.D.,Khan S.,Khan S.,Khan S.,Hämäläinen M.S.,Hämäläinen M.S.,Vaina L.M.,Vaina L.M.,Vaina L.M.,Vaina L.M.NeuroImage
Zotev V; Phillips R; Yuan H; Misaki M; Bodurka JPersonal and Ubiquitous Computing
Sas, Corina; Chopra, RohitMindfulness
Acabchuk R.L.,Simon M.A.,Low S.,Brisson J.M.,Johnson B.T.한국게임학회 논문지
안소영, 신동규, 신동일Bulletin of experimental biology and medicine
Kozlova LI; Petrovskii ED; Verevkin EG; Mel'nikov ME; Savelov AA; Shtark MB예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
김주홍HNO
Kleinjung T; Thüring C; Güntensperger D; Neff P; Meyer MIntegrative Cancer Therapies
Hetkamp, M.; Bender, J.; Rheindorf, N.; Lindner, M.; Beckmann, M.; Tagay, S.; Teufel, M.; Kowalski, A.; Knispel, S.LIFE-BASEL
Vatrano, Martina; Nemirovsky, Idan Efim; Tonin, Paolo; Riganello, Francesco동의신경정신과학회지
임정화; 성우용예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
김주홍Integrative Medicine Research
Leem J.,Cheong M.J.,Yoon S.h.,Kim H.,Jo H.G.,Lee H.,Kim J.,Kim H.Y.,Kim G.W.,Kang H.W.PSYCHOPHYSIOLOGY
Viviani, Giada; Vallesi, AntoninoIEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems
T. A. Suhail; A. P. VinodBrain topography
Ejaz O; Hasan MA; Raees F; Hammad M; Qazi SAMindfulness
Lai, Constantine; MacNeil, Benjamin; Frewen, Paul전선 / 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 / 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
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
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 경제동물 그린바이오과학 분야 인재양성 및 산업에 필요한 학문적 지식과 통찰을 제공한다. 본 교과목에서는 동물 생명현상의 화학/분자적 기초, 개체수준에서의 조절과 통합, 그리고 움직임에 관련된 계통적 요소의 환원적이며 통합적인 이해를 제공하는 것을 목적으로 한다. 동물을 이용한 기초/응용 연구를 수행하거나, 관련 연구에 요구되는 생명현상에 대한 기본적인 이해를 바라는 수강생을 대상으로 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
신경과학특론에서는 신경생리학적 뇌 기능, 두뇌의 기능을 담당하는 각 시스템들과 신경회로에 대해 공부하게 된다. 이와 함께 감정, 꿈, 생체시계, 언어 등의 고등기능과 뇌 기능과 시스템 문제로 야기되는 신경정신질환에 대한 내용도 포함한다. 본 강좌를 통해 어떻게 외부정보가 뇌와 신경세포에서 분석, 종합되어 우리가 외부세계를 지각하며 이를 근거로 결정을 내리고 행동을 실행하는 지에 대해 이해하고자 한다. 더 나아가 본 강좌에서 소개되는 최신 뇌 연구들을 바탕으로 학생들은 각 주제에 대한 심화학습을 수행하고, 학생 스스로 신경과학에서 연구해야할 중요한 주제와 그 핵심질문을 찾는데 도움을 주고자 한다. 학생들의 심화학습을 유도하기 위해서 신경과학에 관련된 최신 주제에 대한 발표를 수행할 수 있으며, 각 분야에서 스스로 찾은 중요 질문에 대한 논리적 주장과 미래연구계획을 담은 리포트를 작성한다. 심화학습에 대한 발표 및 핵심질문에 대한 논리성과 자료의 충실성에 대해서 평가하며, 시험을 통해 지식과 논리성을 평가할 수 있다.전선 / 대학원
본 강좌는 인간 뇌와 심리 과정 및 행동 간의 관계를 기능별로 자세히 고찰하여 임상 장면에서 뇌손상 환자를 평가하고 연구하는데 필요한 기초 신경심리학적 지식을 습득하는 것이 과목의 목표이다. 1차적으로 인간 뇌의 기본 구조와 발달을 숙지하고 2차적으로 지각, 기억, 언어 및 고등 인지 기능 손상을 통하여 뇌와 심리 기능들 간의 관계를 탐구한다.전선 / 대학원
기존의 인지과학 관련과목들이 정상적 인지기능을 대상으로 한 연구에 중점을 둔 반면 이 과목에서는 인지기능의 장애를 분석대상으로 한다. 신경학을 포함한 의학적 연구방법과 연구결과를 소개하고 이를 정상인지 연구에 응용할 수 있도록 하는 것이 이 과목 신설의 목표이다. 이러한 일련의 학습을 통해 기억, 언어, 주의력 등 인지기능의 장애를 일으킨 환자의 병리를 이해하고 동시에 이를 정상 인지기능의 규명에 응용한다. 이를 위해 본 강좌는 신경심리학, 신경생리학, 뇌기능영상법 등의 여러 분석 방법들을 통해 얻어진 최신 의학적 지식들을 논의하고 인지기능과 뇌의 기능적 구조와의 상관관계에 의한 가설적 모델들에 대해 소개 및 실험, 이의 결과에 대한 토론으로 진행된다.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.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 / 학사
뇌의 이해는 과학의 마지막 남은 큰 문제 가운데 하나다. 신경과학 연구를 통해 수십억 개의 뇌세포가 어떠한 방식으로 기능하여 인간이 환경을 인식하고 자극에 대해 반응하도록 하며, 과거의 기억을 저장하는 것을 가능케 하는가 즉, 인간이 존재하는 방식에 대한 이해가 증진되고 있다. 이 과목은 신경세포의 기능과 원리, 기초신경해부학, 신경계의 발달, 감각과 운동계, 뇌와 행동의 관계, 의식의 생물학적인 기반에 관한 주요한 연구 결과들을 소개한다. '생물심리학실험' 과목의 선수과목으로서 심리학, 생물학, 물리학, 수학, 공학, 전산과학 분야의 학부와 대학원생을 대상으로 하고 있으며, 중간고사, 기말고사 및 보고서 등으로 평가가 이루어진다. 신경과학의 세부 주제에 대한 중/고급 과목들은 서울대학교 대학원에 개설된 신경과학 협동과정에서 제공되고 있다.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 / 학사
본 교과목에서는 생체 계측의 이론 및 실험 기법 등을 다룬다. 교과 내용은 바이오센서, 증폭기, 신호처리부를 포함하는 생체계측기기의 설계와 이를 이용한 다양한 생체 신호의 측정이 주를 이룬다. 측정하는 생체 신호의 예로는 근육에서 발생하는 근전도(EMG), 심장에서 발생하는 심전도(ECG), 눈에서 측정하는 안전위도(EOG)등이 있으며 또한 뇌 및 신경에서 발생하는 신경 신호를 이용한 뇌-기계접속시스템, 세포내 미세신호를 측정하기 위한 나노바이오센서등 최근 주제도 다룬다. 일부실험도 병행할 계획이다.전선 / 대학원
자기공명분광(Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS))을 활용하여 여러 질병들의 발병기전 및 진화에 대한 기초연구를 수행할 수 있는 지식(이론과 실습)을 습득함. 이론은, 다양한 신경 정신질환과 관련이 있는 것으로 알려져 있는 myo-inositol, gamma-aminobutylic acid (GABA), glutamate 등의 측정법을 포함함. 실습은, 소프트웨어를 통해 쥐(rat)의 두뇌 스펙트럼에서 뇌 대사체들을 정량분석하는 과정을 포함함.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.전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
응용행동분석 및 단일사례연구 방법론은 동질성의 다수 집단 구성이 어려운 특수교육 현장이나 언어치료 등의 임상 현장에서 특히 많이 적용되고 있는 방법으로 이들 현장과 관련된 사람들이 갖추어야 할 지식이다. 이러한 점에서 본 강좌는 단일사례연구 방법론에 대한 이론적 배경과 방법론적 특성, 박사과정생들의 직접적인 연구 수행을 위한 관찰 및 연구 설계방법론을 설명하는 데 목적이 있다.전선 / 대학원
신경보철 (Neural Prosthesis)의 state of the art를 관계 서적, 논문, 보고서, 보도자료들을 이용하여 공부하며, 함께 새로운 연구방향을 모색하여 본다. 구체적으로 다룰 내용은 Auditory prosthesis, Visual prosthesis, Motor Prosthesis, Deep Brain Stimulation, Cognitive Engineering, Microelectrode arrays, Circuits and systems, Cultural Neuronal Network 의 내용을 다룰 예정이다.