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Saravanan, Anbalagan; Kumar, Ponnusamy Senthil; Rangasamy, Gayathri
2022 / Industrial & Engineering Chemistry Research
Kim, Hwanik; Noh, Jin; Jung, Gyoohwan; Jeong, Seong Jin
2025 / BMC Urology
Achour, Souad; Amokrane, Samira; Chegrouche, Salah; Nibou, Djamel; Baaloudj, Oussama
2021 / Research on Chemical Intermediates
Hong, Seongjin; Khim, Jong Seong; Ryu, Jongseong; Park, Jinsoon; Song, Sung Joon; Kwon, Bong-Oh; Choi, Kyungho; Ji, Kyunghee; Seo, Jihyun; Lee, Sangwoo; Park, Jeongim; Lee, Woojin; Choi, Yeyong; Lee, Kyu Tae; Kim, Chan-Kook; Shim, Won Joon; Naile, Jonathan E.; Giesy, John P.
2012 / Environmental Science and Technology
Zhang L.,Guo G.
2021 / Information Sciences
Wang R.B.,Ma S.G.,Jamieson C.S.,Gao R.M.,Liu Y.B.,Li Y.,Wang X.J.,Li Y.H.,Houk K.N.,Qu J.,Yu S.S.
2021 / Chemical Science
Choi H.J.
2021 / Environmental Engineering Research
Farkas C.,Mella A.,Turgeon M.,Haigh J.J.
2021 / Frontiers in Microbiology
Yu, Jinyan; Ma, Xumin; Wang, Xiaoyu; Cui, Xuetao; Ding, Kai; Wang, Shiyuan; Han, Chunchao
2022 / JOURNAL OF COSMETIC DERMATOLOGY
Foster JB; Koptyra MP; Bagley SJ
2023 / Current neurology and neuroscience reports
최수정
2017 / Journal of The Korean Data Analysis Society
Xinyue Zhong; Yun Gu; Yutong Luo; Xiaomei Zeng; Guangyuan Liu
2022 / Applied Intelligence
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본 연구는 뇌파 기반 감정 인식에서 트랜스포머 구조와 뇌의 감정 반응 비대칭성을 결합한 새로운 양반구 비대칭 어텐션 네트워크(Bi-AAN)를 제안합니다. Bi-AAN은 주파수 대역 간의 내부 어텐션과 양반구 간의 어텐션 차이를 포착하여 감정 표현력을 향상시키고, DEAP 및 DREAMER 데이터셋에서 최첨단 감정 인식 방법보다 우수한 성능을 보였습니다.
Introduction to EEG- and speech-based emotion recognition
Signal processing and machine learning for brain-machine interfaces
Guide to Brain-Computer Music Interfacing /
Guide to brain-computer music interfacing
17th international conference on biomagnetism : Advances in biomagnetism - Biomag 2010
Artificial Intelligence Applications and Innovations : 17th IFIP WG 12.5 International Conference, AIAI 2021, Hersonissos, Crete, Greece, June 25–27, 2021, Proceedings
Machinery of the mind : data,theory,and speculations about higher brain functions:based on the First International Conference on Machinery of the Mind,February 25-March 3,1989,Havana City,Cuba
Analog VLSI neural networks
Biosignal processing and classification using computational learning and intelligence : principles, algorithms, and applications
Pattern recognition in practice IV : multiple paradigms, comparative studies, and hybrid systems : proceedings of an international workshop held on Vlieland, The Netherlands, 1-3 June 1994
Signal processing techniques for knowledge extraction and information fusion
EEG signal processing and feature extraction
From natural to artifical neural computation : International Workshop on Artificial Neural Networks, Malaga-Torremolinos, Spain, June 7-9, 1995 : proceedings
Database Systems for Advanced Applications : 24th International Conference, DASFAA 2019, Chiang Mai, Thailand, April 22–25, 2019, Proceedings, Part II
Who needs emotions? : the brain meets the robot
Biological and artificial computation : from neuroscience to technology : International Work-Conference on Artificial and Natural Neural Networks, IWANN '97, Lanzarote, Canary Islands, Spain, June 4-6, 1997 : proceedings
Engineering applications of bio-inspired artificial neural networks ; International Work-Conference on Artificial and Natural Neural Networks, IWANN'99, :proceedings
Methods in mind
Advances in processing and pattern analysis of biological signals
Signal and image analysis for biomedical and life sciences
IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems
Li Y.,Wang L.,Zheng W.,Zong Y.,Qi L.,Cui Z.,Zhang T.,Song T.Neurocomputing
Huang D.,Chen S.,Liu C.,Zheng L.,Tian Z.,Jiang D.Mathematical Biosciences and Engineering
An Y.,Hu S.,Liu S.,Li B.IEEE Transactions on Affective Computing
Yongling Xu; Yang Du; Ling Li; Honghao Lai; Jing Zou; Tianying Zhou; Lushan Xiao; Li Liu; Pengcheng MaIEEE Transactions on Affective Computing
Xu Y.,Du Y.,Li L.,Lai H.,Zou J.,Zhou T.,Xiao L.,Liu L.,Ma P.IEEE Transactions on Computational Social Systems
Mengqing Ye; C. L. Philip Chen; Wenming Zheng; Tong ZhangMeasurement: Journal of the International Measurement Confederation
Hou F.,Gao Q.,Song Y.,Wang Z.,Bai Z.,Yang Y.,Tian Z.IEEE Transactions on Affective Computing, Affective Computing, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Affective Comput.
Chen, B.; Chen, C.L.P.; Zhang, T.Neurocomputing
Li M.,Huang H.,Huang K.IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering
Liang Z.,Zhou R.,Zhang L.,Li L.,Huang G.,Zhang Z.,Ishii S.Applied Acoustics
Kamble K.S.,Sengupta J.MM '20: PROCEEDINGS OF THE 28TH ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA
Jia, Ziyu; Lin, Youfang; Cai, Xiyang; Chen, Haobin; Gou, Haijun; Wang, JingJournal of King Saud University - Computer and Information Sciences
Jin F.,Peng Y.,Qin F.,Li J.,Kong W.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Hong Zeng; Qi Wu; Yanping Jin; Haohao Zheng; Mingming Li; Yue Zhao; Hua Hu; Wanzeng KongIEEE Transactions on Affective Computing
Bianna Chen; C. L. Philip Chen; Tong ZhangNeural Computing and Applications
Wang F.,Zhang W.,Xu Z.,Ping J.,Chu H.IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Zeng H.,Wu Q.,Jin Y.,Zheng H.,Li M.,Zhao Y.,Hu H.,Kong W.IEEE Sensors Journal
Jiang Y.,Xie S.,Xie X.,Cui Y.,Tang H.IEEE Transactions on Affective Computing
Yufan Yi; Yiping Xu; Bo Yang; Yan TianBiomedical Signal Processing and Control
Fu, R.; Cai, M.; Wang, Y.; Wang, S.; Jia, C.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.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
인지과학 연습 1의 내용을 보다 확장하여 인지과학의 연구사, 연구주제등을 다각도로 검토하여 과정에 진입한 학생들에게 인지과학의 기초적 지식배경을 제공하는데 목적이 있다.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 교과목은 대학원생들을 대상으로, 현재 사용되고 있는 최신 암호 알고리즘을 설명한다. 이 과목은 다음과 같이 두 부분으로 구성된다: 첫째, DES, IDEA, RC5, RC6 와 같은 블록 암호 알고리즘들을 각각 키(key) 생성, 암호화, 복호화 하는 과정으로 설명한다. 둘째, 전자 서명에 근거한 다양한 인증 기법을 소개한다. DMDC, MD5, SHA-1, HMAC 와 같은 다양한 해쉬(hash) 함수를 사용하여 문장을 축약하고 인증하는 방식을 제시한다.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.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.교양 / 학사
본 강의는 기초 과학, 인문학, 공학의 핵심 개념을 융합하여 인간의 마음과 기계 간 양방향 상호작용에 대한 새로운 통찰을 제공하는 것을 목표로 한다. 뇌와 인지 과학의 기본 개념을 바탕으로 인간의 마음이 생물학적 적응으로서 효율적인 정보 처리를 위해 어떻게 진화했는지, 다양한 방법과 기술을 통해 신경계의 활동을 어떻게 측정, 모델링, 조작할 수 있는지를 학습한다. 이러한 신경과학적 틀을 바탕으로 인공지능의 기본 개념을 소개하며, 기계가 뇌를 모방하고 상호작용할 수 있도록 설계되는 원리를 탐구한다. 강의, 토론, 실습 시연의 활동을 통해 뇌와 인지 과학, 인간-컴퓨터 상호작용, 뇌-기계 인터페이스 분야의 핵심 개념을 통합적으로 다룬다. 이를 통해 학생들이 뇌-인지 기능과 적응적 행동의 생물학적 기전을 이해하고, 뇌 신호를 다루는 방법론과 인간-컴퓨터 상호작용 기술의 가능성과 제약에 대한 폭넓은 이해를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 대학원
기존의 클라우드 의존적 AI 컴퓨팅이 사용자 프라이버시, 네트워크 과부하, 인터넷 단절에 대한 취약성 등 다양한 이슈를 야기함에 따라 AI 컴퓨팅을 클라우드뿐만 아니라 사용자 근처의 소형/저비용 컴퓨터에서도 수행하려는 흐름이 전개되며 앰비언트 인공지능 혹은 엣지 인공지능이라는 개념이 탄생했다. 의료 데이터는 개인의 민감정보를 다량 포함하고 있어 특히 프라이버시가 중요하므로, 앰비언트 인공지능과 결합하였을 때 시너지 창출이 가능하다. 본 강좌는 앰비언트 인공지능의 최신 기술과 플랫폼 익히고 의료 도메인에 응용하는 것을 목표로 하며 구체적인 주제는 다음과 같다. ▪ 딥러닝 모델 경량화 (양자화, 가지치기, 지식 증류) ▪ 연합 학습 ▪ 딥러닝과 경량 신호처리 기법의 하이브리드 운용 ▪ 클라우드와 자원 제한적 엣지 기기의 통합 운용 ▪ 앰비언트 인공지능 소프트웨어 플랫폼 (TensorFlow, TensorFlow Lite) ▪ 앰비언트 인공지능 하드웨어 플랫폼 (Google Coral) ▪ 의료 도메인 데이터의 이해 (일례로, 수면 의학 데이터)전필 / 학사
뇌-마음-행동 연계전공의 필수 과목으로서, 세분화된 학문 체계에서 다룰 수 없는 통합적인 인간 이해에 대한 소개를 제공하는 곳이 목표. 신경과학에서 이루지는 뇌의 이해, 인지과학에서 이루어지는 마음의 이해, 심리학에서 이루어지는 행동의 이해와 이들의 관계를 포함하여 인간의 이해에 대한 다양한 주제의 소개. 참여 교수 및 외부 초빙 연사들에 의한 주별 강의로 이루어짐.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
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 학사
신경과학, 철학, 심리학, 언어학, 인공지능 등의 융복합적이고 학제적인 인지과학 분야 전반에 대한 기초 내용을 빅데이터 관점에서 습득하고, 빅데이터 정보처리에 응용 적용할 수 있는 능력을 배양하고자 한다.전선 / 대학원
딥러닝 모델은 추상화 복잡도를 증가하면서 정보를 표현하는 여러 계층으로 이루어진 신경망으로, 최근 영상/음성/자연어 처리 등의 문제에서 다른 기계 방법론들을 크게 상회하는 뛰어난 성능을 보이고 있다. 본 과정에서는 딥러닝의 기반이 되는 기계학습 및 최적화 기법들을 배우고, 기본적인 신경망에 대해서 학습한다. 그리고 영상 처리와 자연어 처리의 핵심 모델인 Convolutional neural networks와 Recurrent neural networks의 훈련법과 추론법들을 익힌다. 또한 비감독 생성 모델인 Autoencoders와 Restrict Boltzman machines에 대해 자세히 살펴 보고 마지막으로 딥러닝 기반 강화 학습에 대해서도 학습하고 실습을 진행한다. 본 과목은 대학원생과 일부 고년차 학부생을 대상으로 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
본 교과목에서는 AI가 매스 커뮤니케이션을 포함한 인간 커뮤니케이션 전 영역에 걸쳐 메시지 작성, 확산, 큐레이션(curation) 등 보다 다양하고 적극적인 역할(agency)을 수행하게 됨에 따라 대두되는 질문들을 (a) 인간-AI 커뮤니케이션(human-AI communication)과 (b) AI 매개 커뮤니케이션(AI-mediated communication)의 하위 분야로 나누어 심층적으로 고찰한다. 먼저 인간-컴퓨터 상호작용(human-computer interaction), 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication) 분야의 대표적 이론 및 관련 실증연구들을 학습하고, AI 발전에 따른 최신 연구동향을 검토한다. 실제 AI 활용 사례(예; AI 스피커, AI 뉴스 추천 시스템. 챗봇)를 대상으로 기술적 속성, 이용자들의 속성, 커뮤니케이션 맥락 등에 따라 기존 이론 및 모델을 어떻게 수정, 보완, 확장해야 하는지 논의한다. 이를 통해 커뮤니케이션학에서 AI의 문제를 어떻게 정의하고 연구할 것인가에 대한 이해를 증진시킬 것이다.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
이 강좌에서는 현 시점에서 본 반도체 소자의 각 세부 분야의 주요한 연구 주제에 대한 소개와 토의가 이뤄진다. 개설 학기에 따라 주제가 변하며, 이 강좌 내의 다른 주제에 대한 특강을 수강할 수 있다.전선 / 대학원
뇌에서 머리 및 목과 관련되는 감각, 운동을 학습하는 과목이며 학습내용은 뇌간의 외형 및 내부구조, 뇌삼차신경감각핵과 운동핵의 구조 및 기능, 안면 및 구강의 감각전도로, 신경조직의 퇴행성 변화와 재생 그리고 뇌간의 노화등이며, 이런 지식은 치과임상, 특히 안면 및 두부에서 야기되는 통증환자의 진단과 치료에 도움이 된다.전선 / 대학원
영어의 통사구조, 음운구조, 의미구조, 기타 영어학분야의 주제ㅐ를 선택하여 이를 집중적으로 연구한다.