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박경민,김재진 대한정신약물학회 2007 대한정신약물학회지 Vol.18 No.4
Functional magnetic resonance imaging and positron emission tomography studies have identified brain regions associated with different forms of memory and learning. The purpose of this study was to summarize the results of functional neuroimaging studies to construct brain maps for memory and learning. Working memory is associated with the bilateral prefrontal, anterior cingulate, and temporal and parietal regions; semantic memory with the left prefrontal and temporal regions; episodic memory encoding with the left prefrontal and medial temporal regions; episodic memory retrieval with the right prefrontal, and posterior midline and medial temporal regions; skill learning with the motor, parietal, and subcortical regions; priming with the fusiform and neocortex; and classical conditioning with the cerebellum. More recent studies have provided higher specificity by dissociating the neural correlates of different subcomponents of complex memory tasks and the cognitive roles of different subregions of larger brain areas. 기능자기공명영상과 양전자방출단층촬영 연구는 다양박경민·김재진 207한 형태의 기억과 학습에 관련된 지역을 규명해 왔다. 이 글의 목적은 기능적 신경영상 연구들을 통해 기억과 학습에 대한 뇌 매핑을 하는 것이다. 작동기억은 양쪽 PFC, AC, 측두엽, 두정엽 지역과, 의미론적 기억은 왼쪽 PFC, 측두엽 영역과, 삽화적 기억의 부호화는 왼쪽 PFC와 안쪽 측두엽 영역과, 삽화적 기억의 인출은 오른쪽 PFC, 뒤쪽 중간 그리고 안쪽 측두엽 영역과, 기술 학습은 운동 피질, 피질하 영역과 점화는 방추피질, 신피질과 고전적 조건화는 소뇌 영역과 각 관련된다. 더 최근의 연구들은 복잡한 기억 과제에서 다른 하위 구성 요소들의 신경 상관체를 분리하고 뇌 영역의 하위 영역들의 인지적 역할을 분리함으로써 뇌 매핑에 더 높은 특이성을 제공하고 있다.
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전자섬유 네트워크와 안드로이드 응용 서비스 연동 메커니즘
박경민,최훈,윤태은,유은지 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.8
본 논문에서는 웨어러블 컴퓨팅 장치들을 사용자가 편리하게 모니터링하고 관리하기 위하여 웨어러블 컴퓨터 네트워크와 안드로이드 응용 서비스를 연동시키는 기술을 제안한다. 웨어러블 컴퓨터 네트워크인 e-Textile Network는 유선 망이지만 안드로이드 단말기와 통신하기 위하여 무선 게이트웨이 역할을 하는 장치를 포함하도록 한다. 안드로이드 단말기에는 웨어러블 컴퓨터 장치들과 통신하기 위하여 WPAN(Wireless Personal Area Networks) 무선 통신 인터페이스를 외부 동글로 추가하였다. 안드로이드 WPAN 인터페이스는 요구되는 하드웨어 리소스를 최소화하고 저전력과 멀티태스킹을 지원하기 위하여 TinyOS를 사용하였다. 또한 다수의 e-Textile Network와 노드 자체정보 그리고 노드가 수집하는 정보들을 효율적으로 관리하기 위하여 계층적 구조의 프로파일을 제안하였다. 활용 사례로서 다수의 e-Textile Network를 모니터링 하기 위한 서버-클라이언트 형태의 원격 모니터링 서비스 구조와 프로토타입을 구현하였다. A mechanism for interworking of e-Textile Networks with applications on the Android platform is proposed in this paper. An e-Textile Network is a wired network, thus it has a gateway for wireless communication with external devices. Likewise, Android mobile devices need a wireless interface to communicate with the e-Textile Network. A dongle of WPAN wireless interface on the TinyOS is implemented. Hierarchically structured profile for efficient and scalable management of e-Textile Networks is also proposed. As an application, a monitoring system is provided. The monitoring system is based on the client-server architecture and is able to manage multiple e-Textile networks.
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박경민,정석훈,박상현 한국기계기술학회 2015 한국기계기술학회지 Vol.17 No.6
It analyzes the new structure and mechanism of organ type accel pedal to have a double curve to obtain a low effort force has been devised an electronic accel pedal consisting of two springs. To confirm the characteristics of effort force on variation of spring constants for two springs, dynamic analyzes were performed by using the ADAMS software program. According to the result of the simulation analysis, new mechanism of organ type accel pedal has an inflection point of the curve of pedal effort force on variation of spring constants, k, in various range of pedal angle.
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전이 학습을 이용한 선박 기관실 기기의 분류에 관한 연구
박경민 해양환경안전학회 2021 海洋環境安全學會誌 Vol.27 No.2
Ship engine rooms have improved automation systems owing to the advancement of technology. However, there are many variables at sea, such as wind, waves, vibration, and equipment aging, which cause loosening, cutting, and leakage, which are not measured by automated systems. There are cases in which only one engineer is available for patrolling. This entails many risk factors in the engine room, where rotating equipment is operating at high temperature and high pressure. When the engineer patrols, he uses his five senses, with particular high dependence on vision. We hereby present a preliminary study to implement an engine-room patrol robot that detects and informs the machine room while a robot patrols the engine room. Images of ship engine-room equipment were classified using a convolutional neural network (CNN). After constructing the image dataset of the ship engine room, the network was trained with a pre-trained CNN model. Classification performance of the trained model showed high reproducibility. Images were visualized with a class activation map. Although it cannot be generalized because the amount of data was limited, it is thought that if the data of each ship were learned through transfer learning, a model suitable for the characteristics of each ship could be constructed with little time and cost expenditure. 선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
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