Sporns 외[1] 연구에서는 원숭이의 신경다발연결 데이터 베이스인 코코맥(CoCoMac)을 이용하여 허브 영역들을 찾은 바 있다. 이 연구에서는 그래프의 네트워크 척도의 하나인 차(degree)가 높은 영...
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2010
Korean
004
학술저널
95-98(4쪽)
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Sporns 외[1] 연구에서는 원숭이의 신경다발연결 데이터 베이스인 코코맥(CoCoMac)을 이용하여 허브 영역들을 찾은 바 있다. 이 연구에서는 그래프의 네트워크 척도의 하나인 차(degree)가 높은 영...
Sporns 외[1] 연구에서는 원숭이의 신경다발연결 데이터 베이스인 코코맥(CoCoMac)을 이용하여 허브 영역들을 찾은 바 있다. 이 연구에서는 그래프의 네트워크 척도의 하나인 차(degree)가 높은 영역들을 허브로 찾았다. 우리는 이를 연장하여 하이퍼에지의 돗수분포를 이용하여 허브영역을 구하여 보았다. 이때 하이퍼에지는 클릭(clique)를 의미한다. 기존의 연구의 허브들과 비교할 때 9개중 4개의 영역에서 일치하였다. 또한 마루엽(intraparietal) 영역과 시각영역(visual area)가 추가로 허브영역으로 찾아졌다. 본 연구에서는 높은 차수(order)의 하이퍼에지를 고려하여 조합의 용량(combinatorial capacity)을 기준으로 허브 영역을 찾아보았다. 이 논문의 결과에서 추가된 5영역은 “where”관련 정보를 처리하는 영역들이며 이는 생존에 필수적인 시각관련 영역이다.
목차 (Table of Contents)
EPC Sensor Network 에서의 데이터 처리와 정보 공유를 위한 미들웨어
EEG 기반의 멀티 클래스 동작 상상 분류를 위한 시간-주파수 공간에서의 적응적 근원 신호 선택
A Combined Speech and Image Processing System utilizing Lip Movement Image Trackings