장산 뇌혁신데이터랩

Brain organoids: advances, applications and challenges - PMCOrganoids mimicking the cerebral cortex have so far been better characterized and more frequently used than other brain organoids. Such cortical organoids have also attracted the most interest in the field because the cerebral cortex is the most unique andpmc.ncbi.nlm.nih.gov Brain organoids: advances, applications and challenges저자 : Xu..

https://www.science.org/doi/10.1126/science.1247125Organogenesis in a dish: Modeling development and disease using organoid technologies저자 :  Madeline A. Lancaster, Juergen A. Knoblich약 반세기 전 수행된 고전적인 실험들은 척추동물 세포의 뛰어난 자가 조직화 능력을 입증했다. 심지어 세포가 완전히 분리된 후에도, 다시 재결합하여 원래 기관의 구조를 재구성할 수 있다. 최근에는 이러한 특성을 활용하여 조직 또는 배아줄기세포로부터 기관의 일부 또는 완전한 기관을 재구성하는 연구가 진행되고 있다.이러한 줄기세포 유래 3차원 배양 시스템을 "오가노이드(organoid)..

Deep Learning in EEG: Advance of the Last Ten-Year Critical Period저자 : Shu Gong , Kaibo Xing, Andrzej Cichocki , Junhua Li딥러닝은 음성 인식과 컴퓨터 비전을 비롯한 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 거두었다. 상대적으로 뇌파(EEG) 연구에서는 딥러닝의 적용이 적었지만, 지난 10년 동안 상당한 발전이 이루어졌다. 그러나 EEG에서의 딥러닝 연구를 종합적으로 다루는 포괄적인 리뷰가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 최근의 연구 동향을 정리하고 향후 발전 가능성을 조망하는 것을 목표로 한다.먼저, EEG 신호에서의 잡음 제거(artifact removal) 기법을 간략히 소개한 후, EEG 처리 및 분류에 사용되는..

Deep learning-based electroencephalography analysis: a systematic review저자 : Yannick Roy, Hubert Banville, Isabela Albuquerque, Alexandre Gramfort, Tiago H Falk, Jocelyn Faubert.뇌파(EEG)는 복잡한 신호이며, 올바르게 해석하기 위해서는 오랜 훈련과 고급 신호 처리 및 특징 추출 기법이 필요하다. 최근 딥러닝(DL)이 원시 데이터에서 유용한 특징을 학습하는 능력을 바탕으로 EEG 신호 해석에 강력한 가능성을 보여주고 있지만, 기존 EEG 처리 방식보다 실제로 더 나은 성과를 내는지는 여전히 논쟁의 대상이다.본 연구에서는 2010년 1월부터 2018년 7월까지 발표된..

Deep learning for electroencephalogram (EEG) classification tasks: a review저자 :  Alexander Craik, Yongtian He, Jose L Contreras-Vidal뇌파(EEG) 분석은 신경과학에서 중요한 도구로 활용되며, 신경공학(예: 뇌-컴퓨터 인터페이스, BCI) 및 상업적 응용 분야에서도 널리 사용되고 있다. EEG 연구에서 사용되는 분석 기법 중 많은 부분이 머신러닝을 활용하여 신경 분류 및 신경 영상화에 필요한 정보를 도출해왔다.최근에는 대규모 EEG 데이터셋의 확보와 머신러닝 기술의 발전으로 인해, 특히 뇌파 신호 분석 및 뇌 기능 이해에 있어 딥러닝 아키텍처가 적극적으로 도입되고 있다. 이러한 신호의 자동 분류를 더욱..

Neuroscience & AI: A Symbiotic RelationshipWhile artificial human intelligence is not yet created, AI systems continue to astonish us with advancements such as handwriting recognition, disease detection, and even impressive solutions in sports. Advanced tech solutions bode well for major industrieswww.linkedin.com Neuroscience & AI: A Symbiotic Relationship저자 : Karyna NaminasAI는 인간의 뇌를 모방하며 발전해왔..

The Ten Faces of Innovation: IDEO's Strategies for Beating the Devil's Advocate and Driving Creativity Throughout Your Organization저자 :  Tom Kelley, Jonathan Littman베스트셀러 《The Art of Innovation》의 저자가 세계적인 디자인 기업 IDEO가 조직 전반에 혁신적 사고를 확산시키고, 창의성을 억누르는 회의론자들을 극복하는 전략을 공개한다.오늘날 비즈니스 환경에서 "악마의 대변인(devil’s advocate)" 역할은 보편적이다. 이는 개인이 스스로를 객관화하여 새로운 프로젝트나 아이디어에 의문을 제기하고 문제점을 지적하는 역할을 하도록 한다. 하지만 이러한 태..

The Functional Architecture of Human Empathy저자: Jean Decety, Philip L Jackson공감(empathy)은 자신과 타인이 표현하는 감정 사이에서 자연스럽게 유사성을 경험하면서도, 각 감정의 주체를 혼동하지 않는 능력을 의미한다. 공감은 단순히 타인의 실제 또는 추론된 감정 상태를 정서적으로 공유하는 것뿐만 아니라, 최소한의 인식과 이해를 포함한다.이 논문은 발달심리학, 사회심리학, 인지신경과학, 임상신경심리학 등 다양한 분석 수준을 고려하여, 공감이 여러 독립적인 정보 처리 메커니즘에서 병렬적이고 분산된 과정으로 이루어진다는 모델을 제안한다. 공감의 핵심 요소는 공유된 신경 표현(shared neural representations), 자기 인식(se..

The Secrets of Great TeamworkOver the years, as teams have grown more diverse, dispersed, digital, and dynamic, collaboration has become more complex. But though teams face new challenges, their success still depends on a core set of fundamentals. As J. Richard Hackman, who began resehbr.org  Harvard Business Review (2016)저자: Martine Haas, Mark Mortensen오랜 시간 동안 팀이 더욱 다양해지고, 분산되고, 디지털화되며, 역동적으로 ..

Mirroring People: The New Science of How We Connect with Others저자 : Marco Iacoboni 다른 사람의 마음을 읽고, 그들이 무엇을 생각하고 느끼는지 아는 놀라운 능력은 어떻게 가능할까? "마음 읽기"는 인간 존재의 핵심이며, 자아와 타인을 연결하는 다리 역할을 하여 문화와 사회의 발전에 필수적인 요소다. 하지만 최근까지 과학자들은 이러한 능력이 뇌에서 어떻게 작동하는지 제대로 이해하지 못했다.지난 10년 동안 이 분야에서 획기적인 변화가 일어났다. 뉴욕타임스, 로스앤젤레스타임스, 월스트리트저널 등 여러 매체에서 소개된 바 있는 신경과학의 선구자 마르코 이아코보니(Marco Iacoboni)는, 우리 뇌 속에서 타인을 이해하는 능력을 가능하게 하는..