시각적 착시를 유발하는 국소화된 자극에 대한 신경장 모델링을 통한 재현성
국소화된 자극에 의해 유발되는 시각적 착시 현상을 Amari 유형의 신경장 모델을 통해 모델링하고 그 재현성을 분석한다.
신경망 표현의 매개변수 잠재력을 활용한 효율적인 비디오 압축
신경망 매개변수의 정보 저장 능력을 최대한 활용하여 비디오 압축 성능을 크게 향상시킬 수 있다.
생명체는 방법을 찾아낸다: 체계적인 신경 탐색
행동을 탐색 절차의 물리적 구현으로 보고, 인지 그래프를 통해 모든 가능한 행동을 효율적으로 열거할 수 있다.
무선 자기 간섭 신호의 신경망 표현을 통한 대역 내 전이중 통신 기술
무선 통신에서 자기 간섭 제거를 위한 신경망 기반 모델링 기술을 제안한다. 고정된 자기 간섭 채널 및 비선형성에 대한 모델링의 한계를 극복하기 위해 적응형 신경망 구조를 도입한다.
마우스 신생아 초음파 발성 분석 향상: 다양한 수학적 모델의 개발, 평가 및 적용
다양한 신경망 모델을 체계적으로 평가하여 마우스 신생아 초음파 발성을 자동으로 분류하는 최적의 모델을 개발하였다.
심층 스파이킹 신경망에서 가중치 초기화를 통한 활성 전파
심층 스파이킹 신경망에서 가중치 초기화 방법을 통해 활성이 깊이 있게 전파될 수 있도록 한다.
근전도 전극 위치가 전완 방향 불변 손 동작 인식에 미치는 영향
전완 방향 변화는 근전도 기반 손 동작 인식 성능을 크게 저하시키는 주요 요인이다. 이 연구에서는 전완 방향 불변 손 동작 인식 성능 향상을 위해 전극 위치(팔꿈치와 전완)의 영향을 조사하였다.
희소 관측 토모그래피 배경 지향 슐리렌을 위한 신경 편향 필드
희소 관측 및 제한된 관측 각도에서 토모그래피 배경 지향 슐리렌 문제를 해결하기 위해 신경 편향 필드(NeDF) 모델을 제안하였다. NeDF는 심층 신경망을 사용하여 밀도 구배 필드를 효과적으로 근사할 수 있으며, 위치 인코딩 및 계층적 샘플링 전략을 통해 고주파 공간 구조를 효과적으로 포착할 수 있다.
EEG 기반 청각 공간 주의 해독을 위한 SWIM: 맘바와 통합된 단기 창 CNN
SWIM은 단기 창 CNN (SWCNN)과 맘바 순차 모델을 통합하여 청각 공간 주의 방향을 신속하고 정확하게 해독할 수 있다.
EEG와 EMG 신호 융합을 통한 주파수 인지 컨볼루션 트랜스포머 기반 운동 패턴 인식
EEG와 EMG 신호를 융합하여 주파수 정보를 효과적으로 인코딩하고 관련 정보를 추출하는 컨볼루션 트랜스포머 기반 운동 패턴 인식 모델을 제안한다.
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