초록 ▼

1. 계층적 정보처리 및 학습 메커니즘을 통해 의도-대응 인터페이스 환경 개발
- 사용자의 기본의도/복합의도 정의 및 인식률 향상
- 상위레벨의 의도-대응 시스템 설계

2. 인간의 의도형성 및 행위전환 메커니즘에 관한 신경해부학적 모델을 수립
- 뇌신경영상 기법과 행동실험 패러다임을 활용한 일련의 실험 수행
- 의도-대응 행위의 관계를 정량적으로 모델링
- 의도대응 인터페이스의 이론적 근거제시

3. 자기조직 Brain Network 기반의 사용자의도 모델링 및 예

1. 계층적 정보처리 및 학습 메커니즘을 통해 의도-대응 인터페이스 환경 개발
- 사용자의 기본의도/복합의도 정의 및 인식률 향상
- 상위레벨의 의도-대응 시스템 설계

2. 인간의 의도형성 및 행위전환 메커니즘에 관한 신경해부학적 모델을 수립
- 뇌신경영상 기법과 행동실험 패러다임을 활용한 일련의 실험 수행
- 의도-대응 행위의 관계를 정량적으로 모델링
- 의도대응 인터페이스의 이론적 근거제시

3. 자기조직 Brain Network 기반의 사용자의도 모델링 및 예측 모듈 개발
- 사용자 의도 시공간적 변화 모델링 기술 개발
- 뇌신경정보 기반 동적 상황인식 모델 개발
- 상황인식모델을 이용한 사용자 의도 모델링 기술 개발
총 108편 (SC 급 논문 15편)의 논문을 게재하여 대외적으로도 활발히 연구성과 발표

(출처 : 보고서 초록 3p)

Abstract ▼

Techniques of recognizing the user intention from various sensory information and responding to that are the core components in designing intelligent interfaces How to correctly recognize various user intentions and how to properly respond determine the quality and performance of its services Howeve

Techniques of recognizing the user intention from various sensory information and responding to that are the core components in designing intelligent interfaces How to correctly recognize various user intentions and how to properly respond determine the quality and performance of its services However, it is practically impossible to prepare the responses for all possible user intentions in advance. In this research, we aim to develop an intention-response interfacing technology based on brain information processing, which leads to the progressive development through the proactive interaction with human and environment without equipping with the perfect capability of reaction from the scratch.

Understanding how the human brain forms intentions and translates them to relevant series of actions and establishing intention-responsive models based on neuroanatomical principles. Important topics are as follows; 1 How intention formation is shaped by knowledge acquired through memory and learning. 2. On what processes simple intentions are chained to form complex intentions. Answers to these topics would suggest a possibility that it is possible to predict a person’s behavior based an blood activation or brain waves.

An essential capacity of systems that interact with users is to model and predict the intentions of users from a variety of sensor data captured from human behavior, contexts, and brain signals. This project aims to develop brain-style computing technologies for modeling and predicting user's intentions by integrating these data. To achieve this goal, we investigate the brain network architectures that combine the principle of segregation (specialization of local modules) and integration (global combination of the local modules) and the machine learning algorithms that self-orgardze the complex brain networks across spatiotemporal domains.

Developing the intention-response interface based on brain information processing involves various techniques such as capturing information related to user behavior or intention, pattern recognition and learning, as well as systematic understanding of human brain mechanisms. With this technique, it can be developed of active and adaptive interface instead of static interface, leading to a great progress in the field of intelligent systems and services. The practical use of sensors and mobile devices will be increased, and it also increases the value added productions and affects personal lifestyle.

(출처 : SUMMARY 8p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 뇌과학원천기술개발사업에 관한 연구, 뇌신경정보이해 기반 상호주도형 의도대응 인터페이스 기술 개발 ... 2
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 초록 ... 3
• 요약문 ... 4
• SUMMARY ... 8
• CONTENTS ... 9
• 목차 ... 10
• 제1장 연구개발 과제의 개요 ... 12
• 제1절 연구 배경 및 목표 ... 12
• 제2절 연구개발의 필요성 ... 14
• 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 15
• 제1절 뇌정보처리 메커니즘 ... 15
• 제2절 의도-행위 뇌신경 메커니즘 ... 15
• 제3장 연구개발 수행내용 및 결과 ... 16
• 제1절 사용자의도 모형 정의 ... 16
• 제2절 관측정보 설계 및 기호화 ... 17
• 제3절 물리적 논리적 센서정보 수집 플랫폼 개발 ... 21
• 제4절 저수준 정보해석을 통한 기본의도 인식기술 개발 ... 24
• 제5절 의도-대응 관계 정의 방법 연구 ... 26
• 제6절 관측정보 기반 비정상 사용자 의도 탐지기술 개발 ... 29
• 제7절 범용적 기본 의도 설계 및 대응 방법 연결 메커니즘설계 ... 31
• 제8절 상호주도적 의도 인식기법 개발 ... 35
• 제9절 고수준 정보기반 복합의도 추론기술 개발 ... 37
• 제10절 복합의도 간 유사성/관계 분석 ... 40
• 제11절 Top-down 방식의 복합의도-대응 학습 기술 개발 ... 45
• 제12절 가상 에이전트 플랫폼 구축 (Windows기반) ... 47
• 제13절 의도-대응 인터페이스 개발 ... 52
• 제14절 단순의도 및 복합의도 모형 구축 ... 54
• 제15절 뇌영상 자료의 분석기법 정립 ... 67
• 제16절 사용자 의도의 시공간적 변화 모델링 ... 72
• 제17절 뇌신경 정보 기반 동적 상황 인식 모델 ... 76
• 제18절 상황 인식 모델을 이용한 사용자 의도 모델링 ... 88
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 91
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 95
• 제1절 연구개발결과의 활용 방안 ... 95
• 제2절 연구개발의 확장 및 연구 내용의 심화 ... 95
• 제3절 사용자의도 인식 및 학습 라이브러리 및 툴킷 ... 96
• 제4절 멀티모달 대화기반 의도-대응 인터페이스 ... 96
• 제5절 응용 어플리케이션 도출 ... 96
• 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 97
• 제1절 Soar (State, operator, and result) ... 97
• 제2절 ACT-R (Adaptive control of thought-rational) ... 97
• 제3절 ICARUS ... 97
• 제4절 BDI ... 97
• 제5절 포섭 구조 (Subsumption architecture) ... 98
• 제6절 CLARION (Connectionist Learning with Adaptive Rule Induction ON-line) ... 98
• 제7절 쇼셜 빅데이터 ... 98
• 제8절 라이프트래킹 ... 101
• 제9절 만물지능통신 기반 초연결 ... 101
• 제7장 참고문헌 ... 102
• 상호주도형 의도-대응 인터페이스를 위한 계층적 정보처리/학습 메커니즘 기술 개발에 관한 연구에 관한 연구 ... 107
• 제 출 문 ... 107
• 보고서 초록 ... 108
• 요 약 문 ... 109
• SUMMARY ... 111
• CONTENTS ... 111
• 목차 ... 112
• 제1장 연구개발 과제의 개요 ... 113
• 제 1 절 연구 배경 및 목표 ... 113
• 제 2 절 연구개발의 필요성 ... 117
• 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 119
• 제3장 연구개발 수행내용 및 결과 ... 120
• 제 1 절 사용자의도 모형 정의 ... 120
• 제 2 절 관측정보 설계 및 기호화 ... 125
• 제 3 절 물리적 논리적 센서정보 수집 플랫폼 개발 ... 146
• 제 4 절 저수준 정보해석을 통한 기본의도 인식기술 개발 ... 160
• 제 5 절 의도-대응 관계 정의 방법 연구 ... 170
• 제 6 절 관측정보 기반 비정상 사용자 의도 탐지기술 개발 ... 179
• 제 7 절 범용적 기본 의도 설계 및 대응 방법 연결 메커니즘설계 ... 190
• 제 8 절 상호주도적 의도 인식기법 개발 ... 206
• 제 9 절 고수준 정보기반 복합의도 추론기술 개발 ... 209
• 제 10 절 복합의도 간 유사성/관계 분석 ... 218
• 제 11 절 Top_down 방식의 복합의도-대응 학습 기술 개발 ... 227
• 제 12 절 가상 에이전트 플랫폼 구축 (Windows기반) ... 235
• 제 13 절 의도-대응 인터페이스 개발 ... 248
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 257
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 259
• 제 1 절 연구개발의 확장 및 연구 내용의 심화 ... 259
• 제 2 절 사용자의도 인식 및 학습 라이브러리 및 툴킷 ... 259
• 제 3 절 멀티모달 대화기반 의도?대응 인터페이스 ... 259
• 제 4 절 응용 어플리케이션 도출 ... 259
• 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 260
• 제 1 절 Soar (State, operator, and result) ... 260
• 제 2 절 ACT-R (Adaptive control of thought-rational) ... 261
• 제 3 절 ICARUS ... 262
• 제 4 절 BDI ... 263
• 제 5 절 포섭 구조 (Subsumption architecture) ... 264
• 제 6 절 CLARION (Connectionist Learning with Adaptive Rule Induction ON-line) ... 264
• 제7장 참고문헌 ... 266
• 상신경영상학 기반 의도-행위 관계 모델링 ... 276
• 제 출 문 ... 276
• 보고서 초록 ... 277
• 요 약 문 ... 278
• SUMMARY ... 279
• CONTENTS ... 280
• 목차 ... 281
• 제1장 연구개발 과제의 개요 ... 282
• 제1절 연구개발의 목적 ... 282
• 제2절 연구개발의 필요성 ... 282
• 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 284
• 제1절 국외의 연구 현황 ... 284
• 제2절 국내의 연구 현황 및 수준 ... 285
• 제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 286
• 제1절 단순의도 및 복합의도 모형 구축 ... 286
• 제2절 뇌영상 자료의 분석기법 정립 ... 300
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 306
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 307
• 제1절 연구개발결과의 활용방안 ... 307
• 제2절 연개개발결과의 기대성과 ... 307
• 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 309
• 제7장 참고문헌 ... 310
• 뇌정보처리 기반 사용자 의도 변화 모델링 및 예측 기술 개발에 관한 연구 ... 312
• 제 출 문 ... 312
• 보고서 초록 ... 313
• 요 약 문 ... 314
• SUMMARY ... 315
• CONTENTS ... 316
• 목차 ... 318
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 320
• 제1절 연구개발의 목적 ... 320
• 제2절 연구개발의 필요성 ... 321
• 제3절 연구개발의 목표 및 범위 ... 321
• 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 322
• 제1절 해외 기술개발 현황 ... 322
• 제2절 국내 기술개발 현황 ... 323
• 제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 324
• 제1절 사용자 의도의 시공간적 변화 모델링 ... 324
• 제2절 뇌신경 정보 기반 동적 상황 인식 모델 ... 328
• 제3절 상황 인식 모델을 이용한 사용자 의도 모델링 ... 340
• 제4장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 343
• 제1절 연구개발목표의 달성도 ... 343
• 제2절 관련분야 기술발전에 대한 기여도 ... 346
• 제5장 연구개발결과의 활용계획 ... 349
• 제1절 연구개발결과의 활용방안 ... 349
• 제2절 기업화 및 기술이전 방안 ... 349
• 제3절 기대성과 ... 349
• 제6장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 351
• 제1절 소셜 빅데이터 ... 351
• 제2절 라이프트래킹 ... 353
• 제3절 만물지능통신 기반 초연결 ... 353
• 제7장 참고문헌 ... 354
• 끝페이지 ... 356