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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 안우영 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300011359 |
과제고유번호 | 1711161014 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-18 |
키워드 | 중독.뇌영상.계산모델링.니코틴사용장애.계산정신과학.Addiction.Neuroimaging.Computational modeling.Nicotine User Disorder.Computational Psychiatry. |
□ 연구개요
본 연구의 목적은 기계학습(machine learning) 및 뇌영상 기법을 이용하여, 단기 및 장기 금연 성공 여부를 예측하는 빠르고 높은 신뢰도를 지닌 멀티모달(multi-modal: 뇌영상, 특질 성격, 인지능력) 표지를 개발하는 것임. 1차년도에는 금연과 관련되는 인지능력 및 특질 성격들을, 최신 기계학습 기법을 이용해서 기존의 한계를 뛰어넘는 매우 빠르고(각 과제당 1-2분 이내) 신뢰도 높게 측정하는 스마트폰 앱을 개발하는 것으로 목표로 함. 2-5차년도에는 교내의 금연클리닉에서 약250명의 참가자를 모
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