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보고서 요약서
요약문
목차
1. 연구개발과제의 개요 6
2. 연구수행내용 및 성과 8
1. 모바일 웹 및 가상현실(VR)을 이용한 신경심리검사 어플리케이션 개발 9
가. 모바일웹/가상현실(VR) 기반 정서/사회성/인지 신경심리검사 배터리 개발 연구 9
(1) VR 기반 인지기능/정서/사회성 검사 디자인 및 컨텐츠 개발 9
(2) 웹 어플리케이션 개발을 통한 신뢰성 있는 신경심리검사 연구 12
나. 전통적 인지 신경심리검사 배터리 개발 연구 13
(1) 어플리케이션 'CoCon' 개발 및 타당화 연구 13
2. 인지행동반응 기반 신경 기저 분석 및 인지신경과학적 타당성 연구 18
가. 계산신경과학 및 신경생물학 기반 인지신경과학적 타당성 연구 18
(1) 계산인지모델을 이용한 행동데이터 분석 시스템 구축 연구1 : Flanker task 행동모델 18
(2) 계산인지모델을 이용한 행동데이터 분석 시스템 구축 연구2 : 의사결정모델 20
(3) 시간적 주의 연구 : 역동적 환경의 물체 인식 20
(4) 주의 포획(attentional capture)에 의한 반응간섭 연구 21
(5) 관점수용 성향을 예측하는 신경지표 탐색 23
(6) 문맥에 따른 정서변화 요인으로 인한 신경 패턴의 변화 26
(7) 친숙하거나 낯선 정보에 대한 기억 조절 연구 27
(8) 작업기억의 신경집단코딩(neural population coding) 분석을 통한 행동 예측 연구 28
(9) 주의(attention)와 예측(expectation)이 시각 변별 행동 지표에 미치는 영향 연구 30
(10) 조망 수용 측정을 위한 자기 평가 항목 연구 31
(11) 뇌 기능 연결망 기반의 조현병 고위험군 진단 연구 32
3. 머신러닝을 이용한 조기 진단 시스템 구축 연구 33
가. 머신 러닝을 이용한 행동 데이터 상관성 분석 및 분류 연구 33
(1) 머신러닝을 이용한 ADHD 중요지표 색출 연구 : CBCL, YSR, NIH score 33
(2) 딥러닝을 이용한 아동 행동 지표와 뇌 구조영상과 비교 연구 34
(3) 행동 데이터 및 설문과 게임형배터리 간의 정준상관분석(Canonical Correlation Analysis) 35
(4) 인지조절 취약집단 진단용 행동 과제 어플(CoCon) 데이터를 사용한 피험자 간 그룹 형성 및 설문, 행동 과제의 연관성 분석 35
(5) 머신러닝 기반 기능연결성과 NIH 인지 능력 테스트, CBCL 세부 항목 사이의 상호 연관성에 대한 연구 36
(6) 전통적 머신러닝 기법을 통한 아동 장애 분류 연구 37
(7) 머신러닝 기반의 지능지수(WISC 점수) 예측 연구 37
나. 머신러닝 활용한 질환 분류 및 신경생물학적 지표 추출 및 연관성 검증 연구 38
(1) 머신러닝 기반 EEG 및 행동 데이터를 이용한 ASD와 ADHD의 진단도구 개발 연구 38
(2) 머신러닝 기반 fMRI 촬영 중 뇌 움직임 데이터를 사용한 고위험군 분류 39
(3) 기억 예측 대뇌 기능적 연결망 탐색 39
(4) EEG 신호의 시간-주파수 패턴 분류를 통한 정보처리 추적 41
(5) 휴식 중 뇌의 동역학적 특성을 이해하기 위한 뇌 시스템 분석 연구 43
(6) 베이지안 기법을 활용한 최대엔트로피 모델파라미터의 행동 기전 연구 44
(7) 자아 인식 능력 저하 환자의 비정상 뇌신경학적 바이오마커 뇌기능연결성 연구 44
(8) 다변량 패턴인식을 이용한 fMRI의 뉴로피드백 기반 훈련 효율성 향상 기법 연구 45
(9) 휴지기 기능연결망을 사용한 정신질환의 분류 및 정상군과의 차이를 가지는 영역 탐색 46
3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 47
3-1. 목표 47
3-2. 목표 달성여부 48
다. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성 등) 50
4. 연구개발성과의 활용 방안 52
붙임 : 참고 문헌[내용없음] 5
별첨 : 주관연구기관의 자체평가 의견서[내용없음] 5
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