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- 저자 : Hyungtae Kook (검색결과 6 건)
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Phase model analysis of the long-range excitation in the hippocampal CA1 model
이상귀,Hyungtae Kook,Dong-Uk Hwang,한승기 한국물리학회 2004 THE JOURNAL OF THE KOREAN PHYSICAL SOCIETY Vol.44 No.32
The synchronization of rhythms in various frequency ranges over participating cortical areas is one of the important issues in neuroscience. Experimental and modeling studies suggest that rhythms of the beta frequency range have a dynamical structure distinct from that of the gamma rhythms. To elucidate the mechanism of synchronization, the role of the long-range excitatory connection which is incorporated with nite conduction delay time needs to be analyzed. This work attempts such analysis, utilizing the reduced phase oscillator model. It is shown that the long-range gamma rhythm remains unstable, regardless of the presence of the excitatory connection. However, the beta rhythm is stable over a broad range of conduction time delay, which cannot apparently be tolerated by the long-range gamma rhythm. These synchronization features are consistent with experimental observations which imply that gamma rhythms are used for local computations, whereas beta rhythms are used for higher level interactions involving more distant structures.
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한승기(Seung Kee Han),김원섭(Won Sup Kim),국형태(Hyungtae Kook) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
본 논문에서는 신경계의 동기화와 반동기화 현상을 활용한 동적 연상기억망에서 자소의 시간적 분할을 통한 한글 문자의 인식에 대해서 조사한다. 이러한 동적 신경망에서는 시간 분할을 통해 한글 문자의 자소를 분리된다. 즉, 신경계의 결합 특성에 의해서 한 개의 자소에 속하는 노드들은 동시에 발화가 일어나게(동기화)하고, 서로 다른 자속에 속하는 노드들 간에는 서로 다른 시간에 발화가 일어나게(반동기화)함으로 한 문자에 속하는 여러 개의 자소가 분리된다. 그리고 시간적으로 분리된 자소의 조합으로 문자를 인식할 수 있다. 이러한 것은 기존의 신경망을 이용한 자소 단위 인식 신경망에서 겪게 되는 자소 단위의 영역 분할 문제에 큰 도움이 될 것이다.
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추계 공명 현상을 이용한 동적 연상 기억망에서 잡음 조절을 이용한 선택적 시각집중
한승기(Seung Kee Han),김원섭(Won Sup Kim),국형태(Hyungtae Kook) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
본 논문에서는 신경계의 특성을 이용하여 중첩된 패턴에 대해 각각을 분리, 인식하기 위해 신경소자의 특성인 동기화와 반동기화 현상 및 추계공명 현상을 이용하여 동적 연상기억망을 구성한다. 또한 부분적인 정보만 입력되어진다 하더라도 전부터 인지하고 있었던 정보와 비교하여 가장 비슷한 정보에 대해 집중을 하고 나머지 부분은 집중하지 않는 선택적 시각 집중을 시간에 따른 잡음의 세기를 조절하는 방법으로 모형화 한다.
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추계 공명 현상을 이용한 동적 연상 기억망에서 시간 분할을 통한 중첩된 패턴 인식
한승기(Seung Kee Han),김원섭(Won Sup Kim),국형태(Hyungtae Kook) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1B
본 논문에서는 동적인 비선형 신경 소자의 동기화와 반동기화 현상을 이용해서 중첩된 패턴을 시간적으로 분할하여 인식할 수 있는 동적인 연상 기억망을 구성하였다. 본 논문에서 사용하는 신경 소자는 여러 가지 동적인 특성을 보이는 비선형 일차원 진동자로 모형화하였으며 주기적인 외부 자극과 적절한 세기의 잡음에 의해서 준 주기적으로 발화하는 추계공명 현상을 활용한다. 또한 이들 비선형 신경 소자의 상호 결합이 흥분성 혹은 억제성 결합일 때 동기화 혹은 반동기화가 되는 현상을 활용한다. 이러한 동적 특성을 신경망에 구현하면 중첩된 패턴이 자동적으로 시간 분할하여 사물 합성을 하거나 배경과 사물을 분리하는 문제에 이용할 수 있다. 즉 중첩된 패턴에서 부분 패턴에 속하는 노드끼리는 동기화 시키고 다른 패턴에 속하는 노드끼리는 반동기화 시킴으로써 자동적인 시간 분할이 가능하게 되는 것이다. 이러한 동적인 신경 소자를 기존에 널리 사용되어진 Hopfield 타입의 연상 기억망에서 적용하여 중첩된 입력 패턴에 대해서 시간 분할이 가능하고 따라서 사물 합성이 가능함을 보였다. 또한 시간 분할을 통하여 중첩된 패턴을 시간 분할하는 신경망의 능률, 시간 분할률은 각 노드 사이의 상호 결합의 세기나 잡음의 세기에 따라 변화가 있는 것을 보았다. 또한 약간 손상된 패턴에 대해서도 인식할 수 있는 연상기억 능력도 있는 것을 보았다.
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Phase-model analysis of coupled neuronal oscillators with multiple connections.
Hwang, Dong-Uk,Lee, Sang-Gui,Han, Seung Kee,Kook, Hyungtae Published by the American Physical Society through 2006 Physical review. E, Statistical, nonlinear, and so Vol.74 No.3
<P>Synchronization of the coupled neuronal oscillators with multiple connections of different coupling nature is analyzed using the phase-model reduction method. Each coupling connection contributes to the dynamic behavior of the system in a complex nonlinear fashion. In the phase-model scheme, the contribution of the individual connections can be separated in terms of the effective coupling functions associated with each connection and a linear superposition of them provides the total effective coupling of the coupled system. The case of multiple connections with various conduction time delays is also examined, which is shown to be capable of promoting synchronization over an ensemble of spatially distributed neuronal oscillators in an efficient way.</P>
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한승기,박선희,김원섭,국형태(Seung Kee Han),Seon Hee Park,Won Sup Kim,Hyungtae Kook 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.1
본 논문에서는 동적 연상 기억망에서 추계 공명을 이용한 새로운 시간 분할 방법을 제안한다. 이 동적 신경망은 흥분성 결합에서는 동기화가 일어나고 억제성 결합에서는 방동기화가 일어나는 생물학적인 신경계의 동적 특성에 기반을 두고 있다. 생물학적인 뉴런은 간단히 문턱치 이하의 주기적인 자극과 잡음의 영향을 받고 있는 일차원 비선형 진동자로 나타내었다. 적절한 세기의 잡음에 대해서 뉴런의 발화는 가해진 주기적인 자극화 동기화 되는 추계 공명이 일어난다. Hopfield 타입의 연상 기억망에 몇 개의 중첩된 입력 패턴이 가해졌을 때, 이 망은 입력 패턴을 시간 분할할 수 있음을 보인다. 시간 분할은 같은 패턴에 속하는 뉴런끼리는 동기화, 그리고 다른 패턴에 속하는 뉴런끼리는 반동기화로 일어난다. 이 신경망의 성능, 시간 분할률은 결합의 세기와 잡음의 세기에 의존함을 보인다. 특히 잡음의 세기에 따라서 시간 분할률이 최대가 되는 최적의 상태가 있음을 보인다. 그리고 이러한 최적 상태는 노드간의 결합의 세기가 커짐에 따라서 점차 낮은 잡음의 세기 쪽으로 이동하는 것을 보았다. 이러한 현상에는 뉴런간의 억제성 결합이 중요하게 작용함을 보인다. We propose a new mechanism of temporal segmentation based on the stochastic oscillatory associative memory. The oscillatory associative memory is motivated by the dynamic behavior of biological neuronal system, where the excitatory(inhibitory) coupling induces synchrony(desynchrony) among the neurons. For simplicity, the biological neurons are represented by the one-dimensional nonlinear oscillators, which are driven by the periodic subthreshold stimulus and random noises. For an optimal noise intensity, the firing events are synchronized with the driving force, that is a kind of stochastic resonance. For a Hopfield type associative memory, we show that the network has the capability of temporal segmentation for an input pattern which is a mixture of some stored patterns. The temporal segmentation is accomplished by the temporal pattern of synchrony among the neurons representing a stored pattern and desynchrony between neurons representing different stored patterns. The performance of the network, temporal segmentation ratio, is shown to depend both on the strength of coupling and noise intensity. Especially it is shown that for an optimal range of noise intensity the network performs optimally and the corresponding noise intensity decreases as the coupling strength increases. It is shown that the inhibitory coupling between different patterns is essential in temporal segmentation for small noise intensity.
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