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서울애니메이션센터에 다녀오다.사는 이야기/육아일기 2017. 10. 15. 21:24
아기가 생기기 전에는, 주말이 늘 기다려졌고, 주말은 왜이렇게 짧을까? 라는 것이 늘 불만이었다. 그런데, 아기가 태어난 이후에는 이번 주말엔 뭘하며 시간을 보내야 하나? 라는 고민이 생기게 되고, 주말은 왜이렇게 긴걸까? 라고 하루에도 몇번씩 생각하게 된다. 현대 문명의 도움으로 YouTube 등을 틀어 주면 몇시간이 휙~ 지나가긴 하지만, 하루종일 TV만 보게 하는 것을 그 어떤 부모도 원하지 않을 것이다. 우리 부부는 보통 주말 2일(토/일)을 하루씩 나눠가며 아이와 함께 시간을 보낸다. 아주 가끔은 셋이 함께 어딘가 나들이 가기도 하지만, 체력 소모가 너무 크기 때문에 분기에 한번? 있을까 말까 한 행사다. 이번주는 토요일은 아내가 아이와 놀고 일요일을 내가 아이와 시간을 보내기로 했다. 보통은 ..
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감사하라, 그리하면 정신이 건강해질 것이다.데이터 사이언스/출판된 논문 소개 2017. 7. 7. 16:31
"감사는 뇌를 건강하게 한다?"사람들은 인상 생활에서 많은 스트레스를 받는데, 이는 부정적인 자극에 민감하게 반응하게 하는 원인이 된다. 행복하지 않고 스트레스가 많은 삶은 감정조절 능력과 삶의 만족도의 감소와 인지 장애와 관련이 있다. 반면, 삶의 만족도가 높은 사람들은 자기참조처리(Self-Referential Processing)와 관련된 부정적인 자극을 처리할때 뇌의 여러 영역과 더 많은 연결성을 보이는 특징이 있다. "감사 표현은 긍정적인 사고를 촉진하고 스트레스 수준을 낮춘다."긍정적인 감정은 내재동기 뿐만이 아니라 자기조절능력과 회복탄력성의 증진과 관련이 있습니다. 특히, '감사 표현'은 긍정적인 사고를 촉진하고 스트레스 수준을 낮추는 것으로 알려져 있습니다. 감사는 우리의 정신 건강과 'm..
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생체시계의 기능적 연결성과 섬망환자에서 보여지는 수면각성 장애의 신경 기전에 대한 연구데이터 사이언스/출판된 논문 소개 2017. 4. 10. 10:37
섬망 중 환자는 증상의 일중 변화를 보입니다. 수면각성 주기의 장애, 낮 시간 중의 졸림, 밤 시간에 잠 들기 어려움 등의 증상은 모두 일중 변화와 관련되어 있다고 할 수 있습니다. 이러한 증상의 일중 변화는 우리 몸(정확하게는 뇌) 안에 있는 생체시계(Circadian Clock)가 섬망 중에 오작동 했을 가능성과 관련 있을 것입니다. 여러 생체시계 중에서 마스터 시계라고 불리는 Suprachiasmatic Nucleus (SCN)은 다른 모든 Peripheral Organs의 생체리듬을 조절하는데 핵심적인 역할을 수행한다고 알려져 있습니다. 따라서 본 연구에서는 섬망 증상의 일중변화가 SCN이 오작동에서 기인했다는 가설을 세우게 되었고, SCN과 다른 뇌의 영역간의 기능적 연결성이 섬망 환자와 비섬망..
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패스트캠퍼스 - 유니티5 수강후기데이터 사이언스 2017. 4. 4. 17:17
처음 강의에 임할 때는 ‘이번 기회에 게임을 만들어봐야지!’ 라는 마음가짐 보다는 ‘유니티의 다양한 기능들을 잘 활용할 수 있는 수준으로 열심히 배워야지!’ 라는 마음가짐이었습니다. 그런데 강의 둘째주였나? 강사님이 각자 게임 기획을 만들어 공유해 보자고 하셔서, 게임을 만들지 않을 수 없게 되었습니다. (사실 저는 게임을 즐기는 편이 아니어서… 대체 어떤 게임을 만들어야 하나… 고민이 컸습니다.) 저도 종종 후배들에게 MATLAB 강의를 해 주곤 하는데, 그럴 때마다 제가 강조하는 것이 ‘숙제’ 였어요. 숙제는 해야하는 사람의 입장에서는 어렵고 하기 싫은 것? 인 경우가 많지만, 내주는 사람의 입장에서는 숙제를 통해서 실력이 늘 수 있음을 확신하기 때문에 숙제를 내주는 거예요. 그래서 유니티를 제대로 ..
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토폴로지 데이터 분석을 이용한 섬망의 하위그룹 발견데이터 사이언스/출판된 논문 소개 2016. 11. 23. 21:31
최근 미국 식품의약청(FDA)는 Personalized Medicine의 중요성을 강조하고 있는 추세다. 같은 병명의 질병을 가졌다고 할지라도 사람마다 유전적인 특징이 다를 수가 있고, 생물학적으로 약물에 반응하는 정도가 모두 다르기 때문에다. 이에 따라 함께 강조되고 있는 것이 환자들을 아형에 따라 하위그룹으로 나누는 "Phenotypic Subgrouping"이다. Subgrouping을 위해 사용할 수 있는 비지도 기계 학습(Unsupervised Machine Learning) 방법은 여러가지가 있을 수 있지만, 질환을 범주화 하기에는 어려움이 있다. 이제 새롭게 등장한 것이 토폴로지 데이터 분석(Topological Data Analysis, TDA)이다. TDA는 일종에 Partial Clus..