BrainNet:

Uncovering the Hyperedges of Cortical Brain Graphs

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-organize the complex brain networks across spatiotemporal domains. This research is supported by National Research Foundation (NRF).


개요 및 목표

  • 사용자 정보, 외부 환경 정보 및 뇌 신경정보 등의 다양한 종류의 데이터를 통합하여 모델링하고 예측하는 뇌정보처리 기술 개발
  • 다양한 국부적 모듈들의 segregation과 이들을 전역적으로 결합하는 integration의 특성을 가진 brain network 구조를 자기조직하는 기계학습 기법 연구
  • 뇌의 구조와 기능을 모사한 자기조직 brain network 기반의 사용자 의도 모델링 및 예측 핵심 모듈을 개발

 

 

 


Project Title Modeling and Predicting User's Intention Change by Brain-Style Information Processing
Sponsor National Research Foundation of Korea (NRF)
Principal Investigator Prof. Byoung-Tak Zhang
Researchers

Jin-San Yang

Joon-Shik Kim

Je-Keun Rhee

Eun-Sol Kim

Chung-Yeon Lee

Duration May 2010 - April 2015.


Contact Chung-Yeon Lee
Phone +82-2-880-1847
Fax +82-2-875-2240