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범죄수사 상황에서 피해자와 목격자들의 기억을 평가하는 것은 중요한 문제이다. 하지만 아직까지 기억 정확성을 평가하는 방법은 거의 없다. 본 연구는 딥러닝 기술을 활용하여 뇌파-기반 목격 여부 분류 시스템의 성능을 조사하고자 했다. Ham 등의 실험 2에서6 수집한 69명의 사건관련전위(ERP; event-related potentials) 자료 세트에 합성곱 신경망(CNN; convolutional neural network)과 장단기 기억(LSTM; long-short term memory) 순환 신경망(recurrent neural network)을 이용하여 목격 여부를 분류했다. 실험결과 딥러닝 분류 알고리즘에 따른 차이는 크지 않았지만 1층(layer)의 LSTM를 이용했을 때 분류 정확률이 0.74로 CNN (0.69), 2층 LSTM (0.66), 3층 LSTM (0.69)보다 높았다. 이런 결과는 통계와 컴퓨터 공학 및 인지신경과학적 기법들을 융합하여 피해자와 목격자의 기억 정확성을 객관적으로 평가함으로써 범죄 수사의 효율성을 높일 수 있음을 시사한다.
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참고문헌 (19)
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DL Schacter / 2013 / Memory and law:what can cognitive neuroscience contribute? / Nat Neurosci 16:119~123
T Curran / 2007 / The FN400 indexes familiarity-based recognition of faces / Neuroimage 36:464~471
AP Yonelinas / 2002 / The nature of recollection and familiarity: A review of 30 years of research / J Mem Lang 46:441~517
DA Wolk / 2006 / ERP correlates of recognition memory: effects of retention interval and false alarms / Brain Res 1096:148~162
N Abe / 2008 / Neural correlates of true memory, false memory, and deception / Cereb Cortex 18:2811~2819
T Curran / 2007 / The FN400 indexes familiarity-based recognition of faces / Neuroimage 36:464~471
AP Yonelinas / 2002 / The nature of recollection and familiarity: A review of 30 years of research / J Mem Lang 46:441~517
DA Wolk / 2006 / ERP correlates of recognition memory: effects of retention interval and false alarms / Brain Res 1096:148~162
N Abe / 2008 / Neural correlates of true memory, false memory, and deception / Cereb Cortex 18:2811~2819
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