공지 및 소식

게시일: 2025년 11월 25일

주제: Individual Differences in Categorical Perception: Exploring Links to Executive Functions and Language Experience 

연사: 공은정 교수 (Korea Aerospace University, KAU)

일시: 2025년 12월 5일 (금) 오전 10시

장소: 온라인 (Zoom)

[신청 링크]https://forms.gle/EzWhJv1zN4PtA2va7

초록 

Categorical perception of speech (CPS) refers to the processing mechanism by which listeners perceive continuous speech signals as discrete phonetic categories, showing greater sensitivity to differences between categories than within categories. Previous studies have shown that more robust CPS—characterized by reduced sensitivity to within-category variation—reflects more established phonetic representations in both first and second language learners, as well as in individuals with dyslexia. More recently, however, research has reported a range of individual differences in how discretely listeners categorize speech sounds, with some individuals showing gradient perception by more effectively assessing redundant acoustic cues. This talk explores why some listeners exhibit gradient rather than categorical perception, and what functional advantages this perceptual style might offer. In particular, it focuses on how individual differences in executive functions—such as working memory, inhibitory control, and cognitive flexibility—as well as factors like age (children vs. adults) and language experience (first vs. second language), may be linked to the ability to make use of fine-grained acoustic information when making phonetic category decisions.

게시일: 2025년 11월 17일

주제: 다중 감각 증거 통합을 통한 알츠하이머 치매의 일차 예방

연사: 김정수 교수 (조선대학교 유전체지능마이닝실험실, gimLAB)

일시: 2025년 11월 18일 (화) 오전 10시

장소: 온라인 (Zoom)

[신청 링크] https://forms.gle/gZZtfejcd3ZnZwFu6

초록 

저는 유전체지능마이닝실험실(gimLAB)을 이끌고 있으며, 인간 유전 정보에 내재된 숨겨진 코드와 메커니즘을 밝혀내는 데 중점을 두고 있습니다. 저희의 목표는 이러한 통찰력을 복잡한 질병을 이해하고 인간 건강을 증진하기 위한 전략으로 전환하는 것입니다.

본 강연에서는 알츠하이머병(AD)의 예측 및 예방 접근법을 개발하려는 저희의 노력을 중점적으로 다룰 것입니다. 특히, 저희는 상호 보완적인 두 가지 방향을 추구해 왔습니다: (1) 다중 감각 데이터를 통합하는 유연한 위험 예측 모델 구축, (2) 효과적인 사용을 최적화하기 위해 각 데이터 양식(modality)의 강점과 한계를 평가하는 것입니다.

저희는 일반적인 유전적 변이(단일염기다형성/변이)를 통합하고 AD 관련 유전자좌를 식별하는 유전적 위험 예측 프레임워크를 구축했습니다. 이 유전적 위험은 신경 영상, 혈장 생체지표, 인지 측정치 등 사용 가능한 다른 양식의 추가 증거를 통합하여 동적으로 업데이트됩니다.

광주 알츠하이머 및 관련 치매 연구(GARD) 데이터를 활용한 검증 결과, 이 다중 감각 프레임워크가 단일 양식 전략에 비해 아밀로이드 양성 및 초기 인지 저하로 측정되는 AD 예측을 상당히 개선함을 보여주었습니다. 이 결과는 유전 정보를 마이닝하고 이를 다중 감각 데이터와 결합하는 것이 후기 발병 알츠하이머병(LOAD)의 1차 및 2차 예방을 위한 새로운 길을 열어줄 수 있음을 시사합니다.