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▲ 왼쪽부터 김홍지 성균관대 박사과정생과 우충완 교수. 사진=성균관대 |
[CWN 조승범 기자] 성균관대학교 글로벌바이오메디컬공학과/IBS 뇌과학이미징연구단 우충완 교수 연구팀은 미국 다트머스대학 에밀리 핀 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 뇌 활동 패턴에서 직접 생각의 내용과 감정을 읽어내는 모델을 개발했다고 8일 밝혔다.
연구팀은 해당 모델은 fMRI 데이터와 기계학습 알고리즘을 이용해 개발됐으며, 생각의 두 가지 주요 축인 ‘자기관련도’와 ‘긍·부정 정서’를 예측한다고 밝혔다.
연구팀은 참가자들과의 일대일 인터뷰를 통해 다양한 내용과 감정이 담긴 개인 맞춤형 이야기 자극을 만든 뒤 참가자들이 MRI 기기 안에서 자신의 이야기를 읽는 동안의 뇌 활동 패턴을 바탕으로 매 순간의 자기 관련도와 긍·부정 정서를 예측할 수 있는 모델을 만들었다.
이는 이야기를 읽는 동안 참가자들의 생각을 두 축 상에서 성공적으로 디코딩했을 뿐만 아니라 추가로 테스트한 199명의 자연스러운 생각의 흐름도 성공적으로 예측했다고 연구팀은 강조했다.
우충완 교수는 “많은 연구진이 뇌에서 생각을 디코딩하기 위해 시도하고 있지만 그 안에 담긴 내밀한 감정을 읽어내려는 연구를 진행한 그룹은 거의 없었다”며 “인간의 감정을 오랫동안 연구해온 우리 연구팀은 자발적인 생각의 흐름 속에 담긴 감정을 읽어냄으로써 정신 건강에 도움이 되는 정보를 얻고자 한다”고 말했다.
제1저자인 성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 김홍지 박사과정생은 “본 예측 모델은 이야기를 읽는 동안의 데이터로 개발되었음에도 불구하고 아무 과제 없이 자유롭게 생각할 때의 정서 상태도 해독 가능하다는 점에서 중요한 의미를 가진다”며 “생각과 감정의 개인차를 이해하고 정신 건강을 평가하는 데 도움이 될 것으로 기대한다”고 했다.
CWN 조승범 기자
csb@cwn.kr
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