IBS 연구팀 “무의식적 사고 속 긍·부정 정서 예측 모델 개발”
IBS 연구팀 “무의식적 사고 속 긍·부정 정서 예측 모델 개발”
  • 이석호 기자
  • 승인 2024.04.11 17:56
  • 댓글 0
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기능적 fMRI 기반 머신러닝으로 예측 모델 개발
“우울·불안감 일으키는 생각·감정 패턴 파악 도와”
IBS 제공
IBS 제공

 

기초과학연구원(IBS)은 뇌과학 이미징 연구단 우충완 부연구단장(성균관대 글로벌바이오메디컬공학과 교수) 연구팀이 무심코 흘러가는 생각에서 감정을 읽어내는 예측 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.

IBS에 따르면, 인간은 '무의식적 사고(Spontaneous Thought)' 흐름 속에서 정보의 중요성을 판단할 때 ‘자신과 얼마나 관련이 돼 있는지’(자기 관련성, Self-Relevance)와 ‘자신에게 정서적으로 긍·부정적 인지’(긍·부정 정서, Valence)를 고려하는 성향이 있다.

이 두 가지 지표는 개인의 성격과 인지 특성, 정신 건강 등을 알려준다. 하지만 ‘제약이 없는 특성(unconstrained nature)’으로 평가하기가 어렵고, 참가자가 주의를 기울이는 것 자체로 생각이 바뀔 수도 있어 연구에 어려움을 겪었다.

연구팀은 기능적 자기공명영상(functional MRI, fMRI) 기반 예측 모델을 개발해 자기 관련성과 긍·부정 정서를 뇌 활동에서 직접 해독하고자 했다.

이번 연구는 실험 참가자와 1대 1 인터뷰를 기반으로 만든 ‘이야기 구조’(Narratives)를 자극으로 사용해 실제 경험과 비슷한 인지·정서적 반응을 불러일으켰다. 인터뷰는 안전, 즐거움 등 긍정적인 주제와 위험, 통증 등 부정적인 주제로 진행됐다.

참가자는 fMRI 기기 안에서 자신의 이야기를 읽는 동안 뇌 활동 패턴을 기록한 뒤 이야기를 다시 읽으며 순간마다 느끼는 자기 관련성과 긍·부정 정서를 보고했다. 이렇게 수집한 49명의 자기 관련성과 긍·부정 정서에 점수를 매긴 후 분포도에 따라 각각 다섯 개 수준으로 나눴다. 그러면서 상관관계를 최대한 통제하고 독립적으로 예측하기 위해 두 지표를 동시에 고려한 25개 조합으로 데이터를 정량화했다.

연구팀은 각 수준에 해당하는 뇌 활동 패턴을 머신러닝으로 학습시킨 예측 모델을 개발했다. 연구팀에 따르면 이 모델은 새로운 뇌 활동 패턴을 대입해도 그 사람이 매순간 느끼는 자기 관련성과 긍·부정 정서를 성공적으로 예측했다.

 

IBS 뇌과학 이미징 연구단 우충완 부연구단장(오른쪽. 교신저자)과 김홍지 연구원(제1저자) / IBS
IBS 뇌과학 이미징 연구단 우충완 부연구단장(오른쪽, 교신저자)과 김홍지 연구원(제1저자) / IBS

 

연구 결과 디폴트 모드, 복측 주의, 전두정엽 등의 네트워크가 예측에 핵심 역할을 했고, 전측 뇌섬엽과 중심부 대상피질은 자기 관련성 예측에, 좌측 측두정엽 접합부와 배내측 전전두피질은 긍·부정 정서 예측에 기여하는 것으로 나타났다.

외부 자극 없이 자유롭게 생각하거나 쉬는 동안 수집된 약 200명의 뇌 활동 패턴에서도 두 지표를 유의미한 수준으로 읽어냈다.

이번 논문의 제1저자인 김홍지 IBS 뇌과학 이미징 연구단 연구원은 “새 예측 모델은 사전에 제작된 실험 자극을 모든 참가자에게 일괄적으로 적용한 기존 연구와 달리 개인 맞춤형 자극을 활용했다는 차이가 있다”며 “그뿐만 아니라 실험 조건에 국한되지 않은 일상적인 생각의 감정도 해독할 수 있다는 점에서 차별성이 있다”고 강조했다.

우 부연구단장은 “뇌에서 생각을 읽고자 하는 다양한 시도가 있지만 생각에 담긴 내밀한 감정에 관한 연구는 거의 이뤄지지 않았다”며 “이번 연구는 생각과 감정의 개인차를 이해하는 데 기여할 것”이라고 말했다.

또 “우울감이나 불안감을 일으키는 생각과 감정의 패턴 파악을 도와 향후 인간의 정신 건강에 중요한 정보를 제공할 수 있을 것”이라고 기대했다.

이번 연구 성과는 <Brain decoding of spontaneous thought: Predictive modeling of self-relevance and valence using personal narratives>라는 제목으로 국제 과학 학술지인 ‘미국 국립과학원회보’(Proceedings of the National Academy of Sciences, PNAS) 최신호에 실렸다.

 

Primary Source

Kim HJ, Lux BK, Lee E, Finn ES, Woo CW. Brain decoding of spontaneous thought: Predictive modeling of self-relevance and valence using personal narratives. Proc Natl Acad Sci U S A. 2024 Apr 2;121(14):e2401959121. doi: 10.1073/pnas.2401959121. Epub 2024 Mar 28. PMID: 38547065; PMCID: PMC10998624.



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