우충완 성균관대학교 글로벌바이오메디컬공학과 교수 연구팀이 미국 연구진과 공동으로 연구해 뇌 활동 패턴에서 직접 생각의 내용과 감정을 읽어내는 모델을 개발했다.
우리의 뇌는 한순간도 쉬지 않고 활동한다. 이러한 뇌의 활동은 우리에게 ‘생각’으로 나타난다. 자연스러운 생각의 흐름은 무작위적으로 느껴질 수 있지만 대부분은 감정이 담겨 있고 자기와 관련돼 있거나 내적 욕구·목표 등을 반영할 때가 많다. 그래서 생각의 흐름에 담긴 내용과 감정 상태는 개인 성격 및 인지 특성, 정신 건강 등을 알려주는 중요한 지표가 될 수 있다.
하지만 생각의 흐름은 의식의 제약 없이 자발적으로 발생하기에 사람들에게 지금 무슨 생각을 하는지 물어보는 것만으로도 생각하던 내용을 바꿀 수 있어 연구에는 어려움이 있었다.
연구팀은 기능성자기공명영상(fMRI) 데이터와 기계학습 알고리즘을 이용해 생각의 두 가지 주요 축인 ‘자기관련도’와 ‘긍정·부정 정서’를 예측하는 모델을 개발했다. 연구 참가자들과의 일대일 인터뷰를 통해 다양한 내용과 감정이 담긴 개인 맞춤형 이야기 자극을 만든 뒤 참가자들이 MRI 기기 안에서 자기 이야기를 읽는 동안 뇌 활동 패턴을 분석하는 방식으로 만들었다.
이렇게 개발한 예측 모델은 참가자 생각을 성공적으로 디코딩했을 뿐만 아니라 추가로 테스트한 199명의 자연스러운 생각 흐름도 성공적으로 예측했다.
우 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.
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이번 연구 결과는 세계적 학술지인 미국 국립과학원 회보(PNAS, IF 11.1)에 게재됐다.
심성아 기자 heart@asiae.co.kr
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