수백 명의 참가자에게 원격으로 신경 실험 배포하기
메훌 나야크
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다음 게시물은 Emotiv 연구 및 데이터 과학자들의 인터뷰를 반영하고 있습니다.
빌 킹(Dr. Bill King) 연구 공학 디렉터
니콜라스 윌리엄스(Dr. Nikolas Williams) 수석 연구 과학자
로시니 란데니야(Dr. Roshini Randeniya) 연구원
이번 주제는 EmotivLABS 플랫폼을 사용하여 전 세계의 크고 다양한 표본 집단에 원격으로 EEG 실험을 전개하는 것에 초점을 맞춥니다.
이 게시물에는 광범위한 맥락적 대화 내용과 함께 당사 대화에서 발췌한 요약본이 포함되어 있습니다. 나눈 대화 내용은 다음과 같습니다.
EmotivLABS: 내부 도구에서 클라우드 기반 크라우드 소싱 연구 플랫폼으로
연구자가 수백 명의 참가자에게 원격으로 신경 실험을 전개할 수 있을까요?
행동 데이터 포인트(반응 시간, 설문 조사 응답)를 수집하는 심리학 및 인지 과학 실험은 연구 데이터 수집을 위해 인터넷을 가장 먼저 도입한 분야였습니다. 그러나 이러한 실험 설계가 행동 데이터 엔드포인트에만 국한될 필요는 없습니다. EmotivLABS 이전에는 원격으로 신경 데이터를 수집하는 일이 전혀 불가능했습니다.
빌(Bill): "지금까지 연구자들은 원격 피험자로부터 실제 뇌 데이터(신경 데이터)를 수집할 수 없었습니다."
가장 초기 버전의 EmotivLABS는 연구자들이 필요에 의해 내부용으로 자체 개발한 맞춤형 툴킷이었습니다. 이러한 뿌리는 Emotiv와 팀을 원격 신경 데이터 수집 분야의 사상 및 시장 선도자로 독보적인 위치에 올렸습니다.
지난 10년 이상 Emotiv는 다음을 진행해 왔습니다.
기술 지원을 통한 초경량, 저비용 EEG 하드웨어의 한계를 극복했습니다.
소프트웨어의 접근성 혁신을 강화했습니다.
신경과학계를 괴롭히는 세 가지 주요 문제에 대해 지속 가능한 솔루션을 확립했습니다. 이는 다음을 나타냅니다.
낮은 통계적 검정력
재현 가능성(Reproducibility)
복제 가능성(Replicability)
니콜라스(Nikolas): EmotivLABS 플랫폼은 "…완전히 독특합니다. 소프트웨어 인터페이스를 통해 실험을 설계한 다음, 온라인 실험 플랫폼에 게시할 수 있습니다. 거기서부터 답하려는 질문에 따라 전체 사용자층 혹은 일부 사용자층이 실험을 이용할 수 있도록 배포할 수 있습니다."
신경과학 연구자들은 종종 다음과 같은 제약을 받습니다.
피험자 모집 및 테스트 비용
대학 내 시설 및 장비 부족
제한적인 참가자 보상 옵션
참가자 일정 최적화
니콜라스(Nikolas): “그런 취지에서, 수백 명의 피험자가 필요하다면 이를 완료하는 데 수개월의 데이터 수집 기간이 소요됩니다. 하지만 클라우드 기반 플랫폼을 통해 배포함으로써, 이론적으로는 예산 범위 내에서 백 명의 참가자가 동시에 동일한 실험을 하도록 할 수 있습니다."
이전 게시물인 "원격 데이터 수집이 신경과학 연구를 개선하는 방법"에서 논의했듯이, 신경과학자들은 수백 명은 고사하고 소수의 참가자를 모집하는 데도 어려움을 겪을 수 있습니다. 피험자들은 현지에서 모집된 후 실험실에 방문해 EEG 데이터를 기증해야 하므로 일정이 맞아야 하며, 적용 가능성보다는 접근성을 우선시하게 됩니다.
이러한 압박은 연구 피험자로 미국 대학생들을 주로 활용함으로써 연구계 내 인구 통계학적 대표성이 한쪽으로 치우치는 결과를 낳았습니다. 이처럼 대학생들을 과도하게 활용한 결과, 신경과학 연구에서 서구화되고, 교육 수준이 높으며, 산업화되고, 부유하고, 민주적인(WEIRD) 인구 집단이 과포화되었습니다. 이러한 과도한 의존은 일부 소외된 공동체에서 치료법, 요법, 심지어 법률까지도 잘못 적용되는 결과를 초래했습니다.
신경과학 실험의 원격 전개 요구 뒤에 숨겨진 요인들
다양성, 대표성, 연구 결과의 정확한 일반화 가능성에 대한 요구 증가는 신경과학의 원격 전개 수요를 촉진한 세 가지 요인입니다.
사회과학 및 인간 대상 연구에서의 여러 제한적 요인들의 융합(재현성 위기, 복제 가능성 문제, 제한적인 인구 통계학적 다양성)은 이미 원격 연구를 필수적인 대안으로 테이블 위에 올려놓았습니다. 그러던 중 코로나19 팬데믹이 닥쳤고 대면 데이터 수집이 중단되었습니다.
니콜라스(Nikolas): "온라인 실험 연구 데이터 수집으로의 변화를 보여준 초기 징후는 심리학 및 인지 실험에서 MTurk에 대한 급격한 관심과 실험이었습니다. MTurk는 저렴한 비용으로 짧은 시간 내에 대규모 데이터 세트를 빠르게 수집할 수 있게 해주었습니다."
MTurk와 비교했을 때 EmotivLABS는 차세대를 뛰어넘어 있습니다. 원격 데이터 수집을 위한 전문적인 연구 등급 플랫폼으로 구축된 Emotiv 팀은 연구자가 과학 연구와 직접 관련이 없지만 수행해야 하는 구체적인 일상 업무들을 철저히 고려했습니다. 여기에는 연구 참가자의 일정 조율, 교육, 기여에 대한 보상 지급 등이 포함됩니다.
빌(Bill): "Emotiv는 연구자가 행정 서류 작업, 보고 및 물류 기획에 보내는 시간을 줄이고 자신의 과학 연구에 더 많은 시간을 투자할 수 있도록 보장합니다."
EmotivLABS는 원격 신경 데이터 수집 및 분석을 위해 명확하게 개발되어, 과학자들이 보다 창의적으로 연구에 집중할 수 있도록 돕습니다. 무선 EEG 헤드셋과 목적에 맞게 구축된 그래픽 사용자 인터페이스 소프트웨어를 결합한 Emotiv의 풀스택 접근 방식은 데이터 파이프라인에 이르는 신호의 무결성을 검증하고 확인하는 데 도움을 줍니다.
빌(Bill): "신호 마킹 작업을 예로 들어보겠습니다. 기본적으로 언제 어떤 일이 일어났는지 기록하는 마커를 신호 시계열에 주석으로 다는 작업입니다. 이 작업은 EmotivLABS의 원스톱 시스템 내에서 자동으로 수행됩니다. 서드파티 데이터 분석 환경을 이용하려면 신호 마킹과 관련된 해당 프로그램의 규칙을 이해해야 합니다. 결국 결과 자체를 고찰하기보다는, 데이터를 다른 소프트웨어에서 제대로 가져와 인식할 수 있도록 원시 데이터를 준비하는 데 하루 종일 시간을 허비하게 됩니다."
애플이 아이폰과 iOS를 결합한 것처럼, Emotiv는 연구자와 참가자가 신경 쓰지 않도록 내부적으로 품질 관리 및 신호 처리 기능을 내장했습니다. 이러한 핵심 요소들을 보이지 않는 곳에서 처리함으로써 EmotivLABS 사용자들에게 찾기 쉽고 목적에 맞게 설계된 사용자 인터페이스를 제공합니다. 그 결과, Emotiv의 행동과학 또는 신경과학 연구자들은 원시 데이터를 인식 가능한 형태로 정리하거나 다듬는 데 시간을 낭비하는 대신, 실험 결과의 해석을 고찰하는 데 시간을 보낼 수 있습니다.
EmotivLABS 시작하기
어떤 연구 수준에서든 시작 가능
Emotiv의 EEG 연구 접근 방식은 테스트 대상자들이 각자의 삶을 살아가는 장소와 환경에 있기 때문에 '실제 세상'의 조건을 더 밀접하게 반영합니다.
로시니(Roshini): "Emotiv 기기와 소프트웨어를 시작하는 데 필요한 전제 조건이나 교육은 없습니다. 빌더가 매우 사용자 친화적입니다. 여러 뉴로마케터가 광고 및 제품 차별화와 관련하여 헤드셋과 LABS 플랫폼을 사용하고 있습니다. 많은 분들이 EEG 사용 경험이 없지만 Emotiv 기기로 시작하여 진행하면서 팁과 요령을 터득하고 있습니다. 매우 사용자 친화적입니다."
연구자 자신이나 팀이 원하는 만큼 창의적으로 진행하세요
니콜라스(Nikolas): "저희는 사람들이 실험으로 무엇을 구축하든 크게 제한을 두지 않습니다. 원하는 것은 무엇이든 실험으로 구축한 다음 EmotivLABS 플랫폼에 게시할 수 있습니다. 연구자의 테스트를 시작하려면 참가자가 읽을 수 있는 사전 동의서 양식이 있어야 하므로 이를 작성해야 합니다. 대학을 위해 연구를 진행하는 경우라면 어차피 결과를 게시하기 위해 필요하므로 필수적입니다."
Emotiv는 일반 대중을 대상으로 하는 요청이 합리적이고 윤리적인지 확인하기 위해 실험을 검토합니다. 전반적으로 Emotiv의 커뮤니티 중재자들은 연구 유형의 자유를 보장합니다. 다만 품질 보증 목적으로 실험을 검토합니다. 또한 이러한 품질 검사를 통해 Emotiv 개발자들은 현재 코드베이스의 부족한 부분을 파악하고 대화형 고객 피드백을 기반으로 실시간으로 새로운 기능을 통합합니다.
Emotiv로부터 맞춤형 계획 지원 받기
2011년에 설립된 Emotiv는 샌프란시스코에 본사를 둔 생명정보학 기업으로, 맞춤형 뇌전도(EEG) 하드웨어, 분석 및 시각화 도구를 사용하여 인간 두뇌에 대한 이해를 증진하는 것을 목표로 합니다. 또한 Emotiv는 고객과 협력하여 실험이 지역 및 국가 기반의 연구 가이드라인을 준수하도록 도울 수 있습니다.
니콜라스(Nikolas): "저희에게는 '서비스형 연구(research-as-a-service)' 팀이 있습니다. 기관이 질문을 개념화하고 실험을 설계하며, 해당 실험을 구축한 다음 전개하는 것까지 지원받기를 원한다면, 기본적으로 엔드투엔드 형태의 서비스가 제공됩니다. <…> 저희는 실험을 설계하고 있는 연구자들의 요구 사항에 매우 민감하게 반응하므로, 그들을 조력하고 도우며 질문에 답해 드립니다."
빨리 시작하고 싶으신가요? EmotivLABS에 대해 자세히 알아보세요.
니콜라스 윌리엄스(Nikolas Williams)
Emotiv 수석 연구 과학자
닉(Nik)은 Emotiv에서 과학적 무결성을 검토하고 지원합니다. 그는 Emotiv 연구 프로젝트, EmotivLabs 플랫폼, 그리고 데이터 처리 및 분석을 위한 실험을 설계하고 데이터를 분석합니다. 제품 기능 개발을 지원하며 유연하고 혁신적인 과학적 방법론을 촉진하기 위해 노력하고 있습니다.
빌 킹(Bill King)
Emotiv 연구 공학 디렉터
빌의 주된 관심사는 Emotiv의 EEG 데이터 분석 도구인 Analyzer를 개발하는 것입니다. Analyzer를 사용하면 EmotivPRO 사용자가 클라우드에서 여러 EEG 처리 파이프라인을 수행할 수 있습니다. 사용 가능한 분석 유형에는 EEG 전처리, 주파수 대역 전력(Band-power) 분석 및 보고서, 자동 사건 관련 전위(ERP) 분석 등이 포함됩니다. Analyzer는 Emotiv EEG 하드웨어에서 수집된 원시 센서 데이터가 연구 등급을 유지하고 상호 운용이 가능하며, 클라우드 플랫폼에서 연구자들이 접근할 수 있도록 보장합니다.
로시니 란데니야(Roshini Randeniya)
Emotiv 연구원
로시니는 Emotiv의 휴대용 EEG 헤드셋의 감지 기능을 개선하기 위한 실험을 설계하고 수행합니다. 그녀는 또한 데이터 수집 및 분석 기능을 평가하는 연구 프로젝트에 참여하고 있습니다.
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니콜라스 윌리엄스(Dr. Nikolas Williams) 수석 연구 과학자
로시니 란데니야(Dr. Roshini Randeniya) 연구원
이번 주제는 EmotivLABS 플랫폼을 사용하여 전 세계의 크고 다양한 표본 집단에 원격으로 EEG 실험을 전개하는 것에 초점을 맞춥니다.
이 게시물에는 광범위한 맥락적 대화 내용과 함께 당사 대화에서 발췌한 요약본이 포함되어 있습니다. 나눈 대화 내용은 다음과 같습니다.
EmotivLABS: 내부 도구에서 클라우드 기반 크라우드 소싱 연구 플랫폼으로
연구자가 수백 명의 참가자에게 원격으로 신경 실험을 전개할 수 있을까요?
행동 데이터 포인트(반응 시간, 설문 조사 응답)를 수집하는 심리학 및 인지 과학 실험은 연구 데이터 수집을 위해 인터넷을 가장 먼저 도입한 분야였습니다. 그러나 이러한 실험 설계가 행동 데이터 엔드포인트에만 국한될 필요는 없습니다. EmotivLABS 이전에는 원격으로 신경 데이터를 수집하는 일이 전혀 불가능했습니다.
빌(Bill): "지금까지 연구자들은 원격 피험자로부터 실제 뇌 데이터(신경 데이터)를 수집할 수 없었습니다."
가장 초기 버전의 EmotivLABS는 연구자들이 필요에 의해 내부용으로 자체 개발한 맞춤형 툴킷이었습니다. 이러한 뿌리는 Emotiv와 팀을 원격 신경 데이터 수집 분야의 사상 및 시장 선도자로 독보적인 위치에 올렸습니다.
지난 10년 이상 Emotiv는 다음을 진행해 왔습니다.
기술 지원을 통한 초경량, 저비용 EEG 하드웨어의 한계를 극복했습니다.
소프트웨어의 접근성 혁신을 강화했습니다.
신경과학계를 괴롭히는 세 가지 주요 문제에 대해 지속 가능한 솔루션을 확립했습니다. 이는 다음을 나타냅니다.
낮은 통계적 검정력
재현 가능성(Reproducibility)
복제 가능성(Replicability)
니콜라스(Nikolas): EmotivLABS 플랫폼은 "…완전히 독특합니다. 소프트웨어 인터페이스를 통해 실험을 설계한 다음, 온라인 실험 플랫폼에 게시할 수 있습니다. 거기서부터 답하려는 질문에 따라 전체 사용자층 혹은 일부 사용자층이 실험을 이용할 수 있도록 배포할 수 있습니다."
신경과학 연구자들은 종종 다음과 같은 제약을 받습니다.
피험자 모집 및 테스트 비용
대학 내 시설 및 장비 부족
제한적인 참가자 보상 옵션
참가자 일정 최적화
니콜라스(Nikolas): “그런 취지에서, 수백 명의 피험자가 필요하다면 이를 완료하는 데 수개월의 데이터 수집 기간이 소요됩니다. 하지만 클라우드 기반 플랫폼을 통해 배포함으로써, 이론적으로는 예산 범위 내에서 백 명의 참가자가 동시에 동일한 실험을 하도록 할 수 있습니다."
이전 게시물인 "원격 데이터 수집이 신경과학 연구를 개선하는 방법"에서 논의했듯이, 신경과학자들은 수백 명은 고사하고 소수의 참가자를 모집하는 데도 어려움을 겪을 수 있습니다. 피험자들은 현지에서 모집된 후 실험실에 방문해 EEG 데이터를 기증해야 하므로 일정이 맞아야 하며, 적용 가능성보다는 접근성을 우선시하게 됩니다.
이러한 압박은 연구 피험자로 미국 대학생들을 주로 활용함으로써 연구계 내 인구 통계학적 대표성이 한쪽으로 치우치는 결과를 낳았습니다. 이처럼 대학생들을 과도하게 활용한 결과, 신경과학 연구에서 서구화되고, 교육 수준이 높으며, 산업화되고, 부유하고, 민주적인(WEIRD) 인구 집단이 과포화되었습니다. 이러한 과도한 의존은 일부 소외된 공동체에서 치료법, 요법, 심지어 법률까지도 잘못 적용되는 결과를 초래했습니다.
신경과학 실험의 원격 전개 요구 뒤에 숨겨진 요인들
다양성, 대표성, 연구 결과의 정확한 일반화 가능성에 대한 요구 증가는 신경과학의 원격 전개 수요를 촉진한 세 가지 요인입니다.
사회과학 및 인간 대상 연구에서의 여러 제한적 요인들의 융합(재현성 위기, 복제 가능성 문제, 제한적인 인구 통계학적 다양성)은 이미 원격 연구를 필수적인 대안으로 테이블 위에 올려놓았습니다. 그러던 중 코로나19 팬데믹이 닥쳤고 대면 데이터 수집이 중단되었습니다.
니콜라스(Nikolas): "온라인 실험 연구 데이터 수집으로의 변화를 보여준 초기 징후는 심리학 및 인지 실험에서 MTurk에 대한 급격한 관심과 실험이었습니다. MTurk는 저렴한 비용으로 짧은 시간 내에 대규모 데이터 세트를 빠르게 수집할 수 있게 해주었습니다."
MTurk와 비교했을 때 EmotivLABS는 차세대를 뛰어넘어 있습니다. 원격 데이터 수집을 위한 전문적인 연구 등급 플랫폼으로 구축된 Emotiv 팀은 연구자가 과학 연구와 직접 관련이 없지만 수행해야 하는 구체적인 일상 업무들을 철저히 고려했습니다. 여기에는 연구 참가자의 일정 조율, 교육, 기여에 대한 보상 지급 등이 포함됩니다.
빌(Bill): "Emotiv는 연구자가 행정 서류 작업, 보고 및 물류 기획에 보내는 시간을 줄이고 자신의 과학 연구에 더 많은 시간을 투자할 수 있도록 보장합니다."
EmotivLABS는 원격 신경 데이터 수집 및 분석을 위해 명확하게 개발되어, 과학자들이 보다 창의적으로 연구에 집중할 수 있도록 돕습니다. 무선 EEG 헤드셋과 목적에 맞게 구축된 그래픽 사용자 인터페이스 소프트웨어를 결합한 Emotiv의 풀스택 접근 방식은 데이터 파이프라인에 이르는 신호의 무결성을 검증하고 확인하는 데 도움을 줍니다.
빌(Bill): "신호 마킹 작업을 예로 들어보겠습니다. 기본적으로 언제 어떤 일이 일어났는지 기록하는 마커를 신호 시계열에 주석으로 다는 작업입니다. 이 작업은 EmotivLABS의 원스톱 시스템 내에서 자동으로 수행됩니다. 서드파티 데이터 분석 환경을 이용하려면 신호 마킹과 관련된 해당 프로그램의 규칙을 이해해야 합니다. 결국 결과 자체를 고찰하기보다는, 데이터를 다른 소프트웨어에서 제대로 가져와 인식할 수 있도록 원시 데이터를 준비하는 데 하루 종일 시간을 허비하게 됩니다."
애플이 아이폰과 iOS를 결합한 것처럼, Emotiv는 연구자와 참가자가 신경 쓰지 않도록 내부적으로 품질 관리 및 신호 처리 기능을 내장했습니다. 이러한 핵심 요소들을 보이지 않는 곳에서 처리함으로써 EmotivLABS 사용자들에게 찾기 쉽고 목적에 맞게 설계된 사용자 인터페이스를 제공합니다. 그 결과, Emotiv의 행동과학 또는 신경과학 연구자들은 원시 데이터를 인식 가능한 형태로 정리하거나 다듬는 데 시간을 낭비하는 대신, 실험 결과의 해석을 고찰하는 데 시간을 보낼 수 있습니다.
EmotivLABS 시작하기
어떤 연구 수준에서든 시작 가능
Emotiv의 EEG 연구 접근 방식은 테스트 대상자들이 각자의 삶을 살아가는 장소와 환경에 있기 때문에 '실제 세상'의 조건을 더 밀접하게 반영합니다.
로시니(Roshini): "Emotiv 기기와 소프트웨어를 시작하는 데 필요한 전제 조건이나 교육은 없습니다. 빌더가 매우 사용자 친화적입니다. 여러 뉴로마케터가 광고 및 제품 차별화와 관련하여 헤드셋과 LABS 플랫폼을 사용하고 있습니다. 많은 분들이 EEG 사용 경험이 없지만 Emotiv 기기로 시작하여 진행하면서 팁과 요령을 터득하고 있습니다. 매우 사용자 친화적입니다."
연구자 자신이나 팀이 원하는 만큼 창의적으로 진행하세요
니콜라스(Nikolas): "저희는 사람들이 실험으로 무엇을 구축하든 크게 제한을 두지 않습니다. 원하는 것은 무엇이든 실험으로 구축한 다음 EmotivLABS 플랫폼에 게시할 수 있습니다. 연구자의 테스트를 시작하려면 참가자가 읽을 수 있는 사전 동의서 양식이 있어야 하므로 이를 작성해야 합니다. 대학을 위해 연구를 진행하는 경우라면 어차피 결과를 게시하기 위해 필요하므로 필수적입니다."
Emotiv는 일반 대중을 대상으로 하는 요청이 합리적이고 윤리적인지 확인하기 위해 실험을 검토합니다. 전반적으로 Emotiv의 커뮤니티 중재자들은 연구 유형의 자유를 보장합니다. 다만 품질 보증 목적으로 실험을 검토합니다. 또한 이러한 품질 검사를 통해 Emotiv 개발자들은 현재 코드베이스의 부족한 부분을 파악하고 대화형 고객 피드백을 기반으로 실시간으로 새로운 기능을 통합합니다.
Emotiv로부터 맞춤형 계획 지원 받기
2011년에 설립된 Emotiv는 샌프란시스코에 본사를 둔 생명정보학 기업으로, 맞춤형 뇌전도(EEG) 하드웨어, 분석 및 시각화 도구를 사용하여 인간 두뇌에 대한 이해를 증진하는 것을 목표로 합니다. 또한 Emotiv는 고객과 협력하여 실험이 지역 및 국가 기반의 연구 가이드라인을 준수하도록 도울 수 있습니다.
니콜라스(Nikolas): "저희에게는 '서비스형 연구(research-as-a-service)' 팀이 있습니다. 기관이 질문을 개념화하고 실험을 설계하며, 해당 실험을 구축한 다음 전개하는 것까지 지원받기를 원한다면, 기본적으로 엔드투엔드 형태의 서비스가 제공됩니다. <…> 저희는 실험을 설계하고 있는 연구자들의 요구 사항에 매우 민감하게 반응하므로, 그들을 조력하고 도우며 질문에 답해 드립니다."
빨리 시작하고 싶으신가요? EmotivLABS에 대해 자세히 알아보세요.
니콜라스 윌리엄스(Nikolas Williams)
Emotiv 수석 연구 과학자
닉(Nik)은 Emotiv에서 과학적 무결성을 검토하고 지원합니다. 그는 Emotiv 연구 프로젝트, EmotivLabs 플랫폼, 그리고 데이터 처리 및 분석을 위한 실험을 설계하고 데이터를 분석합니다. 제품 기능 개발을 지원하며 유연하고 혁신적인 과학적 방법론을 촉진하기 위해 노력하고 있습니다.
빌 킹(Bill King)
Emotiv 연구 공학 디렉터
빌의 주된 관심사는 Emotiv의 EEG 데이터 분석 도구인 Analyzer를 개발하는 것입니다. Analyzer를 사용하면 EmotivPRO 사용자가 클라우드에서 여러 EEG 처리 파이프라인을 수행할 수 있습니다. 사용 가능한 분석 유형에는 EEG 전처리, 주파수 대역 전력(Band-power) 분석 및 보고서, 자동 사건 관련 전위(ERP) 분석 등이 포함됩니다. Analyzer는 Emotiv EEG 하드웨어에서 수집된 원시 센서 데이터가 연구 등급을 유지하고 상호 운용이 가능하며, 클라우드 플랫폼에서 연구자들이 접근할 수 있도록 보장합니다.
로시니 란데니야(Roshini Randeniya)
Emotiv 연구원
로시니는 Emotiv의 휴대용 EEG 헤드셋의 감지 기능을 개선하기 위한 실험을 설계하고 수행합니다. 그녀는 또한 데이터 수집 및 분석 기능을 평가하는 연구 프로젝트에 참여하고 있습니다.
다음 게시물은 Emotiv 연구 및 데이터 과학자들의 인터뷰를 반영하고 있습니다.
빌 킹(Dr. Bill King) 연구 공학 디렉터
니콜라스 윌리엄스(Dr. Nikolas Williams) 수석 연구 과학자
로시니 란데니야(Dr. Roshini Randeniya) 연구원
이번 주제는 EmotivLABS 플랫폼을 사용하여 전 세계의 크고 다양한 표본 집단에 원격으로 EEG 실험을 전개하는 것에 초점을 맞춥니다.
이 게시물에는 광범위한 맥락적 대화 내용과 함께 당사 대화에서 발췌한 요약본이 포함되어 있습니다. 나눈 대화 내용은 다음과 같습니다.
EmotivLABS: 내부 도구에서 클라우드 기반 크라우드 소싱 연구 플랫폼으로
연구자가 수백 명의 참가자에게 원격으로 신경 실험을 전개할 수 있을까요?
행동 데이터 포인트(반응 시간, 설문 조사 응답)를 수집하는 심리학 및 인지 과학 실험은 연구 데이터 수집을 위해 인터넷을 가장 먼저 도입한 분야였습니다. 그러나 이러한 실험 설계가 행동 데이터 엔드포인트에만 국한될 필요는 없습니다. EmotivLABS 이전에는 원격으로 신경 데이터를 수집하는 일이 전혀 불가능했습니다.
빌(Bill): "지금까지 연구자들은 원격 피험자로부터 실제 뇌 데이터(신경 데이터)를 수집할 수 없었습니다."
가장 초기 버전의 EmotivLABS는 연구자들이 필요에 의해 내부용으로 자체 개발한 맞춤형 툴킷이었습니다. 이러한 뿌리는 Emotiv와 팀을 원격 신경 데이터 수집 분야의 사상 및 시장 선도자로 독보적인 위치에 올렸습니다.
지난 10년 이상 Emotiv는 다음을 진행해 왔습니다.
기술 지원을 통한 초경량, 저비용 EEG 하드웨어의 한계를 극복했습니다.
소프트웨어의 접근성 혁신을 강화했습니다.
신경과학계를 괴롭히는 세 가지 주요 문제에 대해 지속 가능한 솔루션을 확립했습니다. 이는 다음을 나타냅니다.
낮은 통계적 검정력
재현 가능성(Reproducibility)
복제 가능성(Replicability)
니콜라스(Nikolas): EmotivLABS 플랫폼은 "…완전히 독특합니다. 소프트웨어 인터페이스를 통해 실험을 설계한 다음, 온라인 실험 플랫폼에 게시할 수 있습니다. 거기서부터 답하려는 질문에 따라 전체 사용자층 혹은 일부 사용자층이 실험을 이용할 수 있도록 배포할 수 있습니다."
신경과학 연구자들은 종종 다음과 같은 제약을 받습니다.
피험자 모집 및 테스트 비용
대학 내 시설 및 장비 부족
제한적인 참가자 보상 옵션
참가자 일정 최적화
니콜라스(Nikolas): “그런 취지에서, 수백 명의 피험자가 필요하다면 이를 완료하는 데 수개월의 데이터 수집 기간이 소요됩니다. 하지만 클라우드 기반 플랫폼을 통해 배포함으로써, 이론적으로는 예산 범위 내에서 백 명의 참가자가 동시에 동일한 실험을 하도록 할 수 있습니다."
이전 게시물인 "원격 데이터 수집이 신경과학 연구를 개선하는 방법"에서 논의했듯이, 신경과학자들은 수백 명은 고사하고 소수의 참가자를 모집하는 데도 어려움을 겪을 수 있습니다. 피험자들은 현지에서 모집된 후 실험실에 방문해 EEG 데이터를 기증해야 하므로 일정이 맞아야 하며, 적용 가능성보다는 접근성을 우선시하게 됩니다.
이러한 압박은 연구 피험자로 미국 대학생들을 주로 활용함으로써 연구계 내 인구 통계학적 대표성이 한쪽으로 치우치는 결과를 낳았습니다. 이처럼 대학생들을 과도하게 활용한 결과, 신경과학 연구에서 서구화되고, 교육 수준이 높으며, 산업화되고, 부유하고, 민주적인(WEIRD) 인구 집단이 과포화되었습니다. 이러한 과도한 의존은 일부 소외된 공동체에서 치료법, 요법, 심지어 법률까지도 잘못 적용되는 결과를 초래했습니다.
신경과학 실험의 원격 전개 요구 뒤에 숨겨진 요인들
다양성, 대표성, 연구 결과의 정확한 일반화 가능성에 대한 요구 증가는 신경과학의 원격 전개 수요를 촉진한 세 가지 요인입니다.
사회과학 및 인간 대상 연구에서의 여러 제한적 요인들의 융합(재현성 위기, 복제 가능성 문제, 제한적인 인구 통계학적 다양성)은 이미 원격 연구를 필수적인 대안으로 테이블 위에 올려놓았습니다. 그러던 중 코로나19 팬데믹이 닥쳤고 대면 데이터 수집이 중단되었습니다.
니콜라스(Nikolas): "온라인 실험 연구 데이터 수집으로의 변화를 보여준 초기 징후는 심리학 및 인지 실험에서 MTurk에 대한 급격한 관심과 실험이었습니다. MTurk는 저렴한 비용으로 짧은 시간 내에 대규모 데이터 세트를 빠르게 수집할 수 있게 해주었습니다."
MTurk와 비교했을 때 EmotivLABS는 차세대를 뛰어넘어 있습니다. 원격 데이터 수집을 위한 전문적인 연구 등급 플랫폼으로 구축된 Emotiv 팀은 연구자가 과학 연구와 직접 관련이 없지만 수행해야 하는 구체적인 일상 업무들을 철저히 고려했습니다. 여기에는 연구 참가자의 일정 조율, 교육, 기여에 대한 보상 지급 등이 포함됩니다.
빌(Bill): "Emotiv는 연구자가 행정 서류 작업, 보고 및 물류 기획에 보내는 시간을 줄이고 자신의 과학 연구에 더 많은 시간을 투자할 수 있도록 보장합니다."
EmotivLABS는 원격 신경 데이터 수집 및 분석을 위해 명확하게 개발되어, 과학자들이 보다 창의적으로 연구에 집중할 수 있도록 돕습니다. 무선 EEG 헤드셋과 목적에 맞게 구축된 그래픽 사용자 인터페이스 소프트웨어를 결합한 Emotiv의 풀스택 접근 방식은 데이터 파이프라인에 이르는 신호의 무결성을 검증하고 확인하는 데 도움을 줍니다.
빌(Bill): "신호 마킹 작업을 예로 들어보겠습니다. 기본적으로 언제 어떤 일이 일어났는지 기록하는 마커를 신호 시계열에 주석으로 다는 작업입니다. 이 작업은 EmotivLABS의 원스톱 시스템 내에서 자동으로 수행됩니다. 서드파티 데이터 분석 환경을 이용하려면 신호 마킹과 관련된 해당 프로그램의 규칙을 이해해야 합니다. 결국 결과 자체를 고찰하기보다는, 데이터를 다른 소프트웨어에서 제대로 가져와 인식할 수 있도록 원시 데이터를 준비하는 데 하루 종일 시간을 허비하게 됩니다."
애플이 아이폰과 iOS를 결합한 것처럼, Emotiv는 연구자와 참가자가 신경 쓰지 않도록 내부적으로 품질 관리 및 신호 처리 기능을 내장했습니다. 이러한 핵심 요소들을 보이지 않는 곳에서 처리함으로써 EmotivLABS 사용자들에게 찾기 쉽고 목적에 맞게 설계된 사용자 인터페이스를 제공합니다. 그 결과, Emotiv의 행동과학 또는 신경과학 연구자들은 원시 데이터를 인식 가능한 형태로 정리하거나 다듬는 데 시간을 낭비하는 대신, 실험 결과의 해석을 고찰하는 데 시간을 보낼 수 있습니다.
EmotivLABS 시작하기
어떤 연구 수준에서든 시작 가능
Emotiv의 EEG 연구 접근 방식은 테스트 대상자들이 각자의 삶을 살아가는 장소와 환경에 있기 때문에 '실제 세상'의 조건을 더 밀접하게 반영합니다.
로시니(Roshini): "Emotiv 기기와 소프트웨어를 시작하는 데 필요한 전제 조건이나 교육은 없습니다. 빌더가 매우 사용자 친화적입니다. 여러 뉴로마케터가 광고 및 제품 차별화와 관련하여 헤드셋과 LABS 플랫폼을 사용하고 있습니다. 많은 분들이 EEG 사용 경험이 없지만 Emotiv 기기로 시작하여 진행하면서 팁과 요령을 터득하고 있습니다. 매우 사용자 친화적입니다."
연구자 자신이나 팀이 원하는 만큼 창의적으로 진행하세요
니콜라스(Nikolas): "저희는 사람들이 실험으로 무엇을 구축하든 크게 제한을 두지 않습니다. 원하는 것은 무엇이든 실험으로 구축한 다음 EmotivLABS 플랫폼에 게시할 수 있습니다. 연구자의 테스트를 시작하려면 참가자가 읽을 수 있는 사전 동의서 양식이 있어야 하므로 이를 작성해야 합니다. 대학을 위해 연구를 진행하는 경우라면 어차피 결과를 게시하기 위해 필요하므로 필수적입니다."
Emotiv는 일반 대중을 대상으로 하는 요청이 합리적이고 윤리적인지 확인하기 위해 실험을 검토합니다. 전반적으로 Emotiv의 커뮤니티 중재자들은 연구 유형의 자유를 보장합니다. 다만 품질 보증 목적으로 실험을 검토합니다. 또한 이러한 품질 검사를 통해 Emotiv 개발자들은 현재 코드베이스의 부족한 부분을 파악하고 대화형 고객 피드백을 기반으로 실시간으로 새로운 기능을 통합합니다.
Emotiv로부터 맞춤형 계획 지원 받기
2011년에 설립된 Emotiv는 샌프란시스코에 본사를 둔 생명정보학 기업으로, 맞춤형 뇌전도(EEG) 하드웨어, 분석 및 시각화 도구를 사용하여 인간 두뇌에 대한 이해를 증진하는 것을 목표로 합니다. 또한 Emotiv는 고객과 협력하여 실험이 지역 및 국가 기반의 연구 가이드라인을 준수하도록 도울 수 있습니다.
니콜라스(Nikolas): "저희에게는 '서비스형 연구(research-as-a-service)' 팀이 있습니다. 기관이 질문을 개념화하고 실험을 설계하며, 해당 실험을 구축한 다음 전개하는 것까지 지원받기를 원한다면, 기본적으로 엔드투엔드 형태의 서비스가 제공됩니다. <…> 저희는 실험을 설계하고 있는 연구자들의 요구 사항에 매우 민감하게 반응하므로, 그들을 조력하고 도우며 질문에 답해 드립니다."
빨리 시작하고 싶으신가요? EmotivLABS에 대해 자세히 알아보세요.
니콜라스 윌리엄스(Nikolas Williams)
Emotiv 수석 연구 과학자
닉(Nik)은 Emotiv에서 과학적 무결성을 검토하고 지원합니다. 그는 Emotiv 연구 프로젝트, EmotivLabs 플랫폼, 그리고 데이터 처리 및 분석을 위한 실험을 설계하고 데이터를 분석합니다. 제품 기능 개발을 지원하며 유연하고 혁신적인 과학적 방법론을 촉진하기 위해 노력하고 있습니다.
빌 킹(Bill King)
Emotiv 연구 공학 디렉터
빌의 주된 관심사는 Emotiv의 EEG 데이터 분석 도구인 Analyzer를 개발하는 것입니다. Analyzer를 사용하면 EmotivPRO 사용자가 클라우드에서 여러 EEG 처리 파이프라인을 수행할 수 있습니다. 사용 가능한 분석 유형에는 EEG 전처리, 주파수 대역 전력(Band-power) 분석 및 보고서, 자동 사건 관련 전위(ERP) 분석 등이 포함됩니다. Analyzer는 Emotiv EEG 하드웨어에서 수집된 원시 센서 데이터가 연구 등급을 유지하고 상호 운용이 가능하며, 클라우드 플랫폼에서 연구자들이 접근할 수 있도록 보장합니다.
로시니 란데니야(Roshini Randeniya)
Emotiv 연구원
로시니는 Emotiv의 휴대용 EEG 헤드셋의 감지 기능을 개선하기 위한 실험을 설계하고 수행합니다. 그녀는 또한 데이터 수집 및 분석 기능을 평가하는 연구 프로젝트에 참여하고 있습니다.
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