Dr Nikolas Williams,

EMOTIV 연구 과학자.

신경 과학 연구를 생각할 때, 아마도 백색 가운을 입은 과학자들이 대학이나 병원에서 크고 비싼 의료 기기를 운영하는 이미지를 떠올릴 것입니다. 확실히 양전자 방출 단층촬영(PET), 기능적 자기 공명 영상(fMRI), 자기 뇌파 측정(MEG)과 같은 일부 신경 과학 방법은 이렇게 큰 복잡한 시스템을 필요로 하며, 이와 비례하여 높은 가격이 붙습니다. 그러나 뇌파 측정(EEG) 시스템은 일반적으로 더 작고 비용이 덜 들며, 기술은 종이 기록 및 대형 컴퓨터에서 무선, 이동식, 쉽게 설정할 수 있는 상대적으로 저렴한 시스템으로 발전해 왔습니다. 작은 공간과 경제적 부담 외에도, EEG는 높은 시간 해상도로 뇌 활동을 해독하는 주요 도구로 부상했습니다. PET 및 fMRI가 몇 초에 걸쳐 뇌 활동의 변화를 측정하는 반면, EEG는 밀리세컨드 단위로 발생하는 활동의 변화를 감지할 수 있어, 그렇지 않으면 감지되지 않을 수 있는 과정들을 색인화할 수 있습니다.

EEG는 무엇을 측정하나요?

뉴런이 발화할 때, 그들은 미세한 전기를 방출합니다. 여러 뉴런이 같은 영역에서 발화할 때, 예를 들어 어떤 것에 대해 생각할 때, 그로 인해 발생하는 전기장은 두개골 외부에서 감지 가능합니다. EEG 시스템은 두피에 배치된 센서 배열을 사용하여 시간 경과에 따른 전압 변화를 측정함으로써 이 현상을 이용합니다. 이 센서를 당신의 뇌에서 나오는 전기 소리를 측정하는 미세한 마이크로폰으로 생각할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 신호를 디지털 형식으로 변환하여 컴퓨터에 수집하고 처리 및 분석하여 의미 있는 패턴을 도출할 수 있습니다.

EEG가 중요한 이유는 무엇인가요?

종종 우리는 사람들에게 단순히 묻거나 그들의 행동을 관찰하는 것만으로는 측정할 수 없습니다. 심지어 질문할 수 있을 때조차, 사람들은 정확히 보고하지 않습니다. EEG는 뇌를 들여다볼 수 있는 창을 제공합니다. 이 창은 편견, 태도 또는 신념의 영향을 받지 않습니다. 예를 들어, 누군가에게 그들이 편안하게 느끼는지 물어볼 때, 비록 그들이 그렇지 않더라도 사람들은 종종 불안을 인정하기를 꺼려하기 때문에 예라고 대답할 가능성이 높습니다.

이들의 EEG를 관찰함으로써, 연구자는 그 사람이 사실상 비편안한 상태를 나타내는 높은 각성을 경험하고 있다는 것을 알게 될 수 있습니다. 실험실에서 EEG는 종종 청각 또는 시각 인식과 같은 저수준 인지 과정을 측정하는 데 사용됩니다. 이는 연구자들이 이러한 과정을 더 잘 이해하거나 질병이 뇌에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 유형의 기술은 보고되지 않거나 잘못 보고될 가능성이 있는 현상을 이해하는 데 필수적입니다.

왜 실험실 밖에서 EEG를 수행하나요?

EEG 기술은 뇌 과정을 이해하는 데 훌륭한 기술입니다. 많은 실험실 기반 EEG 연구는 인식 및 인지와 같은 저수준 기능을 조사하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 실험실은 이와 같은 연구를 수행하는 데 이상적인 환경이며 연구자들이 외부 변수를 통제 및 제거할 수 있는 매우 제어된 공간입니다. 그러나 우리는 실험실 안에서만 살아가지 않습니다. 우리는 역동적인 경험으로 특징 지어지는 동적인 삶을 살고 있는 걷고, 말하고, 상호 작용하는 존재들입니다. 이 사실은 실험실 연구를 통제되지 않은 환경에 일반화하는 것을 어렵게 만듭니다. 기술을 실험실 밖으로 가져가면 사람들과 그들의 뇌 활동을 우리가 실제로 살아가는 방식에 더 가까운 실제 환경에서 조사할 수 있습니다.

불과 얼마 전만 해도 실험실 밖에서 EEG 실험을 수행하는 것은 상상할 수 없는 일이었습니다. 시스템은 클 수 밖에 없었고, 앰프, 전원 공급 장치 및 데이터 전송 장치에 연결되어 있어야 했습니다. 게다가 이러한 시스템을 설정하는 데는 시간이 많이 걸리고 참가자들에게 불편할 수 있었습니다. 기술의 주요 발전은 시스템이 더 작고, 저렴하며 무선으로 구축될 수 있게 했습니다. 이러한 이동성과 가격 태그 감소를 통해 비용 효율적이고 사용하기 쉬운 EEG 시스템이 급격히 증가했습니다. EMOTIV는 이 분야에서 10년 넘게 선두 주자로 첫 상업적으로 이용 가능한 EEG 시스템을 시장에 출시했습니다. 이 시간 동안 EMOTIV는 2채널 이어폰에서 32채널 연구 캡에 이르기까지 6개의 다양한 시스템을 출시했습니다.

이러한 상업적 시스템의 개발은 또 다른 효과를 가져왔습니다: 신경 과학 방법에 대한 접근성을 크게 증가시켰습니다. 더 이상 신경 과학은 학계나 임상 전문가를 위한 것만이 아닙니다. 이제 모든 사람이 가정에서 사용할 수 있는 이러한 시스템을 구매할 수 있는 수단을 갖고 있습니다. 이를 수행하려는 동기는 인구 통계에 따라 다양하며 레크리에이션, 취미, 시민 과학자 등이 포함됩니다. 또한 상업 기업들이 이러한 시스템을 자사 산업에 배치할 수 있도록 주목하고 있습니다.

EEG의 실제 응용 분야는 무엇인가요?

실험실 밖에서의 EEG 응용 프로그램은 수많고 다양합니다. 임상 도구로서 EEG는 사람들이 시설에 참석할 필요 없이 그들의 인지 기능을 장기적으로 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어, 연구는 EEG가 치매의 바이오마커로 작용할 수 있다는 것을 입증했습니다 (Chatzikonstantinou et al., 2021). 더 나아가, 이는 경도 인지 장애에서 치매로의 전환 예측에도 사용될 수 있습니다 (Engedal et al., 2020). 일관된 가정용 EEG는 정기적으로 연구 시설로 여행하는 것이 현실적으로 불가능할 수 있는 고령자 등 이러한 인구에 특히 도움이 될 것입니다.

최근 스포츠에서 외상성 뇌 손상에 대한 주목을 끌고 있는 EEG 응용의 또 다른 예입니다. 프로 풋볼과 같은 고충격 스포츠에서 뇌진탕은 흔한 부상입니다. 뇌진탕은 종종 임상 검사에서 발견되지 않기 때문에 우려됩니다. EEG를 사용하여 뇌진탕 진단을 지원하고 부상 이후 임상 관리를 지원하는 데 유용하다는 증거가 있습니다 (Corbin-Berrigan et al., 2020). 분명히, 대중의 선수 복지에 대한 좋은 결정을 내리는 데 있어 휴대 가능한 EEG의 존재는 강력한 도구가 될 것입니다.

상업 기업도 실제 EEG에서 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 신경 마케팅은 일반적으로 소비자 선호를 이해하고 행동을 예측하기 위해 신경 또는 기타 생리적 신호를 측정하여 통찰력을 얻는 폭넓은 용어로 정의됩니다. 소비자 욕구를 조사하기 위해 EEG를 사용하는 가치가 있는 이유는 이 방법이 객관적인 반응을 색인화할 수 있기 때문입니다. 때때로 사람들이 보고하는 것은 실제로 그들이 느끼는 것이 아닙니다. 사람들은 보다 다양한 편견에 노출되어 있으며, 종종 타인을 기쁘게 하거나 불편함을 피하고자 하는 강한 욕구를 가집니다. 질문의 표현 방식조차도 개인이 제품을 인식하는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. EEG는 연구자들이 이러한 특성을 우회할 수 있게 하여 개인이 정보를 처리하는 방식을 필터링 없이 엿볼 수 있도록 합니다. 이러한 데이터 스트림을 활용하여 회사는 전통적인 마케팅 도구를 보강하거나 대체할 수 있습니다.

실제 EEG의 장애물은 무엇인가요?

비용은 아마도 실제 EEG 실험을 수행하는 데 가장 큰 장벽입니다. 다른 뇌 이미징 도구보다 저렴하지만, EEG 시스템 여전히 크고 비쌀 수 있습니다. 대량의 데이터를 이해하기 위해서는 처리 및 분석 파이프라인이 필요합니다. 데이터 세트는 또한 안전한 방식으로 저장되어야 합니다. 이로 인해 내부 신경 과학 연구는 많은 소규모 기업에 도달하기 어렵습니다.

실제 EEG 비용은 인적 연구의 주요 단점을 고려할 때 더욱 증대됩니다: 대표 샘플링 문제입니다. 많은 연구는 편의상 참가자를 모집하는 현실에 의해서 제약됩니다(예: 대학생). 이는 대부분의 참가자가 백인, 교육을 받은, 산업화된 지역 출신, 부유하며 민주주의 국가에 거주하는 “WEIRD” 문제에 시달리는 많은 연구를 초래합니다. EEG를 단순히 실험실 밖으로 옮기는 것만으로는 이 문제를 해결하지 못하며, 다양한 문화, 교육 수준, 관심사 및 경험이 혼합된 샘플을 모집하는 부담은 재정적이며 물류적으로 어려울 수 있습니다.

어떻게 하면 대규모로 실제 EEG를 수행할 수 있나요?

실제 EEG 수행 비용이 고려됨에 따라, 많은 사람들은 신경 과학 연구가 자금이 풍부한 학술 기관과 기업의 도메인으로 남아있을 것이라고 가정할 것입니다. 그러나 EMOTIV는 휴대용 저비용 EEG 시스템으로 이 풍경을 혁신하는 것 외에도 대규모 신경 과학 실험을 설계하고 수행할 수 있는 EmotivPRO Builder 및 EmotivLABS 플랫폼을 출시했습니다. EmotivPRO Builder는 실험에 대한 완전한 제어를 사용자에게 제공하는 직관적이고 그래픽적인 인터페이스로, 모든 사용자 능력에 맞추어 EEG 연구를 디자인하는 데 도움을 줍니다. 더욱 기술적인 사용자는 Python 언어로 작성된 PsychoPy 실험을 가져올 수도 있습니다.

실험을 만든 후 사용자는 EmotivLABS에서 이를 배포할 수 있습니다. 이는 단순한 프레젠테이션 플랫폼이 아니라, 대시보드를 통해 참가자 모집을 간소화하고 연구자가 폭넓은 EMOTIV 기여자 풀에 접근할 수 있도록 합니다. 참가자 지급 또한 이 플랫폼을 통해 처리할 수 있습니다. 현재 EMOTIV 기여자 풀은 84개국에서 오고 있으며, 거의 절반이 이중 언어를 구사하고 있으며 다양한 교육 배경을 가진 사람들을 포함하고 있습니다.

신경 과학의 힘을 가장 잘 활용할 방법을 모르는 기업을 위해 EMOTIV 연구 서비스 팀을 요청할 수 있습니다. 연구 팀은 핵심 질문을 식별하고, 실험을 설계하고, 참가자를 모집하며, 데이터를 수집하고, 처리하며, 분석하여 결과에 대한 개인화된 보고서를 생성합니다. 당신의 의견은 매 단계에서 환영받습니다. EMOTIV 연구 팀과의 파트너십은 신경 과학 혁명에 참여하는 진정한 끝에서 끝까지의 솔루션을 나타냅니다.

특정 사용 사례를 설명하기 위해 아래에 최근 파트너십의 사례 연구를 제시합니다.

멘티미터 효과: EmotivLABS를 활용한 실제 EEG의 사례 연구

멘티미터는 멀티미디어 프레젠테이션 소프트웨어 플랫폼입니다. 대부분의 사람들은 Microsoft Powerpoint에 익숙합니다. 수많은 시간 동안 Powerpoint 프레젠테이션을 제공하는 데 전념해왔고, 청중은 수동적인 역할을 합니다. 멘티미터는 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 사용하여 정보를 전달할 수 있게 해주지만, 한 가지 특별한 점이 있습니다. 멘티미터는 청중이 개인 장치를 사용하여 상호 작용할 수 있는 이벤트를 포함함으로써 이를 차별화합니다. 예를 들어, 청중들은 발표에서 집중할 내용을 투표하거나 특정 주제에 대한 의견을 제시하거나 방금 본 내용에 대해 퀴즈 질문에 답할 수 있습니다. 이런 방식으로 멘티미터는 전통적인 Powerpoint보다 더 역동적이고 활기찬 프레젠테이션을 가능하게 합니다.

멘티미터는 그들이 특별한 제품을 가지고 있다는 것을 알고 있었으며 사람들이 더 몰입할 가능성이 높다는 것을 알았습니다. 그러나 그들은 사용자로부터의 주관적 보고에만 의존하고 싶지 않았습니다. 그들은 멘티미터의 특별함을 정확히 보여줄 수 있는 객관적이고 세부적인 데이터를 원했습니다. 그들은 EMOTIV에 이 질문의 답을 찾기 위한 연구 프로젝트를 수행하기 위해 접근했습니다. 연구팀과 협력하여 멘티미터의 특별한 소스를 밝혀낼 핵심 질문들을 식별했습니다.

핵심 질문:

• 멘티미터에서의 프레젠테이션이 더 전통적인 Powerpoint 프레젠테이션과 비교했을 때 얼마나 더 몰입감을 주나요?

• 멘티미터의 특별한 기능 중 어떤 것이 가장 많은 청중의 주목을 끌고 있나요?

• 프레젠테이션 진행 동안 주목도가 어떻게 변화하나요? 긴 Powerpoint 프레젠테이션에서 예상되듯이 줄어드는가요?

• 몰입도와 주목도의 관계는 무엇인가요? 사람들이 몰입할 때 더 많은 주목을 하나요?

• 강의 및 프레젠테이션은 종종 새로운 정보를 배우고 유지하는 것에 관한 것입니다. 멘티미터가 우리가 더 잘 배우게 하나요?

이 질문들에 답하기 위해 EMOTIV 연구팀은 맞춤형 실험을 설계했습니다. 일반적으로 이런 유형의 연구는 개개인을 한 방에 모으고 참가자가 전통적인 프레젠테이션과 멘티미터 프레젠테이션을 보는 동안 EEG 데이터를 수집하는 방식으로 진행됩니다. 그러나 단일 지역에서 참가자를 모집하고 제한된 공간에 모으는 것은 여러 가지 이유로 바람직하지 않았습니다.

첫 번째는 단순한 물류 문제였습니다. 참가자들은 저희 위치로 여행해야 하며, 이는 자원봉사자 수를 제한할 수 있습니다. 또한 단일 지역에서 참가자를 모집하는 것은 비대표적인 샘플을 초래할 수 있었습니다. 두 번째 문제는 공공 건강 문제가 있었습니다. 팬데믹 중에 EEG 연구는 시스템을 설정하는 데 많은 대인 접촉이 필요하기 때문에 심각하게 제한되었습니다. EMOTIV 사용자 기반을 활용하고 EmotivLABS 플랫폼에서 원격 연구를 조직함으로써, 우리는 이러한 문제를 피할 수 있었습니다. 이를 통해 전 세계의 사용자로부터 데이터를 안전하게 수집하고 EMOTIV의 정교한 기계 학습 알고리즘을 활용하여 청중의 몰입감, 주목도, 흥미 및 인지 스트레스를 실시간으로 평가할 수 있게 되었습니다.

연구

멘티미터 효과를 평가하기 위해 우리는 사람들이 두 개의 프레젠테이션을 보도록 하는 실험을 설계했습니다: 하나는 멘티미터로 진행되고, 다른 하나는 Powerpoint로 진행되었습니다. 프레젠테이션을 보는 동안, 우리는 원격으로 EEG 데이터를 수집하고 몰입감, 주목도, 흥미 및 인지 스트레스 영역에서 그들의 뇌 활동을 평가했습니다. 우리는 또한 인구 통계 데이터와 자가 보고 설문 데이터를 수집했습니다.

참가자

28명의 참가자가 EMOTIV 고객 기반에서 연구를 위해 모집되었으며, 이메일 커뮤니케이션 및 온라인 양식을 통해 온라인으로 모집되었습니다. 이러한 샘플 수는 우리가 선호하는 것보다 낮았습니다. 그러나 프로젝트에 대한 엄격한 일정이 있었기 때문에 이 짧은 시간 내에 이 숫자를 모집할 수 있었던 것은 주목할 만하며, EmotivLABS를 통한 참가자 모집 효율성을 반영하고 있습니다. 동의하에, 멘티미터가 이러한 효과가 다양한 사람들에게 어떻게 영향을 미치는지를 이해할 수 있도록 인구 통계 데이터를 수집했습니다.

참가자는 21세에서 64세까지의 다양한 연령대의 사람들이며, 15개 이상의 국가에서 모집되었습니다. 온라인으로 전 세계적으로 모집된 방식 덕분에 우리는 교육 수준, 직업, 음악적 능력 및 관련 주제에 대한 전문성을 다양하게 포착할 수 있었습니다. 참가자 특성에 대한 자세한 내용은 도표 1-3을 참조하십시오.

도표 1. 참가자 인구 통계.

도표 2. 참가자 교육 수준 및 음악적 능력.

도표 3. 주제에 대한 지식의 자가 보고 등급.

방법

참가자 모집 설문지가 EMOTIV 고객 기반으로 이메일을 통해 참가에 관심이 있다고 생각되는 모든 사람에게 전송되었습니다. 화상 회의 소프트웨어를 사용하여 실험이 어떻게 수행될지에 대한 기본 사항을 참가자들에게 설명하는 오리엔테이션 세션으로 시작했습니다. 모든 참가자는 통화 전에 EMOTIV EPOC, EPOC+ 또는 EPOCX(https://www.emotiv.com/epoc-x/)를 설정하였고, Emotiv 연구 책임자의 간단한 데이터 품질 검사를 통과한 후, EmotivLABS 소프트웨어가 기록하는 동안 신호 품질을 자동으로 추적했습니다.

전체 실험은 EMOTIV 웹 플랫폼의 실험 빌더(https://www.emotiv.com/emotivpro/build/)를 사용하여 구축되었습니다. EmotivLABS 플랫폼은 참가자들이 기준선(눈을 감고, 눈을 감지 않은 채로 조용히 앉아 있는 상태), EEG에 영향을 미칠 수 있는 모든 것이 있는지 확인하기 위한 몇 가지 설문지를 안내한 후, 첫 번째 프레젠테이션을 시작하도록 유도하였습니다. 멘티미터의 대표인 오스카가 2가지 주제 중 하나에 대한 웨비나를 발표하였습니다. 하나의 프레젠테이션은 멘티미터로, 다른 하나는 Powerpoint로 진행되었습니다. 프레젠테이션은 또한 각기 다른 콘텐츠를 가지고 있었으며, 하나는 “조화급수”이고, 다른 하나는 “음악의 인공지능”이었습니다. 우리는 콘텐츠가 아니라 사용된 소프트웨어에 효과를 보장하기 위해 이러한 프레젠테이션 조건들을 반영했습니다(도표 4를 참조하십시오).

도표 4. 각 그룹에 대한 조건 반영.

두 번째 프레젠테이션이 끝난 후, 참가자들은 설문지를 작성하였고, 마지막 기준선 EEG를 수집하였습니다. 프로토콜 개요에 대한 자세한 내용은 도표 5를 참조하십시오.

도표 5. 실험 개요.

Emotiv 성능 지표

EMOTIV 성능 지표(PM)는 인지적 및 정서적 상태에 대한 신경생리학적 측정입니다. 이들은 실시간으로 집계된 전기 뇌파(EEG) 측정 값; 다양한 뇌파 진폭, 공간 분포, 뇌에서의 신경이 발화하는 에너지와 주파수를 제공하는 독점 기계 학습 알고리즘입니다.

통제된 심리학 실험 및 실제 환경에서 수백 명의 개인으로부터 EEG 데이터가 수집되어 이러한 알고리즘을 구축하는 데 사용되었습니다. 각 성능 지표는 개인 사용자의 뇌 활동의