Emotional Coordinates의 기본 개념

현재 감성공학, 인간공학에서 매우 중요한 문제 중의 하나인 감성상태의 정량화 문제를 해결하기 위한 가장 합리적인 방법으로써 뇌전위 측정에 의한 정량화에 대한 연구를 수행한다.

사람의 감성은 너무나 다양하다고들 하지만 '기분(mood)'이라는 것은 크게 나누어서 쾌와 불쾌로 단순화 시킬 수 있다. 또한, 이와는 독립적인 상태로서 뇌의 활동 상태의 정도를 나타내는 동(動)과 정(靜 )이라는 뇌의 상태가 있다. 또, 한가지 상태로서 울(鬱; Depressed)과 조(躁;Mania)라는 상태가 있다. 울과 조, 쾌와 불쾌는 서로 비슷한 상태인 것 같지만 그 요인에 있어서 서로 다른 상태로 볼 수 있다. 즉, 쾌와 불쾌는 대부분이 외적요인에 의한 정상적인 정서이며, 울과 조는 외부적 상황에 무관하게 내적인 요인에 의해서 지배되는 인간의 정동상태(情動狀態;affective state)를 뜻하는 것으로서 일종의 질환으로 분류되기도 한다. 사실 이들은 흔히들 서로 비례하는 양으로 생각하기 쉽지만, 세밀한 관찰에 의하면 이들은 거의 독립적으로 형성될 수 있는 심리상태이다. 즉, 뇌가 아주 활동량이 많은 상태이면서 울상태이면서 쾌한 느낌이 가능하고, 조증인 상태이면서 불쾌 할 수도 있다.

가설 - 이들의 다양한 조합이 다양한 느낌을 가능하게 한다.

따라서, 본 연구에서는 이들 세가지의 조합이 인간의 기본 정서를 결정 한다고 가정하여 이를 정량화 하는 연구를 수행하고자 한다. 실제 계산될 양은 이산적인 6가지의 양이 아니고 각각이 연속적인 양이므로 다양한 사람의 정서를 반영할 정도의 다양한 값이 나온다. 이를 감성좌표(Emotional-Coordinates)라고 한다. 이는 흔히 색깔을 나타내는 지표로 사용되는 Color-Coordinates와 유사성을 지니고 있는데, 수 천 가지의 다양한 색이 빨강, 파랑, 녹색의 원색으로 나타내어진 세 개의 좌표축에서 한 점으로 표현될 수 있듯이, 사람의 정신 상태도 세 개의 기본 상태로 구성된 3차원 공간의 한 점으로 나타낼 수 있게 된다. 즉, 앞에서 기술한 세가지 상태는 수학적인 basis vector를 구성하게 된다. 이들 각각을 MS_X(쾌 지수), MS_Y(울 지수), MS_Z(활동지수)라고 한다. 뇌전위로 부터 이들 각각의 값을 정량화 하는 것은 예전부터 많이 시도되어 왔으며, 흔히 알려진 알파, 베타 등으로 알려진 주파수 분석법에 의하면 대체적인 쾌의 정도 등은 알 수 있다. 그러나 주파수 분석법이 선형계에 대한 이론이기 때문에 비선형 신호인 뇌파에 대해서는 실제 포함되어 있는 정보를 전부 드러내지는 못한다.

본 연구에서는 훨씬 향상된 신호처리 방법으로써 대표적인 Chaos Theory를 이용하여 뇌전위 신호 속에 숨겨진 정보를 정량화 할 것이다. 이에 대한 계산 알고리즘의 구체적인 방법은 앞의 카오스 분석 시스템의 개발에서 설명하였다. 여기서 설명할 내용은 각각의 parameter들과 사람의 감성과 어떻게 연관 시킬 것인지를 설명한다.

앞의 Chaos분석S/W의 개발에서 언급한 이야기는 단순히 계산 방법에 대한 것이었다. 그러면 이러한 parameter들이 사람의 정신상태와 관련하여 어떠한 의미를 가지느냐에 대한 문제는 어떻게 해결 할 것인가? 이런 상황은 두 가지의 서로 다른 학문의 연결에서 흔히 발생하는 문제이며, 일반적으로 두 가지의 접근법이 있다. 흔한 표현으로 연역적인 방법과 귀납적인 방법이 있는데 이들 두 방법은 대상이 무엇이냐에 따라 적절하게 선택해야 한다. 먼저 연역적인 방법이 가능하기 위해서는 각각에 대한 완벽한 이론 체계가 이미 완성되어 있어야 한다. 우리의 문제인 경우 Chaos와 Brain 각각에 대해서 이론 체계가 완벽해야 한다는 것이다. 즉, 전자기학에서의 Maxwell's Equation과 같은 것이 있어서 전자기학의 모든 현상이 이들 방정식으로 전부 기술될 수 있듯이 Chaos와 Brain 에도 이러한 대원리가 있어야 가능하다. Chaos 인 경우는 그 체계가 수학적인 구조를 이루고 있으므로 그 이론 체계는 알 수 있다. 그러나 아쉽게도 생물학적인 대상에 대해서는 특히 사람의 두뇌의 경우는 이런 대원리에 기반을 둔 이론이란 것이 아직 까지는 명확하지가 않다. 따라서 본 연구의 경우에는 연역적인 방법이 가능하지가 않고 귀납적인 방법이 사용되는 것이 당연하다. 즉, 잘 설정된 환경하에서의 실험을 바탕으로 하여 뇌의 현상(즉, 감성)과 이에 대응한 parameter를 찾아 가야 한다. 이때, 중요한 점은 시행착오적인 실험 및 수 많은 신호처리만으로는 효율적이지 못하므로 그 방향을 잡아줄 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 그 수단으로써 Chaos Theory에 기반한 다소 intutive한 방법을 이용한다. 이는 뇌가 기본적으로 Chaos System임이 이전의 80년대이후의 연구에서 밝혀졌기 때문이다. 또한 Chaos System은 기본적으로 비선형계이다. 현재까지의 선형계에 대한 신호처리는 당연히 비선형계에는 잘 적용되지 않고 그 신호처리 결과가 대상 시스템에 대해서 잘 설명해주지 못한다.

본 연구에서의 특정 정서에 대한 비선형 파라메타의 연관성을 찾는 실험에서 피검자의 설정 방법이 큰 영향을 주게 되는데 이는 정상인보다는 정신질환자를 피검자로 택한다. 특히, 정동장애( 情動障碍 )를 지닌 환자를 대상으로 한다. 이러한 질환은 어떤 기간 우울하거나 들뜨는 기분(mood)의 장애가 주축이 된 일련의 정신장애(精神障碍)를 말한다. 이 경우 반드시 환자가 아니어도 일반적으로 주변에서 많이 찾아볼 수 있다. 이는 앞에서 이야기한 조, 울의 상태에 대하여 특히 기준 자료가 된다. 이들 피검자에 대한 선형 및 비선형파라메타들을 계산하여 차이가 나는 계산치들을 분류한다. 동과 정의 상태에 대해서는 정상인에 대해서도 실험이 가능하며 정신질환자의 경우에는 정신분열증(Schezoprenia)이나 치매(Dementia)를 지닌 환자가 적절하다. 정신분열증에 대해서는 현재 거의 정설로 받아들여지고 있는 이론인 도파민 가설에 의하면 도파민 과다에 의한 뇌의 폭주 상태로써 뇌의 활동 상태 중에서 '동'에 대한 기준이 될 수 있다. 그와 반대로 치매인 경우는 '정'에 대한 기준이 된다. 또한 정의 상태로 정신박약을 대상으로 설정할 수 있다. 정상인에 대한 실험에서는 문제 제시에 의한 뇌의 활동 정도의 기준을 정할 수 있다. 즉, 대수적인 연산을 시키거나 기하학적인 연산을 시키면서 뇌전위를 측정한다. 이는 동의 상태이다. 정의 상태는 이와 반대로 사람에게 아무런 문제 제시를 하지 않고 멍한 상태를 기준으로 한다. 쾌와 불쾌에 대한 실험 방법은 앞의 조와 울과는 차이를 지닌다. 쾌와 불쾌는 외부환경에 의한 자연적인 현상으로 취급되는 반면에 조와 울은 외부환경과 무관하게 나타나기 때문이다. 따라서 쾌와 불쾌는 외부 환경 설정에 의하여 이뤄진다. 즉, 실험 환경을 누구에게나 불쾌한 환경, 예를들어 불편한 의자, 악취, 검사자의 불친절등을 인위적으로 조성하여 뇌전위를 측정한다. 각각의 잘 제어된 실험환경에서의 뇌전위에 대하여 차이가 생기는 선형,비선형파라메타들을 분류하여 각각의 총합을 MS_X, MS_Y, MS_Z 축의 값으로 대응시키면 감성좌표가 구해진다.

본 연구의 기본적인 방법은 사람의 극단적인 감성 또는 정신상태를 세가지로 분류하였고 이를 수학적인 orthogonal basis vector로 보는 것이며 그것을 세 가지의 축으로 나타내어 일반적인 사람의 상태를 이들 좌표계로 나타내려는 것이다. 따라서, 정신질환의 분류를 bais vector의 어느 한쪽으로 치우친 상태가 장시간 유지되는 경우를 정신질환의 가능성으로 보려는 것이다. 사람이 이와 같은 상태에서는 정상적인 생활및 원만한 사회생활이 불가능하기 때문이다.

앞에서 예를 든 실험 중에서 치매환자인 경우에 대해서 본 연구실과 일본의 'Brain Functions Laboratory'와의 공동연구를 통한 Chaos 분석에 의하여 이미 신뢰할 만한 결과를 얻을 수 있었으며, 그 결과에 의하면 환자인 경우 상관차원(Correlation Dimension)이 정상인보다 그 값이 크게 나왔으며, 제곱 비선형성(Quadratic Nonlinearity)가 작게 나왔으며, 리아푸노프 지수(Lyapunov Exponent)가 역시 작게 나왔다. 다음 그래프에 이사실을 나타내었다. (다음의 결과들은 저의 아이디어가 아니고 최정미 씨의 최초의 연구결과임을 밝혀둡니다.)

상관차원은 다음 그림에 나타난 y값의 절대값의 역수에 비례한다. 제시된 그림에서와 같이 정상인과 치매환자인 경우 값의 차이를 확인할 수 있는 데, 일반적으로 정상인의 상관차원이 치매 환자보다 더 낮은 값을 보임을 알 수 있다.

*olson *smulin

*alsan *noi

일반적으로 정상인의 제곱 비선형연결 특성이 치매환자의 것보다 더 높은 값을 나타냈다. 이 결과는 상호상관 시간(cross correlation time)의 결과와 관련되어 해석되어진다. 즉, 신호 정보의 연결 중 비선형적으로 연결되어 있는 부분이 치매 환자인 경우 기능이 제대로 작동하지 않음을 알 수 있다.

*olson *smulin

*albert *takemura

일반적으로 정상인의 발산값이 환자의 발산값보다 더 높게 나타났다. 그림에서 알 수 있듯이 정상인의 경우 0.5 보다 큰 값을 나타내는 데 반해 치매환자의 경우 0.5보다 작은 값을 나타낸다. 이 결과는 정상인이 치매 환자보다 더 외부의 작은 변화에 민감하게 반응하여 외부의 변화에 잘 적응해 감을 의미한다.

*olson *smulin

*albert *asanuma

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