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문제 정의
- 본 연구에서는 한글과 영어단어의 인지 과정에서의 대뇌 정보처리 과정을 이해하는데 기여하기 위하여 언어에 대한 친밀도에 따라 시각적 단어 인지 과정 시 뇌 활성화 패턴 간 차이가 있을 것이 라는 가정을 세우고 이를 검증하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 최초로 단어 쌍에 의한 점화(priming)이 있는 상황에서의 한글과 영어단어 인지에 있어서의 뇌전위 활동 상의 차이점 및 eGBA 상의 차이점에 대한 분석을제시하고자하였다.
- 수행하였다. 본 논문에서는 최초로 단어 쌍에 의한 점화(priming)이 있는 상황에서의 한글과 영어단어 인지에 있어서의 뇌전위 활동 상의 차이점 및 eGBA 상의 차이점에 대한 분석을제시하고자하였다.
제안 방법
- 12명의 정상인 피험자들에게 동일 범주에 해당되거나해당되지않는 사물을 나타내는 두 개의 단어 쌍으로 구성된 자극을 시각적으로 제시 하여 N400 요소가 발생되도록 유도하여 ERP 요소 파형들을 관찰하고 이들의 통계적 비교를 수행함으로써 순차적인 뇌 활성화 패턴에 있어서의 차이점을 분석하고 또한 신경회로망 내 신경세포들의 통합적 정보처리 정도의 비교를위해 eGBA의 차이를 통계적으로 분석하였다.
- 그림 1은 자극제시 방법에 대한 설명을 위한 그림이다. 자극에 대한 지속적인 주의 집중을 유도하기 위하여 '+, 형태를 갖는 고정기호 (fixation mark)를 천 번째 단어 자극제시 전 1000 ms로부터 400 ms 동안 제시하였다. 그 후 빈 검정색 화면 (blank screen)을 600 ms 동안 제시한 다음 첫 번째 단어를 400 ms 동안 제시하였다.
- 자극에 대한 지속적인 주의 집중을 유도하기 위하여 '+, 형태를 갖는 고정기호 (fixation mark)를 천 번째 단어 자극제시 전 1000 ms로부터 400 ms 동안 제시하였다. 그 후 빈 검정색 화면 (blank screen)을 600 ms 동안 제시한 다음 첫 번째 단어를 400 ms 동안 제시하였다. 또 600 ms 동안 빈 화면을 제시한 다음 다시 두 번째 단어 를 400 ms 동안 제시 하였다.
- 또 600 ms 동안 빈 화면을 제시한 다음 다시 두 번째 단어 를 400 ms 동안 제시 하였다. 이와 같이 두 단어 의 제시를 1 trial로 하여 총 80 trial 을 1 set으로 하였고 각 trial 사이 의시간 간격은 1600 ms가 되도록 하였다. 제시된 한글 영어 단어는 각각 총 160쌍으로구성되었다.
- 64개의 Ag/AgCl 전극이 부착되어 있는 뇌파 측정용 전극모자 (EASYCAP, FMS, Munich, Germany)를 사용하여 확장된 10/10 시스템에 따라 60 채널에서 500 Hz의 샘플링율로 뇌파 신호를 기 록하였다. 잡음의 영향을 일차적으로 줄이 기 위해 0.
- ERP 분석을위하여 기록된 뇌파를 먼저 20Hz 저역통과 필터로 처리한 후 두 번째 자극 단어의 제시 시점을기준으로±100ms 구간의 평균값을 이용하여 기준점 보정 (baseline correction)을 수행 한 후 두 번째 자극 단어 제 시 시 점 을 기준으로 0 ~ 1500 ms 구간에서의 단일 시행 ERP를 추출하였다. 아티팩트 제거를 위하여 우선 단일시 행 ERP들 중에서 크기가 ±100 pV 이상인 신호가 관찰 되 는 구간과 드리 프트 (drift)나 고주파 잡음으로 오염 된 정도가 심한 구간을 육안으로 관찰하여 제외하였다.
- 아티팩트 제거를 위하여 우선 단일시 행 ERP들 중에서 크기가 ±100 pV 이상인 신호가 관찰 되 는 구간과 드리 프트 (drift)나 고주파 잡음으로 오염 된 정도가 심한 구간을 육안으로 관찰하여 제외하였다. 전처리 과정을 거친 단일시행 ERP 파형들을 자극 종류별로 두 번째 단어자극 제시 시점 후 1000 ms 동안 정 렬하여 앙상블 평균 (ensemble averaging)을수행함으로써 평균 ERP 파형을 얻었다.
- 얻어진 평균 ERP 파형 의 global field power(GFP)와 토포그래피 (topgraphy)를 이용하여 평균 ERP 파형의 정점 (peak)들의 시간적, 공간적 발생특성을 확인하고 이로부터 주요 ERP요소들을 규명하였다. 각각의'ERP요소들이 관찰된다고 판단되는 시간적 구간 내에서의 파형 크기(amplitude)의 평균값을계산하여 각각의 ERP 요소의 크기를 구하였다.
- 각각의'ERP요소들이 관찰된다고 판단되는 시간적 구간 내에서의 파형 크기(amplitude)의 평균값을계산하여 각각의 ERP 요소의 크기를 구하였다. 또한 이러한 시간적 구간 내에서 정점 (peak)이 관찰되는 시간을 각 요소의 잠복기(latency)로 정의하였다.
- 시간에 따른 감마대역 스펙트럼 특성의 변화를 관찰함으로써 eGBA가 발생하는 시점을 확인하기 위해 자극 제시 후 1000 ms 동안의 평균 ERP 파형으로부터 short-term Fourier transform (STFT, 1024 point FFT, 80 point Hanning window, 79 point overlap)을 수행하여 시간 - 주파수 특성을 관찰하였다. eGBA의분석을위해 자극 제시 후의 시간- 주파수 분포로부터 자극 전 200 ms 동안의 평균 스펙트럼을 빼어 표준화한 후 관찰하였다.
- eGBA의분석을위해 자극 제시 후의 시간- 주파수 분포로부터 자극 전 200 ms 동안의 평균 스펙트럼을 빼어 표준화한 후 관찰하였다. eGBA 의 크기 및 잠복기를 정량적으로 비교하기 위하여 25 Hz - 45 Hz 대역파워 및 이 파워가최대값을 갖는 시간을70 - 150ms 구간에서 계산하였다.
- eGBA의분석을위해 자극 제시 후의 시간- 주파수 분포로부터 자극 전 200 ms 동안의 평균 스펙트럼을 빼어 표준화한 후 관찰하였다. eGBA 의 크기 및 잠복기를 정량적으로 비교하기 위하여 25 Hz - 45 Hz 대역파워 및 이 파워가최대값을 갖는 시간을70 - 150ms 구간에서 계산하였다. 이와 같이 얻어진 eGBA 파워 및 잠복기를 쌍-표본 T검정 (paired t-test)을 통하여 분석하여 언어에 따른 통계적으로 유의한 차이가 발생하는지 의 여부를 확인하였다.
- 그림 2의 평균 ERP파형의 공간적 분포로부터 각각의 ERP요소가 현저하게 발생하는 공간적 위치를 파악하고 그림 3의 GFP의 정점(peak)을 기 준으로 각 ERP요소가 현저 하게 발생하는 시 간구간을 정 의하였다(표 1 참조). 표1 에 제시된 바와 같이 각각의 ERP요소들이 현저하게 발생하는 것으로 파악된 영역에서 대표전극들을 선정하여 이 전극들에서의 ERP 크기 및 잠복기를 통계적으로 분석하였다.
- 서로 같은 범주 혹은 서로 다른 범주에 해당되는 사물을 나타내는 두 개의 단어 쌍으로 구성된 자극을 시 각적으로 제시 하여 N400 요소가 발생되도록 유도하여 측정된 뇌파로부터 평균 ERP 요소 파형 분석 및 유발 감마대역활동 (eGBA)의 분석을 수행하였다. N400 및 초기 시각반응에 해당하는P1, N1 등과후기 정보처리 과정을 반영하는P600 등의 ERP 요소들이 두 언어에서 모두 발생함을 확인하였으며 초기의 시각인지 과정을 반영하는 N1 요소의 크기는 한글에서 영어보다 큰 것으로 관찰되었다.
대상 데이터
- 한국어를 모국어로 사용하며 과거 신경과 및 정신과적 질환 병력이 없는 12명의 연세대학교 의공학부 학생(남성 7명, 여성 5명, 23.4 ±2.1 세)이 실험에 참여하였다. 피험자들은 모두 정규교육과정을 통해 10년 이상 영어 교육을 받아왔으며 제시되는 영어단어의 의미를 이미 숙지하고 있는 상태였다.
- 이와 같이 두 단어 의 제시를 1 trial로 하여 총 80 trial 을 1 set으로 하였고 각 trial 사이 의시간 간격은 1600 ms가 되도록 하였다. 제시된 한글 영어 단어는 각각 총 160쌍으로구성되었다. 그림1의 예시와같이 한 trial 내의 첫 번째 단어와 두 번째 단어가 동물범주인 소 - 돼지와 같이 서로 같은 범주(category)에 속할 경우 적합조건(match condition) 해당하며 이때 오른쪽 마우스 버 튼을 눌러 응답하도록 요구하였다.
데이터처리
- 또한 이러한 시간적 구간 내에서 정점 (peak)이 관찰되는 시간을 각 요소의 잠복기(latency)로 정의하였다. ERP 요소의 크기 및 잠복기를 한글과 영어제시 조건 간 비교하기 위하여 쌍표본T검정 (paired sample t-test)를 수행하였다.
- eGBA 의 크기 및 잠복기를 정량적으로 비교하기 위하여 25 Hz - 45 Hz 대역파워 및 이 파워가최대값을 갖는 시간을70 - 150ms 구간에서 계산하였다. 이와 같이 얻어진 eGBA 파워 및 잠복기를 쌍-표본 T검정 (paired t-test)을 통하여 분석하여 언어에 따른 통계적으로 유의한 차이가 발생하는지 의 여부를 확인하였다.
성능/효과
- 02, T7, T8)에서 도시한 결과이다. 17개 주요 채널의 대부분에서 N1 요소와N400요소가 관찰되었으며 전반적으로 한글과 영어 조건 간 차이가 보였다. 그림 3은 평균 ERP파형으로부터 얻은 한글과 영어단어 제시 조건간 GFP를 보여주고 있다.
- Pz에서 분석한 N400요소의 잠복기는 한글보다 영어에서 유의하게 지연되었으며 N400요소 크기 상의 차이는 관찰되지 않았다. (N400 크기: t= - 3.
- 142). Fz 전극에서의 분석한P600의 크기는 한글보다 영어에서 더 크게 관찰되고 잠복기는 한글보다 영어에서 지연되어 관찰되었다 (P600 크기: t = - 3.34, p = 0.007, P600 잠복기: t = - 2.24, p = 0.044).
- 두 조건 하에서 모두 100 - 200 ms를 중심으로 강한 eGBA가 관찰되었다. eGBA의 잠복기 및 크기를 통계적으로 분석한 결과 한글에 대한 잠복기가 영어에 비해 유의하게 빨랐으며(한글: 91.42 ± 10.74 ms, 영어: 110.50 ± 23.57 ms, t = - 2.984 p = 0.010) eGBA의 크기는 한글에 대해 유의하게 큰 것으로 확인되었다(t = 2.731, p = 0.020). 그림 5는전체 주파수대역에서의 시간주파수 분석 결과를 도시 하고 있다.
- N400요소의 언어 간 차이를 분석한 결과 N400 잠복기가 한글에서 유의하게 빠른 것으로 확인되었다. 최근 Moreno 등이 제시한 모국어와 외국어 단어인지 과정의 비교 연구에서 N400 잠복기 및 응답시간이 외국어 에 대하여 지 연되었고 N400 크기 자체는 유의한 차이를 보이지 않았던 결과와 부합된다.
- [2, 7, 9]. N400요소는 의미적 처리과정을 반영하므로 응답시간과 더불어 N400 잠복기가 영어 에서 지 연된 것으로 확인된 본 연구 결과는 숙련도가 높고 친밀도가 낮은 한글에 대하여보다 빠르게 의미적 처리과정이 수행되었음을 의미하는 것으로 해석할 수 있다. 반면 N400 요소의 크기 자체에서는 언어에 대한 유의한 차이가 확인되지 않았으며 이는 피험자들 대부분이 한글과 영어단어의 의미를 인지하는 과정에서의 뇌활성화 강도가 비슷하였음에 기 인하는 것으로 해석 할 수 있다.
- 500 - 700 ms의 후기 시간대에 전두부 (frontal region) 및 중앙부 (central region) 을 중심으로 관찰된 P600요소는 크기가 영어에 대해 유의하게 컸으며 한글에 대해 유의하게 빠른 잠복기를 보였다. 선행연구들에 의하면 P600요소는 장기간 기억에 기반을 둔 입력 정보의 정밀한 처리과정으로 기억의 재조합과 재집합과정을 반영하는 것으로 알려져 있다[1, 2].
- 종합적으로 이상의 연구결과들은 언어 처리의 난이도 증가에 따라 자극 파악 및 기억검색작동, 인지과정 등의 대뇌정보처리 과정이 뇌전위에 반영됨을 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 정상인과 치매 환자에 대하여 작업난이도를 변화시키면서 oddball 작업을 수행시킨 결과 P300 등 ERP 요소의 크기 및 발생시간의 차이가 정상인과 치매환자에 대해 다르게 나타남을 확인한 선행 연구 [1 기를 고려할때 본 연구에서와 같이 언어처리 과정의 난이도 난이도를 변화시키면서 언어인지 작업을 수행할 때 발생되는 ERP 및 EEG의 gamma-band 스펙트럼을 관찰하는 것은 난이도 변화에 따른 단기기억, 주의집중 등의 언어처리 관련 인지기능의 변화를 이해하는데 도움이 될 것이며 추후 신경질환에 따른 언어 인지 과정의 변화를 분석 함으로써 임 상적 으로도 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
- 수행하였다. N400 및 초기 시각반응에 해당하는P1, N1 등과후기 정보처리 과정을 반영하는P600 등의 ERP 요소들이 두 언어에서 모두 발생함을 확인하였으며 초기의 시각인지 과정을 반영하는 N1 요소의 크기는 한글에서 영어보다 큰 것으로 관찰되었다. 또한 응답 시간 및 N400 요소의 잠복기(latency)가 영어 인지 시 현저하게 지연됨을 관찰하였다.
- N400 및 초기 시각반응에 해당하는P1, N1 등과후기 정보처리 과정을 반영하는P600 등의 ERP 요소들이 두 언어에서 모두 발생함을 확인하였으며 초기의 시각인지 과정을 반영하는 N1 요소의 크기는 한글에서 영어보다 큰 것으로 관찰되었다. 또한 응답 시간 및 N400 요소의 잠복기(latency)가 영어 인지 시 현저하게 지연됨을 관찰하였다. 한글에 eGBA의 발생시간이 영어에 대해서 보다 빠르고 활성화 정도도 크다는 사실이 통계적으로 확인되었다.
- 또한 응답 시간 및 N400 요소의 잠복기(latency)가 영어 인지 시 현저하게 지연됨을 관찰하였다. 한글에 eGBA의 발생시간이 영어에 대해서 보다 빠르고 활성화 정도도 크다는 사실이 통계적으로 확인되었다. 이러한 결과들은 전반적으로 한국인 피험자들의 각 언어에 대한 친밀도 및 숙련도, 작업난이도를 반영하는 것으로 해석될 수 있다.
후속연구
- 2개 이상의 언어를 사용할 수 있는 사람들에 대해서는 환경에 따른 언어사용 빈도에 따라 언어간 숙련도가 달랐으며 숙련도가 낮은 언어에서 N400요소의 잠복기와 응답시간이 숙련도가 높은 언어보다지 연되었음이 보고되었다[8-10]. 이러한 사실들로부터 중등학교 이상에서 영어를 학습하여 단어 수준에서의 영어인지가 능숙한 한국인에게 한글 및 영어 단어를 동시에 제시 하여 기 록된 ERP 파형 을 통계적 으로 비 교함으로써 한글과 영어 단어 인지 시 뇌 활성화 패턴 차이를 관찰할 수 있을 것으로 기대된다.
- 이는 특정 정보의 통합을 위하여 여러 신경세포들의 활동이 이 주파수 대역에서 서로 리듬 있게 동기화되어 결합(binding)되는 현상에 기인한 것으로 판단되고 있다[12]. 따라서 스펙트럼 분석에 의한 감마대역 활성화(gamma band activity, GBA)의 관찰을 통하여 신경 회로 망 내 신경세포들의 통합적 정보처리 정도에 대한정량적 분석을 수행할 수 있을 것이다. 초기 감각 정보처리 과정 시 발생하는 유발감마대역활동(evoked gamma-band activity, eGBA)은 약 100 ms에서 활성화되는 것으로 알려져 있으며 자극처리 시 작업난이도와 자극종류에 의해 달라지며 자극의 전후 관계에 따라 의미 기억 (semantic memory)내의 관련정보와 비교하여 부합되는지를 판단하고 선택하는 과정에서 eGBA가 발생한다[13, 14].
- 정상인과 치매 환자에 대하여 작업난이도를 변화시키면서 oddball 작업을 수행시킨 결과 P300 등 ERP 요소의 크기 및 발생시간의 차이가 정상인과 치매환자에 대해 다르게 나타남을 확인한 선행 연구 [1 기를 고려할때 본 연구에서와 같이 언어처리 과정의 난이도 난이도를 변화시키면서 언어인지 작업을 수행할 때 발생되는 ERP 및 EEG의 gamma-band 스펙트럼을 관찰하는 것은 난이도 변화에 따른 단기기억, 주의집중 등의 언어처리 관련 인지기능의 변화를 이해하는데 도움이 될 것이며 추후 신경질환에 따른 언어 인지 과정의 변화를 분석 함으로써 임 상적 으로도 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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