[논문]가상현실을 이용한 심리치료 기술 동향과 전망

윤현중; 정성엽

가상현실을 이용한 심리치료 기술 동향과 전망
Trend Analysis on Treatment of Psychological Disorders Using Virtual Reality 원문보기

윤현중 (대구가톨릭대학교 기계자동차공학부) , 정성엽 (국립한국교통대학교 기계공학과)

Recently, peoples are suffering from various psychological disorders such as addiction, phobia, depression, and bipolar disorder. Moreover, children with ADD/ADHD and autism are increasing. Korean tends to regard the psychological disorders as taboo. Therefore, it is unusual case that the mental patient gets the psychological therapy. Virtual reality has come to the spotlight as a useful tool for the therapy due to its anonymity and easy accessibility. The therapy in the virtual reality is called cyber-therapy. Emotion of the patient is important for the treating process. The objective of this paper is to review the researches on the treatment of psychological disorders using the virtual reality and prospect the affective interaction technology for the cyber-therapy.

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문제 정의

본 논문에서는 가상현실을 이용한 정서질환 치료분야의 연구를 살펴보고 생체신호를 정서적 상호작용 기술의 이용 가능성을 고찰해 보고 자 한다.

가설 설정

4) 이것은 현실 세계의 37%에 비해 매우 높은 참여도이다. 인터넷이 주는 편의성과 낮은 사회적 불안감이 시너지 효과를 일으켰다고 판단하고 있으며, 이러한 사실을 볼 때, 가상현실 기술은 현대인의 심리적 질환의 치료에 매우 유용하게 사용될 수 있다고 생각할 수 있다.

제안 방법

Broek 외 는 세 지점의 얼굴 근전도와 피부전기 반응(EDA) 신호를 이용하여 무감성, 긍정(positive), 부정(negative), 혼합된 정서(mixed emotion)의 4가지 정서를 구분하는 연구를 수행하였다.³⁵⁾ 이때 사용한 특징은 근전도에 대해서는 평균, 표준편차, 절대오차, 분산, 첨도(kurtosis), 왜도(skew ‐ness)를 사용하였으며, 피부전기 반응에 대해서는 왜도를 특징으로 사용하였으며, 특징 구분을 위해서 k‐NN(k‐nearest neighbors), SVM(support vector mac‐hines), NN(neural networks)와 같은 방법을 적용하여 23명을 대상으로 각각 61%, 59%, 56%의 정확도로 4가지 정서를 구분하였다. Kulic과 Croft는 인간과 로봇이 상호작용하는 동안에 생체 신호를 통해 불안이라는 정서를 인지하는 연구를 수행하였다.
특히 2000년에서 2005년 사이에 한양대학교 의과대학 의공학과에서는 가상현실을 이용하여 광장 공포증, 고소 공포증, 대인 공포증, 폐쇄 공포증, 주의력결핍과 과잉행동장애(ADD/ADHD)의 심리적 질환의 치료 시스템을 제안하였으며, 정신분열증 환자를 대상으로 대화기술 및 사회적 문제 해결을 위한 사회적 기술 교육시스템을 제안하였다. 또한 임상 실험을 위해 가상현실 정신치료실을 구성하였으며 fMRI, ECG, EEG 등의 생체신호를 이용하여 치료효과 및 몰입효과를 입증하였다. 이 연구의 결과는 국립재활원 및 연대 세브란스 정신 건강 병원에 설치되기도 하였다.
³⁶⁾ 이때 사용한 생체 신호는 심전도, 피부전도성, 근전도 신호이며, 정서 인지는 퍼지추론을 이용하였다. 퍼지추론의 입력 값으로 심박수, 심박의 가속도 성분, 피부전도성, 피부전도성의 변화율, 근전도의 반응을 이용하였으며 ‐1에서 1사이의 값으로 정상화한 값을 사용하였다. 이 연구를 통해 사람에게 불안감을 덜 주는 로봇의 운동이 존재하며, 로봇의 운동을 설계할 때는 인간의 정서를 고려하는 것이 유용함을 알 수 있다.

대상 데이터

7%의 정확도로 구분하였다.³⁹⁾ 한 사람을 대상으로 하였으며,구분은 SVM 방법을 적용하였다. 많은 전극을 사용하지 않아 정확도가 높지 않지만, 소수의 뇌파 신호를 가지고도 몇 개의 정서를 구분할 수 있는 가능성을 보였다는 데 의의가 있다.

이론/모형

Kulic과 Croft는 인간과 로봇이 상호작용하는 동안에 생체 신호를 통해 불안이라는 정서를 인지하는 연구를 수행하였다.³⁶⁾ 이때 사용한 생체 신호는 심전도, 피부전도성, 근전도 신호이며, 정서 인지는 퍼지추론을 이용하였다. 퍼지추론의 입력 값으로 심박수, 심박의 가속도 성분, 피부전도성, 피부전도성의 변화율, 근전도의 반응을 이용하였으며 ‐1에서 1사이의 값으로 정상화한 값을 사용하였다.

성능/효과

^1,15) 이와 비슷하게 Live2Give라는 지역은 뇌성마비를 겪는 사람을 위해 만들어진 것으로 Brigdoon과 마찬가지로 가상의 공간에서 사람들이 함께 공통적인문제를 다루는데 서로 도움을 줄 수 있는 공간이다.¹⁾ Second Life가 실제 심리적 질환의 극복에 도움이 되었다는 사례가 Salvatierra에 의해서 보고되었는데, 그는 Second Life를 통해 광장 공포증을 극복하였다.¹⁶⁾ 그는 아바타를 실제 자신의 모습과 비슷하게 만들어 Second Life 내에서 시뮬레이션 되는 자신을 보는 것으로 현실 세계의 낮선 공간에서 좀 더 편안함을 가지게 되었다.
Bartlett 외는 짧은 시간 동안의 표정을 보고 정서를 판단할 수 있는 방법을 제안하였다.²²⁾ 무감정(neutral), 노여움(anger),역겨움(disgust), 무서움(fear), 기쁨(joy), 슬픔(sadness),놀람(surprise)의 7가지 정서를 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 80% 이상의 정확도로 구분할 수 있었으며, SONY의 Aibo, ATR의 Robo Vie, CU 애니메이터 등의 다양한 플랫폼에 적용하여 유효성을 검증하였다. Nwe 외는 은익 마코프 모델(hidden Markov model)을 이용한 정서 인지 방법을 제안하여 노여움, 역겨움, 공포, 즐거움, 슬픔, 놀람의 6가지 정서를 음성 정보를 통하여 평균 78%의 정확도로 구분하였다.
Nwe 외는 은익 마코프 모델(hidden Markov model)을 이용한 정서 인지 방법을 제안하여 노여움, 역겨움, 공포, 즐거움, 슬픔, 놀람의 6가지 정서를 음성 정보를 통하여 평균 78%의 정확도로 구분하였다.²³⁾ Metallinou 외는 표정과 음성의 두 정보를 동시에 이용한 멀티 모달 정서인지 방법을 제안하여 독립적인정보를 사용할 때 보다 정서인지 성능이 높아짐을 보였다.²⁴⁾ 이와 같이 표정과 음성을 통한 정서인지기술은 로봇에 적용이 될 정도로 발전하고 있으나 Bos⁵⁾가 지적한 바와 같이 정서의 두 번째 단계인 표현을 통한 간접적인 판단이기 때문에 대상의 상태에 따라 왜곡이 될 수 있는 가능성이 있는 문제점이 있다.
²⁾ 가상현실 기반 프로그램을 이용하면 원격지에서 사용자는 자신의 취향에 맞게 꾸민 아바타를 이용하여 가상의 공간에 거주하고 다른 사람과 상호교류를 할 수 있다. 3D기술이 비약적으로 발전함에 따라 가상현실과 실제와의 상호작용은 높은 현실감을 줄 수 있게 되었고, 기존의 이메일, 전화, 화상통화에 비해 가상현실 기술은 의사와 환자 사이의 치료에 있어서 의사소통을 촉진시키는 결과를 가져왔으며, 그룹 과정 및 그룹기반 치료에도 긍정적인 영향을 주고 있다. 또한 환자와 치료사 간에 높은 상호 신뢰를 줄 수 있는 장점이 있어 최근에 가상현실에 기반을 둔 치료기술이 활발하게 연구되고 있다.
가상 교실은 정신질환을 격고 있는 아이에게 제어된 자극을 주어 치료를 할 수 있는 시스템이다.⁹⁾ 그는 주의력결핍 과잉행동장애(attention deficit/hyperactivity disorder, ADHD)의 진단 및 치료법에 관한 초기 임상 실험 결과를 발표하고, 설문을 통해 기존의 방법에 비해 가상현실을 이용한 방법이 좀 더 객관적이며 신뢰할 수 있는 방법이 될 수 있음을 증명하였다. 최근에는 이러한 결과를 바탕으로 인지기능에 대한 진단 외에, 사회불안장애, 발달/학습 장애를 가지고 있는 아이들에 대한 지진 대처 능력 학습 등과 같은 신경행동장애 진료 및 치료 방법에 관해 연구하고 있다.
4에서 보듯이 샘이라는 가상의 아바타를 이용하여 공동의 놀이 및 이야기하기를 통해 사회적 상호작용을 교육할 수 있다는 것을 실험적으로 입증하였다. 또한 이 연구는 일반적으로 자폐아동은 정상 아동과 자연스러운 대회가 어렵지만 가상의 아바타와는 이야기하기 놀이를 정상 아동과의 놀이에 비해 잘 수행하였으며, 가상의 아바타를 조정해서 정상 아동과 대화를 하는 것도 가능하다는 것을 보여주었다.^13,14)
퍼지추론의 입력 값으로 심박수, 심박의 가속도 성분, 피부전도성, 피부전도성의 변화율, 근전도의 반응을 이용하였으며 ‐1에서 1사이의 값으로 정상화한 값을 사용하였다. 이 연구를 통해 사람에게 불안감을 덜 주는 로봇의 운동이 존재하며, 로봇의 운동을 설계할 때는 인간의 정서를 고려하는 것이 유용함을 알 수 있다. 정서는 간뇌를 둘러싸고 있는 변연계(limbic system)에서 일어나며, 뇌의 인지 과정과 밀접한 관계가 있기 때문에 중추신경계(central nervous system)의 지표인 뇌파(brain waves)는 정서를 인지하는 데 있어 다른 생체신호보다 효과적일 수 있다.

후속연구

따라서 가상현실을 이용한 심리적 질환 치료가 성공하기 위해서는 반드시 환자의 정서 상태를 관찰할 수 있는 방법이 같이 연구되어야 한다. 몇몇 연구결과에서 보듯이 생체신호가 정서를 인지하는 데 유용하게 사용될 있으나 생체신호의 특징에 대한 정의 방법, 정서에 대한 정의 및 구분 방법, 낮은 정확도 등으로 실제 심리적 질환 치료에 사용되기 위해서는 앞으로도 많은 연구가 필요함을 알 수 있다. 또한 정서 자극으로 대부분 사진과 같은 시각적인 자극이나 음악과 같은 청각 자극을 사용하기 때문에 가상환경에서의 정서 자극은 상호작용이 중요하며 따라서 이에 대한 연구가 필요하다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

Web 2.0은 언제 개발되었는가?

Web 2.0이 2004년에 개발이 되면서 다수의 유저가 동시에 접속하여 컨텐츠를 생성, 수정 및 공유를 할 수 있는 Web 기반 응용 프로그램들이 활발하게 개발되고 있다.1) Web 2.

Web 2.0 기반으로 가장 성공한 응용 프로그램은 무엇인가?

1) Web 2.0 기반으로 가장 성공한 응용 프로그램은 Second Life와 같은 3차원의 가상 세계로 표현되는 프로그램으로 알려져 있다.2) 가상현실 기반 프로그램을 이용하면 원격지에서 사용자는 자신의 취향에 맞게 꾸민 아바타를 이용하여 가상의 공간에 거주하고 다른 사람과 상호교류를 할 수 있다.

가상현실을 이용한 심리치료의 장점은 무엇인가?

가상환경을 이용한 치료에 있어 다른 치료법에 비해 가장 큰 장점은 환경에 대한 통제라고 할 수 있다. 심리 치료사들은 환경을 자유롭게 제어할 수 있어, 마음을 산란하게 만드는 자극을 제거하거나 추가할 수 있으며, 특징적인 자극을 점차적으로 강조 또는 감쇄시킬 수 있다. 또한 학습이나 치료 방법을 일반화시킬 수 있는 장점이 있다.

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