[논문]중추신경계 및 자율신경계 상호 동기화 현상을 이용한 사회지능 수준 추론 모델 개발

박성언; 이정년; 박민지; 황민철

doi:10.5143/jesk.2018.37.3.347

중추신경계 및 자율신경계 상호 동기화 현상을 이용한 사회지능 수준 추론 모델 개발
Estimation of Social Intelligence Levels Model using Autonomic and Central Nervous System Mutual Synchronization 원문보기

Journal of the Ergonomics Society of Korea = 大韓人間工學會誌, v.37 no.3, 2018년, pp.347 - 360

박성언 (상명대학교 감성공학과) , 이정년 (상명대학교 감성공학과) , 박민지 (상명대학교 감성공학과) , 황민철 (상명대학교 휴먼지능정보공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Objective: This study was to determine the levels of social intelligence based on physiological responses in emotional contagion. Background: The social intelligence is an important factor in the understanding of others such as the emotional state, intention, and ideas in the interpersonal relationship. The methods for evaluating social intelligence in previous researches have been shown the limitations of the objectivity and quantification because of the subjective assessment. Method: The participants watched avatars that expressing target emotion through facial expression and gesture. At the same time autonomic nervous system response and central nervous system response were measured. Results: The EEG level was significantly discriminated in positive, negative, empathy, non-empathy, intimacy and non-intimacy emotional contagion situations, and the ECG signals showed significant difference in negative emotion and non-empathy emotional contagion situations. In the case of GSR, there was a difference according to the level of social intelligence only in the non-intimacy emotional contagion state. Conclusion: It was confirmed that the physiological responses of the three groups with different levels of social intelligence are significantly different according to the emotional expression of the avatar. As a result, an objective and immediate social intelligence reasoning model was developed. Application: This study suggests the possibility of quantitative discrimination in social intelligence evaluation and suggests the importance of development of social intelligence evaluation tool.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

그 결과로 생리반응 기반 사회지능 평가 모델을 개발했다. 객관적이고 편리한 사회지능 평가 도구에 대한 필요성이 제기되는 상황임을 고려할 때, 본 연구는 기존 평가 도구의 단점을 극복하고, 한계점을 보완하며 추후 정량적 사회지능 평가 도구 개발의 기초 자료 역할을 할 것으로 기대된다.
본 연구 목적을 위해, 감성전이 과정에서 사회지능 수준에 따른 생리반응의 차이를 확인하는 실험을 진행했다. 연구대상자들에게 사회 감성전이를 유도하고, 동시에 중추신경계 반응과 자율신경계 반응을 측정하였다.
본 연구는 사회지능 수준이 다른 연구대상자들에게 감성전이 반응을 유도하고, 이때 발생하는 생리반응 차이를 확인하여 사회지능 수준 평가 모델을 개발하고자 하였다. 개개인의 뛰어난 능력이 중요하게 평가되던 과거와는 달리 현대사회는 공동의 생산성이 중요하게 여겨진다.
본 연구를 통해 사회지능 수준에 따라 감성전이 과정에서 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 피부전도도(GSR) 반응 차이를 살펴보았다. 그 결과로 아바타의 얼굴 표정과 몸짓의 긍정도(긍정, 부정), 친밀도(친밀, 불편), 공감도(공감, 비공감) 감성 표현에 따라 사회지능 수준이 다른 세 집단의 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 피부전도도(GSR)가 유의미하게 다르다는 것을 확인할 수 있었다.
특히, 국내의 경우에는 해외 연구 기반의 주관 평가 측정 지표를 활용하고 있기 때문에 언어와 문화의 차이를 고려한 평가 지표의 재검증이 이루어져야하는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 기존 사회지능 평가 도구의 한계점과 국내 적용의 단점을 보완하고, 나아가 생리반응을 기반으로 즉각적이고 객관적인 사회지능 평가 도구 개발에 기초가 되는 평가 모델을 개발하는 것에 목적을 둔다.

제안 방법

, USA)을 사용하여 측정했으며, LabVIEW 2014 (National Instruments Corporation, USA) 프로그램을 통해 디지털화 되었다. ECG Signal로부터 BPM (Beat per minute), SDNN (Standard Deviation of NN interval), 평균 Amplitude를 추출했다. 중립 영역과 표현 영역에서 측정한 데이터를 비교하여 BPM, SDNN, 평균 Amplitude의 변화율을 계산했다.
, USA)으로 측정되었으며, LabVIEW 2014 (National Instruments Corporation, USA) 프로그램을 통해 디지털화 되었다. GSR Signal로부터 평균 Amplitude를 추출했으며, 아바타 애니메이션의 중립 상태에서 측정한 값과 표현 상태에서 측정한 값을 비교하여 변화율을 계산했다.
각 설문지의 6항목 총 점수를 기준으로 빈도분석을 실시한 후, 누적 백분율을 토대로 사회지능 수준을 구분했다. 사회지능 수준은 상위 집단(누적 백분율 70%), 중위 집단(누적 백분율 40%), 하위 집단으로 구분했다.
감성전이를 유도하기 위해 사람 형태의 아바타가 얼굴 표정과 몸짓으로 특정 감성을 표현하는 애니메이션 영상을 자극으로 제시했다(Figure 1). 실제 대인간의 상호작용을 통해 감성전이를 유도할 경우, 통제할 수 없는 잠재 변수의 발생이 우려되었다.
사회적 인식은 트롬소 사회지능 척도의 세 가지 구성 영역 중 하나로 개인이 타인의 행동과 감성을 이해하기 위한 감성 인식과 표현 능력에 관련된 항목으로, 감성 별 얼굴 표정과 몸짓 표현인식에 관련이 높은 영역이다. 따라서, 아바타의 감성 표현 동기화에 따른 생리반응 차이를 확인하기 위한 설문 항목으로 채택되었다. 설문지는 총 6항목으로 구성되었으며, 각 항목은 리커트 척도(Likert Scale)로 최저 0점에서 최고 6점까지 평가할 수 있었다.
(1995)이 실험을 통해 다면적구조 가설을 지지했다. 또한 사회지능의 대표 개념을 인지적 차원(Cognitive aspect)과 행동적 차원(Behavior aspect)으로 구분하였다. 인지적 차원은 타인의 감성 정보를 통해 사회적 정보를 습득하는 과정을 의미하며, 행동적 차원은 습득한 정보를 기반으로 적절한 사회적 행동과 반응을 수행하는 능력을 의미한다.
실험에 앞서 연구대상자는 트롬소 사회지능 척도(The Tromso-Social Intelligence Scale; TSIS) 중 사회적 인식(Social Awareness; SA)에 관련된 설문을 주관 평가했다. 본 실험에서는 LCD 모니터 앞에 앉아 임의의 순서대로 재생되는 사회 감성 표현 아바타 애니메이션을 시청했다. 사회 감성은 긍정도(Valence), 친밀도(Intimacy), 그리고 공감도(Empathy) 감성이었으며, 각 감성을 2종류의 세부 감성으로 분류했다.
(1991)는 사회지능의 인지적 차원 개념을 의사소통 시 개인차를 기준으로 체계적으로 분류했다. 비언어적 측면(정서영역)과 언어적 측면(사회영역)으로 구분하고, 각 개념을 다시 표현성, 통제, 민감성으로 세분화했다. Kosmitzki and John(1993)은 사회지능이 다면적 구조(Multifaceted construct)로 이루어져 있다고 주장하며, 7가지 하위 요소를 정의하였다.
본 실험에서는 LCD 모니터 앞에 앉아 임의의 순서대로 재생되는 사회 감성 표현 아바타 애니메이션을 시청했다. 사회 감성은 긍정도(Valence), 친밀도(Intimacy), 그리고 공감도(Empathy) 감성이었으며, 각 감성을 2종류의 세부 감성으로 분류했다. '긍정도'는 긍정 감성(Positive emotion)과 부정 감성(Negative emotion)을 포함했으며, '공감도'는 공감(Empathy emotion), 비공감(Non-empathy emotion), '친밀도'는 친밀(Intimacy emotion), 불편(Non-intimacy emotion) 감성을 포함했다.
(2001)은 사회적 자각(Social Awareness; SA), 사회적 정보 처리(Social information Process; SP), 사회적 기술(Social Skills; SS)로 구성 개념을 구분한다. 사회적 자각, 사회적 정보처리는 인지적 차원의 하위 요소로 정의하고, 사회적 기술은 행동적 차원의 하위요소로 정의하여 자가 보고식 사회지능 척도를 개발했다. Crowne (2013)은 사회지능, 감성지능, 문화지능을 구분하고 서로 독립적으로 존재하는 개념임을 밝히고, 사회지능이 학습을 통해 향상될 수 있음을 보고했다(Goleman and Boyatzis, 2008).
사회지능 평가 도구를 개발하기 위해 감성전이와 사회 감성의 개념을 이론적 배경으로 삼았다. 선행 연구를 통해 감성전이 과정에서 발생하는 인지 활동과 생리반응이 상대방을 파악하는 능력에 따라 다르게 발생할 것으로 예상했으며, 또한 다르게 발생하는 생리반응 차이를 이용하여 사회지능 수준을 추론할 수 있는 평가 모델 구축을 기대했다.
사회지능 평가 도구를 개발하기 위해 감성전이와 사회 감성의 개념을 이론적 배경으로 삼았다. 선행 연구를 통해 감성전이 과정에서 발생하는 인지 활동과 생리반응이 상대방을 파악하는 능력에 따라 다르게 발생할 것으로 예상했으며, 또한 다르게 발생하는 생리반응 차이를 이용하여 사회지능 수준을 추론할 수 있는 평가 모델 구축을 기대했다.
실험에 앞서 연구대상자는 트롬소 사회지능 척도(The Tromso-Social Intelligence Scale; TSIS) 중 사회적 인식(Social Awareness; SA)에 관련된 설문을 주관 평가했다. 본 실험에서는 LCD 모니터 앞에 앉아 임의의 순서대로 재생되는 사회 감성 표현 아바타 애니메이션을 시청했다.
본 연구 목적을 위해, 감성전이 과정에서 사회지능 수준에 따른 생리반응의 차이를 확인하는 실험을 진행했다. 연구대상자들에게 사회 감성전이를 유도하고, 동시에 중추신경계 반응과 자율신경계 반응을 측정하였다. 사회 감성 중 긍정도, 공감도, 친밀도 감성에서 생리반응의 차이를 확인한 기존 연구들에 기초하여 자극과 생리반응 변수를 선정했다(Lischke et al.
그 결과로 아바타의 얼굴 표정과 몸짓의 긍정도(긍정, 부정), 친밀도(친밀, 불편), 공감도(공감, 비공감) 감성 표현에 따라 사회지능 수준이 다른 세 집단의 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 피부전도도(GSR)가 유의미하게 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 활용하여 관찰 평가, 자기보고식 주관 평가를 사용하지 않고도 사회지능 수준을 평가할 수 있는 생리반응 기반 사회지능 평가 모델을 만들었다. 객관적이고 편리한 사회지능 평가 도구에 대한 요구에 대응하여 기존 평가 도구의 단점을 극복하고, 한계점을 보완하며 추후 정량적 사회지능 평가도구 개발의 기초 자료 역할을 할 것으로 기대된다.
EEG 신호는 FFT (Fast Fourier Transform)를 사용하여 주파수 영역에서 분석되었다. 주파수 파워는 상대적 파워(Relative power)와 파워 비율(Power ratio)을 사용하여 8개의 지표로 추출되었다. 중립 상태와 표현 상태인 경우를 각각 측정했으며, 표현 상태에서 EEG의 8개 지표변화율은 중립 상태와 비교하여 계산했다.
주파수 파워는 상대적 파워(Relative power)와 파워 비율(Power ratio)을 사용하여 8개의 지표로 추출되었다. 중립 상태와 표현 상태인 경우를 각각 측정했으며, 표현 상태에서 EEG의 8개 지표변화율은 중립 상태와 비교하여 계산했다. 본 연구에 활용된 EEG 파워 스펙트럼 지표는 Table 1에 정리되었다.
ECG Signal로부터 BPM (Beat per minute), SDNN (Standard Deviation of NN interval), 평균 Amplitude를 추출했다. 중립 영역과 표현 영역에서 측정한 데이터를 비교하여 BPM, SDNN, 평균 Amplitude의 변화율을 계산했다.
, Russia)을 사용하여 국제 10-20 system에 따라 측정했다(Teplan, 2002). 총 19개 부위(Fp1, Fp2, F7, F3, Fz, F4, F8, T3, C3, C4, T4, T5, P3, Pz, P4, T6, O1, O2, Cz)에서 측정되었으며, Cz에서 발생한 신호는 레퍼런스로 활용했다. EEG 신호는 FFT (Fast Fourier Transform)를 사용하여 주파수 영역에서 분석되었다.

대상 데이터

둘째, 연구대상의 확대가 요구된다. 20~31세 건강한 일반인 대학생을 대상으로 연구를 수행하였다. 사회지능의 경우 사회지능은 유아나 청소년의 경우 또래 관계에 영향을 미치며(Park et al.
연구대상자는 상명대학에 재학 중인 대학생으로, 선정기준은 고지에 입각하여 자발적으로 연구참여에 동의한 자, 연구 목적 및 연구 과정에 대해 이해할 수 있는 자로 하였다. 20~31세 사이의 한국인 대학생 48명이 선정되었으며, 평균 연령 23.96세, 표준편차는 2.84세였다. 성별 분포는 남성이 24명(50%), 여성이 24명(50%)으로 동일했다.
연구대상자는 상명대학에 재학 중인 대학생으로, 선정기준은 고지에 입각하여 자발적으로 연구참여에 동의한 자, 연구 목적 및 연구 과정에 대해 이해할 수 있는 자로 하였다. 20~31세 사이의 한국인 대학생 48명이 선정되었으며, 평균 연령 23.

데이터처리

Sheffe test의 경우, 집단의 샘플 수가 다르더라도 검정이 가능하다는 특성을 가지고 있다. 따라서, 분석할 데이터의 성격을 고려하여 사후검정 방법으로 채택하였다.
사회지능 수준에 따라 감성전이 과정에서 발생하는 EEG, ECG, GSR 반응 차이를 확인하고자 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)을 실시했다. 분산분석이 수행되기 전, 기본 가정 사항인 데이터의 정규성과 등분산성을 평가하기 위해 Shapiro-Wilk test와 Levene test를 각각 수행했다. 정규성과 등분산성을 모두 만족하는 경우, 일원배치 분산분석을 수행한 후 사후검정으로 Scheffe test를 실시했다.
EEG, ECG, GSR로부터 추출한 변수의 이상치(Outlier)는 표준편차의 ±3 영역을 기준으로 제거되었다. 사회지능 수준에 따라 감성전이 과정에서 발생하는 EEG, ECG, GSR 반응 차이를 확인하고자 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)을 실시했다. 분산분석이 수행되기 전, 기본 가정 사항인 데이터의 정규성과 등분산성을 평가하기 위해 Shapiro-Wilk test와 Levene test를 각각 수행했다.
사회지능 수준에 따라 사회지능 설문 점수 간의 통계적 차이를 확인하기 위해 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)을 실시한 후, 사후검정으로 Scheffe test를 시행했다. Sheffe test의 경우, 집단의 샘플 수가 다르더라도 검정이 가능하다는 특성을 가지고 있다.
정규성은 만족하지만 등분산성은 만족하지 못한 경우에는 일원배치 분산분석 대신 Welch's ANOVA를 수행한 후, 사후검정으로 Games-Howell test를 실시했다. 정규성 가정을 만족하지 못하는 경우에 수행 가능한 모수 검정은 일치된 의견이 없어, 비모수 검정인 Kruskal-Wallis test로 분석한 후 사후검정으로 Mann-Whitney test를 수행했다.
분산분석이 수행되기 전, 기본 가정 사항인 데이터의 정규성과 등분산성을 평가하기 위해 Shapiro-Wilk test와 Levene test를 각각 수행했다. 정규성과 등분산성을 모두 만족하는 경우, 일원배치 분산분석을 수행한 후 사후검정으로 Scheffe test를 실시했다. Scheffe test는 집단의 수가 다르더라도 분석이 가능하다는 장점이 본 실험 데이터의 특성과 부합하여 선택했다.
정규성은 만족하지만 등분산성은 만족하지 못한 경우에는 일원배치 분산분석 대신 Welch's ANOVA를 수행한 후, 사후검정으로 Games-Howell test를 실시했다.

이론/모형

ECG Signal은 Biopac MP100 system (Biopac System, Inc., USA)을 사용하여 측정했으며, LabVIEW 2014 (National Instruments Corporation, USA) 프로그램을 통해 디지털화 되었다. ECG Signal로부터 BPM (Beat per minute), SDNN (Standard Deviation of NN interval), 평균 Amplitude를 추출했다.
총 19개 부위(Fp1, Fp2, F7, F3, Fz, F4, F8, T3, C3, C4, T4, T5, P3, Pz, P4, T6, O1, O2, Cz)에서 측정되었으며, Cz에서 발생한 신호는 레퍼런스로 활용했다. EEG 신호는 FFT (Fast Fourier Transform)를 사용하여 주파수 영역에서 분석되었다. 주파수 파워는 상대적 파워(Relative power)와 파워 비율(Power ratio)을 사용하여 8개의 지표로 추출되었다.
뇌파는 Mitsar-EEG 202 system (Mitsar Co. Ltd., Russia)을 사용하여 국제 10-20 system에 따라 측정했다(Teplan, 2002). 총 19개 부위(Fp1, Fp2, F7, F3, Fz, F4, F8, T3, C3, C4, T4, T5, P3, Pz, P4, T6, O1, O2, Cz)에서 측정되었으며, Cz에서 발생한 신호는 레퍼런스로 활용했다.
동적인 감성 자극이 정적인 이미지보다 더 잘 인식된다는 기존 연구 결과에 따라 아바타 애니메이션을 자극으로 사용했다(Atkinson et al., 2004). 애니메이션 파일은 MP4 형식의 비디오 클립이었다.
연구대상자들에게 사회 감성전이를 유도하고, 동시에 중추신경계 반응과 자율신경계 반응을 측정하였다. 사회 감성 중 긍정도, 공감도, 친밀도 감성에서 생리반응의 차이를 확인한 기존 연구들에 기초하여 자극과 생리반응 변수를 선정했다(Lischke et al., 2018; Bernhardt et al., 2013; Zaki et al., 2007; Jabbi et al., 2008; Lee et al., 2014). 연구대상자들의 사회지능은 트롬소 사회지능 척도(The Tromso-Social Intelligence Scale)를 통해 평가되었다.
설문지는 총 6항목으로 구성되었으며, 각 항목은 리커트 척도(Likert Scale)로 최저 0점에서 최고 6점까지 평가할 수 있었다. 설문 항목은 한국어로 번역되는 과정에서 문화적 차이를 고려하여, 국내 대학생을 표본으로 유효성과 신뢰성을 재검증한 연구를 통해 정제된 항목을 사용했다(Park, 2007; Shin and Hwang, 2010).
아바타는 어두운 갈색 머리와 눈을 가진 남성이며, 얼굴 표정과 몸짓으로 감성을 표현했다. 얼굴 표정은 Facial Action Coding System (FACS) (Ekman and Friesen, 1978)과 한국 표준 얼굴 이미지(KSFI) (Lee and Whang, 2014) 기반의 표준화된 표정을 재현했다. 몸짓 표현은 표준화된 모델이 확립되어 있지 않아 상체 제스처의 일반적인 행동으로 정의되었다(Borg, 2009, Collett, 2004, Kim, 2012, Nelson and Golant, 2004, Pease and Pease, 2008).
, 2014). 연구대상자들의 사회지능은 트롬소 사회지능 척도(The Tromso-Social Intelligence Scale)를 통해 평가되었다. 트롬소 척도는 사회지능을 평가하는데 타당성과 신뢰성이 검증된 자기보고식 주관 평가다.

성능/효과

F7-Channel에서 Relative Mid Beta (RMB) 변화량이 중위-상위 그룹 간의 유의미한 차이(Z = -2.269, p < .05)를 보였고, 하위-상위 그룹 간의 유의미한 차이(Z = -1.983, p < .05)를 보였다.
본 연구를 통해 사회지능 수준에 따라 감성전이 과정에서 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 피부전도도(GSR) 반응 차이를 살펴보았다. 그 결과로 아바타의 얼굴 표정과 몸짓의 긍정도(긍정, 부정), 친밀도(친밀, 불편), 공감도(공감, 비공감) 감성 표현에 따라 사회지능 수준이 다른 세 집단의 뇌파(EEG), 심전도(ECG), 피부전도도(GSR)가 유의미하게 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 활용하여 관찰 평가, 자기보고식 주관 평가를 사용하지 않고도 사회지능 수준을 평가할 수 있는 생리반응 기반 사회지능 평가 모델을 만들었다.
긍정 감성 자극 시 전두엽(F7)과 측두엽(T3, T4)에서 발생한 β-wave의 상대 주파수 파워가 사회지능 수준이 낮은 그룹에서 높은 그룹으로 갈수록 높아지는 패턴을 보였다.
27점이며, 점수 분포는 최저 10점에서 최고 32점으로 나타났다. 누적 백분율을 토대로 집단을 구분한 결과, 사회지능 총 점수 10점부터 17점까지는 하위 집단, 18점에서 23점까지는 중위 집단, 24점부터 32점까지는 상위 집단으로 구분되었으며, 집단의 빈도는 13명, 19명, 16명으로 나타났다. 일원배치 분산분석 결과, 사회적 인식과 관련된 설문의 총 점수에 따라 사회지능 수준별 세 집단의 유의미한 평균 차이(F = 129.
또한, 비공감 상태에서는 사회지능이 낮은 그룹에서 높은 그룹으로 갈수록 α-wave의 상대적 파워는 낮아지고, γ-wave 상대적 파워는 특징적으로 높아졌다.
연구 결과, 불편 감성 자극 상태에서 상위 그룹에서 특징적으로 낮은 Amplitude 값이 관찰되었다. 본 결과는 사회지능 수준이 낮은 그룹은 감성전이 과정 시에 심장 박동 시간과 진폭이 불규칙적이며 땀 분비량이 많아지며, 반대로 높은 그룹의 경우 상대적으로 심장 반응이 규칙적이고 땀 분비량도 적어진다는 것을 의미한다. 즉, 사회지능이 높은 사람은 타인과 상호작용 시에 자연스럽고 안정된 신체 반응을 보이며, 반대로 사회지능이 낮으면 대인관계 시에 부자연스럽고 불안정한 신체반응을 보인다는 것을 알 수 있다.
, 1994). 본 연구에서는 비공감 자극에서 상위 그룹의 평균 SDNN 값이 다른 그룹에 비해 유의미하게 낮은 결과를 보였다. 부정 감성 자극에서는 하위 그룹의 평균 Amplitude가 중위 그룹에 비해 특징적으로 높았다.
γ-wave는 극도의 흥분이나 각성 시에 나타난다고 알려져 있다. 본 연구에서는 사회지능 수준과 뇌파 반응의 일관적인 결과를 도출할 수는 없었으나, 특징적인 패턴을 관찰할 수 있었다. 긍정 감성 자극 시 전두엽(F7)과 측두엽(T3, T4)에서 발생한 β-wave의 상대 주파수 파워가 사회지능 수준이 낮은 그룹에서 높은 그룹으로 갈수록 높아지는 패턴을 보였다.
빈도분석 결과, 설문의 총 점수는 평균 20.67점, 표준편차 5.27점이며, 점수 분포는 최저 10점에서 최고 32점으로 나타났다. 누적 백분율을 토대로 집단을 구분한 결과, 사회지능 총 점수 10점부터 17점까지는 하위 집단, 18점에서 23점까지는 중위 집단, 24점부터 32점까지는 상위 집단으로 구분되었으며, 집단의 빈도는 13명, 19명, 16명으로 나타났다.
따라서, 아바타의 감성 표현 동기화에 따른 생리반응 차이를 확인하기 위한 설문 항목으로 채택되었다. 설문지는 총 6항목으로 구성되었으며, 각 항목은 리커트 척도(Likert Scale)로 최저 0점에서 최고 6점까지 평가할 수 있었다. 설문 항목은 한국어로 번역되는 과정에서 문화적 차이를 고려하여, 국내 대학생을 표본으로 유효성과 신뢰성을 재검증한 연구를 통해 정제된 항목을 사용했다(Park, 2007; Shin and Hwang, 2010).
그 중 Amplitude 변수는 피부의 전기적 저항의 진폭을 말하며, 측정값이 높을수록 교감 신경이 활성화되어 땀 분비량이 많다는 것을 의미한다. 연구 결과, 불편 감성 자극 상태에서 상위 그룹에서 특징적으로 낮은 Amplitude 값이 관찰되었다. 본 결과는 사회지능 수준이 낮은 그룹은 감성전이 과정 시에 심장 박동 시간과 진폭이 불규칙적이며 땀 분비량이 많아지며, 반대로 높은 그룹의 경우 상대적으로 심장 반응이 규칙적이고 땀 분비량도 적어진다는 것을 의미한다.
연구 결과를 종합하여 볼 때, 타인과의 상호작용을 통해 감성전이가 이루어지는 상황에서, 사회지능 수준이 높은 그룹은 타인을 파악하기 위해 활발한 뇌 인지 활동을 한다. 하지만 심혈관 반응은 안정적이고 편안한 상태를 보이는데, 이는 대인관계가 불편하지 않은 상황으로 느껴진다는 것을 시사한다.
일원배치 분산분석 결과, 사회적 인식과 관련된 설문의 총 점수에 따라 사회지능 수준별 세 집단의 유의미한 평균 차이(F = 129.465, p < .001)를 확인했으며, 사후검정을 통해 세 집단 모두에서 유의미한 차이(p < .001)를 확인했다(Figure 2).
이와 동시에 생리신호가 측정되었다. 중추신경계 반응에 EEG (Electroencephalogram), 심혈관계 반응에 ECG (Electrocardiogram), 피부전도 반응에 GSR (Galvanic skin response)이 추출되었다.
동시에 대인관계가 불편한 상황으로 느껴져 심혈관 반응은 긴장상태를 유지하게 된다. 즉, 대인관계 상황을 인지하는 과정과 그에 상응하는 신체반응이 사회지능 수준에 따라 달라짐을 확인할 수 있었다.

후속연구

이를 활용하여 관찰 평가, 자기보고식 주관 평가를 사용하지 않고도 사회지능 수준을 평가할 수 있는 생리반응 기반 사회지능 평가 모델을 만들었다. 객관적이고 편리한 사회지능 평가 도구에 대한 요구에 대응하여 기존 평가 도구의 단점을 극복하고, 한계점을 보완하며 추후 정량적 사회지능 평가도구 개발의 기초 자료 역할을 할 것으로 기대된다.
그 결과로 생리반응 기반 사회지능 평가 모델을 개발했다. 객관적이고 편리한 사회지능 평가 도구에 대한 필요성이 제기되는 상황임을 고려할 때, 본 연구는 기존 평가 도구의 단점을 극복하고, 한계점을 보완하며 추후 정량적 사회지능 평가 도구 개발의 기초 자료 역할을 할 것으로 기대된다.
유효 변수들에 가중치를 두거나 변수의 조합을 다양하게 구성하여 사회지능 수준을 세분화하여 구분할 필요가 있다. 둘째, 유효 변수들의 관계를 규명하는 연구가 요구된다. 사회지능 판단에 근거가 되는 생리심리학적 해석이 정립되면 평가 모델과 최적화 기준의 합리적 해석이 가능하다.
첫째, 평가 모델의 타당도와 신뢰도 검증이 요구된다. 본 연구에서 도출한 평가 모델이 보편타당한가에 대한 정확도 검증이 이루어지지 않았다. 이로 인해 모델이 실무적으로 사용될 수 있는가에 대한 확답을 내릴 수 없다.
, 2005; Park, 2007), 성인의 경우 직업능력과 사회적 성공에 영향을 미친다(Kelly and Moon, 1998). 연령대와 사회적 관계에 따라 사회지능이 개인에게 미치는 영향이 다르다는 선행 연구 결과에 따라 본 연구도 다양한 연령대와 국적으로 연구대상을 확대할 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	다중지능이론은 모든 사람이 소요하고 있는 지능유형을 어떻게 분류하는가?	다중지능이론은 인간의 지적 능력을 학업지능의 범주에서만 다루는 것이 아닌 9종류의 상호 독립적 지능으로 구분하고 포괄적인 지능으로 확장시킨다. 모든 사람이 소요하고 있는 지능유형을 언어지능(Linguistic Intelligence), 논리수학지능(Logical-mathematical Intelligence), 음악지능(Musical Intelligence), 신체운동지능(Bodily-kinesthetic), 공간지능(Spatial Intelligence), 인간친화지능(Interpersonal Intelligence), 자기성찰지능(Intrapersonal Intelligence), 자연친화지능(Naturalistic Intelligence), 영적지능(Spiritual Intelligence)으로 분류한다. 인간친화지능과 자기성찰지능은 대인관계의 문제를 해결하는 능력으로 사회지능의 개념으로 볼 수 있다.
	사회지능은 무엇인가?	사회지능은 개인 간 관계에서 자신뿐만 아니라 '타인'의 행동, 생각 그리고 감성을 이해하고 그에 맞는 적절한 행동을 하는 능력이다(Marlowe, 1986). 지능(Intelligence)은 주어진 환경에 잘 적응하고, 경험으로부터 학습할 수 있는 인간의 타고난 인지적 능력으로 설명된다(Neisser et al.
	사회지능 평가 도구를 개발하기 위해 어떤 개념을 이론적 배경으로 삼았는가?	사회지능 평가 도구를 개발하기 위해 감성전이와 사회 감성의 개념을 이론적 배경으로 삼았다. 선행 연구를 통해 감성전이 과정에서 발생하는 인지 활동과 생리반응이 상대방을 파악하는 능력에 따라 다르게 발생할 것으로 예상했으며, 또한 다르게 발생하는 생리반응 차이를 이용하여 사회지능 수준을 추론할 수 있는 평가 모델 구축을 기대했다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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