최종 연구 목표: 일상 스트레스 바이오마커 기반 통합형 스트레스 관리 시스템 개발 연차별 세부 연구 목표: 본 연구에서 지향하는 구체적인 세부 연구목표는 아래와 같이 3년간의 연구 기간을 두어 연차별 목표를 구체적으로 제시한다. ◯ 1차년도 (2021.06.01.~2022.02.28.): 일상 스트레스 바이오마커의 임상적 근거 확보 - 일상 스트레스 모니터링 실험 설계 및 20-30대 정상인 대상 실험 데이터 수집 (자가설문, 타액 코티졸, fNIRS) - fNIRS 기반의 일상 스트레스 바이오마커 제시 - 타액 코티졸과의 상관관계 분석을 통한 fNIRS 기반의 일상 스트레스 바이오마커 유효성 검증 ◯ 2차년도 (2022.03.01.~2023.02.28.): 근적외선 자극을 통한 스트레스 완화법 개발 - 일상 스트레스 모니터링 및 완화 실험 설계 - 20~30대 정상인 대상 실험 데이터 수집 (자가설문, 타액 코티졸, fNIRS) - 근적외선 자극을 통한 자가설문, 타액 코티졸, fNIRS기반 바이오마커 수치 완화 관찰 - 근적외선 자극 위치 조절을 통한 최적의 근적외선 자극 프로토콜 확립 ◯ 3차년도 (2023.03.01.~2024.02.29.): 개인 맞춤형 스트레스 통합 관리 시스템 개발 - 근적외선 자극과 타 스트레스 완화법(명상 등)과의 스트레스 완화 효과 비교 실험 진행 - 실험 대상자 특성에 따른 효과적인 스트레스 완화법 제시 - 사용자 평가를 통한 맞춤형 스트레스 관리 시스템의 정성적 성능 평가

1) 복합 생체 신호 데이터 베이스 구축 20대 정상인 50명을 모집하여 최소 2주간 매일 같은 시간에 그 날의 스트레스 정도에 대한 온라인 설문조사를 수행하고, 실시간으로 응답을 받은 연구자가 스트레스 정도에 따라 낮은 날과 높은 날을 선정하여 당일에 실험실에 방문하여 복합 생체 신호를 측정하도록 한다. 실험 대상자들은 심리검사에서 사용되는 자가진단 스트레스 진단용 심리 검사와 해밀턴 우울증/불안 척도 심리 검사 문항들의 일부로 구성된 간이 스트레스 검사를 통해 지난 24시간동안의 스트레스/우울 상태에 대한 응답을 온라인으로 수행하고, 실시간으로 방문 실험 대상자를 선별하여 실험실에 방문 후 비침습적 fNIRS와 ECG 장비 착용하여 resting 상태의 신호 측정을 비롯하여 간단한 인지 실험(stroop test, verbal fluency test, n-back test 등)을 수행한다. 인지 실험 마다 응답 시간과 정확도를 측정하여 행동 실험 결과로서 함께 수집한다. 이렇게 수집한 심리 검사, 행동 실험 결과 및 복합 생체 신호 데이터 베이스는 동일한 사람에게서 최소 2회 반복 측정 데이터가 수집될 것이다. 2) 일상 스트레스의 정량화 20대 청년 세대의 정상인의 일상 스트레스를 생체 신호를 바탕으로 정량화하는 것이 목표이다. 임상적으로 스트레스를 진단하는 방식 중에서 인체 유래물 기반의 호르몬 측정법을 제외한 자가 검사지와 생체 신호를 이용한 방법을 활용하여, 자가 검사지로 판단된 스트레스가 낮을 때와 높을 때의 복합 생체 신호 데이터로부터 통계적인 신호 특성을 파악하고, 최종적으로는 최소 구속, 최소 자각의 휴대용 심전도 센서만으로도 스트레스 정도를 정확하게 측정할 수 있는 알고리즘을 제안할 계획이다. 3) 뇌 기능적 연결성 분석을 통한 스트레스 영향 측정 및 피드백 알고리즘 개발 본 연구과제는 일상 스트레스가 뇌에 미치는 영향을 알아보기 위해 뇌의 기능적 연결성 분석으로 정량화할 수 있는 지표를 개발하는 것을 목표로 한다. 1)과 2)로부터 개발한 스트레스 모델에 대하여 일상 스트레스 정도와 뇌 기능적 연결성 간의 상관 관계를 파악하고, 위험 수준의 일상 스트레스 레벨을 파악하여 사용자에게 적절한 피드백을 줄 수 있는 헬스케어 시스템에 적용할 수 있도록 구체적인 피드백 알고리즘을 개발한다. 또한, 젊은 세대의 스트레스로 인한 우울 정도가 기존의 우울증 환자, 혹은 인지 기능이 감퇴된 노년의 경우와 비교 분석할 것이다. 뇌의 기능적 연결성 평가를 위해 사용되는 국지적 및 전반적 네트워크 특성은 네트워크의 국지적 연결성 정도를 나타내는 군집 계수(clustering coefficient), 국소적 효율성(local efficiency) 등이 있고, 여러 영역들의 분산된 정보를 통합하는 전반적 연결성 정도를 나타내는 평균 최단경로 거리 (Characteristic path length), 전반적 효율성 (global efficiency) 등이 있다. 이러한 분석을 바탕으로 인간의 뇌가 노화가 진행됨에 따라 뇌 네트워크의 효율성의 변화와 인지 기능 감퇴 정도의 유의미한 상관 관계가 보고되고 있다. 즉, 노년의 인지 기능 감퇴의 원인을 뇌의 기능적 연결성으로부터 규명하고자 하는 시도는 많지만 청년 세대의 스트레스가 뇌 인지 기능에 미치는 영향을 알아보려는 시도는 이전까지 없었고, 만약에 그러하다면 그 원인을 뇌의 기능적 연결성의 변화를 매개로 하는지 살펴볼 필요가 있다.