청력 손실은 일상적인 의사소통에 중대한 영향을 미치므로, 정확한 말소리 청력검사(speech audiometry, SA) 평가는 진단 및 치료에 필수적이다. 그러나 SA 검사는 시간이 많이 소요되고 자원이 요구되어 임상 현장에서의 접근성이 제한된다. 본 연구는 순음청력검사(pure-tone audiometry, PTA) 데이터를 이용하여 SA 결과를 예측하는 다중 분류 분류 모델을 개발함으로써 보다 효율적이고 자동화된 평가를 가능하게 하고자 하였다. 이를 위해 MLP, RNN, 그래디언트 부스팅, XGBoost 모델을 구현하고 비교하였으며, 정확도, F1 점수, 로그 손실, 혼동 행렬 분석을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 그래디언트 부스팅이 86.22%로 가장 높은 정확도를 보였고, XGBoost는 보다 균형 잡힌 분류 성능을 나타냈다. MLP는 85.77%, RNN은 85.41%를 달성했으며, 비교적 낮은 정확도를 보였는데, RNN은 PTA 데이터의 낮은 시간적 의존성으로 인해 한계가 있는 것으로 나타났다. 또한 모든 모델은 자료 분포가 중첩되는 특성으로 인해 2등급(경계성 청력 수준) 예측에 어려움을 겪었다. 이러한 결과는 기계학습 모델, 특히 그래디언트 부스팅과 XGBoost가 SA 예측에서 딥러닝 모델보다 우수함을 시사한다. 향후 연구는 성능 향상을 위해 특성 공학, 하이퍼파라미터 최적화, 앙상블 접근법에 초점을 맞추고, 실제 환경에서의 적용 가능성을 검증해야 한다. 제안된 모델은 SA 예측의 자동화를 돕고 청력 평가의 효율성과 환자 치료의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있다.

청력손실(HL)은 삶의 질에 영향을 미치며, 건강, 의사소통, 사회적 및 정서적 상호작용 전반에 유의미한 영향을 주어 고립과 사회 활동의 어려움으로 이어진다. 청력손실을 가진 개인들이 가장 흔하게 보고하는 과제인 의사소통은 다양한 감각 입력을 통합하는 과정을 포함한다. 의사소통 능력을 정확히 평가하기 위해서는 단지 말소리가 얼마나 잘 들리는지 평가하는 것뿐 아니라, 서로 다른 감각 입력이 뇌에서 어떻게 처리되는지를 이해하는 것이 필요하다. 객관적 방법으로 기능적 근적외선 분광법(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS) 기법을 사용하여, 본 예비 연구는 정상 청력(NH)과 청력손실(HL) 개인에서 말 수행(speech performance)과 전(前)전두피질(anterior prefrontal cortex, APFC)의 활성화 양상을 탐색하였다. 총 26명의 참여자(정상 청력 14명, 청력손실 12명)가 청각만(auditory only, AO), 시각만(visual only, VO), 그리고 청각-시각 동시(audiovisual, AV) 조건에서 각 조건당 5회의 시행을 포함하여 말 및 fNIRS 검사를 완료하였다. 참여자들은 듣고 따라 말하기(listen-and-repeat) 과제를 수행하였으며, 말 수행은 정답률(percent-correct) 점수를 통해 평가하였다. APFC에서의 혈역학적 반응을 분석하여 각 검사 조건에서의 활성화 양상을 조사하였다. 두 집단 모두 AV 조건에서 말 수행이 가장 좋았고, 그다음으로 AO, VO 순이었다. NH 집단은 AV와 AO에서 HL 집단보다 더 나은 말 수행을 보인 반면, HL 집단은 VO에서 더 나은 수행을 보였다. APFC 활성화 양상 측면에서 두 집단 모두 AO, VO 및 AV에서 우측의 전(前)내측 PFC(right anterior medial PFC)가 활성화되었으나, VO에서는 HL 집단이 좌측의 전(前)외측 PFC(left anterior lateral PFC)에서 활성화를 보였다. 본 예비 연구 결과는 청력손실을 가진 개인이 더 낮은 말 수행을 보이며, 청력손실 유무와 관계없이 시각 정보의 제공이 말 이해에 유익하다는 선행 연구 결과와 일치한다. 그러나 fNIRS를 통해 관찰된 APFC의 서로 다른 활성화 양상은, 의사소통 과정에서 다양한 감각 입력을 처리하는 데 관여하는 영역이 청력손실의 존재 여부에 따라 달라질 수 있음을 시사한다.

청력 손실은 일상적인 의사소통에 중대한 영향을 미치므로, 정확한 말소리 청력검사(speech audiometry, SA) 평가는 진단 및 치료에 필수적이다. 그러나 SA 검사는 시간이 많이 소요되고 자원이 요구되어 임상 현장에서의 접근성이 제한된다. 본 연구는 순음청력검사(pure-tone audiometry, PTA) 데이터를 이용하여 SA 결과를 예측하는 다중 분류 분류 모델을 개발함으로써 보다 효율적이고 자동화된 평가를 가능하게 하고자 하였다. 이를 위해 MLP, RNN, 그래디언트 부스팅, XGBoost 모델을 구현하고 비교하였으며, 정확도, F1 점수, 로그 손실, 혼동 행렬 분석을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 그래디언트 부스팅이 86.22%로 가장 높은 정확도를 보였고, XGBoost는 보다 균형 잡힌 분류 성능을 나타냈다. MLP는 85.77%, RNN은 85.41%를 달성했으며, 비교적 낮은 정확도를 보였는데, RNN은 PTA 데이터의 낮은 시간적 의존성으로 인해 한계가 있는 것으로 나타났다. 또한 모든 모델은 자료 분포가 중첩되는 특성으로 인해 2등급(경계성 청력 수준) 예측에 어려움을 겪었다. 이러한 결과는 기계학습 모델, 특히 그래디언트 부스팅과 XGBoost가 SA 예측에서 딥러닝 모델보다 우수함을 시사한다. 향후 연구는 성능 향상을 위해 특성 공학, 하이퍼파라미터 최적화, 앙상블 접근법에 초점을 맞추고, 실제 환경에서의 적용 가능성을 검증해야 한다. 제안된 모델은 SA 예측의 자동화를 돕고 청력 평가의 효율성과 환자 치료의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있다.

청력손실(HL)은 삶의 질에 영향을 미치며, 건강, 의사소통, 사회적 및 정서적 상호작용 전반에 유의미한 영향을 주어 고립과 사회 활동의 어려움으로 이어진다. 청력손실을 가진 개인들이 가장 흔하게 보고하는 과제인 의사소통은 다양한 감각 입력을 통합하는 과정을 포함한다. 의사소통 능력을 정확히 평가하기 위해서는 단지 말소리가 얼마나 잘 들리는지 평가하는 것뿐 아니라, 서로 다른 감각 입력이 뇌에서 어떻게 처리되는지를 이해하는 것이 필요하다. 객관적 방법으로 기능적 근적외선 분광법(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS) 기법을 사용하여, 본 예비 연구는 정상 청력(NH)과 청력손실(HL) 개인에서 말 수행(speech performance)과 전(前)전두피질(anterior prefrontal cortex, APFC)의 활성화 양상을 탐색하였다. 총 26명의 참여자(정상 청력 14명, 청력손실 12명)가 청각만(auditory only, AO), 시각만(visual only, VO), 그리고 청각-시각 동시(audiovisual, AV) 조건에서 각 조건당 5회의 시행을 포함하여 말 및 fNIRS 검사를 완료하였다. 참여자들은 듣고 따라 말하기(listen-and-repeat) 과제를 수행하였으며, 말 수행은 정답률(percent-correct) 점수를 통해 평가하였다. APFC에서의 혈역학적 반응을 분석하여 각 검사 조건에서의 활성화 양상을 조사하였다. 두 집단 모두 AV 조건에서 말 수행이 가장 좋았고, 그다음으로 AO, VO 순이었다. NH 집단은 AV와 AO에서 HL 집단보다 더 나은 말 수행을 보인 반면, HL 집단은 VO에서 더 나은 수행을 보였다. APFC 활성화 양상 측면에서 두 집단 모두 AO, VO 및 AV에서 우측의 전(前)내측 PFC(right anterior medial PFC)가 활성화되었으나, VO에서는 HL 집단이 좌측의 전(前)외측 PFC(left anterior lateral PFC)에서 활성화를 보였다. 본 예비 연구 결과는 청력손실을 가진 개인이 더 낮은 말 수행을 보이며, 청력손실 유무와 관계없이 시각 정보의 제공이 말 이해에 유익하다는 선행 연구 결과와 일치한다. 그러나 fNIRS를 통해 관찰된 APFC의 서로 다른 활성화 양상은, 의사소통 과정에서 다양한 감각 입력을 처리하는 데 관여하는 영역이 청력손실의 존재 여부에 따라 달라질 수 있음을 시사한다.

앙상블 분류기는 많은 기계학습 연구에서 단일의 강한 학습자보다 더 나은 분류 정확도를 산출하는 것으로 입증되었다. 다수의 뇌전도-뇌-컴퓨터 인터페이스(EEG-BCI) 연구에서는 BCI 성능을 향상시키기 위해 앙상블 분류기를 사용해 왔으나, 근적외선 분광법(NIRS)-BCI에 대해서는 앙상블 분류기가 거의 활용되지 않았다. 또한 체계적이고 비교한 연구가 전혀 없었기 때문에 NIRS-BCI에서 앙상블 분류기의 효능은 여전히 알려지지 않았다. 본 연구에서는 부트스트랩 집계(bootstrap aggregating)를 기반으로 한 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis) 앙상블 분류기의 효능을 평가하기 위해 네 가지 NIRS-BCI 데이터셋을 사용하였다. 분석 결과, 본 연구에서 사용한 네 가지 NIRS-BCI 데이터셋 모두에서 비트레이트뿐 아니라 분류 정확도에서도 유의한(또는 한계적으로 유의한) 증가가 관찰되었다. 아울러 네 개 데이터셋 중 두 개에서 비트레이트의 유의한 향상이 확인되었다.

목적: 본 연구는 신경영상 장치인 기능성 근적외선 분광법(fNIRS)을 이용하여 한국산 홍삼 제품의 소비자 행동 양상을 조사한다. 뇌 활동을 측정함으로써, 뉴로마케팅 기법을 개발하고 제품 포장의 미적 특징에 의해 영향을 받는 소비자 구매 의사결정에 대한 통찰을 제공하고자 한다. 방법: fNIRS 장치를 사용하여, 가상 구매-응답 패러다임 실험 동안 전전두피질(PFC)에서 50명의 건강한 참가자의 혈역학적 반응을 측정하였다. 이러한 실험은 홍삼 제품을 구매하는 목적에 따라 두 가지 시나리오로 구성되었다. 즉, 자기 소비를 위한 구매와 타인을 위한 선물로서의 구매이다. 두 구매 시나리오는 두 가지 구매 시나리오와 제품 포장의 미적 요소 간의 관계를 규명하기 위해 설계되었다. 결과: 홍삼 제품 포장에 의해 영향을 받는 두 시나리오 간 구매 행동의 뚜렷한 차이를 관찰하였다. 선물 제공 조건(과제 1)에서 자기 소비(과제 2)와 비교하여 유의하게 더 높은 전전두 ∆HbO 활성화를 확인하였다. 설문 결과 또한 과제 1에서 구매 의도(M=4.35)와 포장 만족도(M=4.18)가 더 높았으며, 이는 과제 2와 비교해 유의하였다(p<0.01). 성별 또는 연령 집단 간에는 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 이러한 결과는 포장이 구매 맥락에 따라 차별적으로 작용할 수 있음을 시사한다. 결론: 본 연구는 자기 소비와 선물용에 대한 별도의 포장 디자인을 제안하면서 맞춤형 마케팅 전략의 필요성을 강조한다. 본 연구는 fNIRS에 기반한 뉴로마케팅 기술이 소비자 행동을 예측하고 마케팅 전략을 개선할 수 있는 잠재력을 보여준다. 의의: 구매 의사결정의 신경기전을 이해함으로써 한국의 건강기능식품 기업들이 소비자 선호에 맞추어 마케팅 전략을 정렬할 수 있으며, 그 결과 판매 성과와 고객 만족도를 모두 향상시킬 수 있다.

fNIRS와 같은 기능성 신경영상 기법의 최근 발전은 대인 상호작용에 의해 유도되는 두뇌 간 동기화(inter-brain synchrony, IBS)를 평가할 수 있게 해주었다. 그러나 기존의 쌍(dyad) 단위 하이퍼스캐닝 연구에서 가정하는 사회적 상호작용은 현실 세계의 다자(polyadic) 사회적 상호작용을 충분히 모사하지 못한다. 이에 우리는 한국의 민속 보드게임인 ‘윷놀이(Yut-nori)’를 포함하는 실험 패러다임을 고안하여, 현실 세계의 사회적 활동을 모사하는 사회적 상호작용을 재현하고자 하였다. 25.2 ± 3.9세(평균 ± 표준편차)인 72명의 참가자를 모집하여, 표준 규칙 또는 수정 규칙에 따라 윷놀이를 수행하도록 24개 3인 조(triads)로 나누었다. 참가자들은 목표를 효율적으로 달성하기 위해 상대와 경쟁(표준 규칙)하거나 상대와 협력(수정 규칙)하였다. 세 가지 서로 다른 fNIRS 장치를 사용하여 전전두피질에서의 피질 혈류역학적 활성화를 개인 단독 및 동시에 각각 기록하였다. 웨이블릿 변환 코히어런스(wavelet transform coherence, WTC) 분석을 수행하여 0.05–0.2 Hz의 주파수 범위에서 전전두피질 IBS를 평가하였다. 그 결과, 협력적 상호작용이 관심 주파수 대역 전반에서 전전두피질 IBS를 증가시키는 것으로 관찰되었다. 또한 협력의 목적이 서로 다르면 주파수 대역에 따라 IBS의 스펙트럼 특성이 달라짐도 확인하였다. 더 나아가 전안극피질(frontopolar cortex, FPC)의 IBS는 언어적 상호작용의 영향이 반영된 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 하이퍼스캐닝 연구에서 현실 세계 상호작용에서의 IBS 특성을 규명하기 위해 다자 사회적 상호작용을 고려해야 함을 시사한다.

목적: 주의력결핍 과잉행동장애(ADHD)는 아동과 성인에서 흔히 나타나는 신경발달장애로, 인지적·정서적 자기조절 결함을 특징으로 한다. 이전의 기능적 근적외선 분광법(fNIRS) 연구에서는 인지적 유연성 과제 동안 여러 뇌 영역에서 ADHD 아동과 건강 대조군 간에 유의한 집단 차이가 있음을 보고하였다. 본 연구의 목적은 과제 기반 fNIRS 데이터를 사용하여 약물 비사용(naive) ADHD 환자와 건강 대조군(HC) 집단을 식별하기 위해 기계학습 접근법을 적용하는 것이다. 방법: 스트룹 과제 동안 33명의 ADHD 아동과 39명의 HC로부터 얻은 fNIRS 신호를 분석하였다. 또한 정규화 선형 판별분석(RLDA)을 사용하여 건강 대조군으로부터 ADHD 개인을 식별하였고, 분류 성능을 평가하였다. 결과: 참여자들은 RLDA의 leave-one-out 교차검증에서 올바르게 분류되었으며, 민감도 0.67, 특이도 0.93, 정확도 0.82를 보였다. 결론: fNIRS 데이터만을 사용한 RLDA는 ADHD 아동과 HC를 효과적으로 구별할 수 있다. 본 연구는 ADHD 아동에서 fNIRS 신호가 진단 바이오마커로서 잠재적 유용성을 가질 수 있음을 시사한다.

하이퍼스캐닝(hyperscanning)은 사회적 상호작용으로 인해 발생하는 뇌 동기성을 측정하는 뇌 영상 기법이다. 하이퍼스캐닝에 관한 최근 연구는 상당한 두뇌 간 동기성(inter-brain synchrony, IBS)을 밝혀냈지만, IBS와 정신적 작업부하(mental workload) 사이의 연관성에 대해서는 거의 알려져 있지 않다. 이러한 연관성을 규명하기 위해, 우리는 56명의 23.7±3.8세(평균±표준편차) 참가자를 대상으로 협력(cooperation)과 경쟁(competition) 모드에서 난이도가 서로 다른 세 가지 수준의 버튼-누르기 과제(button-pressing tasks)로 구성된 실험을 수행하였다. 인간의 자율신경계 활동을 평가하기 위해 기능적 근적외선 분광법(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)과 피부전기반응(갈바닉 피부 반응, GSR)을 이용하여 IBS를 관찰하고자 했다. 그 결과, IBS 수준은 0.075–0.15 Hz의 주파수 대역에서 증가했으며, 협력 모드에서는 과제 난이도 수준에 따른 과제 반복 주파수와 무관한 것으로 나타났다. 또한, 난이도 ‘어려움(hard)’ 과제에서 각각 정상(normal) 및 쉬움(easy) 과제에 비해 15개 채널 중 3개 및 10개 채널에서 유의한 상대적 두뇌 간 동기성(relative inter-brain synchrony, RIBS) 증가가 관찰되었다. 경쟁 모드에서만 과제 난이도 수준이 증가함에 따라 평균 GSR 값이 증가하는 경향을 보였다. 따라서 우리의 결과는 fNIRS와 GSR로 드러난 IBS가 정신적 작업부하로 유발되는 혈역학적 변화, 버튼-누르기 타이밍과 같은 단순한 행동 동기성, 또는 자율신경계 활동과는 관련이 없음을 시사한다. 즉, IBS는 협력과 같은 사회적 상호작용에 의해 명시적으로 유발된다.