김홍지(성균관대학교) | fMRI 기반 머신 러닝을 통한 자유로운 생각에 담긴 감정 예측 모델 개발 [Proc. Natl. Acad. Sci. USA] | 웨비나

학술웨비나 개최완료

fMRI 기반 머신 러닝을 통한 자유로운 생각에 담긴 감정 예측 모델 개발 [Proc. Natl. Acad. Sci. USA]

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2024년 07월 09일 (화) 오후 02시
김홍지(성균관대학교)

개요

							생각의 흐름은 무작위적으로 느껴질지 몰라도, 대부분 자신과 관련되고 감정이 담긴 경우가 많기 때문에, 생각의 내용과 역동성은 성격 특성과 정신 건강을 이해하기 위한 중요한 요소이다. 본 연구는 자연스러운 생각의 두 가지 주요 내용 차원인 ‘자기 관련도’와 ‘긍·부정 정서’를 뇌 활성으로부터 직접 예측할 수 있는 모델을 만들기 위하여, 무의식적 사고와 가장 유사한 형태인 개인 맞춤형 이야기 자극을 일대일 인터뷰를 통하여 만들었다. 
참가자가 fMRI 기기 안에서 이야기를 읽는 동안의 뇌 활동 패턴을 기반으로 각 참가자가 느끼는 자기 관련도와 긍·부정 정서를 예측할 수 있는 모델을 개발했고, 해당 예측 모델은 새로운 뇌의 활동 패턴을 대입했을 때도 그 사람이 매 순간 느끼는 정서를 성공적으로 예측했다. 더 나아가 외부 자극 없이 자유롭게 생각하거나 휴식을 취하는 동안 수집된 약 200명의 뇌 활동 패턴에서도 유의미한 수준으로 두 가지를 읽어냈다. 본 연구는 전반적으로 내적 사고와 감정에 대한 뇌 기반 모델을 제시하며, 뇌 표상을 통하여 자유로운 생각을 읽어내는 것의 가능성과 잠재력을 보여준다.