# 핵심 요약 본 연구는 정신 건강과 관련된 인지-정서적 편향을 평가하고 모니터링하기 위한 디지털 치료 도구의 과학적 기반을 마련하고자 했다. 이를 위해 애니메이션 그래픽을 사용한 세 가지 컴퓨터 기반 인지 과제(eFlanker, eGoNoGo, eSocial)를 개발하여 주의, 기억, 실행 기능, 사회적 판단에서의 정서적 편향을 측정했다. 아동, 청년, 노인, 우울증 환자 등 다양한 집단을 대상으로 과제의 타당성을 검증했으며, 행동 데이터로부터 PCA를 통해 5개의 인지-정서 기능 요소(정서 편향, 정서 민감도, 일반 정확도, 일반/사회적 주의)를 추출했다. 또한, 이 과제들을 게임화하여 2주간의 훈련을 실시한 결과, 훈련 집단에서 통제 집단과 달리 정서 편향이 감소했으며, 이는 불안 증상 감소와 상관관계를 보였다. 2채널 웨어러블 EEG 시스템을 이용해 측정한 결과, 전두엽의 알파 및 감마 파워가 정서 편향 및 훈련에 따른 변화와 관련 있음을 확인했다. 이 결과들은 게임화된 디지털 애플리케이션이 정신 건강과 관련된 인지적 정서 편향을 모니터링하고 개선하는 데 효과적일 수 있음을 시사한다. # 배경 우울증과 불안장애 유병률이 높은 가운데, 이러한 정서적 문제들이 인지 기능에 미치는 부정적 영향은 간과되기 쉽다. 정서 처리, 주의, 실행 기능, 기억과 같은 인지 기능은 불안이나 우울증이 있는 개인에게서 손상되며, 이는 뇌의 전두-변연계 네트워크(fronto-limbic network)의 기능적 이상과 관련이 있다. 그러나 이러한 손상을 평가하는 도구들은 대부분 자기 보고 설문이나 실험실 환경에 국한되어 일반 대중이 접근하기 어렵다. 디지털 치료제(digital therapeutics) 분야에서는 모든 연령대가 사용할 수 있는 객관적인 인지-정서 상호작용 모니터링 및 개선 도구 개발이 중요한 과제로 남아있다. 현재 개발 중인 대부분의 디지털 치료 도구는 인지행동치료, 명상, 자기평가 기록 등에 초점을 맞추고 있다. 반면, '차가운' 인지(cold cognition) 기능 향상을 위한 '기능성 게임(serious games)'은 성공적으로 적용되어 왔다. 그러나 정신 건강이 정서적, 사회적, 인지적 처리 과정의 편향에 의해 영향을 받는다는 증거에도 불구하고, 이러한 상호작용을 포착하는 게임 형태의 디지털 도구는 부족하다. 특히, 게임화된 도구에 사용하기에 부적절하거나 취약 집단에 해로울 수 있는 기존의 정서 유발 자극(예: 폭력적이거나 노골적인 이미지) 대신, 빠르고 반복적인 인지 과제에 적합한 정서적 디지털 콘텐츠를 개발하고 검증하는 것은 어려운 과제다. 또한, 행동 측정만으로는 기저의 신경 메커니즘을 파악하기 어렵다는 한계가 있다. 웨어러블 EEG 헤드셋은 가정에서 자가 관리하는 디지털 치료제 개발 관점에서 실용적인 대안이 될 수 있다. 전두엽의 휴지기 EEG 활동이 정신 건강 및 인지 기능과 관련이 있다는 기존 연구들을 고려할 때, 간단한 웨어러블 시스템으로 측정 가능한 인지-정서 건강의 전두엽 EEG 바이오마커는 뇌 기반 디지털 기술 발전에 중요한 역할을 할 수 있다. 본 연구는 이러한 필요성을 충족시키기 위해, 모든 연령의 사용자를 대상으로 하는 컴퓨터 기반 터치스크린 과제들을 개발했다. 이 과제들은 정서적 주의 편향을 측정하는 eFlanker, 실행 기능과 기억의 정서적 편향을 측정하는 eGoNoGo, 사회적 평가에 대한 민감도를 측정하는 eSocial로 구성된다. 또한, 자기 보고식 척도의 대안으로서 자발적 사고 생성 과제(spontaneous thought generation task)의 타당성을 탐색했다. 연구 가설은 불안과 우울 수준이 높은 개인일수록 인지적으로 부담이 큰 과제에서 정서적 정보를 처리하는 데 더 큰 어려움과 편향을 보일 것이라는 점이다. # 방법 ## 참가자 본 연구는 5개의 다른 집단으로부터 데이터를 수집했다 (Table 1). * **오프라인 청년 성인 (Offline young adults)**: 주 분석 대상. 19-38세 172명(여성 98명). 이들 중 71명은 2주간의 훈련 연구에 참여했다(훈련군 43명, 통제군 28명). PHQ-9, CES-D, BDI-II, STAI-Y, RSES 등 다양한 정신 건강 척도를 작성했다. * **우울증 환자 (Patients)**: DSM-5 기반 주요 우울장애(MDD) 진단을 받은 20-67세 41명(여성 36명). 단축된 버전의 세 가지 과제를 수행했다. * **아동 (Children)**: 5-9세 50명(여성 26명). 단축된 버전의 eFlanker와 eGoNoGo 과제를 수행했다. 아동용 CES-DC와 STAI-CH 척도를 사용했다. * **노인 (Older adults)**: 50-75세 39명(여성 26명). eFlanker 과제만 수행했다. * **온라인 청년 성인 (Online young adults)**: Prolific을 통해 모집된 19-37세 영국 및 미국 거주자 93명(여성 46명). 데스크톱 컴퓨터와 키보드를 사용하여 eFlanker와 eGoNoGo 과제를 수행했다. ## 정서-인지 과제 (Emotional Cognitive Tasks) * **eFlanker (정서적 flanker 과제)**: 정서적 주의 편향을 측정. 화면 중앙의 목표 얼굴(표적)과 동일한 감정을 표현하는 얼굴을 양옆의 방해 자극들 사이에서 선택. 자극은 긍정적(웃는), 중립적, 부정적(찡그린) 고양이 얼굴. 총 270 시도. * **eGoNoGo (정서적 go/no-go 과제)**: 실행 기능과 기억에서의 정서적 편향을 측정. 3가지 낙하산 색과 2가지 감정(긍정/부정)의 6가지 조합 중, 사전에 지정된 2개의 표적 조합에만 반응. 총 270 시도 (표적 시도 40%). * **eSocial (정서적 사회적 평가 과제)**: 대인 행동 민감도를 측정. 중앙에 제시된 물고기 캐릭터의 색깔에 따라 손가락으로 당기기(접근) 또는 밀기(회피) 반응. 물고기 옆 말풍선에는 긍정적, 부정적, 또는 중립적 사회적 평가 메시지가 함께 제시됨. 총 204 시도. ## 자발적 사고 생성 과제 (Spontaneous Thought Generation Task) 30초간 자유롭게 생각한 후, 마음에 떠오른 단어 하나를 입력하고, 그 단어의 자기-관련성(self-relevance)과 정서가(valence)를 연속적인 척도로 평가. 총 15 시도. ## EEG 측정 2채널 무선 EEG 헤드밴드(LAXTHA Inc., nnFX2)를 사용하여 이마의 AF7, AF8 위치에서 3분간 눈을 감은 상태의 휴지기 뇌파를 측정했다. ## 디지털 게임 기반 정서 훈련 청년 성인 71명이 2주간 4회 또는 6회 훈련에 참여했다. 훈련군은 정서-인지 과제와 유사한 3개의 게임(Boat, Parachute, Fish 게임)을, 통제군은 3개의 비정서적 게임(색칠하기, 그림 비교, 시각 탐색)을 수행했다. 각 세션은 약 30분간 진행되었다. ## 분석 방법 * **행동 지표**: 반응 시간(RT)과 정확도를 계산했다. * **G-score 계산**: 청년 성인과 우울증 환자(N=264)의 129개 행동 특징(RT, 정확도 등)에 대해 PCA를 적용하여 차원을 축소했다. K-means 클러스터링을 통해 5개의 특징 그룹을 식별하고, 각 그룹의 첫 번째 주성분(PC)을 G-score로 정의했다. * **EEG 분석**: 250Hz로 샘플링된 신호를 전처리하고, FOOOF 알고리즘을 사용하여 주기적(periodic)인 신경 진동과 비주기적(aperiodic)인 1/f 스펙트럼 기울기를 분리했다. 세타(4-8Hz), 알파(8-12Hz), 감마(25-40Hz) 대역의 파워를 분석했다. # 결과 ## 1. 정서-인지 과제 배터리 (오프라인 청년 성인 대상) * **eFlanker**: 표적 감정(RT: 부정 > 긍정 > 중립)과 일치성(congruency, RT: 불일치 > 일치)에 대한 주효과가 나타났다(p<0.001, p=0.008). 불안(STAI-YS)과 우울(CES-D) 수준이 높을수록 전반적인 RT가 느렸다(불안: r=0.281, p<0.001). 특히 불안 수준이 높은 집단은 정서적 표적(긍정, 부정)에 대해 더 느린 반응을 보였고(p=0.002), 불일치 조건에서 RT가 더 느려지는 일치성 효과가 더 크게 나타났다(p=0.034). * **eGoNoGo**: 표적 감정에 대한 주효과가 나타나, 부정적 조건에서 RT가 긍정적 조건보다 느렸다(F(1,170)=26.309, p<0.001). 불안 수준이 높을수록 RT가 느린 경향을 보였다(p=0.048). * **eSocial**: 밀기(회피) 조건에서는 부정적 사회적 평가에 대한 RT가 가장 빨랐고, 당기기(접근) 조건에서는 가장 느렸다(p<0.001). 자존감(RSES)이 높을수록 전반적인 반응이 빨랐다(r=-0.188, p=0.032). 우울 수준이 높은 집단은 중립적 평가에 비해 정서적 평가(긍정, 부정)에 대한 정확도가 낮았다(p=0.036). ## 2. 자발적 사고 생성 과제의 유효성 참가자들이 생성한 생각의 자기-관련성이 높을수록 우울 수준(PHQ-9)이 높았다(r=0.218, p=0.007). 생각의 정서가가 부정적일수록 우울(CES-D: r=-0.415, p<0.001), 불안(STAI-YT: r=-0.440, p<0.001) 수준이 높고 자존감(RSES: r=0.341, p<0.001)은 낮았다. 이는 이 과제가 개인의 정서 상태를 예측하고 모니터링하는 데 유용한 대안이 될 수 있음을 시사한다. ## 3. 다양한 인구 집단 및 환경으로의 일반화 * **우울증 환자**: eFlanker 과제에서 청년 집단과 유사하게 정서적 자극에 대한 RT 지연이 나타났다(p<0.001). 정서적 조건에서의 일치성 효과(불일치 RT - 일치 RT)는 우울 심각도(PHQ-9)와 유의미한 상관관계를 보였다(r=0.308, p=0.026). * **아동**: eFlanker 과제에서 정서적 자극에 대한 RT 지연이 나타났으며(p<0.001), 이러한 정서 관련 RT 지연은 우울 증상(CES-DC)과 정적 상관관계를 보였다(r=0.342, p=0.038). * **노인**: eFlanker 과제에서 정서적 자극에 대한 RT 지연이 나타났으며(p=0.029), 이러한 정서 관련 RT 지연은 불안 수준(STAI-YT)과 정적 상관관계를 보였다(r=0.599, p=0.018). * **온라인 실험**: eFlanker 과제에서 오프라인 청년 집단의 결과가 일관되게 재현되었다. 정서적 자극에 대한 RT 지연(p<0.001) 및 불안과 RT 간의 상관관계(r=0.26, p=0.012)가 관찰되었다. ## 4. G-score 추출 129개의 행동 지표에 PCA를 적용하여 5개의 G-score를 추출했다. * **G-score 1 (General Attention)**: eFlanker와 eGoNoGo의 RT를 주로 반영. 불안, 우울 수준이 높을수록 점수가 높았다(주의 기능 저하). * **G-score 2 (Social Attention)**: eSocial의 RT를 주로 반영. 자존감이 낮을수록 점수가 높았다. * **G-score 3 (Emotional Bias)**: 정서와 주의 간의 복잡한 상호작용을 반영. 불안 수준이 높을수록 점수가 높았다(r=0.161, p=0.035). * **G-score 4 (Emotional Sensitivity)**: 정서적 조건과 중립 조건 간의 RT/정확도 차이를 반영. 우울 수준이 높고 자존감이 낮을수록 점수가 높았다. * **G-score 5 (General Accuracy)**: 전반적인 정확도를 반영. 정신 건강 척도와는 유의미한 관련이 없었다. 이 G-score들은 연령 효과를 통제한 후에도 정신 건강 척도와의 관계가 유의하게 유지되었다(Table 3). ## 5. 훈련 효과 및 불안 완화와의 연관성 2주간의 게임화된 훈련 후, 훈련군과 통제군 모두에서 General Attention(G1)과 Social Attention(G2) 점수가 감소(성능 향상)했지만, 훈련군에서 감소 폭이 더 컸다. 가장 중요한 발견은 **Emotional Bias(G3) 점수가 훈련군에서만 유의하게 감소했다**는 점이다(t(42)=-3.43, p=0.001). 반면 통제군에서는 변화가 없었다(p=0.951). 또한, 훈련군에서 Emotional Bias 점수의 감소는 불안(STAI-YT, STAI-YS) 점수의 감소와 유의미한 상관관계를 보였다(STAI-YT: t(39)=-2.16, p=0.037). ## 6. 정서적 주의 편향의 신경 표지로서의 휴지기 EEG 휴지기 전두엽 EEG 분석 결과, **Emotional Bias(G3) 점수는 알파(8-12Hz) 파워와 부적 상관관계(r=-0.27, p=0.029), 감마(25-40Hz) 파워와 정적 상관관계(r=0.313, p=0.011)를 보였다.** 즉, 알파 파워가 낮고 감마 파워가 높을수록 정서적 편향이 컸다. 훈련에 따른 뇌파 변화와 행동 변화의 관계를 분석하기 위해, 훈련 후 알파 파워 증가 및 감마 파워 감소가 뚜렷한 '향상(Enhanced)' 집단과 그렇지 않은 '비향상(Unenhanced)' 집단으로 나누었다. 그 결과, **향상 집단에서만 훈련 후 Emotional Bias 점수가 유의하게 감소했으며(t(30)=-3.435, p=0.002), 비향상 집단과의 차이도 유의했다(t(60)=-2.372, p=0.021).** # 고찰 본 연구는 정서적 그래픽과 애니메이션을 사용한 디지털 과제(eFlanker, eGoNoGo, eSocial)를 개발하고, 이들이 인지 및 정서 처리를 평가하는 데 타당하고 신뢰할 수 있음을 다양한 연령대와 임상 집단에서 검증했다. 특히, 높은 불안 수준을 나타내는 지표였던 '정서 편향(Emotional Bias)'은 게임화된 디지털 훈련 프로그램을 통해 개선될 수 있음을 보였다. G-score라는 특징 축소 기법을 도입하여, 다양한 행동 지표들로부터 의미 있는 정보를 추출하고 개인의 5요인 인지-정서 프로파일을 제공할 수 있었다. 특히 Emotional Bias 점수(G3)는 불안과 특이적으로 연관되었고, 훈련을 통해 개선되었으며, 특정 신경 표지자와 관련이 있다는 점에서 그 유용성이 두드러졌다. 또한, 2채널 웨어러블 EEG를 통해 측정한 전두엽의 휴지기 알파 및 감마 파워가 정서 편향의 신경 상관물임을 확인했다. 정서 편향은 낮은 알파 파워(덜 억제된 전두엽 상태)와 높은 감마 파워(흥분성 신경 상태)와 관련 있었다. 이러한 뇌파 표지자들이 훈련에 따른 행동 개선과 함께 변화했다는 사실은, 본 연구에서 개발한 디지털 과제가 전두-변연계의 주의 조절 및 정서 처리 메커니즘을 반영하며, 뇌 기반 디지털 치료제의 표적이 될 수 있음을 시사한다. 본 연구의 훈련 프로그램은 정서 편향을 특이적으로 감소시키고 불안을 완화하는 데 효과적이었다. 그러나 훈련 효과의 장기적 지속성, 최적의 훈련 기간 및 강도, 그리고 임상 집단에서의 효과 검증 등은 향후 연구가 필요하다. 또한, 통제 과제의 설계를 정교화하여 관찰된 효과가 주의 훈련, 정서 훈련, 또는 둘의 조합 중 무엇에 기인하는지 명확히 할 필요가 있다. 결론적으로, 본 연구는 게임화된 접근법과 웨어러블 EEG를 활용한 신경과학적 검증을 통해, 과학적으로 타당한 뇌 기반 디지털 치료 도구 개발의 초석을 마련했다.

Digital assessment of cognitive-affective biases related to mental health