인간은 주어진 환경으로부터 자신도 모르게 규칙성을 파악하고 그것에 적응한다. 이른바 ‘통계적 학습’이다. 이같은 인지능력과 놔와의 상호작용은 많은 연구가 진행됐지만 그 실체를 파악할 수 없었다.
이런 가운데 DGIST 뇌과학과 전현애 교수 연구팀이 통계적 학습과 인간 두뇌의 신경학적 연결망의 관련성을 규명했다고 9일 밝혔다.
전현애 교수팀은 기능적 자기공명 영상(fMRI)을 이용해 인간의 통계적 학습에 관여하는 신경학적 연결망이 뇌의 어느 영역들에 걸쳐 일어나는 지를 연구했다.
기능적 자기공명 영상(fMRI)은 공간적 해상도가 높아 통계적 학습을 진행할 때 활성화되는 뇌 영역들에 대한 보다 면밀한 관찰이 가능하다.
연구 결과 통계적 학습을 진행할 때 관여하는 뇌 영역을 발견하고 각각의 영역을 이어주는 신경학적 연결망이 개개인의 통계적 학습에 어떤 도움을 주는 지 밝혀냈다.
기존의 연구들과 차별화된 연결망 분석 기법을 적용하여 통계적 학습을 진행할 때 관여하는 핵심 네트워크와 그 기능에 대한 중요한 증거를 제시할 수 있었다.
전현애 교수팀은 “상전두회(superior frontal gyrus)를 중심으로 펼쳐진 하향 조절(top-down control)에 관련된 영역들과 그들 사이의 신경학적 연결망이 통계적 학습에 핵심적인 역할을 수행한다”고 설명했다.
또한 “연결망의 연결 강도가 약해질수록 통계적 학습을 더 잘하는 것으로 나타났는데, 이는 목표 지향적 행동(goal-directed behavior)이나 집중도(attention level)와 관련 있는 뇌 영역의 개입을 줄이는 것이는 것이 오히려 새로운 규칙을 익히는데 도움이 될 수 있다는 흥미로운 가능성을 제시한다”고 밝혔다.
전 교수는 “연구팀에서 발견한 두뇌 연결망을 중심으로 학습 능력을 높이기 위한 다양한 연구 방법이 진행될 수 있을 것”이라고 기대했다.
이번 연구 결과는 신경과학 분야 학술지 ‘NeuroImage’에 게재됐다.
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