shopkeeper/korean_wiki_content_only_120125 huggingface dataset:
팀에서 각 구성원은 전체 팀 목표에 기여하는 자신의 특정 역할에 적합한 하위 목표를 가지고 있다. 각 구성원의 하위 목표와 관련된 SA 요소 집합이 있다. 팀 구성원들은 전체 팀 목표를 달성하는 데 본질적으로 상호 의존적이므로 각 구성원의 하위 목표와 SA 요구 사항 사이에 어느 정도 중복이 존재한다. 팀 조정의 대부분을 구성하는 것은 바로 이 정보의 하위 집합이다. 이 조정은 언어적 교환, 표시된 정보의 복제 또는 다른 수단에 의해 발생할 수 있다.
공유 SA.
공유 상황 인식은 "팀 구성원이 공유 SA 요구 사항에 대해 동일한 SA를 소유하는 정도"로 정의될 수 있다. 이 정의가 암시하듯이, 여러 팀 구성원과 관련된 정보 요구 사항이 있다. 팀워크의 주요 부분은 이러한 SA 요구 사항이 겹치는 영역, 즉 팀 구성원의 본질적인 상호 의존성의 기능으로 존재하는 공유 SA 요구 사항을 포함한다. 제대로 작동하지 않는 팀에서는 두 명 이상의 구성원이 이러한 공유 SA 요구 사항에 대해 다른 평가를 가질 수 있으며, 따라서 비협조적이거나 심지어 비생산적인 방식으로 행동할 수 있다. 그러나 원활하게 작동하는 팀에서는 각 팀 구성원이 공통된 SA 요소, 즉 공유 SA에 대해 공통된 이해를 공유한다. 따라서 공유 SA는 팀 구성원의 SA 요구 사항이 겹치는 정보에 대해 사람들이 공통된 이해를 가지는 정도를 의미한다. 모든 정보를 공유할 필요는 없다. 분명히 각 팀 구성원은 팀의 다른 구성원과 관련이 없는 많은 것을 알고 있다. 각 사람의 업무에 대한 모든 세부 사항을 공유하면 필요한 정보를 찾아내기 위한 정보 과부하가 발생할 수 있다. 공유해야 할 정보는 각 팀 구성원의 SA 요구 사항과 관련된 정보뿐이다.
팀 SA 모델.
따라서 팀 전체의 상황 인식은 각 팀 구성원이 자신의 업무에 필요한 상황 측면에 대해 높은 수준의 SA를 가지고 있는지 여부와 각 구성원의 필요에 공통되는 상황 측면에 대한 정확한 공통 운영 그림을 제공하는 팀 구성원 간의 높은 수준의 공유 SA에 달려 있다. 엔즐리와 존스는 팀 상황 인식 모델을 팀이 구성원 간에 높은 수준의 공유 SA를 개발하는 방법을 개념화하는 수단으로 설명한다. 이러한 네 가지 요소(요구 사항, 장치, 메커니즘 및 프로세스)는 팀 및 공유 SA 구축에 도움이 된다.
SA 구성은 광범위하게 연구되었지만, SA의 다변량적 특성은 정량화 및 측정에 상당한 어려움을 제기한다. 일반적으로 기술은 SA의 직접 측정(예: 객관적인 실시간 프로브 또는 지각된 SA를 평가하는 주관적인 설문지) 또는 작업자 행동 또는 성능을 기반으로 SA를 추론하는 방법 측면에서 다양하다. 직접 측정은 일반적으로 SA 결과를 평가한다는 점에서 "제품 지향적"으로 간주된다. 추론된 측정은 SA를 달성하는 데 필요한 기본 프로세스 또는 메커니즘에 중점을 둔다는 점에서 "프로세스 지향적"으로 간주된다. 이러한 SA 측정 접근 방식은 다음에서 더 자세히 설명한다.
객관적 측정.
객관적 측정은 개인의 상황 또는 환경에 대한 인식을 "지상 현실"과 비교하여 SA를 직접 평가한다. 특히, 객관적 측정은 개인으로부터 상황에 대한 인식을 수집하고, 이를 실제로 발생하는 상황과 비교하여 특정 시점의 SA 정확도를 점수화한다. 따라서 이러한 유형의 평가는 SA를 직접적으로 측정하며, 작업자나 관찰자가 불완전한 정보를 기반으로 상황적 지식에 대해 판단할 필요가 없다. 객관적 측정은 세 가지 방법 중 하나로 수집될 수 있다. 작업이 완료되는 동안 실시간으로 (예: 작업 중 구두 의사소통으로 삽입된 공개 질문으로 제시되는 "실시간 프로브"), 작업 수행 중 중단 시 (예: 상황 인식 전역 평가 기술(SAGAT), 또는 1980년대 후반부터 항공에서 주로 사용되고 유럽에서는 종종 HUPEX라고 불리는 WOMBAT 상황 인식 및 스트레스 내성 테스트), 또는 작업 완료 후 사후 테스트.
주관적 측정.
주관적 측정은 개인에게 자신의 SA 또는 관찰된 SA를 고정된 척도(예: 참가자 상황 인식 설문지; 상황 인식 등급 기법)로 평가하도록 요청하여 SA를 직접적으로 평가한다. SA에 대한 주관적 측정은 상대적으로 간단하고 관리하기 쉽다는 점에서 매력적이다. 그러나 몇 가지 한계를 지적해야 한다. 자신의 SA에 대해 주관적으로 평가하는 개인은 자신이 알지 못하는 정보(알려지지 않은 미지)를 종종 인지하지 못한다. 주관적 측정은 또한 본질적으로 전체적인 경향이 있으며, 따라서 객관적 측정으로 제공되는 상세한 진단을 제공하기 위해 SA의 다변량적 특성을 완전히 활용하지 못한다. 그럼에도 불구하고 자가 평가(self-rating)는 SA에 대한 작업자의 자신감 정도와 자신의 성능을 평가할 수 있다는 점에서 유용할 수 있다. 작업자가 SA를 어떻게 인식하는지 측정하는 것은 작업자의 실제 SA만큼 중요한 정보를 제공할 수 있다. 왜냐하면 인식된 SA 품질의 오류(SA에 대한 과신 또는 과소신)는 실제 SA의 오류만큼 개인 또는 팀의 의사 결정에 해로운 영향을 미칠 수 있기 때문이다.
개인의 SA에 대한 주관적 평가는 숙련된 관찰자(예: 동료, 지휘관 또는 훈련된 외부 전문가)에 의해서도 이루어질 수 있다. 이러한 관찰자 평가는 SA에 대한 자기 평가보다 다소 우수할 수 있는데, 이는 일반적으로 환경의 실제 상태에 대한 더 많은 정보를 작업자보다 관찰자가 이용할 수 있기 때문이다. 작업자는 작업 수행에 집중할 수 있기 때문이다(즉, 훈련된 관찰자는 상황에 대한 더 완전한 지식을 가질 수 있다). 그러나 관찰자는 작업자의 상황 개념에 대한 제한된 지식만 가지고 있으며, 평가되는 개인의 정신 상태에 대한 완전한 통찰력을 가질 수 없다. 따라서 관찰자는 SA 수준을 추론하기 위해 작업자의 관찰 가능한 행동과 언어화에 더 많이 의존할 수밖에 없다. 이 경우 이러한 행동과 언어화는 다음에 설명된 바와 같이 SA의 성능 및 행동 측정값을 사용하여 가장 잘 평가된다.
성능 및 행동 측정.
성능 측정은 더 나은 성능이 더 나은 SA를 나타낸다는 가정하에 최종 결과(즉, 작업 성능 결과)로부터 SA를 추론한다. 일반적인 성능 지표에는 출력량 또는 생산성 수준, 작업을 수행하거나 이벤트에 응답하는 데 걸린 시간, 응답의 정확성 또는 그 반대로 저지른 오류 수가 포함된다. 성능 측정의 주요 장점은 객관적으로 수집할 수 있고 작업 성능을 방해하지 않는다는 점이다. 그러나 SA와 성능 사이에 긍정적인 관계가 있음을 시사하는 증거가 있지만, 이 연결은 확률적이며 항상 직접적이고 명확하지는 않다. 다시 말해, 좋은 SA가 항상 좋은 성능으로 이어지는 것은 아니며, 나쁜 SA가 항상 나쁜 성능으로 이어지는 것도 아니다. 따라서 성능 측정은 이 구성 요소를 직접 평가하는 다른 SA 측정과 함께 사용되어야 한다.
행동 측정은 좋은 행동이 좋은 SA에서 비롯되고 그 반대도 마찬가지라는 가정하에 개인이 취하는 행동으로부터 SA를 추론한다. 행동 측정은 주로 관찰자 평가에 의존하므로 본질적으로 다소 주관적이다. 이러한 한계를 해결하기 위해 관찰자에게 개인이 더 높은 수준의 SA 달성을 촉진할 것으로 예상되는 행동을 얼마나 수행하고 나타내는지 평가하도록 요청할 수 있다. 이 접근 방식은 SA 지표에 대한 판단을 내릴 수 있도록 하여 개인의 내적 지식 상태에 대한 판단과 관련된 주관성을 제거하는데, 이러한 SA 지표는 더 쉽게 관찰될 수 있다.
프로세스 지표.
프로세스 지표는 개인이 환경에서 정보를 처리하는 방식을 조사한다. 예를 들어, 팀 구성원 간의 통신 패턴을 분석하거나 시선 추적 장치를 사용하는 방식 등이 있다. 팀 통신(특히 언어적 통신)은 SA 구성으로 이어지는 지식 구축 및 정보 처리를 지원한다. 따라서 SA가 통신을 통해 분배될 수 있으므로, 계산 언어학 및 기계 학습 기술을 잠재 의미 분석과 같은 자연어 분석 기술과 결합하여 팀의 언어적 표현을 활용하여 SA 및 작업 성능을 예측하는 모델을 만들 수 있다. 팀 SA를 예측하기 위한 통신 분석의 유용성을 지지하는 증거가 존재하지만, 시간 제약 및 기술적 한계(예: 음성 녹음 시스템 및 음성-텍스트 변환 소프트웨어의 비용 및 가용성)로 인해 이 접근 방식은 시간 압박이 심하고 빠르게 진행되는 작업에서는 덜 실용적이고 실현 가능할 수 있다.
심리생리학적 측정은 또한 인간의 성과와 운영자의 생리적 변화 간의 관계를 평가함으로써 운영자 SA의 과정 지표로 작용한다. 다시 말해, 인지 활동은 운영자의 생리적 상태 변화와 관련이 있다. 예를 들어, 운영자의 전반적인 기능 상태(뇌전도 데이터, 눈 깜박임, 심장 활동과 같은 심리생리학적 측정을 사용하여 평가됨)는 운영자가 스펙트럼의 한쪽 끝에서는 수면 피로 상태인지, 다른 쪽 끝에서는 정신적으로 과부하 상태인지를 나타낼 수 있다. 사건 관련 전위, 사건 관련 동기화 해제, 일시적 심박수, 피부전도도와 같은 다른 심리생리학적 측정은 운영자의 중요한 환경 단서 지각을 평가하는 데 유용할 수 있다. 즉, 운영자가 작업 관련 자극을 탐지하고 지각했는지 여부를 판단하는 데 유용할 수 있다. 또한, 심리생리학적 측정을 사용하여 운영자의 환경적 기대, 즉 다가오는 사건에 대한 생리적 반응을 모니터링하여 현재 SA 수준을 측정하는 것도 가능하다.
다각적인 측정 접근법.
SA의 다변량적 특성은 정량화 및 측정을 상당히 복잡하게 만들며, 이는 특정 측정 지표가 운영자의 SA의 한 측면만을 활용할 수 있음을 의미한다. 더욱이, 연구에 따르면 다양한 유형의 SA 측정값들이 항상 서로 강하게 상관 관계를 보이는 것은 아니다. 따라서 단일 접근 방식이나 측정 지표에 의존하기보다는, SA의 유효하고 신뢰할 수 있는 측정은 서로를 보완하는 구별되면서도 관련된 일련의 측정 지표를 활용해야 한다. 이러한 다각적인 SA 측정 접근 방식은 각 측정값에 내재된 한계를 최소화하면서 각 측정값의 강점을 활용한다.
상황 인식은 감각 입력과 가용 주의력, 개인의 지식과 경험, 그리고 가용 정보를 효과적으로 분석하는 능력에 의해 제한된다. 주의력은 한정된 자원이며, 주의 산만과 작업 부하로 인해 감소될 수 있다. 상황 이해와 미래 상태 예측은 유사한 환경에서의 관련 지식, 이해, 경험에 크게 의존한다. 팀 SA는 더 넓은 지식과 경험 기반을 가지므로 이러한 요인에 덜 제한되지만, 팀 내 의사소통의 효율성에 의해 제한된다.
엔즐리의 패러다임을 따르고 신경 피드백 기술을 이용한 인지 자원 관리 모델을 통해 스페인 교육학자 마리아 가브리엘라 로페스 가르시아(María Gabriela López García, 2010)는 새로운 SA 훈련 패턴을 구현하고 개발했다. 로페스 가르시아가 설계한 이 새로운 패턴을 구현한 최초의 조직은 스페인 공군(SPAF)이다. 그녀는 EF-18 전투기 조종사와 캐나다 비행기 조종사들을 훈련시켰다.
이러한 상황 인식 훈련은 SA 상실을 방지하고 조종사에게 항상 견딜 수 있는 최대 작업 부하 이하로 작동할 수 있는 인지 자원을 제공하는 것을 목표로 한다. 이는 인적 요인으로 인한 사고 발생 확률을 낮출 뿐만 아니라, 운영 시간을 최적의 효율성으로 유지하여 시스템 및 운영자의 운영 수명을 연장한다.
현장 사례.
응급 의료 호출.
미국 적십자사에서 제공하는 응급처치 의료 교육에서는 의료 지원이 필요한 개인에게 접근할 때 영향권 내의 상황을 인지해야 하는 것이 응급 구조자가 고려해야 할 첫 번째 측면이다. 해당 지역을 검토하고 잠재적 위험, 치료 중인 부상을 유발했을 수 있는 위험까지 포함하여 인지하는 것은 응급 구조자 자신이 부상을 입고 치료를 받아야 하는 상황을 방지하기 위한 노력이다.
의료 상황에서 응급 구조원의 상황 인식은 또한 응급 구조원의 부상을 방지하고, 다른 구조 기관이 현장에 도착하기 전에 무전을 통해 상황을 알 수 있도록 하기 위해 무엇이 일어났는지 평가하고 이해하는 것을 포함한다.
의료 맥락에서 상황 인식은 이미 부상당한 개인의 추가 부상을 방지하고, 의료 응급 구조원의 부상을 방지하며, 다른 잠재적 응급 구조원에게 현장 도착 전에 위험한 상황을 알리는 데 적용된다.
차량 운전 및 항공.
상황 인식 상실은 1991년 로스앤젤레스 공항 활주로 충돌 사고 및 2015년 필라델피아 철도 탈선 사고를 포함한 많은 교통사고로 이어졌다.
탐색 구조.
탐색 구조의 맥락에서 상황 인식은 주로 환경, 지형, 그리고 주변의 다른 많은 영향 요소를 인지함으로써 탐색 대원의 부상을 방지하는 데 적용된다. 이는 부상당하거나 실종된 개인을 찾는 데 도움이 된다. 공공 안전 기관은 상황 인식을 개선하기 위해 안드로이드 전술 공격 키트와 같은 상황 인식 애플리케이션을 모바일 장치 및 로봇에 점점 더 많이 사용하고 있다.
산림 벌목 톱/사슬톱.
미국 산림청에서는 사슬톱과 횡단 톱 사용을 위해 훈련과 인증이 필요하다. 이 훈련의 상당 부분은 환경 인식뿐만 아니라 자기 인식에 대한 접근 방식으로 상황 인식을 설명하며, 여기에는 자신의 감정적 태도, 피로도, 심지어 칼로리 섭취량까지 인식하는 것이 포함된다.
산림 환경에서의 상황 인식은 환경과 톱 작업팀의 영향권 내에 있는 잠재적 안전 위험을 평가하는 것을 포함한다. 톱 작업자가 작업을 시작할 때, 지면, 바람, 구름, 경사면 및 기타 많은 요소들이 훈련된 작업자의 몸에 배인 훈련의 일부로 사전에 검토되고 고려된다.
톱 작업팀의 접근 가능한 범위 내에 있는 죽거나 병든 나무를 평가하고, 바람의 강도와 방향을 평가한다. 벌목될 나무 조각의 놓인 상태 또는 벌목될 나무의 기울기는 나무가 잘렸을 때 떨어지거나 움직일 위치, 톱 작업팀의 다른 구성원의 위치, 그들의 움직임, 보행자가 영향권 내에 있는지, 보행자가 움직이는지 또는 정지해 있는지 등을 고려하여 평가된다.
법집행.
법집행 훈련은 경찰관이 일반 대중과의 상호 작용 전, 중, 후에 주변에서 일어나는 일을 상황적으로 인지하는 것과 동시에, 경찰관의 현재 즉각적인 업무 초점이 아닌 영역에서 주변에서 일어나는 일을 완전히 인지하는 것을 포함한다.
사이버보안 위협 운영.
사이버보안 위협 작전에서 상황 인식을 고려하는 것은 위협 활동 및 취약성을 맥락에서 인지하여 데이터, 정보, 지식 및 지혜를 침해로부터 적극적으로 방어할 수 있도록 하는 것이다. 상황 인식은 종종 다양한 출처의 데이터와 정보를 소비하는 솔루션을 개발하고 사용하여 달성된다. 그런 다음 기술과 알고리즘을 사용하여 지식과 지혜를 적용하여 가능성 있는, 있을 법한, 그리고 실제 위협을 나타내는 행동 패턴을 식별한다.
사이버보안 위협 작전 팀을 위한 상황 인식은 보안 책임 영역(예: 기업 네트워크 또는 국가 보안 이익을 위해 사용되는 네트워크) 내 또는 관련 시스템에 대한 응축되고 풍부하며 종종 그래픽화되고 우선순위가 지정되며 쉽게 검색 가능한 보기 형태로 나타난다. 다양한 연구에서 eHealth, 네트워크 보안, 또는 사용자 인식을 개선하기 위한 협력적 접근 방식 사용의 맥락에서 보안 및 개인 정보 보호에 대한 인식을 분석했다. 사이버 상황 인식을 얻거나 개선하기 위해 통신 네트워크 정보 처리를 자동화하려는 연구 노력도 있다.
상황 인식 기반 에이전트 투명성 모델.
기술 에이전트의 역량이 증가함에 따라 그들의 행동과 근본적인 논리가 투명해지는 것이 더욱 중요해지고 있다. 군사 영역에서는 무인기가 더 자주 사용됨에 따라 에이전트 투명성이 연구되어 왔다. 2014년, 미국 육군 연구소의 연구원들은 사용자 인터페이스 디자인을 통해 투명성을 높이기 위해 설계된 모델인 상황 인식 기반 에이전트 투명성(SAT)을 발표했다. 자동화와 관련하여 "자율 시스템에 대한 인간의 신뢰를 저해하는 여섯 가지 장벽이 결정되었는데, '낮은 관찰 가능성, 예측 가능성, 지시 가능성 및 감사 가능성'과 '공통 목표에 대한 낮은 상호 이해'가 핵심 문제 중 하나"이다. 미국 육군 연구소의 연구원들은 엔즐리의 지각, 이해, 예측 이론에 기반하여 세 가지 수준의 상황 인식 투명성을 설계했다. 상황 인식 수준이 높을수록 에이전트가 사용자에게 더 많은 정보를 전달한다고 주장했다.
미국 육군 연구소의 2018년 출판물은 SAT에서 다양한 투명성 수준이 운용자 작업량과 에이전트의 의사 결정에 개입해야 할 필요성에 대한 인간의 이해에 어떻게 영향을 미치는지 평가했다. 연구자들은 이러한 감독적 판단을 보정(calibration)이라고 부른다. 연구팀은 SAT 모델 연구를 두 가지 노력으로 나누었다. 즉, 다중 무인 시스템 관리를 위한 지능형 에이전트 투명성(IMPACT) 프로젝트와 자율 분대원(ASM) 프로젝트이다.
과학자들은 에이전트의 의사 결정 불확실성 수준을 포함하는 네 번째 수준 외에 세 가지 표준 SAT 수준을 제공했다. 이 연구의 명시된 목표는 SAT 수준을 수정하는 것이 사용자 성능, 상황 인식, 에이전트에 대한 신뢰에 어떻게 영향을 미치는지 결정하는 것이었다. 과학자들은 에이전트 투명성 증가가 작업자의 성능과 에이전트에 대한 인간의 신뢰를 작업량에 유의미한 영향 없이 개선한다는 실험 결과를 지지한다고 밝혔다. 에이전트가 할당된 작업에서 불확실성 수준을 전달했을 때, 실험에 참여한 사람들은 에이전트에 대해 더 큰 신뢰를 보였다.
ASM 연구는 참가자가 보병과 소통하는 지상 로봇인 ASM과 함께 훈련 과정을 완료해야 하는 시뮬레이션 게임을 제공하여 수행되었다. 참가자들은 잠재적 위협을 평가하면서 인터페이스에서 ASM의 통신을 모니터링하는 등 여러 작업을 동시에 수행해야 했다. 이 연구에 따르면 실험 결과, 에이전트가 세 가지 SAT 수준의 모든 정보를 전달했을 때 가장 큰 신뢰 보정이 발생했음을 보여주었다. 미국 육군 연구소의 과학자 그룹은 에이전트가 아이콘을 통해 자신의 계획, 동기, 예측된 결과를 전달할 수 있는 투명성 시각화 개념을 개발했다. 에이전트는 자원 사용량, 추론, 예측된 자원 손실, 작업 완료 진행 상황 등을 보고할 수 있는 것으로 알려졌다. IMPACT 연구와 달리 에이전트가 의사 결정의 불확실성 수준을 사용자에게 알렸을 때 신뢰 증가가 관찰되지 않았다.
상황 인식을 습득하기 위한 전략.
소셜 미디어와 유비쿼터스 모바일 접속의 등장으로 가능해진 크라우드소싱은 "시민을 센서로" 활용함으로써 책임 있는 당국과 시민 모두의 비상 및 위기 상황에 대한 상황 인식을 상당히 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 예를 들어, 페이스북 및 트위터와 같은 온라인 소셜 미디어에 게시된 콘텐츠를 데이터 마이닝, 기계 학습 및 자연어 처리 기술을 사용하여 분석하면 상황 정보를 얻을 수 있다. 특히 위기 상황에서 감지를 위한 크라우드소싱 접근 방식은 크라우드 센싱(crowdsensing)이라고 불린다. 크라우드매핑은 크라우드소싱의 하위 유형으로, 포착된 통신 및 소셜 미디어 피드와 같은 군중 생성 입력의 데이터 통합이 지리 데이터와 결합되어 가능한 한 최신 디지털 매핑을 생성하여 사고 중 상황 인식을 개선하고 사고 대응을 지원하는 데 사용할 수 있다.
클라우드 기반 지리 정보 시스템의 구조화된 데이터 표시.
구조화된 데이터 표시를 포함하는 클라우드 기반 지리 정보 시스템(GIS)은 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하여 지리 데이터를 구조화된 형식으로 저장, 관리, 분석 및 시각화하는 시스템을 의미한다. 이러한 접근 방식은 전통적인 온프레미스 GIS 시스템에 비해 접근성, 확장성, 협업 등 여러 장점을 제공한다.
주요 구성 요소는 다음과 같다.
클라우드 기반 인프라:
지리 정보 시스템 (GIS):
구조화된 데이터 저장:
데이터 분석 및 처리:
시각화 도구:
협업 기능:
실시간 업데이트:
다른 클라우드 서비스와의 통합:
전반적으로, 구조화된 데이터 표시를 포함하는 클라우드 기반 GIS는 도시 계획 및 환경 모니터링에서 비즈니스 분석 및 재난 대응에 이르는 광범위한 응용 분야에 대해 지리 정보를 관리하기 위한 동적이고 효율적인 플랫폼을 제공하며, 이를 접근 가능하고 확장 가능하며 협업적으로 만든다.
군사 훈련 방법.
군사 전문가와 경찰 및 응급 서비스의 응급 구조원의 상황 인식 기술을 향상시키기 위해 고안된 두 가지 훈련 시나리오가 있다. 첫 번째인 킴스 게임은 해병대 저격 학교와 경찰 학교에서 더 흔히 사용된다. 이름은 스파이 학교 수업을 참조하는 소설 킴에서 유래했다. 이 게임은 숟가락, 연필, 총알 등 병사들에게 익숙한 다양한 물품이 담긴 쟁반으로 구성된다. 참가자들은 담요로 덮기 전에 이 모든 물품을 1분 동안 볼 수 있다. 그런 다음 참가자들은 각자 자신이 본 물품을 나열하며, 가장 많은 정답을 맞힌 사람이 게임에서 승리한다. 같은 게임은 어린이들에게 빠른 기억력 기술을 가르치기 위해 어린 스카우트 및 걸 가이드 그룹에서도 진행된다.
두 번째 방법은 킴스 게임의 보다 실용적인 군사적 적용이다. 약 5미터 너비에 10미터 깊이의 야전 지역(정글, 덤불 또는 숲)에서 시작하며, 위장된 것과 그렇지 않은 다양한 물품들이 지면과 눈높이의 나무에 배치된다. 다시 말하지만, 이 물품들은 훈련에 참여하는 병사들에게 익숙한 것들이다. 참가자들은 한 곳에서 10분 동안 지역을 보고 본 물품을 마음속에 기록한다. 10분이 지나면 병사는 버피와 같은 특정 운동을 반복해야 하는데, 이는 육체적으로 힘든 환경의 스트레스를 시뮬레이션하기 위해 고안되었다. 참가자가 운동을 완료하면 본 물품을 나열한다. 마지막으로 점수를 합산하여 승자를 찾는다.
데카르트 극장(Cartesian theater)은 철학자이자 인지 과학자인 대니얼 데닛이 1991년 저서 의식의 수수께끼를 풀다에서 제기한, 정신 이론의 지속적인 결함을 비판하기 위해 만든 용어이다.
이 용어는 의식을 뇌 속의 중앙 집중식 "무대"로 묘사하며, 이곳에서 인식이 내부 관찰자에게 제시된다는 생각을 비웃는다. 데닛은 이를 데카르트적 유물론과 연결시키는데, 그는 이 유물론이 현대 유물론적 관점에서 르네 데카르트의 이원론의 종종 인식되지 않는 잔재라고 간주한다. 이 모델은 각 관찰자가 자신을 인식하기 위해 또 다른 관찰자를 필요로 하는 무한 후퇴를 암시하며, 데닛은 이러한 문제가 의식이 실제로 어떻게 발생하는지를 잘못 표현한다고 주장한다.
이 문구는 데닛의 스승인 길버트 라일의 초기 회의론을 반영하는데, 라일은 마음의 개념(1949)에서 데카르트적 이원론이 마음을 "사적인 극장" 또는 "두 번째 극장"으로 묘사하는 것을 유사하게 비웃었다.
밴쿠르 기반의 독립 소프트웨어 개발 판매 회사인 Cartesian Theatre는 인공지능 분야에 대한 정신 철학의 종종 간과되는 기여를 강조하기 위해 데닛의 개념에서 회사 이름을 따왔다.
데카르트는 원래 의식이 비물질적인 영혼을 필요로 하며, 이 영혼은 뇌의 송과선을 통해 신체와 상호작용한다고 주장했다. 데닛은 이원론이 제거되면 데카르트의 원래 모델에서 남는 것은 뇌 속에 작은 극장이 있고, 그곳에서 호문쿨루스(작은 사람)가 이제 물리적인 존재로서 특정 순간에 화면에 투영된 모든 감각 데이터를 관찰하고, 결정을 내리고, 명령을 보내는 작업을 수행한다고 상상하는 것과 같다고 말한다 (호문쿨루스 논증 참조).
"데카르트 극장"이라는 용어는 데닛이 의식의 수수께끼를 풀다(1991)에서 가정한 다중 초안 모델의 맥락에서 등장했다.
통합 정보 이론(Integrated information theory, IIT)은 시스템의 의식에 대한 수학적 모델을 제시한다. 이 이론은 궁극적으로 왜 일부 물리 시스템(예: 인간의 뇌)이 의식적인지 설명하고 어떤 물리 시스템이 어느 정도까지 의식적이며 어떤 특정 경험을 하는지에 대한 구체적인 추론을 제공할 수 있도록 고안된 틀이다. 또한 특정 상태에서 특정 방식으로 느끼는 이유(예: 밤하늘을 바라볼 때 시야가 확장되어 보이는 이유)와 다른 물리 시스템이 의식적이기 위해 무엇이 필요한지(다른 동물들도 의식적인가? 우주 전체가 그럴 수 있는가?)를 설명한다. 이 이론은 반응 없는 환자의 의식을 경험적으로 평가하는 새로운 임상 기술 개발에 영감을 주었다.
IIT에 따르면, 통합 정보(Φ)는 의식의 양에 해당한다. 즉, 시스템의 의식(주관적으로 어떤 느낌인지)은 시스템의 인과 구조(객관적으로 어떤 느낌인지)에 의해 수학적으로 기술될 것으로 추정된다. 따라서 물리 시스템의 의식 경험은 그 시스템의 완전한 인과적 능력을 펼쳐 설명할 수 있어야 한다.
IIT는 신경과학자 줄리오 토노니가 2004년에 제안했다. 상당한 관심에도 불구하고, IIT는 논쟁의 여지가 남아있다. 2023년에 여러 학자들은 IIT를 충분한 경험적 뒷받침이 부족하다는 이유로 반증 불가능한 유사과학으로 특징지었고, 2025년 네이처 신경과학 논평에서도 이 주장이 반복되었다. 이 분야 연구자들을 대상으로 한 설문조사에서는 극소수만이 "유사과학"이라는 명칭을 전적으로 지지하는 것으로 나타났다. 다른 연구자들은 이에 대응하여 이 이론을 옹호했다.
"의식의 어려운 문제"와의 관계.
데이비드 차머스는 순전히 물리적 용어(즉, 현재 공식화된 물리학 법칙에서 시작하여 의식의 필요하고 필연적인 존재를 도출하는 것)로 의식을 설명하려는 모든 시도가 결국 소위 "어려운 문제"에 부딪힌다고 주장했다. 물리적 원리에서 시작하여 의식에 도달하려고 시도하기보다는, IIT는 "의식에서 시작하여"(우리 자신의 의식의 존재를 확실하게 받아들임) 그것을 설명하기 위해 가설적인 물리적 기판이 가져야 할 속성에 대해 추론한다. 현상학에서 메커니즘으로의 이러한 도약을 수행하는 능력은 IIT의 가정에 기반을 두고 있는데, 만약 의식 경험의 형식적 속성이 기저의 물리 시스템에 의해 완전히 설명될 수 있다면, 물리 시스템의 속성은 경험의 속성에 의해 제약되어야 한다는 것이다. 의식이 존재하기 위한 물리 시스템에 대한 제약은 알려져 있지 않으며, 분열 뇌 환자와 상당한 양의 뇌 물질이 손실된 의식 환자에 대한 연구에서 암시되었듯이 의식은 스펙트럼상에 존재할 수 있다.
IIT는 어떤 물리 시스템이, 어느 정도까지, 그리고 어떤 방식으로 의식적인지 설명하는 것을 목표로 한다. 이 이론은 경험이 존재한다는 현상학적 확실성에서 시작하여, 어떤 의식적 기판이든 충족해야 하는 필수적인 물리적 가설을 추론한다. 구체적으로, IIT는 의식 경험의 본질적인 속성("공리"라고 불림)과 그로부터 의식적 물리 시스템의 본질적인 속성("가설"이라고 불림)을 식별하려고 시도함으로써 현상학에서 메커니즘으로 나아간다.
IIT는 다음을 기반으로 한다.
공리 및 가설.
제0 공리 (경험이 존재한다)에서 시작하여 IIT는 경험의 다섯 가지 본질적 속성을 식별한다:
각 공리는 시스템의 인과 구조에 대한 물리적 가설에 매핑된다.
수학적 형식주의.
시스템은 모든 가능한 상태에 대한 전이 확률 행렬(TPM) formula_1로 설명된다. 여기에서 IIT는 다음을 정의한다.
가능한 원인/결과 상태 formula_2에 대한 상태 s의 본질 정보(ii):
최소 정보 분할(MIP)에 걸친 인과 구조의 환원 불가능성으로서의 통합 정보(φ):
복합체는 φ를 국소적으로 최대화하는 시스템(단위의 부분 집합)으로 정의된다. 그들의 내부 구별(메커니즘 상태) 및 관계(그들의 중첩)는 시스템의 Φ-구조(단체 복합체)를 형성한다.
formula_6는 의식의 양에 해당하며, 구별과 관계의 특정 구조는 그 질을 정의한다.
설명적 동일성.
IIT는 설명적 동일성을 제안한다. 즉, 경험은 현재 상태의 복합체에서 펼쳐지는 인과 구조(Φ-구조)와 동일하다. 이 동일성은 상관관계가 아니라 주관적 경험이 물리적 메커니즘에서 어떻게 발생하는지에 대한 제안된 설명이다.
적당한 크기의 시스템조차 formula_7를 계산하는 것은 종종 계산적으로 다루기 어렵다. 따라서 통합 정보의 휴리스틱 또는 대리 측정치를 개발하려는 노력이 이루어졌다. 예를 들어, 오이즈미 마사후미와 동료들은 통합 정보의 실제적인 근사치인 formula_8와 기하학적 통합 정보 또는 formula_9를 개발했다. 이는 아닐 세스와 아담 배럿이 이전에 개발한 대리 측정치와 관련이 있다. 그러나 이러한 대리 측정치 중 어느 것도 실제 formula_7 값과의 수학적으로 증명된 관계가 없어, 이를 사용하는 분석의 해석을 복잡하게 만든다. 매우 작은 시스템에서도 질적으로 다른 결과를 줄 수 있다.
2021년, 앵거스 렁과 동료들은 IIT의 수학적 형식주의를 신경 데이터에 직접 적용한 연구를 발표했다. 더 큰 데이터 세트와 관련된 계산상의 문제를 피하기 위해, 저자들은 초파리의 신경 개체군 활동에 초점을 맞췄다. 이 연구는 formula_7가 더 작은 신경 데이터 세트에 대해 쉽게 계산될 수 있음을 보여주었다. 또한, IIT의 예측과 일치하게, 동물들이 전신 마취를 받았을 때 formula_7가 유의하게 감소했다.
통합 정보를 계산할 때 중요한 계산 문제는 신경 시스템의 최소 정보 분할을 찾는 것인데, 이는 가능한 모든 네트워크 분할을 반복해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해 다니엘 토커와 프리드리히 T. 조머는 시스템 역학의 상관 행렬 스펙트럼 분해가 최소 정보 분할에 대한 빠르고 견고한 대리 역할을 한다는 것을 보여주었다.
관련 실험 연구.
시스템의 formula_7 및 개념적 구조를 평가하기 위한 알고리즘은 비교적 간단하지만, 높은 시간 복잡도로 인해 많은 관심 시스템에 대해 계산적으로 다루기 어렵다. 휴리스틱 및 근사치를 사용하여 복잡한 시스템의 통합 정보에 대한 대략적인 추정치를 제공할 수 있지만, 정밀한 계산은 종종 불가능하다. 이러한 계산적 문제는 실험 조건에서 의식을 안정적이고 정확하게 평가하는 이미 어려운 작업과 결합되어 이론의 많은 예측을 테스트하기 어렵게 만든다.
이러한 어려움에도 불구하고 연구자들은 다양한 피험자의 의식 수준을 평가하기 위해 정보 통합 및 분화 측정치를 사용하려고 시도했다. 예를 들어, formula_7에 대한 덜 계산 집약적인 대리 측정치를 사용한 최근 연구는 깨어있는 상태, 수면 상태(꿈꾸는 상태 대 꿈 없는 상태), 마취 상태, 혼수 상태(식물인간 상태 대 최소 의식 상태 대 감금 상태)의 개인에게서 다양한 의식 수준을 안정적으로 구별할 수 있었다.
이 이론은 임상신경과학에서 환자의 의식 수준을 평가하는 데 사용되는 경험적 측정치인 섭동 복잡도 지수(PCI) 개발에 실용적으로 적용되었다. PCI는 TMS-EEG 기록을 통해 뇌의 통합 정보 용량을 정량화한다.
IIT는 또한 기존의 실험적 증거와 잘 부합하며, 의식 연구의 일부 직관에 반하는 발견들을 설명하는 데 사용될 수 있는 몇 가지 예측을 한다. 예를 들어, IIT는 소뇌와 같은 일부 뇌 영역이 크기와/또는 기능적 중요성에도 불구하고 의식에 기여하지 않는 것처럼 보이는 이유를 설명하는 데 사용될 수 있다.
통합 정보 이론은 광범위한 비판과 지지를 동시에 받았다.
신경과학자 크리스토프 코흐는 이론의 후기 버전을 개발하는 데 기여했으며, IIT를 "의식에 대한 유일하게 진정으로 유망한 근본 이론"이라고 불렀다.
신경과학자이자 의식 연구자인 아닐 세스는 "의식 경험은 정보가 풍부하고 항상 통합되어 있다"며 "IIT에서 즉시 알 수 있는 한 가지는 우리가 의식에 대해 알고 있는 특정 사항에 대한 훌륭한 사후 설명을 얻을 수 있다는 것"이라고 말하며 몇 가지 단서를 붙여 이론을 지지한다. 그러나 그는 또한 "내가 덜 유망하다고 생각하는 IIT의 부분은 통합 정보가 실제로 의식이며, 이 둘 사이에 동일성이 있다고 주장하는 부분"이라고 주장하며, 이론의 범심론적 외삽을 비판했다.
의식의 어려운 문제 개념으로 유명한 철학자 데이비드 차머스는 IIT에 대해 약간의 열의를 표했다. 차머스에 따르면, IIT는 옳든 그르든 올바른 방향으로의 발전이다.
맥스 테그마크는 계산 뒤에 숨겨진 계산 복잡도 문제를 해결하려고 시도했다. 맥스 테그마크에 따르면 "IIT가 제안한 통합 측정치는 대규모 시스템에 대해 평가하기에 계산적으로 불가능하며, 시스템의 정보 콘텐츠와 함께 초지수적으로 증가한다." 결과적으로 Φ는 일반적으로 근사치만 가능하다. 그러나 Φ를 근사화하는 다양한 방법은 근본적으로 다른 결과를 제공한다. 다른 연구에서는 Φ가 일부 대규모 평균장 신경망 모델에서 계산될 수 있음을 보여주었지만, 이러한 대규모 시스템의 상전이를 포착하기 위해 이론의 일부 가정을 수정해야 한다.
2019년, 템플턴 재단은 IIT와 경쟁 이론(글로벌 신경 작업 공간 이론, GNWT)의 상반되는 경험적 예측을 테스트하기 위해 600만 달러 이상의 자금을 지원한다고 발표했다. 두 이론의 창시자들은 실험 프로토콜 및 데이터 분석뿐만 아니라 그들이 지지하는 이론이 결과를 올바르게 예측했는지 여부를 만족시키는 정확한 조건에 서명했다. 초기 결과는 2023년 6월에 발표되었다. GNWT의 예측 중 사전 등록에 합의된 임계값을 통과한 것은 없었으며, IIT의 예측 중 3개 중 2개가 그 임계값을 통과했다. 최종적인, 동료 검토를 거친 결과는 네이처 2025년 4월 30일 호에 게재되었다. 첨부된 사설에서 네이처 편집자들은 "결과가 처음 발표된 후, IIT가 유사과학으로 묘사된 공개 서한이 배포되었다"고 언급하며, "그러한 언어는 경쟁 그룹 간의 협력 관계를 구축하도록 설계된 과정에서 설 자리가 없다"고 덧붙였다.
2025년 3월 네이처 신경과학에 실린 "의식인가, 유사 의식인가? 두 패러다임의 충돌"이라는 논평에서 IIT 지지자들은 이론의 핵심 주장을 경험적으로 테스트한 16개의 동료 검토 논문을 열거했다. 같은 호에 실린 알렉스 고메즈-마린과 아닐 세스의 "유사과학과 유사 의식을 넘어선 의식 과학"이라는 논평은 현재의 경험적 한계에도 불구하고 IIT가 여전히 과학적으로 합법적이라고 주장했다.
영향력 있는 철학자 존 설은 이 이론에 대해 "이론은 범심론을 암시한다"며 "범심론의 문제는 그것이 거짓이라는 것이 아니다. 그것은 거짓으로 간주될 수준에 도달하지 못한다. 어떤 명확한 개념도 주장에 주어지지 않았기 때문에 엄밀히 말해 무의미하다"고 비판했다. 설의 견해는 다른 철학자들로부터 그의 사상과 실제로 공명할 수 있는 이론을 오해하고 잘못 표현했다는 비판을 받았다.
이론 컴퓨터 과학자 스콧 애런슨은 IIT가 자체 공식화를 통해 비활성 논리 회로가 올바른 방식으로 배열되면 의식적일 뿐만 아니라 "인간보다 무한히 더 의식적일 것"임을 보여줌으로써 IIT를 비판했다. 토노니 자신도 이 평가에 동의하며, IIT에 따르면 충분히 큰 비활성 논리 회로의 더 간단한 배열도 의식적일 것이라고 주장한다. 그러나 그는 이것이 IIT의 약점이라기보다는 강점이라고 주장하는데, 왜냐하면 그것이 대뇌 피질의 상당 부분이 따르는 세포 구조이며, 특히 뇌의 뒤쪽에 해당한다는 것이다. 이는 일부 연구에 따르면 의식의 신경 해부학적 상관물로서 가장 가능성이 높다.
철학자 팀 베인은 이 이론의 공리적 기초를 비판했다. 그는 "토노니 외 연구진이 호소하는 소위 '공리'는 진정한 공리의 자격을 갖추지 못한다"고 결론 내린다.
IIT는 의식에 대한 과학 이론으로서 "자체 정의에 따라 거짓이거나 비과학적"일 수밖에 없다고 과학 문헌에서 비판받았다. IIT는 또한 의식 이론에 요구되는 기본적인 질문에 답하지 못한다는 비난을 받았다. 철학자 아담 파우츠는 "IIT 지지자들이 이 질문들에 답하지 않는 한, 그들은 참 또는 거짓으로 평가될 수 있는 명확한 이론을 제시하지 않았다"고 말한다. 경쟁 이론인 주의 스키마 이론의 지지자인 신경과학자 마이클 그라치아노는 IIT를 유사과학으로 일축한다. 그는 IIT가 "과학적 성공이나 이해의 가능성이 없는" "마법 같은 이론"이라고 주장한다. 마찬가지로, IIT는 그 주장이 "현재 과학적으로 확립되지 않았거나 테스트할 수 없다"는 비판을 받았다.
신경과학자 비외른 메르커, 데이비드 루드라프 및 철학자 케네스 윌리포드는 IIT를 여러 가지 이유로 비판하는 논문을 공동 저술했다. 첫째, IIT의 형식적 의미에서 통합과 분화를 실제로 결합하는 시스템의 모든 구성원이 의식적임을 입증하지 못했기 때문에, 높은 수준의 통합과 정보 분화를 보여주는 시스템은 의식을 위한 필요조건을 제공할 수 있지만, 이러한 속성의 조합이 의식을 위한 조건을 구성하지는 않는다는 것이다. 둘째, 측정치인 Φ는 의식 수준보다는 전역 정보 전달의 효율성을 반영하며, Φ와 각성 상태(예: 깨어있음, 꿈꾸는 수면과 꿈 없는 수면, 마취, 발작, 혼수)에 따른 의식 수준의 상관관계는 실제로 피질 활동을 위해 수행되는 효율적인 네트워크 상호작용 수준을 반영한다는 것이다. 따라서 Φ는 의식보다는 네트워크 효율성을 반영하며, 이는 피질 네트워크 효율성이 제공하는 기능 중 하나일 것이다.
2023년 9월 15일, 사전 인쇄 저장소 PsyArXiv에 발표된 124명의 학자들이 서명한 서한은 IIT가 경험적으로 테스트 가능할 때까지 유사과학으로 분류되어야 한다고 주장했다. 여러 연구자들은 이에 대해 이론을 옹호했다. "consciousness AND theor*" 쿼리로 Web of Science에서 2013년부터 2023년까지 발행된 동료 검토 논문의 모든 저자를 대상으로 익명으로 공개 설문조사를 실시했다. 60명의 응답자 중 8%는 이 서한에 "전적으로" 동의했고, 20%는 "전혀" 동의하지 않았으며, 나머지는 이 두 극단 사이에 있었다.
2025년 3월 10일자 네이처 신경과학 논평 "의식 이론을 비과학적으로 만드는 것은 무엇인가?"는 위 서한과 동일한 많은 저자들이 서명했다. 이 논평은 "IIT의 핵심 사상은 경험적 뒷받침이 부족하고 형이상학적이며 과학적이지 않다"고 주장하며, "우리가 비과학적이라고 주장하는 IIT의 핵심 주장"을 언급한다.
다음은 플랑드르파 화가 휘호 판 데르 후스의 회화 및 소묘 목록 (미완성)이다. 미술사학자들에게 판 데르 후스의 작품 귀속이 쉽지 않은 문제였으며, 20세기 초중반에 그의 작품으로 생각되었던 수많은 작품들이 이제는 그의 공방 작업자나 추종자들의 복제품으로 받아들여지고 있다. 종종 귀속을 결정할 때 문서 증거가 없을 경우,바사리가 언급한 1470년의 위대한 포르티나리 제단화와 양식과 기법 등을 비교한다.
휘호는 많은 소묘를 남긴 것으로 보이며, 추종자들은 이러한 소묘나 그림 자체를 이용해 수많은 복제품을 만들었다.
의식 장애(Disorders of consciousness)는 의식을 억제하는 의학적 상태이다. 일부는 의식 장애를 완전한 자기 인식에서 억제되거나 결여된 자기 인식 및 각성으로의 모든 변화로 정의한다. 이 범주에는 일반적으로 최소 의식 상태 및 지속식물상태가 포함되지만, 때로는 덜 심각한 감금 증후군과 더 심각하지만 드문 만성 혼수상태도 포함된다. 이러한 장애의 감별진단은 생체의학 연구의 활발한 분야이다. 마지막으로 뇌사는 돌이킬 수 없는 의식의 파괴를 초래한다. 다른 상태가 의식의 중간 정도의 악화(예: 치매 및 섬망) 또는 일시적인 중단(예: 대발작 및 소발작)을 유발할 수 있지만, 이 범주에는 포함되지 않는다.
의식이 극적으로 변화된 상태의 환자들은 진단, 예후 및 치료에 고유한 문제를 제시한다. 외상성 뇌 손상 후 남아있는 인지 기능을 평가하는 것은 어렵다. 자발적 움직임은 매우 작고, 불일치하며, 쉽게 지칠 수 있다. 뇌 활동을 정량화하면 때로는 손가락의 짧고 작은 움직임만으로 다른 환자들을 구별할 수 있다.
의식은 복잡하고 다면적인 개념으로, 크게 두 가지 구성 요소인 각성과 알아차림으로 나뉜다.
각성은 시상과 피질 뉴런 모두에 투사하는 기능적 뇌줄기 뉴런 집단과 관련이 있다. 따라서 글래스고 혼수척도를 사용하여 반사를 평가하는 것은 뇌줄기의 기능적 무결성을 조사하는 데 중요하다. 알아차림은 대뇌 피질과 그 피질하 연결의 기능적 무결성과 관련이 있다고 생각된다. 의식 장애 분류에서 가장 중요한 점은 의식의 정량화를 위해 많은 채점 시스템이 개발되었고 신경 영상 기술이 관련 메커니즘에 대한 이해를 확장하는 임상 연구의 중요한 도구임에도 불구하고 의식은 어떤 기계로도 객관적으로 측정될 수 없다는 것이다. 의식 장애는 진단이 방법론적으로 복잡하고 신중한 해석이 필요하기 때문에 막대한 사회적, 윤리적 문제를 야기한다. 또한 이러한 환자에 대한 연구를 안내하기 위해 윤리적 틀이 더욱 발전되어야 한다.
감금 증후군.
감금 증후군 환자는 알아차림, 수면-각성 주기, 의미 있는 행동(즉, 눈 움직임)을 가지고 있지만, 피질척수로와 피질숨뇌로의 파괴로 인한 사지마비 및 가성구마비로 인해 고립된다. 감금 증후군은 환자가 의식이 있고 깨어 있지만 눈을 제외한 거의 모든 자발적 근육이 완전 마비되어 움직이거나 언어로 의사소통할 수 없는 상태이다. 눈 또는 눈꺼풀 움직임이 주요 의사소통 방법이다. 완전 감금 증후군은 눈도 마비된 감금 증후군의 한 종류이다.
최소 의식 상태.
최소 의식 상태에서는 환자가 간헐적으로 알아차림과 각성 상태를 보인다. 최소 의식 상태의 기준은 환자가 지속식물상태는 아니지만 일관되게 의사소통할 수 없다는 것이다. 이는 환자가 자신 또는 환경에 대한 제한적이지만 재현 가능한 의식 징후를 보여야 한다는 것을 의미한다. 여기에는 간단한 명령 따르기, 알아들을 수 있는 말 또는 목적 있는 행동(외부 자극과 관련된 움직임 또는 감정적 행동 포함, 반사 활동 제외)이 포함될 수 있다.
이 상태에서 완전한 의식 회복으로의 추가 개선 가능성은 식물인간 상태보다 높지만, 여전히 일부 환자는 지속적으로 MCS 상태에 머무른다.
지속식물상태.
지속식물상태에서는 환자가 수면-각성 주기를 가지지만, 알아차림이 없고 의사소통이 불가능하며 반사적이고 목적 없는 행동만을 보인다. 이 용어는 지적 활동이나 사회적 교류가 없는 상태에서 성장하고 발달할 수 있는 유기체적 신체를 의미한다. 지속적이고 재현 가능한 시각적 추적 또는 응시, 또는 위협적인 제스처에 대한 반응이 있을 경우 식물인간 상태 진단에 의문을 제기해야 한다.
이 상태는 손상되지 않은 뇌간 및 관련 구조를 반영하지만, 양쪽 대뇌 반구의 백질 및 회백질이 심하게 손상된 상태를 의미한다. 이러한 구조의 보존은 각성과 자동 기능을 유지한다. 전체 대사율은 정상 범위의 평균 40-50%로 떨어진다. 식물인간 상태(VS)로 4주가 지나면 환자는 지속식물상태로 분류된다. 이 경우 대사율은 정상 범위의 30-40%로 떨어지지만, 이는 시냅스 간 신경 퇴화의 결과로 보인다.
진단에 문제가 있긴 하지만, 의식적인 지각이나 의도적인 행동의 어떤 징후도 공식적으로 없어야 하는 것이 필수적이다.
이 진단은 외상성 뇌 손상 후 약 1년간 식물인간 상태에 있었을 때 영구 식물인간 상태(PVS)로 추가 분류될 수 있다.
만성 혼수상태.
혼수상태와 마찬가지로 만성 혼수상태는 주로 신경 또는 축삭 손상 후 피질 또는 백질 손상, 또는 국소 뇌간 병변으로 인해 발생한다. 일반적으로 회백질의 대사율은 정상 범위의 50-70%로 감소한다. 환자는 알아차림과 각성이 부족하다. 환자는 눈을 감고 누워 있으며 자신이나 주변 환경을 인식하지 못한다. 식물인간 상태의 환자와 달리 자극으로는 자발적인 각성 기간과 눈 뜨기를 유도할 수 없다. 의학에서 혼수(그리스어 κῶμα koma, 깊은 잠을 의미)는 6시간 이상 지속되는 무의식 상태로, 이 상태에서는 깨어날 수 없고, 고통스러운 자극, 빛, 소리에 정상적으로 반응하지 않으며, 정상적인 수면-각성 주기가 없고, 자발적인 행동을 시작하지 않는다. 그러나 글래스고 혼수척도에 따르면 혼란 상태의 사람은 가장 가벼운 혼수상태에 있는 것으로 간주된다. 그러나 외상성 뇌 손상(TBI) 후 첫 달 이내에 경증에서 중증 손상을 입은 환자의 경우 뇌 포도당 대사가 의식 수준과 상관관계가 낮다는 것이 밝혀졌다.
혼수상태에 있는 사람은 혼수상태라고 설명된다. 일반적으로 혼수상태에서 살아남은 환자는 2-4주 이내에 점진적으로 회복된다. 그러나 완전한 인식과 각성으로의 회복이 항상 가능한 것은 아니다. 일부 환자는 식물인간 상태나 최소 의식 상태보다 더 이상 진행하지 않으며, 때로는 완전한 의식으로 회복하기 전에 장기적인 단계를 거치기도 한다.
혼수상태 환자는 깨어 있는 것처럼 보일 수 있지만, 의식적으로 느끼거나 말하거나 듣거나 움직일 수 없다. 환자가 의식을 유지하려면 두 가지 중요한 신경학적 구성 요소가 완벽하게 기능해야 한다. 첫 번째는 뇌의 바깥층을 덮고 있는 회백질인 대뇌 피질이다. 다른 하나는 뇌간에 위치한 그물 활성계(RAS 또는 ARAS)라고 불리는 구조이다. 이 두 구성 요소 중 하나 또는 둘 다 손상되면 환자가 혼수상태를 경험하기에 충분하다.
뇌사는 모든 뇌 활동과 기능(생명 유지를 위한 비자발적 활동 포함)의 돌이킬 수 없는 종말이다. 주된 원인은 뇌 산소 공급 상실에 따른 대뇌 뉴런의 완전 괴사이다. 뇌사 후 환자는 어떤 의식도, 수면-각성 주기나 행동도 없으며, 일반적으로 죽었거나 깊은 수면 상태 또는 혼수상태에 있는 것처럼 보인다. 지속식물상태와 같은 혼수상태와 시각적으로 유사하지만, 둘을 혼동해서는 안 된다. 뇌사 기준은 국가마다 다르다. 그러나 임상 평가는 동일하며, 모든 뇌간 반사의 소실과 지속적인 혼수상태 환자(4주 미만)에서 지속적인 무호흡의 입증이 필요하다.
PET 또는 CT 스캔을 이용한 기능적 영상 촬영은 일반적으로 속이 빈 두개골 현상을 보여준다. 이는 전체 뇌에서 신경 기능이 없음을 확인한다.
뇌사로 분류된 환자는 법적으로 사망한 것으로 간주되며 장기 기증 자격을 갖출 수 있으며, 이 경우 장기는 외과적으로 제거되어 특정 수혜자를 위해 준비된다.
뇌사는 외상 환자를 사망으로 선언할 때 결정적인 요인 중 하나이다. 전체 뇌 또는 뇌간의 외상 후 기능 및 괴사 존재 여부를 판단하는 것은 뇌사를 결정하는 데 사용될 수 있으며, 미국의 많은 주에서 사용된다.
대사 연구는 유용하지만, 특정 인지 과정에 대한 특정 영역 내의 신경 활동을 식별할 수는 없다. 기능성은 가장 일반적인 수준에서만 식별될 수 있다: 인지 과정에 기여할 수 있는 피질 및 피질하 영역의 대사.
현재 PET로 측정된 포도당 또는 산소의 뇌 대사율과 환자의 결과 사이에는 확립된 관계가 없다. 뇌 대사율의 감소는 환자가 무반응 상태에 이를 때까지 마취제로 치료될 때도 발생한다. 가장 낮은 값(정상 범위의 28%)은 프로포폴 마취 중에 보고되었다. 또한 깊은 수면은 대사율 감소 단계(정상 범위의 40%까지)를 나타낸다.
일반적으로 정량적 PET 연구와 뇌 대사율 평가는 많은 가정에 의존한다.
예를 들어, PET는 건강한 뇌에서 안정적인 보정 계수, 즉 덩어리 상수가 필요하다. 외상성 뇌 손상 후 이 상수가 전반적으로 감소한다는 보고가 있다.
그러나 TBI로 인해 보정 계수만 변하는 것은 아니다.
또 다른 문제는 TBI 후에 발생할 수 있는 혐기성 해당 과정의 가능성이다. 이러한 경우 PET로 측정된 포도당 수치는 환자 뇌의 산소 소비량과 밀접하게 연결되지 않는다.
PET 스캔에 관한 세 번째 요점은 뇌 조직 단위 부피당 전체 측정이다. 영상은 예를 들어 심한 수두증의 경우 뇌척수액과 같이 대사적으로 비활성 공간이 포함되어 계산된 대사량을 인위적으로 낮출 수 있다.
또한 이미 심하게 손상된 뇌를 가진 환자의 경우 방사선 노출 문제가 고려되어야 하며, 이는 종단적 또는 추적 연구를 방해한다.
의식 장애는 다양한 윤리적 우려를 제기한다. 가장 분명한 것은 모든 치료 결정에서 동의의 부족이다. PVS 또는 MCS 환자는 생명 유지 장치 철수 가능성에 대해 결정할 수 없다. 또한 그들이 생명 유지 요법을 받아야 하는지, 그렇다면 얼마 동안 받아야 하는지에 대한 일반적인 질문도 있다. 환자의 동의와 관련된 문제는 신경 영상 연구에도 적용된다. 환자의 동의 없이는 그러한 연구는 비윤리적이라고 인식된다. 또한, 의사 결정 능력을 상실하기 전에 사전 의료 지시를 작성한 환자는 거의 없다. 일부 연구에서는 의식 장애 환자 중 일부가 임상적으로 무반응임에도 불구하고 의식이 있을 수 있음을 보여주었다. 이러한 발견은 윤리적 및 사회적 문제에 큰 영향을 미칠 수 있다.
유영찬(Young Chan Yoo)는 국립과학수사연구원(당시 국립과학수사연구소)에서 약독물·법독성학 분야를 중심으로 근무한 대한민국의 약학자이자 법과학자이다. 1966년 입소 이후 법과학부장과 제8대 소장을 지냈고, 2000년 대한법과학회(한국법과학회)의 초대 회장을 맡았다.
전라남도 해남군에서 태어나 성균관대학교 약학과를 졸업하고 같은 대학원에서 약학 박사학위를 취득하였다. 충북대학교 대학원에서 석사과정을 마치며 분석과학·약독물 분야의 학문적 토대를 쌓았다. 2019년 2월 22일 동아일보는 그를 "국내 법과학 분야 권위자"로 호칭하며 1966년 입직과 1999–2002년 소장 재임, 출신 지역과 학력 등을 요약했다
학문적 배경과 전공 전개.
약학 전공을 바탕으로 법독성학과 약독물 감정으로 연구 관심을 확장하였다. 생체시료의 약물·독성물질 정성·정량, 사후검체 해석, 지페프로르(zipeprol) 등 기침억제제 오남용 관련 독성 사례 분석에 기여하였다.
국립과학수사연구소 경력 개요.
1966년 국립과학수사연구소에 입소하여 법과학부 약독물·마약 분석 업무를 수행하였다. 이후 법과학부장, 제8대 소장(1999–2002)을 역임하였다.
소장 재임과 조직 운영.
소장 재임기(1999–2002)에 국제 표준에 맞춘 감정 신뢰도 제고, 분석법 표준화, 외부평가 참여 등을 추진하였다. 퇴임 시점 인터뷰에서 그는 연구소 감정 결과의 국제적 공인을 위해 3개년 계획을 추진했고 UN 마약 범죄 사무소(UNODC) 기준실험실 선정 등 성과를 언급하였다.
과학수사 표준화와 국제 협력.
연구·감정의 절차화를 강조하며 분석법 검증, 외부 숙련도 시험, 국제 심포지엄 교류를 확대하였다. 한국법과학회 창립을 통해 분야 간 네트워크를 구축하고 분과 학회 활동을 연계하였다.
법독성학·약독물 분석 연구.