어떻게 쌍안경 경쟁 관계를 만들고 사용하는 방법

정상적으로 각 눈은 약간씩 다른 이미지를 보며, 뇌는 이 두 이미지를 하나의 일관된 표현으로 결합합니다. 그러나 양 눈에 서로 충분히 다른 이미지가 제시되면 지각적 교대 패턴이 나타나며, 한 이미지가 의식을 지배하는 동안 다른 이미지는 억제됩니다. 이러한 지배권은 보통 몇 초마다 두 이미지 사이에서 교체됩니다.

이러한 지각 현상을 양안 경쟁(binocular rivalry)이라고 합니다. 양안 경쟁 자극을 생성하려면, 각 눈에 동일한 인지 위치에서 서로 다른 이미지를 제시해야 합니다. 이 영상에서는 양안 경쟁 자극을 생성하고 사용하는 몇 가지 저렴하고 간단한 방법들을 설명합니다.

안녕하세요, 저는 뉴욕 대학교 심리학과의 박사후 연구원 David Carmel입니다. 안녕하세요, 저는 프린스턴 대학교 심리학과의 대학원생 Mike Arca입니다.

이 영상에서는 양안 경합(binocular rivalry)을 생성하고 활용하는 몇 가지 저렴하고 간단한 방법들을 설명하겠습니다. 양안 경합은 각 눈에 동일한 입력값이 지속적으로 제공될 때 시각적 인식이 교대로 나타나기 때문에, 인간과 동물 모델 모두에서 지각적 선택과 인식 과정을 연구하는 데 유용한 것으로 간주됩니다. 양안 경합을 생성하는 방법은 여러 가지가 있으나, 이 분야의 입문자들은 자신의 구체적인 필요에 어떤 방법이 가장 적합한지 결정하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

여기서 우리의 목표는 가장 일반적인 방법들의 장단점을 설명하는 것입니다. 그럼 시작하겠습니다. 양안 경쟁은 단일한 결합 이미지 대신 각 눈의 대응하는 망막 위치에 서로 일치하지 않는 서로 다른 이미지를 제시함으로써 유도될 수 있으며, 관찰자가 보통 보게 되는 것은 한쪽 눈의 이미지가 일정 기간 동안 의식적 지각을 지배하는 동안 다른 쪽 이미지는 억제되는 지각적 교대 패턴입니다.

우세와 억제의 기간은 주기적으로 교차하며, 혼합된 지각이 나타나는 기간은 매우 짧습니다. 양안 경쟁은 시각 처리 계층의 어느 단계에서 신경 사건이 의식적 경험과 상관관계를 갖는지, 뇌가 자극 간의 경쟁을 어떻게 해결하고 어떤 자극을 인식하게 할지 선택하는지와 같은 몇 가지 중요한 질문들을 조사하는 데 사용될 수 있습니다.

의식에서 억제된 이미지의 어떤 측면들이 그럼에도 불구하고 처리될 수 있으며, 이러한 처리가 행동에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요? 양안 경합 디스플레이를 생성하는 몇 가지 간단한 방법들이 있습니다. 본 영상에서는 각 방법의 장점과 단점을 포함하여 가장 대중적인 방법들을 설명합니다.

방법론으로 들어가기에 앞서, 양안 경합 실험 중에 안정적인 고시를 유지하는 문제를 다루어야 합니다. 경합을 유도하는 구체적인 방법들을 살펴보기 전에, 이후 설명할 모든 방법에서 매우 중요한 고려 사항인 안정적인 고시 문제를 언급하는 것이 중요합니다. 보통 우리의 눈은 동일한 고정 영상이 각 중심와에 맺히도록 안구 회전이나 고시 운동을 수행합니다.

하지만 성공적인 양안시(binocular vision)는 각 눈이 동일한 사물을 보는 것에 달려 있습니다. 만약 각 눈에 완전히 다른 이미지가 제시되면, 뇌가 정확한 양안시 각도를 결정하는 데 필요한 충분한 정보를 얻지 못하므로 양안시가 방해를 받게 됩니다. 이는 두 이미지가 망막의 상응하는 위치에 맺히지 않을 수 있기 때문에 양안 경합(binocular rivalry)을 유발할 수 있습니다.

따라서 서로 다른 이미지 외에도, 디스플레이에는 양쪽 눈에 동일하게 보이는 요소들이 포함되어야 합니다. 이를 통해 시각적 경쟁 요소들 간의 차이에도 불구하고 두 눈이 안정적인 응시 상태를 유지할 수 있습니다. 일반적으로 이러한 안정을 돕는 동일 요소에는 경쟁 이미지의 중심에 위치한 고정점과 이미지 주변의 프레임이 포함됩니다.

프레임은 균일하거나 질감이 있을 수 있으며, 양쪽 눈에 동일하기만 하면 어떤 모양이든 가능합니다. 수직 안구 운동보다 상관관계가 없는 수평 안구 운동이 더 빈번하게 발생합니다. 따라서 전체 프레임 대신 각 이미지의 양측면에 질감이 있는 바를 사용할 수 있습니다.

마지막으로, 일부 연구에서는 프레임이 부적절할 수 있습니다. 예를 들어, 실험 시 자극이 균일한 배경 위에 나타나야 하는 경우, NUNUs 선이나 다트판의 고리처럼 자극보다 더 바깥쪽에 위치한 이미지를 사용할 수 있습니다. 이제 양안 경합을 유도하는 방법을 살펴보겠습니다.

여기서는 적청 고글, 거울 입체경, 프리즘 고글을 포함하여 비용이 저렴하고 간단한 세 가지 옵션을 살펴볼 것입니다. 적색, 청색 또는 적녹 색상의 색채 고글을 사용하는 방법은 구현이 가장 쉽고 저렴하기 때문에 많은 연구자가 선호하는 대중적인 방법이며, 많은 장난감 가게에서 구할 수 있는 셀로판 고글 한 쌍만 있으면 됩니다. 여기서는 모니터의 청색 건(blue gun)으로만 표시되는 이미지 하나와 화면의 동일한 위치에 적색 건(red gun)으로만 표시되는 이미지 또 다른 하나를 준비하여 적청 고글을 설정하는 방법을 사용할 것입니다. 각 렌즈는 이미지 중 하나만 통과시키므로, 두 개의 서로 다른 이미지가 양쪽 눈의 해당 망막 위치에 맺히게 되어 서로 경쟁하기 시작합니다.

안정적인 버진(virgins)을 보장하기 위해 두 이미지에는 프레임이나 고정점과 같이 동일한 정보가 포함되어야 합니다. 이러한 동일 요소들은 검은색이나 흰색과 같이 두 렌즈가 모두 통과시킬 수 있는 색상이어야 합니다. 이 기술은 색각과는 전혀 무관하다는 점에 유의하십시오.

색상은 단순히 두 이미지를 각각 한쪽 눈으로 분리하여 보여주기 위해 사용됩니다. 이는 색각 이상이 있는 관찰자에게도 유효합니다. 레드-블루 고글을 사용하면 장비 비용이 매우 저렴하고 자극물을 매우 쉽게 준비할 수 있다는 장점이 있습니다.

적청 안경은 MRI를 포함한 모든 신경 영상 기법에 쉽게 적용할 수 있습니다. 또한, 적청 안경은 머리 고정 장치가 필요하지 않으며, 관찰자마다 시청 장치를 개별적으로 조정할 필요가 없습니다. 단점으로는 각 이미지에 단일 색상의 명암만 포함될 수 있어 색채 자극을 제공할 수 없다는 점이 있습니다.

렌즈가 완벽하지 않기 때문에 항상 어느 정도의 빛샘(bleed through) 현상이 발생하며, 각 눈은 반대편 눈의 이미지 일부를 보게 됩니다. 이는 억제된 이미지가 완전히 보이지 않았다고 주장하는 데 있어 문제가 됩니다. 빛샘 현상은 하나 이상의 필터를 사용하여 줄일 수 있습니다.

예를 들어, 고글을 하나 위에 다른 하나를 겹쳐 써서 두 개의 고글을 착용하거나, 최종적으로 적청 안경을 사용하는 방식은 대부분의 최신 아이트래커와 잘 호환되지 않습니다. 이제 거울 입체경 방식으로 넘어가겠습니다. 거울을 사용하면 관찰자의 각 눈에 서로 다른 이미지를 전달하도록 쉽게 설정할 수 있습니다.

먼저, 동일한 요소가 일부 포함된 두 개의 서로 다른 이미지를 준비하여 모니터에 나란히 표시합니다. 거울 입체경은 구성하기 쉬우며, 거울 4개와 이를 고정할 스탠드만 있으면 됩니다. 두 개의 거울이 각각 한쪽 눈 근처에 위치하고 해당 눈의 시선과 45도 각도가 되도록 배치하며, 턱받침을 사용하여 관찰자의 머리 위치를 고정합니다.

첫 두 거울의 양옆에 각각 또 다른 거울을 배치하고, 자극물을 향해 45도 각도로 설정하여 각 이미지가 양쪽 눈의 해당 위치에 맺히도록 합니다. 이제 서로 다른 이미지들이 서로 경쟁하게 됩니다. 대부분의 경우, 시중에 판매되는 여러 종류의 스테레오스코프(stereoscope) 중 하나를 사용하는 것이 편리합니다.

관찰자마다 눈의 특성이 조금씩 다르므로, 관찰자를 디스플레이 앞에 배치할 때 안정적인 가상상을 얻기 위해 거울의 각도를 조정해야 할 수도 있습니다. 거울 스테레오스코프를 사용할 때는 각 눈이 지정된 이미지만 볼 수 있어야 하며, 이 이미지가 다른 이미지와 겹치는 위치에서만 보여야 한다는 점이 중요합니다. 많은 경우, 각 눈은 다른 쪽 눈의 이미지에 대한 시선 경로를 동시에 갖게 됩니다.

이러한 원치 않는 시선을 차단하기 위해 구분판을 배치하십시오. 예를 들어, 관찰자의 양눈 사이의 스테레오스코프 중앙선에서 디스플레이 중심으로 뻗어 있는 판지 시트를 사용하여 다른 쪽 눈의 자극으로 향하는 시선을 차단할 수 있습니다. 추가로 발생할 수 있는 문제는 각 눈이 보아야 할 이미지를 거울을 통해 한 번, 그리고 직접적으로 다시 한 번, 이렇게 두 번 보게 될 수 있다는 점입니다.

이렇게 하면 경쟁이 발생하는 위치 옆에 각 자극의 추가 이미지가 나타나게 됩니다. 이를 방지하려면 이미지의 위치와 관찰자의 화면 간 거리 사이의 관계를 조정하십시오. 실험 시작 전에 이러한 조정을 수행하기 위해, 두 이미지에서 동일한 부분만 보여주는 이미지를 준비하여 경쟁 자극을 표시하기 전 각 관찰자에 맞게 스테레오스코프를 설정하는 데 사용하십시오.

거울 입체경을 사용할 때의 장점은 분리된 이미지를 통해 색채 자극을 사용할 수 있다는 점입니다. 이미지가 완전히 분리되어 있어 서로 겹치거나 번지지 않습니다. 또한 자극 준비 과정이 쉽고 간단합니다.

나란히 제시된 두 사진은 서로 경쟁 관계에 놓일 수 있습니다. 마지막으로, 스테레오스코프는 시선 추적 장치와 결합하여 사용할 수 있습니다. 단점으로는 시야의 절반만 각 이미지를 제시하는 데 사용할 수 있기 때문에, 스테레오스코프를 통해서는 상당히 작은 자극만 제시할 수 있다는 점이 있습니다.

스테레오스코프는 MRI 스캐너에서 쉽게 사용할 수 없는데, 이는 스테레오스코프의 모든 구성 요소가 비자성체여야 하며, 스캐너 내에서 자극을 관찰할 때 통상적으로 사용되는 거울의 추가적인 기울기까지 설정에 반영해야 하기 때문입니다. 마지막으로, 스테레오스코프는 머리 고정 장치와 관찰자마다 개별적인 조정이 필요합니다. 이제 프리즘 고글의 사용 방법을 알아보겠습니다.

프리즘 고글 방법은 렌즈가 거울 대신 프리즘으로 구성된 고글을 사용하는 스테레오스코프 개념의 변형입니다. 거울을 사용할 때와 마찬가지로, 스테레오스코프 이미지는 모니터상에 나란히 표시됩니다. 프리즘 렌즈는 플라스틱 프레임과 함께 모든 상업용 광학 공급업체에서 구매할 수 있습니다.

각 프리즘은 빛을 굴절시켜 측면에 있는 물체가 정면에 있는 것처럼 보이게 합니다. 이러한 프리즘 두 개를 서로 반대 방향으로 배치하면 거울과 동일하게 작동합니다. 스테레오스코프(Stereoscope)에서, 이렇게 하면 실제로 물리적으로 나란히 놓인 두 이미지가 공간상에서 겹쳐 보이는 착시를 일으킬까요?

프리즘 고글을 사용할 때도 각 눈이 상대방 눈의 이미지를 볼 수 있으므로 여전히 구분판을 사용해야 한다는 점에 유의하십시오. 하지만 각 이미지에서 각 눈으로 향하는 시선이 하나뿐이므로 디스플레이의 거리와 크기를 조정할 필요는 없습니다. 프리즘 고글의 장단점은 거울 입체경과 비슷하지만, 한 가지 큰 차이점이 있습니다.

프리즘 고글은 플라스틱으로 제작 가능하고 거울 입체경보다 더 소형이므로 MRI 스캐너에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 이제 억제된 이미지의 처리에 관한 연구 질문을 해결하기 위해 이미지의 완전한 억제를 보장하는 방법을 알아보겠습니다. 양안 경쟁 실험 중에는 지속적 플래시 억제(continuous flash suppression), 줄여서 CFS라고 알려진 강력한 형태의 경쟁이 CFS 자극을 생성하는 데 가장 적합합니다.

한쪽 눈에 상대적으로 낮은 대비의 이미지를 제시합니다. 이것이 억제된 이미지가 됩니다. 다른 쪽 눈에는 대비가 높고 빠르게 변화하는 이미지를 제시합니다.

이는 최대의 효과를 내기 위해 우세한 CFS 마스크가 되어야 합니다. CFS 마스크는 10에서 20 hertz 사이의 속도로 변화해야 합니다. 거울 스테레오스코프나 프리즘 고글을 사용할 때는 이 영상의 앞부분에서 설명한 모든 경쟁 방법을 사용하여 CFS를 유도할 수 있습니다.

수많은 작고 다채로운 요소들로 구성된 CFS 마스크는 매우 효과적입니다. 하지만 적청 안경을 사용할 때는 그레이스케일 요소로 구성된 CFS 마스크 또한 효과적일 수 있습니다. CFS 마스크는 모두 동일한 색상의 많은 요소들로 구성될 수 있습니다.

적청색 안경을 통해 이 영상을 시청할 경우, 완전한 억제를 극대화하기 위해 적용된 영상 압축으로 인해 상당한 잔상이 발생할 수 있습니다. 실험을 시작하기 전에 억제된 이미지의 대비 수준을 조정하십시오. 교체 과정에서 우세 이미지와 억제 이미지는 보통 점진적으로 변화하며 다소 느릴 수 있으므로, 시청 시간의 상당 부분이 혼합 단계에서 소요될 수 있음을 유의하십시오.

혼합 위상의 구체적인 형태는 관찰자와 자극의 종류에 따라 다릅니다. 여기에서는 두 가지 일반적인 혼합 위상의 형태를 보여줍니다. 첫째, 단편적 경쟁(piecemeal rivalry)에서는 억제된 이미지가 자극 전반에 걸쳐 지배적인 패치의 수가 증가함에 따라 점차 지배적으로 변하면서 혼합 위상이 나타날 수 있습니다.

둘째, 이미지 전체에 걸쳐 지배적인 파동이 휩쓸고 지나가면서 혼합 위상이 나타날 수도 있습니다. 이러한 파동을 유도하려면 억제된 이미지의 특정 부분에 대비 증분을 도입하십시오. 양안 경쟁 교체는 무작위의 독립적인 시간 간격으로 발생합니다.

이는 마지막 우세 간격의 지속 시간이 다음 간격의 길이를 예측하지 않는다는 것을 의미합니다. 우세 지속 시간을 동일한 너비의 빈(bin)으로 나누었을 때, 각 길이의 우세 지속 시간이 얼마나 발생했는지를 보여주는 히스토그램은 감마 함수로 알려진 왜곡 분포로 잘 맞을(WellFit) 때가 많습니다.

실험적 조작이 지속 시간과 경쟁에 미치는 영향은 각 조건에서 가장 잘 맞는 감마 함수의 형태로 나타나는 경향이 있습니다. 다양한 우세 지속 시간이 나타나겠지만, 이러한 확률은 두 이미지와 같은 조작 요인에 의해 변경될 수 있습니다. 저수준 특징들은 우세 및 억제 기간의 상대적 지속 시간에 영향을 미칩니다.

예를 들어, 두 이미지의 대비가 다를 경우, 대비가 더 높은 이미지의 우세 지속 시간이 더 길어지며, 이는 결과적으로 중앙값이 더 큰 최적 적합 감마 분포로 이어집니다. 또한, 동일한 자극 세트에 대해 관찰자마다 서로 다른 감마 분포를 보일 수 있습니다. 감마 함수의 매개변수를 실험의 종속 변수로 사용할 수는 있지만, 이러한 매개변수와 분포 형태 사이의 관계가 즉각적으로 명확하게 드러나지는 않습니다.

따라서 보다 접근하기 쉬운 중심 경향성 측정값이 유용할 수 있습니다. 다만, 감마 분포는 매우 왜곡될 수 있으므로, 평균보다는 중앙값 지속 시간이 결과를 더 잘 대표하는 경우가 많습니다. 비가우시안 분포의 중앙값을 사용한다는 것은 데이터 포인트의 수가 충분히 많지 않은 한, 관련 통계 검정으로 비모수적 방법을 사용해야 함을 의미합니다.

본 영상에서는 양안 경합의 특성과 이를 유도하는 여러 방법, 그리고 이를 적용할 때 고려해야 할 사항들에 대해 설명하였습니다. 이번 입문 과정이 이 흥미로운 현상을 활용하시는 데 도움이 되기를 바랍니다.