KR102369850B1 - 컴퓨터화된 연상 엘리먼트를 포함하는 인지 플랫폼 - Google Patents

Abstract

개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치는, 유저 인터페이스, 프로세서 실행 가능 명령어를 저장하기 위한 메모리, 및 유저 인터페이스 및 메모리에 통신 가능하게 커플링되는 프로세싱 유닛을 포함한다. 프로세싱 유닛에 의한 프로세서 실행 가능 명령어의 실행시, 프로세싱 유닛은, 간섭과 함께 태스크의 제1 인스턴스를 유저 인터페이스에서 렌더링하여, 간섭의 존재 상태에서 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응, 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트(evocative element)에 대한 개인으로부터의 반응을 요구하도록 구성된다. 태스크의 제1 인스턴스 및 간섭 중 하나 이상은 적어도 하나의 연상 엘리먼트를 포함한다. 유저 인터페이스는 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터를 측정하도록 구성되는데, 데이터는 감정적 부하 하에서의 개인의 감정 처리 능력의 적어도 하나의 척도(measure)를 포함한다. 장치는 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인으로부터의 반응을 실질적으로 동시에 측정하도록 구성된다. 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하도록 구성된다.

Description

컴퓨터화된 연상 엘리먼트를 포함하는 인지 플랫폼

관련 출원에 대한 교차 참조

본원은 2016년 8월 3일자로 출원된 발명의 명칭이 "PLATFORM INCLUDING COMPUTERIZED EMOTIONAL OR AFFECTIVE ELEMENTS"인 미국 가출원 제62/370,240호의 우선권 이익을 주장하며, 발명의 명칭이 "PLATFORMS TO IMPLEMENT SIGNAL DETECTION METRICS IN ADAPTIVE RESPONSE-DEADLINE PROCEDURES"인 국제출원 제PCT/US2017/042938호의 부분 계속 출원인데, 이들 출원의 각각은, 참조에 의해, 도면을 비롯한, 그 전체가 본원에 통합된다.

환경에서 감정적으로(emotionally) 관련된 자극을 신속하고 효율적으로 선택하는 능력은, 사회에서 기능하는 데 결정적이다. 감정 처리 능력을 가진 개개인은, 다양한 상황에서 유연하고 적응력 있게 적절하게 대응하는 보다 나은 능력을 갖는다. 연구에 따르면, 감정 처리 및 선택적 주의력(selective attention)에서 뇌의 여러 가지 다른 영역이 수반된다는 것을 밝히고 있다. 뇌의 이들 영역의 상호 작용은 감각 이벤트(sensory event)의 감정적 또는 동기 부여적인 가치를 추출하고 개인이 다른 상황에서 적절하게 반응하는 것을 돕는다. 소정의 인지 질환(cognitive condition), 질병, 또는 집행 기능 장애(executive function disorder)는, 감정적으로 관련된 자극을 식별하고 적절하게 대응하기 위한 능력의 손상으로 나타날 수 있다.

전술한 견지에서, 감정적 부하 하에서의 인지의 양태(인지 능력(cognitive ability)을 포함함)를 정량화하기 위한 장치, 시스템 및 방법이 제공된다. 소정의 구성에서, 장치, 시스템 및 방법은 소정의 인지 능력을 향상시키도록 구현될 수 있다.

일반적인 양태에서, 개인의 인지 스킬(cognitive skill)의 정량자(quantifier)를 생성하기 위한 장치가 제공된다. 장치는 유저 인터페이스; 프로세서 실행 가능 명령어를 저장하기 위한 메모리; 및 유저 인터페이스 및 메모리에 통신 가능하게 커플링되는 프로세싱 유닛을 포함한다. 프로세싱 유닛에 의한 프로세서 실행 가능 명령어의 실행시, 프로세싱 유닛은, 간섭과 함께 태스크의 제1 인스턴스를 유저 인터페이스에서 렌더링하여, 간섭의 존재 상태에서 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응, 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트(evocative element)에 대한 개인으로부터의 반응을 요구하도록 구성된다. 태스크의 제1 인스턴스 및 간섭 중 하나 이상은 적어도 하나의 연상 엘리먼트를 포함한다. 유저 인터페이스는 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터를 측정하도록 구성되는데, 데이터는 감정적 부하 하에서의 개인의 감정 처리 능력의 적어도 하나의 척도(measure)를 포함한다. 장치는 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인으로부터의 반응을 실질적으로 동시에 측정하도록 구성된다. 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표(quantified indicator)를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭(performance metric)을 계산하도록 구성된다.

다른 일반적인 양태에서, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치가 제공된다. 장치는 유저 인터페이스; 프로세서 실행 가능 명령어를 저장하기 위한 메모리; 및 유저 인터페이스 및 메모리에 통신 가능하게 커플링되는 프로세싱 유닛을 포함한다. 프로세싱 유닛에 의한 프로세서 실행 가능 명령어의 실행시, 프로세싱 유닛은, 간섭과 함께 태스크의 제1 인스턴스를 유저 인터페이스에서 제1 난이도 레벨에서 렌더링하여, 간섭의 존재 상태에서 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응을 요구하도록 구성된다. 태스크의 제1 인스턴스 및 간섭 중 하나 이상은 적어도 하나의 연상 엘리먼트를 포함한다. 유저 인터페이스는 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터를 측정하도록 구성되는데, 데이터는 감정적 부하 하에서의 개인의 감정 처리의 정도의 적어도 하나의 척도를 포함한다. 장치는 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 반응을 실질적으로 동시에 측정하도록 구성된다. 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응, 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여, 감정적 부하 하에서의 개인의 성과를 대표하는 제1 성과 메트릭을 계산하도록 구성된다. 프로세싱 유닛은 또한, 장치가 간섭과 함께 태스크를 제2 난이도 레벨에서 렌더링하도록, 계산된 적어도 하나의 제1 성과 메트릭에 기초하여 태스크 및 간섭 중 하나 이상의 난이도를 조정하도록 구성된다. 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력을 대표하는 제2 성과 메트릭을 계산하도록 구성된다.

다른 일반적인 양태에서, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치가 제공된다. 장치는 유저 인터페이스; 프로세서 실행 가능 명령어를 저장하기 위한 메모리; 및 유저 인터페이스 및 메모리에 통신 가능하게 커플링되는 프로세싱 유닛을 포함한다. 프로세싱 유닛에 의한 프로세서 실행 가능 명령어의 실행시, 프로세싱 유닛은, 개인에게 처방되고 있는 또는 처방될 약제(pharmaceutical agent), 약물(drug), 또는 생물학적 약제(biologic)의 양, 농도, 또는 용량 적정(dose titration) 중 하나 이상을 나타내는 데이터를 수신하도록; 간섭과 함께 태스크의 인스턴스를 유저 인터페이스에서 렌더링하여, 간섭의 존재 상태에서 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응을 요구하도록 구성된다. 태스크의 제1 인스턴스 및 간섭 중 하나 이상은 적어도 하나의 연상 엘리먼트를 포함한다. 유저 인터페이스는 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터를 측정하도록 구성되는데, 데이터는 감정적 부하 하에서의 개인의 감정 처리의 정도의 적어도 하나의 척도를 포함한다. 장치는 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 반응을 실질적으로 동시에 측정하도록 구성된다. 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하도록 구성된다. 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 성과 메트릭에 적어도 부분적으로 기초하여, 다음 중 적어도 하나를 나타내는, 유저 인터페이스에 대한 출력을 생성하도록 구성된다: (i) 약제, 약물, 또는 생물학적 약제의 투여에 반응하여 개인이 이상 반응(adverse event)을 경험할 가능성; (ii) 약제, 약물, 또는 생물학적 약제의 양, 농도, 또는 용량 적정 중 하나 이상에서의 권장된 변화(recommended change), (iii) 개인의 인지 반응 능력(cognitive response capability)의 변화, (iv) 권장된 치료 처방 계획(recommended treatment regimen), 또는 (v) 행동 요법(behavioral therapy), 카운셀링, 또는 운동(physical exercise) 중 적어도 하나의 효과의 권장된 또는 결정된 정도.

상기의 양태 및 구현예 중 하나 이상의 세부 사항은 첨부의 도면 및 이하의 설명에서 기술된다. 다른 피쳐, 양태, 및 이점은 상세한 설명, 도면 및 청구범위로부터 명백해질 것이다.

숙련된 기술자는 본원에서 설명되는 도면은 예시의 목적을 위한 것이다는 것을 이해할 것이다. 몇몇 경우에, 설명된 구현예의 다양한 양태가 설명된 구현예의 이해를 용이하게 하기 위해 과장되거나 또는 확대되어 보여질 수도 있다는 것이 이해되어야 한다. 도면에서, 유사한 참조 문자는 일반적으로 다양한 도면에 전체에 걸쳐 유사한 피쳐, 기능적으로 유사한 및/또는 구조적으로 유사한 엘리먼트를 가리킨다. 도면은 반드시 일정한 축척은 아니며, 대신, 본 교시의 원리를 예시하는 것에 중점을 둔다. 도면은 어떤 식으로든 본 교시의 범위를 제한하도록 의도되는 것은 아니다. 시스템 및 방법은 다음의 도면을 참조하여 다음의 예시적인 설명으로부터 더 잘 이해될 수도 있을 것인데, 도면에서:
도 1은, 본원의 원리에 따른, 예시적인 시스템의 블록도를 도시한다.
도 2는, 본원의 원리에 따른, 예시적인 컴퓨팅 디바이스의 블록도를 도시한다.
도 3a는, 본원의 원리에 따른, 선형적 신념 축적(linear belief accumulation)을 위한 드리프트 확산 모델(drift-diffusion model)의 예시적인 그래픽 묘사를 도시한다.
도 3b는, 본원의 원리에 따른, 비선형적 신념 축적을 위한 드리프트 확산 모델의 예시적인 그래픽 묘사를 도시한다.
도 4는, 본원의 원리에 따른, 예시적인 인지 플랫폼(cognitive platform)에 기초한 신호 및 잡음의 예시적인 플롯을 도시한다.
도 5a 내지 도 5d는, 본원의 원리에 따른, 예시적인 유저 인터페이스에 렌더링될 수 있는 유저에 대한 명령어를 갖는 예시적인 유저 인터페이스를 도시한다.
도 6a 및 도 6b는, 본원의 원리에 따른, 유저 상호 작용을 위한 명령어를 포함하는 유저 인터페이스 및 연상 엘리먼트의 예를 도시한다.
도 7a 내지 도 7d는, 본원의 원리에 따른, 예시적인 유저 인터페이스로 렌더링될 수 있는 예시적인 오브젝트(타겟 또는 비타겟)의 시변 피쳐(time-varying feature)의 예를 도시한다.
도 8a 내지 도 8t는, 본원의 원리에 따른, 유저 인터페이스에서 렌더링될 수 있는 간섭 및 태스크 및 간섭의 동태(dynamics)의 비제한적인 예를 도시한다.
도 9a 내지 도 9p는, 본원의 원리에 따른, 유저 인터페이스에서 렌더링될 수 있는 간섭 및 태스크의 동태의 비제한적인 예를 도시한다.
도 10은, 본원의 원리에 따른, 예시적인 방법의 플로우차트를 도시한다.
도 11은, 본원의 원리에 따른, 예시적인 컴퓨터 시스템의 아키텍쳐를 도시한다.

하기에서 더 상세하게 논의되는 개념의 모든 조합은 (그러한 개념이 상호 불일치하지 않는다면) 본원에서 개시되는 발명 주제의 일부인 것으로 고려된다는 것이 인식되어야 한다. 또한, 참조에 의해 통합되는 임의의 개시에서 나타날 수도 있는 본원에 명시적으로 활용되는 용어는, 본원에서 개시되는 특정한 개념과 가장 부합하는 의미를 부여받아야 한다는 것이 또한 인식되어야 한다.

하기에서 후속하는 것은, 인지 평가를 제공하기 위해 또는 인지 치료(cognitive treatment)를 전달하기 위해 하나 이상의 상호 작용식 유저 엘리먼트를 활용하는 컴퓨터화된 태스크(computerized task)(플랫폼 상호 작용으로서 유저에게 나타나는 컴퓨터화된 태스크를 포함함)에서 연상 엘리먼트(즉, 감정적 또는 정서적(affective) 엘리먼트)를 사용하도록 구성되는 인지 플랫폼을 포함하는 발명 방법, 장치 및 시스템에 관련되는 다양한 개념, 및 그들의 실시형태의 더욱 상세한 설명이다. 예시적인 인지 플랫폼은, 개인의 성과 표시, 및/또는 인지 평가를 제공하도록, 및/또는 인지 치료를 전달하도록 프로세서 실행 가능 명령어(소프트웨어 프로그램을 포함함)를 구현하는 컴퓨터 구현 디바이스 플랫폼과 연관될 수 있다. 다양한 예에서, 컴퓨터 구현 디바이스는 컴퓨터 구현 의료 디바이스 또는 다른 타입의 컴퓨터 구현 디바이스로서 구성될 수 있다.

개시된 개념이 임의의 특정한 구현 방식으로 제한되지 않기 때문에, 상기에서 소개되고 아래에서 더 상세하게 논의되는 다양한 개념은 다양한 방식 중 임의의 방식으로 구현될 수도 있다는 것이 인식되어야 한다. 특정한 구현예 및 애플리케이션의 예는 주로 예시적 목적을 위해 제공된다.

본원에서 사용될 때, 용어 "포함한다(includes)"는, 포함하지만 그러나 그것으로 제한되지는 않는다는 것을 의미하고, 용어 "포함하는(including)"은 포함하는 그러나 그것으로 제한되지는 않는다는 것을 의미한다. 용어 "기초한다(based on)"는 적어도 부분적으로 기초한다는 것을 의미한다.

본원에 사용될 때, 용어 "타겟(target)"은, 상호 작용을 위한 초점이 되도록 (예를 들면, 명령어에서) 개개인에게 명시되는 자극의 타입을 가리킨다. 타겟은 적어도 하나의 특성 또는 피쳐에서 비타겟(non-target)과는 상이하다. 두 개의 타겟은 적어도 하나의 특성 또는 피쳐에 의해 서로 상이할 수도 있지만, 그러나, (예를 들면, 행복한 얼굴과 더 행복한 얼굴 사이 또는 화난 얼굴과 더 화난 얼굴 사이와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 두 가지 상이한 정도의 얼굴 표정 또는 다른 특성/피쳐 차이 사이에서) 선택을 하도록 개인이 지시받는/요구받는 예에서, 전체는 여전히 개인에게 타겟으로서 지시된다.

본원에서 사용될 때, 용어 "비타겟"은, 개인에게 명시적으로 나타내어지든 또는 암시적으로 나타내어지든 간에, 상호 작용을 위한 초점이 되지 않는 자극의 타입을 의미한다.

본원에서 사용될 때, 용어 "태스크"는 개인에 의해 달성될 목표 및/또는 목적을 가리킨다. 본원에서 설명되는 예시적인 시스템, 방법, 및 장치를 사용하여, 컴퓨터화된 태스크는 프로그래밍된 컴퓨터화된 컴포넌트를 사용하여 렌더링되고, 개인은, 컴퓨터화된 태스크를 수행하기 위한 개인으로부터의 의도된 목표 또는 목적에 관해 (예를 들면, 컴퓨팅 디바이스를 사용하여) 지시받는다. 태스크는, 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 컴포넌트(예를 들면, 컴퓨팅 디바이스의 하나 이상의 센서 컴포넌트)를 사용하여, 특정한 자극에 대한 반응을 제공할 것을 또는 보류할 것을 개인에게 요구할 수도 있다. "태스크"는, 측정되고 있는 기준 인지 기능으로서 구성될 수 있다.

본원에서 사용될 때, 용어 "간섭"은, 그것이 주 태스크(primary task)의 개인의 성과와 간섭하도록 개인에게 제시되는 자극의 타입을 가리킨다. 본원의 임의의 예에서, 간섭은, 다른 태스크(주 태스크를 포함함)를 수행함에 있어서, 그것이 개인의 주의력을 돌리거나 또는 방해하는 그러한 방식으로 제시/렌더링되는 태스크의 타입이다. 본원의 몇몇 예에서, 간섭은 짧은 이산 시간 기간에 걸쳐 또는 연장된 시간 기간(주 태스크가 제시되는 시간 프레임 미만)에 걸쳐, 또는 주 태스크의 시간의 전체 기간에 걸쳐 주 태스크와 동시에 제시되는 보조 태스크(secondary task)로서 구성된다. 본원의 임의의 예에서, 간섭은 연속적으로, 또는 계속적으로 제시/렌더링될 수 있다(즉, 소정의 주파수에서, 불규칙하게, 또는 다소 랜덤하게 반복될 수 있다). 예를 들면, 간섭은 주 태스크의 끝에서 또는 주 태스크의 표시 동안 이산적인 중간 기간에 제시될 수 있다. 간섭의 정도는, 주 태스크에 대한 간섭의 표현의 타입, 양 및/또는 시간적 길이에 기초하여 조절될 수 있다.

본원에 사용될 때, 용어 "자극"은 개인으로부터 명시된 기능적 반응을 유발하도록 구성되는 감각 이벤트를 가리킨다. 반응의 정도 및 타입은, 측정 컴포넌트(센서 디바이스 또는 다른 측정 컴포넌트를 사용하는 것을 포함함)와의 개인의 상호 작용에 기초하여 정량화될 수 있다. 자극의 비제한적인 예는, 내비게이션 경로(개인은 아바타 또는 다른 프로세서 렌더링 가이드(processor-rendered guide)를 제어하여 경로를 내비게이팅하도록 지시받음), 또는 타겟이든 또는 비타겟이든 간에, 유저 인터페이스에 렌더링되는 별개의 오브젝트(개인은 컴퓨팅 컴포넌트를 제어하여 별개의 오브젝트에 대해 입력 또는 다른 표시를 제공하도록 지시받음)를 포함한다. 본원의 임의의 예에서, 태스크 및/또는 간섭은 자극을 포함하는데, 자극은 이하에서 설명되는 바와 같은 연상 엘리먼트일 수 있다.

본원에서 사용될 때, "시행(trial)"은 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)의 렌더링의 적어도 하나의 반복 및 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)에 대한 개인의 반응(들)의 적어도 하나의 수신을 포함한다. 비제한적인 예로서, 시행은, 단일 작업의 태스크(single-tasking task)의 적어도 일부분 및/또는 멀티 작업의 태스크(multi-tasking task)의 적어도 일부분을 포함할 수 있다. 예를 들면, 시행은, 플랫폼과 상호 작용함에 있어서의 개인의 작용(action)이, (초의 분수, 1 초, 수 초, 또는 그 이상과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는) 어떤 시간 인터벌 동안 어떤 환경 내에서 또는 소정의 경로의 적어도 일부분을 따라 가이드(컴퓨터화된 아바타를 포함함)가 내비게이팅하는 것으로 나타나는지 및/또는 가이드(컴퓨터화된 아바타를 포함함)로 하여금 경로를 따라 또는 환경 내에서 성과 이정표를 건너게 하는지(또는 건너는 것을 피하게 하는지)의 여부 또는 그에 대한 성공의 정도를 평가하는 것과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는, 개인의 성과가 평가되는 내비게이션 태스크(시각 운동성(visuo-motor) 내비게이션 태스크 포함) 동안의 시간의 기간일 수 있다. 다른 예를 들면, 시행은, 플랫폼과 상호 작용함에 있어서의 개인의 작용이 타겟 대 비타겟(예를 들면, 적색 오브젝트 대 노란색 오브젝트)의 식별/선택, 또는, 두 개의 상이한 타입의 타겟(행복한 얼굴 대 더 행복한 얼굴) 사이의 구별로 나타나는지의 여부 또는 그에 대한 성공의 정도를 평가하는 것과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는, 개인의 성과가 평가되는 타겟 태스크(targeting task) 동안의 시간의 기간일 수 있다. 이들 예에서, 내비게이션 태스크에 대한 시행으로서 지정되는 개인의 성과의 세그먼트는, 타겟 태스크에 대한 시행으로 지정되는 개인의 성과의 세그먼트와 공존하거나 또는 정렬될 필요가 없다.

본원의 임의의 예에서, 오브젝트는 물리적 오브젝트(다각형 또는 다른 오브젝트를 포함함), 얼굴(인간 또는 비인간), 또는 캐리커쳐(caricature), 다른 타입의 오브젝트의 묘사로서 렌더링될 수도 있다.

본원의 임의의 예에서, 시행 및/또는 세션에서 개인이 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)을 수행하기로 되어 있는 방법을 명시하도록 지시(instruction)가 제공될 수 있다. 비제한적인 예에서, 지시는, 내비게이션 태스크(예를 들면, 이 경로 상에 머무르기, 환경의 이들 경로로 진행하기, 경로 또는 환경 내의 소정의 이정표 오브젝트를 건너거나 또는 회피하는 것), 타겟 태스크(예를 들면, 타겟 오브젝트 대 비타겟 오브젝트인 오브젝트의 타입을 설명하거나 또는 나타내는 것, 또는 타겟 오브젝트 대 비타겟 오브젝트인 오브젝트의 타입, 또는 개인이 골라야 하는 두 개의 상이한 타입의 타겟 오브젝트(예를 들면, 행복한 얼굴 대 더 행복한 얼굴)을 설명하거나 또는 나타내는 것)를 개인에게 통지할 수 있고, 및/또는 개인의 성과가 득점될(scored) 방법을 설명할 수 있다. 예에서, 지시는 시각적으로(예를 들면, 렌더링된 유저 인터페이스에 기초하여) 또는 사운드를 통해 제공될 수도 있다. 다양한 예에서, 지시는, 두 번 이상의 시행 또는 세션 이전에 한 번 제공될 수도 있거나, 또는 시행 또는 세션, 또는 이들의 몇몇 조합의 수행 이전에 매번 반복될 수도 있다.

본원에서 설명되는 몇몇 예시적인 시스템, 방법, 및 장치가, 타겟 대 비타겟 사이에서 결정/선택하도록 개인이 지시받는 것/요구받는 것에 기초하지만, 다른 예시적인 구현예에서, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, (얼굴 표정 또는 다른 특성/피쳐 차이의 두 개의 상이한 정도 사이와 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 두 개의 상이한 타입의 타겟 사이에서 개인이 결정/선택할 것을 지시받도록/요구받도록 구성될 수 있다.

또한, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치가 개인에 대해 본원에서 설명될 수도 있지만, 다른 예시적인 구현예에서, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 두 명 이상의 개인, 또는 그룹(임상 모집단을 포함함)의 멤버가 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)을, 개별적으로 또는 동시에, 수행하도록 구성될 수 있다.

본원에서 설명되는 원리에 따른 예시적인 플랫폼 제품 및 인지 플랫폼은, 사회 불안(social anxiety), 우울증(depression), 양극성 장애(bipolar disorder), 주요 우울 장애(major depressive disorder), 외상 후 스트레스 장애(post-traumatic stress disorder), 조현병(schizophrenia), 자폐 스펙트럼 장애(autism spectrum disorder), 주의력 결핍 과다 활동 장애, 치매(dementia), 파킨슨 병(Parkinson's disease), 헌팅턴 병(Huntington's disease), 또는 다른 신경 퇴행성 질환(neurodegenerative condition), 알츠하이머 병(Alzheimer's disease), 또는 다발성 경화증(multiple-sclerosis)과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는, 많은 상이한 타입의 상태에 적용 가능할 수 있다.

본 개시는, 유저 성과 메트릭을 제공하기 위해, 하나 이상의 태스크에서 유저의 성과를 나타내는 데이터를 측정하는 목적을 위한 소프트웨어 또는 다른 프로세서 실행 가능 명령어를 구현하도록 구성되는 예시적인 플랫폼 제품으로서 형성되는 컴퓨터 구현 디바이스에 관한 것이다. 성과 메트릭은 감정적 부하 하에서의 유저의 인지 능력의 평가를 도출하도록 및/또는 인지 치료에 대한 유저의 반응을 측정하도록, 및/또는 유저의 기분(mood) 또는 인지적 또는 정서적 편향(affective bias)의 데이터 또는 다른 정량적 표시(indicia)를 제공하도록 사용될 수 있다. 본원에서 사용될 때, 인지 또는 정서적 편향의 표시는, 긍정의 감정(positive emotion), 시각(perspective), 결과(outcome)와 비교한, 부정의 감정(negative emotion), 시각, 또는 결과에 대한 유저의 선호도를 나타내는 데이터를 포함한다.

비제한적인 예시적 구현예에서, 본원의 예시적인 플랫폼은, 미국 마이애미(MA) 보스턴(Boston) 소재의 Akili Interactive Labs, Inc.에 의한 AKILI™플랫폼 제품(본원에서 "APP(앱)"으로도 또한 참조됨)으로서 형성될 수도 있거나, 그에 기초할 수도 있거나, 또는 그와 통합될 수도 있다.

하기에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 컴퓨팅 디바이스는 데이터를 분석하는 것과 같은 기능성(functionality)을 수행하는 애플리케이션("앱 프로그램")을 포함할 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 센서 컴포넌트로부터의 데이터는, 본원에서 설명되는 바와 같이, 다음 중 두 개 이상을 실질적으로 동시에 수신하도록(측정하는 것을 포함함) 예시적인 컴퓨팅 디바이스 상에서 앱 프로그램을 실행하는 프로세서에 의해 분석될 수 있다: (i) 태스크에 대한 개인으로부터의 반응, (ii) 간섭에 대한 개인의 보조 반응, 및 (iii) 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응. 다른 예로서, 적어도 하나의 센서 컴포넌트로부터의 데이터는, 본원에서 설명되는 바와 같이, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하도록 예시적인 컴퓨팅 디바이스 상에서 앱 프로그램을 실행하는 프로세서에 의해 분석될 수 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템은, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하는 것(머신 학습 분류기(machine learning classifier)를 사용하는 것을 포함함) 및/또는 개인의 인지 스킬을 향상시키는 것을 제공한다. 예시적인 구현예에서, 예시적인 시스템은 이동 통신 디바이스 또는 다른 핸드헬드 디바이스 상에서 실행되는 앱 프로그램을 활용한다. 이러한 이동 통신 디바이스 또는 핸드헬드 디바이스의 비제한적인 예는, iPhone®, BlackBerry®, 또는 안드로이드 기반의 스마트폰과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 스마트폰, 태블릿, 슬레이트, 전자 판독기(전자 리더기(e-reader)), 디지털 어시스턴트, 또는 다른 전자 판독기 또는 핸드헬드, 휴대형 또는 웨어러블 컴퓨팅 디바이스, 또는 임의의 다른 등가의 디바이스, Xbox®(엑스박스), Wii®(위), 또는 게임과 같은 엘리먼트를 렌더링하기 위해 사용될 수 있는 다른 컴퓨팅 시스템을 포함한다. 몇몇 예시적인 구현예에서, 예시적인 시스템은, 내장형 디스플레이를 갖는 스마트 안경, 내장형 디스플레이를 갖는 스마트 고글, 또는 내장형 디스플레이를 갖는 스마트 헬멧과 같은 헤드 마운트형 디바이스를 포함할 수 있고, 유저는, 컨트롤러 또는 입력 디바이스가 헤드 마운트형 디바이스와 무선으로 통신하는 하나 이상의 센서를 구비하는 입력 디바이스 또는 컨트롤러를 소유할 수 있다. 몇몇 예시적인 구현예에서, 컴퓨팅 시스템은, 메인 컴퓨터 및 데스크탑 디스플레이(또는 프로젝터 디스플레이)를 포함하는 데스크탑 컴퓨팅 시스템과 같이, 고정식일 수도 있는데, 유저는 키보드, 컴퓨터 마우스, 조이스틱, 핸드헬드 콘솔, 손목밴드, 또는 유선 또는 무선 통신을 사용하여 메인 컴퓨터와 통신하는 센서를 갖는 다른 웨어러블 디바이스를 사용하여 앱 프로그램에 입력을 제공한다. 본원의 다른 예에서, 예시적인 시스템은 가상 현실 시스템, 증강 현실 시스템, 또는 혼합 현실 시스템일 수도 있다. 본원의 예에서, 센서는 유저의 손, 발, 및/또는 신체의 임의의 다른 부분의 움직임을 측정하도록 구성될 수 있다. 몇몇 예시적인 구현에서, 예시적인 시스템은, 가상 현실(virtual reality; VR) 시스템(유저를 위한 몰입형의 상호 작용식 3D 경험을 포함하는 시뮬레이팅된 환경), 증강 현실(augmented reality; AR) 시스템(사운드, 비디오, 그래픽 및/또는 GPS 데이터와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 컴퓨터 생성 감각 입력(computer-generated sensory input)에 의해 엘리먼트가 증강되는 물리적 실세계 환경의 라이브의 직접 또는 간접 뷰를 포함함), 또는 혼합 현실(mixed reality; MR) 시스템(실세계와 가상 세계를 병합하여, 물리적 및 디지털 오브젝트가 공존하고 실시간으로 실질적으로 상호 작용하는 새로운 환경 및 시각화를 생성하는 하이브리드 현실로서도 또한 참조됨)으로서 형성될 수 있다.

본원에서 사용될 때, 용어 "cData"는, 플랫폼 제품으로서 형성되는 컴퓨터 구현 디바이스와의 유저의 상호 작용의 척도로부터 수집되는 데이터를 가리킨다.

본원에서 사용될 때, 용어 "컴퓨터화된 자극 또는 상호 작용(computerized stimuli or interaction)" 또는 "CSI"는, 자극과의 유저의 상호 작용 또는 다른 상호 작용을 용이하게 하기 위해 유저에게 제시되는 컴퓨터화된 엘리먼트를 가리킨다. 비제한적인 예로서, 컴퓨팅 디바이스는, 청각적 자극(예를 들면, 청각적 연상 엘리먼트 또는 컴퓨터화된 청각적 태스크의 엘리먼트로서 제시됨)을 제시하도록 또는 유저와의 다른 청각적 기반의 상호 작용을 개시하도록, 및/또는 진동 자극(예를 들면, 진동 연상 엘리먼트 또는 컴퓨터화된 진동 태스크의 엘리먼트로서 제시됨)을 제시하도록 또는 유저와의 다른 진동 기반의 상호 작용을 개시하도록, 및/또는 촉각적 자극(예를 들면, 촉각 연상 엘리먼트 또는 컴퓨터화된 촉각적 태스크의 엘리먼트로서 제시됨)을 제시하도록 또는 유저와의 다른 촉각 기반의 상호 작용을 개시하도록, 및/또는 시각적 자극을 제시하도록 또는 유저와의 다른 시각적 기반의 상호 작용을 개시하도록 구성될 수 있다.

컴퓨팅 디바이스가 시각적 CSI를 제공하도록 구성되는 예에서, CSI는 유저에게 제시될 적어도 하나의 유저 인터페이스에서 렌더링될 수 있다. 몇몇 예에서, 적어도 하나의 유저 인터페이스는, 유저가 적어도 하나의 유저 인터페이스에서 렌더링되는 CSI 컴퓨터화된 엘리먼트와 상호 작용할 때 반응을 측정하도록 구성된다. 비제한적인 예에서, 유저 인터페이스는 CSI 컴퓨터화된 엘리먼트(들)가 활성이도록 구성될 수 있고, 유저로부터 적어도 하나의 반응을 필요로 할 수도 있으며, 그 결과, 유저 인터페이스는, 플랫폼 제품과의 유저의 상호 작용의 타입 또는 정도를 나타내는 데이터를 측정하도록 구성된다. 다른 예에서, 유저 인터페이스는, CSI 컴퓨터화된 엘리먼트(들)가 수동이도록 그리고 적어도 하나의 유저 인터페이스를 사용하여 유저에게 제시되도록 구성될 수 있지만 그러나 유저로부터의 반응을 필요로 하지 않을 수도 있다. 이 예에서, 적어도 하나의 유저 인터페이스는, 유저의 상호 작용의 기록된 반응을 배제하도록, 반응을 나타내는 데이터에 가중 인자를 적용하도록(예를 들면, 반응을 더 낮은 또는 더 높은 값으로 가중하도록), 또는 (예를 들면, 오지시된 반응(misdirected response)의 통지 또는 다른 피드백을 유저에게 발행하기 위한) 유저의 오지시된 반응의 척도로서 플랫폼 제품에서의 유저의 반응을 나타내는 데이터를 측정하도록 구성될 수 있다.

한 예에서, 플랫폼 제품은, 디스플레이 컴포넌트, 입력 디바이스, 및 적어도 하나의 프로세싱 유닛을 포함하는 프로세서 구현 시스템, 방법 또는 장치로서 구성될 수 있다. 한 예에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 디스플레이 컴포넌트에서의 디스플레이를 위해, 적어도 하나의 유저 인터페이스를 렌더링하여, 컴퓨터화된 자극 또는 상호 작용(CSI) 또는 다른 상호 작용식 엘리먼트를 상호 작용을 위해 유저에게 제시하도록 프로그래밍될 수 있다. 다른 예에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 플랫폼 제품의 작동 컴포넌트(actuating component)로 하여금, 청각적, 촉각적 또는 진동의 컴퓨터화된 엘리먼트(CSI를 포함함)를 실행하여 자극 또는 유저와의 다른 상호 작용을 실행하게 하도록 프로그래밍될 수 있다. 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 프로그램 제품의 컴포넌트로 하여금, 입력 디바이스를 사용하여 제공되는 반응을 비롯하여, CSI 또는 다른 상호 작용식 엘리먼트와의 유저 상호 작용에 기초하여 적어도 하나의 유저 반응을 나타내는 (cData와 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 데이터를 수신하게 하도록 프로그래밍될 수 있다. 컴퓨터화된 자극 또는 상호 작용(CSI) 또는 다른 상호 작용식 엘리먼트를 유저에게 제시하기 위해 적어도 하나의 유저 인터페이스가 렌더링되는 예에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 유저 인터페이스로 하여금, 적어도 하나의 유저 반응을 나타내는 데이터를 수신하게 하도록 프로그래밍될 수 있다. 적어도 하나의 프로세싱 유닛은 또한, 유저의 반응 사이의 차이를 결정하는 것에 기초하여 개인의 성과 차이를 분석하도록, 및/또는 컴퓨터화된 자극 또는 상호 작용(CSI) 또는 다른 상호 작용식 엘리먼트의 난이도 레벨을, 분석에서 결정되는 개인의 성과에 기초하여 조정하도록, 및/또는 개인의 성과, 및/또는 인지 평가, 및/또는 인지 치료에 대한 반응을 나타내는 플랫폼 제품으로부터의 출력 또는 다른 피드백을 제공하도록 프로그래밍될 수 있다. 몇몇 예에서, 분석 결과는, 컴퓨터화된 자극 또는 상호 작용(CSI) 또는 다른 상호 작용식 엘리먼트의 난이도 레벨 또는 다른 속성을 수정하기 위해 사용될 수도 있다.

비제한적인 예에서, 컴퓨터화된 엘리먼트는, 시각적 태스크로서 유저 인터페이스에서 렌더링되는 또는 청각적, 촉각적, 또는 진동 태스크로서 제시되는 적어도 하나의 태스크를 포함한다. 각각의 태스크는, 유저가 cData 수집의 목적을 위해 자극에 노출된 이후, 유저로부터 반응을 유도하도록 설계되는 상호 작용식 기계적 부분(interactive mechanics)으로서 렌더링될 수 있다.

컴퓨터화된 청각적 태스크의 비제한적인 예에서, 개인은 소정의 컴퓨터 렌더링된 경로를 따르도록 또는 개인에게 방출되는 청각적 단서에 기초하여 다른 환경을 내비게이팅하도록 요구받을 수도 있다. 프로세싱 유닛은, 청각적 컴포넌트로 하여금, 청각적 단서(예를 들면, 사운드 또는 인간 목소리(voice))를 방출하게 하여, 컴퓨터 환경에서의 컴퓨터화된 아바타의 경로를 유지 또는 수정하기 위한 성과 진척도 이정표(performance progress milestone)를 유저에게 제공하도록, 및/또는 개인에게 컴퓨팅 디바이스의 센서에 의해 측정되는 물리적 작용을 수행함에 있어서의 그들의 성공의 정도를 나타내게 하여, 컴퓨터화된 아바타로 하여금 예상된 코스 또는 경로를 유지하게 하도록 구성될 수도 있다.

컴퓨터화된 진동 태스크의 비제한적인 예에서, 개인은 소정의 컴퓨터 렌더링된 경로를 따르도록 또는 개인에게 방출되는 진동 단서에 기초하여 다른 환경을 내비게이팅하도록 요구받을 수도 있다. 프로세싱 유닛은, 작동 컴포넌트를 진동하도록(컴퓨팅 디바이스의 컴포넌트로 하여금 진동하게 하는 것을 포함함) 제어하여, 컴퓨터 환경에서의 컴퓨터화된 아바타의 경로를 유지 또는 수정하기 위한 성과 진척도 이정표를 유저에게 제공하도록, 및/또는 개인에게 컴퓨팅 디바이스의 센서에 의해 측정되는 물리적 작용을 수행함에 있어서의 그들의 성공의 정도를 나타내어, 컴퓨터화된 아바타로 하여금 예상된 코스 또는 경로를 유지하게 하도록 구성될 수도 있다.

컴퓨터화된 청각적 태스크의 비제한적인 예에서, 개인은 터치의 느낌(sense)을 통해 인식되는 하나 이상의 감각과 상호 작용하도록 요구받을 수도 있다. 비제한적인 예에서, 개인과의 상호 작용을 위한 상이한 타입의 촉각적 자극(예를 들면, 터치, 텍스쳐화된 표면 또는 온도의 감각)을 제시하도록 작동 컴포넌트를 작동시키기 위해, 연상 엘리먼트가 프로세싱 유닛을 사용하여 제어될 수도 있다. 예를 들면, 자폐 스펙트럼 장애(autism spectrum disorder; ASD)를 가진 개인은, 소정의 촉각 감각(tactile sensory sensation)(그들이 옷을 입거나 또는 몸단장할 때 터치되는 것을 포함함)에 민감할 수도 있고(그에 대한 혐오를 갖는 것을 포함함); 알츠하이머 병 및 다른 치매를 가진 개인은 터치의 느낌 또는 촉각 감각을 통해 이득을 얻을 수도 있다. 예시적인 촉각적 태스크는, 촉각에 민감한 사람을, 개인으로 하여금 텍스쳐 및 터치 감각과 상호 작용하게 하는 물리적 작용에 참여하게 할 수도 있다.

비제한적인 예에서, 컴퓨터화된 엘리먼트는, 프로그램 제품의 청각적, 촉각적 또는 진동 엘리먼트로서, 또는 유저 인터페이스에서 렌더링되는 플랫폼의 적어도 하나의 플랫폼 상호 작용(게임플레이(gameplay)) 엘리먼트를 포함한다. 플랫폼 제품의 각각의 플랫폼 상호 작용(게임플레이) 엘리먼트는, 상호 작용식 기계적 부분(비디오게임과 같은 기계적 부분의 형태로 포함함) 또는 cData 수집을 위한 타겟일 수도 있거나 또는 아닐 수도 있는 시각적(또는 외형적) 피쳐를 포함할 수 있다.

본원에서 사용될 때, 용어 "게임플레이"는 플랫폼 제품의 양태와의 유저 상호 작용(다른 유저 경험을 포함함)을 포괄한다.

비제한적인 예에서, 컴퓨터화된 엘리먼트는, 유저에게 긍정의 피드백을 나타내기 위한 적어도 하나의 엘리먼트를 포함한다. 각각의 엘리먼트는, 태스크 또는 다른 플랫폼 상호 작용 엘리먼트에서의 성공을 나타내는, 즉, 플랫폼 제품에서의 유저 반응이 태스크 또는 플랫폼 상호 작용(게임플레이) 엘리먼트에 대한 임계 성공 척도(threshold success measure)를 초과했다는 것을 나타내는, 유저에게 방출되는 청각적 신호 및/또는 시각적 신호를 포함할 수 있다.

비제한적인 예에서, 컴퓨터화된 엘리먼트는 유저에게 부정의 피드백을 나타내는 적어도 하나의 엘리먼트를 포함한다. 각각의 엘리먼트는, 태스크 또는 다른 플랫폼 상호 작용(게임플레이) 엘리먼트에서의 실패를 나타내는, 즉, 플랫폼 제품에서의 유저 반응이 태스크 또는 플랫폼 상호 작용 엘리먼트에 대한 임계 성공 척도를 초과하지 않았다는 것을 나타내는, 유저에게 방출되는 청각적 신호 및/또는 시각적 신호를 포함할 수 있다.

비제한적인 예에서, 컴퓨터화된 엘리먼트는 메시징을 위한, 즉 긍정의 피드백 또는 부정의 피드백과는 상이한 유저로의 통신을 위한 적어도 하나의 엘리먼트를 포함한다.

비제한적인 예에서, 컴퓨터화된 엘리먼트는 보상(reward)을 나타내기 위한 적어도 하나의 엘리먼트를 포함한다. 보상 컴퓨터 엘리먼트는, CSI에서 유저 만족도를 촉진시키기 위해 그리고 결과적으로, 긍정의 유저 상호 작용을 (그러므로 유저 경험의 즐거움을) 증가시키기 위해 유저에게 전달되는 컴퓨터 생성 피쳐일 수 있다.

비제한적인 예에서, 인지 플랫폼은 적어도 하나의 연상 엘리먼트(즉, 감정적/정서적 엘리먼트, "EAE")를 렌더링하도록 구성될 수 있다. 본원에서 사용될 때, "연상 엘리먼트"는, 개인으로부터 감정의 반응(즉, 감정/정서/기분 또는 부교감 신경의 각성(parasympathetic arousal)의 개인의 인지 및/또는 신경학적 처리에 기초한 반응) 및/또는 정서적 반응(즉, 긍정의 감정, 시각, 또는 결과와 비교한, 부정의 감정, 시각, 또는 결과에 대한 개인의 선호도에 기초한 반응)을 유발하도록 구성되는 컴퓨터화된 엘리먼트이다.

본원의 다양한 예에서, 연상 엘리먼트(즉, 감정적 엘리먼트 및/또는 정서적 엘리먼트)는, 이미지(얼굴의 이미지를 포함함), 사운드(목소리를 포함함), 또는 유저에 대한 특정한 감정 또는 감정의 조합의 표현을 나타낼 수 있는 또는 그 표현과 상관될 수 있는 또는 유저의 특정한 감정 또는 감정의 조합을 반영하는 인지적 그리고 생물학적 상태를 유발할 수 있는 단어를 포함하는 CSI로서 렌더링될 수 있다. 예시적인 연상 엘리먼트는 개인으로부터 반응을 불러 일으키도록 구성된다. 한 예에서, 연상 엘리먼트는, 부정의 유의성(valence)의 표현(예를 들면, 화난 또는 혐오스러운(disgusted) 표정), 긍정의 유의성의 표정(예를 들면, 행복한 표정), 또는 중립적 표정과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 상이한 유의성의 상이한 표정을 갖는 렌더링된 얼굴(사람 또는 사람이 아닌 동물, 또는 애니메이션화된 생물의 얼굴을 포함함)일 수 있다. 한 예에서, 연상 엘리먼트는, 컴퓨팅 디바이스를 사용하여, 예를 들면, 작동, 오디오, 마이크 또는 다른 컴포넌트를 사용하여 실행되는 감정의 사운드 또는 목소리로서 렌더링될 수 있다. 다른 예에서, 연상 엘리먼트는 개인에게 특별히 커스터마이징될 수 있다. 비제한적인 예로서, 연상 엘리먼트는, 개인의 공포증 또는 외상 후 스트레스 장애(post-traumatic stress disorder; PTSD)에 관련되는 장면(예를 들면, 고소공포증을 가진 자에 대한 높이), 혐오 조건 자극(aversively conditioned stimuli), 특정한 공포증을 갖는 사람들에게 공포가 되는 또는 스트레스를 일으키는 오브젝트(예를 들면, 뱀, 거미, 또는 다른 공포스러운 오브젝트 또는 상황), 또는 위협 단어로서 렌더링될 수 있다. 다른 예에서, 연상 엘리먼트는, 프로세싱 유닛이 청각적, 촉각적 또는 진동의 컴퓨터화된 엘리먼트를 생성하도록 컴포넌트를 작동시키는 것에 기초하여 렌더링될 수 있다.

예에서, 연상 엘리먼트는, 예시적인 단어가 특정한 감정 또는 감정의 조합의 표현을 나타내거나 또는 그와 상관될 때 렌더링될 수 있다. 예를 들면, 단어는 중립적일 수도 있거나, 또는 위협 또는 두려움, 또는 만족감을 유발하는 단어, 또는 다른 타입의 단어일 수도 있다. 비제한적인 예로서, 단어는, "종양(tumor)", "고문(torture)", "충돌(crash)" 또는 "공포(horror)"와 같은 위협(위협 단어)과 관련될 수도 있거나, 또는 "테이블" 또는 "그림"과 같은 중립적인 단어일 수도 있거나, 또는 "행복", "만족", 또는 "미소"와 같은 긍정의 단어일 수도 있다.

비제한적인 예에서, 인지 플랫폼은 멀티 태스크 상호 작용식 엘리먼트를 렌더링하도록 구성될 수 있다. 몇몇 예에서, 멀티 태스크 상호 작용식 엘리먼트는 멀티 태스크 게임플레이(multi-task gameplay; MTG)로서 참조된다. 멀티 태스크 상호 작용식 엘리먼트는, 유저를 다수의 시간적으로 중복되는 태스크, 즉 유저로부터 다수의 실질적으로 동시적인 반응을 요구할 수도 있는 태스크에 참여시키도록 구성되는 상호 작용식 기계적 부분을 포함한다.

본원의 임의의 예에서, 멀티 작업의 태스크는 두 개 이상의 태스크의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 한 구현예의 멀티 태스크 상호 작용식 엘리먼트는, 다수의 시간적으로 중첩하는 태스크, 즉, 개인으로부터 다수의 실질적으로 동시적인 반응을 필요로 할 수도 있는 태스크에 개인을 참여시키도록 구성되는 상호 작용식 기계적 부분을 포함한다. 본원의 비제한적인 예에서, 멀티 작업의 태스크의 적어도 일부분의 개인의 성과에서, 시스템, 방법, 및 장치는 개인의 다수 반응을 나타내는 데이터를 실시간으로 측정하도록, 그리고 또한 (보조 태스크로서) 간섭에 대한 개인으로부터의 제2 반응을 측정하는 것과 실질적으로 동시에 (주 태스크로서) 태스크에 대한 개인으로부터의 제1 반응을 측정하도록 구성된다.

멀티 작업의 태스크를 수반하는 예시적인 구현예에서, 컴퓨터 디바이스는, 짧은 시간 프레임(실시간 및/또는 실질적으로 동시를 포함함) 동안, (예컨대, 적어도 하나의 특별히 프로그래밍된 프로세싱 유닛을 사용하여) 인지 플랫폼으로 하여금, 유저에게, 타겟 구별 및/또는 내비게이션 및/또는 얼굴 표정 인식 또는 오브젝트 인식 태스크와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 두 개 이상의 상이한 타입의 태스크를 제시하게 하도록 구성된다. 컴퓨터 디바이스는 또한, 짧은 시간 프레임(실시간 및/또는 실질적으로 동시를 포함함) 내에, (예컨대, 적어도 하나의 특별히 프로그래밍된 프로세싱 유닛을 사용하여) 멀티 작업의 태스크 동안 수신되는 유저 반응의 타입을 나타내는 데이터를 수집하도록 구성된다. 이들 예에서, 두 개 이상의 상이한 타입의 태스크는 짧은 시간 프레임(실시간 및/또는 실질적으로 동시를 포함함) 내에 개인에게 제시될 수 있고, 컴퓨팅 디바이스는 짧은 시간 프레임(실시간 및/또는 실질적으로 동시를 포함함) 내에 두 개 이상의 상이한 타입의 태스크에 대한 유저 반응(들)을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다.

인지 플랫폼을 사용하여 개인에게 제시되는 컴퓨터화된 태스크 타입에 기초하여, 개인이 인지 플랫폼과 상호 작용하여 태스크(들)를 수행하는 것의 결과로서 예상되는 반응(들)의 타입, 및 인지 플랫폼을 사용하여 수신될(측정되는 것을 포함함) 것으로 예상되는 데이터의 타입은 태스크(들)의 타입에 의존한다. 타겟 구별 태스크(타겟 구별 태스크)의 경우, 인지 플랫폼은, (예를 들면, 이동/정지 태스크(GO/NO-GO task)에서) 타겟과 비타겟 사이에서 선택하는 것 또는 두 개의 상이한 타입의 타겟 사이에서, 예를 들면, 양자택일(two-alternative forced choice; 2AFC) 태스크(두 개의 상이한 정도의 얼굴 표정 또는 다른 특성/피쳐 차이 사이에서 선택하는 것을 포함함)에서 선택하는 것을 비롯한, 개인으로부터 시간에 고유한 및/또는 위치에 고유한 반응을 필요로 할 수도 있다. 내비게이션 태스크의 경우, 인지 플랫폼은 유저로부터 위치 고유의 및/또는 모션 고유의 반응을 요구할 수도 있다. 얼굴 표정 인식 또는 오브젝트 인식 태스크의 경우, 인지 플랫폼은 유저로부터 시간 고유의 및/또는 위치 고유의 반응을 요구할 수도 있다. 비제한적인 예에서, 타겟팅(targeting) 및/또는 내비게이션 및/또는 얼굴 표정 인식 또는 오브젝트 인식 태스크(들)와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 태스크에 대한 유저 반응은, 인지 플랫폼의 입력 디바이스를 사용하여 기록될 수 있다. 이러한 입력 디바이스의 비제한적인 예는, 유저 상호 작용을 기록하도록 구성되는 임의의 형태의 유저 인터페이스를 비롯한, 유저 인터페이스, 오디오 캡쳐 디바이스(예를 들면, 마이크 입력), 또는 (터치스크린 또는 다른 압력 감지 또는 터치 감지 표면, 또는 카메라와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는) 이미지 캡쳐 디바이스에 대한 터치, 스와이프 또는 다른 제스쳐를 캡쳐하기 위한 디바이스를 포함할 수 있다. 다른 비제한적인 예에서, 타겟팅 및/또는 내비게이션 및/또는 얼굴 표정 인식 또는 오브젝트 인식 태스크(들)와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 태스크에 대해 인지 플랫폼을 사용하여 기록되는 유저 반응은, 인지 플랫폼을 포함하는 컴퓨팅 디바이스의 위치, 방위, 또는 움직임의 변화를 야기하는 유저 작용을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스의 위치, 방위, 또는 움직임에 있어서의 그러한 변화는, 센서와 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는, 컴퓨팅 디바이스 내에 배치되는 또는 다르게는 컴퓨팅 디바이스에 커플링되는 입력 디바이스를 사용하여 기록될 수 있다. 센서의 비제한적인 예는, 모션 센서, 위치 센서, 및/또는 (카메라와 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 이미지 캡쳐 디바이스를 포함한다.

본원의 예에서, "실질적으로 동시에"는, 서로의 약 5 밀리초 미만 이내에, 또는 서로의 약 10 밀리초, 약 20 밀리초, 약 50 밀리초, 약 75 밀리초, 약 100 밀리초, 또는 약 150 밀리초, 약 200 밀리초 또는 그 미만, 약 250 밀리초 또는 그 미만 이내에, 태스크가 렌더링된다는 것, 또는 반응 측정이 수행된다는 것을 의미한다. 본원의 임의의 예에서, "실질적으로 동시에"는 평균 인간 반응 시간보다 짧은 시간의 기간이다. 다른 예에서, 두 개의 태스크는, 개인이 사전 설정된 양의 시간 내에 두 개의 태스크 사이에서 전환하는 경우에, 실질적으로 동시적일 수도 있다. "실질적으로 동시에"로 간주되는 전환을 위한 설정된 양 시간은, 1초의 약 1/10 초, 1 초, 약 5 초, 약 10 초, 약 30 초, 또는 그 이상일 수 있다.

몇몇 예에서, 짧은 시간 프레임은, 최대 약 1.0 밀리초 또는 그 이상의 분해능의 임의의 시간 인터벌을 가질 수 있다. 시간 인터벌은, 임의의 합리적인 종료 시간까지의, 약 2.0 밀리초 또는 이상의 주기성의 임의의 분할의 시간의 지속 기간일 수 있지만, 이것으로 제한되는 것은 아니다. 시간 인터벌은, 약 3.0 밀리초, 약 5.0 밀리초, 약 10 밀리초, 약 25 밀리초, 약 40 밀리초, 약 50 밀리초, 약 60 밀리초, 약 70 밀리초, 약 100 밀리초, 또는 그 이상일 수 있지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다. 다른 예에서, 짧은 시간 프레임은, 1 초의 분수, 약 1 초, 약 1.0과 약 2.0 초 사이, 또는 최대 약 2.0 초, 또는 그 이상일 수 있지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다.

본원의 임의의 예에서, 인지 플랫폼은, 태스크의 제시 시간(태스크와의 간섭을 포함함)에 대한 유저의 반응의 반응 시간을 나타내는 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 컴퓨팅 디바이스는, 난이도 레벨을 조정하는 예시적인 방법으로서, 플랫폼 제품 또는 인지 플랫폼으로 하여금, 유저가 태스크에 대한 반응을 제공할 더 작은 또는 더 큰 반응 시간 윈도우를 제공하게 하도록 구성될 수 있다.

비제한적인 예에서, 인지 플랫폼은 단일 태스크 상호 작용식 엘리먼트를 렌더링하도록 구성될 수 있다. 몇몇 예에서, 단일 태스크 상호 작용식 엘리먼트는, 단일 태스크 게임플레이(single-task gameplay; STG)로서 참조된다. 단일 태스크 상호 작용식 엘리먼트는, 주어진 시간 인터벌 단위로 단일 태스크에 유저를 참여시키도록 구성되는 상호 작용식 기계적 부분을 포함된다.

본원의 원리에 따르면, 용어 "인지"는, 생각, 경험, 및 느낌을 통해 지식 및 이해를 획득하는 정신적 작용 또는 과정을 가리킨다. 이것은, 집행 기능, 기억, 지각(perception), 주의력, 감정, 운동 신경 제어(motor control), 및 간섭 처리와 같은 심리학적 개념/도메인을 포함하지만, 그러나 이것으로 제한되지는 않는다. 본원의 원리에 따른 예시적인 컴퓨터 구현 디바이스는, 플랫폼 제품과의 유저 상호 작용을 나타내는 데이터를 수집하도록, 그리고 유저의 성과를 정량화하는 메트릭을 계산하도록 구성될 수 있다. 유저의 성과의 정량자는 (인지 평가를 위한) 인지의 척도를 제공하기 위해 또는 인지 치료의 상태 또는 진척도의 척도를 제공하기 위해 사용될 수 있다.

본원의 원리에 따르면, 용어 "치료"는, 인지, 유저의 기분 또는 인지적 또는 정서적 편향의 레벨에 관련되는 향상과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는, 유저의 능력의 측정 가능한 향상으로 나타나는 플랫폼 제품(APP(앱)의 형태를 포함함)에서의 CSI의 임의의 조작을 가리킨다. 향상의 정도 또는 레벨은, 본원에서 설명되는 바와 같이, 유저의 성과 척도에 기초하여 정량화될 수 있다.

본원의 원리에 따르면, 용어 "세션"은, 플랫폼 제품으로부터 평가 또는 치료를 수신하기 위해 유저가 플랫폼 제품(APP의 형태를 포함함)과 상호 작용하는, 명확한 시작 및 종료를 갖는 이산 시간 기간을 가리킨다. 본원의 예에서, 세션은 적어도 하나의 시행을 가리킬 수 있거나 또는 적어도 하나의 시행 및 적어도 하나의 다른 타입의 측정 및/또는 다른 유저 상호 작용을 포함할 수 있다. 비제한적인 예로서, 세션은 적어도 하나의 시행 및 생리학적 또는 모니터링 컴포넌트 및/또는 인지 테스트 컴포넌트를 사용하는 측정 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 다른 비제한적인 예로서, 세션은, 생리학적 질환(physiological condition) 및/또는 인지 질환을 비롯한, 개인의 상태에 대한 하나 이상의 척도를 나타내는 데이터의 적어도 하나의 시행 및 수신을 포함할 수 있다.

본원의 원리에 따르면, 용어 "평가"는, CSI 또는 플랫폼 제품의 다른 피쳐 또는 엘리먼트와의 유저 상호 작용의 적어도 하나의 세션을 가리킨다. 플랫폼 제품(APP(앱)의 형태를 포함함)을 사용하여 유저에 의해 수행되는 하나 이상의 평가로부터 수집되는 데이터는, 인지의 척도 또는 다른 정량자, 또는 유저의 능력의 다른 양태를 유도하기 위해 사용될 수 있다.

본원의 원리에 따르면, 용어 "인지적 부하(cognitive load)"는, 유저가 태스크를 완료하기 위해 소비하는 것을 필요로 할 수도 있는 정신적 리소스의 양을 가리킨다. 이 용어는 또한, 태스크 또는 게임플레이의 도전 과제(challenge) 또는 난이도 레벨을 가리키기 위해 사용될 수 있다.

본원의 원리에 따르면, 용어 "감정적 부하"는, 감정 정보를 처리하는 것 또는 감정을 조절하는 것과 또는 긍정의 감정, 시각, 결과와 비교한, 부정의 감정, 시각, 또는 결과에 대한 유저의 선호도에서의 정서적 편향과 구체적으로 관련되는 인지적 부하를 가리킨다.

본원의 원리에 따르면, 용어 "자아 고갈(ego depletion)"은, 자기 억제의 힘든 노력의 기간 이후 유저에 의해 도달되는 상태를 가리키며, 추가적인 자기 억제를 발휘할 능력이 감소한 것에 의해 특성 묘사된다. 자아 고갈의 상태는, 전술한 플랫폼 제품의, 청각적, 촉각적, 또는 진동 엘리먼트로서, 또는 유저 인터페이스에서 렌더링되는 상호 작용 엘리먼트에 대한 유저의 반응에 대해 수집되는 데이터에 기초하여 측정될 수도 있다.

본원의 원리에 따르면, 용어 "감정 처리"는, 감정/정서/기분 또는 부교감 신경의 각성의 인지적 및/또는 신경학적 처리에 고유한 인지의 컴포넌트를 가리킨다. 감정 처리의 정도는, 전술한 플랫폼 제품의, 청각적, 촉각적, 또는 진동 엘리먼트로서, 또는 유저 인터페이스에서 렌더링되는 상호 작용 엘리먼트에 대한 유저의 반응에 대해 수집되는 데이터에 기초하여 측정될 수도 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 감정 처리를 MTG 또는 STG에서의 태스크를 위한 명백한 컴포넌트로서 추가하기 위해, 적어도 하나의 연상 엘리먼트(EAE)를 렌더링하기 위해 구성되는 인지 플랫폼을 사용하는 플랫폼 제품(APP을 사용하는 것을 포함함)을 포함한다. 하나의 예에서, 연상 엘리먼트(EAE)는, 감정에 관련되는 인지를 향상시키거나 또는 인지를 평가하도록 구성되는 태스크에서 사용되며, 플랫폼 제품에서 렌더링된 연상 엘리먼트(EAE)와의 유저 상호 작용의 척도로서 수집되는 데이터(cData를 포함함)는, 플랫폼 제품의, 청각적, 촉각적, 또는 진동 엘리먼트로서, 또는 유저 인터페이스를 사용하여 상호 작용을 위해 구성되는 치료 이후에 인지의 평가의 척도 또는 인지의 척도에 대한 향상을 결정하기 위해 사용된다. 연상 엘리먼트(EAE)는, 예컨대 유저 인터페이스로 하여금, 감정적 부하 하에서 유저가 수행할 공간적 태스크를 렌더링하게 하는 것에 의해, 비감정의 인지에 대한 감정의 영향을 측정할 데이터를 수집하도록, 및/또는 예컨대 유저 인터페이스로 하여금, 감정을 조절하기 위한 집행 기능(executive function)의 척도를 활용하는 피쳐를 렌더링하게 하는 것에 의해, 감정에 대한 비감정 인지의 영향을 측정할 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다. 하나의 예시적인 구현예에서, 유저 인터페이스는, MTG로 인한 인지적 부하 하에 있는 동안, (측정 데이터에 기초하여) CSI에 의해 지시되는 감정을 식별하기 위한, 작업 기억(working memory)에 그 식별을 유지하기 위한, 그리고 후속하는 CSI에 의해 지시되는 감정의 척도와 그것을 비교하기 위한 태스크를 렌더링하도록 구성될 수 있다.

하나의 예에서, 유저 인터페이스는, 간섭 처리에 기초한 인지 플랫폼에 기초하여 유저에게 프로그램 플랫폼을 제시하도록 구성될 수도 있다. 간섭 처리를 구현하는 예시적인 시스템, 방법 및 장치에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 유저로부터의 제1 타입의 반응을 요구하는 제1 태스크를 제시하기 위해, 적어도 하나의 제1 유저 인터페이스, 또는 청각적, 촉각적, 또는 진동 신호를 렌더링하도록, 그리고, 제1 태스크와 함께 제1 간섭을 제시하기 위해, 적어도 하나의 제2 유저 인터페이스, 또는 청각적, 촉각적, 또는 진동 신호를 렌더링하여, 제1 간섭의 존재 상태에서 제1 태스크에 대한 유저로부터의 제2 타입의 반응을 요구하도록 프로그래밍된다. 비제한적인 예에서, 제2 타입의 반응은, 제1 태스크에 대한 제1 타입의 반응 및 제1 간섭에 대한 제2 반응을 포함할 수 있다. 다른 비제한적인 예에서, 제2 타입의 반응은 제1 타입의 반응을 포함하지 않을 수도 있고, 제1 타입의 반응과는 상당히 상이할 수도 있다. 적어도 하나의 프로세싱 유닛은 또한, 예컨대 그러나 다음으로 제한되지는 않는, 데이터를 수신하도록 적어도 하나의 유저 인터페이스를 렌더링하는 것에 의해, 플랫폼 제품과의 유저 상호 작용에 기초하여 제1 타입의 반응 및 제2 타입의 반응을 나타내는 (cData와 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 데이터를 수신하도록 프로그래밍된다. 적어도 하나의 프로세싱 유닛은 또한, 유저의 제1 타입 및 제2 타입의 반응의 척도 사이의 차이를 결정하는 것에 기초하여 개인의 성과 차이를 분석하도록, 및/또는 분석에서 결정되는 개인의 성과에 기초하여 제1 간섭 및/또는 제1 태스크의 난이도 레벨을 조정하도록, 및/또는 개인의 성과, 및/또는 인지 평가, 및/또는 인지 치료에 대한 반응, 및/또는 인지의 평가된 척도를 나타낼 수 있는 플랫폼 제품으로부터 출력 또는 다른 피드백을 제공하도록 프로그래밍될 수 있다. 비제한적인 예로서, 간섭 처리에 기초한 인지 플랫폼은, 미국 마이애미(MA) 보스턴 소재의 Akili Interactive Labs, Inc.에 의한 Project: EVOTM 플랫폼일 수 있다.

간섭 처리에 기초하는 본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에서, 유저 인터페이스는, 간섭 처리의 한 컴포넌트로서, 유저가 반응하는 타겟 태스크의 차별적인 피쳐 중 하나는, 간섭 처리에서 형상, 컬러, 및/또는 위치가 간섭 엘리먼트에서 사용될 수도 있는 방식과 유사하게, 감정을 디스플레이하는 플랫폼에서의 피쳐이다.

간섭 처리에 기초하는 본원의 원리에 따른 다른 예시적인 시스템, 방법 및 장치에서, 플랫폼 제품은 연상 엘리먼트(EAE)를 활용하는 인지 태스크와 같은 작업 기억 태스크(working­task)를 포함할 수도 있는데, 이 경우, 정서적 콘텐츠는, MTG 또는 STG 내에서, 매칭에 대한 기초이거나 또는 유저 상호 작용의 일부로서의 주의분산적 엘리먼트(distractive element)이다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, MTG 또는 STG에서 적어도 하나의 통합 연상 엘리먼트(EAE)를 렌더링하도록 구성되는 인지 플랫폼을 사용하는 플랫폼 제품(APP을 사용하는 것을 포함함)을 포함하는데, 이 경우, 유저 인터페이스는 연상 엘리먼트(EAE)에 대한 주의를 명시적으로 끌지 않도록 구성된다. 플랫폼 제품의 유저 인터페이스는, 주의력, 해석, 또는 기억에서의 감정적 편향을 평가 또는 조정하는 목적을 위해 적어도 하나의 연상 엘리먼트(EAE)를 렌더링하도록, 그리고 플랫폼 제품과의 유저 상호 작용을 나타내는 데이터를 수집하도록 구성될 수도 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 하나 이상의 태스크 내에서 제공되는 긍정의 또는 부정의 피드백을 보강하는 적어도 하나의 연상 엘리먼트(EAE)를 렌더링하도록 구성되는 인지 플랫폼을 사용하는 플랫폼 제품(APP을 사용하는 것을 포함함)을 포함한다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 고정된 또는 조정 가능한 레벨의 감정 부하를 유저 상호 작용(게임플레이를 포함함)에 소개하는 적어도 하나의 연상 엘리먼트(EAE)를 렌더링하도록 구성되는 인지 플랫폼을 사용하는 플랫폼 제품(APP을 사용하는 것을 포함함)을 포함한다. 이것은 MTG 또는 STG의 난이도를 조절하는 목적을 위해 사용될 수 있을 것이다. 이것은, 하나 이상의 태스크 내에서 제공되는 긍정의 피드백 또는 부정의 피드백과 충돌하는 연상 엘리먼트(들)(EAE)를 사용하는 것, 또는 유저의 인지 제어 능력에 영향을 끼치도록 자아 고갈을 야기하기 위해 연상 엘리먼트(들)(EAE)를 사용하는 것을 포함한다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, MTG 동안, 적어도 하나의 동시 충돌하는 연상 엘리먼트(들)(EAE)를 상이한 태스크 안으로 렌더링 및 통합하도록 구성되는 인지 플랫폼을 사용하는 플랫폼 제품(APP를 사용하는 것을 포함함)을 포함한다. 이것은, 충돌하는 감정 정보의 유저의 핸들링을 나타내는 플랫폼 제품과의 유저 상호 작용에 관련되는 인지의 척도를 평가 또는 개선하는 목적을 위해 사용될 수 있을 것이다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 태스크 내의 CSI에 대한 반응의 수단으로서, 유저에 의한 물리적 또는 음성 작용의 성과를 검출하기 위해 비디오 또는 오디오 센서를 사용하는 플랫폼 제품(APP을 사용하는 것을 포함함)을 포함한다. 이들 작용은 얼굴 또는 음성 표현, 또는 단어와 같은 감정의 표현일 수도 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 유저가 최적이 아닌 감정 상태에 있다는 것을 수집된 데이터의 분석이 나타내는 경우 플랫폼 제품에서의 더 나은 유저 참여를 가능하게 하기 위한 감정 조절 전략의 일부로서 적어도 하나의 연상 엘리먼트(EAE)를 렌더링하도록 구성되는 인지 플랫폼을 사용하는 플랫폼 제품(APP을 사용하는 것을 포함함)을 포함한다. 예를 들면, 유저가 좌절하고 있고 치료 또는 평가에 적절하게 참여할 수 없다는 것을 플랫폼 제품의 성과 척도의 데이터 분석이 결정하면, 플랫폼 제품은, 유저가 참여할 준비가 충분히 된 것으로 다시 간주되는 시간 인터벌 이후까지, 연상 엘리먼트(EAE)를 활용하는 일반 상호 작용 시퀀스에 어떤 종류의 중단을 도입하도록 구성될 수 있을 것이다. 이것은, 유저의 이전의 성과 데이터에 기초하여 계산되는 시간의 고정된 인터벌 또는 시간의 인터벌일 수 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 상호 작용 시퀀스에서 적어도 하나의 연상 엘리먼트(EAE)를 렌더링하도록, 유저 반응을 측정하도록, 그리고 상응하게 CSI를 조정하도록 구성되는 인지 플랫폼을 사용하는 플랫폼 제품(APP를 사용하는 것을 포함함)을 포함한다. 이들 측정은, 유저의 감정적 반응성의 척도를 결정하기 위해, 연상 엘리먼트(EAE)를 제시하지 않는 플랫폼에서의 상호 작용 시퀀스에 대한 유저 반응과 비교될 수도 있다. 이 측정은, 연상 엘리먼트(EAE)를 제시하지 않는 상호 작용 시퀀스 동안 이루어지는 측정에 대한 비교에 무관하게, 유저의 감정 상태를 평가하는 목적을 위한 것일 수도 있다. CSI 조정은, 소정의 감정 조건 하에서만, 태스크 또는 보상과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 소정의 상호 작용식 엘리먼트를 개시하는 것 또는 플랫폼 제품에서의 더 나은 참여를 가능하게 하기 위한 감정 조절 전략을 개시하는 것일 수도 있을 것이다. 유저 반응 측정은, 터치스크린, 키보드, 또는 가속도계와 같은 입력, 또는 비디오 카메라, 마이크, 안경 추적 소프트웨어/디바이스, 바이오 센서, 및/또는 신경 기록(예를 들면, 뇌파도(electroencephalogram))과 같은 수동의 외부 센서의 사용을 활용할 수도 있고, 플랫폼 제품과의 상호 작용에 직접적으로 관련이 없는 반응뿐만 아니라, 플랫폼 제품과의 유저 상호 작용에 기초한 반응도 포함할 수도 있다. 플랫폼 제품은, 특정한 기분의 척도 및/또는 감정의 반응성에 영향을 끼치는 자아 고갈의 일반적인 상태의 척도를 포함하는 유저의 감정 상태의 척도를 제시할 수 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 가능한 적절한 태스크 반응을 제시하기 위해 적어도 하나의 연상 엘리먼트(EAE)를 렌더링하도록 구성되는 인지 플랫폼을 사용하는 플랫폼 제품(APP를 사용하는 것을 포함함)을 포함한다. 이것은, 감정의 단서를 식별하는 유저의 능력을 평가하기 위해, 또는 적절한 감정의 반응을 선택하기 위해 사용될 수도 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 시간 제한이 조절될 수도 있는 시간 제한 태스크에서 적어도 하나의 연상 엘리먼트(EAE)를 렌더링하도록 구성되는 인지 플랫폼을 사용하는 플랫폼 제품(APP를 사용하는 것을 포함함)을 포함한다. 이것은, 하향식 의식 제어(top­conscious control) 대 상향식 반사 반응(bottom­reflexive response)과 같은, 상이한 인지 프로세스를 통해 유저 반응을 측정하는 목적을 위한 것일 수도 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 하나 이상의 레벨의 유의성에서 연상 엘리먼트(EAE)에 대한 이전의 유저 반응에 기초하여 결정되는 유의성의 레벨을 갖는 적어도 하나의 연상 엘리먼트(EAE)를 렌더링하도록 구성되는 인지 플랫폼을 사용하는 플랫폼 제품(APP를 사용하는 것을 포함함)을 포함한다. 이것은, 자극 또는 난이도 레벨에 걸쳐 태스크에 대한 예상된 유저 성과의 심리 측정 곡선을 생성하는 것, 또는 유저의 태스크 성과가 이동/정지 태스크에서 50% 정확도와 같은 특정한 기준을 충족할 특정한 레벨을 결정하는 것과 같은, 특정한 목표를 달성하기 위해 유의성의 레벨을 점진적으로 조정하는 적응식 알고리즘(adaptive algorithm)을 적용할 수도 있다.

전술한 바와 같이, 본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 프로그래밍된 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 프로세싱 유닛을 사용하여, 인지 플랫폼을 제공하도록 구현될 수 있다. 도 1은, 전술한 인지 플랫폼을 구현하기 위해 사용될 수 있는 본원의 원리에 따른 예시적인 장치(100)를 도시한다. 예시적인 장치(100)는 적어도 하나의 메모리(102) 및 적어도 하나의 프로세싱 유닛(104)을 포함한다. 적어도 하나의 프로세싱 유닛(104)은 적어도 하나의 메모리(102)에 통신 가능하게 커플링된다.

예시적인 메모리(102)는 하드웨어 메모리, 비일시적인 유형의(tangible) 매체, 자기 저장 디스크, 광학 디스크, 플래시 드라이브, 계산 디바이스 메모리(computational device memory), 랜덤 액세스 메모리, 예컨대 그러나 다음으로 제한되지는 않는, DRAM, SRAM, EDO RAM, 임의의 다른 타입의 메모리, 또는 이들의 조합과 같은 그러나 이들로 제한을 포함할 수 있지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다. 예시적인 프로세싱 유닛(104)은, 마이크로 칩, 프로세서, 마이크로프로세서, 특수 목적 프로세서, 주문형 반도체(application specific integrated circuit), 마이크로컨트롤러, 필드 프로그래머블 게이트 어레이, 임의의 다른 적절한 프로세서, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다.

적어도 하나의 메모리(102)는, 프로세서 실행 가능 명령어(106) 및 컴퓨팅 컴포넌트(108)를 저장하도록 구성된다. 비제한적인 예에서, 컴퓨팅 컴포넌트(108)는 다음 중 두 개 이상을 실질적으로 동시에 수신(측정하는 것을 포함함)하기 위해 사용될 수 있다: (i) 태스크에 대한 개인으로부터 반응, (ii) 간섭에 대한 개인의 보조 반응, 및 (iii) 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응. 다른 비제한적인 예에서, 컴퓨팅 컴포넌트(108)는 본원에서 설명되는 바와 같은 적어도 하나의 센서 컴포넌트로부터의 데이터를 분석하기 위해 및/또는 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하기 위해 사용될 수 있다. 다른 비제한적인 예에서, 컴퓨팅 컴포넌트(108)는 컴퓨터 구현 적응식 반응 데드 라인 프로시져(computer-implemented adaptive response-deadline procedure)에서 신호 검출 메트릭을 계산하기 위해 사용될 수 있다. 도 1에서 도시되는 바와 같이, 메모리(102)는 또한 측정 데이터(112)와 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는 데이터(110)를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 다양한 예에서, 측정 데이터(112)는, 생리학적 컴포넌트(도시되지 않음)로부터 수신되는 개인의 생리학적 측정 데이터(하나 이상의 측정에 기초하여 수집되는 데이터를 포함함) 및/또는 (하기에서 더 상세히 설명되는 바와 같이) 장치(100)의 유저 인터페이스에서, 또는 장치(100)의 작동 컴포넌트로부터의 청각적, 촉각적, 또는 진동 신호를 사용하여 렌더링되는 간섭 및/또는 태스크에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터, 및/또는 개인에게 처방되고 있는 또는 처방될 약물, 약제, 생물학적 약제, 또는 다른 의약품의 양, 농도, 또는 용량 적정, 다른 치료 처방 계획 중 하나 이상을 나타내는 데이터를 포함할 수 있다.

비제한적인 예에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛(104)은, 적어도, 다음 중 두 개 이상을 실질적으로 동시에 측정하도록 메모리(102)에 저장되어 있는 프로세서 실행 가능 명령어(106)를 실행한다: (i) 태스크에 대한 개인으로부터의 반응, (ii) 간섭에 대한 개인의 보조 반응, 및 (iii) 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응. 적어도 하나의 프로세싱 유닛(104)은 또한, 적어도, 측정 컴포넌트를 사용하여 수집되는 데이터(적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 포함함)를 분석하여, 컴퓨팅 컴포넌트(108)를 사용하여 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하도록 메모리(102)에 저장되어 있는 프로세서 실행 가능 명령어(106)를 실행한다. 적어도 하나의 프로세싱 유닛(104)은 또한, 계산된 신호 검출 메트릭을 나타내는 값을 송신하도록 송신 유닛을 제어하기 위해 및/또는 신호 검출 메트릭을 나타내는 값을 저장하도록 메모리(102)를 제어하기 위해, 프로세서 실행 가능 명령어(106)를 실행하도록 프로그래밍될 수도 있다.

비제한적인 예에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛(104)은 또한, 계산된 성과 메트릭을 나타내는 값을 송신하도록 송신 유닛을 제어하기 위해 및/또는 계산된 성과 메트릭을 나타내는 값을 저장하도록 메모리(102)를 제어하기 위해 프로세서 실행 가능 명령어(106)를 실행한다.

다른 비제한적인 예에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛(104)은, 적어도, 컴퓨터 구현 적응식 반응 데드 라인 프로시져에서 신호 검출 메트릭을 적용하기 위해, 메모리(102)에 저장되어 있는 프로세서 실행 가능 명령어(106)를 실행한다.

본원의 임의의 예에서, 유저 인터페이스는 그래픽 유저 인터페이스일 수도 있다.

다른 비제한적인 예에서, 측정 데이터(112)는 하나 이상의 생리학적 또는 모니터링 컴포넌트 및/또는 인지 테스트 컴포넌트를 사용하여 측정치로부터 수집될 수 있다. 본원의 임의의 예에서, 하나 이상의 생리학적 컴포넌트는 생리학적 측정을 수행하도록 구성된다. 생리학적 측정은 생리학적 구조 및/또는 기능의 시각화를 위해 사용될 수 있는 생리학적 파라미터 및/또는 데이터의 정량적 측정 데이터를 제공한다.

본원의 임의의 예에서, 측정 데이터(112)는, 반응 시간, 반응 분산, 적중(correct hit), 누락 에러, (비타겟에 대한 반응과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 오경보의 수, 학습 속도, 공간적 편차, 주관적 평가, 및/또는 성과 임계치, 또는 최신 완료된 시행 또는 세션에서의 백분율 정확도(percent accuracy), 히트(hit), 및/또는 미스(miss)를 비롯한, 분석으로부터의 데이터를 포함할 수 있다. 측정 데이터(112)의 다른 비제한적인 예는, 반응 시간, 태스크 완료 시간, 설정된 양의 시간에 완료되는 태스크의 수, 태스크에 대한 준비 시간, 반응의 정확도, 설정된 조건 하에서의 반응의 정확도(예를 들면, 자극 난이도 또는 크기 레벨 또는 다수의 자극의 관련화), 설정된 시간 제한 내에 참가자가 등록할 수 있는 반응의 수, 시간 제한 없이 참가자가 행할 수 있는 반응의 수, 태스크를 완료하는 데 필요한 태스크에서의 시도 횟수, 움직임 안정성, 가속도계 및 자이로스코프 데이터, 및/또는 자체 평가를 포함한다.

본원의 임의의 예에서, 하나 이상의 생리학적 컴포넌트는, 측정 데이터(112)를 제공하기 위해, 전기 활동, 심박수, 혈액 유동, 및 산소화 레벨을 비롯한, 신체 및 신경 시스템의 물리적 특성을 측정하는 임의의 수단을 포함할 수 있다. 이것은, 측정 데이터(112)를 제공하기 위해, 카메라 기반의 심박수 검출, 전기 피부 반응(galvanic skin response)의 측정, 혈압 측정, 뇌파도, 심전도(electrocardiogram), 자기 공명 영상(magnetic resonance imaging), 근적외선 분광법, 및/또는 동공 확장 측정을 포함할 수 있다. 하나 이상의 생리학적 컴포넌트는, 신체 및 신경 시스템의 물리적 특성의 파라미터 값을 측정하기 위한 하나 이상의 센서, 및 하나 이상의 센서에 의해 검출되는 신호를 프로세싱하기 위한 하나 이상의 신호 프로세서를 포함할 수 있다.

측정 데이터(112)를 제공하기 위한 생리학적 측정의 다른 예는, 심전계(electrocardiograph; ECG)를 사용하는 체온, 심장 또는 다른 심장 관련 기능의 측정, 뇌파도(electroencephalogram; EEG)를 사용한 전기 활동, 이벤트 관련 전위(event-related potential; ERP), 기능적 자기 공명 영상(functional magnetic resonance imaging; fMRI), 혈압, 피부의 한 부분에서의 전위, 전기 피부 반응(galvanic skin response; GSR), 뇌자도(magneto-encephalogram; MEG), 눈 추적 디바이스 또는 동공 확장을 결정하기 위해 프로그래밍되는 프로세싱 유닛을 포함하는 다른 광학 검출 디바이스, 기능적 근적외선 분광학(functional near-infrared spectroscopy; fNIRS), 및/또는 양전자 방출 단층 촬영(positron emission tomography; PET) 스캐너를 포함하지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다. EEG-fMRI 또는 MEG-fMRI 측정은, 전기 생리학(EEG/MEG) 데이터 및 혈역학(hemodynamic)(fMRI) 데이터의 동시적 수집을 허용한다.

도 1의 예시적인 장치는, 본원에서 설명되는 예시적인 방법 중 임의의 것을 수행하기 위한 컴퓨팅 디바이스로서 구성될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스는 본원에서 설명되는 예시적인 방법의 기능성 중 몇몇을 수행하기 위한 앱 프로그램을 포함할 수 있다.

본원의 임의의 예에서, 예시적인 장치는, 태스크, 간섭, 및 연상 엘리먼트 중 하나 이상의 타입 또는 난이도 레벨을 조정하기 위한, 데이터의 바이오피드백 및/또는 신경피드백을 컴퓨팅 디바이스에 제공하여 개인의 원하는 성과 레벨을 달성하기 위해, 인지 모니터링 컴포넌트, 질병 모니터링 컴포넌트 및 생리학적 측정 컴포넌트 중 하나 이상과 통신하도록 구성될 수 있다. 비제한적인 예로서, 예를 들면, 개인의 주의력, 기분, 또는 감정 상태를 나타내는 측정 데이터에 기초하여 태스크, 간섭, 및 연상 엘리먼트 중 하나 이상의 타입 또는 난이도 레벨을 수정하기 위해, 바이오피드백은, 개인이 장치와 상호 작용할 때의 개인의 생리학적 측정에 기초할 수 있다. 비제한적인 예로서, 예를 들면, 개인의 인지 상태, (질병 상태에 관련되는 행동 또는 모니터링 시스템으로부터의 데이터에 기초하는 것을 포함하는) 질병 상태를 나타내는 측정 데이터에 기초하여, 태스크, 간섭, 및 연상 엘리먼트 중 하나 이상의 타입 또는 난이도 레벨을 수정하기 위해, 신경피드백은, 개인이 장치와 상호 작용할 때의 인지 및/또는 질병 모니터링 컴포넌트를 사용한 개인의 측정 및 모니터링에 기초할 수 있다.

도 2는, 본원의 원리에 따른 인지 플랫폼을 구현하기 위해 사용될 수 있는 컴퓨팅 디바이스(200)로서 구성되는, 본원의 원리에 따른 다른 예시적인 장치를 도시한다. 예시적인 컴퓨팅 디바이스(200)는 통신 모듈(210) 및 분석 엔진(212)을 포함할 수 있다. 통신 모듈(210)은, 간섭의 부재 상태에서의 태스크에 대한 개인의 적어도 하나의 반응을 나타내는 데이터, 및/또는 간섭의 존재 상태에서 렌더링되고 있는 태스크에 대한 개인의 적어도 하나의 반응을 수신하도록 구현될 수 있다. 한 예에서, 통신 모듈(210)은 다음 중 두 개 이상을 실질적으로 동시에 수신하도록 구현될 수 있다: (i) 태스크에 대한 개인으로부터 반응, (ii) 간섭에 대한 개인의 보조 반응, 및 (iii) 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응. 분석 엔진(212)은, 본원에서 설명되는 바와 같은 적어도 하나의 센서 컴포넌트로부터의 데이터를 분석하도록 및/또는 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하도록 구현될 수 있다. 다른 예에서, 분석 엔진(212)은, 데이터를 분석하여 반응 프로파일, (반응 기준과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 결정 경계 메트릭, 분류기, 및/또는 본원에서 설명되는 다른 메트릭 및 분석을 생성하도록 구현될 수 있다. 도 2의 예에서 도시되는 바와 같이, 컴퓨팅 디바이스(200)는, 분석 엔진(212)을 개시하기 위해 유저가 구현할 수 있는 애플리케이션 프로그램(앱(214))을 프로세서 유닛이 실행할 수 있도록 하는 프로세서 실행 가능 명령어를 포함할 수 있다. 한 예에서, 프로세서 실행 가능 명령어는 소프트웨어, 펌웨어, 또는 다른 명령어를 포함할 수 있다.

예시적인 통신 모듈(210)은, 정보가 컴퓨팅 디바이스(200)와 다른 컴퓨팅 디바이스 또는 컴퓨팅 시스템 사이에서 교환될 수도 있는 임의의 유선 및/또는 무선 통신 인터페이스를 구현하도록 구성될 수 있다. 유선 통신 인터페이스의 비제한적인 예는, USB 포트, RS232 커넥터, RJ45 커넥터, 및 이더넷 커넥터, 및 이들과 관련되는 임의의 적절한 회로부(circuitry)를 포함하지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다. 무선 통신 인터페이스의 비제한적인 예는, Bluetooth®(블루투스) 기술, Wi-Fi(와이파이), Wi-Max(와이맥스), IEEE 802.11 기술, 무선 주파수(radio frequency; RF) 통신, 적외선 데이터 연합(Infrared Data Association; IrDA) 호환 프로토콜, 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 및 공유 무선 액세스 프로토콜(SWAP)을 구현하는 인터페이스를 포함할 수도 있지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다.

예시적인 구현예에서, 예시적인 컴퓨팅 디바이스(200)는, 장치로부터 제2 컴퓨팅 디바이스로 신호를 송신하도록 구성되는 적어도 하나의 다른 컴포넌트를 포함한다. 예를 들면, 적어도 하나의 컴포넌트는, 적어도 하나의 센서 컴포넌트에 의한 측정치를 나타내는 데이터를 포함하는 신호를 제2 컴퓨팅 디바이스로 송신하도록 구성되는 송신기 또는 트랜스시버를 포함할 수 있다.

본원의 임의의 예에서, 컴퓨팅 디바이스(200) 상의 앱(214)은, 렌더링된 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 분석하여 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하도록 컴퓨팅 디바이스의 프로세서 유닛이 분석 엔진을 구현하도록 하는 프로세서 실행 가능 명령어를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 컴퓨팅 디바이스(200) 상의 앱(214)은, 개인의 인지, 기분, 인지 편향(cognitive bias)의 레벨, 또는 정서적 편향의 척도를 나타내는 분류기 출력을 생성하기 위해, 렌더링된 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 분석하여 성과 메트릭의 계산된 값에 기초하여 분류기를 제공하도록 컴퓨팅 디바이스의 프로세서 유닛이 분석 엔진을 구현하도록 하는 프로세서 실행 가능 명령어를 포함할 수 있다. 몇몇 예에서, 앱(214)은, 반응 프로파일에 관한 분류기, (반응 기준과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 결정 경계 메트릭, 분류기, 및 본원에서 설명되는 다른 메트릭 및 분석을 제공하도록 컴퓨팅 디바이스의 프로세싱 유닛이 분석 엔진을 구현하도록 하는 프로세서 실행 가능 명령어를 포함할 수 있다. 몇몇 예에서, 앱(214)은 다음 중 하나 이상을 제공하기 위한 프로세서 실행 가능 명령어를 포함할 수 있다: (i) 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력을 나타내는 분류기 출력, (ii) 개인이 약제, 약물, 또는 생물학적 약제의 투여에 반응하여 이상 반응을 경험할 가능성, (iii) 약제, 약물, 또는 생물학적 약제의 양, 농도, 또는 용량 적정 중 하나 이상의 변화, 및 (iv) 개인의 감정 처리 능력, 권장된 치료 처방 계획, 또는 행동 요법, 카운셀링, 또는 운동 중 적어도 하나의 효과의 정도를 권장 또는 결정하는 것에서의 변화.

본원의 임의의 예에서, 앱(214)은, 생리학적 컴포넌트로부터 수신되는 개인의 생리학적 측정 데이터를 포함하는 측정 데이터, 및/또는 (하기에서 더 상세히 설명되는 바와 같이) 장치(100)의 유저 인터페이스에서 렌더링되는 간섭 및/또는 태스크에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터, 및/또는 개인에게 처방되고 있는 또는 처방될 약물, 약제, 생물학적 약제, 또는 다른 의약품의 양, 농도, 또는 용량 적정, 다른 치료 처방 계획 중 하나 이상을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다.

컴퓨팅 디바이스의 비제한적인 예는, 스마트폰, 태블릿, 슬레이트, 전자 리더기, 디지털 어시스턴트, 또는 본원의 상기에서 설명되는 이동 통신 디바이스 중 임의의 것을 비롯한, 임의의 다른 등가 디바이스를 포함한다. 예로서, 컴퓨팅 디바이스는, 렌더링된 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터를 분석하기 위한 분석 모듈을 포함하는 애플리케이션을 실행하도록 구성되는 프로세서 유닛을 포함할 수 있다.

예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 인간 성과를 평가하기 위해 컴퓨터 구현 적응식 정신 물리학적 프로시져를 사용하는 또는 심리/지각 요법(psychological/perceptual therapy)을 전달하는 컴퓨팅 디바이스를 포함하는 제품의 컴포넌트로서 구현될 수 있다.

반응 프로파일에 기초하여 계산될 수 있는 결정 경계 메트릭의 타입의 비제한적인 예시적 특성은, 신호 검출 정신 물리학적 평가를 위한 반응 기준을 계산하기 위해 표준 프로시져를 사용하여 계산되는 반응 기준(시점 척도)이다. 예를 들면, [Macmillan and Creelman (2004), "Signal Detection: A Users Guide" 2nd edition, Lawrence Erlbaum USA]를 참조한다.

다른 비제한적인 예에서, 결정 경계 메트릭은 단일의 정량적 척도 이상일 수도 있지만, 그러나 오히려, 반응 프로파일 곡선의 한 쪽 또는 다른 쪽에 대한 면적과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는, 어떤 결정 경계 메트릭이 계산될 수 있는지에 기초하여 정량적 파라미터에 의해 정의되는 곡선일 수도 있다. 결정 프로세스의 시변 특성을 평가하기 위한 결정 경계 곡선을 특성 묘사하기 위해 계산될 수 있는 결정 경계 메트릭의 다른 비제한적인 예시적 타입은, 초기 편향 지점(신념 축적 궤도의 시작 지점)과 기준 사이의 거리, 결정 경계까지의 거리, "대기 비용(waiting cost)"(예를 들면, 초기 결정 경계 및 최대 결정 경계로부터의 거리, 또는 그 지점까지의 곡선의 총 면적), 또는 결정 경계와 기준 라인 사이의 면적("평균 결정 경계" 또는 "평균 기준"의 척도를 산출하기 위해 반응 데드라인에 정규화되는 면적을 포함함)을 포함한다. 본원의 예가 반응 기준의 계산에 기초하여 설명될 수도 있지만, 다른 타입의 결정 경계 메트릭이 적용 가능하다.

다음은 인간 의사 결정(드리프트 확산 모델(drift diffusion)에 기초함)의 계산 모델의 비제한적인 예시적 사용의 설명이다. 드리프트 확산 모델이 예로서 사용되지만, Bayesian(베이지안) 모델을 비롯한, 다른 타입의 모델이 적용된다. 드리프트 확산 모델(drift-diffusion model; DDM)은 두 가지 선택 의사 결정을 갖는 시스템에 적용될 수 있다. 예를 들면, [Ratcliff, R. (1978), "A theory of memory retrieval." Psychological Review, 85, 59-108; Ratcliff, R., & Tuerlinckx, F. (2002), "Estimating parameters of the diffusion model: Approaches to dealing with contaminant reaction times and parameter variability", Psychonomic Bulletin & Review, 9, 438-481]를 참조한다. 확산 모델은, 이진 의사 결정 프로세스가 체계적이고 랜덤한 영향(random influence)에 의해 구동된다는 가정에 기초한다.

도 3a는 선형 드리프트 레이트(drift rate)로 나타나는 자극을 갖는 확산 모델의 예시적인 플롯을 도시하는데, 자극으로부터의 신념의 축적의 예시적인 경로를 도시한다. 그것은, 타겟(신호)과 비타겟(잡음)에 대한 시행에 걸친 드리프트 레이트의 분포를 도시한다. 수직 라인은 반응 기준이다. 각각의 시행에 대한 드리프트 레이트는, 드리프트 분포로부터의 드리프트 기준과 샘플 사이의 거리에 의해 결정된다. 프로세스는 지점 x에서 시작하고, 그것이 "A"에 있는 상한 임계치 또는 "B"에 있는 하한 임계치에 도달할 때까지 시간이 지남에 따라 이동한다. DDM은, 개인이 각각의 시간 단계에서 대안적인 임계치 중 하나 또는 다른 임계치에 대한 증거를 누적하고 있고, 결정 임계치가 도달될 때까지, 그 증거를 통합하여 신념을 개발하고 있다는 것을 가정한다. 도달한 임계치가 도달되는지에 따라, 상이한 반응(즉, 반응 A 또는 반응 B)이 개인에 의해 시작된다. 심리적인 응용에서, 이것은, 결정 프로세스가 완료되고 반응 시스템이 활성화되어, 개인이 대응하는 반응을 시작한다는 것을 의미한다. 하기의 비제한적인 예에서 설명되는 바와 같이, 이것은, 시스템 또는 장치의 컴포넌트를 작동시켜 (타겟에 반응하여 유저 인터페이스를 탭하는 것과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 반응을 제공할 것을, 개인의 물리적 작용에게 요구할 수 있다. 체계적인 영향은 드리프트 레이트로 칭해지고, 그들은 주어진 방향으로 프로세스를 구동한다. 랜덤한 영향은 불규칙적인 변동을 일정한 경로에 추가한다. 파라미터의 주어진 세트를 가지고, 모델은 프로세스의 두 가지 가능한 결과에 대한 프로세스 지속 기간(즉, 반응 시간)의 분포를 예측한다.

도 3a는 또한, 경로가 직선이 아니며, 오히려, 랜덤한 영향에 기인하여, 두 개의 경계 사이에서 발진하는 것을 예시하는, 프로세스의 예시적인 드리프트 확산 경로를 도시한다. 개인이 자극을 분류할 것을 요구받는 상황에서, 프로세스는, 개인으로 하여금, 두 개의 가능한 자극 해석의 각각을 발전시키게 하는 시간에 걸쳐 수집되는 정보의 비율을 설명한다. 일단 충분한 명확성을 갖는 신념 지점이 도달되면, 개인은 반응을 시작한다. 도 3a의 예에서, 상위 임계치에 도달하는 프로세스는 양의 드리프트 레이트를 나타낸다. 몇몇 시행에서, 랜덤한 영향은 드리프트를 능가할 수 있고, 프로세스는 하위 임계치에서 종료된다.

드리프트 확산 모델의 예시적인 파라미터는 임계치("A" 또는 "B"), 시작 지점(x), 드리프트 레이트, 및 반응 시간 상수(t0)의 정량자를 포함한다. DDM은, 하나의 임계치에 도달하기 위해 프로세스는 더 많은 시간이 걸린다는 그리고 그것은 덜 빈번하게 다른 임계치(드리프트와 반대쪽)에 도달할 것이다는 표시인, 보수성(conservatism)의 척도를 제공할 수 있다. 시작 지점(x)은, (대안적 반응이 시작되기 이전에 필요한 정보의 양에서의 차이를 반영하는) 편향의 지표를 제공한다. x가 "A"에 더 가까우면, 개인이 반응 B를 실행하기 위해 필요로 할 더 많은 (상대적인) 양의 정보와 비교하여, 개인은 반응 A를 실행하기 위한 신념을 발전시키기 위해서 더 적은 (상대적인) 양의 정보를 필요로 한다. 시작 지점(x)과 임계치 사이의 거리가 더 짧을수록, 개인이 대응하는 반응을 실행하기 위한 프로세스 지속 기간은 더 짧을 것이다. 드리프트 레이트(v)의 양의 값은 상한 임계치("A")에 대한 접근의 평균 레이트의 척도로서 기능한다. 드리프트 레이트는, 반응을 시작하고 실행하기 위해 개인이 신념을 발전시키기 위한 자극에 대한 정보를 흡수하는 시간 단위마다의 상대적인 양의 정보를 나타낸다. 한 예에서, 한 개인의 데이터로부터 계산되는 드리프트 레이트를, 다른 것으로부터의 데이터에 비교하는 것은, 개인의 상대적인 지각 감도의 척도를 제공할 수 있다. 다른 예에서, 드리프트 레이트의 비교는, 태스크 난이도의 상대적 척도를 제공할 수 있다. 반응 시간의 계산을 위해, DDM은 그들의 총 지속 기간의 예측을 허용하고, 반응 시간 상수(t0)는 결정외 프로세스(extra-decisional process)의 지속 기간을 나타낸다. DDM은 태스크를 위한 인간 데이터에서의 정확성 및 반응 시간을 설명하기 위해 나타내어졌다. 도 3a의 비제한적인 예에서, 총 반응 시간은, 자극 인코딩(tS)을 위한 시간의 크기, 결정을 위해 개인이 필요로 하는 시간, 반응 집행을 위한 시간의 합으로서 계산된다.

선형 드리프트 레이트로 나타나는 자극에 기초하는 종래의 드리프트 확산 모델과 비교하여, 본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 비선형 드리프트 레이트로 나타나는 자극을 렌더링하도록 구성되는데, 그 자극은, 시변적이고 명시된 반응 데드라인을 갖는 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)에 기초한다. 결과적으로, 본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 비선형 드리프트 레이트로 나타나는 이들 자극에 기초하는 수정된 확산 모델(수정된 DDM)을 적용하도록 구성된다.

도 3b는 드리프트 확산 계산에서의 비선형 드리프트 레이트의 예시적인 플롯을 도시한다. 수정된 DDM의 예시적인 파라미터는, 임계치("A" 또는 "B"), 시작 지점(x), 드리프트 레이트, 및 반응 시간 상수(t0)의 정량자를 또한 포함한다. 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치와의 유저 상호 작용으로부터 수집되는 데이터에 기초하여, 시스템, 방법, 및 장치는, 비선형 드리프트 레이트를 가지고 수정된 DDM을 적용하여, 본원의 예시적인 플랫폼과의 유저 상호 작용에서 활용되는 전략의 보수성 또는 충동성(impulsivity)의 척도를 제공하도록 구성된다. 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 주어진 개인이, 다른 임계치(드리프트와 반대쪽)에 도달하는 것과 비교하여, 하나에 임계치에 도달하기 위해 프로세스가 필요로 하는 시간의 표시를 제공하기 위해, 수정된 DDM 모델에 기초하여 개인에 의해 사용되는 전략의 보수성 또는 충동성의 척도를 계산하도록 구성된다. 도 3b에서의 시작 지점(x)은 (대안적 반응이 시작되기 이전에 필요한 정보의 양에서의 차이를 반영하는) 편향의 지표를 또한 제공한다. 반응 시간의 계산을 위해, DDM은 그들의 총 지속 기간의 예측을 허용하고, 반응 시간 상수(t0)는 결정외 프로세스(extra-decisional process)의 지속 기간을 나타낸다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에서, 비선형 드리프트 레이트는, (i) 유저 반응에 대한 유저 인터페이스에서 렌더링되는 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)의 일부분의 시변 피쳐(그 결과, 개인이 신념을 발전시키기 위해 이용 가능한 정보의 양은 시간적으로 비선형적인 방식으로 제시됨), 및 (ii) 반응을 시작하기 위해 신념을 발전시키기 위한 개인의 타이밍의 느낌에 영향을 줄 수 있는, 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)의 반응 데드라인의 시간 제한을 비롯한, 자극의 시변성(time-varying nature)으로부터 유래한다. 이 예에서도 또한, 드리프트 레이트(v)의 양의 값은, 상한 임계치("A")에 대한 접근의 평균 레이트의 척도로서 기능한다. 비선형 드리프트 레이트는, 반응을 시작하고 실행하기 위해 개인이 신념을 발전시키기 위해 흡수하는 시간 단위마다의 상대적인 양의 정보를 나타낸다. 한 예에서, 한 개인으로부터 수집되는 반응 데이터로부터 계산되는 드리프트 레이트를, 다른 개인으로부터 수집되는 반응 데이터로부터 계산되는 드리프트 레이트에 비교하는 것은, 개인의 상대적인 지각 감도의 척도를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 다른 예에서, 두 개 이상의 상이한 상호 작용 세션으로부터 주어진 개인으로부터 수집되는 반응 데이터로부터 계산되는 드리프트 레이트의 비교는 태스크 난이도의 상대적 척도를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 개인의 반응의 반응 시간 계산을 위해, 수정된 DDM은 또한 반응 시간의 총 지속 기간의 추정을 허용하고, 반응 시간 상수(t0)는 결정외 프로세스의 지속 기간을 나타낸다. 도 3a의 비제한적인 예에서, 총 반응 시간은, 자극 인코딩(tS)을 위한 시간의 크기, 결정을 위해 개인이 필요로 하는 시간, 반응 집행을 위한 시간의 합으로서 계산된다.

수정된 DDM의 경우, 임계치 사이(즉, "A"와 "B" 사이)의 거리는 보수성의 척도를 제공한다―즉, 그 간격(separation)이 클수록, 개인이 반응을 실행하기 이전에 더 많은 정보가 수집된다. 시작 지점(x)은 상대적인 보수성의 추정치를 또한 제공한다: 프로세스가 두 임계치 사이의 중간 지점 위 또는 아래에서 시작하면, 반응 둘 모두에 대해 상이한 양의 정보가 요구된다; 즉, 하나의 반응에 대해 더욱 보수적인 결정 기준이 적용되고, 반대 반응에 대해서는 더욱 자유로운(즉, 충동적인) 기준이 적용된다. 드리프트 레이트(v)는, 지각 감도 또는 태스크 난이도 중 어느 하나를 나타내는, 시간당 수집되는 (상대적인) 양의 정보를 나타낸다.

도 4는, 개인 또는 그룹 정신 물리학적 데이터의 신호(우측 곡선(402)) 및 잡음(좌측 곡선(404)) 분포, 및 (본원의 하기에서 더욱 상세하게 설명되는 바와 같이) 본원의 원리에 따라 컴퓨팅 디바이스의 유저 인터페이스에서 렌더링되는 태스크 및/또는 간섭에서 개인의 반응으로부터 수집되는 데이터에 기초한, 계산된 반응 기준(400)의 예시적인 플롯을 도시한다. X 축(Z 단위) 상의 기준선의 절편은, '예'(더 우측) 또는 '아니오'(더 좌측)에 반응하는 개인의 경향의 표시를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 반응 기준(400)은, 신호 및 잡음 분포가 교차하는 제로 편향 결정 지점(ρ)의 왼쪽에 있다. 도 4의 비제한적인 예에서, ρ는 Z 단위의 결정 축 상에서의 제로 편향 결정의 위치이고, ρ의 좌측의 반응 기준 값은 충동적 전략을 그리고 ρ의 우측의 반응 기준 값은 보수적 전략을 나타내며, 제로 편향 지점 상의 절편은 균형이 잡힌 전략을 나타낸다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 유저가 피쳐, 또는 다수의 피쳐를 나타내는 반응을 나타내는, (자극으로서) 신호 및 비신호 반응 타겟으로 구성되는, 자극의 일련의 순차적인 표현 또는 자극의 동시적 표현으로 존재하는 본원에서 설명되는 검출 또는 분류 태스크(들)에 기초하여 반응 기준을 계산하도록 구성될 수 있다.

본원의 원리에 따른 개인의 분류 결과를 나타내는 데이터(분류기 출력을 포함함)는, 개인에 대한 치료의 코스의 공식화를 허용하기 위해 또는 치료의 현존하는 코스를 수정하기 위해―개인에게 처방되고 있는 또는 처방될 약물, 생물학적 약제 또는 약제의 양, 농도, 또는 용량 적정 중 하나 이상의 변화를 결정하는 것을 포함함―, 및/또는 개인에게 처방될 약물, 생물학적 약제 또는 약제의 최적의 타입 또는 조합을 결정하기 위해, 신호로서 (관련 동의와 함께), 의료 디바이스, 건강 관리 컴퓨팅 시스템, 또는 다른 디바이스 중 하나 이상으로, 및/또는 개업 의사, 건강 요원, 물리 치료사, 행동 요법사, 스포츠 의학 종사자, 약사, 또는 다른 종사자에게 송신될 수 있다.

본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 컴퓨터화된 분류기, 치료 도구, 및 개인의 주의력, 작업 기억, 및 목표 관리의 평가 및/또는 향상에서의 보조로서 의료, 행동, 건강 관리 또는 다른 전문가에 의해 사용될 수 있는 다른 도구를 제공한다. 예시적인 구현예에서, 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 수정된 DDM을 수집된 데이터에 적용하여 보수성 또는 충동성의 척도를 제공한다. 본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치를 사용하여 수행되는 예시 분석은, 주의력 결핍 및 충동성(ADHD를 포함함)의 척도를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 주의력, 기억, 운동 신경(motor), 반응, 집행 기능, 의사 결정, 문제 해결, 언어 처리, 및 이해력과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 다른 인지적 영역에서의 평가 및/또는 향상에서의 보조로서 사용될 수 있는 컴퓨터화된 분류기, 치료 도구, 및 다른 도구를 제공한다. 몇몇 예에서, 시스템, 방법, 및 장치는, 인지 모니터링 및/또는 질병 모니터링을 위한 사용을 위한 척도를 계산하기 위해 사용될 수 있다. 몇몇 예에서, 시스템, 방법, 및 장치는, 하나 이상의 인지 조건 및/또는 질병 및/또는 집행 기능 장애의 치료 동안 인지 모니터링 및/또는 질병 모니터링을 위한 사용을 위한 척도를 계산하기 위해 사용될 수 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위해 예시적인 분류기를 실행하도록 구성될 수 있다. 예시적인 분류기는, 선형/로지스틱 회귀(linear/logistic regression), 주성분 분석, 일반 선형 혼합 모델, 무작위 결정 포레스트(random decision forest), 지원 벡터 머신(support vector machine), 및/또는 인공 신경망과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 머신 러닝 도구를 사용하여 구축될 수 있다. 비제한적인 예에서, 개인(예를 들면, 공지의 인지 기능 장애, 집행 기능 장애, 질병 또는 다른 인지 질환을 가진 개인)의 라벨링된 모집단의 성과 척도를 사용하여 분류기를 트레이닝시키기 위해 사용될 수도 있는 분류 기법. 트레이닝된 분류기는 성과 메트릭의 계산된 값에 적용되어, 인지의 척도, 기분, 인지 편향의 레벨, 또는 개인의 정서적 편향을 나타내는 분류기 출력을 생성할 수 있다. 트레이닝된 분류기는, 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)에 대한 개인의 반응의 척도에 적용되어, 개인을 모집단 라벨(예를 들면, 인지 장애, 집행 기능 장애, 질병 또는 다른 인지 질환)로서 분류할 수 있다. 예를 들면, 머신 러닝은 클러스터 분석을 사용하여 구현될 수도 있다. 참여하는 개인의 인지적 반응 능력의 각각의 측정치는, 개인을 서브세트 또는 클러스터로서 그룹화하는 파라미터로서 사용될 수 있다. 예를 들면, 서브세트 또는 클러스터 라벨은, 인지 장애, 인지 장애, 집행 기능 장애, 질병 또는 다른 인지 장애의 진단일 수도 있다. 클러스터 분석을 사용하여, 각각의 서브세트의 유사도 메트릭 및 상이한 서브세트 사이의 간격(separation)이 계산될 수 있고, 이들 유사도 메트릭은 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터에 적용되어 그 개인을 서브세트로 분류할 수도 있다. 다른 예에서, 분류기는, 인공 신경망에 기초한 감독형 머신 러닝 도구(supervised machine learning tool)일 수도 있다. 그러한 경우에, 공지의 인지 능력을 가진 개인의 성과 척도는 신경망 알고리즘을 트레이닝시켜 상이한 성과 척도 사이의 복잡한 관계를 모델링하도록 사용될 수도 있다. 트레이닝된 분류기는, 주어진 개인의 성과/반응 척도에 적용되어, 개인의 인지 반응 능력을 나타내는 분류기 출력을 생성할 수 있다. 분류기 생성을 위한 다른 적용 가능한 기법은, 그의/그녀의 인지 성과에 기초하여 인지 능력을 투사하기 위한 회귀 또는 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법을 포함한다. 분류기는 생리학적 척도(예를 들면, EEG) 및 인구 통계학적 척도를 비롯한, 다른 데이터를 사용하여 구축될 수도 있다.

비제한적인 예에서, 각각의 개인의 계산된 성과 메트릭, 및 다음의 카테고리의 결과와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 개인에 대한 다른 공지된 결과 데이터에 기초하여, 개인의 라벨링된 모집단의 성과 척도를 사용하여 분류기를 트레이닝시키기 위해 사용될 수도 있는 분류 기법: (i) 특정한 약제, 약물, 또는 생물학적 약제의 투여에 반응하여 각각의 개인이 경험하는 이상 반응; (ii) (양성이든 음성이든 간에) 개인에 대한 측정 가능한 또는 특성 묘사 가능한 결과로 나타난 개인에게 투여된 약제, 약물, 또는 생물학적 약제의 양, 농도, 또는 용량 적정; (iii) 본원의 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 렌더링되는 단일 작업의 그리고 멀티 작업의 태스크와의 하나 이상의 상호 작용에 기초한 개인의 감정 처리 능력의 임의의 변화; (iv) 권장된 치료 처방 계획, 또는 (양성이든 음성이든 간에) 개인에 대한 측정 가능한 또는 특성 묘사 가능한 결과로 나타난 행동 요법, 카운셀링, 또는 운동 중 적어도 하나의 효과의 정도를 권장 또는 결정하는 것; (v) 인지 테스트 또는 행동 테스트 중 하나 이상에서의 개인의 성과 스코어, 및 (vi) 개인의 인지 질환, 질병 또는 집행 기능 장애의 진척도의 상태 또는 정도. 예시적인 분류기는 공지된 개인의 성과 메트릭의 계산된 값에 기초하여 트레이닝되어, 잠재적 결과에 관하여 다른 아직 분류되지 않은 개인을 가능한 카테고리 중 임의의 카테고리로 분류하는 것이 가능하다.

예시적인 구현예에서, 프로그래밍된 프로세싱 유닛은, 프로세서 실행 가능 명령어를 실행하여 유저 인터페이스에서 간섭과 함께 태스크를 렌더링하도록 구성된다. 본원에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 태스크 및 간섭 중 하나 이상은 시변적일 수 있고 반응 데드라인을 가질 수 있고, 그 결과, 유저 인터페이스는, 장치 또는 시스템과 상호 작용하는 개인으로부터 적어도 하나의 타입의 반응을 수신하기 위한 제한된 시간 기간을 부과한다. 프로세싱 유닛은, 유저 인터페이스를 제어하여 태스크 또는 간섭에 대한 두 개 이상의 상이한 타입의 반응을 나타내는 데이터를 측정하도록 구성된다. 프로그래밍된 프로세싱 유닛은 또한, 프로세서 실행 가능 명령어를 실행하여, 예시적인 시스템 또는 장치로 하여금, 태스크에 대한 개인의 제1 반응 및 간섭에 대한 개인의 제2 반응을 나타내는 데이터를 수신하게 하도록, 데이터의 적어도 일부분을 분석하여 개인의 성과를 대표하는 적어도 하나의 반응 프로파일을 계산하도록, 그리고 반응 프로파일로부터 (반응 기준과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 결정 경계 메트릭을 결정하도록 구성된다. (반응 기준과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 결정 경계 메트릭은, 두 개 이상의 상이한 타입의 반응(반응 A 대 반응 B) 중 적어도 하나의 타입의 반응을 태스크 또는 간섭에 제공하는 개인의 경향의 정량적 척도를 제공할 수 있다. 프로그래밍된 프로세싱 유닛은 또한, 개인의 인지 반응 능력을 나타내는 분류기 출력을 생성하기 위해, 프로세서 실행 가능 명령어를 실행하여 (반응 기준과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 결정 경계 메트릭의 계산된 값에 기초하여 분류기를 실행하도록 구성된다.

한 예에서, 프로세싱 유닛은 또한, 약제, 약물, 생물학적 약제 또는 다른 의약품의 양, 농도, 또는 용량 적정 중 하나 이상을 변경하는 것, 약제, 약물, 생물학적 약제, 또는 다른 의약품의 투여에 반응하여 유저가 이상 반응을 경험할 가능성을 식별하는 것, 개인의 인지 반응 능력의 변화를 식별하는 것, 치료 처방 계획을 권장하는 것, 또는 행동 요법, 카운셀링, 또는 운동 중 적어도 하나의 효과의 정도를 권장 또는 결정하는 것 중 하나 이상에 대해 분류기 출력을 사용한다.

본원의 임의의 예에서, 예시적인 분류기는 개인의 인지 능력의 정량화 가능한 평가를 위한 지능형 프록시로서 사용될 수 있다. 즉, 일단 분류기가 트레이닝되면, 분류기 출력은 다른 인지 또는 행동 평가 테스트의 사용 없이 다수 개인의 인지 반응 능력의 표시를 제공하도록 사용될 수 있다.

인지 결핍을 모니터링하는 것은, 개인, 및/또는 의료, 건강 관리, 행동, 또는 다른 전문가가 (동의 하에) 인지 질환, 질병, 또는 집행 기능 장애의 상태 또는 진척도를 모니터링하는 것을 허용한다. 예를 들면, 알츠하이머 병을 앓고 있는 개인이 초기에 경미한 증상을 나타낼 수도 있지만, 그러나 다른 사람은 더욱 쇠약하게 하는 증상을 갖는다. 인지 증상의 상태 또는 진척도가 규칙적으로 또는 주기적으로 정량화될 수 있는 경우, 그것은, 약제 또는 다른 약물의 형태가 투여될 수도 있는 때의 표시를 제공할 수 있거나 또는 (지원을 받는 삶에 대한 필요성과 같은) 삶의 질이 떨어질 수도 있는 때를 나타낼 수 있다. 인지 결핍을 모니터링하는 것은 또한, 개인, 및/또는 의료, 건강 관리, 행동, 또는 다른 전문가가 (동의 하에), 특히 중재가 소정의 개인에 대해 선택적으로 효과가 있는 것으로 알려지는 경우에, 임의의 치료 또는 중재에 대한 개인의 반응을 모니터링하는 것을 허용한다. 한 예에서, 본원의 분류기에 기초한 인지 평가 도구는, 주의력 결핍 과다 활동 장애(attention deficit hyperactivity disorder; ADHD)를 갖는 개개의 환자일 수 있다. 다른 예에서, 분류기 및 다른 도구는, 본원에서, 화학 요법과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는 공지된 인지 영향을 갖는, 또는 특성 묘사되지 않는 또는 거의 특성 묘사되지 않는 약력학을 수반하는 치료로부터의 임의의 인지 부작용의 존재 및/또는 심각도의 모니터로서 사용될 수 있다. 본원의 임의의 예에서, 데이터의 분류기 분석 및/또는 인지 성과 측정은 30 분마다, 몇 시간마다, 하루에 두 번 또는 그 이상, 매주, 격주로, 매달, 1년에 한 번 수행될 수도 있다.

한 예에서, 분류기는 감정적 부하 하에서의 개인의 성과에 대한 정량화 가능한 척도를 위한 지능형 프록시로서 사용될 수 있다.

비제한적인 예에서, 태스크 및 간섭은, 제한된 기간 내에 개인이 제1 반응 및 제2 반응을 제공하게끔 요구받도록 유저 인터페이스에서 렌더링될 수 있다. 한 예에서, 개인은 제1 반응 및 제2 반응을 실질적으로 동시에 제공하도록 요구받는다.

한 예에서, 프로세싱 유닛은 태스크 및/또는 간섭을 수정하기 위한 적어도 하나의 적응식 프로시져를 적용하는 것을 포함하는 추가 명령어를 실행하고, 그 결과, 제1 반응 및/또는 제2 반응을 나타내는 데이터의 분석이 제1 반응 프로파일의 수정을 나타낸다.

한 예에서, 프로세싱 유닛은 유저 인터페이스를 제어하여 반응 데드라인 프로시져와 연관되는 반응 윈도우의 시간 길이를 수정한다.

한 예에서, 프로세싱 유닛은 유저 인터페이스를 제어하여 유저 인터페이스에 렌더링되는 태스크 또는 간섭의 양태의 시변 특성을 수정한다.

도 3a 및 도 3b와 관련하여 설명되는 바와 같이, 태스크 및/또는 간섭의 시변 특성은 타겟에 관한 정보의 시변 가용성으로 나타나고, 그 결과, 선형 드리프트 레이트는 시간 경과에 따른 신념의 발전을 캡쳐하기에 더 이상 충분하지 않게 된다(오히려 비선형 드리프트 레이트를 필요로 함). 시변 특성은, 컬러, 형상, 생물체의 타입, 표정, 또는 개인이 타겟과 비타겟 사이를 구별하기 위해 필요로 하는 다른 피쳐와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 피쳐일 수 있으며, 그 결과 가용성의 상이한 시간 특성으로 나타난다. 반응 윈도우 길이의 시행 착오 조정(trial-by-trial adjustment)은 또한, 태스크 및/또는 간섭에 성공적으로 반응하기 위해 결정 기준이 필요한 경우의 개인의 지각을 수정하는 시변 특성일 수 있다. 수정될 수 있는 다른 시변 특성은, 신념 축적 및/또는 반응 선택 및 실행에서 인터럽션(interruption)을 초래할 수 있는 병렬 태스크와 간섭이 간섭하는 정도이다.

한 예에서, 태스크 또는 간섭의 한 양태의 시변 특성을 수정하는 것은, 개인의 상호 작용의 두 개 이상의 세션 사이에서 유저 인터페이스에 태스크 또는 간섭을 렌더링하는 것의 시간 길이를 조정하는 것을 포함한다.

한 예에서, 시변 특성은 오브젝트의 속도, 얼굴 표정의 변화율, 오브젝트의 궤도의 방향, 오브젝트의 방위의 변화, 오브젝트의 적어도 하나의 컬러, 오브젝트의 타입, 또는 오브젝트의 사이즈 중 하나 이상이다.

한 예에서, 오브젝트의 타입의 변화는, 제1 타입의 오브젝트로부터 제2 타입의 오브젝트로의 모핑(morphing)을 사용하여 또는 제1 타입의 오브젝트와 제2 타입의 오브젝트의 비례 조합으로서 블렌드쉐입(blendshape)을 렌더링하여 실행된다.

비제한적인 예에서, 프로세싱 유닛은 유저 인터페이스를 렌더링하도록 또는, 다른 컴포넌트로 하여금, 태스크 및/또는 간섭, 시스템 또는 장치의 다른 엘리먼트 또는 다른 피쳐와 상호 작용함에 있어서의 성공의 정도에 대한 개인에 대한 보상을 나타내기 위한 적어도 하나의 엘리먼트를 실행하게 하도록 구성될 수 있다. 보상 컴퓨터 엘리먼트는 예시적인 시스템, 방법 또는 장치에 대한 유저 만족을 증진시키기 위해 유저에게 전달되는 컴퓨터 생성 피쳐일 수 있고, 결과적으로, 긍정적인 유저 상호 작용 및 그에 따른 개인 경험의 즐거움을 증가시킬 수 있다.

한 예에서, 프로세싱 유닛은 또한, 제1 반응 및 제2 반응을 나타내는 데이터로부터 도출되는 편향 감도, 병렬 태스크에 대한 비결정 시간, 병렬 태스크 요구(parallel task demand)에 대한 신념 축적 민감도, 보상 비율 민감도(reward rate sensitivity), 또는 반응 윈도우 추정 효율성(response window estimation efficiency) 중 하나 이상을 나타내는 파라미터를 분류기 출력으로서 계산한다. 편향 감도는, 개인의 편향(다른 타입의 반응과 대비한 하나의 타입의 반응에 대한 경향(예를 들면, 반응 A 대 반응 B))에 기초한 개인이 소정의 태스크에 얼마나 민감한지의 척도일 수 있다. 병렬 태스크에 대한 비결정 시간 민감도는, 간섭이 주 태스크의 개인의 성과와 얼마나 많이 간섭하는지의 척도일 수 있다. 병렬 태스크 요구에 대한 신념 축적 감도는, 주 태스크의 개인의 수행 동안 간섭에 반응하기 위한 신념을 발전/축적하는 개인의 속도의 척도일 수 있다. 보상 비율 민감도는, 반응 데드라인 윈도우의 시간적 길이에 기초하여 개인의 반응이 어떻게 변하는지를 측정하기 위해 사용할 수 있다. 반응 데드라인 윈도우의 끝 근처에 있을 때(예를 들면, 개인이 시야에서 막 벗어나려는 간섭을 보게 될 때), 개인은 결정을 내릴 시간을 다 쓰고 있다는 것을 알게 된다. 이것은 개인의 반응이 상응하게 어떻게 변하는지를 측정한다. 반응 윈도우 추정 효율성은 다음과 같이 설명된다. 개인이 작용하는/반응하는 또는 작용하지 않거나/반응하지 않는 결정을 내리고 있을 때, 그 결정은, 개인이 반응할 시간을 다 쓰고 있다고 생각하는 때에 기초할 필요가 있다. 다양한 윈도우의 경우, 개인은 그 윈도우를 완벽하게 측정할 수 없을 것이지만, 그러나 충분한 시행/세션을 가지면, 반응 데이터에 기초하여, 태스크 또는 간섭에서의 오브젝트의 시변 양태(예를 들면, 궤도)에 기초하여 그 추정을 얼마나 잘하고 있는지를 추론하는 것은 가능할 수도 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 주목하는 인지 능력의 척도에 관해 이전에 분류된 개인에 대한 인간 의사 결정의 계산 모델의 출력으로부터의 피드백 데이터에 기초하여 개인의 인지 능력의 척도의 예측 모델을 트레이닝시키도록 구성될 수 있다. 본원에서 사용될 때, 용어 "예측 모델"은, 연속하는 출력 값을 제공하는 모델 및/또는 별개의 라벨에 기초한 모델에 기초하여 트레이닝되고 개발되는 모델을 포괄한다. 본원의 임의의 예에서, 예측 모델은 분류기 모델을 포괄한다. 예를 들면, 분류기는 복수의 트레이닝 데이터세트를 사용하여 트레이닝될 수 있는데, 여기서 각각의 트레이닝 데이터세트는 개인의 그룹으로부터 미리 분류된 개인과 관련된다. 트레이닝 데이터세트의 각각은, 본원에서 설명되는 예시적인 장치, 시스템, 또는 컴퓨팅 디바이스와의 분류된 개인의 상호 작용에 기초한, 태스크에 대한 분류된 개인의 제1 반응을 나타내는 데이터 및 간섭에 대한 분류된 개인의 제2 반응을 나타내는 데이터를 포함한다. 예시적인 분류기는 또한, 인지 테스트, 및/또는 행동 테스트에서의 분류된 개인의 성과를 나타내는 데이터, 및/또는 분류된 개인의 인지 질환, 질병, 또는 장애(집행 기능 장래를 포함함)의 상태 또는 진척도의 진단을 나타내는 데이터를 입력으로서 취할 수 있다.

본원의 임의의 예에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 장치(인지 플랫폼을 포함함)의 작동 컴포넌트로 하여금, 청각적, 촉각적 또는 진동의 컴퓨터화된 엘리먼트를 실행하여 자극 또는 개인과의 다른 상호 작용을 실행하게 하도록 프로그래밍될 수 있다. 비제한적인 예에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 인지 플랫폼의 컴포넌트로 하여금, 입력 디바이스를 사용하여 제공되는 반응을 비롯한, 태스크 및/또는 간섭과의 유저 상호 작용에 기초하여 개인으로부터 적어도 하나의 반응을 나타내는 데이터를 수신하게 하도록 프로그래밍될 수 있다. 적어도 하나의 그래픽 유저 인터페이스가 개인에게 컴퓨터화된 자극을 제시하도록 렌더링되는 예에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 그래픽 유저 인터페이스로 하여금, 개인으로부터의 적어도 하나의 반응을 나타내는 데이터를 수신하게 하도록 프로그래밍될 수 있다.

본원의 임의의 예에서, 태스크 및/또는 간섭에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터는, 자이로스코프, 가속도계, 모션 센서, 위치 센서, 압력 센서, 및 광학 센서, 청각 센서, 진동 센서, 비디오 카메라, 압력 감지 표면, 터치 감지 표면, 또는 다른 타입의 센서와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 본원의 예시적인 시스템 및 장치에 포함되는 및/또는 그들에 커플링되는 적어도 하나의 센서 디바이스를 사용하여 측정될 수 있다. 다른 예에서, 태스크 및/또는 간섭에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터는, 비디오 카메라, 마이크, 조이스틱, 키보드, 마우스, 트레드밀, 일립티컬(elliptical), 바이시클, 스테퍼, 또는 게임용 시스템(Wii®, PlayStation®, 또는 Xbox® 또는 다른 게임용 시스템을 포함함)을 비롯한, 다른 타입의 센서 디바이스를 사용하여 측정될 수 있다. 데이터는, 개인이 태스크 및/또는 간섭과 함께 제시되는 자극에 대한 반응을 실행하였을 때, 적어도 하나의 센서 디바이스를 사용하여 검출 및/또는 측정되는 개인의 물리적 작용에 기초하여 생성될 수 있다.

유저는 컴퓨터 디바이스와 상호 작용하는 것에 의해 태스크에 반응할 수도 있다. 한 예에서, 유저는, 다른 것들 중에서도, 영숫자 또는 방향 입력을 위한 키보드; 이동/정지 클릭, 스크린 위치 입력, 및 움직임 입력을 위한 마우스; 움직임 입력, 스크린 위치 입력, 및 입력 클릭을 위한 조이스틱; 오디오 입력을 위한 마이크; 스틸(still) 또는 모션 광학 입력을 위한 카메라; 디바이스 움직임 입력을 위한 가속도계 및 자이로스코프와 같은 센서를 사용하여 반응을 실행할 수도 있다. 게임 시스템에 대한 비제한적인 예시적 입력은, 내비게이션 및 클릭 입력을 위한 게임 컨트롤러, 가속도계 및 자이로스코프 입력을 갖는 게임 컨트롤러, 및 모션 광학 입력을 위한 카메라를 포함하지만 그러나 이들로 제한되지는 않는다. 모바일 디바이스 또는 태블릿에 대한 예시적인 입력은, 다른 것들 중에서도, 화면 위치 정보 입력, 가상 키보드 영숫자 입력, 이동/정지 탭 입력, 및 터치스크린 움직임 입력을 위한 터치 스크린; 가속도계 및 자이로스코프 모션 입력; 오디오 입력을 위한 마이크; 및 스틸 또는 모션 광학 입력을 위한 카메라를 포함한다. 다른 예에서, 개인의 반응을 나타내는 데이터는, 뇌파도(EEG), 뇌자도(MEG), 심박수, 심박 변이도, 혈압, 체중, 안구 움직임, 동공 팽창, 전기 피부 반응과 같은 피부 전기 반응, 혈당치, 호흡 수, 및 혈액 산소화와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 유저의 물리적 상태로부터의 입력을 통합하기 위한 생리학적 센서/척도를 포함할 수 있다.

본원의 임의의 예에서, 개인은 버튼을 클릭하는 것 및/또는 커서를 스크린 상의 정확한 위치로 이동시키는 것, 머리 움직임, 손가락 또는 손 움직임, 음성 반응, 안구 움직임의 물리적 작용, 또는 개인의 다른 작용을 통해 반응을 제공하도록 지시받을 수도 있다.

비제한적인 예로서, 유저가 코스 또는 환경을 내비게이팅하는 것 또는 다른 시각 운동성 활동을 수행할 것을 요구하는 유저 인터페이스에서 렌더링되는 태스크 또는 간섭에 대한 개인의 반응은, 적어도 하나의 타입의 센서 디바이스를 사용하여 검출 및/또는 측정되는 (조종(steering)과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 움직임을 행할 것을 개인에게 요구할 수도 있다. 검출 또는 측정으로부터의 데이터는, 반응을 나타내는 데이터에 대한 반응을 제공한다.

비제한적인 예로서, 타겟과 비타겟 사이를 구별할 것을 유저에게 요구하는 유저 인터페이스에서 렌더링되는 태스크 또는 간섭에 대한 개인의 반응은, 적어도 하나의 타입의 센서 디바이스를 사용하여 검출 및/또는 측정되는 (태핑 또는 다른 공간적으로 또는 시간적으로 구별하는 표시와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는) 움직임을 행할 것을 개인에게 요구할 수도 있다. 개인의 움직임의 검출 또는 다른 측정에 기초하여 시스템 또는 장치의 (본원에서 설명되는 적어도 하나의 센서 또는 다른 디바이스 또는 컴포넌트와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는) 컴포넌트에 의해 수집되는 데이터는, 개인의 반응을 나타내는 데이터를 제공한다.

예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 선형/로지스틱 회귀, 주성분 분석, 일반 선형 혼합 모델, 무작위 결정 포레스트, 지원 벡터 머신, 또는 인공 신경망과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 머신 러닝 도구 및 계산 기법을 사용하여, 태스크 및/또는 간섭에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터, 및/또는 하나 이상의 생리학적 척도로부터의 데이터에 예측 모델을 적용하여, 개개인의 인지 반응 능력을 나타내는 분류기 출력을 생성하기 위한, 각각의 측정치 단독보다는 더욱 민감한 복합 변수 또는 프로파일을 생성하도록 구성될 수 있다. 한 예에서, 분류기 출력은, 질병, 장애 또는 인지 질환의 표시를 검출하는 것, 또는 인지 건강을 평가하는 것과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 다른 표시를 위해 구성될 수 있다.

본원의 예시적인 분류기는, 출력을 제공하기 위해 인지 플랫폼과의 개인의 상호 작용 세션으로부터 수집되는 데이터에 적용되도록 트레이닝될 수 있다. 비제한적인 예에서, 예측 모델은, 개인의 인지 반응 능력을 분류하기 위해 태스크 및/또는 간섭에 대한 개인의 반응으로부터 수집되는 데이터에 적용될 수 있는 표준 표를 생성하기 위해 사용될 수 있다.

인지 능력의 평가의 비제한적인 예는, 간이 정신 진단 검사(Mini Mental State Exam), CANTAB 인지 종합 테스트(CANTAB cognitive battery), 주의력 변수 테스트(Test of Variables of Attention; TOVA), 신경 심리학적 상태의 평가를 위한 반복 가능한 종합 테스트(Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status), 특정한 질환에 관련이 있는 전반적 임상 인상 척도(Clinical Global Impression scales relevant to specific conditions), 임상의의 인터뷰 기반의 변화의 인상(Clinician's Interview-Based Impression of Change), 중증 장애 종합 테스트(Severe Impairment Battery), 알츠하이머 질환 평가 척도(Alzheimer's Disease Assessment Scale), 양성 및 음성증후군 척도(Positive and Negative Syndrome Scale), 정신 분열증 인지도 평가 척도(Schizophrenia Cognition Rating Scale), 코너스 성인 ADHD 평가 척도(Conners Adult ADHD Rating Scales), 해밀턴 우울 척도(Hamilton Rating Scale for Depression), 해밀턴 불안 척도(Hamilton Anxiety Scale), 몽고메리-아스버그 우울증 평가 척도(Montgomery-Asberg Depressing Rating scale), 영 매니아 평가 척도(Young Mania Rating Scale), 어린이 우울증 평가 척도(Children's Depression Rating Scale), 펜실베이니아 주립대학교의 걱정에 대한 설문(Penn State Worry Questionnaire), 병원 불안 및 우울증 척도(Hospital Anxiety and Depression Scale), 이상 행동 체크리스트(Aberrant Behavior Checklist), 일상 생활에 대한 활동 척도(Activities for Daily Living scale), ADHD 자기 보고 척도(ADHD self-report scale), 긍정적 정서와 부정적 정서의 스케줄(Positive and Negative Affect Schedule), 우울증 불안 스트레스 척도(Depression Anxiety Stress Scales), 간이 우울 증상 평가 척도(Quick Inventory of Depressive Symptomatology), 및 PTST 체크리스트(PTSD Checklist)와 같은 평가 척도(assessment scale) 또는 설문 조사를 포함한다.

다른 예에서, 평가는, 지각 능력, 반응 및 다른 운동 기능, 시력, 장기 기억, 작업 기억, 단기 기억, 논리, 및 의사 결정에 대한 테스트를 비롯한, 인지 또는 행동 연구에서의 인지의 범위의 특정한 기능, 및 TOVA, MOT(motion-object tracking; 모션 오브젝트 추적), SART, CDT(change detection task; 변화 검출 태스크), UFOV(useful field of view; 유용한 시야), 필터 태스크(Filter task), WAIS 숫자 심볼(digit symbol), 트룹(Troop), 사이먼 태스크(Simon task), 주의 과실(Attentional Blink), N 백 태스크(N-back task), PRP 태스크, 태스크 전환 테스트, 및 플랭커 태스크(Flanker task)를 포함하는 그러나 이들로 제한되지는 않는 다른 특정한 예시적인 측정을 테스트할 수도 있다.

비제한적인 예에서, 본원에서 설명되는 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 많은 상이한 타입의 신경 심리학적 질환(neuropsychological condition), 예컨대 그러나 다음으로 제한되지는 않는, 치매, 파킨슨 병, 대뇌 아밀로이드 맥관병증(cerebral amyloid angiopathy), 가족성 아밀로이드 신경병증(familial amyloid neuropathy), 헌팅턴 병, 또는 다른 신경 퇴행성 질환, 자폐 스펙트럼 장애(autism spectrum disorder; ASD), 16p11.2 복제의 존재(presence of the 16p11.2 duplication), 및/또는 집행 기능 장애, 예컨대 그러나 다음으로 제한되지는 않는 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD), 감각 처리 장애(sensory-processing disorder; SPD), 경도 인지 장애(mild cognitive impairment; MCI), 알츠하이머 병, 다발성 경화증, 조현병, 주요 우울 장애(major depressive disorder; MDD), 또는 불안(사회 불안을 포함함), 양극성 장애, 외상 후 스트레스 장애, 조현병, 치매, 알츠하이머 병, 또는 다발성 경화증에 적용 가능할 수 있다.

본 개시는, 유저 성과 메트릭을 제공하기 위해, 하나 이상의 태스크에서의 유저의 성과를 나타내는 데이터를 측정하는 목적을 위한 소프트웨어 및/또는 다른 프로세서 실행 가능 명령어를 구현하도록 구성되는 예시적인 인지 플랫폼으로서 형성되는 컴퓨터 구현 디바이스에 관한 것이다. 예시적인 성과 메트릭은, 감정적 부하 하에서의 유저의 인지 능력의 평가를 도출하도록 및/또는 인지 치료에 대한 유저의 반응을 측정하도록, 및/또는 유저의 상태(생리학적 질환 및/또는 인지 질환을 포함함)의 데이터 또는 다른 정량적 표시를 제공하도록 사용될 수 있다. 본원의 원리에 따른 비제한적인 예시적 인지 플랫폼은, 인지 플랫폼과의 개인의 상호 작용으로부터 수집되는 데이터 및/또는 그 데이터의 분석(및 연관된 계산)에 기초하여 계산되는 메트릭에 기초하여, 약물, 생물학적 약제 또는 다른 약제를 개인이 투여받고 있는(또는 투여받을 예정인) 경우, 신경 심리학적 질환, 자폐 스펙트럼 장애(ASD), 16p11.2 복제의 존재, 및/또는 집행 기능 장애, 및/또는 인지 플랫폼의 사용의 잠재적인 효율에 관해 개인을 분류하도록 구성될 수 있다. 본원의 원리에 따른 다른 비제한적인 예시적 인지 플랫폼은, 인지 플랫폼과의 개인의 상호 작용으로부터 수집되는 데이터 및/또는 그 데이터의 분석(및 연관된 계산)에 기초하여 계산되는 메트릭에 기초하여, 신경 퇴행성 질환에 관한 것을 비롯한, 신경 심리학적 질환의 발병의 가능성 및/또는 진척도의 단계에 관하여, 개인을 분류하도록 구성될 수 있다. 신경 퇴행성 질환은, 알츠하이머 병, 치매, 파킨슨 병, 대뇌 아밀로이드 맥관병증, 가족성 아밀로이드 신경병증, 또는 헌팅턴 병일 수 있지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다.

본원의 원리에 따른 신경 퇴행성 질환의 발병의 가능성 및/또는 진척도의 단계에 관한 개체의 임의의 분류는, 개인에 대한 치료의 코스의 공식화를 허용하기 위해 또는 치료의 현존하는 코스를 수정하기 위해―개인에 대한 약물, 생물학적 약제 또는 약제의 용량 적정의 변화를 결정하는 것을 포함함―, 또는 개인에 대한 약물, 생물학적 약제 또는 약제의 최적의 타입 또는 조합을 결정하기 위해, 신호로서, 의료 디바이스, 건강 관리 컴퓨팅 시스템, 또는 다른 디바이스로, 및/또는 개업 의사, 건강 요원, 물리 치료사, 행동 요법사, 스포츠 의학 종사자, 약사, 또는 다른 종사자에게 송신될 수 있다.

본원의 임의의 예에서, 인지 플랫폼은, 의료 디바이스 플랫폼, 모니터링 디바이스 플랫폼, 스크리닝 디바이스 플랫폼, 또는 다른 디바이스 플랫폼의 임의의 조합으로서 구성될 수 있다.

본 개시는 또한, 하나 이상의 생리학적 또는 모니터링 컴포넌트 및/또는 인지 테스트 컴포넌트와 커플링하도록 구성되는 인지 플랫폼을 포함하는 예시적인 시스템에 관한 것이다. 몇몇 예에서, 시스템은 하나 이상의 다른 생리학적 또는 모니터링 컴포넌트 및/또는 인지 테스트 컴포넌트와 통합되는 인지 플랫폼을 포함한다. 다른 예에서, 시스템은, 하나 이상의 생리학적 또는 모니터링 컴포넌트 및/또는 인지 테스트 컴포넌트와는 별개로 수용되고 그들과 통신하도록 구성되는 인지 플랫폼을 포함하여, 그러한 하나 이상의 컴포넌트를 사용하여 이루어진 측정치를 나타내는 데이터를 수신한다.

본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에서, 프로세싱 유닛은, 유저 인터페이스를 제어하여, 반응 데드라인 프로시져와 연관되는 반응 윈도우의 시간 길이를 수정하도록 프로그래밍될 수 있다.

본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에서, 프로세싱 유닛은 유저 인터페이스를 제어하여, 유저 인터페이스에 렌더링되는 태스크 또는 간섭의 양태의 시변 특성을 수정하도록 구성될 수 있다. 예를 들면, 태스크 또는 간섭의 양태의 시변 특성을 수정하는 것은, 개인의 상호 작용의 두 개 이상의 세션 사이에서 유저 인터페이스에서의 태스크 또는 간섭의 렌더링의 시간 길이를 조정하는 것을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 시변 특성은 오브젝트의 속도, 얼굴 표정의 변화율, 오브젝트의 궤도의 방향, 오브젝트의 방위의 변화, 오브젝트의 적어도 하나의 컬러, 오브젝트의 타입, 또는 오브젝트의 사이즈 중 하나 이상이다. 본원의 임의의 예에서, 전술한 시변 특성은, 장치(예를 들면, 컴퓨팅 디바이스 또는 인지 플랫폼)와의 개인의 상호 작용의 감정적 부하를 수정하기 위해 연상 엘리먼트를 포함하는 오브젝트에 적용될 수 있다.

본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에서, 오브젝트의 타입의 변화는, 제1 타입의 오브젝트로부터 제2 타입의 오브젝트로의 모핑을 사용하여 또는 제1 타입의 오브젝트와 제2 타입의 오브젝트의 비례 조합으로서 블렌드쉐입(blendshape)을 렌더링하여 실행된다.

본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에서, 프로세싱 유닛은 또한, 제1 반응 및 제2 반응을 나타내는 데이터로부터 도출되는 편향 감도, 병렬 태스크에 대한 비결정 시간, 병렬 태스크 요구에 대한 신념 축적 민감도, 보상 비율 민감도, 또는 반응 윈도우 추정 효율성 중 하나 이상을 나타내는 파라미터를 분류기 출력으로서 계산하도록 프로그래밍될 수 있다.

본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에서, 프로세싱 유닛은 또한, 유저 인터페이스를 제어하여 태스크를 연속적인 시각 운동성 추적 태스크로서 렌더링하도록 프로그래밍될 수 있다.

본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에서, 프로세싱 유닛은 유저 인터페이스를 제어하여 간섭을 타겟 구별 태스크로서 렌더링한다.

본원에서 사용될 때, 타겟 구별 태스크는 또한 지각 반응 태스크로서 참조될 수도 있는데, 여기서, 개인은 명시된 형태의 반응을 통해 타겟 자극 및 비타겟 자극을 포함하는 두 가지 피쳐의 반응 태스크를 수행하도록 지시받는다. 비제한적인 예로서, 그 명시된 타입의 반응은, 개인이, 타겟 자극(예를 들면, 디바이스의 방위를 이동시키거나 또는 변경하는 것, 스크린과 같은 센서가 커플링된 표면 상을 탭하는 것, 광학 센서에 대해 움직이는 것, 소리를 내는 것, 센서 디바이스를 활성화시키는 다른 물리적 작용)에 반응하여 명시된 물리적 작용을 행하고 비타겟 자극에 반응하여 그러한 명시된 물리적 작용을 행하지 않는 것일 수 있다.

비제한적인 예에서, 개인은 간섭(보조 태스크)(둘 중 하나 또는 둘 모두가 연상 엘리먼트를 포함함)으로서 타겟 구별 태스크와 함께 시각 운동성 태스크(visuomotor task)를 (주 태스크로서) 수행할 것을 요구받는다. 시각 운동성 태스크를 실행하기 위해, 프로그래밍된 프로세싱 유닛은, 자극에 대한 개인의 반응으로서, 미세 운동 신경 움직임(fine motor movement)을 필요로 하는 시각적 자극을 렌더링한다. 몇몇 예에서, 시각 운동성 태스크는 연속적인 시각 운동성 태스크이다. 프로세싱 유닛은, (예를 들면, 초당 1회, 5 회, 10 회, 또는 30 회를 포함하는 규칙적인 간격으로) 시간 경과에 따른 개인의 운동 신경 움직임을 나타내는 시각적 자극 및 기록 데이터를 변경하도록 프로그래밍된다. 미세 운동 신경 움직임을 필요로 하는 시각 운동성 태스크를 위해 프로그래밍된 프로세싱 유닛을 사용하여 렌더링되는 예시적인 자극은, 아바타가 내부에서 유지되어야 하는 경로의 시각적 표현일 수도 있다. 프로그래밍된 프로세싱 유닛은, 개인이 회피하도록 또는 향해서 내비게이팅하도록 요구받는 소정 타입의 장애물을 갖는 경로를 렌더링할 수도 있다. 한 예에서, 디바이스를 기울이거나 또는 회전시키는 것과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 개인에 의한 미세 운동 신경 움직임 결과는, (예를 들면, 명시되는 바와 같은 장애물을 회피하거나 또는 건너면서 경로 상의 가이드를 조종하거나 또는 다르게는 안내하기 위한) 가속도계 및/또는 자이로스코프를 사용하여 측정된다. 타겟 구별 태스크(간섭으로 작용함)는, 형상 및/또는 컬러에서 상이한 타겟 및 비타겟에 기초할 수 있다.

임의의 예에서, 장치는, 연상 엘리먼트에 대한 반응을, (자이로스코프 또는 가속도계 또는 모션 또는 위치 센서를 사용하여 감지되는 움직임과 같은) 하나 이상의 센서에 의해 판독되는 작용, 또는 터치 감지, 압력 감지 또는 용량 감지 센서를 사용하여 감지되는 터치로서 제공할 것을 개인에게 지시하도록 구성될 수도 있다.

몇몇 예에서, 태스크 및/또는 간섭은 시각 운동성 태스크, 타겟 구별 태스크, 및/또는 메모리 태스크일 수 있다.

컴퓨터 구현 적응식 반응 데드 라인 프로시져의 맥락에서, 반응 데드라인은, 소정의 목표를 향한 개인의 성과 특성을 조작하도록, 시행 또는 시행의 블록 사이에서 조정될 수 있다. 공통 목표는, 반응 데드라인을 제어하는 것에 의해, 개인의 평균 반응 정확도를 소정의 값을 향해 유도하는 것이다.

비제한적인 예에서, 히트 율은, 타겟 자극에 대한 정확한 반응의 수를 제시되는 타겟 자극의 총 수로 나눈 것, 또는 오경보율(예를 들면, 방해 자극(distractor stimuli)에 대한 반응의 수를 제시되는 방해 자극의 수로 나눈 것), 미스 율(miss rate)(예를 들면, 방해 자극에 대한 반응의 수에 더해진 타겟 자극에 대한 무반응을 비롯한, 타겟 자극에 대한 무반응의 수를, 부정확한 반응의 수로 나눈 것), 정확한 반응률(신호를 포함하지 않는 정확한 반응의 비율)로서 정의될 수도 있다. 한 예에서, 정확한 반응률은, 타겟 자극에 대한 반응의 수를 더한, 방해 자극에 대한 무반응의 수를 방해 자극에 대한 무반응의 수로 나눈 것으로서 계산될 수도 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는 적응식 성과 프로시져를 적용하여, 특정한 자극 강도에 대한 성과의 척도를 수정하도록 구성될 수 있다. 프로시져는 타겟에 대한 민감도의 백분율 정확도(percent accuracy; PC) 신호 검출 메트릭에 기초하여 적응될 수 있다. 예시적인 시스템에서, 백분율 정확도(즉, 태스크 또는 연상 엘리먼트에 대한 개인의 정확한 반응의 백분율)의 값은, 시행마다 유저 상호 작용을 위해 유저 인터페이스에서 렌더링되는 태스크 및/또는 간섭에 대한 자극 레벨을 적응시키기 위한 기초로서 적응식 알고리즘에서 사용될 수도 있다. (수정된 DDM과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 인간 의사 결정의 계산 모델에 기초한 적응식 프로시져, 이러한 모델의 출력으로부터 구축되는 분류기, 및 계산 모델의 출력에 기초하여 본원에서 설명되는 분석은, 특정한 자극 레벨에 대한 민감도의 변화에 대해 또는 개인의 차이에 대해 더욱 정량적으로 정보를 줄 수 있다. 성과 메트릭은, 감정적 부하 하에서의 개인의 성과를 결정하기 위한 유연한 도구를 제공한다. 따라서, 개인 또는 그룹 레벨에서의 성과 메트릭 측정에 기초한 적응식 프로시져는, 상호 작용에서의 개인의 반응의 측정, 및 본원에서 설명되는 태스크 및 연상 엘리먼트와의 반복된 상호 작용에서의 시간 경과에 따른 개인 또는 그룹 레벨에서의 성과의 변화에 관한 정보의 바람직한 소스가 된다.

본원에서 설명되는 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에 의해 전달되는 것과 같은 집행 기능 트레이닝은, 치료를 받는 임상 모집단에 기초하여 또는 개인의 필요 또는 존재에 의존하여, 유저의 성과 메트릭을 원하는 레벨(값)로 이동시키기 위해, 적응식 알고리즘을 적용하여 시행 사이에서 자극 레벨(구현되는 연상 엘리먼트(들)에 기초한 감정적 부하를 포함함)을 수정하도록 구성될 수 있다.

본원에서 설명되는 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 본원에서 설명되는 바와 같은 계산된 성과 메트릭에 기초하여 적응되는 적응식 알고리즘을 적용하여, 시행마다 유저 상호 작용을 위해 유저 인터페이스에서 렌더링되는 태스크 및/또는 간섭(둘 중 하나 또는 둘 모두가 연상 엘리먼트를 포함함)의 난이도 레벨을 수정하도록 구성될 수 있다.

한 예에서, 태스크 및/또는 간섭(둘 중 하나 또는 둘 모두가 연상 엘리먼트를 포함함)은, 시행이 제공할 수 있는 정보를 최대화하기 위해, 현재 추정치를 추적하는 것 및 타겟 태스크의 피쳐, 궤도, 및 반응 윈도우, 및 다음 시행 동안의 병렬 태스크 간섭의 레벨/타입을 선택하는 것에 의한 메트릭의 반복적 추정에 기초하여 수정/조정/적응될 수 있다.

몇몇 예에서, 태스크 및/또는 간섭(둘 중 하나 또는 둘 모두가 연상 엘리먼트를 포함함)은 적응식 태스크이다. 태스크 및/또는 간섭은, 전술한 바와 같이, 성과 메트릭에 기초하여 난이도 레벨에서 적응 또는 수정될 수 있다. 이러한 난이도 적응은, 참가자의 능력을 결정하기 위해 사용될 수도 있다.

한 예에서, 태스크(잠재적으로 연상 엘리먼트를 포함함)의 난이도는, 제시되는 모든 자극과 적응하는데, 이것은 규칙적인 시간 인터벌에서(예를 들면, 5 초마다, 10 초마다, 20 초마다, 또는 다른 규칙적인 스케줄마다) 종종 복수회 일어날 것이다.

다른 예에서, 연속적인 태스크(잠재적으로 연상 엘리먼트를 포함함)의 난이도는 30 초마다, 10 초마다, 1 초마다, 초당 2 회, 또는 초당 30 회와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 설정된 스케줄에서 적응될 수 있다.

한 예에서, 시행의 시간의 길이는, (태스크/간섭의) 렌더링 및 (개인의 반응의) 수신의 반복 횟수에 의존하고, 시간에 따라 변할 수 있다. 한 예에서, 시행은, 약 500 밀리초, 약 1 초, 약 10 초, 약 20 초, 약 25 초, 약 30 초, 약 45 초, 약 60 초, 약 2 분, 약 3 분, 약 4 분, 약 5 분 또는 그 이상의 정도일 수 있다. 각각의 시행은, 미리 설정된 길이를 가질 수도 있거나 또는 (예를 들면, 개인의 성과 레벨 또는 한 레벨로부터 다른 레벨로의 적응의 요건에 따라) 프로세싱 유닛에 의해 동적으로 설정될 수도 있다.

한 예에서, 태스크 및/또는 간섭(둘 중 하나 또는 둘 모두가 연상 엘리먼트를 포함함)은, 타겟 태스크의 피쳐, 궤도, 및 반응 윈도우를 선택하는 것에 의한 하나 이상의 특정한 메트릭에서의 타겟 변화(targeting change), 및 개인이 태스크를 성공적으로 수행했다는 것을 장치가 개인에게 나타내기 위해 그들 메트릭에서의 향상을 점진적으로 필요로 할 병렬 태스크 간섭의 레벨/타입에 기초하여 수정될 수 있다. 이것은, 원하는 목표에 따라 성과를 수정하도록 개인을 안내하기 위한, 명시적 메시징을 비롯한, 특정한 보강을 포함한다.

한 예에서, 태스크 및/또는 간섭(둘 중 하나 또는 둘 모두가 연상 엘리먼트를 포함함)은, 개인의 성과와 규범적 데이터(normative data) 또는 컴퓨터 모델의 비교에 기초하여 또는 특정한 순서의 변경을 타겟으로 하는 메트릭의 세트를 선택하도록 유저 입력(태스크/간섭을 수행하는 개인 또는 임상의와 같은 다른 개인)을 취하는 것, 및 치료에 대한 피검자의 반응에 기초하여 이 프로시져를 반복적으로 수정하는 것에 기초하여 수정될 수 있다. 이것은, 프로시져에 대한 변화의 통지로서 기능하는, 태스크/간섭을 수행하는 개인 또는 다른 개인에 대한 피드백을 포함할 수 있는데, 잠재적으로 이들 변화가 효력을 발휘하기 이전에 그들이 이들 변화를 승인 또는 수정하는 것을 가능하게 한다.

다양한 예에서, 난이도 레벨은 일정하게 유지될 수도 있거나 또는 적응식 구현예의 세션 중 적어도 일부분에 걸쳐 변경될 수도 있는데, 여기서 적응식 태스크(주 태스크 또는 보조 태스크)는 성과 메트릭에 기초하여 난이도가 증가 또는 감소된다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 개인의 인지 스킬을 향상시키도록 구성될 수 있다. 예시적인 구현예에서, 프로그래밍된 프로세싱 유닛은, 프로세서 실행 가능 명령어를 실행하여 유저 인터페이스에서 간섭과 함께 태스크를 렌더링하도록 구성된다. 본원에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 태스크 및 간섭(하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 포함함) 중 하나 이상은 시변적일 수 있고 반응 데드라인을 가질 수 있으며, 그 결과, 유저 인터페이스는, 장치 또는 시스템과 상호 작용하는 개인으로부터 적어도 하나의 타입의 반응을 수신하기 위한 제한된 시간 기간을 부과한다.

예시적인 프로세싱 유닛은 유저 인터페이스를 제어하여 간섭과 함께 태스크의 제1 인스턴스를 유저 인터페이스에서 렌더링하여, 간섭의 존재 상태에서 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응, 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인으로부터의 반응을 요구하도록 구성된다. 태스크의 제1 인스턴스 및 간섭 중 어느 하나 또는 둘 모두는 적어도 하나의 연상 엘리먼트를 포함한다. 유저 인터페이스는 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터를 측정하도록 구성될 수 있는데, 데이터는 감정적 부하 하에서의 개인의 감정 처리 능력의 적어도 하나의 척도를 포함한다. 예시적인 프로세싱 유닛은, 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인으로부터의 반응을 실질적으로 동시에 측정하도록, 그리고 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 예시적인 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하도록 구성된다.

한 예에서, 인지 반응 능력의 수정의 표시는, 개인의 인지 반응 능력의 충동성 또는 보수성의 정도의 척도의 변화의 관찰에 기초할 수 있다.

한 예에서, 감정적 부하 하에서의 인지 능력의 수정의 표시는, 정서적 편향, 기분, 인지 편향의 레벨, 지속적인 주의력, 선택적 주의력, 주의력 결핍, 충동성, 억제력, 지각 능력, 반응 및 다른 운동 신경 기능, 시력(visual acuity), 장기 기억, 작업 기억, 단기 기억, 논리, 및 의사 결정 중 하나 이상의 척도의 변화를 포함할 수 있다.

한 예에서, 제1 성과 메트릭에 기초하여 태스크 및/또는 간섭을 적응시키는 것은, 반응 윈도우의 시간 길이를 수정하는 것, 개인에 대한 보상의 표현의 속도 또는 보상의 타입을 수정하는 것, 및 태스크 및/또는 간섭(연상 엘리먼트를 포함함)의 시변 특성을 수정하는 것 중 하나 이상을 포함한다.

한 예에서, 태스크 또는 간섭(연상 엘리먼트를 포함함)의 한 양태의 시변 특성을 수정하는 것은, 개인의 상호 작용의 두 개 이상의 세션 사이에서 유저 인터페이스에 태스크 또는 간섭을 렌더링하는 것의 시간 길이를 조정하는 것을 포함한다.

한 예에서, 시변 특성은, 오브젝트의 속도, 얼굴 표정의 변화율, 오브젝트의 궤도의 방향, 오브젝트의 방위의 변화, 오브젝트의 적어도 하나의 컬러, 오브젝트의 타입, 또는 오브젝트의 사이즈 중 하나 이상, 또는 유저 인터페이스에서 타겟 대 비 타겟의 렌더링의 시퀀스 또는 밸런스를 수정하는 것을 포함할 수 있다.

한 예에서, 오브젝트의 타입의 변화는, 제1 타입의 오브젝트로부터 제2 타입의 오브젝트로의 모핑을 사용하여 또는 제1 타입의 오브젝트와 제2 타입의 오브젝트의 비례 조합으로서 블렌드쉐입을 렌더링하여 실행된다.

결정 경계의 형상 및/또는 면적을 명시적으로 측정하는 목표를 사용하여 컴퓨터 구현 적응식 프로시져를 설계하면, 반응 데드라인은, 측정치가 이 경계를 정의하는 데 유용한 최대 정보를 생성하는 지점으로 조정될 수 있다. 이들 최적의 데드라인은, 예상 정보 엔트로피를 최소화하기 위한 정보 이론 접근법(information theoretic approach)을 사용하여 결정될 수도 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법 및 장치는, 임상 모집단에 대한 잠재적인 바이오마커(biomarker)를 결정하기 위해, 적어도 하나의 프로세싱 유닛을 포함하는 프로그래밍된 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 구현될 수 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법 및 장치는, 중재의 사용 이후 개인 또는 그룹의 반응 프로파일의 변화를 측정하기 위해, 적어도 하나의 프로세싱 유닛을 포함하는 프로그래밍된 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 구현될 수 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법 및 장치는, 정신물리학적 임계치 정확도의 더 우수한 측정 및 컴퓨터 구현 적응식 정신 물리학적 프로시져에 대한 반응 프로파일의 평가를 위해 구현될 수 있는 개인 또는 그룹 데이터의 다른 측정 가능한 특성을 추가하기 위해, 본원의 예시적인 메트릭을 적용할 적어도 하나의 프로세싱 유닛을 포함하는 프로그래밍된 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 구현될 수 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법 및 장치는, 정신 물리학적 테스트로부터 수확되는 정보의 양을 증가시키기 위해 사용될 수 있는 이용 가능한 데이터에 새로운 차원을 추가하기 위해, 본원의 예시적인 메트릭을 적용할 적어도 하나의 프로세싱 유닛을 포함하는 프로그래밍된 컴퓨팅 디바이스를 사용하여 구현될 수 있다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 개인의 인지 스킬을 향상시키도록 구성될 수 있다. 예시적인 구현예에서, 프로그래밍된 프로세싱 유닛은, 프로세서 실행 가능 명령어를 실행하여 유저 인터페이스에서 간섭과 함께 태스크를 렌더링하도록 구성된다. 본원에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 태스크 및 간섭 중 하나 이상은 시변적일 수 있고 반응 데드라인을 가질 수 있고, 그 결과, 유저 인터페이스는, 장치 또는 시스템과 상호 작용하는 개인으로부터 적어도 하나의 타입의 반응을 수신하기 위한 제한된 시간 기간을 부과한다. 예시적인 프로세싱 유닛은 유저 인터페이스를 제어하여 간섭과 함께 태스크의 제1 인스턴스를 유저 인터페이스에서 렌더링하여, 간섭의 존재 상태에서 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응, 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인으로부터의 반응을 요구하도록 구성된다. 태스크의 제1 인스턴스와 간섭 중 하나 또는 둘 다가 적어도 하나의 연상 엘리먼트를 포함한다. 유저 인터페이스는 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터를 측정하도록 구성될 수 있는데, 데이터는 감정적 부하 하에서의 개인의 감정 처리 능력의 적어도 하나의 척도를 포함한다. 예시적인 프로세싱 유닛은, 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인으로부터의 반응을 실질적으로 동시에 측정하도록, 그리고 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 예시적인 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표를 포함하는 제1 성과 메트릭을 계산하도록 구성된다. 프로그래밍된 프로세싱 유닛은 또한, 장치가 간섭과 함께 태스크를 제2 난이도 레벨에서 렌더링하도록, 계산된 적어도 하나의 제1 성과 메트릭에 기초하여 태스크 및 간섭 중 하나 이상의 난이도를 조정하도록, 그리고 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력을 대표하는 제2 성과 메트릭을 계산하도록 구성된다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 개인의 인지 스킬을 향상시키도록 구성될 수 있다. 예시적인 구현예에서, 프로그래밍된 프로세싱 유닛은, 프로세서 실행 가능 명령어를 실행하여 유저 인터페이스에서 간섭과 함께 태스크를 렌더링하도록 구성된다. 본원에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 태스크 및 간섭 중 하나 이상은 시변적일 수 있고 반응 데드라인을 가질 수 있고, 그 결과, 유저 인터페이스는, 장치 또는 시스템과 상호 작용하는 개인으로부터 적어도 하나의 타입의 반응을 수신하기 위한 제한된 시간 기간을 부과한다. 예시적인 프로세싱 유닛은 유저 인터페이스를 제어하여 간섭과 함께 태스크의 제1 인스턴스를 유저 인터페이스에서 렌더링하여, 간섭의 존재 상태에서 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응, 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인으로부터의 반응을 요구하도록 구성된다. 태스크의 제1 인스턴스 및 간섭 중 어느 하나 또는 둘 모두는 적어도 하나의 연상 엘리먼트를 포함한다. 유저 인터페이스는 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터를 측정하도록 구성될 수 있는데, 데이터는 감정적 부하 하에서의 개인의 감정 처리 능력의 적어도 하나의 척도를 포함한다. 예시적인 프로세싱 유닛은, 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인으로부터의 반응을 실질적으로 동시에 측정하도록, 그리고 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 예시적인 프로세싱 유닛은 또한, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하도록 구성된다. 적어도 하나의 성과 메트릭에 적어도 부분적으로 기초하여, 예시적인 프로세싱 유닛은, 다음 중 적어도 하나를 나타내는 유저 인터페이스에 출력을 생성하도록 또한 구성된다: (i) 약제, 약물, 또는 생물학적 약제의 투여에 반응하여 개인이 이상 반응을 경험할 가능성; (ii) 약제, 약물, 또는 생물학적 약제의 양, 농도, 또는 용량 적정 중 하나 이상에서의 권장된 변화, (iii) 개인의 인지 반응 능력의 변화, (iv) 권장된 치료 처방 계획, 또는 (v) 행동 요법, 카운셀링, 또는 운동 중 적어도 하나의 효과의 권장된 또는 결정된 정도.

비제한적인 예에서, 프로세싱 유닛은 또한, 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응, 간섭에 대한 개인의 제2 반응, 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 반응을 실질적으로 동시에 측정하도록 구성될 수 있다.

비제한적인 예에서, 프로세싱 유닛은 또한, 계산된 적어도 하나의 성과 메트릭을, 개인에게 출력하도록 또는 컴퓨팅 디바이스에 송신하도록 구성될 수 있다.

비제한적인 예에서, 프로세싱 유닛은 또한, 태스크의 제2 인스턴스를 유저 인터페이스에서 렌더링하여, 태스크의 제2 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제2 반응을 요구하도록, 그리고 제1 반응과 제2 반응을 나타내는 데이터 사이의 차이를 분석하여 개인의 인지 능력의 적어도 하나의 추가적인 표시의 척도로서 간섭 비용을 계산하도록 구성될 수 있다.

비제한적인 예에서, 성과 메트릭의 분석의 결과에 기초하여, 의료, 건강 관리, 또는 다른 전문가는 (개인의 동의 하에), 인지에 잠재적으로 영향을 끼치는 것을 비롯하여, 개인이 약제, 약물, 생물학적 약제, 또는 다른 의약품의, 특정한 타입의, 양, 농도, 또는 용량 적정을 투여받는 경우 발생할 수도 있는(또는 잠재적으로 발생하고 있는) 잠재적인 이상 반응의 더 나은 이해를 얻을 수 있다.

비제한적인 예에서, 개인에 의해 경험되는 적어도 하나의 타입의 약제, 약물, 생물학적 약제, 또는 다른 의약품의 공지된 레벨의 효율과 함께, 특정한 개인에 대한 성과 메트릭의 분석의 결과를 나타내는 데이터, 및/또는 적어도 하나의 타입의 약제, 약물, 생물학적 약제, 또는 다른 의약품의 투여를 통해 개인에 의해 경험되는 하나 이상의 이상 반응에 대한 정량화 가능한 정보를 포함하는 서치 가능한 데이터베이스가 본원에서 제공된다. 서치 가능한 데이터베이스는, 주어진 개인이, 컴퓨팅 디바이스에서 렌더링되는 태스크 및/또는 간섭과 상호 작용함에 있어서 개인에 대해 획득되는 성과 메트릭, 반응 척도, 반응 프로파일, 및/또는 결정 경계 메트릭(반응 기준과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않음)에 기초하여 특정한 타입의 약제, 약물, 생물학적 약제, 또는 다른 의약품으로부터 이익을 얻기 위한 후보인지의 여부를 결정하기 위해 사용하기 위한 메트릭을 제공하도록 구성될 수 있다.

비제한적인 예로서, 성과 메트릭은, 개인이 특정한 타입의 약물(자극제, 예를 들면, 메틸페니데이트(methylphenidate) 또는 암페타민(amphetamine)과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않음)에 대한 후보인지의 여부 또는 컴퓨팅 디바이스에 렌더링되는 태스크 및/또는 간섭과의 다수의 명시되어 반복된 상호 작용과 연계하여 투여되는 약물을 개인이 복용하는 것이 유익할 수도 있을 것인지의 여부를 식별하는 것에서 도움이 될 수 있다. 본원에서 설명되는 임의의 예에 적용 가능한 생물학적 약제, 약물 또는 다른 약제의 다른 비제한적인 예는, 메틸페니데이트(methylphenidate; MPH), 스코폴라민(scopolamine), 도네페질염산염(donepezil hydrochloride), 리바스티그민 타르타레이트(rivastigmine tartrate), 메만틴염산염(memantine HCl), 솔라네주맙(solanezumab), 아두카누맙(aducanumab), 및 크레네주맙(crenezumab)을 포함한다.

비제한적인 예에서, 성과 메트릭의 분석의 결과에 기초하여, 의료, 건강 관리, 또는 다른 전문가는 (개인의 동의 하에), 인지에 잠재적으로 영향을 끼치는 것을 비롯하여, 개인이 약제, 약물, 생물학적 약제, 또는 다른 의약품의 상이한 양, 농도, 또는 용량 적정을 투여받는 경우 발생할 수도 있는(또는 잠재적으로 발생하고 있는) 잠재적인 이상 반응의 더 나은 이해를 얻을 수 있다.

비제한적인 예에서, 개인에 의해 경험되는 적어도 하나의 타입의 약제, 약물, 생물학적 약제, 또는 다른 의약품의 공지된 레벨의 효율과 함께, 특정한 개인에 대한 성과 메트릭의 분석의 결과를 나타내는 데이터, 및/또는 적어도 하나의 타입의 약제, 약물, 생물학적 약제, 또는 다른 의약품의 투여를 통해 개인에 의해 경험되는 하나 이상의 이상 반응에 대한 정량화 가능한 정보를 포함하는 서치 가능한 데이터베이스가 본원에서 제공된다. 서치 가능한 데이터베이스는, 주어진 개인이, 컴퓨팅 디바이스에서 렌더링되는 태스크 및/또는 간섭과 상호 작용함에 있어서 개인에 대해 획득되는 반응 척도, 반응 프로파일, 및/또는 결정 경계 메트릭(반응 기준과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않음)에 기초하여 특정한 타입의 약제, 약물, 생물학적 약제, 또는 다른 의약품으로부터 이익을 얻기 위한 후보인지의 여부를 결정하기 위해 사용하기 위한 메트릭을 제공하도록 구성될 수 있다. 비제한적인 예로서, 컴퓨팅 디바이스의 유저 인터페이스에서 렌더링된 태스크 및/또는 간섭(연상 엘리먼트를 포함함)과의 유저 상호 작용을 나타내는 데이터에 기초하여, 성과 메트릭은, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력에 기초하여, 개인에 관한 정보를 제공할 수 있을 것이다. 이 데이터는, 개인이 특정한 타입의 약물(자극제, 예를 들면, 메틸페니데이트 또는 암페타민과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않음)에 대한 후보인지의 여부 또는 컴퓨팅 디바이스에 렌더링되는 태스크 및/또는 간섭과의 다수의 명시되어 반복된 상호 작용과 연계하여 투여되는 약물을 개인이 복용하는 것이 유익할 수도 있을 것인지의 여부를 식별하는 것에서 도움이 될 수 있다. 본원에서 설명되는 임의의 예에 적용 가능한 생물학적 약제, 약물 또는 다른 약제의 다른 비제한적인 예는, 메틸페니데이트(MPH), 스코폴라민, 도네페질염산염, 리바스티그민 타르타레이트, 메만틴염산염(memantine HCl), 솔라네주맙, 아두카누맙, 및 크레네주맙을 포함한다.

한 예에서, 개인의 인지 반응 능력의 변화는, 개인의 인지 반응 전략의 충동성 또는 보수성의 정도의 변화의 표시를 포함한다.

비제한적인 예로서, 충동적 행동이 ADHD에서 수반되는 경우, 치료(집행 기능을 포함함)를 전달하도록 구성되는 예시적인 인지 플랫폼은, 처방 계획(regimen)에서 덜 충동적인 행동을 촉진시킬 수도 있다. 이것은, 정상적인 조절을 증가시키는, 뇌의 도파민 시스템을 타겟으로 삼을 수도 있는데, 이것은, 충동적 행동의 감소의 이익이 개인의 일상 생활로 전달되는 것으로 나타날 수도 있다.

메틸페니데이트 및 암페타민과 같은 흥분제는 또한, ADHD 환자에게 투여되어, 뇌에서 노르에피네프린 및 도파민의 레벨을 증가시킨다. 그들의 인지 효과는, 전전두엽 피질(prefrontal cortex)에서의 그들의 작용에서 기인할 수도 있지만, 그러나, 인지 제어 결핍 또는 다른 인지 능력의 개선은 없을 수도 있다. 본원에서의 예시적인 인지 플랫폼은, 개인의 인지 제어 결핍을 치료하기 위한 치료(집행 기능을 포함함)를 제공하도록 구성될 수 있다.

본원에서 설명되는 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치의 사용은, 많은 상이한 타입의 신경 심리학적 질환, 예컨대 그러나 다음으로 제한되지는 않는, 치매, 파킨슨 병, 대뇌 아밀로이드 맥관병증, 가족성 아밀로이드 신경병증, 헌팅턴 병, 또는 다른 신경 퇴행성 질환, 자폐 스펙트럼 장애(ASD), 16p11.2 복제의 존재, 및/또는 집행 기능 장애, 예컨대 그러나 다음으로 제한되지는 않는 주의력 결핍 과잉 행동 장애(ADHD), 감각 처리 장애(SPD), 경도 인지 장애(MCI), 알츠하이머 병, 다발성 경화증, 조현병, 주요 우울 장애(MDD), 또는 불안에 적용 가능할 수 있다.

임의의 예시적인 구현예에서, 개인으로부터의 데이터 및 다른 정보는, 그들의 동의 하에 수집되고, 송신되고, 그리고 분석된다.

비제한적인 예로서, 간섭 처리에 기초한 인지 플랫폼을 비롯한, 본원의 임의의 예시적인 시스템, 방법 및 장치와 관련하여 설명되는 인지 플랫폼은, 미국 마이애미(MA) 보스턴 소재의 Akili Interactive Labs, Inc.에 의한 Project: EVOTM 플랫폼에 기초할 수 있거나 또는 그것을 포함할 수 있다.

감정적 부하 하에서의 비제한적인 예시적 태스크 및 간섭

다음은, 광범위한 생리학적, 행동적, 및 인지적 측정 데이터 및 개인이 상이한 감정적 부하 하에서 감정의 또는 정서적 자극과 상호 작용할 때 수반되는(예를 들면, 활성화되는 또는 억제되는) 뇌의 영역, 신경 활동, 및/또는 신경 경로의 분석을 나타내는 보고 결과의 요약이다. 문헌은 또한, 연상 엘리먼트(예를 들면, 감정적 또는 정서적 엘리먼트)를 통한 자극과 대비한 인지 태스크에서의 개인의 성과에 기초하여 감지 및 정량적으로 측정될 수 있는 차이를 설명하였다.

생리학적 측정 및 다른 측정에 기초하여, 감정 처리, 인지 태스크, 및 감정적 부하 하의 태스크에서 연루되는 뇌의 영역이 보고된다. 예를 들면, 2013년 Pourtois 등등에 의한 비교 논문 ["Brain mechanisms for emotional influences on perception and attention: What is magic and what is not", Biological Psychology, 92, 492-512]에서, 편도체(amygdala)가 자극의 감정 값을 모니터링하고, 뇌의 여러 가지 다른 영역에 투영하고, 감각 경로(선조(striate) 및 선조외 시각 피질(extrastriate visual cortex)을 포함함)로 피드백을 전송한다는 것이 보고되었다. 또한, 개인의 제한된 처리 능력으로 인해, 개인은 동시적 자극을 병렬로 완전히 분석할 수 없고, 이들 자극은, 개인의 의식(awareness) 및 더 높은 인지 단계에 대한 접근을 획득하기 위해, 처리 리소스에 대해 경쟁한다는 것이 보고되었다. 개인이 주어진 자극의 위치 또는 피쳐에 주의를 기울여야 하면, 이 자극을 나타내는 뇌 영역에서의 신경 활동은 다른 동시적 자극을 대가로, 증가한다. Pourtois 등등은, 이 현상이 신경 기록뿐만 아니라 영상 방법(imaging method)(EEG, PET, fMRI)에 의해서도 광범위하게 입증되었고, 이득 제어에 기인하였다는 것을 나타낸다. Pourtois 등등은, 감정 신호가 다른 주의력 시스템과 유사한, 그러나 편도체 및 상호 연결된 전전두엽 영역에서의 명료한 신경 메커니즘에 의해 중재되는 이득 제어 메커니즘을 통해 감정적으로 중요한 이벤트의 처리 효율성 및 경쟁 강도를 향상시킬 수도 있다는 것을 결론내리고, 이들 두뇌 메커니즘에서의 변질이 불안 또는 공포증과 같은 정신 병리학적 질환과 관련될 수도 있을 것이다는 것을 나타낸다. 또한, 불안한 또는 우울한 환자는 부적의 정보에 대한 부적응적 주의력 편향을 나타낼 수 있다는 것이 보고되었다. Pourtois 등등은 또한, EEG 및 fMRI로부터의 영상 결과가, 주의력의 다른 태스크 의존적인 또는 외인성 자극 주도 메커니즘(stimulus-driven mechanism)에 의한 임의의 동시적 조절에 더하여 또는 그와 병행하여, 감정적인(예를 들면, 무서워하는 또는 위협에 관련되는) 자극의 처리가 시각 피질에서의 이득 제어 효과를 산출하고 감정적 이득 제어 효과가 위협에 관련된 자극의 더욱 효율적인 처리를 담당할 수 있다는 결론을 뒷받침하는 것을 보고한다(예를 들면, 2011년 Brosch 등등의 ["Additive effects of emotional, endogenous, and exogenous attention: behavioral and electrophysiological evidence", Neuropsychologia 49, 1779-1787]을 또한 참조한다).

뇌자도(MEG) 및 근원 정위술(source localization technique)을 사용한 건강한 성인 참가자의 연구 결과가 또한 보고되어 있다(2010년 Pourtois 등등의 ["Emotional automaticity is a matter of timing", J. Neurosci. 30 (17), 5825-5829]). MEG에서 적용되는 근원 정위술은, 심부 뇌 구조의 활동의 정확한 영상을 허용한다. 연구에서, 참가자는 라인 구별 태스크(line discrimination)(즉, 중앙의 얼굴의 각각의 면 상에 도시되는 두 개의 라인 플랭커(flanker)의 방위를 매칭시키는 것)를 수행하였는데, 여기서, 라인 구별 태스크는 쉽거나(저 부하) 또는 어려웠고(고 부하), 한편 중앙의 얼굴은 무서운 또는 중립 표현 중 어느 하나를 가질 수 있었다. MEG 영상 결과는, 태스크 부하에 상관 없이, 편도체가 자극 발병 이후 초기에(40 내지 140 ms) 중립 얼굴에 비해 무서운 얼굴에 더 많이 반응하였지만, 그러나, 이 편도체 반응이 나중의 시간 인터벌(280 내지 410 ms) 동안에만 부하에 의해 조절되었다는 것을 나타내었다. Pourtois 등등은 또한, 감정(예를 들면, 무서운 얼굴을 보는 것)이, 미세하게 세분화된 공간적 시각(소세포 채널(parvocellular channel)에 의존함)을 대가로, (대세포 채널(magnocellular channel)을 통한) 빠른 시간적 시각을 향상시킬 수 있다는 것을 확인한 행동 결과를 보고한다. 또한, 시각적 검출 및 주의력이 중립적인 자극에 비해 감정적인 자극(예를 들면, 위협)에 대해 향상된다는 것이 보고되었는데, 여기서, 이러한 효과는 더 빠른 반응 시간(reaction time; RT) 및/또는 다양한 태스크에서의 향상된 정확도에 의해 명백하게 된다(그리고 이들에 기초하여 측정될 수 있다). 그 행동은 시각적 검색 태스크(예를 들면, 2013년

등등의 ["Affective biases in attention and perception", Handbook of Human Affective Neuroscience, 331-356, Cambridge University Press, NY]; 2003년 Eastwood 등등의, ["Negative facial expression captures attention and disrupts performance", Percept. Psychophys. 65 (3), 352-358]; 2005년 Williams 등등의 ["Look at me, I'm smiling: visual search for threatening and nonthreatening facial expressions", Visual Cognition 12 (1), 29-50]를 참조한다); 주의 과실 태스크(attentional blink task)(예를 들면, 2005년 Anderson, A.K.의 ["Affective influences on the attentional dynamics supporting awareness", Journal Experimental Psychology General, 134 (2), 258-281], 및 2001년 Anderson 등등의 ["Lesions of the human amygdala impair enhanced perception of emotionally salient events", Nature 411 (6835), 305-309]를 참조한다); 및 공간 방위 태스크(spatial orienting task)(2011년 Brosch 등등의 ["Additive effects of emotional, endogenous, and exogenous attention: behavioral and electrophysiological evidence", Neuropsychologia 49, 1779-1787]; 2004년 Pourtois 등등의 ["Electrophysiological correlates of rapid spatial orienting towards fearful faces", Cerebral Cortex 14 (6), 619-633]을 참조한다). Pourtois 등등은 또한, 이들 태스크에서의 주의력에 대한 감정의 영향 및 편도체의 역할이, 영상 연구에서 신경 생리학적 반응의 패턴을 갖는 건강한 참가자에서의 이들 행동 효과의 수렴, 뿐만 아니라 편도체에 병변을 갖는 환자에서의 관찰에 의해 지지된다는 것을 보고한다. Pourtois 등등은, 보고된 신경 심리학 사례 연구 및 영상 작업(EEG, MEG 또는 fMRI)과 결합된 행동의 변화(RT 또는 정확성)의 보고된 관찰이, 특정한 뇌 시스템의 활성화에 대한 유용한 통찰력을 제공하고, 감정적인 주의력의 기저에 있는 메커니즘을 식별하는 것을 돕는다는 것을 지적한다.

Pourtois 등등에서 보고되는 생리학적 측정은, (개인이 태스크를 수행할 때 무서운 표정 또는 중립 표정을 갖는 얼굴의 존재의 덕분에) 감정적 부하 하에서 태스크를 수행하기 위한 개인의 요건이 태스크의 개인의 성과에서의 정량 가능한 차이, 예를 들면, 반응 시간 및 정확도에서의 차이를 소개할 수 있다는 것을 나타낸다.

생리학적 및 다른 측정에 기초하여, 감정적 부하는 감정적인 또는 정서적인 자극을 수반하는 태스크와 대비하여, 인지 태스크에서의 개인의 성과에 영향을 끼칠 수 있다는 것이 또한 보고되어 있다.

예를 들면, Pourtois 등등은, 편도체로부터의 감정적 영향 및 전두두정(fronto-parietal) 영역으로부터의 주의력 영향 둘 모두가, 자극 고유의 방식으로 감정 또는 태스크 관련 정보를 증폭시켜, fMRI 및 EEG 반응에서 유사한 증가를 생성할 수 있는 별개의 이득 제어 시스템으로서 작용하는 것으로 보인다는 것을 보고한다(1998년 Lang 등등의 ["Neural correlates of levels of emotional awareness: evidence of an interaction between emotion and attention in the anterior cingulate cortex", Journal of Cognitive Neuroscience 10 (4), 525-535]; 2009년 Sabatinelli 등등의 ["The timing of emotional discrimination in human amygdala and ventral visual cortex", Journal of Neuroscience 29 (47), 14864-14868]). 감정 및 주의력 효과는 별개의 소스를 가지고 있기 때문에, 그들은 병렬로 또는 경쟁 방식으로 발생할 수 있고 개인의 감각 반응에 추가적인(또는 때로는 상호 작용적) 효과를 생성할 수 있다는 것이 보고되어 있다(예를 들면, 2001년 Vuilleumier 등등의 ["Effects of attention and emotion on face processing in the human brain: an event-related fMRI study", Neuron 30 (3), 829-841]; 2005년 Keil 등등의 ["Additive effects of emotional content and spatial selective attention on electrocortical facilitation", Cereb. Cortex 15 (8), 1187-1197]; 2011년 Brosch 등등의 ["Additive effects of emotional, endogenous, and exogenous attention: behavioral and electrophysiological evidence", Neuropsychologia 49, 1779-1787]을 참조한다). 편도체는 또한, 인간의 영상 연구에 기초하여, 긍정의 또는 자극적인(arousing) 감정 자극(뿐만 아니라 부정의 또는 위협 관련 자극)에 대해 활성화되고(예를 들면, 2002년 Phan 등등의 ["Functional neuroanatomy of emotion: a meta-analysis of emotion activation studies in PET and fMRI", NeuroImage 16 (2), 331-348], 및 2008년 Kober 등등의 ["Functional grouping and cortical-subcortical interactions in emotion: a meta-analysis of neuroimaging studies", NeuroImage 42 (2), 998-1031]을 참조한다) 따라서 유사한 감정적 편향을 잠재적으로 유도할 수도 있다(Pourtois 등등을 참조한다)는 것이 보고되어 있다.

Pourtois 등등은, (2004년 Vuilleumier 등등의 ["Distant influences of amygdala lesion on visual cortical activation during emotional face processing", Nature Neuroscience, 7 (11), 1271-1278]에서의 fMRI 결과에 기초하여) 인간의 편도체의 병변이 구조적으로 손상되지 않은 시각 피질에서 감정적인 얼굴에 대한 신경 반응에 악영향을 끼치는 것으로 나타났고, 한편 편도체가 부족하고 해마(hippocampus)에 영향을 끼치는 측두엽 경화증을 가진 환자는 방추형 피질(fusiform cortex)에서 감정 증가의 일반적인 패턴을 보였다는 것을 보고한다. 여기에서 논의되는 편도체로부터의 직접적인 피드백 연결 외에, 감정적 편향은 또한 간접적 경로를 통해 지각 및 주의력에 영향을 줄 수 있다는 것을 또한 보고한다(2005년 Vuilleumier의 ["How brains beware: neural mechanisms of emotional attention", Trends in Cognitive Science 9 (12), 585-594]; 2009년 Lim 등등의 ["Segregating the significant from the mundane on a moment-to-moment basis via direct and indirect amygdala contributions", Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106 (39), 16841-16846]). 데이터는, 편도체로부터의 많은 출력 투영으로 인해, 감정 처리가, 지각 레벨, 주의력 레벨, 및 또한 운동 신경 기능에서의 다양한 인지 기능에, 빠르고 강력한 방식으로 영향을 끼치는 다수의 방식을 가질 수도 있다는 것을, 반복적으로 나타내고 있다(2011년 Sagaspe 등등의 ["Fear and stop: a role for the amygdala in motor inhibition by emotional signals", NeuroImage 55 (4), 1825-1835]를 참조한다).

Pourtois 등등은 또한, 상이한 카테고리의 불안 장애에 대한 신경 영상 결과(neuroimaging result)가, 각각의 장애가 감정적인 주의력에서 수반되는 것들과 중첩하는 뇌 영역에서의 변화의 특징적인 패턴과 관련될 경향이 있다고 제안한다는 것을 보고한다(2007년 Etkin 등등의 ["Functional neuroimaging of anxiety: a meta-analysis of emotional processing in PTSD, social anxiety disorder, and specific phobia", American Journal Psychiatry 164 (10), 1476-1488]을 또한 참조한다).

다른 예로서, 2003년 Keightley 등등의 [Neuropsychologia, 41, 585-596]은, 긍정 및 부정의 얼굴 및 그림(즉, 상이한 유의성을 갖는 얼굴 및 그림)에 대한 감정 처리 태스크에 기초한, 감정 처리 동안 인지 태스크에 의해 조절되는 뇌 영역의 fMRI를 사용한 조사의 결과를 보고한다. 논문은, 얼굴의 처리 동안 편도체에서의 증가된 활동이, 감정적인 유의성 및 태스크 타입과 같은 요인에 의존할 수 있고, 주의력이 감정적인 표현 그 자체 또는 심지어 얼굴에 집중되어야 한다는 것을 요구하지 않을 수도 있다는 것을 보고한다. 얼굴 표정 처리에서 수반되는 뇌 영역에서의 활동은 태스크 요구에 의해 조절된다는 것이 또한 보고된다. 예를 들면, 피검자는, 중립적인, 행복한, 또는 혐오스러운 표정을 묘사하는 얼굴에 관해 부수적인(성(gender)) 또는 명시적인(유의성) 결정을 행할 것을 요구받았다. Keightley 등등은, 좌측 하위 전두골(inferior frontal) 및 양측 후두부-측두부(occipital-temporal) 영역의 활성화가 모든 조건에 공통이고, 반면 혐오의 명시적인 판단은 좌 편도체에서의 활동과 관련되었고 행복의 명시적인 판단은 양측의 안와 전두 피질(orbitofrontal cortex) 활동에 의해 특성 묘사되었다는 것을 보고한다. 얼굴 표정에 구두의 라벨을 첨부하는 데 필요할 것과 같은, 얼굴 표정의 인지 처리는, 화난 얼굴과 같은 잠재적으로 위협하는 자극의 지각과 관련되는 각성의 레벨을 감소시킨다는 것이 Keightley 등등에서 보고된다.

2001년 Gorno-Tempini 등등의 ["Explicit and incidental facial expression processing: An fMRI study", NeuroImage 14, 465-73]은, 중립적인, 행복한 또는 혐오스러운 표정을 묘사하는 얼굴에 관해 부수적인(성(gender)) 또는 명시적인(유의성) 결정을 행할 것을 요구받은 연구를 보고한다. fMRI 측정은, 좌측 하위 전두골 및 양측 후두부-측두부 영역의 활성화가 모든 조건에 공통이었고, 반면 혐오의 명시적인 판단은 좌 편도체에서의 활동과 관련되었고 행복의 명시적인 판단은 양측의 안와 전두 피질 활동에 의해 특성 묘사되었다는 것을 나타내었다. 2000년 Hariri 등등의 ["Modulating emotional responses: effects of a neocortical network on the limbic system", NeuroReport 11, 43-8]은, 화난 표정을 매칭시키는 것이 편도체에서의 활동을 양측에서 증가시켰고, 한편 라벨을 붙이는 표정(labelling expression)은 동일한 영역에서 감소된 활동과 관련되었다는 것을 보고한다. 그들은 이 발견을, 결과를 변연계(limbic region)에서의 뇌 활동이 라벨링과 같은 지적 과정을 통해 상위 뇌 영역(예를 들면, 전전두엽 피질)에 의해 조절된다는 증거로 해석하였다. 얼굴 표정에 구두의 라벨을 첨부하는 데 필요할 것과 같은, 얼굴 표정의 인지 처리는, 화난 얼굴과 같은 잠재적으로 위협하는 자극의 지각과 관련되는 각성의 레벨을 감소시킬지도 모른다. Hariri 등등 및 Gorno-Tempini 등등에서 보고된 결과는, 감정적 부하 하에서 자극에 반응하기 위한, 예컨대 자극에 라벨을 붙이기로 결정하기 위한 개인의 요건은, 개인이 자극에 반응하지 않는 경우와 비교한, 활성화되는 뇌의 영역 및 개인의 신경 활동에서의 측정 가능한 생리학적 변화로 나타날 수 있다는 것을 나타낸다. (상이한 유의성의) 상이한 얼굴 표정을 묘사하는 얼굴은, 상이한 감정적 부하로 나타난다. Hariri 등등 및 Gorno-Tempini 등등에서 보고된 결과는 또한, 자극에 반응하기 위한(예를 들면, 라벨을 붙이기 위한) 요건에서 활성화되는 뇌의 영역 및 신경 활동은 자극에 의해 유발되는 감정적 부하에 따라 상이할 수 있다는 것을 나타낸다. 본원에서 설명되는 다양한 참조 문헌에서 보고되는 바와 같이, 자극에 의해 유발되는 감정적 부하의 레벨에 기초하여 활성화되는 뇌의 영역 및 신경 활동에서의 변화는 자극의 존재 상태에서 태스크의 개인의 성과에서의 측정 가능한 차이에서 명백해질 수 있다.

Keightley 등등은 또한, 무서운/화난 얼굴과 같은 생물학적 유의도(biological significance)를 가진 감정적 자극을 처리하기 위한 "원시" 신경 시스템을 형성하기 위해 편도체 및 관련 영역(시상(thalamus), 대뇌섬(insula), 문측전대상피질(rostral anterior cingulate), 하위 및 복부 전전두엽피질(ventral and inferior prefrontal cortex))이 제시되고, 증가된 주의력을 요구하는 인지 태스크가 이들 뇌 영역에서의 활동을 약화시키고 등쪽 영역에서의 활동을 증가시킨다는 것을 보고한다. Keightley 등등은 또한, 감정적인 얼굴이 이 신경망의 변연계를 자동적이고, 어쩌면 사전 주의하는(pre-attentive) 양식으로 트리거하고, 반면 감정적인 그림은 감정적인 콘텐츠에 집중되는 경우에만 그들을 트리거한다는 것을 보고한다. Keightley 등등은, 이들 발견이, 임상적 관점에서, 뇌의 이들 영역 사이의 상호 작용의 복잡한 성질이 다양한 기분 및 인지 장애(예를 들면, 우울증 및 알츠하이머 병)에 의해 손상될 수 있고, 이들 영역 상의 데이터가 이들 기분 및 인지 장애와 관련되는 정보 처리에서 장애에 대한 통찰력을 제공할 수 있다는 결론을 지지함에 있어서 관련된다는 것을 나타낸다.

2005년의 Vuilleumier에 의한 리뷰 논문 ["How brains beware: neural mechanisms of emotional attention", TRENDS in Cognitive Sciences, Vol. 9 No. 12, 585-594]에서는, 주의력 리소스의 전개가 공간적으로 또는 시간적으로 제한되는 상태 하에서, 감정 정보가 우선되고 개인의 주의력 및 의식에 대한 특권이 있는 접근을 수신한다는 것이 보고된다(2002년 Fox, E의 ["Processing of emotional facial expressions: The role of anxiety and awareness", Cognitive Affective Behavioral Neuroscience 2, 52-63] 및 2001년 Vuilleumier 등등의 ["Emotional facial expressions capture attention", Neurology 56, 153-158]를 또한 참조한다). 또한, 이 이점은, 얼굴, 단어, 복잡한 장면, 또는 혐오 조건 자극뿐만 아니라, 특정 공포증(예를 들면, 뱀, 거미)이 있는 사람이 두려워하는 오브젝트를 비롯한, 다양한 감정 신호에 의해 생성된다는 것이 보고된다. 리뷰 논문은 감정적 편향이 '생물학적으로 준비된' 자극(예를 들면, 얼굴)에서 그리고 부정의 또는 위협과 관련되는 감정(예를 들면, 두려움 또는 분노)에서 강하게 나타나고, 한편 기분 좋고 자극적인 자극도 또한 유사한 효과를 나타낸다는 것을 나타내는데, 단지 자극의 유의성보다는 각성 가치(arousal value)(부정 대 긍정)가 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 시사한다(예를 들면, 2005년 Anderson, A.K.의 ["Affective influences on the attentional dynamics supporting awareness", Journal of Experimental Psychology: General 134, 258-281])

Vuilleumier의 2005 리뷰 논문은 또한, 신경 영상 및 신경생리학 결과가, 경합하는 또는 무관한(즉, 참여되지 않은) 자극을 대가로, 태스크 관련(즉, 참여된) 정보의 신경 표현의 상대적인 향상(boosting)을 입증한다는 것을 보고하는데, 시각적 자극에 의해 생성되는 신경 활동이, 처리(예를 들면, 측두부 피질)의 초기 단계 및 후기 단계 둘 모두에서, 자극이 참여되는지 또는 참여되지 않는지의 여부에 따라 향상되거나 또는 억제된다는 것을 나타낸다.

Vuilleumier의 2005 리뷰 논문은 또한, 상이한 감정적 부하와 연루되는 개인의 반응(신경 활동을 포함함)을 나타내는 생리학적 측정의 보고에 대해 보고한다. 예를 들면, PET 및 fMRI를 사용한 신경 영상 연구는, 중립적인 자극―화난 또는 무서운 얼굴, 위협적인 단어, 혐오스러운 그림, 공포 조절 자극을 포함함―에 비해 감정적 자극에 대해 향상된 반응을 나타낸다. (1999년의 Lane 등등의 ["Common effects of emotional valence, arousal, and attention on neural activation during visual processing of pictures", Neuropsychologia 37, 989-997]; 1998년의 Morris 등등의 ["A neuromodulatory role for the human amygdala in processing emotional facial expressions", Brain 121, 47-57]; 2001년의 Vuilleumier 등등의 ["Effects of attention and emotion on face processing in the human brain: An event-related fMRI study", Neuron 30, 829-841]; 및 2005년 Sabatinelli 등등의 ["Parallel amygdala and inferotemporal activation reflect emotional intensity and fear relevance", Neuroimage 24, 1265-1270] 등등을 또한 참조한다). 감정적인 시각적 자극에 대한 향상된 반응은, 청각 피질에서 감정적인 사운드 또는 목소리에 대해 보고된다. (예를 들면, 2003년 Mitchell 등등의 ["The neural response to emotional prosody, as revealed by functional magnetic resonance imaging", Neuropsychologia 41, 1410-1421]; 2001년 Sander 등등의 ["Auditory perception of laughing and crying activates human amygdala regardless of attentional state", Brain Res. Cogn. Brain Res.12, 181-198]; 및 2005년 Grandjean 등등의 ["The voices of wrath: brain responses to angry prosody in meaningless speech", Nature Neuroscience 8, 145-146]를 참조한다). EEG 및 MEG 연구의 결과는 또한, (예를 들면, 120-150 ms에서) 조기 감각 성분(early sensory component)뿐만 아니라, (예를 들면, 300-400 ms 이후) 나중의 인지 성분을 수반하는 감정적인 시각적 이벤트에 대해 증폭된 반응을 나타내는 것으로 보고되었다. (예를 들면, 2007년 Eimer 등등의 ["Event-related potential correlates of emotional face processing", Neuropsychologia 45(1), 15-31]; 2005년 Pourtois 등등의 ["Enhanced extrastriate visual response to bandpass spatial frequency filtered fearful faces: Time course and topographic evoked-potentials mapping", Hum. Brain Ma26, 65-79]; 2003년 Batty 등등의 ["Early processing of the six basic facial emotional expressions", Brain Res. Cogn. Brain Res.17, 613-620]; 2004년 Carretie 등등의 ["Automatic attention to emotional stimuli: neural correlates", Hum. Brain Ma 22, 290-299]; 2001년 Krolak-Salmon 등등의 ["Processing of facial emotional expression: spatio-temporal data as assessed by scalp event-related potentials", European Journal of Neuroscience 13, 987-994]; 2003년 Schupp 등등의 ["Attention and emotion: an ERP analysis of facilitated emotional stimulus processing", Neuroreport 14, 1107-1110]을 참조한다). 이들 증가된 감각 반응은, 심지어 개인이 자극의 감정적 의미에 주의를 기울일 필요가 없는 경우에도 발생할 수 있다.

Vuilleumier 2005의 리뷰 논문은 또한, 더 강한 신경 활성화가 방해물(distractor)에 의해 야기되는 억제 간섭에 대해 더욱 내성이 있는 감정적 자극을 렌더링할 수 있다는 것을 보고한다. 리뷰 논문은, 편향된 경쟁에 기반한 주의력의 모델과 일치하여, 반응의 향상이 감각 경로 내에서 감정적인 자극의 더욱 강건하고 지속적인 표현을 생성할 수 있어서, 임의의 경쟁하는 신경 자극에 의해 생성되는 더 약한 신호에 비해, 의식에 대한 우선시된 접근 및 주의력 리소스에 대한 경쟁에서 더 큰 가중치를 산출할 수 있다(감정적 이벤트가, 일반적인 신경 이벤트보다, 더욱 신속하게 식별되는 것, 또는 무시하기 더욱 어렵게 되는 것으로 나타남)라고 결론을 내린다.

자극에 의해 유발되는 감정적 부하는, 개인의 인지 질환, 질병, 또는 집행 기능 장애에 기초한 것을 비롯하여, 개인의 상태에 따라 변할 수 있다. 감정적 부하 하에서의 개인 성과의 측정은, 인지 질환, 질병, 또는 집행 기능 장애의 발병의 가능성 및/또는 진척도의 단계를 비롯한, 인지 질환, 질병, 또는 집행 기능 장애에 대한 개인의 상태에 대한 통찰을 제공할 수 있다. 예를 들면, 1998년 Breitenstein 등등의 ["Emotional processing following cortical and subcortical brain damage", Behavioural Neurology 11, 29-42]는, 무서운 자극이 편도체를 활성화하였고 혐오스러운 자극이 무서운 자극 및 전방섬상세포군피질(anterior insular cortex)을 활성화하였다는 것을 나타내는, 정상 대조군(normal control subject)에서의 PET 및 fMRI 연구의 결과를 보고한다. (예를 들면,1996년의 Morris 등등의 ["A differential neural response in the human amygdala to fearful and happy facial expressions", Nature 383, 812-815]; 및 1997년의 Phillips 등등의 ["A specific neural substrate for perceiving facial expressions of disgust", Nature 389, 495-498]를 또한 참조한다). Breitenstein 등등은 1998년에, 헌팅턴 병뿐만 아니라 헌팅턴 병 유전자 담체(gene carrier)를 갖는 개인에게서 혐오감의 음성 표현 및 얼굴의 인식에서 (그리고 더 적은 정도의 두려움에 대해) 특별히 심각한 결핍이 발생할 수 있다는 것을 또한 보고한다. (예를 들면, 1997년 Gray 등등의 ["Impaired recognition of disgust in Huntington's disease gene carriers", Brain 120 (1997), 2029-2038]; 및 1996년 Sprengelmeyer 등등의 ["Loss of disgust―Perception of faces and emotions in Huntington's disease", Brain 119, 1647-1665]를 참조한다). Breitenstein 등등은 1998년에, 헌팅턴 병을 앓고 있는 개인의 신피질 변성(neocortical degeneration)이 (기저핵뿐만 아니라 후측 피질(posterior cortex) 영역 둘 모두를 포함하여) 광범위하다는 것을 또한 보고한다. 기저핵이 감정 처리에서 중요한 역할을 한다는 것이 보고된다(예를 들면, 1990년 Cancelliere 등등의 ["Lesion localization in acquired deficits of emotional expression and comprehension", Brain and Cognition 13, 133-147]을 참조한다). 헌팅턴 병 유전자 담체(즉, 임상학적으로 사전 징후를 나타내는 개인) 상에 제공될 수 있는 데이터는, 기저핵 구조(미상핵(caudate nucleus))가 헌팅턴 병의 신경변성(neurodegeneration)에 의해 가장 먼저 영향을 받기 때문에, 감정의 신경 기질과 관련하여 흥미가 있을 수 있다. 연구는 또한, 주로 기저핵의 조절장애(dysregulation)를 갖는 신경학적 질병인, 파킨슨 병을 가진 개인의 운율 및 얼굴 이해 장애(prosodic and facial comprehension disorder)를 설명하는데, 여기서 개인은 파킨슨 병을 가진 개인의 정서적인 운율 및 얼굴 표정의 식별에서 감소된 성과를 나타내었다(예를 들면, 1984년 Scott 등등의 ["Evidence for an apparent sensory speech disorder in Parkinson's disease", Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry 47, 840-843]을 참조한다).

생리학적 측정 데이터, 행동 데이터, 및 다른 인지 데이터의 전술한 비제한적인 예는, 태스크에 대한 개인의 반응이 감정적 부하(감정적 또는 정서적 자극의 존재 또는 부재를 포함함)에 기초하여 상이할 수 있다는 것을 보여준다. 더욱이, 전술한 예는, 개인이 연상 엘리먼트에 의해 영향을 받는 정도, 및 태스크에서의 개인 성과가 연상 엘리먼트의 존재 상태에서 영향을 받는 정도가, 개인이 감정적 또는 정서적 편향의 한 형태를 나타내는 정도에 의존한다는 것을 나타낸다. 본원에서 설명되는 바와 같이, 개인의 성과 차이는, 연상 엘리먼트(예를 들면, 감정적 또는 정서적 엘리먼트)를 갖는 자극에 대비한 인지 태스크에서의 개인의 성과에 기초하여 정량적으로 감지 및 측정될 수도 있다. 보고된 생리학적 측정 데이터, 행동 데이터 및 기타 인지 데이터는 또한, 자극에 의해 유발되는 감정적 부하가, 개인의 인지 질환, 질병 상태, 또는 집행 기능 장애, 질환의 유무에 기초하는 것을 비롯하여, 개인의 상태에 따라 변할 수 있다는 것을 나타낸다. 본원에서 설명되는 바와 같이, 연상 엘리먼트를 갖는 자극에 대비한 인지 태스크에서의 개인의 성과 차이의 측정은, 개인에게서, 사회 불안, 우울증, 양극성 장애, 주요 우울 장애, 외상 후 스트레스 장애, 조현병, 자폐 스펙트럼 장애, 주의력 결핍 과잉 행동 장애, 치매, 파킨슨 병, 헌팅턴 병, 또는 다른 신경 퇴행성 질환, 알츠하이머 병, 또는 다발성 경화증과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는, 인지 질환, 질병, 및/또는 집행 기능 장애의 발병의 가능성 및/또는 진척도의 단계에 대한 정량화 가능한 통찰력을 제공할 수 있다.

개인의 인지 제어 능력에 대한 간섭 처리의 효과가 보고되어 있다. 예를 들면, [A. Anguera, Nature 501, p.97(2013년 9월 5일)("Nature article")]을 참조한다. 또한, 본원에서 참조에 의해 통합되는 2011년 11월 10일자로 출원된 미국 공개 공보 제20140370479A1호(미국 특허 출원 제13/879,589호)를 참조한다. 그들 인지 능력 중 일부는, 주의력(선택성, 지속 가능성, 등등), 작업 기억(작업 기억에서의 정보 유지의 용량 및 품질) 및 목표 관리(두 개의 주의력을 요구하는 태스크를 효과적으로 병렬로 처리하기 위한 또는 태스크를 전환하기 위한 능력)의 분야에서의 인지 제어 능력을 포함한다. 한 예로서, ADHD(주의력 결핍 과다 활동 장애)로 진단받은 어린이는 주의력을 유지하는 데 어려움을 겪는다. 주의력 선택성은, 목표 무관 정보를 무시함에 있어서 수반되는 신경 처리에 그리고 목표 관련 정보에 대한 집중을 용이하게 하는 처리에 의존하는 것으로 밝혀졌다. 간행물(publication)은, 두 개의 오브젝트가 동시에 시야에 놓일 때, 하나에 주의력을 집중하는 것은, 시각적 처리 리소스를 다른 것으로부터 끌어 당길 수 있다는 것을 나타내는 신경 데이터를 보고한다. 기억은 주의 산만(distraction)을 효과적으로 무시하는 것에 더욱 의존하였고, 정보를 마음에 유지하는 능력은 주의 산만 및 인터럽션 둘 모두에 의한 간섭에 취약하다는 것을 나타내는 연구가 또한 보고되었다. 주의 산만에 의한 간섭은, 예를 들면, 비타겟인, 개인의 주의력을 주 태스크로부터 흩뜨리는, 그러나 개인이 반응하지 않아야 한다는 것을 지시가 나타내는 간섭일 수 있다. 인터럽션/인터럽터(interruptor)에 의한 간섭은, 예를 들면, 타겟 또는 두 개 이상의의 타겟인, 또한 개인의 주의력을 주 태스크로부터 흩뜨리는, 그러나 개인이 (예를 들면, 단일의 타겟의 경우) 반응해야 하거나 또는 (예를 들면, 피쳐의 상이한 정도 사이에서 개인이 결정하는 강제 선택 상황) 사이에서/중에서 선택해야 한다는 것을 지시가 나타내는 간섭일 수 있다.

주의 산만의 존재 상태에서의 감소된 기억 호출은, 전전두엽 피질, 시각 피질, 및 해마(기억 병합에 수반됨)를 수반하는 신경망의 방해와 관련될 수 있다는 것을 보여주는 fMRI 결과도 또한 보고되었다. 전전두엽 피질 네트워크(이것은 선택적 주의력에서 역할을 함)는 주의 산만에 의한 방해에 취약할 수 있다. 간행물은 또한, 작업 기억 또는 선택적 주의력의 분야에서 인지 제어를 필요로 하는 목표 관리가, 인지 제어를 또한 요구하는 보조 목표에 의해 영향을 받을 수 있다는 것을 보고한다. 간행물은 또한, 주의 산만 및 인터럽션의 해로운 영향을 감소시키기 위한 것을 비롯한, 개인의 인지 능력에 영향을 끼치는 중재로서 간섭 처리의 유익한 효과를 나타내는 데이터를 보고하였다. 간행물은, 단일 작업의 또는 멀티 작업의 성과를 평가하기 위한 것을 비롯한, 개인의 성과를 정량화하기 위해 계산될 수 있는 비용 척도(간섭 비용을 포함함)를 설명하였다.

간행물에서 개시되는 예시적인 비용 척도는, 멀티 작업의 태스크에 비교한 단일 작업의 태스크에서의 개인의 성과에서의 비율 변화이며, 그 결과, 더 큰 비용(즉, 더욱 음의 비율 비용)은, 개인이, 멀티 작업에 대비하여 단일 작업에 참여할 때의 증가된 간섭을 나타내었다. 간행물은, 하나 이상의 간섭이 적용된 태스크에 대비한 격리 상태의 태스크 상에서의 개인의 성과 사이의 차이로서 결정되는 간섭 비용을 설명하는데, 여기서, 간섭 비용은 간섭에 대한 개인의 취약성의 평가를 제공한다.

컴퓨터 구현 간섭 처리의 확실한 이점이 또한 보고된다. 예를 들면, 네이처지(Nature paper)에 따르면, 컴퓨터 구현 간섭 처리를 사용하여 평가되는 멀티 작업의 성과는, 20 세부터 79 세까지의 연령의 어른에서의 성과에서 선형적인 연령 관련 기울기를 정량화할 수 있었다는 것을 언급한다. 네이처지는 또한, 적응적 형태의 컴퓨터 구현 간섭 처리와 상호 작용한 노인(60 내지 85세)은, 육(6) 개월 동안 이익이 지속되는 상태에서, 감소된 멀티 작업의 비용을 나타내었다는 것을 보고한다. 네이처지는 또한, 뇌파측정법(electroencephalography)으로 측정했을 때의 인지 제어의 신경 시그니쳐(neural signature)에서의 연령 관련 결핍은, 향상된 정중 전두부 세타 파워(midline frontal theta power) 및 전두부-후방 세타 가간섭성(frontal-posterior theta coherence)을 가지면서, (컴퓨터 구현 간섭 처리를 사용한) 멀티 작업의 트레이닝에 의해 치료되었다. 컴퓨터 구현 간섭 처리와의 상호 작용은, 육(6) 개월 이후 멀티 작업 향상의 보존 및 지속적인 주의력에서의 향상을 예측하는 정중 전두부 세타 파워에서의 증가를 가지면서, 트레이닝되지 않은 인지 제어 능력(향상된 지속적인 주의력 및 작업 기억)으로 확장되는 성과 이득으로 나타났다.

본원의 원리에 따른 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는 개인을 인지 능력으로 분류하도록 및/또는 컴퓨터화된 인지 플랫폼을 사용한 간섭 처리의 구현에 기초하여 그들 인지 능력을 향상시키도록 구성된다. 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는 프로그래밍된 컴퓨팅 디바이스의 능력을 사용하여 멀티 작업의 형태를 구현하도록 구성되는데, 멀티 작업의 형태에서, 개인은 태스크 및 간섭을 실질적으로 동시에 수행하도록 요구받고, 이 경우, 태스크 및/또는 간섭은 연상 엘리먼트를 포함하고, 개인은 연상 엘리먼트에 반응하도록 요구받는다. 컴퓨팅 디바이스의 감지 및 측정 능력은, 연상 엘리먼트에 반응하기 위해 개인에 의해 취해지는 물리적 작용을 나타내는 데이터를 컴퓨팅 디바이스가 수집하는 것과 실질적으로 동일한 시간에 태스크에 반응하기 위해 반응 집행 시간 동안 개인에 의해 취해지는 물리적 작용을 나타내는 데이터를 수집하도록 구성된다. 태스크 및/또는 간섭을 실시간으로 유저 인터페이스에 렌더링하기 위한 그리고 실시간으로 그리고 태스크 및/또는 간섭 및 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터를 실질적으로 동시에 측정하기 위한 컴퓨팅 디바이스 및 프로그래밍된 프로세싱 유닛의 능력은, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력의 정량화 가능한 척도를 제공하여, 감정적 부하 하에서 상이한 태스크 및 간섭으로 또는 그들로부터 신속하게 전환할 수 있거나, 또는 감정적 부하 하에서 다수의 상이한 태스크 또는 간섭을 일렬로 수행하기 위해, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력의 정량화 가능한 척도를 제공할 수 있다(단일 작업의 경우를 포함함, 이 경우 개인은 시간의 설정된 기간 동안 단일의 타입의 태스크를 수행하도록 요구받음).

본원의 임의의 예에서, 태스크 및/또는 간섭은 반응 데드라인을 포함하고, 그 결과, 유저 인터페이스는, 장치 또는 컴퓨팅 디바이스와 상호 작용하는 개인으로부터 적어도 하나의 타입의 반응을 수신하기 위한 제한된 시간 기간을 부과한다. 예를 들면, 개인이 태스크 및/또는 간섭을 수행하기 위해 컴퓨팅 디바이스 또는 다른 장치와 상호 작용하도록 요구받는 시간의 기간은, 약 30 초, 약 1 분, 약 4 분, 약 7 분, 약 10 분, 또는 10 분 초과와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는, 미리 결정된 양의 시간일 수 있다.

예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 집행 기능 제어에서 개인의 인지 능력의 척도로서, 간섭이 개인의 주의력을 태스크로부터 흩뜨리는 간섭의 존재 상태에서 현재 태스크의 규칙을 활성화시킬지 또는 다른 것 대신 하나의 작용을 수행할지의 여부를 결정함에 있어서 개인의 능력의 척도를 제공하기 위해 멀티 작업의 형태를 구현하도록 구성될 수 있다.

예시적인 시스템, 방법, 및 장치는 단일 작업의 형태를 구현하도록 구성될 수 있는데, 이 경우, (내비게이션 태스크 전용 또는 타겟 구별 태스크 전용과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는) 시간의 설정된 기간 동안의 단일의 타입의 태스크(즉, 간섭이 없음)와의 상호 작용에서의 개인의 성과의 척도는 개인의 인지 능력의 척도를 제공하기 위해 또한 사용될 수 있다.

예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 단일 작업의 시행 및 멀티 작업의 시행의 상이한 시퀀스 및 조합을 수반하는 세션을 구현하도록 구성될 수 있다. 제1 구현예에서, 세션은 (제1 타입의 태스크와의) 제1 단일 작업의 시행, (제2 타입의 태스크와의) 제2 단일 작업의 시행, 및 멀티 작업의 시행(간섭과 함께 렌더링되는 주 태스크)이 포함할 수 있다. 제2 예시적인 구현예에서, 세션은 두 개 이상의 멀티 작업의 시행(간섭과 함께 렌더링되는 주 태스크)를 포함할 수 있다. 제3 예시적인 구현예, 세션은 두 개 이상의 단일 작업의 시행을 포함할 수 있다(모두 동일한 타입의 태스크에 기초하거나 또는 적어도 하나가 상이한 타입의 태스크에 기초함).

성과는, 다양한 태스크의 성과에 대한 두 가지 상이한 타입의 간섭(예를 들면, 주의 산만 또는 인터럽트)의 영향을 비교하도록 추가로 분석될 수 있다. 몇몇 비교는 간섭이 없는 성과, 주의 산만이 있는 성과, 및 인터럽션이 있는 성과를 포함할 수 있다. 태스크의 성과 레벨에 대한 각각의 타입의 간섭의 비용(예를 들면, 주의 산만 비용 및 인터럽터/멀티 작업의 비용)이 분석되어 개인에게 보고된다.

본원의 임의의 예에서, 간섭은, (산만으로서) 비타겟이거나 또는 (인터럽터로서) 타겟인 자극이거나, 또는 상이한 타입의 타겟(예를 들면, 상이한 정도의 얼굴 표정 또는 다른 특성/피쳐 차이)인 자극을 포함하는 보조 태스크일 수 있다.

다수의 별개의 소스(센서 및 다른 측정 컴포넌트를 포함함)의 영향 및 실질적으로 동시에(즉, 대략적으로 동일한 시간에 또는 짧은 시간 인터벌 내에) 그리고 실시간으로 이들 다수의 상이한 소스로부터의 데이터의 선택적 수신을 제어하기 위한 프로그래밍된 프로세싱 유닛의 능력에 기초하여, 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 일반적인 사람 능력을 사용하여 달성할 수 없는, 감정적 부하 하에서의 태스크 및/또는 간섭에 대한 개인으로부터의 반응의 정량적 척도를 수집하도록 사용될 수 있다. 결과적으로, 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는,프로그래밍된 프로세싱 유닛을 구현하여 소정의 시간 기간에 걸쳐 태스크와 실질적으로 동시에 간섭을 렌더링하도록 구성될 수 있다.

몇몇 예시적인 구현예에서, 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는 또한, (간섭이 타겟을 포함하든 또는 비타겟을 포함하든 간에) 간섭에 대한 개인의 반응의 정도 및 타입의 척도를 나타내는 데이터가 수집될 때 태스크에 대한 개인의 반응의 정도 및 타입의 척도를 나타내는 데이터를 실질적으로 동시에 수신하도록 구성될 수 있다. 몇몇 예에서, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 비용 척도(간섭 비용을 포함함)를 계산하기 위해, 타겟에 대한 개인의 반응을 나타내는 측정된 데이터에 적용되는 득점(scoring) 및 가중 인자와는 상이한 득점 및 가중 인자를 비타겟에 대한 개인의 반응을 나타내는 측정된 데이터에 적용하는 것에 의해 분석을 수행하도록 구성된다.

본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에서, 비용 척도는, 간섭의 존재 상태에서 하나 이상의 태스크에서의 개인의 성과의 척도에 비교한, 간섭의 부재 상태에서 하나 이상의 태스크에서의 개인의 성과의 척도에서의 차이에 기초하여 계산될 수 있는데, 여기서 하나 이상의 태스크 및/또는 간섭은 하나 이상의 연상 엘리먼트를 포함한다. 본원에서 설명되는 바와 같이, 연상 엘리먼트(들)와 상호 작용하기 위한(그리고 그들에 반응을 제공하기 위한) 개인의 요건은, 감정 처리가 연상 엘리먼트에 반응하기 위한 요건으로 인해, 태스크(들) 및/또는 간섭을 수행함에 있어서 개인의 능력에 정량적으로 영향을 끼치는 감정적 부하를 도입할 수 있다. 예를 들면, 본원에서 수집되는 데이터에 기초하여 계산되는 간섭 비용은, 감정적 부하 하에서 간섭에 대한 개인의 취약성의 정량화 가능한 평가를 제공할 수 있다. 하나 이상의 간섭(연상 엘리먼트를 포함하는 태스크 및/또는 간섭)의 존재 상태에서 태스크에 대비한, 격리 상태의 태스크에 대한 개인의 성과 사이의 차이의 결정은, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력을 평가 및 분류하기 위해 사용될 수 있는 간섭 비용 메트릭을 제공한다. 감정적 부하 하에서 수행되는 태스크 및/또는 간섭의 개인의 성과에 기초하여 계산되는 간섭 비용은 또한, 사회 불안, 우울증, 양극성 장애, 주요 우울 장애, 외상 후 스트레스 장애, 조현병, 자폐 스펙트럼 장애, 주의력 결핍 과잉 행동 장애, 치매, 파킨슨 병, 헌팅턴 병, 또는 다른 신경 퇴행성 질환, 알츠하이머 병, 또는 다발성 경화증과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는, 개인의 인지 질환, 질병 상태, 또는 집행 기능 장애의 존재 또는 단계의 정량화 가능한 척도를 제공할 수 있다.

본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 반복적인 순환 과정으로서, 감정적 부하 하에서 간섭에 대한 개인의 취약성의 분석을 수행하도록 구성될 수 있다(간섭 비용과 같은 비용 척도로서 포함됨). 예를 들면, 개인이 감정적 부하 하에서 주어진 태스크 및/또는 간섭에 대한 간섭 비용을 최소화하기로 결심한 경우, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 개인의 성과 메트릭이 그 주어진 조건 내에서 최소화된 간섭 비용을 나타낼 때까지 감정적 부하 하에서 더욱 도전적인(즉, 더 높은 난이도 레벨을 갖는) 태스크 및/또는 간섭을 수행할 것을 개인에게 요청하도록 구성될 수 있는데, 이때, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 개인의 성과 메트릭이 그 조건에 대한 최소화된 간섭 비용을 다시 한 번 더 나타낼 때까지 감정적 부하 하에서 더더욱 도전적인 태스크 및/또는 간섭을 개인에게 제시하도록 구성될 수 있다. 이것은 개인의 성과의 원하는 최종 지점이 획득될 때까지 임의의 횟수 반복될 수 있다.

비제한적인 예로서, 간섭 비용은, 평가를 제공하기 위해, (간섭을 갖는) 멀티 작업의 태스크에 비교한 (간섭이 없는) 단일 작업의 태스크에서의 개인 성과의 측정에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들면, 멀티 작업의 태스크(예를 들면, 간섭을 갖는 타겟 태스크)에서의 개인의 성과는, 간섭이 없는 단일 작업의 타겟 태스크에서의 그들의 성과에 비교되어, 간섭 비용을 제공할 수 있다.

본원의 예시적인 시스템, 장치 및 방법은, 개인이 연상 엘리먼트에 의해 영향을 받는 정도, 및/또는 태스크에서의 개인의 성과가 연상 엘리먼트의 존재 상태에서 영향을 받는 정도를 나타내는 데이터를 분석하여, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력의 정량화된 지표를 포함하는 성과 메트릭을 제공하도록 구성된다. 성과 척도는, 개인이 감정적 또는 정서적 편향의 한 형태를 나타내는 정도의 지표로 사용될 수 있다.

몇몇 예시적인 구현예에서, 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는 또한, 태스크에 대한 개인의 반응의 정도 및 타입의 척도를 나타내는 데이터가 수집될 때 타겟 자극(즉, 인터럽터)을 실질적으로 동시에(즉, 실질적으로 동일한 시간에) 포함하는 간섭에 대한 개인의 반응의 정도 및 타입의 척도를 나타내는 데이터를 선택적으로 수신하도록 그리고 태스크에 대한 개인의 반응의 정도 및 타입의 척도를 나타내는 데이터가 수집될 때 비타겟 자극(즉, 주의 산만)을 실질적으로 동시에(즉, 실질적으로 동일한 시간에) 포함하는 간섭에 대한 개인의 반응의 정도 및 타입의 척도를 선택적으로 수집하지 않도록 구성될 수 있다. 즉, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 반응을 시간적으로 및/또는 시간적으로 측정하기 위한 감지/측정 컴포넌트의 상태를 선택적으로 제어하는 것에 의해 타겟 대 비타겟에 대한 개인의 반응의 윈도우 사이를 구별하도록 구성된다. 이것은, 타겟 또는 비타겟의 제시에 기초하여 감지/측정 컴포넌트를 선택적으로 활성화 또는 비활성화하는 것에 의해, 또는 타겟에 대한 개인의 반응에 대해 측정되는 데이터를 수신하는 것 및 비타겟에 대한 개인의 반응에 대해 측정되는 데이터를 선택적으로 수신하지 않는 것(예를 들면, 무시하는 것, 거부하는 것, 또는 거절하는 것)에 의해 달성될 수 있다.

본원에서 설명되는 바와 같이, 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 시간에 따른 주의력의 지속 가능성, 주의력의 선택성, 및 주의력 결핍의 감소에 대한 능력에 기초하는 것을 포함하여, 주의력의 영역에서의 개인의 인지 능력의 척도를 제공하도록 구현될 수 있다. 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치를 사용하여 측정될 수 있는 개인의 인지 능력의 다른 영역은, 정서적 편향, 기분, 인지 편향의 레벨, 충동성, 억제력, 지각 능력, 반응 및 다른 운동 신경 기능, 시력, 장기 기억, 작업 기억, 단기 기억, 로직, 및 의사 결정을 포함한다.

본원에서 설명되는 바와 같이, 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치를 사용하는 것은, 뇌 가소성(brain plasticity)의 과학에 기초하여 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위해, 하나의 유저 세션으로부터 다른 것으로(또는 심지어 하나의 유저 시행으로부터 다른 것으로) (연상 엘리먼트를 포함하는 적어도 하나에서) 태스크 및/또는 간섭을 적응시키도록 구현될 수 있다. 적응성(adaptivity)은 임의의 효과적인 가소성-마구 도구(plasticity-harnessing tool)를 위한 유익한 설계 엘리먼트이다. 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에서, 프로세싱 유닛은, 자극의 타이밍, 위치, 및 성질(nature)과 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는, 태스크 및/또는 간섭의 파라미터를 제어하도록 구성되고, 그 결과, 개인의 물리적 작용은 상호 작용(들) 동안 기록될 수 있다. 전술한 바와 같이, 개인의 물리적 작용은, 단일 작업의 태스크 및 멀티 작업의 태스크를 수행하기 위한 컴퓨팅 디바이스와의 상호 작용 동안 그들의 신경 활동에 의해 영향을 받는다. 간섭 처리의 과학은, 적응성의 양태가 신경가소성에 기초한 다수의 세션(또는 시행)으로부터의 트레이닝에 반응하여 뇌에서의 변화로 나타날 수 있고, 그에 의해 개인의 인지 스킬을 향상시킬 수 있다는 것을 (생리학적 및 행동 측정으로부터의 결과에 기초하여) 나타낸다. 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는, 개인이 감정적 부하 하에서 간섭 처리를 수행하는 적어도 하나의 연상 엘리먼트와의 태스크 및/또는 간섭을 구현하도록 구성된다. 전술한 발간된 연구 결과에서 지지되는 바와 같이, 감정적 부하 하에서 태스크를 수행하는 개인에 대한 영향은, 개인의 인지 능력을 향상시키기 위한 인지 트레이닝의 신규의 양태를 활용할 수 있다.

도 5a 내지 도 9p는, 유저 상호 작용을 위한 태스크 및/또는 간섭(둘 중 어느 하나 또는 둘 모두는 연상 엘리먼트를 가짐)을 렌더링하기 위해 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치를 사용하여 렌더링될 수 있는 비제한적인 예시적 유저 인터페이스를 도시한다. 도 5a 내지 도 9p의 비제한적인 예시적 유저 인터페이스는 또한 다음 중 하나 이상을 위해 사용될 수 있다: 태스크 및/또는 간섭을 수행하기 위한 지시를 개인에게 디스플레이하는 것, 연상 엘리먼트와 상호 작용하는 것, 태스크 및/또는 간섭 및 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터를 수집하는 것, 진척도 메트릭을 나타내는 것, 및 분석 메트릭을 제공하는 것.

도 5a 내지 도 5d는 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치를 사용하여 렌더링되는 비제한적인 예시적 유저 인터페이스를 도시한다. 도 5a 및 도 5b에서 도시되는 바와 같이, 예시적인 프로그래밍된 프로세싱 유닛은, 태스크 및/또는 간섭을 수행하기 위한 그리고 연상 엘리먼트와 상호 작용하기 위한 지시를 개인에게 디스플레이하기 위한 디스플레이 피쳐(500), 및 진척도 메트릭으로부터의 상태 지표 및/또는 분석 메트릭을 제공하기 위해 개인의 상호 작용(태스크/간섭에 대한 반응을 포함함)으로부터 수집되는 데이터에 대한 분석의 적용으로부터의 결과를 나타내기 위한 메트릭 피쳐(502)를 유저 인터페이스(그래픽 유저 인터페이스를 포함함)에 렌더링하기 위해 사용될 수 있다. 본원의 임의의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에서, 분류기는 반응 출력으로서 제공되는 분석 메트릭을 제공하기 위해 사용될 수 있다. 본원의 임의의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치에서, 유저 상호 작용으로부터 수집되는 데이터는 분류기를 트레이닝하기 위한 입력으로서 사용될 수 있다. 도 5a 내지 도 5b에서 도시되는 바와 같이, 예시적인 프로그래밍된 프로세싱 유닛은 또한, 개인이 제어하도록(예컨대 그러나 다음으로 제한되지는 않는, 시각 운동성 태스크에서 경로 또는 다른 환경을 내비게이팅하도록, 및/또는 타겟 구별 태스크에서 오브젝트를 선택하도록) 요구받는 아바타 또는 다른 프로세서 렌더링 가이드(504)를 유저 인터페이스(그래픽 유저 인터페이스를 포함함)에 렌더링하도록 사용될 수도 있다. 한 예에서, 연상 엘리먼트는 시각 운동성 태스크의 컴포넌트로서(예를 들면, 경로를 따르는 이정표 오브젝트로서) 또는 타겟 구별 태스크의 컴포넌트로서 포함될 수도 있는데, 예를 들면, 타겟 구별 태스크의 컴포넌트로서 포함되는 경우, (화난 또는 행복한 얼굴, 큰 또는 화난 목소리 또는 협박 또는 공포 유발 단어와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는) 특정한 타입의 연상 엘리먼트가 타겟이고, (중립적인 얼굴, 행복한 목소리, 또는 중립적인 단어와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는) 다른 타입의 연상 엘리먼트는 아니다. 도 5b에서 도시되는 바와 같이, 디스플레이 피쳐(500)는, 유저 인터페이스가 (점선을 사용하여) 내비게이션 태스크를 수행하는 데 필요한 아바타 또는 다른 프로세서 렌더링 가이드(504)의 움직임의 타입을 묘사하는 동안, 내비게이션 태스크를 수행하기 위해 예상되는 것을 개인에게 지시하기 위해 사용될 수 있다. 한 예에서, 내비게이션 태스크는, 득점을 결정하기 위해, 개인이 아바타를 건너도록 또는 피하도록 조종하는 것이 요구되는 이정표 오브젝트(어쩌면 연상 엘리먼트를 포함함)를 포함할 수도 있다. 도 5c에서 도시되는 바와 같이, 디스플레이 피쳐(500)는 유저 인터페이스에 렌더링될 수도 있는 오브젝트(들)(506 및 508)의 타입을 유저 인터페이스가 묘사하는 동안 타겟 구별 태스크를 수행하기 위해 예상되는 것을 개인에게 지시하기 위해 사용될 수 있는데, 하나의 타입의 오브젝트(506)(어쩌면 타겟 연상 엘리먼트를 포함함)는 타겟으로 지정되고, 한편 유저 인터페이스에 렌더링될 수도 있는 다른 타입의 오브젝트(508)는, 예를 들면, 이 예에서 선을 긋는 것에 의해, 비타겟(어쩌면 비타겟 연상 엘리먼트를 포함함)으로서 지정된다. 도 5d에서 도시되는 바와 같이, 디스플레이 피쳐(500)는, 유저 인터페이스가 내비게이션 태스크를 수행하는 데 필요한 아바타 또는 다른 프로세서 렌더링 가이드(504)의 움직임의 타입을 (점선을 사용하여) 묘사하고, 그리고 유저 인터페이스가 타겟 오브젝트(506)로서 지정되는 오브젝트 타입 및 비타겟 오브젝트(508)로서 지정되는 오브젝트 타입을 렌더링하는 동안, 주 태스크로서의 내비게이션 태스크 및 보조 태스크(즉, 간섭)로서의 타겟 구별 둘 모두를 수행하기 위해 예상되는 것을 개인에게 지시하기 위해 사용될 수 있다.

도 6a 및 도 6b는, 본원의 원리에 따른, 예시적인 유저 인터페이스에 렌더링될 수 있는 연상 엘리먼트(타겟 또는 비타겟)의 예를 도시한다. 도 6a는, 긍정적인 유의성(행복한)을 갖는 얼굴 표정 및 부정의 유의성(화남)을 갖는 얼굴 표정을 비롯한, 상이한 타입의 얼굴 표정으로서 렌더링되는 연상 엘리먼트의 예를 도시한다. 예를 들면, 연상 엘리먼트는 행복한 표정(602), 중립적인 표정(604), 또는 화난 정(606)을 갖는 얼굴로서 렌더링될 수 있다. 도 6a는 또한, 가장 행복한 얼굴(602)(최고 정도)로부터 행복감의 정도의 점차적인 감소를 가지고 중립적인 얼굴(604)로의 얼굴 표정의 상이한 정도를 도시하는, 그리고 또한, 아주 화난 얼굴(606)(최고 정도)로부터 화의 정도의 점차적인 감소를 가지고 중립적인 얼굴(604)로의 얼굴 표정의 상이한 정도를 도시하는, 연상 엘리먼트의 얼굴 표정의 조절을 도시하는데, 각각은 개인에게서 상이한 레벨의 감정적 반응을 잠재적으로 야기한다. 도 6b는, 상이한 타입의 얼굴 표정(행복(610), 중립(614), 화남(616))으로서 렌더링되는 연상 엘리먼트를 갖는 예시적인 유저 인터페이스를 도시한다. 도 6b는 또한, 태스크 및/또는 간섭을 수행하기 위한 그리고 연상 엘리먼트와 상호 작용하기 위한 지시를 개인에게 디스플레이하기 위한 예시적인 디스플레이 피쳐(618)를 도시한다. 도 6b의 비제한적인 예에서, 디스플레이 피쳐(618)는, 연상 엘리먼트에 대해 필요로 되는 반응의 타입(이 예에서는, 행복한 얼굴(612)을 식별하고 타겟으로 삼는 것)의 표시와 함께, 타겟 구별 태스크를 수행하기 위해 예상되는 것을 개인에게 지시하기 위해 사용될 수 있다.

도 7a 내지 도 7d는, 본원의 원리에 따른, 예시적인 유저 인터페이스에 시변 특성으로서 렌더링될 수 있는 오브젝트(들)(타겟 또는 비타겟)의 피쳐의 예를 도시한다. 도 7a는, 유저 인터페이스에 렌더링되는 오브젝트(700)의 한 양태의 시변 특성에 대한 수정이, 그래픽 유저 인터페이스에서 렌더링되는 환경에 대한 오브젝트(700)의 위치 및/또는 속도에서의 동적 변화인 예를 도시한다. 도 7b는, 유저 인터페이스에 렌더링된 오브젝트(702)의 한 양태의 시변 특성에 대한 수정이, 그래픽 유저 인터페이스에서 렌더링되는 환경에 대한 오브젝트(702)의 궤도/모션, 및/또는 방위의 사이즈 및/또는 방향에서의 동적 변화인 예를 도시한다. 도 7c는, 유저 인터페이스에 렌더링되는 오브젝트(704)의 한 양태의 시변 특성에 대한 수정이, 그래픽 유저 인터페이스에서 렌더링되는 환경에 대한 오브젝트(704)의 형상 또는 다른 타입에서의 동적 변화인 예를 도시한다. 이러한 비제한적인 예에서, 오브젝트(704)의 시변 특성은 제1 타입의 오브젝트(별 오브젝트)로부터 제2 타입의 오브젝트(둥근 모양의 오브젝트)로의 모핑을 사용하여 실행된다. 다른 비제한적인 예에서, 오브젝트(704)의 시변 특성은, 제1 타입의 오브젝트와 제2 타입의 오브젝트의 비례 조합으로서 블렌드쉐입을 렌더링하는 것에 의해 실행된다. 도 7c는, 유저 인터페이스에 렌더링되는 오브젝트(704)의 한 양태의 시변 특성에 대한 수정이, 그래픽 유저 인터페이스에서 렌더링되는 오브젝트(704)의 형상 또는 다른 타입에서의 (이 비제한적인 예에서는, 별 오브젝트로부터 둥근 모양의 오브젝트로의) 동적 변화인 예를 도시한다. 도 7d는, 유저 인터페이스에 렌더링되는 오브젝트(706)의 한 양태의 시변 특성에 대한 수정이, 그래픽 유저 인터페이스에 렌더링되는 환경에 대한 오브젝트(706)의 패턴, 또는 컬러, 또는 시각적 피쳐에서의 (이 비제한적인 예에서는, 제1 패턴을 갖는 별 오브젝트로부터 제2 패턴을 갖는 둥근 모양의 오브젝트로의) 동적 변화인 예를 도시한다. 다른 비제한적인 예에서, 오브젝트의 시변 특성은, 오브젝트 상에 또는 오브젝트에 대해 묘사되는 얼굴 표정의 변화율일 수 있다. 본원의 임의의 예에서, 전술한 시변 특성은 장치(예를 들면, 컴퓨팅 디바이스 또는 인지 플랫폼)와의 개인의 상호 작용의 감정적 부하를 수정하기 위해 연상 엘리먼트를 포함하는 오브젝트에 적용될 수 있다.

도 8a 내지 도 8t는, 본원의 원리에 따른, 유저 인터페이스에서 렌더링될 수 있는 태스크 및 간섭의 동태의 비제한적인 예를 도시한다. 이 예에서, 태스크는 시각 운동성 내비게이션 태스크이며, 간섭은 타겟 구별(보조 태스크)이다. 연상 엘리먼트는 상이한 얼굴 표정을 갖는 렌더링된 얼굴이고, 연상 엘리먼트는 간섭의 일부이다. 예시적인 시스템은, 시각 운동성 태스크 및 타겟 구별(연상 엘리먼트에 대한 반응으로서 특정한 얼굴 표정의 식별을 가짐)을 수행할 것을 개인에게 지시하도록 프로그래밍된다. 도 8a 내지 도 8t에서 도시되는 바와 같이, 개인은 이정표 오브젝트(804)와 일치하는 경로를 따라 아바타(802)의 모션을 제어하는 것에 의해 내비게이션 태스크를 수행하도록 요구받는다. 도 8a 내지 도 8t는, 개인이 장치 또는 컴퓨팅 디바이스(또는 다른 감지 디바이스)를 작동시켜 내비게이션 태스크에서의 반응으로서 아바타(802)로 하여금 이정표 오브젝트(804)와 일치시키게 하고, 이정표 오브젝트(804)와 경로를 교차시키는(예를 들면, 충돌시키는) 것에서의 개인의 성공에 기초하여 득점하도록 되어 있는 비제한적인 예시적 구현예를 도시한다. 다른 예에서, 개인은 장치 또는 컴퓨팅 디바이스(또는 다른 감지 디바이스)를 작동시켜, 아바타(802)로 하여금 이정표 오브젝트(804)를 지나치게 하고, 이정표 오브젝트(804)를 피하는 것에서의 개인의 성공에 기초하여 득점하도록 되어 있다. 도 8a 내지 도 8t는 또한, 제1 타입의 연상 엘리먼트(중립적인 얼굴 표정)를 갖는 비타겟 오브젝트(806)의 동태를 도시하는데, 여기서 시변 특성은 오브젝트의 모션의 궤도이다. 도 8a 내지 도 8t는 또한, 제2 타입의 연상 엘리먼트(행복한 얼굴 표정)를 갖는 타겟 오브젝트(808)의 동태를 도시하는데, 여기서 시변 특성은 오브젝트의 모션의 궤도이다. 도 8a 내지 도 8t는 또한, 제3 타입의 연상 엘리먼트(화난 얼굴 표정)를 갖는 다른 비타겟 오브젝트(810)의 동태를 도시하는데, 시변 특성은 오브젝트의 모션의 궤도이다.

도 8a 내지 도 8t의 예에서, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치의 프로세싱 유닛은, 아바타(802)로 하여금 경로를 내비게이팅하게 하는 개인의 물리적 작용을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 예를 들면, 개인은, 예를 들면, 회전 방위를 변경하는 것 또는 다르게는 컴퓨팅 디바이스를 이동시키는 것에 의해, 아바타를 "조종"하기 위한 물리적 작용을 수행할 것을 요구받을 수도 있다. 이러한 작용은, 자이로스코프 또는 가속도계 또는 다른 모션 또는 위치 센서 디바이스로 하여금 움직임을 검출하게 하고, 그에 의해, 내비게이션 태스크를 수행함에 있어서의 개인의 성공의 정도를 나타내는 측정 데이터를 제공할 수 있다.

도 8a 내지 도 8t의 예에서, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치의 프로세싱 유닛은, 타겟 구별을 수행하기 위해 그리고 명시된 연상 엘리먼트(즉, 명시된 얼굴 표정)를 식별하기 위해, 개인의 물리적 작용을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 예를 들면, 개인은, 시행 또는 다른 세션 이전에, 명시된 연상 엘리먼트(808)를 갖는 타겟 오브젝트의 디스플레이에 반응하여, 탭하도록, 또는 다른 물리적인 표시를 만들도록 그리고 (연상 엘리먼트의 타입에 기초하여) 비타겟 오브젝트(806 또는 810)의 디스플레이에 반응하여 탭하여 물리적 표시를 행하지 않도록 지시받을 수도 있다. 도 8a 내지 도 8c 및 도 8e 내지 도 8h에서, 타겟 구별은, 간섭 처리 멀티 작업의 구현예에서, 주 내비게이션 태스크에 대한 간섭(즉, 보조 태스크)으로서 작용한다. 전술한 바와 같이, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는 프로세싱 유닛으로 하여금 디스플레이 피쳐(예를 들면, 디스플레이 피쳐(500))를 렌더링하여, 예상된 성과(즉, 어떤 연상 엘리먼트에 반응할지, 및 타겟 구별 및 내비게이션 태스크를 어떻게 수행할지)에 관한 지시를 개인에게 디스플레이하게 할 수 있다. 본원의 상기에서 또한 설명되는 바와 같이, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치의 프로세싱 유닛은, (i) 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응의 척도를 나타내는 데이터가 (명시된 연상 엘리먼트에 대해) 수집될 때 주 태스크에 대한 개인의 반응의 정도 및 타입의 척도를 나타내는 데이터를 실질적으로 동시에 수신하도록, 또는 (i) 태스크에 대한 개인의 반응의 정도 및 타입의 척도를 나타내는 데이터가 수집될 때 명시된 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응의 척도를 나타내는 데이터를 타겟 자극(즉, 인터럽터)으로서 실질적으로 동시에(즉, 실질적으로 동일한 시간에) 선택적으로 수신하도록 그리고 태스크에 대한 개인의 반응의 정도 및 타입의 척도를 나타내는 데이터가 수집될 때 명시되지 않은 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응의 척도를 실질적으로 동시에(즉, 실질적으로 동일한 시간에) 비타겟 자극(즉, 주의 산만)으로서 선택적으로 수집하지 않도록 구성될 수 있다.

도 8a 내지 도 8t에서, 단어 "GOOD"을 포함하는 피쳐(812)는, 내비게이션 태스크 및 연상 엘리먼트를 포함하는 타겟 구별 간섭에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터의 분석이 만족스러운 성과를 나타낸다는 것을 개인에게 시그널링하기 위해 아바타(802) 근처에 렌더링된다. 도면은, 링(814) 또는 다른 능동 엘리먼트와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는, 흥분(excitement)을 심볼화하기 위한 아바타(802)에 대한 적어도 하나의 수정을 포함하는 및/또는 별 형상으로 되는 제트 부스터 엘리먼트(jet booster element)(816)(및 "STAR-ZONE" 그래픽과 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는 보상 그래픽)을 보여주는 만족스러운 성과의 다른 표시로서 개인에게 제시되는 보상의 타입의 변화의 예를 도시한다. 다수의 다른 타입의 보상 엘리먼트가 사용될 수 있고, 디스플레이되는 보상 엘리먼트의 비율 및 타입은 시변 엘리먼트로서 변경 및 조절될 수 있다

도 9a 내지 도 9p는, 본원의 원리에 따른, 유저 인터페이스에서 렌더링될 수 있는 간섭 및 태스크의 동태의 비제한적인 예를 도시한다. 이 예에서, 태스크는 시각 운동성 내비게이션 태스크이며, 간섭은 타겟 구별(보조 태스크)이다. 연상 엘리먼트는 상이한 얼굴 표정을 갖는 렌더링된 얼굴이고, 연상 엘리먼트는 간섭의 일부이다. 도 9a는, 시각 운동성 태스크 및 타겟 구별(연상 엘리먼트에 대한 반응으로서 특정한 얼굴 표정의 식별을 가짐)을 수행할 것을 개인에게 지시하도록 렌더링될 수 있는 예시적인 디스플레이 피쳐(900)를 도시한다. 도 9a 내지 도 9p에서 도시되는 바와 같이, 개인은 이정표 오브젝트(904)를 피하는(즉, 그와 일치하지 않는) 경로를 따라 아바타(902)의 모션을 제어하는 것에 의해 내비게이션 태스크를 수행할 것을 요구받는다. 도 9a 내지 도 9p는, 개인이 장치 또는 컴퓨팅 디바이스(또는 다른 감지 디바이스)를 작동시켜 내비게이션 태스크에서의 반응으로서 아바타(902)로 하여금 이정표 오브젝트(904)를 피하게 하고, 이정표 오브젝트(904)와 경로를 교차시키지 않는(예를 들면, 충돌시키지 않는) 것에서의 개인의 성공에 기초하여 득점하도록 되어 있는 비제한적인 예시적 구현예를 도시한다. 도 9a 내지 도 9p는 또한, 제1 타입의 연상 엘리먼트(행복한 얼굴 표정)를 갖는 비타겟 오브젝트(906)의 동태를 나타내는데, 여기서 시변 특성은 오브젝트의 모션의 궤도이다. 도 9a 내지 도 9p는 또한, 제2 타입의 연상 엘리먼트(화난 표정)를 갖는 타겟 오브젝트(908)의 동태를 나타내는데, 여기서 시변 특성은 오브젝트의 모션의 궤도이다. 도 9a 내지 도 9p는 또한, 제3 타입의 연상 엘리먼트(화난 얼굴 표정)를 갖는 다른 비타겟 오브젝트(910)의 동태를 도시하는데, 여기서 시변 특성은 오브젝트의 모션의 궤도이다.

도 9a 내지 도 9p의 예에서, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치의 프로세싱 유닛은, 아바타(902)로 하여금 경로를 내비게이팅하게 하는 개인의 물리적 작용을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 예를 들면, 개인은, 예를 들면, 회전 방위를 변경하는 것 또는 다르게는 컴퓨팅 디바이스를 이동시키는 것에 의해, 아바타를 "조종"하기 위한 물리적 작용을 수행할 것을 요구받을 수도 있다. 이러한 작용은, 자이로스코프 또는 가속도계 또는 다른 모션 또는 위치 센서 디바이스로 하여금 움직임을 검출하게 하고, 그에 의해, 내비게이션 태스크를 수행함에 있어서의 개인의 성공의 정도를 나타내는 측정 데이터를 제공할 수 있다.

도 9a 내지 도 9p의 예에서, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치의 프로세싱 유닛은, 타겟 구별을 수행하기 위해 그리고 명시된 연상 엘리먼트(즉, 명시된 얼굴 표정)를 식별하기 위해, 개인의 물리적 작용을 나타내는 데이터를 수신하도록 구성된다. 예를 들면, 개인은, 시행 또는 다른 세션 이전에 디스플레이 피쳐(900)를 사용하여, 명시된 연상 엘리먼트(908)를 갖는 타겟 오브젝트의 디스플레이에 반응하여, 탭하도록, 또는 다른 물리적인 표시를 만들도록 그리고 (연상 엘리먼트의 타입에 기초하여) 비타겟 오브젝트(906 또는 910)의 디스플레이에 반응하여 탭하여 물리적 표시를 행하지 않도록 지시받을 수도 있다. 도 9a 내지 도 9p에서, 타겟 구별은, 간섭 처리 멀티 작업의 구현예에서, 주 내비게이션 태스크에 대한 간섭(즉, 보조 태스크)으로서 작용한다. 전술한 바와 같이, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는 프로세싱 유닛으로 하여금 디스플레이 피쳐(예를 들면, 디스플레이 피쳐(500))를 렌더링하여, 예상된 성과(즉, 어떤 연상 엘리먼트에 반응할지, 및 타겟 구별 및 내비게이션 태스크를 어떻게 수행할지)에 관한 지시를 개인에게 디스플레이하게 할 수 있다. 또한 전술한 바와 같이, 예시적인 시스템, 방법, 및 장치의 프로세싱 유닛은, (i) 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응의 척도를 나타내는 데이터가 (명시된 연상 엘리먼트에 대해) 수집될 때 주 태스크에 대한 개인의 반응의 정도 및 타입의 척도를 나타내는 데이터를 실질적으로 동시에 수신하도록, 또는 (i) 태스크에 대한 개인의 반응의 정도 및 타입의 척도를 나타내는 데이터가 수집될 때 명시된 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응의 척도를 나타내는 데이터를 타겟 자극(즉, 인터럽터)으로서 실질적으로 동시에(즉, 실질적으로 동일한 시간에) 선택적으로 수신하도록 그리고 태스크에 대한 개인의 반응의 정도 및 타입의 척도를 나타내는 데이터가 수집될 때 명시되지 않은 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응의 척도를 실질적으로 동시에(즉, 실질적으로 동일한 시간에) 비타겟 자극(즉, 주의 산만)으로서 선택적으로 수집하지 않도록 구성될 수 있다.

다양한 예에서, 개인의 의사 결정(즉, 반응을 수행할지 여부에 관한 의사 결정)에 대한 신념의 축적의 비선형성의 정도는, 태스크 및/또는 간섭의 시변 특성을 조정하는 것에 기초하여 조절될 수 있다. 비제한적인 예로서, 시변 특성이 오브젝트(타겟 또는 비타겟)의 궤도, 속도, 방위, 또는 사이즈인 경우, (반응을 실행할지의 여부에 관한 의사 결정을 행하기 위해) 신념을 발전시키기 위해 개인에게 이용 가능한 정보의 양은, 초기에, 예를 들면, 더 멀리 또는 더 작게 렌더링되는 것에 의해 오브젝트가 구별하기 더욱 어렵게 된 경우에, 더 작게 만들어질 수 있고, (예를 들면, 오브젝트가 점점 더 커 보이도록, 방위를 변경하도록, 더 느리게 이동하도록, 또는 환경에 더 가까이 이동하도록 렌더링됨에 따라) 신념을 발전시키기 위해 더 많은 정보가 개인에게 얼마나 더 빨리 이용 가능하게 되는지에 따라 상이한 레이트에서(비선형적으로) 증가하도록 될 수 있다. 신념의 축적의 비선형성의 정도를 조절하도록 조정될 수 있는 태스크 및/또는 간섭의 다른 비제한적인 예시적 시변 특성은, 얼굴 표정의 변화율, 오브젝트의 적어도 하나의 컬러, 오브젝트의 타입, 제2 타입의 오브젝트로 변화시키기 위한 제1 타입의 오브젝트의 모핑의 레이트,연상 엘리먼트의 블렌드쉐입(예를 들면, 얼굴 표정의 블렌드쉐입) 중 하나 이상을 포함한다.

태스크에 대한 개인의 반응 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터는, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하기 위해 사용된다. 비제한적인 예에서, 성과 메트릭은 감정적 부하 하에서 계산된 간섭 비용을 포함할 수 있다.

후속하는 세션의 난이도 레벨(태스크 및/또는 간섭의, 그리고 연상 엘리먼트의 난이도를 포함함)은 이전 세션으로부터의 개인의 성과에 대해 계산되는 성과 메트릭에 기초하여 설정될 수 있고, 개인의 성과 메트릭을 수정하도록(예를 들면, 감정적 부하 하에서 간섭 비용을 낮추거나 또는 최적화하도록) 최적화될 수 있다.

비제한적인 예에서, 태스크 및/또는 간섭의 난이도의 적응은 연상 엘리먼트로서 제시되는 각각의 상이한 자극과 함께 적응될 수도 있다.

다른 비제한적인 예에서, 본원의 예시적인 시스템, 방법, 및 장치는 고정된 시간 인터벌에서 또는 다른 설정된 스케줄에서 한 번 이상, 예컨대 그러나 다음으로 제한되지는 않는, 매 초, 10 초 인터벌 내에, 30 초마다, 또는 매초마다 한 번의 빈도로, 초당 2 회, 또는 더 많이(초당 30 회와 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않음) 태스크 및/또는 간섭(연상 엘리먼트를 포함함)의 난이도 레벨을 적응시키도록 구성될 수 있다.

한 예에서, 태스크 또는 간섭의 난이도 레벨은, 오브젝트의 속도, 얼굴 표정의 변화율, 오브젝트의 궤도의 방향, 오브젝트의 방위의 변화, 오브젝트의 적어도 하나의 컬러, 오브젝트의 타입, 또는 오브젝트의 사이즈와 같은 그러나 이들로 제한되지는 않는 시변 특성을 변경하는 것에 의해, 또는 타겟 자극 대 비타겟 자극의 제시의 시퀀스 또는 밸런스를 변경하는 것에 의해 적응될 수 있다.

시각 운동성 태스크(내비게이션 태스크의 한 타입)의 비제한적인 예에서, 내비게이션 속도, 코스의 형상(방향 전환의 변경 빈도, 회전 반경 변경), 및 장애물의 수 또는 사이즈 중 하나 이상은, 속도를 증가시킴에 따라 및/또는 장애물(이정표 오브젝트)의 수 및/또는 사이즈를 증가시킴에 따라 난이도 레벨이 증가하면서, 내비게이션 게임 레벨의 난이도를 수정하도록 변경될 수 있다.

비제한적인 예에서, 후속하는 레벨의 태스크 및/또는 간섭의 난이도 레벨은 또한, 실시간으로 피드백으로서 변경될 수 있는데, 예를 들면, 후속하는 레벨의 난이도는 태스크의 성과를 나타내는 데이터와 관련하여 증가 또는 감소될 수 있다.

도 10은 적어도 하나의 프로세싱 유닛을 포함하는 플랫폼 제품을 사용하여 구현될 수 있는 비제한적인 예시적 방법의 플로우차트를 도시한다. 블록 1002에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 적어도 하나의 유저 인터페이스를 렌더링하여, 제1 간섭과 함께 태스크의 제1 인스턴스를 유저 인터페이스에서 렌더링하여, 제1 간섭의 존재 상태에서 제1 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응, 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인으로부터의 반응을 요구하도록 구성된다. 예를 들면, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은 적어도 하나의 그래픽 유저 인터페이스를 렌더링하여, 컴퓨터화된 자극 또는 상호 작용(CSI) 또는 다른 상호 작용식 엘리먼트를 유저에게 제시하도록, 또는 플랫폼 제품의 작동 컴포넌트로 하여금, 청각적, 촉각적 또는 진동의 컴퓨터화된 엘리먼트(CSI를 포함함)를 실행하여 유저와의 자극 또는 다른 상호 작용을 실행하도록 사용된다. 제1 태스크의 제1 인스턴스 및/또는 제1 간섭은 적어도 하나의 연상 엘리먼트를 포함할 수 있다. 유저 인터페이스는 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응을 나타내는 데이터를 측정하도록 구성된다(이 경우 데이터는 감정적 부하 하에서의 개인의 감정 처리 능력의 적어도 하나의 척도를 포함한다). 장치는, 제1 태스크의 제1 인스턴스에 대한 개인으로부터의 제1 반응 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인으로부터의 반응을 실질적으로 동시에 측정하도록 구성된다. 블록 1004에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 프로그램 제품의 컴포넌트로 하여금, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 수신하게 하기 위해 사용된다. 예를 들면, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 프로그램 제품의 컴포넌트로 하여금, CSI 또는 (cData와 같은 그러나 이것으로 제한되지는 않는) 다른 상호 작용식 엘리먼트와의 유저 상호 작용에 기초하여 적어도 하나의 유저 반응을 나타내는 데이터를 수신하게 하기 위해 사용된다. 컴퓨터화된 자극 또는 상호 작용(CSI) 또는 다른 상호 작용식 엘리먼트를 유저에게 제시하기 위해 적어도 하나의 그래픽 유저 인터페이스가 렌더링되는 예에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 그래픽 유저 인터페이스로 하여금, 적어도 하나의 유저 반응을 나타내는 데이터를 수신하게 하도록 프로그래밍될 수 있다. 블록 1006에서, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은, 프로그램 제품의 컴포넌트로 하여금, 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 개인의 반응 및 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여, 감정적 부하 하에서의 개인의 인지 능력의 적어도 하나의 정량화된 지표를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하게 하기 위해 사용된다. 예를 들면, 적어도 하나의 프로세싱 유닛은 또한, 유저의 반응 사이의 차이를 결정하는 것에 기초하여 개인의 성과 차이를 분석하기 위해, 및/또는 분석에서 결정되는 개인의 성과에 기초하여 컴퓨터화된 자극 또는 상호 작용(CSI) 또는 다른 상호 작용식 엘리먼트의 난이도 레벨을 조정하기 위해, 및/또는 개인의 성과, 및/또는 인지 평가, 및/또는 인지 치료에 대한 반응을 나타내는 플랫폼 제품으로부터의 출력 또는 다른 피드백을 제공하기 위해 사용될 수 있다. 몇몇 예에서, 분석 결과는, 컴퓨터화된 자극 또는 상호 작용(CSI) 또는 다른 상호 작용식 엘리먼트의 난이도 레벨 또는 다른 속성을 수정하기 위해 사용될 수도 있다.

도 11은 본원의 원리에 따른 컴퓨팅 컴포넌트로서 사용될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 디바이스(1110)의 블록도이다. 본원의 임의의 예에서, 컴퓨팅 디바이스(1110)는 컴퓨터 구현 적응식 반응 데드 라인 프로시져에서 신호 검출 메트릭을 적용하는 것을 비롯하여, 컴퓨팅 컴포넌트를 구현하기 위한 유저 입력을 수신하는 콘솔로서 구성될 수 있다. 명확화를 위해, 도 11은 또한, 도 1의 예시적인 시스템 및 도 2의 예시적인 컴퓨팅 디바이스의 다양한 엘리먼트를 다시 참조하고 그들에 관한 더 많은 세부 사항을 제공한다. 컴퓨팅 디바이스(1110)는, 예를 구현하기 위한 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어 또는 소프트웨어를 저장하기 위한 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는, 하나 이상의 타입의 하드웨어 메모리, 비일시적 타입의 유형의 매체(예를 들면, 하나 이상의 자기 스토리지 디스크, 하나 이상의 광학 디스크, 하나 이상의 플래시 드라이브), 및 등등을 포함할 수 있지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다. 예를 들면, 컴퓨팅 디바이스(1110)에 포함되는 메모리(102)는 본원에서 개시되는 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 판독 가능 및 컴퓨터 실행 가능 명령어 또는 소프트웨어를 저장할 수 있다. 예를 들면, 메모리(102)는, 다양한 개시된 동작(예를 들면, 인지 플랫폼 측정 데이터 및 반응 데이터(연상 엘리먼트에 대한 반응을 포함함)를 분석하는 것, 감정적 부하 하에서의 성과 메트릭(간섭 비용을 포함함)을 계산하는 것, 또는 본원에서 설명되는 바와 같은 다른 계산을 수행하는 것)을 수행하도록 구성되는 소프트웨어 애플리케이션(1140)을 저장할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1110)는 또한, 메모리(102)에 저장되어 있는 컴퓨터 판독 가능 및 컴퓨터 실행 가능 명령어 또는 소프트웨어 및 시스템 하드웨어를 제어하기 위한 다른 프로그램을 실행하기 위한, 구성 가능한 및/또는 프로그래밍 가능한 프로세서(104) 및 연관 코어(1114), 및 옵션 사항으로(optionally), 하나 이상의 추가적인 구성 가능한 및/또는 프로그래밍 가능한 프로세싱 디바이스, 예를 들면, 프로세서(들)(1112') 및 연관 코어(들)(1114')(예를 들면, 다수의 프로세서/코어를 갖는 계산 디바이스의 경우)를 포함한다. 프로세서(104) 및 프로세서(들)(1112') 각각은 단일 코어 프로세서 또는 다수의 코어(1114 및 1114') 프로세서일 수 있다.

가상화는, 콘솔의 인프라 및 리소스가 동적으로 공유될 수 있도록, 컴퓨팅 디바이스(1110)에서 활용될 수 있다. 가상 머신(1124)은, 프로세스가 다수의 컴퓨팅 리소스 대신 하나의 컴퓨팅 리소스만을 사용하고 있는 것처럼 보이도록, 다수의 프로세서 상에서 실행되는 프로세스를 핸들링하도록 제공될 수 있다. 다수의 가상 머신은 또한 하나의 프로세서와 함께 사용될 수 있다.

메모리(102)는 계산 디바이스 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리, 예컨대 DRAM, SRAM, EDO RAM, 및 등등을 포함할 수 있다. 메모리(102)는 다른 타입의 메모리, 또는 이들의 조합을 또한 포함할 수 있다.

유저는, 예시적인 시스템 및 방법에 따라 제공될 수 있는 하나 이상의 유저 인터페이스(user interface; UI)(1130)를 디스플레이할 수 있는 시각적 디스플레이 유닛(1128), 예컨대 컴퓨터 모니터를 통해 컴퓨팅 디바이스(1110)와 상호 작용할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1110)는, 유저, 예를 들면, 키보드 또는 임의의 적절한 멀티 포인트 터치 인터페이스(1118), 포인팅 디바이스(1120)(예를 들면, 마우스)로부터 입력을 수신하기 위한 다른 I/O 디바이스를 포함할 수 있다. 키보드(1118) 및 포인팅 디바이스(1120)는 시각적 디스플레이 유닛(1128)에 커플링될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1110)는 다른 적절한 종래의 I/O 주변장치를 포함할 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(1110)는 또한, 데이터 및 본원에서 개시되는 동작을 수행하는 컴퓨터 판독 가능 명령어 및/또는 소프트웨어를 저장하기 위한, 하드 드라이브, CD-ROM, 또는 다른 컴퓨터 판독 가능 매체와 같은 하나 이상의 스토리지 디바이스(1134)를 포함할 수 있다. 예시적인 스토리지 디바이스(1134)는 또한, 예시적인 시스템 및 방법을 구현하는 데 필요한 임의의 적절한 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 데이터베이스를 저장할 수 있다. 데이터베이스는 데이터베이스의 하나 이상의 항목을 추가, 삭제 및/또는 업데이트하기 위해 임의의 적절한 시간에 수동으로 또는 자동으로 업데이트될 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(1110)는, 하나 이상의 네트워크 디바이스(1132)를 통해, 표준 전화 회선, 근거리 통신망(Local Area Network; LAN) 또는 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 링크(예를 들면, 802.11, T1, T3, 56kb, X.25), 광대역 연결(예를 들면, ISDN, 프레임 릴레이(Frame Relay), ATM), 무선 연결, 컨트롤러 영역 네트워크(controller area network; CAN), 또는 상기한 것 중 임의의 것 또는 모두의 어떤 조합을 포함하는, 그러나 이들로 제한되지는 않는 다양한 연결을 통해, 하나 이상의 네트워크, 예를 들면, LAN, WAN 또는 인터넷과 인터페이싱하도록 구성되는 네트워크 인터페이스(1122)를 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스(1122)는 내장형 네트워크 어댑터, 네트워크 인터페이스 카드, PCMCIA 네트워크 카드, 카드 버스 네트워크 어댑터, 무선 네트워크 어댑터, USB 네트워크 어댑터, 모뎀 또는, 통신에 대응하며 본원에서 설명되는 동작을 수행할 수 있는 임의의 타입의 네트워크에 컴퓨팅 디바이스(1110)를 인터페이싱하는 데 적절한 임의의 다른 디바이스를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 디바이스(1110)는, 워크 스테이션, 데스크탑 컴퓨터, 서버, 랩탑, 핸드헬드 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 또는 통신에 대응하는 그리고 본원에서 설명되는 동작을 수행하기에 충분한 프로세서 파워 및 메모리 용량을 구비하는 다른 형태의 컴퓨팅 또는 원격 통신 디바이스와 같은 임의의 계산 디바이스일 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(1110)는, Microsoft® Windows®(마이크로소프트 윈도우즈) 오퍼레이팅 시스템의 임의의 버전, Unix(유닉스) 및 Linux(리눅스) 오퍼레이팅 시스템의 상이한 배포판, Macintosh(매킨토시) 컴퓨터용의 MacOS®(맥오에스)의 임의의 버전, 임의의 임베딩된 오퍼레이팅 시스템, 임의의 실시간 오퍼레이팅 시스템, 임의의 오픈 소스 오퍼레이팅 시스템, 임의의 독점적 오퍼레이팅 시스템, 또는 콘솔 상에서 실행할 수 있고 본원에서 설명되는 동작을 수행할 수 있는 임의의 다른 오퍼레이팅 시스템과 같은 임의의 오퍼레이팅 시스템(1126)을 실행할 수 있다. 몇몇 예에서, 오퍼레이팅 시스템(1126)은 네이티브 모드 또는 에뮬레이팅된 모드에서 실행될 수 있다. 한 예에서, 오퍼레이팅 시스템(1126)은 하나 이상의 클라우드 머신 인스턴스 상에서 실행될 수 있다.

본원에서 설명되는 시스템, 방법 및 동작의 예는, 디지털 전자 회로부에서, 또는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 또는, 본 명세서에서 개시되는 구조 및 그들의 구조적 등가물을 비롯한, 하드웨어에서, 또는 이들 중 하나 이상의 조합에서 구현될 수 있다. 본원에서 설명되는 시스템, 방법 및 동작의 예는, 데이터 프로세싱 장치에 의한 실행을 위해, 또는 데이터 프로세싱 장치의 동작을 제어하기 위해 컴퓨터 저장 매체 상에 인코딩되는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램으로서, 즉, 컴퓨터 프로그램 명령어의 하나 이상의 모듈로서 구현될 수 있다. 프로그램 명령어는, 데이터 프로세싱 장치에 의한 실행을 위해 적절한 수신기 장치로의 송신을 위해 정보를 인코딩하기 위해 생성되는, 인위적으로 생성된 전파된 신호, 예를 들면, 머신 생성 전기, 광학 또는 전자기 신호 상에 인코딩될 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는, 컴퓨터 판독 가능 저장 디바이스, 컴퓨터 판독 가능 저장 기판, 랜덤 또는 직렬 액세스 메모리 어레이 또는 디바이스, 또는 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있거나, 또는 그들에 포함될 수 있다. 또한, 컴퓨터 저장 매체가 전파 신호는 아니지만, 컴퓨터 저장 매체는 인위적으로 생성된 전파 신호에 인코딩되는 컴퓨터 프로그램 명령어의 소스 또는 목적지일 수 있다. 또한, 컴퓨터 저장 매체는 또한, 하나 이상의 별개의 물리적 컴포넌트 또는 매체(예를 들면, 다수의 CD, 디스크 또는 다른 저장 디바이스)일 수 있거나, 또는 그들에 포함될 수 있다.

본원에서 설명되는 동작은, 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 저장 디바이스 상에 저장되는 또는 다른 소스로부터 수신되는 데이터에 대해 데이터 프로세싱 장치에 의해 수행되는 동작으로서 구현될 수 있다.

용어 "데이터 프로세싱 장치" 또는 "컴퓨팅 디바이스"는, 예로서, 프로그래밍 가능한 프로세서, 컴퓨터, 시스템 온 칩, 또는 전술한 것의 다수, 또는 조합을 비롯한, 데이터를 프로세싱하기 위한 모든 종류의 장치, 디바이스 및 머신을 포괄한다. 장치는 특수 목적의 논리 회로부, 예를 들면, FPGA(field programmable gate array; 필드 프로그래머블 게이트 어레이) 또는 ASIC(application specific integrated circuit; 주문형 반도체)를 포함할 수 있다. 장치는 또한, 하드웨어 이외에, 문제의(in question) 컴퓨터 프로그램, 예를 들면, 프로세서 펌웨어, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 오퍼레이팅 시스템, 크로스 플랫폼 런타임 환경, 가상 머신, 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 구성하는 코드에 대한 실행 환경을 생성하는 코드를 포함할 수 있다.

컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 스크립트, 애플리케이션 또는 코드로서 또한 알려져 있음)은, 컴파일식(compiled) 또는 인터프리트식(interpreted) 언어, 선언적 또는 절차적 언어를 비롯한, 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 그것은, 독립 실행형 프로그램으로서 또는 모듈, 컴포넌트, 서브루틴, 오브젝트, 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적절한 다른 유닛을 비롯한, 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은, 파일 시스템의 파일에 대응할 수도 있지만, 그러나 반드시 그럴 필요는 없다. 프로그램은, 다른 프로그램 또는 데이터(예를 들면, 마크업 언어 문서에 저장되어 있는 하나 이상의 스크립트)를 유지하는 파일의 일부에, 문제의 프로그램에 전용되는 단일의 파일에, 또는 다수의 조정된 파일(예를 들면, 하나 이상의 모듈, 서브 프로그램, 또는 코드의 일부를 저장하는 파일)에 저장될 수 있다. 하나의 컴퓨터 상에 또는 하나의 장소에 위치되는 또는 다수의 장소에 분산되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결되는 다수의 컴퓨터 상에 사이트에 있거나 여러 사이트에 분산되어 있으며 통신 네트워크로 상호 연결된 여러 대의 컴퓨터에서 실행되도록 컴퓨터 프로그램이 전개될 수 있다.

본 명세서에서 설명되는 프로세스 및 로직 흐름은, 입력 데이터를 조작하고 출력을 생성하는 것에 의해 작용을 수행하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 프로그램상에서 실행되는 하나 이상의 프로그래밍 가능한 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 프로세스 및 로직 흐름은 또한 특수 목적 논리 회로부, 예를 들면, FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이) 또는 ASIC(주문형 반도체)에 의해 수행될 수 있고, 장치도 또한 이들로서 구현될 수 있다.

컴퓨터 프로그램의 실행에 적절한 프로세서는, 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서 둘 모두를 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 모두로부터 명령어 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 필수 엘리먼트는, 명령어에 따라 작용을 수행하기 위한 프로세서 및 명령어 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 디바이스이다. 일반적으로, 컴퓨터는 또한, 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 디바이스, 예를 들면, 자기, 광자기 디스크, 또는 광학 디스크를 포함할 것이거나, 또는 이들로부터 데이터를 수신하도록 또는 이들로 데이터를 전송하도록, 또는 둘 모두를 하도록 동작 가능하게 커플링될 것이다. 그러나, 컴퓨터는 이러한 디바이스를 구비하지 않아도 된다. 또한, 컴퓨터는, 예를 들면, 다른 디바이스, 예를 들면, 이동 전화, 개인 휴대형 정보 단말(personal digital assistant; PDA), 모바일 오디오 또는 비디오 플레이어, 게임 콘솔, 위성 전지구 위치 결정 시스템(global positioning system; GPS) 수신기, 또는 휴대용 스토리지 디바이스(예를 들면, 범용 직렬 버스(USB) 플래시 드라이브)에 임베딩될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어 및 데이터를 저장하기에 적절한 디바이스는, 예로서, 반도체 메모리 디바이스, 예를 들면, EPROM, EEPROM, 및 플래시 메모리 디바이스; 자기 디스크, 예를 들면, 내장 하드 디스크 또는 착탈식 디스크; 광자기 디스크; 및 CD ROM 및 DVD-ROM 디스크를 비롯한, 모든 형태의 비휘발성 메모리, 매체 및 메모리 디바이스를 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로부에 의해 보충될 수 있거나, 또는 그 안에 통합될 수 있다.

유저와의 상호 작용을 제공하기 위해, 본 명세서에서 설명되는 본 주제의 실시형태는, 정보를 유저에게 디스플레이하기 위한 디스플레이 디바이스, 및 유저가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있게 하는 키보드 및 포인팅 디바이스, 예를 들면, 마우스, 스타일러스, 터치스크린 또는 트랙볼을 구비하는 컴퓨터 상에서 구현될 수 있다. 다른 종류의 디바이스가 유저와의 상호 작용을 제공하기 위해 또한 사용될 수 있다. 예를 들면, 유저에게 제공되는 피드백(즉, 출력)은, 임의의 형태의 감각 피드백, 예를 들면, 시각 피드백, 청각 피드백, 또는 촉각 피드백일 수 있고; 유저로부터의 입력은, 음향, 음성, 또는 촉각 입력을 비롯한, 임의의 형태로 수신될 수 있다. 또한, 컴퓨터는, 유저에 의해 사용되는 디바이스로 문서를 전송하는 것 및 그로부터 문서를 수신하는 것에 의해; 예를 들면, 웹 브라우저로부터 수신되는 요청에 대한 응답으로 유저의 클라이언트 디바이스 상의 웹브라우저로 웹페이지를 전송하는 것에 의해 유저와 상호 작용할 수 있다.

몇몇 예에서, 본원의 시스템, 방법 또는 동작은, 백 엔드 컴포넌트, 예를 들면, 데이터 서버를 포함하는, 또는 미들웨어 컴포넌트, 예를 들면, 애플리케이션 서버를 포함하는, 또는 프론트 엔드 컴포넌트, 예를 들면, 본 명세서에서 설명되는 주제의 구현예와 유저가 상호 작용할 수 있게 하는 그래픽 유저 인터페이스 또는 웹 브라우저를 구비하는 클라이언트 컴퓨터를 포함하는, 또는 하나 이상의 이러한 백 엔드, 미들웨어, 또는 프론트 엔드 컴포넌트의 임의의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 시스템의 컴포넌트는, 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신, 예를 들면, 통신 네트워크에 의해 상호 연결될 수 있다. 통신 네트워크의 예는, 근거리 통신망("LAN") 및 광역 네트워크("WAN"), 인터 네트워크(inter-network)(예를 들면, 인터넷), 피어 투 피어 네트워크(예를 들면, 애드혹 피어 투 피어 네트워크(ad hoc peer-to-peer network))를 포함한다.

예시적인 컴퓨팅 시스템(400)은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 원격이고 통상적으로 통신 네트워크를 통해 상호 작용한다. 클라이언트와 서버의 관계는, 각각의 컴퓨터 상에서 실행되며 서로 클라이언트-서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램 덕분에 발생한다. 몇몇 실시형태에서, 서버는 (예를 들면, 클라이언트 디바이스와 상호 작용하는 유저에게 데이터를 디스플레이하는 그리고 유저로부터 유저 입력을 수신하는 목적을 위해) 클라이언트 디바이스로 데이터를 송신한다. 클라이언트 디바이스에서 생성되는 데이터(예를 들면, 유저 상호 작용의 결과)는 클라이언트 디바이스로부터 서버에서 수신될 수 있다.

결론

전술한 실시형태는 임의의 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들면, 몇몇 실시형태는 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합을 사용하여 구현될 수도 있다. 한 실시형태의 임의의 양태가 적어도 부분적으로 소프트웨어로 구현되는 경우, 소프트웨어 코드는, 단일의 컴퓨터에서 제공되든 또는 다수의 컴퓨터 사이에서 분산되든 간에, 임의의 적절한 프로세서 또는 프로세서의 집합 상에서 실행될 수 있다.

이 관점에서, 본 발명의 다양한 양태는, 하나 이상의 컴퓨터 또는 다른 프로세서 상에서 실행될 때, 상기에서 논의되는 기술의 다양한 실시형태를 구현하는 방법을 수행하는 하나 이상의 프로그램으로 인코딩되는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(또는 다수의 컴퓨터 판독 가능 저장 매체)(예를 들면, 컴퓨터 메모리, 컴팩트 디스크, 광학 디스크, 자기 테이프, 플래시 메모리, 필드 프로그래머블 게이트 어레이 또는 반도체 디바이스에서의 회로 구성, 또는 다른 유형의 컴퓨터 저장 매체 또는 비일시적 매체)로서 적어도 부분적으로 구체화될 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체 또는 매체들은 이송 가능할 수 있고, 그 결과, 그 상에 저장되는 프로그램 또는 프로그램들은 상기에서 논의되는 바와 같은 본 기술의 다양한 양태를 구현하기 위해 하나 이상의 상이한 컴퓨터 또는 다른 프로세서 상으로 로딩될 수 있다.

용어 "프로그램" 또는 "소프트웨어"는, 본원에서, 상기에서 논의되는 바와 같은 본 기술의 다양한 양태를 구현하도록 컴퓨터 또는 다른 프로세서를 프로그래밍하기 위해 활용될 수 있는 임의의 타입의 컴퓨터 코드 또는 컴퓨터 실행 가능 명령어의 세트를 가리키기 위한 일반적인 의미에서 사용된다. 추가적으로, 본 실시형태의 하나의 양태에 따르면, 실행시 본 기술의 방법을 수행하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램은, 단일의 컴퓨터 또는 프로세서 상에 상주할 필요는 없고, 오히려, 본 기술의 다양한 양태를 구현하기 위해 다수의 상이한 컴퓨터 또는 프로세서 사이에서 모듈 형식으로 분산될 수도 있다는 것이 인식되어야 한다.

컴퓨터 실행 가능 명령어는, 하나 이상의 컴퓨터 또는 다른 디바이스에 의해 실행되는 많은 형태, 예컨대 프로그램 모듈에 있을 수도 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈은, 특정한 태스크를 수행하는 또는 특정 추상 데이터 타입을 구현하는, 루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조, 등등을 포함한다. 통상적으로, 프로그램 모듈의 기능성은 다양한 실시형태에서 원하는 대로 결합 또는 분산될 수도 있다.

또한, 본원에서 설명되는 기술은 적어도 하나의 그 예가 제공된 방법으로서 구체화될 수도 있다. 방법의 일부로서 수행되는 행위(act)는, 임의의 적절한 방식으로 명령될 수도 있다. 따라서, 비록 예시된 실시형태에서 순차적인 행위로서 도시되었지만, 몇몇 행위를 동시에 수행하는 것을 포함할 수도 있는, 행위가 예시된 것과는 상이한 순서로 수행되는 실시형태가 구성될 수도 있다.

본원에서 정의되고 사용되는 바와 같은 모든 정의는, 사전적 정의, 참조 문헌으로 통합되는 문헌에서의 정의, 및/또는 정의된 용어의 일반적인 의미를 통제하는 것으로 이해되어야 한다.

부정 관사 "a(한)" 및 "an(한)"은, 본원의 본 명세서 및 청구범위에서 사용될 때, 달리 명백하게 나타내어지지 않는 한, "적어도 하나"를 의미하는 것으로 이해되어야 한다.

어구 "및/또는"은, 본원의 본 명세서 및 청구범위에서 사용될 때, 그렇게 결합되는 엘리먼트, 즉, 몇몇 경우에 접속적으로(conjunctively) 존재하고 다른 경우에 이접적으로(disjunctively) 존재하는 엘리먼트의 "어느 하나 또는 둘 모두"를 의미하는 것으로 이해되어야 한다. "및/또는"과 함께 나열되는 다수의 엘리먼트는, 동일한 양식으로, 즉, 그렇게 결합된 엘리먼트 중 "하나 이상"으로 해석되어야 한다. "및/또는" 구(clause)에 의해 구체적으로 식별되는 엘리먼트 이외의 다른 엘리먼트가, 구체적으로 식별되는 그들 엘리먼트에 관련되는 또는 되지 않든 간에, 옵션 사항으로 존재할 수도 있다. 따라서, 비제한적인 예로서, "A 및/또는 B"에 대한 언급은, "comprising(포함하는)"과 같은 확장 가능한 언어와 연계하여 사용되는 경우, 하나의 실시형태에서, A만을(옵션 사항으로 B 이외의 엘리먼트를 포함함); 다른 실시형태에서, B만을(옵션 사항으로 A 이외의 엘리먼트를 포함함); 여전히 다른 실시형태에서, A와 B 둘 모두를(옵션 사항으로 다른 엘리먼트를 포함함); 등등을 가리킬 수 있다.

본원의 본 명세서 및 청구범위에서 사용될 때, "또는"은 상기에서 정의되는 바와 같은 "및/또는"과 동일한 의미를 갖는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들면, 목록에서 항목을 분리할 때, "또는" 또는 "및/또는"은 포괄적인 것으로 해석되어야 한다, 즉, 다수의 엘리먼트 또는 엘리먼트의 목록 중 적어도 하나의 포함뿐만 아니라, 그들의 하나보다 많은 것, 및, 옵션 사항으로, 추가적인 목록에 없는 항목도 또한 포함하는 것으로 해석되어야 한다. "only one of(~ 중 단지 하나)" 또는 "exactly one of(~ 중 정확히 하나)", 또는, 청구범위에서 사용될 때, "consisting of(~로서 구성되는)"와 같이, 달리 명확하게 나타내어지는 용어만이, 다수의 엘리먼트 또는 엘리먼트의 목록 중 정확히 하나의 엘리먼트의 포함을 가리킬 것이다. 일반적으로, 용어 "또는"은 본원에서 사용될 때, "either(어느 하나)", "one of(~ 중 하나)", "only one of(~ 중 단지 하나)", or "exactly one of(~ 중 정확히 하나)"와 같은 배타성의 용어가 선행되는 경우에만 배타적인 대안예(즉, "one or the other but not both(하나 또는 다른 것 그러나 둘 모두는 아닌)를 나타내는 것으로 해석되어야 할 것이다. "consisting essentially of(본질적으로 ~로 구성되는)"는, 청구항에서 사용되는 경우, 특허법의 분야에서 사용되는 것과 같은 그것의 통상적인 의미를 가질 것이다.

본원의 본 명세서 및 청구범위에서 사용될 때, "at least one(적어도 하나)"는, 하나 이상의 엘리먼트의 목록에 대해 참조될 때, 엘리먼트의 목록 내에 있는, 그러나, 반드시, 엘리먼트의 목록 내에서 구체적으로 열거되는 각각의 그리고 모든 엘리먼트 중 적어도 하나를 포함하지는 않는 그리고 엘리먼트의 목록 내의 엘리먼트의 임의의 조합을 배제하지 않는, 엘리먼트 중 임의의 하나 이상으로부터 선택되는 적어도 하나의 엘리먼트를 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 이 정의는 또한, 어구 "at least one(적어도 하나)"가 가리키는 엘리먼트의 목록 내에서 구체적으로 식별되는 엘리먼트 이외에 엘리먼트가, 구체적으로 식별되는 그들 엘리먼트에 관련되든 또는 관련되지 않든 간에, 옵션 사항으로 존재할 수도 있다는 것을 허용한다. 따라서, 비제한적인 예로서, "A 및 B 중 적어도 하나"(또는 등가적으로, "A 또는 B 중 적어도 하나", 또는 등가적으로, "A 및/또는 B 중 적어도 하나")는, 하나 이상의 실시형태에서는, B가 존재하지 않는(그리고 옵션 사항으로 B 이외의 엘리먼트를 포함하는), 옵션 사항으로 하나보다 더 많은 것을 포함하는 적어도 하나의 A를; 다른 실시형태에서는, A가 존재하지 않는(그리고 옵션 사항으로 A 이외의 엘리먼트를 포함하는), 옵션 사항으로 하나보다 더 많은 것을 포함하는 적어도 하나의 B를; 여전히 다른 실시형태에서, (및 옵션 사항으로 다른 엘리먼트를 포함하는), 옵션 사항으로 하나보다 더 많은 것을 포함하는 적어도 하나의 A, 및 옵션 사항으로 하나보다 더 많은 것을 포함하는 적어도 하나의 B를; 등등을 가리킬 수 있다.

청구범위에서, 뿐만 아니라 상기의 명세서에서, "comprising(포함하는)", "including(포함하는)", "carrying(지니는)", "having(구비하는)", "containing(함유하는)", "involving(수반하는)", "holding(유지하는)", "composed of(구성되는)", 및 등등과 같은 모든 이행 어구(transitional phrase)는, 확장 가능한 것으로, 즉 포함하지만 그러나 제한되지는 않는다는 것을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. [United States Patent Office Manual of Patent Examining Procedures, Section 2111.03]에서 기술되는 바와 같이, 이행 어구 "consisting of(~로 구성되는)" 및 "consisting essentially of(본질적으로 ~로 구성되는)"만이, 각각, 폐쇄형(closed) 또는 반폐쇄형(semi-closed) 이행 어구일 수도 있다.

Claims (99)

1. 개인의 인지 스킬(cognitive skill)의 정량자(quantifier)를 생성하기 위한 장치로서,
   유저 인터페이스;
   프로세서 실행 가능 명령어를 저장하기 위한 메모리; 및
   상기 유저 인터페이스 및 상기 메모리에 통신 가능하게 커플링되는 프로세싱 유닛을 포함하고, 상기 프로세싱 유닛에 의한 상기 프로세서 실행 가능 명령어의 실행시, 상기 프로세싱 유닛은,
   간섭과 함께 태스크의 제1 인스턴스를 상기 유저 인터페이스에서 렌더링하여, 상기 간섭의 존재 상태에서 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 상기 개인으로부터의 제1 반응, 및 적어도 하나의 연상 엘리먼트(evocative element)에 대한 상기 개인으로부터의 반응을 요구하도록;
   ― 상기 태스크의 제1 인스턴스 및 상기 간섭 중 하나 이상은 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트를 포함함;
   상기 유저 인터페이스는 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 상기 개인의 반응을 나타내는 데이터를 측정하도록 구성되며, 상기 데이터는 감정적 부하(emotional load) 하에서의 상기 개인의 감정 처리 능력의 적어도 하나의 척도(measure)를 포함함; 및
   상기 장치는 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 상기 개인으로부터의 제1 반응 및 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 상기 개인으로부터의 반응을 동시에 측정하도록 구성됨; ―
   상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 상기 개인의 반응 및 상기 제1 반응을 나타내는 데이터를 수신하도록; 그리고
   상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 상기 개인의 반응 및 상기 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여, 감정적 부하 하에서의 상기 개인의 인지 능력(cognitive ability)의 적어도 하나의 정량화된 지표(quantified indicator)를 포함하는 적어도 하나의 성과 메트릭(performance metric)을 계산하도록
   구성되는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 프로세싱 유닛은 또한,
   상기 태스크의 제2 인스턴스를 상기 유저 인터페이스에서 렌더링하여, 상기 태스크의 제2 인스턴스에 대한 상기 개인으로부터의 제2 반응을 요구하도록; 그리고
   상기 제1 반응과 상기 제2 반응을 나타내는 데이터 사이의 차이를 분석하여 상기 개인의 인지 능력의 적어도 하나의 추가적인 표시의 척도로서 간섭 비용을 계산하도록 구성되는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
3. 제2항에 있어서,
   상기 태스크의 제1 인스턴스는 연속적인 태스크이고, 상기 태스크의 제1 인스턴스는 제1 시간 인터벌에 걸쳐 렌더링되는 태스크이고, 상기 태스크의 제2 인스턴스는 제2 시간 인터벌에 걸쳐 렌더링되는 태스크이고, 상기 제1 시간 인터벌은 상기 제2 시간 인터벌과는 상이한, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
4. 제2항에 있어서,
   상기 개인의 인지 능력의 상기 적어도 하나의 척도는, 상이한 타입의 연상 엘리먼트 사이를 구별하는 상기 개인의 능력의 척도, 및 상이한 유의성(valence)을 갖는 연상 엘리먼트 사이를 구별하는 상기 개인의 능력의 척도 중 하나 이상에 기초하여 계산되는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
5. 제1항에 있어서,
   상기 프로세싱 유닛은, 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트를, 상기 태스크의 제1 인스턴스 및 상기 간섭 중 적어도 하나와 시간적으로 중첩하는 태스크로서 구성하는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
6. 제1항에 있어서,
   상기 프로세싱 유닛은 상기 유저 인터페이스를 제어하여, 상기 태스크의 제1 인스턴스를, 연속적인 시각 운동성 추적 태스크(visuo-motor tracking task)로서 렌더링하도록 구성되고, 상기 태스크의 제1 인스턴스는 상기 연속적인 시각 운동성 태스크의 제1 시간 인터벌인, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
7. 제1항에 있어서,
   상기 프로세싱 유닛은 상기 유저 인터페이스를 제어하여, 상기 간섭을 타겟 구별 간섭으로서 렌더링하도록 구성되는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
8. 제1항에 있어서,
   상기 프로세싱 유닛은, 상기 유저 인터페이스를,
   간섭이 상기 개인의 주의력을 상기 태스크로부터 흩뜨리게 하기 위해 상기 간섭의 존재 상태에서 상기 태스크의 제1 인스턴스를 렌더링하도록 구성하는 것에 의해, 상기 태스크의 제1 인스턴스를 상기 간섭과 함께 렌더링하도록 구성되며, 상기 간섭은 주의 산만(distraction) 및 인터럽터(interruptor)로 구성되는 그룹으로부터 선택되는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
9. 제8항에 있어서,
   상기 프로세싱 유닛은,
   상기 유저 인터페이스가 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 제1 반응을 수신하는 것과 동일한 시간에 상기 간섭에 대한 보조 반응을 수신하도록; 또는
   상기 유저 인터페이스가 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 제1 반응을 수신하는 것과 동일한 시간에 인터럽터인 상기 간섭에 대한 보조 반응을 수신하고, 상기 프로세싱 유닛이 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 제1 반응을 수신하는 것과 동일한 시간에 주의 산만인 상기 간섭에 대한 보조 반응을 수신하지 않도록
   상기 유저 인터페이스를 구성하도록 구성되는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 또한, 계산된 적어도 하나의 성과 메트릭을 사용하여 상기 개인의 성과의 심리 측정 곡선(psychometric curve)을 계산하도록 구성되는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
11. 제1항에 있어서,
    상기 태스크의 제1 인스턴스 및 간섭 중 적어도 하나는 타겟 태스크(targeting task)를 포함하는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
12. 제2항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 또한, 상기 제1 반응 및 상기 제2 반응을 나타내는 데이터에 기초하여 간섭 비용을 계산하도록 구성되고, 상기 적어도 하나의 성과 메트릭은 상기 계산된 간섭 비용을 포함하는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
13. 제1항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 또한, 상기 개인의 인지의 척도, 기분, 인지 편향(cognitive bias)의 레벨, 또는 정서적 편향(affective bias)을 나타내는 분류기(classifier) 출력을 생성하기 위해, 상기 적어도 하나의 성과 메트릭의 계산된 값에 기초하여 분류기를 렌더링하도록 구성되는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
14. 제13항에 있어서,
    상기 분류기는, 선형/로지스틱 회귀(linear/logistic regression), 주성분 분석, 일반 선형 혼합 모델, 무작위 결정 포레스트(random decision forest), 지원 벡터 머신(support vector machine), 또는 인공 신경망 중 하나 이상을 포함하는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
15. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트는 얼굴 표정 및 음성 표현 중 하나 이상을 포함하는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
16. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트는, 특정한 감정 또는 감정의 조합의 표현을 나타내는 또는 특정한 감정 또는 감정의 조합의 표현과 상관되는 얼굴의 이미지를 포함하는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
17. 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 또한, 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 상기 개인으로부터의 제1 반응, 상기 간섭에 대한 상기 개인의 보조 반응, 및 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 반응을 동시에 측정하도록; 그리고 상기 제1 반응, 상기 보조 반응, 및 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 반응에 기초하여 상기 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하도록 구성되는, 개인의 인지 스킬의 정량자를 생성하기 위한 장치.
18. 하나 이상의 생리학적 컴포넌트(physiological component) 및 제1항 내지 16항 중 어느 한 항에 기재된 장치를 포함하는 시스템으로서,
    상기 프로세싱 유닛에 의한 상기 프로세서 실행 가능 명령어의 실행시, 상기 프로세싱 유닛은,
    상기 하나 이상의 생리학적 컴포넌트의 하나 이상의 측정치를 나타내는 데이터를 수신하도록; 그리고
    상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 상기 개인의 반응 및 상기 제1 반응을 나타내는 데이터, 및 상기 하나 이상의 생리학적 컴포넌트의 하나 이상의 측정치를 나타내는 데이터를 분석하여 상기 적어도 하나의 성과 메트릭을 계산하도록 구성되는, 시스템.
19. 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치로서,
    유저 인터페이스;
    프로세서 실행 가능 명령어를 저장하기 위한 메모리; 및
    상기 유저 인터페이스 및 상기 메모리에 통신 가능하게 커플링되는 프로세싱 유닛을 포함하고, 상기 프로세싱 유닛에 의한 상기 프로세서 실행 가능 명령어의 실행시, 상기 프로세싱 유닛은,
    간섭과 함께 태스크의 제1 인스턴스를 상기 유저 인터페이스에서 제1 난이도 레벨에서 렌더링하여, 상기 간섭의 존재 상태에서 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 상기 개인으로부터의 제1 반응을 요구하도록;
    ― 상기 태스크의 제1 인스턴스 및 상기 간섭 중 하나 이상은 적어도 하나의 연상 엘리먼트를 포함함;
    상기 유저 인터페이스는 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 상기 개인의 반응을 나타내는 데이터를 측정하도록 구성되며, 상기 데이터는 감정적 부하 하에서의 상기 개인의 감정 처리의 정도의 적어도 하나의 척도를 포함함; 및
    상기 장치는 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 상기 개인으로부터의 제1 반응 및 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 반응을 동시에 측정하도록 구성됨; ―
    상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 상기 개인의 반응 및 상기 제1 반응을 나타내는 데이터를 수신하도록;
    상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 상기 개인의 반응 및 상기 제1 반응을 나타내는 데이터를 분석하여, 감정적 부하 하에서의 상기 개인의 성과를 대표하는 적어도 하나의 제1 성과 메트릭을 계산하도록;
    상기 장치가 상기 간섭과 함께 상기 태스크를 제2 난이도 레벨에서 렌더링하기 위해, 상기 계산된 적어도 하나의 제1 성과 메트릭에 기초하여 상기 태스크 및 상기 간섭 중 하나 이상의 난이도를 조정하도록; 그리고
    상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 상기 개인의 반응 및 상기 제1 반응을 나타내는 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 감정적 부하 하에서의 상기 개인의 인지 능력을 대표하는 적어도 하나의 제2 성과 메트릭을 계산하도록
    구성되는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
20. 제19항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 또한, 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 상기 개인으로부터의 제1 반응, 상기 간섭에 대한 상기 개인의 보조 반응, 및 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 반응을 동시에 측정하도록 구성되는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
21. 제19항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 또한,
    상기 태스크의 제2 인스턴스를 상기 유저 인터페이스에서 렌더링하여, 상기 태스크의 제2 인스턴스에 대한 상기 개인으로부터의 제2 반응을 요구하도록; 그리고
    상기 제1 반응과 상기 제2 반응을 나타내는 데이터 사이의 차이를 분석하여 상기 개인의 인지 능력의 적어도 하나의 추가적인 표시의 척도로서 간섭 비용을 계산하도록 구성되는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
22. 제19항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 또한, 상기 제1 반응 및 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 반응을 반복적인 방식으로 획득하기 위해 상기 태스크의 제1 인스턴스 및 상기 간섭을 렌더링하도록 구성되며, 상기 난이도 레벨은 2회 이상의 반복 사이에서 조절되는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
23. 제19항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은, 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트를, 상기 태스크의 제1 인스턴스 및 상기 간섭 중 적어도 하나와 시간적으로 중첩하는 태스크로서 구성하는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
24. 제19항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은, 상기 유저 인터페이스를 제어하여, 상기 태스크의 제1 인스턴스를 연속적인 시각 운동성 추적 태스크로서 렌더링하는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
25. 제19항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은, 상기 유저 인터페이스를 제어하여, 상기 간섭을 타겟 구별 간섭으로서 렌더링하는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
26. 제19항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은, 상기 유저 인터페이스를,
    간섭이 상기 개인의 주의력을 상기 태스크로부터 흩뜨리게 하기 위해 상기 간섭의 존재 상태에서 상기 태스크의 제1 인스턴스를 렌더링하도록 구성하는 것에 의해, 상기 태스크의 제1 인스턴스를 상기 간섭과 함께 렌더링하도록 구성되며, 상기 간섭은 주의 산만 및 인터럽터로 구성되는 그룹으로부터 선택되는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
27. 제26항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 유저 인터페이스가 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 제1 반응을 수신하는 것과 동일한 시간에 상기 간섭에 대한 보조 반응을 수신하도록; 또는
    상기 유저 인터페이스가 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 제1 반응을 수신하는 것과 동일한 시간에 인터럽터(interruptor)인 상기 간섭에 대한 보조 반응을 수신하고, 상기 프로세싱 유닛이 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 제1 반응을 수신하는 것과 동일한 시간에 주의 산만인 상기 간섭에 대한 보조 반응을 수신하지 않도록
    상기 유저 인터페이스를 구성하는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
28. 제19항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 또한, 계산된 적어도 하나의 제1 성과 메트릭 및 적어도 하나의 제2 성과 메트릭을 사용하여 상기 개인의 성과의 심리 측정 곡선을 계산하도록 구성되는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
29. 제19항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트를 시간 제한된 태스크 또는 간섭에서 렌더링하도록 구성되는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
30. 제19항에 있어서,
    상기 태스크의 제1 인스턴스 및 간섭 중 적어도 하나는 타겟 태스크를 포함하는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
31. 제19항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트는 얼굴 표정 및 음성 표현 중 하나 이상을 포함하는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
32. 제19항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트는, 특정한 감정 또는 감정의 조합의 표현을 나타내는 또는 특정한 감정 또는 감정의 조합의 표현과 상관되는 얼굴의 이미지를 포함하는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
33. 제32항에 있어서,
    상기 난이도를 조정하는 것은, 상기 태스크의 제1 인스턴스 및 상기 간섭 중 적어도 하나의 양태의 시변(time-varying) 특성을 수정하는 것을 포함하는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
34. 제33항에 있어서,
    상기 시변 특성은, 오브젝트의 속도, 얼굴 표정의 변화율, 오브젝트의 궤도의 방향, 오브젝트의 방위의 변화, 오브젝트의 적어도 하나의 컬러, 오브젝트의 타입, 또는 오브젝트의 사이즈 중 하나 이상인, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
35. 제34항에 있어서,
    상기 오브젝트의 타입의 변화는, 제1 타입의 오브젝트로부터 제2 타입의 오브젝트로의 모핑(morphing)을 사용하여 또는 상기 제1 타입의 오브젝트와 상기 제2 타입의 오브젝트의 비례 조합으로서 블렌드쉐입(blendshape)을 렌더링하여 실행되는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
36. 제19항에 있어서,
    상기 난이도를 조정하는 것은, 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트의 유의성의 레벨을 점진적으로 조정하기 위해 적응식 알고리즘을 적용하는 것을 포함하는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
37. 제19항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 또한,
    상기 제2 난이도 레벨에서의 상기 제1 반응 및 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 반응을 나타내는 데이터를 분석하여, 감정적 부하 하에서의 간섭 처리의 상기 개인의 성과를 대표하는 적어도 하나의 제2 성과 메트릭을 계산하도록 구성되는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
38. 제19항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은 또한, 상기 태스크의 제1 인스턴스에 대한 상기 개인으로부터의 제1 반응, 상기 간섭에 대한 상기 개인의 보조 반응, 및 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 반응을 동시에 측정하도록; 그리고 상기 제1 반응, 상기 보조 반응, 및 상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 반응에 기초하여 상기 적어도 하나의 제1 성과 메트릭 및 상기 적어도 하나의 제2 성과 메트릭을 계산하도록 구성되는, 개인의 인지 스킬을 향상시키기 위한 장치.
39. 하나 이상의 생리학적 컴포넌트 및 제19항 내지 제38항 중 어느 한 항에 기재된 장치를 포함하는 시스템으로서,
    상기 프로세싱 유닛에 의한 상기 프로세서 실행 가능 명령어의 실행시, 상기 프로세싱 유닛은,
    상기 하나 이상의 생리학적 컴포넌트의 하나 이상의 측정치를 나타내는 데이터를 수신하고; 그리고
    상기 적어도 하나의 연상 엘리먼트에 대한 상기 개인의 반응 및 상기 제1 반응을 나타내는 데이터, 및 상기 하나 이상의 생리학적 컴포넌트의 하나 이상의 측정치를 나타내는 데이터를 분석하여 상기 적어도 하나의 제1 성과 메트릭을 계산하는, 시스템.
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