KR20100016002A - 마케팅 및 엔터테인먼트 효과의 분석 - Google Patents

마케팅 및 엔터테인먼트 효과의 분석 Download PDF

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Abstract

중앙 신경계, 자율 신경계 및 효과기 데이터가 측정되고 분석되어, 마케팅 및 엔터테인먼트 자극의 효과가 판단된다. 다수의 방식(modality), 예를 들어, EEG(electroencephalography), EOG(electrooulography), GSR(galvanic skin response) 등을 포함하는 데이터 수집 수단이 마케팅 및 엔터테인먼트 자극에 노출되는 피실험자로부터 반응 데이터를 수집한다. 데이터 클린저 수단이 상기 반응 데이터를 필터링한다. 방식내 반응 합성 및/또는 방식교차 반응 합성을 사용하여 상기 반응 데이터는 강화된다.

Description

마케팅 및 엔터테인먼트 효과의 분석{ANALYSIS OF MARKETING AND ENTERTAINMENT EFFECTIVENESS}
본 출원은 Anantha Pradeep, Robert T.Knight 및 Ramachandran Gurumoorhy의 2007년 3월 29일자 가특허 출원 제60/908,742호(Docket No.2007NF1) “Advertising, Marketing, And Brand Effectiveness Analyzer Utilizing Central Nervous System, Autonomous Nervous System, And Effector System Measurements"로부터 우선권을 주장한다.
본 발명은 중앙 신경계, 자율 신경계, 효과기 측정 수단을 이용하여, 마케팅 및 엔터테인먼트의 효과를 분석하는 것에 관한 것이다.
광고, 브랜드 메시지 및 제품배치(PPL: product placement) 등의 엔터테인먼트와 마케팅의 효과를 측정하기 위한 종래의 시스템은 조사작업을 기초로 하는 평가, 또는 분리되어 사용되는 제한된 신경생리학적 측정에 의존한다. 이러한 종래의 시스템은 약간의 유용한 데이터를 제공하지만, 다양한 의미, 구문, 은유, 문화, 사회, 해석적 오류와 편견 때문에, 극도로 비효율적이며, 부정확하다. 신경생리학적 측정치를 획득하기 위해 사용되는 시스템 및 기법 자체도 상당히 제한적이다.
결과적으로, 엔터테인먼트 및 마케팅물의 효과의 평가 동안 획득된 중앙 신 경계, 자율 신경계 및 효과기 데이터 등의 신경학 및 신경생리학적 데이터를 측정하고 분석하기 위한 개선된 방법과 장치를 제공하는 것이 바람직하다.
중앙 신경계, 자율 신경계 및 효과기 데이터가 측정되고 분석되어, 마케팅 및 엔터테인먼트 자극의 효과가 판단된다. 다수의 방식(modality), 예를 들어, EEG(electroencephalography), EOG(electrooulography), GSR(galvanic skin response) 등을 포함하는 데이터 수집 수단이 마케팅 및 엔터테인먼트 자극에 노출되는 피실험자로부터 반응 데이터를 수집한다. 데이터 클린저 수단이 상기 반응 데이터를 필터링한다. 방식내 반응 합성 및/또는 방식교차 반응 합성을 사용하여 상기 반응 데이터는 강화된다.
도 1은 중앙 신경계, 자율 신경계 및 효과기 측정을 이용하여, 마케팅 및 엔터테인먼트의 효과를 판단하기 위한 시스템의 하나의 예시를 도시한다.
도 2는 지능적 프로토콜 생성 및 제공 장치와, 방식내 반응 합성을 위한 개별 수단을 갖는 시스템의 특정 예시를 도시한다.
도 3은 EEG(Electroencephalography)를 위한 방식내 합성 수단의 특정 예시를 도시한다.
도 4는 EEG(Electroencephalography)를 위한 합성의 또 다른 특정 예시를 도시한다.
도 5는 방식교차 합성 수단의 특정 예시를 도시한다.
도 6은 신경학적 및 신경생리학적 데이터를 획득하기 위한 기법을 보여주는 샘플 흐름도의 하나의 예이다.
도 7은 하나 이상의 수단을 구현하기 위해 사용될 수 있는 시스템의 하나의 예를 제공한다.
본 발명을 수행하기 위해 본 발명의 발명자에 의해 고안된 가장 최적의 모드를 포함하는 특정 예시에 대한 상세한 참조가 이뤄질 것이다. 이들 특정 실시예의 예시는 첨부된 도면에서 도시된다. 본 발명이 이들 특정 실시예와 조합되어 기재되지만, 본 발명이 기재된 실시예에 제한되는 것은 아니다. 반대로, 대안예, 수정예 및 동치예가, 청구범위에 의해 정의되는 본 발명의 사상과 범위 내에 포함될 수 있다.
예를 들어, 본 발명의 기법과 수단은 엔터테인먼트 및 마케팅의 효과를 평가하는 것의 맥락으로 설명될 것이다. 그러나 본 발명의 기법과 수단은 다양한 여러 다른 타입의 엔터테인먼트 및 마케팅, 가령, 비디오 및 오디오 스트림, 미디어 광고, 제품배치(PPL), 브랜드 효과, 인쇄 광고 등에 적용된다. 다양한 수단과 기법이 임의의 타입의 자극에 적용될 수 있다. 본 발명의 완전한 이해를 제공하기 위해 다음의 기재에서 다수의 특정 세부사항이 제공된다. 본 발명의 특정한 예시적 실시예는 이러한 특정 세부사항의 일부, 또는 전부 없이도 구현될 수 있다. 본 발명을 불필요하게 모호하게 만들지 않기 위해, 또 다른 예에서 잘 알려진 프로세스 동작은 설명되지 않았다.
명료성을 위해 본 발명의 다양한 기법과 수단은 하나의 단일 형태로 기재될 것이다. 그러나 일부 실시예는, 다른 명시가 없다면, 기법의 다수 반복, 또는 수단의 다수의 구현을 포함한다. 예를 들어, 시스템은 프로세서를 다양한 맥락으로 사용한다. 그러나 시스템은, 다른 명시가 없다면, 본 발명의 범위 내에서, 다수의 프로세서를 사용할 수 있다. 덧붙이자면, 본 발명의 기법과 수단은 2개의 개체 간의 연결을 설명할 것이다. 2개의 개체 사이에 다양한 그 밖의 다른 개체가 위치할 수 있기 때문에, 상기 2개의 개체 사이의 연결이 반드시 직접적인, 방해받지 않는 연결을 의미하는 것은 아니다. 예를 들어, 프로세서는 메모리로 연결될 수 있지만, 다양한 브리지(bridge)와 제어기(controller)가 프로세서와 메모리 사이에 위치할 수 있다.
결과적으로, 다른 언급이 없는 경우라면, 연결이 반드시 직접적인 방해받지 않는 연결을 의미하는 것은 아니다.
개관
중앙 신경계, 자율 신경계 및 효과기의 데이터가 측정되고, 분석되어, 마케팅과 엔터테인먼트 자극의 효과(effectiveness)를 판단할 수 있다. EEG(Electroencephalography), EOG(Electrooculography), GSR(Galvanic Skin Response) 등의 다수의 방식(modality)을 포함하는 데이터 수집 수단은 마케팅과 엔터테인먼트 자극에 노출된 대상으로부터의 반응 데이터를 수집한다. 데이터 클린저 수단(data cleanser mechanism)이 상기 반응 데이터를 필터링한다. 방식내 반응 합성(intra-modality response synthesis) 및/또는 방식교차 반응 합성(cross-modality response synthesis)을 이용하여 상기 반응 데이터는 강화된다.
예시적 실시예
예를 들어, 마케팅 및 엔터테인먼트물과 같은 다양한 타입의 자극의 효과에 관한 정보를 얻기 위한 종래의 수단은 일반적으로 포커스 그룹(focus group) 및 조사작업(survey)에 의존해왔다. 피실험자는 특정 광고, 브랜드, 미디어 클립(media clip) 등에 반응하여 이끌어내진 자신들의 사고와 감정을 옮기기 위한 구두 및 서면 수단을 제공받는다. 이러한 구두 및 서면 수단은, 마케팅 및 엔터테인먼트물의 효과에 대한 일부 한정된 정보를 제공하지만, 다양한 제약사항을 갖는다. 예를 들면, 피실험자가 주제에 대한 자신의 진짜 사고와 감정을 표현 못하거나, 표현하지 않을 수 있으며, 또는 질문이 편향적으로 만들어질 수 있다. 명확히 표현하는 피실험자에게 표현하지 않는 피실험자보다 더 가중치가 매겨질 수 있다. 다양한 의미, 구문, 은유, 문화, 사회 및 해석적 편견과 오류가 정확하고 반복가능한 평가를 방해한다.
피실험자의 반응을 계측하기 위해 고립된 신경학적 및 신경생리학적 측정치를 사용하도록 약간의 노력이 이뤄졌다. 중앙 신경계 측정 수단의 예로는 fMRI(functional Magnetic Resonance Imaging) 및 EEG(Electroencephalography)가 있다. fMRI는 신경 활동 증가와 관련되는 뇌에서의 혈중 산소치를 측정한다. 그러나 현재 구현되는 fMRI는 수 초의 낮은 시간적 분해능(temporal resolution)을 갖 는다. EEG는 밀리초(millisecond) 범위로 발생하는 시냅스 후 전류(post synaptic current)와 연계되는 전기적 활동을 측정한다. 두개하(subcranial) EEG가 가장 높은 정확도로 전기적 활동을 측정할 수 있는데, 이는 뼈와 진피층이 넓은 범위의 주파수의 전달을 약하게 하기 때문이다. 그럼에도 불구하고, 표면 EEG는 적정하게 분석되는 경우, 풍부한 전기생리학적 정보를 제공한다.
자율 신경계 측정 수단은 GSR(Galvanic Skin Response), EKG(Electrocardiogram), 동공 확대치(pupillary dilation) 등을 포함한다. 효과기 측정 수단은 EOG(Electroculography), 시선 추적(eye tracking), 표정 부호화, 반응 시간 등을 포함한다.
일부 종래의 수단은, 특정한 사고, 감정, 정신 상태, 또는 능력 등의 특정한 신경학, 또는 신경생리학적 측정 특성을 이용한다. 예를 들어, 하나의 수단이 특정 안면 근육의 수축이 특정 감정의 존재를 나타낸다고 추론한다. 그 밖의 다른 수단이 뇌의 특정 영역에서의 일반적인 활동을 측정하고, 하나의 부분에서의 활동이 거짓을 제시할 수 있는 동안, 또 다른 부분에서의 활동이 진실을 제시할 수 있음을 보여준다. 뇌의 특정 영역이 특정 사고와 사상될 수 없다. 마찬가지로, 특정한 눈 운동이 특정 감정과 사상될 수 없다. 특정한 측정 특성과 생각(또는 감정, 또는 정신 상태) 간에 강력한 상관관계가 있을 때조차, 상기 상관관계는 완벽하지 않으며, 이는 다수의 허위양성과 허위음성을 초래한다.
결론적으로, 마케팅과 엔터테인먼트물의 효과를 정확하게 평가하기 위해, 본 발명의 기법과 수단은 전-인지적 신경 서명(precognitive neural signature)의 다 수의 모드와 발현을, 인지적 신경 서명과 후-인지적 신경생리학적 발현과 지능적으로 혼합한다. 일부 예시에서, 자율 신경계 측정치 자체가 중앙 신경계 측정치를 검증하기 위해 사용된다. 효과기 및 행동 반응이 그 밖의 다른 측정치와 혼합되고 조합된다.
방식교차(cross-modality) 측정 수단 강화에 추가로, 방식내(intra-modality) 측정 강화가 이뤄진다. 다양한 실시예에 따르면, 뇌 활동을 측정하여, 활동의 영역을 판단할 뿐 아니라, 다양한 영역 간의 상호작용 및 상호작용의 타입을 판단할 수 있다. 본 발명의 기법과 수단에 의해, 편성되고 조직되는 행동을 지원하는 신경 영역 간의 상호작용이 인식된다. 사고(thought)와 능력(ability)은 뇌의 한 부분만 기반으로 하지 않고, 뇌 영역 간의 망 상호작용(network interaction)에 의존한다.
본 발명의 기법과 수단에 의해, 다중 영역 의사 소통을 위한 서로 다른 주파수 대역이 자극의 효과를 나타낼 수 있음이 더 인지된다. 예를 들어, 특정 얼굴에 명칭을 연계시키는 것은 특정 주파수로 튜닝된 통신 경로에서의 활동을 수반할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 필터링 후에 선택 주파수 대역이 분석된다. 본 발명의 기법과 수단에 의해, 고-감마(high gamma) 대역 주파수가 큰 의미가 있음이 인지된다. 또한 효과를 나타내는 신호에서의 주파수간 결합(inter-frequency coupling)이 판단되었다. 반송파 상에서 변조된 신호가, 사고와 행동을 평가함에 있어 중요하다고 판단되었다. 특정 실시예에서, 측정된 주파수의 타입은 피실험자 특정적 및/또는 작업 특정적이다. 예를 들어, 피실험자가 새로운 제품에 노출될 때, 특정 경로에서 특정 타입의 주파수가 측정된다.
특정 실시예에서, 평가는 각각의 피실험자에 대해 교정되고, 피실험자들 간에 동기화된다. 특정 실시예에서, 자극 전과 자극 후의 차이를 측정하기 위한 기준(baseline)을 만들기 위해, 피실험자에 대한 템플릿(template)이 생성된다. 다양한 실시예에 따라, 자극 생성기는 지능적이고, 특정 매개변수(예를 들어, 노출 길이와, 각각의 피실험자가 분석되는 지속시간)를 적응적으로 수정한다.
따라서 본 발명의 기법과 수단은, 예를 들어, 마케팅 및 엔터테인먼트물의 효과를 평가하기 위해 적용될 수 있는 중앙 신경계, 자율 신경계 및 효과기의 측정 및 분석 시스템을 제공한다. 마케팅물(marketing material)은 광고(advertisement), 광고방송(commercial), 미디어 클립(media clip), 브랜드 메시지(brand message), 제품 안내책자, 기업 로고 등을 포함할 수 있다. 지능적인 자극 생성 수단은 출력을, 특정 사용자 및 특정 목적에 대해 지능적으로 적응시킨다. 예를 들어, EEG, GSR, EKG, 동공 확대치(pupillary dilation), EOG, 시선 추적, 표정 부호화, 반응 시간 등의 다양한 방식(modality)이 사용될 수 있다. 신경 영역들 간의 의사 소통 경로를 지능적으로 인식함으로써, 개개의 방식, 가령, EEG가 강화된다. 방식교차 분석(cross modality analysis)은, 중앙 신경계, 자율 신경계 및 효과기 서명의 합성 및 분석적 혼합을 이용함으로써, 강화된다. 예를 들어, 시간 편이 및 위상 편이, 상관, 방식내 판단의 검증 등의 수단에 의한 합성 및 분석에 의해, 다양한 자극의 효과를 특징화하는 복합적인 출력의 생성이 가능해진다.
도 1은 중앙 신경계, 자율 신경계 및 효과기 측정을 이용하여 마케팅 및 엔 터테인먼트의 효과를 판단하기 위한 시스템의 하나의 예를 도시한다. 다양한 실시예에 따르면, 신경분석 시스템(neuroanalysis system)은 프로토콜 생성 및 제공 장치(protocol generator and presenter device, 101)를 포함한다. 특정 실시예에서, 상기 프로토콜 생성 및 제공 장치(101)는 단지 제공 장치에 불과하며, 사용자에게 자극을 제공하기만 한다. 자극은 미디어 클립, 광고방송, 브랜드 이미지, 잡지 광고, 영화, 오디오 제시물(audio presentation), 특정 맛, 냄새, 질감 및/또는 소리일 수 있다. 상기 자극은 다양한 감각을 포함하며, 인간 통제(human supervision) 하에서, 또는 인간 통제 없이, 발생할 수 있다. 연속 모드와 이산 모드가 지원된다. 다양한 실시예에 따르면, 또한 상기 프로토콜 생성 및 제공 장치(101)는, 피실험자에게 제시되는 자극의 지능적 맞춤-구성(customization)을 가능하게 하기 위한 프로토콜 생성 기능을 갖는다.
다양한 실시예에 따르면, 피실험자는 데이터 수집 장치(data collection device, 105)로 연결된다. 상기 데이터 수집 장치(105)는 다양한 신경학 및 신경생리학적 측정 수단, 가령, EEG, EOG, GSR, EKG, 동공 확대치, 시선 추적, 표정 부호화 및 반응 시간 장치 등을 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 데이터 수집 장치(105)는 EEG(111), EOG(113) 및 GSR(115)을 포함한다. 일부 경우, 단 하나의 데이터 수집 장치가 사용된다. 데이터 수집은 인간 통제 하에서, 또는 인간 통제 없이, 진행될 수 있다.
상기 데이터 수집 장치(105)는 다수의 소스(source)로부터 신경-생리학적 데이터를 수집한다. 이는, 중앙 신경계 소스(EEG), 자율 신경계 소스(GSR, EKG, 동공 확대치) 및 효과기 소스(EOG, 시선 추적, 표정 부호화, 반응 시간) 등의 장치의 조합을 포함한다. 특정 실시예에서, 수집된 데이터는 디지털 방식으로 샘플링되고, 나중의 분석을 위해 저장된다. 특정 실시예에서, 수집된 데이터는 실시간으로 분석될 수 있다. 특정 실시예에 따르면, 디지털 샘플링율(sampling rate)은 측정되는 신경생리학적 및 신경학적 데이터를 기반으로 적응적으로 선택된다.
하나의 특정 실시예에서, 신경학적 및 신경생리학적 분석 시스템은 두피 레벨 전극을 이용하여 이뤄지는 EEG(111) 측정과, 시선 데이터(eye data)를 추적하기 위한 차폐 전극(shielded electrode)을 이용하여 이뤄지는 EOG(113) 측정과, 차이 측정 시스템(differential measurement system)을 이용하여 수행되는 GSR(115) 측정과, 얼굴의 특정 위치에 존재하는 차폐 전극을 통한 안면 근육 측정과, 각각의 개인에 대해 적응적으로 추출된 안면 감정 그래픽 및 비디오 분석기를 포함한다.
특정 실시예에서, 데이터 수집 장치는 프로토콜 생성 및 제공 장치(101)와 클럭-동기화(clock synchronize)된다. 데이터 수집 시스템(105)은 1명의 개인으로부터 데이터를 수집(1 시스템)하거나, 수정되어 다수명의 개인으로부터의 동기화된 데이터를 수집(N+1 시스템)할 수 있다. 상기 N+1 시스템은 다수명의 개인을 포함할 수 있으며, 상기 다수명의 개인은 고립 설정(isolation setting), 또는 그룹 설정(group setting)에서 동기화되어 테스트된다. 특정 실시예에서, 상기 데이터 수집 장치는 자동 트리거(auto trigger) 구성요소와, 경보 구성요소와, 상태 모니터링 및 시각화 구성요소를 제공하는 조건 평가 서브시스템(condition evaluation subsystem)을 포함하며, 상기 상태 모니터링 및 시각화 구성요소는 피실험자, 수집 되는 데이터 및 데이터 수집 기관의 상태를 지속적으로 모니터링한다. 조건 평가 서브시스템은 시각적 경보를 제공하고, 보수 작업(remedial action)을 자동으로 트리거한다.
다양한 실시예에 따르면, 또한 신경학적 및 신경생리학적 분석 시스템은 데이터 클린저 장치(data cleanser device, 121)를 포함한다. 특정 실시예에서, 고정 및 적응적 필터링, 가중 평균(weighted averaging), 강화 성분 추출(가령, PCA, ICA), 벡터와 성분 분리법 등을 이용하여 상기 데이터 클린저 장치(121)는 수집된 데이터를 필터링하여, 노이즈, 아티팩트(artifact) 및 그 밖의 다른 관계없는 데이터를 제거할 수 있다. 이 장치는, 외생 노이즈(소스가 피실험자의 신체 외부에 위치하는 경우)와 내생 아티팩트(소스가 신경생리학적인 것일 때, 가령, 근육 운동, 눈 깜박거림 등)를 모두 제거함으로써, 데이터를 깨끗하게 한다.
아티팩트 제거 서브시스템은 반응 데이터를 선택적으로 고립시키고, 검토하며, 시간 영역 및/또는 주파수 영역 속성을 이용하여, 라인 주파수, 눈 깜박거림 및 근육 운동 등의 아티팩트에 대응하는 구간(epoch)을 식별하기 위한 수단을 포함한다. 그 후, 아티팩트 제거 서브시스템은 이들 구간을 삭제, 또는 이들 구간의 데이터를 그 밖의 다른 깨끗한 데이터를 기반으로 하는 추정치(가령, EEG 가장 가까운 이웃 가중 평균 접근법)로 대체함으로써, 아티팩트를 깨끗하게 한다.
다양한 실시예에 따르면, 데이터 클린저 장치(121)는 하드웨어, 펌웨어 및/또는 소프트웨어를 이용하여 구현된다. 데이터 클린저 장치(121)가 데이터 수집 장치(105) 뒤에, 그리고 합성 장치(131 및 141) 앞에 위치하는 것으로 나타나지만, 데이터 클린저 장치(121)는, 그 밖의 다른 구성요소처럼, 시스템 구현에 따라 달라지는 위치와 기능을 가질 수 있다. 예를 들어, 일부 시스템은 임의의 자동화된 데이터 클린저 장치를 사용하지 않을 수 있다. 그 밖의 다른 시스템에서, 데이터 클린저 장치가 개별 데이터 수집 장치와 일체 구성될 수 있다.
상기 데이터 클린저 장치(121)는 방식내 반응 합성기(intra-modality response synthesizer, 131)에게 데이터를 전달한다. 상기 방식내 반응 합성기(131)는, 각각의 방식(modality)에서 각각의 개인에 대해 독립적인 신경학적 및 신경생리학적 매개변수를 맞춤-구성하고 추출하여, 하나의 방식 내의 추정을 혼합하도록 구성되어, 제시되는 자극에 대한 강화된 반응을 분석적으로 도출할 수 있다. 특정 실시예에서, 또한 방식내 반응 합성기는 서로 다른 피실험자로부터의 데이터를 하나의 데이터세트로 모은다.
다양한 실시예에 따르면, 방식교차 반응 합성(또는 융합) 장치(141)는, 원시 신호 및 합성기(131)로부터의 신호 출력을 포함하여, 서로 다른 방식내 반응을 혼합한다. 신호의 조합은 하나의 방식 내에서의 효과의 측정을 강화한다. 또한 방식교차 반응 융합 장치(141)는 서로 다른 피실험자로부터의 데이터를 하나의 데이터세트로 모을 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템은 복합적이고 강화된 효과 추정기(CEEE: composite enhanced effectiveness estimator)를 더 포함하며, 상기 CEEE는 강화된 반응과 각각의 방식으로부터의 추정치를 조합하여, 다양한 목적의 마케팅 및 엔터테인먼트 자극의 효과의 혼합된 추정을 제공할 수 있다. 자극 효과 측정은 블 록(161)에서 출력된다.
도 2는 지능형 프로토콜 생성 및 제공 장치(여기서, 지능은 이전의 반응을 기초로 하는 피드백을 포함함)와, 방식내 반응 합성에 대한 개별 수단을 갖는 시스템의 특정 예시를 도시한다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템은 프로토콜 생성 및 제공 장치(201)를 포함한다. 특정 실시예에서, 상기 프로토콜 생성 및 제공 장치(201)는 단지 제공 장치에 불과하고, 미리 구성된 자극을 사용자에게 제시하기만 할 수 있다. 자극은 미디어 클립, 광고방송, 브랜드 이미지, 잡지 광고, 영화, 오디오 제시물, 특정 맛, 질감, 냄새 및/또는 소리일 수 있다. 상기 자극은 다양한 감각을 포함할 수 있으며, 인간 통제 하에서, 또는 인간 통제 없이 발생할 수 있다. 연속 모드와 이산 모드가 지원된다. 다양한 실시예에 따르면, 프로토콜 생성 및 제공 장치(201)는, 피실험자에게 제시되는 자극의 타입의 지능적인 수정을 가능하게 하는 프로토콜 생성 기능도 갖는다. 특정 실시예에서, 프로토콜 생성 및 제공 장치(201)는, 구성요소(261)로부터 자극 효과 측정에 대한 정보를 수신한다.
주의(attention)의 분석, 감정 몰입(emotional engagement)의 분석, 기억 보존(memory retention)의 분석, 시각/청각/그 밖의 다른 감각의 전체적 효과, 광고, 쇼, 또는 콘텐츠 효과의 분석, 브랜드 영향력(brand impact)의 내연적 분석(implicit analysis), 브랜드 의미(brand meaning)의 내연적 분석, 브랜드 원형(brand archetype)의 내연적 분석, 브랜드 이미지(brand imagery)의 내연적 분석, 브랜드 워드(brand word)의 내연적 분석, 브랜드 영향력의 외연적 분 석(explicit analysis), 브랜드 의미의 외연적 분석, 브랜드 원형의 외연적 분석, 브랜드 이미지의 외연적 분석, 브랜드 워드의 외연적 분석, 광고(ad)의 특성(character)의 분석, 광고/쇼/콘텐츠의 특성에 대한 감정 반응의 분석, 광고/쇼/콘텐츠의 특성 상호작용(interaction)의 분석, 인쇄 목적의 광고/쇼/콘텐츠의 핵심 부분의 도출(elicitation), 광고판 목적의 광고/쇼/콘텐츠의 핵심 부분의 도출, 안구 체류 시간(eye dwell time), 미세 단속적 안구운동(micro saccade)과 큰 단속적 안구운동(maco saccade)의 구분, 관심 포인트로의 단속적 안구운동의 회귀에 의한 광고/쇼/콘텐츠 내의 핫존(hot-zone)과 같은 시각적 메트릭(ocular metric)의 도출, 제품 배치(PPL)를 위한 지점의 도출, 로고와 브랜드 배치를 위한 지점의 도출, 게임 효과의 분석, 게임 내 제품 배치(PPL)에 대한 분석, 웹사이트 효과의 분석, 사이트 내 웹페이지 드롭오프(webpage dropoff)에 대한 분석으로부터 정보를 사용함으로써, 프로토콜 생성 및 제공 장치(201)가 자극 제시물(stimuli presentation)을 동적으로 적응시킨다. 다양한 실시예에 따라, 구성요소(261)에 의해 정보가 제공된다. 특정 실시예에서, 이러한 정보 중 일부는, 프로토콜 생성 및 제공 장치(201)가 자체적으로 얻을 수 있다.
프로토콜 생성 및 제공 장치(201)는, 실험에 관한 매개변수를 생성하기 위해, 호감도(valence), 자극성(arousal), 의미 매칭된 단어/구문 생성기, 호감도, 자극성 매칭된 이미지/비디오 선택기와 같은 언어 및 이미지 툴과 함께 데이터 모델을 사용한다. 특정 예시에서, 프로토콜 생성 및 제공 장치(201)는, 실험 시간 및 지속시간, 신호 대 노이즈 요구치를 기반으로 하는 자극의 반복 횟수, 습관 화(habituation) 및 권태(wear-out) 연구에 대한 자극의 반복 횟수, 신경생리학적 베이스라인의 타입과 개수, 자체 보고 조사가 포함하는 매개변수 등의 개별 제시 매개변수를 변화시킬 수 있다.
특정 예시에서, 프로토콜 생성 및 제공 장치(201)는 피실험자 그룹에게, 또는 개개의 피실험자에게 제시되는 제시물(presentation)을 맞춤-구성한다. 다양한 실시예에 따르면, 피실험자는 데이터 수집 장치(205)로 연결된다. 상기 데이터 수집 장치(205)는 임의의 타입의 신경학적 및 신경생리학적 수단, 가령, EEG, EOG, GSR, EKG, 동공 확대치, 시선 추적, 표정 부호화, 반응 시간 등을 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 데이터 수집 장치(205)는 EEG(211), EOG(213) 및 GSR(215)를 포함한다. 일부 예에서는, 단 하나의 방식(modality)만 사용된다. 그 밖의 다른 예에서, 다수의 방식이 사용되어, 효과 평가의 타입에 따라 달라질 수 있다. 데이터 수집은 인간 통제(human supervision) 하에서, 또는 인간 통제 없이, 진행할 수 있다.
데이터 수집 장치(205)는 다수의 소스(source)로부터 신경생리학적 데이터를 자동으로 수집한다. 이는, 중앙 신경계 소스(EEG), 자율 신경계 소스(GSR, EKG, 동공 확대치) 및 효과기 소스(EOG, 시선 추적, 표정 부호화, 반응 시간) 등의 장치의 조합을 포함한다. 특정 실시예에서, 수집된 데이터는 디지털 방식으로 샘플링되고, 나중의 분석을 위해 저장된다. 디지털 샘플링율(sampling rate)은 측정되는 신경생리학적 및 신경학적 데이터의 타입을 기초로 적응적으로 선택된다.
특정 실시예에서, 시스템은 두피 레벨 전극을 이용하여 이뤄지는 EEG(211) 측정과, 시선 데이터를 추적하기 위해 차폐 전극을 이용하여 이뤄지는 EOG(213) 측정과, 차이 측정 시스템(differential measurement system)을 이용하여 수행되는 GSR(215) 측정과, 각각의 개인에 대해 적응적으로 도출되는 안면 감정 그래픽 및 비디오 분석기를 포함한다.
다양한 실시예에 따르면, 데이터 수집 장치는 프로토콜 생성 및 제공 장치(201)와 클럭-동기화(clock synchronize)된다. 상기 데이터 수집 시스템(205)은 1명의 개인으로부터 데이터를 수집(1 시스템)하거나, 수정되어 다수명의 개인으로부터 동기화된 데이터를 수집(N+1 시스템)할 수 있다. 상기 N+1 시스템은 다수의 개인을 포함할 수 있으며, 상기 다수의 개인은 그룹(group) 설정, 또는 고립(isolation) 설정에서 동기 방식으로 기록된다. 특정 실시예에서, 데이터 수집 장치는, 조건 평가 서브시스템(condition evaluation subsystem)도 포함하며, 상기 조건 평가 서브시스템은 자동 트리거(auto trigger), 경보, 수집되는 데이터의 상태뿐 아니라 데이터 수집 기기 자체의 상태까지 지속적으로 모니터링하는 상태 모니터링 및 시각화 구성요소를 제공한다. 또한 조건 평가 서브시스템은 시각적 경보를 제공하고, 보수 작업(remedial action)을 자동으로 트리거할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 시스템은 또한 데이터 클린저 장치(data cleanser device, 221)를 포함한다. 특정 실시예에서, 상기 데이터 클린저 장치(221)는 고정 필터링 및 적응성 필터링, 가중 평균(weighted averaging), 강화 성분 추출(가령, PCA, ICA), 벡터 및 성분 분리법 등을 이용하여, 수집된 데이터를 필터링하여, 노이즈, 아티팩트(artifact) 및 그 밖의 다른 관계없는 데이터를 제거할 수 있다. 이 러한 장치는 외생 노이즈(소스가 피실험자의 신체 외부에 있을 때)와 내생 아티팩트(소스가 근육 운동, 눈 깜박거림처럼 신경생리학적일 때) 모두를 제거함으로써, 데이터를 깨끗하게 한다.
아티팩트 제거 서브시스템은 각각의 데이터의 출력을 선택적으로 고립시키고, 검토하며, 시간 영역 및/또는 주파수 영역 속성을 이용하여, 라인 주파수, 눈 깜박거림 및 근육 운동 등의 아티팩트에 대응하는 구간(epoch)을 식별하기 위한 수단을 포함한다. 그 후, 상기 아티팩트 제거 서브시스템은 이들 구간을 생략시키거나, 이들 구간을 그 밖의 다른 깨끗한 데이터를 기반으로 하는 추정치(예를 들어, EEG 가장 가까운 이웃 가중 평균 접근법)로 대체함으로써, 아티팩트를 소제하거나, 신호로부터 이들 성분을 제거한다.
다양한 실시예에 따르면, 데이터 클린저 장치(221)는 하드웨어, 펌웨어 및/또는 소프트웨어를 이용하여 구현된다. 데이터 클린저 장치(221)가 데이터 수집 장치(205) 뒤에, 그리고 합성 장치(231 및 241) 앞에 위치하는 것으로 나타나지만, 상기 데이터 클린저 장치(221)는, 그 밖의 다른 구성요소처럼, 시스템 구현에 따라 달라지는 위치와 기능을 가질 수 있다. 예를 들어, 일부 시스템은 임의의 자동화된 데이터 클린저 장치를 사용하지 않을 수 있다. 그 밖의 다른 시스템에서, 데이터 클린저 장치는 개별 데이터 수집 장치와 일체 구성될 수 있다.
데이터 클린저 장치(221)는 방식내 반응 합성기(intra-modality response synthesizer, 231)로 데이터를 전달한다. 상기 방식내 반응 합성기는, 각각의 방식에서 각각의 개인에 대해 독립적인 신경학적 및 신경생리학적 매개변수를 맞춤-구 성하고 추출하며, 하나의 방식 내 추정치를 혼합하도록 구성되어, 제시된 자극에 대한 강화된 반응(enhanced response)이 분석적으로 도출될 수 있다. 특정 실시예에서, 또한 상기 방식내 반응 합성기는 서로 다른 피실험자로부터의 데이터를 하나의 데이터세트로 모은다. 다양한 실시예에 따르면, 다양한 모듈이 합성을 병렬 방식으로, 또는 직렬 방식으로 수행하며, 데이터 클린저 장치(221)로부터 직접 출력된 데이터를 처리하거나, 그 밖의 다른 모듈로부터 출력된 데이터를 처리할 수 있다. 예를 들어, EEG 합성 모듈(233)은 EOG 합성 모듈(235)의 출력을 처리할 수 있다. GSR 모듈(237)은 EEG 모듈(233)로부터 출력된 데이터를 처리할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 방식교차 반응 합성(또는 융합) 장치(241)는, 원시 신호뿐 아니라 합성기(231)로부터 출력된 신호까지 포함하여, 서로 다른 방식내 반응을 혼합한다. 신호의 조합은 하나의 방식 내에서의 효과의 측정을 강화한다. 또한 상기 방식교차 반응 융합 장치(241)는 서로 다른 피실험자로부터의 데이터를 하나의 데이터세트로 모을 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 신경 분석 시스템은 또한, 복합적이고 강화된 효과 추정기(CEEE: composite enhanced effectiveness estimator)를 포함하며, 상기 CEEE는 강화된 반응과 각각의 방식으로부터의 추정치를 조합하여, 다양한 목적의 마케팅 및 광고 자극의 효과의 혼합된 추정을 제공할 수 있다. 자극의 효과 측정은 블록(261)에서 출력된다. 효과 측정(방식내 합성기, 방식교차 융합 장치 및/또는 CEEE)의 부분, 또는 전부는 피드백으로서 프로토콜 생성 및 제공 장치(201)에게 제공되어, 사용자(203)에게 제시되는 자극이 더 맞춤-구성될 수 있다.
도 3은 방식내 합성 수단의 특정 예시를 도시한다. 특정 실시예에서, EEG 반응 데이터가 합성되어, 마케팅 및 엔터테인먼트 효과의 강화된 평가가 제공될 수 있다. 다양한 실시예에 따라, EEG가 뇌의 서로 다른 부분과 연계되어 있는 수천 개의 동시적 신경 프로세스로부터 야기되는 전기적 활동(electrical activity)을 측정한다. EEG 데이터가 다양한 대역으로 분류될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 뇌파 주파수는 델타(delta), 세타(theta), 알파(alpha), 베타(beta) 및 감마(gamma) 주파수 범위를 포함한다. 델타파는 4㎐ 미만으로 분류되며, 숙면 동안 우세한 파이다. 세타파는 3.5 내지 7.5㎐의 주파수를 가지며, 기억, 주의, 감정 및 감각과 관련 있다. 통상적으로 세타파는 내부 집중(internal-focus) 상태 동안 우세하다.
알파 주파수는 통상적으로 7.5 내지 13㎐ 내에 위치하며, 10㎐ 부근에서 피크를 갖는다. 알파파는 이완(relaxation) 상태 동안 우세하다. 베타파는 14 내지 30㎐의 주파수 범위를 갖는다. 베타파는 운동 제어(motor control), 뇌 영역 간의 장거리 동기화(long range synchronization), 분석적 문제 해결, 판단, 결정 상태 동안 우세하다. 감마파는 30 내지 60㎐에서 발생하며, 특정 인지, 또는 운동 기능을 수행하기 위해 서로 다른 개체군의 뉴런(neuron)을 하나의 네트워크로 결합하는 것뿐 아니라, 주의와 기억과 관련된다. 두개와 진피층은 이러한 주파수 범위의 파를 감쇠시키기 때문에, 75 - 80㎐ 이상의 뇌파는 검출되기 어렵고, 자극 반응 평가를 위해서 일반적으로 사용되는 것은 아니다.
그러나 본 발명의 기법과 수단에 따르면, 세타, 알파 및 낮은 감마 대역 측 정에 추가로, 고-감마 대역(카파(kappa)-대역: 60㎐ 이상) 측정을 분석하는 것이 신경학적 주의, 감정 몰입 및 보존(retention) 성분 추정치를 보강한다고 인지된다. 특정 실시예에서, 블록(301)에서 고-감마 대역, 즉, 카파 대역 측정을 검출하기 어려움을 포함하는 EEG 측정이 획득되고, 강화되며, 평가된다. 블록(303)에서, 세타, 알파, 베타, 감마 및 카파 대역 내 피실험자 및 작업 특정적 서명 서브대역이 식별되어, 강화된 반응 추정치가 제공될 수 있다. 다양한 실시예에 따라, 자극에 대한 주파수 반응의 역-모델 기반 보강에서, 80㎐ 이상의 고-감마파(카파-대역)(두개하 EEG 및 뇌자도(magnetoencephalograophy))가 사용될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따라, 각각의 주파수 범위 내의 특정 서브-대역이 특정 활동 중에 특정한 우세함을 갖는다는 것이 인지된다. 본원에서, 특정 대역의 주파수의 하위집합이 서브-대역이라고 일컬어진다. 예를 들어, 서브-대역은 감마 대역 내의 40 - 45㎐ 범위를 포함할 수 있다. 특정 실시예에서, 여러 다른 대역 내의 다수의 서브-대역이 선택되며, 나머지 주파수는 대역 통과 필터링(band pass filter)된다. 특정 실시예에서, 다수의 서브-대역 반응이 강화될 수 있으며, 나머지 주파수 반응은 감쇠될 수 있다.
블록(305)에서, 서브-대역 측정의 영역간 일관성이 판단된다. 다양한 실시예에 따르면, 이득 및 위상 간섭성, 베이스의 기준(Bayesian reference), 독립성과 지향성의 상호정보 이론적 측정, 서로 다른 대역에서의 EEG 반응의 그레인저 인과관계 기법(Granger causality technique)을 이용하여 영역간 일관성이 판단된다. 특정 실시예에서, 개별 피실험자의 특정 타입의 반응을 유발할 때 자극의 효과를 추정하기 위해, 퍼지 논리(fuzzy logic)를 이용하여, 영역간 일관성이 판단된다.
블록(307)에서, 반구간 시간-주파수 측정치(inter-hemispheric time-frequency measurements)가 평가된다. 특정 실시예에서, 특정 브랜드 파워에서의 비대칭성, 영역간 반구내 일관성의 비대칭성, 영역간 반구내 주파수간 결합의 비대칭성이 분석되어, 감정 몰입의 측정치가 제공될 수 있다.
블록(309)에서, 반응의 주파수간 결합의 평가가 판단된다. 특정 실시예에서, 특정 대역 활동의 위상과 동기화되는 그 밖의 다른 대역 활동의 측정치에 대응하는 결합 지수(coupling index)가 판단되어, 마케팅 및 광고 자극, 또는 그 일부분이 주목할 만하다고 확인할 수 있다. 블록(313)에서, 주파수 기능에 의해 구동되는 모델에 의한 베이스라인 뇌파도(ECoG) 파워를 이용하여, 기준 두피 파워 주파수 곡선이 결정된다. 상기 기준 두피 파워 주파수 곡선은 개별 두피 기록 파워에 비교되어, 마케팅 및 엔터테인먼트 효과의 비율-조정된(scaled) 추정이 도출될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 비율-조정된 추정은 퍼지 스케일링(fuzzy scaling)을 이용하여 도출된다.
블록(315)에서, 선택적 데이터세트 특정적, 피실험자 특정적, 작업 특정적 대역을 적응적으로 추출하여, 효과 측정치를 강화하기 위해 정보 이론 기반 대역-가중(band-weighting) 모델이 사용된다. 적응적 추출은 퍼지 스케일링을 이용하여 수행될 수 있다. 블록(321)에서, 자극이 제시되며, 강화된 측정치가 여러 번 판단되어, 다수의 제시에 걸친 변화나 습관화(habituation) 프로파일을 판단할 수 있다. 변화 및/또는 습관화 프로파일을 판단함으로써, 주 반응의 강화된 평가뿐 아니 라 마케팅 및 엔터테인먼트 자극의 수명성(권태)까지 제공된다. 블록(323)에서, 일제히 제시된 자극들에 대한 다수의 개인들의 동시적인 반응이 측정되어, 효과의 강화된 피실험간 동시성(synchrony) 측정치가 결정될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 상기 동기화된 반응은, 이격된 장소에 위치하는 다수의 피실험자에 대한 것이거나, 동일한 장소에 위치하는 다수의 피실험자에 대한 것일 수 있다.
다양한 합성 수단이 기재되지만, 임의의 개수의 수단들이, 상기 수단들이 상호작용하면서, 또는 상호작용하지 않고, 순차적으로, 또는 서로 동시에 적용될 수 있다. 일부 예시에서, 프로세스(321 및 323)는 임의의 방식에 적용될 수 있다. 도 4는 예를 들어 ERP와 연속 EEG 등의 EEG(Electroencephalography) 데이터에 대한 합성의 특정 예시를 도시한다.
뇌의 전기적 활동을 측정하는 절차인 EEG를 이용하여, ERP가 신뢰할 수 있게 측정될 수 있다. EEG가 수천 개의 동시에 진행 중인 뇌 프로세스를 반영하지만, EEG를 이용하여 특정 자극에 대한 뇌 반응을 볼 수 없을 수 있다. ERP 데이터는 자극이 제시된 후 발현되는 인지 신경생리학적 반응을 포함한다. 다수의 예시에서, 단일 자극이 제시 후에, ERP를 보는 것이 어렵다. 수십, 또는 수백 번의 제시가 조합된 후, 가장 명확한 ERP가 나타난다. 이러한 조합은 데이터에서 노이즈를 제거하며, 이로 인해서, 자극에 대한 전압 반응이 더 선명하게 나타날 수 있다. 평균내기에 추가로, 실시예는 단일 시도 유발 정보(single trial evoked information)를 진행 중인 EEG로부터 추출하기 위한 기법을 포함한다.
도출된 전위가 물리적 자극의 프로세싱을 반영하는 동안, “상위” 프로세스 에 의해, 기억, 기대, 주의, 또는 정신 상태의 변화에 관련될 수 있는 이벤트 관련 전위가 도출된다. 다양한 실시예에 따르면, 뇌의 특정 영역에서 특정 시간 영역 성분이 출현하는지, 또는 출현하지 않는지에 대한 증거가 사용되어, 특정 자극에 대한 피실험자의 반응을 측정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 다양한 수단을 이용하여 ERP 데이터가 강화될 수 있다. 블록(401)에서, 자극 반응의 이벤트 관련 시간-주파수 분석 - ERPSP(event related power spectral perturbation)이 다수의 주파수 대역, 예를 들어, 세타, 델타, 알파, 베타, 감마 및 고-감마(카파)에 걸쳐 수행된다. 다양한 실시예에 따르면, 베이스라인 ERP가 판단된다. 블록(403)에서, 차이 이벤트 관련 전위(DERP)가 평가되어, 자극에 의한 차이 반응이 평가된다.
블록(405)에서, 주성분 분석(PCA), 독립 성분 분석(ICA), 몬테 카를로스 분석(Monte Carlos analysis) 등의 다양한 분석 기법이 적용되어, 다수의 자극에 대한 효과의 정렬된 순위를 평가할 수 있다. 특정 실시예에서, 분석을 위해 다차원 데이터 세트를 더 낮은 차원으로 감소시키기 위해 PCA가 사용된다. 통상적으로 ICA는 신호의 다수 성분을 분리하기 위해 사용된다. 몬테 카를로스 분석은 반복되는 랜덤 샘플링에 의존하여 결과를 연산한다. 다양한 실시예에 따르면, 블록(407)에서 ERP 시나리오가 전개되어, 피실험자, 세션 및 작업 특정적 반응 베이스라인을 판단할 수 있다. 그 후, 상기 베이스라인이 사용되어, 테스트되는 자극에 대한 그 밖의 다른 ERP 반응의 감도를 강화할 수 있다.
블록(421)에서, 자극이 제시되고, 강화된 측정이 여러 번 판단되어, 다수번 의 제시에 걸친 변화, 또는 습관화 프로파일을 판단할 수 있다. 변화 및/또는 습관화 프로파일을 판단하는 것은 주 반응의 강화된 평가뿐 아니라, 마케팅 및 엔터테인먼트 자극의 수명성(권태)까지 제공할 수 있다. 블록(423)에서, 일제히 제시된 자극들에 대한 다수의 개인 간의 동시적인 반응이 측정되어, 효과의 강화된 피실험간 동시성(synchrony) 측정치가 결정될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 동시적인 반응은, 이격된 장소에 위치하는 다수의 피실험체에 대해, 또는 동일한 장소에 위치하는 다수의 피실험체에 대해 판단될 수 있다.
다양한 프로세스, 예를 들어, 프로세스(421 및 423)가, EOG, 시선 추적, GSR, 안면 표정 부호화 등의 다수의 방식에 적용될 수 있다. 덧붙이자면, EOG와 시선 추적과 같은 수단으로부터의 데이터를 합성하는 것은, 미세 단속적 안구운동(micro saccade)과 큰 단속적 안구운동(macro saccade) 패턴을 이용하여, 관심 대상을 시공간적으로 정의된 개체로 그룹짓는 것으로부터 도움을 얻는다. 정의된 관심 개체에 주로 집중하는 안구의 응시, 체류, 복귀 운동과, 평가 받는 재료의 새로운 영역으로의 복귀의 억제가 측정되어, 자극에 의해 유발되는 몰입 및 주의의 정도가 판단될 수 있다.
방식내(intra-modality) 합성 수단이 강화된 효과 데이터를 제공하지만, 추가적인 방식교차(cross-modality) 합성 수단이 적용될 수 있다. 도 5는 방식교차 합성 수단의 특정 예를 도시한다. 다양한 수단, 예를 들어, EEG(501), 시선 추적(503), GSR(505), EOG(507) 및 표정 부호화(509)가 방식교차 합성 수단으로 연결된다. 그 밖의 다른 수단뿐 아니라, 기존 수단의 변형과 보강이 또한 포함될 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 특정 방식으로부터의 데이터는, 그 외 다른 하나 이상의 방식으로부터의 데이터를 이용하여, 강화될 수 있다. 특정 실시예에서, EEG는 가령, 알파, 베타 및 감마와 같은 여러 다른 대역에서, 주파수 측정을 하여, 효과의 추정치를 제공할 수 있다. 그러나 본 발명의 기법은, 그 외 다른 방식으로부터의 정보를 추가로 이용하여, 효과 측정치가 강화될 수 있음을 인지한다.
예를 들어, 표정 부호화 측정치가 사용되어, EEG 감정 몰입 측정치 중 호감도(valence)를 강화할 수 있다. 대상 개체의 EOG와 시선 추적 단속적 안구운동 측정치가 사용되어, 효과의 EEG 추정치(예를 들어, 주의, 감정 몰입 및 기억 보존)를 보강할 수 있다. 다양한 실시예에 따라, 방식교차 합성 수단은 데이터의 시간 및 위상 편이를 수행하며, 이로 인해서, 서로 다른 방식으로부터의 데이터가 정렬될 수 있다. 일부 예시에서, 표정 측정치가 변하기 수백 밀리초(millisecond) 전에 EEG 반응이 발생할 것이다. 상관관계(correlation)가 도출될 수 있고, 개인별로, 또는 그룹별로 시간 및 위상 편이가 이뤄진다. 그 밖의 다른 예시에서, 단속적 안구 운동은 특정 EEG 반응 전과 후에 발생하는 것으로 판단될 수 있다. 다양한 실시예에 따라, 시간 정정된 GSR 측정치가 사용되어, 효과의 EEG 추정치(가령, 주의, 감정 몰입 및 기억 보존 측정치)를 비율-조정하고 강화할 수 있다.
특정 영역에서 특정 시간 영역 차이 이벤트-관련 전위 성분(가령 DERP)이 출현하는지, 또는 출현하지 않는지에 대한 증거가 특정 자극에 대한 피실험자의 반응과 상관된다. 다양한 실시예에 따르면, 마케팅 및 엔터테인먼트 자극의 제시에 반응하여 EEG 시간-주파수 측정치(ERPSP)를 이용하여 ERP 측정이 강화된다. 특정 부 분이 추출되고 분리되어, 수행될 ERP, DERP 및 ERPSP 분석을 식별할 수 있다. 특정 실시예에서, 주의, 감정 및 기억 보존의 EEG 주파수 추정(ERPSP)이 ERP, DERP 및 시간-영역 반응 분석을 강화하는 협력 인자(co-factor)로서 사용된다.
EOG가 자극의 특정 대상에 대해 주의(attention)가 존재하는가를 판단하기 위해, 단속적 안구운동을 측정한다. 시선 추적은 자극의 특정 대상 상에서의 피실험자의 응시 경로, 위치 및 체류시간을 측정한다. 다양한 실시예에 따라, EOG와 시선 추적 측정치의 효과를 추정하기 위해, 단속운동-개시의 경사(slope)에 의해 트리거되는 후두 영역과 선조 영역(extra striate region)에서 진행 중인 EEG에서 람다(lambda) 파의 존재(단속적 안구운동의 효과의 신경생리학적 지수)를 측정함으로써, EOG 및 시선 추적이 강화된다. 특정 실시예에서, 단속적 안구운동 개시에 앞서서 이뤄지는 FET(Frontal Eye Field) 영역에서의 느린 전위 이동 및 시간-주파수 반응의 일관성(coherence)의 측정과 같은 활동의 특정 EEG 서명이 측정되어, 단속적 안구운동 활동 데이터의 효과가 강화될 수 있다.
GSR은 제시되는 자극에 대한 반응으로 일반적 각성(general arousal) 상태의 변화를 측정한다. 다양한 실시예에 따르면, EEG/ERP 반응과 GSR 측정치를 상관시켜서, 피실험자의 몰입의 강화된 추정치를 얻음으로써, GSR이 강화된다. 자극에 대한 시간 정정된(time-corrected) GSR 반응을 구축할 때 GSR 잠복 베이스라인이 사용된다. 상기 시간 정정된 GSR 반응은 EEG 측정치와 협력-인자가 되어, GSR 효과 측정치를 보강할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 표정 부호화는, 테스트 세션에 앞서서, 다양한 감 정을 표현하는 개인의 안면 근육의 위치와 운동을 측정함으로써, 생성된 템플릿을 사용한다. 이러한 개인 특정적인 표정 부호화 템플릿이 개인의 반응과 매치되어, 피실험자의 감정 반응을 식별할 수 있다. 특정 실시예에서, 특정 주파수 대역에서 EEG 반응의 반구간(inter-hemispherical) 비대칭을 평가하고, 주파수 대역 상호작용을 측정함으로써, 이들 표정 부호화 측정치가 강화된다. 본 발명의 기법은 EEG 반응에서 특정 주파수 대역이 의미가 있다는 것뿐 아니라, 뇌의 특정 영역 간 의사소통을 위해 사용되는 특정 주파수 대역도 의미가 있다는 것을 인지한다. 결과적으로, 이들 EEG 반응이 EMG, 그래픽 및 비디오 기반의 표정 식별을 강화한다.
도 6은 신경학 및 신경생리학적 데이터를 획득하기 위한 기법을 보여주는 흐름도이다. 단계(601)에서, 프로토콜이 생성되고 자극이 하나 이상의 피실험자에게 제공된다. 다양한 실시예에 따라, 자극은 스트리밍 비디오, 미디어 클립, 인쇄물, 개별 제품 등을 포함한다. 상기 프로토콜은 자극의 제시물의 주변 매개변수, 가령, 나타난 횟수, 노출 지속시간, 노출의 시퀀스(sequence), 보여질 자극의 부분 등을 판단한다. 통제하에서, 또는 통제받지 않고, 피실험자는 노출 동안 고립되거나, 그룹 환경에서 재료를 제시받을 수 있다. 단계(603)에서, 다양한 방식, 예를 들어, EEG, ERP, EOG, GSR 등을 이용하여, 피실험자 반응이 수집된다. 일부 예시에서, 또한 구두 및 서면 반응이 수집되고, 신경학적 및 신경생리학적 반응과 상관될 수 있다. 단계(605)에서, 데이터가 데이터 클린저를 통과하여, 데이터를 해석하기 더 어렵게 만들 수 있는 노이즈와 아티팩트를 제거할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 데이터 눈깜박거림 및 그 밖의 다른 내생적/외생적 아티팩트와 연계되는 클린저가 EEG 전기적 활동을 제거한다.
단계(611)에서, 효과 측정치를 강화하기 위해, 방식내 반응 합성이 수행된다. 단계(613)에서 방식교차 반응 합성이 수행되어 효과 측정치가 추가로 강화될 수 있다. 일부 특정 예시에서, 하나의 타입의 합성은, 그 밖의 다른 타입의 합성을 수행하지 않고, 수행될 수 있다. 예를 들어, 방식내 합성과 함께, 또는 방식내 합성 없이, 방식교차 반응 합성이 수행될 수 있다. 단계(615)에서, 복합적이고 강화된 효과 추정치가 제공된다. 단계(621)에서, 추가적인 평가를 위해, 피드백이 프로토콜 생성 및 제공 장치에게 제공된다. 이 피드백은, 방식교차 반응 합성기, 또는 그 밖의 다른 수단에 의해, 제공될 수 있다.
다양한 실시예에 따라, 다양한 수단, 예를 들어, 데이터 수집 수단, 방식내 합성 수단, 방식교차 합성 수단 등이 다수의 장치 상에서 구현된다. 그러나 다양한 수단이 하나의 단일 시스템에서 하드웨어, 펌웨어 및/또는 소프트웨어로 구현되는 것이 또한 가능하다. 도 7은 하나 이상의 수단을 구현하기 위해 사용될 수 있는 시스템의 하나의 예시를 제공한다. 예를 들어, 도 7에서 도시된 시스템은 데이터 클린저 장치, 또는 방식교차 반응 합성 장치를 구현하기 위해 사용될 수 있다.
특정한 예시적 실시예에 따르면, 본 발명의 특정 실시예를 구현하기에 적합한 시스템(700)은 프로세서(701)와, 메모리(703)와, 인터페이스(711)와, 버스(715)(가령, PCI 버스)를 포함한다. 적정 소프트웨어, 또는 펌웨어의 제어 하에서 동작할 때, 프로세서(701)는 패턴 생성과 같은 작업을 담당한다. 또한 프로세서(701)를 대체하여, 또는 프로세서(701)에 추가하여, 특수 구성된 다양한 장치가 사용될 수 있다. 또한 맞춤 구성 하드웨어(custom hardware)로 완전한 구현이 이뤄질 수 있다. 일반적으로 인터페이스(711)는 네트워크를 통해, 데이터 패킷이나 데이터 세그먼트를 송신 및 수신하도록 구성된다. 장치가 지원하는 인터페이스의 특정 예로는 HBA(host bus adapter) 인터페이스, 이더넷 인터페이스, 프레임 릴레이 인터페이스, 케이블 인터페이스, DSL 인터페이스, 토큰 링 인터페이스 등이 있다.
덧붙이자면, 다양한 초고속 인터페이스(very high-speed interface)가 제공될 수 있으며, 예를 들어, 패스트 이더넷 인터페이스, 기가비트 이더넷 인터페이스, ATM 인터페이스, HSSI 인터페이스, POS 인터페이스, FDDI 인터페이스 등이 있다. 일반적으로, 이들 인터페이스는 적정 매체와 통신할 수 있는 포트를 포함할 수 있다. 일부 경우에서, 이들은 또한 독립적인 프로세서를 포함할 수 있으며, 일부 경우에서, 휘발성 RAM을 포함할 수 있다. 독립적 프로세서가 데이터 합성과 같은 의사소통 집중형 작업(communication intensive task)을 제어할 수 있다.
특정 예시적 실시예에 따르면, 시스템(700)은 메모리(703)를 사용하여, 데이터, 알고리즘 및 프로그램 인스트럭션을 저장할 수 있다. 상기 프로그램 인스트럭션은 예를 들어, 운영 체제 및/또는 하나 이상의 애플리케이션의 동작을 제어할 수 있다. 하나 이상의 메모리가 수신된 데이터를 저장하고, 수신된 데이터를 처리하도록 구성될 수 있다.
이러한 정보 및 프로그램 인스트럭션이, 본원에서 기재된 시스템/방법을 구현하기 위해 사용될 수 있기 때문에, 본 발명은 본원에서 설명된 다양한 동작을 수행하기 위한 프로그램 인스트럭션, 상태 정보 등을 포함하는 유형의 기계 판독형 매체에 관련된다. 기계 판독형 매체의 예로는, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 테입 등의 자기 매체와, CD-ROM 디스크와 DVD 등의 광학 매체와, 광학 디스크(optical disk) 등의 자기-광학 매체와, ROM(Read Only Memory) 장치와 RAM(Random Access Memory) 등의 프로그램 인스트럭션을 저장하고 수행하도록 특수하게 구성된 하드웨어 장치가 있다. 프로그램 인스트럭션의 예로는, 컴파일러에 의해 생성되는 것과 같은 머신 코드와 인터프리터(interpreter)를 이용하여 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 더 하이 레벨의 코드를 모두 포함한다.

Claims (32)

  1. - 마케팅 자극을 제공하기 위한 제시 장치(presenter device),
    - 다수의 방식(modality)을 이용하여 반응 데이터를 얻기 위한 데이터 수집 수단(data collection mechanism)으로서, 상기 다수의 방식은 EEG(Electroencephalography)와 EOG(electrooculography)를 포함하는 상기 데이터 수집 수단(data collection mechanism),
    - 상기 반응 데이터를 필터링하기 위한 데이터 클린저 수단(data cleanser mechanism),
    - 다수의 방식 각각과 연계되는 반응 데이터를 강화하기 위한 방식내 반응 합성기(intra-modality response synthesizer),
    - 상기 다수의 방식 각각에서의 반응 데이터를 검증하기 위해, 다수의 방식 각각과 연계되는 반응 데이터를 조합하기 위한 방식교차 반응 합성기(cross-modality response synthesizer)
    - 마케팅 자극의 복합적이고 강화된 효과 측정치를 생성하기 위한 복합적이고 강화된 효과 추정기(composite enhanced effectiveness estimator)
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 다수의 방식은 GSR(Galvanic Skin Response)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 다수의 방식은 EKG(Electrocardiogram)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 다수의 방식은 동공 확대치(pupillary dilation)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 다수의 방식은 시선 추적(eye tracking)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 다수의 방식은 표정 부호화(facial emotion encoding)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 제시 장치는, 피실험자에게 자극을 제시하기 위한 다수의 매개변수를 제공하기 위한 프로토콜 생성기(protocol generator)와 연계되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 자극은 다수의 피실험자에게 고립적으로 제공되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 복합적이고 강화된 효과 추정기는, 다수의 매개변수를 수정하기 위해 프로토콜 생성기에게 피드백을 제공하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  10. 제 8 항에 있어서, 상기 방식내 반응 합성기는 다수의 매개변수를 수정하기 위해 프로토콜 생성기에게 피드백을 제공하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  11. 제 8 항에 있어서, 상기 방식교차 반응 합성기는 다수의 매개변수를 수정하기 위해 프로토콜 생성기에게 피드백을 제공하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  12. 제 1 항에 있어서, 다수의 매개변수는 제시물(presentation)의 길이와 반복 횟수를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  13. 제 1 항에 있어서, 방식내 반응 합성기는, 서로 다른 주파수 범위 내의 서브대역(subband)의 데이터를 분석함으로써, EEG와 연계되는 반응 데이터를 강화하며, 상기 서로 다른 주파수 범위는 델타(delta), 세타(theta), 알파(alpha), 베타(beta), 저-감마(low gamma) 및 고-감마(high gamma)(카파(kappa)) 대역을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  14. 제 1 항에 있어서, 상기 방식교차 반응 합성기는, 하나의 방식으로부터의 반 응 데이터를 이용하여 또 다른 하나의 방식으로부터의 반응 데이터를 검증하고 강화하기 위해, 반응 데이터를 조합하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  15. 제 14 항에 있어서, 하나의 방식으로부터의 반응 데이터는 또 다른 하나의 방식으로부터의 반응 데이터와 조합되기 전에, 시간 편이(time shift)되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  16. 제 1 항에 있어서, 시간 및 위상 편이, 상관, 방식내 및 방식교차 판단의 검증 수단에 의해, 다양한 자극의 효과를 특징화(characterize)하는 복합적인 출력의 생성이 가능해 지는 것을 특징으로 하는 시스템.
  17. 제 1 항에 있어서, 다양한 뇌 영역에서의 활동을 판단하기 위해 뇌 활동이 측정되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서, 다양한 뇌 영역 간 상호작용 유무 및 상기 상호작용의 타입을 판단하기 위해, 뇌 활동이 측정되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  19. 제 1 항에 있어서, 뇌에서의 다중-영역 의사소통(multi-regional communication)을 위해 사용되는 여러 다른 주파수 대역 및 서브대역이 측정되어, 자극의 효과가 판단되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  20. 제 1 항에 있어서, 신호에서의 주파수간 결합(inter-frequency coupling)이 측정되어, 자극의 효과가 판단되며, 상기 신호는 반송파(carrier wave) 상에서 변조된 신호를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  21. 제 1 항에 있어서, 반구간(inter-hemispheric) 시간-주파수 측정치가 분석되어, 자극의 효과가 판단되며, 상기 반구간 시간-주파수 측정치는 특정 대역 파워, 또는 특정 서브대역 파워, 또는 둘 모두와, 영역간 반구내 일관성(inter-regional intra-hemispheric coherence)의 불균형과, 영역간 반구내 주파수간 결합(inter-regional intra-hemisphere inter-frequency coupling)의 불균형을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  22. 제 1 항에 있어서, 단일 시도 유발 정보(single trial evoked information)를 추출하기 위해, 진행 중인 EEG의 조합된 시간-주파수 반응이 판단되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  23. 제 1 항에 있어서, 개인의 특정 표정 부호화 템플릿이 개인의 반응과 매칭(match)되어, 피실험체의 감정 반응의 식별이 강화되는 것을 특징으로 하는 시스템.
  24. - 마케팅 자극, 또는 엔터테인먼트 자극, 또는 둘 모두를 피실험자에게 제공하는 단계,
    - 다수의 방식(modality)을 이용하여 반응 데이터(response data)를 획득하는 단계로서, 상기 다수의 방식은 EEG(Electroencephalography)와 EOG(electrooculography)를 포함하는 단계,
    - 반응 데이터를 필터링하는 단계,
    - 다수의 방식 각각과 연계되는 반응 데이터를 강화하는 단계,
    - 다수의 방식 각각과 연계되는 반응 데이터를 조합하여 다수의 방식 각각에서의 반응 데이터를 검증하는 단계,
    - 마케팅 자극, 또는 엔터테인먼트 자극, 또는 둘 모두의 복합적이고 강화된 효과 측정치를 생성하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  25. 제 24 항에 있어서, 상기 다수의 방식은 GSR(Galvanic Skin Response)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  26. 제 24 항에 있어서, 상기 다수의 방식은 EKG(Electrocardiogram)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  27. 제 24 항에 있어서, 상기 다수의 방식은 동공 확대치(pupillary dilation)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  28. 제 24 항에 있어서, 상기 다수의 방식은 시선 추적(eye tracking)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  29. 제 24 항에 있어서, 반구간(inter-hemispheric) 시간-주파수 측정치가 분석되어, 자극의 효과가 판단되며, 상기 반구간 시간-주파수 측정치는 특정 대역 파워, 또는 특정 서브대역 파워, 또는 둘 모두와, 영역간 반구내 일관성(inter-regional intra-hemispheric coherence)의 불균형과, 영역간 반구내 주파수간 결합(inter-regional intra-hemisphere inter-frequency coupling)의 불균형을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  30. 제 24 항에 있어서, 단일 시도 유발 정보(single trial evoked information)를 추출하기 위해, 진행 중인 EEG의 조합된 시간-주파수 반응이 판단되는 것을 특징으로 하는 방법.
  31. 제 24 항에 있어서, 개인의 특정 표정 부호화 템플릿이 개인의 반응과 매칭(match)되어, 피실험체의 감정 반응의 식별이 강화되는 것을 특징으로 하는 방법.
  32. - 엔터테인먼트 자극을 피실험자에게 제공하기 위한 수단,
    - 다수의 방식(modality)을 이용하여, 반응 데이터를 획득하기 위한 수단으로서, 상기 다수의 방식은 EEG(electroencephalography)와 EOG(electrooculography)를 포함하는 상기 수단,
    - 반응 데이터를 필터링하기 위한 수단,
    - 다수의 방식 각각과 연계되는 반응 데이터를 강화하기 위한 수단,
    - 다수의 방식 각각과 연계되는 반응 데이터를 조합하여 다수의 방식 각각에서의 반응 데이터를 검증하기 위한 수단,
    - 엔터테인먼트 자극의 복합적이고 강화된 효과 측정치를 생성하기 위한 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
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