KR20150143515A - 지각-인지-운동 학습 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 개시는 지각-인지-운동 학습 시스템에 관한 것이다. 이 시스템은 연속적인 테스트 동안에 피험자의 지각-인지 능력을 평가하거나 향상시키는 장치를 포함한다. 이 장치는 피험자에게 환경과의 시각적 접촉을 제공하도록 구성된 디스플레이를 포함한다. 이 시스템은 또한 환경에 의해 형성된 단일 공간 구역을 이용하여 이루어진 제1 연속적인 테스트의 결과를 강화하고, 환경을 복수의 공간 구역으로 분할하고, 복수의 공간 구역들을 이용하여 이루어진 제2 연속적인 테스트의 결과를 강화하도록 구성된 훈련 시퀀스 제어기를 가진다. 또한 피험자의 지각-인지 능력을 평가하거나 향상시키는 방법이 개시된다.

Description

지각-인지-운동 학습 시스템 및 방법{PERCEPTUAL-COGNITIVE-MOTOR LEARNING SYSTEM AND METHOD}
본 개시는 지각-인지 훈련 분야에 관한 것이다. 보다 자세하게, 본 개시는 지각-인지-운동 학습 시스템 및 방법에 관한 것이다.
우리의 일상 활동에서, 우리는 우리의 환경과 끊임없이 상호작용한다. 이러한 환경은 동적이며, 다양한 객체들, 움직임들, 속도들, 위치들 등의 통합을 필요로 한다. 결과적으로, 뇌의 집행 기능은 무수한 자극들을 끊임없이 관리하고 있다. 정보 과부하의 위험성이 많은 실생활 상황들에 존재한다. 분초를 다투는 상황들에서 자극들의 예측불가능성을 신속하게 다룰 수 있는 능력은 사무실에서, 스포츠에서, 학교에서, 및 재난 관리 상황에서 실제 필요하다.
전략상 중요한 입력들에 적용되는 주의력 및 집중력은 스포츠 활동들에서 승리와 패배 사이에, 새로운 기술을 학습할 때, 위험한 상황에 직면할 때, 성공적인 직업상의 경력을 이끌 때 차이를 만들 수 있다. 주의력 및 집중력은, 특히 스트레스가 심한 상황에서, 상관없는 오답지를 무시하면서 데이터를 필터링하고 우선순위를 매기도록 할 수 있다.
노인 또는 특정 장애를 가진 사람들의 경우, 주의력 및 집중력의 결핍은 일상 활동들에서 심각한 문제들을 야기할 수 있다. 예를 들면, 충돌을 회피하고 방향성과 양호한 운동제어력을 유지하면서 군중 속에서 여행하는 것은 유연하고 지속적인 지각-인지 처리를 필요로 한다. 건강한 노화의 효과가 지각 인지 처리들에 영향을 미칠 수 있다는 것이 서류로 잘 입증되었다.
주의력 상실과 손상된 충동 제어력은 과잉행동이 있든지 없든지, 주의력 결핍 장애를 가진 어린이 및 자폐아에 있어서 심각한 문제가 될 수 있다.
따라서 주의력과 집중력을 향상시킬 필요성이 광범위한 사람들에게 존재한다. 이러한 필요성은 특히 학습 장애를 가지거나, 또는 저하된 인지 기능을 가지는 사람에게 존재한다. 또한 이러한 필요성은 공의 궤적을 따르면서 "게임을 읽을" 필요가 있는 최고의 운동선수에게 존재하며, 대량의 정보를 다룰 필요가 있는 많은 직업의 일원에게도 존재한다.
그러므로, 학습 장애를 가진 어린이, 노인, 스트레스가 많은 환경에서 활동하는 운동선수 또는 직업인들에 있어서, 인지 기능을 향상시키는데 도움이 되는 해결책이 필요하다.
본 개시에 따르면, 지각-인지-운동 학습 시스템이 제공된다. 이 시스템은 연속적인 테스트들 동안에 피험자(subject)의 지각-인지 능력을 평가하거나 향상시키는 장치를 구비한다. 이 장치는 피험자에게 환경과의 시각적 접촉(visual contact)을 제공하도록 구성된 디스플레이를 포함한다. 이 시스템은 또한 환경에 의해 형성된 단일 공간 구역(single spatial zone)을 이용하여 이루어진 제1 연속적인 테스트들의 결과들을 강화하는 수단, 환경을 복수의 공간 구역들로 분할하는 수단, 및 복수의 공간 구역들을 이용하여 이루어진 제2 연속적인 테스트들의 결과들을 강화하는 수단을 구비한다.
본 개시에 따르면, 지각-인지-운동 학습 시스템이 제공된다. 이 시스템은 연속적인 테스트들 동안에 피험자의 지각-인지 능력을 평가하거나 향상시키는 장치를 구비한다. 이 장치는 피험자에게 환경과의 시각적 접촉을 제공하도록 구성된 디스플레이를 포함한다. 이 시스템은 또한 훈련 시퀀스 제어기(training sequence controller)를 포함한다. 이 훈련 시퀀스 제어기는 환경에 의해 형성된 단일 공간 구역을 이용하여 이루어진 제1 연속적인 테스트들의 결과들을 강화하고, 환경을 복수의 공간 구역들로 분할하고, 복수의 공간 구역들을 이용하여 이루어진 제2 연속적인 테스트들의 결과들을 강화하도록 구성된다.
본 개시는 또한 피험자의 지각-인지 능력을 평가하거나 향상시키는 방법에 관한 것이다. 피험자는 훈련 시퀀스를 따른다. 훈련 시퀀스는 환경에서 피험자에게 제시되는 복수의 연속적인 테스트들을 포함한다. 그 환경에 의해 형성된 단일 공간 구역을 이용하여 이루어진 제1 연속적인 테스트들의 결과들이 강화된다. 그 환경은 복수의 공간 구역들로 분할된다. 복수의 공간 구역들을 이용하여 이루어진 제2 연속적인 테스트들의 결과들이 강화된다.
전술한 특징 및 다른 특징은 첨부된 도면을 참조하여 단지 예로서 제공되는 예시적 실시 예의 하기 비제한적 설명을 읽음으로써 더욱 명확해질 것이다.
본 개시의 실시 예는 첨부 도면을 참조하여 예로서 기술될 것이다.
도 1은 힘든 훈련 체제를 겪는 운동선수의 학습 곡선을 나타내는 그래프;
도 2는 지각-인지-운동 시스템을 이용할 때 힘든 훈련 체제를 겪는 운동선수의 학습 곡선을 나타내는 그래프;
도 3은 완전 몰입 가상 환경(full immersive virtual environment)의 예시의 사시도;
도 4는 자기-페이스형 훈련 모드(training self-paced mode)를 나타내는 개략도;
도 5는 도 4의 자기-페이스형 훈련 모드와 속도의 계단식 (상승 및 하강) 변화의 추가적 이용을 합체한 자기-페이스형 평가 모드(assessment self-paced mode)를 나타내는 개략도;
도 6은 속도 역치들(speed thresholds)을 판정하기 위한 다수의 측정의 이용을 나타내는 개략도;
도 7은 복수의 공간 구역들로의 장면(scene)의 세분화(segmentation)를 도시하는 도면; 및
도 8은, 세분화된 장면의 분포를 형성하는, 도쿄에서의 교통 제어 룸을 도시한 도면이다.
유사한 참조번호들은 다양한 도면에서 유사한 특징들을 나타낸다.
전반적으로 본 개시의 다양한 측면들은 인지 기능을 향상시키는 하나 이상의 과제를 다룬다.
이하의 설명은 NeuroTracker "Perceptual-Cognitive-Motor" Learning System(NT-LS)의 비제한적이고 예시적인 실시 예를 개시한다. 보다 자세하게는, NT-LS의 이하의 3개의 특징들이 기술된다.
1 - 운동 부가물들(motor add-ons)이 최적화된 학습을 위한 매우 특정한 조건 하에서 이루어지는 NeuroTracker(NT) 운동 부가물 시스템.
2 - 개별 역치들을 신속하게 평가하는 "자기-페이스형" 시스템 및 방법.
3 - NT-LS의 새로운 일반 개념이 소개된다. 보다 자세하게, NT-LS가 스포츠에 대한 훈련과 임의의 비상 판단-동작 선택 및/또는 재난 관리 상황에 대한 훈련의 점진적으로 증가하는 필드 관련성(field relevance)에 대해 NT-LS가 어떻게 스케일링(scaling)될 수 있는지를 실증한다.
1 - NT-운동 부가물 시스템
스포츠 수행(군중 속에서의 길 찾기와 같이 일상적인 상황에 대해서도 적용됨)은 방향의 갑작스런 변화 및 충돌을 포함하는 삼차원(3D) 환경 및 넓은 영역에 걸쳐 복합적인 움직임을 신속하게 처리하고, 동시에 그 장면에서, 즉 그 환경에서 다수의 핵심 요소들을 돌보는 능력을 포함한다. 그 장면으로부터의 정보는 스포츠에서 특정한 운동 요구와 통합되거나 군중 속에서의 길 찾기와 같은 실생활 요구와 통합된다. 다시 말해, 인간은 그들의 환경에서 발생하고 있는 것을 지각하고 이해하면서 동시에 특정한 동작과 함께 그것과 물리적으로 상호작용한다. 일부 경로는 지각을 담당하고 일부 경로는 동작을 담당하는 전문화된 시각적 뇌 시스템의 증거가 있다. 지각 및 동작에 대한 이러한 전문화된 시각적 뇌 시스템이 개별적인 요소들을 포함함에도 불구하고, 이들은 결국 결합된다.
과학적 증거에 따르면 지각 시스템에 대한 시각이 동작 시스템에 대한 시각에 비해 진화적 스케일에 있어서 보다 복합적이고 보다 최근의 것으로 여겨진다.
감각-지각-인지-운동 루프의 궁극적인 전이 및 폐쇄는 훈련에 있어서 상기 능력들의 전부를 결합하기 위한 방식을 수반한다. 훈련할 때 이러한 능력을 분리하고 강화한 다음 이들을 결합하는 것이 바람직하다. 본 개시는 이러한 강화를 구축하기 위해 보다 복합적인 지각 시각 시스템을 포함하는 NT-LS 상에서 훈련하고, 일단 강화되면, 운동 작업들이 NT와 통합된 시각-지각-인지-운동 루프를 폐쇄할 것을 제안한다.
1a) 강화 처리가 요구되는 증거
초기 연구는 힘든 지각-인지 훈련 체제의 시작시 부가된 운동 요구가 획득 단계에 해로울 수 있음을 입증하였다. 도 1은 힘든 훈련 체제를 겪는 운동선수들의 학습 곡선을 나타내는 그래프이다. 이 그래프는 힘든 지각-인지 훈련 체제의 시작시 부가된 운동 요구가 피험자의 획득 단계에 해로울 수 있음을 보여준다. 높은 수준의 직업 운동선수들의 훈련으로부터 발견된 것은 선수들이 시작에서부터 서 있는 작업을 학습하면 그들의 수행 수준이 낮아지고 그들의 학습 곡선이 얕아진다는 것이었다. 이를 더 이해하기 위해, 초기 연구는, 먼저 강화를 수행한 다음 훈련 위의 최고점에서 운동 부하를 부가할 때의 훈련의 전이가능성(transferability)을 알아보는 실험으로 이어졌다. 전이가능성이 의미하는 것은 하나의 조건에서의 학습의 이점이 다른 조건에서도 유지되는 것이다. 이 연구의 결과들은 도 2에 나타내어지며, 도 2는 지각-인지-운동 시스템을 이용할 때의 힘든 훈련 체제를 겪는 운동선수의 학습 곡선을 나타내는 그래프이다. 이 그래프는, 피험자가 앉아 있을 때의 강화 후에는, 서 있을 때의 수행에서 손실이 거의 없고, 운동 조건에서 초기 큰 저하가 있음에도, 운동선수는 신속하게 속도 처리 능력을 회복하고, "앉아 있는" 자세의 통상적인 학습 곡선으로 되돌아가는 것을 나타낸다. 처음 14개의 훈련 세션들(training sessions)은 앉아 있을 때 처리 능력의 속도의 통상적인 진행을 보여주고, 그 다음 운동선수가 서 있을 때의 6개의 세션들을 보여주고, 그 다음 운동선수가 균형을 유지하기 어렵게 하는 자세로 Bosu™ 균형 공(balance ball)에 앉아 있을 때의 마지막 6개의 훈련 세션들을 보여준다. 도 2로부터 관찰될 수 있는 바와 같이, 강화(앉음) 후에는, 서 있을 때의 수행에서 손실이 거의 없었으며, 이는 전이성의 증거를 보여준다. 3번째 조건(운동; Bosu™ 공에 앉음)에서 초기 큰 저하가 있음에도, 운동선수는 신속하게 속도 처리 능력을 회복하고 "앉아 있는" 자세의 통상적인 학습 곡선으로 되돌아간다.
1b) 루프를 폐쇄함
이번 섹션은 최적의 수행을 위해 시각-지각-인지-운동 루프를 폐쇄하고 시각-운동 수행 시스템의 객관적인 측정과 NT 기술을 결합하는 방법 및 시스템을 기술한다. 피험자는 이하의 기법에 따른 훈련 시퀀스를 겪는다:
Figure pct00001
훈련 시퀀스는 코어 운동(core exercise)의 n1회 반복, 이어서 제1(통상적으로 가벼운) 운동 요구와 함께 수행되는 코어 운동의 n2회 반복, 이어서 제2(통상적으로 보다 무거운) 운동 요구와 함께 수행되는 코어 운동의 n3회 반복을 포함한다. 일반적으로, n1, n2, n3의 값은 음수가 아닌 정수이다.
비제한적인 예시로서, 훈련은 Faubert et al.의 이름으로 2009년 9월 29일에 출원되고 번호 WO 2010/037222 A1(본 명세서에서 "Faubert'222")로 2010년 4월 8일 공개된 PCT 특허 출원 번호 PCT/CA2009/001379에 기재된 장치를 이용하여 수행될 수 있으며, 이 문헌의 전체 내용은 참조로서 본 명세서에 포함된다.
Faubert'222에서 소개된 장치는 피험자의 지각-인지 능력을 평가하거나 향상시키기 위하여 이용될 수 있다. 이 장치는 연속적인 테스트들 동안에 소정의 3D 환경에서 움직이는 가상 객체들(virtual object)의 디스플레이를 포함한다. 도 3은 완전 몰입 가상 환경(FIVE : Full Immersive Virtual Environment)의 일 예의 사시도이다. 보다 자세하게, 디스플레이는 완전 몰입 가상 환경(FIVE) 룸(101), 예를 들어 Fakespace Systems로부터의 CAVE™ Automatic Virtual Environment을 구비하는데, 그 환경에 있어서 피험자는 소정의 3D 환경에 완전 몰입되며 자극이 제시된다. 완전 몰입 가상 환경 룸(101)은 예를 들어, 8x8x8 피트의 크기를 가지며 4개의 투사면(3개의 벽(102, 103, 104) 및 바닥(105))을 포함한다. 디스플레이는 4개의 투사면(3개의 벽(102, 103, 104) 및 바닥(105)) 상에 입체 이미지를 보여주어 가상 객체가 존재하는 소정의 3D 환경을 형성한다. 디스플레이는, 그 목적을 위해, 디스플레이 제어기로서 동작하는 컴퓨터(114)의 제어 하에 4개의 투사면(3개의 벽(102, 103, 104) 및 바닥(105)) 상에 각각 이미지를 투사하고 디스플레이하도록 프로젝터(106, 107, 108, 109) 및 관련 평면 반사체(110, 111, 112, 113)를 포함한다. 단순화를 위해, 컴퓨터(114)와 FIVE 룸(101)의 다른 요소들 간의 상호접속은 도시하지 않는다. 컴퓨터(114)는 임의의 잘 알려진 연결 방법들을 이용하여 다양한 프로젝터(106, 107, 108, 109) 및 다른 네트워크된 요소들과 링크될 수 있다.
또한, 피험자의 지각-인지 능력을 평가하거나 향상시키는 장치의 디스플레이는 피험자의 3D 입체 지각(stereoscopic perception)이 가능하도록, 보다 자세하게는, 피험자가 3D에서 가상 객체, 가상 객체의 위치 및 3D 환경을 지각할 수 있도록, 예를 들어 Stereographies, San Rafael, CA로부터의 액정 셔터 입체 고글(도시되지 않음)의 형태의, 셔터 시각 도구(shutter visual implement)를 더 구비한다. 입체 이미지는 48㎐의 리프레시 속도(refresh rate)로 렌더링되며, 고글은 96㎐로 셔터링(shuttering)되어 피험자의 좌우 눈에 초당 48개의 이미지를 전달한다. 디스플레이는 피험자의 머리 위치를 추적하기 위하여 고글에 장착된, 예를 들어 Ascension technology corp., Burlington, VT로부터의 Flock of Birds™인, 마그네틱 디텍터 형태의, 위치 센서를 더 구비한다. 컴퓨터(114)는 추적된 피험자의 머리 위치에 대한 시각 원근(visual perspective)을 실시간으로 보정하기 위하여 디스플레이를 제어한다. 디스플레이 제어기(예를 들어 "Silicon graphics 540" 컴퓨터)는 자극을 생성하고, 피험자의 반응을 기록한다.
FIVE 룸(101)의 중앙 위치에 실질적으로 놓여지는 안과 의자(106)는 피험자를 앉히기 위하여 제공된다.
그러므로 Faubert'222의 장치는 피험자의 지각-인지 능력을 평가하거나 향상시키는 방법을 지원하는데 이용될 수 있다. 요약하면, 이 장치는 연속적인 테스트들 동안에 소정의 3D 환경을 움직이는 가상 객체들의 디스플레이를 구비하며, 피험자는 3D 환경에서 움직이는 가상 객체들과 시각적으로 접촉한다. 컴퓨터(114)는 3D 환경에서 가상 객체들의 이동 속도를 변화시키기 위하여 프로젝터(106, 107, 108, 109)를 제어한다. 각각의 테스트 동안에, 피험자는 움직이는 가상 객체들의 서브셋(subset)을 추적하고, 그 테스트 후에, 피험자는 추적된 객체들을 식별한다. 본 명세서에서 개시된 훈련 및 다른 기능들은 임의의 다른 적합한 디바이스를 이용하여 대체 수행될 수 있음을 염두에 두어야 한다.
CORE는 Faubert'222에 기술된 장치를 이용하는 6-8 분 테스트 시퀀스를 구비하는 테스트를 나타낸다.
CORE+MOTORa는 CORE 테스트에 대하여 낮은 수준의 간단한 운동 부하 부가물을 구비하는 테스트를 나타낸다. 이는 피험자의 서 있는 자세일 수 있으나, 자전거 타기일 수도 있으며, 또는 아이스 스케이트 또는 롤러 스케이트로 레일 또는 트레드밀에서 유지하고 있는 것일 수도 있다. 이는, 달리기, 스케이팅 또는 공 가로채기와 같이 의미 있는 패턴으로 팔다리를 움직이게 하는 뇌로부터의 원심성 신호(efferent signal)(움직임에 대한 뇌의 명령)가 없도록 CORE+MOTORa 테스트가 보정(calibrated)되는 것을 의미한다.
CORE+MOTORb는 한 수준 더 높게 이루어지는 테스트를 나타내므로, MOTORb의 부하는 MOTORa의 부하보다 더 무겁다. CORE+MOTORb 테스트 동안에, 피험자는 예를 들어, 스포츠, 기계 또는 차량의 작동, 위험한 상황 또는 그 밖의 유사한 목적인, 소정의 실제 상황에 적합한 특정한 운동 요구를 CORE에 병합하도록 요구된다. CORE+MOTORb 테스트 동안에 나타날 수 있는 상황의 유형에 대한 선험적인 제한은 없다.
컴퓨터(114) 또는 다른 별개의 컴퓨터(도시되지 않음)에 통합되는 훈련 시퀀스 제어기는 훈련 시퀀스를 수행하기 위하여 Faubert'222에 기술된 바와 같이 장치를 제어한다. 센서들은 각각의 테스트 동안에 피험자의 움직임, 특히 MOTORa 부가물 및 MOTORb 모션(motion)과 관련된 움직임을 모니터링하기 위하여 피험자 및 훈련 시퀀스 제어기와 연결될 수 있다.
이용 가능한 수집된 학술적 데이터를 고려한 구현의 일 예에 따르면, 하기 훈련 시퀀스는 훈련 시퀀스 제어기의 제어 하에 수행된다:
Figure pct00002
여기에서:
n1 = 10 내지 15회 반복;
n2 = 6회 반복; 및
n3 = 6회 반복.
보다 자세하게, 훈련 시퀀스 제어기는 일련의 10 내지 15회의 CORE 테스트, 일련의 6회의 CORE+MOTORa 테스트, 및 일련의 6회의 CORE+MOTORb 테스트를 순서대로 수행하기 위하여 Faubert'222에 기재된 장치를 제어한다. 각각의 테스트 후에, 컴퓨터(114)는 반응 인터페이스, 예를 들어 컴퓨터(114)의 디스플레이와 함께 키보드를 통하여 추적된 가상 객체들(예를 들어 구)의 식별에 대한 피험자의 반응들을 수집하는데, 이것은 피험자의 발전을 판정하기 위하여 CORE+MOTORa 및 CORE+MOTORb 테스트의 경우에서의 테스트들 동안에 피험자의 움직임의 분석과 잠재적으로 결합되는, 예를 들어, 전술한 Faubert'222에 기재된 분석과 같은 이러한 반응의 추가적인 분석을 위한 것이다. 그러한 훈련 시퀀스의 분석들은 그래프의 트레이싱(tracing)으로 제한될 수 있으며, 또는 의도되는 애플리케이션(application)의 요건에 따라 훨씬 더 복잡할 수 있다.
상기 구현의 예(n1 = 10 내지 15회 반복, n2 = 6회 반복, 및 n3 = 6회 반복)를 이용하여, 학술 데이터에 기초한 방법으로 운동 기술을 높일 수 있으며, 이를 임의의 스포츠 또는 재활 훈련에 적응시킬 수 있다. 예를 들면, 뇌졸중을 앓아 걷는데 약간의 어려움이 있는 사람이, MOTORb가 트래드밀에서 걷게 되는 그러한 방법을 이용하여 점진적으로 재활되는 것이 쉽게 상상된다. 하기는 MOTORb의 일부 예들이다:
럭비: 측면 패스를 잡음;
하키: 패스를 받아 퍽을 슈팅하거나, 또는 골키퍼에 대하여 퍽을 멈춤;
축구: 공을 받고 돌림;
기타.
2 - 자기-페이스형("Self-Paced") 시스템 및 방법
자기-페이스형 시스템 및 방법은 NT-LS 시스템의 사용자들(피험자들)에 의한 일부 이슈들을 다룬다. 이러한 이슈는 하기를 포함한다:
콤바인(주니어 드래프트의 채용)에서의 테스트, 신속한 처리량 등과 같은 상황에서 통상적인 6-8분 CORE 테스트보다 더욱 신속하게 속도 역치를 얻기 위한 기법.
피험자가 가상 객체들의 추적을 놓치더라도 테스트 동안에 피험자가 활동을 유지하도록 하는 기법(Faubert'222에 기재된 장치 참조). 고전적인 CORE 테스트는, 피험자가 일 이상의 추적된 객체를 놓치면, 6-8분 동안 지속되는 테스트 동안에 리셋(reset) 또는 리콜(recall)의 기회가 없도록 설정된다. 피험자는 끝날 때까지 기다려서, 반응을 하고 다시 시작한다.
자기-페이스형 시스템 및 방법은 피험자가 활동을 유지하고, 자의로 동적인 시각 장면에 대하여 온라인(online)으로 여러 일들을 할 수 있도록 함으로써 이러한 이슈를 해결한다. 또한, 훈련 모드 및 평가(측정) 모드라는 2가지 버전의 자기-페이스형 시스템 및 방법이 있는데, 이들 2가지 버전이 상호 배타적인 것은 아니다.
자기-페이스형 훈련 모드(training self-paced mode)를 나타내는 개략도인 도 4를 참조하면, 전형적인 CORE 테스트가 이하의 방식으로 이루어진다. 훈련 시퀀스 제어기에 의해 지시된 바에 따라, Faubert'222에 기술된 장치의 디스플레이는 피험자에게 도 4의 블록(31)에 도시된 바와 같은 다수의 가상 객체(전형적으로 8개의 구)를 제시한다. 그 다음, 훈련 시퀀스 제어기는 컬러를 변화시키거나 또는 점멸 등에 의해, 서브셋(subset)(통상적으로 타겟 객체를 나타내는 4개의 구)을 인덱싱(indexes)한다(도 4의 블록(32)). 그 다음, 객체들은 그들의 본래 상태로 돌아간다. 그 다음 훈련 시퀀스 제어기는 도 4의 블록(33)에 도시된 바와 같이 3D 환경에서 객체의 움직임을 개시시킨다. 그 다음 일단 객체의 움직임이 시작되면, 피험자는 컴퓨터(114)와 동작 가능하게 연결되는(operatively connected) 사용자 인터페이스(39)를 이용하여, 하기 조정(adjustments)을 할 수 있다:
자기-페이스형 훈련 모드: 이 경우, 피험자는 사용자 인터페이스(39)를 통하여 훈련 시퀀스 제어기에게 지시되는 명령들을 내려서, 하기 동작들을 수행될 수 있게 한다:
속도를 관리함. 즉, 버튼을 누름으로써, 또는 특정 명령, 예를 들면 원격 모듈(도시되지 않음)에 대한 음성 명령을 내림으로써, 또는 모션 캡처 장치(도시되지 않음)에 의해 감지되는 신체적 제스처에 의해 예를 들면, 손을 위로 및 아래로 움직이거나 또는 양손을 떨어뜨려 펼치거나 함께 모음으로써, 동적 3D 환경에서 가상 객체를 마음대로 더 빠르게 또는 더 느리게 움직이게 한다. 원격 모듈 또는 모션 캡처 디바이스는 훈련 시퀀스 제어기가 합체된 컴퓨터(114)에 연결된다(도 4의 블록(34 및 36)).
추적 동안의 임의의 시간에, 및 특정 한계까지의 임의의 원하는 길이에 대해 타겟 객체들의 리셋(reset), 리콜(recall) 또는 리인덱싱(re-indexing)을 가능하게 함(도 4의 블록(35)).
테스트 동안의 임의의 시간에, 피험자는 원격 모듈의 버튼을 누름으로써 또는 임의의 다른 명령을 통하여, 가상 객체의 소정의 속도가 정확한 추적 속도(correct tracking speed)임을 나타낼 수 있다(도 4의 블록(37)). 보다 자세하게, 피험자가 속도가 정확하고 그가 그 속도에서 타겟 객체들의 추적을 유지할 수 있다고 느낄 때, 피험자는 원격 모듈의 버튼을 누르며 선택된 속도는 자동적으로 컴퓨터(114)에 의해 수용되고 기록된다. 대안으로, 또는 추가로, 컴퓨터(114)와 동작 가능하게 연결된 뇌전도(EEG : Electroencephalogram) 센서(도시되지 않음)는 피험자의 뇌파를 탐지할 수 있다. 컴퓨터(114)는 뇌파를 분석하여 피험자가 집중력을 상실하고 있어서 더 이상 타겟 객체들의 추적을 유지할 수 없을 때를 판정할 수 있다. 예를 들어 컴퓨터(114)는 정확한 속도가 집중력 상실 탐지 전의 이전 (낮은) 속도임을 판정할 수 있다. 피험자가 버튼을 누를 때, 또는 뇌전도 센서로부터의 탐지에 기초하여, 타겟이 리프레시(refresh)되고 버튼이 해제되거나 뇌전도 센서가 뇌파가 재집중함을 나타낼 때, 인덱싱은 사라지고 움직임은 계속된다. 이러한 리프레시는 임의의 횟수로 반복될 수 있다(도 4의 블록(38)). 즉, 하나의 피험자는 자기-페이스형 시스템에게 피드백 명령을 제공함으로써 원하는 만큼 훈련할 수 있다. 피험자는 리셋하지 않고 그 방법을 이용하여 계속할 수도 있으며 또는 원하는 만큼의 휴식들을 가질 수도 있다.
자기-페이스형 훈련 모드에서 피험자에 의해 이루어지는 조정의 유형에 따라, 사용자 인터페이스(39)는 임의의 다른 인간-기계(man-machine) 인터페이스의, 일 이상의 버튼, 음성 인식 장치와 연결된 마이크로폰(도시되지 않음), 모션 캡처 장치, 키보드, 페달보드를 포함할 수 있다.
자기 페이스형 평가 모드: 도 5는 도 4의 자기-페이스형 훈련 모드 및 속도의 계단식 (상승 및 하강) 변화의 추가적인 이용을 포함하는 자기 페이스형 평가 모드를 나타내는 개략도이다. 자기 페이스형 평가 모드는 자기-페이스형 훈련 모드(도 5의 블록(41))의 동작을 포함하며, 그 외에 이하의 추가적인 동작(도 5의 블록(42))을 가진다.
미리 설정된(pre-set) 수의 속도 조정이 블록(41)에서 완료되었으면, 훈련 시퀀스 제어기는 CORE 테스트를 위해 이용되고 Faubert'222의 장치에 기술된 것과 같은 속도의 짧은 계단식 (상승 및 하강) 변화를 이용하여 미리 정해진 수의 테스트들을 자동적으로 수행한다. 이러한 절차가 보장하는 것은 피험자에 의해 또는 뇌전도 센서 탐지를 기반으로 이루어진 주관적인 속도 조정이 객관적으로 판정된 속도 역치 값에 진정으로 대응한다는 것이다(도 5의 블록(42)).
"자기-페이스형" 시스템 및 방법은 이하의 특성을 갖는다:
1) 매우 빠를 수 있다;
2) 다양한 훈련 시간에 대하여 매우 가요적이다.
3) 임의의 소정 시간에서 임의의 피험자에게 맞는 수준의 어려움을 견디는 최대 훈련가능성(trainability)의 "구역(zone)"에 피험자가 머물 수 있도록 한다.
4) 피험자 자신의 내적 정신 상태를 인식하고 적합한 조정을 행함으로써 이에 반응하도록 피험자의 능력을 개발하는 것을 돕는다.
자기-페이스형 시스템 및 방법은 자기 페이스형 평가 모드가 이용된 경우 소정 반응 및 속도의 계단식 변화의 결과(도 5의 블록(42))를 계산함으로써 속도 역치(도 5의 블록(43))를 평가할 뿐 아니라, 피험자가 참여중인 동안, 아래와 같이 컴퓨터(114)는 속도 역치 판정에 유용한 다수의 측정을 수행한다:
a) 다수의 타겟 리콜들(자기-페이스형 시험의 반복 횟수);
b) 각각의 리콜의 시간(자기-페이스형 시험의 반복속도);
c) 자기-페이스형 리콜 동안의 속도값.
이는, 속도 역치를 판정하기 위하여 다수의 측정의 이용을 나타내는 개략도인, 도 6에 도시되며, 각각의 피험자에 대한 반응 프로파일(response profiles) 및 학습 프로파일(learning profiles)을 개발하는데 이용될 수 있다.
자기-페이스형 평가 모드가, 초기의 "강화" 단계에 대한 CORE 테스트와 유사한 결과를 생성할 수 있는지를 판정하기 위하여 자기-페이스형 평가 모드의 효율성이 테스트되었다. 테스트 동안, 피험자는 처음 4개의 훈련 세션에 대해 자기-페이스형 평가 모드(2개의 조정 및 6개의 계단식 시험)를 이용하였으며, 이어서 5번째 세션에서 정기적인 CORE 평가 측정, 그 다음, 다른 4개의 자기-페이스형 평가 세션, 그 다음 10번째 세션일 때 CORE 세션 등을 이용하였다. 5번째, 10번째 및 15번째 CORE 세션의 스코어는 자기-페이스형 스코어를 잘 따르는 것으로 확인되었으며 이는 자기-페이스형 평가 모드가 CORE 테스트에 의한 6-8분 대비 훨씬 짧은 훈련 시간 즉, 3분으로 유사한 결과를 얻는데 이용될 수 있음을 나타낸다.
3 - NT-LS의 일반 개념
이하의 섹션은 NT-LS의 일반 개념을 제시한다. NT-LS는 다수의 정보원이 관리될 때 신속한 결정이 필요한 임의의 상황에 적합화된 학습 기법을 확립하기 위한 프로토콜(protocol)을 포함한다. 운동 부가물의 상기 기술에서 언급된 바와 같이, 강화는 서로 다른 수준들의 지각-운동 기술과 같은 기능 부하들을 추가하기 전에 수행된다. 스포츠에서 플레이북(play-book) 예제들 또는 비상 대피와 같은 재난 관리 상황에서 대피 훈련 쪽으로 진화하는 장면 특수성(scene specificity) 및 맥락 정보(contextual information)와 같은 다른 인지 부하를 추가하는 것에도 마찬가지이다. 장면 특수성 및 맥락 정보는 많은 이벤트들 및/또는 결정들이 동시에 일어나는 경기장, 빌딩, 기차 및 지하철역, 공항, 비행기, 배, 병원, 학교 또는 임의의 물리적 공간(physical space)과 관련된 것일 수 있다. NT-LS는 시간적 압박 하에서 중요한 결정에 직면한 사람들의 신속한 의사 결정 능력(rapid-decision making ability)을 구축하게 한다.
NT-LS는 상기 기술된 속도 역치 강화 처리를 이용하고 속도 역치 프로토콜을 유지하면서 증가하는 인지 부하를 기반으로 한다. 이하의 단락들에 있어서, 예시를 위해, 미식 축구가 비제한적인 예시로서 이용될 것이다. 이 예에 있어서, 쿼터백(quaterback)은 궁극적으로 양호한 패스 플레이를 하기 위해 러닝 백(running backs), 와이드 리시버(wide receivers), 타이트 엔드(tight-ends), 및 다른 선수들을 포함하는 서로 다른 타겟 구역들을 처리해야 한다. 쿼터백은 먼저 근접 구역을 처리하고 그 다음 구역으로 다수의 요소를 추적하는 그의 능력을 확대한다. NT-LS는 이하의 방식으로 동작할 수 있다.
단계 1 : 세분화된 장면 분포를 처리하는 피험자의 능력을 구축한다. 도 7을 참조하면, 장면을 복수의 공간 구역들로의 장면의 세분화가 도시된다. 도 7의 좌측 편(left-hand side)은 3D 장면을 도시한다. 도 7의 우측 편(right-hand side)은 동일한 3D 장면이 3개의 공간 구역들로의 세분화로 이어지는 것을 보여준다. 도 7의 예에 있어서, 공간 구역들은 움직이는 객체들을 보여주는 개별적인 체적(volumetric) (3D) 공간들로 구성된다. 세분화는 보다 적은 수의 공간 구역들 또는 보다 많은 수의 공간 구역들에 걸쳐 이루어질 수 있다. 이하의 동작들은 훈련 시퀀스 제어기에 의해 수행된다:
12 내지 15 훈련 세션에 걸쳐서의 강화. 그 강화는 CORE를 이용하거나 자기-페이스형 평가 모드를 이용할 수 있다.
두 개의 공간 구역들로의 추적의 분리 (세분화). 일 예로서, 훈련할 초기 고유 구역을 가지는 것 대신에, 도 7의 우측 편 상에 도시된 바와 같이, 각각 별개의 공간 구역이 적은 타겟들을 포함하는 일부 요소를 포함하도록, 다수의 추적될 요소들이 분할될 수 있다.
초기 참조 값(예를 들면, 강화의 마지막 3개의 값의 기하학적 평균 속도)으로 돌아가는 새로운 강화.
상황에 적합한 사전 정의된 타겟 및 디스트랙터 요소들(distracter elements)과 함께, 추가 분열된 상당 수의 공간 구역들로, 추적의 추가 분열 (세분화).
단계 2: 서로 다른 원경(viewing perspective)을 처리하도록 피험자의 능력을 구축한다. 피험자가 다수의 타겟 구역 NT 능력을 처리하기 위한 능력을 개발했을 때, 훈련 시퀀스 제어기는 상기 언급된 동작들과 유사한 방식으로 서로 다른 시각적 특정 원경을 소개한다. 이들 원경은 이하의 것들을 구비할 수 있다.
쿼터백으로부터의 원경, 리시버로부터의 원경 등과 같은 뷰잉 각도(viewing angle).
축구 선수가 웅크린 자세에서 서 있는 자세로 움직이는 것을 시뮬레이션하는 것과 같은, 수평 원경에서 보다 각진 원경으로의 뷰잉 각도.
단계 3 : 생태학적 유효한 환경을 구축함. 이하의 동작들은 훈련 시퀀스 제어기에 의해 수행될 수 있다.
단계 1 및 2가 완료되었으면, 훈련 시퀀스 제어기는 동일한 전략을 이용하여 점진적인 수준으로, 예를 들어 가상 운동장을 이용하여, 보다 실감나는 가상 환경으로 아바타를 움직일 수 있다.
훈련 시퀀스 제어기는 훈련의 전문성 쪽으로 구축하기 위해 배경, 상황적 맥락, 소음 및 소리 등을 도입함으로써 훈련 동안 부하를 증가시키며 동시에 시종일관 NT 속도 역치를 측정한다.
물론, 이러한 방식은 고객의 결과에 따라 조정되고 진전될 수 있다.
3a) 특정한 아바타 NT 애니메이션
아바타들을 이용할 때, 훈련 시퀀스 제어기는 NT 속도 역치 측정을 감안하여 특정한 방식으로 그들에게 움직임을 준다. 예를 들면, 아바타의 불규칙한 생물학적 움직임들은 일부 타겟 아바타들에 대한 특정한 동작 움직임과 대비하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 타겟이 아닌 아바타는 불특정한 생물학적 움직임 잡음(생물학적 운동 잡음의 설명에 대해서, Legault, I., Troje, N.F. & Faubert, J. (2012), Healthy older observers cannot use biological-motion point-light information efficiently within 4 m of themselves, i-Perception, 3(2), 104-111을 참조하라, 그의 개시는 본 명세서에 참조로서 포함된다.)으로 구성될 수 있다. 그러나, 타겟 아바타들은 예를 들어, 한 방향으로 돌기, 앞쪽 또는 뒤쪽으로 달리기 등과 같이, 시뮬레이션된 플레이(simulated play)에 대하여 의미 있는 특정한 동작들을 가질 수 있다. 속도 조작(speed manipulation)은, 일시적인 노출 이후에 결정이 양호하면 속도가 증가하고 실수가 일어나면 속도가 감소한다는 점에서, 통상적인 NT 규칙들을 따른다. 아바타들 또는 생체적 움직인 조건들의 이러한 조작들의 구현은 지각-인지 훈련의 맥락에서 독창적인 것으로 생각된다.
3b) 서로 다른 인지 작업
일반적인 것에서 특정한 것으로의 NT-LS의 개발을 위한 두 개의 요소들이 상기에서 제시되었다. 이러한 요소들은 a) 공간 국부화(spatial localisation) (예를 들면, 체적 공간을 작업을 위한 높은 돌출(salience) 값들을 가지는 서브 영역들로 분리하는 것), 및 b) 타겟들 및 디스트랙터들(distracters)이 일반적인 구의 성질로부터 예를 들어, 인간 아바타와 같은, 특정한 특성으로 진전되도록, 타겟들 및 디스트랙터들의 특정한 속성들의 변경을 포함한다.
이러한 요소들이 지금까지는 인간 아바타들을 수반하는 예시들을 이용하여 기술되었지만, 다른 예시들은, 시뮬레이션된 움직이는 트래픽(traffic)들이 있는 데서 충돌 회피를 위한 적절한 결정을 취하도록 피험자를 훈련시키기 위해, 움직이는 차량들을 수반할 수 있다. 물론, 움직이는 객체들 및 아바타들은 결합되어 이용될 수 있다. 예를 들어, 트래픽 시뮬레이션은 움직이는 차량들과 보행자들을 수반할 수 있다.
도입될 수 있는 3번째 구성 요소는 인지 요구의 성질이다. 예를 들면, 소정 영역 내의 디스트랙터들 중에서 타겟들을 추적하는 것 대신에, 피험자는 수학적 작업을 수행하도록 요구받을 수 있는데, 이는 다른 영역에서의 움직임 추적 작업과 대조적으로 그 영역에서 요구되는 것이기 때문이다. 이를 위하여, 상기에서 소개되었던, 세분화된 장면의 개념의 변형이 도 8에 의해 도시되며, 도 8은 세분화된 장면 분포를 형성하는, 도쿄에서의 교통 제어 룸을 도시한다. 도 8은 조작자(operator)의 시각 필드(visual field)의 일부 영역에서의 개별적인 움직임 구성 요소들(비디오 모니터들)과 큰 상부 패널에서의 가능한 컬러 코드 평가를 나타낸다. 조작자는, 그의 시각 필드 내에서 공간적으로 분포된, 이러한 다양한 움직임 구성 요소들을 처리하도록 요구받는다. 훈련 시퀀스 제어기는 그의 하부의 시각 필드 내의 객체에 대한 움직이는 타겟 추적에 있어서 조작자를 훈련시키는데 우선적으로 이용될 수 있다. 동시에, 패턴 매칭(pattern matching)을 이용하여 일부 패턴들 또는 일부 색들을 식별하기 위해 상부 시각 필드의 분석이 수행될 수 있다.
그러므로 NT-LS는 일반적인 학습 시스템에서 보다 특정한 학습 시스템으로 진전되도록 이루어진다. 전문성 훈련의 각 수준은, 각 작업이 수행될 수 있는 최고 속도로 곧장 나아감으로써 예를 들어 속도 역치들을 포함하여, NeuroTracker의 동일한 기본 원리를 이용하는 것을 수반할 수 있다.
일반적인 훈련에서 특수 훈련으로
결론적으로, NT-LS는 장면 구성 요소들의 3가지 특성들을 변화시킴으로써 압박 하에서 복잡한 동적 장면들을 관리하는 기본 특성들의 일반적인 훈련에서부터 증가하는 전문성 훈련까지 적합화가 가능하다.
큰 일반적인 체적 공간에서 특정한 작업들을 위해 특히 중요한 구역들을 강조하는 이러한 공간의 구획들(subdivisions)로 진행하는 공간 구성.
처리되거나 추적되고 있고, 예를 들어, 일반적인 구의 성질에서 예를 들어, 무리지어 움직이는 아바타들, 움직이고 있는 객체들, 트래픽에 있어서의 움직이는 차량들, 등과 같은 이미지 요소의 보다 특정한 특성으로 변화되고 있는 요소들.
일반적인 것에서 전문적인 것으로 변화될 수 있는 세 번째 요소는 특정한 3D 구역에서 수행되고 있는 실제 인지 작업이다. 일부 경우에 있어서, 작업은 타겟 추적을 포함한다. 다른 경우에 있어서, 작업은 컬러 코드 식별, 수학 작업 등이 필요할 수 있다.
당해 기술분야의 통상의 기술자는 지각-인지-운동 시스템 및 방법의 설명이 단지 예시적인 것으로 임의 방식으로 제한하려고 의도한 것이 아님을 알 것이다. 본 개시의 혜택을 받는 통상의 기술자에게는 다른 실시 예들이 쉽게 암시될 것이다. 게다가, 개시된 지각-인지-운동 시스템 및 방법은 인지-기능 개선의 과제 및 기존의 필요성에 대한 가치있는 해결책을 제공하도록 맞춤제작 될 수 있다.
명확성을 위하여, 지각-인지-운동 시스템 및 방법 구현의 통상적인 특징들 모두가 도시되거나 기술된 것은 아니다. 물론, 지각-인지-운동 시스템 및 방법의 그러한 임의의 실제 구현의 개발에 있어서, 예를 들어, 애플리케이션, 시스템 및 비지니스 관련 제약을 준수하는 것과 같이, 개발자의 특정한 목표를 달성하기 위해 수많은 구현 지정적 판단이 이루어질 필요가 있고, 각 구현마다 그리고 각 개발자마다 이들 특정 목표들이 달라질 것임을 알 것이다. 게다가, 개발 노력이 복잡하고 시간 소모적이지만, 그럼에도 불구하고, 본 개시의 혜택을 갖는 지각-인지 훈련 분야의 당업자의 경우에는 일상적인 엔지니어 작업임을 알 것이다.
본 개시에 따르면, 본 명세서에서 설명된 구성 성분, 프로세스 동작, 및/또는 데이터 구조는 오퍼레이팅 시스템(operating systems), 컴퓨팅 플랫폼(computing flatforms), 네트워크 디바이스, 컴퓨터 프로그램, 및/또는 범용 기계의 다양한 유형들을 이용하여 구현될 수 있다. 또한, 당업자는, 예를 들어, 하드와이어드 디바이스(hardwired devices), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGAs : field programmable gate arrays), 주문형 반도체(ASICs : application specific integrated circuits) 등과 같은 범용성이 떨어지는 유형의 디바이스들이 또한 이용될 수 있음을 알 것이다. 일련의 프로세스 동작들을 구비하는 방법이 컴퓨터 또는 기계에 의해 구현되고 그러한 프로세스 동작들이 기계에 의해 판독 가능한 일련의 명령들로서 저장될 수 있으면, 그들은 유형 매체(tangible medium)에 저장될 수 있다.
본 명세서에 기재된 시스템 및 모듈은 본 명세서에 개시된 목적에 적합한, 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 소프트웨어 및 다른 모듈은 본 명세서에 개시된 목적에 적합한, 서버, 워크스테이션(workstations), 퍼스널 컴퓨터(personal computers), 컴퓨터라이즈 태블릿(computerized tablets), 개인 휴대정보 단말기(personal digital assistants(PDA)), 및 다른 디바이스 상에 상주할 수 있다. 소프트웨어 및 다른 모듈은 본 명세서에 개시된 목적에 적합한, 로컬 메모리, 네트워크, 브라우저(browser) 또는 다른 애플리케이션 또는 다른 수단을 통하여 접근 가능할 수 있다. 본 명세서에 개시된 데이터 구조는 본 명세서에 개시된 목적에 적합한, 컴퓨터 파일, 변수, 프로그래밍 어레이(programming arrays), 프로그래밍 구조, 또는 임의의 전자 정보 저장 기법(electronic information storage schemes) 또는 방법, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
본 명세서는 상기 비제한적이고, 예시적인 실시 예들로서 설명되었음에도 불구하고, 그러한 실시 예들은 본 명세서의 사상과 본질로부터 벗어나지 않는 첨부 청구항들의 범주 안의 의도에서 수정될 수 있다.

Claims (17)

  1. 지각-인지-운동 학습 시스템에 있어서,
    연속적인 테스트들 동안에 피험자의 지각-인지 능력을 평가하거나 향상시키는 장치-상기 장치는 상기 피험자에게 환경과의 시각적 접촉을 제공하도록 구성된 디스플레이를 포함함-;
    상기 환경에 의해 형성된 단일 공간 구역을 이용하여 이루어진 제1 연속적인 테스트들의 결과들을 강화하는 수단;
    상기 환경을 복수의 공간 구역들로 분할하는 수단; 및
    상기 복수의 공간 구역들을 이용하여 이루어진 제2 연속적인 테스트들의 결과들을 강화하는 수단
    을 구비하는 지각-인지-운동 학습 시스템.
  2. 지각-인지-운동 학습 시스템에 있어서,
    연속적인 테스트들 동안에 피험자의 지각-인지 능력을 평가하거나 향상시키는 장치-상기 장치는 피험자에게 환경과의 시각적 접촉을 제공하도록 구성된 디스플레이를 포함함-; 및
    상기 환경에 의해 형성된 단일 공간 구역을 이용하여 이루어진 제1 연속적인 테스트들의 결과들을 강화하고, 상기 환경을 복수의 공간 구역들로 분할하고, 상기 복수의 공간 구역들을 이용하여 이루어진 제2 연속적인 테스트들의 결과들을 강화하도록 구성된 훈련 시퀀스 제어기
    를 구비하는 지각-인지-운동 학습 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 환경은 3차원 환경인
    지각-인지-운동 학습 시스템.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 공간 구역 또는 구역들의 상기 피험자의 원경(viewing perspective)을 변화시키는 수단을 구비하는
    지각-인지-운동 학습 시스템.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 공간 구역들에서 특정 동작 및 불특정 동작을 수행하는 아바타들을 이용하는 수단을 구비하는
    지각-인지-운동 학습 시스템.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 공간 구역들에서 특정 동작 및 불특정 동작을 수행하는 움직이는 객체들을 이용하는 수단을 구비하는
    지각-인지-운동 학습 시스템.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 공간 구역 또는 구역들에서 피험자의 인지 요구를 도입하는 수단을 구비하는
    지각-인지-운동 학습 시스템.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 복수의 공간 구역들은 움직이는 객체들을 보여주는 복수의 체적 공간들을 구비하는
    지각-인지-운동 학습 시스템.
  9. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 복수의 공간 구역들은 복수의 개별적인 움직임 구성 요소들을 포함하는 세분화된 장면을 구비하는
    지각-인지-운동 학습 시스템.
  10. 피험자의 지각-인지 능력을 평가하거나 향상시키는 방법에 있어서,
    상기 피험자가 훈련 시퀀스를 따르는 단계-상기 훈련 시퀀스는 환경에서 상기 피험자에게 제시되는 복수의 연속적인 테스트들을 포함함-;
    상기 환경에 의해 형성된 단일 공간 구역을 이용하여 이루어진 제1 연속적인 테스트들의 결과들을 강화하는 단계;
    상기 환경을 복수의 공간 구역들로 분할하는 단계; 및
    상기 복수의 공간 구역들을 이용하여 이루어진 제2 연속적인 테스트들의 결과들을 강화하는 단계
    를 구비하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 환경은 3차원 환경인
    방법.
  12. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 공간 구역 또는 구역들의 상기 피험자의 원경을 변화시키는 단계를 구비하는
    방법.
  13. 제10항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 공간 구역들에서 특정 동작 및 불특정 동작을 수행하는 아바타들을 이용하는 단계를 구비하는
    방법.
  14. 제10항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 공간 구역들에서 특정 동작 및 불특정 동작을 수행하는 움직이는 객체들을 이용하는 단계를 구비하는
    방법.
  15. 제10항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 공간 구역 또는 구역들에서 피험자의 인지 요구를 도입하는 단계를 구비하는
    방법.
  16. 제10항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 피험자로부터 상기 훈련 시퀀스의 적어도 하나의 파라미터를 변경하라는 명령을 수신하는 단계를 구비하는
    방법.
  17. 제10항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 피험자의 뇌파를 탐지하는 단계; 및
    상기 탐지된 뇌파의 분석에 기반하여 상기 훈련 시퀀스의 적어도 하나의 파라미터를 변경하는 단계
    를 구비하는 방법.
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