작업기억과 지능

Working Memory and Intelligence

작업기억과 지능

Andrew R. A. Conway, Sarah J. Getz, Brooke Macnamara, and Pascale M. J. Engel de Abreu

 

Chapter 20 of The Cambridge Handbook of Intelligence

Robert J. Sternberg(Editor), Scott Barry Kaufman(Editor)

 

 

작업기억용량(WMC)은 추론 능력, 유동 지능(gf), 일반 지능(g)과 상관관계가 가장 높다. 따라서, 작업기억용량과 그것의 지능과의 관계를 연구하는 것이 현재 지능을 이해하고자하는 심리학자들의 최선이다. /Oberauer, Schulze, Wihelm, & Süß(2005)

 

작업기억(Working memory, WM)은 인지심리학자들이 진행 중인 정보처리 혹은 주위 자극의 방해에도 불구하고 목표와 관련된 정보를 유지하는 사람의 특성을 연구하기 위해 고안된 개념이다. 예를 들어 칵테일을 만들 때, 사람들은 앞에 있는 사람과 얘기를 하면서도, 칵테일을 만들기 위해 무엇을 어떻게 해야 하는지를 잃어버리지 않고 유지한다. 읽기, 추론, 문제 해결 등에서 사람들은 새로운 정보를 처리하면서(무관한 정보는 무시하고), 동시에 관련 정보는 유지할 수 있어야 한다. 칵테일을 만들 때, 만약에 그 칵테일을 여러 번 만들었다면 절차 기억(procedural memory)을 이용할 수 있지만, 그렇지 않다면, 작업 기억이 필요하다!

 

작업 기억은 용량에 한계가 있다. 동시에 접근 가능한 상태로 유지할 수 있는 정보의 양이 제한되어 있다는 의미이다. 사람마다 작업기억용량은 차이가 있다. 보통 어린 아이보다 성인의 용량이 크며, 노년으로 갈수록 다시 줄어든다.

 

작업 기억(working memory)와 작업 기억 용량(working memory capacity)은 구분할 필요가 있는데, 작업 기억은 현재 진행 중인 정보 처리 혹은 현재 존재하는 방해 자극 속에서 특정 정보를 접근가능한 상태로 유지하는 인지적 체계(cognitive system)을 말하고, 작업 기억 용량은 특정한 과제를 하면서 유지할 수 있는 정보의 최대량이다. 앞서 말한 특정한 과제, 혹은 유지하는 정보의 특성에 따라 작업기억용량은 달라질 수 있다.

 

젊고 건강한 성인의 경우, 작업기억용량과 유동지능의 상관 계수는 r=.72 혹은 r=.85였다. 작업기억용량이 유동 지능 분산의 반 이상을 설명한다는 의미이다. 작업기억용량은 일반지능, 결정지능보다 유동지능을 잘 설명한다. 그것은 작업기억이 전에 접하지 못한 새로운 상황에서 중요하기 때문이다.

 

* nebulous : 흐릿한, 모호한

nebula(nebulous) 성운

 

작업 기억 : 전통적 관점

Historical Perspective on Working Momery

 

* epitomize : 완벽한 보기이다, 전형적으로 보여주다

 

개념(concept)으로 작업기억은 1960년 Miller, Galanter, and Pribram(1960)에 의해 등장하였다. 계획을 실행에 옮기거나, 목적에 따라 행동을 할 때, 역동적이고 유동적인 단기기억체계가 필요하다는 것을 인식하고 이것을 작업기억이라 칭하였다.

 

구인(construct)으로서 작업기억은 Baddeley and Hitch(1974)에 의해 창안되었다. 이전에 단기기억과제의 수행을 설명하기 위해 고안된 구인은 STS(short-term store, 단기저장?)이었다.(Atkinson & Schiffrin, 1968) STS는 인지과정에 중요한 역할을 하고, 특히 추후 정보처리 과정에 있어 입구 역할을 한다고 생각되었다. 따라서, STS는 계획, 추론, 문제해결에 있어 중요한 역할을 담당할 것이다. 하지만, STS에 결함이 있는(숫자폭(digit span)이 2개뿐인) 사람도 복잡한 인지 과제를 정상적으로 수행하는 사례가 보고되었다.(Shallice & Warinton, 1970; Warrinton & Shallice, 1969)

 

Baddeley and Hitch는 좀 더 복잡한 구인(construct)로 작업기억을 제안했다. 그들의 작업기억은 중요한 정보를 접근 가능한 상태로 유지시키는 역할(STS와 같은 역할) 뿐 아니라, 동시에 정보처리도 하고, (STS가 유지하는 한정된 정보뿐 아니라) 좀 더 광범위한 정보에도 접근할 수 있다. 중앙집행기(central executive)는 좀 더 광범위한 정보에 접근할 수 있고, 하위시스템(slave storage system)은 한정된 정보를 접근 가능한 상태로 유지한다.

 

Baddeley and Hitch는 복잡한 인지과제에 중요한 것은 STS가 아니라, 작업기억이라고 주장하였다. Daneman and Carpenter(1980)는 STS가 아니라, 작업기억이 읽고 이해하기와 더 높은 상관이 있음을 보였다. 작업기억용량을 측정하기 위해 Daneman and Carpenter(1980)가 새로 개발한 과제는 읽기폭(reading span)이라 불리며, 한 문장을 읽고, 그 문장의 마지막 단어를 기억해야 하는데, 읽기폭이 증가할 수록 읽어야 하는 문장의 수가 증가하고, 그에 따라 마지막에 회상해야 하는 단어의 수도 증가한다. 읽기폭을 측정할 때, 읽는 과정이 포함되므로 그것이 읽고 이해하기와 높은 상관을 보이는 것은 당연할 수 있다. 하지만, 추후 연구 결과(Turner and Engle, 1989)에 따르면, 읽기 대신 간단한 산수 문제를 풀고, 제시되는 단어를 기억하는 작업폭(operation span)도 읽고 이해하기와 높은 상관을 보였다. 이렇게 기억해야 하는 대상(단어, 숫자, 알파벳 등)과 동시에 수행해야 하는 과제(읽기, 연산 등)에 따라 여러 가지 다른 방식으로 작업기억폭을 측정할 수 있는데, 그들이 모두 복잡한 인지과제와 높은 상관을 보인다. 따라서, 작업기억폭(WM span)과 복잡한 인지의 관계는 영역에 구애받지 않는(domain-general) 것 같다.

 

작업 기억 : 현대적 관점

Contemporary View of Working Memory

작업기억의 특성을 밝히고, 작업기억용량의 개인차를 설명하는 것은 현재도 굉장히 활발한 연구 영역이다. 현재 대표적인 이론으로 Cowan(1988,1995,2001,2005)의 모델, Baddeley(2007)의 모델, 계산적 모델(e.g., Ashby et al., 2005; O'Reilly & Frank, 2006) 등이 있다. 여기서는 뉴로이미지 연구를 포함한 좀 더 광범위한 현상을 설명할 수 있는 Cowan의 모델(1988, 1995, 2001, 2005)을 설명한다. 그들에 따르면 작업 기억은 활성화된 장기 기억 표상(activated long-term memory representation)과 중앙집행기로 구분된다. 이 활성화된 기억 표상 속에 주의의 초점(focus of attention)이 있는데, 주의의 초점은 기억 항목(item)을 손쉽게 접근할 수 있는 상태로 유지한다. Oberauer(2002)에 따르면 작업기억표상를 세 부분으로 나눠 볼 수 있다. 주의의 초점은 1개의 항목을 유지할 수 있고, 바로 접근할 수 있는 4개 항목, 그리고 활성화되어 있지만, 바로 접근할 수는 없는 표상이 그것이다.

 

우리는 기억의 단일 저장소unitary store 모형을 선호하고, 장기 기억의 활성화된 부분을 저장소라고 생각하지 않는다. 왜냐하면 서로 분리된 저장소(다중 저장소 모형)가 있다는 신경학적 증거가 거의 없기 때문이다.(see Postle, 2006) 물론 파지retention 기간에 따라 달라지는 기억 현상이 있다는 것은 안다. 하지만 이런 현상들이 단기 기억 저장소라는 가정이 꼭 필요한 것은 아니다.(for a review see Sederberg, Howard, and Kahana, 2008)

 

최근의 연구 결과들은 주의의 초점이 단지 하나의 항목만을 유지할 수 있을 지도 모른다고 말한다.(Garavan, 1998; McElree, 2001; Nee & Jonides, 2008; Oberauer, 2002) Oberauer은 작업 기억 표상이 3개의 층으로 이루어진다고 생각한다. 1. 주의의 초점. 하나의 항목을 유지할 수 있다. 2. 바로 접근 가능한 부분. 4개까지 가능하다. 3. 바로 접근가능하지 않지만 활성화된 부분. Cowan과 Oberauer의 용어가 서로 혼동될 수 있으므로, 우리는 주의의 범위scope of attention이라는 단어를 쓰겠다. 주의의 범위는 바로 접근한 4개를 뜻하는데, 1개는 좀 더 특별할 수 있다.(1개는 주의의 초점이다.)

 

Cowan의 작업기억 모형은 상위 인지 과정(추론, 읽기, 문제 해결)을 설명하기에 부족하다. 왜냐하면 이런 상위 인지 과정에서는 한 번에 4개 이상의 대상(item!)에 접근해야 하기 때문이다. 따라서 작업 기억은 장기기억에서 빠른 인출이 가능해야 한다. Ericcson & Kintsch(1995)는 이것을 장기 작업 기억long-term WM라고 불렀다.

 

Ericsson & Kintsch(1995) Long-term working memory. Psychological Review, 102(2), 211-245.

 

따라서 우리는 작업 기억을 적어도 다음의 3가지 구성요소로 이루어진 것으로 본다. 1. 중앙집행기(인지 통제) : PFC, ACC, basal ganglia, thalamus 2. 주의의 범위(1~4개의 대상) : frontal-parietal network 3. 장기기억으로부터 빠른 자료 인출을 가능케 하는 메커니즘 : cortical connections from the PFC to MTL(plus hippocampus)

 

 

이것은 작업 기억의 개인차를 정보의 능동적 유지(PFC-parietal connections), 정보의 통제된 인출(PFC-MTL connections)에 의해 결정된다는 최근의 연구와 일치한다. 우리는 작업기억용량이 간섭의 통제와 같은 인지 통제 메커니즘에 의해서도 결정된다고 제안한다.

 

작업 기억 용량의 측정

Measurement of Working Memory Capacity

 

Complex span

읽기폭reading span이나 조작폭operation span과 같은 복합폭complex span은 최초의 작업 기억 모형 관점에서 고안되었다. 셈폭이나 Kane et al.(2004), Shah & Miyake(1996)의 과제들도 모두 복합폭에 속한다. 복합복은 피험자들이 외워야 할 대상 사이에 단순한 인지 처리를 하도록 한다. 그리고, 마지막에 제시된 모든 것들을 순서대로 회상해야 한다.

 

셈폭의 경우를 보자. 화면에 여러 개의 파랑 원, 빨강 원, 파랑 사각형들이 제시되는 데, 그 중 파랑 원을 하나씩 소리를 내어 세고, 그 숫자를 기억해야 한다. 그렇게 화면이 여러 번 제시되고, 마지막에 숫자들을 모두 회상해야 한다. 이것은 숫자폭digit span과 같은 과제이지만, 중간에 파랑 원을 세는 과제가 추가되었다. 파랑 원과 파랑 사각형, 파랑 원과 빨간 원은 모두 한 개의 특질(파랑, 원)을 공유하고 있기 때문에 주의가 필요한 과정이다. 그렇게 통제된 주의controlled attention가 필요하므로, 숫자들을 계속 기억하는 것이 방해받을 수 있다. 이것은 Baddeley와 Hitch(1974)가 제안한 작업기억을 측정하는 생태학적으로 유효한 방법이다. 왜냐하면 동시 진행되는 정보처리 과정 중에 기억을 하기 때문이다.

 

복합폭은 VSAT와 .5의 상관관계를 보이고, 다른 읽기 이해 점수와는 .5에서 .9의 상관관계를 보인다. 복합폭 과제들은 그 처리와 기억 대상이 무엇인가에 상관 없이 복합폭 과제들끼리 높은 상관계수를 보인다. 예를 들어, Kane et al.(2004)는 여러 개의 언어적, 공간적 복합폭 과제를 실험하였는데, 과제들 간의 상관계수는 .39에서 .51이었다. 과제들을 언어와 공간으로 나누고, 잠재변수를 만들어 보면, 언어적 복합폭 잠재 변수와 공간적 복합폭 잠재 변수간의 상관계수는 .84이었다. 모든 복합폭에 대한 잠재변수와 유동지능 간의 상관계수는 .76이었다. 이런 결과는 복합폭 과제가 영역-일반적인 작동 원리를 드러내고 있음을 보여준다. 따라서 작업기억용량과 유동지능을 관계를 규명하기 위해 복합폭 과제가 유용하게 쓰일 수 있음을 시사한다.

 

Simple Span

Simple span 과제(숫자폭digit span, 단어폭word span, 문자폭letter span)은 complex span과 달리 외워야 할 항목 사이에 수행해야할 과제(읽기, 계산 등)가 없는 경우이다. 예를 들어 숫자폭은 숫자가 하나씩 제시되고(보통 1초에 1개), 모두 제시된 후에 그것들을 순서대로 회상해야 한다.

 

Simple span은 complex span보다 복잡한 인지과정(상위 인지?)과의 상관이 적고, 영역에 특수하다(domain-specific). 같은 영역 내의 simple span들은 다른 영역간 simple span의 상관보다 높고, 같은 영역 안에서도 complex span보다 상관이 높다.

 

하지만, 다음의 3가지 경우에는 simple span도 complex span만큼 복잡한 인지과정과의 상관이 높게 나온다. 첫 번째는 running span처럼 기억해야 할 항목이 빠르게 제시될 때, 두 번째는 공간적 자극을 외워야 할 경우, 세 번째는 외워야 할 항목이 많을 때(long lists of items)이다.

 

주위의 범위 과제Scope of Attention Task

running span이나 공간적 단기기억과제는 주위의 범위 과제라고 볼 수 있다. Cowan(2001)은 반복시연(rehearsal)이나 청킹(chunking)과 같은 전략을 사용할 수 없는 상황에서 기억할 수 있는 항목의 수는 4 정도임을 보였다. running span이나 공간적 단기기억과제는 주위의 범위를 측정하기 다소 부적절한데, 왜냐하면 회상을 하는 동안 기억을 잃어버릴 수 있기 때문이다. 따라서, 비교탐지과제(visual array comparison task)가 주위의 범위를 측정하기 위한 대안으로 추천된다. 전형적인 비교탐지과제에서, 다양한 모양과 색깔의 대상들이 짧은 시간(100ms) 제시되고, 일정기간(1s) 기다린 후, 다시 제시되는 시각적 대상들이 이전에 제시된 대상들과 같은지, 틀린지를 보고한다.(Luck & Vogel, 1997) 대체로 4개까지의 대상에 대해서는 거의 100%의 정확율을 보이지만, 4개 이상의 시각적 대상에 대해서는 정확율이 떨어진다.

 

최근의 연구 결과에 따르면, 비교 탐지 과제와 다른 복잡한 인지는 complex span만큼이나 상관이 높다.(Awh, Fukuda, Vogel, & Mayr, 2009; Cowan et al., 2005; Cowan et al. 2006)

 

Coordination and Transformation Tasks

앞서 제시된 과제들은 모두 주어진 정보를 주어진 그대로 회상하거나 재인해야 했다. 우리가 coordination and transformation tasks라고 이름 붙인 작업기억과제에서는 정보를 기억할 뿐 아니라 적절히 변환해야 한다. 이런 범주에는 backward span, 문자-숫자 정열letter-number sequencing, alphabet recoding등이 있다.(참조: Kyllonen and Christal, 1990; Oberauer et al., 2003; Oberauer, 2004; Sub et al. 2002)

 

Oberauer와 동료들은 작업기억용량과 gf의 상관관계가 complex span을 쓸 때와 coordination and transformation task를 쓸 때 별차이가 없음을 보였다. 따라서 complex span의 이중과제(정보저장, 정보처리)적 특징이 gf를 예견하는데 꼭 필요한 것이 아님을 보여준다.

 

N-Back Tasks

피험자는 제시된 자극이 n번째 전 자극과 일치하는 지를 판단한다. 자극은 음성자극(알파벳, 단어)이 될 수도 있고, 시각자극(공간적 위치, 시각적 대상)이 될 수도 있다. N-Back 과제는 fMRI 연구에 많이 쓰였고, 최근에는 작업기억훈련 연구에 많이 사용되고 있다. Gray, Chabris, and Braver(2003)은 언어적 n-back과제가 Raven's Advanced Progressive Matrices와 같은 공간추론과제와 높은 상관관계가 있음을 보였다.

 

작업기억용량과 유동 지능을 연결하는 실험적 증거

Empirical Evidence Linking WMC and

작업 기억과 유동 지능의 상관 관계는 r=.72(Kane et al., 2005), .85(Oberauer et al., 2005)로 측정되었다. Kane et al.은 여러 가지 연구들을 모아 메타 분석을 실시하였는데, 그 연구들은 모두 작업기억과제 여러 개, 기억 검사 여러 개를 사용하여 잠재 변수를 만들어, 그것들 간의 상관 관계를 도출하였다. 이 연구들에 쓰인 작업기억 과제는 복합폭, 단순폭, 조직coordination, 변형transformation 과제였고, 시각자극비교 과제, n-back 과제와 같은 주의의 폭을 측정하는 과제는 없었다.

이런 연구에서 복합폭 과제가 단순폭 과제보다 유동 지능을 더 잘 예측한다고 알려졌다. 하지만, 최근의 연구들을 이것이 외워야할 대상이 많지 않은 언어적 단순폭에만 해당함을 보였다. 외워야 할 대상이 많은 언어적 단순폭이나 공간적 자극을 사용한 단순폭은 복합폭만큼이나 유동 지능을 잘 예측한다. 

Cowan et al.(2005)는 최근에 주의 폭 과제와 복합폭, 인지 능력의 상관을 연구했는데, 복합폭이 주의 폭 과제보다 인지 능력을 더 잘 예측했다. 따라서 주의 폭 과제와 복합폭은 서로 공통의 인지과정의 작동 원리를 드러내는 부분이 있지만, 복합폭에만 관련된 부분도 있다.

 

Cowan et al.(2005) On the capacity of attention: Its estimation and its role in working memory and cognitive aptitudes. Cognitive Psychology, 51(1), 42-100.

또 다른 최근의 연구에서 복합폭 과제가 n-back 과제의 미끼 자극에 대한 수행보다 유동 지능을 더 잘 예측했다.(n-back의 미끼 자극은 일반 자극보다 유동 지능을 더 잘 설명한다.)

 

작업기억용량와 유동 지능의 상관에 대한 이론적 설명

Theoretical Accounts of the Link between WM and gf

작업기억용량와 유동 지능의 큰 상관관계에 대한 여러 가지 이론적 설명이 제시되었다. 그것들은 서로 동일한 데이터를 설명하며, 데이터를 설명하는 방법에 있어서의 접근법과 강조점이 다를 뿐이다. 이런 여러 가지 설명은 모두 우리가 제안하는 다중작동방식(multi-mechanism) 관점으로 종합될 수 있다고 생각한다.

 

집행 주의Executive Attention

통제된 주의contorlled attention 또는 집행 주의executive attention으로 불리는 이 이론에 따르면, 목표유지goal maintenance, 선택적 주의selective attention, 간섭해소interference resolution과 같은 인지적인 조절을 잘 하는 사람이 작업기억용량 측정 과제와 유동지능 검사에서 성적이 좋다.(Engle & Kane, 2004; Kane & Engle, 2002) 이 이론을 지지하는 증거는 많다. complex span 과제를 잘 하는 사람이 선행 간섭proactive interference의 영향을 덜 받는다.(Bunting, 2006; Unsworth & Engle, 2007) complex span이 높은 사람이 n-back 과제에서 미끼 자극에서 정확도가 높으며, 미끼 자극에 대한 정확률이 다른 자극에 대한 정확률보다 유동 지능을 잘 예측한다.(Burgess et al., 2010; Gray et al., 2003; Kane et al., 2007) 기억 자원은 조금만 필요하고, 인지적 자원이 많이 필요한 과제도 유동지능을 예측한다.(Dempster & Corkill, 1999)

 

놀랍게도, complex span과 유동 지능의 상관은 선행 간섭이 높아질수록 커진다.(Bunting, 2006)

 

이 이론은 지지하는 증거가 많지만, 그 대부분의 증거가 complex span을 이용한 실험이라는 약점이 있다. 왜냐하면 complex span은 처리 부분(예를 들어 계산, 읽기)에서 피험자의 숙련도, 능력에 따라 변화가 크고, 또한 여러 가지 책략이 영향을 미칠 가능성이 크기 때문이다.

 

- 집행 주의의 차이가 작업기억용량과 유동지능 모두의 차이를 가져오기에, 작업기억용량과 유동지능이 상관관계를 가질 수 밖에 없다는 것이다. Bunting(2006)의 결과를 해석해보자. 복합폭Complex span을 결정하는 요소는 여러 가지가 있으므로, 복합폭과 유동지능의 관계는 집행주의와 유동지능보다 덜 분명할 것이다. 이 때 복합폭의 결과가 좀 더 집행주의의 차이를 반영할 수 있도록, 선행 간섭을 높이면, 복합폭과 유동 지능의 상관가 높아진다는 것이다. 집행 주의는 선택적 주의를 가능케 하는데, 선행 간섭이 있을 때, 선택적 주의가 좀 더 필요하다.

 

주의의 범위와 통제Scope and Control of Attention

Cowan에 따르면, 주의의 범위는 4개 정도이며, 주의의 범위와 통제가 작업기억용량과 유동지능이 상관을 가지게 되는 이유이다.(비슷한 관점으로 Drew and Vogel, 2009) 주의의 범위와 통제(Cowan)와 앞서 얘기했던 집행 주의(Engle)의 차이는 Cowan이 주의의 범위를 강조하는 반면, Engle은 주의 초점(focus of attention)에서 벗어난 정보의 재인출(retrieval)을 강조한다는 것이다. 이 두 이론은 서로 공존할 수 있다고 보고, 우리는 다중작동방식(multi-mechanism)에 두 이론을 통합하고자 시도한다. 현재 논의가 되는 부분은 비교탐지과제와 같은 주의의 범위와 통제라는 관점의 작업 기억 용량 측정 방법이 complex span과 동일한 정도로 유동지능의 분산을 설명할 수 있느냐이다. Cowan 등(2005)은 그렇지 않다는 결과를 Awh 등(2009)와 Cowan 등(2006)은 긍정적인 결과를 얻었다.

 

Awh 등(2009) Quantity not quality: The relationship between fluid intelligence and working memory capacity. Paper presented at the 50th annual meeting of the Psychonomic Society, Boston, MA.

 

Cowan 등(2006) Scope of attention, control of atteniton, and intelligence in children and adults. Memory & Cognition, 34, 1754-1768.

 

결속 제약Binding Limits

Oberauer와 동료들은 작업기억용량과 유동지능의 관계가 주의의 문제가 아니라 결속 한계binding limits 때문이라고 본다. 그에 따르면, 기억 형성을 위해서는 특질들을 결속(통합)하여 물체를 만들고, 물체들을 결속하여 일화(episode)로 만들어야 하는데, 결속을 유지시킬 수 있는 한계에 의해 작업기억용량이 결정된다는 것이다. 복잡한 과제일수록 많은 결속이 필요할 것이다. complex span의 처리 과정이 복잡할 수록 유동 지능을 더 잘 예측한다.(Oberauer et al., 2003; Sub et al. 2002) 또 coordination and transformation과 같이 결속을 많이 요구하는 과제가 complex span만큼 유동지능의 분산을 설명한다. 앞서 얘기했듯이, 이것은 complex span의 이중과제적 특성이 꼭 필요한 것이 아니라는 것을 보여주고, 따라서, 집행 주의 이론에 대해 그 타당성을 의심하게 한다. 하지만 주의와 결속(binding)의 관계가 아직 정립되지 않았으며, Oberauer의 이론이 Engle이나 Conwan의 이론과 병립불가능한 것인지는 불확실하다.

 

능동적 유지와 통제된 인출Active Maintenance and Controlled Retrieval

Unsworth and Engle(2007)에 따르면, 작업기억에 영향을 미치는 두 가지 영역 일반적인 작동방식이 있다. (1) 정보를 접근 가능한 상태로 유지하는 주의 (2) 주의 초점(focus of attention)에서 벗어난 정보를 찾는 단서 의존적이며 확률적인 과정. 예를 들어 complex span 과제에 있어서 처리와 저장을 서로 조율하고 기억해야 할 정보를 접근 가능한 상태로 유지할 필요가 있고, 인출을 할 때에는 처리 과정에 의해 주의 초점에서 벗어난 정보들을 다시 찾을 필요가 있다.

 

이 주장에 대한 실험적 증거는 기억해야 할 항목이 많은 simple span의 경우, 그리고 초두/신근 효과(primacy/recency effect)을 보이기 위한 자유회상(free recall) 실험에서 볼 수 있다. Unsworth and Engle(2006, 2007)은 기억해야 할 항목이 많은 simple span에 의해 설명되는 유동 지능의 분산의 대부분이 complex span과 공유된다는 것을 보였다. 그것은 앞서 얘기했던 두 번째 과정인, 주의 초점(focus of attention)에서 벗어난 정보를 찾는 단서 의존적이며 확률적인 과정이 공통적이기 때문이라고 생각한다. Unsworth, Spillers, & Brewer(2010)은 자유회상에서 초두 효과와 신근 효과는 유동 지능 분산의 각기 다른 부분을 설명함을 보였다. 그들은 그것이 초두 효과는 통제된 인출(controlled retrieval)에 의해 나타나고, 신근 효과는 주의를 통한 능동적 유지에 의해 나타나기 때문이라고 생각한다.

 

Unsworth, Spillers, & Brewer(2010) The contributions of primary and secondary memory to working memory capacity: An individual differences analysis of immediate free recall. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 36, 240-247.

 

Unsworth and Engle(2007)은 신경 모형을 제시하지 않았다. 최근의 계산적 모형은 PFC, ACC, parietal cortex를 작업 기억에서 정보의 능동적 유지maintenance, 갱신updating, 감시monitoring와 관련된 부분으로 본다. Unsworth and Engle의 능동적 주의 과정은 이런 최근의 작업기억에 대한 계산적 모형에 부합한다. 신경영상neuroimage 연구들은 PFC, ACC, parietal cortex가 단순폭 과제에서 보다 복합폭 과제에서 더 활성화됨을 보였다.

 

다중 작동방식 관점

A Multi-Mechanism View

우리는 작업기억용량과 유동지능의 상관에는 여러 가지 서로 다른 이유가 있다고 본다. 그 중 대표적으로 주의 범위와 통제, 갱신과 충돌 감시updating and conflict monitoring, 간섭 해소interference resolution, 그리고 통제된 인출controlled retrieval이다. 이들은 각기 다른 뇌영역과 연결된다. 다중 작동방식 관점은 지능의 두정엽-전두엽 통합 이론(parieto-fronto integration theory, P-FIT)과 일치한다.(Jung & Haier, 2007)

 

다중 작동방식 관점은 새롭지 않다. Spearman은 일반 지능의 분산의 원인을 단일한 구인(construct)인 인지 자원 또는 심적 활력(mental energy)을 제시했다. 하지만, 다른 학자들은 서로 다른 일반 지능 검사들이 부분적으로 공통인 부분을 가지고 있다면, 일반지능 요소인 g가 나타난다고 지적했다.

 

최근의 동향: 지능을 높이기 위한 작업기억훈련

Recent Trend: Training Working Memory to Boost Intelligence

작업기억과 유동지능의 관계에 대한 한 가지 해석은 작업기억이 지능적인 행동을 한계 짓는다는 것이다. 그렇다면 작업기억을 증가시키면 지능적인 행동도 증가될 수 있다. Jaeggei, Buschkuehl, Jonides, and Perrig(2008)은 정말 그렇다는 것을 보였다. 즉, 적응적인 dual n-back을 훈련한 집단이 통제집단에 비해 지능 검사 점수가 유의미하게 증가했다.

 

그들은 훈련양에 비례해서 지능 점수가 향상되는 것을 발견했고, 지능뿐 아니라 숫자폭에도 전이transfer현상을 발견할 수 있었지만, 읽기폭에는 발견할 수 없었다. 읽기폭은 능동적인 유지와 통제된 인출이 필요한 복합폭의 하나로 여겨지고, n-back은 능동적 유지와 인지 통제는 필요하지만 인출은 꼭 필요하지 않는 갱신updating 과제로 여겨진다. 따라서 n-back 과제가 PFC-parietal connections을 훈련시켰지만, PFC-MTL connections은 훈련시키지 않았고, 그것까지 훈련시키면 좀 더 향상폭이 컸으리라 추측해 볼 수 있다.

 

그들의 연구에 대한 비판의 하나는 지능 검사에 시간 제약을 둬서, 많은 사람들이 어려운 문제는 손도 못 대보고 시험이 종료되었으므로, 지능 검사가 좀 더 쉬운 시각적 유비 과제로 만들었다는 것이다.(Moody, 2009, pp. 327)

 

Klinberg, Forssberg, and Westerberg(2002)도 적응적인 작업기억 훈련을 주의력 결핍 과잉 행동 장애를 가지고 있거나, 없는 젊은이들에게 시켰다. 그러자 RAPM 지능 검사 뿐 아니라 시공간 작업기억에도 전이가 일어났다. 이 연구는 능동적인 통제 집단active control group(실험 집단처럼 훈련을 하지만, 훈련의 내용은 전혀 작업 기억과 상관없다)을 사용했다는 것이 장점이지만, 표본의 크기가 너무 작았다.(4명) Olesen, Westerberg, and Klingberg(2003)은 5주 동안의 작업기억훈련 후에는 middle frontal gyrus와 superior and inferior parietal cortices의 활동량이 증가됨을 관찰하였다.

 

추후의 연구는 작업기억훈련이 복합폭에 전이가 될 수 있는지 확인해야 하고, 능동적인 통제 집단을 사용해야 하며, 훈련의 효과가 얼마나 지속되는지 밝혀야 한다.

 

결론

Conclusion

여러 연구들에 의하면 작업기억이 유동 지능의 분산의 .5를 설명한다. 그것은 능동적 유지와 통제된 인출에 필요한 영역-일반적인 인지 과정을 공유하고 있기 때문이라고 본다. 그리고 최근의 연구는 작업기억 훈련이 유동 지능을 높인다. 하지만, 그 신뢰성이나 지속성은 좀 더 확인되어야 한다.

 

작업 기억과 지능 검사를 할 때 진행되는 여러가지 기본적인 인지과정에 대해 좀 더 자세하게 연구할 필요가 있다. 그것을 위해서는 정상인을 대상으로 한 신경영상화 기법이나 뇌손상 환자들을 대상으로 한 신경심리학적 검사가 유용할 것이다. 예를 들어 Burgess et al,(2010)과 Gray et al.(2003)의 연구 결과는 작업기억 과제의 수행 중 PFC의 활동량의 개인차가 작업기억용량과 유동지능의 상관관계를 부분적으로 설명함을 보였다. 어쩌면 뇌의 서로 다른 부분은 유동 지능의 서로 다른 분산을 설명할 수 있을 지 모른다.

 

다중작동방식 관점은 작업 기억을 하나의 커다란 구인으로 보기 보다 좀 세분화하여 작동 방식에 특수한 훈련을 제안한다. Dahlin et al.(2009)와 Karbach & Kray(in press)의 연구는 집행기능만을 따로 훈련시켰다.

 

결론적으로 작업기억용량은 유동지능과 굉장히 상관관계가 높은 데, 그것은 이 두 과제를 수행함에 있어 공통으로 사용되는 영역-일반적인 인지적 작동방식에 기인한 것으로 보인다.

 

총평

저자들은 작업 기억과 유동 지능의 상관 관계가 그렇게나 높은(전체 분산의 50%를 설명한다) 이유로 주의의 범위와 통제, 갱신과 충돌 감시, 간섭해소, 통제된 인출 등 서로 구분되는 작동 방식에 기인한다고 제안한다. 이 전까지의 이론들(집행주의, 주의의 범위와 통제, 결속 제약, 능동적 유지와 통제된 인출)은 각기 한 가지 측면에 초점을 맞췄지만, 그들 사이의 양립 가능성 여부나 관계에 대해서는 알려진 것이 거의 없다.

 

방법론적으로, 작업 기억 용량이라는 구인과 지능이라는 구인의 높은 상관 관계를 보이기 위해 많은 경우 작업 기억 용량과 지능을 다양한 방법으로 측정한 후, 작업 기억 용량 잠재변수와 지능 잠재변수의 상관 관계를 살펴본다. 그것은 첫째로 구인은 직접 측정할 수 없기 때문이고, 둘째로 측정치는 언제나 측정오차를 포함하고 있기 때문이다.(Aiken et al., 1991) 근데 작업기억용량이라는 하나의 잠재변수로 작업기억이라는 복잡한 구인을 모두 담아 낼 수 있을지 의문이다. 본 논문에서도 나와 있듯이, 작업 기억도 집행 주의, 간섭해소, 통제된 인출 등으로 나눠 볼 수 있으므로, 그것들의 다양한 패턴을 담아낼 수 있도록 앞으로는 다차원적인 구인이 고려되어야 할 듯 싶다.

 

우선 한 가지 짚고 넘어 갈 것은 작업 기억과 유동 지능의 상관관계가 일어나는 이유가 작업 기억이 유동 지능을 한계 짓기 때문인지, 아니면 이 둘을 측정하는 과제가 뇌의 같은 부분, 혹은 공통의 인지 과정을 포함하기 때문인지, 아니면 적어도 이 두 과제를 수행하기 위해 필요한 인지 과정들이 서로 상관을 띠기 때문인지 아직 확실치 않다는 것이다. 저자들은 공통의 인지 과정이 있다고 보고 있다. 그것으로 제시된 것이 앞서 얘기된 주의의 범위와 통제, 간섭해소, 통제된 인출 등이다. 그런 과정들은 작업 기억 과제를 수행하기 위해 당연히 필요한 것으로 보이긴 하다. 하지만, 지능 검사를 풀기 위해서도 동일한 인지과정이 쓰인다는 증거는 미미한 것 같다. 물론 작업 기억 자체가 지능 검사를 위해서는 필수 불가결한 요소이다. 하지만, 작업 기억이 지능 검사 점수를 한계 짓고, 작업 기억과 지능 검사를 위해 필요한 인지 과정이 높은 상관을 보인다면, 동일한 인지과정을 상정하지 않고도 높은 지능과 작업 기억은 높은 상관 관계를 보일 수 있다.

 

하지만, 최근에 작업 기억 훈련을 통해 지능을 높일 수 있음을 보임으로써 그런 가정의 타당성이 조금 약해진 것이 사실이다. 만약 모든 사람들이 작업 기억 훈련을 통해 지능을 향상시킬 수 있다면, 작업 기억과 지능이 서로 분리된 인지과정에 기초한다는 가정은 다소 힘을 잃는 것이 사실이다. 하지만 지능 검사 문제를 풀기 위해 필요한 인지과정을 좀 더 상세하게 분석한다면, 작업 기억 훈련이 지능 상승 효과를 가져 오는 이유와 함께, 지능 향상이 가능한 다른 방법을 제안해 줄 수도 있을 것이다.

 

 

목차

===

 

작업 기억 : 전통적 관점

Historical Perspective on Working Momery

 

작업 기억 : 현대적 관점

Contemporary View of Working Memory

 

작업 기억 용량의 측정

Measurement of Working Memory Capacity

 

Complex span

Simple Span

주위의 범위 과제Scope of Attention Task

Coordination and Transformation Tasks

N-Back Tasks

 

 

작업기억용량과 유동 지능을 연결하는 실험적 증거

Empirical Evidence Linking WMC and

 

 

작업기억용량와 유동 지능의 상관에 대한 이론적 설명

Theoretical Accounts of the Link between WM and gf

 

집행 주의Executive Attention

주의의 범위와 통제Scope and Control of Attention

결속 제약Binding Limits

능동적 유지와 통제된 인출Active Maintenance and Controlled Retrieval

 

다중 작동방식 관점

A Multi-Mechanism View

 

 

최근의 동향: 지능을 높이기 위한 작업기억훈련

Recent Trend: Training Working Memory to Boost Intelligence

 

결론Conclusion

 

총평