pISSN: 1229-6538
eISSN: 2383-5699
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Efficiency of Semantic-Lexical Processing Evaluation Tasks for Early Detection of Cognitive Decline
Korean J Geriatr Gerontol 2022 Dec;23(2):90-95
Published online December 30, 2022;  https://doi.org/10.15656/kjcg.2022.23.2.90
Copyright © 2022 The Korean Academy of Clinical Geriatrics.

SangWook Park1 , JungWan Kim2

1Department of Rehabilitation Science, Daegu University Graduate Program, Daegu University, Gyeongsan; 2Department of Speech & Language Pathology, College of Rehabilitation Science, Daegu University, Gyeongsan, Korea
Correspondence to: JungWan Kim, Department of Speech & Language Pathology, College of Rehabilitation Science, Daegu University, 201 Daegudae-ro, Jillyang-eup, Gyeongsan 38453, Korea. E-mail: kimjungwan@daegu.ac.kr
Received April 18, 2022; Revised June 30, 2022; Accepted July 11, 2022.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
 Abstract
This study aims to examine the type of tasks which are commonly carried out for clinical use, performance of target group, and method of analysis for task, in order to clarify the type of semantic-lexical tasks to be applicable to identifying those with mild cognitive decline in early stages. Naming tasks, word definition, correct information unit analysis, and semantic association task are usually used in the clinical field to estimate the features of semantic-lexical processing. In this context, as the stimulus word suggested had lower frequency, rather than higher, and was more abstract, rather than more concrete, it sensitively showed significant differences. In addition, there is a result that the correct/error response calculation does not distinguish the difference between the normal group and the group with small cognitive differences such as the subjective memory impairment group. In this case, it was found that the reaction time measurement could be more useful in discriminating the cognitive decline group. It is considered that it would be possible to distinguish the cognitively impaired groups more efficiently by applying the low frequency word that is not familiar to ordinary daily life or stimulus that requires more complicated cognitive processing, as the test stimulus.
Keywords : Cognition, Language, Semantics
서 론

오늘날 알츠하이머 병(Alzheimer's Disease, AD)은 의학적 진단을 받게 되면 병의 진행을 완전히 억제하거나 손상된 기능을 회복시킬 수 있는 방법이 극히 제한적이기 때문에 발병하기 전에 고위험군을 선별하여 적절한 관리를 제공하는 것은 매우 중요한 일로 여겨지고 있다. 선행 연구들에 의해 AD가 발병하기까지는 오랜 시간이 소요되고, 발병 전 여러 단계를 거치는 것이 규명되었는데, 경도인지장애(mild Cognitive impairment, MCI) 단계가 이에 해당하고, 최근 MCI 범주에 해당하는 노인 인구가 증가하는 추세이다[1].

현재 임상에서 MCI를 진단하기 위한 절차로 다양한 검사가 복합적으로 수행되고 있는데, 인지기능을 전반적으로 살펴볼 수 있는 신경심리검사와 해부학적 구조 및 병리학적 손상을 평가하기 위한 영상학적 검사 및 혈액학적 검사 등 의학적 진단이 있다[2]. 신경심리검사에는 간단하게 인지기능 저하 여부를 확인할 수 있는 선별검사와 인지영역별 손상수준을 평가할 수 있는 전체길이검사가 있는데, 두 유형의 검사 모두 인지기능의 평가에 초점이 맞추어져 있고 상대적으로 언어기능 평가에 대한 요소가 부족한 상황이다. MCI로 진단된 대상자들은 기억력, 전두집행기능, 지남력과 같은 인지기능의 저하는 물론, 언어기능의 저하도 빈번히 보고되고 있어서 언어평가의 중요성이 제기되고 있는데, 의미-어휘처리 손상이 대표적인 언어능력 결함의 유형 중 하나이다[3]. 의미-어휘처리에서 중요한 요소는 의미지식으로 이는 대상의 속성에 대한 지식으로 풀이할 수 있다. 예를 들어 볼펜에 대해서 설명해보라는 요구에 길이는 길다랗게 생겼고, 여러가지 색깔이 있지만 주로 검정색과 빨간색을 사용하고, 글씨를 쓸 때 사용한다는 점 등을 떠 올릴 수 있는 것이 의미기억의 인출과 깊은 연관이 있다. 이러한 의미지식이 소실되면 결국 의미 점화 및 검색과 같은 의미-어휘처리에 어려움을 나타내어 알고 있는 사물에 대한 이름이 잘 떠오르지 않아 이름을 말하지 못 하는 설단현상과 같은 일상생활에 불편함을 초래하는 증상이 나타나게 된다[4]. 많은 연구자들이 의미-어휘처리 능력을 평가할 수 있는 과제를 활용하여, 노인의 인지수준에 따른 양상과 인지저하 감별에 대한 적용 타당성을 규명하고자 연구를 진행중이며, 실제 인지저하 고위험군을 변별하는데 유용한 과제임을 입증하고 있다[5]. 한 연구에 따르면 의미-어휘처리 능력은 AD에 이르지 않은 경미한 인지저하 환자에서도 저하된 양상을 보인다고 하였는데[3], 이는 정상적 인지기능이 노인으로부터 MCI 대상군을 변별하는데 유용한 요소가 될 수 있음을 시사하는 것으로, 경미한 인지저하 환자의 언어능력을 평가할 수 있는 중요한 척도가 될 수 있을 것이다.

이에 본 연구에서는 현재 임상에서 노인들의 의미-어휘처리 특성을 평가하는 데 활용되는 과제의 유형과 과제별 대상 집단의 수행 특성을 고찰하여 인지저하 고위험군의 조기선별에 적용할 수 있는 의미-어휘처리 과제의 유형과 유용성, 과제의 분석 방법을 알아보고자 하였다.

본 론

본 연구에서는 의미-어휘처리 능력을 평가하기 위하여 주로 사용되는 이름대기 과제(naming task), 단어 정의하기(word definition), 정확한 정보전달 단위 분석(correct information unit [CIU] analysis), 의미연상 과제(semantic association task, SAT)에 대하여 살펴보았다.

1. 이름대기 과제(Naming task)

일상적 상황에서의 이름대기 능력의 저하는 단어 인출에 어려움을 야기하여 대상자의 언어능력을 전반적으로 손상시키며, 궁극적으로 말 산출에 대한 자신감을 저하시킨다[6]. 이에 많은 연구자들은 이름대기 능력을 언어능력의 기본 지표로 여기고 있으며, 이를 다양한 대상자에게 적용하고 있다. 이름대기는 표현 그대로 목표 단어의 이름을 말하는 것으로 대면 이름대기 과제는 복잡한 의미처리 과정이 필수적인 요소이기 때문에 대상자의 단어인출 능력에 대한 지표가 될 수 있다고 하였다[7]. 생성 이름대기는 심성 어휘집에 저장된 목록 중 목표 단어를 탐색하고 인출하는 능력을 평가하는데 적절한 과제로[8], 뇌 손상 후에 인지적 유연성과 인지기능을 평가하는데 효율적인 도구로 활용할 수 있는데[9], 특히 전두엽을 포함하여 측두엽, 미상핵 병변을 밝히는 데 유용한 것으로 알려져 있다[10].

이름대기 과제는 제시되는 그림을 보고 이름을 말하는 대면 이름대기와 특정 범주를 제시하였을 때 하위 범주에 속하는 단어를 말하거나 특정 자음을 제시하였을 때 해당 자음으로 시작되는 단어를 산출하는 생성 이름대기로 구분된다. 대면 이름대기 능력을 살펴 볼 수 있는 대표적인 과제는 보스턴 이름대기 검사로서, 국내에서는 이를 한국판으로 번안한 한국판 보스턴 이름대기 검사(Korean version of Boston Naming Test, K-BNT) [11]를 주로 활용하고 있다. 이는 선으로 그려진(line drawing) 60개 그림카드에 대하여, 그림이 나타내는 사물의 이름을 명명하는 형식으로 실시한다. 생성 이름대기는 특정 자음으로 시작하는 단어를 산출하도록 하는 과제와 특정 범주에 해당하는 단어를 산출하도록 하는 과제로 구분된다. 제시되는 범주어는 주로 동물, 채소, 마트에서 구입할 수 있는 물건 등을 적용하고, 자음은 발달 패턴을 고려하여 주로 /ㄱ, ㅇ, ㅅ/을 제시한다.

대면 이름대기 과제는 주로 정반응의 개수와 그림이 제시된 후 대상자가 반응을 하기까지의 시간을 측정하여 대상자의 인지기능 손상 수준을 평가한다. 과거에는 주로 검사자가 책자로 제작된 그림 카드를 보여주며 실시하였지만, 최근에는 DMDX나 E-Prime과 같은 컴퓨터 프로그램을 활용하여 전산화된 검사방법을 활용하는 추세이다. 특히 이들 프로그램을 이용한 전산화 검사는 정반응 수 산정과 더불어 세밀한 반응시간 측정이 가능한 이점이 있다. 생성 이름대기 과제는 일반적으로 1분동안 가능한 많은 목표단어를 산출하도록 하고 시간 내 정반응 및 오반응 수를 산정하고, 경우에 따라 오류유형을 분석하기도 한다.

정상인지 집단과 MCI 집단 간 K-BNT와 저빈도 이름대기 수행력을 검증한 연구를 살펴보면 두 집단 모두 저빈도 이름대기의 수행력이 저하되었는데, MCI 집단에서 그 차이가 더욱 크게 발생하였고, 이는 저빈도 이름대기가 경미한 인지저하를 변별하는 데 더 민감할 수 있음을 시사한다[12]. 정상인지 노인, MCI, AD 집단의 이름대기 특성을 살펴 본 다른 연구에서는 K-BNT와 생성 이름대기 모두 정상인지 집단에서부터 MCI와 초기 AD를 변별하는 데 유용한 것으로 보고하였으나, MCI 집단과 초기 AD를 변별함에 있어서 음소 유창성 검사는 유의한 차이를 나타내지 않는다고 주장하고 있고, 이는 인지기능 차이를 변별함에 있어 음소 유창성 검사보다 의미적 처리과정의 영향을 크게 받는 과제가 더욱 민감할 수 있음을 시사한다[13].

2. 단어 정의하기(Word definition)

단어 정의하기의 우수한 수행을 위해서는 단어에 대한 충분한 의미지식과 동시에 그 내용을 적절하게 처리하고 표현하기 위한 어휘목록이 갖추어져야 하며[14], 상위언어적 지식이 필수적이다[15]. 대상에 대한 적절한 의미적 표현은 뜻을 제대로 알고 있다는 증거가 될 수 있고[16], 반대로 단어 정의하기 능력의 저하는 불충분한 어휘 산출로 인하여 의사소통에 어려움을 야기하게 된다. 결국 단어 정의하기 능력의 저하는 의사소통 효율성을 감소시켜서[17], 일상생활의 어려움을 초래하게 된다. 단어 정의하기는 목표 단어가 나타내는 구체성과 추상성 같은 속성에 의해 수행 특성이 다르게 나타나기도 하는데, Crutch [18]은 구체 단어와 추상 단어는 각각 다른 표상 체계를 가지고, 이로 인해 서로 다른 처리과정을 거친다고 하였다. 구체적 단어의 처리에는 상·하범주와 같은 의미적으로 관련이 있는 망을 사용하지만, 추상 단어의 처리에는 주제와 관련이 있는 통합 정보들과 의미적으로 관련된 망을 사용한다[19]. 일반적으로 구체 단어를 처리할 때에는 지각적(perceptual) 망이 활성화되는 반면, 추상 단어를 처리할 때는 주로 언어적(verbal) 망이 활성화되는 것으로 알려져 있는데[20], 이는 추상 단어가 순수 언어능력을 평가함에 있어서 더욱 유용할 수 있음을 시사한다.

단어 정의하기는 제시되는 단어에 대해서 설명하는 과제이다. 주로 특정 명사에 대한 정의하기를 실시하였으나, 최근에는 경미한 인지저하를 효율적으로 변별하기 위하여 동사 및 형용사에 대한 정의하기를 함께 실시하고 있다. 일반적으로 특정 사물의 생김새, 사용법과 같은 속성에 대해 자세히 설명하도록 하여 대상자가 어느 수준으로 제시 자극에 대해 이해하고 자세히 설명할 수 있는가를 평가한다.

단어 정의하기 과제에서 의미자질의 내용을 채점하는 방법은 주로 객관적인 방법과 주관적인 방법으로 구분된다. 객관적인 방법은 대상자가 산출한 내용을 주요 및 부수자질로 구분하고, 각 자질의 수를 합산하여 채점하는 것이고[21], 주관적인 방법은 대상자가 산출한 내용이 정확한지, 또는 적절한지를 질적 평가하고 점수를 산정하는 방법이다[22]. 주관적인 방법은 보통 정의유형 분석을 적용하는데, 다수의 연구자들이 정의 유형의 출현율 비교를 실시하고 있는 반면에, 이를 점수화하여 비교하는 시도는 거의 이루어지지 않고 있다. 그러나 특정 인구를 대상으로 수행 감소를 보이는 대상자를 변별하기 위해서는 다양한 채점 방법을 적용하여 보다 민감하게 차이를 나타낼 수 있는 방법을 고안할 필요성이 있을 것이다. 이에 Park과 Kim [23]은 정상인지 집단을 대상으로 정의하기 자질을 점수화하여 채점하고자 하였는데 그 기준을 선행 연구들의 기준을 참고하여 기능적, 지각적, 관계적, 분류적 정의로 분류하였다. 각 정의 분석 유형은 Table 1과 같다. 또한 이들은 2가지 채점 방법을 적용하였는데, 대상자가 산출한 발화의 모든 자질을 분석하여 나타난 총 횟수가 그대로 총점으로 배점(총점 척도, total score, TS)되는 방식과 나타난 총 횟수에 상관없이 출현한 자질 유형별로 각 1점을 배점(출현 척도, appearance score, AS)하는 방식이다. 이때 총점 척도가 인지저하를 더욱 민감하게 변별할 수 있다고 보고하였다.

Table 1 . Word definition analysis types.

Definition typeSubtypeMeaning
FunctionalAgent-Movement of words
Instrumental-Actions or functions that can be done with words
PerceptualPart-Characteristic parts of words
Material-If a word is inanimate, its constituents
Property-Sound, shape, size, length, amount, color, etc.
Idea/abstract-An ideal or abstract expression of an attribute or characteristic of a word
RelationalBackground-The time, condition, reason, etc. that precede the existence or function of a word
Location-Position related to the word
Compare-Compare a word to another word using ‘like’ or ‘like’, or compare it using ‘than’
Related-entities-A thing or person that is specifically related to a word
Principle-How words work
CategoricalHypernym-Category of words
Hyponym-Type of word


정상인지 집단과 주관적기억장애(subjective memory impair-ment, SMI)집단을 대상으로 한 연구에서 구체명사 정의하기 과제에서는 유의한 차이가 발생하지 않았으나, 추상단어 정의하기 과제에서 유의한 차이가 있음을 보고하였는데, 이는 추상단어 정의하기가 집단 간 차이를 변별하는 데 더 민감함을 시사한다[21].

3. 정확한 정보전달 단위 분석(Correct information unit analysis)

CIU 분석은 정상 집단과 치매 환자를 변별해주거나, 치매의 중증도에 따른 발화 수준을 분석하는데 적절하게 적용할 수 있는 것으로 알려져 있다[24]. CIU 분석은 대상자가 산출한 자발화에서 주제와 관련이 있는 어절이 차지하는 비율을 구하는 것으로 CIU 비율이 높다는 것은 대상자가 해당 주제에 대한 이해도가 높고 의미적 처리능력이 우수함을 의미한다. CIU 분석은 제시되는 자극에 상관없이 분석의 규준이 동일하기 때문에, 다른 유사 과제들에 비하여 상대적으로 자발화 수집을 위한 과제에 제한이 적은 장점이 있다[25].

CIU 분석은 대상자의 발화가 나타내는 정보 전달의 효율성을 파악하기 위하여 실시하는데, CIU는 대상자가 산출한 총 발화 중 상대방으로 하여금 그 뜻이 명확하고 주제나 과제에 적절한 정보를 제공하는 단어이다[26]. CIU 분석은 대상자의 발화를 단어 수준으로 나눈 뒤, 주제에 부적합한 낱말이나 뜻이 불명확한 단어를 제외하여 대상자의 정보전달 능력을 평가하게 된다. 이때 제시되는 과제의 유형은 다양한데, 특정한 주제에 대하여 설명하기, 자연스러운 대화 상황, 그림 설명하기 등이 적용된다.

CIU 분석은 대상자가 산출한 발화 중 적절한 내용이 차지하는 비율을 산정한다. 예를 들어 엄마와 해변가로 놀러 간 상황을 나타낸 그림을 제시하였을 때, 대상자의 반응이 “엄마랑 아빠랑 바닷가로 여행을 갔어요” 였을 경우, 전체 낱말 5개 중 CIU 낱말 4개(밑줄 친 낱말)로 CIU 비율은 80%로 산정된다. 그 예시를 Figure 1에 제시하였다.

Figure 1. An example of correct information unit analysis.

정상인지 집단과 MCI 집단의 자발화 능력을 분석한 연구에서 자발화 산출 결과를 CIU 분석을 통해 해석한 결과 유의한 차이가 나타남을 보고하였는데, 이는 대상자의 정보 전달력이 인지기능의 영향을 크게 받을 수 있음을 시사하는 것으로, 병리적 인지저하의 증후를 변별하는 데 유용한 과제가 될 수 있음을 의미한다[27]. 또 다른 연구에서는 정상인지 집단에게 그림설명 과제를 실시한 결과, 그림설명 과제의 CIU 비율은 이름대기, 범주 및 음소 유창성 점수와 정적상관을 나타내었는데, 이는 그림설명 과제가 대상자의 이름대기 및 전두엽을 예측하는데 중요한 인자임을 시사한다[28].

4. 의미연상 과제(Semantic association task, SAT)

의미연결망 모델에 의하면 의미지식은 여러 개념들이 서로 연결망을 구축하고 있는데, Collins과 Loftus [29]는 의미연결망 모형 가운데에서 단어들이 심성 어휘집에 엮여서 표상되어 있으나, 그것이 위계적이지는 않다는 활성화 확산모델을 주장하였다. 표상된 마디(node)는 망 조직으로 상호 연결되어 있고, 마디 간 거리는 의미적 관계에 따라 개별적으로 표상된다[30]. SAT는 기억 속에 저장된 의미정보를 알아보기 위해 단어 간 연결 강도(associative strength)가 높은 것을 판단하게 하여 의미론적 연관성의 손상 유무를 판단할 수 있는 과제로, 이는 의미지식 손상의 매커니즘에 접근하는 새로운 방법으로 관심을 받고 있다[31].

SAT는 대상자의 의미론적 연관성의 손상 유무를 판단할 수 있는 과제로, 보기 자극과 목표 자극, 방해 자극으로 구성이 된 과제 목록에서, 주로 보기 자극과 가장 관련이 많거나, 적은 목표 자극을 선택하는 형식으로 실시한다. 이때 제시되는 자극들은 연구자에 따라 그림으로 제시되기도 하고, 문자로 제시되기도 한다. 과제 예시를 Figure 2에 제시하였다.

Figure 2. Examples of semantic association task.

의미연상 과제는 대상자의 수행 결과를 분석하는 방법으로 정/오반응률 산출과 반응시간 측정을 적용하고 있다. 정/오반응률 산출은 대상자가 산출한 전체 반응 중 정반응이나 오반응이 차지하는 비율을 산정하는 것으로, 배점은 연구 설계에 따라 상이하다. 반응시간 측정은 과제가 제시된 후 대상자가 반응을 시작하기까지의 구간을 측정한 값이다. 연구자들마다 반응시간을 측정하는 방법론적인 관점에서 과제가 제시된 후 정반응을 시작하기까지의 구간을 측정할 것인가, 첫 반응을 시작하기까지의 구간을 측정할 것인가로 주장이 상이한 양상을 나타내고 있다. 물론 과제가 제시된 후 정반응을 시작하기까지의 구간을 측정하는 것이 가장 이상적인 방법일 것이다. 하지만 정반응을 시작하기까지의 구간을 측정하는 경우, 대상자가 정반응률을 높이기 위하여 더욱 더 신중한 반응을 보이고 더욱 복잡한 인지적 처리과정을 거치게 되어, 정반응을 이끌어내기까지 시간이 상대적으로 지연될 것이다. 반면에 과제가 제시된 후 첫 반응을 시작하기까지의 구간을 측정하는 것은 전체적인 반응시간은 감소할 것이나, 상대적으로 정반응률이 감소할 위험성이 증가한다. 이렇듯 각각의 방법은 모두 장단점을 가지는데, 두 가지 방법의 장점을 극대화시키고 단점을 상쇄시키는 방법으로, 과제가 제시된 후 첫 반응을 시작하기까지의 구간을 측정하되 속도와 정확성의 교환효과를 고려한 역효율 점수(inverse efficiency scores)로 전환하여 반응시간을 측정하는 것이 최근의 추세이다. 역효율 점수를 산정하는 공식은 Figure 3과 같다[32].

Figure 3. Inverse efficiency scores calculation. IES, inverse efficiency score.

정상인지 집단과 SMI 집단 간 저빈도 단어 의미연상 과제 수행력을 비교한 한 연구에서, 집단 간 정반응률에서는 유의한 차이가 발생하지 않았으나, 반응시간에서 유의한 차이가 발생함을 보고하였는데, 이는 SMI 집단이 객관적 인지저하를 나타내지 않는 것처럼 보일 수 있으나 이미 인지처리 속도가 저하됨을 시사한다[33]. 또 다른 연구자는 정상인지 노인, SMI, MCI 집단에 대하여 의미연상 과제를 실시하였는데, MCI 집단이 제한된 시간에 적절한 반응을 보이지 못한 오류가 더욱 많이 나타남을 보고하였고, 이는 인지처리 속도가 저하되어 주어진 시간 내 과제를 해결하지 못하였을 수 있음을 시사한다[31].

결 론

SMI 집단과 MCI 집단의 의미-어휘처리 능력이 정상인지 집단에 비해 현저히 저하된다는 연구 결과[11,12,20,27,28,31,33]들은 의미-어휘처리 평가가 경미한 인지저하 노인을 변별하는데 유용한 지표가 됨을 뒷받침한다. 그럼에도 불구하고 현재까지의 연구들은 집단 간 차이만 확인하는 수준에서 진행되고 있고, 해당 과제들의 결과로 인지 저하를 특정할 수 있는 표준화된 규준이 마련되어 있지 않다. 임상에서 인지저하 고위험군을 변별하기 위한 과제로서 활용하기 위해서 많은 임상 대상군에 대한 표준화 절차가 필요한데, 이때 선행연구들에서 대상군의 수행 수준에 영향을 미칠 수 있는 요소로 밝혀진 과제의 친숙도 및 평가 방법 등을 고려한 대규모의 연구가 필요할 것이다. 추후 노인들의 정상적 노화과정과 병리적 변화과정동안 의미-어휘처리 특성의 변화양상을 지속적으로 관찰하여 노인의 연령에 따른 변화, 인지기능 변화에 따른 특성을 데이터로 정립하고, 효율적으로 인지기능 저하를 조기에 변별할 수 있는 과제 고안의 초석이 마련되길 기대한다.

ACKNOWLEDGEMENT

This work was supported by the research funds of Daegu University (20180320).

CONFLICT OF INTEREST

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

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April 2024, 25 (1)