ν”Œλž«νΌμ„ μ„ νƒν•˜κ³  κ΅¬λ§€ν•˜μ„Έμš”
10 λΌμ΄μ„ μŠ€ μš”κΈˆμ˜ 1 κ°œμ›” 무료둜 λ³΄μ‹­μ‹œμ˜€.
이 계정은 무엇을 μœ„ν•œ κ²ƒμž…λ‹ˆκΉŒ?
CogniFit에 μ˜€μ‹ κ±Έ ν™˜μ˜ν•©λ‹ˆλ‹€! 연ꡬ원을 μœ„ν•œ CogniFit에 μ˜€μ‹  것을 ν™˜μ˜ν•©λ‹ˆλ‹€! CogniFit Healthcare CogniFit 으둜 λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€λ₯Ό μ„±μž₯μ‹œν‚€μ„Έμš”! CogniFit Employee Wellbeing

λͺ¨λ°”일이 μ—†λ‹€λ©΄ μ—¬κΈ°μ—μ„œ κ°€μž…ν•˜μ„Έμš”

ν™˜μž 관리 계정을 λ§Œλ“€ μ˜ˆμ •μž…λ‹ˆλ‹€. 이 계정은 의료 μ „λ¬Έκ°€(μ˜μ‚¬, μ‹¬λ¦¬ν•™μž...)의 진단 및 인지 μžκ·Ήμ„ 돕기 μœ„ν•΄ κ³ μ•ˆλ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

연ꡬ 계정을 λ§Œλ“€ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. 이 계정은 연ꡬ원듀이 인지 μ˜μ—­μ—μ„œ 연ꡬ할 수 μžˆλ„λ‘ νŠΉλ³„νžˆ κ³ μ•ˆλ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

학생 관리 계정을 λ§Œλ“€ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. 이 계정은 어린이와 μ–΄λ¦° ν•™μƒλ“€μ˜ 인지 μž₯μ• λ₯Ό μ§„λ‹¨ν•˜κ³  κ°œμž…ν•˜λŠ” 데 도움을 μ£ΌκΈ° μœ„ν•΄ λ§Œλ“€μ–΄μ‘ŒμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

κ°€μ‘± 계정을 λ§Œλ“€ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. 이 계정은 κ°€μ‘± ꡬ성원이 CogniFit 평가 및 κ΅μœ‘μ— μ•‘μ„ΈμŠ€ν•  수 μžˆλ„λ‘ μ„€κ³„λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

νšŒμ‚¬ 관리 계정을 λ§Œλ“€ μ˜ˆμ •μž…λ‹ˆλ‹€. 이 계정은 직원듀이 CogniFit 평가 및 κ΅μœ‘μ— μ•‘μ„ΈμŠ€ν•  수 μžˆλ„λ‘ μ„€κ³„λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

개인 계정을 λ§Œλ“€ μ˜ˆμ •μž…λ‹ˆλ‹€. 이 μœ ν˜•μ˜ 계정은 인지 λŠ₯λ ₯을 ν…ŒμŠ€νŠΈν•˜κ³  ν›ˆλ ¨ν•˜λŠ” 데 도움이 λ˜λ„λ‘ μ„€κ³„λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

ν™˜μž 관리 계정을 λ§Œλ“€ μ˜ˆμ •μž…λ‹ˆλ‹€. 이 계정은 의료 μ „λ¬Έκ°€(μ˜μ‚¬, μ‹¬λ¦¬ν•™μž...)의 진단 및 인지 μžκ·Ήμ„ 돕기 μœ„ν•΄ κ³ μ•ˆλ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

κ°€μ‘± 계정을 λ§Œλ“€ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. 이 계정은 κ°€μ‘± ꡬ성원이 CogniFit 평가 및 κ΅μœ‘μ— μ•‘μ„ΈμŠ€ν•  수 μžˆλ„λ‘ μ„€κ³„λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

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학생 관리 계정을 λ§Œλ“€ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. 이 계정은 어린이와 μ–΄λ¦° ν•™μƒλ“€μ˜ 인지 μž₯μ• λ₯Ό μ§„λ‹¨ν•˜κ³  κ°œμž…ν•˜λŠ” 데 도움을 μ£ΌκΈ° μœ„ν•΄ λ§Œλ“€μ–΄μ‘ŒμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

νšŒμ‚¬ 관리 계정을 λ§Œλ“€ μ˜ˆμ •μž…λ‹ˆλ‹€. 이 계정은 직원듀이 CogniFit 평가 및 κ΅μœ‘μ— μ•‘μ„ΈμŠ€ν•  수 μžˆλ„λ‘ μ„€κ³„λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

개발자 계정을 λ§Œλ“€ μ˜ˆμ •μž…λ‹ˆλ‹€. 이 계정은 κ·€ν•˜μ˜ νšŒμ‚¬ λ‚΄μ—μ„œ CogniFit의 μ œν’ˆμ„ ν†΅ν•©ν•˜λ„λ‘ μ„€κ³„λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

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본인 μ‚¬μš© (만 16μ„Έ λΆ€ν„°). 16μ„Έ 미만의 아동은 가쑱을 μœ„ν•œ CogniFit을 μ‚¬μš©ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

CogniFit을 μ΄μš©ν•˜κ³  νšŒμ› κ°€μž…μ„ ν•˜λŠ” 것은 CogniFit의 이용 μ•½κ΄€κ³Ό κ°œμΈμ •λ³΄μ²˜λ¦¬λ°©μΉ¨μ„ μˆ™μ§€ν•˜μ˜€κ³  λ™μ˜ν•œ κ²ƒμœΌλ‘œ κ°„μ£Όν•©λ‹ˆλ‹€.

이동 쀑에도 졜고의 νŽΈλ¦¬ν•¨κ³Ό μ•‘μ„ΈμŠ€λ₯Ό μœ„ν•΄ λͺ¨λ°”일 앱을 톡해 λ“±λ‘ν•˜λ €λ©΄ νœ΄λŒ€ν°μœΌλ‘œ μ•„λž˜ QR을 μŠ€μΊ”ν•˜μ„Έμš”!

κ·€ν•˜μ˜ κ²½ν—˜μ„ ν–₯상 μ‹œν‚€μ‹­μ‹œμ˜€!

λͺ¨λ°”일이 μ—†λ‹€λ©΄ μ—¬κΈ°μ—μ„œ κ°€μž…ν•˜μ„Έμš”

이 μž₯μΉ˜μ—μ„œ 더 νŽΈλ¦¬ν•˜κ²Œ μ‚¬μš©ν•˜μ‹œκ³  μ‹ΆμœΌμ‹œλ‹€λ©΄ 우리의 μ• ν”Œλ¦¬μΌ€μ΄μ…˜μ„ λ‹€μš΄ λ°›μœΌμ„Έμš”.

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인지 <strong>평가</strong>

인지 평가

과학적 정확성이 κ²€μ¦λ˜κ³  운영 νš¨μœ¨μ„±μ— μ΅œμ ν™”λœ 디지털 평가

2,635,592 λ…νŠΉν•œ 평가

5,133 μ „λ¬Έκ°€

전문적이고 개인적인 μš©λ„λ‘œ μ‚¬μš©ν•  수 μžˆλŠ” ν˜μ‹ μ μΈ μ΅œμ‹  μžκ°€ 관리 인지 ν…ŒμŠ€νŠΈλ‘œ 인지 μƒνƒœλ₯Ό ν‰κ°€ν•˜μ„Έμš”. 인지 ν‰κ°€μ—μ„œ νŽΈμ˜μ„±, μ •ν™•μ„± 및 μœ μ—°μ„±μ˜ μƒˆλ‘œμš΄ μ‹œλŒ€λ₯Ό μ—΄λ‹€.

λ‹Ήμ‚¬μ˜ ν˜μ‹ μ μΈ 디지털 인지 ν…ŒμŠ€νŠΈ 도ꡬλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λ©΄ 전에 μ—†λ˜ λ°©μ‹μœΌλ‘œ 인지 κΈ°λŠ₯을 ν‰κ°€ν•˜κ³  λͺ¨λ‹ˆν„°λ§ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μžμ‹ μ˜ μ§‘μ΄λ‚˜ μ „λ¬Έκ°€ μ‚¬λ¬΄μ‹€μ˜ νŽΈμ•ˆν•¨μ„ μ„ ν˜Έν•˜λ“  관계없이 λ‹Ήμ‚¬μ˜ λ„κ΅¬λŠ” κ·€ν•˜μ˜ μš”κ΅¬μ— μ μ‘ν•˜κ³  μ‹ μ†ν•˜κ³  효율적인 관리λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€.

μžκ°€ 관리 κΈ°λŠ₯으둜 인지 ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•˜λŠ” 방법을 자유둭게 μ„ νƒν•˜μ‹­μ‹œμ˜€. 더 이상 μ˜ˆμ•½λœ μ•½μ†μ΄λ‚˜ μ™ΈλΆ€ 쒅속성이 μ—†μŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ‹Ήμ‚¬μ˜ 도ꡬλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λ©΄ μ„ ν˜Έν•˜λŠ” ν™˜κ²½μ—μ„œ μžμ‹ μ˜ μ†λ„λ‘œ νŽΈμ•ˆν•˜κ²Œ 인지 λŠ₯λ ₯을 λ…λ¦½μ μœΌλ‘œ 평가할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

의료 μ „λ¬Έκ°€, 연ꡬ원 λ˜λŠ” 인지 ν–₯상을 μΆ”κ΅¬ν•˜λŠ” κ°œμΈμ΄λ“  관계없이 λ‹Ήμ‚¬μ˜ 디지털 λ„κ΅¬λŠ” νƒ€μ˜ 좔쒅을 λΆˆν—ˆν•˜λŠ” μ •ν™•μ„±κ³Ό 신뒰성을 μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. κ·€ν•˜μ˜ 인지 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” μ •ν™•ν•˜κ³  의미 μžˆλŠ” κ²°κ³Όλ₯Ό 보μž₯ν•˜λŠ” 과학적 μ—„κ²©ν•¨μœΌλ‘œ μˆ˜ν–‰λ˜λ―€λ‘œ μ•ˆμ‹¬ν•˜μ‹­μ‹œμ˜€.

인지 ν‰κ°€μ˜ λ―Έλž˜μ— μ˜€μ‹  것을 ν™˜μ˜ν•˜λ©° μ‚¬μš©μ΄ μ–Όλ§ˆλ‚˜ 쉽고 νŽΈλ¦¬ν•œμ§€ μ•Œμ•„λ³΄μ‹­μ‹œμ˜€. 인지 과정에 도움이 λ˜λ„λ‘ μ„€κ³„λœ μ΅œμ²¨λ‹¨ 디지털 도ꡬλ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ μž„μƒ ν™˜κ²½κ³Ό κ°€μ •μ—μ„œ 인지 ν…ŒμŠ€νŠΈμ— μ‰½κ²Œ μ•‘μ„ΈμŠ€ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λͺ¨λ“  κ°€λŠ₯성을 즐기고 μ΄μ „κ³ΌλŠ” μ „ν˜€ λ‹€λ₯Έ 인지 건강에 λŒ€ν•œ κ·€μ€‘ν•œ 정보λ₯Ό μ–»μœΌμ‹­μ‹œμ˜€.

각 μ‹ κ²½ 심리학적 평가 λ°°ν„°λ¦¬λŠ” νŠΉμ •μΈμ§€ μž₯μ•  λ˜λŠ” 결함을 κ°μ§€ν•˜λŠ” 것을 λͺ©ν‘œλ‘œ ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 μ •λ³΄λŠ” μ μ ˆν•œ μ€‘μž¬ 진단을 내리고 ν™˜μžμ˜ μž¬ν™œμ„ λͺ¨λ‹ˆν„°λ§ ν•˜κΈ°μœ„ν•œ 기초λ₯Ό κ΅¬μ„±ν•˜κΈ° λ•Œλ¬Έμ— μ „λ¬Έκ°€μ—κ²Œ 맀우 κ°€μΉ˜κ°€ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€ *.

이용 κ°€λŠ₯ν•œ 평가

  • 일반적 인지 평가 (CAB) 일반 인지 ν‰κ°€λŠ” 병리가 μžˆκ±°λ‚˜ μ—†λŠ” μ‚¬μš©μžμ˜ 인지 ν”„λ‘œν•„μ„ ν‰κ°€ν•˜λ„λ‘ μ„€κ³„λœ 신경인지 ν…ŒμŠ€νŠΈμ˜ μ™„μ „ν•œ λ°°ν„°λ¦¬μž…λ‹ˆλ‹€. κ°€λŠ₯ν•œ 인지 결손을 μ‹λ³„ν•˜κ³  각각의 μ•…ν™” μˆ˜μ€€μ„ 감지할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 총 22개의 인지 λŠ₯λ ₯을 μΈ‘μ •ν•˜λŠ” 17개의 μž‘μ—…μœΌλ‘œ κ΅¬μ„±λ˜μ–΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μž‘μ—… κΈ°μ–΅, 단기 κΈ°μ–΅, λͺ…λͺ…, 비언어적 κΈ°μ–΅, μŒμš΄ν•™μ  단기 κΈ°μ–΅, μ‹œκ°μ  단기 κΈ°μ–΅, λ¬Έλ§₯ κΈ°μ–΅, λΆ„ν•  주의, 집쀑 주의, μ–΅μ œ, λͺ¨λ‹ˆν„°λ§, 곡간 지각, 인식, μŠ€μΊλ‹μ΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ‹œκ°, μ‹œκ° 지각, μΆ”μ •, 청각 지각, 눈과 μ†μ˜ ν˜‘μ‘, λ°˜μ‘ μ‹œκ°„, 처리 속도, κ³„νš 및 인지 μœ μ—°μ„±.

    일반적 인지 ν‰κ°€λŠ” 단기 κΈ°μ–΅λ ₯, 손과 눈의 ν˜‘μ‘λ ₯ 및 초점과 κ³„νšν•˜κΈ° λ“± μ—¬λŸ¬κ°€μ§€ μˆ˜λ§Žμ€ 인지λŠ₯λ ₯듀을 μ™„λ²½νžˆ ν‰κ°€ν•˜κΈ° μœ„ν•˜μ—¬ μ œκ³΅λ©λ‹ˆλ‹€. 총 15가지 μ΄μƒμ˜ 인지λ ₯이 ν‰κ°€λ©λ‹ˆλ‹€.

    평가λ₯Ό μ™„λ£Œν•¨μœΌλ‘œμ¨ 인지λ ₯에 κ΄€ν•œ 더 넓은 μ‹œμ•Όλ₯Ό κ°€μ§€κ²Œ 되고, 어떀것이 강점이며 어떀것을 보완해야 ν•˜λŠ”μ§€μ— λŒ€ν•œ 결정을 내릴 수 있게 λ©λ‹ˆλ‹€. μ‹œμž‘ν•˜κΈ°

  • κΈ°μ–΅ 인지 평가(CAB-ME)λŠ” 단기 κΈ°μ–΅, μž‘μ—… κΈ°μ–΅, λͺ…λͺ… λ˜λŠ” 인식과 같은 μ€‘μš”ν•œ 인지 λŠ₯λ ₯에 λŒ€ν•œ μ •ν™•ν•œ 평가λ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 κΈ°μ–΅λ ₯ 인지 ν‰κ°€μ—μ„œλŠ” 총 5가지 μ΄μƒμ˜ 인지 기술이 μΈ‘μ •λ©λ‹ˆλ‹€.

    인지 평가λ₯Ό μ™„λ£Œν•˜λ©΄ 인지에 λŒ€ν•œ λ‹€μ–‘ν•œ 관점을 μ–»κ³  μ–΄λ–€ λŠ₯λ ₯이 κ°€μž₯ κ°•λ ₯ν•˜κ³  μ–΄λ–€ λŠ₯λ ₯이 ν•„μš”ν•œμ§€ 이해할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μ‹œμž‘ν•˜κΈ°
  • 독해λ ₯의 인지 평가 (CAB-RC) COGNIFIT_PRODUCT_DESCRIPTION_Mentalarithmetic Assessment

    독해 인지 평가(CAB-RC)λ₯Ό 톡해 μž‘μ—… κΈ°μ–΅, 단기 음운 κΈ°μ–΅ 및 단기 μ‹œκ° κΈ°μ–΅κ³Ό 같은 인지 λŠ₯λ ₯을 평가할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    일반 평가λ₯Ό μ™„λ£Œν•˜λ©΄ 당신은 λ‹Ήμ‹ μ˜ 인지에 λŒ€ν•œ λ‹€μ–‘ν•œ 관점을 얻을 것이고 λ‹Ήμ‹ μ˜ κ°€μž₯ κ°•λ ₯ν•œ λŠ₯λ ₯κ³Ό ν›ˆλ ¨μ΄ ν•„μš”ν•œ λŠ₯λ ₯을 μ΄ν•΄ν•˜κ²Œ 될 κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€.

    μ‹œμž‘ν•˜κΈ°
  • 65μ„Έ 이상을 μœ„ν•œ 인지 평가(CAB-AG)λŠ” μ‹œκ°μ  단기 κΈ°μ–΅, 손과 눈의 ν˜‘μ‘, λΆ„ν•  주의 및 인지 μœ μ—°μ„±κ³Ό 같은 λ§Žμ€ 인지 λŠ₯λ ₯을 ν‰κ°€ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 인지 ν‰κ°€μ—μ„œλŠ” 총 7개의 인지 기술이 μΈ‘μ •λ©λ‹ˆλ‹€.

    평가λ₯Ό μ™„λ£Œν•˜λ©΄ 인지에 λŒ€ν•œ λ‹€μ–‘ν•œ 관점을 μ–»κ³  μ–΄λ–€ λŠ₯λ ₯이 κ°€μž₯ κ°•λ ₯ν•˜κ³  μ–΄λ–€ λŠ₯λ ₯을 ν›ˆλ ¨ν•΄μ•Ό ν•˜λŠ”μ§€ μ΄ν•΄ν•˜κ²Œ λ©λ‹ˆλ‹€.

    μ‹œμž‘ν•˜κΈ°
  • μš΄μ „μžλ₯Ό μœ„ν•œ 인지 평가 (DAB) CogniFit의 μš΄μ „μžλ₯Ό μœ„ν•œ 인지 평가 (DAB)λŠ” μ°¨λŸ‰ μš΄μ „ μ‹œ μ‚¬μš©μžμ˜ λŠ₯λ ₯을 μ•Œλ €μ£ΌκΈ° μœ„ν•œ μ€€λΉ„λœ 톡합 인지 ν…ŒμŠ€νŠΈμž…λ‹ˆλ‹€. 12κ°€μ§€μ˜ μž‘μ—…μ„ ν†΅ν•˜μ—¬ 총 10κ°€μ§€μ˜ 인지 λŠ₯λ ₯을 μΈ‘μ •ν•©λ‹ˆλ‹€. λ‹€μŒμ˜ 인지 λŠ₯λ ₯을 μΈ‘μ •ν•©λ‹ˆλ‹€: μ‹œκ° 단기 κΈ°μ–΅, λΆ„ν•  주의, 초점, μ–΅μ œ, μ‹œμ•Ό, μ‹œκ° 주사, μΆ”μ •, 눈 κ³  μ†μ˜ ν˜‘μ‘λ ₯, 응닡 μ‹œκ°„κ³Ό 재λ§₯락화.

    μš΄μ „μžλ₯Ό μœ„ν•œ 인지 ν‰κ°€λŠ” 당신이 μš΄μ „ν•  λ•Œμ— μ‚¬μš©λ˜λŠ” μˆ˜λ§Žμ€ 인지λ ₯을 ν‰κ°€ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ μ œκ³΅λ©λ‹ˆλ‹€. 거리 μΈ‘μ •, 초점, 눈과 μ†μ˜ ν˜‘μ‘λ ₯κ³Ό μ²˜λ¦¬μ†λ„ 및 μ‘λ‹΅μ‹œκ°„μ„ ν¬ν•¨ν•œ 총 10가지 μ΄μƒμ˜ 인지λ ₯을 μΈ‘μ •ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μš΄μ „ 평가λ₯Ό μ™„λ£Œν•¨μœΌλ‘œμ¨ 인지λ ₯에 κ΄€ν•œ λ‹€μ–‘ν•œ μ‹œμ•Όλ₯Ό 얻을 수 있으며, μš΄μ „ 쀑 μ–΄λ–€ 것이 μžμ‹ μ˜ 강점이고 μ–΄λ–€ 것을 보완해야 ν•˜λŠ”μ§€μ— λŒ€ν•΄ 더 λ‚˜μ€ 이해λ₯Ό 얻을 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μ‹œμž‘ν•˜κΈ°
  • μ‘°μ •λ ₯을 μœ„ν•œ 인지 평가 (CAB-CO) COGNIFIT_PRODUCT_DESCRIPTION_Coordination Assessment

    CAB-CO(Cognitive Assessment of Coordination)λŠ” μ–΅μ œ, 눈과 μ†μ˜ ν˜‘μ‘ λ˜λŠ” 처리 속도와 같은 κ΄€λ ¨ 인지 λŠ₯λ ₯에 λŒ€ν•œ μ •ν™•ν•œ 평가λ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 μ‘°μ • 인지 ν‰κ°€μ—μ„œλŠ” 총 4개의 인지 기술이 μΈ‘μ •λ©λ‹ˆλ‹€.

    인지 평가λ₯Ό μ™„λ£Œν•˜λ©΄ 인지에 λŒ€ν•œ λ‹€μ–‘ν•œ 견해λ₯Ό 얻을 수 있으며 μ–΄λ–€ λŠ₯λ ₯이 κ°€μž₯ κ°•λ ₯ν•˜κ³  μ–΄λ–€ λŠ₯λ ₯을 ν›ˆλ ¨ν•΄μ•Ό ν•˜λŠ”μ§€ 이해할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μ‹œμž‘ν•˜κΈ°
  • 주의λ ₯을 μœ„ν•œ 인지 평가 (CAB-AT) COGNIFIT_PRODUCT_DESCRIPTION_Concentration Assessment

    CAB-AT(Cognitive Assessment of Concentration)λŠ” 주의 집쀑, μ–΅μ œ λ˜λŠ” λͺ¨λ‹ˆν„°λ§κ³Ό 같은 κ΄€λ ¨ 인지 κΈ°μˆ μ— λŒ€ν•œ μ •ν™•ν•œ 평가λ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 집쀑 인지 ν‰κ°€μ—μ„œλŠ” 총 4개의 인지 기술이 μΈ‘μ •λ©λ‹ˆλ‹€.

    인지 평가λ₯Ό μ™„λ£Œν•˜λ©΄ 인지에 λŒ€ν•œ λ‹€μ–‘ν•œ 관점을 μ–»κ³  μ–΄λ–€ 기술이 κ°€μž₯ κ°•λ ₯ν•˜κ³  μ–΄λ–€ 기술이 ν•„μš”ν•œμ§€ 이해할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν›ˆλ ¨ν•˜μ‹­μ‹œμ˜€.

    μ‹œμž‘ν•˜κΈ°
  • 지각λ ₯을 μœ„ν•œ 인지 평가 (CAB-PC) COGNIFIT_PRODUCT_DESCRIPTION_Perception Assessment

    인지 평가(CAB-PC)λŠ” μ‹œκ°μ  지각, 평가 λ˜λŠ” 인식과 같은 μ€‘μš”ν•œ 인지 λŠ₯λ ₯에 λŒ€ν•œ μ •ν™•ν•œ 평가λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 인지 λŠ₯λ ₯ ν‰κ°€μ—μ„œλŠ” 총 5가지 μ΄μƒμ˜ 인지 λŠ₯λ ₯이 μΈ‘μ •λ©λ‹ˆλ‹€.

    인지 평가λ₯Ό μ™„λ£Œν•˜λ©΄ 인지 λŠ₯λ ₯에 λŒ€ν•œ λ‹€μ–‘ν•œ 관점을 μ–»κ³  μ–΄λ–€ λŠ₯λ ₯이 κ°€μž₯ κ°•λ ₯ν•˜κ³  μ–΄λ–€ λŠ₯λ ₯이 ν•„μš”ν•œμ§€ 이해할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν›ˆλ ¨μ΄ ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μ‹œμž‘ν•˜κΈ°
  • μΆ”λ‘ μ˜ 인지 평가(CAB-RS)λŠ” μž‘μ—… κΈ°μ–΅, 처리 속도, λͺ¨λ‹ˆν„°λ§ 및 κ³„νšκ³Ό 같은 κ΄€λ ¨ 인지 κΈ°μˆ μ— λŒ€ν•œ μ •ν™•ν•œ 평가λ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 좔둠에 λŒ€ν•œ 인지 ν‰κ°€μ—μ„œλŠ” 총 5가지 μ΄μƒμ˜ 인지 λŠ₯λ ₯이 μΈ‘μ •λ©λ‹ˆλ‹€.

    인지 평가λ₯Ό μ™„λ£Œν•˜λ©΄ 인지에 λŒ€ν•œ λ‹€μ–‘ν•œ 관점을 μ–»κ³  μ–΄λ–€ λŠ₯λ ₯이 κ°€μž₯ κ°•λ ₯ν•˜κ³  μ–΄λ–€ λŠ₯λ ₯이 ν•„μš”ν•œμ§€ μ΄ν•΄ν•˜κ²Œ λ©λ‹ˆλ‹€. ν›ˆλ ¨μ΄ ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μ‹œμž‘ν•˜κΈ°
  • λͺ¨λ“  μ–΄λ¦°μ΄λŠ” κ³ μœ ν•˜λ©° κ³ μœ ν•œ λŠ₯λ ₯κ³Ό 과제λ₯Ό 가지고 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μš°λ¦¬λŠ” λͺ¨λ“  μ–΄λ¦°μ΄μ˜ 인지 λŠ₯λ ₯을 μ΄ν•΄ν•˜κ³  ν–₯μƒμ‹œμΌœ 학문적 성곡과 μ „λ°˜μ μΈ 행볡을 μœ„ν•œ 길을 닦기 μœ„ν•΄ κ³ μ•ˆλœ K-12 학생을 μœ„ν•œ λ§žμΆ€ν˜• μ „λ¬Έ 인지 평가λ₯Ό κ°œλ°œν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μ‹œμž‘ν•˜κΈ°
  • 이 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” Useful Field of Vision (UFOV)와 κ·Έ μ™Έ μ‹œκ°μ  λŠ₯λ ₯을 μΈ‘μ •ν•˜κΈ° μœ„ν•œ μ‹ κ²½ 심리학적 평가 도ꡬ듀에 μ˜κ°μ„ λ°›μ•„ μ œμž‘λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν•œ 지점을 바라보고 μžˆμ„ λ•Œ 받은 μ‹œκ°μ  μ •λ³΄μ˜ 양을 ν‰κ°€ν•˜κ³  이λ₯Ό 톡해 우리 μ‹œμ•Όμ˜ 정확성을 μ•Œμ•„λ΄…λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit의 Simon ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 같은 μ΄λ¦„μ˜ μž‘μ—…μ„ λ””μ§€ν„Έν™”ν•œ λ³΅μ œλ³Έμž…λ‹ˆλ‹€(Simon and Wolf, 1963). μž‘μ—…μ„ μˆ˜ν–‰ν•˜λ©΄ 사이먼 효과둜 μ•Œλ €μ§„ μ˜¬λ°”λ₯΄κ²Œ λ‹΅λ³€λœ 합동 μ‹œν—˜κ³Ό 합동 μ‹œν—˜ μ‚¬μ΄μ˜ λ°˜μ‘ μ‹œκ°„ 차이λ₯Ό 식별할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit의 TMT(Trail Making Test)λŠ” 같은 μ΄λ¦„μ˜ μž‘μ—…μ„ λ””μ§€ν„Έν™”ν•œ λ³΅μ œλ³Έμž…λ‹ˆλ‹€(Reitan, 1955; Reitan, 1958). 이 μž‘μ—…μ€ 처리 속도, 인지 μœ μ—°μ„±, 효과적인 μ‹œκ°μ  μŠ€μΊ”μ„ μˆ˜ν–‰ν•˜λŠ” λŠ₯λ ₯ 및 기타 κΈ°λ³Έ 집행 κΈ°λŠ₯을 ν…ŒμŠ€νŠΈν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit의 Eriksen's Flanker TestλŠ” 같은 μ΄λ¦„μ˜ μž‘μ—…μ„ λ””μ§€ν„Έν™”ν•œ λ³΅μ œλ³Έμž…λ‹ˆλ‹€(Eriksen and Eriksen, 1974). 이 μž‘μ—…μ€ μΈμ ‘ν•œ λΆ€μ μ ˆν•˜κ³  κ΄€λ ¨ μ—†λŠ” μ‹œκ°μ  μ •λ³΄μ˜ ν‘œμ‹œλ‘œ 인해 μ–Όλ§ˆλ‚˜ λ§Žμ€ 간섭이 μƒμ„±λ˜λŠ”μ§€ μΈ‘μ •ν•˜λ €κ³  ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • Deary-Liewald CogniFit ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” Deary-Liewald μž‘μ—…μ˜ 디지털 λ³΅μ œλ³Έμž…λ‹ˆλ‹€(Deary et al., 2010). μž‘μ—… μˆ˜ν–‰μ„ 톡해 κ°„λ‹¨ν•œ 상황(단일 λ²„νŠΌ 응닡)κ³Ό 보닀 λ³΅μž‘ν•œ 상황(λ„€ 가지 λŒ€μ•ˆ 응닡)μ—μ„œ μ‚¬μš©μžμ˜ λ°˜μ‘ μ‹œκ°„μ„ μΈ‘μ •ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit의 ν•˜λ…Έμ΄ νƒ€μ›Œ ν…ŒμŠ€νŠΈ(TOH)λŠ” 같은 μ΄λ¦„μ˜ μž‘μ—…μ„ λ””μ§€ν„Έν™”ν•œ λ³΅μ œλ³Έμž…λ‹ˆλ‹€(Hinz, 1989). 이 μž‘μ—…μ€ κ³„νš, μ‹œκ°μ  이미지, 좔상적 사고, μž‘μ—… κΈ°μ–΅ 및 자기 λͺ¨λ‹ˆν„°λ§κ³Ό 같은 μ‹€ν–‰ κΈ°λŠ₯κ³Ό 주둜 κ΄€λ ¨λœ 인지 λŠ₯λ ₯에 λŒ€ν•œ 정보λ₯Ό μ œκ³΅ν•˜μ—¬ λ³΅μž‘ν•œ 인지 절차의 고차원적 인지 문제 ν•΄κ²° 및 ν•™μŠ΅μ„ μΈ‘μ •ν•˜κ³ μž ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit λ°˜ν™˜ μ–΅μ œ(IOR) ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” λ™μŒμ΄μ˜μ–΄ μž‘μ—…μ˜ 디지털 λ³΅μ œλ³Έμž…λ‹ˆλ‹€(Posner & Cohen, 1984). 이 μž‘μ—…μ„ 톡해 μž‘μ—…κ³Ό κ΄€λ ¨ μ—†λŠ” 자극이 ν‘œμ‹œλ˜κΈ° μ΅œμ†Œ 300λ°€λ¦¬μ΄ˆ 전에 μœ„μΉ˜μ— μžˆλŠ” μžκ·Ήμ— 더 느리게 λ°˜μ‘ν•˜λŠ” μ‚¬λžŒλ“€λ‘œ κ΅¬μ„±λœ "λ°˜ν™˜ μ–΅μ œ"둜 μ•Œλ €μ§„ ν˜„μƒμ„ 평가할 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit Visual Episodic Memory TestλŠ” Memtrax λ©”λͺ¨λ¦¬ 평가 μž‘μ—…μ˜ λ²„μ „μž…λ‹ˆλ‹€(Ashford, 2005). 이 μž‘μ—…μ€ ν‘œμ‹œλœ 이미지가 이전에 ν‘œμ‹œλœ 적이 μžˆλŠ”μ§€ μ—¬λΆ€λ§Œ μ‹λ³„ν•˜λŠ” μ‹œκ°μ  νŠΉμ„±μ˜ ν•­λͺ©μ„ 톡해 μ—ν”Όμ†Œλ“œ λ©”λͺ¨λ¦¬λ₯Ό μΈ‘μ •ν•˜λ €κ³  ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit ν”„λ‘œκ·Έλ ˆμ‹œλΈŒ 맀트릭슀 ν…ŒμŠ€νŠΈ(PM)λŠ” Raven의 ν‘œμ€€ ν”„λ‘œκ·Έλ ˆμ‹œλΈŒ 맀트릭슀 ν…ŒμŠ€νŠΈ(RSPM; Raven, 1936; Raven, 1938)λ₯Ό 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 μž‘μ—…μ€ 지λŠ₯의 κΈ°λ³Έ ꡬ성 μš”μ†ŒμΈ 좔상적 좔둠을 평가할 수 μžˆλ„λ‘ ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • 탐색 ν…ŒμŠ€νŠΈ SCAVI-RESTλŠ” Hooper(1983)의 Hooper Visual Organization Task(VOT) ν…ŒμŠ€νŠΈμ—μ„œ μ˜κ°μ„ λ°›μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 인지 ν‰κ°€λŠ” 덜 μ€‘μš”ν•œ λ‹€λ₯Έ 자극으둜 λ‘˜λŸ¬μ‹ΈμΈ μžκ·Ήμ„ μ°ΎκΈ° μœ„ν•΄ μ‹œκ°μ  μŠ€μΊλ‹ 및 λ°˜μ‘ μ‹œκ°„μ„ μΈ‘μ •ν•˜λŠ” 역할을 ν•©λ‹ˆλ‹€. μ²˜μŒμ—λŠ” λ‚˜μ€‘μ— 보닀 ꡬ체적인 μŠ€μΊ”μ„ μˆ˜ν–‰ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ 일반적인 μˆ˜μ€€μ—μ„œ μ»¨ν…μŠ€νŠΈλ₯Ό 쑰사해야 ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • Continuous Performance Test (CPT)에 κΈ°λ°˜ν•˜μ—¬ λ§Œλ“€μ–΄μ§„ 이 ν›ˆλ ¨μ—μ„œ μ§€μ†μ μœΌλ‘œ λ³€ν™”ν•˜λŠ” 색깔에 λŒ€ν•΄ 제 μ‹œκ°„μ— λ°˜μ‘ν•˜μ—¬ μ‚¬μš©μžμ˜ μ–΅μ œλ ₯κ³Ό 인지 μœ μ—°μ„± 및 주의 집쀑λ ₯을 νŒλ‹¨ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit 선택적 주의λ ₯ ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 고전적인 d2 ν…ŒμŠ€νŠΈ(Brickenkamp, 1962)λ₯Ό 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 μž‘μ—…μ€ 특히 μ‚¬μš©μžμ˜ 선택적 주의λ₯Ό μΈ‘μ •ν•˜λŠ” 데 λͺ©μ μ΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit 지속 주의λ ₯ λ°˜μ‘ ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 같은 μ΄λ¦„μ˜ 고전적인 μž‘μ—…μ„ 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€(SART; Robertson et al., 1977). 이 μž‘μ—…μ€ 특히 μ‚¬μš©μžμ˜ 지속적인 관심을 μΈ‘μ •ν•˜λŠ” 데 λͺ©μ μ΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit μ‹œκ°μ  쑰직 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” Hooper의 λ™μΌν•œ μ΄λ¦„μ˜ 고전적인 μž‘μ—…(VOT; Hooper, 1983; Merten, 2004)을 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 μž‘μ—…μ€ 특히 μ‚¬μš©μžμ˜ μ‹œκ°μ  ꡬ성과 μ‹œκ°μ  인식을 μΈ‘μ •ν•˜λŠ” 것을 λͺ©ν‘œλ‘œ ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit의 IQbe ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” Raven의 ν‘œμ€€ ν”„λ‘œκ·Έλ ˆμ‹œλΈŒ 맀트릭슀 ν…ŒμŠ€νŠΈ(RSPM; Raven, 1936; Raven, 1938)λ₯Ό 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 μž‘μ—…μ€ 3D ν™˜κ²½μ—μ„œ μ‘°μž‘μ μΈ λ°©μ‹μœΌλ‘œ 좔상적 좔둠을 ν‰κ°€ν•˜κ³  μ‘°μž‘-μ‹€ν–‰ 지λŠ₯ μ§€μˆ˜(IQ)에 λŒ€ν•œ μΆ”μ •μΉ˜λ₯Ό μ œκ³΅ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 μ μˆ˜λŠ” 18μ„Έμ—μ„œ 55μ„Έ μ‚¬μ΄μ˜ 남성과 여성에 λŒ€ν•΄ κ²€μ¦λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • Ace Detector ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 더 짧고 더 κΉŒλ‹€λ‘­κ²Œ μˆ˜μ •λœ 4가지 CogniFit μž‘μ—… μ„ΈνŠΈλ‘œ κ΅¬μ„±λ©λ‹ˆλ‹€: νŽ„μŠ€ ν…ŒμŠ€νŠΈ(Halstead, 1947), μ‹œκ°μ  검색 ν…ŒμŠ€νŠΈ(Treisman & Gelade, 1980), 선택적 주의λ ₯ ν…ŒμŠ€νŠΈ(Brickenkamp, ​1962), 지속 λ°˜μ‘ 주의λ ₯ ν…ŒμŠ€νŠΈ(Robertson et al., 1997). 이 μž‘μ—…μ˜ λͺ©ν‘œλŠ” 특히 슀포츠 ν™˜κ²½μ—μ„œ μΈμ§€μ μœΌλ‘œ κ°€μž₯ μ˜ˆλ¦¬ν•˜κ³  ν™œλ™μ μΈ μ—˜λ¦¬νŠΈ μ„ μˆ˜λ₯Ό μ‹ μ†ν•˜κ²Œ μ‹λ³„ν•˜λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit μ–Έμ–΄ μœ μ°½μ„± ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 고전적인 F-A-S μž‘μ—…(Spreen & Benton, 1977)의 λ””μ§€ν„Έν™”λœ λ³΅μ œλ¬Όμž…λ‹ˆλ‹€. 이 μž‘μ—…μ„ 톡해 μ‚¬μš©μžμ˜ μ–Έμ–΄ μœ μ°½ν•¨, 즉 νŠΉμ • λ²”μ£Όμ˜ μœ νš¨ν•˜κ³  λšœλ ·ν•œ μ˜ˆμ‹œλ₯Ό λΆˆλŸ¬μΌμœΌν‚€λŠ” λŠ₯λ ₯을 μ•Œ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 이 μž‘μ—…μ„ μˆ˜ν–‰ν•˜λ €λ©΄ λ§ˆμ΄ν¬κ°€ μžˆλŠ” μž₯μΉ˜μ™€ 이λ₯Ό μ‚¬μš©ν•  수 μžˆλŠ” κΆŒν•œμ΄ ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit μ–΄νœ˜ ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 고전적인 Boston λͺ…λͺ… μž‘μ—…(Kaplan et al., 1983)κ³Ό WAIS-III μ–΄νœ˜ ν…ŒμŠ€νŠΈ(Wechsler, 1997)λ₯Ό λ””μ§€ν„Έν™”ν•˜μ—¬ μž¬ν•΄μ„ν•œ κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€. 이 μž‘μ—…μ„ 톡해 μš°λ¦¬λŠ” μ‚¬μš©μžμ˜ μ–΄νœ˜ 및 λͺ…λͺ… μˆ˜μ€€, 즉 κ·Έ μ‚¬λžŒμ˜ μ–Έμ–΄ μ–΄νœ˜μ§‘μ— μ ‘κ·Όν•  수 μžˆλŠ” λŠ₯λ ₯을 μ•Œ 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit 읽기 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” Woodcock Reading Mastery Test (Woodcock, 2011) 와 같은 고전적인 읽기 이해λ ₯ ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€. λ³Έ κ³Όμ œλŠ” ν…μŠ€νŠΈλ₯Ό μ†Œλ¦¬λ‚΄μ–΄ 읽고, 읽은 ν…μŠ€νŠΈμ— λŒ€ν•œ 일련의 μ§ˆλ¬Έμ— λŒ€ν•œ 닡변을 톡해 μ‚¬μš©μžμ˜ 속도, μ •ν™•μ„±, 독해λ ₯을 μΈ‘μ •ν•˜κ³ μž ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit μ–Έμ–΄ μ„€λͺ… ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” λ³΄μŠ€ν„΄ 진단 싀어증 검사(BDAE; Goodglass & Kaplan, 1972)의 μΏ ν‚€ λ„λ‚œ 이미지 μ„€λͺ… μž‘μ—…μ„ 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 ν™œλ™μ„ μ™„λ£Œν•˜λ €λ©΄ 이미지에 ν‘œμ‹œλ˜κ±°λ‚˜ λ°œμƒν•˜λŠ” λͺ¨λ“  일에 μ‹œκ°μ  주의λ₯Ό 기울이고 μ΄ν•΄ν•˜κ³  μ†Œλ¦¬λ‚΄μ–΄ 이름을 μ§€μ •ν•˜λŠ” 것이 ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit λ“£κΈ° 이해λ ₯ ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 동사 및 λ¬Έμž₯ ν…ŒμŠ€νŠΈ(VAST; Bastiaanse et al., 2003)에 ν¬ν•¨λœ λ¬Έμž₯ 이해λ ₯ ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 μž‘μ—…μ€ 일련의 청각적 μ„€λͺ…을 μ΄ν•΄ν•˜κ³  일련의 μ„Έ 가지 이미지 μ€‘μ—μ„œ 각 μ„€λͺ…μ˜ μ‹œκ°μ  ν‘œν˜„μ„ μ‹λ³„ν•˜λŠ” μ‚¬μš©μžμ˜ λŠ₯λ ₯을 ν‰κ°€ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • μ–Όκ΅΄ μž‘μ—… κΈ°μ–΅ λ²”μœ„ ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” μ‹œκ°μ  정보(μ–Όκ΅΄)와 언어적 정보(이름)에 λŒ€ν•œ Corsi 큐브 ν…ŒμŠ€νŠΈ(Corsi, 1972; Kessels et al., 2000; Wechsler, 1945) λ²„μ „μž…λ‹ˆλ‹€. 이 μž‘μ—…μ˜ λͺ©μ μ€ μ‚¬λžŒλ“€μ΄ 일상 μƒν™œμ—μ„œ μ²˜λ¦¬ν•˜λŠ” 것과 μœ μ‚¬ν•œ μžκ·Ήμ„ μ‚¬μš©ν•˜μ—¬ μž‘μ—… κΈ°μ–΅μ˜ λ²”μœ„λ₯Ό ν‰κ°€ν•˜λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • 인지 μœ μ—°μ„± ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” λ‹€μ–‘ν•œ μž…λ ₯을 μš”κ΅¬ν•˜λŠ” 고전적인 ν…ŒμŠ€νŠΈ(Basner et al., 2011; Berg, 1948; Greenberg, 1991; Reitan, 1955; Reitan, 1958; Stanford & Turner, 1995)μ—μ„œ μ˜κ°μ„ λ°›μ•„ μ„Έ 가지 λ‹€λ₯Έ λ‹¨κ³„λ‘œ κ΅¬μ„±λ©λ‹ˆλ‹€. μ‚¬μš©μžμ— μ˜ν•΄. 이 μž‘μ—…μ˜ λͺ©μ μ€ 각 λ‹¨κ³„μ—μ„œ μš”κ΅¬λ˜λŠ” 지침 변경에 적응할 수 μžˆλŠ” λŠ₯λ ₯을 μ‹λ³„ν•˜μ—¬ μ‚¬μš©μžμ˜ 인지적 μœ μ—°μ„±μ„ ν‰κ°€ν•˜λŠ” κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • CogniFit의 λ‹¨μˆœν™”λœ μ—λ¦­μŠ¨ ν”Œλž­μ»€ ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 같은 μ΄λ¦„μ˜ 과제(μ—λ¦­μŠ¨κ³Ό μ—λ¦­μŠ¨, 1974)의 더 짧은 λ””μ§€ν„Έν™”λœ λ³΅μ œλ³Έμž…λ‹ˆλ‹€. 이 κ³Όμ œλŠ” μΈμ ‘ν•œ λΆˆμΌμΉ˜ν•˜κ³  λ¬΄κ΄€ν•œ μ‹œκ° μ •λ³΄μ˜ μ œμ‹œλ‘œ 인해 μ–Όλ§ˆλ‚˜ λ§Žμ€ 간섭이 λ°œμƒν•˜λŠ”μ§€ μΈ‘μ •ν•˜λ €κ³  ν•˜μ§€λ§Œ 쀑립적인 μ‹œλ„λŠ” ν”Όν•©λ‹ˆλ‹€. λΆˆμΌμΉ˜ν•˜κ³  μΌμΉ˜ν•˜λŠ” μ‹œλ„μ— μ˜¬λ°”λ₯΄κ²Œ λ°˜μ‘ν•œ λ°˜μ‘ μ‹œκ°„μ˜ μ°¨μ΄λŠ” ν”Œλž­μ»€ 효과둜 μ•Œλ €μ Έ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • REST-HECOOR 속도 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” NEPSY 평가 배터리(Korkman et al., 1998)의 고전적인 손가락 νƒœν•‘ ν…ŒμŠ€νŠΈμ—μ„œ μ˜κ°μ„ λ°›μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν…ŒμŠ€ν„°λŠ” ν™”λ©΄μ˜ μ •μ˜λœ μ˜μ—­μ—μ„œ 마우슀 λ˜λŠ” ν„°μΉ˜ 슀크린 μž₯치λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 경우 μ†κ°€λ½μœΌλ‘œ 10초 이내에 μ΅œλŒ€ν•œ λΉ λ₯΄κ²Œ 클릭해야 ν•©λ‹ˆλ‹€. λ°μ΄ν„°λŠ” ν• λ‹Ήλœ μ‹œκ°„ λ™μ•ˆμ˜ 클릭 수, μ •μ˜λœ μ˜μ—­ λ‚΄ 클릭 수, μ˜μ—­ μ™ΈλΆ€ 클릭 수둜 μˆ˜μ§‘λ©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • REST-SPER Resolution TestλŠ” Go/No Go Task(Gordon & Caramazza, 1982), Continuous Performance Test(Conners, 1989; Epstein et al., 2001) 및 Surveillance Task. Psychomotor( Dinges & Powell, 1985). μ‹œν—˜μ— μ‘μ‹œν•˜λŠ” μ‚¬λžŒμ€ 화면에 λ‚˜νƒ€λ‚˜λŠ” 원을 λΉ λ₯΄κ²Œ ν΄λ¦­ν•˜κ³  μœ‘κ°ν˜•μ΄ λ‚˜νƒ€λ‚˜λ©΄ λ¬΄μ‹œν•΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. κ³Όμ œμ—λŠ” μ›λ§Œ 16개 ν•­λͺ©, 원과 μœ‘κ°ν˜•μ€ 8개 ν•­λͺ©μ΄ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 각 ν•­λͺ©μ— λŒ€ν•΄ 응닡 μ‹œκ°„, 응닡 정확도, μ»€μ„œμ—μ„œ λͺ©ν‘œ μ€‘μ‹¬κΉŒμ§€μ˜ 거리에 λŒ€ν•œ 데이터λ₯Ό μˆ˜μ§‘ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • REST-INH 처리 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 고전적인 Stroop ν…ŒμŠ€νŠΈ(Stroop, 1935)μ—μ„œ μ˜κ°μ„ λ°›μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€. μ°Έκ°€μžλŠ” ν™”λ©΄ 쀑앙 상단에 λ‚˜νƒ€λ‚  수 μžˆλŠ” ν…μŠ€νŠΈλ₯Ό λ¬΄μ‹œν•˜κ³  각 원 μ•ˆμ— μžˆλŠ” μˆ«μžμ— 관계없이 두 개의 원 쀑 κ°€μž₯ 큰 원을 λˆŒλŸ¬μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. 그런 λ‹€μŒ μˆ«μžκ°€ μƒˆκ²¨μ§„ μ›μ˜ 크기에 관계없이 κ°€μž₯ 높은 숫자λ₯Ό λˆ„λ₯΄λΌλŠ” λ©”μ‹œμ§€κ°€ ν‘œμ‹œλ©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • WOM-ASM μ‹œν€€μ‹± ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 고전적인 WAIS-III 직접 및 κ°„μ ‘ 숫자 ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€(Wechsler, 1997). μ‹œν—˜μ— μ‘μ‹œν•˜λŠ” μ‚¬λžŒμ€ 화면에 숫자둜 ν‘œμ‹œλ˜λŠ” 점점 더 κΈ΄ 숫자 μ‹œν€€μŠ€λ₯Ό κΈ°μ–΅ν•˜κ³  μž¬ν˜„ν•΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. μž‘μ—…μ€ 두 개의 숫자둜 μ‹œμž‘λ©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • EST-II μΆ”μ • ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” DPT(Duration Pattern Test)λ₯Ό 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€(Frota & Pereira, 2003). ν”Όν—˜μžλŠ” μœ„μ— μ œμ‹œλœ λͺ¨λΈμ˜ μ •ν™•ν•œ 지속 μ‹œκ°„μ„ μž¬ν˜„ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ 진행 쀑인 청각 μžκ·Ήμ„ μ€‘λ‹¨ν•˜λ„λ‘ μš”μ²­λ°›μŠ΅λ‹ˆλ‹€. μž‘μ—…μ˜ 첫 번째 λΆ€λΆ„μ—μ„œ μ• λ‹ˆλ©”μ΄μ…˜μ€ μžκ·Ήμ„ λ™λ°˜ν•©λ‹ˆλ‹€. μž‘μ—…μ˜ 두 번째 λΆ€λΆ„μ—μ„œ μžκ·Ήμ€ κ³ μ •λœ μƒνƒœλ‘œ μœ μ§€λ©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • UPDA-SHIF 동기화 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” λΉ„μ—”λ‚˜ ν…ŒμŠ€νŠΈ μ‹œμŠ€ν…œ(VST)을 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€(Whiteside, 2002). 이 κ³Όμ œμ—μ„œ μˆ˜ν—˜μžλŠ” 경둜λ₯Ό 따라 μ›€μ§μ΄λŠ” 곡을 주의 깊고 μ •ν™•ν•˜κ²Œ 따라야 ν•©λ‹ˆλ‹€. 곡의 쀑심과 μ‚¬μš©μžκ°€ μ΄λ™ν•œ μ»€μ„œ μ‚¬μ΄μ˜ 거리(ν”½μ…€)κ°€ κ³ λ €λ©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • VIPER-PLAN ν”„λ‘œκ·Έλž˜λ° ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 고전적인 Porteus 미둜 ν…ŒμŠ€νŠΈ(Porteus, 1950) 및 경둜 μ°ΎκΈ° ν…ŒμŠ€νŠΈ(NEPSY)(Korkman et al., 1998)λ₯Ό 참쑰둜 μ‚¬μš©ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μˆ˜ν—˜μžμ—κ²Œ 막닀λ₯Έ 골λͺ©μ΄ μžˆλŠ” λ‹€μ–‘ν•œ λ―Έλ‘œκ°€ μ œμ‹œλ˜λ©° κ°€λŠ₯ν•œ ν•œ 적은 λ‹¨κ³„λ‘œ κ°€λŠ₯ν•œ ν•œ 빨리 μ²˜μŒλΆ€ν„° λκΉŒμ§€ 미둜λ₯Ό μ„±κ³΅μ μœΌλ‘œ 톡과해야 ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • WOM-REST 인식 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 고전적인 기호 검색 ν…ŒμŠ€νŠΈ(WAIS)(Wechsler, 1997), μœ„μŠ€μ½˜μ‹  μΉ΄λ“œ μ •λ ¬ ν…ŒμŠ€νŠΈ(WCST)(Heaton, 1981) 및 Raven의 점진적 ν–‰λ ¬ ν…ŒμŠ€νŠΈ(Raven, 1936)λ₯Ό 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 μž‘μ—…μ—μ„œλŠ” μ„Έ 개의 개체 μ‹œν€€μŠ€κ°€ ν™”λ©΄ 쀑앙에 ν‘œμ‹œλ©λ‹ˆλ‹€. ν‰κ°€μžλŠ” 첫 번째 ν™”λ©΄μ—μ„œ μ΄λŸ¬ν•œ μžκ·Ήμ„ κΈ°μ–΅ν•˜κ³  두 번째 ν™”λ©΄μ—μ„œ 4개의 트리였 μ‹œν€€μŠ€ μ€‘μ—μ„œ 인식해야 ν•©λ‹ˆλ‹€. μ •λ‹΅ 수λ₯Ό κ³ λ €ν•˜μ—¬ 정확도 λ°±λΆ„μœ¨μ„ κ³„μ‚°ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • INH-REST 동등성 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 고전적인 Stroop ν…ŒμŠ€νŠΈ(Stroop, 1935)λ₯Ό 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€. μ°Έκ°€μžλŠ” ν™”λ©΄μ˜ 색상 이름이 ν•΄λ‹Ή μƒ‰μƒμœΌλ‘œ μΈμ‡„λœ κ²½μš°μ—λ§Œ μŠ€νŽ˜μ΄μŠ€λ°”(이동)λ₯Ό λˆ„λ₯΄κ³ , κΈ€μžμ˜ 색상이 색상 이름과 μΌμΉ˜ν•˜μ§€ μ•Šμ„ 경우 λˆ„λ₯΄μ§€(노이동)ν•˜μ§€ μ•Šλ„λ‘ ν•©λ‹ˆλ‹€. μΈμ‡„λœ 색상.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • HECOOR μ‘°μ • ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 고전적인 트레일 메이킹 ν…ŒμŠ€νŠΈ(Reitan, 1955)와 λΉ„μ—”λ‚˜ ν…ŒμŠ€νŠΈ μ‹œμŠ€ν…œ(Whiteside, 2002)μ—μ„œ μ˜κ°μ„ λ°›μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•˜λŠ” μ‚¬λžŒμ€ λΆˆν™•μ‹€ν•œ 경둜둜 μ›€μ§μ΄λŠ” 곡을 마우슀(λ˜λŠ” λͺ¨λ°”일 μž₯치λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 경우 ν™”λ©΄μ˜ 디지털 μ‘°μ΄μŠ€ν‹±)둜 따라야 ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • VISMEM-PLAN 농도 μ‹œν—˜μ€ Corsi block-tapping test(Corsi, 1972; Kessels et al., 2000; Wechsler, 1945)λ₯Ό κΈ°μ€€μœΌλ‘œ μ‚¬μš©ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. μž‘μ—…μ˜ 첫 번째 λΆ€λΆ„μ—μ„œλŠ” κ³ μ •λœ 원 μ„ΈνŠΈ λ‚΄μ—μ„œ 일뢀 원이 μ‘°λͺ…λ©λ‹ˆλ‹€. μ‹œν—˜μ— μ‘μ‹œν•˜λŠ” μ‚¬λžŒμ€ μ–΄λ–€ 원이 μ‘°λͺ…을 λ°›μ•˜λŠ”μ§€ κΈ°μ–΅ν•˜κ³  μ˜¬λ°”λ₯Έ μˆœμ„œλ‘œ μˆœμ„œλ₯Ό μž¬ν˜„ν•΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. μž‘μ—…μ˜ 두 번째 λΆ€λΆ„μ—μ„œλŠ” μ‚¬μš©μžκ°€ 정보λ₯Ό μœ μ§€ν•΄μ•Ό ν•˜λŠ” μ‹œκ°„μ„ 늘리기 μœ„ν•΄ 첫 번째 ν™”λ©΄κ³Ό 두 번째 ν™”λ©΄ 사이에 4초의 지연이 μΆ”κ°€λ©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • VIPER-NAM λ””μ½”λ”© ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” λ³΄μŠ€ν„΄ λͺ…λͺ… ν…ŒμŠ€νŠΈ(Kaplan et al., 1983)와 WAIS-III μ–΄νœ˜ ν…ŒμŠ€νŠΈ(Wechsler, 1997)μ—μ„œ μ˜κ°μ„ λ°›μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€. ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•˜λŠ” μ‚¬λžŒμ€ 화면에 ν‘œμ‹œλœ λ„€ κΈ€μž 쀑 μ œμ‹œλœ 개체 μ΄λ¦„μ˜ 첫 κΈ€μžλ₯Ό 클릭해야 ν•©λ‹ˆλ‹€. 예λ₯Ό λ“€μ–΄, "Apple" μ΄λ―Έμ§€μ˜ 경우, κ²€μ‚¬μžλŠ” "M" 문자λ₯Ό 클릭해야 ν•˜μ§€λ§Œ 화면에 ν‘œμ‹œλ˜λŠ” 3개의 μ˜€λ‹΅(C, P, A)을 ν΄λ¦­ν•΄μ„œλŠ” μ•ˆ λ©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • COM-NAM 식별 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” λ³΄μŠ€ν„΄ λͺ…λͺ… ν…ŒμŠ€νŠΈ(Kaplan et al., 1983)와 WAIS-III μ–΄νœ˜ ν…ŒμŠ€νŠΈ(Wechsler, 1997)λ₯Ό 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€. ν‘œμ‹œλœ 각 κ°œμ²΄μ— λŒ€ν•΄ κ²€μ‚¬μžλŠ” μ„Έ 가지 κ°€λŠ₯μ„± μ€‘μ—μ„œ 선택해야 ν•©λ‹ˆλ‹€. 1) κ°œμ²΄κ°€ κ³Όμ œμ—μ„œ 처음으둜 μ œμ‹œλ¨, 2) κ°œμ²΄κ°€ λ§ˆμ§€λ§‰μœΌλ‘œ λ‚˜νƒ€λ‚¬μ„ λ•Œ 큰 μ†Œλ¦¬λ‘œ μ½ν˜€μ‘Œμ„ λ•Œ, λ˜λŠ” 3) κ°œμ²΄κ°€ λ§ˆμ§€λ§‰μœΌλ‘œ λ‚˜νƒ€λ‚¬μ„ λ•Œ. 사물을 μ΄λ―Έμ§€λ‘œ ν‘œν˜„ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • REST-COM 쑰회 ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 고전적인 λ³΄μŠ€ν„΄ λͺ…λͺ… ν…ŒμŠ€νŠΈ(Kaplan et al., 1983), WAIS-III μ–΄νœ˜ ν…ŒμŠ€νŠΈ(Wechsler, 1997), 주의 λ³€μˆ˜ ν…ŒμŠ€νŠΈ(Greenberg et al., 1996) 및 Rey'sλ₯Ό 참고둜 ν–ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 청각 μ–Έμ–΄ ν•™μŠ΅ ν…ŒμŠ€νŠΈ(Schmidt, 1994). 일련의 κ°œμ²΄κ°€ ν‘œμ‹œλ©λ‹ˆλ‹€. μƒˆλ‘œμš΄ 개체 μ§‘ν•©μ—μ„œ ν…ŒμŠ€ν„°λŠ” 이전에 ν‘œμ‹œλœ 개체만 인식해야 ν•©λ‹ˆλ‹€. 이 μƒˆλ‘œμš΄ μ‹œλ¦¬μ¦ˆλŠ” μ΄λ―Έμ§€λ‚˜ 말둜 ν‘œν˜„ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • EST-I μΆ”μ • ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” Biber Cognitive Estimation Test(Goldstein et al., 1996)μ—μ„œ μ˜κ°μ„ λ°›μ•˜μŠ΅λ‹ˆλ‹€. 첫 번째 λΆ€λΆ„μ—μ„œ μˆ˜ν—˜μžλŠ” 두 개의 곡 쀑 μ–΄λŠ 것이 더 빨리 μ›€μ§μ΄λŠ”μ§€ κ²°μ •ν•΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. 두 번째 λΆ€λΆ„μ—μ„œλŠ” λ‹€λ₯Έ 곡이 μΆ”κ°€λ©λ‹ˆλ‹€. μ„Έ 번째 λΆ€λΆ„μ—μ„œ λ„€ 번째 곡이 μΆ”κ°€λ˜κ³  μ–΄λ–€ 곡이 λΉ¨κ°„ 곡보닀 두 λ°° λΉ λ₯΄κ²Œ μ›€μ§μ΄λŠ”μ§€ ν‘œμ‹œλ˜μ–΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€. 4λΆ€μ—μ„œλŠ” 4개의 λ‹€λ₯Έ 경둜둜 μ›€μ§μ΄λŠ” 4개의 곡을 κ΄€μ°°ν•˜λ©΄μ„œ μ–΄λ–€ 곡이 λ¨Όμ € 쀑앙에 도달할지 μ΅œλŒ€ν•œ 빨리 κ²°μ •ν•΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • EST-III μΆ”μ • ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” Biber 인지 μΆ”μ • ν…ŒμŠ€νŠΈ(Goldstein et al., 1996)λ₯Ό 기반으둜 ν•©λ‹ˆλ‹€. 첫 번째 뢀뢄은 ν™”λ©΄μ˜ 개체 쀑 μ‚¬μš©μžλ‘œλΆ€ν„° κ°€μž₯ 멀리 μžˆλŠ” 개체λ₯Ό λ‚˜νƒ€λ‚΄λŠ” κ²ƒμœΌλ‘œ κ΅¬μ„±λ©λ‹ˆλ‹€. 두 번째 뢀뢄은 화면에 μžˆλŠ” 뢄홍색 κ³΅μ—μ„œ κ°€μž₯ 멀리 λ–¨μ–΄μ Έ μžˆλŠ” 개체λ₯Ό λ‚˜νƒ€λ‚΄λŠ” κ²ƒμœΌλ‘œ κ΅¬μ„±λ©λ‹ˆλ‹€. μ„Έ 번째 뢀뢄은 두 물체가 뢄홍색 κ³΅μ—μ„œ 같은 거리에 μžˆλŠ”μ§€ λ‚˜νƒ€λ‚΄λŠ” κ²ƒμœΌλ‘œ κ΅¬μ„±λ©λ‹ˆλ‹€. λ„€ 번째 뢀뢄은 μ–΄λ–€ 물체가 뢄홍색 곡과 같은 거리에 μžˆμ§€ μ•Šμ€μ§€λ₯Ό λ‚˜νƒ€λ‚΄λŠ” κ²ƒμœΌλ‘œ κ΅¬μ„±λ©λ‹ˆλ‹€. λ§ˆμ§€λ§‰μœΌλ‘œ λ‹€μ„― 번째 뢀뢄은 λͺ¨λΈκ³Ό κ³΅κ°„μ μœΌλ‘œ λ‹€λ₯΄κ²Œ λ°°μ—΄λœ 객체λ₯Ό 이미지 쀑 μ–΄λŠ 이미지에 ν‘œμ‹œν•˜λŠ” κ²ƒμœΌλ‘œ κ΅¬μ„±λ©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘
  • DIAT-SHIF λ™μ‹œμ„± ν…ŒμŠ€νŠΈλŠ” 고전적인 Stroop ν…ŒμŠ€νŠΈ(Stroop, 1935), Vienna ν…ŒμŠ€νŠΈ μ‹œμŠ€ν…œ(Whiteside, 2002) 및 주의 λ³€μˆ˜ ν…ŒμŠ€νŠΈ(Greenberg et al., 1996)μ—μ„œ λΉ„λ‘―λ©λ‹ˆλ‹€. μˆ˜ν—˜μžλŠ” ν™”λ©΄μ˜ λͺ¨λ“  λ°©ν–₯으둜 움직이고 νšŒμ „ν•˜λŠ” 곡을 μ •ν™•ν•˜κ²Œ 따라야 ν•˜λŠ” λ™μ‹œμ— λ‹€μ–‘ν•œ 슀트룹 ν…ŒμŠ€νŠΈλ₯Ό μˆ˜ν–‰ν•΄μ•Ό ν•©λ‹ˆλ‹€.

    μž‘μ—… μ‹œμž‘

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