Compression of redundant visual information improves feature discrimination in human vision

우리의 눈은 뇌가 세부적으로 처리할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 시각적 데이터에 끊임없이 노출됩니다. 이러한 정보의 홍수에 대처하기 위해, 시각 체계는 카메라처럼 단순히 모든 것을 기록하는 것이 아니라, 보이는 것을 선택하고 통합하며 압축합니다. 이 압축은 우리의 주변시, 즉 눈의 구석을 통해 사물을 보는 영역에서 가장 두드러지게 나타납니다. 이 영역에서 뇌는 종종 근처에 있는 물체들을 하나로 묶는데, 이로 인해 때로는 개별적으로 숫자를 세거나 구체적인 모양을 구별하는 것이 불가능해지기도 합니다. 이 현상은 주변 사물들이 서로 뭉쳐져 타겟을 가리는 '크라우딩(crowding, 혼잡)' 현상으로 알려져 있습니다. 이와 관련된 효과인 '중복 마스킹(redundancy masking)'은 동일한 항목들이 함께 제시될 때 발생합니다. 이 경우, 뇌는 똑같은 물체를 반복해서 보여주는 것이 불필요하다고 판단하여, 그 그룹을 실제 존재하는 것보다 더 적은 수의 항목으로 압축하는 것으로 보입니다. 예를 들어, 주변부에 세 개의 동일한 막대가 보일 때, 사람은 실제로 두 개만 보고 있다고 진심으로 인지할 수 있습니다.

오랫동안 과학자들은 이러한 종류의 압축이 필수적인 절충안이라고 가정해 왔습니다. 즉, 뇌가 세부 사항을 버림으로써 에너지와 처리 능력을 아끼지만, 그 대가로 정확도가 떨어진다는 것입니다. 사물이 병합될 때 시각 체계가 단순히 그 특징들을 평균화하여 흐릿하거나 왜곡된 지각을 초래한다는 것이 지배적인 견해였습니다. 그러나 한 새로운 연구가 이 아이디어에 도전합니다. 연구진은 단순하지만 심오한 질문을 던졌습니다: 중복된 정보를 압축하는 것이 실제로 우리의 시력을 악화시키는가, 아니면 남은 세부 사항을 오히려 더 명확하게 만드는가? 주변시에서 동일한 막대의 너비를 어떻게 인지하는지 테스트함으로써, 연구팀은 뇌가 반복되는 항목을 '숨길' 때 남은 항목들의 특징이 모든 항목이 보일 때보다 실제로 더 정확하게 판단된다는 것을 발견했습니다. 이는 시각 체계가 단순히 정보를 잃어버리는 수동적인 필터가 아니라, 필수적인 것을 날카롭게 하기 위해 불필요한 것을 버리는 능동적인 편집기임을 시사합니다.

이를 조사하기 위해 연구진은 인간 참가자를 대상으로 두 가지 실험을 수행했습니다. 그들은 회색 화면 위에 작은 검은색 막대들을 배치하고, 시야 중심에서 10도 떨어진 지점을 통해 측면으로 막대를 보도록 요청했습니다. 막대들은 3개, 4개 또는 5개씩 그룹으로 배열되었습니다. 막대를 잠시 본 후, 참가자들은 두 가지를 수행해야 했습니다. 첫째, 자신이 몇 개의 막대를 보았다고 생각하는지 보고하는 것이었습니다. 둘째, 중심 시야에 있는 단일 막대(또는 두 번째 실험에서의 그룹 형태의 막대들)를 자신이 주변시에서 인지했던 너비와 일치하도록 조정하는 것이었습니다. 연구진은 참가자들이 전체 크기를 바탕으로 막대의 개수를 추측하는 것을 방지하기 위해, 막대의 크기와 막대 사이의 간격을 세밀하게 조절하여 실제 존재하는 막대의 수와 상관없이 그룹의 총 길이가 동일하게 유지되도록 했습니다.

결과는 중복 마스킹이 빈번하게 일어나고 있음을 확인해 주었습니다. 세 개의 막대가 보일 때, 참가자들은 종종 두 개만 보았다고 보고했습니다. 네 개나 다섯 개의 막대가 보일 때도 실제 숫자보다 적게 보고하는 경우가 많았습니다. 이는 뇌가 동일한 항목의 지각을 제거함으로써 시각 입력을 실제로 압축하고 있음을 확인시켜 주었습니다. 결정적인 발견은 연구진이 사람들이 막대의 너비를 얼마나 정확하게 판단하는지 살펴보았을 때 나타났습니다. 참가자들이 모든 막대를 보았을 때(또는 정확한 숫자를 보고했을 때), 그들은 일관되게 막대의 너비를 과소평가했습니다. 이는 주변시에서 물체가 실제보다 작게 보이는 것으로 알려진 일반적인 한계입니다. 그러나 중복 마스킹이 발생했을 때(즉, 참가자들이 실제보다 적은 수의 막대를 보고했을 때), 그들의 너비 판단은 놀라울 정도로 정확했습니다. 사실, 참가자들이 더 적은 수의 막대를 인지했을 때 보고한 너비는 모든 막대를 보았을 때보다 실제 물리적 너비에 훨씬 더 가까웠습니다.

연구진은 또한 막대 사이의 간격도 측정했습니다. 그들은 참가자들이 더 적은 수의 막대를 인지했을 때, 남은 막대들 사이의 공간이 실제보다 더 크게 느껴진다는 것을 발견했습니다. 이러한 인지된 공간의 확장은 정확한 너비 판단과 결합되어, 개별 막대는 더 넓게 느껴지더라도 전체 그룹은 물리적인 크기보다 더 작게 느껴지게 만들었습니다. 뇌 내부에서 어떤 일이 일어나는지 이해하기 위해, 팀은 다양한 이론을 테스트하고자 컴퓨터 모델을 구축했습니다. 한 이론은 뇌가 누락된 막대의 정보를 마치 새로운 색을 만들기 위해 물감을 섞는 것처럼 남은 막대들에 합친다는 것이었습니다. 만약 이것이 사실이라면, 누락된 막대의 너비가 다른 막대들에 더해져서 그것들이 실제보다 훨씬 더 넓게 보여야 할 것입니다. 데이터는 이 가설을 배제했습니다. 모델은 뇌가 단순히 특징들을 평균화하는 것이 아님을 보여주었습니다. 대신, 뇌는 누락된 막대의 정보를 거의 완전히 버리는 동시에, 남아 있는 막대들의 표현을 교정하는 것처럼 보였습니다.

이 발견은 압축이 항상 세부 정보의 손실로 이어진다는 단순한 생각을 뒤집습니다. 이 연구는 시각 체계가 동일한 항목의 패턴을 마주할 때, 그 중복성을 인식하고 의식적인 인지에서 여분의 복사본을 제거한다는 것을 시사합니다. 하지만 이 과정이 남은 항목들을 왜곡된 상태로 남겨두기보다는, 오히려 그들의 표현을 정교하게 다듬는 것으로 보입니다. 뇌는 효과적으로 "이 세 개의 동일한 막대를 셀 필요는 없어, 그냥 하나가 어떻게 생겼는지만 알면 돼"라고 말하며, 그 과정에서 단일 항목에 대한 지각을 더욱 날카롭게 만듭니다. 연구진은 이러한 정확도의 향상이 정밀도의 손실 없이 이루어졌음을 발견했습니다. 즉, 참가자들은 더 많은 막대를 볼 때만큼이나 적은 막대를 볼 때도 판단의 일관성이 높았습니다.

연구는 또한 이 압축이 그룹의 전체적인 모양에 어떻게 영향을 미치는지 탐구했습니다. 인지된 막대 사이의 공간은 더 크게 느껴졌음에도 불구하고, 그룹의 전체 길이는 더 짧게 느껴졌습니다. 이는 뇌가 단순히 개별 특징을 바꾸는 것이 아니라 장면의 전체적인 공간 배치를 재구성하고 있음을 나타냅니다. 보이는 막대의 수, 너비, 그리고 간격에 대한 변화에도 불구하고, 그룹의 전체 밀도(전체 공간 대비 검은 막대의 양)는 놀라울 정도로 안정적이었습니다. 이는 뇌가 명확성을 높이기 위해 개별 항목의 구체적인 세부 사항을 변경할 용의가 있는 반면, 장면의 전체적인 질감이나 패턴에 대한 안정적인 감각은 유지하고 있음을 시사합니다.

이 결과는 시각 체계가 정보를 처리하는 방식에 대한 새로운 관점을 제공합니다. 주변시를 단순히 중앙 시야의 흐릿하고 저해상도인 버전으로서 세부 사항을 평균화하는 곳으로 보는 대신, 이 연구는 주변시가 정보를 능동적으로 관리하는 정교한 시스템임을 보여줍니다. 동일한 물체의 중복된 복사본을 식별하고 제거함으로써, 뇌는 남은 특징들을 더 높은 충실도로 표현하기 위해 자원을 확보합니다. 이 연구는 이 과정이 모든 종류의 물체나 모든 상황에서 작동한다고 주장하는 것은 아니지만, 동일한 항목들에 대해서는 의식적인 항목의 상실이 시각의 실패가 아님을 입증합니다. 대신, 그것은 뇌가 더 적게 봄으로써 세상을 더 명확하게 볼 수 있게 해주는 기능적인 전략입니다. 시각 체계는 때때로 전체 그림을 보는 가장 좋은 방법은 단순히 반복되는 부분들을 놓아주는 것임을 알고 있습니다.