55-74세 성인의 명사 범주 규준 조사
초록
배경 및 목적:
55-74세 성인의 명사 범주 규준(본보기 산출빈도와 전형성)을 조사하여 향후 신경언어장애 환자군의 이름대기 중재를 위한 치료자극 항목의 선정에 이용될 수 있는 기초자료로 활용하고자 한다.
방법:
정상 성인 401명이 연구에 참여하였다. 1단계(220명)에서는 총 10개 명사 범주(옷, 주방용품, 소지품, 채소, 가구, 교통수단, 학용품, 전자제품, 꽃, 동물)에 대한 생성이름대기를 각 1분간 실시하였다. 2단계(216명)에서는 1단계에서 얻은 결과로 각 범주별 본보기의 평균 반응수와 본보기 종류의 총수를 산정한 후, 각 범주별 상위 30위까지의 본보기들에 대한 의미전형성을 7점 척도로 평정하도록 하였다
결과:
50-70대 성인들의 의미 네트워크는 범주 유창성 과제의 범주 목록에 따라, 그리고 연령 및 성별에 따라 변별적으로 달라짐을 확인할 수 있었다.
논의 및 결론:
연구 결과는 연령에 기초한 의미 범주에 대한 정상규준 마련의 필요성을 보여준다. 본 연구는 향후 신경언어장애 환자군의 이름대기 중재 프로그램을 개발하는 데 있어 자극항목 선정 시 염두에 두어야 할 객관적인 기초자료를 제공하는 데 그 의의가 있다. 또한, 본 자료는 한국 성인의 의미적 구조나 의미자질을 이용한 이름대기 중재 효과를 살펴보는 후속 연구의 기초를 제공한다.
Keywords: 이름대기, 노년층, 범주 규준, 본보기, 전형성
Abstract
Objectives:
This study seeks to provide preliminary data on the production frequency and typicality of noun exemplars by semantic category for Korean adults age 55 to 74.
Methods:
A total of 401 individuals participated in the study. The study was divided into two parts. In experiment 1 (N=220), the subjects were given generative naming tasks from ten categories: clothing, kitchen utensils, personal belongings, vegetables, furniture, transportation, school supplies, electronic devices, flowers, and animals. In experiment 2 (N=216), the mean number of production and number of different words of noun exemplars were evaluated. The semantic typicality of each noun exemplar obtained from experiment 1 was also rated.
Results:
The category of items in fluency tasks, along with age and gender has a distinctive influence on the semantic networks of adults age 55 to 74.
Conclusion:
Our findings suggest that age-specific Korean category norms and data for semantic typicality are needed. In addition, these results are clinically meaningful given that they provide preliminary data to select stimuli item for naming treatment programs of patients with neurogenic language disorders. This study also provides a basis for future study on the internal structure of semantic networks in Korean adults and the efficacy of semantic feature analysis in naming treatment.
Keywords: Naming, Normal aging, Category norm, Exemplars, Typicality
통제단어연상검사(controlled oral word association test, COWAT; Lucas et al., 1998)는 범주화 지식과 구조를 활용하여 언어와 연관된 인지기능을 검사하는 방법 중 가장 보편적으로 사용되는 평가 방법이다( Chung, Hwang, & Hong, 2014). 제한된 시간 내에 특정 범주에 속하는 단어를 자발적으로 떠올려야 하므로, 사고의 생산성을 평가하는 전두엽/실행기능 검사로 많이 사용되고 있다. 따라서 전두엽 기능이 저하된 치매 환자의 언어기능을 평가하거나( Crossley, D’Arcy, & Rawson, 1997; Henry & Crawford, 2004) 뇌손상으로 인해 범주-특정적 손상을 보이는 실어증 환자에 대한 연구( Forde, 1999) 등에서 이 검사를 통해 특정 범주에 대한 개별 언어의 의미 지식 구조를 확인한다( Gõni et al., 2011; Kim & Kim, 2012). 실어증, 외상성 뇌손상, 퇴행성 치매 환자 등을 포함한 신경언어장애 환자들의 경우, 의미체계의 손상으로 인해 다양한 중증도에 걸쳐 이름대기 장애를 보이게 된다. 이때 적용할 수 있는 여러 가지 이름대기 치료 중, 의미체계를 강화하는 이름대기 중재 접근법에서 의미전형성(semantic typicality) ( Kiran & Thompson, 2003)이라는 개념을 도입하면서 인간이 갖고 있는 의미 지식의 구조가 어떻게 구성되어 있는지 연구하게 되었다. 의미전형성이란, 의미 범주 내에 속해 있는 본보기(exemplars)가 그 의미 범주를 대표하는 정도, 즉 전형적인 의미자질(semantic feature)을 어느 정도 갖고 있는가에 관한 지표이다( Kiran & Thompson, 2003). 여기서 우리는 ‘범주’와 ‘전형성’에 대해 명확히 정의할 필요가 있는데, 이는 이 두 가지 요소가 어휘 습득 과정( Rosch & Mervis, 1975)이나 어휘 산출 시 의미망(semantic network)의 어휘 간 연결 정도( Kim, 2010; Kiran, 2008)에 영향을 미치는 것으로 보고되고 있기 때문이다. 가령, ‘개’는 상위 범주로 ‘동물’ 또는 ‘가축’으로 불릴 수 있고, ‘마르티스’, ‘요크셔 테리어’와 같이 좀 더 구체적인 하위 범주로 불릴 수도 있다. 일반적으로 ‘개’와 같은 기본사물수준(basic object level) 또는 중간 수준이 빈번히 사용되며, 가장 쉽게 범주 상호 간의 구별을 가능하게 하므로 어휘 습득 과정에서도 일찍 습득되는 것으로 본다( Rosch & Mervis, 1975). 범주에 대한 개념과 의미 연결망 모델을 연관지어 설명해 보면, 동물 범주에 대한 통제단어연상검사 시, ‘참새, 비둘기, 사자, 하이에나, 개, 고양이’와 같은 반응을 보였다면, ‘참새, 비둘기’는 조류, ‘사자, 하이에나’는 야생 동물, ‘개, 고양이’는 네 발 달린 동물(가축)이라는 하위 범주로 분류할 수 있을 것이다. 이때 하위 범주 내의 동물들 간에는 유사도가 높게 나타나며, 이는 머릿속 사전에서 이 본보기들을 비슷한 범주로 인식하고 있고, 공통 속성을 지닌 개념으로 보기 때문에 다른 하위 범주 내의 개념들보다 더 강하게 연결되어 있다고 볼 수 있다( Collins & Loftus, 1975). 어떤 본보기가 그 범주에 포함될지의 여부를 결정하기 위해서는 해당 본보기가 그 범주의 원형에 얼마나 가까운지, 즉 얼마나 전형적인지를 고려해야 한다. 동물에 대한 통제단어연상검사를 통해 동물을 8개의 하위 범주로 나누고, 산출된 빈도수 50위까지의 본보기의 전형성을 조사한 국내 연구에서는 하위 범주 중, ‘가축’ 범주가 가장 전형성이 높은 것으로 나타났고, ‘곤충’ 범주가 가장 비전형적인 것으로 나타났다( Kim & Kim, 2012). 이러한 전형성에 대한 논의는 전형성이 언어적 기억력이나 어휘 인출 등의 다양한 인지 처리에 미치는 영향력을 살펴본 여러 연구들에서 이루어져 왔는데, 기억하여야 할 단어나 문장 내 포함된 단어들의 범주 전형성이 높을수록 기억 수행이 더욱 좋아지는 것으로 나타났다( Hasselhorn, 1992). 또한 범주 판단 과제(category verification task)에서도 전형성이 높은 본보기에서 청장년층의 반응 시간(response time)이 빨라지는 것으로 보고되었다( Kiran & Thompson, 2003). 그러나, 신경언어장애 환자들을 대상으로 전형적인 본보기와 비전형적인 본보기로 구분하여 이름대기 중재 효과를 살펴본 연구에서는 비전형적인 본보기를 사용한 어휘 인출 훈련이 훈련되지 않은 항목으로의 일반화를 더 효율적으로 촉진시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이 결과는 가장 전형적인 본보기, 즉 개념적으로 친숙도 높은( Hampton & Gardiner, 1983) 어휘를 먼저 훈련하는 것이 이름대기 중재 일반화에 더 긍정적인 영향을 미치는 것은 아님을 시사한다. 이처럼 어휘가 속한 범주와 그 어휘의 범주 내 전형성 수준이 여러 심리언어학적 과제 수행에 미치는 영향력을 고려해 본다면, 신경언어장애 환자를 대상으로 한 이름대기 중재 시 의미 범주에 대한 구분과 본보기의 전형성 요소는 치료자극을 선정하는 데 있어 매우 중요하게 고려되어야 할 것이다. 또한 연령에 따라 사회문화적 경험과 배경 지식, 사용 어휘가 달라지므로 명사 범주 내에서도 각 연령대별로 인출 요구도가 높은 어휘가 다를 수 있을 것이다. 따라서 성인 집단 내에서 언어장애를 경험할 가능성이 가장 높은 연령대가 50-70대인 점을 고려해 본다면( Im et al., 2011) 비교 기준으로서 해당 연령대 정상 성인들의 생성 어휘에 대한 성별 및 연령에 따른 차이를 확인하고 치료 자극 선정에 사용될 수 있는 어휘 목록 역시 확보되어야 한다. 본 연구는 성인 신경언어장애 환자군의 이름대기 중재를 위한 언어재활 프로그램의 기초자료를 확보하기 위해서 55-74세 정상 성인의 명사 범주별 어휘 본보기 목록을 파악하고자 수행되었다. 이를 위해, 연구는 2단계로 나누어 시행되었으며, 1단계에서는 총 10개 명사 범주에 대한 통제단어연상검사를 실시하여 명사 범주별 본보기의 평균 반응수와 본보기 종류의 총수를 산출하였고, 2단계에서는 각 범주별 상위 30위까지의 본보기들에 대한 의미전형성을 평정하였다. 본 연구는 한림대학교 임상연구윤리위원회의 승인(HIRB-2015-013)을 받았다.
연구 방법
연구대상
서울, 경기, 강원, 대구, 경북 지역에 거주하는 55세부터 74세까지 총 401명의 정상 성인들이 본 연구에 참여하였다. 모든 연구 대상자들에게 인지기능에 영향을 미칠 수 있는 병력에 관하여 질문하는 건강선별설문( Christensen, Multhaup, Nordstrom, & Voss, 1991)과 한국판 간이정신상태 검사(Korean-Mini Mental State Examination, K-MMSE; Kang, 2006)를 실시하여 질환이 없고 정상적인 인지기능을 갖고 있는 것으로 확인된 사람들만을 선별하였다. 연구는 두 단계로 나뉘어 수행되었고 각 단계별 연구대상자의 인구학적 특성은 다음과 같다.
1단계 연구(10개 명사 범주별 통제단어연상검사 시행) 참여자
1단계 연구에 참여한 대상자는 총 220명이다( Table 1). 연령집단 간 성별분포, 교육 연수, K-MMSE 점수에 대한 동질성 검정 결과, 성별은 유의한 차이가 없었으나(χ 2=.42, p>.05), 교육 연수( F=7.31, p<.001)와 K-MMSE 점수( F=3.55, p<.05)에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. Bonferroni 사후검정 결과, 교육수준은 70-74세 집단이 65-69세 집단에 비해 유의하게 낮았고, K-MMSE 점수는 70-74세 집단이 55-59세 집단에 비해 유의하게 낮았다.
2단계 연구(의미전형성 평정 과제) 참여자
2단계 연구에는 총 216명(1단계 연구 참여자 35명, 새로운 참여자 181명)의 피험자가 참여하였다( Table 2). 집단 간 성별분포, 교육 연수, K-MMSE 점수에 대한 동질성 검정 결과, 성별(χ 2=.06, p>.05)과 교육 연수( F=.06, p>.05)는 차이가 없었으나 K-MMSE 점수( F=6.34, p<.001)에서 집단 간 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. Bonferroni 사후검정 결과, K-MMSE 점수는 70-74세 집단이 55-59세에 비해 유의하게 낮은 것으로 나타났다.
연구절차
1단계 연구에서는 우선 참여자에게 제시할 통제단어연상검사의 범주를 선정하였다. 우리말 범주수준과 전형성에 대해 조사한 국내 연구들을 참고하여( Jeun & Kang, 2007; Rhee, 1991; Sung, Mo, Lee, & Sim, 2014) 전문가 집단(언어병리학과 교수 2인, 심리학과 교수 1인)의 논의를 거쳐 일상생활에서 가장 중요하다고 생각되는 범주 10개(옷, 주방용품, 소지품, 채소, 가구, 교통수단, 학용품, 전자제품, 꽃, 동물)를 선정하였다. 각 범주별로 의미복잡성의 차이가 있을 수 있고, 무한정 시간을 제공할 경우 검사자 변인이 개입될 소지가 있으므로 검사 시에는 통제단어연상검사 규칙을 그대로 적용하여 각 범주별로 동일하게 1분간 실시하였다. 수집된 자료는 언어병리학자와 신경심리학자가 함께 검토하고 정반응과 오반응으로 분류한 후 오반응을 자료에서 제외하였고 중복된 반응은 1회만 산정하였다(예: [꽃] 범주에서 ‘봉숭아’, ‘봉선화’). 단, 방언(예: [부엌용품] 범주에서 ‘재까락’(=젓가락))은 정반응으로 간주하여 반응수에 포함시켰다. 그 후, 각 범주별 평균 반응수와 어휘 다양도를 살펴볼 수 있는 서로 다른 본보기 종류의 총수를 산출하였다.
2단계 연구에서는 각 범주의 본보기별 빈도수를 가장 높은 순위부터 낮은 순위로 범주별로 정리한 후, 각 범주 당 1위에서 30위까지의 본보기에 대한 의미전형성 평정을 실시하였다. Rosch (1973)가 제시한 바와 동일한 방식으로, 각 범주별 30개씩 총 300개의 어휘 본보기에 대해 1점(가장 전형적인, ‘most typical’)부터 7점(비전형적인, ‘least typical and very poor example’)까지 평정하도록 하였다. 설문을 시작하기 전, 예시로 ‘개구리’를 제시한 후, ‘개구리’는 친숙도가 높지만, 동물 범주를 대표하는 어휘 본보기로는 ‘전형적이지 않을’ 수도 있음을 설명하였다. 전형성 평정에 사용되지 않은 어휘 본보기들 중에 ‘알로에([채소] 범주)’와 ‘휠체어([교통수단] 범주)’를 예로 들어 평정 연습을 다시 실시하였다. 제시되는 순위에 따른 영향을 배제하기 위하여 각 범주의 본보기는 순위와 관계없이 가나다순으로 참여자에게 제시하였다. 범주별로 산출된 30위까지의 본보기는 Appendix 1에 포함되어 있다.
연구 결과
명사 범주별 본보기 산출빈도
10개 명사 범주별 평균 반응수와 본보기 종류의 총수를 산출한 결과는 Table 3과 같다. 범주별로 산출된 전체 본보기의 목록과 각 본보기의 산출빈도는 Appendix 1에 제시되어 있다. 본 연구는 성별, 연령 등에 따른 어휘 본보기와 전형성의 기초자료를 파악하기 위한 것이므로 언어검사 수행에 미치는 교육 연수 차이의 영향력을 좀 더 배제시키기 위해 이를 공변량으로 처리하였다. 공변량 처리 후, 연령에 따른 각 범주별 평균 반응수를 비교한 결과는 Table 4와 같다. 이 중에서 연령 집단 간 공통적인 양상을 보인 범주가 관찰되었는데, 옷과 꽃 범주는 70-74세 집단이 나머지 세 연령집단에 비하여 유의하게 낮은 반응수를 보였다. 교통수단과 학용품 범주는 55-59세 집단이 나머지 세 연령집단에 비하여 유의하게 높은 반응수를 보였다. 교육 연수를 공변량으로 처리하고 난 후, 성별에 따른 각 범주별 반응 수를 비교한 결과, 옷, 주방용품, 소지품, 채소, 가구 범주에서 여성이 남성보다 유의미하게 높은 평균 반응수를 보였다. 교통수단, 학용품, 전자제품, 꽃, 동물 범주에서는 성별 간 유의한 차이가 관찰되지 않았다( Table 5).
의미전형성 평정 결과
10개 범주별 각 본보기의 의미전형성에 대한 평정은 7점 척도로 이루어졌으며, 이러한 평정 점수의 범주 간 표준화를 위해 각 범주별 본보기에 대한 의미전형성을 표준화 점수(z-score)로 Appendix 2에 제시하였다.
논의 및 결론
통제단어연상검사는 외상성 뇌손상, 우울증, 알츠하이머병, 조현병, 자폐증에 이르기까지 여러 유형의 대상자들의 언어 및 실행통제과정(executive control process)을 평가할 수 있다는 점에서 다양하게 실시되어 오고 있다. 간단한 방법으로도 이 과제를 해결하는데 수반되는 신경 체계에 대한 설명이 가능하다는 점에서( Birn et al., 2010) 이름대기 중재를 위한 언어재활 프로그램 구성에서도 매우 중요하게 고려되는 과제라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 신경언어장애 환자군과 위험군의 이름대기 중재를 위한 기초자료를 확보하기 위한 목적으로 일상생활에서 자주 사용되는 명사 범주들에 대한 본보기 산출빈도(범주별 평균 반응수와 본보기 종류의 수)와 전형성에 대한 조사를 실시하였다. 전통적으로 범주 유창성 과제는 생성한 전체 단어의 수를 측정하는 것이 일반적이었다. 그러나, 지난 몇 년에 걸쳐 개개 반응의 구성이 어떻게 이루어져 있는지 군집(cluster)을 살펴봄으로써( Ventura, Morais, & Kolinsky, 2005) 이 과제를 통해서 의미적 하위범주에 대한 기억을 탐색할 수 있는 능력을 측정하려는 시도가 이루어져 왔고, 최근 들어서는 시각과 청각을 통해 입력된 단어, 사물이나 현상, 행위 등을 명확하게 인식하고 이해하는 데 사용되는 총체적인 지식인 의미지식(semantic knowledge)을 평가하여 중재 프로그램에 적용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 의미연결망(semantic network)은 성별, 교육수준, 연령의 영향을 받기 때문에 범주 유창성 과제에서 나타난 본보기의 빈도수와 전형성 평정 등은 연령 집단이나 교육 집단의 차이에 따라 민감하게 달라질 수 있다. 본 연구를 통해서도 50-70대 성인들의 의미 네트워크는 범주 유창성 과제의 범주 목록에 따라, 연령, 성별에 따라 변별적으로 달라짐을 확인할 수 있었다. 1단계 연구의 분석 결과를 살펴보면, 10개 범주에 따라 연구대상자의 반응이 여러 측면에서 매우 다름을 알 수 있다. 연령을 기준으로 하였을 때, 55-59세 집단의 경우, 10개 범주 모두에서 평균 반응수가 8개 이상이었던 반면, 60-64세 집단은 ‘교통수단’, ‘소지품’ 범주에서 평균 반응수가 8개 미만인 것으로 나타났고, 65-69세 집단은 ‘교통수단’, ‘소지품’, ‘가구’ 범주에서, 70-74세 집단은 ‘교통수단’, ‘학용품’, ‘전자제품’, ‘가구’ 범주에서 평균 반응수가 8개 미만인 것으로 나타나 연령이 증가할수록 단어 인출 개수가 줄어드는 범주의 수가 증가하는 양상을 보였다. 이는 연령이 증가함에 따라 해당 범주 본보기들에 대한 의미적 활성화가 보다 어려워짐을 의미하는 것이라 해석할 수 있다. 또한 ‘채소’, ‘꽃’을 제외한 나머지 7개 범주에서 본보기 종류의 총수가 연령이 증가함에 따라 감소하는 양상을 보였는데, 이렇게 평균 반응수와 본보기 종류의 총수가 비례적으로 감소하는 것은 젊은 연령대 성인일수록 이 범주의 본보기들에 대한 많은 지식을 갖고 있으나 연령이 증가할수록 그 지식이 감소된다고 볼 수 있다. 그러나, ‘채소’, ‘꽃’ 범주는 연령의 영향을 받지 않는 것으로 밝혀진 바 이들 범주는 연령이 미치는 영향이 매우 제한적인 것으로 생각되며 이름대기 중재를 위한 범주를 결정할 때 이런 사실이 고려되어야 할 것이다. 또한, 25년 전 480명의 청년층을 대상으로 30초간 범주별 생성 이름대기를 실시하여 그 결과를 보고한 Rhee (1991)의 연구와 비교하면, 본 연구에서는 중년층과 노년층을 대상으로 범주별로 1분간 검사를 실시하여, 검사 제한 시간이 2배로 길었음에도 불구하고 ‘채소’ 범주를 제외하고는 중년층과 노년층의 평균 반응수와 본보기 종류의 총수가 적었다. 이는 통제단어연상검사에서 확인할 수 있는 구어 및 실행통제과정이 연령 요인의 영향을 많이 받는다는 것을 시사한다. 성별에 따른 차이도 존재하였는데, ‘가구’, ‘옷’, ‘부엌용품’, ‘채소’, ‘소지품’을 포함한 5개 범주에서 여자가 남자보다 평균 1개 정도 반응수가 높게 나타났다. 기존의 국내 노인 45명을 대상으로 명사 범주별 본보기 산출빈도를 살펴본 Sung 등(2014) 의 연구에서는 ‘신체부위’를 제외한 ‘옷’, ‘주방용품’, ‘교통수단’, ‘채소’, ‘가구’ 등의 범주에서 성별 차이가 관찰되지 않았다. 그러나 본 연구의 대상자수는 220명으로 조사 단위가 확대됨에 따라 성별 차이가 관찰되는 범주가 더 많이 나타난 것으로 해석할 수 있다. 상기 언급한 결과들을 종합해 본다면, 이름대기 중재를 위한 치료 자극 목록을 선정할 때 치료 효과를 위해서는 대상자의 해당 연령대와 성별을 고려하여 그에 적합한 목록을 구성할 필요가 있겠다. 이름대기 중재에서 고려해야 할 또 다른 한 가지 요소로는, ‘전형성’ 차원이 있다. 명사의 여러 가지 속성이 이름대기 수행에 영향을 미칠 수 있는데( Kim & Kang, 2005), 그 중에서도 ‘명사가 일상생활에서 얼마나 자주 쓰이고, 얼마나 친숙한가’와 관련된 명사 친숙도는 주관적인 속성이 반영된 빈도의 개념을 뜻한다. 친숙도가 높은 본보기들은 일반적으로 회상 순서가 빠른 편이고, 범주 유창성 과제에서도 전형적인 본보기들을 먼저 인출하는 편이기 때문에( Rosch, 1978) 회상순서와 전형성, 친숙도는 모두 상관성이 높다고 볼 수 있다. 국내 60대 노인을 대상으로 명사 통제단어연상검사의 본보기 목록에 대한 의미전형성과 친숙도 간의 관계를 살펴본 Sung 등(2014)의 연구에서도 의미전형성과 친숙도 간의 관계는 매우 높은 것으로 밝혀졌다. 본 연구에서는 1단계에서 산출된 10개 범주 별 상위 30순위 안에 포함된 총 300개 어휘 본보기에 대해서 전형성 평정만을 실시하였다. 평정 점수의 범주 간 표준화를 위해, 각 범주별 본보기에 대한 의미전형성을 z-score로 환산하여 제시하였는데, 4개 연령 그룹별로 나누어 의미전형성 평정 결과를 비교해 보았을 때, ‘소지품’, ‘교통수단’, ‘주방용품’, ‘학용품’ 범주의 일부 본보기에서 연령 집단 간의 전형성 평정이 다소 차이가 나타나는 것을 관찰할 수 있었다. 예를 들어, ‘먹’과 ‘벼루’ 본보기를 55-59세 집단은 학용품 범주의 대표적 본보기로 인식하고 있지 않는 반면, 나머지 모든 연령 집단에서는 의미전형성이 높게 나타났다. 이는 각 세대가 자라면서 경험한 환경적, 문화적 배경과 관련이 있을 것으로 생각된다. 본 연구는 성인 신경언어장애 환자군의 이름대기 중재를 위한 언어재활 프로그램 구성의 기초자료를 확보하기 위해 55-74세 정상 성인이 생성한 어휘의 성별 및 연령에 따른 차이를 확인하고 기존의 연구에서 제시한 결과( Sung et al., 2014)에 샘플 사이즈와 연령을 확대시켜 어휘목록을 제시하였다. 이 연구 결과를 토대로 어휘 산출 빈도와 전형성 등을 고려한 여러 가지 방식의 이름대기 중재가 실시될 수 있으며, 이를 통해 중재 효과를 살펴보는 연구가 좀 더 다양화될 수 있을 것이다.
Table 1.
Experiment 1: Demographic information of the participants
|
Age (yr) |
N |
Sex (M:F) |
Level of education (yr) |
K-MMSE |
|
55-59 |
63 |
29:34 |
12.10 (3.13) |
28.95 (.99) |
|
60-64 |
54 |
27:27 |
10.67 (3.40) |
28.30 (1.11) |
|
65-69 |
52 |
27:25 |
11.29 (3.39) |
28.60 (1.11) |
|
70-74 |
51 |
25:26 |
9.37 (2.68) |
27.92 (1.18) |
|
Total |
220 |
108:112 |
10.92 (3.30) |
28.47 (1.15) |
Table 2.
Experiment 2: Demographic information of the participants
|
Age (yr) |
N |
Sex (M:F) |
Level of education (yr) |
K-MMSE |
|
55-59 |
54 |
27:27 |
9.46 (3.18) |
28.80 (1.12) |
|
60-64 |
54 |
27:27 |
9.39 (2.99) |
28.37 (1.12) |
|
65-69 |
54 |
27:27 |
9.44 (3.17) |
28.28 (1.16) |
|
70-74 |
54 |
28:26 |
9.24 (2.93) |
27.85 (1.12) |
|
Total |
216 |
109:107 |
9.38 (3.05) |
28.32 (1.17) |
Table 3.
Mean number of production and number of different words (NDW) of exemplars by semantic category
|
Category |
Age (yr) |
Sex |
Mean (SD) |
NDW |
Category |
Age (yr) |
Sex |
Mean (SD) |
NDW |
|
Clothing |
55-59 |
M |
10.62 (2.43) |
71 |
Transportation |
55-59 |
M |
9.59 (2.84) |
57 |
|
|
F |
11.11 (2.79) |
65 |
|
|
F |
8.82 (2.72) |
46 |
|
|
Total |
10.88 (2.62) |
88 |
|
|
Total |
9.17 (2.78) |
70 |
|
60-64 |
M |
9.63 (2.24) |
58 |
|
60-64 |
M |
7.59 (1.67) |
27 |
|
|
F |
11.11 (2.12) |
63 |
|
|
F |
7.52 (1.87) |
32 |
|
|
Total |
10.37 (2.28) |
78 |
|
|
Total |
7.56 (1.76) |
40 |
|
65-69 |
M |
10.41 (2.55) |
61 |
|
65-69 |
M |
7.70 (2.07) |
34 |
|
|
F |
11.12 (2.52) |
56 |
|
|
F |
7.76 (2.11) |
33 |
|
|
Total |
10.75 (2.54) |
79 |
|
|
Total |
7.73 (2.07) |
43 |
|
70-74 |
M |
8.36 (1.87) |
40 |
|
70-74 |
M |
6.96 (1.67) |
25 |
|
|
F |
8.81 (2.53) |
50 |
|
|
F |
6.92 (1.77) |
31 |
|
|
Total |
8.59 (2.22) |
55 |
|
|
Total |
6.94 (1.70) |
40 |
|
Kitchen utensils |
55-59 |
M |
12.03 (3.25) |
67 |
School supplies |
55-59 |
M |
10.86 (3.76) |
60 |
|
|
F |
12.94 (4.31) |
89 |
|
|
F |
10.18 (3.70) |
56 |
|
|
Total |
12.52 (3.85) |
106 |
|
|
Total |
10.49 (3.71) |
73 |
|
60-64 |
M |
9.78 (2.98) |
59 |
|
60-64 |
M |
8.70 (2.52) |
50 |
|
|
F |
11.37 (2.91) |
67 |
|
|
F |
8.22 (2.58) |
40 |
|
|
Total |
10.57 (3.01) |
83 |
|
|
Total |
8.46 (2.53) |
59 |
|
65-69 |
M |
9.78 (2.61) |
62 |
|
65-69 |
M |
8.15 (3.01) |
42 |
|
|
F |
11.08 (1.96) |
66 |
|
|
F |
8.52 (2.12) |
36 |
|
|
Total |
10.40 (2.39) |
83 |
|
|
Total |
8.33 (2.60) |
49 |
|
70-74 |
M |
8.72 (1.97) |
56 |
|
70-74 |
M |
8.04 (3.05) |
36 |
|
|
F |
8.31 (2.86) |
44 |
|
|
F |
6.42 (2.30) |
29 |
|
|
Total |
8.51 (2.44) |
63 |
|
|
Total |
7.22 (2.79) |
41 |
|
Personal belongings |
55-59 |
M |
9.04 (2.93) |
59 |
Electronic devices |
55-59 |
M |
10.52 (2.63) |
60 |
|
|
F |
10.26 (2.51) |
66 |
|
|
F |
10.35 (2.73) |
66 |
|
|
Total |
9.65 (2.77) |
83 |
|
|
Total |
10.43 (2.66) |
77 |
|
60-64 |
M |
6.56 (1.76) |
36 |
|
60-64 |
M |
9.70 (2.91) |
55 |
|
|
F |
8.37 (2.20) |
52 |
|
|
F |
9.37 (2.66) |
51 |
|
|
Total |
7.46 (2.18) |
64 |
|
|
Total |
9.54 (2.77) |
69 |
|
65-69 |
M |
7.30 (2.11) |
51 |
|
65-69 |
M |
8.81 (2.66) |
55 |
|
|
F |
8.48 (2.49) |
63 |
|
|
F |
8.32 (1.73) |
44 |
|
|
Total |
7.89 (2.36) |
82 |
|
|
Total |
8.58 (2.25) |
62 |
|
70-74 |
M |
8.68 (3.65) |
64 |
|
70-74 |
M |
6.88 (1.92) |
37 |
|
|
F |
8.08 (2.45) |
53 |
|
|
F |
6.46 (2.35) |
40 |
|
|
Total |
8.39 (3.12) |
81 |
|
|
Total |
6.67 (2.14) |
51 |
|
Vegetables |
55-59 |
M |
10.62 (3.35) |
50 |
Flowers |
55-59 |
M |
10.69 (3.01) |
71 |
|
|
F |
13.12 (3.24) |
69 |
|
|
F |
11.68 (3.81) |
80 |
|
|
Total |
11.97 (3.50) |
70 |
|
|
Total |
11.24 (3.48) |
103 |
|
60-64 |
M |
11.04 (3.33) |
58 |
|
60-64 |
M |
10.11 (3.07) |
59 |
|
|
F |
12.37 (3.35) |
52 |
|
|
F |
10.41 (2.79) |
58 |
|
|
Total |
11.70 (3.38) |
70 |
|
|
Total |
10.26 (2.91) |
77 |
|
65-69 |
M |
10.33 (3.33) |
58 |
|
65-69 |
M |
10.37 (3.16) |
68 |
|
|
F |
11.24 (1.92) |
59 |
|
|
F |
10.48 (2.06) |
65 |
|
|
Total |
10.77 (2.76) |
72 |
|
|
Total |
10.42 (2.67) |
85 |
|
70-74 |
M |
8.64 (2.18) |
39 |
|
70-74 |
M |
9.28 (2.28) |
58 |
|
|
F |
10.46 (3.02) |
50 |
|
|
F |
7.81 (2.70) |
50 |
|
|
Total |
9.57 (2.77) |
55 |
|
|
Total |
8.53 (2.59) |
73 |
|
Furniture |
55-59 |
M |
8.41 (2.16) |
41 |
Animals |
55-59 |
M |
17.10 (4.59) |
87 |
|
|
F |
9.24 (2.50) |
34 |
|
|
F |
14.62 (4.41) |
78 |
|
|
Total |
8.86 (2.37) |
46 |
|
|
Total |
15.76 (4.63) |
101 |
|
60-64 |
M |
8.07 (2.34) |
29 |
|
60-64 |
M |
14.04 (2.85) |
71 |
|
|
F |
8.07 (2.06) |
28 |
|
|
F |
13.54 (3.50) |
65 |
|
|
Total |
8.07 (2.18) |
34 |
|
|
Total |
13.79 (3.18) |
85 |
|
65-69 |
M |
7.37 (1.78) |
29 |
|
65-69 |
M |
13.96 (3.61) |
67 |
|
|
F |
7.84 (1.60) |
25 |
|
|
F |
13.04 (1.99) |
65 |
|
|
Total |
7.60 (1.70) |
33 |
|
|
Total |
13.52 (2.95) |
86 |
|
70-74 |
M |
6.60 (1.89) |
26 |
|
70-74 |
M |
11.68 (2.75) |
50 |
|
|
F |
6.96 (2.39) |
25 |
|
|
F |
11.62 (2.95) |
59 |
|
|
Total |
6.78 (2.15) |
31 |
|
|
Total |
11.65 (2.83) |
73 |
|
|
|
|
|
Total |
|
|
9.69 (3.45) |
111.7 |
Table 4.
Mean number of production by age groups
|
Total |
F
|
Post-hoc |
|
Clothing |
10.19 (2.57) |
8.69***
|
a=b=c>d |
|
Kitchen utensils |
10.61 (3.33) |
13.70***
|
a>b=c>d |
|
Personal belongings |
8.35 (2.73) |
6.98***
|
a=d, b=c=d, a>b=c |
|
Vegetables |
11.06 (3.25) |
4.98**
|
a=b=c, a=b>d, c=d |
|
Furniture |
7.88 (2.24) |
6.37***
|
a=b>d, b=c, a>c=d |
|
Transportation |
7.91 (2.30) |
8.87***
|
a>b=c=d |
|
School supplies |
8.72 (3.21) |
9.90***
|
a>b=c=d |
|
Electronic devices |
8.90 (2.83) |
17.36***
|
a=b, b=c, a>c>d |
|
Flowers |
10.17 (3.10) |
5.70**
|
a=b=c>d |
|
Animals |
13.79 (3.81) |
8.64***
|
a=b, a>c, b=c= d |
Table 5.
Mean number of production by gender
|
Category |
Male (N = 108) |
Female (N = 112) |
F
|
|
Clothing |
9.80 (2.43) |
10.58 (2.67) |
10.13***
|
|
Kitchen utensils |
10.14 (3.00) |
11.04 (3.59) |
9.75***
|
|
Personal belongings |
7.90 (2.87) |
8.80 (2.53) |
6.03*
|
|
Vegetables |
10.19 (3.19) |
11.90 (3.11) |
29.65***
|
|
Furniture |
7.65 (2.15) |
8.12 (2.32) |
10.95**
|
|
Transportations |
8.01 (2.33) |
7.83 (2.28) |
.18 |
|
School supplies |
9.09 (3.30) |
8.65 (3.13) |
.01 |
|
Electronic devices |
9.05 (2.87) |
8.76 (2.81) |
1.38 |
|
Flowers |
10.14 (2.92) |
10.21 (3.28) |
1.68 |
|
Animals |
14.32 (4.02) |
13.29 (3.56) |
.27 |
REFERENCES
Birn, RM., Kenworthy, L., Case, L., Caravella, R., Jones, TB., Bandettini, PA., ... Martin, A. (2010). Neural systems supporting lexical search guided by letter and semantic category cues: a self-paced overt response fMRI study of verbal fluency. Neuroimage. 49, 1099–1107.    Christensen, KJ., Multhaup, KS., Nordstrom, S., & Voss, K. (1991). A cognitive battery for dementia: development and measurement characteristics. Psychological Assessment: A Journal of Consulting and Clinical Psychology. 3, 168–174. Chung, E., Hwang, YM., & Hong, J. (2014). The diversity and universality of the knowledge in semantic categories: insights from the animal category fluency task. Discourse and Cognition. 21, 209–232. Collins, AM., & Loftus, EF. (1975). A spreading-activation theory of semantic processing. Psychological Review. 82, 407–428. Crossley, M., D’arcy, C., & Rawson, NS. (1997). Letter and category fluency in community-dwelling Canadian seniors: a comparison of normal participants to those with dementia of the Alzheimer or vascular type. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology. 19, 52–62. Forde, EM. (1999). Category specific recognition impairments: a review of important case studies and influential theories. Aphasiology. 13, 169–193. Goñi, J., Arrondo, G., Sepulcre, J., Martincorena, I., de Mendizábal, NV., Corominas-Murtra, B., ... Villoslada, P. (2011). The semantic organization of the animal category: evidence from semantic verbal fluency and network theory. Cognitive Processing. 12, 183–196. Hampton, JA., & Gardiner, MM. (1983). Measures of internal category structure: a correlational analysis of normative data. British Journal of Psychology. 74, 491–516. Hasselhorn, M. (1992). Task dependency and the role of category typicality and metamemory in the development of an organizational strategy. Child Development. 63, 202–214. Henry, JD., & Crawford, JR. (2004). Verbal fluency deficits in Parkinson’s disease: a meta-analysis. Journal of the International Neuropsychological Society. 10, 608–622. Im, JH., Lee, KS., Kim, KY., Hong, NS., Lee, SW., & Bae, HJ. (2011). Follow-up study on mortality in Korean stroke patients. Journal of the Korean Medical Association. 54, 1199–1208. Jeun, DI., & Kang, Y. (2007). Category norms of Korean for elementary school children. Korean Journal of Communication Disorders. 12, 90–104.
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|
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