듣습니다
네 대역 — 세타 6Hz · 알파 10Hz · 베타 14Hz · 18Hz, 그리고 대조군 둘 — 무음(소리 없음)과 순음(비트가 생기지 않는 한 음). 모두 6개 구간을 순서를 섞어 하나씩 들려줍니다.
집중 주파수 측정
집중이 가장 잘 되는 주파수는 사람마다 다릅니다.
바이노럴 비트 연구는 결과가 엇갈리고, 개인차가 큽니다. FocusTone Lab은 어느 대역이 당신에게 나은지 — 아니면 무음이 나은지 — 실제 주의력 과제 점수로 재봅니다.
한 번은 약 7분. 판정까지는 여러 날에 걸쳐 7회쯤(탐색 2회 + 확증 5회) — 한두 번으로는 답이 나오지 않습니다.
헤드폰 필수(바이노럴) · 계정·결제 없음 · 기록은 이 브라우저에 저장됩니다
이 사이트에서 말하는 주파수는 좌우 음의 차이(위 10Hz)입니다 — 340Hz 같은 음높이도, 뇌파 수치도 아닙니다.
측정은 이렇게 진행됩니다
측정합니다
듣는 동안 주의력 과제를 수행합니다 — 반응 억제(Go/No-Go) · 작업기억(2-back) · 암산 셋 중 하나를 고르고, 같은 과제로 반복합니다. 점수는 반응 속도로 내고, 정확도는 그 구간을 채점할지 버릴지 가르는 문지기로 씁니다.
좁히고, 확인합니다
먼저 2회 훑어 후보 대역을 하나 고르고(1단계 탐색), 그다음부터는 그 후보만 무음·순음과 두 구간씩 붙여 5회 잽니다 (2단계 확증). 합쳐서 7회쯤입니다.
탐색 2회도 버리지 않습니다. 통계 판정에만 안 쓸 뿐, ① 어느 대역을 확증할지 고르고 ② 기록으로 남고 ③ "재볼 때마다 같은 대역이 1위인가"를 스스로 검사하는 데 쓰입니다. 그래서 첫 2회도 제대로 재야 합니다.
시작 전에 알아두실 것
바이노럴 비트의 효과에 대한 연구 결과는 아직 엇갈립니다. 어떤 사람에게는 뚜렷하고, 어떤 사람에게는 무음이나 순음과 차이가 없습니다(대조군은 둘입니다 — 소리를 껐을 때와, 비트 없이 소리만 켰을 때). 그래서 이 사이트는 "효과가 있다"고 주장하지 않고, 당신에게 효과가 있는지 그리고 어느 대역인지를 직접 재봅니다. 무음이나 순음이 1등으로 나오는 것도 완전히 정상적인 결과이고, 그렇게 나오면 그렇게 알려드립니다 — 순음이 이기면 "비트가 아니라 소리 자체가 도움이 됐다"는 뜻입니다.
미리 말씀드립니다 — 한두 번으로는 답이 나오지 않습니다. 1단계 탐색 2회로 후보를 고르고, 2단계 확증을 5회쯤 쌓아야 판정을 시도합니다. 효과가 뚜렷한 사람은 이쯤에서 갈리고, 효과가 작으면 더 걸리거나 끝내 "유보"로 남습니다. 빠른 답을 원하신다면 이 도구는 맞지 않습니다. 의료기기가 아니며 치료 목적으로 쓸 수 없습니다. 헤드폰 음량은 편안한 수준으로 낮춰 쓰시고, 귀가 불편하거나 졸리면 멈추세요.
측정 준비
측정 준비
- 헤드폰을 착용하세요. 바이노럴 비트는 좌우 귀에 다른 소리가 닿아야 만들어집니다. 헤드폰이 없거나 한쪽만 들린다면 아래 재생 방식을 이소크로닉으로 바꾸세요 — 스피커로도 됩니다.
- 조용한 곳에서, 알림을 꺼주세요. 중간에 멈추면 그 회차 전체가 기록되지 않습니다 — 대조군까지 한 번에 다 재야 비교가 성립하기 때문입니다.
- 소리가 나오지 않는 구간이 하나 있습니다. 고장이 아니라 비교의 기준이 되는 무음 구간입니다. 화면 위에 소리 없음이라고 표시되니 확인하면서 진행하세요.
- 본 측정 약 7분. 6개 구간이며, 구간 사이에 10초 휴식과 짧은 몰입 평가가 들어갑니다. 앞에 30초 연습이 붙으므로 자리를 뜨지 않을 수 있을 때 시작하세요.
설정
기본값 그대로 두셔도 됩니다. 헤드폰이 없다면 재생 방식만 바꾸세요.
측정 중에는 노이즈와 자연음이 자동으로 꺼집니다. 비트를 노이즈에 섞어 제시한 연구들은 결과가 한결같이 나오지 않았습니다. 섞은 채로 재면 무엇 때문에 나온 점수인지 가를 수 없어서, 측정에서만 끕니다 (집중 세션의 취향 설정은 그대로 남습니다).
소리 확인 미확인
측정이 시작되면 음량을 바꿀 수 없습니다. 지금 실제 측정과 똑같은 소리를 들어보고 편안한 크기로 맞춰두세요. 너무 작으면 소리 있는 구간과 무음 구간이 구분되지 않아 측정 자체가 의미를 잃습니다.
순수한 사인파는 같은 크기의 노이즈나 음악보다 훨씬 조용하게 들립니다. "생각보다 작다"고 느끼시는 게 정상입니다.
비트 자체는 거의 느껴지지 않습니다. 머리 안이 울렁이는 감각을 기대하셨다면, 안 느껴지는 쪽이 보통입니다 — 크게 울렁인다면 그건 다른 방식(이소크로닉)입니다. 좌우가 제대로 들어가고 있는지는 아래 헤드폰 확인이 대신 증명하고, 이 측정이 보는 것은 느낌이 아니라 반응 속도입니다.
헤드폰 확인 미확인
바이노럴 비트는 좌우 귀에 다른 소리가 닿아야 만들어집니다. 스피커나 한쪽만 꽂힌 이어폰으로는 비트가 아예 생기지 않습니다 — 그 상태로 재면 무엇을 쟀는지 알 수 없어서, 측정 전에 좌우 분리를 실제로 확인합니다. 헤드폰이 없거나 한쪽만 들린다면 위 재생 방식을 이소크로닉으로 바꾸세요 — 스피커로도 성립하는 방식이라 이 확인이 면제됩니다.
어느 쪽에서 들렸나요?
과제 방법
연습
소리 없음
60초
0 시행
구간 1 / 7
방금 그 소리, 얼마나 몰입됐나요?
클릭 점수와 따로 기록합니다. 수행이 아니라 느낌을 직감으로 고르세요.
전혀 안 됨완전 몰입
구간 1 / 6 준비
잠시 숨 고르기
어깨에 힘을 빼세요. 다음 구간은 다른 조건입니다.
10
연습 완료
이제 본 측정입니다. 6개 구간이 순서를 섞어 이어집니다. 중간에 멈추지 마세요.
집중 세션
주파수를 고르고 타이머를 켜세요
25:00
대기 중
원 테두리를 손으로 돌리면 시간을 맞출 수 있어요
캐리어는 실제로 들리는 음의 높이입니다. 비트 주파수는 좌우 캐리어의 차이로 만들어지므로, 캐리어를 바꿔도 대역은 그대로입니다.
배경음 믹서 소스를 배합하세요 · 배경음에는 주파수 설정이 없습니다 · 전체 크기는 위 '배경음 전체'로
이번 세션, 얼마나 집중됐나요?
짧은 측정 과제가 놓치는 것을 잡으려는 다른 각도의 신호입니다. 직감으로 고르세요.
산만했다깊이 몰입
어젯밤, 잠은 어땠나요?
어제 잠들기 모드를 켜고 주무셨습니다. 직감으로 골라주세요 — 기록이 쌓이면 소리가 당신의 수면에 실제로 도움이 되는지 스스로 확인할 수 있습니다.
설쳤다푹 잤다
잠들기 모드
소리가 10Hz에서 2.5Hz까지 천천히 내려갑니다
알파 → 델타 대역
이완된 알파(10Hz)에서 시작해 깊은 수면 대역인 델타(2.5Hz)까지 천천히 내려간 뒤, 남은 시간은 델타에 머뭅니다. 시간이 다 되면 알림 없이 소리만 스르르 사라집니다.
30:00
대기 중
원 테두리를 손으로 돌리면 시간을 맞출 수 있어요
잠들기 모드는 헤드폰 없이 스피커로 틀어도 됩니다 (이소크로닉 방식 — 좌우 분리가 필요 없습니다). 자면서 헤드폰을 낄 수는 없으니까요. 시작하면 잠시 후 화면이 어두워집니다.
휴대폰으로 쓰신다면: 이건 앱이 아니라 웹페이지라, 화면이 꺼지거나 다른 앱으로 넘어가면 브라우저가 소리를 멈춥니다. 시작하면 화면이 꺼지지 않도록 잠가 두지만(지원하는 브라우저에 한함), 확실히 하려면 이 탭을 앞에 둔 채 두시고 화면 자동 잠금을 잠시 꺼두세요. 돌아왔을 때 소리가 멎어 있으면 화면을 한 번 탭하면 이어집니다.
배경음 믹서 빗소리·파도·모닥불은 실제 녹음입니다 · 전체 크기는 위 '배경음 전체'로
이 화면이 기대는 근거와, 기대지 못하는 근거
소리가 깊은 잠에 영향을 준다는 것 자체는 근거가 꽤 쌓여 있습니다. 다만 그 근거의 주인공은 바이노럴 비트가 아니라 핑크 노이즈입니다. 깊은 잠(서파수면) 중에는 뇌 전체가 초당 1회 안팎으로 크게 오르내리는데, 그 파도의 마루에 맞춰 50밀리초짜리 핑크 노이즈를 톡톡 넣어주면 파도가 더 커지고 다음 날 기억 성적이 올라갔습니다 (Ngo 외 2013, Neuron). 같은 방식이 고령층에서도 재현됐고 (Papalambros 외 2017), 14편을 모은 메타분석은 이 방식이 서파와 기억을 모두 올린다고 정리하면서도 연구 간 편차가 크다고 덧붙였습니다(2023, Frontiers in Sleep).
그런데 그 방식의 핵심은 "뇌파를 실시간으로 읽어 타이밍을 맞추는 것"입니다. 마루가 아니라 골에 맞춰 넣으면 효과가 사라졌습니다. 웹페이지는 뇌파를 읽을 수 없으므로 이 화면은 그 방식이 아닙니다. 여기서 하는 것은 타이밍과 무관하게 소리를 트는 쪽이고, 그 경우의 근거는 훨씬 얇습니다. 다만 타이밍을 맞추지 않은 핑크 노이즈도 중년층에서 깊은 잠을 늘렸다는 보고가 있어(2020, Nature and Science of Sleep), 믹서의 핑크 노이즈를 켜 두는 것은 근거가 없는 선택은 아닙니다.
바이노럴 비트와 수면은 근거가 더 얇습니다. 델타 대역이 깊은 수면(N3)을 늘렸다는 소규모 연구 (Jirakittayakorn & Wongsawat 2018), 수면 유도 예비 연구(Lee 외 2019), 수면의 질이 낮은 고령자 64명을 14일간 관찰한 무작위 대조시험 (2024)이 모두 긍정적이었지만, 2015~2025년 연구를 모은 체계적 고찰은 설계가 제각각이고 표본이 작아 확신하기 이르다고 결론지었습니다(2025, Acta Neuropsychiatrica).
주파수를 고정하지 않고 내려가게 만든 이유. 잠은 한 상태가 아니라 여러 단계를 거치는데, 시중의 수면용 비트는 대개 한 주파수로 고정돼 있습니다. 그래서 "여러 주파수를 순서대로 이어 붙이면 단계 전환을 더 잘 따라갈 수 있지 않나"를 검증하려는 연구가 시작됐고(2023 연구 계획서, Frontiers in Neurology), 주파수를 천천히 움직이는 방식의 예비 연구도 나왔습니다 (2024, SLEEP). 다만 둘 다 계획·예비 단계이고, 효과가 확인된 것이 아닙니다. 이 화면의 10Hz → 2.5Hz 하강은 그 발상을 따른 것이지 검증된 프로토콜을 옮긴 것이 아닙니다.
그래서 효과를 약속하지 않습니다. 이 화면이 하는 일은 알파(10Hz)에서 델타(2.5Hz)까지 천천히 내려가는 소리를 트는 것과, 아침에 어땠는지 물어 기록해 두는 것입니다. 평가가 쌓이면 당신에게 도움이 되는지를 당신의 데이터로 판단할 수 있습니다.
A/B 취향 비교
두 소리를 번갈아 들어보고 더 집중되는 쪽을 고르면 됩니다. 어떤 주파수인지는 숨깁니다(블라인드). 성적을 재는 게 아니라 순수하게 당신의 선호를 봅니다 — 지속해서 쓰게 되는 건 결국 '끌리는' 소리니까요.
- 헤드폰을 권합니다. 바이노럴 방식이면 좌우 분리가 필요합니다.
- A와 B를 원하는 만큼 번갈아 들어본 뒤 결정하세요.
- 총 6라운드, 약 2~3분입니다.
라운드 1 / 6
어느 쪽이 더 집중되나요?
A와 B를 번갈아 들어보세요. 원하는 만큼 다시 들어도 됩니다.
중간에 그만두면 이번 비교는 기록되지 않습니다 — 6라운드를 다 채워야 취향이 계산됩니다.
내 기록
지금까지 쌓인 기록
집중 세션·측정·수면·취향 비교의 기록을 한곳에 모았습니다. 모든 기록은 이 브라우저에 저장됩니다.
익명 기록 보내기
측정을 마치면 아래 내용이 자동으로 전송됩니다. 이 도구의 기준값을 실제 데이터로 고치기 위한 것입니다 — 예를 들어 구간을 버리는 정확도 기준(80%)은 문헌에서 빌려온 값이라, 실제로 몇 %가 버려지는지 봐야 조정할 수 있습니다.
계정도 이름도 기기 정보도 없습니다. 같은 브라우저가 다시 보낼 때 겹치지 않도록 무작위 번호 하나가 함께 갑니다. 끄면 이미 보낸 기록도 함께 지웁니다.
이것 말고 사이트가 따로 집계하는 것은 방문 수 하나입니다 — 쿠키 없이, 페이지가 열렸다는 사실만 셉니다(GoatCounter). 이 스위치와는 별개이고 끌 수 없습니다.
보낼 내용 그대로 보기
—
쓰다가 막히면
듣다가 소리가 잠깐 끊겨요. 왜 그런가요?
원인은 대개 사이트 밖에 있습니다. 가능성 순으로 — ① 블루투스 이어버드: 연결이 흔들리거나, 일부 제품은 작고 일정한 소리를 무음으로 보고 잠깐 출력을 끊습니다(절전). 비트는 딱 그런 소리입니다. ② OS가 오디오를 잠깐 가져감: 알림음·전화·다른 앱 소리, 화면 잠금. ③ 캐리어 슬라이더를 움직임: 소리를 새로 만들어야 해서 짧게 줄었다 돌아옵니다.
사이트가 할 수 있는 건 둘입니다. ②는 브라우저가 알 수 있어서 화면에 알리고 재개를 시도하며 세션 기록에 남깁니다. ①은 브라우저 출력 이후에서 일어나 감지할 수 없어서, 세션 화면의 "끊겼어요" 버튼으로 그 순간을 기록해 두면 내 기록 화면에서 패턴을 볼 수 있습니다 — 같은 시점에 반복되면 절전, 알림과 겹치면 OS 쪽입니다. 유선 헤드폰으로 한 번 비교하면 갈립니다.
앱처럼 홈 화면에 추가해도 되나요?
됩니다. 오히려 권합니다. 브라우저 메뉴에서 "홈 화면에 추가"(모바일) 또는 "앱으로 설치"(데스크톱)를 고르면 주소창 없이 앱처럼 열립니다.
아이폰이라면 특히 그렇습니다. 사파리는 사이트를 일주일쯤 방문하지 않으면 저장된 기록을 지워버리는데, 홈 화면에 설치한 앱은 그 대상이 아닙니다. 며칠에 걸쳐 세션을 쌓아야 하는 이 도구에는 꽤 중요한 차이입니다.
단, 아이폰에서는 설치한 앱이 사파리와 다른 저장 공간을 쓸 수 있습니다. 그래서 안전한 순서는 이렇습니다 — ① 쓰던 브라우저에서 "백업 파일 저장" ② 홈 화면에 추가 ③ 추가한 앱으로 열어서 "백업 파일 불러오기".
결과와 소리를 읽는 법
틀린 것과 안 눌러서 지나간 것은 같게 취급되나요?
정확도 계산에서는 같습니다. 맞게 누른 것과 맞게 참은 것을 합쳐 전체로 나누므로, 놓친 것도 잘못 누른 것도 똑같이 정확도를 떨어뜨립니다. 다만 각각 따로 기록하고 있습니다.
점수 자체는 맞게 누른 것들의 반응시간만 씁니다. 그래서 놓친 시행은 점수 계산에서 빠질 뿐 직접 감점되지는 않습니다. 대신 정확도가 기준(Go/No-Go·암산 80%, 2-back 70%) 아래로 떨어지거나 맞게 반응한 횟수가 너무 적으면(Go/No-Go 8회, 2-back 4회, 암산 6문제 미만) 그 구간을 통째로 버립니다 — 못 잰 것을 잰 척하지 않기 위해서입니다. 그래서 아무것도 누르지 않은 구간은 2-back 정확도가 높게 찍혀도 점수에 들어가지 않습니다.
높은 Hz가 더 시끄럽고 거슬리게 들려요. 크기를 맞춘 건가요?
크기는 모든 조건에서 같습니다. 음량(진폭)도, 들리는 음의 높이(캐리어)도 동일하게 두고 울렁임의 빠르기만 바꿉니다. 그래서 데시벨 차이는 아닙니다.
그런데도 다르게 들리는 것은 거칠기(roughness)라는 현상 때문입니다. 울렁임이 초당 15~20번을 넘어서면 사람은 그것을 더 이상 "느린 출렁임"이 아니라 "웅웅거리는 거친 소리"로 듣습니다. 같은 크기여도 신경이 쓰이는 이유가 이것이고, 이 사이트의 위쪽 대역(16·18Hz)이 정확히 그 문턱에 걸칩니다. 낮은 대역(6·10Hz)이 더 부드럽게 들리는 것도 같은 이유입니다.
이 거슬림을 없애지 않는 이유가 있습니다 — 그것도 측정 대상의 일부이기 때문입니다. 18Hz가 거슬려서 성적이 떨어졌다면, 당신에게 18Hz는 실제로 맞지 않는 것이고 결과가 그렇게 나오는 것이 맞습니다. 다만 "소리가 더 컸다"로 오해하면 안 되기에 적어 둡니다.
왼쪽이 항상 오른쪽보다 낮은 이유가 있나요?
특별한 근거는 없습니다. 좌우 중 어느 쪽에 높은 음을 줘야 한다는 연구 결과를 찾지 못했고, 구현할 때 한쪽으로 정해 고정해 둔 것입니다. 지금은 항상 왼쪽이 낮습니다.
매번 좌우를 뒤집는 편이 이론적으로는 더 깔끔합니다. 좌우 귀의 민감도가 다른 사람이라면 그 차이가 모든 구간에 같은 방향으로 실리기 때문입니다. 다만 무음·순음 대조군도 같은 조건에서 재기 때문에 조건 사이의 비교 자체는 성립합니다.
배경음(빗소리 등)도 내 주파수로 만들 수 있나요?
빗소리 같은 자연음에는 "그 소리의 주파수"라는 것이 없습니다. 하나의 음높이로 된 소리는 340Hz 하나뿐이라 좌우를 5Hz씩 어긋나게 할 수 있지만, 빗소리는 낮은 소리부터 높은 소리까지 수천 갈래가 동시에 섞인 소리라 "빗소리를 345Hz로 만든다"는 말 자체가 성립하지 않습니다.
대신 비트와 배경음을 함께 트는 것은 지금도 됩니다. 집중 세션에서 주파수를 고르고 믹서에서 빗소리를 올리면 두 소리가 같이 재생됩니다.
다만 그 조합이 효과를 더한다는 근거는 없습니다. 오히려 바이노럴 비트를 노이즈에 섞어 제시한 연구들에서는 효과가 나타나지 않았습니다. 그래서 이 사이트는 측정 중에는 배경음을 강제로 끕니다. 집중 세션에서 함께 트는 것은 듣기 좋으라는 용도로 보시면 됩니다.
이 도구의 한계
이걸로 내 뇌파를 알 수 있나요?
아니요. 웹사이트는 뇌파를 읽을 수 없습니다. 이 도구가 재는 것은 뇌파가 아니라 과제 수행 속도입니다.
"사람마다 고유한 알파 주파수가 있다"는 전제 자체는 근거가 있지만, 그건 EEG로만 측정됩니다. 그래서 이 사이트는 "당신의 뇌파 주파수를 알아냅니다"라고 말하지 않습니다. 대신 어느 대역에서 당신의 점수가 오르는지를 잽니다. 자세한 내용은 근거 페이지에 있습니다.
의료기기인가요? 치료에 쓸 수 있나요?
아닙니다. 진단이나 치료 목적으로 쓸 수 없습니다.
헤드폰 음량은 편안한 수준으로 낮춰 쓰세요 — 오래 크게 들으면 청력에 부담이 됩니다. 졸음이 오면 운전이나 기계 조작 중에는 쓰지 마시고, 귀가 아프거나 어지러우면 즉시 멈추세요.
근거
무엇이 알려져 있고,
무엇이 아직 아닌지.
이 사이트가 어떤 연구를 근거로 삼았고, 어디까지가 아직 밝혀지지 않은 영역이며, 그것이 측정 설계에 어떻게 반영됐는지 정리했습니다.
이 측정이 갖춘 것
브라우저 안에서 돌아가는 7분짜리 측정이지만, 결과가 우연이나 기대 효과에 끌려가지 않도록 아래 장치를 전부 넣었습니다. 각각은 측정 화면과 결과 화면에서 실제로 볼 수 있습니다.
막으려는 것은 셋입니다 — 그날 컨디션(무음·순음을 매번 같이 재서), 구간 순서(매 회차 섞고, 검정의 순열도 같은 규칙으로 만들어서), 기대(무슨 소리인지 안 알려줘서). 소리가 아닌 것이 점수로 들어오는 통로를 하나씩 끊는 것이 아래 장치들의 목적입니다.
무음이 없으면 "소리를 켜는 게 나은가"에 답할 수 없고, 순음(비트 없는 한 음)이 없으면 "비트 때문인가, 그냥 소리를 들어서인가"를 가를 수 없습니다. 그래서 둘 다 매번 같이 잽니다. 920명을 잰 가장 큰 연구가 비트의 부정적 결과를 해석할 수 있었던 것도 무음·순음 대조가 함께 있었기 때문입니다6.
측정 중에는 지금 무엇이 울리는지 알려주지 않습니다. "알파가 좋다더라"를 아는 사람은 알파 구간에서 더 힘을 내고 무음 구간에서는 미리 포기하는데, 그 차이는 소리의 효과가 아니라 라벨의 효과입니다. 조건은 측정이 끝난 뒤 전부 공개합니다.
매 측정마다 구간 순서를 무작위로 섞어 순서 효과와 피로 효과를 제거합니다. 무음은 첫 구간에 오지 않도록 제약하고, 아래 무작위화 검정의 순열도 같은 제약 아래에서 만듭니다 — 배치 규칙과 검정 규칙이 어긋나면 오탐률이 명목값을 벗어나기 때문입니다.
스피커나 한쪽만 꽂힌 이어폰에서는 바이노럴 비트가 물리적으로 생기지 않습니다. 그래서 안내문 대신 통과 조건으로 뒀습니다 — 좌우 확인을 연속 2회 맞혀야 측정이 시작됩니다.
정확도가 기준(Go/No-Go·암산 80%, 2-back 70%) 아래이거나 맞힌 반응이 너무 적은 구간은 점수에서 통째로 뺍니다. 정확도를 점수에 섞지 않는 이유는, 속도와 정확도를 하나로 합친 지표가 대개 분산만 키운다는 것이 방법론 연구에서 확인됐기 때문입니다7. 점수는 반응시간 하나, 정확도는 문지기.
휴식 중에 다음 소리를 미리 켜므로 각 구간의 앞부분에는 직전 조건의 잔여 효과가 남습니다. N-of-1 시험 설계 지침이 권하는 대로 각 구간의 후반부만 채점합니다 — 앞 20%(최대 10초)는 점수에서 뺍니다8.
컨디션은 날마다 다릅니다. 무음·순음 기준선을 매번 그날 함께 재야 비교가 성립합니다.
넓게 훑는 설계와 결론을 내는 설계는 다른 물건입니다. 6개 조건을 계속 조금씩 재면 후보가 많다는 이유만으로 검정력이 깎입니다. 그래서 후보를 먼저 하나로 좁힌 뒤, 그 하나만 무음·순음과 두 구간씩 붙여 잽니다 — 같은 7분으로 판정 확률이 3배가 됩니다.
한두 번으로는 그날 컨디션과 대역 차이를 가를 수 없어 판단을 유보합니다. 판정은 확증 단계에서 기록이 쌓인 뒤에만 나옵니다 — 조건 라벨을 2,000번 다시 섞어 만든 분포에서 지금의 격차가 어디쯤인지 보고, 우연으로 이만한 격차가 나올 확률이 5% 미만일 때만 "차이 뚜렷"이라고 적습니다. 1·2위 격차만 보는 규칙보다 오탐이 적어 이쪽을 씁니다.
결과 화면이 자기 전제를 당신의 데이터로 확인합니다 — 같은 대역이 반복해 1위인가, 앞뒤 절반이 같은 순위를 주는가, 무음 기준선이 안정적인가, 버려진 구간이 특정 조건에 몰리지 않는가. 통과하지 못한 항목은 결과 옆에 그대로 표시됩니다. "당신의 최적 주파수는 X"라는 특질 주장 대신 "8회 중 5회 1위" 같은 재현율을 보여주는 이유는, 잘 재현되는 과제일수록 개인차 측정의 신뢰도가 오히려 낮아진다는 역설이 알려져 있기 때문입니다9.
출발점 — 개인마다 알파 주파수가 다르다
개인알파주파수(IAF, Individual Alpha Frequency)는 대략 7–13Hz 사이에서 사람마다 다른, 안정적인 특질값입니다1. "사람마다 집중이 잘 되는 고유한 리듬이 있다"는 출발점 자체는 근거가 있습니다.
얼마나 다른지도 숫자가 있습니다. 51명을 MEG로 잰 연구에서 사람과 사람 사이의 차이(SD 2.8Hz)가 한 사람 안에서의 흔들림(SD 0.9Hz)보다 3배 넘게 컸습니다2. 개인차가 잡음보다 크다는 뜻이고, 개인별로 재는 것이 의미가 있으려면 정확히 이 조건이 성립해야 합니다.
같은 연구가 한계도 같이 알려줍니다 — 가만히 쉴 때와 과제를 할 때의 IAF가 약 1Hz 다릅니다(두정 10.30 → 10.82Hz). IAF는 고정된 특질이기만 한 게 아니라 상태에 따라 움직입니다. 이 사이트가 대역(세타·알파·베타)까지만 좁히고 0.5Hz 단위로 파고들지 않는 이유가 여기 있습니다. 측정 자체의 흔들림보다 작은 눈금은 지어낸 정밀도입니다.
인용 하나를 철회했습니다. 이 자리에는 원래 "IAF가 높으면 일반 인지 능력(g 요인 — 아래에 나오는 효과크기 g와는 다른 뜻입니다)도 높다"는 2013년 연구가 함께 인용돼 있었습니다. 그 상관은 이후 더 큰 표본에서 재현되지 않았습니다 — 153명 EEG와 94명 MEG 독립 표본에서 유동추론·작업기억·g 모두 IAF와 무관했고, 처리속도만 약하게(공유분산 약 5%) 남았습니다3. 그래서 뺐습니다. 이 사이트가 기대는 전제는 "IAF가 높으면 우수하다"가 아니라 "사람마다 다르다"이고, 후자는 위 반증과 무관하게 그대로입니다.
그런데 이건 브라우저입니다 — 여기서 오는 한계
IAF는 뇌파(EEG)로만 측정됩니다. 웹사이트는 뇌파를 읽을 수 없습니다. 그래서 이 사이트가 재는 것은 당신의 뇌파 주파수가 아니라, 소리를 들려주는 동안 과제 수행이 어떻게 달라지는지입니다. 둘은 다른 것이고, 브라우저로 할 수 있는 건 여기까지입니다.
그리고 "개인 맞춤 주파수가 실제로 효과 있다"는 것 자체가 아직 충분히 검증되지 않았습니다. 바이노럴 비트의 인지 효과는 메타분석에서 전체적으로 중간 크기(효과크기 g≈0.45 — g는 두 조건의 차이를 표준편차 단위로 잰 값으로, 관행상 0.2면 작고 0.5면 중간, 0.8이면 큽니다. 음수는 반대 방향입니다)로 나오지만 이질성이 매우 커서 사람·조건에 따라 결과가 크게 갈립니다4. 개인 맞춤과 고정 주파수를 직접 비교한 연구도 빈약합니다.
반대 방향의 결과도 있습니다. 이 분야에서 가장 큰 단일 연구(920명, 무음·순음·클래식 대조 포함)에서는 바이노럴 비트를 들은 집단의 수행이 오히려 나빠졌습니다6. "뇌파가 비트에 동조한다"는 전제 자체도 체계적 리뷰에서 14편 중 5편만 지지, 8편은 반대, 1편은 혼재였습니다 10. 그래서 이 사이트는 뇌파 동조를 전제하지 않고, 당신의 과제 수행이 실제로 달라지는지만 잽니다 — 결과가 이렇게 갈리기 때문에 평균을 인용하는 대신 한 사람에게 재는 쪽을 택했습니다.
그래서 주장하는 대신 측정합니다
개인 맞춤이 효과 있는지는 문헌이 아직 답을 주지 못합니다. 그래서 이 사이트는 당신 한 사람에게 A/B 테스트를 돌리고 그 데이터를 그대로 보여줍니다. 무음·순음을 대조군으로 같이 재고, 무음이 1등이면 무음이라고 표시합니다.
내 데이터로 직접 재보기측정 설계에 문헌을 이렇게 반영했습니다
| 연구에서 알려진 것 | 제품에 반영한 것 |
|---|---|
| 짧은 지속주의 과제(PVT-B, 3분)도 표준 10분판의 민감도를 유지한다5 | 블록을 60초로 짧게 잡되 자극을 촘촘히 넣어 시행 수를 지켰다 (60초에 약 35시행) |
| "비트 때문"인지 "그냥 소리를 들어서"인지는 순음 대조 없이는 못 가른다 (우리 방법론적 선택) | 무음과 순음을 둘 다 넣는다. 순음을 못 이기면 "비트가 아니라 소리 자체"라고 경고한다 |
| 메타분석: 비트를 화이트/핑크 노이즈로 마스킹할 필요는 없다(효과 비슷)4 | 그래서 핑크 노이즈를 효과 목적으로 쓰지 않는다. 게다가 2024년 메타분석에서 대다수에게 인지 수행이 오히려 나빠져(g=−0.21) 기본값을 꺼두었다 — 원하면 믹서의 '핑크 노이즈'로 켠다 |
| 과제 전(또는 전+중) 노출이 과제 중에만 트는 것보다 우수했다4 | 휴식 10초 동안 다음 소리를 미리 켜서 귀가 적응할 시간을 준다 |
| 효과의 개인차·이질성이 크다(g≈0.45, 큰 이질성)4 | → 개인별로 재야 한다는 제품 전제와 정확히 일치한다 |
| 920명 연구에서 비트가 수행을 악화시켰다 — 무음·순음 대조가 있었기에 해석 가능했다6 | 무음·순음을 항상 같이 재고, 무음이 1등이면 그대로 표시한다. 정상 결과로 취급한다 |
| 속도와 정확도를 하나로 합친 지표(IES)는 대개 분산만 키운다7 | 점수는 정답 반응시간 하나. 정확도는 섞지 않고 문지기로만 쓴다 |
| N-of-1 설계에서 washout을 늘릴 수 없으면 각 기간의 후반부만 측정하라8 | 각 구간 앞 20%(최대 10초)를 채점에서 제외한다 |
| 잘 재현되는 과제일수록 개인차 측정의 신뢰도는 낮다 — 신뢰도 역설9 | "최적 주파수" 같은 특질 주장 대신 재현율("N회 중 M회 1위")을 보여준다 |
| 뇌파 동조 자체가 14편 중 5편 지지·8편 반대·1편 혼재10 | 동조를 전제하지 않는다. 화면 어디에도 "뇌파를 조절한다"고 쓰지 않고, 수행 변화만 잰다 |
| 캐리어 340Hz와 400Hz를 비교한 파라메트릭 연구에서 낮은 캐리어 쪽 조합이 지속주의를 높였다11 | 기본 캐리어를 340Hz로 둔다(집중 세션에서 바꿀 수 있음) |
위첨자 번호는 아래 참고 문헌에 대응합니다.
만든 사람의 말
집중 음악을 찾다 보면 "이 주파수가 집중시킨다"는 설명을 자주 보는데, 사람마다 다를 텐데 어떻게 단정하지 싶었습니다. 그래서 주장하는 대신, 각자가 자기 데이터로 직접 재보게 만들었습니다. 제 경우는 이렇게 됐습니다. 첫 측정은 "판단 유보"였어요 — 새벽에 잰 10Hz(알파)가 비트 중엔 앞섰지만 순음과 거의 차이가 없었으니까요. 여러 날에 걸쳐 확증을 채우고 나서야 10Hz가 무음보다 앞서 "차이 뚜렷"으로 섰습니다. 지금은 집중 세션을 10Hz로 켜놓고 씁니다. 몰입이 잘 된다고 느끼는데, 그 느낌은 측정 점수와 따로 기록하고 있어요 — 이 사이트가 수행과 느낌을 나란히 두는 이유이기도 합니다. 한 사람의 결과입니다. 당신은 다르게 나올 수 있고, 무음이 이겨도 그건 정상입니다.
사용자 후기
지금까지 실린 후기는 하나입니다. 정식 공개 전 지인에게 직접 써보게 하고 들은 말이라, 언제·어떤 자리에서 받은 것인지와 그 사람의 측정 결과를 함께 적습니다. 이 사이트에는 후기를 보내는 폼이 없습니다. 직접 만나거나 연락해서 들은 말만 옮기기 때문에 후기는 천천히 늡니다.
재보니까 나는 무음이더라. 나는 디스트랙션이 없어야 되는 사람이었어.
과제가 여러 개인 건 되게 좋은 것 같아.
Go/No-Go 과제로 측정. 본인 확인을 거친 문장입니다.
이 후기를 그대로 싣는 이유가 있습니다. 이분의 결과는 소리가 도움이 안 됐다는 쪽이었습니다. 그런 결과도 결과이고, 그렇게 나오면 그렇게 보여주는 것이 이 사이트가 하는 일입니다. 같은 자리에서 받은 설계 지적(구간마다 난이도가 흔들린다, 연습·피로 효과, 여기서 잰 것을 공부로 일반화하면 안 된다)은 측정 설계와 화면에 반영했습니다 — 무엇을 어떻게 고쳤는지는 변경 기록에 남겼습니다.
한 가지는 미리 말씀드립니다 — 남의 후기는 당신에게 어느 대역이 맞는지까지는 알려주지 못합니다. 개인차가 큰 것이 이 분야의 출발점이라서요. 여러 사람의 데이터가 궁금하시면 아래 참고 문헌을 보시는 편이 낫습니다.
참고 문헌
- Klimesch, W. (1999). EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis. Brain Research Reviews, 29(2–3), 169–195. doi.org/10.1016/S0165-0173(98)00056-3
- Haegens, S., Cousijn, H., Wallis, G., Harrison, P. J., & Nobre, A. C. (2014). Inter- and intra-individual variability in alpha peak frequency. NeuroImage, 92, 46–55. doi.org/10.1016/j.neuroimage.2014.01.049
- Ociepka, M., Kałamała, P., & Chuderski, A. (2022). High individual alpha frequency brains run fast, but it does not make them smart. Intelligence, 92, 101644. doi.org/10.1016/j.intell.2022.101644 — 위에서 철회한 Grandy 외(2013, NeuroImage)의 IAF↔g 상관을 반증한 연구입니다.
- Garcia-Argibay, M., Santed, M. A., & Reales, J. M. (2019). Efficacy of binaural auditory beats in cognition, anxiety, and pain perception: a meta-analysis. Psychological Research, 83(2), 357–372. doi.org/10.1007/s00426-018-1066-8
- Basner, M., Mollicone, D., & Dinges, D. F. (2011). Validity and sensitivity of a brief psychomotor vigilance test (PVT-B) to total and partial sleep deprivation. Acta Astronautica, 69(11–12), 949–959. doi.org/10.1016/j.actaastro.2011.07.015
- Klichowski, M., Wicher, A., Kruszwicka, A., & Golec, P. (2023). Reverse effect of home-use binaural beats brain stimulation. Scientific Reports, 13, 11079. doi.org/10.1038/s41598-023-38313-4
- Bruyer, R., & Brysbaert, M. (2011). Combining speed and accuracy in cognitive psychology: Is the inverse efficiency score (IES) a better dependent variable than the mean reaction time (RT) and the percentage of errors (PE)? Psychologica Belgica, 51(1), 5–13. doi.org/10.5334/pb-51-1-5
- Kravitz, R. L., & Duan, N. (Eds.), DEcIDE Methods Center N-of-1 Guidance Panel. (2014). Design and Implementation of N-of-1 Trials: A User's Guide. AHRQ Publication No. 13(14)-EHC122-EF. effectivehealthcare.ahrq.gov
- Hedge, C., Powell, G., & Sumner, P. (2018). The reliability paradox: Why robust cognitive tasks do not produce reliable individual differences. Behavior Research Methods, 50, 1166–1186. doi.org/10.3758/s13428-017-0935-1
- Ingendoh, R. M., Posny, E. S., & Heine, A. (2023). Binaural beats to entrain the brain? A systematic review of the effects of binaural beat stimulation on brain oscillatory activity, and the implications for psychological research and intervention. PLOS ONE, 18(5), e0286023. doi.org/10.1371/journal.pone.0286023
- Melnichuk, T., Cooper, K., & Hawk, L. W. (2025). A parametric investigation of binaural beats for brain entrainment and enhancing sustained attention. Scientific Reports, 15, 4308. doi.org/10.1038/s41598-025-88517-z
위 문헌은 일반적 결론을 뒷받침합니다. 이 사이트는 특정 결과를 보장하지 않으며, 최종 판단 기준은 논문이 아니라 당신 자신의 측정 데이터입니다.
의료기기가 아니며 진단·치료 목적으로 쓸 수 없습니다. 이 사이트는 소리만 사용합니다. 광과민성 뇌전증은 시각 자극에서 일어나는 현상이라 오디오에 그대로 옮겨 붙이는 것은 정확하지 않아, 그 문구 대신 실제로 해당되는 주의사항을 적습니다 — 헤드폰 음량은 편안한 수준으로 낮춰 쓰세요. 오래 크게 들으면 청력에 부담이 됩니다. 졸음이 오면 운전·기계 조작 중에는 쓰지 마세요. 귀가 아프거나 어지러우면 즉시 멈추세요.