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Ryan Research Institute는 감정 주권, 감정 해석권, 감정 AI 거버넌스, 서사–정서 기하학, 인간-AI 상호작용을 연구한다.

이 페이지에는 DOI, 공식 저널 기록, Article in Press 상태, accepted article 상태, 공개 데이터 기록, 또는 공적 보도 기록으로 확인 가능한 연구 산출물을 수록한다.

비공개 심사 중인 원고는 저널명과 함께 공개하지 않는다.

Article in Press 및 Accepted Work

Algorithmic affective blunting quantifies the collapse curve of interpretative failure in large language models (2026)

Discover Artificial Intelligence

상태: Article in Press with DOI

DOI: https://doi.org/10.1007/s44163-026-01573-w

→ Algorithmic Affective Blunting (AAB)을 제안하고, 의미적 스트레스가 높아질수록 대규모 언어모델의 감정 해석 일관성이 용량 의존적으로 저하되는 양상을 측정한다. 표준화된 단일 모델 조건에서 평균 Affective Degradation Index는 Control 0.16에서 Extreme 2.92까지 상승했다.

Visual Citation Card: Emotional AI Needs a Stress Test

The Affective Thermodynamic Relationship: an empirical information-theoretic scaling relationship for normative-conflict collapse in large language models (2026)

Communications AI & Computing

상태: Accepted / in production with DOI

DOI: https://doi.org/10.1038/s44488-026-00006-y

→ 규범 충돌 상황에서 대규모 언어모델의 해석 실패가 어떤 정보이론적 긴장과 붕괴 구조를 갖는지를 다루며, 기계 측 해석 붕괴 연구를 확장한다.

게재 논문 (Peer-Reviewed)

Narrative–Affect Discrepancy as a Regulated Degree of Freedom in 351,734 Relationship Narratives (2026)

PLOS ONE, 21(5), e0348715

DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0348715

→ 서사 복잡도와 정서 강도의 괴리를 인간 표현의 조절된 자유도로 모델링하고, RLHF 정렬 모델의 표현 영역이 인간보다 약 1.70× 좁다는 점을 제시한다.

Formal and Computational Foundations for Implementing Affective Sovereignty in Emotion AI Systems (2026)

Discover Artificial Intelligence

DOI: https://doi.org/10.1007/s44163-026-01000-0

→ 감정 AI 시스템에서 인간의 감정 해석권을 보호하기 위한 Sovereign-by-Design, DRIFT 프로토콜, IOS·AMR·AD 지표를 제안한다.

Interrupting Resonant Amplification: A Mechanistic and Design Framework for Human–AI Interaction (2026)

Computers in Human Behavior Reports, 21, 100975

DOI: https://doi.org/10.1016/j.chbr.2026.100975

→ 인간–AI 상호작용에서 반복적 감정-언어 피드백 루프가 어떻게 강화되는지를 설명하고, 이를 중단하기 위한 Cognitive Circuit Breakers를 제안한다.

ANEST Narrative–Affect Dataset (ANAD v1): A Large-Scale Derived Feature Resource for Quantifying Narrative–Affective Discrepancy (2026)

Data in Brief

DOI: https://doi.org/10.1016/j.dib.2026.112643

→ 351,734개 관계 서사를 기반으로 서사–정서 괴리를 측정할 수 있는 대규모 파생 특성 데이터 자원을 제공한다.

DefMoN: A Reproducible Framework for Theory-Grounded Synthetic Data Generation in Affective AI (2025)

Machine Learning with Applications, 23, 100817

DOI: https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2025.100817

→ 방어기제, 감정 동기, 합성 데이터 생성을 연결하는 이론 기반 재현 가능 프레임워크를 제안한다.

공개 데이터 및 연구 자원

ANAD v1 / 서사–정서 괴리 데이터셋

Zenodo canonical record

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.18680687

→ 서사–정서 괴리 측정과 파생 특성 분석을 위한 공개 연구 자원.

감정 주권 연구 자원

구현 프레임워크 프리프린트:

https://doi.org/10.5281/zenodo.17154182

감정 해석 권리 최소 선언:

https://doi.org/10.5281/zenodo.16992479

→ 감정 주권의 개념적·설계적 기반을 뒷받침하는 공개 연구 자료.

NADI / ANEST 연구 프로그램 아카이브

Human baseline archive:

https://doi.org/10.5281/zenodo.17864574

ANEST theory archive:

https://doi.org/10.5281/zenodo.17864654

Narrative–affect geometry archive:

https://doi.org/10.5281/zenodo.17864774

→ 서사–정서 괴리와 표현 기하학 연구 프로그램의 공개 아카이브 기록.

공적 글쓰기 및 보도

PsyPost

A new study mapped 350,000 relationship stories and found a communication style AI struggles to copy

https://www.psypost.org/a-new-study-mapped-350000-relationship-stories-and-found-a-communication-style-ai-struggles-to-copy/

MIT Technology Review Korea

감정 AI, 감정 해석권, 감정 주권, 인간 감정의 구조를 다룬 연속 기고.

https://www.technologyreview.kr/author/ryankim/

AI Times Korea

감정 AI의 위험을 정확도 문제가 아니라 해석 권한의 이전 문제로 다룬 공적 기고 및 보도.

주석

이 페이지는 게재 논문, Article in Press 및 accepted article, 공개 데이터 자원, 공적 글쓰기와 보도를 구분해 기록한다.

비공개 심사 중인 원고는 DOI, 공식 기록, accepted article 상태, 공개 아카이브 기록이 있는 경우를 제외하고 저널명과 함께 공개하지 않는다.

재현성 검증, 이론 통합, 공동 연구 문의:

ryan@ryanresearch.org

🔒 BACKUP — 출판물 — 2026-08-17 15:34 KST