출판물

2026년 8월 업데이트 · Ryan Research Institute

Ryan Research Institute는 감정 주권과 해석 권한, 감정 AI 거버넌스, 서사–정서 기하학, 인간-AI 상호작용, 그리고 AI의 감정·정신상태 추론이 제도적 판단으로 이어질 때 생기는 문제를 연구한다.

이 페이지에는 DOI나 공식 저널 기록으로 확인되는 게재 논문과 공개 연구자원, 그리고 연구를 바탕으로 한 주요 기고·보도를 구분해 수록한다.

비공개 심사 중인 원고는 저널명이나 심사 상태를 공개하지 않는다.

게재 논문 (동료심사) · 8

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

Communications AI & Computing

상태: 게재 완료 · 최종 출판본(Version of Record) 공개

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

→ 규범 충돌 아래에서 대규모 언어모델의 해석적 붕괴가 정보이론적 긴장과 함께 어떻게 변화하는지를 실증적 스케일링 관계(scaling relationship)로 제시한다. 모델 자체의 불확실성과 평가기준의 불확실성을 구분하고, 갈등을 너무 빨리 하나의 판단으로 수렴시키지 않는 것이 AI 평가에서 왜 중요한지를 보여준다.

관련 연구 해설: The Curve Was Stable. The Judgment Was Not. · Springer Nature Research Communities, 2026년 8월 22일

→ Springer Nature Research Communities 연구자 페이지

Narrative Complexity Is Weakly Coupled With Affective Energy, Not Net Valence, in Relationship Narratives (2026)

Acta Psychologica, 270, 107689

상태: 게재 완료 · Open Access · 최종 출판본(Version of Record) 공개

DOI: https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2026.107689

→ 351,734개 관계 서사를 분석한 결과, 서사 복잡도는 순감정가(net valence)와는 거의 관련이 없고 긍정과 부정의 상쇄에 덜 민감한 감정 에너지 지표와는 약한 연관을 보였다. 연구는 감정의 순방향과 감정의 크기를 구분하고, 주된 서사–정서 괴리 분석에서는 GAM 정규화 잔차 기반 지표를 사용한다.

공개 연구자원: ANAD v1.4.0 · Zenodo

데이터셋 논문: Data in Brief, 66, 112643

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

Discover Artificial Intelligence

상태: 게재 완료

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

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

시각 요약 카드: Emotional AI Needs a Stress Test

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 프리프린트 및 연구 자원

Mental AI: Post-Deployment Criterion Endogeneity in the Causal Loop of Human Mental Life (2026)

공개 프리프린트

DOI: https://doi.org/10.20944/preprints202607.2118.v1

→ AI의 추론이 이후 인간의 상태와 증거, 평가기준 자체를 변화시킬 수 있다는 배포 이후 평가기준 내생성(post-deployment criterion endogeneity) 문제를 제시한다.

From Composite Scores to Latent Variables: Reassessing Prospective Associations Between Social Substitution and Emotional Closeness in Human–AI Attachment (2026)

수정 공개본 · Zenodo v2.0

DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.21971714

→ Study 4의 측정 간격을 1주로 바로잡고, 기존 방향성 주장을 폐기한 수정 공개본이다. 보정된 분석은 social substitution이 emotional closeness에 선행한다거나 그 반대 방향을 확립하지 않는다.

공개 데이터 및 연구 자원

ANAD v1 · 서사–정서 연구자원

현재 공개 버전: v1.4.0

버전 DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.22135369

Concept DOI · 전체 버전: https://doi.org/10.5281/zenodo.17632585

→ 351,734개 관계 서사에서 계산된 파생 특성을 제공하는 개인정보 보호형 공개 연구자원. v1.4.0은 ANAD 연구선의 용어와 공개 문서를 정렬하고, LoC를 Level of Complexity로 표준화하며, 데이터셋 수준의 discrepancy와 Acta Psychologica에서 사용한 잔차 기반 NADI를 구분한다.

게재 데이터셋 논문: Data in Brief, 66, 112643

과거 인용 고정 버전: v1.3.0 · DOI 10.5281/zenodo.18680687

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

인간 기준선 아카이브:

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

ANEST 이론 아카이브:

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

서사–정서 기하학 아카이브:

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

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

기고·연구 에세이·보도

연구에서 공론장으로: AI·정신건강/해석권

2026년 8월 24일 보건의료신문은 AI·정신건강/해석권 전문영역 신설과 함께 Ryan Kim RRI 소장을 수석전문기자 겸 전문위원으로 위촉했다고 공식 발표했다.

이번 전문영역은 RRI의 감정 주권(Affective Sovereignty), 해석 권한(Interpretive Authority), Mental AI, 인간감독, 정정·이의 제기 가능성, 그리고 AI가 인간의 내적 상태를 추론할 때 필요한 거버넌스 문제를 지속적인 공공 논의로 확장한다. 정신건강의학과 심리·상담, 보건의료와 복지, 디지털헬스, 법·정책, 이용자 관점, 인간-AI 상호작용을 하나의 편집 영역 안에서 연결한다.

핵심 질문은 AI의 해석이 정확한가에만 있지 않다. 그 해석에 누가 어떤 권한을 갖는지, 당사자가 어떻게 이의를 제기하고 수정할 수 있는지, 그리고 그러한 추론이 추천이나 의사결정 과정에 들어간 뒤 어떤 절차가 필요한지를 함께 묻는다.

[스페셜 기획] 보건의료신문, ‘AI·정신건강/해석권’ 전문 섹션 신설

→ 2026년 8월 24일 출범·위촉 기사

이 항목은 전문 섹션 출범과 위촉 기사를 기록한다. 향후 기획 인터뷰와 시그니처 칼럼 Ryan Kim의 AI와 마음의 경계는 각 기사가 실제 게재될 때 별도 기록한다.

Springer Nature Research Communities

2026년 연구 논문의 배경과 후속 문제를 다룬 Behind the Paper 연속 글. 2월의 Who Gets to Say How You Feel?에서 시작해 Affective Sovereignty, 서사–정서 괴리, Algorithmic Affective Blunting, Mental AI를 거쳐 8월 22일 The Curve Was Stable. The Judgment Was Not.까지 이어진다.

→ Ryan Sangbaek Kim의 Research Communities 게시글 전체 보기

Substack · Prof. Ryan Kim

동료심사 연구를 대중·정책 언어로 확장한 연구 에세이 아카이브. 2026년 주요 글에는 The Human Mind Is Becoming AI’s Operating Environment, The Risk Is Not the Reply. It Is the Relationship., The Machine Is Certain. That Does Not Mean It Knows What You Feel., Your AI Can Read You. It Should Never Outrank You., The Missing Coordinate in the RLHF Diversity Debate, Can Claude’s Watermark Prove AI Authorship? 등이 있다.

→ Substack 전체 아카이브

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

클로드 워터마크가 정확해도 저자 판정은 틀릴 수 있다 — 2026년 8월 19일 기고.

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=214132

→ AI 워터마크와 탐지 신호가 생성 흔적을 포착할 수 있어도 인간의 지적 기여나 저자성을 곧바로 판정하지는 못한다는 점을 다룬다. 기술적 출처(provenance) 신호와 제도적 판정을 구분하고, 불이익을 주는 기관에는 별도의 입증과 설명 책임이 필요하다고 제안한다.

AI 취약계층 정책의 빈칸… ‘해석을 되돌릴 권한’이 없다 — 2026년 8월 11일 기고.

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=213803

→ RRI의 해석 권한 연구를 고영향 AI 영향평가를 위한 6개 실행 원칙으로 전환한다: 용도 고지, 불확실성·대안 제시, 보류·비추론, 당사자 정정, 정정 전파, 실질적 인간 재심.

주석

이 페이지는 게재 논문, 공개 프리프린트와 데이터 자원, 연구 에세이·기고·보도를 구분해 기록한다.

비공개 심사 중인 원고는 공식 DOI나 공개 기록이 생기기 전까지 저널명과 심사 상태를 공개하지 않는다.

재현성 검증, 이론 통합, 공동 연구 문의:

ryan@ryanresearch.org