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주요 연구 주제

주요 연구 주제

Defensive Motivational Nodes (DMN)

우리 감정의 숨은 언어

일상 대화부터 인간–AI 상호작용까지, 사람들이 말하는 내용 뒤에 숨겨진 ‘방법’(방어기제)과 ‘이유’(정서 동기)를 추론하는 프레임워크.

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DMN이란 무엇인가

DMN은 각 발화를 (방어기제, 정서 동기) 한 쌍으로 라벨링하여, 화자가 어떻게 자신을 보호하는지(방어기제)와 왜 그렇게 말하는지(정서 동기)를 동시에 포착합니다.

  • 예시 1 — “난 화 안 났어, 아무렇지도 않아.” →(부정, 슬픔)
  • 예시 2 — “이번 프로젝트에서 모두가 날 반대하고 있어.” →(투사, 분노)

왜 중요한가

  • 대부분의 시스템은 표면 정서(긍정/부정, 분노/기쁨)만 태그합니다.
  • DMN은 그 정서를 형성하는 방어적 태도까지 포함하여, 우리가 흔히 듣지만 기계는 놓치는 숨은 맥락을 분석합니다.
  • 이를 통해 공감적이고 맥락에 민감한 응답, 그리고 더 안전하고 투명한 감정 AI를 구현할 수 있습니다.

두 축(Axes) 개요

방어기제 (10가지 예시): 부정 · 투사 · 합리화 · 억압/억제 · 퇴행 · 전치 · 지성화 · 반동 형성 · 유머 · 승화

정서 동기 (8가지, Plutchik 영감): 기쁨 · 신뢰 · 두려움 · 놀람 · 슬픔 · 혐오 · 분노 · 기대

  • 노드(Node) = 방어기제 × 정서 동기
  • 예: (투사 × 분노), (부정 × 두려움)

일부 조합은 흔하고 유의미하며, 일부는 드물고 그 자체가 신호가 됩니다.

주요 연구 결과

  • 4개 언어(영어·한국어·프랑스어·조지어), 300문장 규모의 파일럿 코퍼스와 주석 매뉴얼 제작
  • 훈련된 주석자들이 두 축 모두에서 높은 합의도를 달성
  • DMN 기반 LLM(추론된 노드로 프롬프트)은 기존 대비 눈에 띄게 공감적인 응답 생성
  • 데이터셋과 매뉴얼은 공개 접근 가능 (위 링크 참고)

DMN 라벨 해석 방법

  • 방어기제 = “내가 대처하는 방법” (왜곡, 회피, 재구성, 전환 등)
  • 정서 동기 = “나를 움직이는 것” (접근/회피, 보호/대결, 연결/철수)
  • 이 둘을 결합하면 메시지의 3차원 구조 — 내용 ↔ 방어 ↔ 감정을 파악할 수 있습니다.

윤리 원칙 & 가이드라인

  • 자율성(Autonomy) — 사용자 동의 기반, 자기 해석권 우선
  • 무해성(Do No Harm) — 가능성으로 제시, 단정적 해석 금지, 가스라이팅 방지
  • 비낙인화(Non-Stigmatization) — 방어기제는 정상적인 대처 방식, 진단 아님
  • 문화적 겸손(Cultural Humility) — 다언어 설계, 서구 중심(WEIRD) 편향 회피
  • 이익성(Beneficence) — 사용자에게 실제로 도움이 되는 경우에만 사용
면책 고지: DMN은 기술적·묘사적 추론 프레임워크이며, 임상적 진단을 내리지 않습니다.

DMN의 활용 분야

  • 지원형 채팅 — 숨은 감정을 안전하게 반영 (“마음 한 켠이 아플 수도 있어요.”)
  • 갈등 완화투사 × 분노 탐지 후 비난 없이 대응
  • 연구 & UX — 방어 패턴의 장기적 변화 맵핑, 공감 효과 평가
  • 교육/치료 인접 분야 — 건강한 대처 언어 교육 (낙인 없이)

진행 중인 작업

  • 코퍼스 확장 (>2,000 문장, 다언어 확대)
  • 두 축을 자동 분류하는 AI 모델 + 신뢰도 보정
  • 공감·신뢰·안전성 효과를 검증하는 사전등록 사용자 연구

인용 정보

Kim, R. S. B. (2025). Defensive Motivational Nodes (DMN): Inferring Psychological States from Language via Defense Mechanisms and Affective Motivation. Zenodo. https://zenodo.org/records/16778735