이 연구에서는 국내 인지과학 분야의 연구자 소속 정보와 논문의 표제어 분석을 통해 학제적 구조 파악을 시도해 보았다. 연구 결과 국내 인지과학 분야에서 대표되는 학문 영역은 컴퓨터과학, 심리학, 언어학, 인지과학, 철학, 교육학, 의학, 경영학이었다. 두 시기(1기: 1989-1998, 2기: 1999-2003)로 구분하여 분석한 결과 국내 인지과학 분야는 1기에서는 컴퓨터과학, 심리학, 언어학 순으로 우세한 학문분야가 나타났다. 이와 달리 2기에서는 심리학, 컴퓨터과학, 인지과학, 언어학의 순이었다. 이 같은 결과는 컴퓨터과학의 비중이 초기에 가장 높다가 감소했다는 점에서 외국의 사례와 유사하지만, 외국에 비해서 언어학 분야 연구자의 비중이 다소 높은 것이 국내 인지과학 연구의 특징인 것으로 나타났다. 연구자가 사용한 표제어를 분석한 결과 두 시기에서 모두 컴퓨터과학과 심리학은 인지과학분야에서 융합되기 보다는 독자적인 연구영역을 형성하였다. 또한 시기별 표제어 분석을 통해서 컴퓨터과학이나 심리학 소속 인지과학 연구자들의 관심사가 1기에서 2기로 넘어가면서 변화한 부분을 확인할 수 있었다.
인지과학의 지각심리학적 기초를 모색하기 위해 지각심리학 고유의 연구주제,주요개념 및 방법론 등을 개관하고, 지각심리학에서 인지과학적 물음이 어떻게 제기될 수 있는 지를 검토하였다.지각심리학이 인지과학의 다른 분야들에 제공할 수 있는 기본개념,방법론,현상 등을 정리하고,인지과학적 시각을 받아 들일때,지각심리학자들이 어떤 태도를 취해야 할 지를 논의 하였다.
지금까지 간략히 살펴본 것처럼 심리학에서 연역추리를 연구하는 이론과 가정이 변화하고 있는데, 크게 네 가지 흐름으로 요약할 수 있다[2,6,7]. 가장 큰 변화는 연역 추리와 귀납 추리의 구분이 점차로 흐려지고 있다는 것이다. 두 번째 변화는 연역 추리를 이해하는 관점이 달라지고 있다는 점이다. 심리학에서 연역추리를 본격적으로 다루기 시작한 1960년대에는 사람들이 논리적인 사고를 하느냐에 관심이 모아졌다. 그러다 1980년대와 1990년대에는 연역추리를 하는 기제에 관한 심성 논리 이론과 심성 모형 이론 간의 논쟁이 치열하게 전개되면서 내용효과와 같은 실용적 요인들에 대한 연구도 많이 수행되었다. 그리고 1990년대 들어서면서 연역추리를 정보 획득의 관점에서 접근하는 확률적 접근, 연역 추리 과정을 heuristic 처리 단계와 분석적 처리 단계로 나누어 접근하는 이중 과정 이론이 등장하면서 기본적인 이론틀의 변화도 일어나고 있다. 세 번째 변화는 연역 추리를 문제 해결이나 의사결정과 같은 다른 인지 처리와 연결하려는 시도들이 진행되고 있다는 점이다. 마지막으로 심리학의 다른 분야에서와 마찬가지로 연역 추리에 관여하는 뇌 부위를 알아보는 뇌 영상 연구들이 점차 증가하고 있다. 이런 연구들의 결과로 연역 추리 과정에 대한 다차원적인 이해가 증진되고 다른 인지과정과도 연동되는 종합적 이해가 가능해질 것으로 예상한다.
인지심리학 및 인지언어학 분야에서 시도한 어휘 표상, 특히 움직임과 관련된 동사의 인지도식에 관한 연구들을 비교해보고자 한다. 인간의 언어학적인 지식을 도식적으로 표상 하고자 하는 노력은 언어의 통사적인 외형에만 치중하는 연구에서는 언어의 의미구조를 파악하기 힘들다고 판단하고 의미적인 범주화를 중요시하게 되었다. 본 연구에서는 시각적 이미지 도식을 중점적으로 살펴보기로 한다. 이미지 도식은 공간적 위치 관계, 이동, 형상 등에 관한 지각과 결부되어 있다. 이미지로 나타낸 표상은 근본적으로 세상의 인식과 세상에 대한 행동방법을 사용하게 하는 유추적이고 은유적인 원칙에 기초하고 있다. 이러한 점에 있어서, 언술을 발화한 화자는 어느 정도 주관적인 행동의 능력과 그가 인식한 개념화에서부터 문자화시킨 표상을 구성한다. 인지 원칙에 입각한 의미 표상에 중점을 둔 도식으로는, Langacker, Lakoff, Talmy의 도식이 있다. 프랑스에서 톰 R. Thom과 같은 수학자들은 질적인 현상에 관심을 가져 형역학(morphodynamique)이론을 확립하였는데, 이 이론은 요즘의 인지 연구에 수학적 기초를 제공하였다. R. Thom, J. Petitot-Cocorda의 도식 및 구조 의미론의 창시자라고 불리는 B.Pottier의 도식이 여기에 속한다 J.-P. Descles가 제시한 인지연산문법(Grammaire Applicative et Cognitive)은 다른 인지문법과는 달리 정보 자동처리과정에서 사용할 수 있는 연산자와 피연산자의 관계에 기초한 수학적 연산작용을 발전시켰다. 동사의 의미는 의미-인지 도식으로 설명되는데, 이것은 서로 다른 연산자와 피연산자로 구성된 형식화된 표현이다. 인간의 인지 기능은 언어로 표현되며, 언어는 인간의 의사소통, 사고 행위 및 인지학습의 핵심적 기능을 담당한다. 인간의 언어정보처리 메카니즘은 매우 복잡한 과정이기 때문에 언어정보처리와 관련된 언어심리학, 인지언어학, 형식언어학, 신경해부학 및 인공지능학 등의 관련된 분야의 학제적 연구가 필요하다.
테러 위험에 대한 일반인의 행동반응에 영향을 주는 심리요인들을 밝히기 위하여 인지, 사회, 정서요인들을 포함하는 구조모형을 개발하고자 하였다. 본 연구의 모형에는 테러가 발생할 가능성, 테러 여파가 주는 심각성, 그리고 테러의 여파에 대해 개인이 대처할 수 있다는 지각(인지요인)과, 테러에 대응하는 정부기관에 대한 신뢰(사회요인), 그리고 테러에 대한 두려움과 걱정(정서요인), 개인적으로 준비하거나 정보를 검색 또는 분석하고 관계망을 점검하는 행동(행동반응)에 대한 측정이 포함되었다. 주된 결과는 인지와 사회요인이 정서요인에 영향을 주며 정서요인은 행동반응에 영향을 준다는 것이다. 특히 인지요인 중 지각된 대처는 행동반응에 직·간접 영향을 주는 요인으로서, 테러에 대한 개인적 대비를 향상시키기 위해서는 지각된 대처가 중요하다는 것을 논의하였다.
기존의 인터넷과 컴퓨터 등의 발달로 교육현장에서도 많은 WBI (Web-Based Instruct ion)들이 개발되고 사용되고 있으나 교육사이트의 컨텐츠를 살펴보면 대부분이 행동주의 심리학에 근거를 둔 프로그램 형태를 벗어나지 못하고 있어서 학습자에게 의미있는 학습을 유발시키기 보다는 제시된 정보의 기계적 재생에 그치고 있다는 비판을 받고 있다. 이러한 한계를 극복하는 대안으로는 학습자의 외형적이고 기계적인 면보다는 학습자의 인지활동을 강조하는 인지론적 접근이 필요하다고 본다. 인지심리학의 이러한 측면을 잘 반영하는 학습이론으로서 발견학습 이론을 들 수 있다. 발견학습을 적용시킨 모듈부분은 사용자의 편의에 따라 활용하지 않고 그래프의 탐색이 가능하도록 설계되므로 교사 개개인 수업의 형태에 따라 다양하게 적용할 수 있다. 따라서 온라인과 오프라인상의 모든 현장에서 교수-학습지도에 기절할 것이다.
본 연구는 거짓말 탐지 시 정서적 각성 및 인지적 부하가 동공 크기 변화에 미치는 영향을 확인했다. 총 60명 모집 후, 참가자가 자발적으로 집단을 선택했다. 유죄 집단(n = 30)은 모의 범죄(현금 훔치기)를 수행하고, 무죄 집단(n = 30)은 연구 조교 사무실에서 임무(메시지 보내기)를 수행했다. 그 후, 거짓말 탐지 면담 질문 중에 웨어러블 아이트래커를 사용하여 동공 크기를 측정했다. 면담 질문은 인지적 부하 질문 3개, 정서적 각성 질문 3개, 중립 질문 3개로 구성되었다. 실험 결과, 집단이나 시간의 주효과는 유의미하게 나타나지 않았으나, 집단과 시간의 상호작용은 유의미하게 나타났다. 즉, 동공 크기에 기반한 거짓말 탐지 시 인지적 부하 질문에 응답 할 때 유죄 집단이 무죄 집단 보다 동공 크기가 더 크게 증가했다. 이는 동공 크기를 기반한 거짓말 탐지 시 인지 부하를 유도하는 것이 정서적 각성을 유발하는 것보다 효과적임을 시사한다.
대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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