측정 방법론 및 타당도 프로토콜
UCAP의 인지 아키텍처 진단 도구는 총 12개 질문의 정성 반응 가중치 누적 연산을 사용합니다. 수집된 원시 점수 벡터는 인지 바이어스 교정을 거쳐 최종 8분원 및 16분위 기질 코드로 변환됩니다.
축 점수 누적 연산 공식
질문 옵션 선택에 따라 축 가중치($w$)가 누적 산정됩니다. 원시 차점 벡터의 스케일 보정을 위해 다음과 같은 조정 가중치 계수를 곱하여 \([-1, 1]\) 범위로 최종 클램핑합니다.
Y_score = clamp((Y_parallel - Y_linear) * 2.0, -1.0, 1.0)
X_score = clamp((X_field - X_particle) * 1.4, -1.0, 1.0)
Z_score = clamp((Z_intuition - Z_rule) * 1.6, -1.0, 1.0)
W_score = clamp((W_integrated - W_closed) * 3.3, -1.0, 1.0)
X_score = clamp((X_field - X_particle) * 1.4, -1.0, 1.0)
Z_score = clamp((Z_intuition - Z_rule) * 1.6, -1.0, 1.0)
W_score = clamp((W_integrated - W_closed) * 3.3, -1.0, 1.0)
* W축(Closed/Integrated) 판정 시 이진화 임계값은 \([-0.05, 0.05]\)의 대칭형 임계를 기준으로 분기합니다.
신뢰도 및 캡차 검증 프로토콜
진단의 일관성을 극교차 검증하기 위해 기질 판정 이후 3단계 캡차(CAPTCHA) 시나리오 영역을 통과하게 됩니다. 진단 랩 내부에서는 기질 판정 엔진이 도출한 예상 시나리오 선호도와 사용자의 자유 텍스트 반응 간의 매칭 정밀도를 분석합니다.
- Natural: 자연스럽게 받아들이는 일치형 시나리오
- Symmetric: 축 대칭 붕괴 가능성이 높은 2차 선택 시나리오
- Target Inversion: 판정 극성을 의도적으로 뒤집은 대조 시나리오
아카이브 기질 문항 테이블
| ID | 문항 본문 | 측정 목표 |
|---|---|---|
| Q1 | 새로운 일을 맡았을 때 당신의 첫 움직임에 가장 가까운 것은? A: 첫 단계부터 순서대로 하나씩 정리하며 들어간다. B: 관련된 큰 흐름을 먼저 훑은 뒤 순서대로 진입한다. C: 떠오르는 여러 작업들을 먼저 흩뿌려 놓고 본다. D: 전체 그림이 한눈에 들어와야 움직이기 시작한다. | Y_linear, X_particle |
| Q2 | 방금 들은 많은 정보를 혼자 정리하려고 합니다. 어떻게 접근하는 편이 편한가요? A: 기준표부터 세운 다음 순서대로 분류한다. B: 처음부터 이야기 흐름대로 천천히 따라가며 스스로 감을 잡는다. C: 여러 기준을 동시에 세워 분류판을 한 번에 만든다. D: 일단 모든 걸 다 받아놓고 어떤 느낌인지 먼저 보고 싶다. | Y_linear, Z_rule |
| Q3 | 하루 일정을 세울 때 당신의 기본 모드에 가장 가까운 것은? A: 시간 순서대로 한 줄로 세운다. 이전 일이 끝나야 다음이 시작된다. B: 큰 흐름(오전·오후의 결) 위에 한 단계씩 이어 붙인다. C: 여러 일정을 블록으로 흩뿌려 놓고 필요할 때 집어 든다. D: 하루 전체 분위기를 먼저 잡고, 안에 일정을 녹여 넣는다. | Y_linear, X_particle |
| Q4 | 처음 보는 긴 뉴스 기사를 읽을 때 당신의 첫 시선이 가는 곳은? A: 첫 문장부터 한 줄씩 따라 읽는다. B: 기사 전체의 논지를 먼저 훑은 뒤 순서대로 정독한다. C: 여러 단락을 동시에 훑으며 핵심 키워드만 건진다. D: 기사의 전체 분위기·맥락이 먼저 들어오고 세부는 나중에 따라온다. | X_particle, Y_linear |
| Q5 | 친구와 약속 장소를 정해야 합니다. 당신이 먼저 고려하는 것은? A: 조건(거리·시간·비용)을 뽑아 개별 장소를 기준에 맞춰 비교한다. B: 마음이 끌리는 장소 하나를 직감으로 고른다. C: 그 동네 전체가 우리 취향의 조건에 맞는지 살펴본다. D: 그 동네의 분위기·공기가 어떤지를 먼저 느껴본다. | X_particle, Z_rule |
| Q6 | 복잡한 문제가 생겼을 때 AI에게 먼저 던지는 말은 어떤 쪽에 가깝나요? A: "이 원인 하나만 먼저 확인해줘" B: "이 흐름 전체를 순서대로 따라가봐" C: "이 항목들을 한번에 다 대조해줘" D: "이 상황 전체 공기를 한꺼번에 받아봐" | X_particle, Y_linear |
| Q7 | 어떤 선택을 내릴 때 기준을 어떻게 쓰는 편인가요? A: 명시적 조건(숫자·기준표)을 개별 항목에 맞춰 적용한다. B: 쓸 프레임을 먼저 세우고 전체 상황에 일관되게 적용한다. C: 대상 하나를 정해 직감으로 고른다. D: 전체 분위기가 "이쪽"이라 느껴지는 방향으로 간다. | Z_rule, X_particle |
| Q8 | 처음 써보는 앱의 첫인상을 판단할 때 당신의 방식은? A: 체크리스트(UX·속도·기능)를 순서대로 확인한다. B: 여러 기능을 동시에 눌러보며 기준과 맞춰본다. C: 쓰다 보면 어느 순간 "끌린다" 싶은 지점에서 받아들인다. D: 켠 지 10초 안에 직감적으로 좋다·싫다가 정해진다. | Z_rule, Y_linear |
| Q9 | LLM에게 피드백을 받을 때 당신이 자주 쓰는 말투는? A: "이 항목만 기준에 맞는지 확인해줘" B: "전체 흐름이 이 원칙을 따르는지 봐줘" C: "이 부분 어떻게 느껴지는지 먼저 말해줘" D: "전체 인상이 어떤지 분석 말고 감각으로" | Z_rule, X_particle |
| Q11 | 어떤 일이 벌어졌을 때 당신이 가장 먼저 집중하게 되는 것은? (W축 측정) A: 문제 자체의 구조와 해결 조건부터 먼저 본다. B: 관련된 사람들이 이걸 어떻게 느끼고 있는지가 먼저 눈에 들어온다. C: 관련된 데이터·기술·규칙의 정합성부터 확인한다. D: 관계망 전체의 흐름이 어디로 기울지가 먼저 보인다. | W (Closed/Integrated) |
| Q12 | 당신이 새로운 시스템이나 계획을 설계한다면 첫 줄은 어떻게 쓰이나요? (W축 측정) A: 시스템의 입력·출력·제약을 먼저 확정한다. B: 참여자들의 역할과 합의를 먼저 자연스럽게 정한다. C: 개별 KPI·목표치를 먼저 숫자로 박는다. D: 구성원들이 이걸 어떻게 받아들일지 먼저 그려본다. | W (Closed/Integrated) |