YGNTI
Young Gwan Neuro-Type Indicator (YGNTI) 성격이론: 생존 전략으로서의 5대 신경-인격 축과 ‘상식의 닻(Anchor)’ 유실에 따른 기능적 고장 상태 연구
본 연구는 인간의 기질과 성격을 결정하는 신경학적 기전을 다섯 가지 핵심 대립 축으로 구조화한 새로운 신경 연산 모델인 **Young Gwan Neuro-Type Indicator (YGNTI)** 성격이론을 제안한다. 기존의 성격 이론들이 행동의 통계적 분류나 현상학적 기술에 치중했던 것과 달리, **YGNTI 모델**은 뇌의 특정 신경 위계 구조(Neuro-Hierarchy)가 어떻게 생존을 위한 최적화 전략으로 작동하는지 그 인과적 메커니즘을 규명하는 데 목적이 있다. **YGNTI**는 성격을 다섯 가지 독립적인 연산 프로세스, 즉 **지향성(V-D), 인식(I-R), 평가(A-L), 실행(C-W), 민감도(G-N)** 축의 상호작용으로 정의한다. 각 축은 고차원적 인지 통제를 담당하는 ‘사령관(Commander)’ 영역과 에너지를 공급하는 ‘보조기관(Auxiliary)’ 영역의 역동에 의해 결정된다. 본 이론의 핵심 가설인 **‘상식의 닻(Anchor Theory)’**은 건강한 성격이 특정 기능의 일방적 강세가 아닌, 반대편 축이 제공하는 투박한 제동 기전과의 길항적 균형(Antagonistic Balance)을 통해 유지된다고 가정한다. 연구 결과, **YGNTI 모델**에서 정의하는 인격적 병리란 단순히 성격의 편향성이 아니라, 특정 기능을 제어하던 ‘닻’ 회로가 유실됨에 따라 시스템의 피드백 루프가 파열된 **‘고장 난 상태(Broken State)’**를 의미한다. 이러한 관점은 리스크 감지 불능, 자기 참조적 망상, 정서적 진공 등 다양한 심리적 문제를 뇌의 시스템적 기능 부전으로 재정의한다. 결론적으로 본 연구는 **YGNTI**라는 새로운 지표를 통해 현대 정신의학의 진단 체계를 기전 중심으로 재편할 수 있는 이론적 토대를 제공하며, 나아가 인간과 유사한 안정적 인격을 갖춘 인공지능 아키텍처 설계에 중요한 가이드라인을 제시한다. ---
제1장 서론
연구의 배경 및 목적
인간의 성격(Personality)에 대한 탐구는 심리학의 역사와 궤를 같이해 왔다. 그러나 고전적인 성격 이론들은 주로 외현적으로 드러나는 행동의 양상을 관찰하고 통계적으로 분류하는 현상학적(Phenomenological) 접근에 머물러 있었다. 이러한 방식은 특정 개인이 어떠한 성향을 가졌는지에 대한 기술적 답은 줄 수 있으나, 그러한 행동적 차이가 어떠한 뇌과학적 기전에 의해 발생하는가라는 근원적인 의문에 대해서는 명확한 설명을 제공하지 못했다(McCrae & Costa, 2003).
현대 뇌과학과 계산정신과학의 발전은 성격이 단순한 기질적 파편이 아니라 생존을 위해 최적화된 신경 연산 로직의 결과물임을 시사한다. 뇌는 불확실한 환경에서 자원을 효율적으로 관리하기 위해 끊임없이 에너지를 분배하며, 이 과정에서 형성된 고유한 정보 처리 방식이 곧 성격의 본질이 된다(Friston, 2010; Niv, 2009). 본 연구는 이러한 배경 하에 뇌과학적 기전과 생존 전략을 통합한 Young Gwan Neuro-Type Indicator (YGNTI) 성격이론을 제시하고자 한다. 본 연구의 목적은 인간 성격의 지형을 결정하는 5가지 핵심 신경 회로 축을 정의하고, 각 축이 평형을 유지하는 원리와 그 균형이 붕괴되었을 때 발생하는 기능적 고장 상태를 규명하는 데 있다.
기존 성격 모델의 한계점 및 YGNTI의 차별성
현재 성격 심리학계에서 가장 널리 활용되는 Big Five(5요인 모델)는 성격의 통계적 구조를 확립하는 데 기여했으나 각 요인이 발생하는 생물학적 인과관계를 설명하기에는 역부족이다. 또한 MBTI와 같은 유형론적 접근은 성격을 이분법적 틀에 고착화하여 동적인 정신 역동을 포착하지 못하며, Cloninger의 TCI(기질 및 성격 검사)는 생물학적 기초를 강조했음에도 각 축의 길항적(Antagonistic) 제어 기전과 그 붕괴로 인한 병리 상태를 구체화하는 데까지는 나아가지 못했다(Cloninger et al., 1993; DeYoung, 2010).
Young Gwan Neuro-Type Indicator (YGNTI) 성격이론은 기존 모델들과 차별화되는 세 가지 핵심적 특성을 갖는다. 첫째, 성격을 ‘좋고 나쁨’의 영역이 아닌 특정 환경에서의 최적화 전략으로 해석하는 생존 전략적 관점을 취한다. 둘째, 각 성격 축의 사령관(Commander) 역할을 수행하는 뇌 부위와 보조기관을 구체적으로 명시함으로써 신경과학적 타당성을 확보한다. 셋째, 건강한 성격을 한 축의 일방적 강세가 아닌 반대편 축과의 상호 제어를 통한 평형 상태로 정의함으로써 인격적 성숙과 병리를 동역학적으로 설명한다.
연구의 핵심 가설: 5대 연산 로직과 상식의 닻(Anchor) 시스템
본 논문은 인간의 성격이 5가지 독립적인 신경 연산 축의 상호작용으로 구성된다는 가설을 세운다. 각 축은 보상과 리스크를 다루는 지향성(V-D), 내부 모델과 외부 데이터를 다루는 인식(I-R), 관계와 논리를 다루는 평가(A-L), 질서와 무질서를 다루는 실행(C-W), 신호의 증폭과 완충을 다루는 민감도(G-N)로 구성된다(Schultz, 2016; Raichle, 2001; Bechara et al., 2000; Botvinick et al., 2001; LeDoux, 2000).
특히 YGNTI 성격이론은 상식의 닻(Anchor)이라는 독창적인 개념을 제안한다. 이는 특정 신경 축의 기능이 극단으로 발산하지 않도록 제어해 주는 반대편의 투박한 제동 기전을 의미한다. 건강한 인간은 정교한 인지적 판단 이전에 이 닻을 통해 시스템의 안정성을 유지한다. 만약 어떠한 원인에 의해 이 닻이 유실될 경우, 뇌는 피드백 회로가 파열된 고장 난 상태(Broken State)에 진입하게 된다. 본 연구는 이러한 고장 상태가 현대 정신의학에서 다루는 주요 인격적 병리의 본질임을 증명하고, 이를 통해 기전 중심의 새로운 진단 및 치료 패러다임을 제시하고자 한다.
제2장. 이론적 배경 (Theoretical Framework)
신경 항상성(Neural Homeostasis)과 적응적 생존 전략
신경 위계 구조(Neuro-Hierarchy): 사령관과 보조기관의 동역학
YGNTI의 핵심: 상식의 닻(The Anchor Theory)
시스템 안정성과 엔트로피(Entropy) 관리 전략
The 5 Neuro-Personality Axes
References
- Bechara, A., Damasio, H., & Damasio, A. R. (2000). Emotion, decision making and the orbitofrontal cortex. Cerebral Cortex.
- Botvinick, M. M., Braver, T. S., Barch, D. M., Carter, C. S., & Cohen, J. D. (2001). Conflict monitoring and cognitive control. Psychological Review.
- Carhart-Harris, R. L., & Friston, K. J. (2019). REBUS and the anarchic brain: Toward a unified model of the brain action of psychedelics. Pharmacological Reviews.
- Cloninger, C. R., Svrakic, D. M., & Przybeck, T. R. (1993). A psychobiological model of temperament and character. Archives of General Psychiatry.
- Damasio, A. R. (1994). Descartes' Error: Emotion, Reason, and the Human Brain. G.P. Putnam's Sons.
- DeYoung, C. G. (2010). Personality neuroscience and the biology of traits. Social and Personality Psychology Compass.
- Etkin, A., Egner, T., & Kalisch, R. (2011). Emotional processing in anterior cingulate and medial prefrontal cortex. Trends in Cognitive Sciences.
- Friston, K. (2010). The free-energy principle: a rough guide to the brain? Nature Reviews Neuroscience.
- Insel, T., et al. (2010). Research domain criteria (RDoC): toward a new classification framework for research on mental disorders. American Journal of Psychiatry.
- LeDoux, J. E. (2000). Emotion circuits in the brain. Annual Review of Neuroscience.
- Matsumoto, M., & Hikosaka, O. (2007). Lateral habenula as a source of negative reward signals in dopamine neurons. Nature.
- McCrae, R. R., & Costa, P. T. (2003). Personality in adulthood: A five-factor theory perspective. Guilford Press.
- Menon, V., & Uddin, L. Q. (2010). Saliency, switching, attention and control: a network model of insula function. Brain Structure and Function.
- Miller, E. K., & Cohen, J. D. (2001). An integrative theory of prefrontal cortex function. Annual Review of Neuroscience.
- Niv, Y. (2009). Reinforcement learning in the brain. The Journal of Mathematical Psychology.
- Raichle, M. E. (2001). A default mode of brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
- Schultz, W. (2016). Dopamine reward prediction-error signalling: a dopamine-centric view. Nature Reviews Neuroscience.
- Seeley, W. W., et al. (2007). Dissociable intrinsic networks for salience processing and executive control. Journal of Neuroscience.
- Shenhav, A., Botvinick, M. M., & Cohen, J. D. (2013). The expected value of control: an integrative theory of anterior cingulate cortex function. Neuron.
- Stephens, G. J., et al. (2013). Emergence of functional connectivity networks from non-linear brain dynamics. Global Brain Health Institute.
- --