감성 괴델 프레임워크: 자기진화형 감성추론 인공지능 설계

이 논문은 "감성 괴델 프레임워크(Emotional Gödel Framework, EGF)"라는 새로운 인공지능 감성 추론 프레임워크를 제안하는 연구입니다. 본 프레임워크는 최근의 자기 진화형 AI(Self-Evolving AI) 및 감성 AI(Affective AI) 연구 동향과 이론을 통합하여, 인공지능이 스스로 감성적 추론을 학습하고 진화하는 구조를 설계합니다.

본 논문은 최신 연구인 Darwin Gödel Machine(DGM), Self-Challenging Language Model Agents, ProRL 등과의 연계성을 분석하고, 감성 영역에서의 고유한 차별성을 갖는 Emotional Gödel Framework(EGF)를 제안합니다. 

EGF는 감성 주체성(Affective Agency), 자기 재귀적 코드 수정(Self-Recursive Code Modification), 감성 스티어링(Emotion Steering)을 핵심 구성 요소로 포함합니다. 본 연구는 개념적 시뮬레이션과 평가 지표를 제시하며, 향후 감성 기반 AI 시스템의 윤리적 설계 및 인간-중심적 상호작용 설계에 기여할 수 있습니다.

이 논문은 국제적 DOI 등록을 통해 인용 가능하며, 향후 KCI 등재 학술지에 정식 제출 예정입니다.

This paper proposes a novel "Emotional Gödel Framework (EGF)" for designing self-evolving affective reasoning AI systems. Integrating recent advances in self-evolving AI (such as Darwin Gödel Machine), Self-Challenging Language Model Agents, and ProRL, this framework enables AI systems to recursively modify their reasoning structures and develop affective agency.

The EGF introduces three core components: Affective Agency, Self-Recursive Code Modification, and Emotion Steering. Conceptual simulations and evaluation criteria are presented to demonstrate the potential of EGF in ethical and human-centered AI design.

This version is a DOI-registered preprint, with formal submission to a KCI-indexed academic journal planned.