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10_Wiki/Topics/ABA.md

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-id: ABA-001
-category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
-confidence_score: 1.0
-tags: [[[Psychology]], [[Behavior]]al-science, [[Reinforcement-Learning]], aba, pedagogy]
-last_reinforced: 2026-04-26
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-# ABA (Applied Behavior [[Analysis]], 응용 행동 분석)
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-## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> "행동의 원인을 분석하고, 보상 설계를 통해 바람직한 변화를 이끌어내라" — 행동주의 심리학에 근거하여 인간의 행동을 객관적으로 측정하고, 환경 조절과 강화를 통해 사회적으로 유의미한 행동 변화를 유도하는 과학적 방법론.
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-## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** ABC(Antecedent-Behavior-Consequence) 패러다임을 통해 행동 전후의 맥락을 분석하고, 보상(Reinforcement) 체계를 설계하여 특정 행동의 발생 빈도를 조절하는 기능적 분석 패턴.
-- **핵심 요소:**
-    - **ABC Analysis:** 선행 사건(A), 행동(B), 결과(C)의 연쇄 고리 파악.
-    - **Positive Reinforcement:** 바람직한 행동 뒤에 보상을 주어 행동의 재발 확률을 높임.
-    - **[[prompt]]ing & Fading:** 초기에는 보조(Prompt)를 통해 행동을 유도하고, 점차 보조를 줄여 독립적 수행을 도움.
-    - **Generalization:** 학습된 행동이 치료실 밖의 실제 환경에서도 유지되도록 유도.
-- **의의:** 자폐 스펙트럼 장애 치료뿐만 아니라 조직 관리, 교육, 그리고 인공지능 에이전트의 보상 함수 설계에 광범위하게 응용됨.
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-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 행동을 교정하는 '훈련'으로 치부되기도 했으나, 현대에는 개인의 삶의 질 향상을 목표로 하는 인본주의적 가치가 결합된 과학적 분석법으로 정착.
-- **정책 변화:** Antigravity 에이전트의 강화학습 보상 모델 설계 시, ABA의 '기능적 행동 평가' 원칙을 도입하여 에이전트가 왜 특정 오류 행동을 반복하는지 분석하고 교정함.
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-## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Psychology-of-Learning]], [[Reinforcement-Learning]], [[Alignment]], [[Habit-Formation]]
-- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/ABA.md