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id: wiki-2026-0508-aba
title: ABA
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tags: [Psychology, Behavioral-science, Reinforcement-Learning, aba, pedagogy]
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# ABA (Applied Behavior [[Analysis]], 응용 행동 분석)

## 📌 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.

## 📖 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.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- **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.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Psychology-of-Learning]], [[Reinforcement-Learning]], [[Alignment]], [[Habit-Formation]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/ABA.md

## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*

**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*

## 🧪 검증 상태 (Validation)

- **정보 상태:** needs_review
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*

## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

## 🕓 변경 이력 (Changelog)

| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |