A Cognitive Alignment-Based Data-Interface Mapping Framework : focusing on an Intelligent Computerized Scoring System

최근 지능형 자동 점수화 시스템은 복합 생체 신호로부터 비선형 패턴을 학습하여 확률 기반 판정 결과를 산출한다. 그러나 실제 운영 환경에서는 이러한 확률 출력이 사용자에게 추가적인 해석·통합 과정을 요구함으로써 해석 부담을 증가시키고, 판단의 일관성과 응답성을 저하시킬 수 있다. 이 연구는 인공지능 출력과 인간 인지 구조 사이에서 발생하는 이러한 해석적 간극을 핵심 설계 문제로 설정하고, 이를 완화하기 위한 인간 중심 데이터-인터페이스 매핑 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 연속적 확률 값을 사용자의 판단 모델에 부합하는 의미 상태로 추상화하는 중간 해석 계층을 도입하고, 해당 의미 상태를 시각·청각 기반의 직관적 다중 감각 인터페이스 신호로 재매핑하는 과정을 매핑 규칙의 형태로 정식화한다. 이를 통해 시스템 내부 표현(확률 및 계산 결과)이 사용자에게는 해석 가능한 의미 단위로 제공되고, 과도한 수치 해석을 요구하지 않도록 판단 흐름을 재구성한다. 또한 이 연구에서는 프레임워크를 지능형 자동 점수화 시스템에 적용하여, 확률 출력-의미 상태-감각 신호 간 변환 구조와 인터페이스 반응 논리를 구현하고, 수치 중심의 해석 과정을 지각 중심의 판단 구조로 전환하였다. 프레임워크의 설계 타당성은 기존 점수화 절차와의 비교 작업 분석 매트릭스, 대표 시나리오 기반 워크스루, 그리고 인터페이스 반응의 일관성 점검을 통해 검토하였다.본 논문의 기여는 알고리즘 성능 개선에 국한되지 않고, 인공지능 분석 결과가 사용자 판단 경험으로 전이되는 구조적 메커니즘을 아키텍처 수준에서 정식화하고 구현했다는 점에 있다. 이는 향후 고위험 의사 결정 지원 환경에서 인간 중심 지능형 점수화 시스템의 설계 및 평가를 위한 이론적·실천적 기반을 제공할 것으로 기대된다.