Research Domains

Designing how human decisions remain stable within systems

LEJLAB studies how human judgment forms, shifts, and stabilizes over time— particularly in environments where decisions carry responsibility, direction, and consequence.

Our research focuses on identifying the structural conditions under which human judgment can be supported rather than overridden by technical systems.

This includes:

• judgment formation and decay

• directional consistency in decision-making

• structural support for responsibility-based choices

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인간 판단 시스템

인간의 판단이 시스템 안에서 안정적으로 작동하는 방식의 설계

LEJLAB은 책임과 방향성이 수반되는 인간의 판단이 시간과 환경 변화 속에서도 어떻게 형성·변화·유지되는지를 연구합니다.

특히 기술 시스템 안에서 인간의 판단이 대체되거나 약화되지 않고 구조적으로 지지될 수 있는 조건을 탐구합니다.

주요 연구 대상:

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• 판단의 형성과 소멸 구조

• 의사결정의 방향성 유지

• 책임 기반 판단을 위한 구조적 조건

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From perception to structured judgment signals

Human judgment does not begin at logic alone.
It begins with perception, sensation, and interpretation.

LEJLAB researches how sensory and cognitive inputs—including visual perception, color data, and bio-signals—can be translated into structured signals usable within decision systems.

This domain examines:
 

• perceptual signal structuring

• cognitive pattern recognition

• sensory-to-decision mapping mechanisms

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인지 및 감각 구조

지각에서 구조화된 판단 신호로

인간의 판단은 논리 이전에 지각과 감각, 해석에서 출발합니다.

LEJLAB은 시각 정보, 색채 데이터, 생체 신호 등 감각·인지 입력이 의사결정 시스템에서 활용 가능한 구조화된 판단 신호로 전환되는 방식을 연구합니다.

주요 연구 영역:
 

• 지각 신호의 구조화

• 인지 패턴 인식

• 감각–판단 매핑 메커니즘

Structuring judgment, not automating choice

LEJLAB approaches decision systems as architectures,
not as automation pipelines.

Rather than optimizing for speed or output, we design systems that preserve judgment integrity, clarify decision criteria, and support accountable action.

This domain focuses on:

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• decision criteria structuring

• judgment-support architectures

• system-level accountability mechanisms

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의사결정 시스템 아키텍처

선택을 자동화하지 않고 판단을 구조화하는 방식

LEJLAB은 의사결정 시스템을 자동화 도구가 아니라 아키텍처 설계 문제로 접근합니다.

속도나 효율이 아닌, 판단의 무결성, 기준의 명확성, 책임 있는 실행을 지지하는 구조를 설계합니다.

주요 연구 내용:
 

• 판단 기준 구조화

• 의사결정 지원 아키텍처

• 시스템 차원의 책임성 메커니즘

From probability to directional meaning

While most AI systems generate outputs based on statistical likelihood,
LEJLAB researches structures that operate on meaning, direction, and consistency.
 

This domain explores:
 

• network-based thought pattern modeling

• meaning-driven generation structures

• feedback loops that deepen judgment rather than fragment it
   

These structures form the basis of meaning-oriented system architectures.

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의미 중심 AI 구조

확률이 아닌 방향성과 의미를 다루는 구조

LEJLAB은 확률 기반 생성에 의존하는 기존 구조를 넘어, 의미와 방향성을 중심으로 작동하는 시스템 구조를 연구합니다.

주요 연구 대상:
 

• 사고 패턴 네트워크 모델링

• 의미 기반 생성 구조

• 판단을 분열시키지 않고
  심화시키는 피드백 루프
   

이는 의미 중심 시스템 아키텍처의 기반이 됩니다.