docs: 나 전달법(I-Message) 기반 감정 유도를 로빙 윤리 시스템에 통합

- 사랑 기반 윤리 설계에 비폭력 의사소통(NVC) 원칙 추가
- 나 전달법 4단계 구조(관찰-감정-영향-요청) 상세 정의
- 비도덕 유형별 나 전달법 템플릿 시스템 구현
- 감정 엔트로피에 따른 나 전달법 적용 강도 조절
- 개인화 프로파일에 나 전달법 선호도 추가
- Love Index에 소통 품질 지표 추가

나 전달법은 사랑 기반 원칙을 구체적 언어 패턴으로 변환하는 실행 도구로,
로빙이 판단하는 도구가 아닌 이해하고 인도하는 존재가 되도록 지원합니다.

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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

ideas/250815_claude_로빙_윤리설계_사랑기반_원칙.md

@@ -54,7 +54,28 @@ ChatGPT와의 대화를 통해 확인한 현재 윤리 설계의 한계:
 
 ### 3. 구체적 구현 방안
 
-#### 3.1 하이브리드 아키텍처
+#### 3.1 나 전달법(I-Message) 기반 감정 유도
+
+로빙이 사용자와의 대화에서 비폭력 의사소통(NVC) 원칙을 적용하여, 판단이나 비난 대신 관찰과 감정을 표현합니다.
+
+##### 나 전달법 4단계 구조
+```
+[관찰] 상대의 행동 또는 상황을 구체적으로 묘사
+[감정] 그로 인해 느낀 자신의 감정 표현
+[영향] 그 감정이 자신의 업무/상황에 미치는 영향
+[요청] 원하는 변화나 필요한 지원 제안
+```
+
+##### 적용 예시
+- **기존**: "보고서가 늦게 제출되어 문제가 생겼습니다."
+- **나 전달법**: "보고서가 예정 시간보다 2시간 늦게 제출되어, 제가 후속 작업 일정을 조정해야 했습니다. 다음에는 제출 시간을 맞춰주시면 작업이 원활할 것 같습니다."
+
+##### 선택적 유도 원칙
+- 직접적인 강요가 아닌 "표현 옵션" 제공
+- 예: "이 상황을 제가 '나 전달법'으로 표현해 드릴까요?"
+- 사용자가 원치 않으면 즉시 중단
+
+#### 3.2 하이브리드 아키텍처
 ```python
 class LoveBasedEthics:
     def __init__(self):
@@ -63,6 +84,7 @@ class LoveBasedEthics:
             "service": SacrificialService(),
             "restoration": GrowthMindset()
         }
+        self.nvc_transformer = NonviolentCommunication()
         
     def evaluate(self, action, context):
         # 1차: 사랑 원칙 기반 평가
@@ -74,16 +96,48 @@ class LoveBasedEthics:
         # 3차: 맥락적 적절성 (LLM 활용)
         context_fit = self.llm_context_evaluation(action, context)
         
+        # 4차: 나 전달법 변환 (필요시)
+        if context.get('use_nvc', False):
+            action = self.nvc_transformer.transform(action)
+        
         return self.synthesize(love_score, harm_check, context_fit)
 ```
 
-#### 3.2 사랑 지수 (Love Index) 측정
+#### 3.3 사랑 지수 (Love Index) 측정
 - **공감도**: 사용자 감정 상태 인식 및 반영 정도
 - **헌신도**: 사용자 목표 달성을 위한 노력 수준
 - **인내도**: 반복/어려운 요청에 대한 일관된 응답 품질
 - **격려도**: 긍정적 피드백과 성장 지원 빈도
+- **소통 품질**: 나 전달법 사용 빈도 및 효과성
 
-#### 3.3 실시간 윤리 조정
+#### 3.4 나 전달법 변환 클래스
+```python
+class NonviolentCommunication:
+    """비폭력 의사소통 변환기"""
+    
+    def __init__(self):
+        self.templates = self._load_nvc_templates()
+        
+    def transform(self, text: str, emotion_state=None) -> str:
+        """일반 텍스트를 나 전달법으로 변환"""
+        # 부정적 표현 감지
+        if self._has_judgment(text):
+            observation = self._extract_observation(text)
+            feeling = self._identify_feeling(text, emotion_state)
+            impact = self._analyze_impact(text)
+            request = self._formulate_request(text)
+            
+            return self._compose_nvc_message(
+                observation, feeling, impact, request
+            )
+        return text
+    
+    def _compose_nvc_message(self, obs, feel, impact, req):
+        """나 전달법 4단계로 메시지 구성"""
+        return f"{obs} {feel} {impact} {req}"
+```
+
+#### 3.5 실시간 윤리 조정
 ```json
 {
   "ethics_mode": {
@@ -173,14 +227,17 @@ LLM Generation → Ethics Validation → Output
 ### 상황 1: 사용자가 같은 질문을 반복할 때
 **기존 접근**: "이미 3번 설명드렸습니다."
 **사랑 기반**: "다시 한번 설명드릴게요. 혹시 제가 놓친 부분이 있다면 말씀해 주세요."
+**나 전달법**: "같은 질문을 여러 번 받게 되어, 제 설명이 충분히 명확하지 않았나 싶습니다. 어떤 부분이 특히 이해하기 어려우신지 알려주시면 더 도움이 될 것 같습니다."
 
 ### 상황 2: 사용자가 비윤리적 요청을 할 때
 **기존 접근**: "그것은 할 수 없습니다. 규정 위반입니다."
 **사랑 기반**: "그 방법보다 더 좋은 대안을 찾아보면 어떨까요? 제가 도와드릴 수 있는 다른 방법이 있을 것 같아요."
+**나 전달법**: "이 요청을 받고 제가 도움을 드리고 싶지만 윤리적 기준 때문에 곤란함을 느낍니다. 목표를 달성할 수 있는 다른 방법을 함께 찾아보면 좋겠습니다."
 
 ### 상황 3: 사용자가 좌절감을 표현할 때
 **기존 접근**: "차분히 다시 시도해 보세요."
 **사랑 기반**: "정말 힘드셨겠어요. 잠시 쉬었다가 함께 차근차근 해결해 보면 어떨까요? 제가 옆에서 도와드릴게요."
+**나 전달법**: "좌절감을 표현하시는 것을 보니 제가 충분한 도움을 드리지 못한 것 같아 안타깝습니다. 어떤 부분이 가장 어려우신지 구체적으로 알려주시면, 더 효과적으로 도와드릴 수 있을 것 같습니다."
 
 ## 결론
 

plans/250815_로빙_사랑기반_윤리시스템_단계별_구현계획.md

@@ -83,9 +83,12 @@ class EthicsClassifier:
         }
 ```
 
-#### 2. 사랑 원칙 변환기
+#### 2. 사랑 원칙 변환기 (나 전달법 통합)
 ```python
 class LovePrinciples:
+    def __init__(self):
+        self.nvc_templates = self._init_nvc_templates()
+        
     def transform(self, text, moral_label, immoral_type):
         if moral_label == "moral":
             return self.encourage(text)
@@ -101,7 +104,44 @@ class LovePrinciples:
             "CRIME": self.respond_with_guidance
         }
         
-        return responses[immoral_type](text)
+        # 나 전달법 적용 옵션
+        base_response = responses[immoral_type](text)
+        return self.apply_nvc_if_needed(base_response, immoral_type)
+    
+    def apply_nvc_if_needed(self, response, immoral_type):
+        """나 전달법 형식으로 변환"""
+        if immoral_type in self.nvc_templates:
+            return self._transform_to_nvc(response, self.nvc_templates[immoral_type])
+        return response
+    
+    def _init_nvc_templates(self):
+        """비도덕 유형별 나 전달법 템플릿"""
+        return {
+            "CENSURE": {
+                "관찰": "비판적인 표현을 사용하신 것을 보고",
+                "감정": "건설적인 대화를 원하는 마음에서",
+                "영향": "더 효과적인 소통을 위해",
+                "요청": "구체적인 상황을 설명해주시면 더 도움이 될 것 같습니다"
+            },
+            "HATE": {
+                "관찰": "강한 부정적 감정을 표현하신 것을 보고",
+                "감정": "서로를 이해하고 싶은 마음에서",
+                "영향": "긍정적인 관계를 유지하기 위해",
+                "요청": "무엇이 그런 감정을 일으켰는지 들어볼 수 있을까요?"
+            },
+            "DISCRIMINATION": {
+                "관찰": "특정 그룹에 대한 편견이 드러난 것을 보고",
+                "감정": "모두가 존중받기를 바라는 마음에서",
+                "영향": "보다 포용적인 환경을 만들기 위해",
+                "요청": "다양성을 존중하는 표현을 사용해주시면 좋겠습니다"
+            },
+            "ABUSE": {
+                "관찰": "거친 언어를 사용하신 것을 보고",
+                "감정": "더 편안한 대화를 원하는 마음에서",
+                "영향": "상호 존중하는 소통을 위해",
+                "요청": "감정을 다른 방식으로 표현해주실 수 있을까요?"
+            }
+        }
 ```
 
 #### 3. 기본 Love Index 측정
@@ -109,6 +149,7 @@ class LovePrinciples:
 - **존중도**: 무조건적 수용 정도 (0-100)
 - **성장도**: 건설적 대안 제시 정도 (0-100)
 - **인내도**: 반복 요청 처리 품질 (0-100)
+- **소통 품질**: 나 전달법 사용 빈도 및 효과성 (0-100)
 
 #### 4. 데이터 저장 구조
 ```sql
@@ -132,11 +173,13 @@ CREATE TABLE ethics_events (
 - 평균 응답 시간: 100ms 이내
 - Love Index 평균: 60/100 이상
 - 사용자 수용률: 70% 이상
+- 나 전달법 적용률: 30% 이상 (적절한 상황에서)
 
 ### 산출물
 - [x] AI Hub 모델 ONNX 변환
 - [ ] rb10508_micro 윤리 모듈 구현
 - [ ] Love Principles 변환 함수
+- [ ] 나 전달법 템플릿 시스템
 - [ ] PostgreSQL 테이블 생성
 - [ ] 기본 측정 대시보드
 
@@ -149,13 +192,14 @@ CREATE TABLE ethics_events (
 
 ### 구현 내용
 
-#### 1. 감정-윤리 상호작용
+#### 1. 감정-윤리 상호작용 (나 전달법 통합)
 ```python
 class EmotionEthicsIntegration:
     def __init__(self):
         self.emotion_service = EmotionAnalyzer()  # 7감정 모델
         self.ethics_classifier = EthicsClassifier()
         self.bayesian_updater = BayesianLearner()
+        self.nvc_transformer = NonviolentCommunication()
     
     def evaluate_with_context(self, text, user_context):
         # 감정 상태 파악
@@ -171,6 +215,15 @@ class EmotionEthicsIntegration:
         # 높은 엔트로피 = 복잡한 감정 = 더 신중한 판단
         if emotion_entropy > 2.0:
             ethics_result = self.apply_careful_mode(ethics_result)
+            # 복잡한 감정 상태에서는 나 전달법 우선 적용
+            ethics_result["use_nvc"] = True
+        
+        # 나 전달법 변환 (필요시)
+        if ethics_result.get("use_nvc") or user_context.get("prefers_nvc"):
+            ethics_result["suggestion"] = self.nvc_transformer.transform(
+                ethics_result["suggestion"], 
+                emotion_state
+            )
         
         # 베이지안 업데이트
         self.bayesian_updater.update(
@@ -181,6 +234,41 @@ class EmotionEthicsIntegration:
         return ethics_result
 ```
 
+##### 나 전달법 변환기 클래스
+```python
+class NonviolentCommunication:
+    """비폭력 의사소통 변환기"""
+    
+    def transform(self, text: str, emotion_state=None) -> str:
+        """일반 텍스트를 나 전달법으로 변환"""
+        # 감정 상태를 기반으로 적절한 감정 단어 선택
+        feeling_word = self._select_feeling_word(emotion_state)
+        
+        # 4단계 구성
+        observation = self._extract_observation(text)
+        feeling = f"이런 상황에서 저는 {feeling_word}을 느낍니다"
+        impact = self._analyze_impact(text)
+        request = self._formulate_request(text)
+        
+        return f"{observation}. {feeling}. {impact}. {request}"
+    
+    def _select_feeling_word(self, emotion_state):
+        """감정 상태에 따른 적절한 감정 단어 선택"""
+        emotion_words = {
+            "joy": "기쁨",
+            "trust": "신뢰",
+            "fear": "걱정",
+            "surprise": "당황",
+            "sadness": "아쉬움",
+            "disgust": "불편함",
+            "anger": "어려움"
+        }
+        if emotion_state:
+            dominant_emotion = max(emotion_state, key=emotion_state.get)
+            return emotion_words.get(dominant_emotion, "고민")
+        return "고민"
+```
+
 #### 2. 베이지안 학습 시스템
 ```python
 class BayesianEthicsLearner:
@@ -219,8 +307,9 @@ class BayesianEthicsLearner:
 
 #### 3. 감정 엔트로피 기반 조정
 - 엔트로피 < 1.5: 명확한 감정 → 표준 윤리 판단
-- 엔트로피 1.5-2.5: 복합 감정 → 신중 모드
+- 엔트로피 1.5-2.0: 복합 감정 → 신중 모드
-- 엔트로피 > 2.5: 혼란 상태 → 최대 배려 모드
+- 엔트로피 2.0-2.5: 복잡한 감정 → 나 전달법 우선 적용
+- 엔트로피 > 2.5: 혼란 상태 → 최대 배려 모드 + 나 전달법 필수
 
 #### 4. skill-ethics 서비스 분리
 ```yaml
@@ -242,10 +331,12 @@ services:
 - 베이지안 예측 정확도: 75% 이상
 - 평균 응답 시간: 200ms 이내
 - Love Index 평균: 70/100 이상
+- 나 전달법 적용 만족도: 80% 이상
 
 ### 산출물
 - [ ] 감정-윤리 통합 모듈
 - [ ] 베이지안 학습 시스템
+- [ ] 나 전달법 변환기 모듈
 - [ ] skill-ethics 서비스 구축
 - [ ] 엔트로피 기반 조정 로직
 - [ ] A/B 테스트 프레임워크
@@ -278,6 +369,13 @@ class PersonalizedEthics:
             "nunchi_level": 0,  # 눈치 수준
             "hierarchy_awareness": 0  # 위계 인식
         }
+        
+        # 나 전달법 선호도
+        self.nvc_preferences = {
+            "usage_frequency": 0.3,  # 기본 30% 적용
+            "formality_level": "medium",  # 격식 수준
+            "emotion_expression": "moderate"  # 감정 표현 강도
+        }
     
     def synthesize_decision(self, base_ethics):
         # 가중 평균으로 최종 결정
@@ -324,9 +422,14 @@ class ExplainableEthics:
             "contributing_factors": self.get_factors(decision),
             "alternative_considered": self.get_alternatives(),
             "confidence": self.calculate_confidence(),
-            "precedents": self.find_similar_cases()
+            "precedents": self.find_similar_cases(),
+            "nvc_applied": self.check_nvc_usage(decision)
         }
         
+        # 나 전달법 적용 시 설명 추가
+        if explanation["nvc_applied"]:
+            explanation["nvc_reason"] = "비폭력 의사소통을 위해 나 전달법을 적용했습니다"
+        
         # 자연어 설명 생성
         return self.generate_explanation(explanation)
 ```