갈등 과제 수행에서의 정보처리 메커니즘에 대한 체계적 고찰: DMC(Diffusion Model for Conflict tasks) 기반 분석 연구를 중심으로 = Exploring Information Processing in Conflict Tasks: A Systematic Review of DMC-Based Analyses

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 인지 통제 메커니즘을 설명하기 위한 분석 도구로 주목받고 있는 갈등 과제를 위한 확산 모형(Diffusion Model for Conflict tasks, DMC)의 이론적 기초를 간략히 소개하고, 이를 적용한 주요 경험적 연구들을 체계적으로 정리하였다. 특히, 전통적인 반응시간 기반 분석과 DMC 기반 분석 결과를 비교하여, 자극 특성 및 과제 유형과 같은 실험적 조작 요인, 그리고 개인의 각성 수준과 연령 등의 참가자 특성 요인에 따라 인지 통제의 하위 정보처리 과정이 다르게 작동하는지를 살펴보았다. 아울러 기존 반응시간 분석만으로는 한 이론을 지지하기 어려웠던 상반된 이론적 주장들을 DMC 분석을 통해 검토하고, 이를 바탕으로 정교한 해석을 가능하게 한 연구 사례들을 소개함으로써 이론적 측면에서도 DMC 분석이 해석적 유용성을 가질 수 있음을 보여주었다. 마지막으로는 최근 기존 DMC의 구조적 제약을 보완하고자 제안된 수정 모형(Revised Diffusion Model for Conflict tasks; RDMC)을 소개하고, DMC와의 구조적 차이를 비교함으로써 RDMC가 갖는 분석적 이점도 함께 논의하였다. 종합적으로 본 논문은 DMC 기반 분석이 인지 통제 연구에서 기존 반응시간 분석을 보완하며 인지 통제 기제에 대한 설명력을 높일 수 있는 유용한 도구임을 강조하며, 향후 다양한 영역에서의 활용 방안도 제시하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In the present paper, we provided a concise overview of the theoretical foundations of the Diffusion Model for Conflict tasks (DMC), a computational model that had recently gained attention as a valuable tool for explaining cognitive control mechanisms, and systematically reviewed key empirical studies that had applied the DMC to a variety of conflict tasks. In particular, by comparing the results of traditional reaction-time (RT) analyses with those of DMC-based analyses, this review explored how sub-components of cognitive control were modulated by experimental manipulations (e.g., stimulus features and task types) and individual differences (e.g., arousal levels and age). Furthermore, the paper highlighted cases in which DMC analyses enabled more refined theoretical interpretations, especially in instances where traditional RT analyses alone failed to resolve conflicting theoretical claims. These examples illustrated the explanatory power of DMC in disentangling the contributions of task-relevant and irrelevant processes. The paper also introduced the Revised Diffusion Model for Conflict tasks (RDMC), a recently proposed extension of the original DMC designed to address its structural limitations, and discussed the analytic advantages of RDMC by comparing its key parameters to those of the original model. In sum, this review underscored the utility of DMC-based analysis as a complementary approach to traditional RT-based methods in cognitive control research, and outlined potential avenues for applying this modeling framework across various domains of cognitive science.