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초록·키워드
정서조절전략은 개인의 정신건강과 적응에 중요한 역할을 하지만, 기존 연구에서는 주로 자기보고식 설문과 면담에 의존하여 응답 편향과 평가자 해석의 영향을 받을 수 있다. 본 연구는 반구조화된 회상 인터뷰에서 수집한 음성 및 전사 텍스트를 활용하여 인지적 재평가와 표현 억제를 예측하는 멀티모달 모델을 제안하였다. 만 19세 이상 성인 75명의 중립 및 스트레스 회상 자료를 대상으로 openSMILE eGeMAPS 음향 피처, Ko-SBERT 임베딩, 통계 기반 텍스트 피처, LLM 기반 zero-shot 정서조절 점수를 추출하였다. 고차원·소표본 환경에서의 과적합을 완화하기 위해 상관 기반 Greedy 변수 선택을 적용하고, Ridge, Lasso, Random Forest 모델을 5-fold 교차검증으로 비교하였다. 실험 결과, 인지적 재평가는 음향 피처와 LLM 점수를 결합한 Random Forest에서 가장 높은 성능을 보였으며, 표현 억제는 음향 피처 기반 모델에서 가장 높게 예측되었다. 이러한 결과는 정서조절전략의 유형에 따라 유효한 모달리티가 다를 수 있음을 보여주며, 심리 특성 예측에서 멀티모달 접근의 필요성을 시사한다. 본 연구는 직접 관찰이 어려운 정서조절전략을 언어적·음성적 단서로 추정할 수 있음을 보였다는 점에서 의의가 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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