Designing and Implementing Real-Time Multimodal Virtual Human for Alexithymia

감정표현불능증을 위한 실시간 멀티모달 가상 인간 설계 및 구현

자기보고식 연구에 기반을 둔 기존의 감정표현불능증 진단은 주관적 편향과 일관성 문제로 인해 근본적인 한계를 갖는다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 텍스트, 음성, 실시간 표정 분석을 통합하여 환자의 정서 상태를 객관적으로 평가하는 방법을 제안한다. 특히 대규모 언어 모델 기반 가상 인간이 지원하는 상담 환경을 Unity 상에서 구현하였으며, 가상 인간은 표정, 제스처, 음성을 재현하여 사용자가 정서를 인지하고 표현하는 과정을 돕는다. 또한, DSM-5 기준에 따라 9가지 우울 레이블 및 그 강도를 산출하는 EmoDep 모듈과 실시간 얼굴 인식 모듈을 연계하여 자기보고의 편향을 줄이고 정교한 감정 데이터를 제공한다. 본 연구를 통해 정량화된 지표와 비언어적 상호작용을 결합함으로써 감정표현불능증의 정서인식 및 표현 능력을 향상시킬 수 있는 실질적 가능성을 확인하였다.