연구 초록

정서조절전략은 개인의 정신건강과 적응에 핵심적인 역할을 하지만, 주로 자기보고식 설문이나 인터뷰를 통해 측정되어 응답 편향과 인터뷰어 편향의 문제에 노출되어 왔다. 또한 우울·불안과 같은 외현적 정서 상태나 성격 특성을 다룬 기존 멀티모달 연구와 달리, 직접 관찰이 어려운 내적 인지과정인 정서조절전략을 멀티모달로 접근한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 텍스트와 오디오를 결합한 멀티모달 접근을 통해 인지적 재평가와 표현 억제라는 두 정서조절전략을 자동 예측하는 모델을 개발하고 그 타당성을 검증하였다. 만 19세 이상 성인 75명을 대상으로 중립 및 스트레스 회상으로 구성된 반구조화 인터뷰를 실시했고, openSMILE eGeMAPS 음향 피처, 한국어 SBERT 임베딩, GPT 기반 zero-shot 스코어링을 추출하고, ERQ 점수를 정답으로 삼아 예측 모델을 구축하였다. 고차원·소표본 환경에서 PCA가 충분한 설명력을 확보하지 못함에 따라, 종속변수와의 상관 및 피처 간 독립성을 동시에 고려하는 Greedy 변수 선택과 랜덤 포레스트 모델을 적용하였다. 그 결과 인지적 재평가는 교차검증 R²=0.367, 표현 억제는 R²=0.245의 예측력을 보였다. 본 연구는 단일 회상 사건(State)에 기반하여 안정적 성향(Trait)인 정서조절전략을 예측할 수 있다는 가능성을 보였으며, 직접 관찰이 어려운 내적 인지과정에 대한 멀티모달 접근의 가능성을 제시하였다는 데 의의가 있다.