[연구의 필요성]
다양한 정체성, 성격, 가치관을 지닌 사람들이 함께 살아가는 현대 사회에서, 공감을 기반으로 한 소통은 더 이상 선택이 아닌 필수적인 요소가 되었다. 공감 보조를 위한 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야의 기존 접근 방식은, 특정 대상과 동일한 경험을 제공하면 유사한 감정을 이끌어낼 수 있다는 전제에 기반하고 있다. 그러나 서로 다른 배경을 지닌 사람들은 동일한 경험에 대해서도 서로 다른 감정을 느낄 수 있으며, 이는 경험의 단순한 공유만으로는 공감을 이끌어내기 어렵다는 기존 접근의 한계를 드러낸다. 이처럼 이질적인 타인에 대한 공감 부족이 심각한 사회적 문제로 부상함에 따라, 개인의 인지적·정서적 차이를 반영할 수 있는 공감 보조 기술의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구진은 이러한 문제를 인공지능 및 심리학 등 학제 간 융합의 관점에서 조망하고, 그 기술적 실현 가능성을 탐구하였다.

[포스텍이 가진 고유의 기술]
포스텍 컴퓨터공학과 주효진 통합과정, 이정은 통합과정, 양승원 석사과정, 옥정슬 교수, 그리고 황인석 교수로 구성된 본 연구진은 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 사용자의 개인 특성 정보(인구통계적 프로필, 성격, 가치관 등)와 감정 반응 패턴을 학습하고, 타인의 경험에 유사한 감정을 유도할 수 있도록 사용자 맞춤형 비유적 상황을 생성하는 정서 공감 보조 에이전트 “EmoSync”를 개발하였다. 이 기술은 기존의 ‘동일한 경험 제시’ 방식이 아닌, ‘개인 맞춤형으로 설계된 다른 경험을 통해 동일한 감정을 유도’하는 혁신적인 접근으로, 사용자 개인화 데이터를 기반으로 한 정서 유사도 중심 공감 유도에 초점을 둔다.

[연구의 의미]
본 연구는 공감 유도를 위한 새로운 패러다임을 제시하였다. EmoSync를 구체적인 문제 상황에 적용하고 그 성능을 평가하기 위해, 본 연구진은 미시적 차별 상황(Microaggression)을 대상으로 하여, 원경험자의 감정을 이해하기 어려운 사용자에게 그에 상응하는 비유적 경험을 생성함으로써 감정의 유사성을 유도하고, 결과적으로 정서적 공감을 촉진하도록 하였다. 100명 이상의 다양성을 지니는 참가자에 대한 실험 결과, EmoSync를 통한 비유적 경험 제시는 유발된 감정의 유사도 및 실제 공감 수준을 유의미하게 향상시키는 것으로 나타났으며, 이는 다양한 정체성을 가진 사회 구성원 간의 이해를 증진시키는 데 중요한 기술적 기반이 될 수 있음을 시사한다.

[연구결과의 진행 상태 및 향후 계획]
본 연구진은 제시한 공감 보조 기술이 미시적 차별 상황에서 효과적으로 작동함을 바탕으로, 향후 세대 간·문화 간 소통과 같은 보다 광범위한 사회적 문제 상황으로의 확장을 계획하고 있다. 아울러, 공감 보조 AI 에이전트의 실생활 적용을 위한 사용자 맞춤형 인터페이스의 설계 및 개발도 고려하고 있다. 궁극적으로는 다양한 사회적 맥락에서 정서적 공감을 촉진함으로써, 더욱 포용적이고 상호 연결된 사회의 구현에 기여하고자 한다.

[성과와 관련된 실적]
국제 학술대회 논문: Hyojin Ju, Jungeun Lee, Seungwon Yang, Jungseul Ok, Inseok Hwang. “Toward Affective Empathy via Personalized Analogy Generation: A Case Study on Microaggression” ACM CHI 2025.
ACM CHI는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야의 최고수준 학회임 (컴퓨터공학과 인정 학술대회 목록 최우수학회, 학술대회코드: 27, 학술대회약칭: CHI)
논문: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3706598.3714122
비디오: https://www.youtube.com/watch?v=sT1gxhITWyU&t=9s
수상 실적: 본 논문에서 제안한 EmoSync 에이전트를 실제 시연한 데모 트랙 (CHI Interactivity)에서 “Popular Choice Honorable Mention Award” (Top 5%) 상을 수상하였음.

[성과와 관련된 이미지]
그림 1에이전트(EmoSync)의 전반적인 동작 과정을 나타내는 그림

그림 2 EmoSync가 생성한 개인화된 비유적 상황의 예시