문장 임베딩을 통한 부적응적 성격 특성 및 치료 이용 여부 예측 : 주제통각검사와 임상 면담 질문을 중심으로 = Predicting Maladaptive Personality Traits and Treatment Utilization using Sentence Embeddings: Focusing on Thematic Apperception Test and Clinical Interview Questions

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 언어 반응을 트랜스포머 기반 문장 임베딩으로 정량화했을 때, 그 정보가 부적응적 성격 특성 및 치료 이용 여부를 어느 정도 예측할 수 있는지, 그리고 상이한 언어 과제의 사용이 예측 성능에 어떠한 영향을 미치는지를 검토하고자 하였다. 연구는 온라인으로 모집한 대학생 755명을 대상으로 하였으며 MCMI-IV를 통해 성격 및 임상 증후군을 측정하고 현재 정신건강 관련 치료 이용 여부를 자기보고하도록 하였다. 언어 반응은 TAT와 SCID-5-AMPD 기반 면담질문의 두 가지 과제를 통해 온라인 자기기입식 방식으로 수집하였다. 수집된 언어 반응에 한국어 BERT 계열 트랜스포머 기반 언어모델을 적용하여 문장 임베딩을 산출하고, 이를 MCMI-IV 요인점수(전반적 부적응, 탈억제된 사회성, 적대적 외현화)와 치료 이용 여부를 예측하는 모형의 입력으로 사용하였다. 분석 결과, 언어 임베딩을 통해 산출된 요인점수의 예측값은 실제 요인점수와 전반적으로 중간 정도의 양의 상관을 보여, 자기보고식 설문지로 측정한 성격·임상 특성과 일정 수준 수렴하는 것으로 나타났다. 이어서 요인 예측값과 형태소 상대 출현 비율 간 상관분석을 통해 예측값과 동반되는 표면적 언어 단서를 탐색적으로 제시하였다. 언어 과제 간 상보성을 살펴본 결과, MCMI-IV 요인점수 예측에서 과제 결합의 이득은 요인과 언어 과제의 조합에 따라 달라질 수 있음을 시사하였으며, 치료 이용 여부 분류에서는 단일 모형보다 통합 모형에서 성능이 향상되는 경향성이 관찰되었다. 한편 본 연구는 비임상 대학생 표본을 대상으로 하고 자기보고 준거를 사용했다는 점에서 결과를 임상 현장에 일반화하는 것에는 신중한 해석이 요구된다. 그럼에도 언어 반응을 문장 임베딩으로 정량화하여 성격병리 상위 차원 및 치료 이용 여부와의 관련성을 교차검증 절차 하에서 제시함으로써, 언어 기반 평가가 임상가 평정을 거치지 않고 저비용·저부담으로 산출 가능한 보조 지표로 활용될 잠재적 가치를 지닌다는 점을 탐색적으로 확인하였으며, 동시에 향후 연구에서 활용될 수 있는 성능 수준의 기준점과 분석상 고려사항을 경험적으로 제시하였다는 데 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examined whether open-ended language responses quantified as transformer-based sentence embeddings can predict maladaptive personality characteristics and current mental health treatment utilization, and whether the use of different language tasks affects predictive performance. Participants were 755 university students recruited online who completed the Millon Clinical Multiaxial Inventory–IV (MCMI-IV) assessing personality and clinical syndromes and self-reported their current mental health treatment utilization. Language responses were collected via online self-administered formats using two tasks: Thematic Apperception Test (TAT) narratives and written responses to interview-style questions based on the Structured Clinical Interview for DSM-5 Alternative Model for Personality Disorders (SCID-5-AMPD). Sentence embeddings were derived by applying Korean BERT-family transformer language models to the responses and were used as inputs to models predicting MCMI-IV factor scores (general maladjustment, disinhibited sociability, and antagonistic externalization) and treatment utilization. Results indicated that embedding-based predictions of factor scores showed overall moderate positive correlations with the observed factor scores, suggesting a degree of convergence with personality and clinical characteristics measured by self-report questionnaires. Correlational analyses between predicted scores and relative morpheme frequencies were additionally used to exploratorily identify surface-level linguistic cues accompanying the predictions. Regarding complementarity across language tasks, the benefit of combining tasks for predicting MCMI-IV factor scores appeared to vary by the specific factor–task pairing, whereas a tendency toward improved performance was observed for treatment utilization classification in the integrated model compared to single-task models. Given that the sample was a nonclinical university population and that self-report criteria were used, caution is warranted in generalizing these findings to clinical settings. Nonetheless, by presenting cross-validated associations between sentence-embedding–based language responses and higher-order dimensions of personality pathology as well as treatment utilization, the study provides exploratory evidence that language-based assessment may serve as a low-cost, low-burden auxiliary indicator without requiring clinician ratings, and offers an empirical benchmark for performance levels and key considerations for analysis and interpretation in future research.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• 1. 이론적 배경 1
• 가. 성격병리 1
• 나. 기존 성격병리 평가 3
• 다. 다중방법 접근의 필요성 6
• 라. 언어 반응 평가 7
• 마. 자연어 처리 기법의 발전과 언어 기반 평가 11
• 2. 연구 필요성 및 목적 18
• 가. 기존 연구의 공백 18
• 나. 연구 목적 20
• 다. 연구 질문 및 가설 21
• II. 방법 23
• 1. 연구 대상 및 절차 23
• 2. 측정 도구 24
• 가. 주제통각검사 24
• 나. SCID-5-AMPD 기반 면담 질문 25
• 다. 밀론 다축 임상성격검사 4판 25
• 3. 자료 분석 26
• 가. MCMI-IV 요인분석 27
• 나. 언어 반응 임베딩 27
• 다. 기계학습 모델 28
• 라. 가설 검증 30
• 1) MCMI-IV 요인점수와의 수렴성 30
• 2) 요인 예측값과 언어적 특징 간 연관성 31
• 3) 언어 과제 간 상보성 33
• III. 결과 37
• 1. 참가자 특성 및 기술통계 37
• 2. MCMI-IV 요인분석 37
• 3. 문장 임베딩 기반 예측값과 MCMI-IV 요인점수 간 수렴성 40
• 4. MCMI-IV 요인 예측값과 형태소 상대 출현 비율 간 연관성 42
• 5. 언어 과제별 MCMI-IV 요인 예측 성능 47
• 6. 언어 과제별 현재 정신건강 치료 이용 여부 분류 성능 49
• IV. 논의 52
• 1. 연구 결과의 요약 및 해석 52
• 2. 의의 60
• 3. 제한점 및 제언 62
• 참고문헌 66
• Abstract 79