AI 상담자가 탑재된 메타버스 상담 플랫폼 설계를 위한 사용자 인식 탐색 연구

Ⅰ. 서 론

우울증이나 우울감에 시달리고 있는 우리나라 국민들이 증가하고 있다. 2021년 OECD 조사에서 대한민국은 우울 증상 36.8%로 회원국 중 최고치를 기록했고, 불안 증상도 29.5%로 상위권에 올랐다. 특히 자살률 지표에서도 OECD 국가 중 1위를 기록했다고 보고되었다[1]. 2022년 건강보험심사평가원의 지표[2]에서 국내 청년층의 우울 장애가 증가하는 추세를 보이고 있다는 점은 특히 주목할 만하다. 20대와 30대의 우울 장애 환자 수는 2017년 161,835명에서 2021년 317,436명으로 96.15%의 급격한 증가율을 보였으며, 동일 연도의 보건복지부 조사[3] 역시 전 연령대 중 20대와 30대가 전체 우울 위험군 중 38.5%를 차지한다고 밝혔다.

그럼에도 우리나라 국민의 전문 심리 상담 이용률을 조사해 본 결과, 단 5%만이 상담 서비스를 경험한 것으로 나타났다[4]. 전문적 도움 추구를 저해하는 요인들 중 가장 주목을 받는 변인으로는 낙인(stigma)을 꼽을 수 있다[5]. 낙인은 개인이 가진 특성과 행동으로 인해 주변인들이 그 개인에게 결함이 있다고 인식하게 되는 것을 의미한다[6]. 낙인은 전문적 도움 추구 태도에 부정적인 영향을 주며[7]-[9], 심각한 어려움을 겪고 있음에도 사람들이 상담을 받지 못하게 하고, 상담을 받더라도 치료적 효과에 부정적인 영향을 줄 수 있다[10].

2024년 7월부터 정부는 국민의 정신건강 증진을 위한 정책적 노력의 일환으로[11], 정신건강 상담 기관에 대한 '마음 장벽'을 낮추기 위해 재정 지원 제도를 도입했다. 정서적 어려움을 겪는 국민들에게 8회기의 전문 심리 상담 할인권을 제공하는 방안을 실행하고자 하지만, 해당 지원 제도의 대상자가 되기 위해서는 지역 정신건강 복지센터, 대학교 상담센터, 또는 정신의료기관 등에서 사전에 상담 필요성 인정을 받아야 하는 절차적 제약을 내포하고 있다. 이러한 제도적 설계는 정신건강 서비스의 접근성을 높이고자 하는 본래의 목표와 상충하는 측면이 있으며, 추가적인 심리적 부담을 작용하여 서비스 이용을 저해하는 요인이 될 수 있다. 또한 이는 중증 정신질환자 치료에 집중되어 있어 상대적으로 가벼운 마음건강 문제에 대한 지원은 매우 부족한 상황이다.

보건복지부의 최근 9년간의 심리부검 면담 분석 결과는 자살 예방에 있어서 사회적 지지 체계의 중요성을 시사한다[12]. 자살 사망자의 96.6%는 사망 전 경고신호를 보냈지만, 주변인들의 인지율은 23.8%에 불과해 대다수의 자살 사망자들은 주변인들에 의해 포착되지 못했음을 의미한다. 이러한 맥락에서 심리 상담 서비스 지원 사업은 중요한 역할을 할 것이며 서비스 접근성을 향상하는 것은 매우 중요해 보인다.

이러한 시점에, 상담에 대한 접근성을 높이는 새로운 형태의 비대면 상담 방법에 대한 적극적인 논의와 연구가 요구되며, 다양한 산업 분야와의 융합을 통한 해결 방안이 지속적으로 모색되고 있다. 특히, 메타버스 기반 상담 플랫폼 및 인공지능(AI; Artificial Intelligence) 상담 시스템과 같은 첨단 기술의 도입이 대안으로 제시되고 있다. 메타버스는 2D 및 3D 컴퓨터 그래픽을 기반으로 구축된 몰입형 가상공간으로, 사용자는 아바타를 통해 타인과 자유로운 상호작용이 가능하다. Lee[13]는 상담심리학적 관점에서 메타버스 공간은 ‘자신을 위한 기억과 소통의 공간’, ‘잉여현실로서 현실을 확장하는 공간’, ‘적응을 위한 과도기적 공간’, ‘성장과 발달을 위해 평균적으로 기대되는 환경이 제공되는 공간’의 네 가지 개념으로 정의하였다. 메타버스 환경 속 아바타를 통한 상호작용은 사용자의 심리적 긴장감을 감소시키고 사회적 실재감을 증진해 상담의 효과성을 높이는 것은 다수의 선행 연구를 통해 입증되었다. Cho 외의 연구[14]에 따르면 메타버스 상담이 내담자의 심리적 증상 완화에 대면 상담과 비슷하게 효과적이었으며, 내담자가 인식한 작업동맹 수준은 대면 상담보다 더 높은 것으로 나타났다. 조수현 외의[15] 메타버스 기반 심리 상담 서비스 연구에서도 상담 전후 성과 수치가 임상적으로 유의미한 차이가 관찰되었다. 선행 연구는 메타버스 상담의 효과성을 검증하였으나, 상담 경험이 있는 내담자 및 잠재적 내담자들의 관점에서 메타버스 상담 플랫폼의 필수 기능과 요소에 대한 심층적 연구가 미흡한 실정이다. 또한 메타버스와 AI의 융합적 접근을 통한 상담 형태의 실증적 연구는 현재까지 제한적으로 수행되어 왔다.

AI 기반의 상담 시스템은 최근 상담자로서의 AI와, 인간 상담자와의 상호보완적 관계를 탐색하기 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 조은이 외의 연구[16]는 상담사 보조용 AI 개발을 위한 기초연구를 수행함으로써, 보조 업무를 돕는 AI 보조 도구로서의 가능성을 확인하였다. Vowels 외의 연구[17]는 GPT-4 기반 AI 상담자와의 단회기 상담을 실시한 후, 사용자의 경험과 기술적·치료적 품질에 대한 평가를 수행하였다. 응답의 공감성, 대화 흐름, 정서적 반영, 치료적 질문 등의 측면에서 긍정적인 평가가 이루어졌으나, 타 연구[16]에서도 언급된 바와 같이 일부 사용자는 개인화 부족, 위기 대응 미흡, 책임 소재의 불명확함 등을 지적하였다. Spytska의 실험 연구[18]에서는 전통적인 대면 상담이 AI 챗봇 기반 상담보다 더 효과적인 것으로 나타났다. 그러나 AI 챗봇 또한 효과를 보였으며, 이에 따라 연구자는 대면 상담이 어려운 내담자들에게는 AI 챗봇이 효과적인 대안이 될 수 있음을 제안하였다. 이러한 결과는 인간 상담자와 AI 챗봇의 결합을 통한 하이브리드 상담 모델의 필요성을 시사한다.

이에 본 연구는 인간 상담자와 AI 상담자가 공존할 수 있는 메타버스 상담 플랫폼의 설계를 위해 사용자 인식 연구를 수행하고자 한다. AI 상담자가 탑재된 메타버스 상담 플랫폼을 중심으로 사용자 인식 조사를 통해 사용자 중심의 기능과 콘텐츠를 도출하고, 인간 상담자가 함께 참여할 수 있는 상담 플랫폼의 가능성을 파악한 후, 이를 반영한 메타버스 상담 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 위해 다음과 같은 연구 질문을 설정하였다.

첫째, AI가 탑재된 메타버스 상담 플랫폼에 대한 예비 이용자들의 인식은 어떠한가?

둘째, AI가 탑재된 메타버스 상담 플랫폼에서 예비 이용자들이 기대하는 주요 기능과 요소는 무엇인가?

Ⅱ. 선행연구

2-2 메타버스 상담

메타버스 공간은 실제 공간과 유사하게 개발할 수 있기 때문에 실재감을 높임으로써 내담자가 비대면 환경에서도 상담에 몰입할 수 있다는 장점이 있다[15]. 직접적 대면 의사소통이 제한되는 비대면 환경의 한계에도 불구하고, 메타버스 상담 성과가 대면 상담 성과와 유의미한 차이가 나타나지 않았다[15]. 비대면 상담 중에서 메타버스 상담은 특히 대면 상담에 준하는 몰입감과 현존감이 제공되어 자연스러운 상담이 가능하다는 점도 확인되었다[28]. 더불어 메타버스를 내담자의 현실과 비슷하게 조작함으로써 내담자는 가상공간에서 몰입하게 되어 치료적 효과는 더욱 커진다[29],[30]. 메타버스 환경의 몰입감 증진을 위해 일반적으로 활용되는 HMD(Head Mounted Display)는 상담 환경에서의 실용성이 제한적이므로 PC와 노트북과 같은 개인 디지털 기기를 통해 접근 가능한 메타버스 상담 플랫폼의 적용 가능성을 검토해야 한다[15]. 메타 포레스트(그림 1)는 PC 기반의 메타버스 상담 플랫폼으로서, 이러한 한계를 극복할 수 있다는 장점이 존재한다. PC로 접속이 가능하며 다양한 디자인이 적용된 맵과 상담 도구를 활용하여 상담을 진행한다. 이를 통해 상담의 실용성을 높이고 시간, 공간의 한계를 극복할 수 있다.

Fig. 1.

Metaverse counseling platform – Metaforest*The platform content‘s language was written in Korean

가상공간에서의 아바타 활용을 통한 익명성 보장은 신분 노출에 대한 거부감을 지닌 내담자들에게 안전한 자기 노출 환경을 보장하며, 사회적 낙인을 해결할 수 있다[31],[32]. 심리 상담과 높은 유사성을 보이는 디지털 치료제의 한 형태인 아바타 보조 치료(AAT; Avatar Assisted Therapy)는 물질사용장애 환자들을 위해 개발되었으며, 인터넷을 통해 원격으로 치료 프로그램에 참여가 가능하다는 특징을 지닌다. 상담자와 내담자는 보안이 확보된 서버에 접속하여 자신을 대리한 아바타를 선택한 후 프로그램에 참여할 수 있다. 아바타를 통해 제공되는 익명성은 상담자와 내담자 모두 가상공간에서 상호작용하고 치료 프로그램에 몰입하는 것을 촉진하며[33], 내담자의 자기 개방 부담을 낮추고 심리적 안정감을 높여 상담자와 내담자 간의 상담 관계를 촉진하는 것으로 밝혀졌다[15]. 내담자들에게 친숙한 환경으로 구현된 가상공간에서는 아바타를 통한 대화, 채팅, 제스처 등 다양한 형태의 상호작용이 가능하여 현존감이 높고, 상담자와 내담자 간의 유대감을 촉진하는 것으로 보고되고 있다[31],[34],[35].

또한 메타버스 환경에서 아바타를 직접 선택하고 구성하면서 자신의 정체성을 아바타에 투영하여 몰입감과 참여성을 높일 가능성이 증가한다[36],[37]. 더불어 아바타의 얼굴 표정과 몸짓 등의 비언어적 표현을 인식하여 표현할 수 있어 자신의 성격이나 관계성을 투사하기 쉬워 내담자의 성장을 촉진하는 가상 환경은 치료적 가치가 높은 것으로 보고되었다[13]. 메타버스 플랫폼인 VIVEN은(그림 2) 웹캠 베이스의 표정 트래킹을 통해 얼굴의 움직임을 감지하여 비언어적 표현의 사실성을 높인다.

Fig. 2.

Facial tracking in metaverse – VIVEN

메타버스 기술을 활용한 디지털 치료제에 대한 관심이 증대되고 있으며 이와 관련된 연구는 활발히 진행되고 있지만, 상담 플랫폼으로서 메타버스의 활용 과정과 효과성에 대한 관심은 증가하는 추세임에도 불구하고 일반 내담자들을 대상으로 한 연구는 현재까지 미흡한 실정이다.

2-3 AI 상담

생성형 AI 기술의 발전으로 메타버스 환경 내에서 상주하는 아바타와의 자연스러운 상호작용이 가능한 시스템 구현이 실현되었다. 생성형 AI를 활용한 메타버스 기반 상담 서비스는 상담자의 실시간 개입 없이도 상담자 아바타로 즉각적인 상호작용이 가능하여 시공간적 제약 없이 상담 서비스를 제공할 수 있게 되었다[15]. 더불어, 인간 상담사와의 상담이 심리적 부담으로 다가오거나 민감한 내용의 상담을 꺼리는 사용자들에게 가상 아바타를 매개로 한 상담 환경은 심리적 안정성을 확보한다는 것이 확인되었다[38].

Nass와 Reeves가 제시한 CASA(Computers as Social Actors) 이론에 따르면, 사람들은 상호작용 대상이 기계적이거나 프로그래밍이 된 시스템임을 인지하고 있음에도 인간의 평가나 비판 없는 환경이 제공됨으로써 내면의 저항감이 감소하는 효과와 더불어 자신의 이야기를 털어놓을 때도 심리적 안정감을 경험한다[39]. Fitzpatrick, Darcy, Vierhile의 연구에서도 AI 기반 상담 시스템이 민감한 주제들을 다루는 데 인간 상담자보다 효과적일 수 있음을 확인하였고, AI가 사용자의 감정을 분석하고 적절한 반응을 제공함으로써 비판 없는 지지적인 상담 환경을 조성하여 사용자의 자기 개방을 촉진하는 요인으로 작용하는 것으로 나타났다[40].

최근 상담을 위한 생성형 AI 모델이 많이 개발되고 있다. 예를 들어, AI 상담 챗봇인 상냥이(그림 3)는 생성형 인공지능을 기반으로 한 지능형 챗봇 서비스로, 초·중·고등학생을 대상으로 정서, 진로, 학습 전반에 걸친 심리 상담과 맞춤형 지원을 제공한다. 학생 사용 데이터를 활용하여 데이터 분석을 실시하고, 분석 결과를 통해 개인 맞춤형 솔루션을 제공받을 수 있다.

Fig. 3.

AI counseling chatbot – sangnyang.ai*The platform content‘s language was written in Korean

이와 같은 생성형 AI 모델 기반의 상담 챗봇은 여러 강점을 가진다. 감정분석 기반의 상담용 생성형 AI 모델은 실시간으로 상담 내용을 자동으로 요약하고 분석하여 상담 과정을 지원하며[41], 생성형 AI 챗봇을 활용한 상담에서는 내담자들이 인간 상담사의 답변보다 AI 챗봇의 답변에 더 만족한 것으로 나타났다[42]. 이를 통해 생성형 AI 아바타는 사람을 대체할 수 있을 정도로 상담 콘텐츠를 생성할 수 있다는 것을 보여준다[43]. 이러한 특징을 가진 AI 기반의 상담은 내담자에게 시공간적의 한계를 극복하고, 원활한 상담환경을 제공해줄 수 있다.

이에 본 연구에서는 감정 기반 상호작용 및 사전 설문 분석 기능을 갖춘 AI 상담 챗봇을, 메타버스 환경 내에서 활용 가능한 AI 상담자로 제안한다. 또한, 인간 상담사와의 협력 구조 하에서 이러한 시스템에 대해 내담자 및 예비 내담자들이 어떠한 인식을 가지고 있는지를 파악하고자 한다.

Ⅲ. 연구방법론

본 연구는 혼합 연구 방법론(Mixed-method)을 채택하여 정성적 데이터와 정량적 데이터를 취득했다. 정성적 데이터를 수집하기 위해 반구조화 인터뷰(Semi-structured interview)를 실시하였으며, 데이터 수집 과정에서는 연구 윤리를 준수하여 참여자들의 자발적 동의를 확보했다. 인터뷰 내용은 녹음을 진행한 후 전사(Transcription) 과정을 거쳐 텍스트로 변환하여 분석을 실시했으며 주요 데이터(Main data)로 활용하였다.

3-1 연구 대상

본 연구에는 총 24명의 인터뷰 참여자가 모집되었으며, 상담 경험 여부를 기준으로 두 집단으로 구분하였다. A 집단은 총 12명으로 정서 및 심리 상담 경험이 있는 참여자들로 구성하였고, B 집단은 총 12명으로 상담 경험이 없거나 진로 설계와 같은 비정서적 상담을 받은 참여자로 구성하였다. 이러한 집단 구성은 기존 상담 경험자와 향후 잠재적 내담자를 포괄하여 메타버스 상담 플랫폼의 예비 이용자층을 광범위하게 고려하기 위함이었다. 구체적인 인터뷰 참여자의 정보는 표 1과 같다.

Table 1.

Interview participants

3-2 연구 절차

인터뷰는 2024년 11월에 실시되었으며, 인터뷰 참여자 한 사람당 1회 진행되었고, 약 40분 소요되었다. 인터뷰 진행은 그림 4과 같은 순서로 진행되었다. 본격적인 인터뷰 전 인터뷰 참여자들에게 연구자에 대한 소개와 본 연구의 목적, 수집된 자료의 사용, 비밀 보장에 대한 내용을 상세하게 설명하였고 구조화된 질문지를 공유하였다. 인터뷰는 비대면 화상회의 플랫폼인 ZOOM을 활용하였으며, 데이터 수집을 위해 참여자의 사전 동의하에 녹음을 진행했다. 연구자는 기초 질문 순서에서는 얼굴을 밝히고 진행했으며, 이후 모든 과정에서 ZOOM의 아바타를 켠 상태에서 인터뷰를 진행하였다. 연구자와 참여자 모두 ZOOM의 아바타 기능을 사용하고자 하였지만, 플랫폼의 버전 차이 및 접속 기기의 사양으로 인해 아바타 기능 활성화가 불가능한 참여자들의 경우 카메라를 비활성화한 상태에서 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰는 참여자의 직업, 경력, 연령대를 확인하는 기초 질문으로 시작하였으며, 이후 사전에 참여자들에게 공유한 구조화된 질문지를 토대로 진행하였다. 참여자의 응답 내용에 따라 연구자가 추가적인 후속 질문을 하여 심층적인 데이터를 수집하였다.

Fig. 4.

Process of interview

인터뷰 질문은 두 개의 세션으로 구성하였다. 첫 번째 세션에서는 상담에 대한 전반적 인식, 대면 및 비대면 상담에 대한 경험과 인식, 사용 이용 경험 등을 중심으로 참여자의 상담에 대한 이미지, 인식, 활용 목적 등을 심층적으로 질문했다. 두 번째 세션에서는 메타버스의 핵심 기능을 시각화한 자료(아바타의 자유로운 움직임, 아바타를 통한 상호작용, 2D/3D 그래픽, 웹캠 기반 표정 및 행동 트래킹, 공간 커스터마이징 등)를 제시하고, 본 연구에서 정의하는 메타버스 개념을 상세히 설명하였다. 참여자의 충분한 이해를 확인한 후, 메타버스 기반 상담 플랫폼의 장단점, 기존 상담 방식과의 비교 분석, 치료적 효과 가능성에 대한 인식을 탐색하였다. 특히 AI 기반 NPC가 탑재된 메타버스 상담 플랫폼에 대한 인식과 함께, 감정을 자유롭게 표출할 수 있는 매개체로서의 AI에 대한 인식과 AI와의 상호작용 과정에서 경험하는 정서적 반응을 중점적으로 조사하였다.

본 연구의 인터뷰는 ZOOM 플랫폼의 아바타 기능을 활용하여(그림 5), 인터뷰 종료 전 온라인 환경에서의 아바타 기반 의사소통 경험에 대한 사용성 평가를 실시하였고 평가는 5점 리커트 척도(1점: 전혀 그렇지 않다, 5: 매우 그렇다)를 활용하였다. 평가를 위한 설문 문항은 조은숙[44]과 김민지[45]의 연구를 기반으로 재구성하였으며(표 2), 피터 모빌의 허니콤 모델을 참고하여 표 2와 같이 연구 목적에 부합하는 18개 항목으로 구성했다. 표 2의 주된 목표는 보조 데이터(Secondary data)로서, 비대면 환경에서 의사소통을 할 때, 아바타를 사용하는 것이 의사소통에 어떤 영향을 주는지를 파악하기 위해 진행하였다. 설문지의 신뢰도 검증을 위한 크론바흐 알파(Cronbach’s α) 계수는 0.812로 나타나 신뢰 가능한 수준임이 확인되었다.

Fig. 5.

Zoom interview using avatar

Table 2.

Survey items for usability evaluation of online communication experiences using avatars

Ⅳ. 데이터 분석 결과

본 연구는 인터뷰 참여자 모집 단계에서 상담 경험 유무와 상담 형태에 따라 집단을 구분하였다. 그러나 실제 분석 단계에서는 상담 경험이 있는 내담자와 상담 경험이 없는 예비 내담자의 의견을 포괄적으로 파악하고자, 집단 간 비교 분석은 수행하지 않고 전체 데이터를 통합하여 분석을 진행하였다. 수집된 인터뷰 자료를 분석한 결과, ‘타인과의 소통’, ‘비대면 상담으로서의 메타버스 상담에 대한 인식’, ‘메타버스 상담에 대한 인식’, ‘대면 상담에 대한 인식’, ‘AI 상담자에 대한 인식’, ‘아바타 사용에 대한 인식’의 6개 주요 범주가 도출되었다. 각 범주별 하위 항목 수와 출현 빈도는 표 3에 제시하였다. 모든 범주의 하위 항목은 긍정적 측면과 부정적 측면으로 구성하였으며, 각 범주의 세부 하위 항목과 출현 빈도는 표로 제시하고 그 내용을 상세히 기술하였다. 더불어 참여자들의 인터뷰 내용을 인용하여 의미를 구체화하였다.

Table 3.

Categories and frequency

4-1 타인과의 소통

분석 결과, 인터뷰 참여자들의 응답에서 가장 두드러지게 나타난 핵심 범주는 ‘타인과의 소통’으로 확인되었다. 해당 범주의 세부 하위 항목은 긍정적 측면과 부정적 측면을 나누어 표 4에 상세히 제시하였다. 해당 범주의 긍정적 측면의 하위 항목은 3개, 부정적 측면의 하위 항목은 5개로 구성되었으며, 부정적 측면의 빈도가 긍정적 측면의 빈도에 비해 약 1.8배 높은 것으로 분석되었다.

Table 4.

Communication with others

부정적 측면의 세부 항목을 살펴보면, 감정과 생각의 완전한 표현의 어려움(n=39)이 가장 높은 빈도를 보였으며, 타인의 평가를 의식한 자기검열(n=31)이 그다음으로 높게 나타났다. 또한 상담자의 언어적 및 비언어적 반응으로 인한 심리적 위축(n=16), 개인정보의 제3자 유출 가능성에 대한 불안감(n=14), 익명성 보장의 불확실성으로 인한 자기 개방의 제한(n=8) 순으로 확인되었다.

“내가 느끼고 자각하는 것보다 좀 더 나은 사람으로 보이고 싶기도 하고 이러한 면도 같이 복합적으로 반영이 된 것 같습니다.”

“혹시나 내가 얘기를 하다 보면 나도 모르게 내 직장이나 내 어떤 숨기고 싶은 그런 면까지도 다 드러나는 게 아닌가 그런 고민들이 아무래도 대면에서는 좀 들죠.”

반면, 긍정적 측면에서는 언어적 표현만으로도 상담 효과를 경험함(n=25)이 가장 높은 빈도를 나타냈으며, 이어서 평소 표현하기 어려운 감정의 자유로운 표출 가능성(n=21), 타인의 지지를 통한 정서적 안정감 획득(n=12)순으로 도출되었다.

“확실한 솔루션이나 아니면 개선이 될 수 있는 피드백을 받지 않아도 약간 자신의 생각이나 감정을 언어로 규정하고 뱉어내고 풀어내고 이러한 게 있으면 조금 더 기분이 나아지고 마음의 응어리가 풀린다고 생각을 하거든요.”

4-2 비대면 상담으로서의 메타버스 상담에 대한 인식

본 연구에서 두 번째로 높은 출현 빈도를 나타낸 범주는 ‘비대면 상담으로서의 메타버스 상담에 대한 인식’이며, 세부 항목은 표 5와 같이 정리하였다. 해당 범주는 긍정적 측면의 하위 항목 3개와 부정적 측면의 하위 항목 4개로 구성되었으며, 범주 내 긍정적 측면과 부정적 측면의 빈도가 유사하게 도출되었으나, 부정적 측면이 근소하게 높은 것으로 나타났다.

Table 5.

Perception of metaverse counseling as remote counseling

부정적 측면의 세부 항목을 살펴보면, 대면과 비대면 환경 간 참여도 차이 존재(n=18)가 가장 높은 빈도를 보였으며, 몰입감 저하로 인한 심층적 대화의 제한(n=11)과 공감 및 심리적 위로 전달의 한계(n=11)가 동일한 빈도로 확인되었다. 또한 비언어적 표현의 부재로 인한 의사소통 제약(n=9)이 관찰되었다.

“근데 이제 또 단점은 저희가 이제 실제로 보고 하는 게 아니기 때문에 이 사람이 내 이야기에 대해서 정말로 잘 듣고 있는 건가라는 의문이 생길 수도 있고 이런 좀 속 깊은 이야기를 할 수 없다는 단점이 있을 것 같습니다.”

긍정적 측면에서는 시공간적 제약의 해소(n=25)가 가장 높은 빈도로 도출되었으며, 이는 해당 범주에서 가장 높은 빈도를 기록하였다. 이어서 비대면 환경에서의 얼굴 노출 부담감 감소(n=13), 비대면 환경에서의 정서적 교류 및 라포 형성 가능(n=10) 순으로 나타났다.

“비대면 상담 같은 경우는 결국에는 시간이 없어서 다들 전화로 한다든지 지금 생각나는 사례를 뭔가 얘기를 하자면 그런 경우인데 시간이 없어서 환경 재현을 못 하는 거는 그러면 메타버스로 그 단점을 상쇄시킬 수 있잖아요.”

4-3 메타버스 상담에 대한 인식

‘메타버스 상담에 대한 인식’ 범주의 분석 결과, 긍정적 측면의 하위 항목 4개와 부정적 측면의 하위 항목 2개가 도출되었다. 긍정적 측면의 출현 빈도는 부정적 측면 대비 약 3배 높은 것으로 나타났으며, 세부 하위 항목과 빈도 분석 결과는 표 6에 제시하였다.

Table 6.

Perception of metaverse counseling

긍정적 측면에서는 심리적 안정감을 통한 솔직한 자기표현 가능(n=20), 편안한 환경을 제공하여 상담 효과 증진(n=18), 내담자 맞춤형 상담 환경 조성 가능(n=13)이 해당 범주 내 최상위 빈도를 나타냈다. 또한 디지털 기기 활용을 통한 접근성 향상 가능(n=9)도 확인되었다.

“조금 더 원하는 대로 환경을 꾸며서 심정적으로 조금 릴랙스가 될 수 있을 것 같고 약간 그 상담사님이 어떤 분인지는 모르긴 하지만 어떤 분이 오셔도 조금 더 뭔가 마음의 거리를 좁힐 수 있지 않을까라는 생각도 들었습니다.”

해당 범주의 부정적 측면으로는 약물 처방 및 근본적 문제 해결의 한계성(n=12)과 디지털 기기 사용 제약으로 인한 접근성 저하(n=9)가 도출되었다. 디지털 기기를 통한 메타버스 상담실 접근성에 대한 상반된 인식이 동일한 빈도로 나타났다.

“좀 심각한 약물 치료를 받아야 할 정도의 사람들까지는 약간 이용하기는 어려울 수 있겠다는 생각은 드네요.”

4-4 대면 상담에 대한 인식

‘대면 상담에 대한 인식’ 범주에서는 긍정적 측면의 하위 항목 3개와 부정적 측면의 하위 항목 1개가 도출되었으며, 상세 내용은 표 7에 제시하였다. 긍정적 측면의 하위 항목 수가 부정적 측면보다 많음에도 불구하고, 부정적 측면의 총 출현 빈도가 더 높은 것으로 분석되었다.

Table 7.

Perception of face-to-face counseling

부정적 측면은 상담 준비 과정에서의 심리적 부담감 경험(n=38)이 단일 항목으로 긍정적 측면의 개별 항목 빈도를 상회하는 것으로 도출되었다.

“근데 이제 그런 면에 있어서 사실 내 삶도 버거운 사람들이 상담을 신청을 하는데 그렇게 뭔가를 30분 전후로 준비할 시간만큼의 마음의 여유가 있을까 하는 생각이 들거든요.”

“막상 이제 상담 신청을 하고 상담을 받으러 가기 전에 제가 준비하는 과정은 마치 이제 업무를 하는 듯한 느낌이 들기도 합니다.”

긍정적 측면의 세부 항목에는 정서적 교류 및 라포 형성의 용이성(n=15), 대면 소통에서의 높은 몰입도(n=10), 비언어적 표현의 중요성(n=9) 순으로 나타났다.

“먼저 대면의 장점은 아무래도 이 비언어적 표현이라든가 이렇게 사람과 이제 이런 몸짓 하나하나까지 같이 상호작용하면서 하는 거다 보니까 좀 더 공감에 있어서 진정성을 보여줄 수 있고 라포 형성을 하는 데 좀 장점이 있겠고요.”

4-5 AI 상담자에 대한 인식

‘AI 상담자에 대한 인식’ 범주는 긍정적 측면의 하위 항목 3개와 부정적 측면의 하위 항목 1개로 구성되었다. 범주 내 분석 결과, 긍정적 측면의 총 출현 빈도가 부정적 측면 대비 약 10% 높은 것으로 나타났으나, 단일 항목으로 구성된 부정적 측면이 해당 범주 내 최고 출현 빈도를 보였다. 세부 분석 결과는 표 8에 제시하였다.

Table 8.

Perception of AI counselors

긍정적 측면의 세부 항목에는 방대한 사례 기반의 다각적 관점 제시가 가능할 것으로 예상(n=12)에 이어 몰입감 높은 상담 환경 제공할 것으로 예상(n=10)과 즉각적 감정이 해소될 것으로 예상(n=10)이 그 뒤를 이었다.

“인공지능 인공지능에서 수집한 그런 상담 케이스가 훨씬 많을 거고 또 어떻게 적용될지 모르겠지만 그런 저에 맞는 솔루션을 제공해 줄 수 있을 것 같아서 아까 방금 말씀드렸던 것과 같은 이유로 인공지능 상담사 선생님이 좋을 것 같다고 생각을 합니다.”

“주말이나 또는 하다못해 새벽에 그럴 때 부르르 끓어오르는 마음이나 머릿속에 드는 그런 생각들을 톡톡 던져내고 싶을 때 그런 이제 감정 쓰레기통이 있으면 툭툭 던져내고 싶고 막 소리 지르고 싶고 얘기하고 싶은데 그게 AI다 또는 이런 프로그램이다 그럼 사실 좋죠.”

반면, 부정적 측면은 신뢰도와 전문성에 대한 의구심이 들 것으로 예상(n=26)으로만 구성되었다. 해당 항목은 ‘AI 상담자에 대한 인식’ 범주 내 가장 높은 빈도를 기록하였다.

“나중에는 더 발전을 하겠지만 아직까지는 이 아이[AI 상담자]가 사람의 감정을 완벽히 대변하기에는 힘들다고 보고 있어서 조금 전문성이 떨어질 수 있다고 생각을 합니다.”

4-6 아바타 사용에 대한 인식

본 연구에서 최저 출현 빈도를 보인 범주는 ‘아바타 사용에 대한 인식’으로 확인되었으며, 긍정적 측면과 부정적 측면 각각 2개의 하위 항목으로 구성되었다. 두 측면의 하위 항목 수는 동일하였으나, 긍정적 측면의 총 출현 빈도가 부정적 측면에 비해 3.7배 높은 것으로 분석되었다. 상세 내용은 표 9에 제시하였다.

Table 9.

Perception of avatar usage

심리적 거리감 유지를 통해 긴장감이 완화될 것으로 예상(n=20)과 익명성 보장을 통한 자기표현 촉진이 가능할 것으로 예상(n=17)이 긍정적 측면의 세부 항목이었다.

“일단 사람마다 다르겠지만 어떤 사람은 그냥 사람을 대하는 것 자체가 힘들 수도 있고 아니면 그냥 이제 이야기를 할 때도 민감한 주제나 그런 것들도 좀 더 익명성이 보장될 수 있으니까 편하게 얘기할 수 있을 거라고 생각했습니다.”

“캐릭터가 있으니 너무 멀지도 너무 가깝지도 않은 사람으로서 느껴질 수 있다라는 장점이 될 것 같아요.”

해당 범주의 부정적 측면은 현실감 저하로 인해 아바타가 불필요할 것으로 예상(n=6)과 집중도가 저하될 것으로 예상(n=4)으로 구성되었다. 두 항목은 전체 범주에서 나타난 모든 하위 항목 중 최저 출현 빈도를 보였다.

“제 개인적인 생각으로는 제 속을 제가 들여봐야 되는 입장으로서 아바타가 너무 지나치게 화려하거나 모션이 많은 경우라고 하면 저는 오히려 집중력이 떨어질 수 있다고 생각이 들고 메타버스라고 한다고 해도 상담을 하는 환경이 제가 어떤 아바타를 보고 있지 않아도 된다고 생각을 해요.”

4-7 아바타를 활용한 온라인 의사소통 경험에 대한 사용성 평가

인터뷰 종료 후 표 2에 작성되어 있는 질문지를 바탕으로 설문조사를 실시하였고, 리커트 척도 기반(1점~5점)의 정량적 데이터를 취득한 후 분석을 실시하였다. 해당 설문조사의 결과는 표 10에 제시하였다. 접근성(Accessible)이 가장 높은 만족도 평균을 보였고, 뒤이어 신뢰성(Credible)이 다음으로 높은 만족도를 보였으며, 사용성(Usable)이 가장 낮은 만족도를 보였다.

Table 10.

Results of the usability evaluation of online communication experiences using avatars

Ⅴ. 논 의

본 연구는 AI 상담자가 탑재된 메타버스 상담 플랫폼이 기존 대면 상담과 비대면 상담의 대안으로서 지닌 가능성을 탐색하고 이러한 플랫폼 개발의 발전 방향을 제시하고자 예비 사용자들의 인식과 기대하는 주요 기능을 파악하는 것을 목적으로 수행되었다. 이러한 접근은 메타버스 상담의 효과성을 입증한 선행 연구와 일정 부분 맥을 같이한다. 메타버스 환경은 대면 상담에 준하는 몰입감과 현존감을 제공하여 자연스러운 상담을 가능하게 하며[28] 치료적 효과 또한 지닌다고 보고된 바 있다[29],[30]. 또한 원격으로 치료 프로그램에 참여할 수 있는 AAT의 특성과도 유사하며, 기계나 프로그래밍된 시스템임을 인지하고 있음에도 불구하고 평가나 비판이 없는 환경에서는 심리적 저항감이 감소하고 안정감을 경험하게 한다는 CASA 이론과도 일치하는 경향이 확인되었다. 그러나 기존 연구들이 주로 메타버스 기반 상담의 정량적 효과에 초점을 맞추거나, 메타버스 기반 상담과 AI 상담을 분리하여 각각 개별적으로 접근해온 반면, 본 연구는 메타버스 가상 환경과 AI 상담자를 통합하여 하나의 상담 플랫폼으로 결합하고자 하는 시도와 사용자들이 실제로 경험한 심리적 및 정서적 반응과 기술 수용에 대한 인식을 중심으로 탐색했다는 점에서 차별성을 가지며, 기존 문헌에서 다소 간과되었던 부정적인 반응 및 인식까지 포괄적으로 조명하였다는 데에서 차별된다.

본 연구는 총 22명의 인터뷰 참여자의 자료를 수집하였으며, 총 6개의 범주인 ‘타인과의 소통’, ‘비대면 상담으로서의 메타버스 상담에 대한 인식’, ‘메타버스 상담에 대한 인식’, ‘대면 상담에 대한 인식’, ‘AI 상담자에 대한 인식’, ‘아바타 사용에 대한 인식’과 33개의 하위 항목이 도출되었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 연구 질문 1과 연구 질문 2에 대한 해석을 제시하고, 인간 상담사와 협업할 수 있는 AI 상담자가 탑재된 메타버스 상담 플랫폼의 향후 개발 방향에 대해 논의하고자 한다. 연구 질문 1은 5-1과 5-2를 통해, 연구 질문 2는 5-2, 5-3, 5-4의 분석을 통해 해석이 가능하다.

5-2 심리적 안정감을 주는 공간으로서의 메타버스 상담 플랫폼

본 연구에서는 메타버스 상담 플랫폼이 내담자의 심리적 안정을 위한 공간으로 기능할 필요성이 확인되었다. 내담자가 느끼는 편안한 공간에서 상담을 진행하면 효과가 증진되고, 심리적 안정감을 통해 솔직한 표현이 가능하다는 것이 본 연구에서 나타났으며, 이는 내담자 맞춤형 공간이 상담의 효과성을 높이고 지속적인 상담 참여를 촉진할 수 있는 요인으로 작용할 수 있음을 시사한다. 선행 연구에서는 메타버스 환경에서 아바타를 직접 선택하고 구성하는 것이 내담자의 몰입도와 참여도를 향상하는 것으로 보고된 바 있는데[36],[37], 이와 동일한 맥락에서 상담 환경을 자유롭게 선택하고 구성하여 ‘나만의 공간’을 만드는 것 역시 상담의 치료적 효과를 증진할 것으로 기대된다. 자신의 거주 공간을 안전지대로 인식하는 내담자의 경우, 실제 생활공간을 메타버스 환경으로 구현하는 방안도 효과적일 것이다.

Fig. 6.

Motion tracking in metaverse – VIVEN

메타버스 환경에서는 아바타를 통해 얼굴 표정과 몸짓 등의 비언어적 표현이 구현 가능하여 대면 상담과 유사한 치료적 가치를 지니고 있으며[13], 이는 대면 상담의 대안으로서 메타버스 상담의 접근 가능성이 높아질 수 있는 것으로 평가된다. 예를 들어, 메타버스 플랫폼 VIVEN(그림 4)의 경우 풀바디 트래킹이 가능하며, 상황에 따라 상반신만 트래킹이 가능하다. 이러한 특징은 메타버스 상담 환경에서 효과적으로 비언어적 표현을 제공할 수 있기 때문에 내담자에게 유사한 치료적 가치를 전달할 수 있을 것이다. 또한, 설문조사에서 보고된 것과 같이, 아바타를 통해 의사소통을 하는 것은 익명성을 유지할 수 있고, 개인정보를 효과적으로 보호할 수 있기 때문에, 내담자들에게 만족스러운 기능으로 다가갈 것이다. 표 10의 분석 결과에서도 알 수 있듯이, 아바타 기반의 의사소통은 사용자로 하여금 익명성을 지킬 수 있다는 만족도가 높게 측정되었다. 이는 사용자로 하여금 신뢰도를 줄 수 있으며 개인적 정보를 보호할 수 있다는 장점이 존재하는데, 이는 예비 내담자들이 인식하고 있는 아바타 사용에 대한 인식과 메타버스 상담 플랫폼의 인식과도 긍정적으로 맞물린다고 볼 수 있다. 즉, 상담 메타버스 플랫폼에서, 아바타를 사용하는 것은 매우 중요한 기능이며, 예비 내담자들의 만족도, 몰입도, 신뢰도 등을 높이기 위해서는 필수적인 기능이라고 해석할 수 있다.

그러나 비언어적 표현의 높은 인식률이 내담자에게 반드시 긍정적으로 작용한다고 보기는 어렵기에, 이에 대한 검증은 추가적인 연구를 통해 이루어질 필요가 있다. 표 10의 데이터에 따르면, 아바타 사용의 유용성이 전체 항목 중 가장 낮은 만족도를 기록하였으나, 이는 표정·감정·제스처 등의 과도한 반영으로 인한 불편감 때문인지, 혹은 아바타가 실제 행동을 충분히 반영하지 못한 결과인지는 명확히 해석하기 어렵다. 다만 본 연구의 참여자 인터뷰 내용을 토대로 해석해볼 때, 비언어적 표현의 세밀한 구현이 오히려 심리적 부담을 유발하며, 이로 인해 아바타를 활용한 의사소통 과정에서 유용성에 대한 평가가 낮아졌을 가능성이 크다.

미세한 비언어적 표현의 인식과 아바타를 통한 재현보다는 의도적인 ‘틈’을 통한 적정 수준의 심리적 거리 확보가 내담자의 심리적 안정감 형성에 긍정적 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 김우상과 나건[49]의 연구에서는 메타버스 환경에서 아바타 간 자연스러운 비언어적 상호작용이 사용자의 공존감과 현전감을 증진하는 것으로 나타났다. 이에 따라 메타버스 상담 환경에서는 아바타의 비언어적 표현이 자연스러움을 유지하면서도 과도한 정밀성은 지양해야 하는 균형이 요구된다.

Ⅵ. 결론 및 한계

본 연구는 인간 상담자와 AI 상담자가 공존할 수 있는 상담 환경을 모색하고, AI 기술과 메타버스 기반 상담 플랫폼에 대한 예비 사용자의 인식을 탐색하고자 혼합 연구 방법론을 채택하여 수행되었다. 인터뷰 데이터를 기반으로 한 질적 분석을 통해 총 6개의 범주를 도출하였으며, 이를 통해 AI 상담자가 탑재된 메타버스 상담 플랫폼에 대한 사용자 인식을 심층적으로 살펴보았다. 더불어 인간 상담자와 AI 상담자의 연계 가능성에 대한 예비 사용자들의 기대와 수용 가능성을 탐색하였고, 아바타를 활용한 의사소통 경험에 대한 만족도를 측정함으로써 비대면 환경에서의 유용성, 가치성, 신뢰성과 같은 사용성 요소를 정량적으로 검토하였다. 또한 문헌연구 및 사용자 인식 분석 결과를 바탕으로, 3D 그래픽 기반의 PC 메타버스 환경이 상담 플랫폼에 적합하며, 비언어적 표현, 행동, 표정 트래킹 기능은 높은 정확도를 유지하되 사용자에게 심리적 부담을 주지 않는 방향으로 설계되어야 함을 확인하였다. 아울러 기기 접근성, 사이버 보안, 몰입도 유지를 위한 기능적 설계의 필요성과 함께, AI 상담자의 오용 및 남용을 방지하기 위한 인간 상담자의 개입 필요성도 제시하였다. 그러나 본 연구는 다음과 같은 몇 가지의 한계를 지닌다.

첫째, 상담 경험과 AI 및 메타버스 사용에 대한 인식은 정성적 데이터를 바탕으로 도출되었기 때문에, 연구 결과를 일반화하는 데 한계가 있다. 아바타를 활용한 의사소통 상황에 대해서는 정량적 데이터를 통해 사용성을 분석하였으나, AI 상담자와 메타버스를 통합한 상담 플랫폼 전반에 대한 내담자 및 예비 내담자의 인식을 정량적으로 검증한 연구는 미흡한 실정이다. 또한 아바타를 활용한 의사소통의 만족도 평가 역시 메타버스 환경에서 진행된 것이 아닌, ZOOM에서 진행되었으며 소수의 인터뷰 대상자들은 기기 사양 등의 이유로 아바타를 활용하지 못하였기에 해석이 일부 제한될 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 내담자 및 예비 내담자의 인식을 정량적 데이터를 통해 폭넓게 수집하고, AI 상담자가 탑재된 메타버스 상담 플랫폼의 설계 및 활용 가능성에 대한 실증적 근거를 확보할 필요가 있다.

둘째, 인터뷰 대상자 중 일부는 대면 및 비대면 방식을 통해 심리 상담을 경험한 인원들로 구성되어 있으나 AI를 활용한 상담 경험을 실제로 보유한 인터뷰 대상자는 없었다. 이에 따라 AI 상담자에 대한 인식은 실제 사용 경험이 아닌 개인적 상상과 기대, 우려에 기반한 응답일 가능성이 높아, 실제 경험 기반의 인식과 차이가 있을 수 있다. 또한, AI 상담자와 인간 상담사 간의 연계된 상담을 경험해 본 인원이 없기에 이와 관련있는 유의미한 답변을 얻을 수 없었다. 후속 연구에서는 AI 기반 상담 플랫폼을 직접 체험한 인원들을 대상으로 보다 실제적인 반응과 평가를 수집하는 연구 설계가 필요하다.

셋째, 본 연구는 이론적 배경과 선행 논의를 바탕으로 사용자 인식 조사를 실시하였으며, 연구자가 정의한 AI와 메타버스의 개념을 기반으로 데이터 수집이 이루어졌다. 이러한 특성으로 인해, 실제 플랫폼 설계 및 개발 과정에서 요구되는 UI/UX 측면의 사용성 평가나 사용자 경험 개선을 위한 구체적인 검토는 이루어지지 않았다.

따라서 향후 연구에서는 본 연구에서 도출된 이론적 논의와 인터뷰 참여자들의 인식을 바탕으로, AI 상담자가 탑재된 메타버스 상담 플랫폼의 프로토타입을 개발하고, 이를 실험 참여자들이 실제로 체험할 수 있도록 하여 현실적인 사용자 경험 기반의 인식과 피드백을 수집할 필요가 있다. 이를 통해 기능적 요소를 보완하고, 인간 상담자와의 협업 구조가 효과적으로 구현될 수 있는 메타버스 상담 플랫폼 설계를 위한 보다 심층적인 접근이 요구된다.

Acknowledgments

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 정보통신방송혁신인재양성(메타버스융합대학원) 사업 연구 결과로 수행되었습니다(IITP-2024-RS-2024-00425383).

본 연구는 한국연구재단의 융합연구지원사업의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2023S1A5A2A21083590).

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