Earticle

초록

영어

Generative AI has attracted significant attention recently. It is currently being widely applied across various fields, including culture and the arts, education, and medicine. In the field of art therapy—generative AI is increasingly used to recognize and analyze users’ drawings, based on this analysis, generate psychological assessment reports in textual form. Accordingly, the methods and forms of art therapy involving AI are also undergoing gradual transformation. This study takes China’s “Anxin AI” drawing-based psychological assessment system as its subject, analyzing its structure and operational process in order to derive an intervention model for generative AI in art therapy. The results indicate that the system’s AI intervention model can be summarized into three stages: “image recognition → data analysis → feedback generation.” In addition, to address the limitations of existing models, this study proposes a new intervention model that incorporates an interaction stage as well as a “guided drawing” stage aimed at therapeutic purposes. Meanwhile, this study identifies the limitations and future tasks of AI-based art therapy as follows. First, as an exploratory study relying on a single case and one drawing, it has limitations in statistical reliability and clinical validity, necessitating future empirical verification through large-scale Randomized Controlled Trials (RCT). Second, from an AI ethics perspective, establishing a ‘Human-in-the-Loop’ principle to prevent algorithmic bias and clearly defining legal accountability for analytical results are strongly required. Third, specific data governance and legal/institutional frameworks tailored for psychological services handling sensitive information must be comprehensively established.

한국어

생성형 인공지능은 최근에 등장한 기술이지만 강력한 분석 기능과 텍스트 및 이미지 생성 능력을 바탕으로 주목받고 있다. 현재 문화예술, 교육, 의학 등 다양한 분야에서 광범위적으로 활용하고 있다. 심리치료 특히 미술치료 분야에서 생성형 인공지능을 활용하여 사용자의 그림을 인공지능 시스템을 통해 인식·분석하고 이를 바탕으로 텍스트 형태의 심리 평가 보고서를 생성하는 방식이 이루어지고 있다. 이에 따라 인공지능이 개입하는 미술치료의 방식과 형태 또한 점차 변화를 볼 수 있다. 본 연구는 중국의 ‘안심(安心)AI’ 그림 심리 평가 시스템을 대상으로 시스템의 구조와 작동 과정을 분석하고 이를 통해 생성형 인공지능의 미술치료 개입 모델을 도출하였다. 분석 결과, 해당 시스템의 인공지능 개입 모델은 ‘이미지 인식 → 데이터 분석 → 피드백 생성’의 단계로 정리될 수 있었다. 또한 본 연구에서는 기존 모델의 한계를 보완하기 위해 상호작용 단계와 치료 목적의 ‘그림 작성 유도’ 단계를 추가한 새로운 개입 모델을 제안하였다. 한편, 인공지능 기반 미술치료의 한계점과 향후 과제는 다음과 같이 도출되었다. 첫째, 본 연구는 연구자 본인의 그림 1점에 의존한 단일 사례 연구로서 통계적 신뢰도와 임상적 유효성 검증에 한계가 있으며, 향후 대규모 무작위 대조군 연구(RCT)를 통한 실증적 교차 검증이 필수적이다. 둘째, 알고리즘 편향성 방지를 위한 ‘인간 중심 개입(Human- in-the-Loop)’ 원칙 확립과 결과 해석에 대한 명확한 법적 책임 소재 규명이 요구된다. 셋째, 민감정보를 다루는 심리 서비스 특성에 부합하는 구체적인 데이터 거버넌스와 법적·제도적 기반 정비가 시급하다.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 생성형 AI 기반 미술치료 사례 분석
Ⅳ. 생성형 AI 기반 미술치료 개입 모델도출 및 논의
Ⅴ. 결론
국문초록
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 왕강 [ Wang, Gang | 국립경국대학교 문화산업연구소 연구원 ] 제1저자
• 우신 [ Woo, Sheen | 국립부경대학교 기술경영전문대학원 겸임교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  중국지역연구 [Journal of China Area Studies]

• 간기

  계간

• pISSN

  2383-8515

• 수록기간

  2014~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 912 DDC 951