예술 치료를 위한 감정 역학 제어: 계층적 지침을 통한 LLM 에이전트를 활용한 제어 가능한 내러티브 스크립트 생성

Steering Emotional Dynamics for Art Therapy: Controllable Narrative Script Generation through Hierarchically Guided LLM Agents

예술 치료는 정서적 치유에 중요한 역할을 하며, 내러티브 창작은 정서 표현의 주요 수단으로 사용됩니다. 치유 과정에서 감정은 본질적으로 역동적이므로, 미세하게 제어된 정서 변화를 가진 내러티브는 개인이 안전하게 내면의 갈등을 투영하고 정서적 해소를 경험하도록 돕습니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전으로 자동화된 내러티브 생성 기술이 이러한 예술적 디자인을 지원하는 새로운 방법을 제공하고 있습니다. 그러나 기존 방법은 유창한 텍스트를 생성할 수 있지만, 지정된 정서 경로를 따르는 내러티브를 생성하는 데 어려움을 겪으며, 이는 감정 중심의 심리 치유 요구 사항을 충족하지 못합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 EC-Script라는 LLM 에이전트 기반 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 정서적 치유를 위한 내러티브 생성 과정에서 정서 경로에 대한 계층적인 제어를 가능하게 합니다. 생성된 내러티브가 주어진 정서 패턴을 엄격하게 따르도록 하기 위해, EC-Script는 감정 경로 계획을 통해 전체적인 내러티브 방향을 설정하고, 캐릭터 중심의 장면 생성을 통해 장면 수준의 줄거리 발전을 추진하며, 감정을 제어하는 스크립트 작성 방식을 통해 캐릭터의 지역적인 정서 변화를 조절합니다. 궁극적으로, EC-Script는 미리 설정된 정서 경로와 매우 일관성 있는 장면별 스크립트 내용을 출력합니다. 실험 결과는 EC-Script가 기존 방법보다 정서 경로 준수 측면에서 현저하게 우수한 성능을 보이며, 뛰어난 수준의 정서적 제어력을 제공하여 AI 기반의 정서 치유 시나리오에 효과적인 기술 지원을 가능하게 함을 보여줍니다.

Art therapy plays a vital role in emotional healing, in which narrative creation acts as the primary vehicle for emotional expression. Given the inherently dynamic nature of emotions during healing, narratives with finely controlled emotional fluctuations enable individuals to safely project inner conflicts and achieve emotional catharsis. Recently, with the rapid development of Large Language Models (LLMs), automated narrative generation technology has provided a new pathway to support such artistic designs. However, while existing methods can produce fluent texts, they struggle to generate narratives that adhere to specified affective trajectories, failing to meet the demands of emotion-oriented psychological healing. To address these issues, this paper proposes EC-Script, an LLM agent-based framework that enables hierarchical control of the affective trajectory in narrative generation for emotional healing. To ensure that the generated narratives strictly follow the given emotional patterns, EC-Script establishes overall narrative direction through Emotion-Trajectory Planning, propels scene-level plot development with Character-Driven Scene Generation, and regulates local emotional changes of characters via Emotion-Controlled Script Writing. Ultimately, it outputs scene-by-scene script content that remains highly consistent with the preset affective trajectory. Experimental results demonstrate that EC-Script significantly outperforms baseline methods in affective trajectory adherence, exhibiting excellent and reliable emotional controllability, thereby providing effective technical support for AI-assisted emotional healing scenarios.