본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 사티어 모델에 기반한 '비난자'와 '합리화자' 두 가지 환자 유형을 시뮬레이션하는 가상 환자(VP)를 개발하고, 의료 전문가 교육에 활용 가능성을 제시한 연구이다. 고급 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 정교한 감정 표현과 대화 특징을 가진 VP를 구현하였으며, 의료 전문가 평가 결과 가상 환자의 사실성과 환자 유형 식별 정확도가 높게 나타났다. 감정 분석 결과 또한 각 유형에 맞는 감정 표현(비난자: 고통, 분노, 괴로움 / 합리화자: 사색, 평정)을 보여주었으며, 정서 점수 또한 각 유형의 특징을 잘 반영하였다. 이를 통해 LLM이 복잡한 의사소통 방식을 재현하는 데 효과적임을 보여주고, 의료 교육에 AI 기반 도구를 활용하여 의사소통 기술 향상 및 공감 능력 증진에 기여할 수 있음을 시사한다.
