本論文では、AIベースの精神保健チャットボット開発の難しさ、特に韓国語データ不足の問題を解決するために、専門セラピストの専門性を活用してMI(同期的面接)セッションをシミュレートする新しいフレームワークを提示します。これにより、韓国語MI会話データセットKMIを生成し、MI理論に基づく新しい評価指標を活用してデータセットの品質と実用性を検証します。 KMIは、1,000の高品質韓国語MI会話を含む最初の合成データセットです。 LLMとプロンプトエンジニアリングを活用して会話を作成し、MI専門家の行動を模倣するMI予測モデルを学習しました。