본 연구의 목적은 대형언어모델을 활용하여 학생 필자가 작성한 자기 표현적 글을 감정분석하는 것이다. 대학생 169명에게 러셀이 제안한 감정어 목록에서 가장 선호하는 감정 단어와 가장 선호하지 않는 감정 단어를 선택하게 하고, 각 감정에 대해 두 편의 자기 표현적 글을 제출받아 감정분석 하였다. 연구에서는 가장 정확한 결과를 나타낸, 감정 사전을 프롬프트로 제공 한 후 ChatGPT를 사용하는 방법으로 결괏값을 추출했다. 연구 결과, 글에서 사용된 긍정 어휘와 부정 어휘의 빈도를 비교할 수 있었다. 선호하는 감정 단어에서는 부정 어휘의 특징과 긍정적 심리 치료의 가능성을 살필 수 있다. 선호하지 않는 감정 단어에 대한 글쓰기에서는 감정 유형에 따라 감정 어휘들의 분포 양상에 차이를 보인다는 점을 확인할 수 있었다.