본 논문은 감정 언어 기반 시각화와 생성형 AI 기술을 활용하여 개인의 내면을 성찰하고 치유할 수 있는 전시 설계 모델을 제안하였다. 감정 언어의 개념과 시각화 가능성을 정리하고, 감정 시각화 및 정서 지원 인터페이스 관련 선행 연구를 검토하여 감정과 시각 요소 간의 조형적 매핑 전략을 도출하였다. 이어 생성형 AI의 개념과 기술 특성을 정리하고, 국내외 전시 사례 분석을 통해 데이터 기반 관람자 참여형 전시에서 나타나는 생성형 AI 활용 경향과 한계를 파악하였다. 이를 바탕으로 관람자가 입력한 감정 언어를 차원과 범주를 포괄하는 혼합형 구조로 정리하고, 이를 시청각 이미지와 시간성을 지닌 영상으로 변환하는 생성형 AI 파이프라인과 전시 공간 구성, 관람 시나리오를 통합한 전시 디자인 모델을 제시하였다. 본 연구는 감정 시각화를 단순한 정보 표현을 넘어 관람자의 자기 이해와 정서적 회복을 지원하는 경험으로 확장하고, 개인의 유동적인 내면 상태를 안전한 거리에서 객관화하고 재인식할 수 있는 전시 경험 프레임을 구체화했다는 점에서 의의를 지닌다.