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인공지능 기반 상담에서 강화학습의 역할과 발전 방향
The Role and Future Directions of Reinforcement Learning in AI-Based Counseling
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- 발행기관
- 한국융합학회 바로가기
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- 간행물
- 미래기술융합논문지 KCI 등재후보 바로가기
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- 통권
- 제4권 제3호 (2025.06)바로가기
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- 페이지
- pp.99-104
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A468354
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원문정보
초록
- 영어
- This paper reviews the potential and challenges of Reinforcement Learning (RL) in counseling. RL offers solutions for complex problems and automated decision-making, enabling service innovation. Applications like intelligent agents, personalized therapy, and chatbots are explored. However, challenges including learning time, resource demands, reward design complexity, and ethical issues persist, requiring ongoing research and ethical considerations. The study confirms RL's potential for personalized and effective counseling services and suggests future development directions.
- 한국어
- 본 연구는 상담 분야에서 강화학습(RL) 활용 가능성과 도전 과제를 검토하였다. RL은 문제 해결 및 자동 화된 의사결정으로 상담 서비스 혁신을 가능하게 한다. 상담 분야에서는 지능형 대화 에이전트, 개인 맞춤형 치 료, 상담 챗봇 등 다양한 영역에 RL이 활용되고 있지만, 이와 함께 학습 시간/자원, 보상 설계 복잡성, 안전성/윤 리적 문제 등의 도전 과제가 존재함이 확인되었다. 따라서 문제 해결을 위한 지속적인 연구와 윤리적 고려가 필요 하다. 나아가, 본 연구는 RL이 상담 분야에서 개인화되고 효과적인 서비스를 제공하기 위해서 실제 현장 적용을 위한 추가 연구 및 실험의 필요성을 제기한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 강화학습의 기본 개념
2.1 강화학습의 정의
2.2 강화학습의 구성 요소
3. 강화학습의 목표
4. 강화학습의 주요 알고리즘
5. 강화학습의 응용 분야와 한계점
6. 결론
REFERENCES
키워드
강화학습 상담 지능형 에이전트. 개인 맞춤형 치료 자동화된 의사결정 Reinforcement Learning Counseling Intelligent Agents Personalized Therapy Automated Decision-Making저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국융합학회 [Korea Convergence Society]
- 설립연도
- 2011
- 분야
- 복합학>학제간연구
- 소개
- 본회는 융합학문 및 융합기술을 교류를 통한 학문기술의 확대․발전․보급 및 기술개발 전략에 과학적으로 접근하여 융합학문 및 기술을 더욱 활성화하고, 회원 상호간의 정보 교류를 도모함으로써 지역과 나라발전에 기여함을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 미래기술융합논문지
- 간기
- 격월간
- eISSN
- 2951-2468
- 수록기간
- 2022~2026
- 등재여부
- KCI 등재후보
- 십진분류
- KDC 530 DDC 620
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