Earticle

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 상담 도구로 활용할 때의 문제인 환각(hallucination), 치료 단계 관리 실패, 환자 상태 평가 개입의 혼재를 해결하고자 인지 왜곡 평가 에이전트, 교정 상담사 에이전트, 탐색 상담사 에이전트, 세션 요약 에이전트, 감정 표현 에이전트가 협력하여 상담을 진행하는 멀티 에이전트 구조로 인지행동치료(Cognitive Behavior Therapy)를 구현하는 심리 치료 프레임워크를 제안한다. 데이터 측면에서는, 실제 상담 시나리오에 대한 검색 증강 생성 기술의 결합, 상담자 개인 데이터 컨텍스트 모델링을 통해 개인화된 상담 맥락 형성, 단계 준수, LLM 안정성 강화를 가능하게 한다. 사용성 평가 결과, 공감 표현, 개인화 적합성, 맥락 유지, 사용성 등 측면에서 긍정적 평가를 받음으로써, 상담자가 수행하는 치료 과정을 디지털 환경에서 재현한 것으로 평가받았다.

This study proposes a psychotherapy framework that implements Cognitive Behavioral Therapy (CBT) with a multi-agent structure, in which multiple specialized agents—including cognitive distortion assessment agents, corrective counselor agents, exploratory counselor agents, session summary agents, and emotional expression agents—collaborate to conduct counseling. The framework addresses a combination of hallucination, treatment stage management failure, and patient condition assessment errors, which commonly arise when applying large language models (LLMs) as counseling tools. On the data side, this framework enables the construction of personalized counseling contexts, explicit tracking of counseling stages, and enhanced stability and reliability of LLM responses through the integration of retrieval-augmented generation (RAG) techniques for real-world counseling scenarios and the modeling of counselor-specific contextual and personal data. Based on positive evaluation results across usability, empathy expression, personalization appropriateness, contextual coherence, and overall system usability, the framework was found to successfully reproduce the human counselor’s treatment process in a digital environment.

u-City(Ubiquitous city)는 유비쿼터스 컴퓨팅과 정보통신 기술을 기반으로 다양한 u-서비스(Ubiquitous service)를 제공하는 도시이다. u-서비스를 제공하기 위해서는 시스템이 주변 상황(Context)을 인지하여 사용자와 상호작용을 지원하는 상황인지 기술이 중요하다. 최근 상황인지(Context-aware) 기술은 지능형 회의실이나 스마트 홈을 개발하기 위하여 활발히 적용되고 있으나, 광범위한 도시공간을 대상으로 하는 u-서비스를 구현하기 위한 연구는 미진한 실정이다. 본 논문에서는 홍수 모니터링 서비스를 대상으로 온톨로지 기반의 홍수 상황인지 모델을 제안한다. 모델설계를 위해 현재의 홍수 모니터링 시스템을 분석하여 요구사항을 도출하고 홍수 모니터링 시나리오를 작성하였다. 상황 데이터를 분석하고 상황 데이터 수집을 위한 센서(Sensor) 온톨로지(Ontology)를 설계하였다. 다음으로 센서 온톨로지를 통해 수집한 상황 데이터를 추론하여 적절한 서비스를 제공하기 위한 홍수 상황인지 모델을 설계하였다. 제안한 모델은 향후 다양한 u-서비스를 설계하고 구현하는데 응용모델로 활용할 수 있을 것이다.