Hanyong Lee

Ph.D. student in artificial intelligence at CAU AutoML Lab.

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본 논문은 정서적 지원 대화 시스템의 투명성과 성능 향상을 위해 전략 예측과 언어 생성을 분리하고, 사용자 감정과 시스템 전략 간 상호작용을 그래프로 모델링하는 EmoDynamiX 프레임워크를 제안한다.

1 Introduction

  • 인생의 어려움으로 고통받는 이들에게 조기 개입을 제공하는 것은 긍정적인 생활 방식으로 전환할 수 있도록 돕고, 더욱 배려하는 사회를 만드는 데 필수적임.
  • 이러한 필요성으로 인해 NLP 커뮤니티에서는 효과적인 감정 지원 대화(ESC) 시스템 개발에 주력해 왔음 (Liu et al., 2021).
  • ESC 시스템은 도움을 구하는 이들의 고통 완화를 목적으로 하며, 의료 전문가를 찾도록 돕는 첫 단계로 볼 수 있음.
  • 최근 다중 턴과 인간 평가가 포함된 ESC 데이터셋이 공개되면서 데이터 기반 접근법이 규칙 기반 방법을 능가하기 시작함 (Van der Zwaan et al., 2012).
  • 이전 연구는 주로 Clavel et al. (2022)가 정의한 모듈식 대화 시스템에 초점을 맞춤: 인식(recognition), 계획(planning), 생성(generation)의 3단계 워크플로우를 포함.
  • 예시로는 Tu et al. (2022), Deng et al. (2023), Liu et al. (2021), Cheng et al. (2022) 등이 있음.
  • 이러한 시스템에서는 사용자 상태 인식에 기반해 사회-정서 전략이 선택되고, 예측된 전략에 맞춘 맞춤형 언어 디코더를 통해 응답 생성함.
  • 대형 언어 모델(LLM)의 등장으로 향상된 기능이 제공되면서, 특히 엔드 투 엔드 ESC 시스템에서 LLM이 점점 주도적 역할을 하게 됨 (Chen et al., 2023b; Zheng et al., 2023).
  • 그러나 LLM을 이용한 암묵적 대화 전략 계획에는 두 가지 문제점이 있음:
    1. LLM의 “블랙박스” 특성으로 인해 의사결정 과정의 투명성 부족 (Ludan et al., 2023; Chhun et al., 2024; Lu et al., 2024).
    2. 사전 학습 데이터에서 유래한 선호 편향으로 인해 사회적 목표와 과제 지향 목표 간 균형 유지에 어려움이 있음.
  • 예를 들어, Abulimiti et al. (2023)은 ChatGPT가 낮은 친밀감 회복에 적합한 헤징 전략을 덜 사용하는 등 부적절한 전략을 선호함을 발견.
  • Kang et al. (2024)은 LLM의 특정 전략에 대한 강한 편향이 ESC 단계 결과를 저해할 수 있다고 보고함.
  • 이에 대한 해결책으로 외부 전략 플래너 도입이 유망함: 특정 맥락에서 부적절한 전략을 명시적으로 배제하여 통제력을 높임.
  • 명시적 의사결정 모듈은 편향 완화 및 대화 전략 숙련도를 높여, 전반적인 생성 품질을 향상시키는 것으로 평가됨 (Kang et al., 2024).
  • 이 배경 하에 본 연구는 중간 단계였던 대화 전략 예측에 집중하며 세 가지 목표를 설정:
    1. 인간 전문가 전략과의 높은 정렬성
    2. 선호 편향 감소
    3. 투명성 향상
  • 또한, 점점 발전하는 LLM과 제어된 생성 기술(Dathathri et al., 2020) 덕분에 대화 전략 예측은 경제적인 문제 해결 경로로 각광받음.
  • 명시적 대화 전략 예측은 최신 LLM과 호환 가능한 플러그 앤 플레이 모듈이나, 향후 강화학습 기반 방법의 기초 구성 요소로 활용 가능하며 (Deng et al., 2024), 인간 전문가 전략과의 정렬성이 핵심임.
  • 본 연구는 사회-정서 전략 예측을 독립 과제로 다루며, 해당 과제를 Figure 1에 시각화함.

연구 질문 (RQ)

  • RQ1: 투명성을 기본 설계로 갖추면서, LLM 프롬프트나 파인튜닝보다 우수한 전략 예측 성능을 가진 전용 프레임워크 구축이 가능한가?
  • RQ2: 감정 인식 대화 모듈(ERC)을 활용하여 ESC에서 사용자 감정을 반영함으로써 전략 예측 성능을 향상시킬 수 있는가?

본 연구 주요 기여

  • RQ1 해결을 위해 EmoDynamiX라는 의사결정 프레임워크 제안:
    • 여러 전문가 모델 결합
    • 이종 그래프 학습 모듈로 전략과 사용자 감정 간 동적 상호작용 포착
    • 그래프로 의사결정 과정을 추적하여 투명성 강화
    • 역할 인지형 정보 집계용 더미 노드 사용으로 성능 향상 (Liu et al., 2022; Scarselli et al., 2008)
  • RQ2 해결을 위해 혼합 감정 모듈 설계:
    1. 이산 레이블 대신 감정 분포 사용으로 ERC와 ESC 데이터셋 간 도메인 간극으로 인한 오류 전파 감소
    2. 감정 분포 조정으로 1차 감정들 융합해 미묘한 감정 범주 효과적 모델링
  • 제안 프레임워크는 두 공용 ESC 데이터셋에서 기존 기법을 뛰어넘는 F1 점수 향상과 편향 감소를 입증함.

2 Related Works

  • 2.1 Emotional Support Conversation (ESC)
    • ESC의 목표는 사회적 지향(social-oriented)과 과제 지향(task-oriented) 모두에 해당하며, 공감을 표현하고 제안을 제공하여 고통 완화를 목표로 함 (Liu et al., 2021; Cheng et al., 2022).
    • 사용자 상태 모델링은 ESC에서 중요한 주제임.
    • 기존 연구들은 주로 상식 지식 그래프를 쿼리하는 방식을 사용 (Tu et al., 2022; Deng et al., 2023; Peng et al., 2022; Zhao et al., 2023; Li et al., 2024).
      • 쿼리는 현재 발화와 특정 지식 관계(예: xReact)를 이어붙여 구성됨.
      • COMET(상식 지식 그래프에 사전학습된 생성 모델)을 통해 상황에 대한 사용자의 감정 반응(xReact)을 반환.
    • 그러나 상식 지식은 세밀한 감정 상태를 포착하기엔 너무 일반적임.
    • 문맥 인지 아키텍처(순차적, 그래프 기반 등)로 대화 전문 모델은 미묘한 감정을 더 효과적으로 처리 가능.
    • 실제 상황에서는 감정이 혼합되어 나타나며, 상반된 감정(예: 슬픔과 기쁨)이 공존할 수 있음 (Braniecka et al., 2014).
    • 본 연구의 혼합 감정 모델링 접근법은 이러한 복잡성을 더 잘 처리하며, 기본 감정을 조합해 많은 세밀한 감정 표현을 추가적인 인적 주석 없이 모델링 가능(6절 참조).
    • EmoDynamiX의 핵심 차별점:
      1. 지식 기반 사용자 상태 모델링에 대한 대안으로, 사전 학습된 ERC 모델이 예측한 레이블 분포에 기반한 혼합 감정 모듈 제공.
      2. 이전 연구들이 다양한 대화 그래프 구조를 탐구한 반면(Li et al., 2024; Peng et al., 2022; Zhao et al., 2023), 본 연구는 다양한 대화 업무에서 효과적인 담화 구조를 ESC에 도입(Chen and Yang, 2021; Li et al., 2023; Zhang et al., 2023).
  • 2.2 Graph Learning in Conversational Tasks
    • 그래프 기반 접근법은 대화 관련 여러 작업에서 효과적임.
    • 감정 인식과 대화 행위 인식 같은 인식 작업에서는, 대상 화자 발화가 그래프 구조에 따라 인접한 발화들로부터 정보를 집계함.
    • Ghosal et al. (2019), Ishiwatari et al. (2020), Wang et al. (2020), Fu et al. (2023), Shen et al. (2021) 등은 화자 역할 간 상호작용을 기반으로 대화 그래프를 설계함.
    • Li et al. (2023), Zhang et al. (2023)은 전문가 모델로 분석한 담화 의존성에 기반해 대화 그래프를 구성하며, Chen and Yang (2021), Feng et al. (2021)은 이를 대화 요약에 적용.
    • Yang et al. (2023)은 상식 지식을 이종 노드로 통합함.
    • Hu et al. (2021b), Chen et al. (2023a)은 대화 그래프에서 다중 모달 융합을 모델링함.
    • 예측 대화 작업(예: 다음 대화 행위 예측)에서는 그래프에서 추출된 전역 정보를 활용.
      • 기존 연구들은 평균/최대 풀링(Joshi et al., 2021), 선형 계층(Raut et al., 2023) 같은 간단한 readout 함수를 사용.
    • 본 연구는 정보 집계를 위한 특수 자리 표시자(dummy nodes)를 그래프에 도입.
      • dummy nodes는 그래프 분류, 부분 그래프 동형 매칭(Liu et al., 2022) 등 다른 그래프 학습 작업에서 readout 함수 대안으로 사용되었으나,
      • 예측 대화 작업에 dummy nodes를 사용하는 것은 본 연구가 최초이며, 이전 화자 발화와 역할 인지 상호작용을 명확히 모델링하는 데 특히 유용함.

3 Problem Formulation

  • 다음 대화 전략을 예측하는 작업은 다중 클래스 분류 문제로 표현할 수 있음.
  • 대화가 T개의 화자 턴으로 구성되어 있다고 가정.
  • 대화 이력을 \(H_T = \{U_T, A_T, S_T\}\)로 정의함.
    • \(U_T = \{u_t\}_{t=1}^T\)는 발화 발화들의 시퀀스로, 각 \(u_t = \{w_n\}_{n=1}^{N_t}\)는 \(N_t\)개의 단어로 이루어진 시퀀스임.
    • \(A_T = \{a_t\}_{t=1}^T\)는 화자 역할의 시퀀스로, \(a_t \in \{\text{user, system}\}\)임.
    • \(S_T = \{s_t\}_{t=1}^T\)는 가능한 전략들의 시퀀스임. 다만 전략은 에이전트(시스템)에게만 존재함.
  • 전략 집합을 \(S\)라고 표기.
  • 사용자 발화 턴의 인덱스 집합을 \(I_{\text{user}} = \{t \mid a_t = \text{user}\}\), 에이전트 발화 턴 인덱스는 \(I_{\text{agent}}\)로 정의.
  • \(t \in I_{\text{agent}}\)일 때 \(s_t \in S\)이고, \(t \in I_{\text{user}}\)일 때 \(s_t = \emptyset\)임.
  • 고정된 윈도우 크기 \(N-1\)가 주어졌을 때, 에이전트의 다음 전략 \(s_{t=N}\)을 예측하는 것이 과제임.
  • 이를 확률 분포 \(P(s_t \vert H_{1}^{t-1}) \quad \text{where} \quad s_t \in S, t \in I_{\text{agent}}\) 형태로 모델링함.
  • 이후 문맥 윈도우 기준으로 인덱싱을 재정의하여 전체 대화가 아닌 윈도우 내에서만 인덱스를 사용함.

4 Methodology

  • 본 프레임워크는 세 가지 주요 구성요소로 이루어짐:
    1. 대화 맥락의 의미를 포착하는 의미 모델링 모듈
    2. 대화 이력에서 사용자의 감정과 시스템 전략 간 복잡한 상호작용을 포착하는 이종 그래프 학습 모듈
    3. 앞선 모듈들의 특징을 통합하여 예측 결과를 산출하는 MLP 분류 헤드

4.1 Semantic Modelling

  • 대화 이력의 전역 의미 정보를 효과적으로 파악하기 위해, 대화 맥락을 평탄화된 시퀀스 형식으로 표현:

    \[<context> = [a_1], u_1, [a_2], u_2, \ldots\]
  • 각 발화(turn)마다 화자 역할을 구분 토큰으로 사용하여 시작점을 표시
  • RoBERTa 인코더에 입력: \(C = \text{RoBERTa}([CLS], <context>)\)
  • 마지막 은닉층의 [CLS] 토큰 임베딩 \(C[CLS]\) 을 대화 이력의 전역 의미 표현으로 활용

4.2 Heterogeneous Graph Learning

  • 대화 이력의 상호작용 역학을 모델링하기 위해 이종 그래프 (heterogeneous graph, \(G = \{V, B\}\)) 사용
    • \(V\): 노드 집합, \(B\): 엣지 집합
  • 노드 유형:
    • 사용자 감정 노드: 사용자 턴 \(i \in I_{user}\) 의 미세 감정 상태를 표현
    • 시스템 전략 노드: 에이전트 턴 \(i \in I_{agent}\) 의 대화 전략 정보 표현
    • 더미 노드 \(v_N\): 예측 대상 발화를 위한 자리 표시자, 다른 노드 및 상호작용에서 정보 집계
  • 엣지 유형:
    • 담화 의존성 (Discourse dependencies): 감정 및 전략 노드 간, 내부 연결 (Asher et al. (2016) 정의에 따라 여러 유형 존재, STAC 데이터셋 기반 사전학습된 담화 파서를 사용)
      • 모든 \((i, j)\) 에 대해 \(\langle v_i, v_j \rangle \in R_{Discourse}\)
    • 자기참조 엣지 (self-reference): 모든 시스템 전략 노드에서 더미 노드로 \(\langle v_i, v_N \rangle = r_{self}\)
    • 상호참조 엣지 (interreference): 모든 사용자 감정 노드에서 더미 노드로 \(\langle v_i, v_N \rangle = r_{inter}\)
  • 엣지 집합: \(R = R_{Discourse} \cup \{r_{self}, r_{inter}\}\)

4.2.1 User Emotion Node Embedding: Mixed Emotion Method

  • 미리 학습된 ERC(감정 인식 대화 모델)를 활용하여 사용자 발화의 감정 분포 예측
  • 감정 분포에서 얻은 정보를 혼합 프로토타입 접근법으로 사용자 세밀 감정 상태 임베딩 생성
  • ERC 모델 구조:
    • RoBERTa 인코더 + MLP 분류기

    • 모든 발화를 단일 시퀀스로 연결, 발화 구분용 [SEP] 토큰 사용:

      \[<ucontext> = [SEP]_1, u_1, [SEP]_2, u_2, \ldots\]
    • RoBERTa 인코더 후 마지막 은닉층의 각 [SEP] 토큰 임베딩 추출하여 각 발화 표현으로 사용
    • 감정 집합을 \(E\)라고 할 때, 각 발화 \(u_i\)에 대하여: \(C^{ERC} = \text{RoBERTa}([CLS], <ucontext>)\) \(z_i = \text{MLP}(C^{ERC}[SEP]_i)\)
  • DailyDialog 데이터셋 기반: 감정 7종 (Ekman 6대 기본 감정 + 중립)
  • Mixed-emotion 모듈:
    • 감정 코드북: 학습 가능한 파라미터 행렬 \(E \in \mathbb{R}^{\vert E \vert \times h}\) (\(h\): 임베딩 크기)
    • 각 감정 \(E_k\)는 하나의 임베딩 벡터
    • 감정 노드 \(v_i\)의 임베딩 \(g_i^e\)는 감정 분포에 따른 가중합: \(g_i^e = \mathbf{p}_i \cdot E\)
    • 감정 분포 \(\mathbf{p}_i\) 계산: \(p_i^j = \frac{\exp(z_i^j / \tau)}{\sum_{k=1}^{\vert E \vert} \exp(z_i^k / \tau)}\)
    • 학습 가능한 온도 파라미터 \(\tau\)를 통해 분포의 샤프닝 조절

4.2.2 System Strategy Node Embedding

  • 시스템 턴 \(i \in I_{agent}\) 에 대해 전략 정보는 원-핫 벡터 \(s_i \in \{0,1\}^{\vert S \vert}\)
  • 전략 임베딩 행렬 \(S \in \mathbb{R}^{\vert S \vert \times h}\)
  • 시스템 전략 노드 임베딩: \(g_i^{st} = s_i \cdot S\)

4.2.3 Dummy Node Embedding

  • 이전 연구에서는 단순 읽기 함수와 선형 계층으로 이종 그래프 정보 집계함
  • 본 모델에서는 더미 노드 \(v_t\)를 예측 대상 자리 표시자로 설정하고, 화자 역할에 맞게 이전 발화들과 상호작용하도록 설계
  • 더미 노드 임베딩은 학습 가능한 파라미터 벡터 \(g_d \in \mathbb{R}^h\) 로 정의되며 모든 그래프에서 공유

4.2.4 Relational Graph Attention Layers

  • 초기 노드 임베딩을 기반으로 관계 그래프 어텐션 네트워크(RGAT) 적용하여 노드 표현 갱신
  • 각 엣지 유형 \(r \in R\) 및 어텐션 헤드 \(k\)에 대해 키, 쿼리, 값 행렬 \(W_K^{(r,k)}, W_Q^{(r,k)}, W_V^{(r,k)}\) 정의
  • 각 노드 쌍 \((i,j)\), 엣지 유형에 대한 어텐션 스코어: \(a_{i,j}^{(r_{ij}, k)} = \sigma\big( W_Q^{(r_{ij}, k)} g_i + W_K^{(r_{ij}, k)} g_j \big)\) \(\alpha_{i,j}^{(r_{ij}, k)} = \frac{\exp(a_{i,j}^{(r_{ij}, k)})}{\sum_{r \in R} \sum_{m \in \mathcal{N}_r(i)} \exp(a_{i,m}^{(r, k)})}\)
    • \(\sigma\): LeakyReLU 함수
    • \(\mathcal{N}_r(i)\): 노드 \(i\)의 엣지 유형 \(r\)에 해당하는 이웃 노드 인덱스 집합
  • 멀티헤드 어텐션 결과: \(h_i = \mathbin\Vert_{k=1}^K \sigma\left(\sum_{r \in R} \sum_{m \in \mathcal{N}_r(i)} \alpha_{i,m}^{(r,k)} W_V^{(r,k)} g_m\right)\)
    • \(\mathbin\Vert\): 벡터 연결(concatenation)
  • 잔차 연결(Residual connection) 적용: \(g_i^{(1)} = h_i + g_i\)
  • Dummy 노드의 L번째 RGAT 레이어 임베딩 \(g_N^{(L)}\)를 전체 그래프 표현으로 사용

4.3 Next Dialogue Strategy Prediction

  • 전역 의미 임베딩 \(C[CLS]\)과 이종 그래프의 더미 노드 임베딩 \(g_N^{(L)}\)를 결합(concatenation): \(o = \text{softmax}\big( \text{MLP}(C[CLS] \mathbin\Vert g_N^{(L)}) \big)\)
  • 전략 예측 확률 분포 계산: \(P(s_{t_N} \vert H_1^{N-1}) = o_{s_{t_N}}\)
  • 학습 손실 함수로 가중치가 조정된 교차 엔트로피 손실(Weighted Cross-Entropy Loss) 사용
    • 클래스 불균형 문제 해결 위해 각 클래스 당 손실 기여도를 클래스 빈도의 역수 비례로 가중치 조정

5 Experiments

  • 5.1 Experimental Setups

    • Datasets
      • 두 가지 영어 ESC (Emotional Support Conversation) 데이터셋을 사용하여 사회적 및 과제 지향적 목표에 모두 유익한 전략 학습을 목표로 함.
        1. ESConv (Liu et al., 2021)
          • 1,300개의 대화, 8가지 대화 전략, 공식 train/dev/test 분할 사용.
        2. AnnoMI (Wu et al., 2022)
          • 전문가가 주석 작업한 상담 데이터셋, 133개 대화, 9가지 치료사 전략, 8:1:1 비율로 train/dev/test 분할.
      • 문맥 윈도우 크기는 5문장(발화).
      • 생성된 샘플 수: ESConv 18,376, AnnoMI 4,442개.
    • Baselines
      1. LLM 프롬프트 방식
        • ChatGPT4 (OpenAI, 2023), LLaMA3-70B (Meta, 2024)
        • 2-shot 학습과 감정 레이블(ERC) 정보를 포함한 설정 포함
        • Chain-of-Thought prompting은 효과가 없음으로 제외
      2. LLM 파인튜닝 방식
        • RoBERTa, BART, LLaMA3-8B
      3. 감정 지원 대화 전략 예측을 위한 특화 모델
        • MISC, MultiESC, KEMI, TransESC
    • 평가 지표
      • 매크로 F1 점수 (MF1), 가중 F1 점수 (W-F1) 사용 (불균형 데이터셋에 적합).
      • 선호 편향 점수 (B): 모델이 특정 전략에 편향하는 정도를 수치화, 이상적인 예측기는 높은 F1과 낮은 B를 목표.
    • 구현 세부사항
      • PyTorch 기반, RoBERTa 사전학습 가중치 사용, Huggingface 토크나이저 활용.
      • AdamW 옵티마이저 사용.
      • 하이퍼파라미터 등 자세한 내용은 부록 D.3 참고.

  • 5.2 Overall Performance

    • EmoDynamiX가 모든 평가 지표에서 기존 SOTA 방법들을 뛰어넘음.
    • TransESC 대비 선호 편향 점수(B)를 38% 감소시키면서 F1 점수는 증가.
      • TransESC도 대화 상태 전환을 모델링하지만, EmoDynamiX의 혼합 감정(ERC 기반) 접근이 사용자의 감정 상태 변화를 더 세밀하게 포착.
    • MultiESC 대비 큰 폭으로 모든 지표에서 우수함 (MultiESC는 낮은 편향 점수 보유).
    • 케이스 지식 기반(KEMI) 및 상식 지식 기반(MISC) 모델은 대화 전략 예측에 덜 효과적임.
    • LLM 프롬프트 방식은 내재된 편향으로 인해 성능 제약이 크며, 예시나 감정 인식 정보 제공에도 편향 점수가 0.77~1.39로 상당히 높음.
    • LLM 파인튜닝 중에서는 LLaMA3-8B가 가장 높은 F1 점수 기록, RoBERTa는 편향 점수가 낮은 편, BART는 균형 잡힌 성능 보임.
    • 그럼에도 불구하고 이들 모두 EmoDynamiX와 비교 시 큰 차이가 있음.

  • 5.3 Ablation Study

    • 다음 모듈들의 기여도 검증:

      1. 대화 맥락에서 사용자 감정 및 에이전트 전략 모델링
        • (1) 단순히 flatten된 대화 이력만 사용 (RoBERTa)
        • (2) 감정 및 전략을 태그 형태로 삽입한 flatten된 컨텍스트 (w/o Graph)
        • 결과: w/o Graph가 RoBERTa보다 나으나 EmoDynamiX와 큰 차이 존재 → 그래프 학습 모듈이 핵심 역할 수행.
      2. 혼합 감정 모델링
        • 사용자 감정 상태를 원-핫 벡터로만 표현 (w/o Mixed Emotion)
        • 결과: 모든 지표가 하락 → 감정 분포를 통해 미세한 감정 변화를 포착하는 것이 중요함.
      3. 담화 구조 모델링
        • 노드들을 단순 순차적 연결로 대체 (w/o Discourse Parser)
        • 결과: 성능 하락 있으나 크지 않음
        • STAC 담화 파서와 ESC 데이터셋 간 도메인 차이가 효과를 제한하는 원인으로 추정.
      4. 정보 집계를 위한 더미 노드 사용
        • 더미 노드를 평균-최대 풀링으로 대체 (w/o Dummy Node)
        • 결과: 성능 감소, 특히 AnnoMI에서 매우 크게 나타남 → 저자원 환경에서 더미 노드 설계의 중요성 강조.

  • 수식 및 점수 예시

    • 선호 편향 점수는 낮을수록 좋음 (감정 지원 대화 전략 예측 모델의 편향 완화 평가).
    • 표1에서 EmoDynamiX는 ESConv 데이터셋의 매크로 F1 점수 27.70, 가중 F1 점수 32.71, 선호 편향 점수 0.45를 기록함.
    • ablation study 표2는 EmoDynamiX 대비 각 구성요소 제거 시 성능 차이를 보여줌 (예: w/o Graph Learning 시 M-F1 1.98 감소, B 0.33 증가).

6 In-depth Analysis of EmoDynamiX

  • 본 연구에서는 ESConv에서 발췌한 사례를 Figure 3을 통해 제시하였음.
  • 사례:
    • 사용자의 감정 상태가 Frustration에서 Joy로 긍정적으로 전환된 후, 에이전트가 어떤 전략을 적용할지 결정하는 상황.
    • Frustration은 DailyDialog에 없는 감정 카테고리이므로, 혼합 감정 모듈에서 약간의 분노가 섞인 중간 정도의 슬픔으로 모델링됨.
    • 실제 정답 전략은 Affirmation and Reassurance로, 사용자의 긍정적 감정 전환을 인정하고 긍정적 기분을 강화하도록 유도함.
  • 결정 과정 분석:
    • 더미 노드(dummy node) 엣지의 attention weight를 통해 각 노드가 의사결정에 기여하는 정도를 파악함.
    • RGAT 레이어가 깊어질수록 더미 노드의 관심이 과거에 적용된 전략에서 사용자의 감정 전환 상태로 이동함.
    • 특히 Frustration 노드와 연결된 엣지에 높은 가중치가 부여됨.
    • 이는 그래프 학습 모듈이 감정과 전략 간의 동적 변화를 효과적으로 포착함을 의미함.
  • 예측과 인간 전략 간 불일치(disagreement) 분석:
    • 혼동 행렬(confusion matrix)을 사용하여 예측과 실제 전략 간 차이를 조사(Appendix E.3 참고).
    • 감정 관련 대화 전략과 과제(task) 지향 전략의 적절한 적용 시점을 구분하는 것이 어렵다는 점 확인.
    • 모델은 종종 Providing Suggestions (과제 지향 전략)를 예측하지만, 인간은 Refletion of feelings, Self-disclosure, Affirmation and Reassurance (감정 관련 전략)를 선택함.
    • 감정 관련 전략 중 60% 이상이 과제 지향 전략으로 분류되는 현상은 Galland et al. (2022)의 논의와 일치함.
  • 감정 노드의 주요 카테고리와 불일치 패턴의 상관관계 분석(Figure 4 참고):
    • 예측과 실제 전략 불일치에 있어 “Neutral” 감정 노드가 상당히 크게 기여함.
    • 이는 ERC 모듈의 전체 출력 분포 내 “Neutral” 비율(59.22%, Appendix E.2 참고)보다 높은 비중임.
    • 결과적으로, 모델이 문맥에서 표현된 사용자의 감정을 잘 포착할수록 전략 예측이 용이함을 시사함.

7 Conclusions

  • 본 논문에서는 EmoDynamiX라는 사회정서적 대화 전략 예측 프레임워크를 제안함.
    • 전문가 모델을 집계하고 이종 그래프(heterogeneous graphs)를 활용하여 사용자 상태와 시스템 전략의 대화 역학을 모델링함.
  • 제안 기법은 두 개의 공개된 ESC(감정 사회적 대화 전략) 데이터셋에서 모든 기존 기준선 모델을 크게 능가함.
  • 심층 연구에서 주의(attention) 가중치를 분석하여 모델의 투명성에 한걸음 다가섬.

한계점

  • 진실 데이터(Ground Truth)의 한계
    • 사용한 ESC 데이터셋은 인간 평가를 거쳤으나, 동일 문맥에서 진실 데이터 이외의 다른 전략이 효과적일 가능성을 완전히 배제할 수 없음.
    • 전략 계획 단계에서의 인간 평가 프로토콜이 부족하며, 인간 평가는 생성 단계 이후에 수행하는 것이 더 적합함.
  • 다른 언어에 대한 일반화 가능성
    • 제안한 구조는 영어 데이터셋 두 개로만 평가되었음.
    • 다른 언어나 다중 언어 환경에 대한 일반화 가능성은 아직 미확인 상태임.
    • EmoDynamiX는 영어 데이터셋 기반의 전문가 모델에 의존하므로, 해당 데이터셋에 내재된 문화적 편향이 전략 예측에 영향을 미칠 수 있음 (예: Gelfand et al., 2011; Hall, 1976).
  • 전문가 모듈의 한계
    • 감정 인식(ERC)과 담화 분석은 본 연구의 주된 기여가 아니어서, 다양한 모델 설계나 데이터셋이 결과에 미치는 영향에 대해서는 다루지 않음.
    • 향후 연구에서 도메인 간 ERC 모듈과 담화 파서의 학습 및 통합을 고려할 수 있음.
  • 실용 적용과의 거리
    • 제안 방법이 기존 기준선보다 성능이 뛰어나지만, 여전히 만족스럽지 않은 수준임.
    • 이는 해당 과제의 복잡성을 반영하며, 향후 ESC 에이전트에서 사회정서 전략 예측기를 견고한 구성 요소로 만들기 위한 추가 연구가 필요함.

윤리적 고찰

  • 기술의 의도
    • 대화형 AI는 인간을 대체하기 위해 개발되어서는 안 되며, 인간과 AI의 명확한 경계를 유지하는 것이 중요함 (Ethique et al., 2024).
    • 학습 데이터가 인간에 의해 선별된 만큼, AI는 인간과 유사한 행동을 할 수 있음.
    • 예를 들어, 그림 1에서 시스템은 ‘자기노출(Self-disclosure)’ 전략으로 외로움을 표현하는데, 이는 윤리적 권고와는 상충됨.
    • 이러한 인간 같은 행동을 유발하는 전략은 실제 환경에서 주의 깊게 적용하거나 제한할 필요가 있음.
    • 본 연구의 접근법은 AI의 바람직한 행동을 명시적으로 설정할 수 있어, 향후 대화형 AI의 제어력을 높이는 데 기여할 수 있음.
  • 데이터 프라이버시
    • 모든 실험은 공개된 과학적 연구 데이터셋으로 수행되었으며, 개인정보 및 민감한 정보(사용자 및 플랫폼 식별자 등)는 제거됨.
  • 의료 관련 면책
    • 본 연구는 치료 권고나 진단 주장 등을 제공하지 않음.
  • 투명성
    • 데이터셋 통계 및 하이퍼파라미터 설정을 상세히 기술하였으며, 분석 결과는 실험 결과와 일치함.

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