AI Avatars with Incremental Personality Transition and Nunchi Algorithm
Abstract
본 연구는 대규모 언어모델(LLM) 기반 대화형 가상 아바타가 자연스러운 대화를 제공함에도 불구하고, 고정된 페르소나로 인해 개인화와 장기적 관계 형성에 한계를 보이는 문제에서 시작되었다. 본 연구의 목적은 사용자 피드백을 반영하는 점진적 성격 전이와 한국 사회문화적 맥락 신호인 ‘눈치’를 결합하여, 사회적으로 적절하고 안정적인 성격 적응형 가상 아바타 프레임워크를 제안•검증하는 것이다. 따라서 본 논문은 Big Five 30개 세부요인 기반 점진적 성격 전이 모델과 발화 직전 사회적 위험(불편함•오해•체면 손상 가능성 등)을 점검하는 눈치 기반 완충 모듈을 설계하고, 언리얼 엔진 5 기반 가상환경에서 네 가지 아바타(Type A∼D: 기본 LLM/고정 페르소나/성격 전이/성격 전이+눈치)를 구현하여 비교 실험(N=20)을 수행하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 성격적응형(Type C/D)은 정적 모델(Type A/B) 대비 사회적 맥락 대응 및 사용자 피드백 반영 평가가 유의하게 향상되었다. 둘째, 성격 전이와 눈치 기반 완충을 결합한 Type D는 지속 대화 파트너 선호에서 가장 높은 선택 비율(50%)을 기록하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 문화적 사회신호를 반영한 완충 메커니즘이 성격 적응형 가상 에이전트의 상호작용 안정성과 사회적 적절성을 높이는 설계 방향으로 활용될 수 있음을 기대하며, 향후 장기 상호작용 및 다양한 문화권으로의 확장 연구가 필요하다.
Fields of Study & Subjects
Social Robot Interaction and HRI
Speech and dialogue systems
AI in Service Interactions
Publication details
- Journal / source
- The Korean Society of Science & Art
- Volume
- 44
- Issue
- 1
- Pages
- 53–63
- Publication date
- 31 January 2026
- Language
- EN