1. 수행배경

• 최근에 우리나라에서 상담이라는 용어가 심리상담을 포함하여 교육 상담, 진로 상담 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 상담은 내담자, 상담자, 상호작용(대화)이라는 세 가지 핵심요소로 이야기할 수 있다.  또한 상담은 내담자와 상담자가 주로 언어를 매개로 한 상호작용으로 진행된다.  상담의 초기탐색단계에서 내담자가 호소하는 다양한 문제에 대해 미리 축적된 언어 표현을 기반으로 가장 적합한 상담자를 추천하여 상담의 질을 높이고자 프로젝트를 진행하게 됐다.

2. 수행기간

• 2019.09.01 ~ 2020.06.09

3. 개발작품 설명

• 입력된 내담자 데이터가 연애, 진로, 자존감, 대인관계 중 어느 카테고리에 속하는지 분류한 후 해당 카테고리의 상담자 데이터만 추출
• 내담자 데이터에서 명사 키워드를 빈도가 높은 순서로 최대 10개까지 추출하여 해당 키워드를 가진 상담자 데이터만 다시 한번 추출
  
• 내담자 데이터와 지금까지 추출한 상담자 데이터를 하나씩 비교하여 유사도를 측정하고 가장 유사하다고 판단되는 상담자의 데이터 3개를 매칭시켜 추천
• 내담자와 상담자가 실시간 채팅을 통해 상담 진행

4. 활용방안

• BERT 언어 모델을 사용한 상담 매칭 시스템은 기존의 NLP 모델과는 달리 데이터의 양방향 분석을 통해 동음이의어를 구분하고 문장의 의미를 더욱 정확히 파악하여 효과적인 상담 매칭이 가능하다.
• 내담자의 고민 해결에 가장 적합한 상담자가 매칭되기 때문에 상담에 대한 만족도가 증가할 것으로 예상된다.
• 2020 한국컴퓨터종합학술대회에 학부생 논문을 제출하여 앞으로 다양한 학술 연구에 기여할 것으로 기대된다.