사용자 외출 패턴 기반 선제 발화 및 맞춤형 대화 제공 AI 음성 봇 시스템

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 독거노인의 외출 패턴을 반영하여 최적의 대화 시점을 설정하고, RAG(Retrieval Augmented Generation) 구조를 통해 사용자 발화를 기억함으로써 개인화된 대화를 제공하는 AI 음성 봇 시스템을 개발했다. 본 시스템은 LinUCB 알고리즘과 EWMA를 활용하여 독거노인의 외출 패턴에 맞춘 선제 발화 시각을 동적으로 조정하며, 대화 요약 및 관심사 추출 모듈을 통해 사용자의 취향과 특성에 기반한 맞춤형 상호작용을 실현한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This research proposes an AI voice bot system that provides personalized conversations by setting the optimal time to talk to the elderly by reflecting their outing patterns and remembering user utterances through a Retrieval Augmented Generation (RAG) structure. The system utilizes LinUCB algorithm and EWMA to dynamically adjust the preemptive speaking time to suit the outing patterns of the elderly, and realizes personalized interaction based on the user's preferences and characteristics through the conversation summary and interest extraction modules.