본 논문은 설명 생성을 설명 대상에 맞춰 적응하는 비정상적 의사결정 과정으로 다루는 접근 방식을 제시합니다. 설명 대상에 대한 믿음과 상호작용 맥락의 변화에 따라 최적 전략이 달라진다는 점에 착안하여, (1) 상호작용 맥락과 관련 청취자 특징을 형식적으로 정의된 계산 파트너 모델에서 어떻게 추적할 것인가, 그리고 (2) 이 모델을 어떻게 동적으로 조정되는 합리적인 의사결정 과정에 활용하여 현재 최적의 설명 전략을 결정할 것인가에 대한 질문에 답합니다. 베이지안 추론 기반 접근 방식을 통해 사용자 피드백을 바탕으로 파트너 모델을 지속적으로 업데이트하고, 비정상적 마르코프 의사결정 과정을 통해 파트너 모델 값에 따라 의사결정을 조정합니다. 다섯 명의 시뮬레이션 대화 상대를 사용한 프레임워크 구현을 평가하여, 일정하거나 변화하는 피드백 행동을 가진 다양한 파트너에 적응하는 효과를 보여줍니다. 결과는 서로 다른 파트너에 대해 구별되는 설명 전략이 나타나는 높은 적응성을 보여주며, 설명 가능한 AI 시스템과 일반적인 대화 시스템을 개선할 수 있는 잠재력을 강조합니다.
