본 논문은 사용자 중심의 적극적인 대화 능력을 갖춘 오픈 도메인 대화 시스템을 제안합니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM) 기반 대화 시스템은 사용자의 선호도를 적극적으로 파악하고 사용자 중심의 주제로 대화를 유도하는 데 어려움을 겪는다는 점을 지적합니다. 이를 해결하기 위해, 사용자 중심의 적극성을 평가하는 평가자(critic)를 설계하고, 이를 활용하여 사용자 중심의 적극성을 향상시킨 대화 데이터셋을 생성합니다. 다양한 사용자 배경을 고려하여 ISCO-800 데이터셋을 활용하고, 사용자와의 소통 난이도에 따라 단계적으로 학습하는 반복 커리큘럼 학습 방법을 제안합니다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 LLM에 적용 가능하며, 사용자 중심의 적극성과 매력도를 향상시킨다는 것을 보여줍니다.
