본 논문은 대화형 AI에서 긍정적인 사용자 경험을 증진하는 데 중요한 요소인 공감 능력을 향상시키기 위한 연구를 제시한다. 특정 작업과 맥락에 맞춘 공감 능력이 부족한 기존 모델의 한계를 극복하기 위해, 8가지 작업에 걸쳐 672개의 멀티턴 대화로 구성된 실제 대화 데이터셋을 분석하고, 사용자의 기대를 충족하는 공감 패턴을 기반으로 하는 합성 멀티턴 대화 생성 파이프라인을 개발했다. 또한, 맥락별 공감 전문가 어댑터를 훈련하여 작업에 따라 다양한 수준의 공감을 제공하도록 했다. 실험 결과, 인지된 공감과 원하는 공감 사이의 격차를 72.66% 감소시키고 점수를 평균 2.43배 향상시켰으며, 훈련된 어댑터가 대화 턴 전체에서 공감 패턴을 유지하는 데 효과적임을 입증했다.
