본 논문은 AI 기반 정신 건강 챗봇 개발의 어려움, 특히 한국어 데이터 부족 문제를 해결하기 위해, 전문 치료사의 전문성을 활용하여 MI(동기적 면접) 세션을 시뮬레이션하는 새로운 프레임워크를 제시합니다. 이를 통해 한국어 MI 대화 데이터셋 KMI를 생성하고, MI 이론에 기반한 새로운 평가 지표를 활용하여 데이터셋의 질과 실용성을 검증합니다. KMI는 1,000개의 고품질 한국어 MI 대화를 포함하는 최초의 합성 데이터셋입니다. LLM과 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 대화를 생성하고, MI 전문가의 행동을 모방하는 MI 예측 모델을 학습시켰습니다.
