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학술대회자료
저자정보
최성민 (중앙대학교) 송호현 (고려대학교) 신영환 (홍익대학교) 이규성 (중앙대학교) 박은지 (중앙대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2025 학술대회 발표 논문집
발행연도
2025.2
수록면
691 - 696 (6page)

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대표적인 온라인 민원 시스템인 국민신문고에는 민원인들이 감정적으로 인신공격이나 욕설이 포함된 글을 작성하는 경우가 빈번하고, 이는 공무원들에게 과도한 감정 노동과 업무 부담을 초래하며, 효율적인 민원 처리를 저해하는 주요 요인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 대형 언어 모델(LLM) 기반 욕설 필터링 및 유사 민원 처리 사례 소개 시스템인 민원 99 를 제안한다. 민원 99 는 민원의 유해도를 표시하고 유사 처리 사례를 제공하여, 공무원의 감정 노동을 줄이고 업무 효율성을 높일 수 있는 시스템이다. 본 연구에서는 민원 99의 성능 평가를 위해 '언스마일 데이터셋' 15,000 개에 필터링을 적용해 효용성을 측정했고, 22 명의 현직 공무원을 대상으로 한 SUS(System Usability Scale) 및 제품 반응 카드 기법을 적용해 민원 99 의 사용성, 감정 완화 능력을 확인했다.
#공무원 #민원 #LLM #프롬프트 엔지니어링 #감정 모더레이션

목차

요약문
1 서론
2. 배경 및 관련 연구
3. 설계 및 구현
4. 실험 설계
5. 결과
6. 향후 연구과제
참고 문헌

참고문헌 (0)

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