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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
최영미 (동의대학교) 김성희 (동의대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2025 학술대회 발표 논문집
발행연도
2025.2
수록면
1,298 - 1,304 (7page)

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최근 생성형 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 분야에서 활용되고 있으나, 데이터 출처의 신뢰성과 사용자의 프롬프트 능력의 차이로 인해 결과물 품질에 차이가 발생할 수 있다. 특히, 자기소개서 작성에 경우 특화된 보조 도구는 아직 제안되고 있지 않아, 이를 보완할 필요성이 제기된다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 합격 자기소개서를 기반으로, AI 자기소개서 작성 보조 도구를 개발하였다. 이를 위해 주요 취업 플랫폼에서 크롤링한 한국어 합격 자기소개서 데이터로 1728 개의 질문-응답과 키워드로 구축하고, 이를 활용해 한국어 특화 모델인 gemma-ko-2b 를 Full fine-tuning 방식으로 학습시켰다. 개발된 도구의 타당성을 평가하기 위해 IT 관련학과 학생 4 명을 대상으로 파일럿 실험을 진행하였으며, 정성 평가 방식을 통해 설문조사를 실시하였다. 실험 결과, 본 도구는 사용성과 직관성에서는 ChatGPT 와 비교해 긍정적인 평가를 받은 것으로 보이지만, 정확성과 자연스러움에서의 한계를 드러내는 경향이 나타나다. 이 보조 도구는 자기소개서 작성 과정을 효율적으로 지원하여 사용자 경험을 개선하고 작성의 어려움을 완화하는 데 기여한다 . 또한 품질 높은 결과물을 통해 AI 활용능력에 따른 격차를 최소화하며, 자기소개서 작성 지원의 새로운 방식을 제시한다.
#Large Language Model #자기소개서 작성 #Full fine-tuning #생성형 AI 기반 지원 도구

목차

요약문
1 서론
2 관련 연구
3 본문
4 파일럿 테스트
5 결과
6 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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