본 논문은 상담사(내담자)를 대면하는 1:1 상담에서 상담사가 상담 대화를 분석하고, 상담사가 내담자의 상태와 상황에 대한 이해를 향상시키는 데 도움이 될 핵심 정보를 제공받을 수 있도록 지원할 수 있는 음성 대화 분석 플랫폼(SDAP)을 제안한다. 제안된 플랫폼은 두 개의 주요 모듈로 구성되며, 음성 인식 모듈과 텍스트 분석 모듈이 있으며, 두 모듈은 한국어를 위해 특화되어 구축되었다. 음성 인식 모듈은 NAVER CLOVA Speech 서비스를 사용하여 상담 대화의 음성 녹음을 텍스트로 변환한다. 텍스트 분석 모듈의 한국어 텍스트 분석 환경은 NLTK, KoNLPy 및 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 구축하였으며, 현재 모듈은 두 가지 유형의 텍스트 분석, 즉 키워드 분석과 감성 분석을 제공한다. 키워드를 제공하고 내담자의 감정 상태를 분석하는 텍스트 분석 결과는 상담사가 내담자에게 적절한 피드백을 쉽고 빠르게 제공하는 데 도움을 주어 상담을 신속하고 효과적으로 만들며, 내담자의 대기 시간을 감소시킨다. 실험에서는 텍스트 분석 모듈 구축 과정을 상세히 설명하고, 제안된 SDAP의 유용성은 치과 클리닉과 피트니스 센터에서 실제 상담 대화에 대한 사례 연구를 통해 예시로 제시한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.