본 연구는 온라인 플랫폼의 복잡성이 커짐에 따라 유해 콘텐츠 판단 기준과 사용자 자율성 확보의 중요성이 커지고 있다고 말합니다. 개인별 민감도 프로필에 따른 콘텐츠 필터링을 위해 LLM 기반 다중 에이전트 추론 프레임워크를 제안하며, 전문가 에이전트와 가상 사용자 시뮬레이션 에이전트를 활용합니다. 평가 결과, 기존 방식 대비 정확도가 최대 32% 향상되어 개인의 민감도에 더 잘 부합하는 유해 콘텐츠 정책 결정이 가능함을 확인했습니다.