연구진은 기존 감정 지원 대화 모델이 인지 왜곡 문제를 간과하여 피드백 수혜자의 심리적 고통을 깊이 있게 해결하지 못한다는 점에 주목했어요.
인지 왜곡 라벨링을 추가한 CogBiasESC 데이터셋을 구축하고, 인지 정책 기반 LLM 프레임워크(CoPoLLM)를 제안하여 모델의 진단 및 개입 능력을 향상시켰어요.
실험 결과, CoPoLLM은 기존 15개 모델보다 인지 왜곡 진단 정확도, 개입 전략 효과성, 안전성 측면에서 뛰어난 성능을 보였어요.