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영어

This paper reviews the potential and challenges of Reinforcement Learning (RL) in counseling. RL offers solutions for complex problems and automated decision-making, enabling service innovation. Applications like intelligent agents, personalized therapy, and chatbots are explored. However, challenges including learning time, resource demands, reward design complexity, and ethical issues persist, requiring ongoing research and ethical considerations. The study confirms RL's potential for personalized and effective counseling services and suggests future development directions.

한국어

본 연구는 상담 분야에서 강화학습(RL) 활용 가능성과 도전 과제를 검토하였다. RL은 문제 해결 및 자동 화된 의사결정으로 상담 서비스 혁신을 가능하게 한다. 상담 분야에서는 지능형 대화 에이전트, 개인 맞춤형 치 료, 상담 챗봇 등 다양한 영역에 RL이 활용되고 있지만, 이와 함께 학습 시간/자원, 보상 설계 복잡성, 안전성/윤 리적 문제 등의 도전 과제가 존재함이 확인되었다. 따라서 문제 해결을 위한 지속적인 연구와 윤리적 고려가 필요 하다. 나아가, 본 연구는 RL이 상담 분야에서 개인화되고 효과적인 서비스를 제공하기 위해서 실제 현장 적용을 위한 추가 연구 및 실험의 필요성을 제기한다.