사용자가 슬라이더로 AI의 성격을 조절하고, 그 조절 경험이 대화 UX에 어떤 영향을 주는지 검증한 사용자 중심 챗봇 시스템입니다.

LLaPo-chat은 Personality Vector Merging 기반 성격 제어 기술을 사용자 인터페이스로 확장한 시스템입니다.
사용자는 Big Five 성격 축을 조절한 뒤, 적용된 성격으로 챗봇과 대화할 수 있습니다.

이 레포는 기술 자체보다 다음 질문에 초점을 둡니다.

• 사용자가 AI의 성격을 직접 조절할 수 있는가
• 조절 경험이 만족도, 즐거움, 통제감에 어떤 영향을 주는가
• 고정형 모델보다 사용자 조절형 모델이 더 나은 경험을 만드는가

• slider 기반 성격 조절 인터페이스
• merge → conversation → reset/survey 흐름
• LLaPo-chat vs. LLaPo-base 비교 구조
• 사용자 실험 절차 및 UX 평가 설계
• 서비스 관점의 personality control system 구현

LLaPo-chat은 다음 흐름으로 동작합니다.

• A. 사용자가 Big Five trait를 슬라이더로 조절
• B. 선택된 성격 벡터를 모델에 병합
• C. 적용된 성격으로 챗봇과 대화
• D. 필요 시 reset 후, 사용자가 실제로 느낀 성격과 경험을 기록

이 구조를 통해 사용자가 설정한 성격과 실제 체감한 성격 사이의 관계를 함께 관찰할 수 있도록 설계했습니다.

성격 조절은 Big Five 각 trait에 대한 슬라이더 입력을 기반으로 이루어집니다.
각 trait에는 정해진 포인트를 부여할 수 있으며, 전체 설정은 제한된 예산 안에서 조합되도록 설계했습니다.

이 방식은 두 가지 목적을 가집니다.

• 사용자가 여러 성격 trait를 직접 조합할 수 있도록 함
• 실험 조건이 지나치게 분산되지 않도록 설정 범위를 일정하게 유지함

슬라이더 입력은 모델 병합 계수로 선형 매핑되어 대화 전에 반영됩니다.

• LLaPo-chat: 사용자가 Big Five 성격을 직접 조절할 수 있는 조건

• LLaPo-base: 동일한 백본 모델을 사용하지만 성격 조절 기능은 제공하지 않는 조건

• 비교 조건: LLaPo-chat vs. LLaPo-base

• 참가자: 30명

• 설계: within-subject

• 대화 세션: 3개 주제, 각 5분

• 측정 항목: Satisfaction, Enjoyment, User-control

실험은 오리엔테이션 이후 두 조건을 모두 경험하는 방식으로 진행했습니다.

• Big Five 설명 및 사용 방법 안내
• 튜토리얼 진행
• LLaPo-chat / LLaPo-base 세션 수행
• 각 세션에서 3개 주제에 대해 대화
• 세션 종료 후 사후 설문 응답

LLaPo-chat 조건에서는 성격 조절과 병합 단계를 거친 뒤 대화를 진행했고,
LLaPo-base 조건에서는 동일한 흐름에서 성격 조절 기능만 제외했습니다.

• 사용자 조절 기능이 있는 조건에서 전반적 경험 평가가 더 높게 나타남
• 특히 Enjoyment 측면에서 차이가 두드러짐
• 동일한 백본 모델에서도 사용자에게 조절 권한을 주는 방식이 UX에 영향을 줄 수 있음을 확인함

본 사용자 연구는 IRB 승인 후 진행되었으며, 참가자 동의를 바탕으로 데이터를 수집했습니다.

• image/
  시스템 화면 및 설명 이미지

• docs/PROJECT.md
  시스템 목적, 구조, 기능, 사용자 흐름 정리

• docs/STUDY.md
  사용자 실험 설계와 평가 구조 정리

• docs/SURVEY.md
  사용자 실험 설문 구성 정리

LLaPo-chat은 personality vector 기반 기술을 사용자 조절형 서비스로 확장한 프로젝트입니다.
기술 구현 자체는 별도 레포인 llm-personality-vector-merging에서 다루고, 이 레포는 시스템 설계와 UX 검증에 집중합니다.

One Model Fits You: Controlling Large Language Models through Personality Vector Merging
Master’s thesis, Sungkyunkwan University
dCollection record

이 레포는 해당 학위논문의 시스템 설계와 사용자 실험 관련 내용을 정리한 저장소입니다.

Personality Vector: Modulating Personality of Large Language Models by Model Merging
EMNLP 2025 Main Conference
arXiv