직접 협상에 앞서는 준비 단계인 사전 조정(pre-mediation)을 LLM 모듈 파이프라인으로 지원하는 시스템을 제안한다. 대화, 선호 예측, 응답 수준 비평, 구조화 요약을 전담 모듈로 분리해 단일 프롬프트 방식의 한계를 보완한다. 두 차례 인간 대상 실험에서 전문 조정자와 비교한 결과, 조정자에 대한 신뢰와 합의 자신감 등 단기 자기보고 지표에서 대체로 대등했고, 선호 추론 과제에서는 오차(RMSE)를 36% 낮췄다. 두 번째 연구에서는 표적화된 프롬프트 개선으로 과도한 동조 패턴을 36.6%에서 16.8%로 줄여 전문 조정자 기준선에 맞췄다. 구조화 LLM 파이프라인이 확장 가능한 저비용 사전 조정 지원을 제공할 수 있음을 시사한다.

• •대화·선호 예측·비평·구조화 요약을 전담 모듈로 분리한 사전 조정 LLM 파이프라인 제안
• •두 인간 대상 실험에서 전문 조정자와 신뢰·합의 자신감 등 단기 지표가 대체로 대등
• •선호 추론 과제에서 오차(RMSE)를 전문가 대비 36% 절감
• •프롬프트 개선으로 과도한 동조를 36.6%→16.8%로 줄여 전문가 기준선에 부합