KR102233235B1 - 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템에 관한 것으로, 다양한 디바이스들로부터 입력되는 산재하고 산발적인 각종 메시지를 지능적으로 통합 관리하여 의도에 따라 분석하고, 다양한 조직 내,외부의 협업 서비스에 통합하여 지원함으로써 사용자 편의성을 향상할 수 있도록 한 것이다.

Description

메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템{Intelligence collaboration assistant system based on analyzing user intent from message}
본 발명은 그룹웨어에 관련한 것으로, 특히 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템에 관한 것이다.
최근, 다양한 커뮤니케이션 중심의 업무 형태로 인하여 개인이 선택 가능한 다수의 협업 도구를 사용하여 다수의 협업 공간을 넘나드는 복합적인 업무 형태로 변화되는 추세이다. 기존의 분산되고 파편화된 협업 도구로는 이러한 복합적인 업무 형태의 변화에 적절하게 대응하기 어려운 문제가 있다. 또한, 공식적인 협업 도구와 비공식적인 협업 도구가 혼재한 상태로 대량의 메시지가 발생될 경우, 오히려 업무 생산성 저하를 초래할 우려가 있다.
따라서, 다양한 디바이스들로부터 입력되는 산재하고 산발적인 각종 메시지를 지능적으로 통합 관리하여 의도에 따라 분석하고, 다양한 조직 내,외부의 협업 서비스에 통합하여 지원함으로써 사용자 편의성을 향상할 수 있는 지능화된 협업 지원 시스템의 필요성이 대두되고 있다.
대한민국 공개특허 제10-2018-0081021호(2018.07.13)는 메신저가 ERP와 연동함에 있어서, 다수의 업무 수행조직이 관련되는 경우 협업(collaboration)을 지원하는 업무전략맵 관리 서버를 개시하고 있다. 업무전략맵 관리서버는 업무프로젝트를 관리함에 있어서, 프로젝트 메시지 쓰레드가 '할일-평가 아이템'이라는 기술적 수단을 포함한다.
프로젝트 메시지 쓰레드는 특정한 프로젝트에 관련된 일련의 메시지들을 의미한다. 하나의 프로젝트에는 복수의 메시지 쓰레드가 관련될 수 있고, 이 정보는 리스트로 관리된다. 담당업무 리스트는 이 '할일-평가 아이템'과 연관되고(이 연관은 해당 사용자의 담당업무에 따라 결정된다), 사용자들은 업무전략맵 단말에서 메신저를 사용하다가 특정 프로젝트 메시지 쓰레드에 특정한 '할일-평가 아이템'을 삽입할 수 있다. 이때, 삽입된 아이템에 따라 담당업무 리스트가 갱신된다.
이 선행기술은 메신저 쓰레드라는 개념을 제시하고 있고, 메신저 쓰레드를 이용하여 담당업무/할일을 관리하는 개념을 제시하고 있으며, 업무 수행조직에 관한 연관자와, 할일-평가 아이템에 관한 연관자는 연관벡터라는 개념으로 관리하는 기술을 개시하고 있다. 이 선행 기술에 있어서, 담당업무는 메신저 사용자들이 할일-평가 아이템을 삽입하는 수작업 지정에 의해 할당된다.
대한민국 등록특허 제10-1881114호(2018.07.17)는 메시지를 자연어 처리하여 관련된 사용자 인터페이스를 자동으로 채우는 기술을 제안하고 있다. 후보 사용자 태스크(candidate user task)와 규칙 경로(rule path)에 대해 스코어링(scoring)에 기초하여 관련된 태스크(task)가 결정되고, 해당 태스크의 사용자 인터페이스가 선택되어 제시되면서 메시지 분석에 기초하여 이 사용자 인터페이스의 데이터 엔트리 필드(data entry field)들이 자동으로 채워진다.
미국 등록특허 US 9,928,229(2018.3.27)는 메시지에서 발견되는 액션 커맨드(action command)에 관련된 정보로 폼(form)을 프리 필링(pre-filling) 하는 기술을 개시하고 있다. 이 기술은 자연어 메시지를 분석하여 추출되는 정보들이 후보 타겟 폼(candidate target form)에서 필요한 입력 필드(input field)들과 비교하여 스코어링(scoring)에 의해 타겟 폼(target form)을 결정한다.
그러나 이러한 선행기술들에 있어서 업무(task)의 실행은 반드시 사용자에 의해 처리된다. 또한, 업무(task)의 결정은 단일의 메시지에 의해 결정되므로, 현대의 복잡 다단한 기업의 업무에 적용되기에는 한계가 있다.
대한민국 공개특허 제10-2018-0081021호(2018.07.13) 대한민국 등록특허 제10-1881114호(2018.07.17) 미국 등록특허 US 9,928,229(2018.3.27)
본 발명은 다양한 디바이스들로부터 입력되는 산재하고 산발적인 각종 메시지를 지능적으로 통합 관리하여 의도에 따라 분석하고, 다양한 조직 내,외부의 협업 서비스에 통합하여 지원함으로써 사용자 편의성을 향상할 수 있는 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템을 제공함을 그 목적으로 한다.
본 발명의 또 다른 목적은 메시지 의도 분석을 통해 협업 업무(collaboration task)를 지능적으로 결정할 수 있는 좀 더 개선된 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 협업 업무 단위별 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들의 채우는 것에 그치지 않고, 다 채워질 경우 협업 업무 액션(Action)을 실행함으로써 좀 더 신뢰성 있는 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템을 제공하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 양상에 따르면, 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템이 다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들에 대한 컨텍스트(context) 기반 메시지 의도(intent) 분석을 통해 협업 업무들에 대한 비동기 세션(asynchronous session) 관리 및 메시지 의도에 대응하는 협업 업무와의 인터랙션(interaction)을 수행하는 지능형 협업 지원 플랫폼과; 지능형 협업 지원 플랫폼으로부터의 협업 업무 호출에 따라 협업 업무 단위별 업무 스토리(story)를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들에 포함되는 업무 처리 스텝(step)들을 실행(execution)하는 지능형 협업 시스템을 포함한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 지능형 협업 지원 플랫폼이 지능형 협업 시스템을 포함하는 내부 또는 외부 시스템들과 프레임(Frame)/슬롯(Slot) 기반 S2S(System to System) 통신을 수행하는 통신부를 포함하는 인터랙션부와; 인터랙션부에 의해 수행되는 프레임(Frame)/슬롯(Slot) 기반 S2S(System to System) 인터랙션에 대응하는 어플리케이션을 실행하는 소프트웨어 로보틱스(SW Robotics)를 포함한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 지능형 협업 시스템이 협업 업무 단위별로 업무 스토리(story)를 정의하고, 정의된 협업 업무 단위별 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들을 정의하고, 개별 업무 슬롯들에 대한 업무 처리 스텝을 정의하여 협업 시나리오(scenario)를 작성한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 인터랙션부가 다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들에 대한 텍스트(text) 분석을 통해 해당 메시지와 연관된 협업 참여자를 도출하는 텍스트 분석부와; 다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들에 대한 세션 분석을 통해 해당 메시지와 연관된 협업 업무 단위를 도출하고, 도출된 협업 업무 단위의 업무 연속성을 관리하는 세션 분석부와; 다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들에 대한 의도(intent) 분석을 통해 텍스트 분석부에 의해 도출된 협업 참여자의 의도를 추출하는 의도 분석부를 포함하는 컨텍스트 분석부를 더 포함한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 소프트웨어 로보틱스가 세션 분석부에 의해 결정된 협업 업무 단위의 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯들에 포함되는 업무 처리 스텝들 중 협업 참여자의 의도에 대응하는 업무 처리 스텝을 실행하는 업무 프로세스를 지능형 협업 시스템으로부터 호출한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 소프트웨어 로보틱스가 URI(Uniform Resource Identifier)와 http의 기본 메소드(POST, GET, PUT, DELETE)에 따라 CRUD(Create, Read, Update, Delete)를 정의하여, 해당 메소드 호출시 객체화된 업무 처리 스텝에 접근하는 REST(REpresentational State Transfer) 기반 업무 프로세스를 호출한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 의도 분석부가 랭크(Rank) 기반으로 다중 의도를 추출하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 의도 분석부가 협업 참여자의 의도가 다중 의도를 가질 경우, 우선 순위에 따라 의도를 결정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 소프트웨어 로보틱스가 NER(Named Entity Recognition)을 수행하여 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들로부터 협업 업무 단위별 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들의 채움(filling)에 필요한 의도들을 추출하여 개별 업무 슬롯(slot)들에 추출된 의도들을 채우고, 개별 업무 슬롯(slot)들이 다 채워질 경우 협업 업무 액션(Action)을 실행하는 업무 프로세스를 지능형 협업 시스템으로부터 호출하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 인터랙션부가 외부 협업 시스템으로부터 전달되는 비정형 메시지들을 학습을 통해 분석하여 내부의 지능형 협업 시스템에서 이용 가능한 정형화된 의도로 변환하여 학습하는 학습부를 더 포함할 수 있다.
본 발명은 다양한 디바이스들로부터 입력되는 산재하고 산발적인 각종 메시지를 지능적으로 통합 관리하여 의도에 따라 분석하고, 다양한 조직 내,외부의 협업 서비스에 통합하여 지원함으로써 사용자 편의성을 향상할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 메시지 의도 분석을 통해 협업 업무(collaboration task)를 지능적으로 결정하여 업무 프로세스를 실행할 수 있으므로, 협업을 위한 사용자 선택을 최소화할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 협업 업무 단위별 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들의 채우는 것에 그치지 않고, 다 채워질 경우 협업 업무 액션(Action)을 실행함으로써 좀 더 신뢰성 있는 협업 지원이 가능한 효과가 있다.
도 1 은 본 발명에 따른 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템의 일 실시예의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 2 는 S2S(System to System) 통신을 수행하기 위한 프레임(Frame)/슬롯(Slot) 기반 구조를 예시한 도면이다.
도 3 은 컨텍스트 기반 비동기 세션 관리 개념을 예시한 도면이다.
도 4 는 랭크(Rank) 기반으로 다중 의도를 추출하는 것을 예시한 도면이다.
도 5 는 협업 참여자 간에 일정을 조율하여 등록하는 일정 관련 협업 업무 단위의 업무 스토리를 예시한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 기술되는 바람직한 실시예를 통하여 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다. 특정 실시예들이 도면에 예시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있으나, 이는 본 발명의 다양한 실시예들을 특정한 형태로 한정하려는 것은 아니다.
본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명 실시예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있어야 할 것이다.
도 1 은 본 발명에 따른 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템의 일 실시예의 구성을 도시한 블럭도이다. 도 1 에 도시한 바와 같이, 이 실시예에 따른 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템은 지능형 협업 지원 플랫폼(100)과, 지능형 협업 시스템(200)을 포함한다. 이 때, 지능형 협업 지원 플랫폼(100)과, 지능형 협업 시스템(200)은 소프트웨어 형태로 구현될 수 있으며, 동일 또는 별도의 디바이스 상에 탑재될 수 있다.
지능형 협업 지원 플랫폼(100)은 다수의 협업 참여자 단말(도면 도시 생략)간에 전달되는 메시지들에 대한 컨텍스트(context) 기반 메시지 의도(intent) 분석을 통해 협업 업무들에 대한 비동기 세션(asynchronous session) 관리 및 메시지 의도에 대응하는 협업 업무와의 인터랙션(interaction)을 수행한다.
이때, 다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지가 내부 또는 외부 메일을 통해 송수신되는 메시지, 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통해 송수신되는 메시지, 그룹 공유 게시판에 공유되는 메시지 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
예컨대, 지능형 협업 지원 플랫폼(100)이 다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들을 가로채고, 가로챈 메시지들에 대해 컨텍스트(context) 기반 메시지 의도(intent) 분석을 수행하도록 구현될 수 있다.
한편, 협업 업무는 결재 공유를 위한 결재 협업 업무, 메일 공유를 위한 메일 협업 업무, 일정 공유를 위한 일정 협업 업무, 회의를 위한 회의 협업 업무, 개인 비서(IPA) 기능을 위한 IPA 협업 업무 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
한편, 협업 업무들에 대한 비동기 세션(asynchronous session) 관리라 함은 서로 다른 다수의 협업 업무들이 무작위로 이루어지기 때문에 각 협업 업무의 연속성을 보장하기 위해 각 협업 업무들을 구분하고, 각 협업 업무들의 처리 내역을 세션 메모리(session memory)에 저장하여 개별적으로 관리하는 것을 의미한다.
한편, 협업 업무와의 인터랙션(interaction)이라 함은 협업 업무를 수행하는 업무 프로세스를 지능형 협업 시스템(200)으로부터 호출하여 실행되도록 하는 것을 말한다.
지능형 협업 지원 플랫폼(100)은 MSA(Micro Service Architecture) 기반 프레임워크(Framework) 형태로 구축될 수 있다. MSA를 적용하여 단일 응응프로그램을 나누어 개발 API를 제공하고, 이를 통합하여 서비스 단위로 조합 구현하는 아키텍쳐를 적용할 수 있다.
또한, REST(REpresentational State Transfer) 프로토콜을 적용하여 확장성, 범용성, 구성요소의 독립적 배포 및 레거시 시스템을 인캡슐레이션시켜 변경을 최소화할 수 있다.
또한, 사용자의 사용 응용 및 데이터 기반 상황 적응형 컨텍스트 관리를 통해 사용자가 사용하는 어플리케이션, 디바이스, 위치 등을 기준으로 응답 유형을 결정할 수 있고, 사용자 프로필(profile) 정보, 응용 정보, 사용자 상태 정보 관리가 가능하고, 협업 업무에 대한 비동기 세션 관리를 통해 협업 업무 처리의 연속성을 보장할 수 있다.
지능형 협업 시스템(200)은 지능형 협업 지원 플랫폼(100)으로부터의 협업 업무 호출에 따라 협업 업무 단위별 업무 스토리(story)를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들에 포함되는 업무 처리 스텝(step)들을 실행(execution)한다.
이를 위해 지능형 협업 시스템(200)은 협업 업무 단위별로 업무 스토리(story)를 정의하고, 정의된 협업 업무 단위별 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들을 정의하고, 개별 업무 슬롯들에 대한 업무 처리 스텝(step)을 정의하여 업무 시나리오(scenario)를 작성한다.
지능형 협업 시스템(200)은 협업 업무 단위별 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들에 정의된 업무 처리 스텝(step)들을 처리하기 위한 다수의 업무 프로세스들을 포함할 수 있다.
예컨대, 이러한 업무 프로세스가 결재 공유를 위한 결재 협업 업무 프로세스(210), 메일 공유를 위한 메일 협업 업무 프로세스(220), 일정 공유를 위한 일정 협업 업무 프로세스(230), 회의를 위한 회의 협업 업무 프로세스(240), 개인 비서(IPA) 기능을 위한 IPA 협업 업무 프로세스(250) 등일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
한편, 지능형 협업 시스템(200)이 인증 프로토콜과 인증수단을 분리하여 패스워드 없이 인증함으로써 패스워드 사용 문제를 극복할 수 있어 모바일 환경에 적합한 FIDO(Fast IDentity Online) 보안 프로세스(260)와, 빅데이터 분석 플랫폼(300)에 로그하기 위한 로거(Logger) 프로세스(270)를 더 포함할 수 있다.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 지능형 협업 지원 플랫폼(100)이 인터랙션부(110)와, 소프트웨어 로보틱스(SW Robotics)(120)를 포함할 수 있다.
인터랙션부(110)는 지능형 협업 시스템(200)을 포함하는 내부 또는 외부 시스템들과 프레임(Frame)/슬롯(Slot) 기반 S2S(System to System) 통신을 수행하는 통신부(111)를 포함한다.
도 2 는 S2S(System to System) 통신을 수행하기 위한 프레임(Frame)/슬롯(Slot) 기반 구조를 예시한 도면이다.
지능형 협업 시스템(200)은 협업 업무 단위별로 업무 스토리(story)를 정의하고, 정의된 협업 업무 단위별 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들을 정의하고, 개별 업무 슬롯들에 대한 업무 처리 스텝(step)을 정의하여 업무 시나리오(scenario)를 작성한다.
지능형 협업 지원 플랫폼(100)은 지능형 협업 시스템(200)에 의해 정의되는 업무 시나리오(scenario)에 대응하는 협업 업무 단위에 대한 협업 업무를 수행하는 업무 프로세스 호출을 도 2 에 도시한 프레임(Frame)/슬롯(Slot) 기반 구조를 사용해 지능형 협업 시스템(200)으로 요청한다.
프레임(Frame)/슬롯(Slot) 기반 구조는 특정 객체 또는 개념에 대한 전형적인 지식을 슬롯(slot) 집합으로 표현하는 지식 표현 기법이다. 본 발명에서는 프레임(Frame)은 스토리(story) 단위로 기술되며, 하나 이상의 슬롯(Slot)과 액션(Action)으로 구성된다. 슬롯(Slot)은 업무 처리 스텝(step)과 의도(intent)가 기술된다. 액션(Action)은 슬롯이 모두 채워진 후 실행(execution)되는 협업 업무 액션을 수행하기 위해 호출되는 업무 프로세스가 기술된다. 이 때, 액션 유형은 실행 어플리케이션, API, 질문, 제안, 메시지 템플릿(message template) 등으로 기술될 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
구체적으로, 슬롯(Slot)에는 업무 처리 스텝(step)별 처리할 내역이 기술된다. 업무 처리 스텝(step)별 처리할 내역은 REST API로 정의하여 슬롯 내에 URL로 등록된다. REST API 파라미터 및 실행 결과 셋을 메타(Meta) 정보로 관리하여 실행 시점에 바인드(Bind) 처리한다.
소프트웨어 로보틱스(120)는 인터랙션부(110)에 의해 수행되는 프레임(Frame)/슬롯(Slot) 기반 S2S(System to System) 인터랙션에 대응하는 어플리케이션을 실행한다.
예컨대, 소프트웨어 로보틱스(120)에 의해 실행되는 어플리케이션이 업무 분류를 포함하는 데이터 분류를 수행하는 분류 어플리케이션(121), 업무 응답을 포함하는 질의에 대한 응답을 수행하는 응답 어플리케이션(122), 업무 추천을 포함하는 데이터 추천을 수행하는 추천 어플리케이션(123), 업무 프로세스 호출을 포함하는 명령 처리를 수행하는 처리 어플리케이션(124), 컨텍스트 분석을 포함하는 데이터 분석을 수행하는 분석 어플리케이션(125)을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
인터랙션부(110)는 프레임(Frame)/슬롯(Slot) 기반 S2S(System to System) 인터랙션에 의해 요구되는 어플리케이션 구동을 소프트웨어 로보틱스(120)에 요구하고, 소프트웨어 로보틱스(120)는 인터랙션부(110)에서 요구하는 어플리케이션을 구동하여 실행하고, 어플리케이션 실행 결과를 인터랙션부(110)에 리포트(report)한다.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 인터랙션부(110)가 컨텍스트 분석부(112)를 더 포함할 수 있다. 도 3 에 도시한 바와 같이, 컨텍스트 분석부(112)는 텍스트 분석부(112a)와, 세션 분석부(112b)와, 의도 분석부(112c)를 포함할 수 있다.
텍스트 분석부(112a)는 다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들에 대한 텍스트(text) 분석을 통해 해당 메시지와 연관된 협업 참여자를 도출한다. 이 때, 텍스트 분석부(112a)를 통해 시간 정보를 도출할 수도 있다.
세션 분석부(112b)는 다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들에 대한 세션 분석을 통해 해당 메시지와 연관된 협업 업무 단위를 도출하고, 도출된 협업 업무 단위의 업무 연속성을 관리한다.
도 3 은 컨텍스트 기반 비동기 세션 관리 개념을 예시한 도면이다. 도 3 에 도시한 바와 같이, 세션 분석부(112b)가 처리 진행 중인 협업 업무 처리 내역을 상태로 관리하여 세션 시작/계속/종료 여부를 판단하고, 협업 업무 처리 내역을 세션 메모리에 저장 관리하여 협업 업무의 연속성을 관리하도록 구현될 수 있다.
의도 분석부(112c)는 다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들에 대한 의도(intent) 분석을 통해 텍스트 분석부(112a)에 의해 도출된 협업 참여자의 의도를 추출한다.
메시지로부터 의도(intent)를 분석하는 것은 형태소 분석과 결정 트리(decision tree)에 기초하여 스코어링(scoring) 하고, 이를 통해 의도하는 패턴이 결정되는 기술이 알려져 있다.
한편, 의도 분석부(112c)가 랭크(Rank) 기반으로 다중 의도를 추출하도록 구현될 수 있다. 이때, 의도 분석부(112c)가 협업 참여자의 의도가 다중 의도를 가질 경우, 우선 순위에 따라 의도를 결정하도록 구현될 수 있다.
도 4 는 랭크(Rank) 기반으로 다중 의도를 추출하는 것을 예시한 도면이다. 도 4 를 참조해보면, 메시지 내용(content)을 분석하여, 내용에 포함된 모든 의도(intent)를 도출하고, 사전에 정의된 규칙(Rule)에 따라 도출된 의도들에 대한 우선 순위를 결정하여, 사전에 정의된 랭크(Rank)에 따라 의도를 결정한다.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 소프트웨어 로보틱스(120)가 세션 분석부(112b)에 의해 결정된 협업 업무 단위의 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯들에 포함되는 업무 처리 스텝들 중 협업 참여자의 의도에 대응하는 업무 처리 스텝을 실행하는 업무 프로세스를 지능형 협업 시스템(200)으로부터 호출하도록 구현될 수 있다.
이 때, 소프트웨어 로보틱스(120)가 URI(Uniform Resource Identifier)와 http의 기본 메소드(POST, GET, PUT, DELETE)에 따라 CRUD(Create, Read, Update, Delete)를 정의하여, 해당 메소드 호출시 객체화된 업무 처리 스텝에 접근하는 REST(REpresentational State Transfer) 기반 업무 프로세스를 호출하도록 구현될 수 있다.
도 5 는 협업 참여자 간에 일정을 조율하여 등록하는 일정 관련 협업 업무 단위의 업무 스토리를 예시한 도면이다. 소프트웨어 로보틱스(120)는 일정 관련 협업 업무 단위의 업무 스토리의 일정 조율 개별 업무 슬롯에 포함되는 업무 처리 스텝들 S1(수신자 일정 확인), S2(가능 일정 메일 발송), S3(확인 메일 발송) 중 협업 참여자(메일 메시지 수신자)의 의도에 대응하는 업무 처리 스텝을 실행하는 업무 프로세스를 지능형 협업 시스템(200)으로부터 호출한다.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 소프트웨어 로보틱스(120)가 NER(Named Entity Recognition)을 수행하여 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들로부터 협업 업무 단위별 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들의 채움(filling)에 필요한 의도들을 추출하여 개별 업무 슬롯(slot)들에 추출된 의도들을 채우고, 개별 업무 슬롯(slot)들이 다 채워질 경우 협업 업무 액션(Action)을 실행하는 업무 프로세스를 지능형 협업 시스템(200)으로부터 호출하도록 구현될 수 있다.
예를 들면, 다수의 협업 참여자들이 참여하는 회의 관련 협업 업무 단위라면, NER(Named Entity Recognition)에서 요구되는 의도들이 장소, 시간, 참석자 명단일 수 있다.
협업 참여자 단말들간에는 회의 관련 메시지들이 전달되고, 의도 분석부(112c)에 의해 협업 참여자들의 의도가 분석되면서 소프트웨어 로보틱스(120)가 NER(Named Entity Recognition)을 수행하여 회의 관련 협업 업무 단위의 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들의 채움(filling)에 필요한 의도들인 장소, 시간, 참석자 명단을 추출하여 개별 업무 슬롯(slot)들에 추출된 의도들을 채운다.
이러한 과정을 통해 개별 업무 슬롯(slot)들에 필요한 의도들인 장소, 시간, 참석자 명단이 다 채워질 경우, 소프트웨어 로보틱스(120)가 회의 관련 협업 업무 단위의 협업 업무 액션(Action)인 회의 일정 등록을 실행하는 업무 프로세스를 지능형 협업 시스템(200)으로부터 호출하여 회의 일정을 등록한다.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 인터랙션부(110)가 학습부(113)를 더 포함할 수 있다. 학습부(113)는 외부 협업 시스템(400)으로부터 전달되는 비정형 메시지들을 학습을 통해 분석하여 내부의 지능형 협업 시스템에서 이용 가능한 정형화된 의도로 변환하여 학습한다.
외부 협업 시스템(400)으로부터 전달되는 메시지들은 내부의 지능형 협업 시스템(200)으로부터 전달되는 정형화된 메시지들과는 메시지 형식 등에서 차이가 있는 비정형 메시지이기 때문에 지능형 협업 지원 플랫폼(100)에서 이용 가능하도록 하기 위해서는 외부 협업 시스템(400)으로부터 전달되는 비정형 메시지들에 포함되는 비정형 의도들을 학습부(113)를 통해 분석 학습하여 정형화된 의도로 변환하여 축적해야 한다.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 지능형 협업 지원 플랫폼(100)이 외부 협업 연동 어댑터(130)를 더 포함할 수 있다. 외부 협업 연동 어댑터(130)는 외부 협업 시스템(400)을 연동시키기 위한 구성이다.
외부 협업 연동 어댑터(130)를 통해 외부 협업 시스템(400)이 연동되면, 외부 협업 시스템(400)으로부터 전달되는 외부 메시지들이 분석되고, 학습부(113)에 의해 학습된 정보를 이용해 외부 메시지들로부터 의도가 추출된다.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 지능형 협업 지원 플랫폼(100)이 NLP 플랫폼 어댑터(140)를 더 포함할 수 있다. NLP 플랫폼 어댑터(140)는 NLP 플랫폼(500)을 연동시키기 위한 구성이다.
NLP 플랫폼 어댑터(140)를 통해 메시지 분석에 요구되는 형태소 분석, 개체명 분석, 화행 분석, 의도 분석을 포함하는 자연어 처리(NLP : Natural language processing)를 수행하는 NLP 플랫폼(500)이 연동된다.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 지능형 협업 지원 플랫폼(100)이 제어부(150)를 더 포함할 수 있다. 제어부(l50)는 이도 분석 제어를 포함하는 지능형 협업 지원 플랫폼(100) 전반을 제어한다.
본 발명은 지능형 협업 지원 플랫폼(100)을 통해 메시지를 분석할 때, 먼저 우선 순위(priority)에 기초하여 세션(session) 연속성을 판단하고, 의도(intent) 분석과 NER(Named Entity Recognition) 추출을 통해 협업 업무 액션(Action) 실행(execution) 여부가 결정된다.
이때, 메시지를 주고받는 동안에 새로운 새션이 발생되거나 기존의 세션이 종료될 수 있기 때문에 연속성 보정을 위해 비동기적으로 세션(session)이 관리된다. 한편, 하나의 메시지가 다수의 세션이 관련될 수도 있다.,
이와 같이 구현함에 의해 본 발명은 다양한 디바이스들로부터 입력되는 산재하고 산발적인 각종 메시지를 지능적으로 통합 관리하여 의도에 따라 분석하고, 다양한 조직 내,외부의 협업 서비스에 통합하여 지원함으로써 사용자 편의성을 향상할 수 있다.
또한, 본 발명은 메시지 의도 분석을 통해 협업 업무(collaboration task)를 지능적으로 결정하여 업무 프로세스를 실행할 수 있으므로, 협업을 위한 사용자 선택을 최소화할 수 있다.
또한, 본 발명은 협업 업무 단위별 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들의 채우는 것에 그치지 않고, 다 채워질 경우 협업 업무 액션(Action)을 실행함으로써 좀 더 신뢰성 있는 협업 지원이 가능하다.
본 명세서 및 도면에 개시된 다양한 실시예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 다양한 실시예들의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다.
따라서, 본 발명의 다양한 실시예들의 범위는 여기에서 설명된 실시예들 이외에도 본 발명의 다양한 실시예들의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 다양한 실시예들의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
본 발명은 협업 관련 기술분야 및 이의 응용 기술분야에서 산업상으로 이용 가능하다.
100 : 지능형 협업 지원 플랫폼
110 : 인터랙션부
111 : 통신부
112 : 컨텍스트 분석부
112a : 텍스트 분석부
112b : 세션 분석부
112c : 의도 분석부
113 : 학습부
120 : 소프트웨어 로보틱스
121 : 분류 어플리케이션
122 : 응답 어플리케이션
123 : 추천 어플리케이션
124 : 처리 어플리케이션
125 : 분석 어플리케이션
130 : 외부 협업 연동 어댑터
140 : NLP 플랫폼 어댑터
150 : 제어부
200 : 지능형 협업 시스템
210 : 결재 협업 업무 프로세스
220 : 메일 협업 업무 프로세스
230 : 일정 협업 업무 프로세스
240 : 회의 협업 업무 프로세스
250 : IPA 협업 업무 프로세스
260 : FIDO 보안 프로세스
270 : 로거 프로세스
300 : 빅데이터 분석 플랫폼
400 : 외부 협업 시스템
500 : NLP 플랫폼

Claims (10)

  1. 다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들에 대한 컨텍스트(context) 기반 메시지 의도(intent) 분석을 통해 협업 업무들에 대한 비동기 세션(asynchronous session) 관리 및 메시지 의도에 대응하는 협업 업무와의 인터랙션(interaction)을 수행하는 지능형 협업 지원 플랫폼과;
    지능형 협업 지원 플랫폼으로부터의 협업 업무 호출에 따라 협업 업무 단위별 업무 스토리(story)를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들에 포함되는 업무 처리 스텝(step)들을 실행(execution)하는 지능형 협업 시스템을;
    포함하되,
    지능형 협업 지원 플랫폼이:
    외부 협업 시스템을 연동시키는 외부 협업 연동 어댑터와;
    내부의 지능형 협업 시스템 또는 외부 협업 연동 어댑터에 의해 연동된 외부 협업 시스템과 프레임(Frame)/슬롯(Slot) 기반 S2S(System to System) 통신을 수행하는 통신부와, 외부 협업 시스템으로부터 전달되는 비정형 메시지들을 학습을 통해 분석하여 내부의 지능형 협업 시스템에서 이용 가능한 정형화된 의도로 변환하여 학습하는 학습부와, 다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 또는 외부 협업 시스템으로부터 전달되는 메시지들에 대한 컨텍스트(context) 기반 메시지 의도(intent) 분석을 수행하고 분석된 메시지 의도에 대응하는 협업 업무와의 인터랙션을 수행하는 컨텍스트 분석부를 포함하는 인터랙션부와;
    인터랙션부에 의해 수행되는 프레임(Frame)/슬롯(Slot) 기반 S2S(System to System) 인터랙션에 대응하는 어플리케이션을 실행하는 소프트웨어 로보틱스(SW Robotics)를;
    포함하는 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    지능형 협업 시스템이:
    협업 업무 단위별로 업무 스토리(story)를 정의하고, 정의된 협업 업무 단위별 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들을 정의하고, 개별 업무 슬롯들에 대한 업무 처리 스텝을 정의하여 협업 시나리오(scenario)를 작성하는 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    컨텍스트 분석부가:
    다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들에 대한 텍스트(text) 분석을 통해 해당 메시지와 연관된 협업 참여자를 도출하는 텍스트 분석부와;
    다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들에 대한 세션 분석을 통해 해당 메시지와 연관된 협업 업무 단위를 도출하고, 도출된 협업 업무 단위의 업무 연속성을 관리하는 세션 분석부와;
    다수의 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들에 대한 의도(intent) 분석을 통해 텍스트 분석부에 의해 도출된 협업 참여자의 의도를 추출하는 의도 분석부를;
    포함하는 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    소프트웨어 로보틱스가:
    세션 분석부에 의해 결정된 협업 업무 단위의 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯들에 포함되는 업무 처리 스텝들 중 협업 참여자의 의도에 대응하는 업무 처리 스텝을 실행하는 업무 프로세스를 지능형 협업 시스템으로부터 호출하는 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템.
  6. 제 4 항에 있어서,
    소프트웨어 로보틱스가:
    URI(Uniform Resource Identifier)와 http의 기본 메소드(POST, GET, PUT, DELETE)에 따라 CRUD(Create, Read, Update, Delete)를 정의하여, 해당 메소드 호출시 객체화된 업무 처리 스텝에 접근하는 REST(REpresentational State Transfer) 기반 업무 프로세스를 호출하는 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템.
  7. 제 4 항에 있어서,
    의도 분석부가:
    랭크(Rank) 기반으로 다중 의도를 추출하는 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    의도 분석부가:
    협업 참여자의 의도가 다중 의도를 가질 경우, 우선 순위에 따라 의도를 결정하는 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템.
  9. 제 4 항에 있어서,
    소프트웨어 로보틱스가:
    NER(Named Entity Recognition)을 수행하여 협업 참여자 단말간에 전달되는 메시지들로부터 협업 업무 단위별 업무 스토리를 구성하는 개별 업무 슬롯(slot)들의 채움(filling)에 필요한 의도들을 추출하여 개별 업무 슬롯(slot)들에 추출된 의도들을 채우고, 개별 업무 슬롯(slot)들이 다 채워질 경우 협업 업무 액션(Action)을 실행하는 업무 프로세스를 지능형 협업 시스템으로부터 호출하는 메시지 의도 분석 기반의 지능형 협업 지원 시스템.
  10. 삭제
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