KR101960835B1 - 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

대화 로봇이 사용자와 음성으로 커뮤니케이션할 수 있고, 대화 로봇과 사용자 간 대화 과정에서 로봇 자체적으로 추천할 일정이 있으면 일정에 대한 추론 가중치에 따라 추론 수행 여부를 판단하고, 추론이 필요하면 데이터베이스에 수집된 정보를 이용하여 추론하여 알아낸 일정 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
Figure R1020090114148
대화 로봇, 일정 관리, 추론, 가중치

Description

대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템 및 그 방법{Schedule Management System Using Interactive Robot and Method Thereof}
본 발명은 대화 로봇을 이용하여 능동적으로 일정 정보를 서비스할 수 있는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
개인이나 팀의 일정 관리는 컴퓨터, 휴대폰 또는 개인 휴대용 정보 단말기(personal digital assistants)에 내장된 일정 관리 프로그램으로 일정을 짜고 이를 사용하는 것이 대부분이다.
머지않은 장래에 가정이나 사무실 마다 지능형 로봇이 보편적으로 보급될 것으로 기대되고, 이러한 지능형 로봇의 예로서 인간을 대신하거나 보조하는 가사 로봇과 비서 로봇과 엔터테인먼트 로봇 등이 있으며, 인간과 대화할 수 있는 기능을 갖추고 있는 점에서 대화 로봇이라 한다.
대화 로봇이 일정 정보를 시청각적으로 출력하여 사용자로 하여금 일정 관리에 대한 부담을 덜 수 있는 제품을 출시하기 위한 연구 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 대화 로봇에서 짜여진 일정 정보를 시간 흐름에 맞게 단순 통보해 주는 수준으로는 사용자의 기대치에 미치지 못하고 사용자의 만족도가 낮을 것이다.
사용자와 대화 로봇 간 서로 커뮤니케이션하여 만족할 만한 일정 정보를 제공받을 수 있도록 하려면, 사용자와 대화하는 과정에서 축적된 데이터베이스를 활용하여 대화 내용을 분석하여 일정 정보를 제공하는 것이 매우 중요하다. 그런데 다양한 사용자의 기호나 특성을 모두 반영하여 데이터베이스를 구축하는 것은 매우 어렵기 때문에 사용자가 충분히 만족할 만한 일정 정보를 제공하는데 한계가 있으며, 일부 사용자가 만족하더라도 다른 사용자에게는 만족도가 높지 않을 수 있다.
본 발명의 일 측면은 사용자 요청 없이 로봇 자체적으로 추론하여 알아낸 일정 정보를 제공함으로써 사용자에게 일정 관리를 위한 양질의 서비스를 제공해 주는 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템은, 사용자와 음성으로 커뮤니케이션하는 대화 로봇을 포함하고, 상기 대화 로봇은, 사용자에게 제공할 일정 정보를 알아내기 위해 추론을 수행할 것인지 판단하고, 사용자에게 일정 정보를 음성으로 제공하는 동작을 제어하는 대화 관리부와; 상기 대화 로봇에서 수집한 정보로 추론하여 알아낸 일정 정보를 상기 대화 관리부에 제공하는 추론부;를 포함한다.
또한, 상기 대화 로봇은 각각의 일정에 대해 추론의 적절한 정도를 나타내는 추론 가중치를 저장하는 추론 가중치 저장부를 더 포함하고, 상기 대화 관리부는 로봇 자체적으로 추천할 적어도 하나의 일정이 있으면 추천할 일정에 대응하는 추론 가중치에 따라 추론의 수행 여부를 판단한다.
또한, 상기 대화 관리부는 사용자로부터 일정 추천을 요청하는 대화 내용을 분석하여 추론의 수행 여부를 판단한다.
또한, 상기 추론부는 확률적 추론 방법이나 논리적 추론 방법으로 추론하여 일정 정보를 알아낸다.
또한, 상기 대화 관리부는 대화 내용을 분석하여 로봇 자체적으로 추천할 일정이 있는지 판단한다.
또한, 상기 대화 관리부는 일정의 추론 가중치와 기준치를 비교하여 추론이 필요하지 않은 일정을 모은 제1그룹과 추론이 필요한 일정을 모은 제2그룹으로 구분하고, 상기 추천할 일정이 어느 그룹에 속하는가에 따라 추론의 수행 여부를 판단한다.
또한, 상기 추론부는 상기 추론 가중치 저장부에 초기 설정된 추론 가중치를 업데이트한다.
또한, 상기 대화 로봇과 네트워크로 연결된 일정관리 서버 및 웹 서버를 더 포함한다.
또한, 상기 대화 로봇은, 로봇 주위 환경과 사용자 상태를 포함하는 상황 정보를 저장하는 상황정보 데이터베이스와; 상기 일정관리 서버에서 제공되는 일정 관리를 위한 일정의 등록, 검색, 수정, 삭제에 대한 일정관리 정보를 저장하는 일정 관리 데이터베이스와; 상기 웹 서버로부터 웹 환경에서 수집된 날씨, 뉴스, 행사에 관련한 웹 정보를 저장하는 웹 정보 데이터베이스와; 대화 과정에서 사용자 반응에 따른 사용자 평가 정보를 저장하는 평가정보 데이터베이스와; 일정의 추천 여부 및 추천 빈도를 포함하는 추천 정보를 저장하는 추천정보 데이터베이스를 포함하는 데이터 베이스부를 더 포함한다.
또한, 상기 추론부는 상기 데이터베이스부에 속하는 적어도 하나의 정보로 추론하여 추론 가중치를 계산하고, 그 추론에 의한 계산값으로 상기 추론 가중치를 업데이트한다.
또한, 상기 추론부는 베이지안 네트워크를 이용하여 추론 가중치를 계산한 다.
또한, 상기 대화 로봇은 사전 설정된 일정 통보 조건이 충족되면 일정 정보를 음성으로 출력한다.
본 발명의 실시 예에 따른 대화 로봇을 이용한 일정 관리 방법은, 대화 로봇과 사용자 간 대화 과정에서 사용자에게 제공할 일정 정보를 알아내기 위해 추론을 수행할 것인지 판단하고; 상기 대화 로봇에서 수집한 정보로 추론하여 일정 정보를 알아내고; 상기 추론하여 알아낸 일정 정보를 사용자에게 제공하기 위해 음성 출력하는 것;을 포함한다.
또한, 상기 일정 정보를 알아내기 위하여 확률적 추론 방법이나 논리적 추론 방법을 이용한다.
또한, 상기 사용자로부터 일정 추천을 요청하는 대화 내용을 분석하여 추론의 수행 여부를 판단한다.
또한, 상기 대화 내용을 분석하여 로봇 자체적으로 사용자에게 추천할 적어도 하나의 일정이 있으면 추천할 일정의 추론 가중치와 기준치를 비교하여 추론의 수행 여부를 판단한다.
또한, 상기 추론 가중치는 각각의 일정에 대해 추론의 적절한 정도를 나타내며, 상기 대화 로봇에 수집된 정보를 이용하여 상기 추론 가중치를 업데이트한다.
또한, 상기 수집된 정보는, 로봇 주위 환경과 사용자 상태를 포함하는 상황 정보와; 일정 관리를 위한 일정의 등록, 검색, 수정, 삭제에 대한 일정관리 정보와; 웹 환경에서 수집된 날씨, 뉴스, 행사에 관련한 웹 정보와; 대화 과정에서 사 용자 반응에 따른 사용자 평가 정보와; 일정의 추천 여부 및 추천 빈도를 포함하는 추천 정보;를 포함한다.
또한, 상기 수집된 어느 하나의 정보로 추론하여 추론 가중치를 계산하고, 그 추론에 의한 계산값으로 상기 추론 가중치를 업데이트하며, 상기 추론 가중치를 계산하기 위한 추론 방법으로 베이지안 네트워크를 이용한다.
또한, 사전 설정된 일정 통보 조건이 충족되면 일정 정보를 음성으로 출력한다.
이와 같은 실시 예에 따르면 사용자 요청에 의존하지 않고 로봇 자체적으로 추론을 통해 알아낸 일정 정보를 제공함에 의해 일정 관리에 대한 사용자 부담을 줄일 수 있고, 사용자에게 보다 유익하고 적절한 일정 정보를 알려 줄 수 있다.
이하 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템의 사용 예를 나타낸 도면이다.
대화 로봇(100)이 사용자(10)의 호출에 응답하여 일정 정보를 제공할 수 있다. 대화 로봇(100)은 활동 공간 내에서 이동 할 수 있는 이동 수단을 장착하고, 충전 스테이션에서 전원을 공급받을 수 있고, 대화 로봇(100)과 사용자(10) 간 음성으로 커뮤니케이션할 수 있다.
대화 로봇(100)은 네트워크(200)를 매개로 일정 관리 서버(300)와 웹 서버(400)와 통신할 수 있다. 실시 예에서는 네트워크(200)를 하나로 구현하였으나 이에 한정하는 것은 아니며 네트워크(200)가 물리적 또는 통신 프로토콜이 서로 다른 이종의 통신망으로 구현할 수 있다. 예를 들어 근거리 통신망(Local Area Network)을 통하여 일정 관리 서버(300)와 통신하고 인터넷(internet)를 통하여 웹서버(400)와 통신할 수 있다.
대화 로봇(100)은 로봇 주위의 환경 정보를 측정하기 위한 센서부(110)를 포함한다. 센서부(110)는 온도 센서(111), 촉각 센서(112), 조도센서(113)를 포함하나 이에 한정하는 것은 아니며 측정하려는 환경 정보에 따라 해당 센서를 채용할 수 있다.
음성 입력부(121)는 사용자 음성을 입력받는 마이크로폰으로 구현할 수 있다.
음성 인식부(125)는 음성 입력부(121)를 통해 입력된 사용자 음성에 기초하여 사용자 언어를 판별하고 그 언어의 텍스트로 바꾸어 대화 관리부(130)에 제공한다.
대화 관리부(130)는 사용자(10)와 대화하는 과정을 전반적으로 제어하며, 사용자(10)가 말하는 언어의 텍스트를 이해하여 응답하거나 사용자에게 질문할 때 사용자 언어로 된 언어 텍스트를 생성하여 음성 합성부(126)에 제공한다.
음성 합성부(126)는 제공받은 사용자 언어의 언어 텍스트를 음성 신호로 바꾸고 이를 합성하여 음성 출력부(122)에 제공한다.
음성 출력부(122)는 제공받은 음성 신호를 적정 레벨로 증폭하여 음성으로 출력하는 스피커로 구현할 수 있다.
영상 촬영부(123)는 사용자(10)를 포함한 로봇 주위 환경을 촬영하고, 촬영된 영상을 영상 인식부(127)에 제공한다.
영상 인식부(127)는 촬영된 영상에서 사용자(10)의 표정을 인식하고, 인식된 사용자 표정에 대한 정보를 대화 관리부(130)에 제공할 수 있다. 여기서 사용자 표정 정보는 웃는 모습, 화난 모습, 말하는 모습 등과 같이 얼굴 특징에 따라 대략적으로 구별하기 위하여 영상 특징을 분석하는 알고리즘을 사용하여 획득할 수 있다. 사용자 표정 정보는 사용자(10)의 상태를 알아내는데 사용될 수 있다.
대화 관리부(130)는 음성으로 커뮤니케이션하여 화자인 사용자 신분을 파악한 뒤, 제공된 사용자 표정 정보에 기초하여 사용자(10)의 상태를 추정할 수 있다.
조작 패널부(124)는 사용자(10)에 의해 명령을 입력하거나 사용자(10)에게 제공될 정보를 디스플레이하는 터치 스크린(touch screen)으로 구현할 수 있다.
추론부(128)와 추론 가중치 저장부(129)는 적절한 일정 정보를 추론하여 알아내기 위한 것으로, 추론 가중치 저장부(129)에 각각의 일정에 대하여 초기 설정된 추론 가중치가 저장되고, 각각의 일정에 대한 추론 가중치를 업데이트할 수 있다.
로봇 자체적으로 사용자(10)에게 추천할 일정이 있을 때 대화 관리부(130)가 추천할 일정의 추론 가중치를 검색한 후 사전 설정된 기준치와 비교하여 추론 수행 여부를 판단한다. 추론이 필요하면 대화 관리부(130)가 추론부(128)에 추론 수행을 명령하는 제어신호를 출력한다.
추론부(128)는 대화 관리부(130)의 제어에 따라 데이터베이스부(140)에 수집된 정보를 이용하여 사용자(10)에 적절한 일정 정보를 추론하고, 추론을 통해 알아낸 일정 정보를 대화 관리부(130)에 제공한다. 이때 추론부(128)는 확률적 추론 방법으로 베이지안 네트워크(Baysian Network)를 이용하거나 논리적 추론 방법으로 서술적 논리(Description Logic)를 이용할 수 있다.
통신부(150)는 일정 관리 서버(300)와 웹서버(400)와 통신하기 위한 것으로, 해당 서버에 대해 설정된 통신 프로토콜에 따라 정보를 주거나 받는 역할을 한다.
일정 관리 서버(300)는 일정의 등록, 검색, 수정, 삭제와 같은 일정 관리를 실행 처리한 결과를 저장한다. 일정 관리 서버(300)는 대화 로봇(100)이나 외부 클라이언트의 요청에 따라 저장된 일정 관리 정보를 업데이트할 수 있고, 네트워크(200)를 통해 대화 로봇(100)에 저장된 일정 정보를 제공하거나 외부의 클라이언트의 요청에 따라 저장된 일정 정보를 제공할 수 있다.
웹 서버(400)는 날씨, 뉴스, 행사 등과 같은 웹 환경에서 수집된 웹 정보를 네트워크(200)를 통해 대화 로봇(100)에 제공할 수 있다.
데이터베이스부(140)는 사용자 데이터베이스(141), 일정관리 데이터베이스(142), 웹 정보 데이터베이스(143), 상황정보 데이터베이스(144), 평가정보 데이터베이스(145), 및 추천정보 데이터베이스(146)를 포함한다.
사용자 데이터베이스(141)는 사용자(10)를 인증하기 위한 사용자 정보를 저장하며, 일정관리 데이터베이스(142)는 사용자(10)에 의해 설정된 일정 정보나 일정 관리 서버(300)로부터 제공받은 일정 정보를 저장하며, 웹정보 데이터베이스(143)는 웹 서버(400)로부터 제공된 웹 정보를 저장한다.
상황정보 데이터베이스(144)는 센서부(110)를 통해 측정된 환경 정보와, 영상 인식을 통해 알아낸 사용자(10)의 표정 정보, 대화 과정에서 파악된 사용자 상태 정보 등과 같은 상황 정보를 저장한다.
평가정보 데이터베이스(145)는 대화 과정에서 사용자 반응에 따른 사용자 평가 정보를 저장하며, 추천정보 데이터베이스(146)는 사용자에 의해 일정 추천 요청이 있거나 로봇 자체적으로 추론하여 일정 추천이 있을 때 그러한 일정의 추천 여부 및 추천 빈도 등과 같이 각각의 일정에 대하여 추천 정보를 저장한다.
일정 관리를 위해 각각의 일정에 대해 등록, 검색, 수정, 삭제하는 실행 처리가 있을 때, 추론하여 알아낸 일정 정보나 검색된 일정 정보를 음성 출력하여 사용자(10)에 의한 평가가 있을 때, 로봇 자체적으로 측정하거나 획득된 정보나 일정 관리 서버(300)와 웹서버(400)를 통해 제공받은 정보에 변동이 있을 때 데이터베이스부(140)의 각 데이터베이스에 저장된 정보를 업데이트할 수 있다.
대화 로봇(100)이 사용자(10)와 대화하는 과정에서 인사말, 이미 짜여진 일정을 바꾸거나 새로운 일정을 등록하는 등 일정 관리를 위한 말, 적절한 일정을 추천해 달라는 말, 단순히 이슈화된 사건이나 관심사를 대화로 이어 가는 말 등이 있을 수 있다.
대화 과정에서 일정 추천 요청, 일정 관리 요청과 같이 사용자 의도가 뚜렷하면 그 사용자 의도에 따라 대화 로봇(100)이 응답할 수 있다. 또한 일정 통보 조건을 사전 설정해 두고 그 일정 통보 조건이 충족되면 사용자의 요청이 없이도 대화 로봇(100)에서 일정을 자동적으로 통보할 수 있다. 일정 통보 조건의 한 예로는 특정한 일정에 대해 통보할 시간을 미리 설정하거나 일정 주기마다 통보하게 설정할 수 있다.
대화 과정에서 일정 추천에 관련하여 사용자 의도가 뚜렷하지 않아도 대화 관리부(130)가 말로써 표현된 대화 내용을 분석하여 사용자(10)에게 일정 추천이 필요하다고 판단되면 그 일정을 알아내어 자체적으로 일정을 통보할 수 있다. 여기서 사용자에게 일정 추천이 필요한지 판단하는 것은 반드시 하나의 일정으로 제한할 필요는 없으며 복수의 일정에 대해 추천의 필요 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어 대화 과정에서 사용자(10)가 "오늘 날씨 어때?" 라고 물었을 때 대화 로봇(100)이 날씨 정보를 음성 출력하는 응답 동작과 별도로 사용자(10)에게 적절한 일정으로서 "운동", "쇼핑" 등을 추천할 필요가 있다고 판단할 수 있다. 사용자의 요청이 없음에도 불구하고 사용자(10)에게 일정 추천이 필요하다고 판단한 경우, 그 추천할 일정에 대한 일정 정보를 알아낼 때 추론을 수행할 것인지를 우선 판단한다.
도 3에 도시한 바와 같이 추론 가중치 저장부(129)에 "운동(S1)", "소풍(S2)", "쇼핑(S3)", "출장(S4)", "여행(S5)"에 대응하여 사용자에 의해 초기 설정된 추론 가중치로써 "0.7", "0.4", "0.8", "0.5", "0.3"이 저장되어 있다.
도 4에 도시한 바와 같이, 각각의 일정에 설정된 추론 가중치에 따라 2개의 그룹(501)(502)로 나눈다. 제1그룹(501)은 추론 수행이 필요하지 않은 일정을 모아 둔 것으로, 제1그룹(501)은 기준치(Wr)로서 예를 들어 0.6 보다 작은 추론 가중치를 갖는 "소풍(S2)", "출장(S4)", "여행(S5)"이 포함된다. 제2그룹(502)은 추론 수 행이 필요한 일정을 모아 둔 것으로, 제2그룹(502)은 기준치(Wr)로서 0.6 이상인 추론 가중치를 갖는 "운동(S1)", "쇼핑(S3)"이 포함된다.
추론 가중치 저장부(129)에 저장된 일정의 추론 가중치와 기준치를 비교한 결과에 따라 대화 관리부(130)가 추론 수행 여부를 판단할 수 있다. 추론에 이용하는 확률적 추론 방법으로 베이시안 네트워크(Baysian Network)를 이용하거나 논리적 추론 방법으로 서술적 논리(Description Logic)를 이용할 수 있다.
추론이 필요하면 추론부(128)가 데이터베이스부(140)의 일정 관리 데이터베이스(142), 웹 정보 데이터베이스(143), 상황정보 데이터베이스(144) 등을 이용하여 적절한 일정 정보를 알아낸다. 예를 들어 사용자(10)로부터 입력된 "오늘 날씨 어때?" 라는 말을 이해하고 나서 추천할 일정으로 "운동"이 필요하다고 판단된 경우 이미 짜여진 일정 정보와 날씨 정보 및 사용자 상태 정보 등을 이용하여 추론하고 그 추론 결과에 따라 응답할 수 있다. 예를 들어 사용자(10)에게 "오늘 오후에 예정된 일정이 없고 따뜻하고 맑은 날씨이니 야외에서 가볍게 달리기하면 좋습니다."라고 음성 출력할 수 있다.
대화 로봇(100)의 응답에 대해 사용자(10)가 반응을 보이면 대화 관리부(130)가 그 사용자 반응에 따라 평가한 평가 결과를 평가정보 데이터베이스(145)에 저장한다. 사용자 반응에 따른 평가를 할 때마다 평가 데이터베이스(145)의 평가 정보를 업데이트할 수 있다. 이러한 사용자 평가는 "만족", "불만족", "보통"으로 크게 구분할 수 있다. 예를 들어 대화 로봇(100)의 응답에 대해 사용자(10)가 "좋아", "맘에 들어" 등과 같이 말하면 "만족"으로 평가하고, 사용자(10)가 "별로 인데", "안 좋아" 등과 같이 말하면 "불만족"으로 평가하며, 그 이외에 반응에 대해서는 "보통"으로 평가할 수 있다.
대화 로봇(100)에서 응답하거나 사용자 평가가 있는 경우 추론부(128)가 일정의 추론 가중치를 업데이트하고, 추론 가중치 저장부(129)에 업데이트된 추론 가중치를 저장한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 운동 추론 가중치를 업데이트하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도시한 바와 같이 운동에 대응하는 운동 추론 가중치(600)는 데이터베이스부(140)에 저장된 정보로서, 예를 들어 6개 정보 항목을 이용하여 운동 추론 가중치를 계산할 수 있다. 6개 정보 항목은 사용자 추론 만족도(610), 일정 빈도(620), 추론 요청 비율(630), 일정 적절도(640), 사용자 상태도(650)이다. 사용자 추론 만족도(610)는 운동에 대한 일정 정보를 제공했을 때 사용자(10)가 반응한 만족도를 확률적으로 나누어 "high", "middle", "low"로 정한다. 일정 빈도(620)는 일정의 집중 상태를 알기 위한 것으로 일정의 개수에 대응하는 일정 빈도를 확률적으로 "high", "low"로 정한다. 추론 요청 비율(630)은 사용자(10)로부터 운동에 대한 일정을 추론해 달라고 요청받은 빈도를 확률적으로 나누어 "high", "low"로 정한다. 일정 적절도(640)는 날씨 적합도(641)와 습관적 일정 여부(642)에 따라 운동이 적절한 정도를 확률적으로 나누어 "high", "low"로 정한다. 여기서 날씨 적합도(641)는 운동에 대한 날씨의 적합한 정도를 확률적으로 나누어 "high", "low"로 정한다. 습관적 일정 여부(642)는 운동에 대한 일정을 어느 정도 습관적으로 하는지를 확률적으로 나누어 "high", "low"로 정한다.
실시 예에서 운동 추론 가중치를 업데이트할 때 6개 정보 항목을 사용하였으나 이에 한정하는 것은 아니며 운동에 대한 일정 정보를 생성하는데 관련성이 큰 정보 항목을 추가할 수 있다. 마찬가지로 다른 일정에 대해서 추론 가중치를 업데이트할 때 사용하는 정보 항목의 개수를 다르게 할 수 있다.
추론부(128)가 복수 정보 항목에 대해 확률적으로 정한 수치를 이용하여 각각의 일정에 대한 추론 가중치를 구할 때 베이지안 네트워크(Baysian Network)를 이용하여 추론 가중치를 계산하고 그 결과로 얻은 계산값으로 업데이트할 수 있다. 실시 예에서는 추론 가중치를 계산할 때 베이지안 네트워크(Baysian Network)를 이용하였으나 이에 한정하는 것은 아니며 해당 일정에 관련 있는 정보 항목에 따라 가중치를 적절하게 설정할 수 있으면 어떠한 방법도 가능하다.
이렇게 일정에 대한 추론 가중치를 업데이트하면, 나중에 사용자에게 보다 적절한 일정을 추천할 수 있다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 실시 예에 따른 대화 로봇을 이용한 일정 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
전원 공급으로 동작이 활성화되면 대화 로봇(10)에서 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어 일정 관리를 위해 각각의 일정에 대해 등록, 검색, 수정, 삭제하는 실행 처리가 있을 때, 추론하여 알아낸 일정 정보나 검색된 일정 정보를 음성 출력하여 사용자(10)에 의한 평가가 있을 때, 센서부(110)를 통해 측정된 환경 정보나 네트워크(200)를 통해 일정 관리 서버(300)와 웹 서버(400)로부터 정보를 제공받거나 제공받은 정보에 변동이 있을 때 수집한 정보를 데이터베이스부(140)에 저장한다(701).
사용자(10)의 호출에 따른 음성 입력이 있으면(703의 예), 대화 로봇(100)은 호출에 응답하여 사용자(10)로부터 적정 거리에 위치하기 위하여 이동한 후 사용자(10)와 음성으로 커뮤니케이션하여 대화한다(705).
대화 과정에서 음성 입력부(121)와 음성 인식부(125)를 통해 사용자가 말하는 언어의 텍스트를 이해하여 필요한 응답을 할 수 있다.
대화 과정이나 사용자 호출이 없어도 사전에 일정 통보 조건이 충족되면(704의 예), 사용자(10)로부터 적절한 일정을 추천해 달라는 요청이 있는지 판단한다(707). 사용자가 말한 내용을 분석하거나 일정 통보 조건을 충족하여 통보해 달라는 내용을 분석한 결과 사용자(10)로부터 일정 추천에 대한 요청이 없으면 로봇 자체적으로 추천할 일정이 있는지 판단한다(709). 로봇 자체적으로 추천할 일정이 없으면 사용자(10)로부터 일정 관리 요청이 있는지 판단한다(711).
일정의 등록, 검색, 수정, 삭제 등을 처리하기 위한 일정 관리 요청이 있으면(711의 예), 해당 요청을 실행 처리한다(713). 그 실행 처리 결과를 대화 관리부(130)가 음성 출력부(122)를 통해 음성으로 출력한다(715). 또한 일정 관리 데이터베이스(142)에 저장하며, 또한 네트워크(200)를 통해 일정 관리 서버(300)에 저장한다.
로봇 자체적으로 추천할 일정이 있으면(709의 예), 대화 관리부(130)가 추론 가중치 저장부(129)에 저장된 추천할 일정에 대한 추론 가중치를 검색한다(710).
사용자(10)로부터 적절한 일정을 추천해 달라는 요청이 있거나(707의 예) 추론 가중치 검색을 마치면 대화 관리부(130)가 추론이 필요한지 판단한다(712).
사용자로부터 일정 추천을 요청하는 대화 내용을 분석 결과로 일정 정보를 알아내기 위해 추론이 필요하다고 판단되거나 검색된 추론 가중치가 기준치(Wr) 이상으로 추론이 필요하면(712의 예), 추론부(128)가 확률적 추론 방법으로 베이시안 네트워크(Baysian Network)를 이용하거나 논리적 추론 방법으로 서술적 논리(Description Logic)를 이용하여 적절한 일정에 대한 일정 정보를 알아낼 수 있으며, 어느 방법을 이용하든지 데이터베이스부(140)의 일정 관리 데이터베이스(142), 웹 정보 데이터베이스(143), 상황정보 데이터베이스(144) 등을 이용하여 적절한 일정 정보를 알아낸다(714). 그런 다음 대화 관리부(130)가 음성 합성부(126)를 통해 알아낸 일정 정보를 음성 신호로 바꾸고 음성 출력부(122)를 통해 음성 출력할 수 있다(716).
예를 들어 사용자(10)로부터 입력받은 "오늘 날씨 어때?" 라는 말을 이해하고 나서 추천할 일정으로 "운동"이 필요하다고 판단한 경우 데이터베이스부(140)의 정보를 이용하여 추론한 결과에 따라 사용자(10)에게 "오늘 오후에 예정된 일정이 없고 따뜻하고 맑은 날씨이니 야외에서 가볍게 달리기하면 좋습니다."라고 음성 출력할 수 있다. 다른 예로서, 사용자(10)로부터 "내일 부산으로 출장 가는 일정은 어떤가?"라고 사용자로부터 일정 추천을 요청받은 경우, 추론 결과 다른 일정과 중복되면 사용자(10)에게 "내일 서울에서 업무 회의가 예정되어 있으므로 내일 부산 출장은 어렵습니다."라고 음성 출력할 수 있다.
사용자로부터 일정 추천을 요청하는 대화 내용을 분석 결과로 일정 정보를 알아내기 위해 추론이 필요하지 않거나 검색된 추론 가중치가 기준치(Wr) 이상이 아니어서 추론이 필요하지 않으면(712의 아니오), 일정 관리 데이터베이스(142)에 저장된 일정 관리 정보나 일정 관리 서버(300)에 저장된 일정 관리 정보를 검색하여 일정 정보를 음성 출력한다(718). 예를 들어 사용자(10)로부터 입력받은 "오늘 저녁 일정을 알려 줘." 라는 말을 이해하고 나서, 검색 결과에 따라 사용자(10)에게 "오늘 저녁에 모임이 예약되어 있습니다."라고 음성 출력할 수 있다.
일정 관리를 위한 실행 처리 결과를 음성 출력하거나(715), 추론을 통해 알아낸 일정 정보를 음성 출력하거나(716), 검색 결과에 따라 일정 정보를 음성 출력하는(718) 어느 경우에 대해서 사용자가 반응하면 대화 관리부(130)가 사용자에 의한 평가가 있는 것으로 판단한다(720의 예). 대화 관리부(130)가 사용자 평가를 "만족", "불만족", "보통"으로 나누어 각각의 사용자 평가를 평가정보 데이터베이스(145)에 저장하거나 업데이트할 수 있다(722)(724)(726).
사용자 평가 결과 "만족", "보통"에 해당하는 경우, 정보의 변동 요인을 반영하기 위해 추론부(128)가 각각의 일정에 대응하는 추론 가중치를 계산하고 추론 가중치 저장부(129)에 저장된 추론 가중치를 계산된 추론 가중치로 업데이트한다(728). 추론 가중치를 계산할 때 베이지안 네트워크(Baysian Network)를 이용하며, 이에 한정하는 것은 아니다. 이후 사용자(10)가 종료 요청하면(730의 예) 대화 로봇(100)이 모든 동작을 마친다.
사용자 평가 결과 "불만족"에 해당하는 경우 정보의 변동 요인을 반영하기 위해 추론부(128)가 각각의 일정에 대응하는 추론 가중치를 계산하고 추론 가중치 저장부(129)에 저장된 추론 가중치를 계산된 추론 가중치로 업데이트한다(732), 이후 사용자 요청을 다시 입력받기 위해 시작 단계로 돌아간다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템의 사용 예를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 각각의 일정에 초기 설정된 추론 가중치를 설명하기 위한 표이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 추론 가중치에 따라 2개 그룹으로 나눈 경우의 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 운동 추론 가중치를 업데이트하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 실시 예에 따른 대화 로봇을 이용한 일정 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
*도면의 주요부분에 대한 부호 설명*
10 : 사용자
100 : 대화 로봇
110 : 센서부
121 : 음성 입력부
122 : 음성 출력부
123 : 영상 촬영부
124 : 조작 패널부
125 : 음성 인식부
126 : 음성 합성부
127 : 영상 인식부
128 : 추론부
129 : 추론 가중치 저장부
130 : 대화 관리부
140 : 데이터 베이스부
141 : 사용자 데이터베이스
142 : 일정관리 데이터베이스
143 : 웹정보 데이터베이스
144 : 상황정보 데이터베이스
145 : 평가정보 데이터베이스
146 : 추천정보 데이터베이스
150 : 통신부
200 : 네트워크
300 : 일정 관리 서버
400 : 웹 서버

Claims (20)

  1. 사용자와 음성으로 커뮤니케이션하는 대화 로봇을 포함하고,
    상기 대화 로봇은,
    상기 사용자에게 제공할 일정 정보를 획득하기 위해 추론의 수행이 필요한지 여부를 판단하고, 상기 사용자에게 상기 일정 정보를 음성으로 제공하는 동작을 제어하는 대화 관리부;
    상기 추론의 수행이 필요하다고 판단될 때, 상기 일정 정보를 획득하기 위해 상기 대화 로봇에서 수집한 정보에 기초하여 상기 추론을 수행하고, 상기 획득된 일정 정보를 상기 대화 관리부에 제공하는 추론부; 및
    각각의 일정에 대한 상기 추론의 적절한 정도를 나타내는 추론 가중치를 저장하는 추론 가중치 저장부를 포함하되,
    상기 대화 관리부는 상기 각각의 일정에 대한 추론 가중치와 사전 설정된 기준치를 비교하고, 상기 비교의 결과에 기초하여 상기 추론의 수행이 필요한지 여부를 판단하고,
    상기 추론의 수행이 필요하다고 판단될 때, 상기 추론부는 상기 추론을 수행하여 상기 일정 정보를 획득하고 상기 대화 관리부는 상기 획득된 일정 정보를 음성 출력하고, 상기 추론의 수행이 필요하지 않다고 판단될 때, 상기 대화 관리부는 기저장된 일정 관리 정보로부터 검색된 일정 정보를 음성 출력하고,
    상기 음성 출력된 일정 정보에 대한 상기 사용자의 평가 결과의 만족 여부에 따라 상기 추론부는 각각의 일정에 대응하는 추론 가중치를 계산하고, 추론 가중치 저장부에 저장된 추론 가중치를 상기 계산된 추론 가중치로 업데이트하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 대화 관리부는 상기 대화 로봇 자체적으로 추천할 적어도 하나의 일정이 있다고 판단될 때 상기 추천할 적어도 하나의 일정에 대응하는 상기 추론 가중치와 상기 기준치를 비교하여 상기 추론의 수행이 필요한지 여부를 판단하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 대화 관리부는 상기 사용자의 일정 추천을 요청하는 대화 내용을 분석하여 상기 추론의 수행이 필요한지 여부를 판단하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 추론부는 확률적 추론 방법이나 논리적 추론 방법으로 추론하여 상기 일정 정보를 획득하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 대화 관리부는 상기 사용자와의 대화 내용을 분석하여 상기 대화 로봇 자체적으로 상기 사용자에게 추천할 적어도 하나의 일정이 있는지 여부를 판단하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 대화 관리부는 상기 각각의 일정의 추론 가중치가 상기 기준치 미만일 때 상기 추론의 수행이 필요하지 않은 것으로 판단하고, 상기 각각의 일정의 추론 가중치가 상기 기준치 이상일 때 상기 추론의 수행이 필요한 것으로 판단하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 추론부는 상기 추론 가중치 저장부에 초기 설정된 추론 가중치를 업데이트하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 대화 로봇과 네트워크로 연결된 일정 관리 서버 및 웹 서버를 더 포함하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 대화 로봇은,
    상기 대화 로봇 주위 환경과 사용자 상태를 포함하는 상황 정보를 저장하는 상황정보 데이터베이스, 상기 일정 관리 서버에서 제공되는 일정 관리를 위한 일정의 등록, 검색, 수정, 삭제에 대한 일정 관리 정보를 저장하는 일정 관리 데이터베이스, 상기 웹 서버로부터 웹 환경에서 수집된 날씨, 뉴스, 행사에 관련한 웹 정보를 저장하는 웹 정보 데이터베이스, 대화 과정에서 사용자 반응에 따른 사용자 평가 정보를 저장하는 평가 정보 데이터베이스, 일정의 추천 여부 및 추천 빈도를 포함하는 추천 정보를 저장하는 추천 정보 데이터베이스를 포함하는 데이터베이스부를 더 포함하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 추론부는 상기 데이터베이스부에 저장된 적어도 하나의 정보에 기초하여 상기 추론을 수행하여 업데이트 추론 가중치를 계산하고, 상기 계산된 업데이트 추론 가중치로 상기 저장된 추론 가중치를 업데이트하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 추론부는 베이지안 네트워크를 이용하여 상기 업데이트 추론 가중치를 계산하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 대화 로봇은 사전 설정된 일정 통보 조건이 충족되면 상기 일정 정보를 음성으로 출력하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템.
  13. 대화 관리부, 추론부 및 음성 출력부를 포함하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 방법에 있어서,
    상기 대화 관리부가 사용자에게 제공할 일정 정보를 획득하기 위해 추론의 수행이 필요한지 여부를 판단하는 단계;
    상기 추론의 수행이 필요하다고 판단될 때, 상기 일정 정보를 획득하기 위해 상기 추론부가 상기 대화 로봇에서 수집한 정보에 기초하여 상기 추론을 수행하는 단계; 및
    상기 음성 출력부가 상기 추론을 통해 획득된 일정 정보를 음성으로 출력하는 단계를 포함하되,
    상기 대화 관리부가 각각의 일정에 대한 상기 추론의 적절한 정도를 나타내는 추론 가중치와 사전 설정된 기준치를 비교하고, 상기 비교의 결과에 기초하여 상기 추론의 수행이 필요한지 여부를 판단하고,
    상기 추론의 수행이 필요하다고 판단될 때, 상기 추론부가 상기 추론을 수행하여 상기 일정 정보를 획득하고 상기 대화 관리부가 상기 획득된 일정 정보를 음성 출력하고, 상기 추론의 수행이 필요하지 않다고 판단될 때, 상기 대화 관리부가 기저장된 일정 관리 정보로부터 검색된 일정 정보를 음성 출력하고,
    상기 음성 출력된 일정 정보에 대한 상기 사용자의 평가 결과의 만족 여부에 따라 상기 추론부가 각각의 일정에 대응하는 추론 가중치를 계산하고, 추론 가중치 저장부에 저장된 추론 가중치를 상기 계산된 추론 가중치로 업데이트하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 추론부는 상기 일정 정보를 획득하기 위해 확률적 추론 방법이나 논리적 추론 방법을 이용하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 대화 관리부는 상기 사용자의 일정 추천을 요청하는 대화 내용을 분석하여 상기 추론의 수행이 필요한지 여부를 판단하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 대화 관리부는 상기 사용자와의 대화 내용을 분석하여 상기 대화 로봇 자체적으로 상기 사용자에게 추천할 적어도 하나의 일정이 있는지 여부를 판단하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 방법.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 대화 관리부는 상기 각각의 일정의 추론 가중치가 상기 기준치 미만일 때 상기 추론의 수행이 필요하지 않은 것으로 판단하고, 상기 각각의 일정의 추론 가중치가 상기 기준치 이상일 때 상기 추론의 수행이 필요한 것으로 판단하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 수집된 정보는,
    상기 대화 로봇 주위 환경과 사용자 상태를 포함하는 상황 정보, 일정 관리를 위한 일정의 등록, 검색, 수정, 삭제에 대한 일정 관리 정보, 웹 환경에서 수집된 날씨, 뉴스, 행사에 관련한 웹 정보, 대화 과정에서 사용자 반응에 따른 사용자 평가 정보, 일정의 추천 여부 및 추천 빈도를 포함하는 추천 정보를 포함하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 추론부는 상기 수집된 정보 중 적어도 하나의 정보에 기초하여 상기 추론을 수행하여 업데이트 추론 가중치를 계산하고, 상기 계산된 업데이트 추론 가중치로 상기 추론 가중치를 업데이트하되,
    상기 추론부는 베이지안 네트워크를 이용하여 상기 업데이트 추론 가중치를 계산하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 방법.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 대화 로봇은 사전 설정된 일정 통보 조건이 충족되면 상기 일정 정보를 음성으로 출력하는 대화 로봇을 이용한 일정 관리 방법.
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