KR102004092B1 - 복수의 메신저를 이용하는 사용자간 심리스한 채팅 서비스를 제공하기 위해 관계 데이터베이스를 생성하는 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체 - Google Patents

Abstract

대화형 AI 에이전트 시스템에 의해 제공되는, 복수의 메신저를 이용하는 사용자간 심리스한 채팅 서비스를 제공하기 위해 관계 데이터베이스를 생성하는 방법이 제공된다. 본 개시의 방법은, 사용자가 사용하는 복수의 메신저 채널 각각에 대해 상기 사용자의 친구 목록 및 상기 복수의 메신저 채널 각각의 상기 사용자의 친구 목록 간의 연관관계를 관계데이터베이스에 저장하는 단계; 및 상기 관계데이터베이스에 기초하여, 상기 복수의 메신저 채널 중 하나인 제1 채널의 제1 친구와, 상기 제1 친구와 연관된, 상기 복수의 메신저 채널 중 다른 하나인 제2 채널의 제2 친구를 결정하는 단계; 를 포함한다.

Description

복수의 메신저를 이용하는 사용자간 심리스한 채팅 서비스를 제공하기 위해 관계 데이터베이스를 생성하는 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체{METHOD FOR GENERATING RELATION DATABASE FOR PROVIDING SEAMLESS CHATTING SERVICE AMONG USERS USING MULTIPLE MESSANGER PROGRAM, COMPUTER READABLE RECORDING MEDIUM}

본 개시는, 대화형 AI 에이전트 시스템에 의한 심리스한 채팅 서비스를 제공하는 방법에 관한 것이며, 보다 구체적으로는 복수의 메신저 채널 간의 사용자 관계 데이터베이스에 기초하여 대화형 AI 에이전트 시스템이 복수의 메신저를 이용하는 사용자에게 심리스한 채팅 서비스를 제공하는 기술에 관한 것이다.

근래, 인공지능 분야, 특히 자연어 이해 분야의 기술 발전에 따라, 전통적인 기계 중심의 명령 입출력 방식에 따른 기계 조작에서 벗어나, 사용자로 하여금, 보다 사람 친화적인 방식, 예컨대 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어를 매개로 한 대화 방식으로 기계를 조작하고 기계로부터 원하는 서비스를 얻을 수 있도록 하는 대화형 AI 에이전트 시스템(예컨대, 챗봇)의 개발 및 활용이 점차 늘어나고 있다.

스마트폰의 보급 확대에 따라 각종 온라인 대화 서비스(예컨대, 인스턴트 메신저 서비스)의 사용 또한 폭발적으로 증가하여, 이제 사람들의 생활 속 대화의 상당 부분이 온라인 대화를 통해 이루어지고 있다. 온라인 대화를 통해 사람들은 멀리 떨어져 있는 하나 또는 다수의 상대방과 실시간으로 다양한 주제의 대화를 주고 받을 수 있다.

한편, 사용자들은 선호나 필요에 의해 특정 온라인 대화 서비스를 주로 이용하는 경향이 있는데, 통상적으로 온라인 대화 서비스 간에 호환이 가능한 경우는 매우 드물기 때문에 서로 다른 온라인 대화 서비스를 사용하는 사용자들 간에 온라인 대화를 이용하려는 경우 불편함이 있다. 이에 대해, 한국 특허 출원 제10-2013-0153533호에서는 각각의 메신저의 통신 기능을 추가한 통합 메신저 프로그램을 통해 서로 다른 온라인 대화 서비스 간에 온라인 대화 서비스를 제공하는 방법이 개시되어 있으나, 별도의 통합 메신저 프로그램을 설치하여야 하고, 통합 메신저를 통해서만 대화 내용을 확인할 수 있다는 불편함이 여전히 존재한다.

특허문헌 1: 한국 특허 출원 제10-2012-0030266호 특허문헌 2: 한국 특허 출원 제10-2013-0153533호

본 발명의 실시예에 따르면 별도의 프로그램 설치 등의 과정 없이 사용자가 사용하는 복수의 온라인 대화 서비스를 통해서 사용자간 온라인 대화 서비스를 제공할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면 복수의 온라인 대화 서비스를 이용하는 경우에도 심리스한 채팅 서비스를 제공할 수 있다.

본 개시의 일 특징에 의하면, 대화형 AI 에이전트 시스템에 의해 제공되는, 복수의 메신저를 이용하는 사용자간 심리스한 채팅 서비스를 제공하기 위해 관계 데이터베이스를 생성하는 방법이 제공된다.

본 개시의 방법은, 사용자가 사용하는 복수의 메신저 채널 각각에 대해 상기 사용자의 친구 목록 및 상기 복수의 메신저 채널 각각의 상기 사용자의 친구 목록 간의 연관관계를 관계데이터베이스에 저장하는 단계; 및 상기 관계데이터베이스에 기초하여, 상기 복수의 메신저 채널 중 하나인 제1 채널의 제1 친구와, 상기 제1 친구와 연관된, 상기 복수의 메신저 채널 중 다른 하나인 제2 채널의 제2 친구를 결정하는 단계; 를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 의하면,상기 관계데이터베이스에 저장하는 단계는 신규 메신저 채널이 추가되었는지 여부를 판단하는 단계; 및 사용자가 소유한 친구 정보를 기초로 상기 신규 메신저 채널의 친구 목록을 생성하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 관계데이터베이스에 저장하는 단계는 상기 사용자로부터 입력된 메시지를 기초로 상기 사용자의 친구 목록 간의 연관관계를 상기 관계데이터베이스에 저장하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 의하면,상기 사용자가 소유한 친구 정보는 연락처에 저장되어 있는 친구의 이름, 전화번호, 아이디, 이메일, SNS 계정 중 적어도 하나일 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 상기 방법은 상기 사용자로부터 상기 제1 친구와 상기 제2 친구의 연관여부를 확인받는 단계를 더 포함한다.

본 개시의 다른 특징에 의하면, 하나 이상의 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체로서, 하나 이상의 명령어는, 컴퓨터에 위해 실행되는 경우, 컴퓨터로 하여금, 전술한 방법들 중 어느 하나의 방법을 수행하게 하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체가 제공된다.

본 개시의 또 다른 특징에 의하면, 복수의 메신저를 이용하는 사용자간 심리스한 채팅 서비스를 제공하기 위해 관계 데이터베이스를 생성하도록 구성된 대화형 AI 에이전트 시스템으로서, 통신 모듈; 관계 데이터베이스; 및 대화 세션 모니터링/개입 모듈을 포함하는 대화형 AI 에이전트 시스템이 제공된다. 본 개시의 대화형 AI 에이전트 시스템에 의하면, 통신 모듈은 대화 세션 중에 복수 사용자 중 하나 이상의 사용자로부터의 복수의 메신저 중 하나인 제1 메신저 상에서의, 토스봇 친구와 제1 메신저의 친구 목록에 포함된 적어도 하나의 제1 친구를 포함하는 제1 대화방을 통해 사용자의 메시지 입력 - 사용자 입력은 복수 사용자 간에 주고받는 대화 입력이며, 토스봇 친구는 대화형 AI 에이전트 시스템이 온라인 대화 서비스에 참여하도록 하는 매개체임 - 을 수신하도록 구성되고, 관계 데이터베이스는 사용자가 사용하는 복수의 메신저 각각에 대해 사용자의 친구 목록 및 복수의 메신저 각각의 사용자의 친구 목록 간의 연관관계를 저장하도록 구성되며, 대화 세션 모니터링/개입 모듈은, 신규 메신저 채널이 추가되었는지 여부를 판단하고, 관계데이터베이스에 기초하여, 복수의 메신저 중 하나인 제2 메신저를 사용하는, 제1 친구와 연관된 제2 친구를 결정하고, 토스봇 친구로 하여금 제2 메신저 상에서의, 토스봇 친구, 사용자 및 제2 친구를 포함하는 제2 대화방을 통해 메시지를 전달하도록 하도록 구성된다.

본 개시에 의하면, 사용자는, 별도의 프로그램 설치 등의 과정 없이 사용자가 사용하는 복수의 온라인 대화 서비스를 통해서 사용자간 온라인 대화 서비스를 이용할 수 있으며 상대방과 다른 온라인 대화 서비스를 이용하는 경우에도 심리스한 채팅을 이어갈 수 있다.

도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따라, 대화형 AI 에이전트 시스템이 구현될 수 있는 시스템 환경을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 사용자 단말(102)의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다.
도 3은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 대화형 AI 에이전트 서버(108)의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다.
도 4는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 대화형 AI 에이전트 서버(108)에 의해 수행되는, 온라인 대화 서비스 서버(106)를 통한 사용자들간 대화 세션의 모니터링 및 복수의 메신저를 이용하는 사용자간 심리스한 채팅 서비스 제공을 위한 예시적 동작 흐름을 보여주는 흐름도이다.
도 5의 (a) 내지 (d)는, 본 개시의 일 실시예에 따라, 대화형 AI 에이전트 서버(108)가, 온라인 대화 서비스 서버(106)를 통한 사용자들간 대화 세션을 모니터링하고 복수의 온라인 대화 서비스 상에서 심리스한 채팅 서비스를 제공하는 경우의 예시적 대화방을 보여주는 화면이다.
도 6은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 대화형 AI 에이전트 서버(108)에 의해 수행되는, 복수의 메신저를 이용하는 사용자들의 관계 데이터베이스를 생성하기 위한 예시적 동작 흐름을 보여주는 흐름도이다.
도 7은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 대화형 AI 에이전트 서버(108)에 저장되는 사용자들의 관계 데이터베이스의 레코드를 도시한 도면이다.

이하, 첨부 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 관하여 상세히 설명한다. 이하에서는, 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있다고 판단되는 경우, 이미 공지된 기능 및 구성에 관한 구체적인 설명을 생략한다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 어디까지나 본 개시의 일 실시예에 관한 것일 뿐 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님을 알아야 한다.

본 개시에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로 본 개시를 한정하려는 의도에서 사용된 것이 아니다. 예를 들면, 단수로 표현된 구성요소는 문맥상 명백하게 단수만을 의미하지 않는다면 복수의 구성요소를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용되는 "및/또는"이라는 용어는, 열거되는 항목들 중 하나 이상의 항목에 의한 임의의 가능한 모든 조합들을 포괄하는 것임이 이해되어야 한다. 본 개시에서 사용되는 '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 본 개시 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐이고, 이러한 용어의 사용에 의해 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하려는 것은 아니다.

본 개시의 실시예에 있어서 '모듈' 또는 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 기능적 부분을 의미하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 또는 '부'는, 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 또는 '부'를 제외하고는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서에 의해 구현될 수 있다.

본 개시의 실시예에 있어서 '대화형 AI 에이전트 시스템'은, 사용자와의 사이에서 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어를 매개로 한 대화형 인터랙션을 통해, 사용자로부터 입력되는 자연어 입력(예컨대, 자연어로 된 사용자로부터의 명령, 진술, 요청, 질문 등)을 수신 및 해석하여 사용자의 인텐트(intent)를 알아내고 그 알아낸 사용자의 인텐트에 기초하여 필요한 동작 수행, 즉 적절한 대화 응답의 제공 및/또는 태스크의 수행을 제공할 수 있는 임의의 정보 처리 시스템을 지칭할 수 있으며, 특정 형태로 제한되는 것은 아니다.

본 개시의 실시예에 있어서, '대화형 AI 에이전트 시스템'에 의해 제공되는 대화 응답은 시각, 청각 및/또는 촉각 형태(예컨대, 음성, 음향, 텍스트, 비디오, 이미지, 기호, 이모티콘, 하이퍼링크, 애니메이션, 각종 노티스, 모션, 햅틱 피드백 등을 포함할 수 있으며, 이로써 제한되는 것은 아님) 등 다양한 형태로써 제공될 수 있음을 알아야 한다. 본 개시의 실시예에 있어서 '대화형 AI 에이전트 시스템'에 의해 수행되는 태스크는, 예컨대 정보의 검색, 주문, 예약 또는 결제 진행, SMS 메시지 작성, 이메일 작성, 전화 걸기, 사용자 위치 탐색 등을 비롯한 각종 다양한 형태의 태스크(다만, 예시일 뿐이며 이로써 제한되는 것은 아님)를 포함할 수 있다.

덧붙여, 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시에서 명백하게 달리 정의하지 않는 한 과도하게 제한 또는 확장하여 해석되지 않는다는 점을 알아야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 개시의 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.

도 1은, 본 개시의 일 실시예에 따라, 대화형 AI 에이전트 시스템이 구현될 수 있는 시스템 환경(100)을 개략적으로 도시한 도면이다. 도시된 바에 의하면, 시스템 환경(100)은, 복수의 사용자 단말(102), 통신달리 정의되지 않는 한 기술적 또는 과학적인 용어를 포함하여, 본 개시에서 사용되는 모든 용어들은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 의미와 일치하는 망(104), 복수의 온라인 대화 서비스 서버(106), 대화형 AI 에이전트 서버(108), 및 외부 서비스 서버(도시되지 않음)를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 복수의 사용자 단말(102) 각각은 유선 또는 무선 통신 기능을 구비한 임의의 사용자 전자 장치일 수 있다. 사용자 단말(102) 각각은, 예컨대 스마트 폰, 태블릿 PC, 뮤직 플레이어, 스마트 스피커, 데스크탑, 랩탑, PDA, 게임 콘솔, 디지털 TV, 셋탑박스 등을 포함한 다양한 유선 또는 무선 통신 단말일 수 있으며, 특정 형태로 제한되지 않음을 알아야 한다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102) 각각은, 통신망(104)을 통해서, 온라인 대화 서비스 서버(106)와 통신, 즉 필요한 정보를 송수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102) 각각은, 통신망(104) 및 온라인 대화 서비스 서버(106)를 통해, 하나 또는 복수의 다른 사용자 단말(102)과 대화 세션을 수립하고, 수립된 대화 세션을 통해 하나 또는 복수의 다른 사용자 단말(102)과 음성 및/또는 텍스트 방식으로 실시간 대화를 주고 받을 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102) 각각은, 외부로부터 음성 및/또는 텍스트 형태의 사용자 입력을 수신하고, 통신망(104) 및 온라인 대화 서비스 서버(106)를 경유하여 수립된 대화 세션을 통해, 위 사용자 입력을 해당 대화 세션에 참여하는 다른 사용자 단말(102)로 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102) 각각은, 통신망(104)을 통해서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)와 통신, 즉 필요한 정보를 송수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102) 각각은, 통신망(104)을 통해서, 외부 서비스 서버와 통신, 즉 필요한 정보를 송수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102) 각각은, 외부로부터 음성, 텍스트 및/또는 터치 형태의 사용자 입력을 수신할 수 있고, 통신망(104)을 통한 대화형 AI 에이전트 서버(108) 및/또는 외부 서비스 서버와의 통신(및/또는 사용자 단말(102) 내 처리)을 통해 얻어진, 위 사용자 입력에 대응한 동작 결과(예컨대, 특정 대화 응답의 제공 및/또는 특정 태스크의 수행 등)를 사용자에게 제공할 수 있다.

본 개시의 실시예에 있어서, 사용자 입력에 대응한 동작으로서의 태스크 수행은, 예컨대 정보의 검색, 주문, 예약, 또는 결제 진행, SMS 메시지 작성, 이메일 작성, 전화 걸기, 사용자 위치 탐색 등을 비롯한 각종 다양한 형태의 태스크(그러나 이로써 제한되는 것은 아님) 수행을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102) 각각은, 사용자 입력에 대응한 동작 결과로서의 대화 응답을, 시각, 청각 및/또는 촉각 형태(예컨대, 음성, 음향, 텍스트, 비디오, 이미지, 기호, 이모티콘, 하이퍼링크, 애니메이션, 각종 노티스, 모션, 햅틱 피드백 등을 포함할 수 있으며, 이로써 제한되는 것은 아님) 등 다양한 형태로써 사용자에게 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(104)은, 임의의 유선 또는 무선 통신망, 예컨대 TCP/IP 통신망을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(104)은, 예컨대 Wi-Fi망, LAN망, WAN망, 인터넷망 등을 포함할 수 있으며, 본 발명이 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신망(104)은, 예컨대 이더넷, GSM, EDGE(Enhanced Data GSM Environment), CDMA, TDMA, OFDM, 블루투스, VoIP, Wi-MAX, Wibro 기타 임의의 다양한 유선 또는 무선 통신 프로토콜을 이용하여 구현될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 온라인 대화 서비스 서버(106)는, 통신망(104)을 통해 사용자 단말(102)과 통신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 온라인 대화 서비스 서버(106)는, 예컨대 통신망(104)을 통해 사용자 단말(102)로부터 수신된 요청에 따라, 해당 사용자 단말(102)과 하나 또는 복수의 다른 사용자 단말(102) 사이에 대화 세션을 수립하고, 해당 대화 세션에 참여하는 사용자 단말(102)들 간에 실시간 대화가 진행되도록 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 온라인 대화 서비스 서버(106)는, 인스턴트 메신저 서비스 제공 서버일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 온라인 대화 서비스 서버(106)는, 사용자 단말(102)로부터의 요청에 따라 사용자 단말(102)들 간의 대화 세션을 수립할 때, 사용자 선택에 따라 해당 대화 세션에 대해 하나 또는 복수의 대화형 AI 에이전트 시스템을 이용할 것인지 여부를 정할 수 있다(이러한 실시예의 경우, 후술하는 대화형 AI 에이전트 시스템에 의한 대화 세션의 모니터링 및 서비스 제공 등은, 해당 대화 세션의 수립 시에 대화형 AI 에이전트 시스템을 이용하도록 선택된 경우에, 수행될 것이다). 본 개시의 일 실시예에 의하면, 각 사용자 단말(102) 상에서 수신된 음성 및/또는 텍스트 형태의 사용자 입력은, 통신망(104) 및 온라인 대화 서비스 서버(106)를 경유하여 수립된 대화 세션을 통해, 해당 대화 세션에 참여하는 다른 사용자 단말(102)로 전달될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 통신망(104)을 통해 사용자 단말(102)과 통신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 예컨대 통신망(104)을 통해 사용자 단말(102)로부터 음성, 텍스트 및/또는 터치 형태의 사용자 입력을 수신하고, 미리 준비된 지식베이스 모델들에 기초해서 그 수신된 사용자 입력을 처리하여 사용자의 인텐트(intent)를 결정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 예컨대 사용자 인텐트에 부합하는 특정한 대화 응답을 생성하여 사용자 단말(102)로 전송할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 위 결정된 사용자 인텐트에 대응하는 대화 응답을 음성 및/또는 텍스트 형태로써 생성하고, 생성된 응답을, 통신망(104)을 통해, 사용자 단말(102) 및/또는 온라인 대화 서비스 서버(106)로 전달할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)에 의해 생성되는 대화 응답은, 전술한 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어 응답과 함께, 이미지, 비디오, 기호, 이모티콘 등 다른 시각적 요소들이나, 음향 등의 다른 청각적 요소들이나, 기타 다른 촉각적 요소들을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 단말(102) 상에서 수신된 사용자 입력의 형태(예컨대, 음성 입력인지 아니면 텍스트 입력인지)에 따라, 대화형 AI 에이전트 서버(108) 상에서 동일한 형태의 응답이 생성될 수 있으며(예컨대, 음성 입력이 주어진 경우에는 음성 응답이 생성되고 텍스트 입력이 주어진 경우에는 텍스트 응답이 생성됨), 다만 본 발명이 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 사용자 입력의 형태와 무관하게 음성 및/또는 텍스트 형태의 응답이 생성 및 제공될 수 있음을 알아야 한다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 앞서 언급한 바와 같이, 통신망(104)을 통해서 외부 서비스 서버와 통신할 수 있다. 외부 서비스 서버는, 예컨대 각종 온라인 예약 센터 서버, 각종 음식 주문 서비스 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 정보 검색 서버, 각종 결제 대행 서버, 위치 탐색 서버 등일 수 있으며, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)로부터 사용자 단말(102) 및/또는 온라인 대화 서비스 서버(106)로 전달되는, 사용자 인텐트에 기초한 응답은, 예컨대 외부 서비스 서버로부터 검색 및 획득된 데이터 콘텐츠를 포함한 것일 수 있음을 알아야 한다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 예컨대 통신망(104)을 통하여, 복수의 온라인 대화 서비스 서버(106)를 통한 복수의 메신저 상에서 복수의 사용자 단말(102)들 간의 대화 세션을 모니터링하고, 그 대화 세션 상에서 사용자 단말(102)들 간에 송수신되는 각각의 사용자 자연어 입력을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 일 메신저를 통해 사용자 입력을 수신하여 다른 메신저의 대화 세션에 사용자 입력을 전달할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 일 메신저를 통해 사용자 입력을 수신하여 다른 메신저의 대화 세션에 사용자 입력을 전달할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 아무런 응답을 제공하지 않은 채 침묵을 유지하면서 메신저의 이후 대화를 계속하여 모니터링할 수 있다.

본 도면에서는, 대화형 AI 에이전트 서버(108)가 외부 서비스 서버와 통신망(104)을 통해 통신 가능하게 구성된 별도의 물리 서버인 것으로 설명하고 있으나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버는, 예컨대 각종 온라인 예약 센터 서버, 각종 음식 주문 서비스 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 정보 검색 서버, 각종 결제 대행 서버, 위치 탐색 서버, 토스봇 서버 등 각종 서비스 서버의 일부로 포함되어 구성될 수도 있음을 알아야 한다.

도 2는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1에 도시된 사용자 단말(102)의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다. 도시된 바에 의하면, 사용자 단말(102)은, 사용자 입력 수신 모듈(202), 센서 모듈(204), 프로그램 메모리 모듈(206), 프로세싱 모듈(208), 통신 모듈(210), 및 응답 출력 모듈(212)을 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 입력 수신 모듈(202)은, 사용자로부터 다양한 형태의 입력, 예컨대 음성 입력 및/또는 텍스트 입력 등의 자연어 입력(및 부가적으로 터치 입력 등의 다른 형태의 입력)을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 입력 수신 모듈(202)은, 예컨대 마이크로폰 및 오디오 회로를 포함하며, 마이크로폰을 통해 사용자 음성 입력 신호를 획득하고 획득된 신호를 오디오 데이터로 변환할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 입력 수신 모듈(202)은, 예컨대 마우스, 조이스틱, 트랙볼 등의 각종 포인팅 장치, 키보드, 터치패널, 터치스크린, 스타일러스 등 다양한 형태의 입력 장치를 포함할 수 있고, 이들 입력 장치를 통해 사용자로부터 입력된 텍스트 입력 및/또는 터치 입력 신호를 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 입력 수신 모듈(202)에서 수신되는 사용자 입력은, 소정의 태스크 수행, 예컨대 소정의 애플리케이션 실행이나 소정 정보의 검색 등과 연관될 수 있으나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아니다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 센서 모듈(204)은 하나 이상의 서로 다른 유형의 센서를 포함하고, 이들 센서를 통해 사용자 단말(102)의 상태 정보, 예컨대 해당 사용자 단말(102)의 물리적 상태, 소프트웨어 및/또는 하드웨어 상태, 또는 사용자 단말(102)의 주위 환경 상태에 관한 정보 등을 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 센서 모듈(204)은, 예컨대 광 센서를 포함하고, 광 센서를 통해 해당 사용자 단말(102)의 주변 광 상태를 감지할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 센서 모듈(204)은, 예컨대 이동 센서를 포함하고, 이동 센서를 통해 해당 사용자 단말(102)의 이동 상태 여부를 감지할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 센서 모듈(204)은, 예컨대 속도 센서 및 GPS 센서를 포함하고, 이들 센서를 통해 해당 사용자 단말(102)의 위치 및/또는 배향 상태를 감지할 수 있다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 센서 모듈(204)은 온도 센서, 이미지 센서, 압력 센서, 접촉 센서 등을 비롯한 다른 다양한 형태의 센서를 포함할 수 있음을 알아야 한다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로그램 메모리 모듈(206)은, 사용자 단말(102) 상에서 실행될 수 있는 각종 프로그램, 예컨대 각종 애플리케이션 프로그램 및 관련 데이터 등이 저장된 임의의 저장 매체일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로그램 메모리 모듈(206)에는, 예컨대 인스턴트 메시징 애플리케이션, 전화 걸기 애플리케이션, 이메일 애플리케이션, 지도 애플리케이션, 웹 브라우저 애플리케이션, 결제 및/또는 송금 애플리케이션 등을 비롯한 다양한 애플리케이션 프로그램들과 이들 프로그램의 실행과 관련된 데이터들이 저장될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로그램 메모리 모듈(206)은, DRAM, SRAM, DDR RAM, ROM, 자기 디스크, 광 디스크, 플래시 메모리 등 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 메모리를 포함하도록 구성될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로세싱 모듈(208)은, 사용자 단말(102)의 각 컴포넌트 모듈과 통신하고 사용자 단말(102) 상에서 각종 연산을 수행할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로세싱 모듈(208)은, 프로그램 메모리 모듈(206) 상의 각종 애플리케이션 프로그램을 구동 및 실행시킬 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로세싱 모듈(208)은, 필요한 경우, 사용자 입력 수신 모듈(202) 및 센서 모듈(204)에서 획득된 신호를 수신하고, 이들 신호에 관한 적절한 처리를 수행할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 프로세싱 모듈(208)은, 필요한 경우, 통신 모듈(210)을 통해 외부로부터 수신되는 신호에 대해 적절한 처리를 수행할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(210)은, 사용자 단말(102)이 도 1의 통신망(104)을 통하여, 온라인 대화 서비스 서버(106), 대화형 AI 에이전트 서버(108) 및/또는 외부 서비스 서버와 통신할 수 있게 한다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(210)은, 예컨대 사용자 입력 수신 모듈(202) 및 센서 모듈(204) 상에서 획득된 신호가 소정의 프로토콜에 따라 통신망(104)을 통하여 온라인 대화 서비스 서버(106), 대화형 AI 에이전트 서버(108) 및/또는 외부 서비스 서버로 전송되도록 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(210)은, 예컨대 통신망(104)을 통하여 온라인 대화 서비스 서버(106), 대화형 AI 에이전트 서버(108) 및/또는 외부 서비스 서버로부터 수신된 각종 신호, 예컨대 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어 응답을 포함한 응답 신호 또는 각종 제어 신호 등을 수신하고, 소정의 프로토콜에 따라 적절한 처리를 수행할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 응답 출력 모듈(212)은, 사용자 입력에 대응하는 응답을 시각, 청각 및/또는 촉각 등 다양한 형태로써 출력할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 응답 출력 모듈(212)은, 예컨대 LCD, LED, OLED, QLED 등의 기술에 기초한 터치 스크린 등의 각종 디스플레이 장치를 포함하고, 이들 디스플레이 장치를 통해 사용자 입력에 대응하는 시각적 응답, 예컨대 텍스트, 기호, 비디오, 이미지, 하이퍼링크, 애니메이션, 각종 노티스 등을 사용자에게 제시할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 응답 출력 모듈(212)은, 예컨대 스피커 또는 헤드셋을 포함하고, 사용자 입력에 대응하는 청각적 응답, 예컨대 음성 및/또는 음향 응답을 스피커 또는 헤드셋을 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 응답 출력 모듈(212)는 모션/햅틱 피드백 생성부를 포함하고, 이를 통해 촉각적 응답, 예컨대 모션/햅틱 피드백을 사용자에게 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 응답 출력 모듈(212)은, 사용자 입력에 대응하는 텍스트 응답, 음성 응답 및 모션/햅틱 피드백 중 임의의 두 개 이상의 조합을 동시에 제공할 수 있음을 알아야 한다.

도 3은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 도 1의 대화형 AI 에이전트 서버(108)의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다. 도시된 바에 의하면, 대화형 에이전트 서버(108)는, 통신 모듈(302), 음성-텍스트 변환(Speech-To-Text; STT) 모듈(304), 자연어 이해(Natural Language Understanding; NLU) 모듈(306), 대화 이해 지식베이스(308), 사용자 데이터베이스(310), 대화 세션 모니터링/개입부(312), 대화 관리 모듈(314), 대화 생성 모듈(316), 및 음성 합성(Text-To-Speech; TTS) 모듈(318)을 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(302)은, 소정의 유선 또는 무선 통신 프로토콜에 따라, 통신망(104)을 통하여, 대화형 AI 에이전트 서버(108)가 사용자 단말(102), 온라인 대화 서비스 서버(106) 및/또는 외부 서비스 서버와 통신할 수 있게 한다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(302)은, 통신망(104)을 통해, 사용자 단말(102) 및/또는 온라인 대화 서비스 서버(106)로부터 전송되어 온, 사용자 입력(예컨대 터치 입력, 음성 입력 및/또는 텍스트 입력 등을 포함하며, 이로써 제한되지 않음)을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(302)은, 전술한 사용자 입력과 함께 또는 그와 별도로, 통신망(104)을 통해, 사용자 단말(102) 등으로부터 전송되어 온, 사용자 단말(102)의 상태 정보를 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 상태 정보는, 예컨대 전술한 사용자 입력 당시의 해당 사용자 단말(102)에 관련된 여러가지 상태 정보(예컨대, 사용자 단말(102)의 물리적 상태, 사용자 단말(102)의 소프트웨어 및/또는 하드웨어 상태, 사용자 단말(102) 주위의 환경 상태 정보 등)일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 통신 모듈(302)은, 또한, 위 수신된 사용자 입력에 대응하여 대화형 AI 에이전트 서버(108)에서 생성된 대화 응답(예컨대, 음성 및/또는 텍스트 형태의 자연어 대화 응답 등) 및/또는 제어 신호를, 통신망(104)을 통해, 사용자 단말(102) 및/또는 온라인 대화 서비스 서버(106)로 전달하기 위해 필요한 적절한 조치를 수행할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, STT 모듈(304)은, 통신 모듈(302)을 통해 수신된 사용자 입력 중 음성 입력을 수신하고, 수신된 음성 입력을 패턴 매칭 등에 기초하여 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, STT 모듈(304)은, 사용자의 음성 입력으로부터 특징을 추출하여 특징 벡터열을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, STT 모듈(304)은, DTW(Dynamic Time Warping) 방식이나 HMM 모델(Hidden Markov Model), GMM 모델(Gaussian-Mixture Mode), 딥 신경망 모델, n-gram 모델 등의 다양한 통계적 모델에 기초하여, 텍스트 인식 결과, 예컨대 단어들의 시퀀스를 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, STT 모듈(304)은, 수신된 음성 입력을 패턴 매칭에 기초하여 텍스트 데이터로 변환할 때, 후술하는 사용자 데이터베이스(310)의 각 사용자 데이터를 참조할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 통신 모듈(302) 또는 STT 모듈(304)로부터 텍스트 입력을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)에서 수신되는 텍스트 입력은, 예컨대 통신 모듈(302)에서 통신망(104)을 통하여 사용자 단말(102) 및/또는 온라인 대화 서비스 서버(106)로부터 수신되었던 사용자 텍스트 입력, 또는 통신 모듈(302)에서 수신된 사용자 음성 입력으로부터 STT 모듈(304)에서 생성된 텍스트 인식 결과, 예컨대 단어들의 시퀀스일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 텍스트 입력을 수신하는 것과 함께 또는 그 이후에, 해당 사용자 입력과 연관된 상태 정보, 예컨대 해당 사용자 입력 당시의 사용자 단말(102)의 상태 정보 등을 수신할 수 있다. 전술한 바와 같이, 상태 정보는, 예컨대 사용자 단말(102)에서 사용자 음성 입력 및/또는 텍스트 입력 당시의 해당 사용자 단말(102)에 관련된 여러가지 상태 정보(예컨대, 사용자 단말(102)의 물리적 상태, 소프트웨어 및/또는 하드웨어 상태, 사용자 단말(102) 주위의 환경 상태 정보 등)일 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 후술하는 대화 이해 지식베이스(308)에 기초하여, 위 수신된 텍스트 입력을 하나 이상의 사용자 인텐트(intent)에 대응시킬 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 여기서 사용자 인텐트는, 그 사용자 인텐트에 따라 대화형 AI 에이전트 서버(108)에 의해 이해되고 수행될 수 있는 일련의 동작(들)과 연관될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 수신된 텍스트 입력을 하나 이상의 사용자 인텐트에 대응시킴에 있어서 전술한 상태 정보를 참조할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 수신된 텍스트 입력을 하나 이상의 사용자 인텐트에 대응시킴에 있어서 후술하는 사용자 데이터베이스(310)의 각 사용자 데이터를 참조할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 지식베이스(308)는, 예컨대 미리 정의된 온톨로지 모델을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 온톨로지 모델은, 예컨대 노드들 간의 계층 구조로 표현될 수 있는데, 각 노드는 사용자의 인텐트에 대응한 "인텐트" 노드 또는 "인텐트" 노드에 링크된 하위 "속성" 노드 중 하나일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 온톨로지 모델은, 노드의 추가나 삭제, 또는 노드 간의 관계의 수정 등에 의해 동적으로 변경될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 지식베이스(308)는, 예컨대 대화형 AI 에이전트 시스템이 이해하고 그에 대응한 동작을 수행할 수 있는 모든 인텐트들에 각각 대응하는 도메인들을 포함하도록 구성될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 온톨로지 모델 내의 각 도메인의 인텐트 노드 및 속성 노드들은, 그에 대응하는 사용자 인텐트 또는 속성들에 관련된 단어들 및/또는 구절들과 각각 연관될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 이해 지식베이스(308)은, 온톨로지 모델을, 계층 구조의 노드들과, 각 노드 별로 연관된 단어들 및/또는 구절들의 집합으로 구성된, 예컨대 어휘 사전 형태(구체적으로 도시되지 않음)로 구현할 수 있고, NLU 모듈(306)은 이와 같이 어휘 사전 형태로 구현된 온톨로지 모델에 기초하여 사용자 인텐트를 결정할 수 있다. 예컨대, 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 텍스트 입력 또는 단어들의 시퀀스를 수신하면, 그 시퀀스 내의 각 단어들이 온톨로지 모델 내의 어떤 도메인의 어떤 노드들에 연관되는지 결정할 수 있고, 그러한 결정에 기초하여 대응하는 도메인, 즉 사용자 인텐트를 결정할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 데이터베이스(310)는, 각 사용자별 데이터를 저장 및 관리하는 데이터베이스일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 데이터베이스(310)에 포함되는 각 사용자별 데이터는, 예컨대 각 사용자별로 해당 사용자의 이전 대화/거동 기록, 해당 사용자를 위한 이전의 주문 또는 예약 기록(예컨대, 이전 주문 또는 예약 업체/품목 정보, 이전 주문 상품이나 음식의 배송 주소 정보, 해당 사용자에 의하여 입력된 결제 정보 등 이전에 행해진 주문 또는 예약에 관련된 각종 기록), 사용자의 발음 특징 정보, 사용자 어휘 선호도, 사용자의 소재지, 설정 언어, 연락처/친구 목록, 기타 다양한 사용자 정보를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 사용자 데이터베이스(310)는, 각 사용자별 온라인 대화 서비스의 친구 목록 데이터 및 온라인 대화 서비스의 친구 목록간의 관계 데이터를 저장 및 관리하는 관계데이터베이스를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 연락처 정보는 친구의 이름, 전화번호, 아이디, 이메일, SNS 계정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 관계데이터베이스에 포함된 사용자별 친구 목록 데이터 및 친구 목록간의 관계 데이터는, 예컨대 각 온라인 대화 서비스 별로 친구의 식별자(ID) 목록, 및 온라인 대화 서비스 간의 식별자 관계 정보를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 전술한 바와 같이, STT 모듈(304)은, 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 때 사용자 데이터베이스(310)의 각 사용자 데이터, 예컨대 각 사용자별 발음 특징을 참조함으로써, 보다 정확한 텍스트 데이터를 얻을 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, NLU 모듈(306)은, 사용자 인텐트를 결정할 때 사용자 데이터베이스(310)의 각 사용자 데이터, 예컨대 각 사용자별 특징이나 맥락을 참조함으로써, 보다 정확한 사용자 인텐트 결정을 할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 후술하는 바와 같이, 대화 생성 모듈(316)은, 대화 응답의 생성시, 사용자 데이터베이스(310)의 사용자 데이터를 참조할 수 있다.

본 도면에서는, 각 사용자별 데이터를 저장 및 관리하는 사용자 데이터베이스(310)가 대화형 AI 에이전트 서버(108)에 배치되는 것으로 도시되어 있으나, 본 발명이 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 각 사용자별 특징적 데이터를 저장 및 관리하는 사용자 데이터베이스(310)는, 예컨대 사용자 단말(102)에 존재할 수도 있고, 사용자 단말(102) 및 대화형 AI 에이전트 서버(108)에 분산되어 배치될 수도 있음을 알아야 한다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 세션 모니터링/개입부(312)는, 온라인 대화 서비스 서버(106)를 통해 복수의 사용자 단말(102)들 간에 수립된 대화 세션 상의 각 대화 항목, 즉 각 사용자 입력을 모니터링할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 세션 모니터링/개입부(312)는, 온라인 대화 서비스 서버(106)를 통한 복수의 사용자 단말(102)들 간의 대화 세션 상에서, 각 사용자 단말(102)로부터의 대화 항목, 즉 각 사용자 입력에 기초하여, NLU 모듈(306)로부터 획득된 각 대응하는 사용자 인텐트를 결정할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 세션 모니터링/개입부(312)는, 사용자 인텐트에 기초하고, 소정의 기준에 따라, 대화형 AI 에이전트 서버(108)가 해당 대화 세션에 개입해야 할 상황인지 여부를 결정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 예컨대 복수의 사용자 단말(102)들 간의 대화 세션 상에서 획득된 하나 이상의 사용자 입력에 대응하는 하나 이상의 사용자 인텐트가 그 사용자 단말(102)에서 사용하는 온라인 대화 서비스를 통해 상대방 단말로 대화 메시지를 전달하는 것인 경우, 해당 대화 세션에 개입하여 필요한 서비스를 제공해야 하는 것으로 미리 정해 둘 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 예컨대 복수의 사용자 단말(102)들 간의 대화 세션 상에서 획득된 하나 이상의 사용자 입력에 대응하는 하나 이상의 사용자 인텐트가 그 사용자 단말(102)들 모두 또는 일부를 위한 소정의 주문 또는 예약의 실행을 희망하는 것인 경우(그러나, 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님), 해당 대화 세션에 개입하여 필요한 서비스를 제공해야 하는 것으로 미리 정해 둘 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 세션 모니터링/개입부(312)는, 사용자 인텐트에 기초하여 대화형 AI 에이전트 서버(108)가 대화 세션에 개입해야 하는 것으로 결정한 경우, 후술하는 대화 관리 모듈(314) 및 대화 생성 모듈(316) 등에 의해 생성된 대화 응답 등이 온라인 대화 서비스 서버(106)를 통한 해당 대화 세션 상에서 제공되도록 할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 관리 모듈(314)은, NLU 모듈(306)에 의해 결정된 사용자 인텐트에 따라, 그에 대응하는 일련의 동작 흐름을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 관리 모듈(314)은, 소정의 대화 흐름 관리 모델에 기초하여, 예컨대 NLU 모듈(306)로부터 수신된 사용자 인텐트에 대응하여 어떠한 동작, 예컨대 어떠한 대화 진행 및/또는 태스크 수행을 행하여야 할지를 결정하고, 그에 따른 세부 동작 흐름을 생성할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 생성 모듈(316)은, 대화 관리 모듈(314) 에 의하여 생성된 대화 흐름에 기초하여 사용자에게 제공될 대화 응답을 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 대화 생성 모듈(316)은, 대화 응답의 생성에 있어서, 전술한 사용자 데이터베이스(310)의 사용자 데이터(예컨대, 해당 사용자의 이전 대화/거동 기록, 해당 사용자를 위한 이전의 주문 또는 예약 기록, 사용자의 발음 특징 정보, 사용자 어휘 선호도, 사용자의 소재지, 설정 언어, 연락처/친구 목록, 기타 다양한 사용자 특징적 정보 등)를 참조할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 의하면, TTS 모듈(318)은, 대화 생성 모듈(316)에 의해 사용자 단말(102)로 전송되도록 생성된 대화 응답을 수신할 수 있다. TTS 모듈(318)에서 수신되는 대화 응답은 텍스트 형태를 갖는 자연어 또는 단어들의 시퀀스일 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, TTS 모듈(318)은, 다양한 형태의 알고리즘에 따라, 위 수신된 텍스트 형태의 입력을 음성 형태로 변환할 수 있다.

도 1 내지 3을 참조하여 전술한 본 개시의 실시예에서는, 대화형 AI 에이전트 시스템이 사용자 단말(102)과 대화형 AI 에이전트 서버(108)가 클라이언트-서버 모델, 특히 클라이언트는 오로지 사용자 입출력 기능만을 제공하고 그 외 대화형 AI 에이전트 시스템의 다른 모든 기능들이 서버에 위임된, 소위 "씬 클라이언트-서버 모델"에 기초하여 구현된 것과 같이 설명되어 있으나, 본 발명이 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 시스템은 그 기능들이 사용자 단말과 서버 사이에 분배되어 구현될 수 있고, 또는 그와 달리 사용자 단말 상에 설치된 독립형 애플리케이션으로 구현될 수도 있음을 알아야 한다. 또한, 본 개시의 일 실시예에 따라 대화형 AI 에이전트 시스템이 그 기능들을 사용자 단말과 서버 사이에 분배하여 구현하는 경우, 클라이언트와 서버 사이의 대화형 AI 에이전트 시스템의 각 기능의 분배는 실시예마다 달리 구현될 수 있음을 알아야 한다. 또한, 도 1 내지 3을 참조하여 전술한 본 개시의 실시예에서는, 편의상 특정 모듈이 소정의 동작들을 수행하는 것처럼 설명되었으나, 본 발명이 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면, 위 설명에서 어느 특정 모듈에 의해 수행되는 것과 같이 설명된 동작들이, 그와 다른 별개의 모듈에 의해 각각 수행될 수 있음을 알아야 한다.

도 4는, 본 개시의 일 실시예에 따른, 대화형 AI 에이전트 서버(108)에 의해 수행되는, 온라인 대화 서비스 서버(106)를 통한 사용자들간 대화 세션의 모니터링 및 복수의 메신저를 이용하는 사용자간 심리스한 채팅 서비스 제공을 위한 예시적 동작 흐름을 보여주는 흐름도이다. 이하, 도 4 를 참조하여, 본 개시의 일 실시예에 의한 대화형 AI 에이전트 서버(108)의 예시적 동작 흐름을 설명하기로 한다.

우선, 도 4를 참조하면, 단계(402)에서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 복수의 온라인 대화 서비스 서버(106)를 통하여 복수의 사용자 단말(102)간에 수립된 대화 세션 상에서, 각 사용자 단말(102)로부터 입력되는 각 사용자 입력을 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 수신되는 사용자 입력은 각 대응 사용자 단말(102) 상에서 수신된 텍스트 및/또는 음성 입력일 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 사용자 단말(102)과 동일하게 온라인 대화 서비스 서버(106)가 제공하는 온라인 대화 서비스에 참여하는 하나의 참여자로서(예컨대 토스봇 친구) 대화방에 존재할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 복수의 온라인 대화 서비스 서버(106) 중 하나가 제공하는 서비스인 제1 메신저상에서 제1 대화방에 참여한 토스봇 친구를 매개로 하여 제1 대화방의 참여자인 사용자의 사용자 단말(102)로부터 입력된 메시지를 수신할 수 있다.

단계(404)에서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 복수의 온라인 대화 서비스 서버(106) 중 다른 하나가 제공하는 메신저 중 하나인 제2 메신저상에서, 제1 친구와 연관된 제2 친구를 관계데이터베이스에 기초하여 결정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 관계데이터베이스는 복수의 온라인 대화 서비스 서버(106)에서 각각 제공하는 온라인 대화 서비스 상의 회원정보와 복수의 온라인 대화 서비스 서버(106) 간의 회원정보의 관계를 저장하는 데이터베이스일 수 있다. 관계데이터베이스에 관한 보다 상세한 설명은 후술한다.

단계(406)에서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 제2 메신저 상에 토스봇 친구, 사용자 및 제2 친구를 포함하는 제2 대화방이 있는지를 판정한다.

단계(408)에서, 제2 메신저 상에 제2 대화방이 없는 경우, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 토스봇 친구로 하여금 제2 메신저 상에서 사용자와 제2 친구를 초대하여 제2 대화창을 생성하도록 할 수 있다. 제2 메신저 상에 제2 대화방이 있는 경우, 단계(408)은 생략될 수 있다.

단계(410)에서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 토스봇 친구로 하여금 제2 메신저 상의 제2 대화방에 단계(402)에서 획득된 사용자의 입력을 기초로 메시지를 입력하도록 할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 있어서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 사용자의 입력에 사용자의 식별자를 추가할 수 있다. 예컨대, 사용자가 입력한 메시지가 "잘 지내?"인 경우, 사용자의 식별자, 예컨대 아이디 등을 추가하여 "B 님: 잘 지내?"라는 메시지를 제2 대화방에 입력할 수 있다.

도 5의 (a) 내지 (d)는, 본 개시의 일 실시예에 따라, 대화형 AI 에이전트 서버(108)가, 온라인 대화 서비스 서버(106)를 통한 사용자들간 대화 세션에 개입하여 복수의 메신저를 이용하는 사용자간 심리스한 채팅 서비스를 제공하는 경우의 예시적 대화방을 보여주는 화면이다. 본 발명의 일 실시예에서, 복수의 메신저는 동종 또는 이종의 메신저일 수 있다.

도 5의 (a)는 대화방에 참여한 사용자들이 동종 메신저(이하, 제1 메신저)를 사용하는 경우, 사용자들이 사용하고 있는 제1 메신저의 화면을 도시한 도면이고, 도 5의 (b)는 대화방에 참여한 사용자들이 동종 메신저(이하, 제1 메신저)를 사용하는 경우 사용자들이 사용하고 있지 않은 제2의 메신저의 화면을 도시한 도면이다.

도 5의 (a)에 도시된 바와 같이, 사용자들이 동종 메신저(제1 메신저)를 사용하는 경우, 제1 메신저 상에서 사용자들의 입력이 이루어지기 때문에 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 아무런 응답을 제공하지 않은 채 침묵을 유지하면서 이후 대화를 계속하여 모니터링할 수 있다.

도 5의 (b)에 도시된 바와 같이, 제2 메신저 상에서는 사용자들의 입력이 이루어지지 않기 때문에 대화형 AI 에이전트 서버(108)가 토스봇 친구를 통해 제1 메신저에서 이뤄지는 대화를 모니터링하여 제2 메신저에 입력할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 있어서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 사용자의 입력에 사용자의 식별자를 추가할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라, 사용자가 제2메신저를 사용하지 않는 경우, 토스봇 친구는 사용자가 제1 메신저를 사용하여 입력한 내용을 사용자의 식별자와 함께 제2 메신저의 화면에 표시할 수 있다.

이와 같이 동작함으로써 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 사용자가 복수의 메신저를 사용하는 경우에도 사용자에게 심리스한 채팅 서비스를 제공할 수 있다. 예컨대 A사용자와 B사용자가 카톡 메신저를 통해서 대화하고 이후 페이스북 메신저를 통해서 대화하는 경우, 페이스북 메신저에서도 이전에 카톡 메신저를 통해 대화한 대화 로그를 제공할 수 있다.

도 5의 (c) 및 도 5의 (d)는, 본 발명의 일 실시예에 따라 대화방에 참여한 사용자들이 이종의 메신저를 사용하는 경우 각각의 메신저의 대화방 화면을 도시한 도면이다.

도 5의 (c)는 본 발명의 일 실시예에 따라 제1 메신저를 사용하여 메시지를 입력하는 사용자 단말(102: B)의 대화방 화면을 도시하는 도면이다. 도시된 바와 같이, 대화방에는 사용자 단말(102: B)의 사용자인 사용자 B를 포함하여 사용자 A와 토스봇 친구가 참여하고 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라, 사용자 단말(102: B)의 제1 메신저 화면은 사용자 단말(102: B)로부터 메시지를 입력받아 메시지 내용을 화면에 표시할 수 있다.

도 5의 (d)는 본 발명의 일 실시예에 따라 제2 메신저를 사용하는 사용자 단말(102: A)의 대화방 화면을 도시하는 도면이다. 도시된 바와 같이, 대화방에는 사용자 단말(102: A)의 사용자인 사용자 A를 포함하여, 사용자 B와 토스봇 친구가 참여하고 있다. 본 발명의 일 실시예에 따라, 사용자 단말(102: A)의 제2 메신저 화면은 제1 메신저의 제1 대화창에 사용자 B가 입력한 메시지 내용을 토스봇 친구를 통해 제2 메신저의 제2 대화창에 표시할 수 있다. 도 5의 (c) 및 (d)에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 있어서 제1 메신저의 제1 대화창에 입력된 메시지를 제2 메신저의 제2 대화창에 표시하는 경우 메시지와 메시지를 입력한 사용자의 식별자를 함께 표시할 수 있다.

도 6은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 대화형 AI 에이전트 서버(108)에 의해 수행되는, 복수의 메신저를 이용하는 사용자들의 관계 데이터베이스를 생성하기 위한 예시적 동작 흐름을 보여주는 흐름도이다.

단계(S602)에서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 사용자 단말(102)이 새로운 메신저 채널을 추가하였는지 여부를 판정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 사용자 단말(102)로부터 새로운 메신저 채널을 통해 친구 초대 입력을 수신하면 사용자 단말(102)에 신규 메신저 채널이 추가되었다고 판단할 수 있다. 예컨대, 대화형 AI 에이전트 서버(108)가 사용자 단말(102)과 동일하게 온라인 대화 서비스 서버(106)가 제공하는 온라인 대화 서비스에 참여하는 하나의 참여자로서 친구 목록 상의 친구로서 존재할 수 있고, 본 발명의 일 실시예에서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 복수의 온라인 대화 서비스 서버(106)를 통하여 각 사용자 단말(102)로부터 입력되는 각 사용자 입력을 수신할 수 있는데, 대화형 AI 에이전트 서버(108)가 사용자 단말(102)로부터 친구 초대 입력을 수신하면 사용자 단말(102)에 신규 메신저 채널이 추가되었다고 판단할 수 있다. 예컨대, 사용자 단말(102)에 신규 메신저 채널 프로그램이 설치되면 해당 메신저 채널 프로그램에서 사용자 단말(102) 내의 정보를 통해 대화형 AI 에이전트 서버(108)에 친구 초대 입력을 전달함으로써 대화형 AI 에이전트 서버(108)가 사용자 단말(102)에 신규 메신저 채널이 추가되었다고 판단할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 의하면, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 사용자 단말(102)에서 새로운 메신저 채널 프로그램이 설치되었다는 알람을 수신하면 사용자 단말(102)에 신규 메신저 채널이 추가되었다고 판단할 수 있다.

단계(S604)에서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 사용자가 소유한 친구 정보 기초로 신규 메신저 채널의 친구 리스트를 생성할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 있어서, 친구 정보는 사용자 단말(102) 또는 클라우드 서버 등에 저장된 연락처 정보일 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 친구 정보는 친구의 이름, 전화번호, 아이디, 이메일, SNS 계정 중 적어도 하나일 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 있어서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 사용자 단말(102)로부터 입력된 메시지를 기초로 관계데이터베이스를 생성할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 회원정보 레코드는 온라인 대화 서비스 서버(106)에서 제공하는 온라인 대화 서비스의 대화방으로 통해 사용자 단말(102)로부터 입력될 수 있다. 예컨대 카카오톡 메신저의 대화방에 참여한 제1 친구가 다른 온라인 대화 서비스, 예컨대 페이스북 메신저에서는 어떤 아이디를 사용하는지에 대한 정보를 사용자 단말(102)로부터 입력받을 수 있다. 예컨대, 사용자는 카카오톡 메신저의 토스봇 친구 및 제1 친구가 참여한 제1 대화방에서 "페이스북 메신저 hongildong에게 전달해줘"와 같이 연결관계를 제공할 수 있다. 본 발명의 당업자는 관계데이터베이스를 구축하는 다양한 예시 및 그 변형에 대해서 잘 알 수 있을 것이므로 이하 설명은 생략한다.

단계(S606)에서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 선택적으로 사용자 입력을 기초로 생성한 친구 리스트에 대한 확인을 진행할 수 있다. 예컨대, 알람창 또는 확인창을 통해 친구 리스트가 정확한지에 대한 입력을 수신할 수 있다.

도 7은, 본 개시의 일 실시예에 따른, 대화형 AI 에이전트 서버(108)에서 관리하는 사용자들의 관계 데이터베이스의 레코드를 도시한 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 레코드에는 복수의 온라인 대화 서비스에 각각에 가입한 회원정보와 그들간의 관계 정보가 저장될 수 있다. 예컨대, 레코드에는 식별자 홍길동에 대해서 메신저 채널 1 내지 3의 각각에 회원정보로서 메신저 채널 1(홍길동: 이름), 메신저 채널 2(angel@korea.com: 이메일), 메신저 채널 3(Kildong Hong: 영문 이름) 정보가 각각 저장되어 있을 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 메신저 채널 각각은 사용자 정보로서 이름, 전화번호, 아이디, 이메일, SNS 계정 중 적어도 하나를 저장할 수 있으며, 특정 메신저 채널은 특정 양식의 사용자 정보를 규칙으로 할 수 있다. 예컨대, 메신저 채널 1은 사용자의 영문 또는 국문 이름을 사용자 정보로 사용하며, 메신저 채널 2는 사용자의 이메일 주소를 사용자 정보로 사용한다. 본 발명의 다른 실시예에서 메신저 채널은 다양한 양식의 사용자 정보를 사용할 수 있다. 예컨대, 메신저 채널 3은 사용자 정보로서 영문이름, 사용자 별명, 전화번호,이메일 주소 중 하나를 사용할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 있어서, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 하나의 식별자에 대해서 각각의 메신저 채널의 아이디를 동일한 행의 각 열에 저장하여, 특정 메신저 채널의 아이디를 검색할 수 있다. 예컨대, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는 목록 번호 3번에 저장된 식별자의 메신저 채널 X의 ID는 (ch X:003) 값을 참조할 수 있다.

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본 명세서에서는, 주로, 대화형 AI 에이전트 서버(108)가, 특별한 입력 없이, 사용자간 대화 세션에 개입하는 것으로 설명되어 있으나 본 발명이 이로써 제한되는 것은 아님을 알아야 한다. 본 개시의 다른 실시예에 의하면 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 사용자가, 대화 세션 중에 소정의 이름(예컨대, 해당 대화형 AI 에이전트를 지칭하는 것으로 미리 정해진 이름)을 부르는 경우에 비로소 그 대화 세션에 개입하여 심리스한 온라인 대화 서비스를 제공할 수 있다. 다만, 이 경우에도, 대화형 AI 에이전트 서버(108)는, 해당 대화 세션의 각 사용자 입력에 대한 모니터링을 지속하여 수행해왔으므로, 단순히 사용자의 호출에 의해 대화 세션으로의 개입의 최종 확인을 받는다는 의미일 뿐, 사용자가 대화형 AI 에이전트 서버(108)에게 다시 명시적으로 원하는 서비스를 요청할 필요는 없음을 알아야 한다.

본 명세서에서는, 주로 화면을 통해 대화 세션의 대화 내용이 제시되는 인스턴트 메시지를 중심으로 설명되었으나, 본 발명이 이로써 제한되는 것은 아니다. 본 발명의 대화 세션은, 예컨대 지능형 스피커 등을 통한 사용자 간 실시간 음성 대화에 기초한 것일 수도 있음을 알아야 한다.

당업자라면 알 수 있듯이, 본 발명이 본 명세서에 기술된 예시에 한정되는 것이 아니라 본 발명의 범주를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형, 재구성 및 대체될 수 있다. 본 명세서에 기술된 다양한 기술들은 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합에 의해 구현될 수 있음을 알아야 한다.

본 개시의 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터 프로세서 등에 의해 판독 가능한 저장 매체, 예컨대 EPROM, EEPROM, 플래시 메모리장치와 같은 비휘발성 메모리, 내장형 하드 디스크와 착탈식 디스크 같은 자기 디스크, 광자기 디스크, 및 CDROM 디스크 등을 포함한 다양한 유형의 저장 매체에 저장된 형태로 구현될 수 있다. 또한, 프로그램 코드(들)는 어셈블리어나 기계어로 구현될 수 있다. 본 발명의 진정한 사상 및 범주에 속하는 모든 변형 및 변경을 이하의 특허청구범위에 의해 모두 포괄하고자 한다.

Claims (7)

1. 대화형 AI 에이전트 시스템에 의해 제공되는, 복수의 메신저를 이용하는 사용자간 심리스한 채팅 서비스를 제공하기 위해 관계 데이터베이스를 생성하는 방법으로서,
   사용자가 사용하는 복수의 메신저 채널 각각에 대해 상기 사용자의 친구 목록 및 상기 복수의 메신저 채널 각각의 상기 사용자의 친구 목록 간의 연관관계를 관계데이터베이스에 저장하는 단계 - 상기 연관관계는 하나의 식별자에 대해서 상기 복수의 메신저 채널 각각의 사용자 정보이며, 상기 사용자 정보는 이름, 전화번호, 아이디, 이메일, SNS 계정 중 적어도 하나임 -; 및
   상기 관계데이터베이스에 기초하여, 상기 복수의 메신저 채널 중 하나인 제1 채널의 제1 친구와, 상기 제1 친구와 연관된, 상기 복수의 메신저 채널 중 다른 하나인 제2 채널의 제2 친구를 결정하는 단계;
   상기 관계데이터베이스에 저장하는 단계는
   신규 메신저 채널이 추가되었는지 여부를 판단하는 단계; 및
   사용자가 소유한 친구 정보를 기초로 상기 신규 메신저 채널의 친구 목록을 생성하는 단계
   를 포함하는, 관계 데이터베이스를 생성하는 방법.
2. 삭제
3. 대화형 AI 에이전트 시스템에 의해 제공되는, 복수의 메신저를 이용하는 사용자간 심리스한 채팅 서비스를 제공하기 위해 관계 데이터베이스를 생성하는 방법으로서,
   사용자가 사용하는 복수의 메신저 채널 각각에 대해 상기 사용자의 친구 목록 및 상기 복수의 메신저 채널 각각의 상기 사용자의 친구 목록 간의 연관관계를 관계데이터베이스에 저장하는 단계 - 상기 연관관계는 하나의 식별자에 대해서 상기 복수의 메신저 채널 각각의 사용자 정보이며, 상기 사용자 정보는 이름, 전화번호, 아이디, 이메일, SNS 계정 중 적어도 하나임 -; 및
   상기 관계데이터베이스에 기초하여, 상기 복수의 메신저 채널 중 하나인 제1 채널의 제1 친구와, 상기 제1 친구와 연관된, 상기 복수의 메신저 채널 중 다른 하나인 제2 채널의 제2 친구를 결정하는 단계;
   상기 관계데이터베이스에 저장하는 단계는
   상기 사용자로부터 입력된 메시지를 기초로 상기 사용자의 친구 목록 간의 연관관계를 상기 관계데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는, 관계 데이터베이스를 생성하는 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 사용자가 소유한 친구 정보는 연락처에 저장되어 있는 친구의 이름, 전화번호, 아이디, 이메일, SNS 계정 중 적어도 하나인, 관계 데이터베이스를 생성하는 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 방법은 상기 사용자로부터 상기 제1 친구와 상기 제2 친구의 연관여부를 확인받는 단계를 더 포함하는, 관계 데이터베이스를 생성하는 방법.
6. 하나 이상의 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체로서,
   상기 하나 이상의 명령어는, 컴퓨터에 위해 실행되는 경우, 상기 컴퓨터로 하여금, 제1항 및 제3항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
7. 복수의 메신저를 이용하는 사용자간 심리스한 채팅 서비스를 제공하는 관계 데이터베이스를 생성하도록 구성된 대화형 AI 에이전트 시스템으로서,
   통신 모듈;
   관계데이터베이스; 및
   대화 세션 모니터링/개입 모듈
   을 포함하고,
   상기 통신 모듈은 상기 대화 세션 중에 상기 복수 사용자 중 하나 이상의 사용자로부터의 상기 복수의 메신저 채널 중 하나인 제1 메신저 채널 상에서의, 토스봇 친구와 상기 제1 메신저 채널의 친구 목록에 포함된 적어도 하나의 제1 친구를 포함하는 제1 대화방을 통해 상기 사용자의 메시지 입력 - 상기 사용자의 메시지 입력은 상기 복수 사용자 간에 주고받는 대화 입력이며, 상기 토스봇 친구는 상기 대화형 AI 에이전트 시스템이 온라인 대화 서비스에 참여하도록 하는 매개체임 - 을 수신하도록 구성되고,
   상기 관계데이터베이스는 상기 사용자가 사용하는 복수의 메신저 채널 각각에 대해 상기 사용자의 친구 목록 및 상기 복수의 메신저 채널 각각의 상기 사용자의 친구 목록 간의 연관관계를 저장하도록 구성되며
   상기 대화 세션 모니터링/개입 모듈은,
   신규 메신저 채널이 추가되었는지 여부를 판단하고,
   상기 관계데이터베이스에 기초하여, 상기 복수의 메신저 채널 중 하나인 제1 채널의 제1 친구와, 상기 제1 친구와 연관된, 상기 복수의 메신저 채널 중 다른 하나인 제2 채널의 제2 친구를 결정하고, 상기 토스봇 친구로 하여금 상기 제2 채널을 통해서, 상기 토스봇 친구, 상기 사용자 및 제2 친구를 포함하는 제2 대화방에 상기 메시지를 전달하도록 하도록 구성되는
   대화형 AI 에이전트 시스템.

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