KR102059419B1 - 챗봇 스토어 플랫폼 및 그 운영 방법 - Google Patents
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Abstract
챗봇 스토어 플랫폼 및 그 운영 방법이 제공된다. 상기 챗봇 스토어 플랫폼은, 등록된 챗봇, 상기 챗봇을 소정의 웹 또는 앱 서비스와 연계하기 위한 API를 제공하는 API 인터페이스부, 사용자의 정보를 저장하고 관리하는 사용자 데이터베이스, 상기 챗봇의 정보를 저장하고 관리하는 챗봇 데이터베이스, 챗봇 트레이너-챗봇을 학습시키는 사람-의 정보를 저장하고 관리하는 트레이너 데이터베이스, 및 상기 사용자의 상기 챗봇의 이용에 따른 수익을 정산하고, 상기 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너에게 상기 수익을 배분하는 수익 정산부를 포함하고, 상기 수익 정산부는, 상기 챗봇이 복수의 트레이너에 의해서 트레이닝된 경우, 상기 챗봇의 응답 메시지와 관련된 챗봇 트레이너를 조회하고, 상기 조회된 챗봇 트레이너에게 상기 응답 메시지와 관련된 수익을 배분한다.
Description
본 발명은 챗봇에 관한 것으로, 보다 상세하게는 챗봇 스토어 플랫폼 및 그 운영 방법에 관한 것이다.
챗봇(chatbot)은 음성 또는 문자를 이용하여 대화를 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램이다. 챗봇은 토크봇(talkbot), 채터봇(chatterbot), 또는 단순하게 봇(bot) 등으로 불리우기도 한다. 챗봇은 메신저 서비스와 같은 대화형 인터페이스 시스템 내에서 고객 서비스(customer service) 또는 정보 획득 등을 포함하는 각종 목적으로 이용될 수 있다. 일부 챗봇은 메시지 내의 키워드를 스캔하고, 데이터베이스 내에서 스캔된 키워드와 매칭된 응답을 검색하고, 검색된 응답을 제공하는 방식으로 수행된다. 다른 일부 챗봇은 보다 정교한 자연어 처리 시스템을 이용하여 수행된다. 자연어 처리는 사람의 언어를 형태 분석, 의미 분석, 대화 분석 등을 통하여 컴퓨터 시스템이 처리하는 것으로서, 보다 자연스러운 대화가 가능하게 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 챗봇 스토어 플랫폼을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 챗봇 스토어 플랫폼의 운영 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 챗봇 스토어 플랫폼은 등록된 챗봇, 상기 챗봇을 소정의 웹 또는 앱 서비스와 연계하기 위한 API를 제공하는 API 인터페이스부, 사용자의 정보를 저장하고 관리하는 사용자 데이터베이스, 상기 챗봇의 정보를 저장하고 관리하는 챗봇 데이터베이스, 챗봇 트레이너-챗봇을 학습시키는 사람-의 정보를 저장하고 관리하는 트레이너 데이터베이스, 및 상기 사용자의 상기 챗봇의 이용에 따른 수익을 정산하고, 상기 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너에게 상기 수익을 배분하는 수익 정산부를 포함하고, 상기 수익 정산부는, 상기 챗봇이 복수의 트레이너에 의해서 트레이닝된 경우, 상기 챗봇의 응답 메시지와 관련된 챗봇 트레이너를 조회하고, 상기 조회된 챗봇 트레이너에게 상기 응답 메시지와 관련된 수익을 배분한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 면에 따른 챗봇 스토어 플랫폼은 등록된 챗봇을 소정의 웹 또는 앱 서비스와 연계하기 위한 API를 제공하는 단계, 사용자의 정보를 저장하고 관리하는 단계, 상기 챗봇 트레이너의 정보를 저장하고 관리하는 단계, 상기 챗봇의 정보를 저장하고 관리하는 단계, 및 사용자의 상기 챗봇의 이용에 따른 수익을 정산하고, 상기 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너-챗봇을 학습시키는 사람-에게 상기 수익을 배분하는 단계를 포함하고, 상기 수익을 배분하는 단계는, 상기 챗봇이 복수의 트레이너에 의해서 트레이닝된 경우, 상기 챗봇의 응답 메시지와 관련된 챗봇 트레이너를 조회하고, 상기 조회된 챗봇 트레이너에게 상기 응답 메시지와 관련된 수익을 배분한다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상술한 본 발명의 챗봇 스토어 플랫폼 및 그 운영 방법에 의하면, 개성화되고 유동적이며 고유한 특성을 갖는 챗봇을 공개 및 공유할 수 있도록 함으로써, 챗봇이 다양한 분야 및 목적 하에서 활용될 수 있고, 또한, 챗봇 트레이너가 챗봇의 이용에 따른 수익을 분배받을 수 있도록 한다. 또한, 챗봇이 다른 챗봇에 의해서 트레이닝되도록 함으로써, 하나의 챗봇이 특정 데이터 또는 정보에 제한되지 않고 다양한 데이터 또는 정보를 보다 쉽게 학습할 수 있도록 한다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 챗봇 트레이너 플랫폼 및 챗봇 스토어 플랫폼이 제공되는 환경을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 도 1의 챗봇 트레이너 플랫폼의 챗봇을 챗봇 트레이너가 트레이닝하는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 3은 도 1의 챗봇 트레이너 플랫폼의 세부 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 도 3의 챗봇 에디터의 일 예의 구동 화면을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5는 기본형 챗봇이 학습 데이터를 학습하여 전문형 챗봇으로 빌드되는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 6은 도 1의 챗봇 트레이너 플랫폼 내에서 트레이닝된 챗봇을 챗봇 스토어 플랫폼에 등록시키는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 7은 도 1의 챗봇 스토어 플랫폼의 세부 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 8은 등록된 챗봇의 채팅 또는 API 사용의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 9는 챗봇이 다른 챗봇에 의해서 트레이닝되는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 스토어 플랫폼의 운영 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 챗봇 스토어 플랫폼의 운영 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 도 1의 챗봇 트레이너 플랫폼의 챗봇을 챗봇 트레이너가 트레이닝하는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 3은 도 1의 챗봇 트레이너 플랫폼의 세부 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 도 3의 챗봇 에디터의 일 예의 구동 화면을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5는 기본형 챗봇이 학습 데이터를 학습하여 전문형 챗봇으로 빌드되는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 6은 도 1의 챗봇 트레이너 플랫폼 내에서 트레이닝된 챗봇을 챗봇 스토어 플랫폼에 등록시키는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 7은 도 1의 챗봇 스토어 플랫폼의 세부 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 8은 등록된 챗봇의 채팅 또는 API 사용의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 9는 챗봇이 다른 챗봇에 의해서 트레이닝되는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 스토어 플랫폼의 운영 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 챗봇 스토어 플랫폼의 운영 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
"챗봇"은 음성 또는 문자를 이용하여 대화를 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 의미한다. “챗봇”은 그 밖에도 사람의 행동을 흉내내어 자동화된 소정의 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 의미한다.
“트레이닝(training)”은 챗봇이 대화를 수행하거나 소정의 작업을 수행하기 위한 데이터 또는 정보를 챗봇에게 사전에 제공하는 것(즉, 학습시키는 것)을 의미한다. 이하에서, “트레이닝”은 단순히 “학습”으로 언급될 수도 있다.
"채팅(chat)"은 컴퓨터 시스템을 이용하여 통신 네트워크 상에서 이루어지는 대화를 의미한다.
종래의 챗봇은 제조사 또는 서비스 제공사(이하, “제조사 등”이라 한다)에 의해 제공된 데이터 또는 정보만을 학습하였다. 따라서, 종래의 챗봇은 제조사 등에 의해서 사전에 결정된 목적 하에서만 기능하였다. 또한, 업데이트되지 않는 한 또는 업데이트되더라도, 하나의 제조사 등에 의해서 제공된 복수의 종래의 챗봇들은 모두 동일한 고정된 특징 또는 속성을 갖고 있다. 따라서, 종래의 챗봇은 개성화(individuation)되어 있지 않고 고정적 일률적인 특성을 나타내다.
본 발명의 실시예에 따른 챗봇 트레이너 플랫폼 및 그 운영 방법은 다양한 분야의 전문가들로부터 제공된 여러가지 데이터 또는 정보를 챗봇에게 학습시켜 빌드(build)하고(즉, 생성하고), 이렇게 빌드된 개성화되고 유동적이며 고유한 특성을 갖는 챗봇을 제공함으로써, 챗봇이 다양한 분야 및 목적 하에서 활용될 수 있도록 한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 챗봇 스토어 플랫폼 및 그 운영 방법은 개성화되고 유동적이며 고유한 특성을 갖는 챗봇을 공개 및 공유할 수 있도록 함으로써, 챗봇이 다양한 분야 및 목적 하에서 활용될 수 있고, 또한, 챗봇 트레이너가 챗봇의 이용에 따른 수익을 분배받을 수 있도록 한다. 또한, 챗봇이 다른 챗봇에 의해서 트레이닝되도록 함으로써, 하나의 챗봇이 특정 데이터 또는 정보에 제한되지 않고 다양한 데이터 또는 정보를 보다 쉽게 학습할 수 있도록 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 챗봇 트레이너 플랫폼 및 챗봇 스토어 플랫폼이 제공되는 환경을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 챗봇 트레이너 플랫폼(100), 챗봇 스토어 플랫폼(200), 및 복수의 사용자 장치(300)가 하나 이상의 네트워크를 통해서 서로 연결된다. 네트워크는 유선 통신 네트워크, 무선 통신 네트워크 또는 그 조합을 포함한다. 네트워크의 토폴로지, 프로토콜, 통신 방식 등은 실시예에 따라 다양하게 변형될 수 있다.
챗봇 트레이너 플랫폼(100)은 챗봇을 트레이닝하고 빌드한다. 챗봇 트레이너 플랫폼(100)은 자체적인 내부의 데이터 또는 정보만이 아니라 사용자에 의해서 제공되는 외부의 데이터 또는 정보를 챗봇에게 학습시킨다. 챗봇 트레이너 플랫폼(100)은 사용자가 트레이닝 중인 또는 트레이닝이 완료된 챗봇을 소정의 앱/웹 서비스와 연계하여 사용할 수 있도록 한다.
챗봇 스토어 플랫폼(200)은 챗봇을 판매한다. 챗봇 트레이너 플랫폼(100) 내에서 빌드된 챗봇은 챗봇 스토어 플랫폼(200)에 등록될 수 있다. 등록된 챗봇은 챗봇 스토어 플랫폼(200)에 의해서 공개되고, 사용자에게 공유될 수 있다. 사용자는 소정의 비용을 지불하고 등록된 챗봇과 채팅하거나 또는 API를 통해서 소정의 웹/앱 서비스에 연계하여 사용할 수 있다.
사용자 장치(300)는 플랫폼(100, 200)의 사용자에 의해 사용되는 컴퓨터 시스템을 나타낸다. 예를 들어, 사용자 장치(300)는 스마트폰(smartphone), 태블릿(tablet), PDA(Personal Digital Assist), 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등과 같은 컴퓨터 시스템일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 사용자 장치(300)는 통신 모듈, 프로세서 및 메모리를 포함하는 임의의 컴퓨터 시스템일 수 있다.
여기서, 사용자는 챗봇 트레이너 플랫폼(100)의 사용자, 챗봇 스토어 플랫폼(200)의 사용자, 또는 그 조합을 포함한다. 이하에서, 챗봇 트레이너 플랫폼(100)의 사용자는 챗봇 트레이너로 호칭될 수 있다. 챗봇 트레이너는 챗봇에게 데이터 또는 정보를 제공하여 챗봇을 학습시키는 사람을 의미한다. 챗봇 스토어 플랫폼(200)의 사용자는 챗봇 스토어 플랫폼(200)에 챗봇을 등록시켜 챗봇을 공개하고 수익화하는 사용자, 챗봇 스토어 플랫폼(200)에 등록된 챗봇과 채팅하는 사용자, 또는 챗봇 스토어 플랫폼(200)에 등록된 챗봇을 소정의 웹/앱 서비스와 연계하여 사용하는 사용자를 의미한다. 경우에 따라, 이상의 사용자들은 동일한 사람일 수도 있고, 서로 다른 사람일 수도 있다.
한편, 도 1에서는 챗봇 트레이너 플랫폼(100)과 챗봇 스토어 플랫폼(200)이 분리 구성된 것으로 도시되어 있으나, 이에 제한되는 것은 아니고, 실시예에 따라 챗봇 트레이너 플랫폼(100)과 챗봇 스토어 플랫폼(200)은 일체로 구성될 수도 있다.
도 2는 도 1의 챗봇 트레이너 플랫폼의 챗봇을 챗봇 트레이너가 트레이닝하는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 챗봇 트레이너는 챗봇 트레이너 플랫폼(100) 내의 챗봇(30)을 트레이닝할 수 있다. 챗봇 트레이너는 챗봇 트레이너 장치(300A)를 이용하여 챗봇 트레이너 플랫폼(100) 내의 챗봇(30)에게 학습시키고자 하는 데이터 또는 정보를 제공할 수 있다.
하나의 챗봇(30)은 하나의 챗봇 트레이너에 의해서 학습될 수 있다. 또한, 하나의 챗봇(30)이 복수의 챗봇 트레이너에 의해서 학습될 수 있다. 이로써, 챗봇(30)은 다양한 분야의 전문가들로부터 여러가지 데이터 또는 정보를 학습할 수 있다.
도 3은 도 1의 챗봇 트레이너 플랫폼의 세부 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 챗봇 트레이너 플랫폼(100)은 챗봇 에디터(110), 챗봇(120), API 인터페이스부(130), 트레이너 데이터베이스(140), 챗봇 데이터베이스(150)를 포함한다.
챗봇 에디터(110)는 챗봇을 학습시켜 빌드한다. 챗봇 에디터(110)는 챗봇 트레이너로부터 데이터 또는 정보를 수신하고, 수신된 데이터 또는 정보를 챗봇에게 제공하여 학습시킨다. 챗봇의 학습은 지도 학습(supervised learning), 비지도 학습(unsupervised learning), 강화 학습(reinforcement learning), 딥 러닝(deep learning), 인공신경망(ANN, Artificial Neural Networks) 알고리즘, RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘 등의 잘 알려진 임의의 방식으로 이루어질 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
챗봇(120)은 후술하는 기본형 챗봇 또는 추가적인 데이터 또는 정보를 학습한 전문형 챗봇을 포함한다. 챗봇(120)은 트레이닝 중 또는 트레이닝 완료 상태일 수 있다.
API 인터페이스부(130)는 API 인터페이스를 제공한다. 챗봇 트레이너는 자신이 학습시킨 챗봇을 소정의 웹/앱 서비스와 연계하여 사용할 수 있다. 이 때, 챗봇 트레이너 플랫폼(100) 내의 챗봇(120)은 API를 통해서 상기 웹/앱 서비스와 통신할 수 있다. 예를 들어, 상기 웹/앱 서비스는 KAKAO TALK, LINE, Facebook Messenger, Wechat 등과 같은 상용 메신저 서비스 중 어느 하나일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. API 인터페이스부(130)는 챗봇 트레이너 플랫폼(100) 내의 챗봇(120)과 상기 웹/앱 서비스 사이의 통신을 중개한다.
트레이너 데이터베이스(140)는 트레이너의 정보를 저장하고 관리한다. 예를 들어, 상기 트레이너의 정보는 트레이너의 성명, 아이디, 주소, 이메일 주소, 연락처, 성별, 직장, 사진, 자기 소개, 기타 프로파일, 관련된 챗봇 아이디 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 여기서, 관련된 챗봇은 해당 챗봇 트레이너가 트레이닝시킨 챗봇을 의미한다. 상술한 바와 같이, 하나의 챗봇이 복수의 챗봇 트레이너에 의해서 트레이닝될 수 있기 때문에, 각각의 챗봇 트레이너의 정보 간에 관련된 챗봇 아이디가 중복될 수 있다.
챗봇 데이터베이스(150)는 챗봇의 정보를 저장하고 관리한다. 예를 들어, 챗봇의 정보는 챗봇의 명칭, 아이디, 설명, 사용 언어, 분야, 관련된 챗봇 트레이너 아이디 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 여기서, 관련된 챗봇 트레이너는 해당 챗봇을 트레이닝시킨 챗봇 트레이너를 의미한다. 상술한 바와 같이, 하나의 챗봇이 복수의 챗봇 트레이너에 의해서 트레이닝될 수 있기 때문에, 관련된 챗봇 트레이너 아이디는 복수의 아이디를 포함할 수 있다.
한편, 챗봇 데이터베이스(150)는 관련된 챗봇 아이디를 더 포함할 수 있다. 여기서, 관련된 챗봇이란 해당 챗봇을 트레이닝시킨 챗봇을 의미한다. 후술하는 바와 같이, 하나의 챗봇이 사람의 관여 없이 하나의 또는 복수의 챗봇에 의해서도 학습될 수 있기 때문이다.
또한, 챗봇 트레이너 플랫폼(100)은 챗봇 트레이너 장치(300A)와의 통신을 위한 통신부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
도 3에서는 명확하게 도시되어 있지 않으나, 실시예에 따라 챗봇 트레이너 플랫폼(100)은 도시된 구성요소 중 일부를 포함하지 않도록, 또는 도시되지 않은 일부 구성요소를 더 포함하도록 변형될 수 있다.
도 4는 도 3의 챗봇 에디터의 일 예의 구동 화면을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 챗봇 에디터(110)는 텍스트 기반(text-based) 코딩이 아닌 비주얼 기반(visual-based) 코딩 방식으로 제공될 수 있다. 챗봇 에디터(110)는 복수의 유형의 블록(52)을 제공한다. 챗봇 트레이너는 편집창(51)을 이용하여 블록(52)에 소정의 데이터 또는 정보(예를 들어, 표시될 메시지, 컨텍스트, 의도, 외부 링크 등)를 입력할 수 있다. 챗봇 트레이너는 마인드맵을 그리듯이 하나 이상의 블록(52)을 추가/삭제/편집하고 서로 연결함으로써 챗봇을 트레이닝시킬 수 있다. 각각의 블록(52)의 연결 관계는 논리적 상위/하위 또는 선/후 관계를 나타낸다. 각각의 블록(52)은 계층적으로(예를 들어, 부모 관계 또는 형제 관계 등) 연결될 수 있다. 챗봇 트레이너는 메뉴(53)를 이용하여 트레이닝 중인 챗봇을 실행시키거나, 챗봇 트레이닝의 가이드 정보를 획득하거나, 또는 트레이닝 중인 또는 트레이닝이 완료된 챗봇의 관리를 수행할 수 있다. 이로써, 챗봇 트레이너는 별도의 코딩(텍스트 기반의 코드를 작성하는) 작업을 하지 않고서 챗봇을 쉽게 트레이닝시킬 수 있다.
한편, 도 4에서는 챗봇 에디터(110)의 일 예로서 마인드맵 기반의(즉, 마인드맵을 그리는 방식으로 챗봇을 학습시키는) 사용자 인터페이스를 갖는 에디터가 도시되어 있으나, 이에 제한되는 것은 아니고, 실시예에 따라 챗봇 에디터(110)의 사용자 인터페이스는 다양하게 변형될 수 있다.
도 5는 기본형 챗봇이 학습 데이터를 학습하여 전문형 챗봇으로 빌드되는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 챗봇 트레이너 플랫폼(100)에 의해서 기본형 챗봇이 제공된다.
기본형 챗봇(10)은 기본적인 데이터 또는 정보가 사전에 학습된 챗봇을 의미한다. 일 예로, 기본적인 데이터 또는 정보는 챗봇 트레이너에게 챗봇 트레이너 플랫폼(100)의 사용법, 챗봇 트레이닝 방법, 외부 API 연결 방법 등을 안내하기 위한 것일 수 있다. 다른 예로, 기본적인 데이터 또는 정보는 챗봇의 실행시 시작 메시지를 송신하거나, 상대방에게 인사하거나, 날씨/주식 등의 간단한 메시지에 응답하기 위한 것일 수 있다. 기본형 챗봇(10)에 학습된 기본적인 데이터 또는 정보가 이상의 예시에 제한되는 것은 아니다.
챗봇 트레이너는 기본형 챗봇(10)에 소정의 데이터 또는 정보를 포함하는 트레이닝 데이터(20)를 학습시켜 전문형 챗봇(30)을 생성시킨다. 명확하게 도시하지 않았으나, 챗봇 트레이너 플랫폼(100)은 기본형 챗봇(10)의 기본적인 데이터 또는 정보에 챗봇 트레이너에 의해 추가된 트레이닝 데이터(20)를 결합시키기 위한 알고리즘을 제공한다. 전문형 챗봇(30)의 “전문형”은 “기본형”에 대비되는 개념으로 사전에 학습된 기본적인 데이터 또는 정보 외에 새로운 데이터 또는 정보가 학습되었음을 의미한다.
도 6은 도 1의 챗봇 트레이너 플랫폼 내에서 트레이닝된 챗봇을 챗봇 스토어 플랫폼에 등록시키는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 챗봇 트레이너는 챗봇 트레이너 플랫폼(100) 내에서 챗봇(30)을 트레이닝시키고, 트레이닝이 완료되면, 선택적으로 챗봇 스토어 플랫폼(200)에 챗봇을 등록시킬 수 있다. 챗봇 스토어 플랫폼(200)에 등록된 챗봇은 외부에 공개되고 공유될 수 있다. 챗봇 트레이너 플랫폼(100)의 트레이너 데이터베이스(140)와 챗봇 데이터베이스(150) 내에 저장되고 관리되던 정보들이 챗봇 스토어 플랫폼(200)으로 이전된다.
도 7은 도 1의 챗봇 스토어 플랫폼의 세부 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 챗봇 스토어 플랫폼(200)은 API 인터페이스부(210), 챗봇(220), 수익 정산부(230), 사용자 데이터베이스(240), 트레이너 데이터베이스(250), 챗봇 데이터베이스(260)를 포함한다.
API 인터페이스부(210)는 API 인터페이스를 제공한다. 사용자는 공개된 챗봇 중 원하는 챗봇을 소정의 웹/앱 서비스와 연계하여 사용할 수 있다. 이 때, 챗봇 스토어 플랫폼(200) 내의 챗봇(220)은 API를 통해서 상기 웹/앱 서비스와 통신할 수 있다. 예를 들어, 상기 웹/앱 서비스는 KAKAO TALK, LINE, Facebook Messenger, Wechat 등과 같은 상용 메신저 서비스 중 어느 하나일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. API 인터페이스부(210)는 챗봇 스토어 플랫폼(200) 내의 챗봇(220)과 상기 웹/앱 서비스 사이의 통신을 중개한다.
챗봇(220)은 챗봇 트레이너에 의해서 등록된 챗봇을 의미한다.
수익 정산부(230)는 사용자의 챗봇의 이용에 따른 비용과 수익을 정산한다. 수익 정산부(230)는 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너에게 상기 수익을 배분할 수 있다. 수익 정산부(230)는 수익의 배분 비율 또는 수익으로써 배분될 금액 등을 산출할 수 있다.
사용자 데이터베이스(240)는 사용자의 정보를 저장하고 관리한다. 예를 들어, 상기 사용자의 정보는 사용자의 성명, 아이디, 주소, 이메일 주소, 연락처, 성별, 직장, 기타 프로파일 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
트레이너 데이터베이스(250)는 트레이너의 정보를 저장하고 관리한다. 예를 들어, 상기 트레이너의 정보는 트레이너의 성명, 아이디, 주소, 이메일 주소, 연락처, 성별, 직장, 사진, 자기 소개, 기타 프로파일, 관련된 챗봇 아이디 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
챗봇 데이터베이스(260)는 챗봇의 정보를 저장하고 관리한다. 예를 들어, 챗봇의 정보는 챗봇의 명칭, 아이디, 설명, 사용 언어, 분야, 이용 금액, 챗봇의 이미지, 관련된 챗봇 트레이너 아이디 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
한편, 챗봇 데이터베이스(260)는 관련된 챗봇 아이디를 더 포함할 수 있다.
또한, 챗봇 스토어 플랫폼(200)은 사용자 장치(300) 또는 챗봇 트레이너 장치(300A)와의 통신을 위한 통신부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
도 7에서는 명확하게 도시되어 있지 않으나, 실시예에 따라 챗봇 스토어 플랫폼(200)은 도시된 구성요소 중 일부를 포함하지 않도록, 또는 도시되지 않은 일부 구성요소를 더 포함하도록 변형될 수 있다. 예를 들어, 챗봇 스토어 플랫폼(200)이 챗봇(30)의 트레이닝을 위하여 챗봇 에디터를 더 포함하도록 변형될 수 있다.
도 8은 등록된 챗봇의 채팅 또는 API 사용의 일 예를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 챗봇 스토어 플랫폼(200)에 등록된 챗봇(30)은 사용자 장치(300)와 채팅하거나, API를 통해서 소정의 웹/앱 서비스 서버(400)와 통신하고, 상기 웹/앱 서비스와 연계하여 상기 웹/앱 서비스의 사용자와 채팅할 수 있다.
챗봇(30)은 사용자 장치(300)로부터의 질의에 응답할 수 있다. 또는, 챗봇(30)은 상기 웹/앱 서비스의 고객 서비스(CS) 등과 같은 기능을 수행하여 질의에 응답할 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니고, 챗봇(30)은 임의의 작업을 수행할 수 있다.
챗봇(30)이 소정의 작업을 수행하는 중 답변이 불가능한 경우(예를 들어, 학습되지 않은 의도나 컨텍스트의 경우), 상기 챗봇(30)과 관련된 챗봇 트레이너를 조회하여 챗봇 트레이너 장치(300A)에게 사용자로부터 수신한 메시지를 전달하거나, 해당 사실을 통지한다. 관련된 챗봇 트레이너의 조회 또는 사용자 메시지의 전달 등은 챗봇 스토어 플랫폼(200)에 의해서 수행될 수도 있다. 이를 위해, 챗봇 스토어 플랫폼(200)은 챗봇 관리부(미도시)를 더 포함할 수 있다.
도 9는 챗봇이 다른 챗봇에 의해서 트레이닝되는 것을 개념적으로 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 챗봇(30)이 다른 챗봇(30)에 의해서 트레이닝될 수 있다. 챗봇 트레이너 플랫폼(100) 내의 챗봇(30)은 챗봇 스토어 플랫폼(200)에 등록된 다른 챗봇(30)에 의해서 트레이닝될 수 있다. 챗봇(30)은 사전에 다른 챗봇(30)을 트레이닝시키는 방법을 학습할 수 있다. 이는 기본적으로 또는 챗봇 트레이너에 의해서 전문적으로 학습된 것일 수 있다.
하나의 챗봇(30)은 하나의 챗봇(30) 또는 복수의 챗봇(30)에 의해서 학습될 수 있다. 또한, 하나의 챗봇(30)이 챗봇 트레이너와 다른 챗봇(30)에 의해서 트레이닝될 수 있다. 이로써, 챗봇(30)의 트레이닝에 사람이 직접 관여하지 않아도 되므로, 챗봇(30)의 트레이닝이 신속하게 편리하게 이루어질 수 있다.
트레이닝되는 챗봇(30)의 챗봇 트레이너는 트레이닝시키는 챗봇(30)의 챗봇 트레이너에게 소정의 트레이닝 비용을 지불하여야 할 수 있다. 이러한 지불 프로세스는 챗봇 트레이닝 플랫폼(100) 또는 챗봇 스토어 플랫폼(200)에 의해서 수행될 수 있다. 이를 위해, 챗봇 스토어 플랫폼(200)은 비용 처리부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 또는, 수익의 배분 과정에서 트레이닝시키는 챗봇(30)의 챗봇 트레이너의 기여도에 따라 수익이 배분될 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 스토어 플랫폼의 운영 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, S510 단계에서, 챗봇이 사용자 메시지를 수신한다. 이어서, S520 단계에서, 챗봇은 사용자 메시지에 대하여 답변이 가능한지 판단한다. 사용자 메시지에 대하여 답변이 가능한 경우, S530 단계에서, 챗봇이 사용자에게 사용자 메시지에 대한 응답 메시지를 송신한다. 한편, 사용자 메시지에 대하여 답변이 가능하지 않은 경우, S540 단계에서, 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너가 조회된다. 챗봇이 스스로 트레이너 데이터베이스(250), 챗봇 데이터베이스(260) 등을 기초로 자신과 관련된 챗봇 트레이너를 조회할 수 있다. 또는, 챗봇이 챗봇 관리부에게 답변이 가능하지 않음을 통보하고, 챗봇 관리부가 트레이너 데이터베이스(250), 챗봇 데이터베이스(260) 등을 기초로 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너를 조회할 수 있다. 또한, 챗봇이 복수의 챗봇 트레이너에 의해서 트레이닝된 경우, 복수의 챗봇 트레이너 중 사용자 메시지에 관련된 분야의 챗봇 트레이너가 조회될 수 있다. 이를 위해, 예를 들어, 사용자 메시지에 포함된 키워드 또는 사용자 메시지의 의도 또는 컨텍스트가 분석될 수 있다. 분석 결과에 따라, 분석된 내용을 일 회 이상 학습시켰던 챗봇 트레이너 또는 그와 관련된 챗봇 트레이너가 조회될 수 있다. 이어서, S550 단계에서, 챗봇이 조회된 챗봇 트레이너에게 사용자 메시지를 전달한다. 챗봇 트레이너는 사용자에게 응답 메시지를 직접 송신할 수 있다. 또는, 챗봇 트레이너는 챗봇이 적절한 응답 메시지를 송신할 수 있도록 챗봇을 다시 트레이닝시킬 수 있다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 챗봇 스토어 플랫폼의 운영 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 11을 참조하면, S610 단계에서, 챗봇이 사용자 메시지를 수신한다. 이어서, S620 단계에서, 챗봇이 사용자에게 사용자 메시지에 대한 응답 메시지를 송신한다. 이어서, S630 단계에서, 송신한 응답 메시지와 관련된 챗봇 트레이너가 조회된다. 챗봇 관리부가 조회할 수도 있고, 또는 수익 정산부(230)가 조회할 수도 있다. 이어서, S640 단계에서, 조회된 챗봇 트레이너에게 응답 메시지와 관련된 수익을 배분한다. 실시예에 따라, 응답 메시지의 개수, 시간 또는 일련의 응답과 관련된 수익이 챗봇 트레이너에게 배분될 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 응답 메시지와 관련된 수익이란, 사용자에게 응답 메시지가 송신됨으로써 발생된 임의의 수익을 모두 포함한다. 또한, 챗봇이 복수의 챗봇 트레이너에 의해서 트레이닝된 경우, 복수의 챗봇 트레이너 중 응답 메시지에 관련된 분야의 챗봇 트레이너가 조회될 수 있다. 즉, 응답 메시지의 송신이 가능하도록 챗봇을 트레이닝시킨 챗봇 트레이너가 조회될 수 있다. 그리고, 조회된 챗봇 트레이너에게 수익이 배분될 수 있다. 하나의 응답 메시지에 복수의 챗봇 트레이너가 관련된 경우, 복수의 챗봇 트레이너 모두에게 수익이 배분될 수 있다. 이 때, 각각의 챗봇 트레이너의 비율이 기여도에 따라 서로 다르게 결정될 수 있다. 또한, 챗봇이 다른 챗봇에 의해서 트레이닝된 경우, 상기 다른 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너가 조회되고, 조회된 챗봇 트레이너에게 수익이 배분될 수 있다. 하나의 응답 메시지에 챗봇 트레이너 및 다른 챗봇이 관련된 경우에도 상술한 바와 같이 수익이 배분될 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100: 챗봇 트레이너 플랫폼
200: 챗봇 스토어 플랫폼
300: 사용자 장치
200: 챗봇 스토어 플랫폼
300: 사용자 장치
Claims (10)
- 등록된 챗봇;
상기 챗봇을 소정의 웹 또는 앱 서비스와 연계하기 위한 API를 제공하는 API 인터페이스부;
사용자의 정보를 저장하고 관리하는 사용자 데이터베이스;
상기 챗봇의 정보를 저장하고 관리하는 챗봇 데이터베이스;
챗봇 트레이너-챗봇을 학습시키는 사람-의 정보를 저장하고 관리하는 트레이너 데이터베이스;
상기 사용자의 상기 챗봇의 이용에 따른 수익을 정산하고, 상기 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너에게 상기 수익을 배분하는 수익 정산부; 및
상기 챗봇이 챗봇 스토어 플랫폼에 등록된 다른 챗봇에 의해서 트레이닝된 경우, 상기 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너의 상기 다른 챗봇과 관련된 다른 챗봇 트레이너에 대한 소정의 트레이닝 비용 지불을 처리하는 비용 처리부를 포함하고,
상기 챗봇은 사전에 다른 챗봇을 트레이닝시키는 방법을 기본적으로 또는 챗봇 트레이너에 의해서 전문적으로 학습되어 있을 수 있고,
상기 수익 정산부는, 상기 챗봇이 복수의 트레이너에 의해서 트레이닝된 경우, 상기 챗봇의 응답 메시지와 관련된 챗봇 트레이너를 조회하고, 상기 조회된 챗봇 트레이너에게 상기 응답 메시지와 관련된 수익을 배분하는 것을 특징으로 하는,
챗봇 스토어 플랫폼. - 제1항에 있어서,
상기 수익 정산부는, 상기 챗봇의 하나의 응답 메시지에 복수의 챗봇 트레이너가 관련된 경우, 상기 복수의 챗봇 트레이너의 기여도에 따라 상기 복수의 트레이너의 분배 비율을 서로 다르게 결정하는,
챗봇 스토어 플랫폼. - 제1항에 있어서,
상기 수익 정산부는, 상기 챗봇이 다른 챗봇에 의해서 트레이닝된 경우, 상기 챗봇의 응답 메시지와 관련된 다른 챗봇을 조회하고, 상기 조회된 다른 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너를 조회하고, 상기 조회된 챗봇 트레이너에게 상기 응답 메시지와 관련된 수익을 배분하는,
챗봇 스토어 플랫폼. - 제1항에 있어서,
상기 수익 정산부는, 상기 챗봇이 다른 챗봇에 의해서 트레이닝되고, 상기 챗봇의 하나의 응답 메시지에 챗봇 트레이너 및 챗봇이 관련된 경우, 상기 챗봇의 응답 메시지와 관련된 제1 챗봇 트레이너와 상기 다른 챗봇을 조회하고, 상기 조회된 다른 챗봇과 관련된 제2 챗봇 트레이너를 조회하고, 상기 조회된 제1 챗봇 트레이너와 제2 챗봇 트레이너의 기여도에 따라 상기 복수의 트레이너의 분배 비율을 서로 다르게 결정하는,
챗봇 스토어 플랫폼. - 제1항에 있어서,
상기 챗봇은 상기 API를 통해서 상기 웹 또는 앱 서비스의 사용자와 채팅하여, 상기 사용자로부터의 질의에 응답하는,
챗봇 스토어 플랫폼. - 제1항에 있어서,
사용자 장치와의 통신을 위한 통신부를 더 포함하고,
상기 챗봇은 상기 사용자 장치의 사용자와 채팅하여, 상기 사용자로부터의 질의에 응답하는,
챗봇 스토어 플랫폼. - 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 챗봇이 사용자 메시지에 대하여 답변이 가능하지 않은 경우, 상기 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너를 조회하여 상기 챗봇 트레이너에게 상기 사용자 메시지를 전달하는 챗봇 관리부를 더 포함하는,
챗봇 스토어 플랫폼. - 컴퓨터에 의해 실현되는 방법으로서,
등록된 챗봇을 소정의 웹 또는 앱 서비스와 연계하기 위한 API를 제공하는 단계;
사용자의 정보를 저장하고 관리하는 단계;
챗봇 트레이너의 정보를 저장하고 관리하는 단계;
상기 챗봇의 정보를 저장하고 관리하는 단계;
사용자의 상기 챗봇의 이용에 따른 수익을 정산하고, 상기 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너-챗봇을 학습시키는 사람-에게 상기 수익을 배분하는 단계; 및
상기 챗봇이 챗봇 스토어 플랫폼에 등록된 다른 챗봇에 의해서 트레이닝된 경우, 상기 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너의 상기 다른 챗봇과 관련된 다른 챗봇 트레이너에 대한 소정의 트레이닝 비용 지불을 처리하는 단계를 포함하고,
상기 챗봇은 사전에 다른 챗봇을 트레이닝시키는 방법을 기본적으로 또는 챗봇 트레이너에 의해서 전문적으로 학습되어 있을 수 있고,
상기 수익을 배분하는 단계는, 상기 챗봇이 복수의 트레이너에 의해서 트레이닝된 경우, 상기 챗봇의 응답 메시지와 관련된 챗봇 트레이너를 조회하고, 상기 조회된 챗봇 트레이너에게 상기 응답 메시지와 관련된 수익을 배분하는 것을 특징으로 하는,
챗봇 스토어 플랫폼의 운영 방법. - 컴퓨터와 결합되어,
등록된 챗봇을 소정의 웹 또는 앱 서비스와 연계하기 위한 API를 제공하는 단계;
사용자의 정보를 저장하고 관리하는 단계;
챗봇 트레이너의 정보를 저장하고 관리하는 단계;
상기 챗봇의 정보를 저장하고 관리하는 단계;
사용자의 상기 챗봇의 이용에 따른 수익을 정산하고, 상기 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너-챗봇을 학습시키는 사람-에게 상기 수익을 배분하는 단계; 및
상기 챗봇이 챗봇 스토어 플랫폼에 등록된 다른 챗봇에 의해서 트레이닝된 경우, 상기 챗봇과 관련된 챗봇 트레이너의 상기 다른 챗봇과 관련된 다른 챗봇 트레이너에 대한 소정의 트레이닝 비용 지불을 처리하는 단계를 포함하고,
상기 챗봇은 사전에 다른 챗봇을 트레이닝시키는 방법을 기본적으로 또는 챗봇 트레이너에 의해서 전문적으로 학습되어 있을 수 있고,
상기 수익을 배분하는 단계는, 상기 챗봇이 복수의 트레이너에 의해서 트레이닝된 경우, 상기 챗봇의 응답 메시지와 관련된 챗봇 트레이너를 조회하고, 상기 조회된 챗봇 트레이너에게 상기 응답 메시지와 관련된 수익을 배분하는 것을 특징으로 하는 챗봇 스토어 플랫폼의 운영 방법을 실행하기 위하여 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102179768B1 (ko) | 2020-04-27 | 2020-11-18 | 주식회사 한걸음컴퍼니 | 3차원 캐릭터에 기반하여 정보를 제공하는 전자 장치 및 방법 |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102148439B1 (ko) * | 2019-10-24 | 2020-08-26 | 한경훈 | Ａｐｉ 기능 및 시나리오가 결합된 블럭 기반 적응적 개발환경을 제공하는 챗봇 서비스 제공 서버, 방법 및 시스템 |
| KR102374530B1 (ko) * | 2020-06-22 | 2022-03-16 | (주)와이즈에이아이 | 최적 질의 응답 시스템 및 방법 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002056109A (ja) * | 2000-08-10 | 2002-02-20 | Yasuhiro Nishimura | アプリケーションサービスの開発運用システム |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101334066B1 (ko) * | 2008-02-11 | 2013-11-29 | 이점식 | 진화하는 사이버 로봇 시스템 및 그 제공 방법 |
| KR20150107927A (ko) * | 2014-03-13 | 2015-09-24 | 백기호 | 채터봇을 이용한 온라인 채팅 커뮤니티 운용방법 |
| KR101603319B1 (ko) * | 2014-07-30 | 2016-03-14 | 문상훈 | 3차원 마인드맵 생성 장치 및 그 방법 |
| JP6118887B1 (ja) * | 2015-12-24 | 2017-04-19 | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 | 人工知能育成システム、人工知能育成方法、及びプログラム |
| KR101731867B1 (ko) | 2016-08-16 | 2017-05-04 | 주식회사 엔터플 | 챗봇 간에 사용자의 이벤트를 공유하는 방법 및 장치 |
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2018
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Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002056109A (ja) * | 2000-08-10 | 2002-02-20 | Yasuhiro Nishimura | アプリケーションサービスの開発運用システム |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102179768B1 (ko) | 2020-04-27 | 2020-11-18 | 주식회사 한걸음컴퍼니 | 3차원 캐릭터에 기반하여 정보를 제공하는 전자 장치 및 방법 |
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