KR102116250B1 - 무인 원격장애처리 방법 및 이를 이용하는 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법이 제공된다. 무인 원격장애처리 방법은 컴퓨팅 장치의 장애를 대응하기 위한 무인 원격장애처리 방법으로서, 컴퓨팅 장치로부터 무인 원격장애처리 요청을 수신하는 단계, 무인 원격장애처리 요청에 응답하여 컴퓨팅 장치의 장애판단용 데이터를 수집하는 단계, 수집된 장애판단용 데이터를 기초로 장애요소를 결정하는 단계, 결정된 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 결정하는 단계 및 장애요소 및 해결책을 무인 채팅 모듈을 통해 시각적으로 제공하는 단계를 포함한다.

Description

무인 원격장애처리 방법 및 이를 이용하는 장치{METHOD FOR UNMANNED REMOTE CONTROL AND APPARATUS USING THE SAME}
본 발명은 무인 원격장애처리 방법 및 이를 이용하는 장치에 관한 것이다.
상담원을 통해서 컴퓨팅 장치의 장애를 처리하는 방식에는 다양한 방법이 존재한다. 기본적으로, 유, 무선상으로 상담원이 제안한 해결책으로 컴퓨팅 장치의 장애가 처리될 수 있다. 또는, 상담원이 원격연결 프로그램을 이용, 직접 컴퓨팅 장치에 접속하여 원격제어를 통해 장애를 처리할 수도 있다.
상담원이 컴퓨팅 장치를 원격연결 프로그램을 통해 원격제어하는 방식은 요청자와 상담원이 일대일로 전화를 하면서 상담원이 요청자의 컴퓨팅 장치에 접속하여 화면을 공유한 상태로 장애를 처리하는 방식이다.
그러나, 이와 같은 방식에서는 상담원이 요청자의 컴퓨팅 장치를 직접 원격제어하기 때문에 문제점이 발생할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에 있는 보안 및 개인정보 등이 유출될 수도 있고, 요청자의 컴퓨팅 장치에 악성 프로그램이 설치되는 등의 위험이 있다. 또한, 요청을 처리하기 위한 전문인력이 요구되므로 높은 인건비가 발생하고, 상시대기의 경우 비용이 더 발생한다.
발명의 배경이 되는 기술은 본 발명에 대한 이해를 보다 용이하게 하기 위해 작성되었다. 발명의 배경이 되는 기술에 기재된 사항들이 선행기술로 존재한다고 인정하는 것으로 이해되어서는 안 된다.
본 발명의 발명자들은 상담원이 원격연결 프로그램을 이용하여 직접 컴퓨팅 장치에 원격으로 접속하여 장애처리를 하지 않고, 상담원을 인공지능 로봇으로 대체할 수 있다면, 비용과 보안, 서비스 품질의 문제를 극복할 수 있을 것이라는 점을 인지하였다.
이에, 본 발명의 발명자들은 컴퓨팅 장치의 장애를 해결하는데 있어서, 시간적인 비용과 금전적인 비용을 줄이면서도 보안 또한 강화할 수 있는 컴퓨팅 장치의 무인 원격장애처리 시스템을 발명하였다.
이에 따라, 본 발명의 해결하고자 하는 과제는, 인공지능 상담원을 실시간으로 제공함으로써 복수 요청자의 질의를 실시간으로 대응할 수 있는 무인 원격제어 방법 및 이를 이용하는 장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 장애처리 실시예에 따른 무인 원격장애처리 시스템이 제공된다. 무인 원격장애처리 시스템은 컴퓨팅 장치의 장애를 해결하기 위한 무인 원격제어 방법으로서, 컴퓨팅 장치로부터 무인 원격장애처리 요청을 수신하는 단계, 무인 원격장애처리 요청에 응답하여 컴퓨팅 장치의 장애판단용 데이터를 수집하는 단계, 수집된 장애판단용 데이터를 기초로 장애요소를 결정하는 단계, 결정된 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 결정하는 단계 및 장애요소 및 해결책을 무인 채팅 모듈을 통해 시각적으로 제공하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 컴퓨팅 장치의 장애판단용 데이터를 수집하는 단계는, 컴퓨팅 장치의 하드웨어에 대한 장애판단용 데이터, 소프트웨어에 대한 장애판단용 데이터, 운영체제에 대한 장애판단용 데이터 및 프로그램 실행화면을 캡쳐한 이미지 데이터 중 적어도 하나를 수집하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 장애요소를 결정하는 단계는, 장애요소를 예측하도록 구성된 컴퓨팅 장치 장애요소 결정 모델을 이용하여 수집된 장애판단용 데이터를 기초로 장애요소를 예측하는 단계, 및 예측된 장애요소들 중에서 실제 장애요소를 적어도 하나 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 장애요소를 결정하는 단계는, 장애요소 DB와 수집된 장애판단용 데이터를 매칭하여 실제 장애요소를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 무인 원격장애처리 요청은 장애에 대한 실시간 모니터링 요청을 포함하고, 컴퓨팅 장치의 장애판단용 데이터를 수집하는 단계 및 수집된 장애판단용 데이터를 기초로 장애요소를 결정하는 단계는 미리 결정된 시간마다 주기적으로 반복하여 수행된다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 결정하는 단계는, 결정된 장애요소를 기초로, 장애에 대한 해결책을 예측하도록 구성된 컴퓨팅 장치 장애 해결 모델을 이용하여, 해결책을 적어도 하나 이상 예측하는 단계, 및 예측된 해결책 중에서 실제 해결책을 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 결정된 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 결정하는 단계는, 해결책 DB와 결정된 장애요소를 매칭하여, 실제 해결책으로 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 장애요소 및 해결책을 무인 채팅 모듈을 통해 시각적으로 제공하는 단계는, 무인 채팅 모듈을 통해 해결책에 대한 실행여부를 질의하는 단계 및 컴퓨팅 장치로부터 수신된 실행 명령에 따라 해결책을 실행하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 장애요소 및 해결책을 시각적으로 제공하는 단계는, 컴퓨팅 장치의 디스플레이에 팝업 창, 메시지 창, 말풍선 또는 툴팁 중 적어도 하나를 생성하여 장애요소, 해결책 및 실행여부 중 적어도 하나를 시각적으로 표시하는 단계를 포함한다.
본 발명의 또 다른 특징에 따르면, 상기 방법은 무인 채팅 모듈을 통해 추가로 질의를 수신하는 단계, 및 수신된 추가 질의에 응답하여 해결책을 시각적으로 제공하는 단계를 더 포함한다.
전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격제어 장치가 제공된다. 장치는 물리적으로 분리된 컴퓨팅 장치와 통신하도록 구성된 통신부 및 통신부와 동작 가능하게 연결되고, 통신부를 통해 원격장애처리 요청을 수신하고, 원격장애처리 요청에 응답하여, 컴퓨팅 장치의 장애판단용 데이터를 수집하고, 수집된 장애판단용 데이터를 기초로 장애요소를 결정하고, 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 결정하고, 결정된 장애요소 및 해결책을 무인 채팅 모듈을 통해 컴퓨팅 장치의 표시부에 시각적으로 제공하도록 구성된 프로세서를 포함한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격제어 장치를 포함하는 시스템에 대한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격제어 장치를 설명하기 위한 개략적인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격제어 장치에 의해 원격제어되는 장치를 설명하기 위한 개략적인 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격제어 방법을 설명하기 위한 개략적인 순서도이다.
도 5a 내지 5e는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법에서 장애 처리 요청이 처리되는 과정을 설명하기 위한 개략도들이다.
도 6a 내지 6e는 본 발명의 다른 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법에서 장애 처리 요청이 처리되는 과정을 설명하기 위한 개략도들이다.
도 7 내지 9는 본 발명의 다양한 다른 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법을 설명하기 위한 개략도이다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법을 설명하기 위한 개략적인 순서도이다.
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 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
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.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 여러 실시예들의 각각의 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.
본 명세서에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는 제한되지 않고, 원격장애처리 요청을 할 수 있는 모든 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프리뷰 트랙 생성 장치는 범용 컴퓨터, 랩탑, 네트워크 연결형 저장소, 스트리밍 서버, MP3 플레이어, 테블릿 디바이스, 스마트폰과 같은 모바일 디바이스 등을 포함할 수 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해, 컴퓨팅 장치를 데스크탑 범용 컴퓨터로 설명하나 이에 제한되지 않고 본 발명이 구현되는 방식은 다양할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격제어 장치를 포함하는 시스템에 대한 개략도이다. 도 1을 참조하면, 무인 원격장애처리 시스템(1000)은 무인 원격제어 장치(100) 및 무인 원격장애처리의 대상이 되는 컴퓨팅 장치(200)를 포함한다. 컴퓨팅 장치(200)는 여러 가지 운용상의 문제를 가질 수 있다. 예를 들어, 프린터 등의 특정 하드웨어가 동작하지 않거나, 소프트웨어가 동작하지 않을 수 있다. 또는, 은행, 증권사, 보험사, 일반회사 등 사내 전산 프로그램을 운용하는 컴퓨팅 장치(200)에서 원하는 처리가 이루어지지 않고 있을 수 있다. 무인 원격제어 장치(100)는 컴퓨팅 장치(200)에서 상기 나열된 문제들에 대한 처리요청을 수신하고 이에 대응하여 위에 나열된 문제들의 원인을 관리인의 개입 없이 찾아내고, 이에 따른 해결책도 찾아내어 실행까지 수행한다. 이에 따라, 종래 관리인들을 두어 원격제어를 수행하는 경우의 비경제성이 획기적으로 개선되며, 관리인들을 통한 개인정보의 유출이나 다른 보안 상의 문제들이 해결될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격제어 장치를 설명하기 위한 개략적인 블록도이다. 도 2를 참조하면, 무인 원격제어 장치(100)는 통신부(110), 입력부(120), 저장부(130) 및 프로세서(140)를 포함한다.
구체적으로 통신부(110)는 컴퓨팅 장치(200)로부터 무인 원격장애처리 요청을 수신할 수 있다. 통신부(110)의 컴퓨팅 장치(200)로 부터의 무인 원격장애처리 요청의 수신방법은 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 무인 원격장애처리 요청은 프로그램 내에서의 버튼 선택에 의해 개시될 수도 있으며, 무인 채팅 모듈을 통해 요청하는 것을 포함할 수 있다. 또는, 컴퓨팅 장치(200)에 특정한 증상이 나타나는 경우 자동으로 무인 원격장애처리가 요청될 수도 있다.
통신부(110)는 무인 원격제어 장치(100)로부터 컴퓨팅 장치(200)로 전송되는 장애요소, 해결책, 무인 채팅 모듈에 입력되는 텍스트 등 모든 데이터를 전송가능하도록 구성된다. 또한, 통신부(110)는 무인 원격제어 장치(100)가 수집하는 장애판단용 데이터를 컴퓨팅 장치(200)로부터 수신하도록 구성된다. 장애판단용 데이터에 대한 구체적인 설명은 도 4를 참조하여 후술한다.
입력부(120)는 무인 원격제어 장치(100)를 설정하기 위한 입력 값을 제공할 수 있다. 한편, 입력부(120)는 키보드, 마우스, 터치 스크린 패널일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
저장부(130)는 통신부(110)를 통해 획득한 장애판단용 데이터를 저장하고, 장애판단이나 해결책 결정에 사용되는 장애판단 데이터베이스나 해결책 데이터베이스를 포함할 수 있다. 저장부(130)는 무인 원격제어 장치(100)의 일부 구성일 수 있으나, 이에 제한되지 않고 외부의 데이터베이스나 네트워크 상의 스토리지일 수도 있다. 또한, 전술한 것에 제한되지 않고 저장부(130)는, 무인 원격장애처리를 수행하기 위한 다양한 정보나 프로그램 등을 저장할 수 있다.
프로세서(140)는 컴퓨팅 장치(200)에 대한 무인 원격장애처리에 대한 전반적인 동작을 수행한다. 프로세서(140)는 통신부(110)를 통해 연결된 컴퓨팅 장치(200)에서 컴퓨팅 장치(200)의 장애판단용 데이터를 수집한다. 컴퓨팅 장치(200)의 장애판단용 데이터의 수집은 특정 폴더에서의 파일 수집, 장치 관리자 등에 대한 내용을 수집하거나 장치 관리자를 오픈하고 그 화면을 캡쳐하거나 출력되는 내용을 파싱하여 수집하는 등의 제한되지 않는 정보 수집행위를 포함한다. 또한, 무인 원격장애처리의 대상이 되는 프로그램에 대한 스크린 샷이 수집되거나 입력된 내용들이 파싱되어 수집될 수도 있다.
프로세서(140)는 수집된 장애판단용 데이터를 기초로 장애요소를 결정한다. 나아가, 프로세서(140)는 결정된 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 결정한다. 장애요소를 결정하고, 해결책을 결정하는 구체적인 방식은 도 4 내지 6에 걸쳐 후술한다. 프로세서(140)는 컴퓨팅 장치(200)의 사용자와의 의사소통 또는 요청/질의 수신과 정보 전달을 위한 무인 채팅 모듈을 동작시킬 수 있다. 프로세서(140)는 무인 채팅 모듈을 통해 수신된 텍스트의 의미를 파악하거나 텍스트가 데이터베이스의 질문 타입에 매칭되는지를 검출하여 요청하는 내용을 파악하고, 상기 요청 내용에 대응한 답변을 결정하여 제공하도록 구성될 수 있다. 이에 따라, 컴퓨팅 장치(200)의 표시부(250)에 답변이 시각적으로 제공될 수 있다
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격제어 장치(100)에 의해 원격제어되는 컴퓨팅 장치(200)를 설명하기 위한 개략적인 블록도이다. 도 3을 참조하면, 컴퓨팅 장치(200)는 예시적으로 데스크탑 범용 컴퓨터로 설명되며, 통신부(210), 입력부(220), 표시부(250), 저장부(230) 및 프로세서(240)를 포함한다.
통신부(210)는 무인 원격장애처리 요청을 무인 원격제어 장치(100)로 전송하며, 무인 원격제어 장치(100)와의 연결과 연관된 동작을 수행하도록 구성된다. 무인 원격장치와의 연결과 연관된 동작은 통신 채널의 초기화와 통신 채널을 통해 입력부(220)의 신호 송수신, 스크린 캡쳐되는 이미지들의 송신 등을 포함할 수 있다. 나아가, 통신부(210)는 무인 원격장치가 수집하는 파일들이나 캡쳐된 이미지들을 무인 원격장치로 전송할 수 있다.
입력부(220)는 무인 원격제어를 요청하거나 무인 채팅 모듈에 대한 텍스트 입력을 수행하도록 구성될 수 있다. 나아가, 무인 원격제어가 진행되는 동안, 무인 원격제어 장치(100)가 컴퓨팅 장치(200)의 입력부(220)를 제어하도록 설정될 수 있다. 즉, 무인 원격제어가 진행되는 경우, 컴퓨팅 장치(200)의 입력부(220)는 무인 원격제어 장치(100)가 제어할 수 있다. 입력부 (220) 는 키보드, 마우스, 터치 스크린 패널일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
표시부(250)는 통신부(210)로부터 수신된 무인 원격제어와 연관된 정보들을 시각적으로 표시할 수 있다. 표시부(250)는 무인 채팅 모듈이 동작하는 화면과 무인 채팅 모듈에 입력되는 내용들을 표시할 수 있으며, 무인 원격장애처리에 대한 요청 화면, 무인 원격장애처리 시스템에서 제시된 해결책과 그 해결책에 대한 실행 확인, 처리 결과 화면 등을 표시할 수 있다.
저장부(230)는 무인 채팅 모듈의 동작에 요구되는 어플리케이션, 상기 어플리케이션에 표시되는 정보들과 무인 원격제어 장치(100)에 전송되는 장애판단용 데이터를 저장할 수 있다.
프로세서(240)는 무인 원격장애처리 요청에 대한 처리, 무인 원격장애처리 전반에 대한 처리 그리고 무인 원격장애처리 시에 요구되는 장애판단용 데이터 수집과 해결책 실행에 요구되는 처리 등을 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법을 설명하기 위한 개략적인 순서도이다. 도 5a 내지 5e는 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법에서 장애 처리 요청이 처리되는 과정을 설명하기 위한 개략도들이다. 설명을 위해 도 3 및 4에서의 구성을 참조한다.
먼저, 컴퓨팅 장치(200)로부터 무인 원격장애처리 요청이 수신된다(S400). 무인 원격장애처리 요청은 전술한 바와 같이, 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 5a를 참조하면, 컴퓨팅 장치(200)의 표시부에 메신저 프로그램(510)이 동작될 수 있으며, 메신저 프로그램(510)에 무인 원격장애처리 요청 버튼(512)이 있을 수 있다. 무인 원격장애처리 요청 버튼(512)을 클릭하는 경우 무인 채팅 모듈이 동작하여 채팅창(514)이 열리고, 안내 텍스트(515)가 컴퓨팅 장치(200)에 전송되어, 채팅창(514)에 표시될 수 있다. 채팅창(514)에서는 컴퓨팅 장치(200)의 사용자가 텍스트를 입력할 수 있으며, 텍스트에는 컴퓨팅 장치(200)의 문제 증상에 대한 질의 또는 무인 원격장애처리 요청(516)이 포함될 수 있다.
무인 원격장애처리 요청(516)에 응답하여 무인 원격제어 장치(100)는 컴퓨팅 장치(200)의 장애판단용 데이터를 수집한다(S410). 장애판단용 데이터는 컴퓨팅 장치(200)의 하드웨어에 대한 장애판단용 데이터, 소프트웨어에 대한 장애판단용 데이터, 운영체제에 대한 장애판단용 데이터 및 프로그램 실행화면을 캡쳐한 이미지 데이터 중 적어도 하나를 포함한다.
예를 들어, 하드웨어에 대한 장애판단용 데이터는 장치 관리자를 통해 수집될 수 있다. 도 5b를 참조하면, 원격제어를 통해 장치 관리자(520)가 열리고, 장치 관리자(520)에서 파일형식으로 하드웨어 관련된 내용이 추출될 수 있다. 또는 장치 관리자(520) 윈도우에 대한 이미지를 수집하거나 문제가 있는 하드웨어에 대해서만 이미지(522)를 수집하거나 내용을 파싱할 수 있다. 본 실시예에서는 설명의 편의를 위해 장치 관리자(520)를 참조로 하여 설명하나, 하드웨어에 대한 장애판단용 데이터는 명령 프롬프트나 배치파일을 통해 저장되고 입수될 수도 있다.
소프트웨어에 대한 장애판단용 데이터나 운영체제에 대한 장애판단용 데이터도 장치 관리자(520)와 같이 운영체제의 특정한 제어판 페이지를 열어서 정보를 수집하거나, 관련된 명령어를 명령 프롬프트에 입력하여 입수할 수 있다. 나아가, 소프트웨어에 대한 장애판단용 데이터는 바이러스나 말웨어(malware)에 대한 검사 결과를 포함할 수 있다. 도 5c를 참조하면, 예를 들어, 무인 원격제어 장치(100)는 컴퓨팅 장치(200)에서 바이러스 검출 프로그램이(530)나 말웨어 검출 프로그램(532)을 설치하고 실행하여 그 결과를 장애판단용 데이터로 수집할 수 있다.
나아가, 장애판단용 데이터는 프로그램 실행화면을 포함할 수 있으나, 이에 대한 구체적인 실시예는 도 6b를 참조하여 후술한다.
다음으로, 무인 원격제어 장치(100)는 수집된 장애판단용 데이터를 기초로 장애요소를 결정한다(S420). 장애요소를 결정하는 방법은 다양할 수 있으나, 본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법에서는 장애요소를 예측하도록 구성된 컴퓨팅 장치 장애요소 결정 모델을 이용할 수 있다.
컴퓨팅 장치 장애요소 결정 모델은 입력된 장애판단용 데이터를 입력으로 하여, 사용자가 해결을 원한 장애에 대한 장애요소가 무엇인지를 예측하도록 구성된 모델일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치 장애요소 예측 모델은 하드웨어와 소프트웨어 관련된 정보들, 악성코드, 말웨어, 바이러스 검사 결과, 캡쳐된 이미지 등을 이용하여, 현재 컴퓨팅 장치(200)의 장애 원인을 확률적으로 예측하고, 학습된 모델일 수 있다. 컴퓨팅 장치 장애요소 예측 모델에 입력되는 장애요소 판단용 데이터는 미리 결정된 방식을 가지도록 필터링되거나 수정될 수 있다.
컴퓨팅 장치 장애요소 결정 모델들은, 텍스트 또는 이미지를 기초로 학습되는 다양한 학습 모델에 기초할 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 다양한 실시예에서 이용되는 예측 모델들은 DNN (Deep Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network), DCNN (Deep Convolution Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), SSD (Single Shot Detector) 모델 또는 U-net을 기반으로 하는 예측 모델일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
예를 들어, 컴퓨팅 장치 장애요소 결정 모델은 텍스트 데이터에 대해서는 DNN 모델을 기반으로 하고, 이미지 데이터에 대해서는 U-net을 기반으로 할 수 있다. 나아가, 컴퓨팅 장치 장애요소 결정 모델은 각각의 모델에 의한 값에 가중치를 부여하여 장애요소가 실제 장애요소일 확률을 예측할 수 있다.
도 5d를 참조하면, 컴퓨팅 장애 요소 결정 모델에 다양한 장애판단용 데이터가 입력되고, 그 예측 결과로 윈도우 버전 불일치가 원인일 확률이 90%, 악성코드 감염이 원인일 확률이 70%, 하드웨어 드라이버 미설치가 원인일 확률이 60%, 레지스트리 오류일 확률이 10%, 그리고 프로그램 충돌이 원인일 확률이 5%일 것으로 나올 수 있다.
예측된 복수의 장애요소들 중에서 실제 장애요소가 적어도 하나 결정된다. 실제 장애요소가 결정되는 방식은 제한되지 않는다. 예를 들어, 실제 장애 요소는 가장 높은 확률을 가지는 장애요소일 수도 있고, 미리 결정된 확률을 넘는 모든 장애 요소일 수도 있다.
다음으로, 무인 원격제어 장치(100)는 결정된 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 결정한다(S430). 해결책을 결정하는 방식은 장애요소를 입력으로 하여 해결책을 예측하도록 학습된 모델을 이용하는 것을 포함할 수 있다. 또는 해결책을 결정하는 방식은 장애 원인과 해결책을 매칭하여 저장하고 있는 해결책 데이터베이스에 결정된 장애요소를 입력으로 하여 매칭되는 해결책을 제안할 해결책으로 결정하는 것을 포함할 수 있다. 도 5d를 참조하면, DB(database) 매칭으로 윈도우 버전 불일치의 장애 요소에 대응하는 윈도우 업데이트, 윈도우 롤백, 드라이버 롤백 등의 해결책이 결정될 수 있다.
무인 원격제어 장치(100)는 장애요소 및 해결책을 무인 채팅 모듈을 통해 시각적으로 제공한다(S440). 도 5e를 참조하면, 컴퓨팅 장치(200)의 표시부에 채팅창(514)이 표시되고, 무인 원격제어 요청(516) 아래에 장애요소와 해결책(540)이 텍스트 형식으로 제공된다. 이와 동시에 해결책을 실행할지가 질의된다. 해결책의 실행 내용은 사용자가 허용할 수 없는 내용, 예를 들어, 사용자가 원하는 프로그램의 삭제나 내용의 변경 등을 포함할 수 있다. 따라서, 본 발명의 무인 원격제어 장치(100)는 무인 채팅 모듈을 통해서 명확한 실행 지시(542)를 확인하는 단계를 거치도록 한다. 해결책의 실행 지시(542)가 수신되면, 이에 따라 무인 원격제어를 통해 해결책이 실행되고 관련한 텍스트(544) 가 표시된다. 해결책의 실행은 미리 결정되거나 해결책에 따라 어샘블된 배치파일이나 XML로 구현된 명령어 처리 또는 매크로 프로그램을 통한 프로그램 실행 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법에 따르면, 유인 원격장애처리에서 실제 관리인이 처리해야 하는 사항들인, 원격장애처리 요청 수신, 이에 대응하는 일련의 작업 처리를 무인으로 자동화함으로써 운용비용을 절감할 수 있는 동시에 사용자는 컴퓨팅 장치(200)의 장애를 빠르게 해결할 수 있다. 또한, 무인 원격제어를 통해서 유인 원격제어에서 발생할 수 있는 관리인에 의한 사고 위협을 해소 할 수 있다.
도 6a 내지 6e는 본 발명의 다른 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법에서 장애 처리 요청이 처리되는 과정을 설명하기 위한 개략도들이다. 도 6a를 참조하면, 컴퓨팅 장치(200)의 표시부(250)에 메신저 프로그램(610)이 동작될 수 있으며, 메신저 프로그램(610)에 무인 원격장애처리 요청 버튼(612)이 있을 수 있다. 무인 원격장애처리 요청 버튼(612)이 클릭되는 경우 무인 채팅 모듈이 동작하여 채팅창(614)이 열리고, 안내 텍스트(615)가 컴퓨팅 장치(200)에 전송되어, 채팅창(614)에 표시될 수 있다. 채팅창(614)에서는 컴퓨팅 장치(200)의 사용자가 텍스트를 입력할 수 있으며, 텍스트에는 컴퓨팅 장치(200)의 문제 증상에 대한 질의 또는 원격제어를 통한 요청(616)이 포함될 수 있다. 본 실시예에서는 사용자가 컴퓨팅 장치(200)에서 이용하는 프로그램에서 특정 동작이 실행되지 않는 상황을 가정한다.
도 6b를 참조하면, 메신저 프로그램(610)과 함께 동작 중인 관리 프로그램(620)이 보여진다. 관리 프로그램(620)은 은행에서의 은행 업무 처리 프로그램, 통신사에서의 통신 가입자 관련 처리프로그램 등 지점들과 중앙 서버를 연결하여 업무를 처리하도록 구성된 프로그램일 수 있다. 관리 프로그램(620)은 위의 실시예에 제한되지 않고, 학교 관리 프로그램, 인사 관리 프로그램, ERP 프로그램 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법은 캡쳐화면 또는 화면 이미지를 장애판단용 데이터로 사용한다. 캡쳐화면은 관리 프로그램(620)의 실행 화면을 포함한다. 캡쳐화면은 전술한 바와 같이 장애요인 예측을 위한 모델의 입력과 학습을 위해 사용될 수 있다. 장애요인 예측을 위한 모델은 입력된 캡쳐 화면에서 장애요인인 부분을 확률로 예측할 수 있다.
도 6c에 도시되는 실시예에서는 장애요인의 결정을 전술된 모델이 아닌 데이터베이스 매칭을 통해 수행할 수 있다. 예를 들어, 캡쳐화면에서 나타내어지는 문자들과 입력된 텍스트들을 인식하거나, 페이지의 텍스트를 파싱하여 현재 화면에서 장애가 되는 부분을 장애요인으로 결정할 수 있다.
데이터베이스에는 특정 텍스트가 누락된 경우에 어떠한 값들을 입력해야하는지, 특정 동작이 수행안되는 경우 작업이 미수행되었는지, 원인과 해결책을 매칭한 데이터 세트들을 저장할 수 있다. 무인 원격제어 장치(100)는 관리 페이지(620)의 화면에서 획득한 데이터들을 입력으로 하여 데이터베이스에 매칭을 수행함으로써 장애요소를 결정할 수 있다.
도 6c를 참조하면, 무인 원격제어 장치(100)는 장애판단용 데이터와 데이터베이스 매칭을 통해 필수 기재항목 미기재, 평가표 미기입, 이전 작업 미완료, 해당 기능 삭제, 서버 통신 장애등을 장애요인으로 결정한다. 도 6c에서는 예시적으로 각 장애요인이 원인일 확률을 나타내었으나, 다양한 실시예에서 확률이 아닌 순위로 표시되거나 확률 없이 가능한 장애요인이 리스트로 표시될 수 있다.
다음으로, 무인 원격제어 장치(100)는 결정된 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 해결책 데이터베이스와 결정된 장애요소를 매칭하여, 실제 해결책으로 결정할 수 있다. 또는 해결책을 결정하는 방식은 장애요소를 입력으로 하여 해결책을 예측하도록 학습된 모델을 이용하는 것을 포함할 수 있다.
도 6c를 참조하면, 데이터베이스 매칭을 통해 관리 프로그램(620)의 화면에 필수 항목이 미기재된 것으로 장애요인을 결정하고 그에 대한 해결책으로 910001 메뉴에서 자문 type을 기재할 것을 해결책으로 결정할 수 있다.
도 6d를 참조하면 무인 채팅 모듈을 통해 채팅창(614)에 결정된 장애요인인 필수항목 미기재와 해결책인 910001 메뉴에 자문 type 기재(640)가 시각적으로 제공된다. 이와 동시에 해결책을 실행할지가 질의된다. 해결책의 실행 내용은 사용자가 허용할 수 없는 내용, 예를 들어, 사용자가 원하는 프로그램의 삭제나 내용의 변경 등을 포함할 수 있다. 따라서, 본 발명의 무인 원격제어 장치(100)는 무인 채팅 모듈을 통해서 명확한 실행 지시(642)를 확인하는 단계를 거치도록 한다. 해결책의 실행 지시(642)가 수신되면, 이에 따라 무인 원격제어를 통해 해결책이 실행되고 관련한 텍스트(644, 646) 가 표시된다. 해결책의 실행은 미리 결정되거나 해결책에 따라 어샘블된 배치파일이나 XML로 구현된 명령어 처리 또는 매크로 프로그램을 통한 프로그램 실행 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 무인 원격제어 장치(100)는 관리 프로그램의 화면 캡쳐나 화면에 표시된 내용을 기초로 하여, 관리 프로그램에서 요구되는 사항들을 자동으로 무인 체크하여 사용자에게 처리를 위해 어떠한 동작이나 내용 입력이 필요한지 해결책을 제공할 수 있다.
사내 관리 프로그램을 전술된 무인 원격제어 장치(100)를 이용하는 경우 아래와 같은 이점이 있을 수 있다. 무인 원격제어 장치는 챗봇 솔루션으로 구현될 수 있어, 은행 등에서의 상담원이 대면 상담에 있어서 빠른 피드백을 받을 수 있다. 이에 따라 대면 상담이 활성화될 수 있다. 또한, 유연근무제 확대 등 기업환경에 대응하는데 도움이 될 수 있다.
한편, 기초 지식 데이터는 IT콜센터 FAQ(자주묻는 질문)내용으로 구축될 수 있어, 내부 IT직원이 더 많은 업무를 처리할 수 있도록 한다. 또한, 향후 음성 챗봇으로의 확장성을 위한 데이터베이스 확보가 가능할 수 있다. 나아가, 본 발명의 무인 원격제어 장치(100)에 축적된 지식사용 빈도를 활용하여, 자주 문의되는 항목들이나 사용되지 않는 항목들을 분석해 업무 프로세스 개선에 활용할 수도 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 무인 원격제어 장치(100)를 통해, 업무의 효율성을 기술로 제고할 수 있고, 반복 단순 작업을 인공지능이 일임하고 유휴 인적자원을 고부가가치 업무로 전환할 수 있는 지식 고도화 효과가 있다. 또한, 본 발명의 다양할 실시예에 따른 무인 원격제어 장치(100) 내부업무 요청을 처리하기 위한 전문인력의 인건비 부담을 낮출 수 있으며, 인공지능 챗봇을 통해 원격장애처리 업무를 상시 대기로 운영할 수 있다. 이로 인한, 전문인력의 교육, 교체 등의 간접비용도 낮출 수 있다.
또한, 종래의 유인 원격장애처리의 경우 상담요청, 대기, 장애정보전달, 해결까지 긴 대기시간이 걸려 장애가 해결되는데에도 장시간이 소요되는데, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면 이러한 처리 시간도 대폭 단축할 수 있다.도 7은 본 발명의 다양한 다른 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법을 설명하기 위한 개략도이다. 본 발명의 다양한 실시예에서, 장애요소 및 해결책은 무인 채팅 모듈을 통하는 것에 더하여 관리 프로그램에 직접 시각적으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(200)의 관리 프로그램에 팝업 창, 메시지 창, 말풍선 또는 툴팁 중 적어도 하나를 생성하여 장애요소, 해결책 및 실행여부 중 적어도 하나가 시각적으로 표시될 수 있다. 이에 따라 채팅에 더하여 보다 직관적으로 결정된 장애요소와 해결책이 시각적으로 제공될 수 있다. 도 7에서는 관리 프로그램의 특정 영역에 해결책 등이 표시되는 팝업창(720)이 도시된다.
도 8은 본 발명의 다양한 다른 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법을 설명하기 위한 개략도이다. 다양한 실시예에 따르면, 무인 채팅 모듈을 통해 채팅창(800)에서 추가로 질의가 수신될 수 있으며, 수신된 추가 질의에 응답하여 해결책이 무인 채팅 모듈을 통해 시각적으로 제공될 수 있다.
도 9는 본 발명의 다양한 다른 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법을 설명하기 위한 개략도이다. 다양한 실시예에 따르면, 무인 원격장애처리 요청은 장애에 대한 실시간 모니터링 요청을 포함할 수 있다. 이에 응답하여, 도 5 내지 6에서 전술된 컴퓨팅 장치의 장애판단용 데이터의 수집과 수집된 장애판단용 데이터를 기초로 장애요소의 결정 그리고 해결책의 결정은 미리 결정된 시간마다 주기적으로 반복하여 수행될 수 있다. 이에 따라 사용자는 발생되는 장애에 보다 신속하게 해결책을 받을 수 있다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 무인 원격장애처리 방법을 설명하기 위한 개략적인 순서도이다. 본 실시예는 F.A.Q항목의 표시와 체팅 모듈을 결합한 실시예이나 본 실시예를 기초하여 다양한 변형이 가능할 수 있다.
먼저, 내부업무 문의사항 발생시 PC상에 있는 AI헬퍼가 클릭된다(S1010). AI핼퍼의 클릭음 메신저에 있는 버튼을 클릭하는 것을 의미할 수 있으며, 또는 관리 프로그램 자체의 호출 버튼을 클릭하는 것일 수 있다. AI헬퍼가 호출된 경우, 문의하는 화면을 OCR 프로그램으로 캡쳐한 후, F.A.Q중심으로 항목에 스크롤바가 디스플레이될 수 있다(S1020). 즉, 관리 프로그램이 표시하는 다양한 항목 중에서 클릭가능한 F.A.Q. 버튼이 표시될 수 있다. 디스플레이된 항목을 선택하면 채팅화면이 디스플레이 되면서 F.A.Q 문의 사항이 자동 디스플레이 된다. 본 단계는 전술된 도 7의 도시내용과 유사할 수 있다.
다음으로, 채팅 화면이 표시된 후 문의 사항은 채팅으로 질문할 수 있도록 제공된다(S1030). AI헬프데스크의 답변에 따라 사용자는 장애 해결을 시도한다(S1040). 여기서의 장애 해결은 원격 제어를 통한 것일 수 있다. AI 헬프데스크에서 질문사항을 답변하면서 장애 해결에 대한 원격 제어 실행이 요구되는 경우 지시를 수신하여 장애 해결 조치가 실행된다.
장애가 해결(S1050)되면 방법은 종료되고, 장애가 해결되지 않는 경우에는 실제 상담원에게 연결되는 모듈이 동작하거나 전화번호가 표시되거나 실제 상담원이 원격장애처리를 진행할 수 있도록 연결이 설정될 수 있다(S1070). 장애가 해결된 경우, 해결되지 않고 상담원 연결을 통해 해결된 경우 그리고 F.A.Q 항목 표시만으로 해결된 경우 모든 채팅, 장애, 상담 내역은 업무 온톨로지에 저장되어 향후 업데이트나 학습에 활용될 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1000: 시스템
100 : 무인 원격제어 장치
200 : 컴퓨팅 장치
110, 210 : 통신부
120, 220 : 입력부
130, 230 : 저장부
140, 240 : 프로세서
250 : 표시부
510, 610 : 메신저 프로그램
512, 612, 622 : 무인 원격제어 요청 버튼
514, 614, 800 : 채팅창
515, 615 : 안내 텍스트
516, 616 : 원격제어 요청
520 : 장치 관리자
522 : 문제 있는 하드웨어 이미지
530 : 바이러스 검출 프로그램
532 : 말웨어 검출 프로그램
540, 640 : 장애요소와 해결책
542 : 실행 지시
544, 642, 644, 646 : 해결책 실행 텍스트
620 : 관리 프로그램
720 : 팝업 창

Claims (11)

  1. 컴퓨팅 장치의 장애를 대응하기 위한 무인 원격장애처리 방법으로서,
    상기 컴퓨팅 장치로부터 무인 원격장애처리 요청을 수신하는 단계;
    상기 무인 원격장애처리 요청에 응답하여 상기 컴퓨팅 장치의 장애판단용 데이터를 수집하는 단계;
    수집된 상기 장애판단용 데이터를 기초로 장애요소를 결정하는 단계;
    결정된 상기 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 결정하는 단계; 및
    상기 장애요소 및 상기 해결책을 무인 채팅 모듈을 통해 시각적으로 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 컴퓨팅 장치의 장애판단용 데이터를 수집하는 단계는,
    특정 폴더에서 수집된 파일, 장치 관리자에 대한 수집된 내용, 장치 관리자 캡쳐 화면을 파싱한 내용, 및 무인 원격장애처리의 대상이 되는 프로그램에 대한 수집된 스크린 샷 또는 입력된 내용들을 파싱한 내용을 상기 컴퓨팅 장치의 장애판단용 데이터로서 수집하는 단계인,
    상기 장애요소를 결정하는 단계는,
    장애 요소를 예측하도록 구성된 컴퓨팅 장치 장애요소 결정 모델에, 상기 장애판단용 데이터를 입력하여 상기 컴퓨팅 장치 장애요소 결정 모델을 통해 상기 컴퓨팅 장치의 장애 요소를 예측하는 단계; 및
    상기 예측된 장애 요소 중 미리 설정된 확률을 넘는 장애 요소를 실제 장애요소로 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 해결책을 결정하는 단계는,
    장애에 대한 해결책을 예측하도록 구성된 컴퓨팅 장치 장애 해결 모델에, 상기 결정된 실제 장애요소를 입력하여 상기 컴퓨팅 장치 장애 해결 모델을 통해 상기 실제 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 결정하는 단계인, 무인 원격장애처리 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 장애요소를 결정하는 단계는, 장애요소 DB와 상기 수집된 장애판단용 데이터를 매칭하여 실제 장애요소를 결정하는 단계를 포함하는, 무인 원격장애처리 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 무인 원격장애처리 요청은 장애에 대한 실시간 모니터링 요청을 포함하고,
    상기 컴퓨팅 장치의 장애판단용 데이터를 수집하는 단계 및 수집된 장애판단용 데이터를 기초로 상기 장애요소를 결정하는 단계는 미리 결정된 시간마다 주기적으로 반복하여 수행되는, 무인 원격장애처리 방법.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 결정된 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 결정하는 단계는, 해결책 DB와 결정된 장애요소를 매칭하여, 실제 해결책으로 결정하는 단계를 포함하는, 무인 원격장애처리 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 장애요소 및 해결책을 무인 채팅 모듈을 통해 시각적으로 제공하는 단계는, 상기 무인 채팅 모듈을 통해 해결책에 대한 실행여부를 질의하는 단계 및 상기 컴퓨팅 장치로부터 수신된 실행 명령에 따라 상기 해결책을 실행하는 단계를 포함하는, 무인 원격장애처리 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 장애요소 및 해결책을 시각적으로 제공하는 단계는, 컴퓨팅 장치의 디스플레이에 팝업 창, 메시지 창, 말풍선 또는 툴팁 중 적어도 하나를 생성하여 장애요소, 해결책 및 실행여부 중 적어도 하나를 시각적으로 표시하는 단계를 포함하는, 무인 원격장애처리 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 무인 채팅 모듈을 통해 추가로 질의를 수신하는 단계; 및
    수신된 추가 질의에 응답하여 해결책을 시각적으로 제공하는 단계를 더 포함하는, 무인 원격장애처리 방법.
  11. 물리적으로 분리된 컴퓨팅 장치와 통신하도록 구성된 통신부; 및
    상기 통신부와 동작 가능하게 연결되고, 상기 통신부를 통해 원격장애처리 요청을 수신하고, 상기 원격장애처리 요청에 응답하여, 상기 컴퓨팅 장치의 장애판단용 데이터를 수집하고, 수집된 상기 장애판단용 데이터를 기초로 장애요소를 결정하고, 상기 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 결정하고, 결정된 상기 장애요소 및 해결책을 무인 채팅 모듈을 통해 컴퓨팅 장치의 표시부에 시각적으로 제공하도록 구성된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는, 특정 폴더에서 수집된 파일, 장치 관리자에 대한 수집된 내용, 상기 장치 관리자 캡쳐 화면을 파싱한 내용, 및 무인 원격장애처리의 대상이 되는 프로그램에 대한 수집된 스크린 샷 또는 입력된 내용들을 파싱한 내용을 상기 컴퓨팅 장치의 장애판단용 데이터로서 수집하도록 구성되고,
    상기 프로세서는, 장애 요소를 예측하도록 구성된 컴퓨팅 장치 장애요소 결정 모델에, 상기 장애판단용 데이터를 입력하여 상기 컴퓨팅 장치 장애요소 결정 모델을 통해 상기 컴퓨팅 장치의 장애 요소를 예측하고, 상기 예측된 장애 요소 중 미리 설정된 확률을 넘는 장애 요소를 실제 장애요소로 결정하도록 구성되며,
    상기 프로세서는, 장애에 대한 해결책을 예측하도록 구성된 컴퓨팅 장치 장애 해결 모델에, 상기 결정된 실제 장애요소를 입력하여 상기 컴퓨팅 장치 장애 해결 모델을 통해 상기 실제 장애요소를 해결 또는 우회하기 위한 해결책을 결정하도록 구성되는, 무인 원격장애처리 장치.
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KR102654026B1 (ko) * 2023-05-11 2024-04-04 지엔소프트(주) Pc 원격 제어, 관리 시스템 및 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101856543B1 (ko) * 2018-02-26 2018-05-11 주식회사 리앙커뮤니케이션즈 인공지능 기반의 장애 예측 시스템

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180041372A (ko) * 2016-10-14 2018-04-24 주식회사 엘지유플러스 Ai 서버의 채팅 서비스 방법 및 이를 수행하는 ai 서버
KR101977953B1 (ko) * 2018-09-04 2019-05-13 주식회사 코튼캔디 원격 장애 복구 시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101856543B1 (ko) * 2018-02-26 2018-05-11 주식회사 리앙커뮤니케이션즈 인공지능 기반의 장애 예측 시스템

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