KR102135098B1

KR102135098B1 - Policy advisory systems using the annals of king sejong

Info

Publication number: KR102135098B1
Application number: KR1020180139572A
Authority: KR
Inventors: 강장묵
Original assignee: 글로벌사이버대학교 산학협력단
Priority date: 2018-11-14
Filing date: 2018-11-14
Publication date: 2020-08-26
Also published as: KR20200055909A

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템은 세종실록 서비스 서버로부터 세종대왕의 정책 관련 기록을 수집하여 세종대왕의 정책을 학습하고 과거의 정부 정책관련 데이터를 수집하여 정책 시행 효과를 학습하고, 이를 기반으로 세종대왕 행동 기반의 정책 효과를 예측하고 자문을 제공하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 정책 자문 모델 생성 장치와, 사용자 단말을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 상기 정책 자문 모델에 적용하여 상기 자문요청 정책에 대하여 자문 서비스를 제공하는 정책 자문 서비스 제공 장치를 포함하여 구성된다.A policy advisory service system using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention is disclosed. The policy advisory service system using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention collects records related to King Sejong's policy from the King Sejong Annals service server to learn the policies of King Sejong and collects past government policy-related data to learn the effect of policy enforcement. Based on this, a policy advisory model generation device that generates a policy advisory model for predicting the effect of the policy based on King Sejong's behavior and providing advice, and information on the advisory request policy input through the user terminal are transferred to the policy advisory model. It is configured to include a policy advisory service provision device that provides advisory services for the above advisory request policy by applying.

Description

Policy advisory service system using Sejong Annals {POLICY ADVISORY SYSTEMS USING THE ANNALS OF KING SEJONG}

본 발명은 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 세종대왕 행동 기반의 정책 자문 서비스 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a policy advisory service system using Sejong Annals, and more particularly, to a policy advisory service system based on King Sejong's behavior.

전문가 시스템은 인공지능 기술의 응용분야 중에서 가장 활발하게 응용되고 있는 분야로서, 특정 분야의 전문가적 지식 및 경험을 가진 인간이나 조직의 판단과 행동을 모방하는 컴퓨터　프로그램이다.The expert system is the most actively applied field among the application fields of artificial intelligence technology, and is a computer program that imitates the judgment and behavior of humans or organizations with expert knowledge and experience in a specific field.

예를 들면, 세무자문을 하는 전문가시스템은 컴퓨터에 세법과 시행령 및 규칙들을 입력시키고 또 발생 가능한 사례들을 기억시켜 비전문가가 컴퓨터에 궁금한 사항을 물어보고 컴퓨터가 답하도록 만든 것이다. 즉 경험과 전문성을 요구하는 문제들을 효율적으로 풀 수 있는 컴퓨터 프로그램이다. For example, an expert system that provides tax advice inputs tax laws, enforcement ordinances, and rules into a computer and remembers possible cases so that non-experts ask questions on the computer and the computer answers. In other words, it is a computer program that can efficiently solve problems that require experience and expertise.

과거에는 전문가 시스템이 공학이나 의학 분야에서 주로 응용되었지만, 최근에는 구글의 바둑 프로그램 알파고의 등장과 함께 인공지능에 대한 관심이 높아지면서 법률자문을 위한 전문가 시스템도 등장하고 있다. 대표적으로 미국의 로스인텔리전스는 인공지능 '왓슨(watson)'을 기반으로 하는 대화형 법률 서비스를 제공하고 있다. 이 서비스는 단순히 키워드 검색 결과를 보여주는 정도의 기존 법률 정보 검색 시스템과 달리 사용자가 질문을 하면 질문과 연관성이 높은 법률적 답변과 함께 판례 등과 같은 근거 자료를 제공한다. In the past, expert systems were mainly applied in engineering and medical fields, but in recent years, with the advent of Google's Go program AlphaGo, interest in artificial intelligence has increased, and expert systems for legal advice have also appeared. Representatively, Ross Intelligence of the United States is providing interactive legal services based on artificial intelligence'watson'. Unlike existing legal information retrieval systems that simply display keyword search results, this service provides evidence, such as precedents, along with legal answers that are highly relevant to the question when a user asks a question.

법률분석기업 피스컬노트는 미국 의회 및 정부의 데이터에 인공지능 기술을 적용하여 법령 관련 정보를 기업의 정부정책 담당자에게 실시간으로 제공한다. 정부의 모든 법안과 상하원 의원들의 영향력 정보까지 알 수 있으며, 법안의 의회 통과 가능성까지 예측하는데, 그 정확도는 90%를 상회하는 것으로 알려져있다.Fiscal Note, a legal analysis company, applies artificial intelligence technology to data from the US Congress and the government to provide legal information to corporate government policy managers in real time. It provides information on the influence of all government bills and members of the Senate and House of Representatives, and predicts the possibility of passing the bill to parliament, and its accuracy is known to exceed 90%.

이와 같이, 공학, 의료 또는 법률 자문과 같은 어느 정도 명확하고 정형화된 규칙을 도출할 수 있는 지식베이스 기반의 전문가 시스템의 개발은 활발하게 진행되고 있으나 정부 정책에 대하여 자문 서비스를 제공할 수 있는 전문가 시스템은 전무하다. As such, the development of a knowledge base-based expert system capable of deriving some clear and standardized rules such as engineering, medical or legal advice is actively progressing, but an expert system capable of providing advisory services to government policies. Is absent.

일반적으로 정부 또는 지방자치단체는 중요정책의 입안, 계획의 수립 및 시행에 있어서 각계 전문가의 의견을 청취·반영하기 위하여 정책자문위원회를 규정하고 있으며, 정책 입안 등을 하는 경우에 각 분야의 정책 전문가들을 소집하여 자문을 받고 있다. 그러나 각 전문가 개인이 갖고 있는 지식의 한계와 정치적 이해관계로 인해서 효과적인 정책 자문을 제공하기 어려운 문제가 있다. In general, the government or local governments stipulate a policy advisory committee to listen to and reflect the opinions of experts from various fields in the preparation of important policies, establishment and implementation of plans, and policy experts in each field when making policy, etc. They are convening and receiving advice. However, it is difficult to provide effective policy advice due to the limited knowledge and political interests of each expert.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 정치적 이해관계의 영향을 받지 않고 정책 효과를 예측할 수 있는 정책 자문 서비스 시스템을 제공하는 데 있다.An object of the present invention for solving the above problems is to provide a policy advisory service system capable of predicting policy effects without being affected by political interests.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 정치적 이해관계의 영향을 받지 않고 정책 효과를 예측할 수 있는 정책 자문 서비스 장치를 제공하는 데 있다.Another object of the present invention for solving the above problems is to provide a policy advisory service device capable of predicting policy effects without being affected by political interests.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 목적은, 정치적 이해관계의 영향을 받지 않고 정책 효과를 예측할 수 있는 정책 자문 서비스 방법을 제공하는 데 있다.Another object of the present invention for solving the above problems is to provide a policy advisory service method capable of predicting policy effects without being affected by political interests.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템에 있어서, 세종실록 서비스 서버로부터 세종대왕의 정책 관련 기록을 수집하여 세종대왕의 정책을 학습하고 과거의 정부 정책관련 데이터를 수집하여 정책 시행 효과를 학습하고, 이를 기반으로 세종대왕 행동 기반의 정책 효과를 예측하고 자문을 제공하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 정책 자문 모델 생성 장치와, 사용자 단말을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 상기 정책 자문 모델에 적용하여 상기 자문요청 정책에 대한 자문 서비스를 제공하는 정책 자문 서비스 제공 장치를 포함하는 정책 자문 서비스 시스템을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention is a policy advisory service system using Sejong Annals, by collecting King Sejong's policy-related records from the King Sejong Annals service server, learning the policies of King Sejong, and collecting data related to past government policies to implement policies. A policy advisory model generation device that learns the effect and generates a policy advisory model to predict the effect of the policy based on King Sejong's behavior and provide advice based on this, and the policy information on the advisory request policy input through the user terminal. Applying to the advisory model, a policy advisory service system including a policy advisory service provision device that provides advisory services for the advisory request policy is provided.

여기서 상기 정책 자문 모델 생성 장치는 세종실록 서비스 페이지로부터 수집한 세종실록 데이터를 자연어 처리하여 육하원칙에 기초하여 정규화하고 현대적 어휘와 매칭되도록 온톨로지 모델링하여 세종실록 데이터베이스를 생성하는 세종실록 데이터베이스 생성부와, 상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 세종대왕 행동 예측 모델 생성부와, 과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하는 정책 효과 예측 모델 생성부와, 상기 세종대왕 행동 예측 모델과 상기 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 정책 자문 모델 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Here, the policy advisory model generation device includes a Sejong Annals database generation unit that processes the King Sejong Annals data collected from the King Sejong Annals service page, normalizes them based on the sixth law, and models ontology to match modern vocabulary to generate the King Sejong Annals database, and the Sejong the Great's behavior prediction model generation unit that derives King Sejong's policy by referring to the Sejong Annals database, extracts and learns King Sejong's speech and behavior data related to the King Sejong's policy, and generates a King Sejong behavior prediction model, and data related to past government policies. A policy effect prediction model generation unit that learns to generate a policy effect prediction model, and a policy advisory model for generating policy advice based on King Sejong's behavior through policy effect prediction by combining the King Sejong behavior prediction model and the policy effect prediction model. It characterized in that it comprises a policy advisory model generation unit to generate.

또한, 여기서 상기 정책 자문 서비스 장치는 사용자 단말을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 획득하는 자문요청 정책 획득부와, 상기 자문요청 정책을 상기 정책 자문 모델에 적용하여 상기 자문요청 정책에 대한 효과를 예측하고, 상기 예측 결과에 따른 자문 데이터를 생성하는 자문 데이터 생성부와, 상기 효과 예측 결과와 자문 데이터를 상기 사용자 단말을 통해 제공하는 자문 서비스 제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다. In addition, the policy advisory service device includes an advisory request policy acquisition unit that obtains information on the advisory request policy input through the user terminal, and the effect on the advisory request policy by applying the advisory request policy to the policy advisory model. And an advisory data generator configured to predict and generate advisory data according to the prediction result, and an advisory service provider that provides the effect prediction result and advisory data through the user terminal.

상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치에 있어서, 세종실록 서비스 페이지로부터 수집한 세종실록 데이터를 자연어 처리하여 육하원칙에 기초하여 정규화하고 현대적 어휘와 매칭되도록 온톨로지 모델링하여 세종실록 데이터베이스를 생성하는 세종실록 데이터베이스 생성부와, 상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 세종대왕 행동 예측 모델 생성부와, 과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하는 정책 효과 예측 모델 생성부와, 상기 세종대왕 행동 예측 모델과 상기 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 정책 자문 모델 생성부를 포함하는 정책 자문 모델 생성 장치를 제공한다.One aspect of the present invention for achieving the above other object is a policy advisory model generation device using the King Sejong Annals, so that the data collected from the King Sejong Annals service page are processed in natural language to normalize based on the six-and-a-half principles and match with modern vocabulary. Sejong Annals database generation unit that generates the King Sejong Annals database by modeling ontology, and the King Sejong's policy with reference to the King Sejong Annals database, extracts and learns King Sejong's speech and behavior data related to the King Sejong's policy, and creates a King Sejong behavior prediction model. Policy effect by combining the King Sejong behavior prediction model generation unit to be generated, the policy effect prediction model generation unit to generate a policy effect prediction model by learning past government policy-related data, and the King Sejong’s behavior prediction model and the policy effect prediction model. Provides a policy advisory model generation device including a policy advisory model generator that generates a policy advisory model for generating policy advisory based on King Sejong's behavior through prediction.

여기서 상기 세종대왕 행동 예측 모델 생성부는 상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하는 정책 분류 모듈과, 상기 세종실록 데이터베이스로부터 상기 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하는 정책 행위 추출모듈과, 상기 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 행동 예측 모델 생성 모듈을 포함하고는 것을 특징으로 한다.Here, the King Sejong behavior prediction model generator derives the King Sejong's policy by referring to the King Sejong Annals database, quantifies and calculates the effect of the policy, and classifies the effect of the policy as success or failure based on a predetermined threshold. A policy classification module, a policy action extraction module for extracting the speech and action data of King Sejong related to the policies of the King Sejong from the Sejong Annals database, and learning the policy data classified as success and failure and the speech and action data of King Sejong related to the policy Thus, it is characterized by including a behavior prediction model generation module that generates a King Sejong behavior prediction model according to the policy.

또한, 여기서 상기 정책 효과 예측 모델 생성부는 과거의 정부 정책과 상기 정부 정책과 관련된 정보를 수집하고 분석하여, 정량화된 정책의 효과를 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하고 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하되, 성공 및 실패 정책별로 정책 시행 배경과 평가 및 정책 시행에 따른 지지율 변화를 학습하여 분야별 정책 효과 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 한다.In addition, the policy effect prediction model generation unit collects and analyzes past government policy and information related to the government policy, calculates the effect of the quantified policy, and determines the effect of the policy based on a predetermined threshold. It classifies and learns as a failure to generate a policy effect prediction model, but it is characterized by generating a policy effect prediction model for each field by learning the policy enforcement background for each success and failure policy and the change in approval rate according to evaluation and policy implementation.

또한, 여기서 상기 정책 자문 모델 생성부는 상기 정책 효과 예측 모델이 상기 세종대왕 행동 예측 모델의 알고리즘을 학습하여 재구성된 알고리즘을 기반으로 정책 효과를 예측하고 상기 예측을 기초로 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 것을 특징으로 한다.In addition, the policy advisory model generation unit predicts the policy effect based on the algorithm reconstructed by the policy effect prediction model learning the algorithm of the King Sejong behavior prediction model, and generates a policy advisory based on the King Sejong behavior based on the prediction. It is characterized in that it creates a policy advisory model for.

상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은 세종실록을 이용한 세종대왕 행동 예측 모델 생성장치에 있어서 세종실록 서비스 페이지로부터 수집한 세종실록 데이터로부터 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하는 정책 분류부와, 상기 세종실록 데이터베이스로부터 상기 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하는 정책 행위 추출부와, 상기 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 행동 예측 모델 생성부를 포함하는 행동 예측 모델 생성장치를 제공한다.Another aspect of the present invention for achieving the above other object is to derive the King Sejong's policy from the Sejong Annals data collected from the Sejong Annals service page in the Sejong Annals behavior prediction model generation apparatus, and quantify the effects of the policies. A policy classification unit that calculates and classifies the effect of the policy as success or failure based on a predetermined threshold, and a policy action extracting unit that extracts data on the words and actions of King Sejong related to the policies of the King Sejong from the Sejong Annals database; , It provides a behavior prediction model generation unit comprising a behavior prediction model generation unit for generating a King Sejong behavior prediction model according to the policy by learning the policy data classified as success and failure and the speech and behavior data of King Sejong related to the policy.

여기서, 상기 정책 분류부는 상기 세종실록 데이터베이스로부터 상기 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 도출된 정책과 관련된 기록을 검색하고, 상기 기록을 시기별로 분류하고, 상기 기록 내에 상기 정책의 성공이나 실패를 표시하거나 암시하는 문구가 추출되면, 상기 문구에 따라서 상기 정책의 효과를 산출하되 시기 역순으로 높은 가중치를 부여하고, 상기 점수에 기초하여 상기 정책의 성공 여부를 분류하거나, 또는 상기 도출된 세종대왕의 정책을 키워드로 인터넷 검색하여 상기 정책에 평가를 분석하고, 상기 분석에 기초하여 상기 정책의 효과를 산출함으로써 상기 정책의 성공 여부를 분류하는 것을 특징으로 한다.Here, the policy classification unit derives the King Sejong's policy from the Sejong Annals database, searches for a record related to the derived policy, classifies the record by time, and displays the success or failure of the policy in the record. When the suggestive phrase is extracted, the effect of the policy is calculated according to the phrase, but high weight is assigned in reverse order of time, and the success or failure of the policy is classified based on the score, or the derived policy of King Sejong is keyword By searching the Internet, analyzing the evaluation of the policy, and calculating the effect of the policy based on the analysis, the success or failure of the policy is classified.

상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 측면은 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 장치에 있어서, 사용자 단말을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 획득하는 자문요청 정책 획득부와, 상기 자문요청 정책을 정책 자문 모델에 적용하여 상기 자문요청 정책에 대한 효과를 예측하고, 상기 예측 결과에 따른 자문 데이터를 생성하는 자문 데이터 생성부와, 상기 효과 예측 결과와 자문 데이터를 상기 사용자 단말을 통해 제공하는 자문 서비스 제공부를 포함하는 정책 자문 서비스 장치를 제공한다.Another aspect of the present invention for achieving the above other object is in a policy advisory service device using the Sejong Annals, an advisory request policy obtaining unit for obtaining information on the advisory request policy input through a user terminal, and the advisory request An advisory data generation unit that predicts the effect of the advisory request policy by applying a policy to a policy advisory model and generates advisory data according to the prediction result, and provides the effect prediction result and advisory data through the user terminal. It provides a policy advisory service device including an advisory service provider.

여기서 상기 정책 자문 모델은 정책 자문 모델 생성 장치가, 세종실록 서비스 서버로부터 세종대왕의 정책 관련 기록을 수집하여, 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하고, 과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하고, 상기 세종대왕 행동 예측 모델과 상기 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위하여 생성한 모델인 것을 특징으로 한다.In the policy advisory model, the policy advisory model generation device collects records related to King Sejong's policy from the Sejong Annals service server, derives King Sejong's policy, and extracts and learns King Sejong's speech and behavior data related to the King Sejong's policy. It generates a behavior prediction model, learns past government policy-related data to create a policy effect prediction model, and combines the King Sejong behavior prediction model and the policy effect prediction model to provide policy advice based on King Sejong's behavior through policy effect prediction. It is characterized in that it is a model created to generate.

상기 또 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 방법에 있어서, 세종실록 서비스 서버로부터 수집한 세종실록 데이터를 자연어 처리하여 육하원칙에 기초하여 정규화하고 현대적 어휘와 매칭되도록 온톨로지 모델링하여 세종실록 데이터베이스를 생성하는 단계와, 상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 단계와, 과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하는 단계와, 상기 세종대왕 행동 예측 모델과 상기 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 단계를 포함하는 정책 자문 모델 생성 방법을 제공한다.One aspect of the present invention for achieving the above another object is a method for generating a policy advisory model using the King Sejong Annals, in which the King Sejong Annals data collected from the King Sejong Annals service server are processed in natural language, normalized based on the sixth rule, and matched with modern vocabulary. Generating a Sejong Annals database by modeling ontology as much as possible; deriving King Sejong's policy by referring to the King Sejong Annals database, extracting and learning King Sejong's speech and behavior data related to the King Sejong's policy to generate a King Sejong action prediction model Wow, to generate a policy effect prediction model by learning past government policy-related data, and to create a policy advice based on King Sejong's behavior through policy effect prediction by combining the King Sejong behavior prediction model and the policy effect prediction model. Provides a method of creating a policy advisory model including the step of creating a policy advisory model.

여기서, 상기 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 단계는 상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하는 정책 분류 단계와, 상기 세종실록 데이터베이스로부터 상기 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하는 정책 행위 추출 단계와, 상기 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Here, in the step of generating the King Sejong behavior prediction model, the policy of King Sejong is derived by referring to the King Sejong Annals database, the effect of the policy is quantified and calculated, and the effect of the policy is determined based on a predetermined threshold. A policy classification step of classifying as failure, a policy action extraction step of extracting data on the words and actions of King Sejong related to the policies of the King Sejong from the Sejong Annals database, and the policy data classified as success and failure and King Sejong related to the policy. And generating a prediction model for King Sejong's behavior according to the policy by learning the speech and action data.

또한, 여기서 상기 정책 분류 단계는 상기 세종실록 데이터베이스로부터 상기 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 도출된 정책과 관련된 기록을 검색하고, 상기 기록을 시기별로 분류하고, 상기 기록 내에 상기 정책의 성공이나 실패를 표시하거나 암시하는 문구가 추출되면, 상기 문구에 따라서 상기 정책의 효과를 산출하되 시기 역순으로 높은 가중치를 부여하고, 상기 점수에 기초하여 상기 정책의 성공 여부를 분류하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the step of classifying the policy, the policy of the King Sejong is derived from the Sejong Annals database, the records related to the derived policy are searched, the records are classified by period, and the success or failure of the policy is recorded in the records. When a phrase indicating or suggesting is extracted, the effect of the policy is calculated according to the phrase, but high weights are assigned in reverse order of time, and the success or failure of the policy is classified based on the score.

또한, 여기서 상기 정책 분류 단계는 상기 도출된 세종대왕의 정책을 키워드로 인터넷 검색하여 상기 검색 결과에 기초하여 정책의 효과를 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the step of classifying the policy, the derived policy of King Sejong is searched for the Internet using keywords, and an effect of the policy is calculated based on the search result.

또한, 여기서 상기 정책 효과 예측 모델을 생성하는 단계는 과거의 정부 정책과 상기 정부 정책과 관련된 정보를 수집하는 단계와, 상기 수집한 정부 정책 자료를 분석하여 상기 정부 정책의 정량화된 효과를 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하는 단계와, 상기 성공과 실패로 분류된 정부 정책 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the step of generating the policy effect prediction model includes collecting past government policy and information related to the government policy, analyzing the collected government policy data to calculate the quantified effect of the government policy, And classifying the effect of the policy as success or failure based on a predetermined threshold value, and generating a policy effect prediction model by learning government policy data classified as success or failure.

또한, 여기서 상기 정책 효과 예측 모델을 생성하는 단계는, 성공 및 실패 정책 별로 정책 시행 배경과 평가 및 정책 시행에 따른 지지율 변화를 학습하여 분야별 정책 효과 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the step of generating the policy effect prediction model, a policy effect prediction model for each field is generated by learning a policy enforcement background for each success and failure policy and a change in approval rate according to evaluation and policy enforcement.

또한, 여기서 상기 정책 자문 모델을 생성하는 단계는 상기 정책 효과 예측 모델이 상기 세종대왕 행동 예측 모델의 알고리즘을 학습하여 재구성된 알고리즘을 기반으로 정책 효과를 예측하고 상기 예측을 기초로 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 것을 특징으로 한다.In addition, in the step of generating the policy advisory model, the policy effect prediction model learns the algorithm of the King Sejong behavior prediction model to predict the policy effect based on the reconstructed algorithm, and based on the prediction, the policy advisory based on the King Sejong behavior It is characterized in that it generates a policy advisory model for generating.

상기 또 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 방법에 있어서, 사용자 단말을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 획득하는 단계와, 상기 자문요청 정책을 정책 자문 모델에 적용하여 상기 자문요청 정책에 대한 효과를 예측하고, 상기 예측 결과에 따른 자문 데이터를 생성하는 단계와 상기 효과 예측 결과와 자문 데이터를 상기 사용자 단말을 통해 제공하는 단계를 포함하는 정책 자문 서비스 방법을 제공한다.Another aspect of the present invention for achieving the above another object is in the policy advisory service method using the Sejong Annals, obtaining information on the advisory request policy input through a user terminal, and the advisory request policy A policy advisory service method comprising applying to a model to predict an effect on the advisory request policy, generating advisory data according to the prediction result, and providing the effect prediction result and advisory data through the user terminal Provides.

여기서, 상기 정책 자문 모델은 정책 자문 모델 생성 장치가, 세종실록 서비스 서버로부터 세종대왕의 정책 관련 기록을 수집하여, 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하고, 과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하고, 상기 세종대왕 행동 예측 모델과 상기 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위하여 생성한 모델인 것을 특징으로 한다..Here, in the policy advisory model, the policy advisory model generation device collects records related to King Sejong's policy from the Sejong Annals service server, derives the policy of King Sejong, and extracts and learns the words and actions of King Sejong related to the policy of the King Sejong. Policy advice based on King Sejong's behavior through policy effect prediction by creating a King Sejong behavior prediction model, creating a policy effect prediction model by learning past government policy-related data, and combining the King Sejong behavior prediction model and the policy effect prediction model It is characterized in that it is a model created to generate ..

상기와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템을 이용할 경우에는 세종실록 서비스 서버로부터 세종대왕의 정책 관련 기록을 수집하여 세종대왕의 정책을 학습하고 과거의 정부 정책관련 데이터를 수집하여 정책 시행 효과를 학습하고, 이를 기반으로 세종대왕 행동 기반의 정책 효과를 예측하고 자문을 제공하기 위한 정책 자문 모델을 생성하여, 사용자가 자문을 구하고자 하는 정책 분야에 대하여 정책 자문 모델을 적용하여 정책의 효과를 예측하고, 세종대왕 행동기반의 정책 자문 서비스를 제공하는 효과가 있다.In the case of using the policy advisory service system using the Sejong Annals according to the embodiment of the present invention as described above, the records related to the policies of King Sejong are collected from the Sejong Annals service server to learn the policies of King Sejong and collect past government policy-related data. By learning the effect of policy enforcement, and creating a policy advisory model to predict the policy effect based on King Sejong's behavior and provide advice based on this, the policy advisory model is applied to the policy field for which the user wants to seek advice. It is effective in predicting the effect of the King Sejong and providing policy advisory services based on King Sejong's action.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템의 구성을 보여주는 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치의 일 구성인 세종대왕 행동예측 모델 생성부의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치의 일 구성인 정책 효과 예측 모델 생성부의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 장치의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 방법이 수행되는 과정을 보여주는 순서도이다..
도 7과 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종대왕 행동예측 모델 생성 과정을 보여주는 순서도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 정책 효과 예측 모델을 생성하는 과정을 보여주는 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 방법이 수행되는 과정을 보여주는 순서도이다.
도 11, 도 12, 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스를 이용하는 예를 보여주는 도면이다.1 is a conceptual diagram showing the configuration of a policy advisory service system using a Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing the configuration of an apparatus for generating a policy advisory model using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram showing a configuration of a King Sejong behavior prediction model generation unit, which is a configuration of an apparatus for generating a policy advisory model using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram showing a configuration of a policy effect prediction model generation unit, which is a configuration of an apparatus for generating a policy advisory model using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.
5 is a block diagram showing the configuration of a policy advisory service apparatus using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a process of performing a method for generating a policy advisory model using the King Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.
7 and 8 are flowcharts illustrating a process of generating a model for predicting King Sejong's behavior according to an embodiment of the present invention.
9 is a flowchart illustrating a process of generating a policy effect prediction model according to an embodiment of the present invention.
10 is a flowchart illustrating a process of performing a policy advisory service method using a King Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.
11, 12, and 13 are diagrams illustrating an example of using a policy advisory service using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. Since the present invention can make various changes and have various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to a specific embodiment, it is to be understood to include all changes, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing each drawing, similar reference numerals have been used for similar elements.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. Terms such as first, second, A, and B may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. These terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component. For example, without departing from the scope of the present invention, a first element may be referred to as a second element, and similarly, a second element may be referred to as a first element. The term and/or includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

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 않은 것으로 이해되어야 할 것이다. When a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it is understood that it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle. Should be. On the other hand, when a component is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in the middle.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the presence or addition of elements or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof, does not preclude in advance.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 의미로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms including technical or scientific terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms as defined in a commonly used dictionary should be interpreted as a meaning consistent with the context of the related technology, and unless explicitly defined in the present application, they are not interpreted as an ideal or excessively formal meaning.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

전문가 시스템은 기계학습과 연결될 수 있는데, 전문가 시스템은 이미 정의되어있는 조건 등을 활용한다면 기계 학습은 결과값 판단을 위한 조건을 기계가 스스로 습득하게 한다. 즉, 컴퓨터를 인간처럼 학습시켜 스스로 규칙을 형성하도록 하는 것이다. 본 발명은 세종실록에서 세종의 언행을 추출하여 기계 학습하여 정책의 성격이나 종류에 따라서 세종의 행동을 예측할 수 있는 모델을 생성한다. 또한, 과거의 정책수립 및 효과와 관련된 데이터를 기계학습하여 현재 시행중이거나 또는 미래 시행 예정인 정책의 성공 여부를 예측할 수 있는 모델을 생성한다. 이때, 기계는 정책과 관련된 주변 환경 및 여건을 스스로 수집하여 모델에 반영할 수 있다.The expert system can be connected with machine learning. If the expert system uses already-defined conditions, machine learning allows the machine to learn the conditions for determining the result value by itself. In other words, by learning computers like humans, they form rules by themselves. The present invention generates a model capable of predicting King Sejong's behavior according to the nature or type of policy by extracting King Sejong's words and actions from the King Sejong Annals and performing machine learning. In addition, by machine learning data related to past policy establishment and effects, a model that can predict the success of policies currently being implemented or planned to be implemented in the future is generated. At this time, the machine can collect the surrounding environment and conditions related to the policy by itself and reflect it in the model.

또한, 정책효과예측 모델이 세종대왕행동예측 모델을 학습하는 메타학습(meta learning)을 통해서, 예측한 정책효과에 대하여 세종대왕행동 기반의 자문데이터를 생성할 수 있다. 메타학습은 사전에 알고리즘 군을 준비하고, 상황에 따라서 적절한 알고리즘을 선택 및 조합하여 학습하는 기계학습의 일종으로 인공지능 스스로 더 똑똑해지기 위하여 다른 알고리즘을 평가하고 좋은 점을 추출하는 학습이다. 즉, 본 발명에서는 정책효과를 예측하는 인공지능이 세종대왕의 행동을 배우기 위한 메타학습을 적용한다. 메타학습은 알려진 방법이므로 자세한 설명을 생략한다. In addition, through meta-learning in which the policy effect prediction model learns the King Sejong behavior prediction model, it is possible to generate advisory data based on the King Sejong's behavior for the predicted policy effect. Meta-learning is a type of machine learning that prepares an algorithm group in advance and selects and combines an appropriate algorithm according to the situation. It is a learning that evaluates other algorithms and extracts good points in order to become smarter by artificial intelligence itself. In other words, in the present invention, the artificial intelligence predicting the policy effect applies meta-learning to learn the behavior of King Sejong. Since meta-learning is a known method, detailed descriptions are omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템의 구성을 보여주는 개념도이다.1 is a conceptual diagram showing the configuration of a policy advisory service system using a Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템은 정책 자문 모델 생성 장치(100), 정책 자문 서비스 장치(200), 세종실록 DB(300), 세종대왕 행동 예측 모델(400), 정책 효과 예측 모델(500), 정책 자문 모델(600)을 포함하여 구성될 수 있다. Referring to FIG. 1, a policy advisory service system using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention includes a policy advisory model generation device 100, a policy advisory service device 200, a Sejong Annals DB 300, and King Sejong behavior prediction. It may be configured to include a model 400, a policy effect prediction model 500, and a policy advisory model 600.

또한, 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템의 각 구성은 다음과 같이 설명될 수 있다.In addition, referring to FIG. 1, each configuration of a policy advisory service system using the Sejong Annals according to an embodiment of the present invention may be described as follows.

정책 자문 모델 생성 장치(100)는 세종실록 서비스 페이지(20)부터 수집한 세종실록 데이터로부터 세종실록 데이터베이스(300)를 생성하고, 세종실록 데이터베이스(300)를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델(400)을 생성할 수 있다.The policy advisory model generation device 100 generates a Sejong Annals database 300 from the Sejong Annals data collected from the King Sejong Annals service page 20, and derives the King Sejong's policy by referring to the Sejong Annals database 300, and the above King Sejong's behavior prediction model 400 may be generated by extracting and learning King Sejong's speech and behavior data related to King Sejong's policy.

또한, 정책 자문 모델 생성 장치(100)는 과거의 정부 정책관련 데이터(30)를 학습하여 정책 효과 예측 모델(500)을 생성하고, 이를 세종대왕 행동 예측 모델(400)과 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문 데이터를 생성하기 위한 정책 자문 모델(600)을 생성할 수 있다.In addition, the policy advisory model generation device 100 generates a policy effect prediction model 500 by learning past government policy-related data 30, and combines it with the King Sejong behavior prediction model 400 to predict policy effect. A policy advisory model 600 for generating policy advisory data based on King Sejong's behavior may be created.

이때, 세종대왕 행동 예측 모델(400)과 정책 효과 예측 모델(500)은 메타학습을 이용하여 결합함으로써 정책 자문 모델(600)을 생성할 수 있다. 즉, 정책 효과 예측 모델(500)이 세종대왕 행동 예측 모델(400)의 알고리즘을 학습하여 알고리즘을 재구성하고, 이와 같이 재구성된 알고리즘을 기반으로 정책 효과를 예측하고 상기 예측을 기초로 세종대왕 행동 기반의 정책 자문 데이터를 생성할 수 있는 정책 자문 모델(600)을 생성할 수 있다. 즉, 정책 자문 모델(600)은 기존의 정부 정책 예측결과를 토대로 세종대왕의 언행, 즉 성품이나 말투를 고증한 자문 데이터를 생성할 수 있다.At this time, the King Sejong behavior prediction model 400 and the policy effect prediction model 500 may be combined using meta-learning to generate a policy advisory model 600. That is, the policy effect prediction model 500 learns the algorithm of the King Sejong behavior prediction model 400 to reconstruct the algorithm, predicts the policy effect based on the reorganized algorithm, and based on the prediction, the policy based on King Sejong's behavior A policy advisory model 600 that can generate advisory data can be created. That is, the policy advisory model 600 may generate advisory data that proves the words and actions of King Sejong, that is, character or tone, based on the existing government policy prediction results.

정책 자문 서비스 장치(200)는 사용자 단말(10)을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 정책 자문 모델(600)에 적용하여 사용자가 요청한 정책에 대하여 자문 서비스를 제공할 수 있다.The policy advisory service apparatus 200 may apply information on the advisory request policy input through the user terminal 10 to the policy advisory model 600 to provide advisory service for a policy requested by the user.

이하, 정책 자문 모델 생성 장치(100) 및 정책 자문 서비스 장치(200)에 대하여 좀 더 상세하게 설명한다.Hereinafter, the policy advisory model generating device 100 and the policy advisory service device 200 will be described in more detail.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치의 구성을 보여주는 블록도이다.2 is a block diagram showing the configuration of an apparatus for generating a policy advisory model using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치(100)는 세종실록데이터베이스 생성부(110), 세종대왕 행동 예측 모델 생성부(120), 정책 효과 예측 모델 생성부(130), 정책 자문 모델 생성부(140)를 포함하여 구성될 수 있다. Referring to FIG. 2, the apparatus 100 for generating a policy advisory model using the King Sejong Records according to an embodiment of the present invention includes a Sejong Annals database generation unit 110, a King Sejong behavior prediction model generation unit 120, and a policy effect prediction model. It may be configured to include a generator 130 and a policy advisory model generator 140.

또한, 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치(100)의 구성은 다음과 같이 설명될 수 있다.In addition, referring to FIG. 2, the configuration of the apparatus 100 for generating a policy advisory model using the Sejong Annals according to an embodiment of the present invention may be described as follows.

세종실록데이터베이스 생성부(110)는 세종실록 서비스 페이지(20)로부터 수집한 세종실록 데이터를 자연어 처리하여 육하원칙에 기초하여 정규화하고 현대적 어휘와 매칭되도록 온톨로지 모델링하여 세종실록 데이터베이스(300)를 생성할 수 있다.The Sejong Annals database generation unit 110 processes the Sejong Annals data collected from the King Sejong Annals service page 20, normalizes them based on the sixth rule, and models the ontology to match the modern vocabulary to generate the Sejong Annals database 300. have.

세종대왕 행동 예측 모델 생성부(120)는 세종실록 데이터베이스(300)를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델(400)을 생성할 수 있다. 이하, 세종대왕 행동 예측 모델 생성부(120)에 대하여 좀 더 상세하게 설명한다.The King Sejong Behavior Prediction Model Generation unit 120 derives King Sejong's policy by referring to the King Sejong Annals database 300, and extracts and learns King Sejong’s speech and behavior data related to King Sejong’s policy to generate the King Sejong Behavior Prediction Model 400. I can. Hereinafter, the King Sejong behavior prediction model generation unit 120 will be described in more detail.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치의 일 구성인 세종대왕 행동예측 모델 생성부(120)의 구성을 보여주는 블록도이다.3 is a block diagram showing the configuration of the King Sejong behavior prediction model generation unit 120, which is a configuration of an apparatus for generating a policy advisory model using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 세종대왕 행동예측 모델 생성부(120)는 정책 분류 모듈(121), 정책 행위 추출모듈(122) 및 행동 예측 모델 생성 모듈(123)을 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 3, the King Sejong behavior prediction model generation unit 120 may include a policy classification module 121, a policy behavior extraction module 122, and a behavior prediction model generation module 123.

정책 분류 모듈(121)은 세종실록 데이터베이스(300)를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류할 수 있다.The policy classification module 121 King Sejong's policy may be derived by referring to the King Sejong Annals database 300, the effect of the policy may be quantified and calculated, and the effect of the policy may be classified as success or failure based on a predetermined threshold.

즉, 정책 분류 모듈(121)은 세종실록 데이터베이스(300)로부터 세종대왕의 정책을 도출하여, 도출된 정책과 관련된 기록을 검색할 수 있다. 또한, 기록을 시기별로 분류하고, 기록 내에 정책의 성공이나 실패를 표시하거나 암시하는 문구가 추출되면, 문구를 분석하여 정책의 효과를 파악하고, 일정한 기준에 따라서 수치화된 점수를 부여할 수 있다. 특히, 정책의 효과는 주로 후세에 제대로 된 평가를 받을 수 있기 때문에 시기 역순으로 높은 가중치를 부여하는 것이 바람직하다. That is, the policy classification module 121 King Sejong's policy may be derived from the Sejong Annals database 300, and records related to the derived policy may be searched. In addition, records are classified by period, and when phrases indicating or suggesting success or failure of a policy are extracted in the records, the effect of the policy can be analyzed by analyzing the phrase, and numerical scores can be assigned according to certain criteria. In particular, it is desirable to give high weights in reverse order of time because the effectiveness of policies can be evaluated properly in the future.

또한, 상기한 방법 외에도, 세종대왕의 정책 키워드로 인터넷 검색하여 역사학자들의 평가를 기초로 정책의 효과를 분석하고, 수치화함으로써 상기 정책의 성공 여부를 분류할 수 있다.In addition to the above method, the success of the policy can be classified by analyzing the effect of the policy based on the evaluation of historians by searching the Internet with the policy keyword of King Sejong the Great and quantifying it.

정책 행위 추출모듈(122)은 세종실록 데이터베이스(300)로부터 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출할 수 있다. 예를 들면, 세종 대왕이 각 정책과 관련하여 사용했던 언어나 행동을 정책과 연관하여 추출할 수 있다. The policy action extraction module 122 may extract data on the words and actions of King Sejong related to the policies of each King Sejong from the Sejong Annals database 300. For example, the language or behavior used by King Sejong in connection with each policy can be extracted in relation to the policy.

예를 들면, 세종대왕이 정책을 시행하기에 앞서서 중신들의 찬반을 경청하면서 했던 말이나 행동을 추출할 수 있다. 또한, 해당 정책이 시행되었는지, 좌절되었는지, 해당 정책이 성공적이었는지 등을 실록 내의 기록을 통해서 도출할 수 있다. For example, it is possible to extract the words or actions that King Sejong said while listening to the pros and cons of the chief priests prior to implementing the policy. In addition, it is possible to derive whether the policy was implemented, frustrated, and whether the policy was successful through the records in the annals.

행동 예측 모델 생성 모듈(123)은 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책의 성격이나 종류에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성할 수 있다.The behavior prediction model generation module 123 may generate a King Sejong behavior prediction model according to the nature or type of the policy by learning policy data classified as success or failure and King Sejong's speech and action data related to the policy.

다음으로, 정책 효과 예측 모델 생성부(130)는 과거의 정부 정책관련 데이터(30)를 학습하여 정책효과를 예측할 수 있는 정책 효과 예측 모델(130)을 생성할 수 있다. 이하 도면을 참조하여 좀 더 상세하게 설명한다.Next, the policy effect prediction model generation unit 130 may generate a policy effect prediction model 130 capable of predicting the policy effect by learning past government policy-related data 30. It will be described in more detail below with reference to the drawings.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치의 일 구성인 정책 효과 예측 모델 생성부의 구성을 보여주는 블록도이다.4 is a block diagram showing a configuration of a policy effect prediction model generation unit, which is a configuration of an apparatus for generating a policy advisory model using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 정책 효과 예측 모델 생성부(130)는 정책자료 수집 모듈(131), 정책 효과 분석모듈(132) 및 효과예측 모델 생성 모듈(133)을 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 4, the policy effect prediction model generation unit 130 may include a policy data collection module 131, a policy effect analysis module 132, and an effect prediction model generation module 133.

정책자료 수집 모듈(131) 과거의 정부 정책과 상기 정부 정책과 관련된 정보를 수집할 수 있다.The policy data collection module 131 may collect past government policies and information related to the government policies.

정책 효과 분석모듈(132)은 수집한 정부 정책 자료를 분석하여 상기 정부 정책의 정량화된 효과를 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류할 수 있다.The policy effect analysis module 132 may analyze the collected government policy data to calculate a quantified effect of the government policy, and classify the effect of the policy as success or failure based on a predetermined threshold.

효과예측 모델 생성 모듈(133)은 성공과 실패로 분류된 정부 정책 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델(500)을 생성할 수 있다.The effect prediction model generation module 133 may generate a policy effect prediction model 500 by learning government policy data classified as success or failure.

이때, 효과예측 모델 생성 모듈(133)은 성공 및 실패 정책별로 정책 시행 배경, 정책의 평가, 그리고 정책 시행에 따른 지지율 변화를 학습하여 분야별 정책 효과 예측 모델(500)을 생성할 수 있다.In this case, the effect prediction model generation module 133 may generate a policy effect prediction model 500 for each field by learning a policy enforcement background for each success and failure policy, an evaluation of the policy, and a change in approval rate according to the policy implementation.

다음으로, 정책 자문 모델 생성부(140)는 세종대왕 행동 예측 모델(300)과 정책 효과 예측 모델(500)을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델(600)을 생성할 수 있다. Next, the policy advisory model generation unit 140 combines the King Sejong behavior prediction model 300 and the policy effect prediction model 500 to generate a policy advisory model 600 for generating policy advice based on King Sejong's behavior through policy effect prediction. ) Can be created.

즉, 정책 자문 모델 생성부(140)는 정책 효과 예측 모델(500)이 세종대왕 행동 예측 모델(400)의 알고리즘을 학습하여 재구성된 알고리즘을 기반으로 정책 효과를 예측하고 상기 예측을 기초로 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델(600)을 생성할 수 있다. That is, the policy advisory model generation unit 140 predicts the policy effect based on the algorithm reconstructed by the policy effect prediction model 500 learning the algorithm of the King Sejong behavior prediction model 400, and based on the prediction, It is possible to create a policy advisory model 600 for generating policy advice of.

이하, 본 발명의 일실시예에 따른 정책자문 서비스 장치(200)의 구성에 대하여 설명한다.Hereinafter, a configuration of the policy advisory service apparatus 200 according to an embodiment of the present invention will be described.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 장치의 구성을 보여주는 블록도이다.5 is a block diagram showing the configuration of a policy advisory service apparatus using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 장치는 자문요청 정책 획득부(210), 자문 데이터 생성부(220) 및 자문 서비스 제공부(230)를 포함하여 구성될 수 있다.Referring to FIG. 5, a policy advisory service device using the Sejong Annals according to an embodiment of the present invention includes an advisory request policy acquisition unit 210, an advisory data generator 220, and an advisory service provider 230. Can be configured.

자문요청 정책 획득부(210)는 사용자 단말(10)을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 주택 정책, 노동 정책, 대북 정책 등과 관련하여 자문을 받고자 하는 경우, 해당 정책에 대하여 정부가 설계한 상세한 내용을 입력하거나, 또는 정부 정책 홍보 페이지에서 해당 정책을 선택하여 입력할 수 있다. 즉, 정책 설계자나 일반 시민이 현재 시행중이거나 시행을 앞두고 있는 정책에 대한 자문을 요청할 수 있다.The advisory request policy acquisition unit 210 may obtain information on the advisory request policy input through the user terminal 10. For example, if a user wishes to receive advice on housing policy, labor policy, North Korea policy, etc., enter detailed information designed by the government for the policy, or select and enter the policy on the government policy promotion page. I can. In other words, policy designers or ordinary citizens can request advice on policies that are currently being implemented or are about to be implemented.

또는, 특별히 정해지지 않은 특정 부류의 정책에 대한 포괄적인 자문을 원하는 경우에, 해당 정책의 키워드(예를 들면, 출산 대책, 청년 실업, 고령 사회 등)를 입력하면, 해당 키워드를 기초로 향후 정책 수립에 참고할 수 있는 자문을 제공할 수 있다. Or, if you want comprehensive advice on a specific class of policies that are not specifically set, you can enter the keyword of the policy (e.g., maternity countermeasures, youth unemployment, aged society, etc.) and establish future policies based on that keyword. You can provide advice that you can refer to.

자문 데이터 생성부(220)는 사용자로부터 입력된 자문요청 정책을 정책 자문 모델(600)에 적용하여 자문요청 정책에 대한 효과를 예측하고, 상기 예측 결과에 따른 자문 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 자문 데이터 생성부(220)는 자문 요청 정책과 관련하여 배경 자료나 정세 등을 알기 위하여 스스로 자료를 검색할 수 있다.The advisory data generator 220 may predict the effect of the advisory request policy by applying the advisory request policy input from the user to the policy advisory model 600, and generate advisory data according to the prediction result. In addition, the advisory data generation unit 220 may search for data by itself in order to know background data or circumstances related to the advisory request policy.

자문 서비스 제공부(230)는 상기 효과 예측 결과와 자문 데이터를 사용자 단말(10)을 통해 제공할 수 있다. 이때, 자문 데이터는 효과 예측 결과와 이에 대한 대안이나 가이드라인을 세종대왕의 언어로 각색한 문장이나 음성일 수 있다.The advisory service provider 230 may provide the effect prediction result and advisory data through the user terminal 10. In this case, the advisory data may be a sentence or voice in which an effect prediction result and an alternative or guideline thereof are adapted in the language of King Sejong.

예를 들면, 실제 시행 예정인 정책에 대하여 정책 자문 모델(600)에 적용하여 성패를 예측하고, 대안 정책이나 대외 사정 변화에 따른 대응 전략을 제시할 수 있다. For example, it is possible to predict success or failure by applying to the policy advisory model 600 with respect to a policy that is actually scheduled to be implemented, and to suggest alternative policies or response strategies according to changes in external circumstances.

또는, 포괄적 자문을 요청받은 경우에는 모델(600)을 통해서 과거의 유사 정책 데이터를 분석하고 현재 상황에 맞게 적용하여 적합한 가이드라인이나 자문 내용을 생성하여 세종대왕의 언어를 빌려서 사용자에게 들려줄 수 있다.Alternatively, when a comprehensive consultation is requested, similar policy data in the past may be analyzed through the model 600, applied according to the current situation, and appropriate guideline or advisory content may be generated, and the language of King Sejong may be borrowed and heard to the user.

이하, 정책 자문 모델 생성 방법 및 정책 자문 서비스 방법에 대하여 좀 더 상세하게 설명한다.Hereinafter, a method of creating a policy advisory model and a policy advisory service method will be described in more detail.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 방법이 수행되는 과정을 보여주는 순서도이다..6 is a flowchart illustrating a process of performing a method for generating a policy advisory model using the King Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 방법의 각 단계는 다음과 같이 설명될 수 있다.Referring to FIG. 6, each step of a method for generating a policy advisory model using the King Sejong Annals according to an embodiment of the present invention may be described as follows.

먼저, 정책 자문 모델 생성 장치는 세종실록 서비스 페이지로부터 수집한 세종실록 데이터를 자연어 처리하여 육하원칙에 기초하여 정규화하고 현대적 어휘와 매칭되도록 온톨로지 모델링하여 세종실록 데이터베이스를 생성할 수 있다(S110).First, the policy advisory model generation device may generate a Sejong Annals database by processing the Sejong Annals data collected from the King Sejong Annals service page in natural language, normalizing them based on the sixth rule, and modeling the ontology to match the modern vocabulary (S110).

다음으로(S120), 정책 자문 모델 생성 장치는 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성할 수 있다. 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 과정(S120)에 대하여 좀 더 상세하게 설명한다.Next (S120), the policy advisory model generation device may derive the King Sejong's policy by referring to the King Sejong Annals database, extract and learn King Sejong's speech and behavior data related to the King Sejong's policy to generate a King Sejong behavior prediction model. The process of generating the King Sejong behavior prediction model (S120) will be described in more detail.

도 7과 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종대왕 행동예측 모델 생성 과정을 보여주는 순서도이다.7 and 8 are flowcharts illustrating a process of generating a model for predicting King Sejong's behavior according to an embodiment of the present invention.

도 7 및 도 8을 참조하면, 정책 자문 모델 생성 장치는 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류할 수 있다(S121).7 and 8, the policy advisory model generation device King Sejong's policy may be derived by referring to the King Sejong Annals database, the effect of the policy may be quantified and calculated, and the effect of the policy may be classified as success or failure based on a predetermined threshold (S121).

즉, 정책 자문 모델 생성 장치는 세종실록 데이터베이스로부터 세종대왕의 정책을 도출하여(S121-1), 도출된 정책과 관련된 기록을 검색하고, 기록을 시기별로 분류할 수 있다(S121-2). 또한, 기록 내에 정책의 성공이나 실패를 표시하거나 암시하는 문구가 추출되면, 문구를 분석하여 정책의 효과를 파악하고, 일정한 기준에 따라서 수치화된 점수를 부여할 수 있다(S121-3). 특히, 정책의 효과는 주로 후세에 제대로 된 평가를 받을 수 있기 때문에 시기 역순으로 높은 가중치를 부여하는 것이 바람직하다. In other words, the policy advisory model generation device By deriving King Sejong's policy from the Sejong Annals database (S121-1), a record related to the derived policy may be searched, and the records may be classified by period (S121-2). In addition, when a phrase indicating or suggesting the success or failure of a policy is extracted in the record, the effect of the policy can be identified by analyzing the phrase, and a numerical score can be assigned according to a certain criterion (S121-3). In particular, it is desirable to give high weights in reverse order of time because the effectiveness of policies can be evaluated properly in the future.

또한, 상기한 방법 외에도, 세종대왕의 정책 키워드로 인터넷 검색하여 역사학자들의 평가를 기초로 정책의 효과를 분석하고, 수치화함으로써 상기 정책의 성공 여부를 분류할 수 있다(S121-4).In addition to the above method, it is possible to classify the success of the policy by analyzing the effect of the policy based on the evaluation of historians by searching the Internet with the policy keyword of King Sejong the Great and quantifying it (S121-4).

다음으로, 정책 자문 모델 생성 장치는 세종실록 데이터베이스로부터 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출할 수 있다(S122). 예를 들면, 세종 대왕이 각 정책과 관련하여 사용했던 언어나 행동을 정책과 연관하여 추출할 수 있다. 즉, 예를 들면, 세종대왕이 정책을 시행하기에 앞서서 중신들의 찬반을 경청하면서 했던 말이나 행동을 추출할 수 있다. 또한, 해당 정책이 시행되었는지, 좌절되었는지, 해당 정책이 성공적이었는지 여부를 실록 내의 기록을 통해서 도출할 수 있다. Next, the policy advisory model generation device It is possible to extract data on the words and actions of King Sejong related to the policies of each King Sejong from the Sejong Annals database (S122). For example, the language or behavior used by King Sejong in connection with each policy can be extracted in relation to the policy. That is, for example, it is possible to extract the words or actions that King Sejong said while listening to the pros and cons of the chief priests before implementing the policy. In addition, it is possible to derive whether the policy was implemented, frustrated, and whether the policy was successful through the records in the annals.

또한, 정책 자문 모델 생성 장치는 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책의 성격이나 종류에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성할 수 있다(S123).In addition, the policy advisory model generation device By learning the policy data classified as success and failure and the speech and action data of King Sejong related to the policy, a model for predicting King Sejong's behavior according to the nature or type of the policy may be generated (S123).

다음으로, 정책 자문 모델 생성 장치는 과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책효과를 예측할 수 있는 정책 효과 예측 모델을 생성할 수 있다(S130). 이하 도면을 참조하여 좀 더 상세하게 설명한다.Next, the policy advisory model generation device A policy effect prediction model capable of predicting the policy effect may be generated by learning past government policy-related data (S130). It will be described in more detail below with reference to the drawings.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 정책 효과 예측 모델을 생성하는 과정을 보여주는 순서도이다. 9 is a flowchart illustrating a process of generating a policy effect prediction model according to an embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, 정책 자문 모델 생성 장치는 먼저 과거의 정부 정책과 상기 정부 정책과 관련된 정보를 수집하고(S131), 수집한 정부 정책 자료를 분석하여 상기 정부 정책의 정량화된 효과를 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류할 수 있다(S132).Referring to FIG. 9, the device for generating a policy advisory model first collects past government policies and information related to the government policy (S131), analyzes the collected government policy data, and calculates the quantified effect of the government policy, The effect of the policy may be classified as success or failure based on a predetermined threshold (S132).

또한, 정책 자문 모델 생성 장치는 성공과 실패로 분류된 정부 정책 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성할 수 있다(S133). 예를 들면, 정책 자문 모델 생성 장치는 성공 및 실패 정책별로 정책 시행 배경과 평가 및 정책 시행에 따른 지지율 변화를 학습하여 분야별 정책 효과 예측 모델을 생성할 수 있다.In addition, the device for generating a policy advisory model may generate a policy effect prediction model by learning government policy data classified as success or failure (S133). For example, the device for generating a policy advisory model may generate a policy effect prediction model for each field by learning the policy enforcement background for each success and failure policy and the change in approval rate according to evaluation and policy enforcement.

마침내, 정책 자문 모델 생성 장치는 세종대왕 행동 예측 모델과 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성할 수 있다(S140). Finally, the policy advisory model generating device may generate a policy advisory model for generating a policy advisory based on King Sejong's behavior through policy effect prediction by combining the King Sejong behavior prediction model and the policy effect prediction model (S140).

즉, 정책 자문 모델 생성 장치는 정책 효과 예측 모델이 세종대왕 행동 예측 모델의 알고리즘을 학습하여 재구성된 알고리즘을 기반으로 정책 효과를 예측하고 상기 예측을 기초로 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성할 수 있다. In other words, the policy advisory model generation device predicts the policy effect based on the algorithm reconstructed by the policy effect prediction model learning the algorithm of the King Sejong behavior prediction model, and the policy advisory for generating the policy advice based on the King Sejong behavior based on the prediction. You can create a model.

이하, 본 발명의 일실시예에 따른 정책자문 서비스 방법에 대하여 설명한다.Hereinafter, a policy advisory service method according to an embodiment of the present invention will be described.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 방법이 수행되는 과정을 보여주는 순서도이다..10 is a flowchart illustrating a process of performing a policy advisory service method using a King Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.

도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 방법은 다음과 같이 설명될 수 있다.Referring to FIG. 10, a policy advisory service method using the Sejong Annals according to an embodiment of the present invention may be described as follows.

먼저, 정책 자문 서비스 장치는 사용자 단말을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 획득할 수 있다(S210). 예를 들면, 사용자가 주택 정책, 노동 정책, 대북 정책 등과 관련하여 자문을 받고자 하는 경우, 해당 정책에 대하여 정부가 설계한 상세한 내용을 입력하거나, 또는 정부 정책 홍보 페이지에서 해당 정책을 선택하여 입력할 수 있다. 즉, 정책 설계자나 일반 시민이 현재 시행중이거나 시행을 앞두고 있는 정책에 대하여 자문을 요청할 수 있다.First, the policy advisory service device may obtain information on the advisory request policy input through the user terminal (S210). For example, if a user wishes to receive advice on housing policy, labor policy, North Korea policy, etc., enter detailed information designed by the government for the policy, or select and enter the policy on the government policy promotion page. I can. In other words, policy designers or ordinary citizens can request advice on policies that are currently being implemented or are about to be implemented.

다음으로, 정책 자문 서비스 장치는 사용자로부터 입력된 자문요청 정책을 정책 자문 모델에 적용하여 자문요청 정책에 대한 효과를 예측하고, 상기 예측 결과에 따른 자문 데이터를 생성하고(S220), 상기 효과 예측 결과와 자문 데이터를 사용자 단말을 통해 제공할 수 있다(S230). 이때, 자문 데이터는 효과 예측 결과와 이에 대한 대안이나 가이드라인을 세종대왕의 언어로 각색한 문장이나 음성일 수 있다.Next, the policy advisory service device predicts the effect of the advisory request policy by applying the advisory request policy input from the user to the policy advisory model, generates advisory data according to the prediction result (S220), and the effect prediction result And advisory data may be provided through the user terminal (S230). In this case, the advisory data may be a sentence or voice in which an effect prediction result and an alternative or guideline thereof are adapted in the language of King Sejong.

예를 들면, 실제 시행 예정인 정책에 대하여 정책 자문 모델에 적용하여 성패를 예측하고, 대안 정책이나 대외 사정 변화에 따른 대응 전략을 제시할 수 있다. For example, it is possible to predict the success or failure of a policy to be implemented by applying it to a policy advisory model, and to suggest alternative policies or response strategies according to changes in external circumstances.

또는, 포괄적인 자문을 요청 받은 경우에는 정책 자문 모델을 통해서 과거의 유사 정책 데이터를 분석하고 현재 상황에 맞게 적용하여 적합한 가이드라인이나 자문 내용을 생성하여 세종대왕의 언어를 빌려서 사용자에게 들려줄 수 있다.Alternatively, when a comprehensive advisory is requested, similar policy data in the past can be analyzed through the policy advisory model, applied according to the current situation, and appropriate guideline or advisory content can be generated, and the language of King Sejong can be borrowed and heard to the user.

이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 정책 자문 서비스를 이용하는 예를 설명한다.Hereinafter, an example of using the policy advisory service according to an embodiment of the present invention will be described.

도 11, 도 12, 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스를 이용하는 예를 보여주는 도면이다.11, 12, and 13 are diagrams illustrating an example of using a policy advisory service using Sejong Annals according to an embodiment of the present invention.

도 11을 참조하면, 사용자는 단말에 제공된 입력 수단(91)을 통해서 자문받고자 하는 정책과 관련된 키워드를 입력할 수 있다. 키워드는 구체적으로 공식적인 정책명을 입력할 수도 있고, 포괄적인 관심분야를 입력할 수도 있다.Referring to FIG. 11, a user may input a keyword related to a policy to be consulted through an input means 91 provided to the terminal. As for the keyword, a specific official policy name can be entered, or a comprehensive field of interest can be entered.

도 12를 참조하면, 사용자가 정책관련 키워드(91)를 입력하면, 해당 정책과 관련되어 정부에서 제공하는 정책정보(92)가 화면에 표시될 수 있다. Referring to FIG. 12, when a user inputs a policy-related keyword 91, policy information 92 provided by the government related to the policy may be displayed on the screen.

사용자는 본 화면에서 자문을 받고 싶은 정책을 선택하면 본 발명의 서비스 장치는 관련 자료를 좀 더 검색하여 해당 정책과 관련된 배경과 시대적 상황 등을 분석하고, 분석한 자료를 정책 자문 모델(600)에 적용하여 할 수 있다. When the user selects a policy for which he/she wants to receive advice on this screen, the service device of the present invention further searches for related data, analyzes the background related to the policy and the situation of the times, and transfers the analyzed data to the policy advisory model 600. You can do it by applying.

또는, 이미 정해져서 시행중인 정책보다는 설계하고 싶은 정책이나 포괄적인 정책자문을 요청할 수 있다(93).Alternatively, a policy to be designed or comprehensive policy advice can be requested rather than a policy already established and in effect (93).

도 13을 참조하면, 사용자가 요청한 정책에 대한 포괄적인 분석 결과와 자문 내용(95)이 화면에 표시될 수 있다. 정책에 대한 예측은 과거의 정부 정책 시행 효과를 학습한 모델에서 도출하고, 대화의 표현이나 아이디어는 세종실록을 학습한 내용이 결합하여 자문 결과가 생성될 수 있다. Referring to FIG. 13, a comprehensive analysis result and advisory content 95 for a policy requested by a user may be displayed on a screen. Policy predictions can be derived from models that have learned the effects of past government policy enforcement, and conversational expressions or ideas can be combined with the contents learned from the Sejong Annals to generate advisory results.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 장치는 사용자 단말에서 구동하는 어플리케이션의 형태로 구비될 수 있다. 이때, 사용자 단말은 스마트폰, 태블릿 PC, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, PDA 등을 포함하는 다양한 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다.Meanwhile, the device according to an embodiment of the present invention may be provided in the form of an application driven by a user terminal. In this case, the user terminal may include various computing devices including a smart phone, a tablet PC, a laptop computer, a desktop computer, and a PDA.

또한, 앞에서 설명한 본 발명의 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있도록 프로그램 코드로 제작되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에 저장될 수 있고, 또한, 본 발명의 방법을 실행하는 프로그램이 어플리케이션으로 제작되어 기록매체에 저장될 수 있다. 기록매체란 컴퓨터, 모바일 단말, 서버 등의 하드디스크, 메모리, 보조 메모리, 컴팩트 디스크 등 이동 가능한 저장 매체 등을 포함할 수 있다.In addition, the method of the present invention described above can be produced as a program code to be executed on a computer and stored in a computer-readable medium, and a program for executing the method of the present invention is produced as an application and stored on a recording medium. Can be. The recording medium may include a computer, a mobile terminal, a hard disk such as a server, a memory, an auxiliary memory, or a movable storage medium such as a compact disk.

또한, 지금까지 설명한 본 발명의 방법 및 장치는 실제로 컴퓨터 프로그램에 의해 구현될 수 있고, 컴퓨터에서 실행될 때 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있도록 프로그램 및 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록매체를 포함하며, ROM, RAM, CD, DVD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 인터넷을 통한 전송되는 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 즉, 이와 같은 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.In addition, the method and apparatus of the present invention described so far can be implemented by a computer program in practice, and can be stored in a computer-readable recording medium when executed in a computer. Computer-readable recording media include all types of recording media in which programs and data are stored so that they can be read by a computer system, including ROM, RAM, CD, DVD-ROM, magnetic tape, floppy disk, and optical data storage devices. Also, it may be implemented in a form transmitted through the Internet. That is, such a medium is distributed over a computer system connected through a network, and computer-readable codes can be stored and executed in a distributed manner.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. Although the above has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art will variously modify and change the present invention within the scope not departing from the spirit and scope of the present invention described in the following claims. You will understand that you can do it.

Claims

delete

In the policy advisory model generation device using the King Sejong Annals,
A Sejong Annals database generation unit that processes the Sejong Annals data collected from the King Sejong Annals service page in natural language, normalizes them based on the sixth law, and models ontology to match modern vocabulary to create a King Sejong Annals database;
A King Sejong behavior prediction model generation unit that derives King Sejong's policy with reference to the King Sejong Annals database, extracts and learns King Sejong’s speech and behavior data related to the King Sejong’s policy, and generates a King Sejong behavior prediction model;
A policy effect prediction model generation unit that learns past government policy-related data and generates a policy effect prediction model,
Including a policy advisory model generation unit for generating a policy advisory model for generating a policy advisory based on King Sejong's behavior through policy effect prediction by combining the King Sejong behavior prediction model and the policy effect prediction model,
The policy advisory model generation unit
The policy effect prediction model learns the algorithm of the King Sejong behavior prediction model, predicts the policy effect based on the reconstructed algorithm, and generates a policy advisory model for generating a policy advice based on King Sejong's behavior based on the prediction. Policy advisory model generation device.

The method of claim 4, wherein the King Sejong behavior prediction model generation unit
A policy classification module for deriving a policy of King Sejong with reference to the King Sejong Annals database, quantifying and calculating the effect of the policy, and classifying the effect of the policy as success or failure based on a predetermined threshold;
A policy action extraction module that extracts data on the words and actions of King Sejong related to the policies of each King Sejong from the Sejong Annals database;
And a behavior prediction model generation module for generating a King Sejong behavior prediction model according to a policy by learning the policy data classified as success and failure and the speech and behavior data of King Sejong related to the policy.

The method of claim 4, wherein the policy effect prediction model generation unit
Policy effect prediction model by collecting and analyzing past government policy and information related to the government policy, calculating the effect of quantified policy, classifying and learning the effect of the policy as success or failure based on a predetermined threshold But create
A policy advisory model generation device, characterized in that for generating a policy effect prediction model for each field by learning the policy enforcement background for each success and failure policy and the change in approval rate according to the evaluation and policy implementation.

delete

In the device for generating a prediction model of King Sejong's behavior using the King Sejong Annals
A policy classification unit that derives King Sejong's policy from the Sejong Annals data collected from the Sejong Annals service page, quantifies and calculates the effect of the policy, and classifies the effect of the policy as success or failure based on a predetermined threshold. ,
A policy action extracting unit that extracts data of King Sejong's words and actions related to each King Sejong's policy from the Sejong Annals database;
A behavior prediction model generation unit comprising a behavior prediction model generation unit for generating a King Sejong behavior prediction model according to a policy by learning the policy data classified as success and failure and the speech and behavior data of King Sejong related to the policy.

The method of claim 8, wherein the policy classification unit
When the King Sejong's policy is derived from the Sejong Annals database, a record related to the derived policy is searched, the record is classified by time, and a phrase indicating or suggesting the success or failure of the policy is extracted in the record. , Calculate a score by quantifying the effect of the policy according to the phrase, but assigning a high weight in reverse order of time, and classifying the success of the policy based on the score, or
An apparatus for generating a behavior prediction model, characterized in that, by searching the Internet for the derived policy of King Sejong with keywords, analyzing the evaluation of the policy, and calculating the effect of the policy based on the analysis, thereby classifying the success of the policy.

delete

In the method of creating a policy advisory model using the King Sejong Annals,
Generating a Sejong Annals database by processing the King Sejong Annals data collected from the King Sejong Annals service server in a natural language, normalizing them based on the sixth rule, and modeling the ontology to match the modern vocabulary;
Deriving King Sejong's policy with reference to the King Sejong Annals database, extracting and learning King Sejong's speech and behavior data related to the King Sejong's policy to generate a King Sejong behavior prediction model;
Learning past government policy-related data to create a policy effect prediction model,
Including the step of creating a policy advisory model for generating a policy advisory based on King Sejong's behavior through policy effect prediction by combining the King Sejong behavior prediction model and the policy effect prediction model,
Generating the policy advisory model
The policy effect prediction model learns the algorithm of the King Sejong behavior prediction model, predicts the policy effect based on the reconstructed algorithm, and generates a policy advisory model for generating a policy advice based on King Sejong's behavior based on the prediction. How to create a policy advisory model.

The method of claim 12, wherein generating the King Sejong behavior prediction model
A policy classification step of deriving a policy of King Sejong with reference to the King Sejong Annals database, quantifying and calculating the effect of the policy, and classifying the effect of the policy as success or failure based on a predetermined threshold;
A policy action extraction step of extracting data on the words and actions of King Sejong related to the policies of each King Sejong from the Sejong Annals database;
And generating a predictive model of King Sejong's behavior according to the policy by learning the policy data classified as the success and failure and the speech and behavior data of King Sejong related to the policy.

The method of claim 13, wherein the policy classification step
Derive the King Sejong's policy from the Sejong Annals database,
Search for records related to the derived policy, classify the records by period,
When a phrase indicating or implying the success or failure of the policy is extracted in the record, a score is calculated by quantifying the effect of the policy according to the phrase, but assigning a high weight in reverse order of time,
And classifying whether the policy is successful or not based on the score.

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The method of claim 12, wherein generating the policy effect prediction model
Collecting past government policies and information related to the government policies,
Analyzing the collected government policy data to calculate the quantified effect of the government policy, and classifying the effect of the policy as success or failure based on a predetermined threshold;
And generating a policy effect prediction model by learning the government policy data classified as success and failure.

The method of claim 12, wherein generating the policy effect prediction model,
A method of creating a policy advisory model, characterized in that a policy effect prediction model for each field is generated by learning the policy enforcement background for each success and failure policy and the change in approval rate according to evaluation and policy implementation.

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