KR102319651B1 - 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템 및 그 방법 - Google Patents

사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템 및 그 방법이 제공된다. 상기 방법은, 챗봇관리서버에 의해 수행되는 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 방법에 있어서, 상기 챗봇관리서버가 사용자정보에 기초하여 일반대화모드 또는 감성대화모드를 실행하는 단계;를 포함하되, 상기 감성대화모드를 실행하는 단계는, 상기 일반대화모드에 포함된 일반대화데이터를 분석하여 페르소나데이터를 생성하는 단계; 및 상기 페르소나데이터를 기초로 하여 상기 감성대화모드를 실행하는 단계;를 포함할 수 있다.

Description

사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템 및 그 방법{CHATBOT SERVICE PROVIDING SYSTEM USING EMOTIONAL EXCHANGE OF USER PERSONA-BASED AND METHOD THEREOF}
본 발명은 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것으로써, 특히 사용자의 패턴 및 키워드를 추출하여 사용자의 페르소나를 고려하여 사용자와 시나리오 방식으로 챗봇 서비스를 제공할 수 있는 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로 챗봇(CHATBOT)은 자연어 처리를 이용하여 컴퓨터와 사람이 마치 사람과 사람이 대화하는 것과 같은 서비스를 제공해주는 기술로써, 웹이나 어플리케이션과 같은 인터페이스를 이용하지 않고 마치 사람과 대화하는 것과 같은 방법으로 정보를 얻을 수 있는 기술이다.
예를 들어, 날씨를 알려주거나, 영화 예매, 식당 예약과 같은 서비스를 사람에게 대화하듯이 기계가 처리해줄 수 있도록 한다.
또한, 챗봇은 미리 입력된 알고리즘에 따라 정해진 답변을 제공하는 수준에서 서비스가 되었으나 빅데이터 처리 기술과 함께 자연어 분석 및 처리 기술이 발전함에 따라 다양한 변수를 고려한 최적의 답변을 제공하고 있다.
즉, 챗봇 서비스는 빅데이터 분석 및 머신 러닝, 그리고 자연어 처리 기술과 함께 비약적인 발전을 거듭하여 사용자의 대화 내용 분석 기반으로 올바른 답을 유추하고 다음 질문을 예측하여 대화 서비스를 제공하며, 나아가 최근에는 단순한 대화 서비스를 넘어, 쇼핑 및 결제와 같은 다양한 동작을 처리하는 용도로까지 확대되고 있다.
상기의 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것을 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여서는 안될 것이다.
대한민국 공개특허 제10-2018-0098455호
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 방법은, 챗봇관리서버에 의해 수행되는 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 방법에 있어서, 상기 챗봇관리서버가 사용자정보에 기초하여 일반대화모드 또는 감성대화모드를 실행하는 단계;를 포함하되, 상기 감성대화모드를 실행하는 단계는, 상기 일반대화모드에 포함된 일반대화데이터를 분석하여 페르소나데이터를 생성하는 단계; 및 상기 페르소나데이터를 기초로 하여 상기 감성대화모드를 실행하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 페르소나데이터를 생성하는 단계는, 상기 일반대화데이터로부터 사용자의 패턴 및 키워드를 추출하는 단계; 상기 사용자의 감정상태에 따라 감정상태변화를 파악하는 단계; 및 상기 감정상태변화에 대응하여 상기 페르소나데이터를 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 사용자의 페르소나가 기설정된 기준 페르소나보다 큰 경우 상기 감정상태변화가 크다고 판단하고, 상기 사용자의 페르소나가 상기 기준 페르소나보다 작은 경우 상기 감정상태변화가 작다고 판단하여 상기 페르소나데이터를 생성하고, 상기 페르소나데이터를 기초로 상기 사용자의 감정상태를 긍정적인 방향으로 유도되도록 상기 감성대화모드를 실행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 사용자의 상기 감정상태변화가 발생하지 않은 경우, 상기 일반대화모드로 되돌아갈 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 일반대화모드를 실행하는 단계는, 상기 일반대화데이터를 전처리하여 분석하는 단계; 상기 일반대화데이터에 대응하는 데이터를 학습데이터로부터 추출하는 단계; 및 상기 학습데이터로부터 추출된 데이터를 단답형 또는 형식적으로 상기 사용자 단말기로 전송하여 상기 사용자와 일반대화모드를 실행하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 챗봇관리서버가 빅데이터를 기반으로 반복학습하여 상기 학습데이터를 생성 및 업데이트하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 일실시예에 따른 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템은, 사용자 단말기에게 실시간 챗봇 서비스를 제공하는 챗봇관리서버;를 포함하고, 상기 챗봇관리서버는 사용자정보에 기초하여 기설정된 페르소나 기준에 따라 일반대화데이터로부터 사용자의 패턴 및 키워드를 추출하여 상기 사용자의 페르소나를 판단하고, 상기 사용자의 페르소나에 대응하는 페르소나데이터를 생성하여 상기 사용자와 감성적인 시나리오 형태의 감성대화모드를 실행할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 프로그램은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 상기 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명에 따르면, 챗봇 서비스를 통해 사용자의 패턴 및 키워드를 추출하여 사용자의 페르소나에 대응하여 사용자와 감성적인 시나리오 형태의 감성대화모드를 실행함으로써, 사용자의 현재 상태의 감정에 최적화된 정보를 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 감정교류를 통해 사용자의 감정상태를 인식함으로써, 사용자의 감정상태를 긍정적인 방향으로 유도하면서 감성대화모드를 실행할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 도 1에 도시된 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템의 상세 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예인 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 3에 도시된 페르소나데이터를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 도 4에 도시된 페르소나데이터를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 개념도이고, 도 2는 도 1에 도시된 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템의 상세 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예인 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템(1)은 사용자 단말기(10) 및 챗봇관리서버(20)를 포함할 수 있다.
여기서, 사용자 단말기(10) 및 챗봇관리서버(20)는 무선통신망을 이용하여 실시간으로 동기화되어 데이터를 송수신할 수 있다. 무선통신망은 다양한 원거리 통신 방식이 지원될 수 있으며, 예를 들어 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTEA(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS), BLE(Bluetooth Low Energy), 지그비(Zigbee), RF(Radio Frequency), LoRa(Long Range) 등과 같은 다양한 통신 방식이 적용될 수 있으나 이에 한정되지 않으며 널리 알려진 다양한 무선통신 또는 이동통신 방식이 적용될 수도 있다.
사용자 단말기(10)는 챗봇관리서버(20)와의 통신을 통해 챗봇 서비스를 수행할 수 있다.
구체적으로, 사용자 단말기(10)는 입력부(11), 통신부(12), 저장부(13), 표시부(14) 및 단말제어부(15)를 포함할 수 있다.
입력부(11)는 사용자가 챗봇 서비스를 제공받기 위해 질의 또는 답변이 포함된 일반대화데이터를 사용자 단말기(10)에 입력하는 입력수단일 수 있다. 이때, 일반대화데이터에는 텍스트 또는 음성으로 이루어진 사용자의 질의 또는 답변 데이터가 포함할 수 있지만, 이에 한정하지 않고, 학습데이터를 기초로 하여 생성된 챗봇관리서버(20)의 질의 또는 답변 데이터가 포함될 수 있다.
실시예에 따라, 일반대화데이터에는 동영상 또는 이미지 등으로 이루어진 사용자 또는 챗봇관리서버(20)의 질의 또는 답변 데이터가 포함될 수 있다.
예를 들어, 입력부(11)는 마이크로폰(microphone), 터치스크린(touch screen), 마우스(mouse), 마이크(mike), 키보드(keyboard) 또는 카메라(camera) 중 적어도 어느 하나를 포함 할 수 있지만, 이에 한정하지 않는다.
또한, 입력부(11)는 사용자정보를 입력할 수 있다. 이때, 사용자정보에는 나이, 성별, 이름, 연락처, 주소, 직업 등의 기본정보와 취미, 성향 등의 부가정보 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정하지 않는다. 예를 들어, 성향에는 이성적, 민감적, 감성적, 보수적, 진취적, 수동적, 부정적, 긍정적 등의 성향을 포함할 수 있지만, 이에 한정하는 것은 아니다.
통신부(12)는 챗봇 서비스를 위해 일반대화데이터 및 감성대화데이터를 챗봇관리서버(20)와 송수신할 수 있다. 여기서, 감성대화데이터는 사용자와의 감정교류를 통해 사용자의 감정상태를 인식함으로써, 사용자의 감정상태를 긍정적인 방향으로 유도하면서 감성대화모드를 실행할 수 있는 감성적인 시나리오 형태의 데이터일 수 있지만, 이에 한정하지 않는다.
또한, 통신부(12)는 사용자정보를 챗봇관리서버(20)로 전송할 수 있다.
실시예에 따라, 통신부(12)는 피드백신호를 챗봇관리서버(20)로 전송하고, 제어신호를 챗봇관리서버(20)로부터 수신할 수 있다.
저장부(13)는 통신부(12)를 통해 송수신되는 데이터와 사용자 단말기(10)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다.
저장부(13)는 사용자 단말기(10)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 사용자 단말기(10)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선통신을 통해 챗봇관리서버(20) 또는 외부서버로부터 다운로드 될 수 있다.
표시부(14)는 사용자 단말기(10)의 현재 동작상태 즉, 일반대화모드 및 감성대화모드를 시각적 및 청각적으로 표시하는 수단으로서, 동작 상태에 따라 기호, 문자, 숫자 등을 화면에 출력할 수 디스플레이, 색변화 또는 깜빡임으로 출력하는 램프, 또는 오디오로 출력하는 스피커 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 표시부(14)는 챗봇관리서버(20)와 송수신되는 일반대화데이터 및 감성대화데이터를 시각적 및 청각적으로 표시할 수 있다.
단말제어부(15)는 일반대화모드시 챗봇관리서버(20)와 일반대화데이터를 실시간으로 송수신함으로써, 챗봇 서비스를 제공받을 수 있다.
또한, 단말제어부(15)는 감성대화모드시 챗봇관리서버(20)와 감성대화데이터를 실시간으로 송수신함으로써, 챗봇 서비스를 제공받을 수 있다. 즉, 단말제어부(15)는 사용자의 페르소나를 고려하여 사용자의 감정상태변화에 대응하는 감성대화데이터를 수신할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 챗봇 서비스를 제공받을 때 긍정적인 대화방향과 동시에 사용자에게 현재 상태의 감정에 최적화된 정보를 제공받을 수 있다.
실시예에 따라, 단말제어부(15)는 챗봇관리서버(20)와 챗봇 서비스를 수행하기 위해 사용자정보를 이용하여 회원가입을 선진행할 수 있지만, 이에 한정하는 것은 아니다.
실시예에 따라, 단말제어부(15)는 외부의 전원, 내부의 전원을 인가받아 사용자 단말기(10)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급할 수 있다.
실시예에 따라, 사용자 단말기(10)는 챗봇 서비스를 사용 후 또는 사용중에 챗봇 서비스에 대한 피드백신호를 생성하여 챗봇관리서버(20)로 전송할 수 있다. 이와 달리, 사용자 단말기(10)는 챗봇 서비스를 사용하기 전에 전송할 수 있다.
실시예에 따라, 사용자 단말기(10)는 피드백신호에 대응하는 제어신호를 챗봇 서비스를 사용 전, 사용중, 또는 사용후에 수신할 수 있다.
이때, 피드백신호에는 챗봇 서비스에 대한 업무별, 개인별, 기업별로 답변 데이터에 대한 만족도, 정확도, 신뢰도 등의 정보가 포함될 수 있고, 제어신호는 피드백신호에 대응하는 챗봇 서비스의 개선 또는 업데이트된 정보가 포함될 수 있다. 여기서, 제어신호에는 이벤트정보가 포함될 수 있다. 이벤트정보는 광고가 포함되거나, 챗봇 서비스에 대한 할인 또는 행사에 대한 정보가 포함될 수 있지만, 이에 한정하지 않는다.
이와 같은, 사용자 단말기(10)는 챗봇관리서버(20)와의 통신을 지원하는 각종 휴대 가능한 전자통신기기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말기(10)는 별도의 스마트 기기로써, 스마트폰(Smart phone), PDA(Personal Digital Assistant), 테블릿(Tablet), 웨어러블 디바이스(Wearable Device), 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display)등 포함), 각종 IoT(Internet of Things) 단말과 같은 다양한 휴대 단말을 포함할 수 있지만 이와 달리 휴대 가능하지 않는 데스크 탑 컴퓨터(desktop computer) 및 워크스테이션 컴퓨터 등의 전자통신기기를 포함할 수 있다.
챗봇관리서버(20)는 데이터송수신부(22), 데이터베이스부(24), 디스플레이부(26) 및 관리제어부(28)를 포함할 수 있다.
데이터송수신부(22)는 사용자 단말기(10)와 일반대화데이터 및 감성대화데이터를 실시간으로 송수신할 수 있다.
또한, 데이터송수신부(22)는 사용자 단말기(10)로부터 사용자정보를 수신할 수 있다.
실시예에 따라, 데이터송수신부(22)는 사용자 단말기(10)로부터 피드백신호를 수신하고, 피드백신호에 대응하는 제어신호를 사용자 단말기(10)로 전송할 수 있다.
데이터베이스부(24)는 무선통신망을 통해 사용자 단말기(10)와 송수신되는 데이터를 저장할 수 있다.
데이터베이스부(24)는 챗봇관리서버(20)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 데이터베이스부(24)는 챗봇관리서버(20)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 챗봇관리서버(20)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다.
디스플레이부(26)는 사용자 조작에 의한 사용자 단말기(10)의 동작상태, 챗봇관리서버(20)의 동작상태, 그리고 사용자 단말기(10)와 챗봇관리서버(20) 사이의 송수신되는 데이터 등을 화면을 통해 모니터링 할 수 있다. 즉, 사용자 단말기(10)의 사용 상태를 실시간으로 확인함으로써, 사용자의 사용을 편리하게 하여 사용자에게 더욱 신뢰감을 줄 수 있다.
관리제어부(28)는 사용자정보에 기초하여 기설정된 페르소나 기준에 따라 일반대화데이터로부터 사용자의 패턴 및 키워드를 추출하여 사용자의 페르소나를 판단하고, 사용자의 페르소나 대응하는 페르소나데이터를 생성하여 사용자와 감성적인 시나리오 형태의 감성대화모드를 실행할 수 있다. 여기서, 기설정된 페르소나의 기준은 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있다.
구체적으로, 관리제어부(28)는 사용자 단말기(10)로부터 입력되는 일반대화데이터 및 사용자정보에 기초하여 사용자와 일반대화모드를 실행 후, 일반대화모드 중에 입력되는 일반대화데이터로부터 사용자의 패턴 및 키워드를 추출하여 사용자의 실시간으로 변화하는 감정상태변화를 파악하여 페르소나데이터를 생성할 수 있다. 즉, 감정상태변화가 발생한 경우, 관리제어부(28)는 사용자의 페르소나가 기설정된 기준 페르소나 보다 크거나 작은 값을 갖는지 판단하여 페르소나데이터를 생성할 수 있다. 이에 따라, 관리제어부(28)는 사용자의 감정상태에 따라 생성된 페르소나데이터를 이용하여 사용자의 감정상태를 긍정적인 방향으로 유도하면서 감성대화모드를 실행할 수 있다.
예를 들어, 관리제어부(28)는 사용자의 페르소나가 기설정된 기준 페르소나보다 큰 경우 감정상태변화가 크다고 판단하고, 이에 대응하는 페르소나데이터를 생성할 수 있다. 즉, 사용자의 감정이 화남(Anger), 혐오(Disgust), 두려움(Fear), 슬픔(Sadness), 놀라움(Surprise) 등의 상태로 발전되지 않고, 행복(Happiness), 보통(Neutral)의 감정상태가 되도록 페르소나데이터를 생성하여 감성적인 시나리오 형태의 감성대화모드를 실행할 수 있다.
다시 말하면, 일반대화모드 실행 시의 사용자의 페르소나 값을 기준으로 할때, 일반대화데이터를 분석하여 화남, 혐오, 두려움, 슬픔 및 놀라움 등의 감정상태에 대응하여 사용자 패턴 및 키워드가 추출되는 경우, 페르소나 기준의 행복 및 보통 등의 사용자의 감정상태가 추출된 화남, 혐오, 두려움, 슬픔 및 놀라움의 감정상태로 변화된다고 판단되면, 사용자의 감정상태가 행복 및 보통이 되도록 페르소나데이터를 생성하여 감성적인 시나리오 형태의 감성대화모드를 실행할 수 있다.
또한, 제어부(28)는 사용자의 페르소나가 기설정된 기준 페르소나보다 작은 경우 감정상태변화가 작다고 판단하고, 이에 대응하는 페르소나데이터를 생성할 수 있다. 즉, 일반대화모드 실행 시의 사용자의 페르소나 값을 기준으로 할때, 일반대화데이터를 분석하여 행복 및 보통 등의 감정상태에 대응하여 사용자 패턴 및 키워드가 추출되는 경우, 페르소나 기준의 행복 및 보통의 사용자의 감정상태가 추출된 행복 및 보통의 사용자의 감정상태와 유사하다고 판단하여 사용자의 감정상태가 유지되도록 페르소나데이터를 생성하여 감성적인 시나리오 형태의 감성대화모드를 실행할 수 있다.
이와 달리, 사용자의 감정상태변화가 발생하지 않은 경우, 관리제어부(28)는 일반대화모드로 되돌아갈 수 있다.
또한, 관리제어부(28)는 일반대화모드시 일반대화데이터에 포함된 사용자의 질의에 관련된 데이터에 포함된 단어를 기초로 하여 학습데이터로부터 답변에 관련된 데이터를 추출하여 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 관리제어부(28)는 빅데이터를 기반으로 딥러닝 기법 또는 머신러닝 기법을 이용하여 반복학습하여 학습데이터를 생성할 수 있다.
또한, 관리제어부(28)는 생성된 학습데이터를 테스트하여 정확도가 높은 학습데이터를 생성할 수 있다.
그리고, 관리제어부(28)는 사용자 단말기(10)로부터 수신된 피드백신호에 대응하여 챗봇 서비스를 개선할 수 있는 제어신호를 생성할 수 있다.
실시예에 따라, 관리제어부(28)는 이벤트정보가 포함된 제어신호를 생성하여 사용자 단말기(10)의 챗봇 서비스의 사용을 증대시킬 수 있다.
이와 같은 챗봇관리서버(20)는 하드웨어 회로(예를 들어, CMOS 기반 로직 회로), 펌웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 다양한 전기적 구조의 형태로 트랜지스터, 로직게이트 및 전자회로를 활용하여 구현될 수 있다.
이와 같은 구조를 갖는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템의 동작은 다음과 같다. 도 3은 본 발명의 일실시예인 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 도 3에 도시된 페르소나데이터를 생성하는 단계를 설명하기 위한 도면이며, 도 5는 도 4에 도시된 페르소나데이터를 생성하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
우선, 도 3에 도시된 바와 같이, 챗봇관리서버(20)는 사용자 단말기(10)로부터 사용자정보를 수신할 수 있다(S100).
이때, 사용자정보는 챗봇 서비스를 실행하기 위해 사전에 회원가입을 통해 사용자로부터 입력할 수 있지만, 이에 한정하지 않고 회원가입 없이 일회용으로 입력될 수도 있다.
구체적으로, 챗봇관리서버(20)는 사용자로부터 나이, 성별, 이름, 연락처, 주소, 직업 등의 기본정보와 취미, 성향 등의 부가정보 등을 입력받을 수 있지만, 이에 한정하지 않는다. 예를 들어, 성향에는 이성적, 민감적, 감성적, 보수적, 진취적, 수동적, 부정적, 긍정적 등의 성향을 포함할 수 있지만, 이에 한정하는 것은 아니다.
다음으로, 챗봇관리서버(20)는 사용자정보를 기초로 하여 일반대화모드인 경우(S110), 챗봇 서비스를 통해 사용자와 송수신한 일반대화데이터를 분석할 수 있다(S120).
구체적으로, 챗봇관리서버(20)는 일반대화데이터에 포함된 단어를 전처리하여 질의어로 이루어진 단어를 분류할 수 있다.
실시예에 따라, 챗봇관리서버(20)는 일반대화데이터를 토큰화(Tokenization) 작업, 정제화(Cleaning) 작업 및 정규화(Normalization) 작업을 순서대로 진행하여 전처리할 수 있지만, 이에 한정하지 않는다.
다음으로, 챗봇관리서버(20)는 일반대화데이터에 포함된 사용자의 질의에 관련된 데이터에 포함된 단어를 기초로 하여 학습데이터로부터 답변에 관련된 데이터를 추출할 수 있다(S130).
이때, 챗봇관리서버(20)는 빅데이터를 기반으로 딥러닝 기법 또는 머신러닝 기법을 이용하여 반복학습하여 학습데이터를 생성할 수 있다.
구체적으로, 챗봇관리서버(20)는 빅데이터를 수집하고, 수집된 빅데이터를 전처리하여 분류 가능한 데이터로 변환시킨 후, 업무별, 개인별, 기업별로 분류 및 저장하여 학습데이터를 생성할 수 있다.
마지막으로, 챗봇관리서버(20)는 일반대화데이터 및 사용자정보에 기초하여 추출된 학습데이터를 이용하여 사용자 단말기(10)와 일반대화모드를 실행할 수 있다(S140).
예를 들어, 챗봇관리서버(20)는 학습데이터로부터 추출된 데이터를 단답형 또는 형식적으로 답변데이터를 생성하여 사용자 단말기(10)로 전송하여 사용자와 일반대화모드를 실행할 수 있다.
한편, 챗봇관리서버(20)는 사용자정보를 기초로 하여 일반대화모드가 아닌 경우, 일반대화모드를 기초로 페르소나데이터를 생성할 수 있다(S150).
구체적으로, 도 4를 참조하면, 챗봇관리서버(20)는 사용자정보에 기초하여 일반대화데이터를 분석하여(S200), 일반대화데이터로부터 사용자의 패턴 및 키워드를 추출할 수 있다(S210).
예를 들어, 챗봇관리서버(20)는 사용자의 기본정보와 부가정보를 기초로 일반대화데이터로부터 사용자의 패턴 및 키워드를 추출할 수 있다.
즉, 도 5를 참조하면, 챗봇관리서버(20)는 사용자(A)의 20대 나이, 여성, 학생 등의 기본정보와 이사경험, 자취 경험 등의 부가정보를 이용하여 '혼밥', '원룸', '안전' 등의 사용자의 패턴 및 키워드를 추출할 수 있다.
또한, 챗봇관리서버(20)는 사용자(B)의 30대 나이, 남성, 직장인 등의 기본정보와 취미 등의 부가정보를 이용하여 '자전거', '동호회' 등의 사용자의 패턴 및 키워드를 추출할 수 있다.
다음, 사용자의 실시간으로 변화하는 감정상태변화를 파악하여, 감정상태변화가 발생한 경우(S220), 챗봇관리서버(20)는 감정상태변화를 파악하여 페르소나데이터를 생성할 수 있다.
다음, 챗봇관리서버(20)는 사용자의 페르소나가 기설정된 기준 페르소나보다 큰 경우(S230), 감정상태변화가 크다고 판단하고, 이에 대응하는 페르소나데이터를 생성할 수 있다(S240).
예를 들어, 챗봇관리서버(20)는 사용자의 감정이 화남(Anger), 혐오(Disgust), 두려움(Fear), 슬픔(Sadness), 놀라움(Surprise) 등의 상태로 발전되지 않고, 행복(Happiness), 보통(Neutral)의 감정상태가 되도록 페르소나데이터를 생성하여 감성적인 시나리오 형태의 감성대화모드를 실행할 수 있다.
다시 말하면, 일반대화모드 실행 시의 사용자의 페르소나 값을 기준으로 할때, 일반대화데이터를 분석하여 화남, 혐오, 두려움, 슬픔 및 놀라움 등의 감정상태에 대응하여 사용자 패턴 및 키워드가 추출되는 경우, 페르소나 기준의 행복 및 보통 등의 사용자의 감정상태가 추출된 화남, 혐오, 두려움, 슬픔 및 놀라움의 감정상태로 변화된다고 판단되면, 사용자의 감정상태가 행복 및 보통이 되도록 페르소나데이터를 생성하여 감성적인 시나리오 형태의 감성대화모드를 실행할 수 있다.
이와 달리, 사용자의 페르소나가 기설정된 기준 페르소나보다 작은 경우(S250), 챗봇관리서버(20)는 감정상태변화가 작다고 판단하고, 이에 대응하는 페르소나데이터를 생성할 수 있다(S240).
예를 들어, 챗봇관리서버(20)는 사용자의 감정상태가 유지되도록 페르소나데이터를 생성하여 감성적인 시나리오 형태의 감성대화모드를 실행할 수 있다. 즉, 일반대화모드 실행 시의 사용자의 페르소나 값을 기준으로 할때, 일반대화데이터를 분석하여 행복 및 보통 등의 감정상태에 대응하여 사용자 패턴 및 키워드가 추출되는 경우, 페르소나 기준의 행복 및 보통의 사용자의 감정상태가 추출된 행복 및 보통의 사용자의 감정상태와 유사하다고 판단하여 사용자의 감정상태가 유지되도록 페르소나데이터를 생성하여 감성적인 시나리오 형태의 감성대화모드를 실행할 수 있다.
한편, 사용자의 감정상태변화가 발생하지 않은 경우(S220), 챗봇관리서버(20)는 일반대화모드로 되돌아갈 수 있다(S260).
다음으로, 챗봇관리서버(20)는 사용자의 감정상태가 유지되도록 생성된 페르소나데이터를 이용하여 감성적인 시나리오 형태의 감성대화모드를 실행할 수 있다(S160).
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
1 : 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템
10 : 사용자 단말기
20 : 챗봇관리서버

Claims (8)

  1. 챗봇관리서버에 의해 수행되는 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 방법에 있어서,
    사용자의 기본정보와 부가정보를 포함하는 사용자정보에 기초하여 일반대화모드 또는 감성대화모드를 실행하는 단계;를 포함하되,
    상기 감성대화모드를 실행하는 단계는,
    챗봇 서비스를 통해 사용자와 송수신한 일반대화데이터와 상기 사용자정보를 기초로 상기 일반대화모드를 실행하는 단계;
    상기 일반대화모드 중 입력되는 상기 일반대화데이터를 분석하여 사용자의 패턴 및 키워드를 추출하여 사용자의 실시간으로 변화하는 감정상태변화를 파악하여 페르소나데이터를 생성하는 단계; 및
    생성된 상기 페르소나데이터를 기초로 사용자와 감성적인 시나리오 형태의 상기 감성대화모드를 상기 일반대화모드 중에 실행하는 단계;를 포함하고,
    상기 페르소나데이터를 생성하는 단계는,
    상기 일반대화모드 실행 시 사용자의 페르소나의 값을 기준으로 하는 경우, 상기 사용자정보 중 이성적, 민감적, 감성적, 보수적, 진취적, 수동적, 부정적 및 긍정적 중 적어도 하나의 사용자의 성향에 대한 정보가 포함된 상기 부가정보 및 상기 기본정보를 기초로 상기 일반대화데이터를 분석하여 화남, 혐오, 두려움, 슬픔 및 놀라움 중 적어도 하나의 감정을 포함하는 제1 감정상태에 대응하여 사용자 패턴 및 키워드가 추출되면, 상기 부가정보를 바탕으로 상기 일반대화모드 시작 시에 페르소나 기준의 행복 및 보통 중 적어도 하나의 감정을 포함하는 제2 감정상태를 갖는 사용자의 감정상태가 상기 일반대화모드 실행 중에 제2 감정상태에서 추출된 제1 감정상태로 변화된다고 판단하여 사용자의 현재의 제1 감정상태가 제1 감정상태보다 긍정적인 방향으로 제2 감정상태로 유도되도록 상기 페르소나데이터를 생성하고,
    상기 일반대화모드 실행 시 사용자의 페르소나의 값을 기준으로 하는 경우, 상기 사용자정보 중 이성적, 민감적, 감성적, 보수적, 진취적, 수동적, 부정적 및 긍정적 중 적어도 하나의 사용자의 성향에 대한 정보가 포함된 상기 부가정보를 기초로 상기 일반대화데이터를 분석하여 행복 및 보통 중 적어도 하나의 감정을 포함하는 제2 감정상태에 대응하여 사용자 패턴 및 키워드가 추출되면, 상기 부가정보를 바탕으로 상기 일반대화모드 시작 시에 페르소나 기준의 행복 및 보통 중 적어도 하나의 감정을 포함하는 제2 감정상태를 갖는 사용자의 감정상태가 추출된 제2 감정상태와 유사하다고 판단하여 사용자의 현재의 제2 감정상태가 유지되도록 상기 페르소나데이터를 생성하고,
    상기 일반대화모드를 실행하는 단계는,
    상기 일반대화데이터에 포함된 단어를 토큰화(Tokenization) 작업, 정제화(Cleaning) 작업 및 정규화(Normalization) 작업을 순차적으로 진행하여 전처리한 후, 전처리된 단어를 질의어로 이루어진 단어로 분류하는 단계;
    분류된 사용자의 질의에 관련된 질의데이터에 포함된 단어를 기초로 학습데이터로부터 답변에 관련된 답변데이터를 추출하는 단계; 및
    추출된 답변데이터를 단답형 또는 형식적으로 사용자 단말기로 전송하여 사용자와의 일반대화모드를 실행하는 단계;를 포함하고,
    상기 챗봇관리서버가 빅데이터를 수집하고, 수집된 빅데이터를 전처리하여 분류 가능한 데이터로 변환시킨 후, 업무별, 개인별 및 기업별로 분류 및 저장한 후, 반복학습하여 상기 학습데이터를 생성 및 업데이트하는 단계;를 더 포함하는, 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 사용자 단말기에게 실시간 챗봇 서비스를 제공하는 챗봇관리서버;를 포함하고,
    상기 챗봇관리서버는 일반대화모드 실행 시 사용자의 페르소나의 값을 기준으로 하는 경우, 챗봇 서비스를 통해 사용자와 송수신한 일반대화데이터와 사용자의 기본정보와 부가정보를 포함하는 사용자정보에 기초하여 상기 일반대화모드 중 입력되는 일반대화데이터로부터 사용자의 패턴 및 키워드를 추출하여 사용자의 실시간으로 변화하는 감정상태변화를 파악하여 사용자의 페르소나를 판단하고, 사용자의 페르소나에 대응하는 페르소나데이터를 생성하여 사용자와 감성적인 시나리오 형태의 감성대화모드를 상기 일반대화모드 중 실행하되,
    상기 페르소나데이터를 생성하는 것은,
    상기 사용자정보 중 이성적, 민감적, 감성적, 보수적, 진취적, 수동적, 부정적 및 긍정적 중 적어도 하나의 사용자의 성향에 대한 정보가 포함된 상기 부가정보 및 상기 기본정보를 기초로 상기 일반대화데이터를 분석하여 화남, 혐오, 두려움, 슬픔 및 놀라움 중 적어도 하나의 감정을 포함하는 제1 감정상태에 대응하여 사용자 패턴 및 키워드가 추출되면, 상기 부가정보를 바탕으로 상기 일반대화모드 시작 시에 페르소나 기준의 행복 및 보통 중 적어도 하나의 감정을 포함하는 제2 감정상태를 갖는 사용자의 감정상태가 상기 일반대화모드 실행 중에 제2 감정상태에서 추출된 제1 감정상태로 변화된다고 판단하여 사용자의 현재의 제1 감정상태가 제1 감정상태보다 긍정적인 방향으로 제2 감정상태로 유도되도록 상기 페르소나데이터를 생성하고, 상기 사용자정보 중 이성적, 민감적, 감성적, 보수적, 진취적, 수동적, 부정적 및 긍정적 중 적어도 하나의 사용자의 성향에 대한 정보가 포함된 상기 부가정보 및 상기 기본정보를 기초로 상기 일반대화데이터를 분석하여 행복 및 보통 중 적어도 하나의 감정을 포함하는 제2 감정상태에 대응하여 사용자 패턴 및 키워드가 추출되면, 상기 부가정보를 바탕으로 상기 일반대화모드 시작 시에 페르소나 기준의 행복 및 보통의 사용자의 감정상태가 추출된 행복 및 보통 중 적어도 하나의 감정을 포함하는 제2 감정상태를 갖는 사용자의 감정상태가 추출된 제2 감정상태와 유사하다고 판단하여 사용자의 현재의 제2 감정상태가 유지되도록 상기 페르소나데이터를 생성하는 것이고,
    상기 일반대화모드를 실행하는 것은,
    상기 일반대화데이터에 포함된 단어를 토큰화(Tokenization) 작업, 정제화(Cleaning) 작업 및 정규화(Normalization) 작업을 순차적으로 진행하여 전처리한 후, 전처리된 단어를 질의어로 이루어진 단어로 분류하고, 분류된 사용자의 질의에 관련된 질의데이터에 포함된 단어를 기초로 학습데이터로부터 답변에 관련된 답변데이터를 추출하고, 추출된 답변데이터를 단답형 또는 형식적으로 사용자 단말기로 전송하여 사용자와의 일반대화모드를 실행하며,
    빅데이터를 수집하고, 수집된 빅데이터를 전처리하여 분류 가능한 데이터로 변환시킨 후, 업무별, 개인별 및 기업별로 분류 및 저장한 후, 반복학습하여 상기 학습데이터를 생성 및 업데이트하는 것인, 사용자 페르소나 기반의 감정교류를 이용한 챗봇 서비스 제공 시스템.
  8. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160154799A1 (en) * 2014-12-02 2016-06-02 International Business Machines Corporation Persona-Based Conversation
JP2017538185A (ja) * 2014-10-09 2017-12-21 クアルコム，インコーポレイテッド ユーザのペルソナ情報に基づくモバイルデバイス挙動の挙動分析のための方法およびシステム
KR20180098455A (ko) 2017-02-24 2018-09-04 주식회사 원더풀플랫폼 챗봇 거래 방법 및 챗봇 거래 시스템
KR20200113775A (ko) * 2019-03-26 2020-10-07 한국과학기술원 사용자 페르소나를 고려한 대화형 에이전트 장치 및 방법
KR20200114230A (ko) * 2019-03-28 2020-10-07 서울대학교산학협력단 사용자 감정 파악에 따른 응답을 생성하는 시스템 및 방법
KR20200143991A (ko) * 2019-06-17 2020-12-28 주식회사 오니온파이브 텍스트의 내용 및 감정 분석에 기반한 답변 추천 시스템 및 방법

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017538185A (ja) * 2014-10-09 2017-12-21 クアルコム，インコーポレイテッド ユーザのペルソナ情報に基づくモバイルデバイス挙動の挙動分析のための方法およびシステム
US20160154799A1 (en) * 2014-12-02 2016-06-02 International Business Machines Corporation Persona-Based Conversation
KR20180098455A (ko) 2017-02-24 2018-09-04 주식회사 원더풀플랫폼 챗봇 거래 방법 및 챗봇 거래 시스템
KR20200113775A (ko) * 2019-03-26 2020-10-07 한국과학기술원 사용자 페르소나를 고려한 대화형 에이전트 장치 및 방법
KR20200114230A (ko) * 2019-03-28 2020-10-07 서울대학교산학협력단 사용자 감정 파악에 따른 응답을 생성하는 시스템 및 방법
KR20200143991A (ko) * 2019-06-17 2020-12-28 주식회사 오니온파이브 텍스트의 내용 및 감정 분석에 기반한 답변 추천 시스템 및 방법

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