KR102345289B1 - 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 시스템 - Google Patents

Abstract

도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 시스템이 제공되며, 도시가스 업무처리와 관련된 적어도 하나의 종류의 알림 메세지를 전송하고, 알림 메세지에 대응한 질의 메세지에 대한 응답 메세지를 실시간으로 수신하는 도시가스 서버, 알림 메세지를 수신하고, 알림 메세지에 대한 질의 메세지를 음성발화 또는 텍스트로 입력한 후, 질의 메세지에 대한 응답 메세지를 수신하는 사용자 단말 및 도시가스 서버로부터 사용자 단말로 알림 메세지가 전달된 후, 사용자 단말로부터 질의 메세지가 입력되는 경우, 질의 메세지에 대응하는 응답 메세지를 기 구축된 데이터베이스로부터 추출하는 추출부, 추출된 응답 메세지를 사용자 단말로 전송하는 전송부, 사용자 단말의 정보, 질의 메세지 및 응답 메세지를 도시가스 서버와 실시간으로 공유하는 공유부를 포함하는 대화형 서비스 제공 서버를 포함한다.

Description

도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 시스템{SYSTEM FOR PROVIDING NON FACE-TO-FACE INTERACTIVE SERVICE FOR CUSTOMER SERVICE OF CITY GAS}

본 발명은 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 알림톡으로 전송된 알림 메세지에 대한 질의를 자연어 기반으로 입력하면 자연어 기반으로 응답을 받을 수 있는 플랫폼을 제공한다.

현재 스마트폰 기반의 도시가스 검침 애플리케이션이 존재하나 검침 등 복잡한 절차로 사용률이 저조하다. 이에, 주로 방문 또는 자가 기록 형태의 가스 검침방식이 이루어지고 있는데, 이런 형태의 가스 검침방식은 불편함과 검침 시 발생할 수 있는 검침원 및 세대원의 안전상의 위험이 존재한다. 또, 검침방법은 검침원의 방문검침으로 시간 및 인력 소모가 상당하며, 원하지 않는 시간에 방문으로 인한 사용자의 불만, 사용자의 사생활 침해 문제 심지어는 검침원 사칭으로 인한 범죄가 발생한다. 가스사의 애플리케이션은 자가 검침이 가능하다는 점에서 사생활 보호가 되지만 수동으로 검침하는 방식이며 통신사 IoT 기술은 자동측정 방식으로 신형 미터기가 장착된 계량기를 도입해야 하며 통신 회선의 불량으로 인해 검침이 불가능할 수 있다.

이때, 공공요금을 실시간으로 확인할 수 있도록 하고, 자가 검침 및 요금 납부가 가능한 플랫폼이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국공개특허 제2013-0064903호(2013년06월19일 공개) 및 한국등록특허 제10-1891492호(2018년08월24일 공고)에는, 도시가스, 수도 및 전기를 포함하는 공공요금을 계측하고 계측된 데이터를 무선으로 전송하는 무선검침기, 무선검침기에서 송신된 데이터를 중계하는 무선중계기, 무선중계기를 통해 중계된 계측 데이터를 수신받아 저장하고, 사용자의 요청이 있을 경우 데이터를 제공하는 관리서버 및 관리서버에 접속하여 해당 데이터를 수신받아 디스플레이 하는 디스플레이수단을 포함하는 구성과, 대화형 에이전트 시스템에 의해 구현되도록 자연어 입력을 수신하고, 자연어 입력을 처리하여, 자연어 입력에 기초한 사용자 의도(Intent)를 결정하고, 자연어 입력 및 결정된 사용자 의도 중 어느 하나에 기초하여 자연어 입력에 대응하는 자연어 응답을 제공하는 구성이 각각 개시되어 있다.

다만, 도시가스 요금에 대한 정보가 사용자에게 도달했을 때, 사용자는 받은 정보가 어떠한 내용인지 몰라 도시가스 요금에 대한 민원이 더 늘어나는 역효과를 낳게 되었고, 직원들은 이에 대한 답변을 하는데 할애하는 시간이 증가하고 있다. 간단한 안내와 같은 경우에는 대부분 메뉴를 검색하여 알 수 있지만 IT 취약 계층이나 메뉴를 찾아도 알 수 없는 정보들에 대해서는 다시 사용자는 도시가스 고객센터로 전화를 할 수 밖에는 없다. 또, 코로나(COVID-19)로 인하여 거리두기 3 단계가 실행된 지금 검침원의 방문은 검침원 및 사용자 모두에게 위험부담이 된다. 이에, 비대면으로 도시가스에 대한 정보를 대화형으로 알려줄 수 있는 플랫폼의 연구 및 개발이 요구된다.

본 발명의 일 실시예는, 도시가스 점검 또는 요금 납부에 대한 알림톡이 메신저를 통하여 도시가스 서버로부터 사용자 단말로 전달되었을 때, 사용자 단말에서 질의를 하는 경우 사용자 단말의 정보 및 질의 데이터를 입력으로 응답 데이터를 생성하여 사용자 단말로 전송할 수 있도록 하고, 인터랙티브(Interactive) API 에이전트를 이용하여 자연어처리를 할 수 있도록 함으로써 IT 취약계층이라도 자연어 기반으로 질의를 하고 응답을 받을 수 있으며, 대화형 API 에이전트로 처리가 불가능한 민원만 직원이 직접 처리하도록 하되, 직원이 처리한 민원에 대하여 누적하여 데이터셋을 구축하고 지속적으로 학습을 진행시켜 업무 전반의 응답이 가능하도록 모델링할 수 있는, 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 도시가스 업무처리와 관련된 적어도 하나의 종류의 알림 메세지를 전송하고, 알림 메세지에 대응한 질의 메세지에 대한 응답 메세지를 실시간으로 수신하는 도시가스 서버, 알림 메세지를 수신하고, 알림 메세지에 대한 질의 메세지를 음성발화 또는 텍스트로 입력한 후, 질의 메세지에 대한 응답 메세지를 수신하는 사용자 단말 및 도시가스 서버로부터 사용자 단말로 알림 메세지가 전달된 후, 사용자 단말로부터 질의 메세지가 입력되는 경우, 질의 메세지에 대응하는 응답 메세지를 기 구축된 데이터베이스로부터 추출하는 추출부, 추출된 응답 메세지를 사용자 단말로 전송하는 전송부, 사용자 단말의 정보, 질의 메세지 및 응답 메세지를 도시가스 서버와 실시간으로 공유하는 공유부를 포함하는 대화형 서비스 제공 서버를 포함한다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 도시가스 점검 또는 요금 납부에 대한 알림톡이 메신저를 통하여 도시가스 서버로부터 사용자 단말로 전달되었을 때, 사용자 단말에서 질의를 하는 경우 사용자 단말의 정보 및 질의 데이터를 입력으로 응답 데이터를 생성하여 사용자 단말로 전송할 수 있도록 하고, 인터랙티브(Interactive) API 에이전트를 이용하여 자연어처리를 할 수 있도록 함으로써 IT 취약계층이라도 자연어 기반으로 질의를 하고 응답을 받을 수 있으며, 대화형 API 에이전트로 처리가 불가능한 민원만 직원이 직접 처리하도록 하되, 직원이 처리한 민원에 대하여 누적하여 데이터셋을 구축하고 지속적으로 학습을 진행시켜 업무 전반의 응답이 가능하도록 모델링할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 대화형 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.

본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.

본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 대화형 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 도시가스 서버(400)를 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.

이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(Network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 대화형 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 대화형 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 도시가스 서버(400)와 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 도시가스 서버(400)는, 네트워크(200)를 통하여 대화형 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.

여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.

적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하거나 이용하지 않고 도시가스 서버(400)로부터 알림 메세지(알림톡)를 수신하는 단말일 수 있다. 그리고, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 알림 메세지에 대한 질의 메세지를 입력하는 경우, 대화형 서비스 제공 서버(300)에서 응답 메세지를 수신하는 단말일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

대화형 서비스 제공 서버(300)는, 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 대화형 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)로부터 질의 데이터가 수신되는 경우, 사용자 단말(100)의 정보를 도시가스 서버(400)로부터 수집한 후, 사용자 정보 및 질의 데이터에 대응하는 응답 데이터를 기 구축된 데이터베이스로부터 추출하여 출력하는 서버일 수 있다. 그리고, 대화형 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 정보, 질의 데이터 및 응답 데이터를 도시가스 서버(400)와 실시간으로 공유하는 서버일 수 있다.

여기서, 대화형 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.

적어도 하나의 도시가스 서버(400)는, 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하거나 이용하지 않고 사용자 단말(100)로 알림 메세지를 전송하는 서버일 수 있다. 그리고, 도시가스 서버(400)는, 대화형 서비스 제공 서버(300)로부터 사용자 단말(100)의 정보가 요청되는 경우 이를 제공하고, 대화형 서비스 제공 서버(300)로부터 사용자 단말(100)의 정보, 질의 데이터, 응답 데이터가 실시간 공유되는 경우 고객 데이터베이스에 저장하는 서버일 수 있다.

여기서, 적어도 하나의 도시가스 서버(400)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 도시가스 서버(400)는, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 도시가스 서버(400)는, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.

도 2는 도 1의 시스템에 포함된 대화형 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.

도 2를 참조하면, 대화형 서비스 제공 서버(300)는, 추출부(310), 전송부(320), 공유부(330), 저장부(340), 에이전트부(350)를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 대화형 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100)로 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: World Wide Web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(Hyper Text Mark-up Language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(Chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(Application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(App)을 포함한다.

도 2를 참조하면, 추출부(310)는, 도시가스 서버(400)로부터 사용자 단말(100)로 알림 메세지가 전달된 후, 사용자 단말(100)로부터 질의 메세지가 입력되는 경우, 질의 메세지에 대응하는 응답 메세지를 기 구축된 데이터베이스로부터 추출할 수 있다. 도시가스 서버(400)는, 도시가스 업무처리와 관련된 적어도 하나의 종류의 알림 메세지를 사용자 단말(100)로 전송하고, 알림 메세지에 대응한 질의 메세지에 대한 응답 메세지를 실시간으로 수신할 수 있다. 이때, 기 구축된 데이터베이스는 후술할 민원사례집을 참고로 할 수 있다. 초기에는 누적된 데이터가 없으므로 매뉴얼과 민원사례집을 참고로 데이터베이스가 구축될 수 있다. 다만 이용자가 증가하고 민원이나 질의응답이 증가하면 추가로 데이터베이스를 더 구축할 수도 있다. 예를 들어, [질의 키워드-응답 키워드-응답 메세지]와 같은 형태로 자료구조가 형성될 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니다.

전송부(320)는, 추출된 응답 메세지를 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 알림 메세지를 수신하고, 알림 메세지에 대한 질의 메세지를 음성발화 또는 텍스트로 입력한 후, 질의 메세지에 대한 응답 메세지를 수신할 수 있다. 이때, 인터랙티브(대화형) API 에이전트는, 챗봇으로 구현될 수 있다.

챗봇은 동작방식에 따라 규칙기반 챗봇과 기계학습기반 챗봇, 정보교환방식에 따라 일회성 질의응답 챗봇과 연속대화형 챗봇, 답변생성방식에 따라 검색모델 챗봇과 생성모델 챗봇으로 분류할 수 있다. 규칙기반 챗봇은 미리 정의된 규칙을 기반으로 챗봇이 동작하게 되어 있는데, 사용자의 입력을 해석하는 해석규칙, 사용자의 입력에 대해 반응하는 반응 규칙 또는 응답을 생성하는 규칙을 포함하고 있다. 규칙기반 챗봇의 개발에는 대량의 데이터가 필요하지 않으며 상대적으로 구현이 쉬운데, 규칙기반 챗봇의 경우 규칙이 잘 정의되면 높은 품질의 대화 서비스가 가능하지만 많은 규칙을 잘 정의하는 데에는 많은 시간과 인력이 요구된다.

기계학습기반 챗봇은 자연어를 이해하고 적절한 답변을 생성하거나 선택하기 위해 기계학습 알고리즘을 사용한다. NLP(Natural Language Process) 모듈은 사용자가 입력한 자연어를 다양한 언어학적 자원을 활용해 분해하는 역할을 수행하고, NLU(Natural Language Understanding) 모듈은 분해된 자연어의 의미를 파악하여 정제된 정보를 답변을 생성하기 위한 최종 분류 모델 또는 생성모델로 전달하게 된다. 나아가 NLU 모듈의 결과물을 사용하여 기계학습 알고리즘은 기존에 정의된 답변을 선택하거나 NLG(Natural Language Generation) 모듈이 새로운 답변을 생성하게 된다. 기계학습 기반 챗봇은 높은 수준의 대화가 가능하지만 그만큼 높은 수준 자연어 처리기술을 필요로 하며, NLP 모듈 및 NLU 모듈은 많은 언어학적 자원 및 데이터를 요구한다.(말뭉치 사전, 형태소사전, 의미역 사전)

또한, 특정 태스크 수행을 위해 만들어진 기계학습 모듈은 적용 분야에 따라 새롭게 개발해야 하는 경우가 많으며 대부분 재활용이 어렵다. 일회성 질의응답 챗봇은 대화관리 기능을 필요로 하지 않으며 질문과 관련성이 가장 높은 답변을 제시하는 검색엔진과 유사한 형태로 작동한다. 자주 묻는 질문에 대한 정해진 답변을 제시하는 FAQ 챗봇의 대부분이 1 회성 질의응답 형태로 설계된다.

연속 대화형 챗봇은 대화의 시작과 종료가 있으며 사용자로부터 특정한 목적을 달성하기 위해 정보를 수집하고, 수집된 정보를 바탕으로 최종 응답을 하면 대화가 종료된다. 챗봇이 다양한 주제에 대해 모든 응답을 하는 것이 불가능하므로 대부분 특정 대화의 주제에 따라 구조화된 대화의 형식(시나리오)이 정해져 있다. 정해진 시나리오에 따라 동작하는 챗봇 시스템을 프레임 기반 담화 시스템(Frame-based system)이라고 한다. 프레임 기반 담화 시스템은 사용자의 질문에 응답하기 위한 정보의 세트인 슬롯을 구성하여 슬롯에 기반을 두어 질문을 생성하고, 요구되는 정보가 수집된 상태에 따라 담화가 전개된다.

검색기반 챗봇은 사용자의 질문에 따라 기존 지식 베이스에 저장된 답변 중 가장 적절한 답변을 선택하여 제시하는 방식으로 작동한다. 생성기반 챗봇은 사용자의 질문에 따라 기존에 정의되어 있지 않은 새로운 답변을 생성하여 제공한다. 생성모델의 챗봇은 답변을 생성하는데 자유도가 크기 때문에 문법적인 오류를 범하거나 일반적이지 않은 답변을 생성하는 경향이 있으며, 생성모델의 챗봇을 만들기 위해서는 굉장히 방대한 학습데이터가 필요하다. 검색기반 챗봇이거나 검색모델과 생성모델을 결합한 하이브리드 방식으로 구현될 수도 있으며, 딥러닝 알고리즘(Encoder-Decoder, Seq2Seq)을 적용하여 챗봇을 만들 수도 있다.

공유부(330)는, 사용자 단말(100)의 정보, 질의 메세지 및 응답 메세지를 도시가스 서버(400)와 실시간으로 공유할 수 있다. 이렇게 공유된 데이터들은 다시 도시가스 서버(400)에 민원사례집을 만들 수 있는 입력값으로 이용될 수 있다. 만약, 질의-응답이 존재하지 않는 경우에는 도시가스 직원이 직접 민원을 처리할 수 있는데, 이러한 데이터들도 이후 학습할 데이터셋으로 입력될 수 있다. 초기에는 누적된 데이터가 상대적으로 부족하므로 인간의 개입이 필요하겠지만, 데이터가 누적되고 충분히 큰 수의 데이터셋이 입력되는 경우, 민원이나 질의를 해결하는데 인간의 개입은 최소화될 수 있다.

저장부(340)는, 질의 메세지에 대응하는 응답 메세지를 전송하도록 고객정보조회/수정, 검침조회 및 등록, 안전점검 예약관리, 민원접수 및 수정, 요금내역 조회, 미납요금 수납, 자동이체신청, 고지방법신청서작성, 고객이용정보동의, 사용계약서체결 및 상환계획서작성의 메뉴별로 질의에 대응하는 키워드와 응답 메세지를 매핑하여 저장할 수 있다.

저장부(340)는, 질의 메세지에 대응하는 응답 메세지를 전송하도록 하는 메뉴를 도시가스 서버(400)의 요청이 존재하는 경우, 수정, 추가 및 삭제처리 중 어느 하나를 진행할 수 있다. 이때, 메뉴의 신설이 필요한 경우 추가, 메뉴의 삭제나 변경이 필요한 경우에는 메뉴를 삭제하거나 변경할 수 있다.

에이전트부(350)는, 사용자 단말(100)의 질의 메세지에 응답하도록 대화형 API 에이전트를 구비할 수 있다. 대화형 API 에이전트는, 도시가스 서버(400) 내 고객 데이터베이스와 연동될 수 있다. 대화형 API 에이전트는, 도시가스 서버(400)로부터 기 누적된 민원사례집의 질의응답 데이터셋을 수집하고, 질의응답 데이터셋을 전처리 및 자연어처리를 수행한 후, 학습 및 테스트하여 질의에 대한 응답을 자연어로 수행하도록 모델링될 수 있다.

에이전트부(350)는, 기 누적된 민원사례집을 수집하여 데이터베이스화할 수 있다. 또한, 에이전트부(350)는, 유사 카테고리를 생성하여, 키워드와 동일한 민원이나 카테고리가 검색되지 않은 경우에는 유사 카테고리에 편입될 수 있도록 데이터베이스화할 수 있다. 여기서, 유사 카테고리는, 민원처리지침이나 법규 등을 기준으로 유사 제품군의 카테고리를 생성할 수 있다.

이때, 동일한 메뉴라고 할지라도 사람마다 검색하는 키워드가 모두 다를 수 있고, 외래어 표기가 정립되지 않음으로 인하여 동일한 민원에 대하여 서로 다른 외래어 표기나 줄임말을 사용하는 등으로, 해당 제품에 대응하는 데이터베이스가 존재함에도 불구하고 찾지 못하는 경우를 배제할 수 있다. 이때, 유사 키워드 말뭉치를 구축할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에서는, 비지도 학습 기반의 Word2Vec를 이용하여 유사 키워드(검색어)의 말뭉치를 구축하기로 한다. 이때, 첫 번째 프로파일 과정에서는 웹페이지에서 텍스트 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 대하여 불용어 제거 및 형태소 분석기를 통해 전처리 과정을 마친 후, 문서에 있는 단어의 출현 빈도수 기반으로 문서의 대표 키워드를 추출한다. 두 번째로, 특정 차원의 벡터공간에서 단어 간 의미적 유사도를 계산할 수 있는 비지도 학습 기반의 워드 임베딩(Word Embedding) 모델을 구축할 수 있다.

이를 위해 먼저 비정형 텍스트 데이터를 수집하고, 수집한 데이터는 불용어 제거 및 형태소분석기를 통해 전처리 과정을 마친 후 명사 텍스트 데이터를 이용하여 파라미터인, 학습 횟수, 입력데이터와 함께 등장하는 단어의 개수, 임베딩하기 위한 차원의 수를 설정할 수 있다. 세 번째 키워드 선택 과정에서는, 워드 임베딩 모델을 통하여 웹사이트 프로파일과 후보키워드와의 의미적 유사도 계산을 통해 후보키워드를 선택할 수 있다. 프로파일 과정에서 추출된 키워드는 주제성을 내포하고 있지 않는 키워드가 포함되어 있을 수 있기 때문에 후보 키워드를 선택함으로써 주제성을 내포하고 있지 않는 키워드를 제거할 수 있다. 후보 키워드는 사전에 동일한 제품을 찾기 위한 검색어를 위주로 구축할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 마지막으로 필터링 과정에서는 키워드 선택 과정에서 선택된 키워드 중 후보 키워드와의 유사도는 높지만 문서와는 일관성이 없는 키워드가 선택될 수 있다. 따라서 선택 된 후보 키워드 중 일관성 없는 키워드를 제거하기 위해서 모든 후보 키워드 쌍의 대해 의미적 유사도를 계산하고 일관성 없는 키워드를 제거하고 최종 키워드를 추출하여 유사 키워드로 포함시킬 수 있다. 물론, 유사 카테고리를 생성하거나 유사 키워드의 말뭉치를 생성하는 방법은 상술한 방법에 한정되지 않는다.

에이전트부(350)는, 사용자 단말(100)에서 질의 메세지가 입력된 후, 응답 메세지나 매뉴얼 등을 단순히 나열식으로 제공하는 경우, 도시가스에서 처리하는 절차나 방법을 전혀 모르는 일반인들은 어떠한 내용인지 직관적으로 확인할 수 없다. 따라서, 에이전트부(350)는, 복수의 질문을 단일 질문으로 세분화하고 질문별로 답변을 할 수 있는 플랫폼을 생성하고, 시간 경과에 따라 여러 담당자가 작성하면 결과 값은 같지만 답변 방식이 다양한 점을 보완하기 위하여 질문과 답변을 정형화할 수 있다. 검색 용어는 사용자 및 담당자에 따라 다르게 사용됨에 따라, 본 발명의 일 실시예에서는, 상술한 유사 키워드 말뭉치와 같이, 에이전트부(350)는 다수의 질문 유형 및 민원 질의 사례를 분석하여 용어에 대한 동의어 및 유사어 분류 작업을 수행할 수 있다. 동의어 유의어 분류작업은 질문 시 오타나 맞춤법이 틀린 경우 등을 모두 보정하고, 당업자가 사용하는 용어, 현장에서 사용하는 지칭용어 등을 모두 반영할 수 있다.

에이전트부(350)는, 사용자가 입력한 질의 메세지를 분석하고 정확한 답변을 제공하도록 답변의 종류와 방법을 순차적으로 정리할 수 있다. 우선, 사용자가 플랫폼에서 질문을 하는 방식을 분석하여 자연어로 질문하는 자연어 검색과 형식에 맞춰 질문하는 지능형 검색으로 구분하여 응답을 제공할 수 있다. 빅데이터를 활용한 인공지능 질의응답 플랫폼은 기계적 학습을 통한 자연어 분석이 가능한 플랫폼을 이용할 수 있으며, 형태소분석기, 의미분석엔진, 및 심층질의엔진이 순차적으로 질문에 대한 자연어를 분석하도록 시스템화할 수 있다. 그리고, 커스팅마이징 된 형태소분석기와 의미분석엔진은, 취급자의 질문을 분석하고 개발된 심층질의응답엔진은 분석된 질문을 토대로 적절한 답변을 제공할 수 있다.

형태소분석기는 입력되는 질의를 최소 단위인 형태소 단위로 분리하는 엔진으로써 모든 문장을 최소단위로 나누어 분석하고 분석된 데이터는 의미분석엔진으로 전달될 수 있다. 의미분석엔진은 형태소분석기를 통해 분석된 문장 단위를 키워드 중심으로 분석하여 분석된 질문을 패턴화하고 심층질의응답엔진에 그 결과를 보내는데 사용된다. 여기에서 패턴이란 키워드 중심으로 만들어지는 하나의 규칙을 말하며 키워드를 중심으로 띄어쓰기 조사 등에 영향을 받지 않고 문장을 인식하는데 사용될 수 있다. 심층질의응답엔진은 기계학습 기반인 패턴별 응답 데이터베이스를 매칭하여, 취급자의 질문을 분석하고 적절한 패턴을 매칭시켜 답변을 제공하는 시스템이다. 이때, 인공지능 질의응답 플랫폼은 키워드 중심의 패턴매칭을 통하여 질의에 대한 정확도 높은 답변을 제공하는 알고리즘일 수 있다.

덧붙여서, 주택 시설의 가스 누출에 따른 위험 수준을 정의하고 딥러닝을 이용한 가스 위험도 예측 방법을 더 제공할 수 있다. 모니터링 시스템을 통해 수집된 데이터를 활용하여 가스 누출량의 추이를 RNN(Recurrent Neural Networks) 기반의 딥러닝 모델로 학습한 후, 특정 시간 후의 누출량을 예측하여 가스 폭발 위험 수준을 미리 판단할 수 있도록 함으로써 화재를 예방할 수도 있다.

경량형 가스 검지기를 설치할 수 있고, 가스 검지기는 도시가스에 사용되는 LNG와 주성분인 메탄을 검출할 수 있다. 각 설비 및 건물에서 센싱된 누출 관련 데이터는 LoRa(Long Range Wide Area Network) 망을 통하여 IoT(Internet of Things) DB에 전달된다. 해당 시설물의 각 센서는 LoRa 통신 단말기가 연결되어 있고 단말기는 해당 지역의 LoRa 중계기와 통신하여 데이터를 송신할 수 있다. 이렇게 송신된 가스 누출 관련 데이터는 하둡 기반의 IoT DB와 백엔드 서버 구축과 가스데이터 분석을 위한 MySQL DB에 저장된다. 데이터는 생성시간과 가스 누출량으로 구성될 수 있다. 이때, 가스 누출량은 0~100%(LEL)으로 폭발 최저 한계값인 5%(VOL)까지의 계측 값이 저장될 수 있다. MySQL DB에는 가스 누출 데이터뿐만 아니라 검지기의 위치, 가스 누출 데이터를 이용하여 계산한 위험도와 위험 상태, 관리자 등의 정보가 저장될 수 있다. MySQL DB와 IoT DB를 연동하고 데이터 분석 및 프론트 서버 데이터 전송을 위한 방법으로 Flask 기반의 백엔드 서버를 구축할 수 있다. 최종적으로 React.js/Node.js기반의 프론트엔드 서버를 구축하고 백엔드 서버의 API를 사용하여 웹페이지 기반의 상황판을 구축할 수 있다. 이 시스템을 통하여 검지기가 설치된 각 시설의 실시간 가스 누출량과 위험도, 위험 상태를 확인할 수 있다.

이때, 딥러닝 기반 가스 위험도 분석을 위해서는 우선, LNG 가스가 폭발 최저 한계값은 5%VOL이며 해당 한계값을 넘을 경우 점화원에 의해 폭발사고가 발생할 수 있다는 것을 이용한다. 일반적으로 1.25%VOL 값을 넘으면 폭발 위험 가능성이 매우 높다고 판단할 수 있는데, 이를 참고하여 위험 수준을 정의하고, 가스누출량의 추이를 RNN 기반의 딥러닝 모델로 학습하고 특정 시간 후의 누출량을 예측하면 표상의 위험 수준을 미리 판단할 수 있다. 따라서 모델을 통한 누출량 예측이 폭발사고를 예방하는데 기여할 수 있다. 또, LSTM 모델 학습을 수행할 수도 있고, 성능 평가를 위해 예측량과 누출양을 비교할 수 있다.

이하, 상술한 도 2의 대화형 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 및 도 4를 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.

도 3a를 참조하면, 도시가스사에서 고객에게 전달되는 안내, 홍보 등의 알림톡으로 인하여 발생하는 2차 고객 요구사항으로 도시가스 사용자의 불편함과 도시가스 담당자의 민원 응대의 비효율성을 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예는, 비대면 대화형 서비스를 제공한다. 도 3b를 참조하면, 도시가스 인터랙티브 서비스는 일방적 홍보, 안내로 인하여 발생하는 2차 민원을 인터랙티브 서비스에서 도시가스 공통으로 요구되는 기본 기능제공할 수 있고, 신규 요구되는 기능을 추가하여 공동으로 사용할 수 있도록 구성되며, 서비스 환경은 도 3c와 같다.

도 4a를 참조하면, 검침안내 프로세스를 적용한 것인데, 카카오 알림톡을 통한 검침 사전 안내를 후 고객의 필요 기능인‘도시가스검침이란?’,‘방문검침원확인’과 도시가스의 필요 기능인‘자가검침등록’으로 필요한 기능은 추가 가능하다. 도 4b를 참조하면, 체납 안내 프로세스를 적용한 것인데, 카카오 알림톡을 통한 체납 안내 후 고객 및 도시가스의 필요 기능인‘체납내역확인’, ‘체납납부처리’,‘자동이체신청’의 선택형 메뉴를 제공하고 필요한 메뉴는 추가가 가능하다. 도 4c를 참조하면, 카카오 알림톡을 통한 안전점검 사전 안내 후 고객 및 도시가스의 필요 기능인 ‘안전점검예약’, ‘이전점검결과’,‘안전점검이란?’ 메뉴를 제공하고 필요한 기능은 추가가 가능하다. 도 4d를 참조하면, 전출민원안내 프로세스에 관한 것인데, 카카오 알림톡을 통한 전출 민원 접수사항을 안내 후 고객 및 도시가스의 필요 기능인 ‘예약정보확인’, ‘정보변경’,‘사전요금정산’ 메뉴를 제공하고 필요 시 추가가 가능하다. 도 4e를 참조하면 전입안내 프로세스에 관한 것인데, 카카오 알림톡을 통한 전입 민원 접수사항을 안내 후 고객 및 도시가스의 필요 기능인 ‘예약정보확인’, ‘정보변경’,‘사전자동이체신청’, ‘사전고지방법신청’, ‘사전고객정보등록’ 메뉴를 제공하고 필요시 추가가 가능하다.

적용 서비스 유형은 도 4f 및 도 4g에 도시된 바와 같다. 검침 사전 안내를 통하여 ‘자가검침부’ 기재를 유도 또는 카카오페이의 자가검침, 인터랙티브 서비스 플랫폼의 자가검침을 유도하고 필요한 고객 질의 항목에 대해서 대화형 서비스를 제공할 수 있으며 도 4h와 같이 고객과 더 쉽고 빠르게 만날 수 있는 플랫폼을 제공할 수 있다.

이와 같은 도 2 내지 도 4의 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 5를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 5에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.

도 5를 참조하면, 대화형 서비스 제공 서버는, 도시가스 서버로부터 사용자 단말로 알림 메세지가 전달된 후, 사용자 단말로부터 질의 메세지가 입력되는 경우, 질의 메세지에 대응하는 응답 메세지를 기 구축된 데이터베이스로부터 추출한다(S5100).

그리고, 대화형 서비스 제공 서버는, 추출된 응답 메세지를 사용자 단말로 전송하고(S5200), 사용자 단말의 정보, 질의 메세지 및 응답 메세지를 도시가스 서버와 실시간으로 공유한다(S5300).

상술한 단계들(S5100~S5300)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5300)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.

이와 같은 도 5의 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.

도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.

전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (6)

1. 삭제
2. 삭제
3. 도시가스 업무처리와 관련된 적어도 하나의 종류의 알림 메세지를 전송하고, 상기 알림 메세지에 대응한 질의 메세지에 대한 응답 메세지를 실시간으로 수신하는 도시가스 서버;
   상기 알림 메세지를 수신하고, 상기 알림 메세지에 대한 질의 메세지를 음성발화 또는 텍스트로 입력한 후, 상기 질의 메세지에 대한 상기 응답 메세지를 수신하는 사용자 단말; 및
   상기 도시가스 서버로부터 상기 사용자 단말로 알림 메세지가 전달된 후, 상기 사용자 단말로부터 질의 메세지가 입력되는 경우, 상기 질의 메세지에 대응하는 응답 메세지를 기 구축된 데이터베이스로부터 추출하는 추출부, 추출된 상기 응답 메세지를 상기 사용자 단말로 전송하는 전송부, 상기 사용자 단말의 정보, 질의 메세지 및 응답 메세지를 상기 도시가스 서버와 실시간으로 공유하는 공유부를 포함하는 대화형 서비스 제공 서버;를 포함하되,
   상기 대화형 서비스 제공 서버는,
   상기 사용자 단말의 질의 메세지에 응답하도록 대화형 API 에이전트를 구비하는 에이전트부;를 더 포함하고,
   상기 대화형 API 에이전트는,
   상기 도시가스 서버 내 고객 데이터베이스와 연동되며,
   상기 대화형 API 에이전트는,
   상기 도시가스 서버로부터 기 누적된 민원사례집의 질의응답 데이터셋을 수집하고, 상기 질의응답 데이터셋을 전처리 및 자연어처리를 수행한 후, 학습 및 테스트하여 질의에 대한 응답을 자연어로 수행하도록 모델링하고,
   상기 대화형 서비스 제공 서버는,
   상기 질의 메세지에 대응하는 응답 메세지를 전송하도록 고객정보조회/수정, 검침조회 및 등록, 안전점검 예약관리, 민원접수 및 수정, 요금내역 조회, 미납요금 수납, 자동이체신청, 고지방법신청서작성, 고객이용정보동의, 사용계약서체결 및 상환계획서작성의 메뉴별로 질의에 대응하는 키워드와 응답 메세지를 매핑하여 저장하는 저장부;를 더 포함하되,
   상기 저장부는,
   상기 질의 메세지에 대응하는 응답 메세지를 전송하도록 하는 메뉴를 상기 도시가스 서버의 요청이 존재하는 경우, 수정, 추가 및 삭제처리 중 어느 하나를 진행하는 것을 특징으로 하는 도시가스 고객상담을 위한 비대면 대화형 서비스 제공 시스템.
   
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제

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