KR102357620B1 - 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법으로서, 챗봇 서비스 이용시 다양한 공공/민간 전 산업분야별로 확산 구축되어 있는 개별 클라이언트 챗봇의 질의응답 지식을 연계할 수 있도록 챗봇 통합 에이전트 플랫폼을 통해 단일화된 통합 챗봇 서비스를 제공함으로써, 사용자가 하나의 단일화된 챗봇 창구를 통해 다양한 산업 분야별 챗봇 서비스를 제공받을 수 있고, 챗봇 서비스의 폭 넓은 서비스 영역 확장과 챗봇 질의응답의 정확성 및 품질을 향상시킬 수 있으며, 더 나아가 산업 분야별 챗봇 구축시 개발 예산 절감 및 개발 소요시간 단축시킬 수 있는 효과가 있다.
Description
본 발명은 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 챗봇 서비스 이용시 다양한 공공/민간 산업분야별로 확산 구축되어 있는 챗봇 서비스를 하나의 단일화된 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에서 서비스를 제공할 수 있도록 한 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법에 관한 것이다.
오늘날 데이터 활용 가치의 상승과 더불어 언어처리 기술의 발전으로 딥러닝(Deep Learning), 자연어처리 등 인공지능 기반 기술을 활용한 다양한 융합 기술 및 서비스 시장이 활성화되고 있다.
이와 같이 지능화 정보사회가 도래하고 있는 가운데 모바일 메신저(Mobile Messenger) 등의 모바일 중심 대화형 인터페이스가 대중화됨에 따라 인공지능 생태계를 사용자가 가장 체감할 수 있는 인공지능 기반 서비스인 챗봇(Chatbot)은 공공/민간 전 산업 분야에 걸쳐 확산되고 성장 중이다.
전 산업에 걸친 챗봇 열풍으로 자연어처리, 딥러닝, 머신러닝(Machine Learning) 등의 인공지능 기반 기술의 발전이 가속화되면서 챗봇 서비스 수준이 패턴매칭(Pattern Matching), 키워드 중심의 텍스트 처리 기반 챗봇에서 딥러닝, 자연어처리, 머신러닝 기술 등을 이용한 지능형 챗봇으로 발전되고 있으며, 앞으로 기술 성숙에 따라 인간의 감성/감정까지도 교류할 수 있는 개인 맞춤형 감성 챗봇으로 발전을 기대하고 있다.
국내 챗봇은 챗봇 업체별 다양한 챗봇 엔진을 이용하여 챗봇 서비스 이용목적에 맞게 클라이언트 챗봇 형태로 구축되고 있다.
챗봇 서비스 유형을 살펴보면, 대화형 커머스 및 O2O(Online to Offline), 업무지원(개인비서), 공공행정 지원, 엔터테이먼트(Entertainment), 기업용 메신저 등 크게 5대 활용 분야로 구분할 수 있으며, 챗봇의 대화처리 방식은 NLU(Natural Language Understanding)/패턴(확률) 기반 대화 모델, NLU/규칙기반 대화 모델, 기계학습 기반 대화 모델, 검색 및 기간계 연계 기반 대화 모델로 챗봇 엔진별 자체 개발한 다양한 대화처리 방식으로 구축하고 있다.
이러한 종래의 개별 클라이언트 챗봇들은 챗봇 서비스 목적과 주관기관 및 구축 수행업체에 따라 챗봇의 구조와 대화처리 방식이 서로 상이하여 질의응답 지식 데이터를 챗봇간에 상호 활용이 어려운 실정이다.
또한, 종래의 챗봇 서비스 기술들이 표준화되어 있지 않아 유사한 목적의 챗봇 서비스임에도 불구하고 각 챗봇 서비스별 동일한 기능과 지식을 독립적으로 구축하고 있다.
또한, 기존 전 산업 분야로 확산 구축되어 있는 챗봇 서비스들은 분야별 각자 개별 서비스 채널을 보유하고 있어 사용자 측면에서 이용하고자 하는 수많은 채널 중에서 원하는 채널을 찾아야 하는 불편함을 가지고 있으며, 챗봇 사업과 관련된 표준 미흡으로 챗봇 개발시 동일한 기능이나 지식베이스를 구축하는 등 챗봇 서비스간의 연계가 어려우며 챗봇 사업의 일부 중복성을 가지고 있어 챗봇 구축 예산과 소요시간 낭비 등의 문제가 제기되고 있다.
따라서, 종래 챗봇의 기술구현이나 대화처리 방식의 차이로 기능이나 지식을 상호 활용하기 어려운 문제를 챗봇 채널을 단일화하고 지식베이스를 연계 활용하여 다양성 및 정확성을 확보한 범용적인 챗봇 서비스를 제공할 수 있는 시스템이 절실히 요구되고 있는 실정이다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 공공/민간 전 산업분야별 산재되어 있는 개별 클라이언트 챗봇의 질의응답 지식을 연계할 수 있도록 챗봇 통합 에이전트 플랫폼을 통해 단일화된 통합 챗봇 서비스를 제공함으로써, 챗봇 서비스의 폭 넓은 서비스 영역 확장과 챗봇 질의응답의 품질을 향상시킬 수 있도록 한 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법을 제공하는데 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 제1 측면은, 공통 API(Application Programming Interface) 및 자체적인 챗봇엔진모듈이 탑재된 복수의 클라이언트 챗봇; 사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용을 전송하는 복수의 사용자 단말; 각 사용자 단말로부터 전송된 해당 사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용을 제공받아 적어도 하나의 대화 입력채널을 통해 전달하는 챗봇 질의입력 채널모듈; 상기 챗봇 질의입력 채널모듈로부터 전달된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 제공받아 자연어 이해/처리를 통해 해당 사용자의 챗봇 질의에 대한 의도를 파악하고, 파악된 의도를 기준으로 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 자체 답변처리 또는 챗봇 채널연계 답변처리를 판단하며, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 챗봇 채널연계 답변처리로 판단될 경우, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대하여 답변 가능한 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 선택하는 통합 챗봇엔진모듈; 상기 통합 챗봇엔진모듈로부터 선택된 각 클라이언트 챗봇 채널을 통해 해당 클라이언트 챗봇의 공통 API로 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 전송하는 통합 인터페이스 모듈; 및 상기 통합 인터페이스 모듈을 통해 각 클라이언트 챗봇의 공통 API로부터 전송된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들을 제공받아 기 설정된 답변추전 기준을 기반으로 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들 중 텍스트 형태의 최종 질의응답 내용을 추천한 후, 상기 챗봇 질의입력 채널모듈의 해당 대화 입력채널을 통해 상기 추천된 텍스트 형태의 최종 질의응답 내용이 해당 사용자 단말로 전송되도록 서비스를 제공하는 답변추천 엔진모듈을 포함하는 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템을 제공하는 것이다.
여기서, 각 클라이언트 챗봇은, 해당 공통 API를 통해 상기 통합 인터페이스 모듈로부터 전송된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 제공받아 자체적인 챗봇엔진모듈 및 챗봇답변지식 DB를 이용하여 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응되는 텍스트 형태의 질의응답 내용을 생성하고, 상기 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 공통 API를 통해 상기 통합 인터페이스 모듈로 전송함이 바람직하다.
바람직하게, 상기 챗봇 질의입력 채널모듈의 대화 입력채널은, 모바일 앱(Mobile App), SNS(Social Network Service), 챗봇 메신저(Messenger), 또는 PC(Personal Computer) 중 적어도 하나로 이루어질 수 있다.
바람직하게, 간단한 인사, 소개, 일상대화, 또는 챗봇 연계대상 서비스별 즉답형 질의 중 적어도 하나의 챗봇 질의 내용별로 각각 대응되는 기 설정된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리하는 기초지식관리 DB가 더 포함될 수 있다.
바람직하게, 상기 통합 챗봇엔진모듈은, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 자체 답변처리로 판단될 경우, 상기 기초지식관리 DB를 참조하여 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응되는 기 설정된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 검색 및 생성한 후, 상기 챗봇 질의입력 채널모듈의 해당 대화 입력채널을 통해 상기 검색 및 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 사용자 단말로 전송되도록 서비스를 제공할 수 있다.
바람직하게, 클라이언트 챗봇 연계를 위하여 클라이언트 챗봇 서비스 분야 카테고리별로 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 분류 및 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리하는 챗봇 채널지식관리 DB가 더 포함될 수 있다.
바람직하게, 상기 통합 챗봇엔진모듈은, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 챗봇 채널연계 답변처리로 판단될 경우, 상기 챗봇 채널지식관리 DB를 참조하여 해당 사용자의 챗봇 질의에 대하여 답변 가능한 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 선택할 수 있다.
바람직하게, 상기 답변추천 엔진모듈에서 기 설정된 답변추전 기준은, 클라이언트 챗봇 답변 선호도 분석을 통한 누적 사용자 선호 기반 가중치, 다중답변 유사도 분석을 통한 다중답변 키워드 유사율, 또는 워드 임베딩 기반의 머신러닝 학습을 통한 유사 질의 분석 결과값 중 적어도 하나의 기준 결과값을 이용할 수 있다.
본 발명의 제2 측면은, 공통 API(Application Programming Interface)가 탑재된 복수의 클라이언트 챗봇, 복수의 사용자 단말, 및 챗봇 통합 에이전트 플랫폼을 포함한 시스템을 이용하여 챗봇 채널연계 통합을 위한 서비스 방법으로서, (a) 각 사용자 단말을 통해 사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용을 전송하는 단계; (b) 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼과 연결된 챗봇 질의입력 채널모듈의 적어도 하나의 대화 입력채널을 통해 상기 단계(a)에서 전송된 해당 사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용을 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼으로 전달하는 단계; (c) 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 통합 챗봇엔진모듈을 통해 상기 단계(b)에서 전달된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 자연어 이해/처리하여 해당 사용자의 챗봇 질의에 대한 의도를 파악한 후, 파악된 의도를 기준으로 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 자체 답변처리 또는 챗봇 채널연계 답변처리를 판단하는 단계; (d) 상기 단계(c)의 판단 결과, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 챗봇 채널연계 답변처리로 판단될 경우, 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 통합 챗봇엔진모듈을 통해 해당 사용자의 챗봇 질의에 대하여 답변 가능한 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 선택하는 단계; (e）상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 통합 인터페이스 모듈을 통해 상기 단계(d)에서 선택된 각 클라이언트 챗봇 채널을 이용하여 해당 클라이언트 챗봇의 공통 API로 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 전송하는 단계; (f) 각 클라이언트 챗봇을 통해 상기 단계(e)에서 전송된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 기반으로 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응하는 텍스트 형태의 질의응답 내용을 생성한 후, 상기 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 공통 API를 이용하여 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼으로 전송하는 단계; (g) 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 답변추천 엔진모듈을 통해 상기 단계(f)에서 전송된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들을 제공받아 기 설정된 답변추전 기준을 기반으로 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들 중 텍스트 형태의 최종 질의응답 내용을 추천하는 단계; 및 (h) 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 연결된 챗봇 질의입력 채널모듈의 해당 대화 입력채널을 통해 상기 단계(g)에서 추천된 텍스트 형태의 최종 질의응답 내용을 해당 사용자 단말로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 서비스 방법을 제공하는 것이다.
여기서, 상기 단계(b)에서, 상기 챗봇 질의입력 채널모듈의 대화 입력채널은, 모바일 앱(Mobile App), SNS(Social Network Service), 챗봇 메신저(Messenger), 또는 PC(Personal Computer) 중 적어도 하나로 이루어짐이 바람직하다.
바람직하게, 상기 단계(d) 이전 또는 이후에, 상기 단계(c)의 판단 결과, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 자체 답변처리로 판단될 경우, 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 통합 챗봇엔진모듈을 통해 별도의 기초지식관리 DB를 참조하여 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응되는 기 설정된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 검색 및 생성한 후, 상기 챗봇 질의입력 채널모듈의 해당 대화 입력채널을 통해 상기 검색 및 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 사용자 단말로 전송되도록 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 기초지식관리 DB는, 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼을 통해 간단한 인사, 소개, 일상대화, 또는 챗봇 연계대상 서비스별 즉답형 질의 중 적어도 하나의 챗봇 질의 내용별로 각각 대응되는 기 설정된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리할 수 있다.
바람직하게, 상기 단계(d)에서, 상기 통합 챗봇엔진모듈은, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 챗봇 채널연계 답변처리로 판단될 경우, 별도의 챗봇 채널지식관리 DB를 참조하여 해당 사용자의 챗봇 질의에 대하여 답변 가능한 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 선택할 수 있다.
바람직하게, 상기 챗봇 채널지식관리 DB는, 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼을 통해 클라이언트 챗봇 연계를 위하여 클라이언트 챗봇 서비스 분야 카테고리별로 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 분류 및 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리할 수 있다.
바람직하게, 상기 단계(f)에서, 각 클라이언트 챗봇은, 상기 단계(e)에서 전송된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 자체적인 챗봇엔진모듈 및 챗봇답변지식 DB를 이용하여 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응하는 텍스트 형태의 질의응답 내용을 생성한 후, 상기 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 공통 API를 통해 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 통합 인터페이스 모듈로 전송할 수 있다.
본 발명의 제3 측면은, 상술한 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 서비스 방법을 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
본 발명에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 서비스 방법은 컴퓨터로 판독할 수 있는 기록매체에 컴퓨터로 판독할 수 있는 코드로 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
예컨대, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 롬(ROM), 램(RAM), 시디-롬(CD-ROM), 자기 테이프, 하드디스크, 플로피 디스크, 이동식 저장장치, 비휘발성 메모리(Flash Memory), 광 데이터 저장장치 등이 있다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명의 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법에 따르면, 공공/민간 전 산업분야별 산재되어 있는 개별 클라이언트 챗봇의 질의응답 지식을 연계할 수 있도록 챗봇 통합 에이전트 플랫폼을 통해 단일화된 통합 챗봇 서비스를 제공함으로써, 챗봇 서비스의 폭 넓은 서비스 영역 확장과 챗봇 질의응답의 품질을 향상시킬 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 종래의 다중 채널과 중복성 문제를 해결하기 위해 기존 챗봇들을 연계할 수 있는 통합 인터페이스와 통합 챗봇 서비스 제공을 위한 통합 챗봇엔진모듈과 다양한 분야 질의응답 지원을 위한 표준 지식베이스 등을 구축함으로써, 사용자가 하나의 단일화된 챗봇 창구를 통해 다양한 산업 분야별 챗봇 서비스를 제공받을 수 있고, 기존 챗봇의 답변 연계 활용을 통해 질의응답 정확성을 향상시킬 수 있으며, 더 나아가 산업 분야별 챗봇 구축시 챗봇 통합 에이전트 플랫폼을 활용하여 개발 예산 절감 및 개발 소요시간 단축 등의 효과를 가져 오는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템을 설명하기 위한 전체적인 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 적용된 챗봇 통합 에이전트 플랫폼을 설명하기 위한 구체적인 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 서비스 방법을 설명하기 위한 전체적인 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 적용된 챗봇 통합 에이전트 플랫폼을 설명하기 위한 구체적인 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 서비스 방법을 설명하기 위한 전체적인 흐름도이다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 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. 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 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 그러나, 다음에 예시하는 본 발명의 실시예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시예는 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되어지는 것이다.
첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들(실행 엔진)에 의해 수행될 수도 있으며, 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.
그리고, 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명되는 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있으며, 몇 가지 대체 실시 예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하며, 또한 그 블록들 또는 단계들이 필요에 따라 해당하는 기능의 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템을 설명하기 위한 전체적인 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 적용된 챗봇 통합 에이전트 플랫폼을 설명하기 위한 구체적인 블록 구성도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템은, 크게 복수의 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N), 복수의 사용자 단말(200-1 내지 200-N), 챗봇 질의입력 채널모듈(300), 및 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400) 등을 포함하여 이루어진다. 한편, 도 1 및 도 2에 도시된 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템은 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 가질 수도 있다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템의 구성요소들에 대해 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.
각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N)은 통신망(10)을 통해 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)과 각각 연결되어 있으며, 이때, 통신망(10)은 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 와이파이(WiFi), 와이기그(WiGig), 와이브로(Wireless Broadband Internet, Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access, Wimax) 등을 포함하는 차세대 무선 통신망일 수 있다.
상기 인터넷은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위계층에 존재하는 여러 서비스, 즉 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name System), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNMP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service), NIS(Network Information Service) 등을 제공하는 전 세계적인 개방형 컴퓨터 네트워크 구조를 의미하며, 각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N) 및/또는 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)이 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 접속될 수 있게 하는 환경을 제공한다. 한편, 상기 인터넷은 유선 또는 무선 인터넷일 수도 있고, 이외에도 유선 공중망, 무선 이동 통신망, 또는 휴대 인터넷 등과 통합된 코어망일 수도 있다.
만약, 통신망(10)이 이동 통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 상기 비동기식 이동 통신망의 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 상기 이동 통신망은 예컨대, RNC(Radio Network Controller) 등을 포함할 수 있다. 한편, 상기 WCDMA망을 일 예로 들었지만, 셀룰러(cellular) 기반의 3G망, LTE망, 4G망, 5G망 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP 망일 수 있다. 이러한 통신망(10)은 각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N) 및/또는 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)과 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 수행한다.
이러한 각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N)은 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)로부터 전송된 각 사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들을 생성 및 전송하기 위하여, 공통 API(Application Programming Interface)(110)를 비롯하여 자체적인 챗봇엔진모듈(120) 및 챗봇답변지식 DB(130) 등이 탑재되어 있다.
여기서, 챗봇답변지식 DB(130)는 챗봇엔진모듈(120)의 제어에 따라 자체 챗봇 서비스 분야의 범위 내에서 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응되는 기 설정된 질의응답 지식내용을 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리할 수 있다.
즉, 각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N)은 해당 공통 API(110)를 통해 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)의 통합 인터페이스 모듈(410)로부터 전송된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 제공받아 자체적인 챗봇엔진모듈(120) 및 챗봇답변지식 DB(130)를 이용하여 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응되는 텍스트 형태의 질의응답 내용을 생성하고, 상기 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 공통 API(110)를 통해 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)의 통합 인터페이스 모듈(410)로 전송하는 기능을 수행한다.
각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)은 통신망(10)을 통해 챗봇 질의입력 채널모듈(300) 및 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)과 각각 연결되어 있으며, 사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용을 챗봇 질의입력 채널모듈(300)을 통해 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)의 통합 인터페이스 모듈(410)로 전송하는 기능을 수행한다.
또한, 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)은 통신망(10)을 통해 챗봇 질의입력 채널모듈(300) 및 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)로부터 전송된 각 사용자의 챗봇 질의에 대한 자체 답변처리 및/또는 챗봇 채널연계 답변처리의 수행 결과 정보데이터(즉, 질의응답 내용 등)를 제공받아 이를 각 해당 사용자가 시각적 및/또는 청각적으로 확인할 수 있도록 서비스를 제공할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 적용된 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)은 무선 인터넷 또는 휴대 인터넷을 통하여 통신하는 스마트폰(Smart Phone), 스마트 패드(Smart Pad) 또는 스마트 노트(Smart Note) 중 적어도 어느 하나의 이동 단말 장치로 이루어짐이 바람직하며, 이외에도 개인용 PC, 노트북 PC, 팜(Palm) PC, 모바일 게임기(Mobile play-station), 통신 기능이 있는 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)폰, 태블릿 PC, 아이패드(iPad) 등 챗봇 질의입력 채널모듈(300) 및 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 접속하기 위한 사용자 인터페이스를 갖는 모든 유무선 가전/통신 장치를 포괄적으로 의미할 수 있다.
만약, 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)이 스마트폰으로 이루어질 경우, 상기 스마트폰은 일반 핸드폰(일명 피처폰(feature phone))과는 달리 사용자가 원하는 다양한 어플리케이션(Application) 프로그램을 다운로드받아 자유롭게 사용하고 삭제가 가능한 오픈 운영체제를 기반으로 한 폰(Phone)으로서, 일반적으로 사용되는 음성/영상통화, 인터넷 데이터통신 등의 기능뿐만 아니라, 모바일 오피스 기능을 갖춘 모든 모바일 폰 또는 음성통화 기능이 없으나 인터넷 접속 가능한 모든 인터넷폰 또는 테블릿 PC(Tablet PC)를 포함하는 통신기기로 이해함이 바람직하다.
이러한 스마트폰은 다양한 개방형 운영체제를 탑재한 스마트폰으로 구현될 수 있으며, 상기 개방형 운영체제로는 예컨대, 노키아(NOKIA)사의 심비안, 림스(RIMS)사의 블랙베리, 애플(Apple)사의 아이폰, 마이크로소프트사(MS)의 윈도즈 모바일, 구글(Google)사의 안드로이드, 삼성전자의 바다 등으로 이루어질 수 있다.
이와 같이 스마트폰은 개방형 운영체제를 사용하므로 폐쇄적인 운영체제를 가진 휴대폰과 달리 사용자가 임의로 다양한 어플리케이션 프로그램을 설치하고 관리할 수 있다.
챗봇 질의입력 채널모듈(300)은 통신망(10)을 통해 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N) 및/또는 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)과 연결되어 있으며, 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)로부터 전송된 해당 각 사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용을 제공받아 적어도 하나의 대화 입력채널(310)을 통해 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)로 전달하는 기능을 수행한다.
또한, 챗봇 질의입력 채널모듈(300)은 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)로부터 전송된 각 사용자의 챗봇 질의에 대한 자체 답변처리 및/또는 챗봇 채널연계 답변처리의 수행 결과 정보데이터를 제공받아 해당 대화 입력채널(310) 및 통신망(10)을 통해 해당 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)로 전송하는 기능을 수행할 수 있다.
한편, 챗봇 질의입력 채널모듈(300)의 대화 입력채널(310)은 예컨대, 모바일 앱(Mobile App), SNS(Social Network Service), 챗봇 메신저(Messenger), 및/또는 PC(Personal Computer) 중 적어도 하나로 이루어짐이 바람직하다.
그리고, 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)은 통신망(10)을 통해 각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N), 챗봇 질의입력 채널모듈(300), 및/또는 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)과 연결되어 있으며, 다양한 클라이언트 챗봇들(100-1 내지 100-N)의 질의응답 지식 서비스를 연계하여 하나의 단일화된 통합 챗봇 질의응답 지식 서비스를 제공하는 기능을 수행한다.
즉, 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)은 도 2에 도시된 바와 같이, 크게 통합 챗봇엔진모듈(410), 통합 인터페이스 모듈(420), 답변추천 엔진모듈(430), 기초지식관리 DB(440), 및/또는 챗봇 채널지식관리 DB(450) 등을 포함하여 이루어질 수 있다.
여기서, 통합 챗봇엔진모듈(410)은 본 발명의 일 실시예에 적용된 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)의 전반적인 제어를 수행하는 바, 특히 챗봇 질의입력 채널모듈(300)로부터 전달된 각 사용자의 챗봇 질의 내용을 제공받아 자연어 이해 및/또는 처리를 통해 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대한 의도를 파악하고, 파악된 의도를 기준으로 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대해 자체 답변처리 및/또는 챗봇 채널연계 답변처리를 판단하는 기능을 수행한다.
또한, 통합 챗봇엔진모듈(410)은 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대해 챗봇 채널연계 답변처리로 판단될 경우, 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대하여 답변 가능한 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 선택하는 기능을 수행한다.
또한, 통합 챗봇엔진모듈(410)은 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대해 자체 답변처리로 판단될 경우, 기초지식관리 DB(440)를 참조하여 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응되는 기 설정된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 검색 및 생성한 후, 챗봇 질의입력 채널모듈(300)의 해당 대화 입력채널(310)을 통해 상기 검색 및 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)로 전송되도록 서비스를 제공하는 기능을 수행할 수 있다.
또한, 통합 챗봇엔진모듈(400)은 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대해 챗봇 채널연계 답변처리로 판단될 경우, 챗봇 채널지식관리 DB(450)를 참조하여 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대하여 답변 가능한 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 선택하는 기능을 수행할 수 있다.
통합 인터페이스 모듈(420)은 통합 챗봇엔진모듈(400)로부터 선택된 각 클라이언트 챗봇 채널을 통해 해당 각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N)의 공통 API(110)로 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 전송하는 기능을 수행한다.
또한, 통합 인터페이스 모듈(420)은 각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N)의 공통 API(110)를 통해 전송된 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응되는 텍스트 형태의 질의응답 내용을 제공받아 이를 답변추천 엔진모듈(430)로 전달하는 기능을 수행할 수 있다.
답변추천 엔진모듈(430)은 통합 인터페이스 모듈(420)을 통해 각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N)의 공통 API(110)로부터 전송된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들을 제공받아 기 설정된 답변추전 기준을 기반으로 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들 중 텍스트 형태의 최종 질의응답 내용을 추천한 후, 챗봇 질의입력 채널모듈(300)의 해당 대화 입력채널(310)을 통해 상기 추천된 텍스트 형태의 최종 질의응답 내용이 해당 사용자 단말(200-1 내지 200-N)로 전송되도록 서비스를 제공하는 기능을 수행한다.
이때, 답변추천 엔진모듈(430)에서 기 설정된 답변추전 기준은 예컨대, 클라이언트 챗봇 답변 선호도 분석을 통한 누적 사용자 선호 기반 가중치, 다중답변 유사도 분석을 통한 다중답변 키워드 유사율, 및/또는 워드 임베딩 기반의 머신러닝 학습을 통한 유사 질의 분석 결과값 중 적어도 하나의 기준 결과값을 이용함이 바람직하다.
예컨대, 상기 클라이언트 챗봇 답변 선호도 분석을 통한 누적 사용자 선호 기반 가중치의 기준 결과값을 이용할 경우, 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들에서 각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N)의 누적 사용자 선호도 기반 가중치를 추출한 후, 추출된 가중치 값들 중 가장 큰 가중치 값을 가진 질의응답 내용을 최종 질의응답 내용으로 추천할 수 있다.
그리고, 상기 다중답변 키워드 유사율 및 상기 유사 질의 분석 결과값도 상기 가중치 값과 마찬가지로 가장 큰 기준 결과값을 가진 질의응답 내용을 최종 질의응답 내용으로 추천할 수 있다.
기초지식관리 DB(440)는 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)의 통합 챗봇엔진모듈(400)의 제어를 통해 간단한 인사, 소개, 일상대화, 및/또는 챗봇 연계대상 서비스별 즉답형 질의 중 적어도 하나의 챗봇 질의 내용별로 각각 대응되는 기 설정된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리하는 기능을 수행할 수 있다.
챗봇 채널지식관리 DB(450)는 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)의 통합 챗봇엔진모듈(400)의 제어를 통해 클라이언트 챗봇 연계를 위하여 클라이언트 챗봇 서비스 분야 카테고리별로 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 분류 및 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리하는 기능을 수행할 수 있다.
한편, 전술한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)은 서버(Server)(미도시) 및/또는 각 사용자 단말(100-1 내지 100-N)과 같은 단말에 하드웨어 및/또는 소프트웨어 형태로 탑재되어 구현될 수 있다.
다른 한편, 본 발명의 일 실시예에 적용된 챗봇 질의입력 채널모듈(300)을 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 연결된 형태로 구현하였지만, 이에 국한하지 않으며, 챗봇 질의입력 채널모듈(300)을 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 포함시켜 구현할 수도 있다.
이하에는 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 서비스 방법을 구체적으로 설명하기로 한다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 서비스 방법을 설명하기 위한 전체적인 흐름도이다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 서비스 방법은, 먼저, 각 사용자 단말(100-1 내지 100-N)을 통해 각 사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용을 전송한다(S100).
이후에, 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)과 연결된 챗봇 질의입력 채널모듈(300)의 적어도 하나의 대화 입력채널(310)을 통해 상기 단계S100에서 전송된 해당 각 사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용을 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)으로 전달한다(S200).
이때, 상기 단계S200에서, 챗봇 질의입력 채널모듈(300)의 대화 입력채널(310)은 예컨대, 모바일 앱(Mobile App), SNS(Social Network Service), 챗봇 메신저(Messenger), 및/또는 PC(Personal Computer) 중 적어도 하나로 이루어짐이 바람직하다.
그런 다음, 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 구비된 통합 챗봇엔진모듈(410)을 통해 상기 단계S200에서 전달된 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용을 자연어 이해 및/또는 처리하여 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대한 의도를 파악한 후(예컨대, 클라이언트 챗복 지식 범위를 파악 등), 파악된 의도를 기준으로 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대해 자체 답변처리 및/또는 챗봇 채널연계 답변처리를 판단한다(S300).
다음으로, 상기 단계S300의 판단 결과, 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대해 챗봇 채널연계 답변처리로 판단될 경우, 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 구비된 통합 챗봇엔진모듈(410)을 통해 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대하여 답변 가능한 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 선택한다(S400).
이때, 상기 단계S400에서, 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 구비된 통합 챗봇엔진모듈(410)은 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대해 챗봇 채널연계 답변처리로 판단될 경우, 별도의 챗봇 채널지식관리 DB(450)를 참조하여 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대하여 답변 가능한 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 선택함이 바람직하다.
그리고, 챗봇 채널지식관리 DB(450)는 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)을 통해 클라이언트 챗봇 연계를 위하여 클라이언트 챗봇 서비스 분야 카테고리별로 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 분류 및 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리할 수 있다.
예컨대, 챗봇 채널지식관리 DB(450)는 클라이언트 챗봇 서비스 분야 카테고리(Category) 및/또는 인텐트(Intent) 기준 챗봇 채널과의 유사율 매칭을 통한 채널 인식을 분류할 수 있다. 즉, 챗봇 채널지식관리 DB(450)는 클라이언트 챗봇 채널 인식 및 연계를 위하여 각 클라이언트 챗봇 채널별 인식 카테고리 및/또는 인텐트를 구축할 수 있다.
이러한 챗봇 채널지식관리 DB(450)를 이용하여 통합 챗봇엔진모듈(410)에서는 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대한 의도 파악 결과와 챗봇 채널별 인식 카테고리 및/또는 인텐트간의 유사율 매칭을 통해 답변처리 가능한 클라이언트 챗봇 채널을 판단하고 질의에 대한 답변을 처리할 수 있다.
한편, 통합 챗봇엔진모듈(410)을 통해 선택된 클라이언트 챗봇 채널이 복수 개일 경우, 통상의 패턴 및/또는 확률 기반으로 적어도 하나의 최종 클라이언트 챗봇 채널을 선택할 수 있다.
이후에, 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 구비된 통합 인터페이스 모듈(420)을 통해 상기 단계S400에서 선택된 각 클라이언트 챗봇 채널을 이용하여 해당 각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N)의 공통 API(110)로 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용을 전송한다(S500).
그런 다음, 각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N)을 통해 상기 단계S500에서 전송된 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용을 기반으로 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응하는 텍스트 형태의 질의응답 내용을 생성한 후, 상기 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 공통 API(110)를 이용하여 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)으로 전송한다(S600).
이때, 상기 단계S600에서, 각 클라이언트 챗봇(100-1 내지 100-N)은 상기 단계S500에서 전송된 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용을 자체적인 챗봇엔진모듈(120) 및 챗봇답변지식 DB(130)를 이용하여 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응하는 텍스트 형태의 질의응답 내용을 생성한 후, 상기 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 공통 API(110)를 통해 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 구비된 통합 인터페이스 모듈(420)로 전송할 수 있다.
다음으로, 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 구비된 답변추천 엔진모듈(430)을 통해 상기 단계S600에서 전송된 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들을 제공받아 기 설정된 답변추전 기준을 기반으로 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들 중 텍스트 형태의 최종 질의응답 내용을 추천한다(S700).
한편, 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 동일한 답변이 다수일 경우(의미가 같으나 어휘 및/또는 문장이 다를 때), 최적 답변 추천을 통해 최적 답변 및/또는 다중 답변을 동시에 제공할 수도 있다.
이후에, 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 연결된 챗봇 질의입력 채널모듈(300)의 해당 대화 입력채널(310)을 통해 상기 단계S700에서 추천된 텍스트 형태의 최종 질의응답 내용을 해당 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)로 전송한다(S800).
추가적으로, 도면에 도시되진 않았지만, 상기 단계S400 이전 또는 이후에, 상기 단계S300의 판단 결과, 해당 각 사용자의 챗봇 질의에 대해 자체 답변처리로 판단될 경우, 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 구비된 통합 챗봇엔진모듈(410)을 통해 별도의 기초지식관리 DB(440)를 참조하여 해당 각 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응되는 기 설정된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 검색 및 생성한 후, 챗봇 질의입력 채널모듈(300)의 해당 대화 입력채널(310)을 통해 상기 검색 및 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 각 사용자 단말(200-1 내지 200-N)로 전송되도록 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
예컨대, 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)에 구비된 통합 챗봇엔진모듈(410)을 통해 챗봇 채널지식관리 DB(450)의 카테고리(Category) 및/또는 인텐트(Intent) 기준의 유사율 매칭을 통해 챗봇 채널 연계가 필요 없는 질의의 경우 자체 답변처리로 판단하여, 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)내의 기초지식관리 DB(440)를 이용하여 질의응답을 제공할 수 있다.
그리고, 기초지식관리 DB(440)는 챗봇 통합 에이전트 플랫폼(400)을 통해 간단한 인사, 소개, 일상대화, 및/또는 챗봇 연계대상 서비스별 즉답형 질의 중 적어도 하나의 챗봇 질의 내용별로 각각 대응되는 기 설정된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리할 수 있다.
또한, 기초지식관리 DB(440)에는 미판단 재질의에 대한 질의응답셋 지식을 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리할 수도 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 서비스 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
예컨대, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 롬(ROM), 램(RAM), 시디-롬(CD-ROM), 자기 테이프, 하드디스크, 플로피디스크, 이동식 저장장치, 비휘발성 메모리(Flash Memory), 광 데이터 저장장치 등이 있다.
또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
전술한 본 발명에 따른 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법에 대한 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러 가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명에 속한다.
100-1 내지 100-N : 클라이언트 챗봇,
200-1 내지 200-N : 사용자 단말,
300 : 챗봇 질의입력 채널모듈,
400 : 챗봇 통합 에이전트 플랫폼,
410 : 통합 챗봇엔진모듈,
420 : 통합 인터페이스 모듈,
430 : 답변추천 엔진모듈,
440 : 기초지식관리 DB,
450 : 챗봇 채널지식관리 DB
200-1 내지 200-N : 사용자 단말,
300 : 챗봇 질의입력 채널모듈,
400 : 챗봇 통합 에이전트 플랫폼,
410 : 통합 챗봇엔진모듈,
420 : 통합 인터페이스 모듈,
430 : 답변추천 엔진모듈,
440 : 기초지식관리 DB,
450 : 챗봇 채널지식관리 DB
Claims (14)
- 공통 API(Application Programming Interface) 및 자체적인 챗봇엔진모듈이 탑재된 복수의 클라이언트 챗봇;
사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용을 전송하는 복수의 사용자 단말;
각 사용자 단말로부터 전송된 해당 사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용을 제공받아 적어도 하나의 대화 입력채널을 통해 전달하는 챗봇 질의입력 채널모듈;
상기 챗봇 질의입력 채널모듈로부터 전달된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 제공받아 자연어 이해/처리를 통해 해당 사용자의 챗봇 질의에 대한 의도를 파악하고, 파악된 의도를 기준으로 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 자체 답변처리 또는 챗봇 채널연계 답변처리를 판단하며, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 챗봇 채널연계 답변처리로 판단될 경우, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대하여 답변 가능한 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 선택하는 통합 챗봇엔진모듈;
상기 통합 챗봇엔진모듈로부터 선택된 각 클라이언트 챗봇 채널을 통해 해당 클라이언트 챗봇의 공통 API로 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 전송하는 통합 인터페이스 모듈;
간단한 인사, 소개, 일상대화, 및 챗봇 연계대상 서비스별 즉답형 질의의 챗봇 질의 내용별로 각각 대응되는 기 설정된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리함과 아울러 미판단 재질의에 대한 질의응답셋 지식을 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리하는 기초지식관리 DB;
클라이언트 챗봇 연계를 위하여 클라이언트 챗봇 서비스 분야 카테고리별로 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 분류 및 데이터베이스(DB)화하여 저장 및 관리하는 챗봇 채널지식관리 DB; 및
상기 통합 인터페이스 모듈을 통해 각 클라이언트 챗봇의 공통 API로부터 전송된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들을 제공받아 클라이언트 챗봇 답변 선호도 분석을 통한 누적 사용자 선호 기반 가중치의 기준 결과값을 이용한 기 설정된 답변추천 기준을 기반으로 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들에서 각 클라이언트 챗봇의 누적 사용자 선호도 기반 가중치를 추출한 후, 추출된 가중치 값들 중 가장 큰 가중치 값을 가진 텍스트 형태의 질의응답 내용을 최종 질의응답 내용으로 추천한 후, 상기 챗봇 질의입력 채널모듈의 해당 대화 입력채널을 통해 상기 추천된 텍스트 형태의 최종 질의응답 내용이 해당 사용자 단말로 전송되도록 서비스를 제공하는 답변추천 엔진모듈을 포함하되,
상기 통합 챗봇엔진모듈은, 상기 챗봇 채널지식관리 DB의 카테고리 기준의 유사율 매칭을 통해 챗봇 채널 연계가 필요 없는 질의의 경우 자체 답변처리로 판단하여 상기 기초지식관리 DB를 이용하여 질의응답을 제공하고, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 자체 답변처리로 판단될 경우, 상기 기초지식관리 DB를 참조하여 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응되는 기 설정된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 검색 및 생성한 후, 상기 챗봇 질의입력 채널모듈의 해당 대화 입력채널을 통해 상기 검색 및 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 사용자 단말로 전송되도록 서비스를 제공하며, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 챗봇 채널연계 답변처리로 판단될 경우, 상기 챗봇 채널지식관리 DB를 참조하여 해당 사용자의 챗봇 질의에 대하여 답변 가능한 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 선택하는 것을 특징으로 하는 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템.
- 제1 항에 있어서,
각 클라이언트 챗봇은, 해당 공통 API를 통해 상기 통합 인터페이스 모듈로부터 전송된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 제공받아 자체적인 챗봇엔진모듈 및 챗봇답변지식 DB를 이용하여 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응되는 텍스트 형태의 질의응답 내용을 생성하고, 상기 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 공통 API를 통해 상기 통합 인터페이스 모듈로 전송하는 것을 특징으로 하는 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템.
- 제1 항에 있어서,
상기 챗봇 질의입력 채널모듈의 대화 입력채널은, 모바일 앱(Mobile App), SNS(Social Network Service), 챗봇 메신저(Messenger), 또는 PC(Personal Computer) 중 적어도 하나로 이루어진 것을 특징으로 하는 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 공통 API(Application Programming Interface)가 탑재된 복수의 클라이언트 챗봇, 복수의 사용자 단말, 및 챗봇 통합 에이전트 플랫폼을 포함한 시스템을 이용하여 챗봇 채널연계 통합을 위한 서비스 방법으로서,
(a) 각 사용자 단말을 통해 사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용을 전송하는 단계;
(b) 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼과 연결된 챗봇 질의입력 채널모듈의 적어도 하나의 대화 입력채널을 통해 상기 단계(a)에서 전송된 해당 사용자가 의도하는 챗봇 질의 내용을 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼으로 전달하는 단계;
(c) 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 통합 챗봇엔진모듈을 통해 상기 단계(b)에서 전달된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 자연어 이해/처리하여 해당 사용자의 챗봇 질의에 대한 의도를 파악한 후, 파악된 의도를 기준으로 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 자체 답변처리 또는 챗봇 채널연계 답변처리를 판단하는 단계;
(d) 상기 단계(c)의 판단 결과, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 챗봇 채널연계 답변처리로 판단될 경우, 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 통합 챗봇엔진모듈을 통해 해당 사용자의 챗봇 질의에 대하여 답변 가능한 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 선택하는 단계;
(e）상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 통합 인터페이스 모듈을 통해 상기 단계(d)에서 선택된 각 클라이언트 챗봇 채널을 이용하여 해당 클라이언트 챗봇의 공통 API로 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 전송하는 단계;
(f) 각 클라이언트 챗봇을 통해 상기 단계(e)에서 전송된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 기반으로 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응하는 텍스트 형태의 질의응답 내용을 생성한 후, 상기 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 공통 API를 이용하여 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼으로 전송하는 단계;
(g) 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 답변추천 엔진모듈을 통해 상기 단계(f)에서 전송된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들을 제공받아 클라이언트 챗봇 답변 선호도 분석을 통한 누적 사용자 선호 기반 가중치의 기준 결과값을 이용한 기 설정된 답변추천 기준을 기반으로 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대한 질의응답 내용들에서 각 클라이언트 챗봇의 누적 사용자 선호도 기반 가중치를 추출한 후, 추출된 가중치 값들 중 가장 큰 가중치 값을 가진 텍스트 형태의 질의응답 내용을 최종 질의응답 내용으로 추천하는 단계; 및
(h) 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 연결된 챗봇 질의입력 채널모듈의 해당 대화 입력채널을 통해 상기 단계(g)에서 추천된 텍스트 형태의 최종 질의응답 내용을 해당 사용자 단말로 전송하는 단계를 포함하되,
상기 단계(a) 이전에, 간단한 인사, 소개, 일상대화, 및 챗봇 연계대상 서비스별 즉답형 질의의 챗봇 질의 내용별로 각각 대응되는 기 설정된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 데이터베이스(DB)화하여 기초지식관리 DB에 저장 및 관리함과 아울러 미판단 재질의에 대한 질의응답셋 지식을 데이터베이스(DB)화하여 기초지식관리 DB에 저장 및 관리하는 단계와, 클라이언트 챗봇 연계를 위하여 클라이언트 챗봇 서비스 분야 카테고리별로 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 분류 및 데이터베이스(DB)화하여 챗봇 채널지식관리 DB에 저장 및 관리하는 단계를 더 포함하고,
상기 단계(c)에서, 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 통합 챗봇엔진모듈은, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해서 상기 챗봇 채널지식관리 DB의 카테고리 기준의 유사율 매칭을 통해 챗봇 채널 연계가 필요 없는 질의의 경우 자체 답변처리로 판단하여 상기 기초지식관리 DB를 이용하여 질의응답을 제공하며,
상기 단계(d) 이전 또는 이후에, 상기 단계(c)의 판단 결과, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 자체 답변처리로 판단될 경우, 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 통합 챗봇엔진모듈을 통해 상기 기초지식관리 DB를 참조하여 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응되는 기 설정된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 검색 및 생성한 후, 상기 챗봇 질의입력 채널모듈의 해당 대화 입력채널을 통해 상기 검색 및 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 사용자 단말로 전송되도록 서비스를 제공하는 단계를 더 포함하며,
상기 단계(d)에서, 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 통합 챗봇엔진모듈은, 해당 사용자의 챗봇 질의에 대해 챗봇 채널연계 답변처리로 판단될 경우, 상기 챗봇 채널지식관리 DB를 참조하여 해당 사용자의 챗봇 질의에 대하여 답변 가능한 적어도 하나의 클라이언트 챗봇 채널을 선택하는 것을 특징으로 하는 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 서비스 방법.
- 제7 항에 있어서,
상기 단계(b)에서, 상기 챗봇 질의입력 채널모듈의 대화 입력채널은, 모바일 앱(Mobile App), SNS(Social Network Service), 챗봇 메신저(Messenger), 또는 PC(Personal Computer) 중 적어도 하나로 이루어진 것을 특징으로 하는 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 서비스 방법.
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- 제7 항에 있어서,
상기 단계(f)에서, 각 클라이언트 챗봇은, 상기 단계(e)에서 전송된 해당 사용자의 챗봇 질의 내용을 자체적인 챗봇엔진모듈 및 챗봇답변지식 DB를 이용하여 해당 사용자의 챗봇 질의 내용에 대응하는 텍스트 형태의 질의응답 내용을 생성한 후, 상기 생성된 텍스트 형태의 질의응답 내용을 해당 공통 API를 통해 상기 챗봇 통합 에이전트 플랫폼에 구비된 통합 인터페이스 모듈로 전송하는 것을 특징으로 하는 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 서비스 방법.
- 제7 항, 제8 항, 또는 제13 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터로 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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Families Citing this family (3)
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101840420B1 (ko) * | 2017-04-21 | 2018-05-04 | 주식회사 닐리리아 | 챗봇 플랫폼 제공 방법 및 장치 |
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Family Cites Families (5)
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| KR102103273B1 (ko) * | 2018-02-27 | 2020-04-22 | 주식회사 와이즈넛 | 계층적으로 사용자 표현을 이해하고 답변을 생성하는 대화형 상담 챗봇 장치 및 방법 |
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101840420B1 (ko) * | 2017-04-21 | 2018-05-04 | 주식회사 닐리리아 | 챗봇 플랫폼 제공 방법 및 장치 |
| KR101982990B1 (ko) * | 2018-12-27 | 2019-05-27 | 건국대학교 산학협력단 | 챗봇을 이용한 질의 응답 방법 및 장치 |
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Legal Events
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| E601 | Decision to refuse application | ||
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| X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
| GRNT | Written decision to grant |