KR102436666B1 - 하이브리드 챗봇 서비스 시스템 및 그 서비스 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 하이브리드 챗봇 서비스 시스템 및 그 서비스 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 하이브리드 챗봇 서비스 시스템은, 사용자로부터 질의어를 공급받아 통신망에 전송한 후, 상기 통신망을 통해 상기 질의어에 대한 응답데이터를 받아서 화면상에 디스플레이하는 사용자 단말; 및 상기 통신망을 통해 상기 질의어를 전송받아 룰베이스 기반 및 AI 인공지능 기반의 챗봇을 모두 활용함으로써 응답데이터를 구하여 상기 사용자 단말 측으로 전송하는 하이브리드 챗봇 엔진;을 구비할 수 있다.
따라서, 본 발명은, 질의어를 전송받아 룰베이스 기반 및 AI 인공지능 기반의 챗봇을 모두 활용하여 룰베이스에서 처리가 어려운 자연어 질의의 경우에 AI 인공지능 기반의 챗봇엔진에 연동하여 사용자 질의에 대한 의도분석을 처리하여 응답데이터를 제공할 수 있는 하이브리드 챗봇 서비스 시스템 및 그 서비스 방법을 제공하는 효과가 있다.

Description

하이브리드 챗봇 서비스 시스템 및 그 서비스 방법 {HYBRID CHATBOT SERVICE SYSTEM AND SERVICE METHOD THEROF}

본 발명은 챗봇(chatbot)을 이용하여 각종 질의어에 대한 응답데이터를 서비스하는 하이브리드 챗봇 서비스 시스템 및 그 서비스 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 질의어를 전송받아 룰베이스 기반 및 AI 인공지능 기반의 챗봇을 모두 활용하여 룰베이스에서 처리가 어려운 자연어 질의의 경우에 AI 인공지능 기반의 챗봇엔진에 연동하여 사용자 질의에 대한 의도분석을 처리하여 응답데이터를 제공할 수 있는 하이브리드 챗봇 서비스 시스템 및 그 서비스 방법에 관한 것이다.

근래 들어, 인공지능(Artificial Intelligence; AI)에 관련된 기술의 급속한 발전에 따라, 메신저 플랫폼과 인공지능이 결합된 챗봇(chatbot), 음성 인식 플랫폼과 인공지능이 결합된 챗봇 등이 등장하고 있다. 이러한 챗봇은 사용자가 필요로 하는 다양한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 사용자로부터 태스크(예를 들면, 일정 확인, 정보 검색 등)를 요청 받아 처리하는 기능을 수행하고 있다.

최근 들어, 스마트폰을 통한 메신저의 사용 환경 확대와 인공지능의 발전과 함께 고객들과 기업들이 메시징 서비스를 통해서 연결이 되기를 원함에 따라 정해진 응답 규칙을 바탕으로 메신저를 통해 사용자와 대답할 수 있도록 구현된 챗봇(ChatBot) 시스템이 각광을 받고 있다. 이러한 챗봇 시스템은 원래 채터 로봇(Chatter Robot) 시스템을 의미하는 시스템으로 대화를 하는 로봇이라고 할 수 있다.

이와 같은 종래 기술의 일 예로써, 봇(bot)(위치 안내 봇, 검색 봇 등)이 메신저 상에서 사용자와 메시지를 주고 받으며, 사용자가 요청하는 지도, 웹 문서 등을 하이퍼링크의 형식으로 제공하는 기술이 소개된 바도 있다.

하지만, 위와 같은 종래 기술을 비롯하여 지금까지 소개된 기술에 의하면, 자체적으로 보유한 챗봇서버에서 룰베이스(규칙) 기반의 단순명료하고 수동적인 응답데이터만 제공하기 때문에 수많은 고객 응답패턴에 따른 데이터 입력이 필요해서 효율이 떨어지는 문제점이 있었다.

대한민국공개특허 2018-0081383 (2018.07.16. 공개) 대한민국공개특허 2018-0048264 (2018.05.10. 공개)

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 챗봇을 이용하여 국내 생활에 필요한 각종 정보를 서비스함에 있어서, 질의어를 전송받아 룰베이스 기반 및 AI 인공지능 기반의 챗봇을 모두 활용하여 룰베이스에서 처리가 어려운 자연어 질의의 경우에 AI 인공지능 기반의 챗봇엔진에 연동하여 사용자 질의에 대한 의도분석을 처리하여 응답데이터를 제공할 수 있는 하이브리드 챗봇 서비스 시스템 및 그 서비스 방법을 제공하는데 있다.

상기 기술적 과제를 이루기 위해 본 발명에 따른 하이브리드 챗봇 서비스 시스템에서는, 사용자로부터 질의어를 공급받아 통신망에 전송한 후, 상기 통신망을 통해 상기 질의어에 대한 응답데이터를 받아서 화면상에 디스플레이하는 사용자 단말; 및 상기 통신망을 통해 상기 질의어를 전송받아 룰베이스 기반 및 AI 인공지능 기반의 챗봇을 모두 활용함으로써 응답데이터를 구하여 상기 사용자 단말 측으로 전송하는 하이브리드 챗봇 엔진;을 구비할 수 있다.

상기 하이브리드 챗봇 엔진은, 룰베이스기반으로 질의 예시 데이터를 구하고, 상기 질의어와 상기 질의 예시 데이터를 비교하여 완전히 일치하면 상기 질의 예시 데이터를 상기 응답데이터로 선정하여 상기 통신망을 통해 상기 사용자 단말에 전송하는 챗봇 서버; 및 상기 챗봇 서버에서 상기 질의어와 질의 예시 데이터가 완전히 일치하지 않을 때 상기 챗봇 서버로부터 상기 질의어를 전송받아 AI기반 챗봇전용엔진과 글로벌 AI엔진 중에서 어느 하나를 이용하여 상기 질의어에 대한 응답데이터를 구하여 상기 사용자 단말 측으로 전송하는 기계학습 서버;를 포함할 수 있다.

상기 챗봇 서버는, 상기 질의어를 화면 데이터베이스에 저장한 후 상기 질의어를 분석하여 주어, 목적어, 서술어가 명확하고 중의적 표현이 없는 1차원적 단순 질의의 경우, 상기 질의어가 사전에 등록한 질의 예시 데이터와 일치하는지 비교할 수 있다.

상기 챗봇 서버는, AI기반 챗봇전용엔진을 이용하여 질의어를 추출하고, 상기 추출된 사전에 등록한 질의 예시 데이터와 비교하여 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상으로 판단되면, 상기 추출된 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 상기 사용자 단말 측으로 전송할 수 있다.

상기 챗봇 서버는, 상기 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상이 아닌 것으로 판단되면 글로벌 AI엔진을 이용하여 질의어를 추출하고, 상기 추출된 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 상기 사용자 단말 측으로 전송할 수 있다.

상기 글로벌 AI 엔진은, 상기 질의어를 분석하고, 상기 분석 결과에 따른 선택제어신호를 출력하는 적응형 엔진선택부; 및 복수 개의 글로벌 AI 챗봇엔진을 구비하고 이들 중에서 상기 선택제어신호에 의해 구동되는 글로벌 AI 챗봇엔진을 이용하여, 기 측정된 발화의도와 질의어를 기반으로 회귀 분석모형을 통해 가장 적합한 응답 데이터를 생성하는 글로벌 AI 엔진부를 포함할 수 있다.

상기 글로벌 AI 엔진은, 인공신경망을 통해 지식학습 및 기계학습 기반의 정답과 실패를 거듭 학습하는 지도학습, 결과값 없이 입력값만 주어 그룹화를 통해 유사한 속성끼리 분류하고 그 속성을 파악하는 비지도학습, 결과값이 아닌 보상을 주는 방식으로 어떤 과정이 최선인지를 파악하도록 하는 강화학습 등 자연어처리(NLP)와 자연어이해(NLU)를 기반으로 사용자 질의어를 추출하고, 이렇게 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 미리 설정된 한계값 이상으로 판단되면 그 추출된 사용자 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자 단말측으로 전송하고, 상기 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 미리 설정된 한계값 이하로 판단되면 질의어를 파악하지 못한 것으로 간주하여, 다시 질의해 줄 것을 요청할 수 있다.

상기 하이브리드 챗봇 엔진은, 비즈니스로직과 인터페이스를 관리하는 제1빌더; 및 챗봇을 생성하고 시나리오를 관리하는 제2빌더;를 구비할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 챗봇 서비스 방법은, 통신망을 통해 사용자로부터 받은 질의어에 대한 응답데이터를 받아서 화면상에 디스플레이하는 사용자 단말과, 룰베이스 기반 및 AI 인공지능 기반의 챗봇을 모두 활용함으로써 응답데이터를 구하여 상기 사용자 단말 측으로 전송하는 하이브리드 챗봇 엔진을 구비하는 하이브리드 챗봇시스템의 서비스 방법에 있어서, 상기 하이브리드 챗봇 엔진을 구성하는 챗봇 서버가 상기 통신망을 통해 상기 질의어를 전송받아 룰베이스기반으로 질의 예시 데이터를 구하고, 상기 질의어와 상기 질의 예시 데이터를 비교하여 완전히 일치하면 상기 질의 예시 데이터를 상기 응답데이터로 선정하여 상기 통신망을 통해 상기 사용자 단말에 전송하는 룰베이스 기반 질의어 처리 단계; 및 상기 챗봇 서버에서 상기 질의어와 질의 예시 데이터가 완전히 일치하지 않을 때 상기 하이브리드 챗봇 엔진을 구성하는 기계학습서버가 상기 챗봇 서버로부터 상기 질의어를 전송받아 AI기반 챗봇전용엔진과 글로벌 AI엔진 중에서 어느 하나를 이용하여 상기 질의어에 대한 응답데이터를 구하고 상기 챗봇 서버를 통해 상기 사용자 단말 측으로 전송하는 AI 인공지능 기반 질의어 처리 단계;를 구비할 수 있다.

또한, 상기 룰베이스 기반 질의어 처리 단계는, 상기 챗봇 서버가 질의어를 화면 데이터베이스에 저장하는 단계; 사용자 질의어를 분석하여 주어, 목적어, 서술어가 명확하고 중의적 표현이 없는 1차원적 단순 질의의 경우, 질의어가 사전에 등록한 질의 예시 데이터와 일치하는지 비교하는 단계; 및 상기 비교 결과 질의어와 질의 예시 데이터가 100% 일치하는 것으로 판명되면 질의어 데이터베이스에서 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하여 이루어지고, 상기 AI 인공지능 기반 질의어 처리 단계;는, 상기 챗봇 서버가 룰베이스 기반으로 응답데이터를 제공하는 단계에서 상기 비교 결과 질의어와 질의 예시 데이터가 100% 일치하지 않는 것으로 판명되면, 챗봇 서버가 상기 질의어를 기계학습 서버에 전달하는 단계;일 수 있다.

또한, 상기 기계학습 서버가 AI기반 챗봇전용엔진을 이용하여 기계학습 기반의 형태소 분석에 따라 질의어의 주어와 목적어와 서술어를 추출하는 단계; 상기 기계학습 서버가 AI기반 챗봇전용엔진을 이용해 추출된 질의어를 사전에 등록한 질의 예시 데이터와 비교하여 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상으로 판단되면, 추출된 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자 단말 측으로 전송하는 단계; 및 상기 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상이 아닌 것으로 판단되면, 글로벌 AI엔진을 이용하여 질의어에 대한 응답데이터를 사용자 단말측으로 제공하는 단계;를 포함하고, 상기 글로벌 AI엔진은, 인공신경망을 통해 지식학습 및 기계학습 기반의 정답과 실패를 거듭 학습하는 지도학습, 결과값 없이 입력값만 주어 그룹화를 통해 유사한 속성끼리 분류하고 그 속성을 파악하는 비지도학습, 결과값이 아닌 보상을 주는 방식으로 어떤 과정이 최선인지를 파악하도록 하는 강화학습 등 자연어처리(NLP)와 자연어이해(NLU)를 기반으로 사용자 질의어를 추출하고, 이렇게 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 미리 설정된 한계값 이상으로 판단되면 그 추출된 사용자 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자 단말측으로 전송하고, 상기 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 미리 설정된 한계값 이하로 판단되면 질의어를 파악하지 못한 것으로 간주하여, 다시 질의해 줄 것을 요청할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 챗봇을 이용한 다국어 지원 방법은, 상기 기계학습 서버가 AI엔진을 이용하여 기계학습 기반의 형태소 분석에 따라 질의어의 주어와 목적어와 서술어를 추출하는 단계; 상기 기계학습 서버가 AI엔진을 이용해 추출된 질의어를 사전에 등록한 질의 예시 데이터와 비교하여 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상으로 판단되면, 추출된 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자 단말 측으로 전송하는 단계; 및 상기 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상이 아닌 것으로 판단되면, 글로벌 AI엔진을 이용하여 질의어에 대한 응답데이터를 사용자 단말측으로 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

여기서, 상기 글로벌 AI엔진은, 인공신경망을 통해 지식학습 및 기계학습 기반의 정답과 실패를 거듭 학습하는 지도학습, 결과값 없이 입력값만 주어 그룹화를 통해 유사한 속성끼리 분류하고 그 속성을 파악하는 비지도학습, 결과값이 아닌 보상을 주는 방식으로 어떤 과정이 최선인지를 파악하도록 하는 강화학습 등 자연어처리(NLP)와 자연어이해(NLU)를 기반으로 사용자 질의어를 추출하고, 이렇게 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 미리 설정된 한계값 이상으로 판단되면 그 추출된 사용자 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자 단말측으로 전송하고, 상기 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 미리 설정된 한계값 이하로 판단되면 질의어를 파악하지 못한 것으로 간주하여, 다시 질의해 줄 것을 요청할 수 있다.

본 발명의 또다른 실시예에 따른 챗봇을 이용한 다국어 지원 방법은,챗봇 대화모델을 산업별로 분류함과 아울러, 사용자 행동에 따라 분류하는 대화모델 분류 단계; 범용적으로 사용할 수 있는 챗봇 대화모델의 프레임을 유형화하여 구축하는 대화모델 유형화 단계; 각 챗봇 대화모델의 프레임별 범용적인 사용이 가능하도록 공통적이고 일반적인 챗봇 대화모델 항목들을 챗봇 서버에 별도 저장하는 공통항목의 고유값 설정 단계; 및 지식학습 및 기계학습 기반으로 사용자의 예상 질의에 대한 답변 정보를 저장하여 사용자 인터렉션 및 사용자경험을 통해 사용자에게 적절한 답변이 제공되게 하는 챗봇서버 및 단말 적용 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 대화모델 분류 단계는, 상기 챗봇의 대화모델을 각 산업별로 나누어 유형화하고, 동일 산업별 공통적인 항목을 추출하여 해당 항목을 기반으로 챗봇 대화모델의 프레임을 구성할 수 있다.

또한, 상기 공통항목의 고유값 설정 단계는, 챗봇 대화모델 구축시 각 사업장별 및 항목별 고유정보를 별도로 입력하여 챗봇서버에 전달하여 해당 챗봇 대화모델의 프레임에 따른 고유정보가 대화흐름에 반영될 수 있다.

또한, 상기 챗봇서버 및 단말 적용 단계는, 화면상의 컴포넌트, 단순 버튼 선택, 멀티 버튼 선택, 카드 형태의 캐로셀, 가로 및 세로 형식의 리스트, 이미지, 링크연결, 지도연결, 및 전화연결을 포함하는 사용자인터렉션(UI), 및 사용자경험(UX)을 통해 사용자에게 적절한 답변이 제공되는 것을 특징으로 하는 챗봇을 이용한 다국어 지원 방법.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은, 질의어를 전송받아 룰베이스 기반 및 AI 인공지능 기반의 챗봇을 모두 활용하여 룰베이스에서 처리가 어려운 자연어 질의의 경우에 AI 인공지능 기반의 챗봇엔진에 연동하여 사용자 질의에 대한 의도분석을 처리하여 응답데이터를 제공할 수 있는 하이브리드 챗봇 서비스 시스템 및 그 서비스 방법을 제공하는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 챗봇(chatbot)을 이용하여 국내 생활에 필요한 각종 정보를 다국어로 서비스하기 위하여, 각 기관을 카테고리화 하고, 우리나라의 국어에 익숙하지 않은 외국인들을 대상으로 행정절차 등에 대한 안내를 다국어로 서비스할 수 있게 함으로써, 우리나라 국어에 익숙하지 않은 사람들이 국내 생활에 필요한 각종 정보들을 이용할 수 있는 효과가 있다.

도 1a는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 챗봇 서비스 시스템의 블록구성도이고, 도 1b는 본 발명의 실시예에 따른 서비스방법을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 사용자 단말을 통한 질의 및 응답처리 화면의 예시도이다.
도 3은 기계학습 기반의 형태소 분석 및 질의어 추출 설명도이다.
도 4는 글로벌 AI엔진의 다른 실시예의 블록도이다.
도 5는 본 발명에 따른 챗봇을 이용한 다국어 지원 방법의 순서도이다.
도 6은 본 발명에 따른 챗봇을 이용한 다국어 지원 방법의 설명도이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들에 대해 상세히 설명한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들은 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 본 발명의 설명에서 "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되는 것이며, 어떠한 의미를 한정하기 위하여 사용되는 것이 아니다. 그리고 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함하며, “포함 하다” 또는 “가지다”등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

도 1a는 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 챗봇 서비스 시스템의 블록구성도이고, 도 1b는 본 발명의 실시예에 따른 서비스방법을 개략적으로 나타내는 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 제1실시예에 따른 하이브리드 챗봇 서비스 시스템은 사용자 단말(100), 통신망(200), 챗봇 서버(300) 및 기계학습 서버(400)를 포함한다.

보다 상세하게는, 본 발명의 제1실시예에 따른 하이브리드 챗봇 서비스 시스템은, 사용자로부터 질의어를 공급받아 통신망에 전송한 후, 상기 통신망을 통해 상기 질의어에 대한 응답데이터를 받아서 화면상에 디스플레이하는 사용자 단말(100), 및 상기 통신망을 통해 상기 질의어를 전송받아 룰베이스 기반 및 AI 인공지능 기반의 챗봇을 모두 활용함으로써 응답데이터를 구하여 상기 사용자 단말 측으로 전송하는 하이브리드 챗봇 엔진(10)을 구비할 수 있다.

여기서, 상기 사용자 단말(100)은 화면상의 질의어 입력창을 통해 사용자로부터 질의어를 받아서 통신망(200)을 통해 챗봇 서버(300)로 전달한 후, 챗봇 서버(300)로부터 질의어에 대한 응답데이터를 전달받아서 사용자에게 제공하는 역할을 수행한다. 이를 위해 사용자 단말(100)은 챗봇 서비스 어플리케이션인 챗봇 클라이언트가 탑재될 수 있다. 여기서, 사용자는 사용자 단말(100)의 화면 상에서 자신이 원하는 언어를 선택하여 그 언어로 질의를 할 수 있다.

또한, 상기 사용자 단말(100)은 무선 통신이 가능한 다양한 형태의 모바일 단말들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 통신망(200)을 통해 원격지의 챗봇 서버(300)에 접속할 수 있는 휴대용 단말일 수 있다. 여기서, 휴대용 단말의 일 예로는 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 3G, 4G, 5G 단말, LTE 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드, 태블릿 PC, 노트북 컴퓨터(notebook PC), 넷북(Netbook),울트라북(UltraBook),서브노트북(SubNotebook),데스크노트(DeskNote), UMPC(Ultra-Mobile PC), 데스크탑(Desktop) 등과 같은 종류의 PC들을 포함할 수 있다.

또한, 상기 하이브리드 챗봇 엔진(10)은, 룰베이스기반으로 질의 예시 데이터를 구하고, 상기 질의어와 상기 질의 예시 데이터를 비교하여 완전히 일치하면 상기 질의 예시 데이터를 상기 응답데이터로 선정하여 상기 통신망을 통해 상기 사용자 단말에 전송하는 챗봇 서버(300), 및 상기 챗봇 서버에서 상기 질의어와 질의 예시 데이터가 완전히 일치하지 않을 때(예를 들어, 데이터의 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상이거나 미만일때) 상기 챗봇 서버로부터 상기 질의어를 전송받아 AI기반 챗봇전용엔진과 글로벌 AI엔진 중에서 어느 하나를 이용하여 상기 질의어에 대한 응답데이터를 구하여 상기 사용자 단말 측으로 전송하는 기계학습 서버(400)를 구비할 수 있다.

한편, 본 발명의 실시예에서, 도면에는 도시되지 않았지만, 상기 하이브리드 챗봇 엔진(10)은, 비즈니스로직과 인터페이스를 관리하는 제1빌더, 챗봇을 생성하고 시나리오를 관리하는 제2빌더, 및 채팅EDA 및 성과분석을 위한 통합관리를 수행하는 제3빌더를 구비할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 서비스 방법을 도 1b를 참조하여 개략적으로 설명하면 다음과 같다.

도 1b에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 챗봇 서비스 방법은, 먼저, 도 1a의 챗봇 서버(300)가 통신망을 통해 질의어를 전송받아 룰베이스기반으로 질의 예시 데이터를 구하고, 질의어와 상기 질의 예시 데이터를 비교하여 완전히 일치하면 질의 예시 데이터를 응답데이터로 선정하여 통신망을 통해 사용자 단말에 전송하게 된다.

다음으로, 기계학습 서버(400)의 AI기반 챗봇전용엔진(410)을 이용하여 기계학습 기반의 형태소 분석에 따라 질의어의 주어와 목적어와 서술어를 추출하고, 기계학습 서버의 AI기반 챗봇전용엔진(410)을 이용해 추출된 질의어를 사전에 등록한 질의 예시 데이터와 비교하여 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상으로 판단되면, 추출된 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자 단말 측으로 전송하는 단계를 수행할 수 있다.

여기서, 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상이 아닌 것으로 판단되면, 기계학습서버의 글로벌 AI엔진(420)을 이용하여 질의어에 대한 응답데이터를 사용자 단말측으로 제공하는 단계를 수행할 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 하이브리드 챗봇 서비스 방법은, 통신망을 통해 사용자로부터 받은 질의어에 대한 응답데이터를 받아서 화면상에 디스플레이하는 사용자 단말과, 룰베이스 기반 및 AI 인공지능 기반의 챗봇을 모두 활용함으로써 응답데이터를 구하여 상기 사용자 단말 측으로 전송하는 하이브리드 챗봇 엔진을 구비하여 룰베이스 기반 질의어 처리 단계와 AI 인공지능 기반 질의어 처리 단계를 수행할 수 있다.

도 2는 사용자 단말(100)을 통한 질의 및 응답처리 화면을 예시적으로 나타낸 것이다.

한국어에 익숙하지 않은 사용자 예를 들어, 국내에 잠시 거주하는 관광객들이나 비교적 장시간 거주하는 외국인 노동자들 또는 결혼 이민자(이하,‘ 사용자’라 칭힘)들은 자신의 사용자 단말기(100)를 통해 다양한 분야의 챗봇 서비스로 받을 수 있다. 이때, 외국인 사용자는 자신에게 익숙한 언어로 챗봇 서비스를 이용할 수 있게 되는데, 이를 예시적으로 설명하면 다음과 같다.

사용자 단말(100)에서 챗봇 서비스를 제공할 때 사용자에 의해 언어선택 모드가 선택되면 화면상에 도 2의 (a)와 같이 사용 가능한 언어 예를 들어, 영어(English), 베트남어(Vietnam), 캄보디아어(Cambodia), 태국어(Thailand) 및 대만어(Taiwan) 등이 디스플레이된다.

이때, 사용자가 한국어를 선택하면 사용자 단말(100)은 화면상에 도 2의 (b)와 같이 챗봇 서비스 메뉴들을 디스플레이한다. 여기서, 사용자에 의해 임의의 메뉴 예를 들어, 병원 메뉴가 선택되면 병원업무에 관련된 안내정보 예를 들어, 도 2의 (c)와 같이 병원이용 시, 1차진료, 2차진료, 3차진료별 의료전달체계등에 대한 전반적인 안내정보를 제공하고, 각 증상별 어떤 병원을 가야하는지 각 증상별 진료과목에 대해 안내정보를 제공하고, 일반적인 진료과정과 수납과정 등을 안내한다.

상기 챗봇 서비스 메뉴들 중에서, 행정 메뉴가 선택되면, 사용자 단말(100)은 화면상에 행정업무에 관련된 안내정보 예를 들어, 자치센터 및 시군구청 등 일반적인 행정업무 시, 아주 기본적인 내용부터 비자 혹은 여권발급 시, 어디로 방문해야 하는지에 대한 기관 안내와 신청에 필요한 서류 및 발급/재발급의 기간, 신청절차, 문의사항, 주의사항 등에 대한 안내정보를 제공한다. 이 밖에 외국인등록증 발급/재발급/분실신청 및 사회복지에 관련된 정보들이 함께 제공될 수 있다.

상기 챗봇 서비스 메뉴들 중에서, 근로 메뉴가 선택되면, 사용자 단말(100)은 화면상에 근로에 관련된 안내정보 예를 들어, 근로노동과 관련하여 아르바이트, 계약직, 무기계약직, 정규직 등에 대한 근로유형의 기본적인 정의를 안내하고, 표준 근로계약서를 기준으로 근로계약과 관련된 법규에 대해 기본적인 근로 안내정보를 제공한다. 더불어 연, 월차 제도 및 정규직의 경우 4대보험에 대한 국내 표준의 연, 월차 제도 및 퇴직금에 대한 내용에 대한 내용과 국내 근로자의 경우, 의무로 들어야할 4대보험 중, 외국인 근로자에 해당하는 건강보험, 산재보험, 연금보험에 대한 안내정보를 제공한다.

상기 챗봇 서비스 메뉴들 중에서, 거주 메뉴가 선택되면, 사용자 단말(100)은 화면상에 거주와 관련하여 국내 주택유형에 대한 안내와 이사 시, 필요한 안내정보를 제공한다. 예를 들어, 거주지를 선택할 때 원룸, 투룸, 월세, 전세, 매매 등에 대한 주택유형에 대한 기본적인 안내정보와 이사시, 도시가스 신청, 전기 신청 등에 대해 어디에 문의해야 하는지 등의 거주에 관련된 안내정보를 제공한다.

상기 챗봇 서비스 메뉴들 중에서, 교통 메뉴가 선택되면, 사용자 단말(100)은 화면상에 교통에 관련된 안내정보를 제공한다. 예를 들어, 고속버스 및 고속철도와 같은 중장거리 교통수단부터 시내/외버스, 지하철 등에 대한 일반적인 이용요금, 이용시간대, 환승서비스 등에 대한 안내정보를 제공한다. 더불어 이용요금 지불 방법에 대해 티머니, 캐시비와 같은 교통전용 카드와 후불교통카드, 현금, 지하철 토큰 등에 대한 안내정보를 제공한다.

챗봇 서버(300)는 통신망(200)을 통해 상기 사용자 단말(100)로부터 질의어를 받아 응답데이터를 제공하는 역할을 한다. 이때, 챗봇 서버(300)는 룰베이스기반으로 응답데이터를 제공한다.

챗봇 서버(300)가 룰베이스 기반으로 응답데이터를 제공하는 단계는 챗봇 서버(300)가 질의어(예:“무슨 회사에요?”)를 화면 데이터베이스(310)에 저장하는 단계, 사용자 질의어를 분석하여 주어, 목적어, 서술어가 명확하고 중의적 표현이 없는 1차원적 단순 질의의 경우, 질의어가 사전에 등록한 질의 예시 데이터와 일치하는지 비교하는 단계 및 상기 비교 결과 질의어와 질의 예시 데이터가 100% 일치하는 것으로 판명되면 질의어 데이터베이스(320)에서 질의어에 상응되는 응답데이터(예: XXX는 IT 회사입니다)를 읽어내어 사용자에게 제공하는 단계로 이루어진다.

그러나, 상기 챗봇 서버(300)가 룰베이스 기반으로 응답데이터를 제공하는 단계에서 상기 비교 결과 질의어와 질의 예시 데이터가 100% 일치하지 않는 것으로 판명되면, 챗봇 서버(300)는 상기 질의어를 기계학습 서버(400)에 전달한다.

이때, 기계학습 서버(400)는 AI기반 챗봇전용엔진(예: AiRbot)(410)과 글로벌 AI엔진(420) 중에서 어느 하나를 이용하여 질의어에 대한 응답데이터를 제공한다.

기계학습 서버(400)는 먼저, AI기반 챗봇전용엔진(410)을 이용하여 질의어를 추출한다. 이때, 도 3에서와 같이 기계학습 기반의 형태소 분석에 따라 질의어(질의어문)의 주어, 목적어, 서술어를 추출한다.

그리고, 이렇게 추출된 질의어를 사전에 등록한 질의 예시 데이터와 비교하여 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준(본 발명의 실시예에서는 50%) 이상으로 판단되면, 추출된 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자 단말(100) 측으로 전송한다.

그러나, 상기 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준(본 발명의 실시예에서는 50%) 이상이 아닌 것으로 판단되면, 글로벌 AI엔진(420)을 이용하여 질의어에 대한 응답데이터를 제공한다.

이때, 글로벌 AI엔진(420)은 인공신경망을 통해 지식학습 및 기계학습 기반의 정답과 실패를 거듭 학습하는 지도학습, 결과값 없이 입력값만 주어 그룹화를 통해 유사한 속성끼리 분류하고 그 속성을 파악하는 비지도학습, 결과값이 아닌 보상을 주는 방식으로 어떤 과정이 최선인지를 파악하도록 하는 강화학습 등 자연어처리(NLP)와 자연어이해(NLU)를 기반으로 사용자 질의어를 추출하고, 이렇게 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 미리 설정된 한계값 이상으로 판단되면 그 추출된 사용자 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자 단말(100) 측으로 전송한다.

그러나, 상기 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 미리 설정된 한계값 이하로 판단되면 질의어를 파악하지 못한 것으로 간주하여, 다시 질의해 줄 것을 요청한다. 예를 들어, “제가 잘 이해하지 못했어요, 다시 한번 질의해 주세요”라고 요청한다.

한편, 도 4는 글로벌 AI엔진(420)의 다른 실시예를 나타낸 것이다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 글로벌 AI 엔진(420)은 적응형 엔진선택부(421) 및 글로벌 AI 엔진부(422)를 구비한다.

AI기반 챗봇전용엔진(410)에서 상기와 같이 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준(본 발명의 실시예에서는 50%) 이하로 판단될 때, 적응형 엔진선택부(421)는 어댑터 유틸리티(Adapter utility)를 활용하여 질의어를 분석하고, 그 분석결과에 따라 해당 글로벌 AI 엔진을 선택하기 위한 선택제어신호(CTL)를 출력한다.

글로벌 AI 엔진부(422)는 복수 개의 글로벌 AI 챗봇엔진 예를 들어, 제1 글로벌 AI 챗봇엔진(422A), 제2 글로벌 AI 챗봇엔진(422B) 및 제3 글로벌 AI 챗봇엔진(422C)를 구비하고, 이들 중에서 하나가 상기 선택제어신호(CTL)에 의해 구동되어 기 측정된 발화의도와 질의어를 기반으로 회귀 분석모형을 통해 가장 적합한 응답 데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 응답데이터가 사용자 단말(100) 측으로 전송된다.

예를 들어, 제1 글로벌 AI 챗봇엔진(422A)으로써 IBM Watson Assistant가 사용될 수 있고, 제2 글로벌 AI 챗봇엔진(422B)으로써 GOOGLE Dialogflow가 사용될 수 있고, 제3 글로벌 AI 챗봇엔진(422C)으로써 NAVER CLOVA가 사용될 수 있다.

한편, 도 5는 본 발명에 따른 챗봇을 이용한 다국어 지원 방법의 순서도이고, 도 6은 본 발명에 따른 챗봇을 이용한 다국어 지원 방법의 설명도이다.

도 5 및 도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 챗봇을 이용한 다국어 지원 방법은 대화모델 분류 단계(S610), 대화모델 유형화 단계(S620), 공통항목의 고유값 설정 단계(S630) 및 챗봇서버 및 단말적용 단계(S640)를 포함한다.

대화모델 분류 단계(S610)에서는 챗봇 대화모델(예: 시나리오)을 거주, 근로, 행정 등의 산업별로 분류(분류1)함과 아울러, 교통이용, 병원방문 등 사용자 행동에 따른 분류(분류2)가 수행된다.

이와 같이 챗봇의 대화모델을 각 산업별로 나누어 유형화하고, 동일 산업별 공통적인 항목을 추출하여 해당 항목을 기반으로 챗봇 대화모델의 프레임을 구성함으로써, 사업주의 챗봇 구축 진입장벽을 낮출 수 있게 된다.

대화모델 유형화 단계(S620)에서는 범용적으로 사용할 수 있는 챗봇 대화모델의 프레임을 유형화하여 구축한다.

공통항목의 고유값 설정 단계(S630)에서는 각 챗봇 대화모델의 프레임별 범용적인 사용이 가능하도록 공통적이고 일반적인 챗봇 대화모델 항목들을 챗봇 서버에 별도 저장한다.

이를 위해 챗봇 대화모델 구축시 각 사업장별 및 항목별 고유정보를 별도로 입력하여 챗봇 서버에 전달하여, 해당 챗봇 대화모델의 프레임에 따른 고유정보가 대화흐름에 반영이 되도록 한다.

챗봇서버 및 단말 적용 단계(S640)에서는 지식학습 및 기계학습 기반으로 사용자의 예상 질의에 대한 답변 정보를 저장하여 화면상의 컴포넌트, 단순 버튼 선택, 멀티 버튼 선택, 카드 형태의 캐로셀, 가로 및 세로 형식의 리스트, 이미지, 링크연결, 지도연결, 전화연결 등의 사용자인터렉션(UI) 및 사용자경험(UX)을 통해 사용자에게 적절한 답변이 제공되도록 한다.

상기와 같이, 본 발명은, 질의어를 전송받아 룰베이스 기반 및 AI 인공지능 기반의 챗봇을 모두 활용하여 룰베이스에서 처리가 어려운 자연어 질의의 경우에 AI 인공지능 기반의 챗봇엔진에 연동하여 사용자 질의에 대한 의도분석을 처리하여 응답데이터를 제공할 수 있는 하이브리드 챗봇 서비스 시스템 및 그 서비스 방법을 제공하는 효과가 있다.

즉, 본 발명은 챗봇(chatbot)을 이용하여 국내 생활에 필요한 각종 정보를 서비스 할 때, AI기반 챗봇전용엔진이나 글로벌 AI엔진에 국한되지 않고 이 둘을 함께 사용할 수 있는 하이브리드 엔진을 지향한다.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세히 설명하였지만, 본 발명의 권리범위가 이에 한정되는 것이 아니라 다음의 청구범위에서 정의하는 본 발명의 기본 개념을 바탕으로 보다 다양한 실시예로 구현될 수 있으며, 이러한 실시예들 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

10 : 하이브리드 챗봇 엔진
100 : 사용자 단말 200 : 통신망
300 : 챗봇 서버 400 : 기계학습 서버
410 : AI엔진 420 : 글로벌 AI엔진
421 : 적응형 엔진선택부 422 : 글로벌 AI 엔진부
422A : 제1 글로벌 AI 챗봇엔진 422B : 제2 글로벌 AI 챗봇엔진
422C : 제3 글로벌 AI 챗봇엔진

Claims (11)

1. 사용자로부터 질의어를 공급받아 통신망에 전송한 후, 상기 통신망을 통해 상기 질의어에 대한 응답데이터를 받아서 화면상에 디스플레이하는 사용자 단말; 및
   상기 통신망을 통해 상기 질의어를 전송받아 룰베이스 기반 및 AI 인공지능 기반의 챗봇을 모두 활용함으로써 응답데이터를 구하여 상기 사용자 단말 측으로 전송하는 하이브리드 챗봇 엔진;을 구비하고,
   상기 하이브리드 챗봇 엔진은,
   하기 AI기반 챗봇전용엔진 또는 하기 글로벌 AI 엔진의 AI 기반으로 질의어를 추출하고, 추출된 질의어의 신뢰도에 따라 하기 AI기반 챗봇전용엔진 및 하기 글로벌 AI 엔진 중 어느 하나를 통해 응답데이터를 구하며, 하기 AI기반 챗봇전용엔진에서 응답데이터가 구해지지 않으면, 상기 추출된 질의어 분석결과에 따라 복수 개의 글로벌 AI 챗봇 엔진들 중에서 하나의 글로벌 AI 챗봇 엔진을 선택하고,
   상기 하이브리드 챗봇 엔진은,
   사전에 등록된 질의 예시 데이터를 룰베이스 기반으로 구하고, 상기 질의어와 상기 질의 예시 데이터를 비교하여 완전히 일치하면 상기 질의 예시 데이터를 상기 응답데이터로 선정하여 상기 사용자 단말에 전송하는 챗봇 서버; 및
   상기 챗봇 서버에서 상기 질의어와 상기 질의 예시 데이터가 완전히 일치하지 않을 때 상기 챗봇 서버로부터 상기 질의어를 전송받아 AI기반 챗봇전용엔진과 글로벌 AI 엔진 중에서 어느 하나를 이용하여 상기 질의어에 대한 응답데이터를 구하여 상기 사용자 단말에 전송하는 기계학습 서버; 를 포함하며,
   상기 기계학습 서버의 AI기반 챗봇전용엔진은,
   형태소 분석에 따라 질의어의 주어, 목적어, 서술어를 추출하고, 상기 추출된 주어, 목적어, 서술어를 포함하는 질의어를 상기 질의 예시 데이터와 비교하여 상기 추출된 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상으로 판단되면, 상기 추출된 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 상기 사용자 단말 측으로 전송하고,
   상기 기계학습 서버의 글로벌 AI 엔진은,
   상기 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상이 아닌 것으로 판단되면, 상기 질의어를 분석하여 분석 결과에 따른 선택제어신호를 출력하는 적응형 엔진선택부; 및
   복수 개의 글로벌 AI 챗봇엔진을 구비하고 이들 중에서 상기 선택제어신호에 의해 구동되는 글로벌 AI 챗봇엔진을 이용하여, 기 측정된 발화의도와 질의어를 기반으로 회귀 분석모형을 통해 가장 적합한 응답 데이터를 생성하는 글로벌 AI 엔진부;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 챗봇시스템.
   
2. 삭제
3. 제 1 항에 있어서, 상기 챗봇 서버는
   상기 질의어를 화면 데이터베이스에 저장한 후 상기 질의어를 분석하여 주어, 목적어, 서술어가 명확하고 중의적 표현이 없는 1차원적 단순 질의의 경우, 상기 질의어가 사전에 등록한 질의 예시 데이터와 일치하는지 비교하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 챗봇시스템.
   
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 제 1 항에 있어서, 상기 글로벌 AI엔진은,
   인공신경망을 통해 지식학습 및 기계학습 기반의 정답과 실패를 거듭 학습하는 지도학습, 결과값 없이 입력값만 주어 그룹화를 통해 유사한 속성끼리 분류하고 그 속성을 파악하는 비지도학습, 결과값이 아닌 보상을 주는 방식으로 어떤 과정이 최선인지를 파악하도록 하는 강화학습을 포함한 학습을 통해 자연어처리(NLP)와 자연어이해(NLU)를 기반으로 사용자 질의어를 추출하고, 이렇게 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 미리 설정된 한계값 이상으로 판단되면 그 추출된 사용자 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자 단말측으로 전송하고, 상기 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 미리 설정된 한계값 이하로 판단되면 질의어를 파악하지 못한 것으로 간주하여, 다시 질의해 줄 것을 요청하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 챗봇시스템.
   
8. 제 1 항에 있어서, 상기 하이브리드 챗봇 엔진은,
   비즈니스로직과 인터페이스를 관리하는 제1빌더; 및
   챗봇을 생성하고 시나리오를 관리하는 제2빌더;를 구비하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 챗봇시스템.
   
9. 통신망을 통해 사용자로부터 받은 질의어에 대한 응답데이터를 받아서 화면상에 디스플레이하는 사용자 단말과, 룰베이스 기반 및 AI 인공지능 기반의 챗봇을 모두 활용함으로써 응답데이터를 구하여 상기 사용자 단말 측으로 전송하는 하이브리드 챗봇 엔진을 구비하는 하이브리드 챗봇시스템의 서비스 방법에 있어서,
   상기 하이브리드 챗봇 엔진을 구성하는 챗봇 서버가 상기 통신망을 통해 상기 질의어를 전송받아 사전에 등록된 질의 예시 데이터를 룰베이스기반으로 구하고, 상기 질의어와 상기 질의 예시 데이터를 비교하여 완전히 일치하면 상기 질의 예시 데이터를 상기 응답데이터로 선정하여 상기 통신망을 통해 상기 사용자 단말에 전송하는 룰베이스 기반 질의어 처리 단계; 및
   상기 챗봇 서버에서 상기 질의어와 질의 예시 데이터가 완전히 일치하지 않을 때, 상기 하이브리드 챗봇 엔진을 구성하는 기계학습서버가, AI기반 챗봇전용엔진 또는 글로벌 AI 엔진의 AI 기반으로 질의어를 추출하고, 추출된 질의어의 신뢰도에 따라 상기 AI기반 챗봇전용엔진 및 상기 글로벌 AI 엔진 중 어느 하나를 통해 응답데이터를 구하며, 상기 AI기반 챗봇전용엔진에서 응답데이터가 구해지지 않으면, 상기 추출된 질의어 분석결과에 따라 복수 개의 글로벌 AI 챗봇 엔진들 중에서 하나의 글로벌 AI 챗봇 엔진을 선택하여 응답데이터를 구하고, 상기 챗봇 서버를 통해 상기 사용자 단말 측으로 전송하는 AI 인공지능 기반 질의어 처리 단계;를 구비하며,
   상기 룰베이스 기반 질의어 처리 단계는,
   상기 챗봇 서버가 질의어를 화면 데이터베이스에 저장하는 단계; 및
   사용자 질의어를 분석하여 주어, 목적어, 서술어가 명확하고 중의적 표현이 없는 1차원적 단순 질의의 경우, 질의어가 사전에 등록한 질의 예시 데이터와 일치하는지 비교하는 단계; 및 상기 비교 결과 질의어와 질의 예시 데이터가 100% 일치하는 것으로 판명되면 질의어 데이터베이스에서 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자에게 제공하는 단계;를 포함하고,
   상기 AI 인공지능 기반 질의어 처리 단계는,
   상기 챗봇 서버가 룰베이스 기반으로 응답데이터를 제공하는 단계에서 상기 비교 결과 질의어와 질의 예시 데이터가 100% 일치하지 않는 것으로 판명되면, 챗봇 서버가 상기 질의어를 기계학습 서버에 전달하는 단계;
   상기 기계학습 서버가 AI기반 챗봇전용엔진을 이용하여 기계학습 기반의 형태소 분석에 따라 질의어의 주어와 목적어와 서술어를 추출하는 단계;
   상기 기계학습 서버가 AI기반 챗봇전용엔진을 이용해 추출된 질의어를 사전에 등록한 질의 예시 데이터와 비교하여 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상으로 판단되면, 추출된 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자 단말 측으로 전송하는 단계;
   상기 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 사전에 설정된 기준 이상이 아닌 것으로 판단되면, 상기 기계학습 서버의 글로벌 AI엔진을 이용하여 질의어를 분석하여 분석 결과에 따른 선택제어신호를 출력하는 단계;
   복수 개의 글로벌 AI 챗봇엔진 중 상기 선택제어신호에 의해 구동되는 글로벌 AI 챗봇엔진을 이용하여, 기 측정된 발화의도와 질의어를 기반으로 회귀 분석모형을 통해 가장 적합한 응답 데이터를 생성하는 단계; 및
   상기 생성된 응답데이터를 사용자 단말측으로 제공하는 단계;
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 챗봇시스템의 서비스 방법.
   
10. 삭제
11. 제 9 항에 있어서,
    상기 글로벌 AI엔진은,
    인공신경망을 통해 지식학습 및 기계학습 기반의 정답과 실패를 거듭 학습하는 지도학습, 결과값 없이 입력값만 주어 그룹화를 통해 유사한 속성끼리 분류하고 그 속성을 파악하는 비지도학습, 결과값이 아닌 보상을 주는 방식으로 어떤 과정이 최선인지를 파악하도록 하는 강화학습을 포함한 학습을 통해 자연어처리(NLP)와 자연어이해(NLU)를 기반으로 사용자 질의어를 추출하고, 이렇게 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 미리 설정된 한계값 이상으로 판단되면 그 추출된 사용자 질의어에 상응되는 응답데이터를 읽어내어 사용자 단말측으로 전송하고, 상기 추출된 사용자 질의어의 신뢰도가 미리 설정된 한계값 이하로 판단되면 질의어를 파악하지 못한 것으로 간주하여, 다시 질의해 줄 것을 요청하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 챗봇시스템의 서비스 방법
    
    
    
    
    
    

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