KR20070018385A - 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법 및시스템 - Google Patents

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KR20070018385A
KR20070018385A KR1020050073035A KR20050073035A KR20070018385A KR 20070018385 A KR20070018385 A KR 20070018385A KR 1020050073035 A KR1020050073035 A KR 1020050073035A KR 20050073035 A KR20050073035 A KR 20050073035A KR 20070018385 A KR20070018385 A KR 20070018385A
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본 발명은 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특히 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용을 분석하여 사용자의 기호(taste or preference)를 파악하고, 이를 바탕으로 사용자에게 상품, 콘텐츠, 또는 동일한 기호를 가진 다른 사용자를 추천하는, 대화 에이전트 서비스 방법 및 시스템에 관한 것이다.
대화 에이전트, 에이전트, 기호, 대화, 인터넷, 대화 분석

Description

대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법 및 시스템 {CONVERSATIONAL AGENT SERVICE METHOD AND SYSTEM USING ANALYSING CONVERSATION DATA}
도 1 내지 도 4는 종래의 대화 에이전트 서비스를 설명하는 도면,
도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 시스템의 일 예를 설명하는 도면,
도 6은 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용의 일 예를 나타내는 도면,
도 7은 본 발명에 따라 사용자의 기호가 분석되어 정리되는 형태의 일 예를 나타내는 도면,
도 8은 본 발명의 제1 실시예에 따라 사용자의 분석된 기호를 바탕으로 상품 또는 컨텐츠를 추천하는 예를 나타내는 도면,
도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따라 대화 에이전트가 사용자에게 추천을 하는 과정을 일 예를 설명하는 도면,
도 10은 본 발명의 제1 실시예에 따른 시스템의 다른 예를 설명하는 도면,
도 11는 본 발명의 제2 실시예에 따른 시스템의 일 예를 설명하는 도면,
도 12는 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용의 일 예를 나타내는 도면,
도 13은 본 발명에 따라 사용자의 기호가 분석하여 그룹핑한 내용의 일 예를 나타내는 도면,
도 14는 본 발명에 따라 사용자의 그룹핑을 바탕으로 사용자에게 다른 사용자를 추천하는 예를 나타내는 도면,
도 15는 본 발명에 따른 설문 조사가 이용되는 일 예를 설명하는 도면,
도 16은 본 발명의 제3 실시예에 따른 시스템의 일 예를 설명하는 도면,
도 17은 본 발명에 따라 작성된 설문의 일 예를 나타내는 도면으로서,
도 18은 도 17의 설문에 따라 대화 에이전트가 사용자에게 설문을 행하는 일 예를 나타내는 도면,
도 19는 설문에 대한 답변을 정리한 결과의 일 예를 나타내는 도면,
도 20은 본 발명에 따라 대화 에이전트가 사용자에게 설문을 행하는 과정의 일 예를 설명하는 도면.
본 발명은 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특히 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용을 분석하여 사용자의 기호(taste or preference)를 파악하고, 이를 바탕으로 사용자에게 상품, 콘텐츠, 또는 동일한 기호를 가진 다른 사용자를 추천하는, 대화 에이전트 서비스 방법 및 시스템에 관한 것이다.
대화 에이전트(conversational agent)는 사람과 대화가능한 소프트웨어 에이 전트를 의미하는 채팅 로봇으로, 채터보트(chatterbot), 채트보트(chatbot), 채터박스(chatterbox) 등으로 불려진다(위키페디아 백과사전 참조[웹페이지 주소: http://en.wikipedia.org/wiki/Chatterbot]).
도 1은 종래기술의 일 예를 설명하는 도면으로서, A.L.I.C.E. Artificial Intelligence Foundation이 웹사이트 www.alicebot.org를 통해 제공하는 대화 에이전트 Alice가 도시되어 있다. 대화 에이전트 Alice는 "what is a chatter botterbot"라는 질문에 대해 미리 설정되어 있는 응답을 제시하고 있다.
도 2는 종래기술의 다른 예를 설명하는 도면으로서, kiwilogic.com이 웹사이트 www.elbot.com을 통해 제공하는 대화 에이전트 Lingubot이 먼저 설정된 주제를 제시하여 대화를 이끌어 가는 방식을 제시하고 있다.
도 3은 종래기술의 또다른 예를 설명하는 도면으로서, msn 메신저 상에서 대화 에이전트(email address: simsimi200@hotmial.com)와 채팅하는 화면을 나타내고 있으며, 이러한 서비스는 ismaker사가 웹사이트 www.simsimi.com을 통해 제공하고 있다.
이외에도 www.personalityforge.com을 통해 다양한 대화 에이전트들과 대화할 수 있으며, www.ellaz.com을 통해 대화 에이전트 ella와 대화할 수 있는 등 웹상에서 다양한 대화 에이전트 서비스가 제공되고 있다.
이러한 대화 에이전트 서비스는 사용자와 사용자간에 채팅이 이루어지는 것이 아니라, 사용자와 대화 에이전트 즉, 대화 로봇과의 사이에서 채팅이 이루어지는 것이며, 주로 대화 로봇이 예상되는 질문/응답의 쌍들을 미리 축적해 둠으로써( 패턴 매칭을 통해), 사용자의 질문에 응답할 수 있게 되는 것이다. 예를 들어, 사용자가 "밥 먹었니?"라고 질문하면, 적절한 자연어처리 과정을 거쳐, 질문/응답 쌍들이 저장된 대화 DB로부터 이에 대응하는 응답 "아니요 아직이요"를 찾아 사용자에게 제시함으로써 사용자와 채팅을 하게 되는 것이다.
도 4는 종래기술의 또다른 예를 설명하는 도면으로서, 여기서 도 3의 대화 에이전트 simsimi가 대화 상대방에게 제품(예: 네트워크 관련 제품)을 추천하고 있다. 그러나 이러한 추천은 대화 상대방의 기호와 관련없이 대화 에이전트 서비스 제공자 또는 제품 광고주에 의해 일방적으로 제안되는 것이므로, 대화 상대방의 관심을 끌거나 제품 광고의 효과를 높이기에는 부족하다.
한편, 일본 공개특허공보 제2003-248681호는 자연어처리 기법을 이용하여 주어진 텍스트로부터 사용자의 기호를 분석하는 방법으로서, 주지의 자연어처리 기법을 이용하여 텍스트를 분석한 다음, 이를 미리 설정된 분석패턴과 비교함으로써 사용자의 기호를 알아내는 방법이 제시되어 있다.
본 발명은 이러한 점을 감안하여 사용자와 대화 에이전트 사이에서 이루어진 대화를 저장한 후 이를 분석함으로써 선호 상품 및 콘텐츠를 추천할 수 있는, 대화 에이전트 서비스 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 사용자와 대화 에이전트 사이에서 이루어진 대화를 저장한 후 이를 분석하여, 선호가 유사한 사용자를 추천함으로써 이를 연계시킬 수 있는, 대화 에이전트 서비스 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 사용자의 선호의 분석을 위해 사용자와 대화를 행할 수 있는 대화 에이전트를 이용하여 사용자의 선호를 조사하고 이를 분석할 수 있는, 대화 에이전트 서비스 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
이를 위해, 본 발명은 사용자로부터 대화 에이전트와의 대화 요청을 받는 제1 단계, 사용자의 기호에 대한 정보를 담고 있는 대화 분석/추천 서버에 사용자의 정보를 전송하여 결과의 반환을 요청하는 제2 단계, 대화 분석/추천 서버에 요청한 결과를 대화 에이전트를 통해 사용자에게 발현하는 제3 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 사용자와 대화 에이전트를 통해 대화할 수 있는 서비스를 제공하는 대화 에이전트 서비스 서버, 대화 에이전트 서비스 서버와 연동하며 질문/응답 쌍들을 저장하고 있는 대화 DB, 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용을 분석하여 사용자의 기호를 분석하고, 분석된 기호를 바탕으로 상품 또는 콘텐츠를 추천하는 대화 분석/추천 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 시스템을 제공한다.
또한 본 발명은 사용자의 질문에 대한 응답을 대화 DB로부터 찾아 제공함으로써 방문자와 대화 에이전트 사이의 대화를 제공하는 제1 단계, 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화를 대화 저장 DB에 저장하는 제2 단계 그리고, 대화 저장 DB에 저장된 대화를 분석하여 사용자의 기호를 그룹핑하는 제3 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 사용자와 대화 에이전트를 통해 대화할 수 있는 서비스를 제공하는 대화 에이전트 서비스 서버, 대화 에이전트 서비스 서버와 연동하며 질문/응답 쌍들을 저장하고 있는 대화 DB, 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용을 저장하고 있는 대화 저장 DB 그리고, 대화 저장 DB에 저장된 대화 내용을 분석하여 그룹핑하는 대화 분석/그룹핑 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 시스템을 제공한다.
또한 본 발명은 사용자의 질문에 대해 질문에 대한 응답이 저장된 대화 DB로부터 대응하는 응답을 찾아 제공하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법에 있어서, 설문 저장 DB로부터 설문을 받아 대화 에이전트를 통해 사용자에게 설문을 제시하는 제1 단계, 제시된 설문에 대한 답변을 받는 제2 단계, 설문 조사의 결과를 설문 저장 DB에 저장하는 제3 단계, 그리고 설문 저장 DB에 저장된 설문 조사 결과를 분석하는 제4 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법을 제공한다.
또한 본 발명은 사용자와 대화 에이전트를 통해 대화할 수 있는 서비스를 제공하는 대화 에이전트 서비스 서버, 대화 에이전트 서비스 서버와 연동하며 질문/응답 쌍들을 저장하고 있는 대화 DB, 사용자의 선호도 조사에 사용될 설문이 저장되어 있으며, 설문 조사의 결과가 저장되는 설문 저장 DB 그리고, 설문 저장 DB에 설문을 저장하고 설문에 대한 답변을 분석하는 설문 분석 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 시스템을 제공한다.
이하 도면을 참고로 하여 본 발명을 보다 상세히 설명한다.
실시예 1
도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 시스템의 일 예를 설명하는 도면으로서, 본 발명은 사용자 컴퓨터(1,2), 네트워크로서의 인터넷(3), 대화 에이전트 서비스 서버(4), 질문/응답 쌍들이 저장된 대화 DB(5)에 더하여, 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용을 저장하고 있는 대화 저장 DB(6)와 대화 저장 DB(6)에 저장된 대화를 분석하는 대화 분석/추천 서버(7)를 더 포함한다. 사용자는 사용자 컴퓨터(1)를 통해 인터넷(3)을 거쳐 대화 에이전트 서비스 서버(4)에 접속할 수 있으며, 대화 에이전트 서비스 서버(4)에 의해 제공되는 대화 에이전트와 대화를 행하게 된다. 이 때, 사용자의 질문에 대한 응답은 대화 에이전트 서비스 서버(4)에 의해 질문/응답 쌍들이 저장된 대화 DB(5)로부터 적절한 응답을 찾음으로써 사용자 컴퓨터(1)로 보내진다. 한편, 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용은 대화 저장 DB(6)에 저장되고, 대화 분석/추천 서버(7)를 통해 분석된다. 이렇게 분석된 선호 내지는 기호와 관련된 상품 또는 콘텐츠를 이후의 대화 에이전트와의 대화에서 대화 에이전트가 사용자가에게 제시하거나 이메일을 통해 사용자에게 전달할 수 있게 된다. 또한 휴대폰과 같은 휴대 단말기의 경우에는 문자메시지를 통해 사용자에게 제시할 수 있다.
이하, 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용으로부터 사용자의 기호 또는 선호를 분석하는 방법을 설명한다.
이 대화 내용으로부터 본 발명에 따라 사용자의 선호 내지는 기호를 분석하는 일 예를 설명한다. 선호를 분석하는 데는 당업자에게 자명한 다양한 방법들이 사용될 수 있으며(예: 종래기술로 인용된 일본 공개특허공보 제2003-248681호), 여기서 설명되는 본 발명의 실시예가 제한적으로 해석되어서는 안된다. 대화에서 자신의 기호나 선호를 이야기할 때 보통 "나는 사과가 좋다", "나는 야구를 좋아해" 등과 같이 "좋다", "좋아하다"라는 말을 사용하게 된다. 따라서, 여기서는 "좋아하다"를 이용하여 대화 내용으로부터 사용자의 기호를 분석하는 방법을 제시한다.
도 6은 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용의 일 예를 나타내는 도면으로서, 이 대화에서 사용자(대화명 [방문자])는 "안녕, 날씨가 흐리다.", "취미가 뭐니", "나는 야구를 좋아해" 라는 세 문장을 제시하였으며, 자연어처리를 과정을 거쳐 "좋아하다"를 포함하지 않는 앞의 두문장은 제거되고, 세번째 문장으로부터 방문자가 야구를 좋아한다는 것을 알 수 있게 된다. 이러한 사용자 선호 내지는 기호의 분석은 대화 에이전트가 미리 정해진 질문을 사용자에게 제시하고 사용자로부터의 답변을 정리함으로써도 행해질 수 있다.
도 7은 본 발명에 따라 사용자의 기호가 분석되어 정리되는 형태의 일 예를 나타내는 도면으로서, 사용자(대화명 [방문자])가 야구에 대해 기호를 가진다는 것이 표시되어 있으며, 바람직하게는 사용자의 다양한 기호들이 통합적으로 관리될 수 있으며(예: 사용자의 야구, 스테이크 및 스파게티에 대한 선호가 통합적으로 관리됨), 또한 사용자의 대화를 지속적으로 분석하여 여러번 언급하는 경우에 이를 카운팅할 수 있고(예: 사용자가 야구를 1회, 스테이크를 1회, 스파케티를 3회 언급했음), 특정 기호들을 범주화해서 관리함으로써(예: 야구를 스포츠 범주에 넣고, 스테이크를 음식의 범주에 넣음) 기호 관리를 효율적으로 할 수 있게 되어 있다. 또한, 필요에 따라 사용자에 추가적인 정보 예를 들어, 이메일주소와 같은 정보를 함께 관리함으로써, 사용자에게 기호와 관련된 상품 또는 컨텐츠를 추천함에 있어 편의를 구할 수 있게 된다.
도 8은 본 발명의 제1 실시예에 따라 사용자의 분석된 기호를 바탕으로 상품 또는 컨텐츠를 추천하는 예를 나타내는 도면으로서, 도 8의 좌측에는 사용자(대화명 [방문자])가 다시 방문한 경우에 대화 에이전트가 분석된 기호를 바탕으로 응답(예: "방문자님 오늘 XX야구 경기가 있습니다.")을 제시한 예를 나타내고 있으며, 도 8의 우측에는 메신저를 통해 사용자에게 추천(예: "방문자님 오늘 XX야구 경기가 있습니다")을 하는 예를 나타내고 있다.
도 9는 본 발명의 제1 실시예에 따라 대화 에이전트가 사용자에게 추천을 하는 과정을 일 예를 설명하는 도면으로서, 먼저 대화 에이전트 서비스 서버(4)는 사용자의 대화 입력을 받아서(S901), 대화 DB(5)를 통해 이에 대한 응답을 찾는 한편(S902), 사용자 정보(예: 대화명)를 대화 분석/추천 서버(7)로 넘기고(S903), 이 정보를 넘겨 받은 대화 분석/추천 서버(7)는 대화 저장 DB(6) 또는 별도의 DB에 검색하여 사용자에 대한 선호가 분석되어 있는가를 검색하여(S904), 사용자에 대한 정보가 없거나 도 7에서와 같이 정리된 정보로부터 분석된 선호가 없는 경우에는 추천 내용이 없다는 정보를 대화 에이전트 서비스 서버(4)로 반환하고(S905), 도 7에서와 같이 정리된 정보에 사용자의 분석된 선호가 존재하는 경우에는 이 선호(예: 야구)와 관련해서 추천할 만한 내용(이러한 내용들은 별도의 DB에 마련될 수 있다)이 있는지를 검색하여(S906), 있는 경우에는 추천 내용을 대화 에이전트 서비 스 서버(4)로 반환하고(S907), 없는 경우에는 단계(S905)에서와 마찬가지로 추천 내용이 없다는 정보를 대화 에이전트 서비스 서버(4)로 반환한다(S905). 추천 내용이 없다는 정보를 반환 받는 경우에는 대화 에이전트 서비스 서버(4)는 단계(S902)에서 대화 DB(5)를 통해 검색한 사용자의 입력에 응답을 대화 에이전트의 답변으로 발현하고(S908), 추천 내용을 반환받는 경우에는 대화 에이전트 서비스 서버(4)는 추천 내용만을 발현하거나 대화 DB(5)를 통해 검색한 응답과 함께 발현하는 등 정해진 규칙에 따라 다양하게 대화 에이전트의 답변을 발현할 수 있게 된다(S908).
본 실시예에서 단계(S901)에서 사용자의 대화 입력에 의해 위 단계들이 진행되었지만, 사용자의 대화 입력 대신에 사용자의 대화 에이전트와의 대화 요청에 의해서도 이러한 과정은 이루어질 수 있으며, 이러한 경우에는 단계(S902)의 과정은 생략될 수 있다.
도 10은 본 발명의 제1 실시예에 따른 시스템의 다른 예를 설명하는 도면으로서, 대화 에이전트 서비스 서버(4), 대화 분석/추천 서버(7), 질문/응답 쌍들이 저장되어 있는 대화 DB(5), 사용자가 적어도 하나의 대화 에이전트와 행한 대화 저장되어 있는 대화 저장 DB(6), 사용자의 기호가 저장되어 있는 기호 저장 DB(10), 추천될 상품 또는 콘텐츠에 대한 정보가 저장되는 추천 정보 DB(11)가 도시되어 있다.
대화 분석/추천 서버(7)는 대화 분석기(8) 및 정보 추천기(9)를 포함하고 있고, 대화 저장기(8)는 대화 저장 DB(6)로부터 사용자의 대화 내용을 가져와서 이를 분석하여 분석된 사용자의 기호를 기호 저장 DB(10)에 저장하며, 정보 추천기(9)는 대화 에이전트 서비스 서버(4)로부터의 요청에 따라 기호 저장 DB(10)를 통해 사용자의 기호를 파악하여 추천 정보 DB(11)를 검색하여 그 결과를 대화 에이전트 서비스 서버(4)로 반환하는 역할을 한다.
실시예 2
도 11은 본 발명의 제2 실시예에 따른 시스템의 일 예를 설명하는 도면으로서, 본 발명은 사용자 컴퓨터(201,202), 네트워크로서의 인터넷(203), 대화 에이전트 서비스 서버(204), 질문/응답 쌍들이 저장된 대화 DB(205)에 더하여, 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용을 저장하고 있는 대화 저장 DB(206)와 대화 저장 DB(206)에 저장된 대화를 분석하는 대화 분석/그룹핑 서버(207)를 더 포함한다. 사용자는 사용자 컴퓨터(201)를 통해 인터넷(203)을 거쳐 대화 에이전트 서비스 서버(204)에 접속할 수 있으며, 대화 에이전트 서비스 서버(204)에 의해 제공되는 대화 에이전트와 대화를 행하게 된다. 이 때, 사용자의 질문에 대한 응답은 대화 에이전트 서비스 서버(204)가 질문/응답 쌍들이 저장된 DB(205)로부터 적절한 응답을 찾음으로써 사용자 컴퓨터(201)로 보내진다. 한편, 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용은 대화 저장 DB(206)에 저장되고, 대화 분석/그룹핑 서버(207)를 통해 분석된다. 이렇게 분석된 선호 내지는 기호별로 사용자들을 그룹핑한다. 한편 이렇게 그룹핑된 정보를 바탕으로 이메일, 쪽지, 또는 대화 에이전트를 통해 사용자들에게 알림으로써 유사한 선호 내지는 기호를 가지는 사용자들을 연결시킬 수 있게 된다. 또한 휴대폰과 같은 휴대 단말기의 경우에는 문자메시지를 통해 사용자에게 제시할 수 있다.
이하, 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용으로부터 사용자의 기호 또는 선호를 분석하는 방법을 설명한다.
이 대화 내용으로부터 본 발명에 따라 사용자의 선호 내지는 기호를 분석하는 일 예를 설명한다. 선호를 분석하는 데는 당업자에게 자명한 다양한 방법들이 사용될 수 있으며(예: 종래기술로 인용된 일본 공개특허공보 제2003-248681호), 여기서 설명되는 본 발명이 제한적으로 해석되어서는 안된다. 대화에서 자신의 기호나 선호를 이야기할 때 보통 "나는 사과가 좋다", "나는 야구를 좋아해" 등과 같이 "좋다", "좋아하다"라는 말을 사용하게 된다. 따라서, 여기서는 "좋아하다"를 이용하여 대화 내용으로부터 사용자의 기호를 분석하는 방법을 제시한다.
도 12는 사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용의 일 예를 나타내는 도면으로서, 이 대화에서 사용자(대화명 [방문자])는 "안녕, 날씨가 흐리다.", "취미가 뭐니", "나는 야구를 좋아해"라는 세 문장을 제시하였으며, 자연어처리를 과정을 거쳐 "좋아하다"를 포함하지 않는 앞의 두 문장은 제거되고, 세번째 문장으로부터 방문자가 야구를 좋아한다는 것을 알 수 있게 된다. 이러한 사용자 선호 내지는 기호의 분석은 대화 에이전트가 미리 정해진 질문을 사용자에게 제시하고 사용자로부터의 답변을 정리함으로써도 행해질 수 있다.
도 13은 본 발명에 따라 사용자의 기호가 분석하여 그룹핑한 내용의 일 예를 나타내는 도면으로서, 사용자들의 선호 내지는 기호가 분석되어 그룹핑되어 있다. 바람직하게는 동일한 그룹에 속하는 사용자들에게 다른 사용자를 추천하기 위하여 이메일 주소와 같은 사용자 정보가 함게 사용자와 함께 그룹핑될 수 있다.
도 14는 본 발명에 따라 사용자의 그룹핑을 바탕으로 사용자에게 다른 사용자를 추천하는 예를 나타내는 도면으로서, 사용자(예: 대화명 [방문자)가 다시 대화 에이전트와 대화를 할 때에 동일한 그룹에 속하는 다른 사용자들을 제시하여 유사한 그룹에 속하는 사용자들끼리 묶일 수 있게 한다.
실시예 3
도 15는 본 발명에 따른 설문 조사가 이용되는 일 예를 설명하는 도면으로서, 기업이 마케팅 조사 의뢰를 하면, 이에 따라 설문이 설정되고, 대화 에이전트가 사용자에게 설정된 설문을 제시하고 이에 대한 답변들을 받아 저장하게 되고, 이 저장된 답변들을 분석하여 마케팅 조사 결과 보고서를 기업에게 돌려 주게 되는 것이다.
도 16은 본 발명의 제3 실시예에 따른 시스템의 일 예를 설명하는 도면으로서, 본 발명은 사용자 컴퓨터(301,302), 네트워크로서의 인터넷(303), 대화 에이전트 서비스 서버(304), 질문/응답 쌍들이 저장된 대화 DB(305)에 더하여, 설문 및 설문에 대한 답변이 저장되는 설문 저장 DB(306) 및 설문 저장 DB(306)에 설문을 저장하고 설문에 대한 답변을 분석하는 설문 분석 서버(307)를 포함한다. 사용자는 사용자 컴퓨터(301)를 통해 인터넷(303)을 거쳐 대화 에이전트 서비스 서버(304)에 접속할 수 있으며, 대화 에이전트 서비스 서버(304)에 의해 제공되는 대화 에이전트와 대화를 행하게 된다. 이 때, 사용자의 질문에 대한 응답은 대화 에이전트 서비스 서버(304)에 의해 질문/응답 쌍들이 저장된 DB(305)로부터 적절한 응답을 찾음으로써 사용자 컴퓨터(301)로 보내진다.
한편, 도 2의 대화 에이전트에서와 같이 대화 에이전트가 먼저 질문을 하는 형태로 사용자와의 대화를 행할 수 있으며, 본 발명은 대화 에이전트가 설문 저장 DB(306)에 저장된 설문을 차례로 사용자에게 질문하고, 이에 답변을 받음으로써 사용자에게 설문 조사를 행하게 된다. 설문 조사의 결과를 설문 저장 DB(306)에 저장되고 설문 분석 서버(307)를 통해 이들을 분석하여 정리함으로써 설문이 완성된다.
도 17은 본 발명에 따라 작성된 설문의 일 예를 나타내는 도면으로서, 설문은 세개의 질문으로 구성되어 있다.
도18은 도 17의 설문에 따라 대화 에이전트가 사용자[대화명: 방문자])에게 설문을 행하는 일 예를 나타내는 도면으로서, 사용자가 대화 에이전트의 질문에 각각 답하고 있다.
도 19는 설문에 대한 답변을 정리한 결과의 일 예를 나타내는 도면으로서, 설문 분석 서버(307)는 사용자별로 각각에 설문에 대하여 적절한 자연어처리를 거쳐 그 결과를 사용자별로 정리한 다음 전체 결과를 정리한다. 설문 분석 서버(307)가 설문에 대한 결과를 정리하는 과정을 살펴보면, 설문1(예: 콜라를 마셔 보셨습니까?)의 경우에 사용자(대화명: [방문자])가 답변으로 "응 먹어 봤어"라고 답변하였으므로, 설문 분석 서버(307)는 설문1에 대한 답변에 "응", "그래", "예", "그럼"과 같은 패턴이 들어 있는 경우에 O라고 미리 설정해 둠으로써, 이러한 결과를 도출할 수 있게 된다. 설문2의 경우에, 답변이 숫자를 포함하는 경우 그 숫자를 결과를 도출하거나 숫자가 한글로 표현된 경우 이를 숫자로 변환하여 결과를 도출할 수 있다. 설문3의 경우에도 설문1과 같은 패턴을 긍정적인(positive) 표현으로 지 정해 둠으로써 결과를 도출할 수 있으며, "좋지 않다"와 같은 패턴을 부정적인(negative) 표현으로 지정해 둠으로써 결과를 도출할 수 있게 된다.
도 20은 본 발명에 따라 대화 에이전트가 사용자에게 설문을 행하는 과정의 일 예를 설명하는 도면으로서, 먼저 대화 에이전트 서비스 서버(304)는 사용자 대화 요청이 있으면(S91), 해당 사용자에 대해 설문 조사가 필요한지를 확인한다(S92). 이러한 확인은 설문 조사가 있는지와 해당 사용자에 대해 이루어졌는지의 확인을 포함한다. 설문 조사가 필요없으면 사용자의 질문을 기다려(S93), 사용자의 질문 입력이 있으면(S94), 대화 DB(305)를 통해 응답을 검색하여(S95), 대화 에이전트를 통해 답변을 발현한다(S96). 한편 설문 조사가 필요하면 설문 저장 DB(306)에 설문을 요청하여(S97), 설문을 사용자에게 질문하고(S98), 사용자로부터 답변을 받고(S99), 마지막 설문까지 이러한 과정을 반복하여(S910), 설문 결과를 저장한 후(S911), 사용자의 질문을 기다리는 단계(S93)로 이동한다.
본 발명에 의하면, 대화 에이전트와의 대화 내용을 분석하여 이후의 대화에서 사용자에게 그 기호에 맞춤된 상품 또는 콘텐츠를 제안할 수 있는 맞춘된 형태의 대화 에이전트 서비스를 제공할 있게 된다.
본 발명에 의하면, 대화 에이전트와의 대화 내용을 분석하여 관심 분야가 유사한 사용자들을 연계시킬 수 있게 된다.
본 발명에 의하면, 대화 에이전트를 통해 거부감이 없고 일상적인 대화의 방식으로 선호도 설문조사를 행할 수 있게 된다.

Claims (13)

  1. 사용자로부터 대화 에이전트와의 대화 요청을 받는 제1 단계;
    사용자의 기호에 대한 정보를 담고 있는 대화 분석/추천 서버에 사용자의 정보를 전송하여 결과의 반환을 요청하는 제2 단계;
    대화 분석/추천 서버에 요청한 결과를 대화 에이전트를 통해 사용자에게 발현하는 제3 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 제2 단계에 앞서 사용자로부터 질문을 받는 단계를 더 포함하며, 제2 단계는 사용자의 기호에 대한 정보를 담고 있는 대화 분석/추천 서버에 사용자의 정보를 전송하여 결과의 반환을 요청하는 한편, 사용자로부터의 질문에 대응하는 응답을 질문/응답 쌍들이 저장된 대화 DB로부터 찾는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 제3 단계는 대화 분석/추천 서버에 요청한 결과를 정해진 규칙에 따라 대화 DB를 통해 찾아진 결과와 결합하여 대화 에이전트를 통해 사용자에게 발현하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 대화 분석/추천 서버는 사용자의 정보를 전송받는 단계; 이 사용자에 해당하는 기호가 있는가를 검색하는 단계; 기호가 있는 경우에 추천 내용이 있는가는 검색하는 단계; 추천 내용이 있는 경우에 추천 내용을 결과로서 반환하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법.
  5. 제 4 항에 있어서, 사용자에 해당하는 기호는 사용자가 이전에 대화 에이전트와 행한 대화를 저장하여, 이 저장된 대화 내용을 자연어처리를 통해 분석함으로써 조사되는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 자연어처리를 과정은 사용자의 대화 내용에서 특정의 패턴(예: 좋아하다)을 찾아냄으로써 이루어지는 것을 특징하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법.
  7. 제 5 항에 있어서, 분석된 사용자 기호는 통합적으로 관리되며, 분석된 사용자 기호에 대한 정보는 사용자, 기호가 속하는 범주, 기호가 언급된 횟수, 사용자의 이메일 주소로 이루어지는 그룹으로부터 선택되는 적어도 하나의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 방법.
  8. 사용자와 대화 에이전트를 통해 대화할 수 있는 서비스를 제공하는 대화 에 이전트 서비스 서버;
    대화 에이전트 서비스 서버와 연동하며 질문/응답 쌍들을 저장하고 있는 대화 DB;
    사용자와 대화 에이전트 사이의 대화 내용을 분석하여 사용자의 기호를 분석하고, 대화 에이전트 서비스 서버의 요청에 따라 분석된 기호를 바탕으로 상품 또는 콘텐츠를 추천하는 대화 분석/추천 서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 시스템.
  9. 제 8 항에 있어서, 대화 에이전트 서비스 시스템은 사용자가 적어도 하나의 대화 에이전트와 행한 대화 저장되어 있는 대화 저장 DB;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서, 대화 분석/추천 서버는 대화 저장 DB에 저장된 사용자의 대화 내용을 분석함으로써 사용자의 기호를 분석하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서, 대화 에이전트 서비스 시스템은 분석된 사용자의 기호가 저장되는 기호 저장 DB;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 시스템.
  12. 제 11 항에 있어서, 대화 에이전트 서비스 시스템은 추천될 상품 또는 콘텐츠에 대한 정보가 저장되는 추천 정보 DB;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 시스템.
  13. 제 12 항에 있어서, 대화 분석/추천 서버는 대화 저장 DB로부터 사용자의 대화 내용을 가져와서 이를 분석하여 분석된 사용자의 기호를 기호 저장 DB에 저장하는 대화 분석기;와 대화 에이전트 서비스 서버로부터의 요청에 따라 기호 저장 DB를 통해 사용자의 기호를 파악하여 추천 정보 DB를 검색하여 그 결과를 대화 에이전트 서비스 서버로 반환하는 정보 추천기;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 대화 분석을 이용하는 대화 에이전트 서비스 시스템.
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