KR20160074954A - Artificial Intelligence Conversation System for Consulting using Expert System - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to an artificial intelligence conversation system for consultation using an expert system, and more specifically, to an artificial intelligence conversation system which collects state variables such as moods or situations of a user and provides a consultation by using inference through an expert system technique according to the collected data. The artificial intelligence conversation system for consultation using an expert system comprises: an interface which sends and receives conversation messages to/from a user; a natural language processing module which analyzes conversations of the user and collects variables for user states; and an expert system module comprising a knowledge base which stores expertise related to the consultation and an inference engine which infers the right answer from the knowledge base.

Description

전문가 시스템을 이용한 상담용 인공지능 대화 시스템{Artificial Intelligence Conversation System for Consulting using Expert System}{Artificial Intelligence Conversation System for Consulting using Expert System}

본 발명은 전문가 시스템을 이용한 상담용 인공지능 대화 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 기분이나 상황등의 상태 변수를 수집하고 수집한 정보에 따라 전문가 시스템 기법을 통한 추론을 통하여 상담을 제공하는 인공지능 대화 시스템이다.The present invention relates to an artificial intelligence dialog system for consultation using an expert system, and more particularly, to an artificial intelligence dialog system for consultation, which collects state variables such as a mood or a situation of a user and provides counseling through inference through expert system techniques It is an artificial intelligence dialog system.

한국 사회에서는 사회의 부정적인 인식과 태도로 인하여 정신건강을 위한 상담 및 치료 문화가 미성숙한 편이다. 실제로 2011년 보건복지부의 보고서에 따르면 대한민국의 전체 인구의 27.6%가 평생 한 개 이상의 정신질환을 경험해 보았다고 조사 되었다. 이는 성인 10명 중에 3명꼴이다. 그러나 정신질환 환자 중에 정신과 전문의나 전문가를 통해 상담 혹은 치료를 받은 적이 있는 정신의료 서비스 이용률은 15.3%에 불과하며 이는 전체 정신질환 환자 중에 85%정도가 정신의료 서비스를 이용하지 못했음을 의미한다. 국외의 경우 정신의료 서비스 이용률은 미국 39.2%, 호주 34.9%, 뉴질랜드 38.9%로 조사 되어 있다. 이러한 결과는 한국인의 정신의료 서비스 이용률이 선진국에 비해 매우 낮은 편이며 정신의료 서비스를 위한 종합적 대책이 시급함을 나타낸다. 따라서 기존 심리 치료 서비스의 한계를 극복하고 심리적인 스트레스에 즉각 대처할 수 있는 셀프 심리 치료 시스템이 필요하다.
In Korean society, counseling and treatment culture for mental health is immature because of negative recognition and attitude of society. In fact, according to a report by the Ministry of Health and Welfare in 2011, 27.6% of the total population of the Republic of Korea had been experiencing more than one mental illness in their lifetime. This is three out of ten adults. However, only 15.3% of mentally ill patients who have received counseling or treatment through psychiatric specialists or specialists have access to mental health services, which means that 85% of the total number of mentally ill patients did not use mental health services. Outside the United States, the rate of mental health services is 39.2% in the United States, 34.9% in Australia and 38.9% in New Zealand. These results show that the utilization rate of mental health services in Korea is very low compared to advanced countries and that comprehensive measures for mental health services are urgently needed. Therefore, there is a need for a self psychotherapy system that can overcome the limitation of existing psychotherapy services and cope with psychological stress immediately.

이러한 셀프 심리 치료를 위하여 인공지능 대화 시스템이 연구된 사례가 있다. 1966년 MIT에서 심리 치료 목적으로 개발된 인공지능 대화 시스템 ELIZA는 인간이 아닌 대상과의 대화이지만 사용자의 감정적인 반응을 이끌어 내어 심리 치료에 탁월한 성과를 보여 주었으며, Eliza Effect라는 용어가 생길 정도로 활발하게 연구되었다.
For this self psychotherapy, artificial intelligence dialogue system has been studied. In 1966 MIT developed the artificial intelligence dialog system ELIZA, which was developed for the purpose of psychotherapy, was a conversation with a non-human subject, but showed an excellent performance in psychotherapy by bringing user's emotional response, and the term "Eliza Effect" Respectively.

그러나 전술한 종래의 연구들은 사용자가 입력한 대화 메시지에 단발적으로 답변하는 수준이기 때문에 전문적인 상담을 제공하는 것이 어렵다. 즉 사용자의 기분이나 상황등의 변수를 수집하고 수집한 정보에 따라 종합적인 판단을 통하여 상담을 제공하는 인공지능 대화 시스템이 필요하다.However, it is difficult to provide professional counseling because the above-mentioned conventional studies are at a level of responding to the conversation message input by the user at a short time. In other words, we need an artificial intelligence dialog system that collects variables such as user 's mood or situation and provides counseling through comprehensive judgment according to collected information.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 본 발명의 목적은 전문가 시스템을 이용하여 상담을 제공할 수 있는 인공지능 대화 시스템을 제공하는 것이다.In order to solve the above problems, an object of the present invention is to provide an artificial intelligence dialog system capable of providing consultation using an expert system.

전술한 목적을 달성하기 위하여 인공지능 대화 시스템은 사용자와 대화 메세지를 주고 받는 인터페이스, 사용자의 대화를 분석하고 사용자의 상태에 대한 변수를 수집하는 자연어처리 모듈, 상담과 관련한 전문 지식을 규칙 형태로 저장한 지식 베이스와 이에 따른 올바른 답변을 추론하는 추론엔진으로 이뤄진 전문가 시스템 모듈을 포함한다.In order to achieve the above-mentioned object, the artificial intelligent conversation system includes an interface for exchanging conversation messages with a user, a natural language processing module for analyzing conversations of users, collecting variables of the user's state, It includes an expert system module consisting of a knowledge base and an inference engine to infer the correct answers accordingly.

본 발명에 따르면, 인공지능 대화 시스템은 사용자의 상태 변수를 수집하고 수집한 정보에 따라 전문가 시스템 기법을 통한 추론을 통하여 상담을 제공한다. 이를 통하여 인공지능 대화 시스템은 기존 상담 시스템에 비하여 시공간상의 제약이 줄어들어 상담의 접근성이 높아지고, 사용자의 심리적인 부담감을 다소 낮춘 상태로 상담이 가능하다는 이점이 있다.According to the present invention, the artificial intelligent conversation system collects state variables of a user and provides counseling through inference through expert system techniques according to collected information. Through this, the artificial intelligence dialogue system has the advantage that the time and space constraints are reduced compared to the existing counseling system, the accessibility of the consultation is enhanced, and the psychological burden of the user is lowered.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전문가 시스템을 이용한 상담용 인공지능 대화 시스템의 개략적인 구성 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 대화 처리기의 상태 전이를 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 상담 대화의 예시도이다.1 is a schematic block diagram of an artificial intelligence dialog system for consultation using an expert system according to an embodiment of the present invention.
Fig. 2 is a conceptual diagram for explaining state transition of the dialogue processor shown in Fig. 1. Fig.
3 is an illustration of an example of a consultation dialogue according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 특정한 실시 형태에 대해 한정되는 것이 아니라, 다양한 형태로 구현될 것이며 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. However, the present invention is not limited to the specific embodiments disclosed below, but may be implemented in various forms, and the present invention is only defined by the scope of the claims.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전문가 시스템을 이용한 상담용 인공지능 대화 시스템의 개략적인 구성 블록도이다.1 is a schematic block diagram of an artificial intelligence dialog system for consultation using an expert system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 실시예에 따른 전문가 시스템을 이용한 상담용 인공지능 대화 시스템(100)은 인터페이스(110), 자연어 처리 모듈(120), 전문가 시스템 모듈(130)을 포함한다.Referring to FIG. 1, an artificial intelligence system 100 for consulting using an expert system includes an interface 110, a natural language processing module 120, and an expert system module 130.

인터페이스(110)는 사용자의 대화 메세지를 받고 분석을 위해 자연어 처리 모듈(120)로 보내며, 인공지능 대화 시스템이 적절한 답변을 도출하면 이를 사용자에게 전달한다.The interface 110 receives the user's conversation message and sends it to the natural language processing module 120 for analysis, and when the intelligent conversation system obtains an appropriate answer, it delivers it to the user.

한편, 자연어 처리 모듈(120)은 형태소 분석기(121)와 대화 처리기(122)를 포함한다. 사용자의 대화 메세지는 적절한 키워드 추출이 필요한데, 이때 형태소 분석기(121)를 통해 형태소 단위로 언어를 분석한다. 대화처리기(122)는 형태소 분석기(121)에서 분석된 상기 형태소 단위를 기초로 키워드 분석을 수행하고 상태를 전이한다.On the other hand, the natural language processing module 120 includes a morpheme analyzer 121 and a dialogue processor 122. The user's conversation message needs proper keyword extraction. At this time, the morpheme analyzer 121 analyzes the language on a morphological basis. The dialogue processor 122 performs keyword analysis based on the morpheme unit analyzed in the morpheme analyzer 121 and transitions the state.

이때, 형태소 분석기(121)는 한국어 형태소 분석을 위해 KAIST에서 개발한 한국어 형태소 분석기인 '한나눔 형태소 분석기'를 사용한다.At this time, the morpheme analyzer 121 uses a Hannamun morphological analyzer, which is a Korean morpheme analyzer developed by KAIST, for Korean morphological analysis.

대화처리기(122)에서 이뤄지는 키워드 분석은 일반 키워드와 부정적 키워드를 구분한다. 키워드는 대화 서비스 제공 장치의 로컬 저장소에 저장되어 있으며 일반 키워드의 경우 키워드 매칭에 의한 응답 메세지가 존재한다. 사용자의 대화 메세지가 부정적 키워드가 아닌 일반 키워드만을 포함한 경우 해당 응답 메세지를 인터페이스(100)를 통해 사용자에게 전송한다. 만일 사용자의 대화 메세지가 부정적 키워드를 포함하는 경우 도 2와 같은 상태 전이를 통해 사용자의 부정적 상태 변수에 대해 질의 하고 모든 상태 변수가 수집된 경우 전문가 시스템 모듈(130)을 통해 적절한 상담용 응답 메세지를 추론하고 인터페이스(100)를 통해 사용자에게 전송한다. 또한 사용자 대화 메세지에서 일반 키워드나 부정적 키워드 모두 발견되지 않은 경우 '무슨 말인지 모르겠군요'와 같은 일정한 메세지를 전송한다.Keyword analysis performed in the dialog processor 122 distinguishes general keywords from negative keywords. The keyword is stored in the local storage of the interactive service providing device, and in the case of the general keyword, there is a response message by keyword matching. If the user's conversation message contains only a general keyword but not a negative keyword, the response message is transmitted to the user via the interface 100. [ If the user's conversation message includes a negative keyword, the user's negative condition variable is inquired through the state transition as shown in FIG. 2. If all the state variables are collected, an appropriate consultation response message is sent through the expert system module 130 And transmits it to the user via the interface 100. [ Also, if neither the general keyword nor the negative keyword is found in the user conversation message, a certain message such as "I do not know what you mean" is sent.

한편, 사용자에게 알맞은 상담용 응답 메세지를 결정할 전문가 시스템 모듈(130)은 추론엔진(131)과 지식베이스(132)를 포함한다. Meanwhile, the expert system module 130 for determining a consultation response message suitable for a user includes an inference engine 131 and a knowledge base 132.

전문가 시스템(Expert System)은 인공지능 기법 중 하나로 인간이 특정분야에 대하여 가지고 있는 전문적인 지식을 정리하고 표현하여 컴퓨터에 기억시킴으로써, 일반인도 이 전문지식을 이용할 수 있도록 하는 시스템이다. 전문가 시스템을 효율적으로 제공하기 위한 도구로 JESS(Java Expert System Shell)를 사용한다. JESS는 Java를 기반으로 했기 때문에 다양한 플랫폼으로의 연동이 가능하다.Expert System is one of the artificial intelligence techniques that summarizes and expresses the professional knowledge that humans have about a specific field and stores it in the computer so that the general public can use this expertise. JESS (Java Expert System Shell) is used as a tool to efficiently provide expert system. Because JESS is based on Java, it can be linked to various platforms.

전문가 시스템 모듈(130)의 지식 베이스(132)는 조건부 A와 결론부 B로 이뤄진 IF A THEN B 형태의 규칙(rule)과 사실(fact)을 저장한다.The knowledge base 132 of the expert system module 130 stores rules and facts in the form of IF A THEN B consisting of condition A and conclusion B.

또한, 전문가 시스템 모듈(130)의 추론 엔진(131)은 상담 전문가의 지식을 규칙과 사실로 표현하고 있는 지식 베이스(132)를 기반으로 사용자의 상태 변수에 따른 조건부A가 만족할 때, 가장 적절한 결론부B를 추론한다. 이때 결론부B는 현재 사용자에게 적절한 상담용 응답 메세지로 이뤄지며 인터페이스(110)를 통해 사용자에게 전달된다.In addition, the reasoning engine 131 of the expert system module 130 may determine the most appropriate conclusion when the condition A according to the user's state variable is satisfied, based on the knowledge base 132 representing the knowledge of the consulting expert as rules and facts Part B is inferred. At this time, the conclusion part B is transmitted to the user through the interface 110 through the response message for consultation for the current user.

도 2는 도 1에 도시된 대화 처리기(122)의 상태 전이를 설명하기 위한 개념도이다. 해당 실시예는 사용자의 상태 정보를 사용자가 처한 상황, 사용자가 느낀 기분, 상황과 기분의 원인 세 가지로 한정했다. 이에 따라 대화 처리기(122)는 다섯가지 유한 상태를 가지며, 사용자의 대화 입력 이벤트에 의해 상태를 도 2의 개념도와 같이 전이한다. 대화 처리기(122)가 사용자의 대화 메세지에서 키워드를 발견하지 못한 경우는 일정하게 정해진 답변을 인터페이스(110)로 전송하고, 일반 키워드를 인식한 경우에는 해당 키워드에 대하여 대화 서비스 제공 장치의 로컬 저장소에 저장되어있는 응답 메세지를 인터페이스(110)로 전송한다. 위의 두 가지 경우를 모두 일반 대화 상태로 여긴다. 그런데 사용자의 대화 메세지에서 부정적 기분키워드나 부정적 상태 키워드를 발견한 경우, 아직 발견하지 못한 사용자 상태 정보에 대해 질문을 하는 상태로 바뀐다. 사용자가 질문에 모두 답하여 상담을 위한 사용자 상태 정보가 모두 수집되면 심리 상담 상태로 바뀌며, 이는 전문가 시스템 모듈(130)과 연결되어 상담적 응답 메세지를 인터페이스(110)로 전달한다.2 is a conceptual diagram for explaining the state transition of the dialogue processor 122 shown in FIG. The embodiment limits the status information of the user to three situations: a situation where the user is present, a mood felt by the user, a situation, and a cause of mood. Accordingly, the dialogue processor 122 has five finite states, and transitions states according to the dialog input event of the user as shown in the conceptual diagram of FIG. If the conversation processor 122 fails to find a keyword in the conversation message of the user, a predetermined answer is transmitted to the interface 110. If the conversation processor 122 recognizes the general keyword, And transmits the stored response message to the interface 110. Both of these cases are considered to be the normal conversation state. However, if a negative mood keyword or a negative state keyword is found in the user's conversation message, the status is changed to a question about the user status information that has not been found yet. When all the user status information for consultation is collected by the user in response to the questions, the status is changed to the psychological consulting status, which is connected to the expert system module 130 and transmits an advisory response message to the interface 110.

도 3은 상기한 본 발명의 실시예에 따른 상담 대화의 예시도이다.3 is an illustration of an example of a consultation dialogue according to an embodiment of the present invention.

100:전문가 시스템을 이용한 상담용 인공지능 대화 시스템
110:인터페이스
120:자연어 처리 모듈
121:형태소 분석기
122:대화 처리기
130:전문가 시스템 모듈
131:추론엔진
132:지식베이스100: Artificial Intelligence Dialogue System for Consultation using Expert System
110: Interface
120: Natural language processing module
121: Morphological analyzer
122: conversation handler
130: Expert System Module
131: inference engine
132: knowledge base

Claims (4)

사용자와 대화 메세지를 주고 받는 인터페이스;
사용자의 대화를 분석하고 사용자의 상태에 대한 변수를 수집하는 자연어처리 모듈;
상담과 관련한 전문 지식을 규칙 형태로 저장한 지식 베이스 및 이를 이용하여 상담용 답변을 추론하는 추론엔진으로 이뤄진 전문가 시스템 모듈;
을 포함하는 전문가 시스템을 이용한 상담용 인공지능 대화 시스템.An interface for exchanging conversation messages with the user;
A natural language processing module that analyzes the user's conversation and collects variables for the user's status;
An expert system module consisting of a knowledge base storing expertise related to counseling in the form of rules and an inference engine for inferring counseling answers using the knowledge base;
An Artificial Intelligence Dialogue System for Counseling Using Expert Systems. 제 1항에 있어서, 상기 자연어 처리 모듈은
키워드 추출을 위해 대화를 형태소 단위로 분석하는 형태소 분석기;
키워드에 따라 일반 대화를 진행하거나 사용자의 상태에 대한 변수를 수집하는 대화 처리기;
를 포함하는 것인 전문가 시스템을 이용한 상담용 인공지능 대화 시스템.The method of claim 1, wherein the natural language processing module
A morpheme analyzer for analyzing conversation morphemes for keyword extraction;
A dialogue processor for conducting a general conversation according to the keyword or collecting variables for the user's state;
Wherein the computer system comprises: 제 1항에 있어서, 상기 전문가 시스템 모듈은
상담과 관련한 전문 지식을 규칙 형태로 저장한 지식 베이스;
지식 베이스를 이용한 상담용 답변을 추론하는 추론 엔진;
을 포함하는 것인 전문가 시스템을 이용한 상담용 인공지능 대화 시스템.The system of claim 1, wherein the expert system module
A knowledge base that stores expertise related to counseling in the form of rules;
An inference engine for inferring counseling answers using knowledge base;
Wherein the computer system comprises an intelligent interaction system for consulting using an expert system. 제 1항에 있어서, 상기 전문가 시스템 모듈은
JESS(Java Expert System Shell) 시스템을 이용하는 것인 전문가 시스템을 이용한 상담용 인공지능 대화 시스템.
The system of claim 1, wherein the expert system module
An artificial intelligence dialogue system for consultation using expert system using JESS (Java Expert System Shell) system.
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