KR20200093906A - System for dialogue analysis using ai speaker and method thereof - Google Patents

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KR20200093906A
KR20200093906A KR1020190011218A KR20190011218A KR20200093906A KR 20200093906 A KR20200093906 A KR 20200093906A KR 1020190011218 A KR1020190011218 A KR 1020190011218A KR 20190011218 A KR20190011218 A KR 20190011218A KR 20200093906 A KR20200093906 A KR 20200093906A
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Abstract

The present invention relates to a dialogue analysis system using an AI speaker and a method thereof. According to the present invention, the dialogue analysis method of the dialogue analysis system using an AI speaker comprises the steps of: acquiring dialogue data of each member in a group using the AI speaker and classifying the acquired data into dialogue data of each member; calculating a communication pattern of an individual using the classified dialogue data of individuals and calculating a one-to-one interaction intensity using the calculated communication pattern of individuals; calculating a communication pattern within the group using the calculated one-to-one interaction intensity; and visualizing and providing the calculated one-to-one interaction intensity and the calculated communication pattern. According to the present invention, the system and method may objectively analyze the dialogue patterns of the members using the AI speaker and increase the social competence of the members through coaching on the strengths and weaknesses of individual characteristics.

Description

AI 스피커를 이용한 대화 분석 시스템 및 그 방법{SYSTEM FOR DIALOGUE ANALYSIS USING AI SPEAKER AND METHOD THEREOF}Dialogue analysis system using AI speaker and its method{SYSTEM FOR DIALOGUE ANALYSIS USING AI SPEAKER AND METHOD THEREOF}

본 발명은 AI 스피커를 이용한 대화 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 AI 스피커로부터 획득된 대화 데이터를 분석하여 구성원 간의 상호작용 데이터를 연산하는 AI 스피커를 이용한 대화 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a dialogue analysis system and method using an AI speaker, and more specifically, to a dialogue analysis system and method using an AI speaker that analyzes dialogue data obtained from an AI speaker and calculates interaction data between members. It is about.

타인과의 상호작용 능력은 조직이나 팀이 효과적인 업무를 수행하고 전략적 목표를 달성하기 중요한 기본 요소이나, 기업 및 역량진단 컨설팅 서비스 업체들은 대부분 설문 혹은 상담에 의한 주관적인 판단에 의존하고 있다.The ability to interact with others is an essential element for an organization or team to perform effective work and achieve strategic objectives, but most companies and competency diagnosis consulting services rely on subjective judgment by questioning or consulting.

팀 혹은 조직의 목표를 이루기 위해서는 뛰어난 개인 뿐만 아니라 함께 일하는 능력이 있어야 한다. 개인의 역량뿐만 아니라, 타인과의 올바른 상호작용을 통해 집단의 지식과 정보가 공유되고 통합되어 새로운 가치를 창조해 내는 역량의 필요성이 증가되고 있다. In order to achieve your team or organizational goals, you need not only outstanding individuals, but also the ability to work together. In addition to individual competencies, the need for competencies to create new values by sharing and integrating group knowledge and information through correct interaction with others is increasing.

소통 능력과 협업 행위 등에 대한 연구들은 주로 연구 참여자들의 행동을 관찰하거나 설문을 통한 주관적 측정이 많았으나, 정보기술의 발달로 인간의 행동을 보다 과학적이고 객관적으로 측정하고 관리하는 것이 가능해졌다.Researches on communication skills and collaborative behaviors were mainly subjective measures through observation of research participants' behaviors or questionnaires, but with the development of information technology, it became possible to measure and manage human behaviors more scientifically and objectively.

또한, AI 기술의 발전으로 인하여 사용자별 대화 데이터를 분석 할 수 있게 되었다.In addition, due to the development of AI technology, it is possible to analyze conversation data for each user.

본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 국내 등록특허 10-1559364(2015.10.12 공고)에 개시되어 있다.The background technology of the present invention is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1559364 (announced on October 12, 2015).

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 AI 스피커로부터 획득된 대화 데이터를 분석하여 구성원 간의 상호작용 데이터를 연산하는 AI 스피커를 이용한 대화 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.Technical problem to be achieved by the present invention relates to a dialogue analysis system and method using the AI speaker to calculate interaction data between members by analyzing dialogue data obtained from the AI speaker.

이러한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명의 실시 예에 따르면, AI 스피커를 이용한 대화 분석 시스템의 대화 분석 방법에 있어서, AI 스피커를 이용하여 그룹 내의 각각의 구성원들의 대화 데이터를 획득하고, 상기 획득된 데이터를 상기 구성원들 개개인의 대화 데이터로 분류하는 단계, 상기 분류된 개개인의 대화 데이터를 이용하여 개인의 의사소통 패턴을 연산하고, 상기 연산된 개인의 의사소통 패턴을 이용하여 일대일 상호작용 강도를 연산하는 단계, 상기 연산된 일대일 상호작용 강도를 이용하여 그룹내의 의사소통 패턴을 연산하는 단계, 그리고 상기 연산된 일대일 상호작용 강도와 상기 연산된 의사소통 패턴을 시각화하여 제공하는 단계를 포함한다.According to an embodiment of the present invention for achieving such a technical problem, in a conversation analysis method of a dialogue analysis system using an AI speaker, the dialogue data of each member in a group is acquired using the AI speaker, and the acquired data Classifying each member into conversation data, calculating an individual communication pattern using the classified individual conversation data, and calculating a one-to-one interaction intensity using the calculated communication pattern of the individual. , Calculating a communication pattern in the group using the calculated one-to-one interaction intensity, and visualizing and providing the calculated one-to-one interaction intensity and the calculated communication pattern.

상기 대화 데이터로 분류하는 단계는, 상기 대화 데이터를 각각의 구성원들의 Pitch, Amplitude 및 주파수별로 측정하고, 측정된 결과를 이용하여 상기 구성원들 개개인의 대화 데이터로 분류할 수 있다.In the step of classifying the conversation data, the conversation data may be measured for each member's pitch, amplitude, and frequency, and may be classified into conversation data of each member using the measured result.

상기 일대일 상호작용 강도를 연산하는 단계는, 상기 개인의 발언 횟수(Turn-taking), 발언 횟수 비율(Participation of Turn-taking), 발언의 길이(During), 발언 길이 비율(Participation of duration), 반응횟수(Response) 및 반응 비율(Participation of response) 중에서 적어도 하나를 연산할 수 있다.The step of calculating the one-to-one interaction strength includes: the person's turn-taking, the participation of turn-taking, the during, the participation of duration, and the reaction At least one of Response and Participation of Response may be calculated.

상기 일대일 상호작용 강도를 연산하는 단계는, 아래의 수학식과 같이 상기 그룹내의 임의의 제1 구성원이 다른 임의의 제2 구성원에게 발언하는 의사 소통 비율(Turn-takingij) 및 제2 구성원의 반응강도(Response strengthij)를 연산할 수 있다.The step of calculating the one-to-one interaction strength includes: a communication ratio (Turn-taking ij ) in which any first member in the group speaks to any other second member and the reaction intensity of the second member as in the following equation: (Response strength ij ) can be calculated.

Figure pat00001
Figure pat00001

Figure pat00002
Figure pat00002

여기서, i는 상기 제1 구성원이고, j는 상기 제2 구성원이고, Turn ij 는 제1 구성원이 제2 구성원에게 발언한 횟수이고, Turn-takingi는 제1 구성원이 발언한 총 횟수이고, Response ij 는 제1 구성원이 제2 구성원에게 반응한 횟수이고, Duration j 는 제2 구성원이 총 발언 시간을 나타낸다. Here, i is the first member, j is the second member, Turn ij is the number of times the first member spoke to the second member, Turn-taking i is the total number of times the first member spoke, Response ij is the number of times the first member responded to the second member, and Duration j represents the total talk time of the second member.

상기 일대일 상호작용 강도를 연산하는 단계는, 아래의 수학식과 같이 상호간의 대화 강도(Dyadic turn-takingij) 및 상호간의 반응 강도(Dyadic Responseij)를 연산할 수 있다.In the step of calculating the one-to-one interaction strength, the interaction strength (Dyadic turn-taking ij ) and the interaction strength (Dyadic Response ij ) of each other may be calculated as in the following equation.

Figure pat00003
Figure pat00003

Figure pat00004
Figure pat00004

여기서, Turn-takingij는 제1 구성원의 총 발언 횟수 중에서 제2 구성원의 발언 이후에 제1 구성원이 발언한 횟수이고, Turn-takingji는 제2 구성원의 총 발언 횟수 중에서 제1 구성원의 발언 이후에 제2 구성원이 발언한 횟수이고, Response strengthij는 제2 구성원이 발언할 때 제1 구성원의 응답 횟수이고, Response strengthji는 제1 구성원이 발언할 때 제2 구성원의 응답 횟수이다.Here, Turn-taking ij is the number of times the first member has spoken after the second member has spoken out of the total number of times the first member has spoken, Turn-taking ji is the number of times the first member has spoken out of the total number of speeches of the second member Is the number of times the second member speaks, Response strength ij is the number of responses of the first member when the second member speaks, and Response strength ji is the number of responses of the second member when the first member speaks.

상기 그룹내의 의사소통 패턴을 연산하는 단계는, 아래의 수학식과 같이 그룹 멤버 발언의 기회 균등성(Equality of turn-taking) 및 그룹 멤버 발언의 길이 균등성(Equality of duration)을 연산할 수 있다.In the step of calculating the communication pattern in the group, the equality of opportunity of group member speech and the equality of duration of group member speech may be calculated as in the following equation.

Figure pat00005
Figure pat00005

Figure pat00006
Figure pat00006

여기서, Average turn-taking은 그룹 멤버들의 발언횟수의 평균이고, Average Duration은 그룹 멤버들의 발언 길이의 평균이다.Here, Average turn-taking is the average of the number of speeches of group members, and Average Duration is the average of the speech lengths of group members.

상기 구성원들의 의사소통 방향 및 의사소통 반응을 화살표를 포함하는 실선 또는 점선으로 표현하고, 상기 구성원들의 의사소통 강도 및 의사소통 반응 강도는 강도는 실선 또는 점선의 굵기로 표시할 수 있다.The communication direction and communication response of the members are represented by a solid line or a dotted line including an arrow, and the intensity of the communication intensity and the communication reaction intensity of the members can be expressed by the thickness of a solid line or a dotted line.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, AI 스피커를 이용한 대화 분석 시스템에 있어서, AI 스피커를 이용하여 그룹 내의 각각의 구성원들의 대화 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 상기 획득된 데이터를 상기 구성원들 개개인의 대화 데이터로 분류하고, 상기 분류된 개개인의 대화 데이터를 이용하여 개인의 의사소통 패턴을 연산하고, 상기 연산된 개인의 의사소통 패턴을 이용하여 일대일 상호작용 강도를 연산하고, 상기 연산된 일대일 상호작용 강도를 이용하여 그룹내의 의사소통 패턴을 연산하는 제어부, 상기 연산된 일대일 상호작용 강도와 상기 연산된 의사소통 패턴을 상기 구성원에게 제공하는 정보 제공부를 포함한다.According to another embodiment of the present invention, in a dialogue analysis system using an AI speaker, a data acquisition unit for acquiring dialogue data of each member in a group using an AI speaker, the acquired data of each member of the dialogue Classify as data, calculate an individual communication pattern using the classified individual conversation data, calculate a one-to-one interaction strength using the calculated individual communication pattern, and calculate the one-to-one interaction strength It includes a control unit for calculating a communication pattern within the group, and an information providing unit that provides the calculated one-to-one interaction strength and the calculated communication pattern to the member.

이와 같이 본 발명에 따르면, AI 스피커를 이용하여 구성원들의 대화 패턴을 객관적으로 분석할 수 있으며, 개인의 특성의 장·단점에 대한 코칭을 통하여 구성원들의 사회적 역량을 증대 시킬 수 있다.As described above, according to the present invention, it is possible to objectively analyze the conversation patterns of the members using the AI speaker, and to increase the social competence of the members through coaching for the strengths and weaknesses of the individual characteristics.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 대화 분석 시스템의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 대화 분석 시스템의 대화 분석 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 AI 스피커가 획득한 대화 데이터이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 AI 스피커가 획득한 대화 데이터를 연산하기 위해 변환시킨 대화 데이터를 나타낸 도면이다
도 5a는 본 발명의 실시예에 따른 그룹의 의사소통 방향을 나타낸 도면이다.
도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 그룹의 의사소통 반응 방향을 나타낸 도면이다.
도 5c는 본 발명의 실시예에 따른 상호간의 의사소통 강도를 나타낸 도면이다.
도 5d는 본 발명의 실시예에 따른 상호간의 반응 강도를 나타낸 도면이다.
도 6a는 본 발명의 실시예에 따른 그룹 발언 기회의 균등성을 나타낸 도면이다.
도 6b는 본 발명의 실시예에 따른 그룹 발언 길이의 균등성을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 의사소통 바코드를 나타낸 도면이다.
1 is a block diagram showing the configuration of a dialogue analysis system according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method for analyzing dialogue in a dialogue analysis system according to an embodiment of the present invention.
3 is conversation data acquired by an AI speaker according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating conversation data converted to calculate conversation data acquired by an AI speaker according to an embodiment of the present invention.
5A is a view showing a communication direction of a group according to an embodiment of the present invention.
5B is a view showing a communication response direction of a group according to an embodiment of the present invention.
5C is a diagram showing the communication strength of each other according to an embodiment of the present invention.
5D is a view showing the mutual reaction strength according to an embodiment of the present invention.
6A is a diagram showing the uniformity of group speaking opportunities according to an embodiment of the present invention.
6B is a view showing the uniformity of the length of group speech according to an embodiment of the present invention.
7 is a view showing a communication barcode according to an embodiment of the present invention.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art to which the present invention pertains may easily practice. However, the present invention can be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In addition, in order to clearly describe the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and like reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.

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 있는 것을 의미한다. Throughout the specification, when a part “includes” a certain component, it means that the component may further include other components, not to exclude other components, unless otherwise stated.

그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. Then, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art to which the present invention pertains may easily practice.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 대화 분석 시스템의 구성을 나타낸 구성도이다.1 is a block diagram showing the configuration of a dialogue analysis system according to an embodiment of the present invention.

도 1에서 나타낸 것처럼, 대화 분석 시스템(100)은 데이터 획득부(110), 제어부(120) 및 정보 제공부(130)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the dialogue analysis system 100 includes a data acquisition unit 110, a control unit 120, and an information providing unit 130.

먼저, 데이터 획득부(110)는 AI 스피커를 이용하여 그룹 내의 각각의 구성원들의 대화 데이터를 획득한다.First, the data acquisition unit 110 acquires conversation data of each member in the group using the AI speaker.

여기서, AI(Artificial Intelligence)스피커는 음성인식 기술, 클라우드 및 인공지능 기술을 이용하여 생각하고 관리가 가능한 스피커로, 본 발명에서는 각 사용자의 대화 데이터를 분석하기 위해 사용된다.Here, the AI (Artificial Intelligence) speaker is a speaker that can be thought and managed using voice recognition technology, cloud and artificial intelligence technology, and is used to analyze conversation data of each user in the present invention.

다음으로, 제어부(120)는 획득된 데이터를 상기 구성원들 개개인의 대화 데이터로 분류하고, 분류된 개개인의 대화 데이터를 이용하여 개인의 의사소통 패턴을 연산하고, 연산된 개인의 의사소통 패턴을 이용하여 일대일 상호작용 강도를 연산하고, 연산된 일대일 상호작용 강도를 이용하여 그룹내의 의사소통 패턴을 연산한다.Next, the control unit 120 classifies the obtained data into the conversation data of each of the members, calculates an individual communication pattern using the classified individual conversation data, and uses the calculated communication pattern of the individual By calculating the one-to-one interaction intensity, the communication pattern within the group is calculated using the calculated one-to-one interaction intensity.

또한, 제어부(120)는 데이터 획득부(110)로부터 획득한 대화 데이터를 개인의 Pitch, Amplitude 및 주파수별로 분류한다.In addition, the control unit 120 classifies the conversation data acquired from the data acquisition unit 110 by individual pitch, amplitude, and frequency.

여기서, Pitch는 음의 높낮이를 나타내는 것으로, 본 발명에서는 그룹내의 복수의 사용자의 목소리의 높낮이를 추출하여 분류한다.Here, the pitch indicates the pitch of the sound, and in the present invention, the pitch of the voices of a plurality of users in the group is extracted and classified.

또한, Amplitude는 음성의 진폭을 나타내는 것으로, 본 발명에서는 그룹내의 복수의 사용자의 진폭을 추출하려 분류한다.In addition, Amplitude indicates the amplitude of the voice, and in the present invention, it is classified to extract the amplitudes of a plurality of users in the group.

다음으로, 주파수는 1초동안 진동한 횟수를 측정하는 것으로, RPM(revolutions per minute), rad/s(radians per second) 및 (beats per minute)와 같이 나타내며, 본 발명에서는 그룹내의 복수의 사용자의 목소리가 진동한 횟수를 측정하여 분류한다.Next, the frequency is measured as the number of vibrations for 1 second, and is expressed as RPMs (revolutions per minute), rad/s (radians per second), and (beats per minute), and in the present invention, a plurality of users in the group The number of times the voice vibrated is measured and classified.

또한, 제어부(120)는 개인의 발언 횟수(Turn-taking), 발언 횟수 비율(Participation of Turn-taking), 발언의 길이(During), 발언 길이 비율(Participation of duration), 반응횟수(Response) 및 반응 비율(Participation of response)을 연산한다.In addition, the control unit 120 may include an individual's turn-taking, a participation of turn-taking, a during length, a participation of duration, a response count, and Calculate the Participation of response.

다음으로, 정보 제공부(130)는 연산된 일대일 상호작용 강도와 상기 연산된 의사소통 패턴을 상기 구성원에게 제공한다.Next, the information providing unit 130 provides the calculated one-to-one interaction strength and the calculated communication pattern to the member.

이때, 정보 제공부(130)는 구성원들의 의사소통 방향 및 의사소통 반응을 화살표를 포함하는 실선 또는 점선으로 표현하고, 구성원들의 의사소통 강도 및 의사소통 반응 강도는 강도는 실선 또는 점선의 굵기로 표현한다.At this time, the information providing unit 130 expresses the communication direction and communication response of the members as a solid line or a dotted line including an arrow, and the intensity of the communication intensity and the communication reaction intensity of the members is expressed as the thickness of a solid line or a dotted line. do.

이하에서는 도 2 내지 도 7을 이용하여 대화 분석 시스템의 대화분석 방법에 관하여 설명한다.Hereinafter, a conversation analysis method of a conversation analysis system will be described with reference to FIGS. 2 to 7.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 대화 분석 시스템의 대화 분석 방법을 나타낸 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a method for analyzing dialogue in a dialogue analysis system according to an embodiment of the present invention.

도 2에서 나타낸 것처럼, 데이터 획득부(110)는 AI 스피커를 이용하여 그룹 내의 각각의 구성원들의 대화 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 상기 구성원들 개개인의 대화 데이터로 분류한다(S210). As shown in FIG. 2, the data acquisition unit 110 acquires conversation data of each member in the group using the AI speaker, and classifies the obtained data as conversation data of each member (S210 ).

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 AI 스피커가 획득한 대화 데이터이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 AI 스피커가 획득한 대화 데이터를 연산하기 위해 변환시킨 대화 데이터를 나타낸 도면이다.3 is conversation data obtained by an AI speaker according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a diagram illustrating conversation data converted to calculate conversation data obtained by an AI speaker according to an embodiment of the present invention.

도 3에서 나타낸 것처럼, 데이터 획득부(110)는 그룹내의 음성데이터를 획득하여 개개인의 데이터로 분류한다.As shown in FIG. 3, the data acquisition unit 110 acquires voice data in a group and classifies it as individual data.

또한, 도 4에서 나타낸 것처럼, 데이터 획득부(110)는 아날로그 데이터는 변질되거나 가공이 용이하지 않으므로, 데이터 획득부(110)는 대부분의 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변경하여 활용한다.In addition, as shown in FIG. 4, since the data acquisition unit 110 does not easily change or process analog data, the data acquisition unit 110 converts and utilizes most of the analog data into digital data.

이때, 아날로그 데이터를 디지털 형식의 데이터로 변환하기 위해서 데이터 획득부(110)는 푸리에 변환(Fourier Transform)을 이용하여 아날로그 데이터를 도 3과 같은 디지털 데이터로 변환시킨다.At this time, in order to convert the analog data into digital data, the data acquisition unit 110 converts the analog data into digital data as shown in FIG. 3 by using a Fourier transform.

여기서, 푸리에 변환은 임의의 입력 신호를 다양한 주파수를 갖는 주기함수들의 합으로 분해하여 표현하며, 주로 통신 또는 신호 변조를 하기 위해 사용된다.Here, the Fourier transform is expressed by decomposing an arbitrary input signal into a sum of periodic functions having various frequencies, and is mainly used for communication or signal modulation.

또한, 데이터 획득부(110)는 개개인의 Pitch, Amplitude 및 주파수별로 획득하여 인원별로 분류한다.Also, the data acquisition unit 110 acquires each pitch, amplitude, and frequency of each individual and classifies them by person.

다음으로, 제어부(120)는 분류된 개개인의 대화 데이터를 이용하여 개인의 의사소통 패턴을 연산하고, 연산된 개인의 의사소통 패턴을 이용하여 일대일 상호작용 강도를 연산한다(S220).Next, the controller 120 calculates an individual's communication pattern using the classified individual's conversation data, and calculates a one-to-one interaction intensity using the calculated individual's communication pattern (S220).

먼저, 제어부(120)는 아래의 수학식 1을 이용하여 그룹내의 임의의 제1 구성원이 다른 임의의 제2 구성원에게 발언하는 의사 소통 비율(Turn-takingij)을 연산한다.First, the controller 120 calculates a communication ratio (Turn-taking ij ) that any first member in the group speaks to any other second member by using Equation 1 below.

Figure pat00007
Figure pat00007

여기서 i는 임의의 제1 구성원이고, j는 임의의 제2 구성원이고, Turn ij 는 제1 구성원이 제2 구성원에게 발언한 횟수이고, Turn-takingi는 제1 구성원이 발언한 총 횟수이다.Where i is any first member, j is any second member, Turn ij is the number of times the first member has spoken to the second member, and Turn-taking i is the total number of times that the first member has spoken.

예를 들어, Turnij이 1회이고, Turn-takingi이 3회이면, Turn-takingij는 수학식 1에 의해 0.3으로 연산된다.For example, if Turn ij is 1 time and Turn-taking i is 3 times, Turn-taking ij is calculated as 0.3 by Equation (1).

다음으로, 제어부(120)는 아래의 수학식 2를 이용하여 제2 구성원의 반응강도(Response strengthij)를 연산한다.Next, the controller 120 calculates the response strength ij of the second member using Equation 2 below.

Figure pat00008
Figure pat00008

여기서, Response ij 는 제1 구성원이 제2 구성원에게 반응한 횟수이고, Duration j 는 제2 구성원의 총 발언 시간이다.Here, Response ij is the number of times the first member responds to the second member, and Duration j is the total talk time of the second member.

예를 들어, Response ij 가 1회이고, Duration j 가 2분이면, Response strengthij는 수학식 2에 의해 0.5로 연산된다.For example, if Response ij is 1 time and Duration j is 2 minutes, Response strength ij is calculated by Equation 2 as 0.5.

다음으로, 제어부(120)는 상호간의 대화 강도(Dyadic turn-takingij)를 수학식 3을 이용하여 연산한다.Next, the controller 120 calculates the dialogue intensity (Dyadic turn-taking ij ) of each other using Equation (3).

Figure pat00009
Figure pat00009

여기서, Turn-takingij는 제1 구성원의 총 발언 횟수 중에서 제2 구성원의 발언 이후에 제1 구성원이 발언한 횟수이고, Turn-takingji는 제2 구성원의 총 발언 횟수 중에서 제1 구성원의 발언 이후에 제2 구성원이 발언한 횟수이다.Here, Turn-taking ij is the number of times the first member has spoken after the second member has spoken out of the total number of times the first member has spoken, and Turn-taking ji is the number of times the first member has spoken out of the total number of speeches of the second member. This is the number of times the second member has spoken.

예를 들어, Turn-takingij이 0.5회이고, Turn-takingji이 0.7회이면, Dyadic turn-takingij은 수학식 3에 의해 0.35로 연산된다.For example, if Turn-taking ij is 0.5 times and Turn-taking ji is 0.7 times, Dyadic turn-taking ij is calculated as 0.35 by Equation (3).

다음으로, 제어부(120)는 상호간의 반응 강도(Dyadic Responseij)를 수학식 4를 이용하여 연산한다.Next, the controller 120 calculates the mutual response strength (Dyadic Response ij ) using Equation (4).

Figure pat00010
Figure pat00010

여기서, Response strengthij는 제2 구성원의 총 발언 시간 중에서 제2 구성원이 발언할 때 제1 구성원의 응답 횟수이고, Response strengthji는 제1 구성원의 총 발언 시간 중에서 제1 구성원이 발언할 때 제2 구성원의 응답 횟수이다.Here, Response strength ij is the number of responses of the first member when the second member speaks out of the total speaking time of the second member, and Response strength ji is the second when the first member speaks out of the total speaking time of the first member The number of responses from members.

예를 들어, Response strengthij가 0.8이고, Response strengthji가 1.2이면, Dyadic Responseij는 수학식 4에 의해 0.96으로 연산된다.For example, if Response strength ij is 0.8 and Response strength ji is 1.2, Dyadic Response ij is calculated as 0.96 by Equation (4).

다음으로, 제어부(120)는 연산된 일대일 상호작용 강도를 이용하여 그룹내의 의사소통 패턴을 연산한다(S230).Next, the controller 120 calculates a communication pattern in the group using the calculated one-to-one interaction intensity (S230).

여기서 그룹내의 의사소통 패턴은 그룹 멤버 발언의 기회 균등성(Equality of turn-taking)과 그룹 멤버 발언의 길이 균등성(Equality of duration)을 포함한다. Here, the communication pattern within the group includes the equality of the group member's remarks and the equality of the group member's remarks.

먼저 제어부(120)는 그룹 멤버 발언의 기회 균등성을 아래의 수학식 5를 이용하여 연산한다.First, the control unit 120 calculates the equality of opportunity of the group member remark using Equation 5 below.

Figure pat00011
Figure pat00011

여기서, Average turn-taking은 그룹 멤버들의 발언횟수의 평균이고, Equality of turn-taking은 그룹 맴버들의 발언 횟수에 대한 분산값이다.Here, Average turn-taking is the average of the number of speeches of group members, and Equality of turn-taking is the variance value of the number of speeches of group members.

예를 들어, Total number of group members가 3명이고,

Figure pat00012
이 2.6이라고 하면, Equality of turn-taking은 수학식 5에 의해 0.86으로 연산된다.For example, there are 3 Total number of group members,
Figure pat00012
Speaking of 2.6, Equality of turn-taking is calculated as 0.86 by Equation 5.

그리고, 제어부(120)는 그룹 멤버 발언의 길이 균등성을 아래의 수학식 6을 이용하여 연산한다.Then, the controller 120 calculates the length uniformity of the group member remarks using Equation 6 below.

Figure pat00013
Figure pat00013

여기서, Average Duration은 그룹 멤버들의 발언 길이의 평균이고, Equality of duration은 그룹 맴버들의 발언 길이에 대한 분산값이다. Here, Average Duration is the average of the group members' speech length, and Equality of duration is the variance value of the group members' speech length.

예를 들어, Total number of group members가 3명이고,

Figure pat00014
이 3.7이라고 하면, Equality of duration은 수학식 6에 의해 1.2로 연산된다.For example, there are 3 Total number of group members,
Figure pat00014
Speaking of 3.7, Equality of duration is calculated as 1.2 by Equation (6).

그러면, 정보 제공부(130)는 제어부가 연산한 일대일 상호작용 강도와 연산된 의사소통 패턴을 시각화하여 그룹내의 개개인에게 제공한다(S240).Then, the information providing unit 130 visualizes the one-to-one interaction strength calculated by the control unit and the calculated communication pattern, and provides it to the individual in the group (S240).

도 5a는 본 발명의 실시예에 따른 그룹의 의사소통 방향을 나타낸 도면이고, 도 5b는 본 발명의 실시예에 따른 상호간의 의사소통 강도를 나타낸 도면이고, 도 5c는 본 발명의 실시예에 따른 그룹의 의사소통 반응 방향을 나타낸 도면이고, 도 5d는 본 발명의 실시예에 따른 상호간의 반응 강도를 나타낸 도면이다.5A is a view showing a communication direction of a group according to an embodiment of the present invention, FIG. 5B is a view showing a communication strength of each other according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5C is a view according to an embodiment of the present invention It is a view showing the communication reaction direction of the group, Figure 5d is a view showing the reaction strength of each other according to an embodiment of the present invention.

도 5a 및 도 5b에서 나타낸 것처럼, 정보 제공부(130)는 그룹의 의사소통 방향 및 의사소통 반응 방향을 화살표를 이용하여 제공한다.5A and 5B, the information providing unit 130 provides a communication direction and a communication reaction direction of the group using arrows.

이때, 정보 제공부(130)는 의사소통 방향을 실선 화살표로 나타내고, 의사소통 반응 방향은 점선 화살표를 이용하여 제공한다.At this time, the information providing unit 130 indicates the communication direction as a solid arrow, and provides a communication reaction direction using a dotted arrow.

도 5c 및 도 5d에서 나타낸 것처럼, 정보 제공부(130)는 상호간의 의사소통 강도를 실선으로 제공하고, 상호간의 반응 강도를 점선으로 제공한다.As shown in FIGS. 5C and 5D, the information providing unit 130 provides mutual communication strength with a solid line and mutual response strength with a dotted line.

여기서, 정보 제공부(130)는 도 5a 내지 도 5d와 같이 실선 또는 점선의 굵기를 이용하여 의사소통 강도의 세기 및 상호간의 반응 강도의 세기를 제공한다.Here, the information providing unit 130 provides the strength of communication strength and the strength of mutual reaction strength by using the thickness of the solid line or the dotted line as shown in FIGS. 5A to 5D.

도 6a는 본 발명의 실시예에 따른 그룹 발언 기회의 균등성을 나타낸 도면이고, 도 6b는 본 발명의 실시예에 따른 그룹 발언 길이의 균등성을 나타낸 도면이다.6A is a diagram showing the uniformity of a group speaking opportunity according to an embodiment of the present invention, and FIG. 6B is a diagram showing the uniformity of a group speaking length according to an embodiment of the present invention.

도 6a에서 나타낸 것처럼, 정보 제공부(130)는 그룹내의 발언 기회의 균등성을 제공하며, 도 6b에서 나타낸 것처럼, 정보 제공부(130)는 그룹내의 발언 길이의 균등성을 제공한다.As shown in FIG. 6A, the information providing unit 130 provides the uniformity of the speaking opportunity in the group, and as shown in FIG. 6B, the information providing unit 130 provides the uniformity of the speaking length in the group.

도 7는 본 발명의 실시예에 따른 의사소통 바코드를 나타낸 도면이다.7 is a view showing a communication barcode according to an embodiment of the present invention.

또한, 도 7에서 나타낸 것처럼, 정보 제공부(130)는 그룹내의 의사소통의 발언 과정을 하나의 바코드 형태로 나타낸다.In addition, as shown in FIG. 7, the information providing unit 130 shows a communication process in the group in the form of a barcode.

또한, 정보 제공부(130)는 의사소통 바코드에 표시된 붉은색으로 표시된 것처럼, 다른 사람이 호응한 경우에 바코드의 반을 할당하여 표시한다.Also, the information providing unit 130 allocates and displays half of the barcode when the other person responds, as indicated by the red color displayed on the communication barcode.

이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, AI 스피커를 이용하여 구성원들의 대화 패턴을 객관적으로 분석할 수 있으며, 개인의 특성의 장·단점에 대한 코칭을 통하여 구성원들의 사회적 역량을 증대시킬 수 있다.As described above, according to an embodiment of the present invention, it is possible to objectively analyze the conversation patterns of members using the AI speaker, and to increase the social competence of members through coaching for the strengths and weaknesses of individual characteristics.

본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명 되었으나 이는 예시적인 것이 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.The present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, but these are merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

100: 대화 분석 시스템, 110: 데이터 획득부,
120: 제어부, 130: 정보 제공부
100: dialogue analysis system, 110: data acquisition unit,
120: control unit, 130: information providing unit

Claims (14)

AI 스피커를 이용한 대화 분석 시스템의 대화 분석 방법에 있어서,
AI 스피커를 이용하여 그룹 내의 각각의 구성원들의 대화 데이터를 획득하고, 상기 획득된 데이터를 상기 구성원들 개개인의 대화 데이터로 분류하는 단계,
상기 분류된 개개인의 대화 데이터를 이용하여 개인의 의사소통 패턴을 연산하고, 상기 연산된 개인의 의사소통 패턴을 이용하여 일대일 상호작용 강도를 연산하는 단계,
상기 연산된 일대일 상호작용 강도를 이용하여 그룹내의 의사소통 패턴을 연산하는 단계, 그리고
상기 연산된 일대일 상호작용 강도와 상기 연산된 의사소통 패턴을 시각화하여 제공하는 단계를 포함하는 대화 분석 방법.
In the dialogue analysis method of the dialogue analysis system using the AI speaker,
Acquiring conversation data of each member in the group using the AI speaker, and classifying the obtained data into conversation data of each member,
Calculating an individual communication pattern using the classified individual conversation data, and calculating a one-to-one interaction intensity using the calculated individual communication pattern,
Calculating a communication pattern in the group using the calculated one-to-one interaction intensity, and
And visualizing and providing the calculated one-to-one interaction intensity and the calculated communication pattern.
제1항에 있어서,
상기 대화 데이터로 분류하는 단계는,
상기 대화 데이터를 각각의 구성원들의 Pitch, Amplitude 및 주파수별로 측정하고, 측정된 결과를 이용하여 상기 구성원들 개개인의 대화 데이터로 분류하는 대화 분석방법.
According to claim 1,
The step of classifying the conversation data,
A dialogue analysis method that measures the dialogue data for each member's pitch, amplitude, and frequency, and classifies the dialogue data into the dialogue data of each member using the measured result.
제1항에 있어서,
상기 일대일 상호작용 강도를 연산하는 단계는,
상기 개인의 발언 횟수(Turn-taking), 발언 횟수 비율(Participation of Turn-taking), 발언의 길이(During), 발언 길이 비율(Participation of duration), 반응횟수(Response) 및 반응 비율(Participation of response) 중에서 적어도 하나를 연산하는 대화 분석방법.
According to claim 1,
Computing the one-to-one interaction strength,
The individual's Turn-taking, Participation of Turn-taking, During, Participation of duration, Response, and Participation of response ) At least one of them.
제3항에 있어서,
상기 일대일 상호작용 강도를 연산하는 단계는,
아래의 수학식과 같이 상기 그룹내의 임의의 제1 구성원이 다른 임의의 제2 구성원에게 발언하는 의사 소통 비율(Turn-takingij) 및 제2 구성원의 반응강도(Response strengthij)를 연산하는 대화 분석 방법:
Figure pat00015

Figure pat00016

여기서, i는 상기 제1 구성원이고, j는 상기 제2 구성원이고, Turn ij 는 제1 구성원이 제2 구성원에게 발언한 횟수이고, Turn-takingi는 제1 구성원이 발언한 총 횟수이고, Response ij 는 제1 구성원이 제2 구성원에게 반응한 횟수이고, Duration j 는 제2 구성원이 총 발언 시간을 나타낸다.
According to claim 3,
Computing the one-to-one interaction strength,
Conversation analysis method for calculating a random first member to communicate ratio (Turn-taking ij) and reaction intensity (Response strength ij) of the second member to speak to other optional second member in said group, such mathematical expressions below :
Figure pat00015

Figure pat00016

Here, i is the first member, j is the second member, Turn ij is the number of times the first member spoke to the second member, Turn-taking i is the total number of times the first member spoke, Response ij is the number of times the first member responded to the second member, and Duration j represents the total talk time of the second member.
제4항에 있어서,
상기 일대일 상호작용 강도를 연산하는 단계는,
아래의 수학식과 같이 상호간의 대화 강도(Dyadic turn-takingij) 및 상호간의 반응 강도(Dyadic Responseij)를 연산하는 대화 분석 방법:
Figure pat00017

Figure pat00018

여기서, Turn-takingij는 제1 구성원의 총 발언 횟수 중에서 제2 구성원의 발언 이후에 제1 구성원이 발언한 횟수이고, Turn-takingji는 제2 구성원의 총 발언 횟수 중에서 제1 구성원의 발언 이후에 제2 구성원이 발언한 횟수이고, Response strengthij는 제2 구성원이 발언할 때 제1 구성원의 응답 횟수이고, Response strengthji는 제1 구성원이 발언할 때 제2 구성원의 응답 횟수이다.
According to claim 4,
Computing the one-to-one interaction strength,
As shown in the following equation, the dialogue analysis method for calculating the dialogue strength (Dyadic turn-taking ij ) and the interaction strength (Dyadic Response ij ) between each other:
Figure pat00017

Figure pat00018

Here, Turn-taking ij is the number of times the first member has spoken after the second member has spoken out of the total number of times the first member has spoken, and Turn-taking ji is the number of times the first member has spoken out of the total number of speeches of the second member. Is the number of times the second member speaks, Response strength ij is the number of responses of the first member when the second member speaks, and Response strength ji is the number of responses of the second member when the first member speaks.
제1항에 있어서,
상기 그룹내의 의사소통 패턴을 연산하는 단계는,
아래의 수학식과 같이 그룹 멤버 발언의 기회 균등성(Equality of turn-taking) 및 그룹 멤버 발언의 길이 균등성(Equality of duration)을 연산하는 대화 분석 방법:
Figure pat00019

Figure pat00020

여기서, Average turn-taking은 그룹 멤버들의 발언횟수의 평균이고, Average Duration은 그룹 멤버들의 발언 길이의 평균이다.
According to claim 1,
Computing the communication pattern within the group,
Conversation analysis method to calculate the equality of the group member's remarks and the equality of the group member's remarks, as shown in the following equation:
Figure pat00019

Figure pat00020

Here, Average turn-taking is the average of the number of speeches of group members, and Average Duration is the average of the speech lengths of group members.
제1항에 있어서,
상기 의사소통 패턴을 시각화하여 제공하는 단계는,
상기 구성원들의 의사소통 방향 및 의사소통 반응을 화살표를 포함하는 실선 또는 점선으로 표현하고, 상기 구성원들의 의사소통 강도 및 의사소통 반응 강도는 강도는 실선 또는 점선의 굵기로 표시하는 대화분석 방법.
According to claim 1,
Visualizing and providing the communication pattern,
A communication analysis method in which the communication direction and communication response of the members are represented by a solid line or a dotted line including an arrow, and the intensity and communication intensity of the members are indicated by the thickness of a solid line or a dotted line.
AI 스피커를 이용한 대화 분석 시스템에 있어서,
AI 스피커를 이용하여 그룹 내의 각각의 구성원들의 대화 데이터를 획득하는 데이터 획득부,
상기 획득된 데이터를 상기 구성원들 개개인의 대화 데이터로 분류하고, 상기 분류된 개개인의 대화 데이터를 이용하여 개인의 의사소통 패턴을 연산하고, 상기 연산된 개인의 의사소통 패턴을 이용하여 일대일 상호작용 강도를 연산하고, 상기 연산된 일대일 상호작용 강도를 이용하여 그룹내의 의사소통 패턴을 연산하는 제어부,
상기 연산된 일대일 상호작용 강도와 상기 연산된 의사소통 패턴을 상기 구성원에게 제공하는 정보 제공부를 포함하는 대화 분석 시스템.
In the dialogue analysis system using AI speakers,
Data acquisition unit for acquiring the conversation data of each member in the group using the AI speaker,
The obtained data is classified into the conversation data of each member, the individual communication pattern is calculated using the classified individual conversation data, and the one-to-one interaction intensity is calculated using the calculated communication pattern of the individual. A control unit for calculating, and calculating a communication pattern in the group using the calculated one-to-one interaction strength,
And an information providing unit that provides the calculated one-to-one interaction strength and the calculated communication pattern to the member.
제8항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 대화 데이터를 개인의 Pitch, Amplitude 및 주파수별로 분류하는 대화 분석 시스템.
The method of claim 8,
The control unit,
A dialogue analysis system that classifies the dialogue data by individual pitch, amplitude, and frequency.
제8항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 개인의 발언 횟수(Turn-taking), 발언 횟수 비율(Participation of Turn-taking), 발언의 길이(During), 발언 길이 비율(Participation of duration), 반응횟수(Response) 및 반응 비율(Participation of response)을 연산하는 대화 분석 시스템.
The method of claim 8,
The control unit,
The individual's Turn-taking, Participation of Turn-taking, During, Participation of duration, Response, and Participation of response ), a conversation analysis system.
제10항에 있어서,
상기 제어부는,
아래의 수학식과 같이 상기 그룹내의 임의의 제1 구성원이 다른 임의의 제2 구성원에게 말하는 의사 소통 비율(Turn-taking) 및 제2 구성원의 반응강도(Response strength)를 연산하는 대화 분석 시스템:
Figure pat00021

Figure pat00022

여기서, i는 상기 제1 구성원이고, j는 상기 제2 구성원이고, Turn ij 는 제1 구성원이 제2 구성원에게 말을 한 횟수이고, Turn-takingi는 제1 구성원이 말한 횟수이고, Response ij 는 제1 구성원이 제2 구성원에게 음성으로 반응한 횟수이고, Duration j 는 제2 구성원이 말을 하는 시간을 나타낸다.
The method of claim 10,
The control unit,
A dialogue analysis system that calculates a turn-taking and response strength of a second member that any first member in the group speaks to any other second member as in the following equation:
Figure pat00021

Figure pat00022

Here, i is the first member, j is the second member, Turn ij is the number of times the first member spoke to the second member, Turn-taking i is the number of times spoken by the first member, Response ij Is the number of times the first member responded negatively to the second member, and Duration j represents the time the second member spoke.
제11항에 있어서,
상기 제어부,
아래의 수학식과 같이 상호간의 대화 강도(Dyadic turn-takingij) 및 상호간의 반응 강도(Dyadic Responseij)를 연산하는 대화 분석 시스템:
Figure pat00023

Figure pat00024

여기서, Turn-takingij는 제1 구성원의 발언 횟수 중에서 다른 임의의 제2 구성원의 발언 이후에 발언한 횟수이고, Turn-takingji는 제2 구성원의 발언 횟수 중에서 다른 임의의 제1 구성원의 발언 이후에 발언한 횟수이고, Response strengthij는 제2 구성원이 발언할 때 다른 제1 구성원의 응답 횟수이고, Response strengthji는 제1 구성원이 발언할 때 다른 제2 구성원의 응답 횟수이다.
The method of claim 11,
The control unit,
A dialogue analysis system that calculates the dialogue strength (Dyadic turn-taking ij ) and the mutual response strength (Dyadic Response ij ) as shown in the following equation:
Figure pat00023

Figure pat00024

Here, Turn-taking ij is the number of times after the second member's remark among the number of times the first member speaks, and Turn-taking ji is after the number of the first member's remark among the second member's remarks Is the number of times to speak, Response strength ij is the number of responses of the other first member when the second member speaks, and Response strength ji is the number of responses of the other second member when the first member speaks.
제8항에 있어서,
상기 제어부는,
아래의 수학식과 같이 그룹 멤버 발언의 기회 균등성(Equality of turn-taking) 및 그룹 멤버 발언의 길이 균등성(Equality of duration)을 연산하는 대화 분석 시스템:
Figure pat00025

Figure pat00026

여기서, Average turn-taking은 그룹 멤버들의 발언횟수의 평균이고, Average Duration은 그룹 멤버들의 발언 길이의 평균이다.
The method of claim 8,
The control unit,
A dialogue analysis system that calculates the Equality of turn-taking and the Equality of duration of group member remarks as shown in the following equation:
Figure pat00025

Figure pat00026

Here, Average turn-taking is the average of the number of speeches of group members, and Average Duration is the average of the speech lengths of group members.
제8항에 있어서,
상기 정보 제공부는,
상기 구성원들의 의사소통 방향 및 의사소통 반응을 화살표를 포함하는 실선 또는 점선으로 표현하고, 상기 구성원들의 의사소통 강도 및 의사소통 반응 강도는 강도는 실선 또는 점선의 굵기로 표시하는 대화 분석 시스템.
The method of claim 8,
The information providing unit,
A dialogue analysis system in which the communication direction and communication response of the members are represented by a solid line or a dotted line including an arrow, and the intensity of the communication intensity and the communication response intensity of the members is indicated by the thickness of a solid line or a dotted line.
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