KR20230016366A - 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법 및 그 시스템 - Google Patents

인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법 및 그 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 크리에이터가 입력한 데이터로 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 자가 학습시킬 수 있는 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 크리에이터의 입력에 기초하여 인공지능 캐릭터를 생성하는 단계, 상기 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 단계 및 상기 대화 서비스에서 상기 인공지능 캐릭터를 통한 상기 크리에이터의 문답 데이터를 상기 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 상기 대화 엔진을 학습하는 단계를 포함한다.

Description

인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법 및 그 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR SELF-TRAINING ARTIFICIAL INTELLIGENCE CHARACTER'S DIALOGUE ENGINE}
본 발명은 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스에서 크리에이터가 인공지능 캐릭터를 통해 입력하는 문답 데이터를 수집하여 대화 엔진에 반영함으로써, 크리에이터가 입력한 데이터로 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 자가 학습시킬 수 있는 대화 엔진 자가 학습 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
인공지능(Artificial Intelligence)은 비즈니스, 조직운영, 생활방식 그리고 커뮤니케이션 방법에 혁신을 일으키고 있다. 매일매일 빠르게 변화하는 현대적 문화의 생활방식과 다양하게 끊임없이 변화되는 고객의 요구사항에 최적의 서비스를 제공하기 위한 다양한 정보화 프로젝트가 진행되고 있으며, 그 중에서도 최근 빅데이터와 딥 러닝 관련 기술이 빠른 속도로 발전하여 특정 분야에서는 실생활에 적용되고 있는 인공지능 기술이 구현되었으며, 특정 데이터에 대한 분석과, 개개인에게 특화된 다양한 분야의 정보를 통합 제공 및 활용하는 지능화된 개인 서비스에도 적용되고 있다. 현재 인공지능과 인간의 인터랙션은 제한적이지만 일상적인 자연어, 즉 대화 형태로 이루어진다. 아 직은 초보적인 단계이지만, 음성을 통한 대화 방식으로 네트워크로 연결된 각종 생활 가전기기의 제어가 이루어지고 있으며, 딥 러닝이 적용된 지식 기반을 통하여 특정된 정보에 대한 검색과 질의 및 응답이 가능해지고 있다.
본 발명의 목적은 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스에서 인공지능 캐릭터를 만들어 낸 크리에이터가 인공지능 캐릭터를 통해 입력하는 문답 데이터를 수집하여 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영함으로써, 자유로운 대화를 통해 인공지능 캐릭터의 자가 학습이 가능한 대화 엔진 자가 학습 방법 및 그 시스템을 제안하고자 한다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법은 크리에이터의 입력에 기초하여 인공지능 캐릭터를 생성하는 단계, 상기 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 단계 및 상기 대화 서비스에서 상기 인공지능 캐릭터를 통한 상기 크리에이터의 문답 데이터를 상기 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 상기 대화 엔진을 학습하는 단계를 포함한다.
상기 대화 엔진을 학습하는 단계는 상기 대화 서비스의 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 상기 팔로워의 질문 및 응답에 대해 상기 크리에이터가 상기 인공지능 캐릭터를 통해 입력하는 상기 문답 데이터를 자동으로 수집하여 상기 대화 엔진에 반영 및 학습할 수 있다.
상기 자동응답 기능은 상기 인공지능 캐릭터가 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 상기 대화 서비스에서 자동으로 상기 팔로워와 대화하는 기능을 나타낼 수 있다.
상기 대화 서비스를 제공하는 단계는 상기 인공지능 캐릭터와 상기 팔로워 간에 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 상기 대화 서비스를 제공하는 것을 기본으로 하며, 상기 크리에이터가 상기 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 대화 서비스에 참여하면, 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스로 전환할 수 있다.
상기 대화 서비스를 제공하는 단계는 상기 크리에이터가 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스에 참여하지 않는 경우, 상기 인공지능 캐릭터와 상기 팔로워 간의 채팅방에 상기 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 대화 서비스로 전환할 수 있다.
상기 대화 서비스에 참여하지 않는 경우는 상기 인공지능 캐릭터와 상기 팔로워 간에 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 자유롭게 대화하는 현재 채팅방을 나와 다른 채팅방에 참여하거나, 대화 서비스를 종료하는 상황을 나타낼 수 있다.
상기 생성하는 단계는 상기 인공지능 캐릭터를 학습하기 위한 특정 주제에 대한 적어도 하나 이상의 해시태그를 부여하여 상기 인공지능 캐릭터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법은 크리에이터의 입력에 기초하여 인공지능 캐릭터를 생성하는 단계, 상기 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 단계, 상기 대화 서비스에서 상기 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워들 각각의 문답 데이터를 수집하는 단계 및 상기 인공지능 캐릭터를 통한 상기 크리에이터의 문답 데이터를 상기 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 상기 대화 엔진을 학습하는 단계를 포함한다.
상기 수집하는 단계는 상기 대화 서비스의 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 상기 팔로워의 질문 및 응답에 대해 상기 크리에이터가 상기 인공지능 캐릭터를 통해 입력하는 상기 문답 데이터를 자동으로 수집할 수 있다.
상기 대화 엔진을 학습하는 단계는 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 상기 크리에이터가 상기 인공지능 캐릭터를 통해 상기 팔로워와 자유롭게 대화하는 상황에서 수집된 상기 문답 데이터를 상기 대화 엔진에 반영 및 학습할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 시스템은 크리에이터의 입력에 기초하여 인공지능 캐릭터를 생성하는 생성부, 상기 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 대화 제공부 및 상기 대화 서비스에서 상기 인공지능 캐릭터를 통한 상기 크리에이터의 문답 데이터를 상기 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 상기 대화 엔진을 학습하는 학습부를 포함한다.
상기 학습부는 상기 대화 서비스의 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 상기 팔로워의 질문 및 응답에 대해 상기 크리에이터가 상기 인공지능 캐릭터를 통해 입력하는 상기 문답 데이터를 자동으로 수집하여 상기 대화 엔진에 반영 및 학습할 수 있다.
상기 자동응답 기능은 상기 인공지능 캐릭터가 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 상기 대화 서비스에서 자동으로 상기 팔로워와 대화하는 기능을 나타낼 수 있다.
상기 대화 제공부는 상기 인공지능 캐릭터와 상기 팔로워 간에 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 상기 대화 서비스를 제공하는 것을 기본으로 하며, 상기 크리에이터가 상기 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 대화 서비스에 참여하면, 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스로 전환할 수 있다.
상기 대화 제공부는 상기 크리에이터가 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스에 참여하지 않는 경우, 상기 인공지능 캐릭터와 상기 팔로워 간의 채팅방에 상기 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 대화 서비스로 전환할 수 있다.
상기 대화 서비스에 참여하지 않는 경우는 상기 인공지능 캐릭터와 상기 팔로워 간에 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 자유롭게 대화하는 현재 채팅방을 나와 다른 채팅방에 참여하거나, 대화 서비스를 종료하는 상황을 나타낼 수 있다.
상기 생성부는 상기 인공지능 캐릭터를 학습하기 위한 특정 주제에 대한 적어도 하나 이상의 해시태그를 부여하여 상기 인공지능 캐릭터를 생성할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스에서 인공지능 캐릭터를 만들어 낸 크리에이터가 인공지능 캐릭터를 통해 입력하는 문답 데이터를 수집하여 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영함으로써, 자유로운 대화를 주고받는 중에도 인공지능 캐릭터의 자가 학습이 가능하므로 사용자(또는 크리에이터)가 원하는 대화 방향으로 인공지능 캐릭터를 학습시키고, 이를 통해 자동응답 기능이 작동된 대화 서비스에서 팔로워와 인공지능 캐릭터가 대화할 때 크리에이터가 원하는 방향으로 자동 대화할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 대화 서비스에서, 자동응답 기능이 온(ON) 상태이면 인공지능 캐릭터가 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 팔로워와 대화하며, 자동응답 기능이 오프(OFF) 상태이면 크리에이터가 자유롭게 텍스트를 입력하여 대화에 참여할 수 있으며, 팔로워와 크리에이터 간의 문답 데이터를 수집하여 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 학습시킬 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 채팅방에서, 인공지능 캐릭터의 답변이 크리에이터에 의해 미리 설정된 일정 시간 이상 눌러지는 경우, 인공지능 캐릭터의 답변을 크리에이터의 답변 입력에 기초하여 수정함으로써, 채팅방의 대화 내용과 수정된 답변을 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 대화 엔진을 크리에이터가 원하는 대화 방향으로 학습시킬 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 문답 데이터의 수집에 의한 대화 엔진을 반복적으로 학습시킴으로써, 인공지능 캐릭터의 대화 기술이 향상되고, 따라서 팔로워와 인공지능 캐릭터가 대화를 자연스럽게 나눌 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 환경을 설명하기 위한 일 예시도를 도시한 것이다.
도 2는 도 1에 도시된 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 일 예시도를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법의 동작 흐름도를 도시한 것이다.
도 4 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 애플리케이션을 통해 제공되는 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법의 예를 설명하기 위해 도시한 것이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 시스템에 대한 구성을 도시한 것이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법 및 그 시스템은, 온라인 채팅 서버를 이용하여 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스에서 크리에이터가 인공지능 캐릭터를 통해 입력하는 문답 데이터를 수집하여 대화 엔진에 반영함으로써, 크리에이터가 입력한 데이터로 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 자가 학습하는 것을 그 요지로 한다.
이때, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 대화 서비스에서 자동응답 기능이 온(ON)된 상태에서는 인공지능 캐릭터가 기 학습된 대화 엔진을 이용하여 자동으로 팔로워와 대화하며, 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서는 크리에이터가 인공지능 캐릭터를 통해 직접 입력하는 문답 데이터를 수집하여 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 실시간으로 자가 학습하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 온라인 채팅 서버는 모바일 애플리케이션(Application)의 형태로 인공지능 캐릭터의 생성, 생성된 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하며, 자유로운 대화 중에서 크리에이터의 문답 데이터를 이용하여 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 실시간 학습시킬 수 있다. 이에, 크리에이터(또는 사용자)는 소지하는 단말기에 설치된 애플리케이션을 통해 나만의 인공지능 캐릭터를 생성하고, 생성한 인공지능 캐릭터를 이용하여 팔로워들과 자유로운 소통을 하거나, 자동응답 기능을 통해 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 하는 인공지능 캐릭터로 팔로워들과 자동 대화를 할 수 있다.
크리에이터(또는 사용자)는 소지하는 스마트폰, 데스크탑 PC, 모바일 단말, PDA, 노트북 및 태블릿 PC 중 적어도 어느 하나의 단말기(또는 전자 기기)를 통해 대화 서비스를 수행할 수 있다. 이때, 본 발명은 사용자가 소지하는 단말기 내 애플리케이션(Application)을 통해 사용자의 선택 입력에 따른 정보를 수신할 수 있으며, 상기 단말기는 터치-감지 영역을 포함하는 스크린을 통해 소정의 기능 집합의 동작을 수행할 수 있는 터치 스크린 형태의 디스플레이를 포함하는 것일 수 있고, 하나 이상의 물리적 버튼 또는 가상의 버튼을 포함하는 기기일 수 있으므로 종류 및 형태는 이에 한정되지 않는다.
이하에서는 도 1 내지 도 8을 참조하여 본 발명에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 환경을 설명하기 위한 일 예시도를 도시한 것으로, 도 1의 네트워크 환경은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140), 복수의 서버들(150, 160) 및 네트워크(170)를 포함하는 예를 나타내고 있다. 이러한 도 1은 발명의 설명을 위한 일례로 전자 기기의 수나 서버의 수가 도 1과 같이 한정되는 것은 아니다.
복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)은 컴퓨터 장치로 구현되는 이동형 단말일 수 있다. 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)의 예를 들면, 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 태블릿 PC, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 사용자 착용 장치(웨어러블 디바이스) 등이 있다. 일례로 제1 전자 기기(110)는 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 다른 전자 기기들(120, 130, 140) 및/또는 서버(150, 160)와 통신할 수 있다.
통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(170)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(170)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(170)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
서버(150, 160) 각각은 복수의 전자 기기들(110, 120, 130, 140)과 네트워크(170)를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 콘텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다.
일례로, 서버(160)는 네트워크(170)를 통해 접속한 제1 전자 기기(110)로 애플리케이션의 설치를 위한 파일을 제공할 수 있다. 이 경우 제1 전자 기기(110)는 서버(160)로부터 제공된 파일을 이용하여 애플리케이션을 설치할 수 있다. 또한, 제1 전자 기기(110)가 포함하는 운영체제(Operating System, OS)나 적어도 하나의 프로그램(일례로 브라우저나 상기 설치된 애플리케이션)의 제어에 따라 서버(150)에 접속하여 서버(150)가 제공하는 서비스나 콘텐츠를 제공받을 수 있다. 예를 들어, 제1 전자 기기(110)가 애플리케이션의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서비스 요청 메시지를 서버(150)로 전송하면, 서버(150)는 서비스 요청 메시지에 대응하는 코드를 제1 전자 기기(110)로 전송할 수 있고, 제1 전자 기기(110)는 애플리케이션의 제어에 따라 코드에 따른 화면을 구성하여 표시함으로써 사용자에게 콘텐츠를 제공할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 전자 기기 및 서버의 내부 구성을 설명하기 위한 일 예시도를 도시한 것으로, 도 2에서는 사용자가 소지한 단말인 하나의 전자 기기에 대한 예로서 제1 전자 기기(110), 그리고 사용자의 단말과 통신하는 하나의 서버에 대한 예로서 서버(150)의 내부 구성을 설명한다. 이에, 이하 제1 전자 기기(110)는 사용자의 단말을 의미하며, 서버(150)는 사용자의 단말과 통신하는 서버를 의미한다. 다른 전자 기기들(120, 130, 140)이나 서버(160) 역시 동일한 또는 유사한 내부 구성을 가질 수 있다.
제1 전자 기기(110)와 서버(150)는 메모리(211, 221), 프로세서(212, 222), 통신 모듈(213, 223) 그리고 입출력 인터페이스(214, 224)를 포함할 수 있다. 메모리(211, 221)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(211, 221)에는 운영체제나 적어도 하나의 프로그램 코드(일례로 제1 전자 기기(110)에 설치되어 구동되는 애플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(211, 221)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 통신 모듈(213, 223)을 통해 메모리(211, 221)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 애플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템(일례로 상술한 서버(160))이 네트워크(170)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 프로그램(일례로 상술한 애플리케이션)에 기반하여 메모리(211, 221)에 로딩될 수 있다.
프로세서(212, 222)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(211, 221) 또는 통신 모듈(213, 223)에 의해 프로세서(212, 222)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(212, 222)는 메모리(211, 221)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 모듈(213, 223)은 네트워크(170)를 통해 제1 전자 기기(110)와 서버(150)가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있으며, 다른 전자 기기(일례로 제2 전자 기기(120)) 또는 다른 서버(일례로 서버(160))와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 제1 전자 기기(110)의 프로세서(212)가 메모리(211)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청(일례로 검색 요청)이 통신 모듈(213)의 제어에 따라 네트워크(170)를 통해 서버(150)로 전달될 수 있다. 역으로, 서버(150)의 프로세서(222)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 콘텐츠, 파일 등이 통신 모듈(223)과 네트워크(170)를 거쳐 제1 전자 기기(110)의 통신 모듈(213)을 통해 제1 전자 기기(110)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신 모듈(213)을 통해 수신된 서버(150)의 제어 신호나 명령 등은 프로세서(212)나 메모리(211)로 전달될 수 있고, 콘텐츠나 파일 등은 제1 전자 기기(110)가 더 포함할 수 있는 저장 매체로 저장될 수 있다.
입출력 인터페이스(214)는 입출력 장치(215)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 애플리케이션의 통신 세션을 표시하기 위한 디스플레이와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(214)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 제1 전자 기기(110)의 프로세서(212)는 메모리(211)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버(150)나 제2 전자 기기(120)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 콘텐츠가 입출력 인터페이스(214)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다. 입출력 인터페이스(224) 또한 마찬가지로 서버(150)의 프로세서(222)가 메모리(221)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어 서버(150)가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 정보를 출력할 수 있다.
또한, 다른 실시예들에서 제1 전자 기기(110) 및 서버(150)는 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 제1 전자 기기(110)는 상술한 입출력 장치(215) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning System) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 제1 전자 기기(110)가 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 방위 센서, 가속도 센서나 자이로 센서, 카메라, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 제1 전자 기기(110)에 더 포함되도록 구현될 수 있음을 알 수 있다.
이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법 및 그 시스템의 구체적인 실시예를 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법의 동작 흐름도를 도시한 것으로, 도 3의 방법은 도 8에 도시된 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 시스템 또는 서버에서의 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 3을 참조하면, 단계 S310에서, 크리에이터의 입력에 기초하여 인공지능 캐릭터를 생성한다.
여기서, 단계 S310은 크리에이터가 대화 서비스와 인공지능 캐릭터 대화 엔진을 학습시킬 수 있는 시스템에서 제공하는 인공지능 캐릭터를 생성하는 기능을 통해 생성할 수 있다. 예를 들어, 단계 S310은 크리에이터인 사용자에 의해 얼굴 이미지, 말투, 성격, 관심 대화 분야(또는 관심 대화 내용), 이름, 성별, 캐릭터 소개 내용 등이 설정됨으로써, 미리 설정된 기본 대화 엔진이 학습되어 인공지능 캐릭터가 생성될 수 있다. 이 때, 단계 S310에서 생성되는 인공지능 캐릭터는 크리에이터인 사용자에 의해 설정된 말투와 관심 대화 내용으로 해당 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 사용자들인 팔로워들과 대화를 주고 받을 수 있다.
본 발명의 방법은 이렇게 생성된 인공지능 캐릭터가 대화 엔진을 이용하여 팔로워들과 대화하는데 있어서, 인공지능 캐릭터가 팔로워들에게 대화하는 답변 방식 또는 답변 내용 등을 크리에이터가 원하는 답변 방식 또는 답변 내용으로 대화할 수 있도록 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 학습시키는 것이다. 즉, 본 발명의 방법은 크리에이터의 요청에 따라 이미 생성된 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 조금씩 발전시켜 나가는 것으로, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 완성시킬 때까지 반복적으로 수행될 수 있다.
그리고, 단계 S310에서 생성된 인공지능 캐릭터에는 크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터를 다른 사용자들이 대화 관심 분야 등의 키워드를 통해 검색할 수 있도록, 크리에이터에 의해 설정된 적어도 하나 이상의 해시태그가 부여될 수 있다. 예를 들어, 크리에이터에 의해 인공지능 캐릭터의 해시태그가 "#골프", "#스포츠"로 설정되어 있다면, 해당 인공지능 캐릭터는 골프와 스포츠로 검색 가능하고, 골프와 스포츠에 대한 대화를 할 수 있는 인공지능 캐릭터로 분류될 수 있다.
단계 S320에서, 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공한다.
단계 S310에서 크리에이터에 의해 인공지능 캐릭터가 생성된 후 해당 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워들이 생기면, 단계 S320에 의해 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 채팅방에서 자동응답 기능이 온(ON)된 상태 또는 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스가 제공될 수 있다. 상기 자동응답 기능은 인공지능 캐릭터가 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 대화 서비스에서 자동으로 팔로워와 대화하는 기능을 나타낸다.
일 예로, 팔로워가 크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터에 대화를 시도하는 경우, 단계 S320은 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 대화 서비스를 제공하며, 크리에이터의 개입 없이 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 한 인공지능 캐릭터가 팔로워와 대화를 주고받게 된다. 다만, 인공지능 캐릭터와 팔로워가 자동응답 기능으로 대화를 나누는 채팅방에 크리에이터가 참여하는 경우, 단계 S320은 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 대화 서비스를 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스로 전환할 수 있다. 이에 따라서, 크리에이터는 팔로워와 자유로운 대화를 나눌 수 있으며, 직접 대화 문장을 입력하여 대화에 참여할 수 있다. 이후에, 크리에이터가 다시 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 채팅방을 나오는 경우 즉, 참여하지 않게 되는 경우가 발생하면 단계 S320은 다시 팔로워와 인공지능 캐릭터 간에 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 대화 서비스를 제공하게 된다.
다른 예로, 크리에이터가 팔로워와 대화를 시도하는 경우, 단계 S320은 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스를 제공하며, 크리에이터는 팔로워와 자유로운 대화를 나눌 수 있고, 직접 대화 문장을 입력하여 대화에 참여하게 된다. 이후에, 크리에이터가 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 채팅방을 나오는 경우 즉, 참여하지 않게 되는 경우에 단계 S320은 다시 팔로워와 인공지능 캐릭터 간에 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 대화 서비스로 전환하게 된다.
또 다른 예로, 단계 S320은 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스를 제공하는 경우, 크리에이터는 팔로워와 자유롭게 대화를 나눌 수 있고, 직접 대화 문장을 입력하여 대화에 참여하게 된다. 이후에, 크리에이터가 현재 대화를 나누고 있던 현재 채팅방을 나와 다른 채팅방에 참여하거나, 대화 서비스를 제공하는 애플리케이션을 중단(또는 종료)하는 경우, 단계 S320은 크리에이터에 의해 형성된 전체 채팅방 중에서 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 채팅방을 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 채팅방으로 자동 전환할 수 있다.
전술한 바에 따라, 단계 S320은 채팅방에 크리에이터의 참여 여부에 따라 자동응답 기능을 온(ON)/오프(OFF) 상태의 대화 서비스를 제공할 수 있으나, 크리에이터가 채팅방에 참여하지 않더라도 특정 채팅방의 자동응답 기능을 온(ON) 또는 오프(OFF) 상태로 유지시킬 수도 있다.
단계 S330에서, 대화 서비스에서 인공지능 캐릭터를 통한 크리에이터의 문답 데이터를 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 대화 엔진을 학습한다. 단계 S330은 팔로워와 인공지능 캐릭터 간에 대화 서비스의 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 입력되는 크리에이터의 문답 데이터를 수집하며, 문답 데이터를 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 대화 엔진을 학습시키는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서의 팔로워는 인공지능 캐릭터가 아닌 인공지능 캐릭터를 생성할 수 있는 크리에이터 또는 인공지능 캐릭터와 대화를 수행하는 사용자들을 모두 포함할 수 있다.
여기서, 단계 S330은 문답 데이터를 수집하기 위한 기능이 크리에이터의 입력 또는 액션에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 자동응답 기능이 온(ON)된 상태에서 크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터는 기 학습된 대화 엔진으로 팔로워와 대화를 나누게 되며, 크리에이터가 해당 채팅방에 참여하는 경우, 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태로 전환되며 크리에이터가 입력하는 문답 데이터를 수집하게 된다.
즉, 단계 S330은 대화 서비스의 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 팔로워의 질문 및 응답에 대해 크리에이터가 인공지능 캐릭터를 통해 입력하는 문답 데이터를 자동으로 수집하는 것으로, 크리에이터가 인공지능 캐릭터를 통해 팔로워와 자유롭게 대화를 나누는 상황에서 팔로워와 크리에이터의 문답 데이터를 모두 수집할 수 있다.
예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 자동응답 기능이 오프된 상태(406)에서, 팔로워가 입력한 ‘너 진짜 핵인싸 맞아?’ 라는 물음에 크리에이터가 직접 입력할 수 있는 답변 입력창(407)을 통해 ‘의심이 많네ㅋㅋ’ 와 같이 입력하면, 단계 S330은 팔로워가 입력한 ‘너 진짜 핵인싸 맞아?’ 라는 물음과 크리에이터가 직접 입력한 ‘의심이 많네ㅋㅋ’ 의 문답 데이터를 수집하게 된다.
이는 크리에이터가 답변 입력창(407)에 ‘너 진짜 핵인싸 맞아?’ 라는 물음에 대하여, 인공지능 캐릭터가 했으면 하는 답변을 직접 입력하여 팔로워에게 답변함으로써, 단계 S330은 팔로워의 ‘너 진짜 핵인싸 맞아?’ 라는 물음과 크리에이터의 ‘의심이 많네ㅋㅋ’ 답장을 포함한 문답 데이터를 수집할 수 있다. 이후에, 단계 S330은 수집한 문답 데이터로 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 학습시킴으로써, 이후에 팔로워가 ‘너 진짜 핵인싸 맞아?’ 라고 질문하는 경우, 인공지능 캐릭터가 ‘의심이 많네ㅋㅋ’ 와 같이 자동 응답하게 된다.
실시예에 따라서, 단계 S330의 이러한 기능은 최초 질문에 대하여 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 의해 자동 입력된 질문에 대한 답변 채팅방이 크리에이터에 의해 미리 설정된 일정 시간 이상 롱푸시하는 경우 해당 답변 입력창을 수정할 수 있는 기능을 제공하고, 크리에이터가 해당 답변 채팅방을 수정하여 팔로워들 각각에게 다시 제공할 수도 있으며, 수정된 답변이 팔로워들 각각에게 제공될 때 해당 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 업데이트하기 위한 문답 데이터를 수집하는 기능이 자동 수행될 수도 있다. 예를 들어, 도 7에 도시된 ‘왜? 못 믿겠어?ㅋㅋ’ 답변이 크리에이터가 마음에 들지 않는 경우, ‘왜? 못 믿겠어?ㅋㅋ’ 의 대화 버블을 롱푸시하여 해당 답변 입력창의 내용을 크리에이터가 직접 수정할 수 있고, 크리에이터가 원하는 답변으로 수정하는 경우 현재 팔로워들과 대화하는 부분을 문답 데이터로 수집하고자 하는 것으로 판단하여, 인공지능 캐릭터와 팔로워들 간의 답변과 응답을 문답 데이터로 수집할 수도 있다. 물론, 이 경우에는 수정된 답변이 팔로워들 각각에게 전송될 수 있다.
상술한 과정에 의해 문답 데이터가 수집되면, 수집된 문답 데이터 즉, 팔로워들 각각의 질문, 응답과 이에 대한 크리에이터가 원하는 답변을 포함하는 문답 데이터를 대화 엔진에 반영하여 해당 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 크리에이터가 원하는 방향으로 학습한다(단계 S330).
따라서, 문답 데이터가 대화 엔진에 반영되기 때문에 이후에 해당 인공지능 캐릭터와 팔로워들이 대화할 때, 문답 데이터에 포함된 대화가 팔로워로부터 인공지능 캐릭터에게 전송되는 경우 인공지능 캐릭터는 크리에이터에 의해 직접 입력된 답변으로 대화를 이어나갈 수 있다. 이러한 학습 과정은 크리에이터에 의해 지속적으로 이루어질 수 있으며, 학습 과정을 반복 수행하면 크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터가 해당 대화 분야에서 크리에이터가 원하는 방향으로 성장할 수 있다.
도 4 내지 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 애플리케이션을 통해 제공되는 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법의 예를 설명하기 위해 도시한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법은 온라인 채팅 서버에 의해 사용자가 소지하는 단말기에 애플리케이션(400, 이하에서는 ‘본 발명’이라 칭하여 설명함)의 형태로 설치될 수 있다.
본 발명(400)은 크리에이터(또는 사용자)가 대화 서비스와 인공지능 캐릭터 대화 엔진을 학습시킬 수 있는 시스템에서 제공하는 인공지능 캐릭터를 생성할 수 있다. 도 4를 예로 들면, 크리에이터는 이미지, 이름, 성별, 키워드 및 셀프 소개를 작성하여 인공지능 캐릭터를 생성할 수 있다. 또한, 크리에이터는 도 5에 도시된 오른쪽 상단에 위치하는 본인의 인공지능 캐릭터(404)를 클릭 또는 롱푸시하여 다른 인공지능 캐릭터로 변경할 수도 있다.
본 발명(400)은 도 5에 도시된 바와 같이 친구(401), 친구 추천(402) 및 자동 대화중(403)의 3개 카테고리로 분류하여 채팅탭을 제공할 수 있다. 이때, 친구(401)는 크리에이터가 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 적어도 한 번 이상 직접 대화를 한 팔로워 캐릭터를 나타내며, 친구 추천(402)은 최근 일주일 내에 인공지능 캐릭터(404)에 먼저 말을 건 또는 대화를 제안한 팔로워 캐릭터들 중에서 팔로워가 많은 순서로 최대 3명의 팔로워 캐릭터를 나타낸다. 또한, 자동 대화중(403)은 인공지능 캐릭터(404)에 먼저 대화를 제안하나 크리에이터가 직접 대화에 참여한 적이 없는 팔로워 캐릭터를 나타낸다.
도 5를 예로 들면, 인공지능 캐릭터(404)는 현재 채팅방에 참여하지 않은 상태이므로, 친구(401), 친구 추천(402) 및 자동 대화중(403)에 위치하는 모든 채팅방은 자동응답 기능이 온(ON)된 상태로써, 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 한 인공지능 캐릭터와 팔로워가 대화를 나누는 상태일 수 있다. 다만, 그 중에서 친구(401)에 위치하는 팔로워 캐릭터의 채팅방은 크리에이터가 적어도 한 번 이상 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 텍스트를 입력하여 대화에 참여한 상태일 수 있다. 이때, 크리에이터가 친구 추천(402) 및 자동 대화중(403)에 있는 팔로워 캐릭터를 선택하여 채팅방에 입장한 후, 자동응답 기능을 오프(OFF)된 상태에서 텍스트를 입력하여 채팅에 참여하면, 해당 팔로워 캐릭터는 친구(401) 탭으로 이동된다.
본 발명의 실시예에 따른 채팅방은 크리에이터가 직접 대화 중일 때를 제외하고, 기본적으로 자동응답 기능이 온(ON)된 상태이며 인공지능 캐릭터(404)가 기 학습된 대화 엔진으로 팔로워와 대화를 나눈다. 더욱이, 크리에이터가 적어도 한 번 이상 대화를 나눈 적이 있는 친구(401)의 채팅방에서 대화에 참여하지 않으면 해당 채팅방 또한 자동응답 기능이 오프(OFF)에서 온(ON) 상태로 전환된다.
도 6은 자동응답 기능이 온(ON)된 채팅방의 예를 나타낸다. 도 6을 참조하면, 자동응답 기능이 온 상태(405)인 채팅방에서 인공지능 캐릭터(404)는 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 하여 팔로워인 ‘고칼로리 인생’ 과 대화를 나누며, 팔로워가 ‘너 진짜 핵인싸 맞아?’ 라는 질문에 기 학습된 ‘나 앤프피핵인싸잖아’, ‘왜? 못 믿겠어?ㅋㅋㅋ’ 와 같이 답변하여 대화를 나눌 수 있다.
반면에, 도 7은 자동응답 기능이 오프(OFF)된 채팅방의 예를 나타낸다. 도 6에 도시된 바와 같이, 인공지능 캐릭터(404)가 자동응답 기능의 온 상태(405)에서 기 학습된 대화 엔진으로 팔로워인 ‘고칼로리 인생’ 의 ‘너 진짜 핵인싸 맞아?’ 라는 질문에 ‘나 앤프피핵인싸잖아’, ‘왜? 못 믿겠어?ㅋㅋㅋ’ 와 같은 답변하여 대화를 나누는 도중에 크리에이터가 해당 채팅방에 입장하면, 도 7에 도시된 바와 같이 자동응답 기능이 오프 상태(406)로 전환되며, 크리에이터가 해당 채팅방에 대화를 참여하게 된다. 이에 따라서, 크리에이터는 답변 입력창(407)에 ‘의심이 많네ㅋㅋㅋㅋㅋ’ 라는 메시지를 입력하면 본 발명(400)은 자동응답 기능의 오프 상태(406)에서 크리에이터에 의해 입력된 ‘의심이 많네ㅋㅋㅋㅋㅋ’ 라는 문답 데이터를 수집하며, 이를 인공지능 캐릭터(404)의 대화 엔진에 학습시킨다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 인공지능 캐릭터가 팔로워와 대화하는 채팅방 외에 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 학습시키기 위한 학습 대화방 또는 학습 과정을 추가적으로 필요치 않으며, 특정 아이콘을 클릭하거나, 롱푸시하여 특정 시점 동안 팔로워와 크리에이터가 입력한 문답 데이터를 대화 엔진에 학습시키는 과정이 필요 없다. 본 발명의 실시예에 따르면, 크리에이터가 참여하는 채팅방에서 자유로운 대화를 주고받으면, 본 발명은 자유로운 대화 속에서 팔로워와 크리에이터가 작성하는 문답 데이터를 수집하여 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 자가 학습시킴으로써, 크리에이터의 성격, 말투, 관심 대화 분야를 그대로 대화 엔진에 반영하여 인공지능 캐릭터의 대화 기술을 향상시켜 팔로워가 자동응답 기능이 온(ON)된 상태에서 인공지능 캐릭터와 대화를 나누더라도 크리에이터와 대화하는 듯하게 보다 실감나는 대화가 가능할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법은 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워들과 인공지능 캐릭터 간의 문답 데이터를 인공지능 캐릭터를 만들어 낸 크리에이터가 원하는 대화 방향으로 수집하여 대화 엔진에 반영함으로써, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 크리에이터가 원하는 대화 방향으로 학습시키고, 이를 통해 팔로워와의 대화할 때 크리에이터가 원하는 방향으로 대화할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법은 문답 데이터의 수집에 의한 대화 엔진을 반복적으로 학습시킴으로써, 인공지능 캐릭터의 대화 기술이 향상되고, 따라서 팔로워와 인공지능 캐릭터가 대화를 자연스럽게 나눌 수 있다.
도 3 내지 도 7은 크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 나타내며, 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 팔로워의 대화 문장에 대한 응답을 크리에이터가 직접 입력하고, 이에 대한 답변을 팔로워로부터 다시 수신하는 과정을 반복 수행함으로써, 문답 데이터를 크리에이터와 팔로워 간의 대화로 수집하고, 이렇게 수집된 문답 데이터를 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 학습하여 이후 대화 엔진에 반영된 대화를 자동응답 기능이 온(ON)된 상태에서 팔로워와 하는 경우, 크리에이터가 답변을 하지 않고, 채팅방에 참여하지 않아도 대화 엔진을 기반으로 한 인공지능 캐릭터를 통해 크리에이터가 원하는 방향으로 대화를 수행하는 것으로 설명하였지만, 본 발명의 방법은 크리에이터와 팔로워 간의 대화를 순차적으로 수집하여 대화 엔진에 반영하는 것으로 제한하거나 한정하지 않는다.
다른 실시예로, 본 발명에서 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 학습하는 방법은 인공지능 캐릭터에게 팔로워들이 자주하는 질문, 미리 설정된 질문 또는 크리에이터가 직접 입력한 질문 중 어느 하나의 질문에 대해 크리에이터가 직접 입력함으로써, 질문과 이에 대한 크리에이터의 답변을 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 대화 엔진을 학습시킬 수 있다.
또 다른 실시예로, 인공지능 캐릭터와 팔로워들 간에 이미 대화가 이루어진 채팅방을 통해 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 학습시킬 수도 있다. 예컨대, 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 대화가 이미 이루어진 채팅방에 크리에이터가 들어가면 대화 내용을 볼 수 있으며, 이 때 크리에이터가 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 대화 내용을 보면서 인공지능 캐릭터의 발화가 마음에 안드는 경우 해당 발화 버블 즉, 대화 버블을 롱푸시하게 되면 해당 대화 버블의 내용을 크리에이터가 원하는 답변으로 직접 수정 입력할 수 있으며, 이렇게 입력된 답변을 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 대화 엔진을 학습할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 방법은 기 지정된 질문에 대해 크리에이터가 직접 답변을 입력함으로써, 질문과 이에 대한 크리에이터의 답변을 포함하는 문답 데이터를 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 대화 엔진을 학습시키는 방법, 및 인공지능 캐릭터와 팔로워 간에 대화가 이미 이루어진 채팅방에서 인공지능 캐릭터의 발화를 크리에이터가 직접 수정 입력하여 크리에이터에 의해 입력된 발화를 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 대화 엔진을 학습하는 방법을 포함할 수 있다. 다만, 본 발명은 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 채팅방에서 팔로워와 크리에이터 간의 직접 입력한 문답 데이터를 이용하여 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 학습시키는 방법을 주요 방법으로 제공하는 것을 특징으로 한다.
상술한 방법들 각각은 모든 문장이 벡터 형태로 기록되어 대화 엔진에 반영됨으로써, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 크리에이터가 원하는 방향으로 학습시킬 수 있으며, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 학습시킬 때 특정 의도들 예를 들어, 성적인 표현, 혐오 발언 등에 대해서는 크리에이터의 답변이 대화 엔진에 반영되지 않게 하여 특정 의도들에 대해서는 대화 엔진의 학습이 이루어지지 않는다. 따라서, 특정 의도들에 대해서는 대화 엔진의 원래 문장이 인공지능 캐릭터에 의해 발화하게 된다. 여기서, 특정 의도들은 앞 맥락과 크리에이터에 의해 입력된 발화 문장을 분석함으로써, 확인될 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 시스템에 대한 구성을 도시한 것으로, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법을 수행하는 서버 또는 시스템에 대한 개념적인 구성을 나타낸 것이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 시스템(800)은 생성부(810), 대화 제공부(820), 학습부(830) 및 DB(840)를 포함한다.
생성부(810)는 크리에이터의 입력에 기초하여 인공지능 캐릭터를 생성한다.
여기서, 생성부(810)는 크리에이터가 대화 서비스와 인공지능 캐릭터 대화 엔진을 학습시킬 수 있는 시스템에서 제공하는 인공지능 캐릭터를 생성하는 기능을 통해 생성할 수 있다. 예를 들어, 생성부(810)는 크리에이터인 사용자에 의해 얼굴 이미지, 말투, 성격, 관심 대화 분야(또는 관심 대화 내용), 이름, 성별, 캐릭터 소개 내용 등이 설정됨으로써, 미리 설정된 기본 대화 엔진이 학습되어 인공지능 캐릭터가 생성될 수 있다. 이 때, 생성부(810)에서 생성되는 인공지능 캐릭터는 크리에이터인 사용자에 의해 설정된 말투와 관심 대화 내용으로 해당 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 사용자들인 팔로워들과 대화를 주고 받을 수 있다.
또한, 생성부(810)에서 생성된 인공지능 캐릭터에는 크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터를 다른 사용자들이 대화 관심 분야 등의 키워드를 통해 검색할 수 있도록, 크리에이터에 의해 설정된 적어도 하나 이상의 해시태그가 부여될 수 있다. 예를 들어, 크리에이터에 의해 인공지능 캐릭터의 해시태그가 "#골프", "#스포츠"로 설정되어 있다면, 해당 인공지능 캐릭터는 골프와 스포츠로 검색 가능하고, 골프와 스포츠에 대한 대화를 할 수 있는 인공지능 캐릭터로 분류될 수 있다. 이때, 생성부(810)에 의해 생성된 인공지능 캐릭터의 정보는 DB(840)에 저장되어 유지될 수 있다.
대화 제공부(820)는 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공한다.
생성부(810)에서 크리에이터에 의해 인공지능 캐릭터가 생성된 후 해당 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워들이 생기면, 대화 제공부(820)에 의해 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 채팅방에서 자동응답 기능이 온(ON)된 상태 또는 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스가 제공될 수 있다. 상기 자동응답 기능은 인공지능 캐릭터가 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 대화 서비스에서 자동으로 팔로워와 대화하는 기능을 나타낸다.
학습부(830)는 대화 서비스에서 인공지능 캐릭터를 통한 크리에이터의 문답 데이터를 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 대화 엔진을 학습한다. 학습부(830)는 팔로워와 인공지능 캐릭터 간에 대화 서비스의 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 입력되는 크리에이터의 문답 데이터를 수집하며, 문답 데이터를 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 대화 엔진을 학습시키는 것을 특징으로 한다.
학습부(830)는 문답 데이터를 수집하기 위한 기능이 크리에이터의 입력 또는 액션에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 자동응답 기능이 온(ON)된 상태에서 크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터는 기 학습된 대화 엔진으로 팔로워와 대화를 나누게 되며, 크리에이터가 해당 채팅방에 참여하는 경우, 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태로 전환되며 크리에이터가 입력하는 문답 데이터를 수집하게 된다.
즉, 학습부(830)는 대화 서비스의 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 팔로워의 질문 및 응답에 대해 크리에이터가 인공지능 캐릭터를 통해 입력하는 문답 데이터를 자동으로 수집하는 것으로, 크리에이터가 인공지능 캐릭터를 통해 팔로워와 자유롭게 대화를 나누는 상황에서 팔로워와 크리에이터의 문답 데이터를 모두 수집할 수 있다.
문답 데이터가 수집되면, 학습부(830)는 수집된 문답 데이터 즉, 팔로워들 각각의 질문, 응답과 이에 대한 크리에이터가 원하는 답변을 포함하는 문답 데이터를 대화 엔진에 반영하여 해당 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 크리에이터가 원하는 방향으로 학습한다.
따라서, 문답 데이터가 대화 엔진에 반영되기 때문에 이후에 해당 인공지능 캐릭터와 팔로워들이 대화할 때, 문답 데이터에 포함된 대화가 팔로워로부터 인공지능 캐릭터에게 전송되는 경우 인공지능 캐릭터는 크리에이터에 의해 직접 입력된 답변으로 대화를 이어나갈 수 있다. 이러한 학습 과정은 크리에이터에 의해 지속적으로 이루어질 수 있으며, 학습 과정을 반복 수행하면 크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터가 해당 대화 분야에서 크리에이터가 원하는 방향으로 성장할 수 있다.
비록, 도 8의 시스템에서 그 설명이 생략되었더라도, 도 8을 구성하는 각 구성 수단은 도 1 내지 도 7에서 설명한 모든 내용을 포함할 수 있으며, 이는 이 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하다.
이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(Field Programmable Gate Array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (17)

  1. 크리에이터의 입력에 기초하여 인공지능 캐릭터를 생성하는 단계;
    상기 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 단계; 및
    상기 대화 서비스에서 상기 인공지능 캐릭터를 통한 상기 크리에이터의 문답 데이터를 상기 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 상기 대화 엔진을 학습하는 단계
    를 포함하는 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 대화 엔진을 학습하는 단계는
    상기 대화 서비스의 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 상기 팔로워의 질문 및 응답에 대해 상기 크리에이터가 상기 인공지능 캐릭터를 통해 입력하는 상기 문답 데이터를 자동으로 수집하여 상기 대화 엔진에 반영 및 학습하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 자동응답 기능은
    상기 인공지능 캐릭터가 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 상기 대화 서비스에서 자동으로 상기 팔로워와 대화하는 기능을 나타내는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 대화 서비스를 제공하는 단계는
    상기 인공지능 캐릭터와 상기 팔로워 간에 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 상기 대화 서비스를 제공하는 것을 기본으로 하며, 상기 크리에이터가 상기 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 대화 서비스에 참여하면, 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스로 전환하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 대화 서비스를 제공하는 단계는
    상기 크리에이터가 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스에 참여하지 않는 경우, 상기 인공지능 캐릭터와 상기 팔로워 간의 채팅방에 상기 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 대화 서비스로 전환하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 대화 서비스에 참여하지 않는 경우는
    상기 인공지능 캐릭터와 상기 팔로워 간에 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 자유롭게 대화하는 현재 채팅방을 나와 다른 채팅방에 참여하거나, 대화 서비스를 종료하는 상황을 나타내는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는
    상기 인공지능 캐릭터를 학습하기 위한 특정 주제에 대한 적어도 하나 이상의 해시태그를 부여하여 상기 인공지능 캐릭터를 생성하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법.
  8. 크리에이터의 입력에 기초하여 인공지능 캐릭터를 생성하는 단계;
    상기 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 단계;
    상기 대화 서비스에서 상기 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워들 각각의 문답 데이터를 수집하는 단계; 및
    상기 인공지능 캐릭터를 통한 상기 크리에이터의 문답 데이터를 상기 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 상기 대화 엔진을 학습하는 단계
    를 포함하는 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 수집하는 단계는
    상기 대화 서비스의 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 상기 팔로워의 질문 및 응답에 대해 상기 크리에이터가 상기 인공지능 캐릭터를 통해 입력하는 상기 문답 데이터를 자동으로 수집하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 대화 엔진을 학습하는 단계는
    상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 상기 크리에이터가 상기 인공지능 캐릭터를 통해 상기 팔로워와 자유롭게 대화하는 상황에서 수집된 상기 문답 데이터를 상기 대화 엔진에 반영 및 학습하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 방법.
  11. 크리에이터의 입력에 기초하여 인공지능 캐릭터를 생성하는 생성부;
    상기 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 대화 제공부; 및
    상기 대화 서비스에서 상기 인공지능 캐릭터를 통한 상기 크리에이터의 문답 데이터를 상기 인공지능 캐릭터의 대화 엔진에 반영하여 상기 대화 엔진을 학습하는 학습부
    를 포함하는 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 학습부는
    상기 대화 서비스의 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 상기 팔로워의 질문 및 응답에 대해 상기 크리에이터가 상기 인공지능 캐릭터를 통해 입력하는 상기 문답 데이터를 자동으로 수집하여 상기 대화 엔진에 반영 및 학습하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 자동응답 기능은
    상기 인공지능 캐릭터가 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 상기 대화 서비스에서 자동으로 상기 팔로워와 대화하는 기능을 나타내는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 시스템.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 대화 제공부는
    상기 인공지능 캐릭터와 상기 팔로워 간에 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 상기 대화 서비스를 제공하는 것을 기본으로 하며, 상기 크리에이터가 상기 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 대화 서비스에 참여하면, 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스로 전환하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 대화 제공부는
    상기 크리에이터가 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태의 대화 서비스에 참여하지 않는 경우, 상기 인공지능 캐릭터와 상기 팔로워 간의 채팅방에 상기 자동응답 기능이 온(ON)된 상태의 대화 서비스로 전환하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 대화 서비스에 참여하지 않는 경우는
    상기 인공지능 캐릭터와 상기 팔로워 간에 상기 자동응답 기능이 오프(OFF)된 상태에서 자유롭게 대화하는 현재 채팅방을 나와 다른 채팅방에 참여하거나, 대화 서비스를 종료하는 상황을 나타내는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 시스템.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 생성부는
    상기 인공지능 캐릭터를 학습하기 위한 특정 주제에 대한 적어도 하나 이상의 해시태그를 부여하여 상기 인공지능 캐릭터를 생성하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 대화 엔진 자가 학습 시스템.
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