KR20230019321A - 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템은 고객이 소지하고 있으며, 음성통화기능이 있는 고객단말기와, 고객단말기와 무선통신이 되고, 음성통화기능이 있으며, 심리상담을 진행하는 응답단말기 및 응답단말기와 유무선네트워크로 연결되어 있고, 고객단말기 및 응답단말기에서 상담한 음성을 기록하는 서버를 포함하고, 서버는 고객단말기 및 응답단말기에서 감지한 음성데이터를 각각 인식하고, 인식한 음성데이터를 텍스트화하는 대화인식부와, 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객의 음성에서 정서값을 산출하고, 산출한 정서값을 통해 고객의 현재 정서를 판별하는 정서추출부와, 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객의 음성에서 주호소 주제를 산출하고, 산출된 주호소 주제를 통해 고객의 상담주제어를 판별하는 주제추출부와, 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객이 사용한 위기표현을 추출하고, 추출한 위기표현에 대한 유형을 분류하는 위기추출부와, 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객이 사용한 공감표현을 추출하고, 추출한 공감표현에 비중을 산출하며, 공감표현의 비중을 기반으로 공감지수를 산출하는 공감추출부 및 정서추출부와, 주제추출부와, 위기추출부 및 공감추출부에서 추출한 데이터를 기반으로 상담결과값을 산출하는 결과산출부를 포함하며, 고객단말기 및 응답단말기 간에 상담이 진행되면, 음성이 서버에 전송되고, 서버에서 고객의 정서, 상담주제, 위기 유형, 공감표현을 각각 추출하여 상담결과를 산출한다.
Description
본 발명은 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 상담분석 알고리즘을 이용하여 심리상담을 분석하기 위한 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 심리적, 정서적으로 어려움을 겪는 사람들을 위한 다양한 심리 상담 서비스가 제공되고 있다. 이와 같은 대부분의 심리 상담 서비스가 오프라인 상에서 제공되고 있으며, 익명성을 보장하지 못하거나, 그 관리가 어려워 복수의 상담사 간의 상담의 품질에 차이가 나거나, 상담의 효과의 측정이 어렵고, 물리적인 제약이 존재하는 문제점이 있다.
한편, 이동 전화의 등장과 인터넷, 스마트폰 기술의 발전으로 인해, 이제 사적 텍스트는 편지 등의 물리적인 형태뿐만 아니라 다양한 디지털의 형태로 전달되고 있으며, 작성과 전달의 편의성으로 인해 그 양이 폭증해왔다. 따라서 이와 관련된 빅데이터 시장은 지속적으로 성장해 국내 ICT 시장에서 차지하는 비중이 점점 커지고 있다.
그리고 보건의료분야가 사후 치료에서 예방 건강관리 중심으로 패러다임이 전환하며 보건의료분야에서의 빅데이터 활용이 활발하다. 그 중에서도 멘탈 헬스케어 시장의 성장 속도와 폭이 커지며 감정 영역에 대한 빅데이터 연구의 필요성이 대두되고 있다. 개인의 정신건강에 대한 지표인 심리건강지수, 자살위험도, 기질적 특성 등을 도출하고 그에 적절히 대응할 사회적 필요가 급증했기 때문이다.
국내 보건의료시장의 경우 건강보험심사평가원(이하 심평원)이 포털, SNS 등의 자료를 바탕으로 의료지식사전을 구축해 자연어 검색으로 정확한 병명을 찾아준다. 또한, 심평원이 보유한 75억 8100만 건의 심사정보와 116억건의 처방정보를 바탕으로 해당 병의 평균, 최대, 최소 진료기간 및 진료비용에 대한 예측 제공하고 있다.
하지만, 감정 영역에 초점을 맞춘 유의미한 데이터가 부족해 멘탈 헬스케어 분야에서의 빅데이터 활용 및 개발이 미진한 상태이다.
그리고 사적 텍스트를 주고받는 방식에 있어서의 기술적인 발전은 활발하게 이루어져 왔으나, 사적 텍스트의 내용을 분석하는 방법에 있어서의 기술적인 발전은 상대적으로 더디게 이루어져 왔다.
혈액형, 별자리, 타로 등을 토대로 과거의 상태, 미래의 모습을 예측하는 방법이나 띠, 바이오리듬을 통해 그날의 감정을 알아보는 서비스는 존재하나, 이러한 방식들은 과학적 연구방법에 기반을 둔 동적 분석이 아니라, 통설에 기반한 비과학적 분석방법에 불과하다.
특히, 사적 텍스트가 주로 담고 있는 사적 감정의 영역에 대한 분석 기술의 개발은 제한적으로 이루어지고 있는데, 현재 자연어로 기술된 텍스트로부터 감정을 인식하는 기술은 제품 리뷰, 사회 현상, 시장 등을 분석하는 데 있어 중요한 기술로 인식되고 있다.
이러한 감정 인식 기술 개발을 위해 다양한 텍스트의 형태로부터(대화문, SNS 게시글, 블로그 등) 감정을 인식하는 연구들이 수행되고 있다.
텍스트로부터의 감정 분석의 시도는 주로 감정 극성 분석(sentiment analysis) 기술을 이용하여 텍스트의 감정의 극성(긍/부정)을 인식하는데 집중되어 왔다. 그러나 긍정 또는 부정이라는 단순한 감정의 극성(sentiment)에 대한 정보는 심도있는 감정 분석에 있어 그 한계가 있다.
또한, 텍스트테라피(문자심리상담) 진행에 의한 상담 내용의 분석에 관한 기술의 개발은 시도되지 않고 있다.
따라서, 텍스트테라피(문자심리상담) 분야에서 피상담자가 작성한 텍스트 만으로도 피상담자의 대표감정과 감정강도를 추출할 수 있도록 하는 새로운 기술의 개발이 요구되고 있다.
본 발명의 목적은 상담분석 알고리즘을 이용하여 심리상담을 분석하기 위한 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템을 제공하는 데 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여,
본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템은 고객이 소지하고 있으며, 음성통화기능이 있는 고객단말기;
상기 고객단말기와 무선통신이 되고, 음성통화기능이 있으며, 심리상담을 진행하는 응답단말기; 및
상기 응답단말기와 유무선네트워크로 연결되어 있고, 고객단말기 및 응답단말기에서 상담한 음성을 기록하는 서버; 를 포함하고,
상기 서버는 상기 고객단말기 및 응답단말기에서 감지한 음성데이터를 각각 인식하고, 인식한 음성데이터를 텍스트화하는 대화인식부;
상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객의 음성에서 정서값을 산출하고, 산출한 정서값을 통해 고객의 현재 정서를 판별하는 정서추출부;
상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객의 음성에서 주호소 주제를 산출하고, 산출된 주호소 주제를 통해 고객의 상담주제어를 판별하는 주제추출부;
상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객이 사용한 위기표현을 추출하고, 추출한 위기표현에 대한 유형을 분류하는 위기추출부;
상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객이 사용한 공감표현을 추출하고, 추출한 공감표현에 비중을 산출하며, 공감표현의 비중을 기반으로 공감지수를 산출하는 공감추출부; 및
상기 정서추출부와, 주제추출부와, 위기추출부 및 공감추출부에서 추출한 데이터를 기반으로 상담결과값을 산출하는 결과산출부; 를 포함하며,
상기 고객단말기 및 응답단말기 간에 상담이 진행되면, 음성이 상기 서버에 전송되고, 상기 서버에서 고객의 정서, 상담주제, 위기 유형, 공감표현을 각각 추출하여 상담결과를 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 정서추출부는, 상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 상기 고객단말기가 상기 응답단말기에 전송한 문장 또는 단어 중에서 정서표현에 해당하는 문장 또는 단어를 수집하는 정서단어수집부;
상기 정서단어수집부에서 수집한 정서표현단어 또는 문장에 대한 정서강도를 측정하는 강도측정부;
상기 강도측정부에서 측정한 정서강도값을 기반으로 상기 정서단어수집부에서 수집한 단어 또는 문장에 대한 감정을 산출하는 감정산출부;
상기 강도측정부 및 감정산출부에서 산출한 정보를 기반으로 상기 정서단어수집부에서 수집한 정서표현단어 또는 문장에 대한 핵심정서를 판별하는 정서판별부; 를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 강도측정부에서 측정한 정서강도와, 상기 감정산출부에서 산출한 감정은 상기 서버에서 구비된 데이터베이스에서 사전에 저장된 테이블을 기준으로 값을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 감정산출부는, 상기 데이터베이스에 저장된 테이블을 기반으로 하나 이상의 감정을 산출하고, 산출된 하나 이상의 감정값을 차등으로 정렬하며, 가장 높은 감정값을 상기 정서판별부에 전송할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 주제추출부는, 상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 상기 고객단말기가 상기 응답단말기에 전송한 문장 또는 단어 중에서 주호소 문장 또는 단어를 탐색하고, 탐색한 문장 또는 단어 중에서 조건에 부합하는 문장 또는 단어를 수집하는 주호소탐색부;
상기 주호소탐색부에서 수집한 문장 또는 단어를 기반으로 상기 고객단말기 및 응답단말기 간의 상담이 진행되는 주제어를 추출하는 주제어추출부; 및
상기 주제어추출부에서 추출한 주제어에 대한 상담주제를 분류하고, 상기 분류된 상담주제를 기반으로 상담주제값을 산출하는 주제산출부; 를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 주호소탐색부는, 상기 서버에 구비된 데이터베이스에서 사전에 저장된 테이블을 기준으로 주호소 문장 또는 단어를 탐색하고, 탐색하여 선정된 주호소 문장 또는 단어를 상기 주제추출부로 전송할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 위기추출부는, 상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 상기 고객단말기가 상기 응답단말기에 전송한 문장 또는 단어 중에서 위기 또는 위험을 암시하는 문장 또는 단어표현을 수집하는 위기단어수집부;
상기 위기단어수집부에서 수집한 문장 또는 단어의 위기유형을 분류하는 위기유형분류부;
상기 위기단어수집부 및 위기유형분류부에서 산출한 정보를 기반으로 상기 위기단어수집부에서 수집한 문장 또는 단어에 대한 위험수준을 평가하는 제1 위험도평가부; 및
상기 제1 위험도평가부에서 평가한 위험수준을 기반으로 위험유형 또는 위험수준별 대응내용을 산출하는 위기대응부; 를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 제1 위험도평가부는 상기 위기단어수집부에서 수집한 문장 또는 단어를 상기 서버에 구비된 데이터베이스에 사전에 저장된 테이블을 기준으로 단어 또는 문장에 대한 위험값을 산출하고, 상기 서버에 사전에 설정된 위험값을 초과하면 상기 위기대응부에 전송할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 위기대응부는, 상기 서버에 구비된 데이터베이스에서 사전에 저장된 테이블을 기준으로 위험유형 또는 위험수준별 대응내용을 산출하고, 이를 기반으로 위험사례 위험도를 추가로 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 공감추출부는, 상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 상기 고객단말기가 상기 응답단말기에 전송한 문장 또는 단어 중에서 상기 고객단말기에서 공감표현을 한 문장 또는 단어를 수집하고, 공감비중을 산출하는 공감비중산출부; 및
상기 공감비중산출부에서 산출한 공감비중을 기반으로 공감지수를 산출하는 공감지수산출부; 를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 공감비중산출부는, 상기 대화인식부에서 인식한 고객의 전체음성 대비 상기 공감추출부에서 수집한 공감표현을 한 문장 또는 단어 비율을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 결과산출부는, 상기 고객단말기에서 상담에 대한 조기종결을 암시하는 음성을 수집하고, 수집한 정보를 기반으로 조기종결 암시에 대한 변수를 산출하는 변수산출부; 및
상기 변수산출부에서 산출한 조기종결 암시에 대한 변수를 기반으로 상기 고객단말기에서 전송한 문장 또는 단어에 대한 위험도를 산출하는 제2 위험도평가부; 를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 결과산출부는, 상기 정서추출부, 주제추출부, 위기추출부, 공감추출부에서 추출한 정보를 기반으로 상기 변수산출부에서 산출한 변수값 및 상기 제2 위험도평가부에서 산출한 위험도 산출값을 합산하여 최종결과값을 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 서버는 상기 결과산출부에서 산출한 상담결과값을 상기 고객단말기에 전송하고, 상기 고객단말기에서 상기 상담결과값에 대한 만족도를 산출하는 만족도산출부; 를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 만족도산출부는, 상담결과값에 대한 만족도를 상기 고객단말기를 통해 수집하거나, 상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 상기 고객단말기가 상기 응답단말기에 전송한 문장 또는 단어 중에서 상기 고객단말기에서 상담만족 표현을 한 문장 또는 단어를 수집하여 고객만족도를 자체평가할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템에 있어서, 상기 고객만족도를 자체평가할 경우, 상기 상담만족 표현을 한 문장 또는 단어를 수집하는 만족도수집부;
상기 만족도수집부를 통해 수집한 문장 또는 단어를 기반으로 상담만족도를 평가하고, 이를 백분율로 산출하는 만족도평가부; 및
상기 만족도평가부에서 산출한 값을 기반으로 상담만족도 지표를 산출하며, 산출된 지표를 상기 고객단말기 또는 응답단말기 중 적어도 어느 하나의 단말기에 전송하는 지표산출부; 를 포함할 수 있다.
이러한 해결 수단은 첨부된 도면에 의거한 다음의 발명의 상세한 설명으로부터 더욱 명백해질 것이다.
이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니 되며, 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합되는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
즉, 본 발명의 일실시 예에 따르면, 고객단말기가 응답단말기를 통해 상담을 실시하고, 이에 따른 상담결과를 지표로 받을 수 있으며, 상담유형별 공감도 및 위험도를 측정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 사용상대를 나타내 보인 사시도.
도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 서버의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 정서추출부의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 주제추출부의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 5는 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 위기추출부의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 6은 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 공감추출부의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 7는 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 결과산출부의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 8은 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 만족도산출부의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 2는 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 서버의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 3은 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 정서추출부의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 4는 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 주제추출부의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 5는 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 위기추출부의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 6은 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 공감추출부의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 7는 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 결과산출부의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
도 8은 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템의 만족도산출부의 구성요소를 나타내 보인 블록도.
본 발명의 특이한 관점, 특정한 기술적 특징들은 첨부된 도면들과 연관되는 이하의 구체적인 내용과 일실시 예로부터 더욱 명백해 질 것이다. 본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 일실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성요소 사이에 또 다른 구성요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
이하, 본 발명의 일실시 예를 첨부된 도면에 의거하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시 예에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템은 고객이 소지하고 있으며, 음성통화기능이 있는 고객단말기(1)와, 고객단말기(1)와 무선통신이 이루어지고, 전문상담사가 사용할 수 있으며, 고객단말기(1)를 소지하고 있는 고객과 심리상담을 진행하는 응답단말기(2)와, 응답단말기(2)와 유무선네트워크로 연결되어 있고, 고객단말기(1)와 응답단말기(2) 간에 쌍방향 통신이 이루어지는 음성을 수신받아 저장하는 서버(10)를 포함할 수 있다.
고객단말기(1) 및 응답단말기(2)는 음성통화기능이 있는 전화기, 스마트폰, 테블릿, PC가 포함될 수 있고, 스마트폰, 테블릿, PC의 내부에 별도의 상담전용 어플리케이션을 설치하여 고객단말기(1)와 쌍방향 음성통신이 이루어질 수 있도록 구성될 수 있다.
고객단말기(1) 및 응답단말기(2)는 상호 상담을 진행하게 되면, 고객단말기(1) 및 응답단말기(2) 간에 전송되는 음성을 포함한 데이터를 서버(10)에 전송하게 되고, 서버(10)는 음성을 포함한 데이터를 데이터베이스(미도시)에 별도로 저장될 수 있다.
서버(10)는 도 2에 도시된 바와 같이, 대화인식부(20), 정서추출부(30), 주제추출부(40), 위기추출부(50), 공감추출부(60), 결과산출부(70), 만족도산출부(80)를 포함하여 구성될 수 있다.
대화인식부(20)는 고객단말기(1) 및 응답단말기(2) 간에 상호 진행한 상담내용(음성 데이터를 포함한 데이터)을 서버(10)를 통해 수신받고, 수신받은 음성을 인식하여 이를 텍스트화를 진행하여 상담내용 및 결과값을 추출하는데 사용될 수 있다.
정서추출부(30)는 도 3에 도시된 바와 같이, 정서단어를 수집하는 정서단어수집부(31)와, 정서강도를 측정하는 강도측정부(32)와, 측정된 정서강도에 대한 감정을 산출하는 감정산출부(33)와, 핵심정서를 판별하는 정서판별부(34)를 포함하여 구성될 수 있다.
정서단어수집부(31)는 대화인식부(20)에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객단말기(1)가 응답단말기(2)에 전송한 문장 또는 단어 중에서 정서표현에 해당하는 문장 또는 단어를 수집하며, 데이터베이스에 사전에 저장된 기준테이블을 기반으로 문장 또는 단어를 수집할 수 있다.
강도측정부(32)는 정서단어수집부(31)에서 수집한 정서표현단어 또는 문장에 대한 정서강도를 측정하여 정서강도값을 산출하며, 서버(10)에 구축된 데이터베이스에서 사전에 저장된 기준테이블을 기반으로 정서강도값을 산출할 수 있다. 여기서, 정서강도값이란, 정서단어 또는 문장에 대한 표현하고자 하는 정서에 대한 절대값 또는 상대값을 지칭하며, 본 발명에서는 절대값 기준으로 설명한다.
감정산출부(33)는 정서단어수집부(31)에서 수집한 단어 또는 문장에 대한 정서강도에 대한 감정을 산출하며, 최소 하나 이상의 감정값을 산출할 수 있다. 여기서, 복수개의 감정값이 산출되면, 감정값이 내림차순으로 차등으로 정렬될 수 있으며, 가장 높은 감정값을 정서판별부(34)에 전송할 수 있다.
정서판별부(34)는 강도측정부(32) 및 감정산출부(33)에서 산출한 정보를 기반으로 정서단어수집부(31)에서 수집한 정서표현 단어 또는 문장에 대한 핵심정서를 판별하며, 구체적으로는 감정산출부(33)에서 산출한 감정값(하나 이상의 감정값이 산출되면 가장 높은 순위의 감정값 하나)과, 강도측정부(32)에서 측정한 정서강도값을 기반으로 정서단어 또는 문장에 대한 핵심정서 하나를 판별할 수 있으며, 판별된 핵심정서는 최종 정서값으로 결정될 수 있다.
주제추출부(40)는 도 4에 도시된 바와 같이, 주호소문장 또는 단어를 탐색하는 주호소탐색부(41)와, 주제어를 추출하는 주제어추출부(41)와, 주제값을 산출하는 주제산출부(43)를 포함하여 구성될 수 있다.
주호소탐색부(41)는 대화인식부(20)에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객단말기(1)가 응답단말기(2)에 전송한 문장 또는 단어 중에서 고객이 주로 호소하고자 하는 문맥에 맞는 문장 또는 단어를 탐색하고, 탐색한 문장 또는 단어 중에서 조건에 부합하는 문장 또는 단어를 수집하는 기능을 수행할 수 있다. 이 때, 주호소탐색부(41)는 서버에 구비된 데이터베이스에 사전에 저장된 기준테이블을 기준으로 주호소 문장 또는 단어를 탐색할 수 있다.
주제어추출부(41)는 주호소탐색부(41)에서 수집한 문장 또는 단어를 기반으로 고객단말기(1) 및 응답단말기 간이 이루어지는 상담내용의 주제어를 추출하는 기능을 수행할 수 있으며, 주제어는 단어 또는 문장 중 어느 하나가 될 수 있다.
주제산출부(43)는 주제어추출부(41)에서 추출한 주제어에 대한 상담주제를 분류하고, 분류된 상담주제를 기반으로 상담주제값을 산출할 수 있다. 여기서, 상담주제를 분류하는 것과, 상담주제값을 산출하는 것은 데이터베이스에 기 저장된 기준테이블을 기반으로 상담주제 분류하는 것과 상담주제값을 산출할 수 있다. (상담주제값은 상담주제 분류를 기반으로 데이터베이스에 기 저장된 기준테이블을 이용하여 상담주제 분류를 수치화한 것이다.)
위기추출부(50)는 도 5에 도시된 바와 같이, 위기단어를 수집하는 위기단어수집부(51)와, 위기유형을 분류하는 위기유형분류부(52)와, 위기유형 분류에 따른 위험도를 평가하는 제1 위험도평가부(53)와, 위험유형 또는 위험수준별 대응내용을 산출하는 위기대응부(54)를 포함하여 구성될 수 있다.
위기단어수집부(51)는 대화인식부(20)에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객단말기(1)가 응답단말기에 전송한 문장 또는 단어 중에서 위기 또는 위험을 암시하는 문장 또는 단어표현을 수집하며, 수집된 정보를 위기유형분류부(52)를 통해 위기유형을 분류할 수 있다.이 때, 위기단어수집부(51)는 서버에 구비된 데이터베이스에 사전에 저장된 기준테이블을 기준으로 위기 또는 위험을 암시하는 문장 또는 단어를 수집할 수 있다.
위기유형분류부(52)는 데이터베이스에 사전에 저장된 기준테이블을 기준으로 위기유형 종류를 분류할 수 있다.
제1 위험도평가부(53)는 위기단어수집부(51) 및 위기유형분류부에서 산출한 정보를 기반으로 위기단어수집부에서 수집한 문장 또는 단어에 대한 위험수준을 평가하고, 이를 수치화하는 기능을 수행할 수 있다.
제1 위험도평가부(53)는 데이터베이스에 사전에 저장된 기준테이블을 기반으로 단어 또는 문장에 대한 위험값을 산출하고, 서버(10)에 사전에 설정된 위험값을 초과하면 위기 또는 위험한 문장 또는 단어로 판단하고, 단어 또는 문장과 산출된 위험값을 위기대응부(54)에 전송할 수 있다.
위기대응부(54)는 제1 위험도평가부(53)에서 평가한 위험수준을 기반으로 위험유형 또는 위험수준별 대응내용을 산출할 수 있으며, 위험유형 또는 위험수준별 대응내용을 기반으로 위험사례와, 이에 대한 위험도를 추가로 산출할 수 있다. 위기대응부(54)에서 산출할 때, 데이터베이스의 기준테이블을 기반으로 산출할 때 사용될 수 있다.
공감추출부(60)는 도 6에 도시된 바와 같이, 대화인식부(20)에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객단말기(1)가 응답단말기(2)에 전송한 문장 또는 단어 중에서 고객단말기(1)에서 공감표현을 한 문장 또는 단어를 수집하는 공감비중산출부(61)와, 공감비중산출부(61)에서 산출한 공감비중을 기반으로 공감지수를 산출하는 공감지수산출부(62)를 포함할 수 있다.
공감추출부(60)는 먼저 대화인식부(20)에서 인식한 음성에 한정하여 데이터베이스에 기 저장된 기준테이블에 근거한 공감표현의 문장 또는 단어를 수집하고, 고객단말기(1)가 응답단말기(2)에 대답한 전체 음성에 대한 공감비중을 산출할 수 있다. 이 때, 공감비중은 백분율로 산출될 수 있다.
공감지수산출부(62)는 공감비중을 기반으로 공감지수를 산출하며, 산출된 공감지수를 결과산출부(70)에 전송될 수 있다.
결과산출부(70)는 도 7에 도시된 바와 같이, 변수를 산출하는 변수산출부(71)와, 변수를 기반으로 위험도를 산출하는 제2 위험도평가부(72)를 포함하여 구성될 수 있다.
변수산출부(71)는 고객단말기(1)에서 상담에 대한 조기종결을 암시하는 문장 또는 단어가 감지되면, 해당하는 문장 또는 단어를 수집하고, 수집한 정보를 기반으로 조기종결 암시에 대한 변수를 산출할 수 있다. 변수산출값은 데이터베이스에 기 저장된 기준테이블을 기준으로 변수산출값을 산출할 수 있으며, 단어 또는 문장에 따라 변수 산출값이 산출될 수 있다.
제2 위험도평가부(72)는 변수산출부(71)에서 산출한 조기종결 암시에 대한 변수 산출값을 기반으로 고객단말기(1)에서 전송한 문장 또는 단어에 대한 위험도를 산출할 수 있다. 구체적으로, 변수산출부(71)에서 조기종결 암시에 대한 변수 산출값이 산출되면, 산출된 변수 산출값을 기반으로 위험도를 산출 할 수 있다.
즉, 상기한 제1 위험도평가부(53) 및 제2 위험도평가부(72)는 위험도 산출값에 대한 공통적인 기능이 있으나, 제1 위험도평가부(53)는 위험 또는 위기에 대한 위험도를 산출하는 것이고, 제2 위험도평가부(72)는 조기종결 암시를 포함하는 고객단말기(1)가 긍정적으로 상담종료할 수 있는 단어 또는 문장에 대한 변수값을 통해 위험도를 조정할 수 있다.
아울러, 결과산출부(70)는 정서추출부(30), 주제추출부(40), 위기추출부(50), 공감추출부(60)에서 추출한 정보를 기반으로 변수산출부에서 산출한 변수값 및 제2 위험도평가부(72)에서 산출한 위험도 산출값을 합산하여 최종결과값을 산출 할 수 있다.
결과산출부(70)에서 산출한 최종결과값은 고객단말기(1) 및 응답단말기(2)에 각각 전송될 수 있고, 고객단말기(1)에서 상담결과값(최종결과값)에 대한 만족도를 산출하는 만족도산출부(80)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
만족도산출부(80)는 도 8에 도시된 바와 같이, 상담결과값에 대한 만족도를 고객단말기를 통해 수집하거나, 대화인식부(20)에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객단말기(1)에서 상담만족 표현에 대한 문장 또는 단어를 수집하여 고객만족도를 자체평가할 수 있다. 전자같은 경우에는 고객단말기(1)를 통해 입력받을 수 있어 신뢰성은 보장하나, 만족도를 입력하지 않고 종료될 수 있으므로 표본이 적다는 문제점이 있으며, 이를 보완하기 위해 고객만족도를 자체평가하여 표본을 늘리는 기능을 수행할 수 있다.
이러한 만족도산출부(80)는 만족도수집부(81)를 통해 대화인식부(20)에서 인식한 고객의 음성에서 상담만족 표현을 한 문장 또는 단어를 수집하고, 만족도평가부(82)를 통해 상담만족 표현을 한 문장 또는 단어를 기반으로 상담만족도를 평가하고, 이를 백분율로 산출할 수 있으며, 백분율로 산출된 값을 기반으로 상담만족도 지표를 지표산출부(83)를 통해 산출될 수 있다.
즉, 본 발명의 일실시 예에 따르면, 고객단말기가 응답단말기를 통해 상담을 실시하고, 이에 따른 상담결과를 지표로 받을 수 있으며, 상담유형별 공감도 및 위험도를 측정할 수 있다.
이상 본 발명을 일실시 예를 통하여 상세히 설명하였으나, 이는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명에 따른 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템은 이에 한정되지 않는다. 그리고 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다", 또는 "가지다", 등의 용어는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 해당 구성요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 하며, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다.
또한, 이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형 가능하다. 따라서, 본 발명에 개시된 일실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 일실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1 - 고객단말기
2 - 응답단말기
10 - 서버 20 - 대화인식부
30 - 정서추출부 40 - 주제추출부
50 - 위기추출부 60 - 공감추출부
70 - 결과산출부 80 - 만족도산출부
10 - 서버 20 - 대화인식부
30 - 정서추출부 40 - 주제추출부
50 - 위기추출부 60 - 공감추출부
70 - 결과산출부 80 - 만족도산출부
Claims (16)
- 고객이 소지하고 있으며, 음성통화기능이 있는 고객단말기;
상기 고객단말기와 무선통신이 되고, 음성통화기능이 있으며, 심리상담을 진행하는 응답단말기; 및
상기 응답단말기와 유무선네트워크로 연결되어 있고, 고객단말기 및 응답단말기에서 상담한 음성을 기록하는 서버; 를 포함하고,
상기 서버는 상기 고객단말기 및 응답단말기에서 감지한 음성데이터를 각각 인식하고, 인식한 음성데이터를 텍스트화하는 대화인식부;
상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객의 음성에서 정서값을 산출하고, 산출한 정서값을 통해 고객의 현재 정서를 판별하는 정서추출부;
상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객의 음성에서 주호소 주제를 산출하고, 산출된 주호소 주제를 통해 고객의 상담주제어를 판별하는 주제추출부;
상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객이 사용한 위기표현을 추출하고, 추출한 위기표현에 대한 유형을 분류하는 위기추출부;
상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 고객이 사용한 공감표현을 추출하고, 추출한 공감표현에 비중을 산출하며, 공감표현의 비중을 기반으로 공감지수를 산출하는 공감추출부; 및
상기 정서추출부와, 주제추출부와, 위기추출부 및 공감추출부에서 추출한 데이터를 기반으로 상담결과값을 산출하는 결과산출부; 를 포함하며,
상기 고객단말기 및 응답단말기 간에 상담이 진행되면, 음성이 상기 서버에 전송되고, 상기 서버에서 고객의 정서, 상담주제, 위기 유형, 공감표현을 각각 추출하여 상담결과를 산출하는, 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 정서추출부는, 상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 상기 고객단말기가 상기 응답단말기에 전송한 문장 또는 단어 중에서 정서표현에 해당하는 문장 또는 단어를 수집하는 정서단어수집부;
상기 정서단어수집부에서 수집한 정서표현단어 또는 문장에 대한 정서강도를 측정하는 강도측정부;
상기 강도측정부에서 측정한 정서강도값을 기반으로 상기 정서단어수집부에서 수집한 단어 또는 문장에 대한 감정을 산출하는 감정산출부;
상기 강도측정부 및 감정산출부에서 산출한 정보를 기반으로 상기 정서단어수집부에서 수집한 정서표현단어 또는 문장에 대한 핵심정서를 판별하는 정서판별부; 를 포함하는, 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 2에 있어서,
상기 강도측정부에서 측정한 정서강도와, 상기 감정산출부에서 산출한 감정은 상기 서버에서 구비된 데이터베이스에서 사전에 저장된 테이블을 기준으로 값을 산출하는, 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 3에 있어서,
상기 감정산출부는, 상기 데이터베이스에 저장된 테이블을 기반으로 하나 이상의 감정을 산출하고, 산출된 하나 이상의 감정값을 차등으로 정렬하며, 가장 높은 감정값을 상기 정서판별부에 전송하는, 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 주제추출부는, 상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 상기 고객단말기가 상기 응답단말기에 전송한 문장 또는 단어 중에서 주호소 문장 또는 단어를 탐색하고, 탐색한 문장 또는 단어 중에서 조건에 부합하는 문장 또는 단어를 수집하는 주호소탐색부;
상기 주호소탐색부에서 수집한 문장 또는 단어를 기반으로 상기 고객단말기 및 응답단말기 간의 상담이 진행되는 주제어를 추출하는 주제어추출부; 및
상기 주제추출부에서 추출한 주제어에 대한 상담주제를 분류하고, 상기 분류된 상담주제를 기반으로 상담주제값을 산출하는 주제산출부; 를 포함하는, 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 5에 있어서,
상기 주호소탐색부는, 상기 서버에 구비된 데이터베이스에서 사전에 저장된 테이블을 기준으로 주호소 문장 또는 단어를 탐색하고, 탐색하여 선정된 주호소 문장 또는 단어를 상기 주제추출부로 전송하는, 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 위기추출부는, 상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 상기 고객단말기가 상기 응답단말기에 전송한 문장 또는 단어 중에서 위기 또는 위험을 암시하는 문장 또는 단어표현을 수집하는 위기단어수집부;
상기 위기단어수집부에서 수집한 문장 또는 단어의 위기유형을 분류하는 위기유형분류부;
상기 위기단어수집부 및 위기유형분류부에서 산출한 정보를 기반으로 상기 위기단어수집부에서 수집한 문장 또는 단어에 대한 위험수준을 평가하는 제1 위험도평가부; 및
상기 제1 위험도평가부에서 평가한 위험수준을 기반으로 위험유형 또는 위험수준별 대응내용을 산출하는 위기대응부; 를 포함하는, 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 7에 있어서,
상기 제1 위험도평가부는 상기 위기단어수집부에서 수집한 문장 또는 단어를 상기 서버에 구비된 데이터베이스에 사전에 저장된 테이블을 기준으로 단어 또는 문장에 대한 위험값을 산출하고, 상기 서버에 사전에 설정된 위험값을 초과하면 상기 위기대응부에 전송하는, 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 7에 있어서,
상기 위기대응부는, 상기 서버에 구비된 데이터베이스에서 사전에 저장된 테이블을 기준으로 위험유형 또는 위험수준별 대응내용을 산출하고, 이를 기반으로 위험사례 위험도를 추가로 산출하는, 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 공감추출부는, 상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 상기 고객단말기가 상기 응답단말기에 전송한 문장 또는 단어 중에서 상기 고객단말기에서 공감표현을 한 문장 또는 단어를 수집하고, 공감비중을 산출하는 공감비중산출부; 및
상기 공감비중산출부에서 산출한 공감비중을 기반으로 공감지수를 산출하는 공감지수산출부; 를 포함하는, 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 10에 있어서,
상기 공감비중산출부는, 상기 대화인식부에서 인식한 고객의 전체음성 대비 상기 공감추출부에서 수집한 공감표현을 한 문장 또는 단어 비율을 산출하는, 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 결과산출부는, 상기 고객단말기에서 상담에 대한 조기종결을 암시하는 음성을 수집하고, 수집한 정보를 기반으로 조기종결 암시에 대한 변수를 산출하는 변수산출부; 및
상기 변수산출부에서 산출한 조기종결 암시에 대한 변수를 기반으로 상기 고객단말기에서 전송한 문장 또는 단어에 대한 위험도를 산출하는 제2 위험도평가부; 를 포함하는, 상담 분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 12에 있어서,
상기 결과산출부는, 상기 정서추출부, 주제추출부, 위기추출부, 공감추출부에서 추출한 정보를 기반으로 상기 변수산출부에서 산출한 변수값 및 상기 제2 위험도평가부에서 산출한 위험도 산출값을 합산하여 최종결과값을 산출하는, 상담 분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 1에 있어서,
상기 서버는 상기 결과산출부에서 산출한 상담결과값을 상기 고객단말기에 전송하고, 상기 고객단말기에서 상기 상담결과값에 대한 만족도를 산출하는 만족도산출부; 를 포함하는, 상담 분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 14에 있어서,
상기 만족도산출부는, 상담결과값에 대한 만족도를 상기 고객단말기를 통해 수집하거나, 상기 대화인식부에서 인식한 고객의 음성을 기반으로 상기 고객단말기가 상기 응답단말기에 전송한 문장 또는 단어 중에서 상기 고객단말기에서 상담만족 표현을 한 문장 또는 단어를 수집하여 고객만족도를 자체평가하는, 상담 분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
- 청구항 15에 있어서,
상기 고객만족도를 자체평가할 경우, 상기 상담만족 표현을 한 문장 또는 단어를 수집하는 만족도수집부;
상기 만족도수집부를 통해 수집한 문장 또는 단어를 기반으로 상담만족도를 평가하고, 이를 백분율로 산출하는 만족도평가부; 및
상기 만족도평가부에서 산출한 값을 기반으로 상담만족도 지표를 산출하며, 산출된 지표를 상기 고객단말기 또는 응답단말기 중 적어도 어느 하나의 단말기에 전송하는 지표산출부; 를 포함하는, 상담 분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020210100217A KR20230019321A (ko) | 2021-07-29 | 2021-07-29 | 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템 |
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Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20230019321A true KR20230019321A (ko) | 2023-02-08 |
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ID=85225728
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210100217A KR20230019321A (ko) | 2021-07-29 | 2021-07-29 | 상담분석 알고리즘을 이용한 심리상담 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20230019321A (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102578093B1 (ko) * | 2023-05-08 | 2023-09-15 | 주식회사 데이터사이언스랩 | 상담자와 내담자의 상담 내용을 기록 및 관리하기 위한 장치 및 방법 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101899193B1 (ko) | 2015-02-26 | 2018-09-14 | 김윤희 | 고객의 감정 분석을 이용하여 광고를 제공하는 전화번호 안내 장치, 전화번호 안내 시스템 그리고 전화번호 안내 방법 |
-
2021
- 2021-07-29 KR KR1020210100217A patent/KR20230019321A/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR102578093B1 (ko) * | 2023-05-08 | 2023-09-15 | 주식회사 데이터사이언스랩 | 상담자와 내담자의 상담 내용을 기록 및 관리하기 위한 장치 및 방법 |
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