KR20230120236A - Method for evaluating the level and trading of artificial intelligence character, and the system thereof - Google Patents

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Abstract

본 발명은 대화 서비스를 통해 누적되는 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 레벨을 평가하고, 평가된 레벨을 기초로 인공지능 캐릭터의 학습 데이터를 거래하는 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법, 및 그 시스템에 관한 것이다.The present invention evaluates the level according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through a conversation service, and based on the evaluated level, the level evaluation and trading method of the artificial intelligence character and trading method, and the system it's about

Description

인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법, 및 그 시스템{METHOD FOR EVALUATING THE LEVEL AND TRADING OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE CHARACTER, AND THE SYSTEM THEREOF}Level evaluation and trading method of artificial intelligence character, and its system

본 발명은 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법, 및 그 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 대화 서비스를 통해 누적되는 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 레벨을 평가하고, 평가된 레벨을 기초로 인공지능 캐릭터의 학습 데이터를 거래하는 기술에 관한 것이다. The present invention relates to a level evaluation and transaction method of an artificial intelligence character, and a system therefor, and more particularly, to a level evaluation according to an amount of learning of an artificial intelligence character accumulated through a conversation service, and an artificial intelligence character based on the evaluated level. It is about the technology of trading character learning data.

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. 아직은 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.Artificial intelligence is revolutionizing business, organisations, lifestyles and communication methods. Various informatization projects are being carried out to provide optimal services to the fast-changing lifestyle of modern culture and the diverse and constantly changing requirements of customers. Among them, big data and deep learning-related technologies are rapidly changing. Artificial intelligence technology that has been developed and applied to real life in certain fields has been implemented, and it is also applied to intelligent personal services that analyze specific data and provide and utilize information in various fields specialized to individuals. Currently, human interaction with artificial intelligence is limited, but it takes place in everyday natural language, that is, in the form of conversation. Although it is still at a rudimentary stage, control of various home appliances connected to the network is being carried out in a voice-based conversation method, and search for specific information, inquiry, and response are becoming possible through a knowledge base to which deep learning is applied.

한국공개특허 제10-2021-0156741호(2021.12.27 공개)Korean Patent Publication No. 10-2021-0156741 (published on December 27, 2021)

본 발명의 목적은 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스에서 누적되는 인공지능 캐릭터의 학습량에 기반하여 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가하고자 한다. An object of the present invention is to evaluate the level of an artificial intelligence character based on the amount of learning of an artificial intelligence character accumulated in a conversation service between an artificial intelligence character and followers following the artificial intelligence character.

본 발명의 목적은 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스에서 누적되는 인공지능 캐릭터의 학습량에 기반하여 평가되는 인공지능 캐릭터의 레벨에 기초하여 학습량에 의해 구축되는 인공지능 캐릭터의 학습 데이터를 거래하고자 한다. An object of the present invention is an artificial intelligence character built by the amount of learning based on the level of the artificial intelligence character evaluated based on the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated in a conversation service between an artificial intelligence character and followers following the artificial intelligence character. I want to trade learning data.

다만, 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제들은 상기 과제로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않은 범위에서 다양하게 확장될 수 있다. However, the technical problems to be solved by the present invention are not limited to the above problems, and can be variously expanded without departing from the technical spirit and scope of the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법은 크리에이터의 입력에 기초하여 생성된 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 단계, 상기 대화 서비스를 통해 누적되는 상기 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가하는 단계 및 평가 결과에 따른 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 표시하는 단계를 포함한다.A method for level evaluation and trading of an artificial intelligence character according to an embodiment of the present invention includes providing a conversation service between an artificial intelligence character generated based on a creator's input and a follower following the artificial intelligence character, the conversation service Evaluating the level of the artificial intelligence character according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through and displaying the level of the artificial intelligence character according to the evaluation result.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법은 상기 인공지능 캐릭터의 레벨에 따라 상기 인공지능 캐릭터를 제2 인공지능 캐릭터에게 추천 및 노출하며, 상기 인공지능 캐릭터의 레벨에 따른 부가 서비스를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, the artificial intelligence character level evaluation and trading method according to an embodiment of the present invention recommends and exposes the artificial intelligence character to a second artificial intelligence character according to the level of the artificial intelligence character, and the level of the artificial intelligence character A step of providing an additional service according to may be further included.

본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법은 크리에이터의 입력에 기초하여 생성된 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 단계, 상기 대화 서비스를 통해 누적되는 상기 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가하는 단계 및 평가 결과를 기초로, 상기 학습량에 의해 구축되는 상기 인공지능 캐릭터의 학습 데이터를 거래하는 단계를 포함한다.A method for evaluating and trading a level of an artificial intelligence character according to another embodiment of the present invention includes providing a conversation service between an artificial intelligence character generated based on a creator's input and a follower following the artificial intelligence character, the conversation service Evaluating the level of the artificial intelligence character according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through and trading the learning data of the artificial intelligence character built by the amount of learning based on the evaluation result.

본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 시스템은 크리에이터의 입력에 기초하여 생성된 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 대화 제공부, 상기 대화 서비스를 통해 누적되는 상기 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가하는 레벨 평가부 및 평가 결과에 따른 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 표시하는 레벨 표시부를 포함한다.An artificial intelligence character level evaluation and trading system according to an embodiment of the present invention includes a conversation providing unit for providing a conversation service between an artificial intelligence character generated based on a creator's input and a follower following the artificial intelligence character; A level evaluation unit for evaluating the level of the artificial intelligence character according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through the conversation service, and a level display unit for displaying the level of the artificial intelligence character according to the evaluation result.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 시스템은 상기 인공지능 캐릭터의 레벨에 따라 상기 인공지능 캐릭터를 제2 인공지능 캐릭터에게 추천 및 노출하며, 상기 인공지능 캐릭터의 레벨에 따른 부가 서비스를 제공하는 제공부를 더 포함할 수 있다.In addition, the artificial intelligence character level evaluation and trading system according to an embodiment of the present invention recommends and exposes the artificial intelligence character to a second artificial intelligence character according to the level of the artificial intelligence character, and the level of the artificial intelligence character It may further include a provision unit for providing additional services according to.

본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 시스템은 크리에이터의 입력에 기초하여 생성된 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 대화 제공부, 상기 대화 서비스를 통해 누적되는 상기 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가하는 레벨 평가부 및 평가 결과를 기초로, 상기 학습량에 의해 구축되는 상기 인공지능 캐릭터의 학습 데이터를 거래하는 데이터 거래부를 포함한다. A level evaluation and trading system of an artificial intelligence character according to another embodiment of the present invention includes a conversation providing unit for providing a conversation service between an artificial intelligence character generated based on a creator's input and a follower following the artificial intelligence character; A level evaluation unit that evaluates the level of the artificial intelligence character according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through the conversation service, and data for trading the learning data of the artificial intelligence character built by the amount of learning based on the evaluation result Including transaction department.

본 발명의 실시예에 따르면, 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스에서 누적되는 인공지능 캐릭터의 학습량에 기반하여 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가함으로써, 레벨에 의해 대화 수준에 맞는 인공지능 캐릭터의 대화 능력을 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, by evaluating the level of the artificial intelligence character based on the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated in the conversation service between the artificial intelligence character and the followers following the artificial intelligence character, It can provide the conversation ability of an artificial intelligence character.

본 발명의 실시예에 따르면, 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스에서 누적되는 인공지능 캐릭터의 학습량에 기반하여 평가되는 인공지능 캐릭터의 레벨에 기초하여 학습량에 의해 구축되는 인공지능 캐릭터의 학습 데이터를 거래함으로써, 인공지능 캐릭터의 대화 스킬을 거래할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, artificial intelligence built by the amount of learning based on the level of the artificial intelligence character evaluated based on the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated in the conversation service between the artificial intelligence character and the followers following the artificial intelligence character. By trading the learning data of an intelligent character, it is possible to trade the conversation skills of an artificial intelligence character.

다만, 본 발명의 효과는 상기 효과들로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있다. However, the effects of the present invention are not limited to the above effects, and can be variously extended without departing from the technical spirit and scope of the present invention.

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 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 방법의 동작 흐름도를 도시한 것이다.
도 4 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 방법의 실시예를 도시한 것이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 거래 방법의 동작 흐름도를 도시한 것이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 시스템에 대한 구성을 도시한 것이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 거래 시스템에 대한 구성을 도시한 것이다.
1 illustrates an exemplary diagram for explaining a network environment according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an exemplary view for explaining internal configurations of the electronic device and server shown in FIG. 1 .
3 is an operation flowchart of a method for evaluating the level of an artificial intelligence character according to an embodiment of the present invention.
4 to 7 illustrate an embodiment of a method for evaluating the level of an artificial intelligence character according to an embodiment of the present invention.
8 is a flowchart illustrating an operation of a transaction method of an artificial intelligence character according to another embodiment of the present invention.
9 illustrates a configuration of an artificial intelligence character level evaluation system according to an embodiment of the present invention.
10 illustrates the configuration of an artificial intelligence character trading system according to another embodiment of the present invention.

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.Advantages and features of the present invention, and methods of achieving them, will become clear with reference to the detailed description of the following embodiments taken in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and will be implemented in various forms different from each other, only these embodiments make the disclosure of the present invention complete, and common knowledge in the art to which the present invention pertains. It is provided to completely inform the person who has the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims.

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.Terms used in this specification are for describing the embodiments and are not intended to limit the present invention. In this specification, singular forms also include plural forms unless specifically stated otherwise in a phrase. As used herein, "comprises" and/or "comprising" means that a stated component, step, operation, and/or element is present in the presence of one or more other components, steps, operations, and/or elements. or do not rule out additions.

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.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used in a meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. In addition, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless explicitly specifically defined.

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.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail. The same reference numerals are used for the same components in the drawings, and redundant descriptions of the same components are omitted.

본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법, 및 그 시스템은, 온라인 채팅 서버를 이용하여 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스에서 대화를 주고받으면서 누적되는 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가하고, 평가 결과를 기초로 인공지능 캐릭터의 학습 데이터를 거래하는 것을 그 요지로 한다. A level evaluation and trading method of an artificial intelligence character according to an embodiment of the present invention, and a system therefor, are accumulated while exchanging conversations in a conversation service between an artificial intelligence character and a follower following an artificial intelligence character using an online chat server. The main point is to evaluate the level of the artificial intelligence character according to the amount of learning of the artificial intelligence character, and to trade the learning data of the artificial intelligence character based on the evaluation result.

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 기 설정된 학습 정도의 충족 여부에 따른 학습량에 기초하여 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가할 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. 여기서, 상기 팔로워는 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터일 수 있다.The online chatting server of the present invention provides a conversation service between the creation of an artificial intelligence character in the form of a mobile application, the created artificial intelligence character and followers following the artificial intelligence character, and a predetermined learning degree among free conversations. The level of the artificial intelligence character can be evaluated based on the amount of learning according to whether or not it is satisfied. Accordingly, creators (or users) create their own artificial intelligence characters through applications installed on their terminals, and use the created artificial intelligence characters to freely communicate with their followers, or through pre-learned conversations through the automatic response function. It is an artificial intelligence character based on the engine and can have automatic conversations with followers. Here, the follower may be an artificial intelligence character or creator following an artificial intelligence character.

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. A creator (or user) may perform a conversation service through at least one terminal (or electronic device) of a smartphone, a desktop PC, a mobile terminal, a PDA, a laptop computer, and a tablet PC. At this time, the present invention can receive information according to a user's selection input through an application in a terminal possessed by the user, and the terminal can perform operations of a predetermined set of functions through a screen including a touch-sensing area. It may include a display in the form of a touch screen capable of performing, and may be a device including one or more physical buttons or virtual buttons, so the type and form are not limited thereto.

이하에서는 도 1 내지 도 10을 참조하여 본 발명에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 10 .

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.FIG. 1 shows an exemplary diagram for explaining a network environment according to an embodiment of the present invention, and the network environment of FIG. 1 includes a plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140, and a plurality of servers. An example including (150, 160) and network 170 is shown. 1 is an example for explanation of the invention, and the number of electronic devices or servers is not limited as shown in FIG. 1 .

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.The plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 may be mobile terminals implemented as computer devices. Examples of the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 include smart phones, mobile phones, tablet PCs, navigation devices, computers, laptop computers, digital broadcasting terminals, personal digital assistants (PDAs), and PMPs ( Portable Multimedia Player), user wearable devices (wearable devices), and the like. For example, the first electronic device 110 may communicate with the other electronic devices 120, 130, and 140 and/or the servers 150 and 160 through the network 170 using a wireless or wired communication method.

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.The communication method is not limited, and short-distance wireless communication between devices as well as a communication method utilizing a communication network (eg, a mobile communication network, a wired Internet, a wireless Internet, and a broadcasting network) that the network 170 may include may also be included. For example, the network 170 may include a personal area network (PAN), a local area network (LAN), a campus area network (CAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), and a broadband network (BBN). , one or more arbitrary networks such as the Internet. In addition, the network 170 may include any one or more of network topologies including a bus network, a star network, a ring network, a mesh network, a star-bus network, a tree or a hierarchical network, and the like. Not limited.

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.Each of the servers 150 and 160 communicates with the plurality of electronic devices 110, 120, 130, and 140 through the network 170 to provide commands, codes, files, contents, services, and the like, or a computer device or a plurality of computers. It can be implemented in devices.

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.For example, the server 160 may provide a file for installing an application to the first electronic device 110 accessed through the network 170 . In this case, the first electronic device 110 may install an application using a file provided from the server 160 . In addition, the server 150 is connected to the server 150 under the control of an operating system (OS) included in the first electronic device 110 or at least one program (for example, a browser or the installed application), and the server 150 provides services or content may be provided. For example, when the first electronic device 110 transmits a service request message to the server 150 through the network 170 under the control of an application, the server 150 transmits a code corresponding to the service request message to the first It can be transmitted to the electronic device 110, and the first electronic device 110 can provide content to the user by configuring and displaying a screen according to a code under the control of an application.

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.FIG. 2 shows an exemplary view for explaining the internal configuration of the electronic device and server shown in FIG. 1, and in FIG. 2, a first electronic device 110 as an example of one electronic device that is a terminal owned by a user. ), and the internal configuration of the server 150 will be described as an example for one server communicating with the user's terminal. Accordingly, hereinafter, the first electronic device 110 means a user's terminal, and the server 150 means a server communicating with the user's terminal. Other electronic devices 120 , 130 , and 140 or the server 160 may also have the same or similar internal configuration.

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.The first electronic device 110 and the server 150 may include memories 211 and 221, processors 212 and 222, communication modules 213 and 223, and input/output interfaces 214 and 224. The memories 211 and 221 are computer-readable recording media and may include a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), and a permanent mass storage device such as a disk drive. In addition, the memories 211 and 221 may store an operating system or at least one program code (for example, a code for an application installed and driven in the first electronic device 110). These software components may be loaded from a computer readable recording medium separate from the memories 211 and 221 . The separate computer-readable recording medium may include a computer-readable recording medium such as a floppy drive, a disk, a tape, a DVD/CD-ROM drive, and a memory card. In another embodiment, software components may be loaded into the memories 211 and 221 through the communication modules 213 and 223 rather than computer-readable recording media. For example, at least one program is a program installed by files provided by developers or a file distribution system (eg, the above-described server 160) that distributes installation files of applications through the network 170 (eg, the above-described server 160). It may be loaded into the memories 211 and 221 based on the above-described application).

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.The processors 212 and 222 may be configured to process commands of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations. Instructions may be provided to processors 212 and 222 by memories 211 and 221 or communication modules 213 and 223 . For example, the processors 212 and 222 may be configured to execute instructions received according to program codes stored in a recording device such as the memories 211 and 221 .

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.The communication modules 213 and 223 may provide a function for the first electronic device 110 and the server 150 to communicate with each other through the network 170, and other electronic devices (for example, the second electronic device 120). )) or a function for communicating with another server (for example, the server 160). For example, a request generated by the processor 212 of the first electronic device 110 according to a program code stored in a recording device such as the memory 211 (for example, a search request) is transmitted to the network under the control of the communication module 213. It may be transmitted to the server 150 through 170. Conversely, control signals, commands, contents, files, etc. provided under the control of the processor 222 of the server 150 pass through the communication module 223 and the network 170 to the communication module of the first electronic device 110. It can be received by the first electronic device 110 through 213. For example, control signals or commands of the server 150 received through the communication module 213 may be transmitted to the processor 212 or memory 211, and contents or files may be transferred to the first electronic device 110. Can be stored in a storage medium that can further include.

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.The input/output interface 214 may be a means for interface with the input/output device 215 . For example, the input device may include a device such as a keyboard or mouse, and the output device may include a device such as a display for displaying a communication session of an application. As another example, the input/output interface 214 may be a means for interface with a device in which functions for input and output are integrated into one, such as a touch screen. As a more specific example, the processor 212 of the first electronic device 110 uses data provided by the server 150 or the second electronic device 120 in processing the command of the computer program loaded into the memory 211. The service screen or content configured as above may be displayed on the display through the input/output interface 214 . Similarly, the input/output interface 224 may output information configured using data provided by the server 150 when the processor 222 of the server 150 processes the command of the computer program loaded into the memory 221. there is.

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.Also, in other embodiments, the first electronic device 110 and the server 150 may include more components than those shown in FIG. 2 . However, there is no need to clearly show most of the prior art components. For example, the first electronic device 110 is implemented to include at least some of the above-described input/output devices 215 or other devices such as a transceiver, a global positioning system (GPS) module, a camera, various sensors, and a database. It may contain more components. As a more specific example, when the first electronic device 110 is a smartphone, a direction sensor, an acceleration sensor or a gyro sensor, a camera, various physical buttons, buttons using a touch panel, an input/output port, It can be seen that various components such as a vibrator for vibration may be implemented to be further included in the first electronic device 110 .

이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법, 그 시스템의 구체적인 실시예를 설명하기로 한다. Hereinafter, specific embodiments of a method for level evaluation and trading of an artificial intelligence character and a system thereof according to an embodiment of the present invention will be described.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 방법의 동작 흐름도를 도시한 것으로, 도 3의 방법은 도 9에 도시된 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 시스템 또는 서버에서의 동작 흐름도를 나타낸 것이다.3 is an operation flowchart of a method for evaluating the level of an artificial intelligence character according to an embodiment of the present invention, and the method of FIG. 3 is a level evaluation of an artificial intelligence character according to an embodiment of the present invention shown in FIG. It shows the operation flow diagram in the system or server.

도 3을 참조하면, 단계 S310에서, 크리에이터의 입력에 기초하여 생성된 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공한다. Referring to FIG. 3 , in step S310, a conversation service between an artificial intelligence character generated based on a creator's input and a follower following the artificial intelligence character is provided.

단계 S310은 크리에이터가 본 발명의 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 캐릭터를 생성할 수 있다. 이때, 단계 S310에서 생성되는 인공지능 캐릭터는 크리에이터인 사용자에 의해 설정된 말투와 관심 대화 내용으로 해당 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 사람들인 팔로워(인공지능 캐릭터 또는 크리에이터)와 대화를 주고 받을 수 있다.Step S310 can be created by the creator through a function for creating an artificial intelligence character provided by the system of the present invention. For example, in step S310, a face image, tone of voice, personality, conversation field of interest (or conversation content of interest), name, gender, character introduction, etc. are set by a user who is a creator, so that a preset basic conversation engine is learned and artificial You can create intelligent characters. At this time, the artificial intelligence character created in step S310 can exchange conversations with followers (artificial intelligence characters or creators) who follow the artificial intelligence character with the tone of voice and the content of conversations of interest set by the user who is the creator.

인공지능 캐릭터는 대화 엔진을 이용하여 팔로워들과 대화할 수 있다. 이때, 사용자는 본인이 원하는 답변 방식 또는 답변 내용으로 인공지능 캐릭터가 대화할 수 있도록 대화 엔진을 학습시킬 수 있다. 즉, 본 발명은 사용자의 요청에 따른 대화를 통해 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 조금씩 발전해 나가는 것으로, 사용자에 의해 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 반복적으로 학습 및 향상시킬 수 있다. AI characters can communicate with followers using a conversation engine. At this time, the user can train the conversation engine so that the artificial intelligence character can communicate with the answer method or answer content desired by the user. That is, the present invention develops a conversation engine of an artificial intelligence character little by little through conversation according to a user's request, and the conversation engine of an artificial intelligence character can be repeatedly learned and improved by a user.

또한, 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. In addition, at least one hash tag set by the creator may be given to the artificial intelligence character created in step S310 so that other users can search for the artificial intelligence character created by the creator through keywords such as areas of interest in conversation. . For example, if the artificial intelligence character's hashtags are set to '#golf' and '#sports' by the creator, the artificial intelligence character can be searched for golf and sports, and conversations about golf and sports can be performed. It can be classified as an artificial intelligence character with

전술한 바와 같이 인공지능 캐릭터가 생성되면, 단계 S310에서 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공한다. As described above, when the artificial intelligence character is created, a conversation service between the artificial intelligence character and followers following the artificial intelligence character is provided in step S310.

크리에이터에 의해 인공지능 캐릭터가 생성된 후, 해당 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워들이 생기면, 단계 S310에 의해 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 대화방에서 대화 서비스를 제공할 수 있다. 이때, 팔로워는 인공지능 캐릭터일 수 있으며, 인공지능 캐릭터를 생성한 크리에이터일 수 있다. 일 예로, 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터의 팔로워가 대화하는 경우, 자동응답 기능이 온(ON)되어 크리에이터의 개입 없이 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 대화를 주고받을 수 있다. 다른 예로, 크리에이터와 인공지능 캐릭터, 인공지능 캐릭터와 크리에이터, 또는 크리에이터와 크리에이터 즉, 적어도 한 명의 사람이 포함되어 대화하는 경우, 자동응답 기능이 오프(OFF)되어 크리에이터가 참여하여 자유롭게 대화를 주고받을 수 있다. After the artificial intelligence character is created by the creator, if there are followers who follow the artificial intelligence character, a conversation service can be provided in the chat room between the artificial intelligence character and the followers in step S310. In this case, the follower may be an artificial intelligence character or a creator who creates an artificial intelligence character. For example, when an artificial intelligence character and a follower of the artificial intelligence character have a conversation, an automatic response function is turned on, and conversations can be exchanged based on a pre-learned conversation engine without intervention by the creator. As another example, when a creator and an artificial intelligence character, an artificial intelligence character and a creator, or a creator and a creator, that is, at least one person are involved in a conversation, the automatic response function is turned off so that the creator can participate and freely exchange conversations. can

전술한 바에 따라, 단계 S310은 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. As described above, step S310 may provide a conversation service in which the automatic response function is turned on/off depending on whether the creator participates in the chat room, but even if the creator does not participate in the chat room, a specific chat room is automatically opened. You can also keep the response function on (ON) or off (OFF) state.

단계 S320에서, 대화 서비스를 통해 누적되는 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가한다. In step S320, the level of the artificial intelligence character is evaluated according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through the conversation service.

단계 S320은 인공지능 캐릭터와 적어도 하나 이상의 팔로워 간의 대화 서비스를 통한 대화량을 기반으로 인공지능 캐릭터의 레벨 상승 여부를 평가할 수 있다. 구체적으로, 단계 S320은 대화량을 이용하여 레벨 상승을 위해 기 설정된 학습 정도의 충족 여부에 따라 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가할 수 있다. Step S320 may evaluate whether the level of the artificial intelligence character has risen based on the amount of conversation through the conversation service between the artificial intelligence character and at least one follower. Specifically, in step S320, the level of the artificial intelligence character may be evaluated according to whether or not a preset level of learning for level increase is met using conversation volume.

크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터는 적어도 하나 이상의 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터와 대화를 주고받을 수 있으며, 대화를 많이할수록 즉, 대화량이 많이 누적될수록 인공지능 캐릭터의 레벨을 상승시킬 수 있는 학습 정도를 충족시킬 수 있는 기반이 된다. 또한, 크리에이터는 본 발명에서 제공하는 대화 메시지에 대한 답변을 입력함으로써, 인공지능 캐릭터의 레벨을 상승시킬 수 있는 학습 정도를 충족시킬 수 있다. 본 발명에서 기 설정한 학습 정도는 인공지능 캐릭터의 기 지정된 질문에 대한 답 여부, 채팅 내용 학습량 및 꼬리물기 대화 학습량에 따라 충족될 수 있다. The artificial intelligence character created by the creator can communicate with at least one or more artificial intelligence characters or creators, and the more conversations, that is, the more conversations are accumulated, the more the level of AI character can be raised. It becomes the basis for making it possible. In addition, the creator can satisfy the level of learning that can increase the level of the artificial intelligence character by inputting an answer to the conversation message provided by the present invention. In the present invention, the predetermined level of learning may be satisfied according to whether or not the artificial intelligence character answers a predetermined question, the amount of chatting content learning, and the amount of tail-talking conversation learning.

예를 들면, 레벨 1, 레벨 2와 같이 각 레벨 마다 기 설정된 학습 정도가 지정되며, 레벨 1에서 레벨 2가 되기 위해서는 기 설정된 학습 정도를 충족시켜 인공지능 캐릭터의 학습량을 만족시켜야 한다. 일 예로, 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터는 적어도 하나 이상의 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터와 많은 대화를 주고받음으로써, 채팅 내용 학습량을 충족시킬 수 있으며, 단계 S320은 레벨 1에서 충족시켜야 할 채팅 내용 학습량을 충족하였다고 판단하여 인공지능 캐릭터의 레벨 상승을 평가할 수 있다. 다른 예로, 크리에이터가 본 발명의 시스템에서 제공하는 ‘안녕하세요’에 대한 답변을 수행하고, 꼬리물기 대화를 수행하는 경우, 단계 S320은 레벨 1에서 충족시켜야 할 질문에 대한 답 여부 및 꼬리물기 대화 학습량을 충족하였다고 판단하여 인공지능 캐릭터의 레벨 상승을 평가할 수 있다. 다만, 학습 정도는 전술한 바에 한정되지 않으며, 각 레벨에 따른 인공지능 캐릭터의 기 지정된 질문에 대한 답 여부, 채팅 내용 학습량 및 꼬리물기 대화 학습량으로 충족될 수 있다. For example, a predetermined level of learning is designated for each level, such as level 1 and level 2, and in order to go from level 1 to level 2, the predetermined level of learning must be satisfied to satisfy the amount of learning of the artificial intelligence character. For example, the artificial intelligence character or creator can meet the amount of chat content learning by exchanging many conversations with at least one or more artificial intelligence characters or creators, and in step S320, it is determined that the chat content learning amount to be met in level 1 has been met. By doing so, the level increase of the AI character can be evaluated. As another example, if the creator responds to 'hello' provided by the system of the present invention and performs a tailgating conversation, step S320 determines whether or not the question to be satisfied in level 1 is answered and the amount of tailgating conversation learning. If it is determined that it is satisfied, the level increase of the AI character can be evaluated. However, the degree of learning is not limited to the above, and may be satisfied by answering pre-specified questions of the artificial intelligence character according to each level, learning amount of chatting contents, and learning amount of tail chatting.

단계 S330에서, 평가 결과에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨을 표시한다. In step S330, the level of the artificial intelligence character according to the evaluation result is displayed.

단계 S330은 대화 서비스를 종료할 때, 대화 서비스를 통해 충족되는 학습 정도에 의한 학습량을 인공지능 캐릭터에 표시할 수 있다. 예를 들어, 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터가 대화를 주고받은 후, 대화 서비스를 종료할 때, 대화 서비스를 통해 충족된 학습 정도를 수치화하여 인공지능 캐릭터의 현재 학습량을 표시할 수 있다.In step S330, when the conversation service is terminated, the amount of learning based on the degree of learning satisfied through the conversation service may be displayed on the artificial intelligence character. For example, when an artificial intelligence character and an artificial intelligence character or creator exchange a conversation and end a conversation service, the degree of learning satisfied through the conversation service may be quantified and the current learning amount of the artificial intelligence character may be displayed.

본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 방법은 인공지능 캐릭터의 레벨에 따라 인공지능 캐릭터를 제2 인공지능 캐릭터에게 추천 및 노출하며, 인공지능 캐릭터의 레벨에 따른 부가 서비스를 제공하는 단계 S340을 더 포함할 수 있다.An artificial intelligence character level evaluation method according to an embodiment of the present invention recommends and exposes an artificial intelligence character to a second artificial intelligence character according to the level of the artificial intelligence character, and provides additional services according to the level of the artificial intelligence character Step S340 may be further included.

일 예로, 단계 S340은 인공지능 캐릭터의 레벨에 따라 인공지능 캐릭터를 적절한 대화 상대방에게 노출하거나 추천할 수 있다. 예를 들면, 단계 S340은 레벨이 10인 인공지능 캐릭터를 동일한 레벨인 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터에게 노출하거나 추천할 수 있다. 또한, 레벨이 10인 인공지능 캐릭터를 레벨이 10 이상인 인공지능 캐릭터와의 대화를 원하는 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터에게 노출하거나 추천할 수도 있다. For example, in step S340, the artificial intelligence character may be exposed or recommended to an appropriate conversation partner according to the level of the artificial intelligence character. For example, in step S340, an artificial intelligence character of level 10 may be exposed or recommended to an artificial intelligence character or creator of the same level. In addition, an artificial intelligence character of level 10 may be exposed or recommended to an artificial intelligence character or creator who wants to communicate with an artificial intelligence character of level 10 or higher.

다른 예로, 단계 S340은 인공지능 캐릭터의 레벨에 따라 인공지능 캐릭터에게 부가 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들면, 단계 S340은 레벨이 10 이상인 경우에 인공지능 캐릭터에게 기존보다 레벨업이 쉬워지도록 학습량을 조절해주는 것과 같은 부가 서비스를 제공할 수 있다. As another example, in step S340, additional services may be provided to the artificial intelligence character according to the level of the artificial intelligence character. For example, in step S340, if the level is 10 or higher, an additional service such as adjusting the amount of learning so that the level up is easier than before can be provided to the artificial intelligence character.

또 다른 예로, 단계 S340은 인공지능 캐릭터의 레벨에 따라 리워드를 제공할 수 있다. 예를 들면, 단계 S340은 레벨이 10 이상인 경우에 인공지능 캐릭터를 꾸밀 수 있는 아이템과 같은 리워드를 제공할 수 있다. As another example, in step S340, a reward may be provided according to the level of the artificial intelligence character. For example, in step S340, when the level is 10 or higher, a reward such as an item for decorating an artificial intelligence character may be provided.

도 4 내지 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 방법의 실시예를 도시한 것이다.4 to 7 illustrate an embodiment of a method for evaluating the level of an artificial intelligence character according to an embodiment of the present invention.

도 4는 인공지능 캐릭터의 레벨이 표시된 예를 도시한 것으로, 도 4를 참조하면, 인공지능 캐릭터의 레벨(401)이 표시되고, 레벨 부근에는 다음 레벨 즉, 레벨 2로 상승하기 위한 조건인 학습 정도(402)를 확인할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같은 레벨 1의 경우, 레벨 1에 적합한 학습 정도(402)가 부여되고, 학습 정도(402)를 충족한 학습량(403)이 표시될 수 있다. 학습량(403)이 학습 정도(402)를 모두 충족하면, 레벨 2로 상승될 수 있다. 4 shows an example in which the level of an artificial intelligence character is displayed. Referring to FIG. 4, the level 401 of an artificial intelligence character is displayed, and learning, which is a condition for rising to the next level, that is, level 2, is displayed near the level. The degree 402 can be checked. In the case of level 1 as shown in FIG. 4 , a learning degree 402 suitable for level 1 is given, and a learning amount 403 satisfying the learning degree 402 may be displayed. When the amount of learning 403 satisfies all the levels of learning 402, the level 2 can be raised.

본 발명에서 크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터는 적어도 하나 이상의 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터와 대화를 주고받을 수 있으며, 대화를 많이할수록 즉, 대화량이 많이 누적될수록 인공지능 캐릭터의 레벨을 상승시킬 수 있는 학습 정도를 충족시킬 수 있는 기반이 된다. 크리에이터는 본 발명에서 제공하는 대화 메시지에 대한 답변을 입력함으로써, 인공지능 캐릭터의 레벨을 상승시킬 수 있는 학습 정도를 충족시킬 수 있다. 여기서 기 설정한 학습 정도는 인공지능 캐릭터의 기 지정된 질문(또는 대화)에 대한 답 여부, 채팅 내용 학습량 및 꼬리물기 대화 학습량에 따라 충족될 수 있다. In the present invention, the artificial intelligence character created by the creator can communicate with at least one or more artificial intelligence characters or creators, and the more conversations, that is, the more conversations are accumulated, the higher the level of the artificial intelligence character. It becomes the basis for meeting the level. The creator can satisfy the level of learning that can increase the level of the artificial intelligence character by inputting an answer to the conversation message provided by the present invention. Here, the predetermined level of learning may be satisfied according to whether or not the artificial intelligence character answers a predetermined question (or conversation), the amount of learning in chatting, and the amount of learning in tail-talking.

이하에서는 기 지정된 질문에 대한 답 여부와 꼬리물기 대화 학습량에 따라 학습 정도를 충족시키는 실시예에 대해 설명한다. 채팅 내용 학습량을 통해 학습 정도를 충족시키는 것은 크리에이터 또는 인공지능 캐릭터가 적어도 하나 이상의 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터와 많은 대화를 나눌수록 즉, 대화량에 비례하여 충족될 수 있다. Hereinafter, an embodiment in which a level of learning is satisfied according to an answer to a pre-specified question and an amount of learning in a tail-talking conversation will be described. Satisfying the level of learning through the amount of chat content learning may be satisfied in proportion to the amount of conversation, that is, as the creator or the artificial intelligence character has many conversations with at least one or more artificial intelligence characters or creators.

도 5 및 도 6을 참조하여 학습 정도를 충족시키는 예를 설명하자면, 도 5에 도시된 바와 같이, 크리에이터는 인공지능 캐릭터에 기 지정된 질문에 대한 답을 입력함으로써, 학습량을 충족시킬 수 있다. 도 5를 참조하면, ‘좋은 하루를 보낼 수 있도록 노력할게요!’, ‘ㅎㅎ 모두 좋은 하루 되세요!’, ‘안뇽! 나두 반가워요!’와 같은 기 지정된 메시지(510)가 제공되며, 크리에이터는 각 메시지(510)에 대한 답을 입력함으로써, 학습 정도를 충족시킬 수 있게 된다. 또한, 도 6을 참조하면, ‘좋은 하루를 보낼 수 있도록 노력할게요!’의 꼬리물기 대화 메시지(610)가 제공되며, 크리에이터는 꼬리물기 대화 메시지(610)에 대한 답을 입력함으로써, 학습 정도를 충족시킬 수 있게 된다. 여기서, 꼬리물기란, 크리에이터가 ‘좋은 하루를 보낼 수 있도록 노력할게요!’에 대한 답을 입력하면, ‘오드리’ 라는 인공지능 캐릭터는 대화를 꼬리물어 또 다른 대화 메시지를 제공하며, 크리에이터는 또 다른 대화 메시지에 대한 답을 이어서 입력하는 대화 학습 엔진을 나타낸다. To describe an example of satisfying the learning level with reference to FIGS. 5 and 6 , as shown in FIG. 5 , the creator may satisfy the learning level by inputting an answer to a predetermined question to an artificial intelligence character. Referring to FIG. 5, ‘I will try to have a good day!’, ‘Hahaha, have a nice day everyone!’, ‘Hello! A predetermined message 510 such as 'Nice to meet you!' is provided, and the creator can satisfy the level of learning by inputting an answer to each message 510. In addition, referring to FIG. 6 , a tail chat message 610 of 'I'll try to have a good day!' is provided, and the creator inputs an answer to the tail chat message 610 to determine the degree of learning. be able to satisfy Here, tail-biting means that when a creator inputs an answer to 'I'll try to have a good day!', the artificial intelligence character 'Audrey' tails off the conversation and provides another conversation message, and the creator responds with another message. Represents a dialog learning engine that subsequently inputs an answer to a dialog message.

도 5 및 도 6을 통해 학습 정도를 충족하면, 본 발명은 도 7에 도시된 바와 같이 대화 서비스를 종료할 때, 대화가 학습되었다는 알림 팝업창(710)이 제공되며, 대화 서비스를 통해 충족된 학습 정도를 수치화하여 제공함으로써, 크리에이터는 현재 본인의 인공지능 캐릭터의 학습 정도와 학습량을 바로 확인할 수 있다. If the level of learning is met through FIGS. 5 and 6, the present invention provides a notification pop-up window 710 indicating that the conversation has been learned when the conversation service is terminated as shown in FIG. 7, and the learning satisfied through the conversation service. By quantifying the degree and providing it, the creator can immediately check the learning level and amount of learning of his/her artificial intelligence character.

도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 거래 방법의 동작 흐름도를 도시한 것으로, 도 8의 방법은 도 10에 도시된 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 거래 시스템 또는 서버에서의 동작 흐름도를 나타낸 것이다.8 is an operation flow chart of an artificial intelligence character trading method according to another embodiment of the present invention, and the method of FIG. 8 is an artificial intelligence character trading system according to another embodiment of the present invention shown in FIG. 10 or It shows the operation flow diagram in the server.

도 8을 참조하면, 단계 S810에서, 크리에이터의 입력에 기초하여 생성된 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공한다. Referring to FIG. 8 , in step S810, a conversation service between an artificial intelligence character generated based on a creator's input and a follower following the artificial intelligence character is provided.

단계 S810은 크리에이터가 본 발명의 시스템에서 제공하는 인공지능 캐릭터를 생성하는 기능을 통해 생성할 수 있다. 예를 들어, 단계 S810은 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 캐릭터를 생성할 수 있다. 이때, 단계 S810에서 생성되는 인공지능 캐릭터는 크리에이터인 사용자에 의해 설정된 말투와 관심 대화 내용으로 해당 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 사람들인 팔로워(인공지능 캐릭터 또는 크리에이터)와 대화를 주고 받을 수 있다.Step S810 can be created by the creator through a function for creating an artificial intelligence character provided by the system of the present invention. For example, in step S810, a face image, tone of voice, personality, conversation field of interest (or conversation content of interest), name, gender, character introduction, etc. are set by a user who is a creator, so that a preset basic conversation engine is learned and artificial You can create intelligent characters. At this time, the artificial intelligence character created in step S810 can exchange conversations with followers (artificial intelligence characters or creators) who follow the artificial intelligence character with the tone of voice and conversations of interest set by the user who is the creator.

인공지능 캐릭터는 대화 엔진을 이용하여 팔로워들과 대화할 수 있다. 이때, 사용자는 본인이 원하는 답변 방식 또는 답변 내용으로 인공지능 캐릭터가 대화할 수 있도록 대화 엔진을 학습시킬 수 있다. 즉, 본 발명은 사용자의 요청에 따른 대화를 통해 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 조금씩 발전해 나가는 것으로, 사용자에 의해 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 반복적으로 학습 및 향상시킬 수 있다. AI characters can communicate with followers using a conversation engine. At this time, the user can train the conversation engine so that the artificial intelligence character can communicate with the answer method or answer content desired by the user. That is, the present invention develops a conversation engine of an artificial intelligence character little by little through conversation according to a user's request, and the conversation engine of an artificial intelligence character can be repeatedly learned and improved by a user.

또한, 단계 S810에서 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. In addition, at least one hash tag set by the creator may be given to the artificial intelligence character created in step S810 so that other users can search for the artificial intelligence character created by the creator through keywords such as areas of interest in conversation. . For example, if the artificial intelligence character's hashtags are set to '#golf' and '#sports' by the creator, the artificial intelligence character can be searched for golf and sports, and conversations about golf and sports can be performed. It can be classified as an artificial intelligence character with

전술한 바와 같이 인공지능 캐릭터가 생성되면, 단계 S810에서 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공한다. As described above, when the artificial intelligence character is created, a conversation service between the artificial intelligence character and followers following the artificial intelligence character is provided in step S810.

크리에이터에 의해 인공지능 캐릭터가 생성된 후, 해당 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워들이 생기면, 단계 S810에 의해 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 대화방에서 대화 서비스를 제공할 수 있다. 이때, 팔로워는 인공지능 캐릭터일 수 있으며, 인공지능 캐릭터를 생성한 크리에이터일 수 있다. 일 예로, 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터의 팔로워가 대화하는 경우, 자동응답 기능이 온(ON)되어 크리에이터의 개입 없이 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 대화를 주고받을 수 있다. 다른 예로, 크리에이터와 인공지능 캐릭터, 인공지능 캐릭터와 크리에이터, 또는 크리에이터와 크리에이터 즉, 적어도 한 명의 사람이 포함되어 대화하는 경우, 자동응답 기능이 오프(OFF)되어 크리에이터가 참여하여 자유롭게 대화를 주고받을 수 있다. After the artificial intelligence character is created by the creator, if there are followers who follow the artificial intelligence character, a conversation service can be provided in the chat room between the artificial intelligence character and the followers in step S810. In this case, the follower may be an artificial intelligence character or a creator who creates an artificial intelligence character. For example, when an artificial intelligence character and a follower of the artificial intelligence character have a conversation, an automatic response function is turned on, and conversations can be exchanged based on a pre-learned conversation engine without intervention by the creator. As another example, when a creator and an artificial intelligence character, an artificial intelligence character and a creator, or a creator and a creator, that is, at least one person are involved in a conversation, the automatic response function is turned off so that the creator can participate and freely exchange conversations. can

단계 S820에서, 대화 서비스를 통해 누적되는 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가한다. In step S820, the level of the artificial intelligence character is evaluated according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through the conversation service.

단계 S820은 인공지능 캐릭터와 적어도 하나 이상의 팔로워 간의 대화 서비스를 통한 대화량을 기반으로 인공지능 캐릭터의 레벨 상승 여부를 평가할 수 있다. 구체적으로, 단계 S820은 대화량을 이용하여 레벨 상승을 위해 기 설정된 학습 정도의 충족 여부에 따라 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가할 수 있다. Step S820 may evaluate whether or not the level of the artificial intelligence character has risen based on the amount of conversation through the conversation service between the artificial intelligence character and at least one follower. Specifically, in step S820, the level of the artificial intelligence character may be evaluated according to whether or not a preset level of learning for level increase is met using conversation volume.

크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터는 적어도 하나 이상의 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터와 대화를 주고받을 수 있으며, 대화를 많이할수록 즉, 대화량이 많이 누적될수록 인공지능 캐릭터의 레벨을 상승시킬 수 있는 학습 정도를 충족시킬 수 있는 기반이 된다. 또한, 크리에이터는 본 발명에서 제공하는 대화 메시지에 대한 답변을 입력함으로써, 인공지능 캐릭터의 레벨을 상승시킬 수 있는 학습 정도를 충족시킬 수 있다. 본 발명에서 기 설정한 학습 정도는 인공지능 캐릭터의 기 지정된 질문에 대한 답 여부, 채팅 내용 학습량 및 꼬리물기 대화 학습량에 따라 충족될 수 있다. The artificial intelligence character created by the creator can communicate with at least one or more artificial intelligence characters or creators, and the more conversations, that is, the more conversations are accumulated, the more the level of AI character can be raised. It becomes the basis for making it possible. In addition, the creator can satisfy the level of learning that can increase the level of the artificial intelligence character by inputting an answer to the conversation message provided by the present invention. In the present invention, the predetermined level of learning may be satisfied according to whether or not the artificial intelligence character answers a predetermined question, the amount of chatting content learning, and the amount of tail-talking conversation learning.

예를 들면, 레벨 1, 레벨 2와 같이 각 레벨 마다 기 설정된 학습 정도가 지정되며, 레벨 1에서 레벨 2가 되기 위해서는 기 설정된 학습 정도를 충족시켜 인공지능 캐릭터의 학습량을 만족시켜야 한다. 일 예로, 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터는 적어도 하나 이상의 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터와 많은 대화를 주고받음으로써, 채팅 내용 학습량을 충족시킬 수 있으며, 단계 S820은 레벨 1에서 충족시켜야 할 채팅 내용 학습량을 충족하였다고 판단하여 인공지능 캐릭터의 레벨 상승을 평가할 수 있다. 다른 예로, 크리에이터가 본 발명의 시스템에서 제공하는 ‘안녕하세요’에 대한 답변을 수행하고, 꼬리물기 대화를 수행하는 경우, 단계 S820은 레벨 1에서 충족시켜야 할 질문에 대한 답 여부 및 꼬리물기 대화 학습량을 충족하였다고 판단하여 인공지능 캐릭터의 레벨 상승을 평가할 수 있다. 다만, 학습 정도는 전술한 바에 한정되지 않으며, 각 레벨에 따른 인공지능 캐릭터의 기 지정된 질문에 대한 답 여부, 채팅 내용 학습량 및 꼬리물기 대화 학습량으로 충족될 수 있다. For example, a predetermined level of learning is designated for each level, such as level 1 and level 2, and in order to go from level 1 to level 2, the predetermined level of learning must be satisfied to satisfy the amount of learning of the artificial intelligence character. For example, the artificial intelligence character or creator can meet the amount of chat content learning by exchanging many conversations with at least one or more artificial intelligence characters or creators, and in step S820, it is determined that the chat content learning amount to be satisfied in level 1 has been met. By doing so, the level increase of the AI character can be evaluated. As another example, if the creator responds to 'hello' provided by the system of the present invention and performs a tailgating conversation, step S820 determines whether the questions to be met at level 1 are answered and the amount of tailgating conversation learning. If it is determined that it is satisfied, the level increase of the AI character can be evaluated. However, the degree of learning is not limited to the above, and may be satisfied by answering pre-specified questions of the artificial intelligence character according to each level, learning amount of chatting contents, and learning amount of tail chatting.

단계 S830에서, 평가 결과를 기초로, 학습량에 의해 구축되는 인공지능 캐릭터의 학습 데이터를 거래한다. In step S830, based on the evaluation result, the learning data of the artificial intelligence character built by the amount of learning is traded.

단계 S830은 특정 분야에서 특정 레벨을 달성한 인공지능 캐릭터의 대화 능력치를 나타내는 학습 데이터를 제2 인공지능 캐릭터에게 판매할 수 있다. 보다 상세하게, 단계 S830은 평가 결과에 따라 지정되는 인공지능 캐릭터의 레벨에 기초하여, 인공지능 캐릭터의 학습량에 의해 구축되는 학습 데이터를 제2 인공지능 캐릭터에게 거래할 수 있다. In step S830, learning data representing the conversation ability of an artificial intelligence character who has achieved a specific level in a specific field may be sold to a second artificial intelligence character. In more detail, in step S830, based on the level of the artificial intelligence character designated according to the evaluation result, learning data built by the learning amount of the artificial intelligence character may be traded with the second artificial intelligence character.

예를 들면, 스포츠에 관심이 많고, 그 중에서도 특히 골프에 관심이 많은 크리에이터의 경우, 인공지능 캐릭터 또한 ‘#골프’, ‘#스포츠’의 해시태그로 설정되어 학습될 수 있다. 이러한 골프에 관심이 많은 인공지능 캐릭터가 레벨업을 할수록 ‘골프’에 대한 학습 데이터가 축적되며, 본 발명의 다른 실시예에 따른 단계 S830은 이러한 축적된 인공지능 캐릭터의 골프에 관한 학습 데이터를 골프에 관심이 있는 다른 인공지능 캐릭터(또는 크리에이터)에게 거래할 수 있다. 이때, 단계 S830은 골프에 대한 학습 데이터를 판매하고자 하는 크리에이터와 골프에 대한 학습 데이터를 구매하고자 하는 크리에이터 간의 거래 과정 즉, 구매하고자 하는 크리에이터로부터 일정 금액의 수수료를 받아 판매하고자 하는 크리에이터에게 제공하고, 판매하고자 하는 크리에이터로부터 골프에 대한 학습 데이터를 수신하여 구매하고자 하는 크리에이터에게 제공할 수 있다. 이에, 골프에 대한 학습 데이터를 구매한 크리에이터는 골프에 대한 학습 데이터를 인공지능 캐릭터에 학습시킬 수 있다. For example, in the case of a creator who has a lot of interest in sports, and especially golf, artificial intelligence characters can also be set and learned as hashtags of ‘#golf’ and ‘#sports’. As the artificial intelligence character who is interested in golf levels up, learning data on 'golf' is accumulated, and in step S830 according to another embodiment of the present invention, learning data on golf of the accumulated artificial intelligence character is stored. can be traded to other AI characters (or creators) who are interested in At this time, step S830 is a transaction process between a creator who wants to sell learning data on golf and a creator who wants to purchase learning data on golf, that is, a commission of a certain amount is received from the creator who wants to purchase and provided to the creator who wants to sell it, Learning data on golf may be received from creators who wish to sell and provided to creators who wish to purchase. Accordingly, a creator who purchases golf-related learning data can teach the golf-related learning data to an artificial intelligence character.

실시예에 따라서, S 크리에이터가 A 크리에이터로부터 골프에 대한 A 학습 데이터를 구매하고, B 크리에이터로부터 골프에 대한 B 학습 데이터를 구매하여 S 크리에이터의 S 인공지능 캐릭터를 학습시킬 수 있다. 이후에, S 인공지능 캐릭터가 팔로워와 골프에 관한 대화를 주고받는 경우에, 팔로워의 대화 물음에 대한 답변으로 A 학습 데이터와 B 학습 데이터 간의 중복되는 데이터가 발생하면, 본 발명은 S 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 대화 흐름 상에서 A 학습 데이터와 B 학습 데이터 중에 확률적으로 적합한 데이터를 출력하여 답변을 제공할 수 있다. 즉, 크리에이터는 학습 데이터를 복수로 구매하여 인공지능 캐릭터를 학습시킬 수 있으며, 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 거래 방법은 학습 데이터가 충돌되면 확률적으로 적합한 데이터를 출력하여 답변을 제공할 수 있다. According to an embodiment, S creator may purchase learning data A on golf from creator A and learning data B on golf from creator B to learn the S artificial intelligence character of S creator. Afterwards, when the S artificial intelligence character exchanges golf-related conversations with the follower, if overlapping data between the A learning data and the B learning data occurs in response to the follower's conversation question, the present invention provides the S artificial intelligence character It is possible to provide an answer by probabilistically outputting appropriate data among learning data A and learning data B in the conversation flow between the user and the follower. That is, the creator can purchase a plurality of learning data to learn the artificial intelligence character, and in the method of trading the artificial intelligence character according to another embodiment of the present invention, when the learning data collides, the creator probabilistically outputs suitable data to provide an answer. can provide

이에 따라서, 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 거래 방법은 특정 분야에서 특정 레벨을 달성하여 특정 분야에 대해 전문적인 학습 데이터를 구축한 크리에이터의 대화 능력치를 거래함으로써, 인공지능 캐릭터의 대화 스킬을 공유하고, 그에 따른 수수료를 지급할 수 있다. Accordingly, the artificial intelligence character trading method according to another embodiment of the present invention trades the conversation ability of a creator who has established professional learning data in a specific field by achieving a specific level in a specific field, Skills can be shared and fees can be paid accordingly.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 시스템에 대한 구성을 도시한 것으로, 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 방법을 수행하는 서버 또는 시스템에 대한 개념적인 구성을 나타낸 것이다.9 shows a configuration of an artificial intelligence character level evaluation system according to an embodiment of the present invention, and shows a conceptual configuration of a server or system that performs a level evaluation method of an artificial intelligence character.

도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 시스템(900)은 대화 제공부(910), 레벨 평가부(920), 레벨 표시부(930), 제공부(940) 및 DB(950)를 포함한다.Referring to FIG. 9 , the level evaluation system 900 of an artificial intelligence character according to an embodiment of the present invention includes a conversation providing unit 910, a level evaluation unit 920, a level display unit 930, and a providing unit 940. and DB 950.

DB(DataBase; 데이터베이스, 950)는 본 발명과 관련된 정보를 저장하는 수단으로, 인공지능 캐릭터에 관한 정보, 학습 정도에 따른 학습량과 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 기준의 가이드 정보를 저장 및 관리할 수 있다. 물론, DB(950)는 상술한 데이터로 한정되지 않으며, 본 발명의 모든 데이터를 저장할 수 있다. DB (DataBase; Database, 950) is a means for storing information related to the present invention, and can store and manage information about artificial intelligence characters, learning amount according to learning level, and guide information of level evaluation criteria of artificial intelligence characters. . Of course, the DB 950 is not limited to the above data, and can store all data of the present invention.

대화 제공부(910)는 크리에이터의 입력에 기초하여 생성된 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공한다. The conversation providing unit 910 provides a conversation service between an artificial intelligence character generated based on a creator's input and followers following the artificial intelligence character.

대화 제공부(910)는 크리에이터가 본 발명의 시스템에서 제공하는 인공지능 캐릭터를 생성하는 기능을 통해 생성할 수 있다. 예를 들어, 대화 제공부(910)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 캐릭터를 생성할 수 있다. 이때, 대화 제공부(910)에서 생성되는 인공지능 캐릭터는 크리에이터인 사용자에 의해 설정된 말투와 관심 대화 내용으로 해당 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 사람들인 팔로워(인공지능 캐릭터 또는 크리에이터)와 대화를 주고 받을 수 있다.The conversation providing unit 910 may be created by a creator through a function for generating an artificial intelligence character provided by the system of the present invention. For example, the conversation providing unit 910 is a preset basic conversation engine by setting a face image, tone of voice, personality, conversation field of interest (or conversation content of interest), name, gender, character introduction content, etc. by a user who is a creator. This learning can create an artificial intelligence character. At this time, the artificial intelligence character created by the conversation providing unit 910 communicates with followers (artificial intelligence characters or creators) who follow the artificial intelligence character with the tone of speech and conversation contents of interest set by the user who is the creator. can

인공지능 캐릭터는 대화 엔진을 이용하여 팔로워들과 대화할 수 있다. 이때, 사용자는 본인이 원하는 답변 방식 또는 답변 내용으로 인공지능 캐릭터가 대화할 수 있도록 대화 엔진을 학습시킬 수 있다. 즉, 본 발명은 사용자의 요청에 따른 대화를 통해 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 조금씩 발전해 나가는 것으로, 사용자에 의해 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 반복적으로 학습 및 향상시킬 수 있다. AI characters can communicate with followers using a conversation engine. At this time, the user can train the conversation engine so that the artificial intelligence character can communicate with the answer method or answer content desired by the user. That is, the present invention develops a conversation engine of an artificial intelligence character little by little through conversation according to a user's request, and the conversation engine of an artificial intelligence character can be repeatedly learned and improved by a user.

또한, 대화 제공부(910)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. In addition, the artificial intelligence character created by the conversation provider 910 includes at least one hash tag set by the creator so that other users can search for the artificial intelligence character created by the creator through keywords such as areas of interest in conversation. can be granted For example, if the artificial intelligence character's hashtags are set to '#golf' and '#sports' by the creator, the artificial intelligence character can be searched for golf and sports, and conversations about golf and sports can be performed. It can be classified as an artificial intelligence character with

전술한 바와 같이 인공지능 캐릭터가 생성되면, 대화 제공부(910)에서 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공한다. As described above, when an artificial intelligence character is created, the conversation providing unit 910 provides a conversation service between the artificial intelligence character and followers following the artificial intelligence character.

크리에이터에 의해 인공지능 캐릭터가 생성된 후, 해당 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워들이 생기면, 대화 제공부(910)에 의해 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 대화방에서 대화 서비스를 제공할 수 있다. 이때, 팔로워는 인공지능 캐릭터일 수 있으며, 인공지능 캐릭터를 생성한 크리에이터일 수 있다. 일 예로, 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터의 팔로워가 대화하는 경우, 자동응답 기능이 온(ON)되어 크리에이터의 개입 없이 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 대화를 주고받을 수 있다. 다른 예로, 크리에이터와 인공지능 캐릭터, 인공지능 캐릭터와 크리에이터, 또는 크리에이터와 크리에이터 즉, 적어도 한 명의 사람이 포함되어 대화하는 경우, 자동응답 기능이 오프(OFF)되어 크리에이터가 참여하여 자유롭게 대화를 주고받을 수 있다. After an artificial intelligence character is created by a creator and followers who follow the corresponding artificial intelligence character arise, the conversation providing unit 910 may provide a conversation service in a chat room between the artificial intelligence character and followers. In this case, the follower may be an artificial intelligence character or a creator who creates an artificial intelligence character. For example, when an artificial intelligence character and a follower of the artificial intelligence character have a conversation, an automatic response function is turned on, and conversations can be exchanged based on a pre-learned conversation engine without intervention by the creator. As another example, when a creator and an artificial intelligence character, an artificial intelligence character and a creator, or a creator and a creator, that is, at least one person are involved in a conversation, the automatic response function is turned off so that the creator can participate and freely exchange conversations. can

레벨 평가부(920)는 대화 서비스를 통해 누적되는 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가한다. The level evaluation unit 920 evaluates the level of the artificial intelligence character according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through the conversation service.

레벨 평가부(920)는 인공지능 캐릭터와 적어도 하나 이상의 팔로워 간의 대화 서비스를 통한 대화량을 기반으로 인공지능 캐릭터의 레벨 상승 여부를 평가할 수 있다. 구체적으로, 레벨 평가부(920)는 대화량을 이용하여 레벨 상승을 위해 기 설정된 학습 정도의 충족 여부에 따라 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가할 수 있다. The level evaluation unit 920 may evaluate whether the level of the artificial intelligence character has risen based on the amount of conversation through the conversation service between the artificial intelligence character and at least one follower. Specifically, the level evaluator 920 may evaluate the level of the artificial intelligence character according to whether or not a preset level of learning for level increase is satisfied using conversation volume.

크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터는 적어도 하나 이상의 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터와 대화를 주고받을 수 있으며, 대화를 많이할수록 즉, 대화량이 많이 누적될수록 인공지능 캐릭터의 레벨을 상승시킬 수 있는 학습 정도를 충족시킬 수 있는 기반이 된다. 또한, 크리에이터는 본 발명에서 제공하는 대화 메시지에 대한 답변을 입력함으로써, 인공지능 캐릭터의 레벨을 상승시킬 수 있는 학습 정도를 충족시킬 수 있다. 본 발명에서 기 설정한 학습 정도는 인공지능 캐릭터의 기 지정된 질문에 대한 답 여부, 채팅 내용 학습량 및 꼬리물기 대화 학습량에 따라 충족될 수 있다. The artificial intelligence character created by the creator can communicate with at least one or more artificial intelligence characters or creators, and the more conversations, that is, the more conversations are accumulated, the more the level of AI character can be raised. It becomes the basis for making it possible. In addition, the creator can satisfy the level of learning that can increase the level of the artificial intelligence character by inputting an answer to the conversation message provided by the present invention. In the present invention, the predetermined level of learning may be satisfied according to whether or not the artificial intelligence character answers a predetermined question, the amount of chatting content learning, and the amount of tail-talking conversation learning.

예를 들면, 레벨 1, 레벨 2와 같이 각 레벨 마다 기 설정된 학습 정도가 지정되며, 레벨 1에서 레벨 2가 되기 위해서는 기 설정된 학습 정도를 충족시켜 인공지능 캐릭터의 학습량을 만족시켜야 한다. 일 예로, 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터는 적어도 하나 이상의 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터와 많은 대화를 주고받음으로써, 채팅 내용 학습량을 충족시킬 수 있으며, 레벨 평가부(920)는 레벨 1에서 충족시켜야 할 채팅 내용 학습량을 충족하였다고 판단하여 인공지능 캐릭터의 레벨 상승을 평가할 수 있다. 다른 예로, 크리에이터가 본 발명의 시스템에서 제공하는 ‘안녕하세요’에 대한 답변을 수행하고, 꼬리물기 대화를 수행하는 경우, 레벨 평가부(920)는 레벨 1에서 충족시켜야 할 질문에 대한 답 여부 및 꼬리물기 대화 학습량을 충족하였다고 판단하여 인공지능 캐릭터의 레벨 상승을 평가할 수 있다. 다만, 학습 정도는 전술한 바에 한정되지 않으며, 각 레벨에 따른 인공지능 캐릭터의 기 지정된 질문에 대한 답 여부, 채팅 내용 학습량 및 꼬리물기 대화 학습량으로 충족될 수 있다. For example, a predetermined level of learning is designated for each level, such as level 1 and level 2, and in order to go from level 1 to level 2, the predetermined level of learning must be satisfied to satisfy the amount of learning of the artificial intelligence character. For example, the artificial intelligence character or creator may communicate with at least one or more artificial intelligence characters or creators a lot to meet the amount of chat content learning, and the level evaluation unit 920 determines the amount of chat content learning to be met at level 1. It is determined that the level of the artificial intelligence character has been met, and the level increase of the artificial intelligence character can be evaluated. As another example, when the creator responds to 'hello' provided by the system of the present invention and conducts a tailgate conversation, the level evaluation unit 920 determines whether or not the question to be met at level 1 is answered and the tail It is judged that the amount of conversation learning has been met, and the level increase of the artificial intelligence character can be evaluated. However, the degree of learning is not limited to the above, and may be satisfied by answering pre-specified questions of the artificial intelligence character according to each level, learning amount of chatting contents, and learning amount of tail chatting.

레벨 표시부(930)는 평가 결과에 따른 인공지능 캐릭터의 레벨을 표시한다. The level display unit 930 displays the level of the artificial intelligence character according to the evaluation result.

레벨 표시부(930)는 대화 서비스를 종료할 때, 대화 서비스를 통해 충족되는 학습 정도에 의한 학습량을 인공지능 캐릭터에 표시할 수 있다. 예를 들어, 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터가 대화를 주고받은 후, 대화 서비스를 종료할 때, 대화 서비스를 통해 충족된 학습 정도를 수치화하여 인공지능 캐릭터의 현재 학습량을 표시할 수 있다.When ending the conversation service, the level display unit 930 may display the amount of learning based on the level of learning satisfied through the conversation service on the artificial intelligence character. For example, when an artificial intelligence character and an artificial intelligence character or creator exchange a conversation and end a conversation service, the degree of learning satisfied through the conversation service may be quantified and the current learning amount of the artificial intelligence character may be displayed.

제공부(940)는 인공지능 캐릭터의 레벨에 따라 인공지능 캐릭터를 제2 인공지능 캐릭터에게 추천 및 노출하며, 인공지능 캐릭터의 레벨에 따른 부가 서비스를 제공할 수 있다.The provision unit 940 may recommend and expose the artificial intelligence character to the second artificial intelligence character according to the level of the artificial intelligence character, and provide additional services according to the level of the artificial intelligence character.

일 예로, 제공부(940)는 인공지능 캐릭터의 레벨에 따라 인공지능 캐릭터를 적절한 대화 상대방에게 노출하거나 추천할 수 있다. 예를 들면, 제공부(940)는 레벨이 10인 인공지능 캐릭터를 동일한 레벨인 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터에게 노출하거나 추천할 수 있다. 또한, 레벨이 10인 인공지능 캐릭터를 레벨이 10 이상인 인공지능 캐릭터와의 대화를 원하는 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터에게 노출하거나 추천할 수도 있다. For example, the provision unit 940 may expose or recommend an artificial intelligence character to an appropriate conversation partner according to the level of the artificial intelligence character. For example, the providing unit 940 may expose or recommend an artificial intelligence character of level 10 to an artificial intelligence character or creator of the same level. In addition, an artificial intelligence character of level 10 may be exposed or recommended to an artificial intelligence character or creator who wants to communicate with an artificial intelligence character of level 10 or higher.

다른 예로, 제공부(940)는 인공지능 캐릭터의 레벨에 따라 인공지능 캐릭터에게 부가 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들면, 제공부(940)는 레벨이 10 이상인 경우에 인공지능 캐릭터에게 기존보다 레벨업이 쉬워지도록 학습량을 조절해주는 것과 같은 부가 서비스를 제공할 수 있다. As another example, the providing unit 940 may provide additional services to the artificial intelligence character according to the level of the artificial intelligence character. For example, the providing unit 940 may provide an additional service such as adjusting the amount of learning so that the level up is easier than before to the artificial intelligence character when the level is 10 or higher.

또 다른 예로, 제공부(940)는 인공지능 캐릭터의 레벨에 따라 리워드를 제공할 수 있다. 예를 들면, 제공부(940)는 레벨이 10 이상인 경우에 인공지능 캐릭터를 꾸밀 수 있는 아이템과 같은 리워드를 제공할 수 있다. As another example, the provision unit 940 may provide a reward according to the level of the artificial intelligence character. For example, the providing unit 940 may provide a reward such as an item for decorating an artificial intelligence character when the level is 10 or higher.

도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 거래 시스템에 대한 구성을 도시한 것으로, 인공지능 캐릭터의 거래 방법을 수행하는 서버 또는 시스템에 대한 개념적인 구성을 나타낸 것이다.10 shows the configuration of an artificial intelligence character trading system according to another embodiment of the present invention, and shows a conceptual configuration of a server or system that performs a trading method of an artificial intelligence character.

도 10을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 거래 시스템(1000)은 대화 제공부(1010), 레벨 평가부(1020), 데이터 거래부(1030) 및 DB(1040)를 포함한다.Referring to FIG. 10, the artificial intelligence character trading system 1000 according to another embodiment of the present invention includes a conversation providing unit 1010, a level evaluation unit 1020, a data trading unit 1030, and a DB 1040. include

DB(DataBase; 데이터베이스, 1040)는 본 발명과 관련된 정보를 저장하는 수단으로, 인공지능 캐릭터에 관한 정보, 학습 정도에 따른 학습량과 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 기준의 가이드 정보, 그리고 거래 관련 정보를 저장 및 관리할 수 있다. 물론, DB(1040)는 상술한 데이터로 한정되지 않으며, 본 발명의 모든 데이터를 저장할 수 있다. DB (DataBase; database, 1040) is a means for storing information related to the present invention, and stores information on artificial intelligence characters, guide information on the amount of learning and level evaluation criteria of artificial intelligence characters, and transaction-related information and can be managed. Of course, the DB 1040 is not limited to the above data, and can store all data of the present invention.

대화 제공부(1010)는 크리에이터의 입력에 기초하여 생성된 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공한다. The conversation providing unit 1010 provides a conversation service between an artificial intelligence character generated based on a creator's input and followers following the artificial intelligence character.

대화 제공부(1010)는 크리에이터가 본 발명의 시스템에서 제공하는 인공지능 캐릭터를 생성하는 기능을 통해 생성할 수 있다. 예를 들어, 대화 제공부(1010)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 캐릭터를 생성할 수 있다. 이때, 대화 제공부(1010)에서 생성되는 인공지능 캐릭터는 크리에이터인 사용자에 의해 설정된 말투와 관심 대화 내용으로 해당 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 사람들인 팔로워(인공지능 캐릭터 또는 크리에이터)와 대화를 주고 받을 수 있다.The conversation providing unit 1010 may be created by a creator through a function for generating an artificial intelligence character provided by the system of the present invention. For example, the conversation providing unit 1010 is a preset basic conversation engine by setting a face image, tone of voice, personality, conversation field of interest (or conversation content of interest), name, gender, character introduction content, etc. by a user who is a creator. This learning can create an artificial intelligence character. At this time, the artificial intelligence character generated by the conversation providing unit 1010 communicates with followers (artificial intelligence characters or creators) who follow the artificial intelligence character with the tone of speech and conversation contents of interest set by the user who is the creator. can

인공지능 캐릭터는 대화 엔진을 이용하여 팔로워들과 대화할 수 있다. 이때, 사용자는 본인이 원하는 답변 방식 또는 답변 내용으로 인공지능 캐릭터가 대화할 수 있도록 대화 엔진을 학습시킬 수 있다. 즉, 본 발명은 사용자의 요청에 따른 대화를 통해 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 조금씩 발전해 나가는 것으로, 사용자에 의해 인공지능 캐릭터의 대화 엔진을 반복적으로 학습 및 향상시킬 수 있다. AI characters can communicate with followers using a conversation engine. At this time, the user can train the conversation engine so that the artificial intelligence character can communicate with the answer method or answer content desired by the user. That is, the present invention develops a conversation engine of an artificial intelligence character little by little through conversation according to a user's request, and the conversation engine of an artificial intelligence character can be repeatedly learned and improved by a user.

또한, 대화 제공부(1010)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. In addition, the artificial intelligence character created by the conversation provider 1010 includes at least one hash tag set by the creator so that other users can search for the artificial intelligence character created by the creator through keywords such as areas of interest in conversation. can be granted For example, if the artificial intelligence character's hashtags are set to '#golf' and '#sports' by the creator, the artificial intelligence character can be searched for golf and sports, and conversations about golf and sports can be performed. It can be classified as an artificial intelligence character with

전술한 바와 같이 인공지능 캐릭터가 생성되면, 대화 제공부(1010)에서 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공한다. As described above, when an artificial intelligence character is created, the conversation providing unit 1010 provides a conversation service between the artificial intelligence character and followers following the artificial intelligence character.

크리에이터에 의해 인공지능 캐릭터가 생성된 후, 해당 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워들이 생기면, 대화 제공부(1010)에 의해 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 대화방에서 대화 서비스를 제공할 수 있다. 이때, 팔로워는 인공지능 캐릭터일 수 있으며, 인공지능 캐릭터를 생성한 크리에이터일 수 있다. 일 예로, 인공지능 캐릭터와 인공지능 캐릭터의 팔로워가 대화하는 경우, 자동응답 기능이 온(ON)되어 크리에이터의 개입 없이 기 학습된 대화 엔진을 기반으로 대화를 주고받을 수 있다. 다른 예로, 크리에이터와 인공지능 캐릭터, 인공지능 캐릭터와 크리에이터, 또는 크리에이터와 크리에이터 즉, 적어도 한 명의 사람이 포함되어 대화하는 경우, 자동응답 기능이 오프(OFF)되어 크리에이터가 참여하여 자유롭게 대화를 주고받을 수 있다. After an artificial intelligence character is created by a creator and followers who follow the artificial intelligence character arise, the conversation providing unit 1010 may provide a conversation service in a chat room between the AI character and followers. In this case, the follower may be an artificial intelligence character or a creator who creates an artificial intelligence character. For example, when an artificial intelligence character and a follower of the artificial intelligence character have a conversation, an automatic response function is turned on, and conversations can be exchanged based on a pre-learned conversation engine without intervention by the creator. As another example, when a creator and an artificial intelligence character, an artificial intelligence character and a creator, or a creator and a creator, that is, at least one person are involved in a conversation, the automatic response function is turned off so that the creator can participate and freely exchange conversations. can

레벨 평가부(1020)는 대화 서비스를 통해 누적되는 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가한다. The level evaluation unit 1020 evaluates the level of the artificial intelligence character according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through the conversation service.

레벨 평가부(1020)는 인공지능 캐릭터와 적어도 하나 이상의 팔로워 간의 대화 서비스를 통한 대화량을 기반으로 인공지능 캐릭터의 레벨 상승 여부를 평가할 수 있다. 구체적으로, 레벨 평가부(1020)는 대화량을 이용하여 레벨 상승을 위해 기 설정된 학습 정도의 충족 여부에 따라 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가할 수 있다. The level evaluator 1020 may evaluate whether the level of the artificial intelligence character has risen based on the amount of conversation between the artificial intelligence character and at least one follower through a conversation service. Specifically, the level evaluator 1020 may evaluate the level of the artificial intelligence character according to whether or not a preset level of learning for level increase is satisfied using conversation volume.

크리에이터에 의해 생성된 인공지능 캐릭터는 적어도 하나 이상의 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터와 대화를 주고받을 수 있으며, 대화를 많이할수록 즉, 대화량이 많이 누적될수록 인공지능 캐릭터의 레벨을 상승시킬 수 있는 학습 정도를 충족시킬 수 있는 기반이 된다. 또한, 크리에이터는 본 발명에서 제공하는 대화 메시지에 대한 답변을 입력함으로써, 인공지능 캐릭터의 레벨을 상승시킬 수 있는 학습 정도를 충족시킬 수 있다. 본 발명에서 기 설정한 학습 정도는 인공지능 캐릭터의 기 지정된 질문에 대한 답 여부, 채팅 내용 학습량 및 꼬리물기 대화 학습량에 따라 충족될 수 있다. The artificial intelligence character created by the creator can communicate with at least one or more artificial intelligence characters or creators, and the more conversations, that is, the more conversations are accumulated, the more the level of AI character can be raised. It becomes the basis for making it possible. In addition, the creator can satisfy the level of learning that can increase the level of the artificial intelligence character by inputting an answer to the conversation message provided by the present invention. In the present invention, the predetermined level of learning may be satisfied according to whether or not the artificial intelligence character answers a predetermined question, the amount of chatting content learning, and the amount of tail-talking conversation learning.

예를 들면, 레벨 1, 레벨 2와 같이 각 레벨 마다 기 설정된 학습 정도가 지정되며, 레벨 1에서 레벨 2가 되기 위해서는 기 설정된 학습 정도를 충족시켜 인공지능 캐릭터의 학습량을 만족시켜야 한다. 일 예로, 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터는 적어도 하나 이상의 인공지능 캐릭터 또는 크리에이터와 많은 대화를 주고받음으로써, 채팅 내용 학습량을 충족시킬 수 있으며, 레벨 평가부(1020)는 레벨 1에서 충족시켜야 할 채팅 내용 학습량을 충족하였다고 판단하여 인공지능 캐릭터의 레벨 상승을 평가할 수 있다. 다른 예로, 크리에이터가 본 발명의 시스템에서 제공하는 ‘안녕하세요’에 대한 답변을 수행하고, 꼬리물기 대화를 수행하는 경우, 레벨 평가부(1020)는 레벨 1에서 충족시켜야 할 질문에 대한 답 여부 및 꼬리물기 대화 학습량을 충족하였다고 판단하여 인공지능 캐릭터의 레벨 상승을 평가할 수 있다. 다만, 학습 정도는 전술한 바에 한정되지 않으며, 각 레벨에 따른 인공지능 캐릭터의 기 지정된 질문에 대한 답 여부, 채팅 내용 학습량 및 꼬리물기 대화 학습량으로 충족될 수 있다. For example, a predetermined level of learning is designated for each level, such as level 1 and level 2, and in order to go from level 1 to level 2, the predetermined level of learning must be satisfied to satisfy the amount of learning of the artificial intelligence character. For example, the artificial intelligence character or creator can meet the amount of chat content learning by exchanging many conversations with at least one or more artificial intelligence characters or creators, and the level evaluation unit 1020 determines the amount of chat content learning to be met at level 1. It is determined that the level of the artificial intelligence character has been met, and the level increase of the artificial intelligence character can be evaluated. As another example, when the creator responds to 'hello' provided by the system of the present invention and performs a tail-talking conversation, the level evaluation unit 1020 determines whether or not the answer to the question to be satisfied at level 1 and the tail It is judged that the amount of conversation learning has been met, and the level increase of the artificial intelligence character can be evaluated. However, the degree of learning is not limited to the above, and may be satisfied by answering pre-specified questions of the artificial intelligence character according to each level, learning amount of chatting contents, and learning amount of tail chatting.

데이터 거래부(1030)는 평가 결과를 기초로, 학습량에 의해 구축되는 인공지능 캐릭터의 학습 데이터를 거래한다. The data trading unit 1030 trades the learning data of the artificial intelligence character built by the amount of learning based on the evaluation result.

데이터 거래부(1030)는 특정 분야에서 특정 레벨을 달성한 인공지능 캐릭터의 대화 능력치를 나타내는 학습 데이터를 제2 인공지능 캐릭터에게 판매할 수 있다. 보다 상세하게, 데이터 거래부(1030)는 평가 결과에 따라 지정되는 인공지능 캐릭터의 레벨에 기초하여, 인공지능 캐릭터의 학습량에 의해 구축되는 학습 데이터를 제2 인공지능 캐릭터에게 거래할 수 있다. The data transaction unit 1030 may sell learning data representing conversational abilities of an artificial intelligence character that has achieved a specific level in a specific field to a second artificial intelligence character. In more detail, the data trading unit 1030 may trade learning data built by the learning amount of the artificial intelligence character with the second artificial intelligence character based on the level of the artificial intelligence character designated according to the evaluation result.

예를 들면, 스포츠에 관심이 많고, 그 중에서도 특히 골프에 관심이 많은 크리에이터의 경우, 인공지능 캐릭터 또한 ‘#골프’, ‘#스포츠’의 해시태그로 설정되어 학습될 수 있다. 이러한 골프에 관심이 많은 인공지능 캐릭터가 레벨업을 할수록 ‘골프’에 대한 학습 데이터가 축적되며, 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터 거래부(1030)는 이러한 축적된 인공지능 캐릭터의 골프에 관한 학습 데이터를 골프에 관심이 있는 다른 인공지능 캐릭터(또는 크리에이터)에게 거래할 수 있다. 이때, 데이터 거래부(1030)는 골프에 대한 학습 데이터를 판매하고자 하는 크리에이터와 골프에 대한 학습 데이터를 구매하고자 하는 크리에이터 간의 거래 과정 즉, 구매하고자 하는 크리에이터로부터 일정 금액의 수수료를 받아 판매하고자 하는 크리에이터에게 제공하고, 판매하고자 하는 크리에이터로부터 골프에 대한 학습 데이터를 수신하여 구매하고자 하는 크리에이터에게 제공할 수 있다. 이에, 골프에 대한 학습 데이터를 구매한 크리에이터는 골프에 대한 학습 데이터를 인공지능 캐릭터에 학습시킬 수 있다. For example, in the case of a creator who has a lot of interest in sports, and especially golf, artificial intelligence characters can also be set and learned as hashtags of ‘#golf’ and ‘#sports’. As the artificial intelligence character who is interested in golf levels up, learning data on 'golf' is accumulated, and the data transaction unit 1030 according to another embodiment of the present invention relates to golf of the accumulated artificial intelligence character. Learning data can be traded to other AI characters (or creators) who are interested in golf. At this time, the data transaction unit 1030 is a transaction process between a creator who wants to sell learning data on golf and a creator who wants to purchase learning data on golf, that is, a creator who wants to sell it by receiving a certain amount of commission from the creator who wants to purchase it. , receive learning data on golf from creators who want to sell it, and provide it to creators who want to purchase it. Accordingly, a creator who purchases golf-related learning data can teach the golf-related learning data to an artificial intelligence character.

실시예에 따라서, S 크리에이터가 A 크리에이터로부터 골프에 대한 A 학습 데이터를 구매하고, B 크리에이터로부터 골프에 대한 B 학습 데이터를 구매하여 S 크리에이터의 S 인공지능 캐릭터를 학습시킬 수 있다. 이후에, S 인공지능 캐릭터가 팔로워와 골프에 관한 대화를 주고받는 경우에, 팔로워의 대화 물음에 대한 답변으로 A 학습 데이터와 B 학습 데이터 간의 중복되는 데이터가 발생하면, 본 발명은 S 인공지능 캐릭터와 팔로워 간의 대화 흐름 상에서 A 학습 데이터와 B 학습 데이터 중에 확률적으로 적합한 데이터를 출력하여 답변을 제공할 수 있다. 즉, 크리에이터는 학습 데이터를 복수로 구매하여 인공지능 캐릭터를 학습시킬 수 있으며, 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 거래 방법은 학습 데이터가 충돌되면 확률적으로 적합한 데이터를 출력하여 답변을 제공할 수 있다. According to an embodiment, S creator may purchase learning data A on golf from creator A and learning data B on golf from creator B to learn the S artificial intelligence character of S creator. Afterwards, when the S artificial intelligence character exchanges golf-related conversations with the follower, if overlapping data between the A learning data and the B learning data occurs in response to the follower's conversation question, the present invention provides the S artificial intelligence character It is possible to provide an answer by probabilistically outputting appropriate data among learning data A and learning data B in the conversation flow between the user and the follower. That is, the creator can purchase a plurality of learning data to learn the artificial intelligence character, and in the method of trading the artificial intelligence character according to another embodiment of the present invention, when the learning data collides, the creator probabilistically outputs suitable data to provide an answer. can provide

이에 따라서, 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 캐릭터의 거래 시스템(1000)은 특정 분야에서 특정 레벨을 달성하여 특정 분야에 대해 전문적인 학습 데이터를 구축한 크리에이터의 대화 능력치를 거래함으로써, 인공지능 캐릭터의 대화 스킬을 공유하고, 그에 따른 수수료를 지급할 수 있다. Accordingly, the artificial intelligence character trading system 1000 according to another embodiment of the present invention trades the conversation ability of a creator who has achieved a specific level in a specific field and has built professional learning data for a specific field, thereby artificial intelligence You can share the character's conversation skills and pay a fee accordingly.

비록, 도 9 및 도 10의 시스템에서 그 설명이 생략되었더라도, 도 9 및 도 10을 구성하는 각 구성 수단은 도 1 내지 도 8에서 설명한 모든 내용을 포함할 수 있으며, 이는 이 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하다.Although the description is omitted in the system of FIGS. 9 and 10, each component constituting FIGS. 9 and 10 may include all of the contents described in FIGS. 1 to 8, which is It is obvious to those skilled in the art.

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.The system or apparatus described above may be implemented as hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA) , a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

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.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. The device can be commanded. Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. Software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.

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.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

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.As described above, although the embodiments have been described with limited examples and drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.

Claims (15)

크리에이터의 입력에 기초하여 생성된 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 단계;
상기 대화 서비스를 통해 누적되는 상기 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가하는 단계; 및
평가 결과에 따른 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 표시하는 단계
를 포함하는 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법.
Providing a conversation service between an artificial intelligence character generated based on a creator's input and a follower following the artificial intelligence character;
Evaluating the level of the artificial intelligence character according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through the conversation service; and
Displaying the level of the artificial intelligence character according to the evaluation result
Level evaluation and trading method of artificial intelligence character including.
제1항에 있어서,
상기 평가하는 단계는
상기 인공지능 캐릭터와 적어도 하나 이상의 상기 팔로워 간의 상기 대화 서비스를 통한 대화량을 기반으로 상기 인공지능 캐릭터의 레벨 상승 여부를 평가하는, 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법.
According to claim 1,
The evaluation step is
Evaluating whether or not the level of the artificial intelligence character has increased based on the amount of conversation through the conversation service between the artificial intelligence character and at least one or more followers, the level evaluation and trading method of the artificial intelligence character.
제2항에 있어서,
상기 평가하는 단계는
상기 대화량을 이용하여 레벨 상승을 위해 기 설정된 학습 정도의 충족 여부에 따라 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법.
According to claim 2,
The evaluation step is
Characterized in that the level evaluation and trading method of the artificial intelligence character, characterized in that the level of the artificial intelligence character is evaluated according to whether or not a predetermined level of learning is satisfied for level increase using the conversation volume.
제3항에 있어서,
상기 학습 정도는
상기 인공지능 캐릭터의 기 지정된 질문에 대한 답 여부, 채팅 내용 학습량 및 꼬리물기 대화 학습량에 따라 충족되는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법.
According to claim 3,
The degree of learning
Characterized in that the level evaluation and trading method of the artificial intelligence character is satisfied according to whether or not the artificial intelligence character answers the pre-specified question, the amount of chatting content learning, and the amount of tail-talking conversation learning.
제3항에 있어서,
상기 표시하는 단계는
상기 대화 서비스를 종료할 때, 상기 대화 서비스를 통해 충족되는 상기 학습 정도에 의한 상기 학습량을 상기 인공지능 캐릭터에 표시하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법.
According to claim 3,
The step of displaying
When the conversation service ends, the level evaluation and transaction method of the artificial intelligence character, characterized in that the amount of learning by the learning degree satisfied through the conversation service is displayed on the artificial intelligence character.
제1항에 있어서,
상기 인공지능 캐릭터의 레벨에 따라 상기 인공지능 캐릭터를 제2 인공지능 캐릭터에게 추천 및 노출하며, 상기 인공지능 캐릭터의 레벨에 따른 부가 서비스를 제공하는 단계
를 더 포함하는 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법.
According to claim 1,
Recommending and exposing the artificial intelligence character to a second artificial intelligence character according to the level of the artificial intelligence character, and providing additional services according to the level of the artificial intelligence character.
Level evaluation and trading method of artificial intelligence character further comprising.
크리에이터의 입력에 기초하여 생성된 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 단계;
상기 대화 서비스를 통해 누적되는 상기 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가하는 단계; 및
평가 결과를 기초로, 상기 학습량에 의해 구축되는 상기 인공지능 캐릭터의 학습 데이터를 거래하는 단계
를 포함하는 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법.
Providing a conversation service between an artificial intelligence character generated based on a creator's input and a follower following the artificial intelligence character;
Evaluating the level of the artificial intelligence character according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through the conversation service; and
Based on the evaluation result, trading the learning data of the artificial intelligence character built by the amount of learning
Level evaluation and trading method of artificial intelligence character including.
제7항에 있어서,
상기 평가하는 단계는
상기 인공지능 캐릭터와 적어도 하나 이상의 상기 팔로워 간의 상기 대화 서비스를 통한 대화량을 기반으로 상기 인공지능 캐릭터의 레벨 상승 여부를 평가하는, 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법.
According to claim 7,
The evaluation step is
Evaluating whether or not the level of the artificial intelligence character has increased based on the amount of conversation through the conversation service between the artificial intelligence character and at least one or more followers, the level evaluation and trading method of the artificial intelligence character.
제8항에 있어서,
상기 평가하는 단계는
상기 대화량을 이용하여 레벨 상승을 위해 기 설정된 학습 정도의 충족 여부에 따라 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법.
According to claim 8,
The evaluation step is
Characterized in that the level evaluation and trading method of the artificial intelligence character, characterized in that the level of the artificial intelligence character is evaluated according to whether or not a predetermined level of learning is satisfied for level increase using the conversation volume.
제9항에 있어서,
상기 학습 정도는
상기 인공지능 캐릭터의 기 지정된 질문에 대한 답 여부, 채팅 내용 학습량 및 꼬리물기 대화 학습량에 따라 충족되는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법.
According to claim 9,
The degree of learning
Characterized in that the level evaluation and trading method of the artificial intelligence character is satisfied according to whether or not the artificial intelligence character answers the pre-specified question, the amount of chatting content learning, and the amount of tail-talking conversation learning.
제7항에 있어서,
상기 거래하는 단계는
특정 분야에서 특정 레벨을 달성한 인공지능 캐릭터의 대화 능력치를 나타내는 상기 학습 데이터를 제2 인공지능 캐릭터에게 판매하는 것을 특징으로 하는, 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법.
According to claim 7,
The transaction step is
A method for evaluating and trading levels of artificial intelligence characters, characterized in that selling the learning data representing the conversation ability of an artificial intelligence character who has achieved a specific level in a specific field to a second artificial intelligence character.
제11항에 있어서,
상기 거래하는 단계는
평가 결과에 따라 지정되는 상기 인공지능 캐릭터의 레벨에 기초하여, 상기 인공지능 캐릭터의 상기 학습량에 의해 구축되는 상기 학습 데이터를 제2 인공지능 캐릭터에게 거래하는, 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 방법.
According to claim 11,
The transaction step is
Based on the level of the artificial intelligence character designated according to the evaluation result, trading the learning data built by the amount of learning of the artificial intelligence character to a second artificial intelligence character, artificial intelligence character level evaluation and trading method.
크리에이터의 입력에 기초하여 생성된 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 대화 제공부;
상기 대화 서비스를 통해 누적되는 상기 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가하는 레벨 평가부; 및
평가 결과에 따른 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 표시하는 레벨 표시부
를 포함하는 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 시스템.
A conversation providing unit that provides a conversation service between an artificial intelligence character generated based on a creator's input and a follower following the artificial intelligence character;
a level evaluation unit for evaluating the level of the artificial intelligence character according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through the conversation service; and
Level display unit for displaying the level of the artificial intelligence character according to the evaluation result
A level evaluation and trading system for artificial intelligence characters that includes
제13항에 있어서,
상기 인공지능 캐릭터의 레벨에 따라 상기 인공지능 캐릭터를 제2 인공지능 캐릭터에게 추천 및 노출하며, 상기 인공지능 캐릭터의 레벨에 따른 부가 서비스를 제공하는 제공부
를 더 포함하는 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 시스템.
According to claim 13,
A provision unit for recommending and exposing the artificial intelligence character to a second artificial intelligence character according to the level of the artificial intelligence character, and providing additional services according to the level of the artificial intelligence character.
Level evaluation and trading system of artificial intelligence characters further comprising.
크리에이터의 입력에 기초하여 생성된 인공지능 캐릭터와 상기 인공지능 캐릭터를 팔로잉하는 팔로워 간의 대화 서비스를 제공하는 대화 제공부;
상기 대화 서비스를 통해 누적되는 상기 인공지능 캐릭터의 학습량에 따라 상기 인공지능 캐릭터의 레벨을 평가하는 레벨 평가부; 및
평가 결과를 기초로, 상기 학습량에 의해 구축되는 상기 인공지능 캐릭터의 학습 데이터를 거래하는 데이터 거래부
를 포함하는 인공지능 캐릭터의 레벨 평가 및 거래 시스템.
A conversation providing unit that provides a conversation service between an artificial intelligence character generated based on a creator's input and a follower following the artificial intelligence character;
a level evaluation unit for evaluating the level of the artificial intelligence character according to the amount of learning of the artificial intelligence character accumulated through the conversation service; and
Based on the evaluation result, a data trading unit that trades the learning data of the artificial intelligence character built by the amount of learning
A level evaluation and trading system for artificial intelligence characters that includes
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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