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대화형 인공지능을 위한 다중 에이전트 시스템으로서,대화 중인 대상으로부터 수신한 대상 언어를 분석하고 상기 대상 언어에 대응하는 의미 분석 정보 및 감정 분석 정보를 생성하는 대상 언어 분석 에이전트;상기 대상 언어에 대하여 상기 대화의 흐름을 고려하여 상기 대화형 인공지능 스스로의 자기감정 상태를 모델링하는 자기감정 파악 에이전트;상기 의미 분석 정보, 상기 감정 분석 정보 및 상기 자기감정 상태에 기반하여 상기 대화의 상황을 인식하고 인식된 대화의 상황에 대한 피드백 정보를 생성하는 대화 상황 인식 에이전트;상기 대화의 상황을 고려하여 초기에 설정된 목표의 유지 또는 변경 여부를 결정하고 상기 대화형 인공지능의 다음 발언의 의도를 결정하며 상기 다음 발언의 의도에 기초한 피드백 정보를 생성하는 의사 결정 에이전트; 및상기 대화의 상황, 및 유지 또는 변경된 상기 목표를 기초로 의미적 응답을 생성하는 응답 생성 에이전트를 포함하되,상기 대상 언어는, 현재 진행되는 대화에 대응하는 현재 대상 언어 및 과거 진행된 대화에 대응하는 과거 대상 언어를 포함하고,상기 대상 언어 분석 에이전트는, 상기 현재 대상 언어에 대응하여 상기 대상의 일시적 감정과 일시적 기분을 분석하고, 상기 과거 대상 언어에 대응하여 상기 대상의 성격을 파악함으로써, 상기 감정 분석 정보를 생성하고,상기 자기감정 파악 에이전트는, 상기 현재 대상 언어에 대응하여 상기 대화형 인공지능 스스로의 일시적 감정과 일시적 기분을 모델링하고, 상기 과거 대상 언어에 대응하여 상기 대화형 인공지능 스스로의 성격을 모델링하여, 상기 자기감정 상태를 모델링하고,상기 대상 언어 분석 에이전트는 상기 의사 결정 에이전트로부터 수신한 피드백 정보 및 상기 대화 상황 인식 에이전트로부터 수신한 피드백 정보를 기초로 대화형 인공지능의 다음 발언의 의도와 인식된 대화의 상황을 고려하여 감정 분석 정보를 생성하고,상기 자기감정 파악 에이전트는 상기 대화 상황 인식 에이전트로부터 수신한 피드백 정보를 기초로 인식된 대화의 상황을 고려하여 자기감정 상태를 모델링하고,상기 대화 상황 인식 에이전트는 상기 의사 결정 에이전트로부터 수신한 피드백 정보를 기초로 대화형 인공지능의 다음 발언의 의도를 고려하여 대화의 상황을 인식하는 것인, 다중 에이전트 시스템
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제1항에 있어서,상기 의미적 응답을 문법에 맞는 문장으로 표현하는 문장 표현 에이전트를 더 포함하는 다중 에이전트 시스템
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제1항에 있어서,상기 대상 언어 분석 에이전트는, 상기 의미 분석 정보를 대화 기록 DB에 기록하고, 상기 감정 분석 정보를 상기 현재 대상 언어에 대응하는 분석 정보와 상기 과거 대상 언어에 대응하는 분석 정보로 분리하여 수집 및 관리하는 것인, 다중 에이전트 시스템
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제1항에 있어서,상기 대상 언어 분석 에이전트는, 상기 대화에 참여하는 대상이 복수인 경우, 상기 복수의 대상 각각에 대하여 독립적으로 대응하도록 제공되는 것인, 다중 에이전트 시스템
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제1항에 있어서,상기 자기감정 파악 에이전트는, 상기 자기감정 상태를 상기 현재 대상 언어에 대응하는 분석 정보와 상기 과거 대상 언어에 대응하는 분석 정보로 분리하여 수집 및 관리하는 것인, 다중 에이전트 시스템
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제1항에 있어서,상기 대화 상황 인식 에이전트는, 상기 대상 언어 분석 에이전트로부터 전달받은 상기 의미 분석 정보를 바탕으로 상기 대화의 상황을 의미적 상황으로 분석하고, 상기 대상 언어 분석 에이전트로부터 전달받은 상기 감정 분석 정보 및 상기 자기감정 파악 에이전트로부터 전달받은 상기 자기감정 상태를 바탕으로 상기 대화의 상황을 감정적 상황으로 분석함으로써, 상기 대화의 상태를 인식하는 것인, 다중 에이전트 시스템
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제8항에 있어서,상기 의사 결정 에이전트는, 상기 대화 상황 인식 에이전트를 통해 전달받은 의미적 상황과 감정적 상황을 기초로, 상기 목표의 유지 또는 변경 여부를 결정하는 것인, 다중 에이전트 시스템
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제1항에 있어서,상기 응답 생성 에이전트는, Fact Base와 외부 연동부를 이용하여 상기 의미적 응답을 생성하는 것인, 다중 에이전트 시스템
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제10항에 있어서,상기 외부 연동부는, 상기 의미적 응답을 생성하기 위해 필요한 정보를 찾기 위한 검색 엔진 및 외부 시스템 중 적어도 하나와 연동되는 것인, 다중 에이전트 시스템
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대화형 인공지능을 위한 다중 에이전트 시스템의 동작 방법으로서,대상 언어 분석 에이전트가, 대화 중인 대상으로부터 수신한 대상 언어를 분석하여 상기 대상 언어에 대응하는 의미 분석 정보 및 감정 분석 정보를 생성하는 대상 언어 분석 단계;자기감정 파악 에이전트가, 상기 대상 언어에 대하여 상기 대화의 흐름을 고려하여 상기 대화형 인공지능 스스로의 자기감정 상태를 모델링하는 자기감정 파악 단계;대화 상황 인식 에이전트가, 상기 의미 분석 정보, 상기 감정 분석 정보 및 상기 자기감정 상태에 기반하여 상기 대화의 상황을 인식하고 인식된 대화의 상황에 대한 피드백 정보를 생성하는 대화 상황 인식 단계;의사결정 에이전트가, 상기 대화의 상황을 고려하여 초기에 설정된 목표의 유지 또는 변경 여부를 결정하고 상기 대화형 인공지능의 다음 발언의 의도를 결정하며 상기 다음 발언의 의도에 기초한 피드백 정보를 생성하는 의사결정 단계; 및응답 생성 에이전트가, 상기 대화의 상황, 및 유지 또는 변경된 상기 목표를 기초로 의미적 응답을 생성하는 응답 생성 단계를 포함하되,상기 대상 언어는, 현재 진행되는 대화에 대응하는 현재 대상 언어 및 과거 진행된 대화에 대응하는 과거 대상 언어를 포함하고,상기 대상 언어 분석 단계는, 상기 현재 대상 언어에 대응하여 상기 대상의 일시적 감정과 일시적 기분을 분석하고, 상기 과거 대상 언어에 대응하여 상기 대상의 성격을 파악함으로써, 상기 감정 분석 정보를 생성하는 것이고,상기 자기감정 파악 단계는, 상기 현재 대상 언어에 대응하여 상기 대화형 인공지능 스스로의 일시적 감정과 일시적 기분을 모델링하고, 상기 과거 대상 언어에 대응하여 상기 대화형 인공지능 스스로의 성격을 모델링하여, 상기 자기감정 상태를 모델링하는 것이고,상기 대상 언어 분석 단계는, 상기 의사 결정 에이전트로부터 수신한 피드백 정보 및 상기 대화 상황 인식 에이전트로부터 수신한 피드백 정보를 기초로 대화형 인공지능의 다음 발언의 의도와 인식된 대화의 상황을 고려하여 감정 분석 정보를 생성하는 것이고,상기 자기 감정 파악 단계는, 상기 대화 상황 인식 에이전트로부터 수신한 피드백 정보를 기초로 인식된 대화의 상황을 고려하여 자기감정 상태를 모델링하는 것이고,상기 대화 상황 인식 단계는, 상기 의사 결정 에이전트로부터 수신한 피드백 정보를 기초로 대화형 인공지능의 다음 발언의 의도를 고려하여 대화의 상황을 인식하는 것인, 다중 에이전트 시스템의 동작 방법
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제12항에 있어서,문장 표현 에이전트가, 상기 의미적 응답을 문법에 맞는 문장으로 표현하는 문장 표현 단계를 더 포함하는 다중 에이전트 시스템의 동작 방법
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제12항에 있어서,상기 대화 상황 인식 단계는, 상기 대상 언어 분석 에이전트로부터 전달받은 상기 의미 분석 정보를 바탕으로 상기 대화의 상황을 의미적 상황으로 분석하고, 상기 대상 언어 분석 에이전트로부터 전달받은 상기 감정 분석 정보 및 상기 자기감정 파악 에이전트로부터 전달받은 상기 자기감정 상태를 바탕으로 상기 대화의 상황을 감정적 상황으로 분석함으로써, 상기 대화의 상태를 인식하는 것인, 다중 에이전트 시스템의 동작 방법
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제16항에 있어서,상기 의사 결정 단계는, 상기 대화 상황 인식 에이전트를 통해 전달받은 의미적 상황과 감정적 상황을 기초로, 상기 목표의 유지 또는 변경 여부를 결정하는 것인, 다중 에이전트 시스템의 동작 방법
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