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시니어 사용자용 챗봇을 위한 언어 모델 기반 다빈도 질환의 증상 인식 방법

  • 기술번호 : KST2021011575
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 사용자 단말로부터 전송된 텍스트 형태의 질의 또는 사용자로부터 발화된 음성을 분석하여 사용자에게 해당 요청에 대한 결과를 출력시키는 챗봇; 및 상기 챗봇과 네트워크를 통해 연결되며 챗봇에서 분석된 질의 또는 음성 정보가 포함된 요청 정보를 수신하여 딥러닝 기반의 분류 모델을 통해 상기 요청 정보에 대한 처리 정보를 상기 챗봇으로 전송하는 서비스 제공서버; 로 구현되는 시니어 사용자용 챗봇을 위한 언어 모델 기반 다빈도 질환의 증상 인식 방법에 관한 것으로서, 사용자 단말로부터 전송된 질의 또는 사용자로부터 발화된 음성이 상기 챗봇으로 수신되는 제1단계; 상기 챗봇으로 수신된 정보를 언어 모델을 통해 분석 및 가공한 요청 정보로 변환시켜 상기 서비스 제공서버로 전송하는 제2단계; 상기 서비스 제공서버에서 수신한 요청 정보를 딥러닝 기반의 분류 모델을 통해 분류하여 요청 정보에 대한 처리 정보를 생성하여 상기 챗봇으로 전송하는 제3단계; 및 상기 챗봇이 상기 처리 정보를 사용자에게 출력시키는 제4단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 의해, 시니어 사용자의 발화를 통해 질환 증상을 예측하고 나아가 관련된 질병에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 사용자의 발화에서 시니어 다빈도 질환 증상을 예측하고 분류된 증상들의 조합으로 시니어 사용자들에게 의심되는 질환의 정보들을 제공하고 건강관리를 보조할 수 있다.
Int. CL G16H 50/30 (2018.01.01) G16H 10/20 (2018.01.01) G16H 50/50 (2018.01.01) H04L 12/58 (2006.01.01) G10L 25/66 (2013.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01)
CPC G16H 50/30(2013.01) G16H 10/20(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 50/50(2013.01) H04L 51/02(2013.01) G10L 25/66(2013.01) G06N 3/08(2013.01) A61B 5/4803(2013.01) A61B 5/7275(2013.01)
출원번호/일자 1020200069062 (2020.06.08)
출원인 가천대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2246827-0000 (2021.04.26)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210430) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.06.08)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 대한민국 경기도 성남시 수정구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황보택근 경기도 성남시 수정구
2 최진우 경기도 성남시 수정구
3 박민경 경기도 성남시 수정구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 반중혁 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 **, 매강빌딩*층 (서초동)(에이치앤에이치(H&H)국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 가천대학교 산학협력단 경기도 성남시 수정구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.06.08 수리 (Accepted) 1-1-2020-0586922-31
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2020.10.08 수리 (Accepted) 1-1-2020-1064688-76
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2020.10.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2020.10.30 수리 (Accepted) 9-1-2020-0030060-14
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.01.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0046978-47
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.03.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0319853-28
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.03.18 수리 (Accepted) 1-1-2021-0319852-83
8 등록결정서
Decision to grant		 2021.04.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0326366-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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사용자 단말로부터 전송된 텍스트 형태의 질의 또는 사용자로부터 발화된 음성을 분석하여 사용자에게 해당 요청에 대한 결과를 출력시키는 챗봇; 및 상기 챗봇과 네트워크를 통해 연결되며 챗봇에서 분석된 질의 또는 음성 정보가 포함된 요청 정보를 수신하여 딥러닝 기반의 분류 모델을 통해 상기 요청 정보에 대한 처리 정보를 상기 챗봇으로 전송하는 서비스 제공서버; 로 구현되는 시니어 사용자용 챗봇을 위한 언어 모델 기반 다빈도 질환의 증상 인식 방법에 있어서,사용자 단말로부터 전송된 질의 또는 사용자로부터 발화된 음성이 상기 챗봇으로 수신되는 제1단계;상기 챗봇으로 수신된 정보를 언어 모델을 통해 분석 및 가공한 요청 정보로 변환시켜 상기 서비스 제공서버로 전송하는 제2단계;상기 서비스 제공서버에서 수신한 요청 정보를 딥러닝 기반의 분류 모델을 통해 분류하여 요청 정보에 대한 처리 정보를 생성하여 상기 챗봇으로 전송하는 제3단계; 및상기 챗봇이 상기 처리 정보를 사용자에게 출력시키는 제4단계; 를 포함하고,상기 제2단계에서,상기 언어 모델은 의료 및 질환 분야에 특화된 대화체 데이터의 학습을 통해 구축되며,상기 의료 및 질환 분야에 특화된 대화체 데이터는,개방형 포털 사이트에 저장된 '질환 증상 질문' 중 전문의 답변이 등록된 게시글을 크롤링하여 수집되고,상기 크롤링되어 수집된 데이터는 형태소 분석기를 통해 명사와 동사만을 추출하여 전처리 및 정제되어,상기 전처리 및 정제된 데이터는 단어 간 유사성을 기반으로 단어를 연속적인 벡터 공간으로 임베딩하는 word2vec 모델을 통해 학습되어 상기 언어 모델로 구축되는 것을 특징으로 하는 시니어 사용자용 챗봇을 위한 언어 모델 기반 다빈도 질환의 증상 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 제3단계에서,상기 딥러닝 기반의 분류 모델은,의료기관 또는 의료진을 대상으로 한 설문조사 자료에 수록된 시니어 다빈도 질환 증상 내용 중 '증상명', '정의', '동의어'를 키워드로 선정하여 검색된 게시글 중 전문의 답변이 등록된 게시글을 크롤링하여 수집한 데이터의 학습을 통해 구축되는 것을 특징으로 하는시니어 사용자용 챗봇을 위한 언어 모델 기반 다빈도 질환의 증상 인식 방법
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제6항에 있어서,상기 크롤링되어 수집된 데이터는 형태소 분석기를 통해 명사와 동사만을 추출하여 전처리 및 정제되는 것을 특징으로 하는시니어 사용자용 챗봇을 위한 언어 모델 기반 다빈도 질환의 증상 인식 방법
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제7항에 있어서,상기 전처리 및 정제된 데이터는 시계열, 시퀀스 데이터 스텝 간의 양방향 장기 종속성을 학습하는 Bidirectional LSTM 모델을 통해 학습되어 상기 딥러닝 기반의 분류 모델로 구축되는 것을 특징으로 하는시니어 사용자용 챗봇을 위한 언어 모델 기반 다빈도 질환의 증상 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 경기도청 가천대학교 인공지능헬스케어연구센터 인공지능 기반 의료상담 챗봇 최적화 솔루션 개발