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시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2022018076
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 시스템 및 그 방법이 제공된다. 상기 방법은, 챗봇관리서버에 의해 수행되는 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법에 있어서, 챗봇 서비스를 통해 사용자 단말기로부터 질의가 포함된 대화데이터를 수신하는 단계; 상기 질의가 포함된 대화데이터를 분석하여 분석데이터를 생성하여 대화모델을 분류하는 단계; 분류된 상기 대화모델에 대응하는 챗봇 단말기를 선택하는 단계; 및 상기 챗봇 단말기가 학습데이터에 저장된 데이터를 검색 및 추출하여 상기 질의에 대응하는 답변이 포함된 대화데이터를 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 16/332 (2019.01.01) G06F 16/338 (2019.01.01) G06F 40/268 (2020.01.01) G06F 40/232 (2020.01.01) G06F 16/35 (2019.01.01) G06F 40/284 (2020.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06F 16/3329(2013.01) G06F 16/338(2013.01) G06F 40/268(2013.01) G06F 40/232(2013.01) G06F 16/35(2013.01) G06F 40/284(2013.01) G06Q 50/30(2013.01) H04L 51/02(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210022396 (2021.02.19)
출원인 (주)아와소프트, 광운대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0118681 (2022.08.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.02.19)
심사청구항수 21

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 (주)아와소프트 대한민국 경기도 성남시 분당구
2 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 나윤후 서울특별시 강남구
2 이석준 대한민국 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정상일 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 **-*(대치동),**층(해율특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.02.19 수리 (Accepted) 1-1-2021-0202662-05
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.09.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
챗봇관리서버에 의해 수행되는 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법에 있어서,챗봇 서비스를 통해 사용자 단말기로부터 질의가 포함된 대화데이터를 수신하는 단계;상기 질의가 포함된 대화데이터를 분석하여 분석데이터를 생성하여 대화모델을 분류하는 단계;분류된 상기 대화모델에 대응하는 챗봇 단말기를 선택하는 단계; 및상기 챗봇 단말기가 학습데이터에 저장된 데이터를 검색 및 추출하여 상기 질의에 대응하는 답변이 포함된 대화데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 대화모델을 분류하는 단계는,상기 질의가 포함된 대화데이터에 포함된 형태소, 동사구 및 내용어를 추출 및 분석하여 상기 대화모델을 분류하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 대화모델을 분류하는 단계는,추출된 상기 형태소, 상기 동사구 및 상기 내용어에 대응하는 오탈자 검수를 자동으로 수행하는 단계;를 포함하고,상기 오탈자 검수를 통해 오탈자가 검색된 경우, 검색된 오탈자가 기준데이터에 대응하여 실제 오탈자인지 여부를 판단하여, 실제 오탈자일 때 상기 기준데이터에 대응하여 오탈자를 수정하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 대화모델을 분류하는 단계는,추출된 상기 형태소, 상기 동사구 및 상기 내용어에 대응하는 오탈자 검수를 자동으로 수행하는 단계;를 포함하고,상기 오탈자 검수를 통해 오탈자가 검색된 경우, 검색된 오탈자가 기준데이터에 대응하여 실제 오탈자인지 여부를 판단하여, 실제 오탈자가 아닐 때 오탈자 분석을 통해 오분석 여부를 판단하는 단계;를 포함하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 오탈자 분석을 통해 상기 오탈자가 오분석인 경우, 상기 형태소, 상기동사구 및 상기 내용어를 다시 추출하여 상기 분석데이터를 생성하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
6 6
제1항에 있어서,빅데이터를 기반으로 반복학습하여 상기 학습데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 학습데이터를 생성하는 단계는,상기 빅데이터를 수집하는 단계;수집된 상기 빅데이터를 분류 가능한 데이터로 변환시키는 단계;분류된 상기 빅데이터로부터 중의적 데이터를 추출하여 제거하는 단계; 및상기 중의적 데이터가 제거된 빅데이터를 이용하여 시차별 데이터를 반복 학습하는 단계;를 포함하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 빅데이터를 분류 가능한 데이터로 변환시키는 단계는,상기 빅데이터를 기계처리 데이터(Machine Generated Data), 준 자동처리 데이터(Semi Generated Data), 사용자 처리 데이터(Human Generated Data), 기업 특화 데이터(Enterprise Specialized Data), 기업 보편적 데이터(Enterprise Normalized Data) 및 기업 특화 어휘 데이터(Enterprise Specialized Vocabulary Data)로 분류하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
9 9
제7항에 있어서,상기 시차별 데이터를 반복 학습하는 단계는,실시간(Realtime), 일간(Daily), 월간(Monthly), 분기(Quarterly) 및 연간(Yearly)을 포함하는 유형별로 데이터를 반복 학습하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
10 10
제7항에 있어서,상기 빅데이터를 분류 가능한 데이터로 변환시키는 단계 이전에,상기 빅데이터를 전처리하는 단계; 를 더 포함하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
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제10항에 있어서,상기 빅데이터를 전처리하는 단계는,상기 빅데이터에 포함된 단어들이 의미있는 단어의 최소 단위로 구분되도록 공백제거필터, 특수문자제거필터를 이용하여 토큰화 작업을 수행하는 단계;상기 토큰화 작업이 완료된 후 상기 빅데이터에 포함된 등장 빈도가 낮은 단어 또는 다수 반복되는 해당 단어들에 대한 노이즈 데이터를 제거하여 잔존하는 단어들의 의미가 부각되도록 정제화 작업을 수행하는 단계; 및상기 정제화 작업이 완료된 후 상기 빅데이터를 정규화하는 단계; 를 포함하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
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제6항에 있어서,상기 답변이 포함된 대화데이터에 대응하여 상기 학습데이터를 실시간 업데이트하는 단계; 를 더 포함하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
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제1항에 있어서,상기 학습데이터를 검수하는 단계; 를 더 포함하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
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챗봇 단말기가 챗봇 서비스를 통해 사용자 단말기로부터 사용자정보 및 질의가 포함된 대화데이터를 수신하는 단계;상기 챗봇 단말기가 상기 사용자정보를 기초로 상기 질의가 포함된 대화데이터를 분석하여 분석데이터를 생성하는 단계; 및상기 챗봇 단말기가 상기 사용자정보를 기초로 상기 분석데이터를 이용하여 학습데이터를 검색하여 답변이 포함된 대화데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
15 15
제14항에 있어서,상기 챗봇관리서버가 빅데이터를 기반으로 반복학습하여 상기 학습데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
16 16
제15항에 있어서,상기 학습데이터를 생성하는 단계는,상기 챗봇관리서버가 빅데이터를 수집하는 단계;상기 챗봇관리서버가 상기 빅데이터를 전처리하여 분류 가능한 데이터로 변환시키는 단계;상기 챗봇관리서버가 상기 빅데이터를 기계처리 데이터(Machine Generated Data), 준 자동처리 데이터(Semi Generated Data), 사용자 처리 데이터(Human Generated Data), 기업 특화 데이터(Enterprise Specialized Data), 기업 보편적 데이터(Enterprise Normalized Data) 및 기업 특화 어휘 데이터(Enterprise Specialized Vocabulary Data)로 업무별, 개인별 및 기업별로 분류하는 단계; 및상기 챗봇관리서버가 분류된 데이터를 실시간(Realtime), 일간(Daily), 월간(Monthly), 분기(Quarterly) 및 연간(Yearly)을 포함하는 유형별로 데이터를 반복 학습하여 상기 학습데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 방법
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상황별, 분야별, 개인별로 선택된 챗봇 단말기를 통해서 사용자 단말기에게 실시간 챗봇 서비스를 제공하는 챗봇관리서버; 를 포함하고,상기 챗봇관리서버는 상기 사용자 단말기로부터 수신된 질의가 포함된 대화데이터를 분석하여 분석데이터를 생성하여 대화모델을 분류한 후, 중의적 데이터를 고려하여 생성된 학습데이터로부터 상기 대화모델에 대응하는 데이터를 추출하여 답변이 포함된 대화데이터를 생성하여 상기 챗봇 단말기를 통해 상기 사용자 단말기로 전송하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 시스템
18 18
제17항에 있어서,상기 챗봇관리서버는 상기 중의적 데이터를 고려하여 수집된 빅데이터를 전처리하여 분류 가능한 데이터로 변환시키고, 전처리된 데이터를 기계처리 데이터(Machine Generated Data), 준 자동처리 데이터(Semi Generated Data), 사용자 처리 데이터(Human Generated Data), 기업 특화 데이터(Enterprise Specialized Data), 기업 보편적 데이터(Enterprise Normalized Data) 및 기업 특화 어휘 데이터(Enterprise Specialized Vocabulary Data)로 업무별, 개인별, 기업별로 분류하고, 분류된 데이터를 실시간(Realtime), 일간(Daily), 월간(Monthly), 분기(Quarterly) 및 연간(Yearly)으로 반복학습하여 상기 학습데이터를 생성하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 시스템
19 19
사용자 단말기에게 실시간 챗봇 서비스를 제공하는 챗봇관리서버; 를 포함하고,상기 챗봇관리서버는 상기 사용자 단말기로부터 수신된 사용자정보 및 질의가 포함된 대화데이터를 분석하여 분석데이터를 생성하여 대화모델을 분류한 후, 중의적 데이터를 고려하여 생성된 학습데이터로부터 상기 대화모델 및 상기 사용자정보에 대응하는 데이터를 추출하여 답변이 포함된 대화데이터를 생성하여 상기 사용자 단말기로 전송하고,상기 챗봇관리서버는,상기 질의가 포함된 대화데이터에 포함된 형태소, 동사구 및 내용어를 추출하여 각각 상황별, 분야별, 개인별로 추출 및 분석하여 상기 분석데이터를 생성하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 시스템
20 20
제19항에 있어서,상기 챗봇관리서버는 상기 중의적 데이터를 고려하여 수집된 빅데이터를 전처리하여 분류 가능한 데이터로 변환시키고, 전처리된 데이터를 기계처리 데이터(Machine Generated Data), 준 자동처리 데이터(Semi Generated Data), 사용자 처리 데이터(Human Generated Data), 기업 특화 데이터(Enterprise Specialized Data), 기업 보편적 데이터(Enterprise Normalized Data) 및 기업 특화 어휘 데이터(Enterprise Specialized Vocabulary Data)로 업무별, 개인별, 기업별로 분류하고, 분류된 데이터를 실시간(Realtime), 일간(Daily), 월간(Monthly), 분기(Quarterly) 및 연간(Yearly)으로 반복학습하여 상기 학습데이터를 생성하는, 시점별로 분석 가능한 챗봇 서비스 제공 시스템
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하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제16항 중 어느 하나의 항의 방법을 수행할 수 있도록 컴퓨터에서 독출가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 중소벤처기업부 (주)아와소프트 산학연CollaboR&D(R&D) 현장근로자를 위한 전문지식 제공 챗봇서비스 개발