[논문]인공지능 기반 대화형 공공 행정 챗봇 서비스에 관한 연구

박동아

doi:10.9717/kmms.2017.20.8.1347

Abstract ▼ AI-Helper

Artificial intelligence-based services are expanding into a new industrial revolution. There is artificial intelligence technology applied in real life due to the development of big data and deep learning related technology. And data analysis and intelligent assistant services that integrate informa...

Artificial intelligence-based services are expanding into a new industrial revolution. There is artificial intelligence technology applied in real life due to the development of big data and deep learning related technology. And data analysis and intelligent assistant services that integrate information from various fields have also been commercialized. Chatbot with interactive artificial intelligence provide shopping, news or information. Chatbot service, which has begun to be adopted by some public institutions, is now just a first step in the steps. This study summarizes the services and technical analysis of chatbot. and the direction of public administration service chatbot was presented.

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문제 정의

최근에는 챗봇과 대화형 인공지능이 결합되어 채팅으로 쇼핑을 하거나, 뉴스 또는 정보를 제공하고, 헬프데스크 서비스를 지원하는 단계까지 챗봇 서비스가 운영되고 있다. 본 연구는 최근 실용적인 서비스로 발전하고 있는 챗봇 서비스를 공공 행정 서비스 부문에 적용한 사례에 대한 고찰과 발전적 방향 제시를 하고자 한다.

제안 방법

빅데이터 분석을 통해 국민의 생활법률관련 유형 및 빈도를 분석하여, 질의 빈도가 높은 생활법률 서비스를 제공하며 장문의 대화형 문답 형태로 실행되는 생활법률 서비스의 특성을 고려한 챗봇형 생활법률지식 자동답변 서비스이다. 국민들의 주거 및 상업과 밀접한 관계가 있는 부동산임대차, 고용조정, 청년 고용 및 실업, 임금문제와 해고와 같은 국민들의 실생활에 도움을 줄 수 있는 내용을 우선적으로 데이터베이스화하였다. 다른 상용 챗봇 서비스와 차이점은 일반 국민들이 이해하기 어려운 법률용어 및 생활법률 교육자료 등을 카드뉴스, 오디오카툰, 영상 등으로 제작하여 채팅하기 전 멀티미디어를 통한 사전정보를 제공받은 후 채팅할 있도록 함으로써 서비스에 대한 이해도와 이용효율 높이고 있다.
현재 서비스되고 있는 공공 행정 서비스에 적용된 챗봇에 대하여 사용자가 어떻게 인식하고 있는지 온라인을 통한 설문조사를 실시하였다. 응답대상자에 대한 인적 정보는 설문하지 않았으며, 챗봇 사용경험이 없는 대상자를 추출하여 법무부와 대구시 서비스를 대상으로 챗봇 서비스 사용하여 임의적인 대화를 수행한 다음, 설문에 응답토록 한 결과, 유효한 응답은 총 28명이 집계되었다.

대상 데이터

Hipmunk의 챗봇을 이용하여 정보를 제공받기 위해서 메신저에서 Hipmunk를 검색 후 대화를 이용하여 정보를 제공받을 수 있다. 사용자는 일상적인 대화를 Hipmunk와 주고받으며 출발지와 도착지, 날짜를 통해 항공편을 검색할 수 있으며, 원하는 유형의 호텔 정보도 제공받을 수 있다. Hipmunk의 장점은 사용자가 대화 내용을 비교적 자연스럽게 입력 가능하고 결과의 자유도가 비교적 높다는 것이다.
여권 발급 업무뿐만 아닌 추가적인 챗봇 서비스를 제공하기 위하여 차량등록 업무, 지역행사 축제 안내, 일반 시정민원 업무에도 적용하기 위해서 시스템 개발을 진행하고 있다. 현재 뚜봇은 A4용지 286장 분량의 951가지 여권 관련 경우의 수를 데이터베이스화하였다.

이론/모형

초장기 컴퓨터공학이 태동하면서 동시대적으로 연구된 분야이지만 최근 음성 인식과 처리 효율성의 비약적인 발전으로 실용적 서비스 제공단계에 접어들고 있다. 최초의 대화형 시스템은 1966년 독일계 미국인 컴퓨터 과학자인 Joseph Weizenbaum이 이끄는 MIT Artificial Intelligence Laboratory에 의해 개발된 자연어 처리 컴퓨터 프로그램인 ELIZA로, 인간과 기계사이의 의사소통 피상성을 보여주기 위해 만들어졌으며 패턴 매칭과 대체 방법론을 사용하여 대화를 구성하였다[2]. ELIZA 이후 다수의 대화형 에이전트가 개발되었지만 인공지능의 연구와 갚은 관련이 있는 대화형 에이전트 관련 기술은 최근 인공지능 기술들의 급격한 발전으로 Siri, Cotana, Alexa와 같은 서비스가 보급되면서 대화형 에이전트는 인간과 시스템의 인터페이스방법으로 자리 잡고 있다[3].

성능/효과

서비스 운용기간이 상대적으로 짧아 기대효과를 평가하기는 다소 무리가 있지만, 서비스 개시 이후 100일간 운영 실적을 분석해 보면 전체 여권 업무정보 상담 5,988건의 48%에 해당하는 총 2,877건을 제공하였으며 이중 72%인 2,059건은 요구하는 정보를 충분히 민원인에게 전달한 것으로 조사되었다. 상담 내용을 구분하면 여권신청 방법에 대한 질문(1,544건)이 가장 많았으며, 여권 사진크기(248건), 미성년자 여권 발급(141건) 등에 관한 내용이었다.
공공 서비스로 챗봇의 기술적 측면은 빅데이터를 활용한 텍스트, 데이터 기반의 아키텍처로 확장성 있는 서비스를 제공하고, 챗봇 서비스를 통한 인공지능처리 기술 기반을 구축할 수 있다. 즉, 모바일 메신저 데이터를 통하여 한국어 기반의 대화 분석 원천데이터를 확보하며, 정형화된 질의응답 데이터 수집을 통하여 한글기반 빅데이터를 축적하고, 축적된 데이터의 분석을 통하여 한국형 인공지능을 구현할 수 있는 토대를 구축하는 계기를 제공할 수 있다. 궁극적으로고품질의 정보와 대화가 가능한 인공지능 챗봇 서비스를 제공하는 기술개발의 선순환 모델을 구축할 수 있다.
현재 서비스되고 있는 공공 행정 서비스에 적용된 챗봇에 대하여 사용자가 어떻게 인식하고 있는지 온라인을 통한 설문조사를 실시하였다. 응답대상자에 대한 인적 정보는 설문하지 않았으며, 챗봇 사용경험이 없는 대상자를 추출하여 법무부와 대구시 서비스를 대상으로 챗봇 서비스 사용하여 임의적인 대화를 수행한 다음, 설문에 응답토록 한 결과, 유효한 응답은 총 28명이 집계되었다. 설문의 답변은 3점 척도로 그렇지 않다(1), 보통이다(2), 그렇다(3)의 값으로 응답토록 하였다.
설문의 답변은 3점 척도로 그렇지 않다(1), 보통이다(2), 그렇다(3)의 값으로 응답토록 하였다. 설문조사의 결과를 분석하면 사용자는 제시된 결과에 대해서 정보로서 가치가 있다고 생각하고 있지만, 결과로 제시되는 대화 또는 텍스트가 기계적이며, 자연스럽지 못한 것으로 답하였다. 대화를 위한 전체적인 인터페이스나 속도 등에 있어서는 기존 상용 메신저 서비스의 경험이 많아서 대체적으로 보통이상의 결과 값을 보여주었다.
본 연구 결과를 요약하면 챗봇에 대한 서비스와 그에 따른 기술적 분석을 정리하였으며, 상용 서비스와 다른 측면에서 접근해야하는 공공 행정 서비스 챗봇에 대한 방향성을 제시하였다.

후속연구

높은 스마트폰 보급률에 따른 SNS기반으로 커뮤니케이션 패턴이 변화하고 있으며, 양방향 의사소통형식의 실시간적 법률관련 문제 해결을 원하는 국민적 요구가 증가하였으나, 기존의 웹페이지 형식의 법률검색서비스는 1차원적인 정보제공만 가능하여 국민들이 만족할 수 있는 법률서비스를 받기 어려웠다. 또한 검색에서 해결하지 못한 추가적인 문제해결을 위해 온라인 게시판을 이용한 사이버 상담 및 오프라인 전화 상담 등으로 실시간적 대응에는 한계가 있었다. 따라서 최신 ICT기술을 활용한 시스템과 사용자 간 자동질의 및 응답 시스템 기술 적용으로 효율적인 공공 법률지식 서비스 시스템 구축에 대한 요구에 대응하기 위해 법무부는 2016년 12월부터 인공지능기반 대화형 생활법률지식서비스를 제공하고 있다.
이러한 전 세계적인 추세 속에서 우리가 적극적으로 대체할 수 없는 것은 단연 한국어를 기반으로 한 인공지능 서비스이다. 향후 개인맞춤형 챗봇 서비스의 중요성이 높아질 것이며, 이에 따른 통합 데이터 플랫폼 고도화와 고품질의 인공지능 서비스 제공을 위해서 데이터 확보가 필수적이며,이는 공공부문 챗봇 서비스를 통한 인공지능 학습에 필요한 양질의 데이터를 확보해야한다. 일부 공공기관에서 적용하기 시작된 챗봇서비스는 이제 걸음마 단계에 불과하다.
본 연구의 시시점은 최근 봇물 쏟아지듯이 공개되고 있는 공공 행정 서비스에 적용된 챗봇에 대한 정리와 그에 따른 경제적, 기술적 관점에서 분석을 해보았으며, 향후 공공부문에서 챗봇서비스가 지향해야하는 방향을 설정한 연구이며, 한계점은 경제적 효과 분석을 위한 운영기간이 비교적 짧으며, 현재 서비스되는 대부분의 챗봇서비스가 추가적인 개발이 진행되고 있다는 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대화형 에이전트란 무엇인가?	대화형 에이전트(conversational agent)는 음성 또는 문자를 통하여 인간과 기계가 정보를 주고받는 시스템을 의미한다[1]. 초장기 컴퓨터공학이 태동하면서 동시대적으로 연구된 분야이지만 최근 음성 인식과 처리 효율성의 비약적인 발전으로 실용적 서비스 제공단계에 접어들고 있다.
	개인 비서 형태의 인공지능 서비스에는 무엇이 있는가?	그중에서도 최근 빅데이터와 딥러닝 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. 관련 기술의 진보에 따라 Apple Siri, Google Assistant, MS Cotana, Amazon Alexa 같은 IA(Intelligence Assistant)라는 개인 비서 형태의 인공지능 서비스가 등장하고 있다. 현재 IA와 인간의 인터랙션은 제한적이지만 일상적인 자연어, 즉 대화 형태로 이루어진다.
	챗봇 서버에 필요한 기술은 무엇이 있는가?	통상적으로 챗봇은 물리적으로 서버에서 인공지능을 알고리즘을 이용하여 사용자의 질의를 분석하고 사용자는 앱 또는 웹으로 정보를 제공받는 구조로 이루어져 있다. 서버에서는 사용자의 질의에 적절한 답변을 제공하기 위해 자연어처리(NLP), 상황인식,빅데이터 분석 등의 기술과 서버와 사용자 사이에는 대규모 메시지 트래픽을 처리하는 하둡(hadoop)과 같은 분산 컴퓨팅기술이 필요하다. 보다 지능적인 챗봇 서비스를 제공하기 위해서는 단순 규칙(pattern match, rule-based)기반이 아닌 온톨로지(Ontology)기반 지식베이스를 적용한 시스템이 필요하다.

참고문헌 (15)

S, Kopp, L. Gesellensetter, N.C. Kramer, and I. Wachsmuth, "A Conversational Agent as Museum Guide-design and Evaluation of a Real-world Application," Proceeding of International Workshop on Intelligent Virtual Agents, pp. 329-343, 2005.
ELIZA, https://en.wikipedia.org/wiki/ELIZA, (accessed July, 1, 2017).
E. Luger and A. Sellen, "Like Having a Really Bad PA : The Gulf between User Expectation and Experience of Conversational Agents," Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 5286-5297, 2016.
J.R. Glass, "Challenges for Spoken Dialogue Systems," Proceedings of the 1999 IEEE Automatic Speech Recognition Understanding Workshop, pp.430-435, 1999.
M. Astrid, N.C. Kramer, J. Gratch, and S.H. Kang, "It Doesn't Matter What You Are! Explaining Social Effects of Agents and Avatars," Journal Computers in Human Behavior, Vol. 26, No. 6, pp. 1641-1650, 2010.

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Y. Wilks, "Is a Companion a Distinctive Kind of Relationship with a Machine?," Proceedings of the 2010 Workshop on Companionable Dialogue Systems, pp. 13-18, 2010.
S.W. Oh, "Bot as Media," Korean Journal of Communication and Information, Vol. 81, pp. 70-103, 2016.
M. Yan, P. Castro, P. Cheng, and V. Ishakian, "Building a Chatbot with Serverless Computing," Proceedings of the 1st International Workshop on Mashups of Things and APIs, pp. 5, 2016.
H.M. Lee and S.I. Kim, "Comparative Study on the Usability of Mobile Intelligent Personal Assistance Service Based on Voice Recognition Technology," Journal of Digital Design, Vol. 14, No. 1, pp. 231-240, 2014.

상세보기
Once-in-a-decade Paradigm Shift: Messaging, https://chatbotsmagazine.com/once-in-a-decade-paradigm-shift-messaging-dec665593e49, (accessed July, 1, 2017).
Most Popular Mobile Messaging Apps Worldwide as of January 2017, https://www.statista.com/statistics/258749/most-popular-global-mobile-messenger-apps/, (accessed July, 1, 2017).
J.A. Ask, M. Facemire, and A. Hogan, The State Of Chatbots : Pilot Chatbots As Part Of Your App+ Mobile Strategy, Forrester Research, 2016.
Stuart J. Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence : A Modern Approach 3rd Edition, Prentice Hall, New Jersey, 2009.
J.S. Hwang and J.Y. Oh, Beyond the Mobile Age and into the AI Age, National Information Society Agency, IT&Future Stratey, Vol. 7, 2010. (http://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx25932&bcIdx14923&parentSeq14923)
D.A. Park and M.G. Park, "A Study on the Improved Business Processes of e-Government System for the Integration of Civil Affairs and Suggestions Services," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 19, No. 6, pp. 1052-1064, 2016.

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