[논문]자연어 처리를 이용한 감정 스트레스 인지 및 관리 챗봇 개발

박종진

doi:10.5370/kiee.2018.67.7.954

자연어 처리를 이용한 감정 스트레스 인지 및 관리 챗봇 개발
A Development of Chatbot for Emotional Stress Recognition and Management using NLP 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.67 no.7, 2018년, pp.954 - 961

박종진 (Dept. of Computer Engineering, Chungwoon University)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a chatbot for emotional stress recognition and management using rule-based method and NLP is designed and developed to tackle various emotional stresses of people through questionnaire. For this, Dialogflow as open chatbot development platform and Facebook messenger as chatting platform are used. We can build natural and resourceful conversational experiences through predefined questions by using powerful tools of Dialogflow, and can use developed chatbot on the Facebook page messenger. Developed chatbot perceives emotional stresses of user by user-input which is either text or choice of predefined answer. It also gives user questions according to the user's feeling, and assess the strength of the emotional stresses, and provide a solution to the user. Further research can improve the developed chatbot by using open Korean NLP library and database of emotions and stresses.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

구글이 축적한 자연어처리 기술을 적용하여 한글로 충분히 대화 가능한 챗봇을 개발할 수 있었다. 또한, 사용자의 입력과 이에 따른 질문을 통해 감정 스트레스를 인지하고 적절한 응답과 스트레스 해결을 위한 방안을 제시하거나 후속 조치를 할 수 있는 가능성을 확인하였다. 추후 한글어 자연어 처리 라이브러리 등을 이용하여 미리 에이전트를 구축하고, 이를 통해 개발된 챗봇의 기능을 더욱 강화하여 좀 더 자연스럽고 인간과 비슷한 챗봇을 구현하는 연구가 필요하다.
본 논문에서는 여러 가지 감정적 스트레스 해결을 위해 사람들과 설문을 통해 문제를 인지할 수 있는 규칙 기반 및 자연어 처리를 이용한 감정 스트레스 인지 및 관리용 챗봇을 설계하고 개발하였다. 이를 위해 챗봇 개발 공개 플랫폼인 다이얼로그 플로우와 채팅 플랫폼으로 페이스북 메신저를 사용하였다.
본 논문에서는 챗봇과의 대화를 통해 특별히 사용자가 어떤 대상이나 상황에 대해 감정적 스트레스를 가지는 경우 이를 인지 하고 다양한 해결책을 제시하는 챗봇을 개발한다. 이를 위해 감정적 스트레스를 분노/공격성, 슬픔/우울, 수치심/죄책감, 두려움/ 불안으로 나누고, 사용자의 입력을 통해 이를 인식하고 설문을 통해 그 정도를 파악하게 한다.
본 논문에서는 현대 사회에서 여러 가지 감정적 스트레스로 인해 지친 사람들과 대화하고 문제를 인지할 수 있는 규칙 기반과 자연어처리를 이용한 감정 스트레스 인지 및 관리용 챗봇을 설계하고 개발한다. 이를 위해 구글(Google)에서 제공하는 챗봇 개발 플랫폼인 다이얼로그 플로우(Dialogflow)와 페이스북 메신저 (Facebook Messanger)를 사용한다.

가설 설정

최근 이러한 챗봇의 성장을 주도하고 있는 요인은 다음과 같다[6]. 첫째, 인공지능(AI)의 발전이다. 더 똑똑해진 인공지능을 통해 기업은 이제 주문 내역과 가장 빈번하게 검색한 것을 토대로 고객들이 필요로 하는 것이나 구매할 것을 예측하여 장바구니를 봇이 선택한 제품들로 미리 채워 놓을 수 있다.

제안 방법

그림 8은 구축된 챗봇에 사용되는 재료(Entity)를 나타낸다. 감정 스트레스와 연관된 감정 재료들을 입력하였다. 그림 9는 감정 스트레스 중 분노/공격성 질문의 목록 예를 보여준다.
본 논문에서 대화의 의도는 표 3, 4, 5에 주어진 스트레스 경향 테스트와 감정 스트레스 테스트의 설문이 주로 사용된다. 대화의 재료는 사용자의 감정이나 상태와 관련된 각종 단어와 이것의 분류가 된다.
페이스북이나 텔레그램 등 주요 메신저 플랫폼과의 연동이 매우 쉬워 각종 플랫폼용 챗봇 구현이 가능하다. 본 논문에서는 페이스북 메신저는 챗봇이 동작하는 메시징 플랫폼으로 사용한다.
본 논문에서는 페이스북의 메신저를 챗팅 플랫폼으로 사용하고 다이얼로그 플로우를 봇 엔진으로 사용하여 감정 스트레스를 인지하고 관리하는 챗봇을 구현하였다. 그림 6은 다이얼로그 플로우에 개설된 챗봇 에이전트(agent)의 화면을 보여준다.
구축된 챗봇을 시험하기 위해 그림 10과 같이 페이스북에 StressResolve 페이지를 개설하였다. 이 페이지에 연결된 메신저창을 열고 사용자 반응을 입력하고 구축된 챗봇이 제대로 동작하는지 확인하였다. 그림 11, 12는 각각 챗봇의 동작을 보여준다.
본 논문에서는 챗봇과의 대화를 통해 특별히 사용자가 어떤 대상이나 상황에 대해 감정적 스트레스를 가지는 경우 이를 인지 하고 다양한 해결책을 제시하는 챗봇을 개발한다. 이를 위해 감정적 스트레스를 분노/공격성, 슬픔/우울, 수치심/죄책감, 두려움/ 불안으로 나누고, 사용자의 입력을 통해 이를 인식하고 설문을 통해 그 정도를 파악하게 한다. 연구에 의하면 냉소적이거나 부정적인 사람은 심장병뿐만 아니라 치매에 걸릴 위험성도 높은 것으로 나타났다.
개발된 챗봇의 논리적 동작 흐름도는 그림 5와 같다. 챗봇은 사용자의 기분을 파악하기위해 이를 텍스트나 음성으로 입력하거나 주어진 예시에서 선택하게 한 후, 다양한 질문을 통해 현재 상태를 더 자세히 인지하고 적절한 해결책을 제시한다.
2015년 발표된 한 연구 에서는 환자가 이야기한 내용과 형식을 인공지능으로 분석하여 조현병과 같은 정신병이 추후 발병할 것인지를 정확하게 예측했 다. 총 34명의 환자가 이야기한 내용의 의미적인 구성뿐만 아니라, 구문의 길이나 한정사(determiners)의 사용과 같은 형식상의 특성도 분석하였다[2]. 이러한 것은 최근에 머신 러닝 분야에서 딥러닝(Deep Learning)을 이용한 자연어처리 기술의 발전으로 가능하게 되었다.

이론/모형

ai, Chatfuel 등이 있다. 본 논문에서는 감정 스트레스 인지 및 관리를 위한 챗봇을 설계하고 구현하기 위해 구글에서 개발된 오픈 플랫폼 다이얼로그 플로우를 사용하였다. 다이얼로그 플로우는 챗봇을 개발하려는 개인이나 기업에게 자연스럽고 풍부한 대화 경험을 구축할 수 있는 강력한 툴을 제공한다.
본 논문에서는 현대 사회에서 여러 가지 감정적 스트레스로 인해 지친 사람들과 대화하고 문제를 인지할 수 있는 규칙 기반과 자연어처리를 이용한 감정 스트레스 인지 및 관리용 챗봇을 설계하고 개발한다. 이를 위해 구글(Google)에서 제공하는 챗봇 개발 플랫폼인 다이얼로그 플로우(Dialogflow)와 페이스북 메신저 (Facebook Messanger)를 사용한다. 다이얼로그 플로우는 챗봇을 개발하려는 개인이나 기업에게 자연스럽고 풍부한 대화 경험을 구축할 수 있는 강력한 툴을 제공한다.

성능/효과

즉, 챗봇이 음성 인식 고유의 필요사항을 충족시키고 사람의 역할을 대신해가고 있다. 넷째, 줄어든 개발 비용과 대화형 API 의 증가이다. 챗봇은 기존의 모바일 앱에 비해 개발과 유지보수가 훨씬 간단하고 빠르다.
과거의 끔찍한 전화 돌리기 방식은 문제 해결이나 질문에 대한 답을 얻기 위해 전화 대기열에서 기다리기를 거부하는 대담한 고객들에 의해 무너지고 있다. 셋째, 소셜 미디어에 더 적은 시간을 소비하는 사람 들로 요즘 사람들은 소셜 네트워킹 앱보다는 메신저(Messenger)나 바이버(Viber) 같은 메시징 앱에 더 많은 시간을 소비하고 있다. 즉, 챗봇이 음성 인식 고유의 필요사항을 충족시키고 사람의 역할을 대신해가고 있다.
연구에 의해 밝혀진 화를 통한 심장병 발병 기전은, 화나는 생각과 분노의 감정 ⇒ 과다한 아드레날린과 코티솔(Cortisol)을 분비 ⇒ 혈압과 심장박동이 증가하고 관상동맥 확장으로 내벽이 손상을 입음 ⇒ 호르몬의 변화로 피 속의 혈소 판과 지방이 전환되어 콜레스테롤 생성 ⇒ 동맥의 손상된 부위에 점착하여 동맥경화증 유발 ⇒ 혈소판 점성 증가로 동맥경화 덩어리 커짐 ⇒ 심근경색 발병 위험 증가이다[5].

후속연구

이런 인공지능의 발전으로 고객 자신이 뭐가 필요한지를 알기도 전에 기업이 필요사항을 알 수 있으며, 강력한 신형 봇들이 고객을 가까운 친척들보다 더 잘 알 수 있다. 둘째, 사용자 경험에 대한 초점으로 현재 고객들은 연중무휴 24시간 지원뿐 아니라, 그런 지원들이 자신만의 필요사항에 맞춰지기를 기대하고 있다. 과거의 끔찍한 전화 돌리기 방식은 문제 해결이나 질문에 대한 답을 얻기 위해 전화 대기열에서 기다리기를 거부하는 대담한 고객들에 의해 무너지고 있다.
또한, 사용자의 입력과 이에 따른 질문을 통해 감정 스트레스를 인지하고 적절한 응답과 스트레스 해결을 위한 방안을 제시하거나 후속 조치를 할 수 있는 가능성을 확인하였다. 추후 한글어 자연어 처리 라이브러리 등을 이용하여 미리 에이전트를 구축하고, 이를 통해 개발된 챗봇의 기능을 더욱 강화하여 좀 더 자연스럽고 인간과 비슷한 챗봇을 구현하는 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	챗봇의 성장을 주도하고 있는 요인은 무엇인가?	최근 이러한 챗봇의 성장을 주도하고 있는 요인은 다음과 같다[6]. 첫째, 인공지능(AI)의 발전이다. 더 똑똑해진 인공지능을 통해 기업은 이제 주문 내역과 가장 빈번하게 검색한 것을 토대로 고객들이 필요로 하는 것이나 구매할 것을 예측하여 장바구니를 봇이 선택한 제품들로 미리 채워 놓을 수 있다. 이런 인공지 능의 발전으로 고객 자신이 뭐가 필요한지를 알기도 전에 기업이 필요사항을 알 수 있으며, 강력한 신형 봇들이 고객을 가까운 친척들보다 더 잘 알 수 있다. 둘째, 사용자 경험에 대한 초점으로 현재 고객들은 연중무휴 24시간 지원뿐 아니라, 그런 지원들이 자신만의 필요사항에 맞춰지기를 기대하고 있다. 과거의 끔찍한 전화 돌리기 방식은 문제 해결이나 질문에 대한 답을 얻기 위해 전화 대기열에서 기다리기를 거부하는 대담한 고객들에 의해 무너지고 있다. 셋째, 소셜 미디어에 더 적은 시간을 소비하는 사람 들로 요즘 사람들은 소셜 네트워킹 앱보다는 메신저(Messenger) 나 바이버(Viber) 같은 메시징 앱에 더 많은 시간을 소비하고 있다. 즉, 챗봇이 음성 인식 고유의 필요사항을 충족시키고 사람의 역할을 대신해가고 있다. 넷째, 줄어든 개발 비용과 대화형 API 의 증가이다. 챗봇은 기존의 모바일 앱에 비해 개발과 유지보수가 훨씬 간단하고 빠르다. 또한 주요 소프트웨어 업체들이 사용 자가 인공 지능, 자연어 처리, 음성 인식을 활용하여 저렴한 비용 으로 챗봇을 개발할 수 있는 대화형 API나 프레임워크를 제공하고 있다.
	메시징 앱 챗봇은 무엇을 제공하는가?	메시징 앱 챗봇은 기본적인 커뮤니케이션, 전자상거래, 여행 계획 등의 기능을 제공한다. 현재 전자상거래에서 젊은 소비자에 초점을 맞춰 폭넓게 챗봇을 활용하고 있다.
	챗봇이란?	챗봇은 채팅(Chatting)과 로봇 Robot)의 합성어로 인간과 같이 대화하는 인공지능 기반 소프트웨어 프로그램을 의미한다. 현재 챗봇은 크게 두 종류로, 메시징 플랫폼에 도입되는 메시징 챗봇과 최근에 급부상하는 가상 비서(virtual assistant)이다.

참고문헌 (14)

https://techcrunch.com/2012/01/10/doctors-or-algo rithms
http://www.yoonsupchoi.com/2018/03/27/vuno-bone-age
L.P. Morency et. al, "SimSensei Demonstration: A Perceptive Virtual Human Interviewer for Healthcare Applications", Proc. of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence, pp. 4307-4308, 2015.
L.P. Morency et. al, "It's only a computer: Virtual humans increase willingness to disclose", Computers in Human Behavior, vol. 37, pp. 94-100, August 2014.

상세보기
J.J. Park, et al., "Development of mobile healthcare app for mental health management", The Journal of IIBC vol. 14, no. 6, pp. 13-18, 2014.
"Present state and strategy of business chatbot in AI era", IDG Deep Dive, 2018.
http://www.ciokorea.com/news/31605#csidx904c50e049e59b38227102ecf56aead
http://bab2min.tistory.com/573
How to resolve 7 Deadly Stresses, IBLP, 2008.
http://www.kormedi.com/care/htest/default.aspx?htcdHT3C01
http://aidev.co.kr/chatbotdeeplearning/3187
http://static.wooridle.net/lectures/chatbot/
E.K.Hong, "Mobile Healthcare Application", Computer World, vol. 367, 2014.
R. Collobert, J. Weston, L. Bottou, M. Karlen, K. Kavukcuoglu, and P. P. Kuksa, "Natural language processing (almost) from scratch", Journal of Machine Learning Research, 12:2493-2537, 2011.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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