[논문]AI Chatbot Providing Real-Time Public Transportation and Route Information

Lee, So Young; Kim, Hye Min; Lee, Si Hyun; Ha, Jung Hyun; Lee, Soowon

doi:10.9708/jksci.2019.24.07.009

AI Chatbot Providing Real-Time Public Transportation and Route Information 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.24 no.7, 2019년, pp.9 - 17

Lee, So Young (School of Software, Soongsil University) , Kim, Hye Min (School of Software, Soongsil University) , Lee, Si Hyun (School of Software, Soongsil University) , Ha, Jung Hyun (School of Software, Soongsil University) , Lee, Soowon (School of Software, Soongsil University)

Abstract ▼ AI-Helper

As the artificial intelligence technology has developed recently, researches on chatbots that provide information and contents desired by users through an interactive interface have become active. Since chatbots require a variety of natural language processing technology and domain knowledge including typos and slang, it is currently limited to develop chatbots that can carry on daily conversations in a general-purpose domain. In this study, we propose an artificial intelligence chatbot that can provide real-time public traffic information and route information. The proposed chatbot has an advantage that it can understand the intention and requirements of the user through the conversation on the messenger platform without map application.

주제어

표/그림 (18)

그림 Fig. 1. System Configuration Of Chatbot
표 Table 1. Intents Learned In Dialogflow
표 Table 2. Entities Learned In Dialogflow
그림 Fig. 2. Validity Check
그림 Fig. 3. Validity Check Example
그림 Fig. 4. Results From DialogflowWhen Validation Result Is TRUE
표 Table 3. Intent And Required And Basic Entity
그림 Fig. 5. Results From Dialogflow WhenValidation Result Is FALSE
그림 Fig. 6. Some of Results From ODSay API whenSearching Route
표 Table 4. URL For Each Function In ODSay API
표 Table 5. Route Search Sentences Learned In Dialogflow
표 Table 6. Sentences Getting Real-time Bus Number Location Information
표 Table 7. Sentences Getting Real-time Bus Station Location Information
그림 Fig. 7. Intent Name And Entity Identified By Dialogflow
그림 Fig. 8. URL To The Real-time Subway Location API Of Seoul Metro
그림 Fig. 9. Real-time Subway ArrivalInformation Simple Message Result
그림 Fig. 10. Real-time Subway Arrival Information Detail Message Result(Web Page)
그림 Fig. 11. The result of the accuracy test of the chatbot obtained by Dialogflow

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구에서는 경로 검색과 실시간 대중교통 검색 제공을 위한 AI 챗봇의 설계 및 구현을 제안하였다. 사용자가 카카오톡 메신저에서 ‘내가알려줄지도’ 플러스 친구를 추가한 후, 대중교통을 이용한 경로를 찾는 메시지나 실시간 버스, 지하철의 도착 정보를 요구하는 메시지를 입력하면, Dialogflow가 의미를 분석하여 ODSay API와 공공데이터 포털 API를 통하여 정보를 얻어와 사용자가 요청한 정보를 제공한다.
본 연구에서는 교통 도메인에 한정하여 경로 정보 및 실시간 대중교통 정보를 제공할 수 있는 인공지능 챗봇을 제안한다. 제안 방법은 웹서버에서 메신저 서버를 통해 전달받은 사용자의 교통 정보 관련 메시지를 처리한다.

제안 방법

제안 챗봇의 서버는 AWS(Amazon Web Services)로부터 무료로 제공받았다. Python 언어를 사용하는 Django Web Framework로 구성하여 simple message와 detail message를 구현하였다. 주로 사용한 API는 [14]와 같이 KakaoTalk 자동 응답 API와 ODSay API, 공공데이터 포털의 API이다.
제안 방법은 웹서버에서 메신저 서버를 통해 전달받은 사용자의 교통 정보 관련 메시지를 처리한다. 메시지의 자연어 처리를 통해 교통 정보 유형이 무엇인지를 파악한 후, 사용자가 원하는 교통 정보 유형을 찾아 메신저 서버를 통하여 정보를 제공한다. 이 때, 총 2개의 응답을 해주는데, 간단한 정보가 적혀있는 메시지인 간단한 메시지(simple message)와 별도의 웹페이지를 통해 더 자세한 정보를 보여주는 자세한 메시지(detail message)로 구분하여 응답한다.
본 연구에서 제안한 챗봇의 정확도는 챗봇의 자연어 처리 성공률을 구하여 알 수 있다. 챗봇의 자연어 처리 성공률은 Dialogflow의 기능 중 analytics를 통하여 알 수 있는데, 이 때 Dialogflow는 지난 30일간 사용자가 메신저에 입력한 텍스트를 Dialogflow가 얼마나 잘 인식하여 올바른 Dialogflow 인텐트로 매칭시켜 주었는가를 확률로 구한다.
사용자가 메신저를 통해 텍스트를 입력하면 Dialogflow를 통해 인텐트 구분을 한 후, 해당 인텐트 기능 수행에 필요한 모든 엔티티들이 존재하는지 유효성 검사를 한다(Fig. 2). Dialogflow가 각 인텐트들을 구분한 후 그에 해당하는 유효성 검사 결과가 참일 때까지 사용자에게 정보를 재요청한다.
사용자가 전송한 메시지로부터 출발지와 도착지를 추출한 후에는, Geocoder 라이브러리를 사용하여 각 지명을 위도, 경도로 변환한 후 이를 ODSay API의 parameter로 전달하여 경로 검색 결과를 json형식으로 받아와 사용자에게 전송한다.
주로 사용한 API는 [14]와 같이 KakaoTalk 자동 응답 API와 ODSay API, 공공데이터 포털의 API이다. 사용자와 챗봇간의 대화 내용을 저장하기 위해선 MySQL Database 를 사용하였고, 자연어 처리를 위해 Dialogflow를 사용하였다.
Dialogflow가 각 인텐트들을 구분한 후 그에 해당하는 유효성 검사 결과가 참일 때까지 사용자에게 정보를 재요청한다. 유효성 검사를 바탕으로 모든 엔티티들이 채워져 있음을 확인한 후, 사용자가 원하는 기능(경로 검색, 실시간 교통정보 검색)을 제공한다.
메시지의 자연어 처리를 통해 교통 정보 유형이 무엇인지를 파악한 후, 사용자가 원하는 교통 정보 유형을 찾아 메신저 서버를 통하여 정보를 제공한다. 이 때, 총 2개의 응답을 해주는데, 간단한 정보가 적혀있는 메시지인 간단한 메시지(simple message)와 별도의 웹페이지를 통해 더 자세한 정보를 보여주는 자세한 메시지(detail message)로 구분하여 응답한다. 제안 챗봇은 별도의 지도 애플리케이션을 설치하지 않고 메신저 플랫폼 상에서 대화를 통하여 사용자의 의도 및 요구사항을 파악하여 해당 정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다.
사용자가 카카오톡 메신저에서 ‘내가알려줄지도’ 플러스 친구를 추가한 후, 대중교통을 이용한 경로를 찾는 메시지나 실시간 버스, 지하철의 도착 정보를 요구하는 메시지를 입력하면, Dialogflow가 의미를 분석하여 ODSay API와 공공데이터 포털 API를 통하여 정보를 얻어와 사용자가 요청한 정보를 제공한다. 이때, 간단한 메시지와 자세한 메시지를 제공함으로써 사용자 편리성과 메시지의 가독성을 증진시켰다.
‘부산모아’[7]는 부산의 대중교통 정보, 맛집, 카페 추천, 관광지 안내, 날씨, 주차장, 미세먼지 등의 생활 정보를 국내 모바일 메신저인 카카오톡을 통해 제공한다. 자연어 처리를 위해, 형태소 분석과 기능별 의미 분석 모듈을 자체적으로 개발하였다. 또한 사용자들의 오타 메시지를 예측 가능한 대체어로 바꾸어 응답한다.
본 연구에서는 교통 도메인에 한정하여 경로 정보 및 실시간 대중교통 정보를 제공할 수 있는 인공지능 챗봇을 제안한다. 제안 방법은 웹서버에서 메신저 서버를 통해 전달받은 사용자의 교통 정보 관련 메시지를 처리한다. 메시지의 자연어 처리를 통해 교통 정보 유형이 무엇인지를 파악한 후, 사용자가 원하는 교통 정보 유형을 찾아 메신저 서버를 통하여 정보를 제공한다.

대상 데이터

본 연구에서 제안하는 챗봇은 자연어 처리를 위하여 Google 에서 제공하는 Dialogflow라는 챗봇 플랫폼을 사용한다.[12] Dialogflow에는 Google의 머신러닝 엔진이 장착되어 있어 한국어뿐만 아니라 영어, 중국어, 태국어 등의 다양한 언어를 지원해줄 수 있다.
제안 챗봇의 서버는 AWS(Amazon Web Services)로부터 무료로 제공받았다. Python 언어를 사용하는 Django Web Framework로 구성하여 simple message와 detail message를 구현하였다.

이론/모형

본 연구에서 제안하는 챗봇은 대중교통정보를 활용하기 위해 ODSay LAB에서 제공하는 ODSay API를 사용한다.[13] 이 API는 URL 형태로 이루어져있으며 파라미터로 값을 넘겨 그에 해당하는 결과를 제공한다.
경로검색 기능은 사용자의 명령으로부터 출발지와 도착지를 추출하여 사용자에게 경로를 안내해주는 기능이다. 사용자 명령에 대한 자연어처리는 Dialogflow를 이용한다.
‘Chatbot for university related FAQs’[10]는 어느 대학에서나 대화형 방식을 학생들에게 자주 묻는 질문에 대해 효율적이고 정확한 답변을 제공하는 챗봇이다. 이 챗봇은 환영, 인사 및 일반 질문과 같은 템플릿 기반 질문은 AIML(Amart Intelligence Markup Language)를 통해 응답되고, 기타 서비스 기반 질문은 LSA(Latent Semican Analysis)를 사용하여 응답된다.
flask를 이용하여 웹서버를 구축한 뒤 카카오톡으로 연결된 챗봇으로 사용자의 질의를 받는다. 한국어 자연어 처리를 위해서는 KoNLPy를 사용하여 문장을 형태소로 나눈다.

성능/효과

22)동안의 챗봇의 정확도에 대한 실험 결과이다. 결과에 따르면 No match, 즉 Dialogflow의 자연어 처리 실패율이 2.9%로 챗봇이 지난 30일 동안 약 97%의 정확도를 보였음을 알 수 있다. 또한 Fig 11에 따르면 사용자들이 가장 많이 사용한 챗봇의 기능은 ‘경로 검색(45.
본 연구에서 제안하는 경로 검색과 실시간 대중교통 정보 제공을 위한 AI 챗봇은 카카오톡 내에서 ‘내가알려줄지도’를 검색한 뒤 친구 추가를 하면 사용 가능하다.
본 연구에서 제안한 챗봇의 구현 결과, 지도 관련 애플리케이션을 사용하지 않고도 메신저 내에서 간편하고 빠르게 경로 검색과 대중교통의 실시간 교통정보 검색을 할 수 있는 것이 가능함을 제시하였다. 그리고 본 연구에서는 교통 도메인을 사용하였지만 해당 도메인이 아닌 다른 도메인(음식 주문, 예약 서비스 등)을 적용한 챗봇도 개발 가능하다.
이 때, 총 2개의 응답을 해주는데, 간단한 정보가 적혀있는 메시지인 간단한 메시지(simple message)와 별도의 웹페이지를 통해 더 자세한 정보를 보여주는 자세한 메시지(detail message)로 구분하여 응답한다. 제안 챗봇은 별도의 지도 애플리케이션을 설치하지 않고 메신저 플랫폼 상에서 대화를 통하여 사용자의 의도 및 요구사항을 파악하여 해당 정보를 제공할 수 있다는 장점이 있다.

후속연구

본 연구에서 제안한 챗봇의 구현 결과, 지도 관련 애플리케이션을 사용하지 않고도 메신저 내에서 간편하고 빠르게 경로 검색과 대중교통의 실시간 교통정보 검색을 할 수 있는 것이 가능함을 제시하였다. 그리고 본 연구에서는 교통 도메인을 사용하였지만 해당 도메인이 아닌 다른 도메인(음식 주문, 예약 서비스 등)을 적용한 챗봇도 개발 가능하다. 또한 메신저 한 플랫폼에만 제한된 것이 아니라 플랫폼 이식이 용이하여 인공지능 스피커 등 IoT를 활용한 다양한 플랫폼으로 확장 가능하다.
향후 연구 방향으로는, 교통 도메인뿐만 아니라 다른 도메인의 추가와 카카오톡 메신저 플랫폼이 아닌, 인공지능 스피커로 플랫폼을 확장시키는 것이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대부분의 챗봇이 메신저 플랫폼 위에서 작동함으로써 주는 장점은 무엇인가?	대부분의 챗봇은 페이스북, 라인, 카카오특 등과 같은 메신저 플랫폼 위에서 작동하기 때문에 이미 갖추어진 메신저 서비스 내에 자연스럽게 녹아들어 사용자가 서비스를 이용하는 데에 있어서 더욱 친근하게 다가갈 수 있다는 장점이 있다[2].
	‘chatShopper Emma’이란 무엇인가?	‘chatShopper Emma’[11]는 쇼핑 도우미 챗봇으로서 페이 스북 메신저, 알렉사, 구글 어이스턴트 등에서 사용할 수 있다. 사용자가 메시지를 입력하면 그에 해당하는 물건을 추천해주고 구매도 간단하게 도와준다.
	범용 도메인에서 일상적인 대화를 이어나가는 챗봇 개발에 한계가 있는 이유는 무엇인가?	그러나 챗봇은 자연어를 통해 의사소통을 하기 때문에 오타나 비속어를 포함한 다양한 형태의 자연어 처리가 필요하다. 또한 한국어의 경우 문어와 구어가 다른 경우도 많아 분석의 어려움이 있으며, 데이터 확보의 한계로 말뭉치 자료를 활용한 연구가 응용분야가 아닌 1차적 연구에만 그치는 경우도 많다[3]. 따라서 범용 도메인에서 일상적인 대화를 이어갈 수 있는 챗봇을 개발하는 것은 현재 기술로는 한계가 있다.

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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