[논문]포스트 코로나19 언택트 시대 대응을 위한 AI 챗봇 구축방법에 관한 연구

정천수; 정지환

doi:10.9716/kits.2020.19.4.031

포스트 코로나19 언택트 시대 대응을 위한 AI 챗봇 구축방법에 관한 연구
A Study on the Method of Implementing an AI Chatbot to Respond to the POST COVID-19 Untact Era 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.19 no.4, 2020년, pp.31 - 47

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, as the COVID-19 has spread and prolonged worldwide, the 'Untact' society is becoming routinized, and various smart technologies are leading to the spread of the 'Ontact' culture. This is because the desire of consumers to purchase a product and use the service has increased while minimizing the direct contact. In order to quickly respond to this circumstance, the percentage of the companies which are adopting Chatbot in various fields such as orders, delivery, and inquiries is increasing and they are getting a positive result. However as the demand for building Chatbot increases dramatically, there are many confusions among the companies which want to introduce Chatbot to their system, due to the lack of professional technicians and difficulties in understanding AI technologies and how to build them effectively. I believe that in the post COVID-19 era, much more companies will adopt Chatbot, and this will intensify the problem. The purpose of this study was to derive the needs for a guide on the method of buiilding a Chatbot through considering the prior research on Chatbot and analysis of the recent surge in the use of Chatbot services related to COVID-19. There are implications to presenting 5 phases of universal Chatbot implementation methodology using the platform to the stakeholders who want to introduce Chatbot to their customer so that they can understand and build Chatbot more easily and use AI Chatbot actively in response to the POST COVID-19 era.

주제어

표/그림 (23)

표 <표 1> 코로나바이러스감염증-19 국내 발생 현황
표 <표 2> 진화단계에 따른 인공지능(AI) 종류
그림 [그림 1] 챗봇 개념도
표 <표 3> 챗봇의 유형별 특징
그림 [그림 2] 챗봇의 특성별 분류
그림 [그림 3] 챗봇 플랫폼 구성
그림 [그림 4] 고객 예약 접수 예시
표 <표 4> 국·내외 ICT 기업의 챗봇 플랫폼별 서비스 현황
그림 [그림 5] 질병관리본부 코로나19 관련 챗봇
그림 [그림 6] 개인 및 자치단체 코로나19 관련 챗봇
표 <표 5> 챗봇 구축 단계
그림 [그림 7] 대학 및 일반기업 코로나19 관련 챗봇
그림 [그림 8] 카카오톡 미디어챗봇 구독자수 변화
그림 [그림 9] WHO 코로나19 관련 챗봇
그림 [그림 10] IBM 및 AirAsia 코로나 관련 채봇
그림 [그림 11] 챗봇 구축 단계
그림 [그림 12] 지식관리 연관관계
그림 [그림 13] 답변구성 유형
그림 [그림 14] 챗봇 페르소나 정의 예
그림 [그림 15] 현대카드 페르소나 사례
그림 [그림 16] 챗봇별 특징 및 온보딩 적용 사례
그림 [그림 17] 모델구성 요소 관계 예
그림 [그림 18] 챗봇 플랫폼 설계 화면 예

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

급하게 구축하기 위해서 충분한 컨텐츠 및 사용성을 고려한 CX기획과 대화설계 없이 챗봇을 구축하게 되면 사용자가 원하는 답변을 정확히 제공 할 수 없어 결국은 신뢰를 잃고 다시 찾지 않는 챗봇이 되기 쉽다. 따라서 본 연구에서는 누구나 쉽게 이해 할 수 있는 여러 챗봇 플랫폼의 공통기능을 포함한 범용적인 구축방법을 제시 하고자 한다.
이에 본 연구에서는 챗봇 개념 및 도입현황에 대해 살펴보고 챗봇을 도입하려는 기업이나 구축하는 전문업체 또는 개인에 대하여 챗봇 플랫폼을 활용한 구축방법의 범용적인 프로세스를 제시하여 보다 쉽게 챗봇을 이해하고 구축할 수 있도록 하고, 구축하려는 이해관계자의 경쟁력 제고와 챗봇 활성화에 기여하는데 시사점과 목적이 있다.
지금부터는 본 연구자가 다수의 챗봇 구축 프로젝트 PM(Project Manager)으로 참여 하면서 공통적으로 적용하여 정립한 부분과 선진사례를 바탕으로 필요부분을 보강하여 범용적으로 적용할 수 있는 챗봇 구축의 각 단계별 과정에 대한 Activity와 주요 Task에 대하여 설명하고 주요 점검사항에 대하여 제시하고자 한다.

가설 설정

일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정하며, 이와 같은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 과학 분야”라고 정의된다(위키백과, 신현주, 2020).

제안 방법

대화모델이 설계된 자료는 대화설계자를 통해 [그림 18]과 같은 챗봇 플랫폼에 모델을 적용하는 작업을 진행하게 된다(설계화면 예; 인텐트 화면-Daialogflow, 대화설계 화면-Brity Assistant). 구현된 대화모델은 머신러닝, 딥러닝 등 인공지능 기술로 학습을 시키고 챗봇이 질문에 정확한 답변을 하도록 대화기능을 수행하도록 한다.
본 연구에서는 챗봇에 대한 이해를 위해 인공지능과 챗봇 유형에 대하여 알아보았고 다양한 챗봇 플랫폼을 조사한 후, 챗봇 구축방법에 대하여 고찰하였으며 코로나19 관련 챗봇 활용 현황에 대하여 분석하였다. 그리고 챗봇을 구축 하고자 하는 이해관계자 누구나 쉽게 이해 할 수 있는 5단계의 구축방법을 제시 하였다.
기본적으로 60～70%로 설정하고 튜닝을 통해 조정해 나가는 것이 좋다. 그리고 플랫폼 마다 제공하는 기능에 따라 오타 교정, 자동학습 기능, 유효성 검사 기능을 제공한다.
먼저 챗봇이 질문을 잘 알아듣고 답변을 할 수 있도록 대화지식을 사전에 준비하고, 질문자가 챗봇에서 제공하는 답변범위 및 기능 등을 잘 알 수 있고 편리하게 사용할 수 있도록 CX(Customer Experience) 기획단계를 거친다. 또한 준비된 지식으로 답변을 잘 할 수 있도록 대화유형을 나누고 학습할 수 있게 구성한다. 처음 준비된 지식에서 답변하는 수준은 처음 언어를 학습한 아기에 비유할 수 있는데, 성장하면서 학습한 단어가 늘어나듯이 챗봇도 반복적으로 지식을 습득하고 학습하는 과정을 거친다.
또한 챗봇의 대화 어투(답변 Tone & Manner) 및 답변유형을 분류하고 답변 패턴별 작성 가이드를 정의하여 답변 정의시 이질감을 느끼지 않고 균일 패턴으로 나올 수 있도록 한다.
마지막 단계로 모델링 및 학습된 대화모델에 대하여 다양한 방법을 통해 테스트를 수행하여 평가하고 검증한다. 결과는 대화모델링 및 학습단계로 피드백하여 목표하는 대화품질을 달성하도록 해야 한다.
따라서 엔터티 정의 시에는 사전에 기본제공 개체를 파악해야 중복을 피할 수 있다. 발화문과 의도가 매핑되고 개체를 정의 하였으면 개체별로 분류하여 답변을 잘 찾아 갈 수 있도록 분류하여 대화 시나리오설계를 진행한다([그림 17] 참조).
그리고 업무 특화된 지식은 운영자가 다 알 수 없기 때문에 유관 업무 담당자와 협의를 통해 지식을 반영한다. 변동된 지식은 의도가 정확하게 매핑이 되는지, 개체를 정확하게 인식하는 지 플랫폼 시뮬레이터를 수행하여 파악하고 결과를 바탕으로 챗봇 사전, 발화문, 개체 등의 조정 및 보완을 수행하여 대화모델을 튜닝 한다.
본 단계에서는 지금까지 준비된 지식자료와 기획을 바탕으로 챗봇이 잘 알아듣고 표현할 수 있도록 하기 위해서 대화모델을 정의하고 설계를 진행하게 된다. 대화모델은 사용자 발화문과 질문의도인 인텐트(Intent), 질문별 실제 표현들(Paraphrases), 표현에서 추출되는 개체인 엔터티(Entity)로 구성된다.
본 연구에서는 챗봇에 대한 이해를 위해 인공지능과 챗봇 유형에 대하여 알아보았고 다양한 챗봇 플랫폼을 조사한 후, 챗봇 구축방법에 대하여 고찰하였으며 코로나19 관련 챗봇 활용 현황에 대하여 분석하였다. 그리고 챗봇을 구축 하고자 하는 이해관계자 누구나 쉽게 이해 할 수 있는 5단계의 구축방법을 제시 하였다.
포스트 코로나19 대응을 준비하는 상황에서 챗봇 구축방법을 제공함으로 앞으로 챗봇을 체계적으로 구축하고자 하는 수행자와 고객의 챗봇에 대한 이해와 구축시 혼선을 최소화 하여 이해관계자 간 원할 한 의사소통에 도움이 되고, 효과적으로 챗봇을 구축할 수 있게 기준이 되는 가이드라인을 제시하였다.

후속연구

각 단계별 주요 점검사항 및 프로세스에 대하여 제시한 부분을 잘 활용한다면 품질 높은 챗봇을 구축하는데 도움이 될 것으로 보이며, 비대면 서비스에 챗봇을 필요로 하는 많은 곳에서 쉽게 구축을 하고 활성화 될 것으로 기대한다.
이번 코로나19 사태를 통하여 관련 챗봇들이 폭발적인 성장을 이루면서 챗봇의 본질적인 특징과 가치들이 잘 나타나고 있으며 포스트 코로나19 시대에는 더욱더 챗봇을 통한 비대면 서비스가 활발 할 것으로 기대된다. 하지만 카카오톡 플랫폼 기준으로 코로나19 관련 챗봇을 조사한 결과 컨텐츠가 미흡하고 가입자가 적은 경우가 대부분으로 활성화가 되지 않고 있었다.

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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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