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핵심기술
고도의 딥러닝 기술에 기반을 둔 자연어 대화에서 질의 의도 및 화행에 대한 깊은 이해와, 주제와 목적에 적합한 응답과 정서적인 대화를 생성하는 지능형 대화 솔루션

최종목표
o 금융 관련 도메인에서 고객 상담 서비스 지원을 위한 지능형 대화 시스템 및 챗봇 솔루션 개발.
o 최신의 딥러닝 기술을 자연어 처리, 이해, 응답 생성 등 실제 사업화 솔루션으로의 적용을 통한 요소 기술 고도화.
o 질의응답, 관련 상품 검색 및 추천, 자동 보고서 작성 등의 서비스분야에서 관련 서비스의 업무 처리량

핵심기술
고도의 딥러닝 기술에 기반을 둔 자연어 대화에서 질의 의도 및 화행에 대한 깊은 이해와, 주제와 목적에 적합한 응답과 정서적인 대화를 생성하는 지능형 대화 솔루션

최종목표
o 금융 관련 도메인에서 고객 상담 서비스 지원을 위한 지능형 대화 시스템 및 챗봇 솔루션 개발.
o 최신의 딥러닝 기술을 자연어 처리, 이해, 응답 생성 등 실제 사업화 솔루션으로의 적용을 통한 요소 기술 고도화.
o 질의응답, 관련 상품 검색 및 추천, 자동 보고서 작성 등의 서비스분야에서 관련 서비스의 업무 처리량 증가, 자동응답 품질 개선, 사용자 만족도 향상.

개발내용 및 결과
o 본 사업을 통해 최신의 딥러닝 기술 적용을 통한 대화형 시스템의 요소기술 고도화, 금융 도메인 관련 챗봇 솔루션(Chatbird)을 개발.
o 해당 챗봇 솔루션은 대화 문장의 전처리 및 자연어 처리, 중요 키워드 패턴 분석, 답변 지식의 관리, 학습을 통한 도메인 및 의도 분류, 문장 유사도 측정 및 패러프레이즈 인식 모듈, 응답 생성 모듈로 구성.
o 질의 문장에서 사업화 대상 기업에 특화된 중요 키워드를 인식하며, 관련된 도메인 지식(키워드 사전, 답변 지식) 구축 프로세스를 개선하였다. 도메인과 세부 카테고리 분류를 통해 입력 질의 문장의 의미와 의도를 분석하며, 고도화된 문장 임베딩 기술을 활용하여 입력 질의와 유사한 도메인 답변 지식을 찾아 최적의 답변을 제공.
o 사업화 수행을 통한 선진 연구 개발 기술의 산업 현장으로 조기 도입과 실제 산업 데이터를 이용한 실험 등 기업과 연구기관 상호 도움이 되는 연구 개발 체계 구축.
o 자연어 처리 솔루션 고도화
- 순환 신경망 기반 개체명 인식 개선 및 개체명 사전 반자동 확장
- 질의 문장의 중요 키워드 추출 및 패턴 인식 성능 개선
- 한글 및 한국어 시간 표현 추출 및 문맥 분석 기술 적용
o 딥러닝 기반의 자연어 이해 및 생성 기술 적용
- 대화의 도메인, 카테고리, 화행 자질 학습 기반 분류 모델 개발
- 고도의 대화 문장 임베딩 기술을 통한 질문 유사성 분석
o 대화 및 상담 서비스를 위한 지능형 응답 제공 방법 개발
- 대화나 상담의 목적에 적합한 규칙 및 템플릿 기반 응답 제공
- 딥러닝(Sequence-to-sequence) 기반 자연어 문장 생성 모델을 활용한 정서적인 대화의 학습 및 자연어 응답 생성 기술

기술개발배경
o 최근 금융권을 중심으로 인공지능 기술 시범 적용 사업의 일환으로 상담용 대화 시스템(이하 상담용 챗봇)의 개발 및 도입 사업이 추진되었음.
o 기존에 주관기관이 보유하고 있었던 자연어처리 기술과 경험을 바탕으로 한국과학기술원 연구팀(최호진 교수)과 함께 최신의 자연어 처리기술 적용을 통한 고도화, 단문 처리 및 도메인 특화 프로세스의 개선, 지능형 대화 시스템과 챗봇 솔루션으로의 기술 집적을 추진.
o 연구팀에서도 기존에 보유하고 있었던 자연어 처리 및 이해 기술을 실증할 수 있는 실제 산업 현장에서의 데이터와 테스트 환경이 필요했으며, 주관기관의 인력과 함께 공동 연구를 진행함.

핵심개발기술의 의의
o 자연어 처리 솔루션 고도화: 기존에 주관 기관에서 보유한 빅데이터 문서 분석 위주의 자연어처리 기술을 개선하여 대화 문장(단문)을 분석하기 위한 챗봇 솔루션의 자연어 처리 및 이해 기술의 고도화 진행.
o 딥러닝 기반의 자연어 이해 및 생성 기술 적용: 자연어 이해 기술의 경우, 고난도의 의미(Semantic) 분석 기술을 도입하여야 했으며, 신경망 학습 기반의 자연어 이해 기술을 보유한 연구팀과 함께 해당 분야의 최신 연구 트랜드와 결과물을 도입하여 솔루션에 최초로 적용.
o 대화 및 상담 서비스를 위한 지능형 응답 제공 방법 개발: 기존의 정보 검색(information retrieval) 기반의 대화 시스템을 개선하여 도메인 관련 질의-답변 방법으로 적용하고, 기존의 템플릿 기반 문장 생성 방법 이외에, 학습 기반 문장 생성 방법을 적용하여 챗봇 솔루션에서 일반 대화 응답 지원.
o 문장 임베딩 기술에 기반을 둔 문장 유사성 분석을 통한 자연어 이해 기술은 한글 및 한국어 분야에서는 최초로 산업 현장에 완벽하게 적용된 기술로 경쟁 업체와 관련 기업의 솔루션 가운데서도 독보적인 성능을 보이고 있음.
o 현재는 개발된 결과물이 한국어와 한글 분석에 특화되어 있으나, 영어권에서 연구되었던 최신의 기술을 도입하였기 때문에 실증할 수 있는 충분한 양의 외국 데이터와 개발에 필요한 인력과 환경이 주어진다면 충분히 기술 수출이 가능 할 것으로 보임.

적용분야
o 현재는 주로 금융권 (사업화 추진 결과 보험 회사와 은행)에서 고객상담 서비스 챗봇에 적용되었으며, 관련된 금융 업계에서는 유사한 사업화가 추진 및 계획 중에 있음.
o 전자상거래(eCommerce), 유통(온라인 쇼핑몰), 요식업 등의 기존 챗봇 사업화가 시도되었던 분야에서는 상품 추천, 장애 신고 및 처리, 자동 주문 등 지속적으로 해당 챗봇 기술에 대한 수요가 발생하고 있음.
o 추후 공공 서비스 분야(관공서, 법률기관), 공기업(전력 분야), 의료(심리상담) 등의 분야로 사업화 도메인을 확장에 나갈 예정.

(출처 : 최종보고서 초록 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 기술개발사업 최종보고서 초록 ... 3
• 기술개발사업 주요 연구성과 ... 10
• 국문 요약문 ... 26
• 목차 ... 28
• 표목차 ... 30
• 그림목차 ... 31
• 제 1 장 서론 ... 32
• 제 1 절 개발기술의 소개 ... 32
• 1. 개발기술의 정의 ... 32
• 2. 개발기술의 중요성 및 필요성 ... 32
• 제 2 절 국내‧외 관련 기술 및 시장의 현황 ... 34
• 1. 국내‧외 기술 현황 ... 34
• 2. 국내‧외 시장 현황 ... 36
• 제 3 절 기술개발 시 예상되는 기술적‧경제적 파급효과 ... 39
• 1. 기술적 파급 효과 ... 39
• 2. 사회·경제적 파급 효과 ... 40
• 제 2 장 기술개발 내용 및 방법 ... 41
• 제 1 절 최종 목표 및 평가 방법 ... 41
• 1. 최종 목표 ... 41
• 2. 핵심 기술 ... 41
• 3. 평가 방법 ... 43
• 제 2 절 개발 범위 및 세부 개발 내용 ... 44
• 1. 개발 범위 ... 44
• 2. 세부 개발 내용 ... 44
• 제 3 장 결과 및 향후계획 ... 49
• 제 1 절 연구개발 결과 ... 49
• 1. 연구개발 추진 일정 ... 49
• 2. 연구개발 추진 실적 ... 50
• 3. 연구개발 추진 결과 ... 52
• 제 2 절 연구개발 추진 체계 ... 54
• 1. 주관 기관 연구 개발 추진 내용 ... 54
• 2. 참여 연구 기관 연구 개발 추진 내용 ... 60
• 제 3 절 시장현황 및 사업화 전망 ... 68
• 1. 사업화 추진실적 ... 68
• 제 4 절 사업비 사용현황 ... 74
• 끝페이지 ... 77