KR102416371B1 - 전문 도메인 온톨로지를 이용하여 지식 기반 질의 응답 서비스를 제공하기 위한 응답 규격화 방법 및 그 장치 - Google Patents

Abstract

금융과 같은 전문 도메인 온톨로지를 이용하여 지식 기반 질의 응답 서비스를 제공하기 위한 응답 규격화 방법 및 그 장치가 제공된다. 이 방법은, 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 서버 장치에서 질의에 대한 응답을 규격화하는 방법으로서, 지식베이스를 이용하여 사용자 단말로부터 입력받은 자연어 형태의 질의문을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 질의문에 대한 응답문을 결정하는 단계, 상기 응답문의 유형에 따라 사전에 정의된 규칙을 적용하여 상기 응답문을 상기 규칙에 대응하는 규격화된 응답문으로 변환하는 단계, 그리고 변환된 응답문을 상기 질의문에 대한 응답문으로 출력하는 단계를 포함한다.

Description

전문 도메인 온톨로지를 이용하여 지식 기반 질의 응답 서비스를 제공하기 위한 응답 규격화 방법 및 그 장치{Response standardization method and apparatus for providing knowledge-based question and answer service using domain specific ontology}

본 발명은 금융과 같은 특정 전문 도메인 온톨로지를 이용하여 지식 기반 질의 응답 서비스를 제공하기 위한 응답 규격화 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

일반적으로 질의 응답 시스템(Question Answering System)은 정보 검색 기반 질의 응답 시스템(Information Retrieval-based Question Answering System)과 지식 기반 질의 응답 시스템(Knowledgebase-based Question Answering System) 두 가지로 나뉜다. 지식 기반 질의응답 시스템은 구조화된 지식베이스에서 정답을 찾는 질의 응답 시스템이다. 최근 야고(Yago), 프리베이스(Freebase) 등의 거대한 지식베이스의 증가로 지식베이스를 이용한 오픈 도메인 질의 응답 시스템에 대한 중요성이 높아지고 있다.

최근들어, 금융 회사들이 챗봇을 이용한 고객 서비스를 제공하는 경우가 늘고 있다. AI 기능을 탑재한 챗봇은 방대한 데이터를 분석하고 스스로 학습해, 고객의 상황과 성향에 맞는 최적의 답을 내놓을 수 있다.

그런데, 금융 지식의 경우 일반 도메인 지식과는 다르게 점차 세분화되는 정보를 표현해야할 경우가 있다. 단일 응답이 아닌 구조적으로 조합되는 응답을 생성함으로써 응답 결과의 이해도 및 활용도를 높여야 할 필요가 있다.

그러나, 현재 금융 지식 기반 질의 응답 시스템에 특화된 응답 규격이 존재하지 않은 실정이다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 금융 지식과 같은 전문 도메인 기반 질의 응답 시스템에 표준화된 응답 규격을 제공하는 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 한 실시예에 따른 질의 응답 규격화 방법은 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 서버 장치에서 질의에 대한 응답을 규격화하는 방법으로서, 전문 도메인 지식에 관한 온톨로지 데이터가 저장된 지식베이스를 이용하여 사용자 단말로부터 입력받은 자연어 형태의 질의문을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 질의문에 대한 응답문을 결정하는 단계, 그리고 상기 응답문의 유형에 따라 사전에 정의된 규칙을 적용하여 상기 응답문을 상기 규칙에 대응하는 규격화된 응답문으로 변환하는 단계를 포함한다.

변환된 응답문을 상기 질의문에 대한 응답문으로 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 변환하는 단계는, 상기 응답문의 유형이 리터럴 데이터면, 상기 규칙을 적용하지 않고 상기 결정된 응답문을 출력할 수 있다.

상기 변환하는 단계는, 상기 응답문의 유형이 리소스 데이터이면, 상기 리소스 데이터에 정의된 규칙을 적용할 수 있다.

상기 리소스 데이터에 정의된 규칙은, 모든 리소스에 적용되는 기본 규칙과, 리소스 별로 적용되는 상세 규칙을 포함할 수 있다.

상기 기본 규칙과 상기 상세 규칙은, 서로 다른 키를 사용할 수 있다.

상기 키는, 클래스 정보인 온톨로지의 타입을 정의할 수 있다.

상기 출력하는 단계는, 상기 결정된 응답문이 적어도 두개일 경우, 각 응답문의 유형에 따라 결정된 응답문을 리스트 형태로 출력할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 서버 장치는 통신 인터페이스, 메모리, 그리고 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 프로그램은, 전문 도메인 지식에 관한 온톨로지 데이터가 저장된 지식베이스를 이용하여 사용자 단말로부터 입력받은 자연어 형태의 질의문을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 결정한 질의문에 대한 응답문의 유형에 따라 사전에 정의된 규칙을 적용하는, 명령어들(Instructions)을 포함할 수 있다.

상기 명령어들은 상기 응답문을 상기 규칙에 대응하는 규격화된 응답문으로 변환하여 출력할 수 있다.

상기 프로그램은, 상기 응답문의 유형이 리터럴 데이터인지 또는 리소스 데이터인지에 기초하여 상기 사전에 정의된 규칙을 적용하는 명령어들을 포함할 수 있다.

상기 프로그램은, 상기 응답문의 유형이 리터럴 데이터이면, 상기 규칙을 적용하지 않고 상기 결정된 응답문을 출력하는 명령어들을 포함할 수 있다.

상기 프로그램은, 상기 응답문의 유형이 리소스 데이터이면, 상기 리소스 데이터에 정의된 규칙을 적용하는 명령어들을 포함할 수 있다.

상기 리소스 데이터에 정의된 규칙은, 온톨로지의 타입을 정의하는 키가 서로 다른 기본 규칙과 상세 규칙을 포함할 수 있다. 또한 타입의 추론 정보 및 복수의 타입이 부여됨에 따라 다양한 상세 규칙이 통합될 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 질의 응답 서비스 이용 주체, 즉, 사용자의 목적에 맞는 다양한 응답 표현을 지원할 수 있다. 또한, 표준화된 응답 규격을 제공함으로써, 다양한 금융 지식 기반 서비스 및 어플리케이션의 응답 생성에 활용할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 지식 기반 질의 응답 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 응답 생성 예시이다.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 질의에 대한 표준화된 응답 데이터를 생성하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "…모듈" 의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

이제, 본 발명의 실시예에 따른 전문 도메인 온톨로지를 이용하여 지식 기반 질의 응답 서비스를 제공하기 위한 응답 규격화 방법 및 그 장치에 대하여 도면을 참조로 하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 지식 기반 질의 응답 시스템의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 응답 생성 예시이다.

도 1을 참고하면, 대화 시스템(100)은 유저 인터페이스(110), 질의 분석부(130), 응답 생성부(150) 및 지식베이스(170)를 포함한다.

유저 인터페이스(110)는 사용자 단말(200)로부터 통신망(300)을 통해 질의를 수신하고, 질의에 대한 응답을 사용자 단말(200)에게 송신할 수 있다.

여기서, 질의는 응답을 얻기 위하여 자연어 형태로 입력된다. 응답은 질의에 대한 결과물로서, 자연어 형태로 구성된다. 쿼리는 질의로부터 생성된 질의 컨텍스트로부터 변환된다.

유저 인터페이스(110)는 사용자 단말(200)에게 대화형 인터페이스를 제공할 수 있다.

통신망(300)은 유선 인터넷망, 3G, LTE(long term evolution) 등의 무선망, 와이파이(Wi-Fi) 등의 무선 랜, 블루투스 등을 포함할 수 있다.

질의 분석부(130)는 유저 인터페이스(110)가 출력하는 쿼리를 분석한다.

응답 생성부(150)는 질의 분석부(130)가 분석한 결과와 지식베이스(170)에 저장된 전문 도메인 온톨로지 정보에 기초하여, 질의에 대한 자연어 형태의 응답을 생성하여 유저 인터페이스(110)로 출력한다. 지식베이스(170)는 전문 도메인 지식에 관한 온톨로지 데이터를 저장한다.

이때, 본 발명의 실시예에 따른 응답 생성부(150)는 표준화된 응답 규격에 기초하여 응답을 생성 및 출력한다.

예를들어, 사용자가 고객일 경우, 요약되고 친절한 응답 표현을 생성할 수 있다. 사용자가 직원일 경우, 정확하고 구체적인 응답 표현을 생성할 수 있다.

응답 생성부(150)는 NLG(Natural Language Generation) 룰을 변형한 응답 룰에 기초하여 표준화된 응답 규격의 응답을 생성할 수 있다. 이때, 응답은 JSON 포맷일 수 있다.

도 2를 참조하면, 응답 생성부(150)는 SPARQL의 처리 결과가 리소스인지를 판단한다(S101). 리소스로 판단되면, 응답 룰을 적용(S103)하여 변환 규칙에 따라 자연어를 생성한다(S105).

반면, 응답 생성부(150)는 리소스가 아니라고 판단되면, bool인지를 판단한다(S107). bool로 판단되면, boolean 값을 출력한다(S109). bool이 아니라고 판단되면, 출력 String 타입 변환 값을 출력한다(S111).

여기서, SPARQL은 RDF 질의어, 즉 지식베이스를 위한 시맨틱 질의어로서 자원 기술 프레임워크 형식으로 저장된 데이터를 검색, 조작할 수 있는 공지된 기술이다.

다시, 도 1을 참조하면, 응답 생성부(150)는 온톨로지 객체가 아닌 특정 개념 요소의 구조화 모델링을 수행한다. 금융권에서 중요한 정보 요소인 수치 정보의 모델링을 지원할 수 있다. 또한, 일반 텍스트 데이터의 구조화 모델링을 지원할 수 있다. 텍스트 데이터는 문단 구분, 조건절 분리 등의 구성이 가능도록 지원할 수 있다.

온톨로지 키(key) 정보 기반 응답 구조화 요소를 추출하여 규격화할 수 있다. 온톨로지 데이터에서는 각 개념의 타입 정보를 키로 사용한다. 키 별로 추출할 수 있는 변수와 변수 별 관계정보가 존재하여 각 개념마다 변수를 출력 가능하다.

개념에 복수 개의 키 정보가 존재할 경우, 정책에 따라 해당 키 정보를 병합할 수 있도록 지원할 수 있다. 예를들어, 모든 개념에 공통적으로 적용될 수 있는 기본 키가 존재한다. 온톨로지의 개념은 복수 개의 타입을 지닐 수 있다.

키로 사용되는 온톨로지의 타입은 클래스 정보로 클래스의 상위 클래스 정보가 타입으로 추론될 수 있다. 각 변수는 최대, 최소 집합원의 개수(cardinality)를 설정하여 변수 출력에 대한 제약을 정의할 수 있다. 집합원의 최대 개수는 부가적으로 출력결과가 리스트형으로 반환되어야 하는지 판단하는 역할을 수행할 수 있다.

응답 생성부(150)는 결과 데이터 타입의 유형에 따라 출력(응답)을 구조화할 수 있다. 리터럴 데이터는 그대로 출력한다. 리소스 데이터는 규칙을 적용하여 출력하는데, 규칙 기반의 출력(응답)이 구조화되어 있다. 모든 리소스에 적용되는 기본규칙(default)과 상세규칙이 존재한다. 규칙의 구조는 동일하고 key 값만 다르다. 또한 복수의 상세규칙을 가질 수 있다. 해당 리소스에 적용되는 기본규칙 및 상세규칙들로부터 전달된 변수명은 통합되어 적용된다. 다만 변수명이 중복될 경우, 상세규칙을 우선 적용하고 상세규칙 내에서도 우선순위를 적용하여 선택한다. 규칙이 적용된 결과가 리소스일 경우 재귀적으로 규칙을 호출하여 값 생성한다. 규칙에 포함되어 있지 않지만 uri, label, additional_note, __sort_key등이 예약 변수로 적용된다.

예약 변수는 규칙에 재정의하더라도 그보다 우선 적용된다. 단, 예약 변수에 관한 값이 없을 경우에는 출력 가능하다. 변수의 cardinality보다 적은 값이 출력될 경우, 에러 메시지를 출력한다. max 출력시 값이 없으면 에러메시지를 발생시킬 수 있다. 이처럼, 표준화된 응답 규격은 다음 표 1과 같이 정의될 수 있다.

결과 데이터 타입	규칙 존재 여부	응답 구조
리터털(스트링)	X	그대로 출력
리소스(엔티티, 인스턴스)	X	URI와 LABEL을 기본으로 출력+기본 결과 생성 규칙 적용
	개별 규칙 존재	URI와 LABEL을 기본으로 출력+개별 결과 생성 규칙 적용

위 표 1을 참조하면, 결과 데이터 타입이 리터럴 데이터인 경우, 현재 공지된 응답 생성 기술과 동일하다. 만약, 응답이 여러 개 존재하면, 리스트 형태로 출력한다. 1-depth에서는 질의 결과에 대한 추가적인 정렬하지 않는다.

결과 데이터 타입이 기본 리소스 데이터인 경우, URI와 LABEL을 기본으로 출력한다. 이때, link의 경우 기본 규칙에 의해 출력된다. 상품 정보에 대한 웹페이지 링크, 실시간 데이터의 API호출 등으로 확장하여 활용할 수 있다.

기본 규칙에 따르면, 기본 규칙의 key를 'default'로 정의한다. 그리고 link라는 변수명으로 출력한다. 결과 데이터인 HNE:LeaseLoan0002의 HNP:link 관계로 연결된 결과를 출력한다. 결과 데이터인 HNE:LeaseLoan0002에는 HNP:link가 0~1개가 존재 가능하다. 별도의 결과 변환 규칙은 존재하지 않는다.

결과 데이터 타입이 두 개 이상의 변수가 존재하는 경우, 리소스 데이터의 경우 uri와 label을 기본으로 출력하고, 리터럴 데이터의 경우 기존과 차이 없이 그대로 출력한다. 규칙에 적용되는 정보가 없는 경우, 별도의 추가 출력이 존재하지 않는다. 복수 개의 답이 존재하는 경우, list로 출력된다.

결과 데이터 타입이 개별 규칙이 존재하는 리소스인 경우, 리소스 데이터의 경우 uri와 label을 기본으로 출력하고, 값이 없는 경우 출력하지 않는다.

max, sub를 제외한 변수들은 object 값이 0~1개가 존재 가능하다. max는 1개만 존재하여야 한다. sub는 복수 개의 object를 가질 수 있다.

이때, 정의된 변수들이 규칙에 의해 출력된다. 상세 규칙은 key값을 리소스의 타입으로 정의한다. cond는 관련 데이터가 존재하지 않아 출력되지 않는다. type의 경우 레이블이 있고 상세 규칙이 존재하지 않은 리소스를 object로 갖고 있기 때문에 그에 맞는 결과를 출력한다. sub의 경우 HNC:BaseInterestRate 타입을 갖는 객체를 object로 갖고 있기 때문에 다시 해당 규칙을 적용하여 결과를 출력한다.

n-depth (n≥2) 출력 결과는 __sort_key 값에 의해 정렬되어 출력된다.

도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 질의에 대한 표준화된 응답 데이터를 생성하는 방법을 나타낸 순서도이다.

도 3을 참조하면, 응답 생성부(150)는 데이터의 유형을 분석(S201)한다.

응답 생성부(150)는 데이터의 유형이 리터럴 데이터인지 판단한다(S203).

리터럴 데이터로 판단되면, 지식 베이스(170)에 기초하여 생성된 응답 데이터를 가공하거나 변환하지 않고 그대로 출력한다(S205).

리터럴 데이터가 아니라면, 리소스 데이터인지 판단한다(S207).

리소스 데이터로 판단되면, 규칙을 적용한다(S209). 모든 리소스에 적용되는 기본 규칙(default)과 리소스 별로 적용되는 상세 규칙이 존재한다. 이때, 규칙의 구조는 동일하고 key 값만 다르다. 또한 리소스의 타입의 수와 추론 결과에 따라 복수의 상세규칙을 가질 수 있다. 해당 리소스에 적용되는 기본규칙 및 상세규칙들로부터 전달된 변수명은 통합되어 적용된다. 다만 변수명이 중복될 경우, 상세규칙을 우선 적용하고 상세규칙 내에서도 우선순위를 적용하여 선택한다. 규칙이 적용된 결과가 리소스일 경우 재귀적으로 규칙을 호출하여 값을 생성한다. 예약 변수는 규칙에 재정의하더라도 그보다 우선 적용한다. 단, 예약 변수에 관한 값이 없을 경우에는 출력 가능하다. 변수의 cardinality보다 적은 값이 출력될 경우, 에러 메시지를 출력한다.

한편, 도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.

도 6을 참고하면, 도 1 내지 도 3에서 설명한 대화 시스템(100)은 컴퓨팅 장치로 구성된다. 컴퓨팅 장치(400)는 통신 장치(401), 메모리(403), 저장 장치(405), 입출력 장치(407) 및 프로세서(409)를 포함하는 하드웨어로 구성되고, 지정된 장소에 하드웨어와 결합되어 실행되는 프로그램이 저장되며, 하드웨어는 본 발명의 방법을 실행할 수 있는 구성과 성능을 가진다.

통신 장치(401)는 통신망(300)을 통해 사용자 단말(200)과 데이터를 송수신한다. 메모리(403)는 도 1 내지 도 3에서 설명한 본 발명의 실시예를 구현하는 명령어들(Instructions)이 포함된 프로그램을 저장한다. 저장 장치(405)는 도 1 내지 도 3에서 설명한 본 발명의 실시예를 구현하는데 필요한 데이터를 저장한다. 입출력 장치(407)는 사용자 단말(200)과 대화 서비스를 구현하기 위한 입력 정보, 예를들어, 질의를 입력받고, 질의에 대한 응답을 출력한다. 프로세서(409)는 메모리(403)에 저장된 프로그램을 실행한다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (14)

1. 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 서버 장치에서 질의에 대한 응답을 규격화하는 방법으로서,
   전문 도메인 지식에 관한 온톨로지 데이터가 저장된 지식베이스를 이용하여 사용자 단말로부터 입력받은 자연어 형태의 질의문을 분석하고, 분석 결과에 기초하여 질의문에 대한 응답문을 결정하는 단계,
   상기 응답문의 유형이 리터럴 데이터면 상기 결정된 응답문을 출력하고, 상기 응답문의 유형이 리소스 데이터이면 상기 리소스 데이터에 정의된 규칙을 적용하여, 상기 응답문을 규격화된 응답문으로 변환하는 단계, 그리고
   변환된 응답문을 상기 질의문에 대한 응답문으로 출력하는 단계
   를 포함하고,
   상기 리소스 데이터에 정의된 규칙은,
   모든 리소스에 적용되는 기본 규칙과, 리소스 별로 적용되는 상세 규칙을 포함하며,
   상기 기본 규칙과 상기 상세 규칙은,
   서로 다른 키를 사용하며,
   상기 키는,
   클래스 정보인 온톨로지의 타입을 정의하는, 응답 규격화 방법.
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 제1항에서,
   상기 출력하는 단계는,
   상기 결정된 응답문이 적어도 두개일 경우, 각 응답문의 유형에 따라 결정된 응답문을 리스트 형태로 출력하는, 응답 규격화 방법.
9. 삭제
10. 삭제
11. 삭제
12. 삭제
13. 삭제
14. 삭제

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