[기고] AI 기반 챗봇 구현을 위한 기술 동향
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[기고] AI 기반 챗봇 구현을 위한 기술 동향
  • 석주원 기자
  • 승인 2021.12.10 17:25
  • 댓글 0
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인공신경망 기반 챗봇의 미래 전망

[글=손현곤 | 두유비 대표이사]
sonsea@doub.co.kr

대화형 인공지능(이하 챗봇) 기술은 사용자에게 친숙한 대화 형식으로 정보를 제공한다는 편의성으로 공공과 학계, 기업 등 많은 분야에서 활발하게 활용되고 있다. 웹브라우저에 검색어를 입력하고 결과 값을 문서 형태로 획득하는 과거 방식과 달리, 챗봇은 인간과 컴퓨터 간의 인터페이스를 한층 발전시켜 자연어 문장으로 대화할 수 있는 사용자 친화적인 차세대 인터페이스로 부상하고 있다. 특히 음성인식과 음성 합성 기술을 융합하면 음성으로 질문과 답변 획득이 가능한 대화 로봇 구현이 가능하다. 이를 바탕으로 이미지 처리 기술을 융합해 가상의 인공지능 휴먼(아바타)을 통한 첨단 대화 서비스가 최근 속속 출시되고 있다.

규칙 기반 챗봇 vs 인공신경망 기반 챗봇

챗봇을 구현하는 방법은 규칙 기반(Rule-base) 방식과 인공신경망(Artificial Neural Network) 방식으로 나눠진다. 먼저 규칙 기반의 챗봇은 질문에 포함된 의도를 파악해 해당 의도에 대한 답변을 유사도 분석과 검색 기술을 통해 찾아내는 방식이다. 그리고 인공신경망 기반의 챗봇은 대량의 실제 대화 데이터를 학습하여 질문에 답하는 방식이다.

챗봇의 도입 목적이 특정한 업무 처리를 위한 것이고 질문과 답변 세트를 마련할 수 있는 경우에는 규칙 기반의 챗봇을 구현하는 것이 효과적이고, 특정 업무보다는 폭넓은 대화가 필요하고 질의응답 세트를 정의하기 어려운 경우에는 인공신경망 기반의 챗봇을 구현한다. 인공신경망 기반의 챗봇은 해당 도메인에 대한 대량의 데이터를 확보하여 훈련하는 과정(Pre-training)이 필요하다.

규칙 기반 챗봇은 사용자가 질문한 문장의 형태소 분석과 키워드 검색을 통해 질문자의 의도(Intent)를 찾아내고, 해당 의도에 대해 미리 정의해 둔 답변 문장을 출력한다. 예를 들어 “통장 잔액 알려줘”라는 질문이 들어오면 ‘통장 잔액’이라는 키워드를 통해 사용자가 잔액을 확인하려는 의도가 있다고 판단하고, 시스템에서 로그인 한 사용자의 통장 잔액을 조회한 후 “홍길동 님의 통장 잔액은 XXX입니다”라는 답변을 출력한다.

규칙 기반 챗봇은 주로 정형화된 업무에서 자주 하는 질문이나 업무 처리 프로세스에 대한 대응을 위해 사용된다. 또 예약 프로세스 처리를 위해 마음에 드는 방을 선택하고, 투숙자 이름과 날짜, 인원을 입력해서 결제에 이르는 일련의 업무 처리 절차도 챗봇으로 처리할 수 있다.

최근에는 과거의 단순 키워드 검색 기술 외에도 코사인 유사도 같은 유사 질의 판단을 위한 인공지능 알고리즘이 포함되는 하이브리드 형태로 구현하기도 한다. 이 방식은 신뢰도가 높고 의사 결정의 과정이 설명 가능하다는 장점이 있으나, 규칙을 작성한 사람의 능력에 의해 챗봇의 지능이 좌우된다는 단점이 있다.

규칙 기반의 챗봇이 적합한 분야는 순차적이며 절차적인 Q&A 처리 분야, 신뢰성이 중요한 업무 프로세스 처리 분야가 있다. 가장 큰 장벽은 규칙을 작성하는 사람이 해당 분야의 전문 지식을 가져야 한다는 것이다.

인공신경망 기반 챗봇은 수많은 뉴런의 연결 구조와 강도로 표현되는 인간의 두뇌를 모방(인공신경망)한 딥러닝 알고리즘을 이용한다. 대규모의 자료를 통해 ‘컴퓨터가 스스로’ 공통적인 특징을 추출한다고 해서 자율 학습 방식이라고도 불린다.

이 방식은 사람이 개입하는 규칙의 작성은 최소로 제한하고, 목적에 맞는 대량의 대화 데이터의 학습을 통해 질문을 인식하고 답변을 추출한다. 일일이 규칙을 작성하지 않고 스스로 학습이 가능하여 넓은 지식 범위를 수용할 수 있다는 장점이 있으나, 확률, 통계, 벡터 등의 수학 등 매우 방대한 데이터가 필요하고 대규모 GPU 서버 클러스터와 같은 강력한 컴퓨팅 파워가 요구된다는 단점이 있다.

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