(57)【要約】  本発明の一態様によれば、自律行動ロボットを利用して対話サービスを提供する方法であって、取得される顔情報に対応するユーザを認識するステップと、前記認識されたユーザに関する人物属性及び前記人物属性の信頼度の中の少なくとも一つに基づいて、前記ユーザに提供する対話内容を決めるステップと、前記対話内容に対する前記ユーザのフィードバックに基づいて前記人物属性及び前記人物属性の信頼度の中の少なくとも一つを更新するステップと、を含む方法が提供される。
2021503112.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律行動ロボットを利用して、対話サービスを提供する方法であって、
取得される顔情報に対応するユーザを認識するステップと、
前記認識されたユーザに関する人物属性及び前記人物属性の信頼度の中の少なくとも一つに基づいて、前記ユーザに提供する対話内容を決定するステップと、
前記対話内容に対する前記ユーザのフィードバックに基づいて前記人物属性及び前記人物属性の信頼度の中の少なくとも一つを更新するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記決定ステップは、
前記認識されたユーザが関心人物に該当するかどうかを判断するステップをさらに含み、
前記関心人物は、顔情報が取得される頻度、回数及び期間の中の少なくとも一つを参照して決定される関心エネルギーが所定レベル以上で所定期間の間維持されるユーザである請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記決定ステップは、
前記人物属性及び前記人物属性の信頼度に基づいて、前記ユーザに提供する対話のタイプを決定するステップと、
前記人物属性によってグループ化されている対話テンプレートを参照して、前記対話タイプに関連付けられる対話内容を決めるステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記更新ステップで、
前記フィードバックのタイプを参照して、前記フィードバックと関連付けられる前記ユーザの人物属性の信頼度を更新する請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記更新ステップで、
前記人物属性の信頼度が所定レベル以下に更新される場合、前記人物属性を変更する請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記人物属性が変更される場合、前記更新された人物属性の信頼度が初期化される請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記人物属性の初期情報は前記ユーザの顔情報から推定されるか、前記ユーザのフィードバックから取得される請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ユーザのフィードバックから取得される人物属性の信頼度の初期値が前記ユーザの顔情報から推定される人物属性の信頼度の初期値よりも高く設定される請求項７に記載の方法。
【請求項９】
請求項１による方法を実行するためのコンピュータプログラムを記録する非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
自律行動ロボットを利用して対話サービスを提供するシステムであって、
取得される顔情報に対応するユーザを認識する顔情報管理部と、
前記認識されたユーザに関する人物属性及び前記人物属性の信頼度の中の少なくとも一つに基づいて前記ユーザに提供する対話内容を決める対話管理部と、
前記対話内容に対する前記ユーザのフィードバックに基づいて前記人物属性及び前記人物属性の信頼度の中の少なくとも一つを更新する更新管理部と、を含むシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は自律行動ロボットを利用して対話サービスを提供する方法、システム、及び非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、人工知能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）及びロボット技術の発達に伴って人間と自然に対話し、自分で判断して動作することができる自律走行ロボットに関する研究が活発に行われている。
【０００３】
これに関する従来技術の一例として、ユーザの音声に基づいて対話文を作成し、その対話文に基づいて作成されたコンテンツ対話文を受信して出力するロボット、及びそのロボットから入力された対話文をコンテンツ文章に変換し、その変換されたコンテンツ文章とロボットのモーション情報を含むコンテンツ対話文をロボットに転送する対話サービス装置が紹介されたことがある。
【０００４】
しかしながら、上記のような従来技術をはじめ、これまでに紹介された技術によれば、ユーザに対する背景知識がなく、そのユーザから提供された対話内容に対応する単純な答え内容のみ提供されるだけで、そのユーザに関する様々な人物属性（例えば、名前、年齢、性別、眼鏡、ひげ、趣味など）などに基づいた親密で自然な対話を提供することができない実情であった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は前述した従来技術の問題点をすべて解決することをその目的とする。
【０００６】
また、本発明は、ユーザに関する人物属性、及びその人物属性の信頼度の中の少なくとも一つに基づいて、ユーザとの親密度の高い対話サービスを提供することを他の目的とする。
【０００７】
また、本発明は、ユーザに対して継続的に更新される情報に基づいて、正確で、且つお馴染みの対話サービスを提供することを他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達するための本発明の代表的な構成は以下の通りである。
本発明の一態様によれば、自律行動ロボットを利用して対話サービスを提供する方法であって、取得される顔情報に対応するユーザを認識するステップと、前記認識されたユーザに関する人物属性及び前記人物属性の信頼度の中の少なくとも一つに基づいて、前記ユーザに提供される対話内容を決めるステップと、前記対話内容に対する前記ユーザのフィードバックに基づいて前記人物属性及び前記人物属性の信頼度の中の少なくとも一つを更新するステップと、を含む方法が提供される。
【０００９】
本発明の他の態様によれば、自律行動ロボットを利用して対話サービスを提供するシステムであって、取得される顔情報に対応するユーザを認識する顔情報管理部と、前記認識されたユーザに関する人物属性及び前記人物属性の信頼度の中の少なくとも一つに基づいて、前記ユーザに提供される対話内容を決めるための対話管理部と、前記対話内容に対する前記ユーザのフィードバックに基づいて前記人物属性及び前記人物属性の信頼度の中の少なくとも一つを更新する更新管理部と、を含むシステムが提供される。
【００１０】
この他にも、本発明を具現するための他の方法、他のシステム及び前記方法を実行するためのコンピュータプログラムを記録する非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ユーザに関する人物属性、及びその人物属性の信頼度の中の少なくとも一つに基づいて、ユーザとの親密度の高い対話サービスを提供することができる。
【００１２】
本発明によれば、ユーザに対して継続的に更新される情報に基づいて、正確で、且つ親しみのある対話サービスを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施例による対話サービス提供システムの内部構成を詳細に示す図である。
【図２】本発明の一実施例による対話サービスが提供される状況を例示的に示す図である。
【図３】本発明の一実施例による対話サービスが提供される過程を例示的に示す図である。
【図４】本発明の一実施例による対話テンプレートを例示的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
後述する本発明に対する詳細な説明は、本発明が実施されることができる特定の実施例を例示として示す添付図面を参照する。これらの実施例は、当業者が本発明を実施することができるように十分詳細に説明される。本発明の多様な実施例は互いに異なるが、互いに排他的である必要はないことを理解すべきである。例えば、本明細書に記載されている特定の形状、構造、及び特性は、本発明の精神と範囲内で位置実施例から他の実施例に変更されて具現されることができる。また、それぞれの実施例内の個別構成要素の位置または配置も本発明の精神と範囲内で変更されることができることを理解すべきである。従って、後述する詳細な説明は、限定的な意味として実施されるのではなく、本発明の範囲は特許請求範囲の請求項が請求する範囲及びそれと均等な全ての範囲を包括するものと受け入れなければならない。図面で類似する参照符号は、各側面に亘って同一または類似する構成要素を示す。
【００１５】
以下では、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者が本発明を容易に実施することができるようにするために、本発明の各種好ましい実施例について添付された図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】
対話サービス提供システムの構成
【００１７】
以下では、本発明を具現するために重要な機能を実行する対話サービス提供システム１００の内部構成と、各構成要素の機能について説明する。
【００１８】
図１は本発明の一実施例による対話サービス提供システム１００の内部構成を詳細に示す図である。
【００１９】
図１に示すように、本発明の一実施例による対話サービス提供システム１００は、顔情報管理部１１０、対話管理部１２０、更新管理部１３０、通信部１４０及び制御部１５０を含んで構成されることができる。本発明の一実施例によれば、顔情報管理部１１０、対話管理部１２０、更新管理部１３０、通信部１４０及び制御部１５０は、その中の少なくとも一部が外部のシステムと通信するプログラムモジュールであることができる。このようなプログラムモジュールは、オペレーティングシステム、アプリケーションモジュールまたは他のプログラムモジュールの形で対話サービス提供システム１００に含まれることができ、物理的には、各種公知の記憶装置に保存されることができる。また、これらのプログラムモジュールは、対話サービス提供システム１００と通信可能なリモート記憶装置に保存されることもできる。一方、これらのプログラムモジュールは、本発明によって後述する特定の業務を実行したり、特定の抽象データ型を実行するルーチン、サブルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを包括するが、これに限定されない。
【００２０】
一方、対話サービス提供システム１００について前記のように説明したが、これらの説明は例示的なものであり、対話サービス提供システム１００の構成要素または機能の中の少なくとも一部が必要によって外部システム（図示しない）内で実現されるか、外部システム内に含まれることもできることは当業者にとって自明である。
【００２１】
まず、本発明の一実施例による顔情報管理部１１０は、取得される顔情報に対応するユーザを認識する機能を実行することができる。
【００２２】
例えば、本発明の一実施例による顔情報管理部１１０は、カメラモジュール（図示しない）を通じて取得される顔情報と、少なくとも一人のユーザの顔情報に関するルックアップテーブルを比較することにより、その取得される顔情報に対応するユーザを認識することができる。
【００２３】
一方、本発明の一実施例による顔情報管理部１１０は、取得される客体イメージから主な特長を抽出して、ルックアップテーブル（またはデータベース）の客体イメージの主な特徴と類似度を比較することにより、特定の客体であることを認識するアルゴリズムなどの公知の顔認識アルゴリズムを利用することができる。
【００２４】
次に、本発明の一実施例による対話管理部１２０は、顔情報管理部１１０によって認識されるユーザに関する人物属性、及びその人物属性の信頼度の中の少なくとも一つに基づいて、そのユーザに提供する対話内容を決めることができる。本発明の一実施例による人物属性には、名前、年齢、性別、外観（ひげの有無、眼鏡の有無など）、感情の状態、最近会った日時、最近対話日時、趣味、好きな歌手、結婚有無などが含まれることができる。また、本発明の一実施例によれば、その人物属性のそれぞれには、その人物属性がどれだけ信頼できるかに対する信頼度が含まれることができる。
【００２５】
具体的には、本発明の一実施例による対話管理部１２０は、ユーザの人物属性、及びその人物属性の信頼度の中の少なくとも一つに基づいて、そのユーザに提供される対話のタイプを決定することができ、その決定される対話タイプと関連付けられる対話内容をユーザに提供する対話内容として決定することができる。
【００２６】
例えば、本発明の一実施例による対話管理部１２０は、対話の相手となるユーザの人物属性、及びその人物属性の信頼度の中の少なくとも一つに基づいて、人物属性の中でまだ取得していない人物属性を取得するための対話タイプ、人物属性の信頼度を更新するための対話タイプ及び人物属性の中の所定レベル以上の信頼度を有する人物属性を利用してお馴染みの対話をしようとする対話のタイプの中の少なくとも１つの対話タイプをユーザとの対話に適用される対話タイプとして決定することができる。また、本発明の一実施例による対話管理部１２０は、人物属性によってグループ化されている対話テンプレートを参照して、上で決定した対話タイプに関連付けられている対話内容をユーザに提供する対話内容として決定することができる。本発明の一実施例によれば、これらの対話テンプレートは、対話内容を生成するための単語、文章、段落などが人物属性及び対話タイプの中の少なくとも一つに基づいて区分されているデータベースであることができる。
【００２７】
一方、本発明の一実施例によれば、一部の人物属性（例えば、感情の状態）は、該人物属性に対する信頼度が存在しないか、その人物属性の信頼度が常に１００％と見なされるように設定されることができる。
【００２８】
また、本発明の一実施例による対話管理部１２０は、上の認識されるユーザの中で関心人物に対応するユーザに対して提供する対話内容を決めることができる。
【００２９】
例えば、本発明の一実施例による対話管理部１２０は、顔情報が取得される頻度、回数及び期間の中の少なくとも一つに基づいて、ユーザに対する関心エネルギーを算出することができ、その算出された関心エネルギーが所定レベル以上で所定期間の間保持される場合、そのユーザが関心人物に該当すると判断することができる。
【００３０】
また、本発明の一実施例による対話管理部１２０は、ユーザの顔情報からそのユーザに関する人物属性を推定することにより、そのユーザの人物属性の初期情報を決定することができる。
【００３１】
例えば、本発明の一実施例による対話管理部１２０は、ユーザの顔情報に基づいて年齢、性別、眼鏡の有無、ひげの有無など顔の外観から取得することができる様々な情報を推定することで、ユーザに関する人物属性の初期情報を取得することができる。一方、本発明の一実施例による対話管理部１２０は、ユーザの顔情報に基づいて推定される人物属性の信頼度を既設定された初期値（例えば、信頼度０〜１００％の中で５０％（つまり、中間値））に設定されるようにすることができる。
【００３２】
次に、本発明の一実施例による更新管理部１３０は、対話内容に対するユーザのフィードバックに基づいて、そのユーザに関する人物属性、及びその人物属性の信頼度の中の少なくとも一つを更新することができる。
【００３３】
具体的には、本発明の一実施例による更新管理部１３０は、対話内容に対するユーザのフィードバックのタイプに基づいて、そのフィードバックに関連付けられたそのユーザの人物属性の信頼度を更新することができる。本発明の一実施例によれば、これらのフィードバックのタイプには、ポジティブフィードバック、中立フィードバック及びネガティブフィードバックの中の少なくとも一つが含まれることができる。
【００３４】
例えば、本発明の一実施例による更新管理部１３０は、対話内容に対するユーザのフィードバックがユーザに関する第１人物属性に対するネガティブフィードバックであれば、そのユーザに関する第１人物属性の信頼度が下振れするように変更し、そのユーザのフィードバックがその第１人物属性に対するポジティブフィードバックであれば、そのユーザに関する第１人物属性の信頼度が上振れするように変更することができる。
【００３５】
一方、本発明の一実施例による更新管理部１３０は、対話内容に対するユーザのフィードバックを分析するために、形態素解析、構文解析、意味解析などの公知の自然言語処理技術を利用することができる。
【００３６】
また、本発明の一実施例によれば、対話内容に対するユーザのフィードバックにそのユーザに関する複数の人物属性に関するフィードバックが含まれる場合、更新管理部１３０は人物属性のそれぞれに対するフィードバックタイプを参照して各人物属性の信頼度を更新することができる。
【００３７】
例えば、本発明の一実施例によれば、ユーザに関する人物属性の中の性別が女性であり、年齢が３０代であることに基づいて、そのユーザに提供された対話内容が、「この服は女性らしさをより強調してくれる」である場合、ユーザが「私は男だよ。そして、２０代の私にはそれが似合わない」とフィードバックすると、更新管理部１３０は、人物属性の中の性別が女性であることと年齢が３０代であることに対してそれぞれ信頼度が下振れするように変更することができる。
【００３８】
また、本発明の一実施例による更新管理部１３０は、ユーザに関する人物属性の信頼度を更新することにより、その更新される人物属性の信頼度が所定レベル以下になると、その人物属性自体を変更することができる。
【００３９】
例えば、本発明の一実施例による更新管理部１３０は、対話内容に対するユーザのフィードバックに基づいて、性別が女性である人物属性の信頼度が５０％以下になると、性別という人物属性を女性から男性に変更することができる。
【００４０】
一方、本発明の一実施例による更新管理部１３０は、人物属性の信頼度が所定レベル以下になって、その人物属性が変更されると、その変更された人物属性の信頼度が初期値（例えば、５０％）に設定（または初期化）されるようにすることができる。
【００４１】
一方、本発明の一実施例による更新管理部１３０は、ユーザに関する人物属性の中のユーザの顔情報から推定されていない人物属性がそのユーザのフィードバックを通じて取得されると、そのユーザの顔情報から推定される人物属性の信頼度の初期値よりも、そのユーザのフィードバックから取得される人物属性の信頼度の初期値が高く設定されるようにすることができる。即ち、本発明の一実施例によれば、対話で発生するユーザのフィードバックから取得された人物属性情報は、ユーザによって明示的に特定されるので、ユーザの顔情報から推定された人物属性情報よりはユーザのフィードバックから取得された人物属性情報がより正確な情報として扱うことができるようになる。
【００４２】
次に、本発明の一実施例による通信部１４０は、顔情報管理部１１０、対話管理部１２０、更新管理部１３０からの／へのデータ送受信を可能にする機能を実行することができる。
【００４３】
最後に、本発明の一実施例による制御部１５０は、顔情報管理部１１０、対話管理部１２０、更新管理部１３０及び通信部１４０の間のデータの流れを制御する機能を実行することができる。即ち、本発明による制御部１５０は、対話サービス提供システム１００の外部からの／へのデータフローまたは対話サービス提供システム１００の各構成要素の間のデータフローを制御することにより、顔情報管理部１１０、対話管理部１２０、更新管理部１３０及び通信部１４０からそれぞれ固有機能を実行するように制御することができる。
【００４４】
図２は本発明の一実施例による対話サービスが提供される状況を例示的に示す図である。
【００４５】
図３は本発明の一実施例による対話サービスが提供される過程を例示的に示す図である。
【００４６】
図４は本発明の一実施例による対話テンプレートを例示的に示す図である。
【００４７】
図２〜図４によれば、本発明の一実施例による対話サービス提供システム１００を含む自律行動ロボット３００がユーザ２００に対話サービスを提供する状況を仮設することができる。
【００４８】
まず、本発明の一実施例によれば、自律行動ロボット３００はユーザ２００からそのユーザ２００の顔情報を取得することができる。
【００４９】
次に、本発明の一実施例によれば、自律行動ロボット３００は、その取得される顔情報に対応するユーザ２００を認識することができる（３１０）。例えば、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、畳み込みニューラルネットワークアルゴリズム（ＣＮＮ；Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの公知の機械学習（ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）（または、ディープラーニング（ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）アルゴリズムを通じて顔情報に対応するユーザ２００に関する情報を取得することができ、その取得された情報を参照してユーザ２００を認識することができる（３２０）。また、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、ユーザ２００の顔を特定するためにＤＢＳＣＡＮ（Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｂａｓｅｄ  Ｓｐａｔｉａｌ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  ｏｆ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｗｉｔｈ  Ｎｏｉｓｅ）アルゴリズムなどの公知の群集化技術を利用することができる（３２０）。一方、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、上記で取得される顔情報が最初に認識される顔情報であるか、ユーザ２００が特定していない顔情報を保存、管理または学習するための顔情報データベース（図示しない）をさらに含むことができる。
【００５０】
一方、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、ユーザ２００の顔情報からそのユーザ２００の人物属性を推定することにより、そのユーザ２００に関する人物属性の初期情報を取得することができる（３３０）。
【００５１】
次に、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、前記認識されたユーザ２００が関心人物と判断される場合（３２０）、そのユーザ２００に関する人物属性、及びその人物属性の信頼度の中の少なくとも一つに基づいてそのユーザ２００に提供する対話内容を決めることができる。
【００５２】
例えば、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、該ユーザに関する様々な人物属性の中でまだ取得していない名前（３３１）という人物属性を取得するために必要な対話タイプ（例えば、タイプ１）を該ユーザ２００に提供する対話タイプとして決定し、人物属性または対話タイプによってグループ化されている各種対話テンプレート３６０の中で前記決定された対話タイプ（４１１、つまり、タイプ１）及びユーザの人物属性（４１０、つまり、名前）に符合するターゲット対話テンプレートから該ユーザ２００に提供する対話内容を抽出するか、ターゲット対話テンプレートに基づいてそのユーザ２００に提供する対話内容を生成することができる。この場合、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、該ユーザ２００に「最近よく会いますね、お名前は何ですか？」という対話内容を提供することができる（３４０）。
【００５３】
他の例として、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、該ユーザ２００に関する各種人物属性の中の年齢（３３２）という人物属性に対する信頼度（３３３）を更新するために必要な対話タイプ（例えば、タイプ２）を該ユーザ２００に提供する対話タイプとして決定し、人物属性または対話タイプによってグループ化されている各種対話テンプレート３６０の中で前記決定された対話タイプ（４２１、つまり、タイプ２）及びそのユーザの人物属性（４２０、つまり、年齢）に符合するターゲット対話テンプレートから該ユーザ２００に提供する対話内容を抽出するか、ターゲット対話テンプレートに基づいてそのユーザ２００に提供する対話内容を生成することができる（３４０）。この場合、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、そのユーザ２００に「３０代には徹底したスキンケアが必要です。」という対話内容を提供することができる（３４０）。
【００５４】
他の例として、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、該ユーザ２００に関する各種人物属性の中の信頼度が所定レベル以上（３３５）である趣味（３３４）という人物属性に基づいてお馴染みの対話をしようとする対話タイプ（例えば、タイプ３）をユーザ２００に提供する対話タイプとして決定し、人物属性または対話タイプによってグループ化されている各種対話テンプレート３６０の中で前記決定された対話タイプ（４３１、つまり、タイプ３）及びそのユーザの人物属性（４３０、即ち、趣味）に符合するターゲット対話テンプレートから該ユーザ２００に提供する対話内容を抽出するか、ターゲット対話テンプレートに基づいてそのユーザ２００に提供する対話内容を生成することができる（３４０）。この場合、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は該ユーザ２００に「金００は本当に最高のゴルフプレーヤーです」という対話内容を提供することができる（３４０）。
【００５５】
一方、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、各種人物属性の中の信頼度が所定レベル以上の人物属性に対しては、前記対話タイプの人物属性に基づいてお馴染みの対話をしようとする対話タイプ（つまり、前記のタイプ３）のみユーザに提供する対話内容として決定されることができる。つまり、信頼度が所定レベル以上の人物属性は、正確な情報として扱われ、もはや変更されなくなる。
【００５６】
一方、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、対話タイプに関連付けられている対話内容について既に構築された対話データベース３５０をさらに参照することもできる。
【００５７】
次に、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、前記提供された対話内容に対する前記ユーザ２００のフィードバックに基づいて人物属性及びその人物属性の信頼度の中の少なくとも一つを更新することができる。
【００５８】
例えば、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、「最近よく会いますね。お名前は何ですか？」と提供された対話内容に対してユーザ２００のフィードバックが「私は金ＯＯです」である場合、そのフィードバックから人物属性の中の名前（３３１）という人物属性を取得することができ、その名前（３３１）という人物属性に対する信頼度は、顔情報から取得された他の人物属性の信頼度の初期値の５０％より高い値の７５％に初期値を設定することができる。
【００５９】
他の例として、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、「３０代には徹底したスキンケアが必要です。」と提供された対話内容に対して該ユーザ２００のフィードバックが「私は３０代ではありません」のようなネガティブフィードバックである場合、人物属性の中の年齢（３３２）という人物属性の信頼度が５０％（３３３）より落ちるように調整することができる。
【００６０】
他の例として、本発明の一実施例による自律行動ロボット３００は、「金００は本当に最高のゴルフプレーヤーです。」と提供された対話内容について該ユーザ２００のフィードバックが「そうですね」または「私もそう思う」である場合、その対話タイプがそのユーザ２００とのお馴染みの対話をしようとするための対話タイプであり、そのユーザ２００のネガティブフィードバックがないので、人物属性の中の趣味（３３４）という人物属性の信頼度（３３５）を変更することなく保持されるようにすることができる。
【００６１】
一方、本発明の一実施例によれば、前記の対話テンプレート３６０には、該ユーザ２００のフィードバックを分析するためのトリガー情報が含まれることができる。本発明の一実施例によるトリガー情報は、人物属性を取得するための認識トリガー、人物属性に対するポジティブトリガー、人物属性に対するネガティブトリガー及び対話を続けていくための進行トリガーの中の少なくとも一つに関する情報が含まれることができる。
【００６２】
例えば、本発明の一実施例による各種対話テンプレート３６０の中でまだ取得していない人物属性を取得するために必要な対話タイプ（つまり、前記のタイプ１）に符合する対話テンプレートには、該ユーザ２００のフィードバックから該人物属性を認識するためのトリガーに関する情報が含まれることができる。より詳細には、該対話タイプに関連付けられている対話内容が「最近よく会いますね。お名前が何ですか？」であり、そのユーザ２００のフィードバックが「私の名前は金ＯＯです」である場合、「金ＯＯ」に該当する部分が人物属性を取得するための認識トリガーであることができる。
【００６３】
他の例として、本発明の一実施例による各種対話テンプレート３６０の中で人物属性に対する信頼度を更新するために必要な対話タイプ（つまり、前記のタイプ２）に符合する対話テンプレートには人物属性に対するポジティブネガティブトリガーに関する情報が含まれることができる。より詳細には、該対話タイプに関連付けられている対話内容が「本当に素敵な男性ですね」であり、そのユーザ２００のフィードバックが「私は女性ですが？」または「私は女性だよ」である場合、「女性」に該当する部分が人物属性に対する否定を認識するためのトリガーであることができる。
【００６４】
他の例として、本発明の一実施例による各種対話テンプレート３６０の中で信頼度が所定レベル以上の人物属性に基づいてお馴染みの対話をしようとする対話タイプ（つまり、前記のタイプ３）に符合する対話テンプレートには対話を続けていくための進行トリガーが含まれることができる。より詳細には、該対話タイプに関連付けられている対話内容が「アイユは本当に最高の歌手です」であり、そのユーザ２００のフィードバックが「そうだね」または「私もそう思う」である場合、「そうだね」または「私もそう思う」部分が対話を続けていくための進行トリガーであることができる。
【００６５】
以上で説明した本発明による実施例は、多様なコンピュータの構成要素を通じて実行されることができるプログラムコマンドの形で具現されて、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されることができる。前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、プログラムコマンド、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせて含むことができる。前記コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されるプログラムコマンドは、本発明のために特別に設計されて構成されたものであるか、コンピュータソフトウェア分野の当業者に公知されて使用可能なものであることができる。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピーディスク、及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ及びＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）のような磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｄｉｕｍ）、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのような、プログラムコマンドを保存して実行するように特別に構成されたハードウェアデバイスが含まれる。プログラムコマンドの例には、コンパイラによって作られるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行されることができる高級言語コードも含まれる。ハードウェアデバイスは、本発明による処理を実行するために一つ以上のソフトウェアモジュールに変更することができ、その逆も同様である。
【００６６】
以上、本発明が具体的な構成要素などのような特定の事項と限定された実施例及び図面によって説明されたが、これは本発明のより全般的な理解を助けるために提供されたものであり、本発明は前記実施例に限定されるのではなく、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者であれば、このような記載から多様な修正及び変更を図ることができる。
【００６７】
従って、本発明の思想は前記説明した実施例に限定されて決められてはならなく、特許請求範囲だけでなく、この特許請求範囲と均等またはこれから等価的に変更された全ての範囲は本発明の思想の範疇に属するとすべきである。
【符号の説明】
【００６８】
１００：対話サービス提供システム
１１０：顔情報管理部
１２０：対話管理部
１３０：更新管理部
１４０：通信部
１５０：制御部
【図１】
2021503112.tif 000003
【図２】
2021503112.tif 000004
【図３】
2021503112.tif 000005
【図４】
2021503112.tif 000006
【国際調査報告】
2021503112.tif 000007
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