2. 서비스 배경 및 목적

이 태스크는 자연어 처리(NLP), 인공지능(AI), 머신러닝 등의 기술을 활용하여 수행할 수 있습니다. 이 과정은 크게 다음의 단계로 이루어집니다:
데이터 수집: 한국어 대화 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 대화의 문맥, 표현, 어조 등을 포함할 수 있습니다. 한국어 지식기반 관계 데이터를 이용하면, 대화의 감정 상태를 더 정확하게 파악할 수 있습니다.
데이터 전처리: 수집한 데이터를 분석 가능한 형태로 변환합니다. 이 과정에서는 텍스트 클리닝, 토큰화, 어간 추출 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
모델 학습: 전처리된 데이터를 이용하여 머신러닝 모델을 학습시킵니다. 이 모델은 대화의 감정 상태를 예측하는 데 사용됩니다.
감정 분석: 학습된 모델을 이용하여 새로운 대화의 감정 상태를 분석합니다.

3. 인공지능 서비스 유사 사례 분석

1. IBM의 Watson Tone Analyzer: 이 서비스는 텍스트를 분석하여 7가지 감정(기쁨, 슬픔, 두려움, 분노, 자신감, 적대감, 분석적)을 파악하고 점수를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 감정을 분석하고, 이에 따른 대응 전략을 세울 수 있습니다.
2. Google의 Cloud Natural Language API: 이 서비스는 텍스트에 포함된 감정을 분석하고, 양성, 음성, 중립 등의 점수를 제공합니다. 또한, 문장에서 중요한 개념을 추출하고, 이를 사용자가 이해하기 쉽게 시각화합니다.
3. Facebook의 DeepText: Facebook은 DeepText라는 AI 기반 텍스트 분석 엔진을 이용하여 사용자의 게시물과 메시지에서 감정을 분석합니다. 이를 통해 사용자의 감정 상태를 파악하고, 이에 맞는 컨텐츠를 추천합니다.
이러한 서비스들은 감정 분석 기술을 활용하여 사용자 경험을 개선하고, 서비스의 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 그러나 이들 서비스는 대부분 영어를 기반으로 하며, 한국어 감정 분석에는 언어의 특성과 문화적 요소를 고려해야 합니다. 따라서 한국어 지식기반 관계 데이터를 이용한 '대화 속 감정 분석하기' 태스크는 유의미한 사업 기회가 될 수 있습니다.

4. 인공지능 모델의 입출력

5. 데이터셋 구축방안

한국어 지식기반 관계 데이터 : https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&dataSetSn=71633currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=71626
AI Hub (학습셋, 시험셋)

6. 데이터셋 구성 목표

7. 인공지능 모델 평가 방법

학습 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터를 8:1:1로 랜덤 샘플링하여 데이터를 나누고, 학습시 검증 데이터를 활용하여 제일 좋은 모델을 선별한 다음 최종적으로 테스트 데이터로 Micro-F1-Score를 산출한다.

8. 인공지능 모델 성능 목표

9. 서비스 구축계획 및 사용 시나리오

서비스 구축 계획

데이터 수집 및 분석: 한국어 대화 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 감정 분류 체계를 개발합니다. 이 과정에서는 한국어 특성과 문화적 요소를 고려해야 합니다.
알고리즘 개발: 감정 분석 알고리즘을 개발합니다. 이 알고리즘은 한국어 대화의 문맥, 표현, 어조 등을 이해하고, 이를 바탕으로 감정 상태를 정확하게 예측할 수 있어야 합니다.
시스템 구축: 감정 분석 알고리즘을 이용하여 시스템을 구축합니다. 이 시스템은 사용자의 대화를 실시간으로 분석하고, 감정 상태를 피드백할 수 있어야 합니다.
테스트 및 피드백: 초기 사용자를 대상으로 시스템을 테스트하고, 피드백을 수집합니다. 이를 바탕으로 시스템을 개선하고, 서비스를 최적화합니다.

사용 시나리오

고객 서비스: 고객 서비스 센터에서는 본 서비스를 활용하여 고객의 감정 상태를 실시간으로 파악하고, 이에 맞는 서비스를 제공할 수 있습니다.
멘탈 헬스 앱: 멘탈 헬스 앱에서는 사용자의 대화를 분석하여 감정 상태를 파악하고, 이에 맞는 치료나 상담을 제안할 수 있습니다.
챗봇: 챗봇은 사용자의 대화를 분석하여 감정 상태를 파악하고, 이에 따라 대화를 유도하거나 응답을 조절할 수 있습니다.