인터넷의 성장에 따라 많은 웹사이트가 생기고, 더 많은 정보가 웹사이트에 등록되었다. 웹사이트에 등록되는 정보가 많을수록, 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 따라서, 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록, 웹사이트 내에 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 자연어를 이용한 대화를 통해 웹사이트 내의 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미 에이전트를 개발한다. 제안한 방법은 전통적인 자연어 처리 기법이 아닌 인공지능의 패턴매칭에 기반한다. 사용자가 문장을 입력하면, 한글 전처리과정을 통해 사용자의 문장을 분석하고, 이미 작성되어 있는 지식과의 매칭을 통해 사용자에게 알맞은 대답을 제시한다. 지식은 XML 형식으로 저장되며, 사용자가 입력한 문장과 아주 똑같지 않더라도, 어느 정도의 유사도를 가지고 대답을 이끌어낼 수 있다. 실험결과 동일한 의미를 가진 다양한 형태의 문장을 입력했을 경우에도 동일 패턴임을 인식하여, 사용자가 원하는 결과를 낼 수 있었다.
As Internet grows, many web sites have been built, therefore much information has been registered. Because the web sites have more information, it is more difficult that the user can find the information wanted. Therefore, to get information that user wants easily, the full-text engine may be embedded to the web site. This paper is about developing the help conversational agent for a user to find the information that he wants through conversation with agent. The proposed method is based on the pattern matching of artificial intelligence, not natural language processing. If a user inputs any sentence, the help conversational agent responds to the sentence through preprocessing and pattern matching with knowledge. The knowledge is built with the XML format. With the approximate pattern matching, the agent picks up the appropriate response with some degree of similarities. At the experiment, some different sentences with the same meaning have been entered, then the agent recognized them as the same pattern, and it made a correct answer.
