KR102135098B1 - 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템은 세종실록 서비스 서버로부터 세종대왕의 정책 관련 기록을 수집하여 세종대왕의 정책을 학습하고 과거의 정부 정책관련 데이터를 수집하여 정책 시행 효과를 학습하고, 이를 기반으로 세종대왕 행동 기반의 정책 효과를 예측하고 자문을 제공하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 정책 자문 모델 생성 장치와, 사용자 단말을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 상기 정책 자문 모델에 적용하여 상기 자문요청 정책에 대하여 자문 서비스를 제공하는 정책 자문 서비스 제공 장치를 포함하여 구성된다.

Description

세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템{POLICY ADVISORY SYSTEMS USING THE ANNALS OF KING SEJONG}

본 발명은 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 세종대왕 행동 기반의 정책 자문 서비스 시스템에 관한 것이다.

전문가 시스템은 인공지능 기술의 응용분야 중에서 가장 활발하게 응용되고 있는 분야로서, 특정 분야의 전문가적 지식 및 경험을 가진 인간이나 조직의 판단과 행동을 모방하는 컴퓨터　프로그램이다.

예를 들면, 세무자문을 하는 전문가시스템은 컴퓨터에 세법과 시행령 및 규칙들을 입력시키고 또 발생 가능한 사례들을 기억시켜 비전문가가 컴퓨터에 궁금한 사항을 물어보고 컴퓨터가 답하도록 만든 것이다. 즉 경험과 전문성을 요구하는 문제들을 효율적으로 풀 수 있는 컴퓨터 프로그램이다.

과거에는 전문가 시스템이 공학이나 의학 분야에서 주로 응용되었지만, 최근에는 구글의 바둑 프로그램 알파고의 등장과 함께 인공지능에 대한 관심이 높아지면서 법률자문을 위한 전문가 시스템도 등장하고 있다. 대표적으로 미국의 로스인텔리전스는 인공지능 '왓슨(watson)'을 기반으로 하는 대화형 법률 서비스를 제공하고 있다. 이 서비스는 단순히 키워드 검색 결과를 보여주는 정도의 기존 법률 정보 검색 시스템과 달리 사용자가 질문을 하면 질문과 연관성이 높은 법률적 답변과 함께 판례 등과 같은 근거 자료를 제공한다.

법률분석기업 피스컬노트는 미국 의회 및 정부의 데이터에 인공지능 기술을 적용하여 법령 관련 정보를 기업의 정부정책 담당자에게 실시간으로 제공한다. 정부의 모든 법안과 상하원 의원들의 영향력 정보까지 알 수 있으며, 법안의 의회 통과 가능성까지 예측하는데, 그 정확도는 90%를 상회하는 것으로 알려져있다.

이와 같이, 공학, 의료 또는 법률 자문과 같은 어느 정도 명확하고 정형화된 규칙을 도출할 수 있는 지식베이스 기반의 전문가 시스템의 개발은 활발하게 진행되고 있으나 정부 정책에 대하여 자문 서비스를 제공할 수 있는 전문가 시스템은 전무하다.

일반적으로 정부 또는 지방자치단체는 중요정책의 입안, 계획의 수립 및 시행에 있어서 각계 전문가의 의견을 청취·반영하기 위하여 정책자문위원회를 규정하고 있으며, 정책 입안 등을 하는 경우에 각 분야의 정책 전문가들을 소집하여 자문을 받고 있다. 그러나 각 전문가 개인이 갖고 있는 지식의 한계와 정치적 이해관계로 인해서 효과적인 정책 자문을 제공하기 어려운 문제가 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 정치적 이해관계의 영향을 받지 않고 정책 효과를 예측할 수 있는 정책 자문 서비스 시스템을 제공하는 데 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 정치적 이해관계의 영향을 받지 않고 정책 효과를 예측할 수 있는 정책 자문 서비스 장치를 제공하는 데 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 목적은, 정치적 이해관계의 영향을 받지 않고 정책 효과를 예측할 수 있는 정책 자문 서비스 방법을 제공하는 데 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템에 있어서, 세종실록 서비스 서버로부터 세종대왕의 정책 관련 기록을 수집하여 세종대왕의 정책을 학습하고 과거의 정부 정책관련 데이터를 수집하여 정책 시행 효과를 학습하고, 이를 기반으로 세종대왕 행동 기반의 정책 효과를 예측하고 자문을 제공하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 정책 자문 모델 생성 장치와, 사용자 단말을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 상기 정책 자문 모델에 적용하여 상기 자문요청 정책에 대한 자문 서비스를 제공하는 정책 자문 서비스 제공 장치를 포함하는 정책 자문 서비스 시스템을 제공한다.

여기서 상기 정책 자문 모델 생성 장치는 세종실록 서비스 페이지로부터 수집한 세종실록 데이터를 자연어 처리하여 육하원칙에 기초하여 정규화하고 현대적 어휘와 매칭되도록 온톨로지 모델링하여 세종실록 데이터베이스를 생성하는 세종실록 데이터베이스 생성부와, 상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 세종대왕 행동 예측 모델 생성부와, 과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하는 정책 효과 예측 모델 생성부와, 상기 세종대왕 행동 예측 모델과 상기 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 정책 자문 모델 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 정책 자문 서비스 장치는 사용자 단말을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 획득하는 자문요청 정책 획득부와, 상기 자문요청 정책을 상기 정책 자문 모델에 적용하여 상기 자문요청 정책에 대한 효과를 예측하고, 상기 예측 결과에 따른 자문 데이터를 생성하는 자문 데이터 생성부와, 상기 효과 예측 결과와 자문 데이터를 상기 사용자 단말을 통해 제공하는 자문 서비스 제공부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치에 있어서, 세종실록 서비스 페이지로부터 수집한 세종실록 데이터를 자연어 처리하여 육하원칙에 기초하여 정규화하고 현대적 어휘와 매칭되도록 온톨로지 모델링하여 세종실록 데이터베이스를 생성하는 세종실록 데이터베이스 생성부와, 상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 세종대왕 행동 예측 모델 생성부와, 과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하는 정책 효과 예측 모델 생성부와, 상기 세종대왕 행동 예측 모델과 상기 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 정책 자문 모델 생성부를 포함하는 정책 자문 모델 생성 장치를 제공한다.

여기서 상기 세종대왕 행동 예측 모델 생성부는 상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하는 정책 분류 모듈과, 상기 세종실록 데이터베이스로부터 상기 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하는 정책 행위 추출모듈과, 상기 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 행동 예측 모델 생성 모듈을 포함하고는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 정책 효과 예측 모델 생성부는 과거의 정부 정책과 상기 정부 정책과 관련된 정보를 수집하고 분석하여, 정량화된 정책의 효과를 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하고 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하되, 성공 및 실패 정책별로 정책 시행 배경과 평가 및 정책 시행에 따른 지지율 변화를 학습하여 분야별 정책 효과 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 정책 자문 모델 생성부는 상기 정책 효과 예측 모델이 상기 세종대왕 행동 예측 모델의 알고리즘을 학습하여 재구성된 알고리즘을 기반으로 정책 효과를 예측하고 상기 예측을 기초로 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 것을 특징으로 한다.

상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은 세종실록을 이용한 세종대왕 행동 예측 모델 생성장치에 있어서 세종실록 서비스 페이지로부터 수집한 세종실록 데이터로부터 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하는 정책 분류부와, 상기 세종실록 데이터베이스로부터 상기 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하는 정책 행위 추출부와, 상기 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 행동 예측 모델 생성부를 포함하는 행동 예측 모델 생성장치를 제공한다.

여기서, 상기 정책 분류부는 상기 세종실록 데이터베이스로부터 상기 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 도출된 정책과 관련된 기록을 검색하고, 상기 기록을 시기별로 분류하고, 상기 기록 내에 상기 정책의 성공이나 실패를 표시하거나 암시하는 문구가 추출되면, 상기 문구에 따라서 상기 정책의 효과를 산출하되 시기 역순으로 높은 가중치를 부여하고, 상기 점수에 기초하여 상기 정책의 성공 여부를 분류하거나, 또는 상기 도출된 세종대왕의 정책을 키워드로 인터넷 검색하여 상기 정책에 평가를 분석하고, 상기 분석에 기초하여 상기 정책의 효과를 산출함으로써 상기 정책의 성공 여부를 분류하는 것을 특징으로 한다.

상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 측면은 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 장치에 있어서, 사용자 단말을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 획득하는 자문요청 정책 획득부와, 상기 자문요청 정책을 정책 자문 모델에 적용하여 상기 자문요청 정책에 대한 효과를 예측하고, 상기 예측 결과에 따른 자문 데이터를 생성하는 자문 데이터 생성부와, 상기 효과 예측 결과와 자문 데이터를 상기 사용자 단말을 통해 제공하는 자문 서비스 제공부를 포함하는 정책 자문 서비스 장치를 제공한다.

여기서 상기 정책 자문 모델은 정책 자문 모델 생성 장치가, 세종실록 서비스 서버로부터 세종대왕의 정책 관련 기록을 수집하여, 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하고, 과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하고, 상기 세종대왕 행동 예측 모델과 상기 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위하여 생성한 모델인 것을 특징으로 한다.

상기 또 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 방법에 있어서, 세종실록 서비스 서버로부터 수집한 세종실록 데이터를 자연어 처리하여 육하원칙에 기초하여 정규화하고 현대적 어휘와 매칭되도록 온톨로지 모델링하여 세종실록 데이터베이스를 생성하는 단계와, 상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 단계와, 과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하는 단계와, 상기 세종대왕 행동 예측 모델과 상기 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 단계를 포함하는 정책 자문 모델 생성 방법을 제공한다.

여기서, 상기 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 단계는 상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하는 정책 분류 단계와, 상기 세종실록 데이터베이스로부터 상기 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하는 정책 행위 추출 단계와, 상기 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 정책 분류 단계는 상기 세종실록 데이터베이스로부터 상기 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 도출된 정책과 관련된 기록을 검색하고, 상기 기록을 시기별로 분류하고, 상기 기록 내에 상기 정책의 성공이나 실패를 표시하거나 암시하는 문구가 추출되면, 상기 문구에 따라서 상기 정책의 효과를 산출하되 시기 역순으로 높은 가중치를 부여하고, 상기 점수에 기초하여 상기 정책의 성공 여부를 분류하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 정책 분류 단계는 상기 도출된 세종대왕의 정책을 키워드로 인터넷 검색하여 상기 검색 결과에 기초하여 정책의 효과를 산출하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 정책 효과 예측 모델을 생성하는 단계는 과거의 정부 정책과 상기 정부 정책과 관련된 정보를 수집하는 단계와, 상기 수집한 정부 정책 자료를 분석하여 상기 정부 정책의 정량화된 효과를 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하는 단계와, 상기 성공과 실패로 분류된 정부 정책 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 정책 효과 예측 모델을 생성하는 단계는, 성공 및 실패 정책 별로 정책 시행 배경과 평가 및 정책 시행에 따른 지지율 변화를 학습하여 분야별 정책 효과 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 한다.

또한, 여기서 상기 정책 자문 모델을 생성하는 단계는 상기 정책 효과 예측 모델이 상기 세종대왕 행동 예측 모델의 알고리즘을 학습하여 재구성된 알고리즘을 기반으로 정책 효과를 예측하고 상기 예측을 기초로 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 것을 특징으로 한다.

상기 또 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 방법에 있어서, 사용자 단말을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 획득하는 단계와, 상기 자문요청 정책을 정책 자문 모델에 적용하여 상기 자문요청 정책에 대한 효과를 예측하고, 상기 예측 결과에 따른 자문 데이터를 생성하는 단계와 상기 효과 예측 결과와 자문 데이터를 상기 사용자 단말을 통해 제공하는 단계를 포함하는 정책 자문 서비스 방법을 제공한다.

여기서, 상기 정책 자문 모델은 정책 자문 모델 생성 장치가, 세종실록 서비스 서버로부터 세종대왕의 정책 관련 기록을 수집하여, 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하고, 과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하고, 상기 세종대왕 행동 예측 모델과 상기 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위하여 생성한 모델인 것을 특징으로 한다..

상기와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템을 이용할 경우에는 세종실록 서비스 서버로부터 세종대왕의 정책 관련 기록을 수집하여 세종대왕의 정책을 학습하고 과거의 정부 정책관련 데이터를 수집하여 정책 시행 효과를 학습하고, 이를 기반으로 세종대왕 행동 기반의 정책 효과를 예측하고 자문을 제공하기 위한 정책 자문 모델을 생성하여, 사용자가 자문을 구하고자 하는 정책 분야에 대하여 정책 자문 모델을 적용하여 정책의 효과를 예측하고, 세종대왕 행동기반의 정책 자문 서비스를 제공하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템의 구성을 보여주는 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치의 일 구성인 세종대왕 행동예측 모델 생성부의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치의 일 구성인 정책 효과 예측 모델 생성부의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 장치의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 방법이 수행되는 과정을 보여주는 순서도이다..
도 7과 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종대왕 행동예측 모델 생성 과정을 보여주는 순서도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 정책 효과 예측 모델을 생성하는 과정을 보여주는 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 방법이 수행되는 과정을 보여주는 순서도이다.
도 11, 도 12, 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스를 이용하는 예를 보여주는 도면이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않은 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 의미로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

전문가 시스템은 기계학습과 연결될 수 있는데, 전문가 시스템은 이미 정의되어있는 조건 등을 활용한다면 기계 학습은 결과값 판단을 위한 조건을 기계가 스스로 습득하게 한다. 즉, 컴퓨터를 인간처럼 학습시켜 스스로 규칙을 형성하도록 하는 것이다. 본 발명은 세종실록에서 세종의 언행을 추출하여 기계 학습하여 정책의 성격이나 종류에 따라서 세종의 행동을 예측할 수 있는 모델을 생성한다. 또한, 과거의 정책수립 및 효과와 관련된 데이터를 기계학습하여 현재 시행중이거나 또는 미래 시행 예정인 정책의 성공 여부를 예측할 수 있는 모델을 생성한다. 이때, 기계는 정책과 관련된 주변 환경 및 여건을 스스로 수집하여 모델에 반영할 수 있다.

또한, 정책효과예측 모델이 세종대왕행동예측 모델을 학습하는 메타학습(meta learning)을 통해서, 예측한 정책효과에 대하여 세종대왕행동 기반의 자문데이터를 생성할 수 있다. 메타학습은 사전에 알고리즘 군을 준비하고, 상황에 따라서 적절한 알고리즘을 선택 및 조합하여 학습하는 기계학습의 일종으로 인공지능 스스로 더 똑똑해지기 위하여 다른 알고리즘을 평가하고 좋은 점을 추출하는 학습이다. 즉, 본 발명에서는 정책효과를 예측하는 인공지능이 세종대왕의 행동을 배우기 위한 메타학습을 적용한다. 메타학습은 알려진 방법이므로 자세한 설명을 생략한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템의 구성을 보여주는 개념도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템은 정책 자문 모델 생성 장치(100), 정책 자문 서비스 장치(200), 세종실록 DB(300), 세종대왕 행동 예측 모델(400), 정책 효과 예측 모델(500), 정책 자문 모델(600)을 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템의 각 구성은 다음과 같이 설명될 수 있다.

정책 자문 모델 생성 장치(100)는 세종실록 서비스 페이지(20)부터 수집한 세종실록 데이터로부터 세종실록 데이터베이스(300)를 생성하고, 세종실록 데이터베이스(300)를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델(400)을 생성할 수 있다.

또한, 정책 자문 모델 생성 장치(100)는 과거의 정부 정책관련 데이터(30)를 학습하여 정책 효과 예측 모델(500)을 생성하고, 이를 세종대왕 행동 예측 모델(400)과 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문 데이터를 생성하기 위한 정책 자문 모델(600)을 생성할 수 있다.

이때, 세종대왕 행동 예측 모델(400)과 정책 효과 예측 모델(500)은 메타학습을 이용하여 결합함으로써 정책 자문 모델(600)을 생성할 수 있다. 즉, 정책 효과 예측 모델(500)이 세종대왕 행동 예측 모델(400)의 알고리즘을 학습하여 알고리즘을 재구성하고, 이와 같이 재구성된 알고리즘을 기반으로 정책 효과를 예측하고 상기 예측을 기초로 세종대왕 행동 기반의 정책 자문 데이터를 생성할 수 있는 정책 자문 모델(600)을 생성할 수 있다. 즉, 정책 자문 모델(600)은 기존의 정부 정책 예측결과를 토대로 세종대왕의 언행, 즉 성품이나 말투를 고증한 자문 데이터를 생성할 수 있다.

정책 자문 서비스 장치(200)는 사용자 단말(10)을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 정책 자문 모델(600)에 적용하여 사용자가 요청한 정책에 대하여 자문 서비스를 제공할 수 있다.

이하, 정책 자문 모델 생성 장치(100) 및 정책 자문 서비스 장치(200)에 대하여 좀 더 상세하게 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치의 구성을 보여주는 블록도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치(100)는 세종실록데이터베이스 생성부(110), 세종대왕 행동 예측 모델 생성부(120), 정책 효과 예측 모델 생성부(130), 정책 자문 모델 생성부(140)를 포함하여 구성될 수 있다.

또한, 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치(100)의 구성은 다음과 같이 설명될 수 있다.

세종실록데이터베이스 생성부(110)는 세종실록 서비스 페이지(20)로부터 수집한 세종실록 데이터를 자연어 처리하여 육하원칙에 기초하여 정규화하고 현대적 어휘와 매칭되도록 온톨로지 모델링하여 세종실록 데이터베이스(300)를 생성할 수 있다.

세종대왕 행동 예측 모델 생성부(120)는 세종실록 데이터베이스(300)를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델(400)을 생성할 수 있다. 이하, 세종대왕 행동 예측 모델 생성부(120)에 대하여 좀 더 상세하게 설명한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치의 일 구성인 세종대왕 행동예측 모델 생성부(120)의 구성을 보여주는 블록도이다.

도 3을 참조하면, 세종대왕 행동예측 모델 생성부(120)는 정책 분류 모듈(121), 정책 행위 추출모듈(122) 및 행동 예측 모델 생성 모듈(123)을 포함하여 구성될 수 있다.

정책 분류 모듈(121)은 세종실록 데이터베이스(300)를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류할 수 있다.

즉, 정책 분류 모듈(121)은 세종실록 데이터베이스(300)로부터 세종대왕의 정책을 도출하여, 도출된 정책과 관련된 기록을 검색할 수 있다. 또한, 기록을 시기별로 분류하고, 기록 내에 정책의 성공이나 실패를 표시하거나 암시하는 문구가 추출되면, 문구를 분석하여 정책의 효과를 파악하고, 일정한 기준에 따라서 수치화된 점수를 부여할 수 있다. 특히, 정책의 효과는 주로 후세에 제대로 된 평가를 받을 수 있기 때문에 시기 역순으로 높은 가중치를 부여하는 것이 바람직하다.

또한, 상기한 방법 외에도, 세종대왕의 정책 키워드로 인터넷 검색하여 역사학자들의 평가를 기초로 정책의 효과를 분석하고, 수치화함으로써 상기 정책의 성공 여부를 분류할 수 있다.

정책 행위 추출모듈(122)은 세종실록 데이터베이스(300)로부터 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출할 수 있다. 예를 들면, 세종 대왕이 각 정책과 관련하여 사용했던 언어나 행동을 정책과 연관하여 추출할 수 있다.

예를 들면, 세종대왕이 정책을 시행하기에 앞서서 중신들의 찬반을 경청하면서 했던 말이나 행동을 추출할 수 있다. 또한, 해당 정책이 시행되었는지, 좌절되었는지, 해당 정책이 성공적이었는지 등을 실록 내의 기록을 통해서 도출할 수 있다.

행동 예측 모델 생성 모듈(123)은 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책의 성격이나 종류에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성할 수 있다.

다음으로, 정책 효과 예측 모델 생성부(130)는 과거의 정부 정책관련 데이터(30)를 학습하여 정책효과를 예측할 수 있는 정책 효과 예측 모델(130)을 생성할 수 있다. 이하 도면을 참조하여 좀 더 상세하게 설명한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치의 일 구성인 정책 효과 예측 모델 생성부의 구성을 보여주는 블록도이다.

도 4를 참조하면, 정책 효과 예측 모델 생성부(130)는 정책자료 수집 모듈(131), 정책 효과 분석모듈(132) 및 효과예측 모델 생성 모듈(133)을 포함하여 구성될 수 있다.

정책자료 수집 모듈(131) 과거의 정부 정책과 상기 정부 정책과 관련된 정보를 수집할 수 있다.

정책 효과 분석모듈(132)은 수집한 정부 정책 자료를 분석하여 상기 정부 정책의 정량화된 효과를 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류할 수 있다.

효과예측 모델 생성 모듈(133)은 성공과 실패로 분류된 정부 정책 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델(500)을 생성할 수 있다.

이때, 효과예측 모델 생성 모듈(133)은 성공 및 실패 정책별로 정책 시행 배경, 정책의 평가, 그리고 정책 시행에 따른 지지율 변화를 학습하여 분야별 정책 효과 예측 모델(500)을 생성할 수 있다.

다음으로, 정책 자문 모델 생성부(140)는 세종대왕 행동 예측 모델(300)과 정책 효과 예측 모델(500)을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델(600)을 생성할 수 있다.

즉, 정책 자문 모델 생성부(140)는 정책 효과 예측 모델(500)이 세종대왕 행동 예측 모델(400)의 알고리즘을 학습하여 재구성된 알고리즘을 기반으로 정책 효과를 예측하고 상기 예측을 기초로 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델(600)을 생성할 수 있다.

이하, 본 발명의 일실시예에 따른 정책자문 서비스 장치(200)의 구성에 대하여 설명한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 장치의 구성을 보여주는 블록도이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 장치는 자문요청 정책 획득부(210), 자문 데이터 생성부(220) 및 자문 서비스 제공부(230)를 포함하여 구성될 수 있다.

자문요청 정책 획득부(210)는 사용자 단말(10)을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 주택 정책, 노동 정책, 대북 정책 등과 관련하여 자문을 받고자 하는 경우, 해당 정책에 대하여 정부가 설계한 상세한 내용을 입력하거나, 또는 정부 정책 홍보 페이지에서 해당 정책을 선택하여 입력할 수 있다. 즉, 정책 설계자나 일반 시민이 현재 시행중이거나 시행을 앞두고 있는 정책에 대한 자문을 요청할 수 있다.

또는, 특별히 정해지지 않은 특정 부류의 정책에 대한 포괄적인 자문을 원하는 경우에, 해당 정책의 키워드(예를 들면, 출산 대책, 청년 실업, 고령 사회 등)를 입력하면, 해당 키워드를 기초로 향후 정책 수립에 참고할 수 있는 자문을 제공할 수 있다.

자문 데이터 생성부(220)는 사용자로부터 입력된 자문요청 정책을 정책 자문 모델(600)에 적용하여 자문요청 정책에 대한 효과를 예측하고, 상기 예측 결과에 따른 자문 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 자문 데이터 생성부(220)는 자문 요청 정책과 관련하여 배경 자료나 정세 등을 알기 위하여 스스로 자료를 검색할 수 있다.

자문 서비스 제공부(230)는 상기 효과 예측 결과와 자문 데이터를 사용자 단말(10)을 통해 제공할 수 있다. 이때, 자문 데이터는 효과 예측 결과와 이에 대한 대안이나 가이드라인을 세종대왕의 언어로 각색한 문장이나 음성일 수 있다.

예를 들면, 실제 시행 예정인 정책에 대하여 정책 자문 모델(600)에 적용하여 성패를 예측하고, 대안 정책이나 대외 사정 변화에 따른 대응 전략을 제시할 수 있다.

또는, 포괄적 자문을 요청받은 경우에는 모델(600)을 통해서 과거의 유사 정책 데이터를 분석하고 현재 상황에 맞게 적용하여 적합한 가이드라인이나 자문 내용을 생성하여 세종대왕의 언어를 빌려서 사용자에게 들려줄 수 있다.

이하, 정책 자문 모델 생성 방법 및 정책 자문 서비스 방법에 대하여 좀 더 상세하게 설명한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 방법이 수행되는 과정을 보여주는 순서도이다..

도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 방법의 각 단계는 다음과 같이 설명될 수 있다.

먼저, 정책 자문 모델 생성 장치는 세종실록 서비스 페이지로부터 수집한 세종실록 데이터를 자연어 처리하여 육하원칙에 기초하여 정규화하고 현대적 어휘와 매칭되도록 온톨로지 모델링하여 세종실록 데이터베이스를 생성할 수 있다(S110).

다음으로(S120), 정책 자문 모델 생성 장치는 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성할 수 있다. 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 과정(S120)에 대하여 좀 더 상세하게 설명한다.

도 7과 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종대왕 행동예측 모델 생성 과정을 보여주는 순서도이다.

도 7 및 도 8을 참조하면, 정책 자문 모델 생성 장치는 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류할 수 있다(S121).

즉, 정책 자문 모델 생성 장치는 세종실록 데이터베이스로부터 세종대왕의 정책을 도출하여(S121-1), 도출된 정책과 관련된 기록을 검색하고, 기록을 시기별로 분류할 수 있다(S121-2). 또한, 기록 내에 정책의 성공이나 실패를 표시하거나 암시하는 문구가 추출되면, 문구를 분석하여 정책의 효과를 파악하고, 일정한 기준에 따라서 수치화된 점수를 부여할 수 있다(S121-3). 특히, 정책의 효과는 주로 후세에 제대로 된 평가를 받을 수 있기 때문에 시기 역순으로 높은 가중치를 부여하는 것이 바람직하다.

또한, 상기한 방법 외에도, 세종대왕의 정책 키워드로 인터넷 검색하여 역사학자들의 평가를 기초로 정책의 효과를 분석하고, 수치화함으로써 상기 정책의 성공 여부를 분류할 수 있다(S121-4).

다음으로, 정책 자문 모델 생성 장치는 세종실록 데이터베이스로부터 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출할 수 있다(S122). 예를 들면, 세종 대왕이 각 정책과 관련하여 사용했던 언어나 행동을 정책과 연관하여 추출할 수 있다. 즉, 예를 들면, 세종대왕이 정책을 시행하기에 앞서서 중신들의 찬반을 경청하면서 했던 말이나 행동을 추출할 수 있다. 또한, 해당 정책이 시행되었는지, 좌절되었는지, 해당 정책이 성공적이었는지 여부를 실록 내의 기록을 통해서 도출할 수 있다.

또한, 정책 자문 모델 생성 장치는 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책의 성격이나 종류에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성할 수 있다(S123).

다음으로, 정책 자문 모델 생성 장치는 과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책효과를 예측할 수 있는 정책 효과 예측 모델을 생성할 수 있다(S130). 이하 도면을 참조하여 좀 더 상세하게 설명한다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 정책 효과 예측 모델을 생성하는 과정을 보여주는 순서도이다.

도 9를 참조하면, 정책 자문 모델 생성 장치는 먼저 과거의 정부 정책과 상기 정부 정책과 관련된 정보를 수집하고(S131), 수집한 정부 정책 자료를 분석하여 상기 정부 정책의 정량화된 효과를 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류할 수 있다(S132).

또한, 정책 자문 모델 생성 장치는 성공과 실패로 분류된 정부 정책 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성할 수 있다(S133). 예를 들면, 정책 자문 모델 생성 장치는 성공 및 실패 정책별로 정책 시행 배경과 평가 및 정책 시행에 따른 지지율 변화를 학습하여 분야별 정책 효과 예측 모델을 생성할 수 있다.

마침내, 정책 자문 모델 생성 장치는 세종대왕 행동 예측 모델과 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성할 수 있다(S140).

즉, 정책 자문 모델 생성 장치는 정책 효과 예측 모델이 세종대왕 행동 예측 모델의 알고리즘을 학습하여 재구성된 알고리즘을 기반으로 정책 효과를 예측하고 상기 예측을 기초로 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성할 수 있다.

이하, 본 발명의 일실시예에 따른 정책자문 서비스 방법에 대하여 설명한다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 방법이 수행되는 과정을 보여주는 순서도이다..

도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 방법은 다음과 같이 설명될 수 있다.

먼저, 정책 자문 서비스 장치는 사용자 단말을 통해 입력된 자문요청 정책에 대한 정보를 획득할 수 있다(S210). 예를 들면, 사용자가 주택 정책, 노동 정책, 대북 정책 등과 관련하여 자문을 받고자 하는 경우, 해당 정책에 대하여 정부가 설계한 상세한 내용을 입력하거나, 또는 정부 정책 홍보 페이지에서 해당 정책을 선택하여 입력할 수 있다. 즉, 정책 설계자나 일반 시민이 현재 시행중이거나 시행을 앞두고 있는 정책에 대하여 자문을 요청할 수 있다.

또는, 특별히 정해지지 않은 특정 부류의 정책에 대한 포괄적인 자문을 원하는 경우에, 해당 정책의 키워드(예를 들면, 출산 대책, 청년 실업, 고령 사회 등)를 입력하면, 해당 키워드를 기초로 향후 정책 수립에 참고할 수 있는 자문을 제공할 수 있다.

다음으로, 정책 자문 서비스 장치는 사용자로부터 입력된 자문요청 정책을 정책 자문 모델에 적용하여 자문요청 정책에 대한 효과를 예측하고, 상기 예측 결과에 따른 자문 데이터를 생성하고(S220), 상기 효과 예측 결과와 자문 데이터를 사용자 단말을 통해 제공할 수 있다(S230). 이때, 자문 데이터는 효과 예측 결과와 이에 대한 대안이나 가이드라인을 세종대왕의 언어로 각색한 문장이나 음성일 수 있다.

예를 들면, 실제 시행 예정인 정책에 대하여 정책 자문 모델에 적용하여 성패를 예측하고, 대안 정책이나 대외 사정 변화에 따른 대응 전략을 제시할 수 있다.

또는, 포괄적인 자문을 요청 받은 경우에는 정책 자문 모델을 통해서 과거의 유사 정책 데이터를 분석하고 현재 상황에 맞게 적용하여 적합한 가이드라인이나 자문 내용을 생성하여 세종대왕의 언어를 빌려서 사용자에게 들려줄 수 있다.

이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 정책 자문 서비스를 이용하는 예를 설명한다.

도 11, 도 12, 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스를 이용하는 예를 보여주는 도면이다.

도 11을 참조하면, 사용자는 단말에 제공된 입력 수단(91)을 통해서 자문받고자 하는 정책과 관련된 키워드를 입력할 수 있다. 키워드는 구체적으로 공식적인 정책명을 입력할 수도 있고, 포괄적인 관심분야를 입력할 수도 있다.

도 12를 참조하면, 사용자가 정책관련 키워드(91)를 입력하면, 해당 정책과 관련되어 정부에서 제공하는 정책정보(92)가 화면에 표시될 수 있다.

사용자는 본 화면에서 자문을 받고 싶은 정책을 선택하면 본 발명의 서비스 장치는 관련 자료를 좀 더 검색하여 해당 정책과 관련된 배경과 시대적 상황 등을 분석하고, 분석한 자료를 정책 자문 모델(600)에 적용하여 할 수 있다.

또는, 이미 정해져서 시행중인 정책보다는 설계하고 싶은 정책이나 포괄적인 정책자문을 요청할 수 있다(93).

도 13을 참조하면, 사용자가 요청한 정책에 대한 포괄적인 분석 결과와 자문 내용(95)이 화면에 표시될 수 있다. 정책에 대한 예측은 과거의 정부 정책 시행 효과를 학습한 모델에서 도출하고, 대화의 표현이나 아이디어는 세종실록을 학습한 내용이 결합하여 자문 결과가 생성될 수 있다.

상기와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 세종실록을 이용한 정책 자문 서비스 시스템을 이용할 경우에는 세종실록 서비스 서버로부터 세종대왕의 정책 관련 기록을 수집하여 세종대왕의 정책을 학습하고 과거의 정부 정책관련 데이터를 수집하여 정책 시행 효과를 학습하고, 이를 기반으로 세종대왕 행동 기반의 정책 효과를 예측하고 자문을 제공하기 위한 정책 자문 모델을 생성하여, 사용자가 자문을 구하고자 하는 정책 분야에 대하여 정책 자문 모델을 적용하여 정책의 효과를 예측하고, 세종대왕 행동기반의 정책 자문 서비스를 제공하는 효과가 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 장치는 사용자 단말에서 구동하는 어플리케이션의 형태로 구비될 수 있다. 이때, 사용자 단말은 스마트폰, 태블릿 PC, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, PDA 등을 포함하는 다양한 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다.

또한, 앞에서 설명한 본 발명의 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있도록 프로그램 코드로 제작되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에 저장될 수 있고, 또한, 본 발명의 방법을 실행하는 프로그램이 어플리케이션으로 제작되어 기록매체에 저장될 수 있다. 기록매체란 컴퓨터, 모바일 단말, 서버 등의 하드디스크, 메모리, 보조 메모리, 컴팩트 디스크 등 이동 가능한 저장 매체 등을 포함할 수 있다.

또한, 지금까지 설명한 본 발명의 방법 및 장치는 실제로 컴퓨터 프로그램에 의해 구현될 수 있고, 컴퓨터에서 실행될 때 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있도록 프로그램 및 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록매체를 포함하며, ROM, RAM, CD, DVD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 인터넷을 통한 전송되는 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 즉, 이와 같은 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (20)

1. 삭제
2. 삭제
3. 삭제
4. 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 장치에 있어서,
   세종실록 서비스 페이지로부터 수집한 세종실록 데이터를 자연어 처리하여 육하원칙에 기초하여 정규화하고 현대적 어휘와 매칭되도록 온톨로지 모델링하여 세종실록 데이터베이스를 생성하는 세종실록 데이터베이스 생성부와,
   상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 세종대왕 행동 예측 모델 생성부와,
   과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하는 정책 효과 예측 모델 생성부와,
   상기 세종대왕 행동 예측 모델과 상기 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 정책 자문 모델 생성부를 포함하되,
   상기 정책 자문 모델 생성부는
   상기 정책 효과 예측 모델이 상기 세종대왕 행동 예측 모델의 알고리즘을 학습하여 재구성된 알고리즘을 기반으로 정책 효과를 예측하고 상기 예측을 기초로 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 정책 자문 모델 생성 장치.
5. 제4항에 있어서, 상기 세종대왕 행동 예측 모델 생성부는
   상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하는 정책 분류 모듈과,
   상기 세종실록 데이터베이스로부터 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하는 정책 행위 추출모듈과
   상기 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 행동 예측 모델 생성 모듈을 포함하고는 것을 특징으로 하는 정책 자문 모델 생성 장치.
6. 제4항에 있어서, 상기 정책 효과 예측 모델 생성부는
   과거의 정부 정책과 상기 정부 정책과 관련된 정보를 수집하고 분석하여, 정량화된 정책의 효과를 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하고 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하되,
   성공 및 실패 정책별로 정책 시행 배경과 평가 및 정책 시행에 따른 지지율 변화를 학습하여 분야별 정책 효과 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 정책 자문 모델 생성 장치.
7. 삭제
8. 세종실록을 이용한 세종대왕 행동 예측 모델 생성장치에 있어서
   세종실록 서비스 페이지로부터 수집한 세종실록 데이터로부터 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하는 정책 분류부와,
   세종실록 데이터베이스로부터 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하는 정책 행위 추출부와,
   상기 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 행동 예측 모델 생성부를 포함하는 행동 예측 모델 생성장치.
9. 제8항에 있어서, 상기 정책 분류부는
   상기 세종실록 데이터베이스로부터 상기 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 도출된 정책과 관련된 기록을 검색하고, 상기 기록을 시기별로 분류하고, 상기 기록 내에 상기 정책의 성공이나 실패를 표시하거나 암시하는 문구가 추출되면, 상기 문구에 따라서 상기 정책의 효과를 계량화하여 점수를 산출하되 시기 역순으로 높은 가중치를 부여하고, 상기 점수에 기초하여 상기 정책의 성공 여부를 분류하거나, 또는
   상기 도출된 세종대왕의 정책을 키워드로 인터넷 검색하여 상기 정책에 평가를 분석하고, 상기 분석에 기초하여 상기 정책의 효과를 산출함으로써 상기 정책의 성공 여부를 분류하는 것을 특징으로 하는 행동 예측 모델 생성장치.
10. 삭제
11. 삭제
12. 세종실록을 이용한 정책 자문 모델 생성 방법에 있어서,
    세종실록 서비스 서버로부터 수집한 세종실록 데이터를 자연어 처리하여 육하원칙에 기초하여 정규화하고 현대적 어휘와 매칭되도록 온톨로지 모델링하여 세종실록 데이터베이스를 생성하는 단계와,
    상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하고 학습하여 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 단계와,
    과거의 정부 정책관련 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하는 단계와,
    상기 세종대왕 행동 예측 모델과 상기 정책 효과 예측 모델을 결합함으로써 정책 효과 예측을 통한 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 정책 자문 모델을 생성하는 단계는
    상기 정책 효과 예측 모델이 상기 세종대왕 행동 예측 모델의 알고리즘을 학습하여 재구성된 알고리즘을 기반으로 정책 효과를 예측하고 상기 예측을 기초로 세종대왕 행동 기반의 정책 자문을 생성하기 위한 정책 자문 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 정책 자문 모델 생성 방법.
13. 제12항에 있어서, 상기 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 단계는
    상기 세종실록 데이터베이스를 참조하여 세종대왕의 정책을 도출하고, 상기 정책의 효과를 정량화하여 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하는 정책 분류 단계와,
    상기 세종실록 데이터베이스로부터 각 세종대왕의 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 추출하는 정책 행위 추출 단계와,
    상기 성공과 실패로 분류된 정책 데이터와 상기 정책과 관련된 세종대왕의 언행 데이터를 학습하여 정책에 따른 세종대왕 행동 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 정책 자문 모델 생성 방법.
14. 제13항에 있어서, 상기 정책 분류 단계는
    상기 세종실록 데이터베이스로부터 상기 세종대왕의 정책을 도출하고,
    상기 도출된 정책과 관련된 기록을 검색하고, 상기 기록을 시기별로 분류하고,
    상기 기록 내에 상기 정책의 성공이나 실패를 표시하거나 암시하는 문구가 추출되면, 상기 문구에 따라서 상기 정책의 효과를 상기 정책의 효과를 계량화하여 점수를 산출하되 시기 역순으로 높은 가중치를 부여하고,
    상기 점수에 기초하여 상기 정책의 성공 여부를 분류하는 것을 특징으로 하는 정책 자문 모델 생성 방법.
15. 삭제
16. 제12항에 있어서, 상기 정책 효과 예측 모델을 생성하는 단계는
    과거의 정부 정책과 상기 정부 정책과 관련된 정보를 수집하는 단계와,
    상기 수집한 정부 정책 자료를 분석하여 상기 정부 정책의 정량화된 효과를 산출하고, 소정의 임계값을 기준으로 상기 정책의 효과를 성공 또는 실패로 분류하는 단계와,
    상기 성공과 실패로 분류된 정부 정책 데이터를 학습하여 정책 효과 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 정책 자문 모델 생성 방법.
17. 제12항에 있어서, 상기 정책 효과 예측 모델을 생성하는 단계는,
    성공 및 실패 정책별로 정책 시행 배경과 평가 및 정책 시행에 따른 지지율 변화를 학습하여 분야별 정책 효과 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 정책 자문 모델 생성 방법.
18. 삭제
19. 삭제
20. 삭제

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