자연어 이해(NLU)란 무엇인가요?

NLU는 AI 분야에서 흔히 들을 수 있는 약어처럼 보일 수 있지만, AI가 우리의 진짜 의도를 이해하게 만드는 데 핵심적인 역할을 합니다.

Siri가 당신이 길 안내를 요청하는지, 노래를 틀어달라는지 어떻게 알까요?

AI 에이전트가 제품 문의와 지원 요청을 어떻게 구분할 수 있을까요?

NLU가 어떻게 작동하는지, 그리고 더 똑똑한 AI 상호작용에 왜 필요한지 알아보겠습니다.

NLU란 무엇인가요?

자연어 이해(NLU)는 자연어 처리(NLP)의 하위 분야로, 기계가 인간의 언어를 해석하고 이해할 수 있게 해줍니다.

NLU는 AI 챗봇, 가상 비서, 감정 분석 도구 등에 사용됩니다. 이를 통해 기계는 텍스트나 음성으로 전달된 사용자의 의도를 정확히 파악하고, 그에 맞는 행동을 할 수 있습니다.

NLU는 AI-하드 문제(또는 AI-컴플리트)로 간주되며, 인공지능 없이는 해결이 불가능합니다. 즉, NLU는 인공지능(AI) 없이는 구현할 수 없습니다.

NLU는 어떻게 작동하나요?

NLU는 인간의 언어를 분해하여 의미와 의도를 해석합니다. 단계별로 살펴보면 다음과 같습니다:

1. 텍스트 전처리

분석을 시작하기 전에, 텍스트에서 구두점과 불용어와 같은 불필요한 요소를 제거하여 의미 있는 내용에 집중합니다.

2. 주요 구성 요소 식별

시스템은 엔터티, 키워드, 구문를 추출하여, 추가 분석을 위한 가장 중요한 부분을 식별합니다.

3. 문장 구조 분석

단어 간 관계와 문법을 분석하여, NLU는 문장 내에서 서로 다른 단어와 개념이 어떻게 상호작용하는지 파악합니다.

4. 의도 및 목표 매핑

추출된 구성 요소를 미리 정의된 의도나 목적에 연결하여, 시스템이 사용자의 목적을 이해할 수 있도록 합니다.

5. 맥락을 통한 이해 보완

이전 상호작용과 맥락적 단서를 활용해 정확도를 높이고, 대화 이력을 바탕으로 NLU 시스템이 응답을 조정합니다.

6. 구조화된 응답 생성

마지막으로, 시스템은 구조화된 응답을 생성하여, 명령 실행이나 정보 제공 등 적절한 행동을 유도합니다.

실제 사례

예시를 통해 자세히 살펴보겠습니다.

Patrick은 직장에서 AI 에이전트를 사용하며, 이 에이전트는 그의 주요 앱(캘린더 등)과 연동됩니다.

Patrick은 AI 에이전트에게 "내일 오후 1시에 Anqi와 미팅을 잡아줘, 비슷한 시간도 괜찮아. 2주 후에 후속 미팅도 예약해줘."라고 입력합니다.

에이전트형 AI 워크플로우에서, 그의 에이전트는 다음과 같이 동작합니다.

1. 의도 파악: 에이전트는 Patrick이 미팅을 예약하려 한다는 것을 파악합니다.
2. 핵심 엔터티 추출: 에이전트는 'Anqi'(연락처), '오후 1시'(시간), '내일'(날짜)이라는 정보를 식별합니다.
3. 발화 분석: 에이전트는 '예약'이 주요 행동 항목임을 파악하고, Anqi와 내일 오후 1시에 미팅을 잡아야 함을 이해합니다.
4. 맥락 이해: 에이전트는 Patrick과 Anqi의 캘린더를 확인해, 내일 오후 1시에 시간이 비는지 확인합니다. 만약 비어 있지 않으면 요청대로 비슷한 시간을 제안합니다.
5. 최종 실행: 에이전트는 Patrick과 Anqi에게 캘린더 초대를 보내 미팅과 후속 미팅을 예약합니다.

NLU의 실제 활용 사례

여러분도 일상에서 NLU를 자주 접하고 있을 가능성이 높습니다. 다음은 대표적인 실제 적용 사례입니다.

리드 생성

NLU는 AI 리드 생성의 핵심 요소로, 대화형 AI를 통해 리드를 선별합니다. 자연어 이해를 활용해 챗봇은 유입된 리드의 니즈와 가능성을 파악하고, 리드가 자격을 갖추면 바로 영업 담당자와 미팅을 예약할 수도 있습니다.

음성 비서

Siri, Alexa, Google Assistant와 같은 음성 비서는 NLU를 통해 사용자의 음성 명령에 담긴 의도를 이해합니다.

예를 들어, "내일 오후 2시에 네일 예약 알림 설정해줘"라고 말하면, 비서는 문장을 분해해 의도(알림 설정)를 파악하고, 엔터티(네일 예약, 내일, 오후 2시)를 추출합니다.

NLU 덕분에 이러한 비서들은 음성 요청을 이해하고 적절한 행동을 할 수 있습니다.

고객 서비스 챗봇

고객 지원 챗봇과 대화할 때 "내 택배 어디 있어?"라고 입력하면, 챗봇은 NLU를 활용해 사용자의 의도가 배송 상태 확인임을 파악합니다.

챗봇은 필요한 엔터티(주문 정보)를 추출해 올바른 배송 정보를 제공합니다. 다양한 고객 문의를 이해하고 응답할 수 있는 능력이 NLU가 현대 고객 서비스 자동화에서 필수적인 이유입니다.

이메일 분류 및 자동화

NLU는 이메일 자동화 시스템에도 적용됩니다. 예를 들어, NLU 기반 도구는 수신 이메일을 읽고 내용을 이해해 "긴급", "프로모션", "미팅" 등으로 자동 분류할 수 있습니다.

이러한 시스템은 이메일 내용을 바탕으로 적절한 답변을 자동 생성해, 기업의 커뮤니케이션 관리 시간을 절약해줍니다.

피드백 및 설문 텍스트 분석

기업들은 종종 설문, 리뷰, 소셜 미디어 게시글의 피드백을 분석하기 위해 NLU를 사용합니다.

NLU는 작성된 언어에서 패턴과 감정을 파악해, 고객의 니즈와 의견을 이해할 수 있게 해줍니다.

예를 들어, NLU 시스템은 수백 개의 고객 리뷰를 분석해, 대부분의 사용자가 특정 기능에 대해 긍정적 또는 부정적으로 느끼는지 감정 분석을 통해 파악할 수 있습니다.

핵심 구성 요소

토큰화

토큰화는 문장을 단어 또는 구와 같은 더 작은 단위로 분리해, AI가 더 쉽게 처리할 수 있도록 하는 과정입니다.

예시: "내일 오후 3시에 미팅 예약해줘"는 ["예약해줘", "미팅", "내일", "오후 3시"]로 토큰화됩니다.

품사(POS) 태깅

품사 태깅은 각 단어를 명사, 동사, 형용사 등으로 분류해 문장의 문법 구조를 파악합니다.

예시: "미팅 예약해줘"에서 AI는 "예약해줘"를 동사, "미팅"을 명사로 태깅합니다.

개체명 인식(NER)

개체명 인식(NER)은 텍스트 내에서 이름, 장소, 날짜 등 중요한 엔터티를 감지하고 분류합니다.

예시: "다음 주 금요일에 뉴욕행 비행기 예약해줘"에서 AI는 "뉴욕"을 장소, "다음 주 금요일"을 날짜로 인식합니다.

의도 분류

의도 분류는 사용자의 입력에 담긴 근본적인 목적이나 목표를 파악합니다.

예시: "2인 테이블 예약해줘"는 예약 의도로 분류됩니다.

의존 구문 분석

의존 구문 분석은 단어들 간의 관계를 분석해 문장의 문법 구조를 이해합니다.

예시: "보고서를 Maria에게 보내줘"에서 AI는 "Maria"가 보고서의 수신자임을 파악합니다.

맥락 분석

맥락 분석은 주변 대화나 이전 상호작용을 활용하여 응답이 관련성 있고 정확하도록 합니다.

예시: 사용자가 이전에 특정 프로젝트에 대해 질문했다면, AI는 그 맥락을 바탕으로 이후 응답을 맞춤화할 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

1. NLU는 기계 학습 및 딥러닝과 어떤 관련이 있나요?

NLU(자연어 이해)는 텍스트 데이터에서 패턴을 식별하기 위해 머신러닝을, 복잡한 언어 구조를 모델링하기 위해 딥러닝을 활용합니다. 트랜스포머와 같은 딥러닝 구조는 NLU 시스템이 맥락과 의도를 높은 정확도로 해석할 수 있게 합니다.

2. NLU와 자연어 생성(NLG)의 차이점은 무엇인가요?

NLU(자연어 이해)는 사용자 입력을 해석하고 의미를 추출하는 것이고, NLG(자연어 생성)는 인간과 유사한 응답을 생성하는 데 중점을 둡니다. 즉, NLU는 읽고 이해하며, NLG는 작성하고 응답합니다.

3. 현재 NLU의 정확도는 어느 정도이며, 어떤 요소들이 정확도에 영향을 미치나요?

최신 NLU 시스템은 잘 정의된 도메인에서 90% 이상의 정확도를 달성할 수 있지만, 성능은 학습 데이터 품질, 언어 다양성, 도메인 복잡성, 모델이 모호하거나 다중 의도의 질문을 얼마나 잘 처리하는지 등에 따라 달라집니다.

4. 신뢰할 수 있는 NLU 모델을 구축하려면 일반적으로 얼마나 많은 데이터가 필요하나요?

신뢰할 수 있는 NLU 모델을 구축하려면 일반적으로 의도나 엔터티별로 수천 개의 라벨링된 예제가 필요하지만, 전이 학습이나 사전 학습된 모델(BERT, GPT 등)을 활용하면 클래스별로 수백 개의 예제만으로도 충분할 수 있습니다.

5. NLU 엔진을 CRM, 캘린더, 데이터베이스와 같은 다른 도구와 어떻게 통합하나요?

NLU 엔진은 사용자의 의도가 감지되면 시스템이 행동을 취할 수 있도록 API에 연결하여 연동합니다. 예를 들어 일정 생성, 연락처 정보 조회, 기록 업데이트 등이 있습니다. 이를 위해 백엔드 스크립팅이나 네이티브 통합을 지원하는 플랫폼을 사용할 수 있습니다.