채팅 부 ( 360 ) 는 , 인공지능 대화 에이전트 를 제공 할 수 있 다 . 이때 , 채팅 부 ( 360 ) 는 , 사용 자 정보 에 포함 된 제 1 언어 를 기반 으로 학습 된 데이터 셋 ( DataSet ) 에 기반 하 여 대화 에이전트 가 구동 하 도록 제어 할 수 있 다 . 즉 , 외국인 이 가장 흔히 하 는 실수 가 유사 한 단어 를 문맥 이 엉뚱 한 문장 에 넣 어 작문 을 하 는 것 이 다 . 예 를 들 어 , 조오련 선수 는 생선 처럼 수영 을 잘 한다 라는 문장 이 있 으면 , 한국인 들 은 무엇 인가 잘못 되 었 다는 것 을 느낌 적 으로 알 지만 , 외국인 은 어떠 한 부분 이 잘못 되 었 는지 를 잘 모른다 . 즉 , 생선 은 죽 은 물고기 에 적용 하 고 , 살 아 있 는 사람 에게 비유 를 적용 하 는 경우 에 는 물고기 라는 말 을 사용 한다는 문맥 이나 상황 을 이해 하 지 못하 고 무작정 유사 한 단어 만 외운 결과 인 것 이 다 . 이 처럼 , 외국인 의 한국어 작문 오류 는 접속사 및 조사 오류 , 문장 성분 누락 , 부적절 한 어절 간 호응 , 음운 차이 로 인한 오류 등 을 주로 포함 하 여 한국인 들 의 일반 적 인 작문 오류 와 는 다른 특성 을 나타낸다 . 기존 의 한국어 맞춤법 검사 또는 교정 시스템 들 은 명백히 호응 관계 가 잘못 된 문장 도 단일 어절 내 에서 의 맞춤법 이 정확 하 다면 잡 아 주 지 못하 는 경우 가 많 아 , 외국인 의 작문 교정 에 다소 부적합 하 다 . 따라서 , 본 발명 의 일 실시 예 에서 는 , 자연어 처리 기반 의 대화 에이전트 ( 챗 봇 ) 을 제공 하 되 , 대화 에이전트 에서 작문 오류 까지 설명 해 줌 으로써 , 한국인 친구 가 없 더라도 한국인 과 대화 하 는 것 과 같 은 효과 를 얻 을 수 있 고 , 모국어 를 배울 때 어머니 의 역할 , 즉 하나 에서부터 열 까지 가르쳐 주 고 오류 를 즉시 고쳐 주 는 역할 을 수행 할 수 있 는 대화 에이전트 를 제공 할 수 있 다 .