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Watson Korean API 활용한 앱
개발
IBM Korea Developer Advocates
Watson Developer Cloud
• Provides developers easy access to cognitive building blocks
Speech
• Speech to Text
• Text to Speech
Vision
• Visual Recognition
Data Insights
• Discovery
• Discovery News
Language
• Conversation
• Document Conversion
• Language Translator
• Natural Language Cla
ssifier
• Natural Language Und
erstanding
• Personality Insights
• Tone Analyzer
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atest additions and updates
Watson Developer Cloud
Speech
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튜토리얼
IBM Korea Developer Advocates
6
IBM Developerworks
https://developer.ibm.com/kr/
7
사용자
인터페이스
애플리케이션 (Node.js)
워크스페이스
Conversation
Service 백엔드 시스템
Cloudant NoSQL DB
튜토리얼 – 회의실 예약 챗봇
예약 챗봇 튜토리얼 바로가기
8
튜토리얼 – TJ	Bot
TJ봇 만들기 튜토리얼 바로
가기
9
https://developer.ibm.com/kr/journey
10
Code	Journey	:	뱅킹 챗봇 시나리오
11
Code	Journey	:	스포츠 버디 TJ 봇
샘플 코드
IBM Korea Developer Advocates
13
Watson Developer Cloud (Github)
https://github.com/watson-developer-cloud
샘플 코드(약 85개)
Javascript Java Swift
Python Unity C#
Ruby 기타
프로토 타입 개발
IBM Korea Developer Advocates
15
Node-RED
1
2
3
4 5
6 7
1. 노드 카테고리 : 여러 노드는 각
특성에 맞게 카테고리로 분류
되어 있습니다.
2. 노드 : Flow를 구성하는데 사용
할 수 있는 Element입니다.
3. 팔레트 : 노드를 Drag&Drop
하여 구성하고 Flow를 작성하
는 공간입니다.
4. Info 탭 : 팔레트에 위치한 노드
를 클릭하면 해당 노드를 사용
하는 방법이 나타납니다.
5. Debug 탭 : output 카테고리
의 debug 노드를 사용하여 Flo
w를 테스트할 때에 로그를 확
인할 수 있습니다.
6. Deploy 버튼 : Flow를 변경했
다면 Deploy 버튼을 눌러 변경
사항을 배포할 수 있습니다.
7. 메뉴바 : Flow를 import/expo
rt 하거나 설정을 변경할 때 사
용합니다.
Waton Nodes
Waton Node-RED Starter
실습
IBM Korea Developer Advocates
Lab 1. Visual Recognition
IBM Korea Developer Advocates
• 정의
– 딥러닝 알고리즘을 사용하여 오브젝트, 얼굴 및 기타 컨텐츠의 이미지를 분석한다.
• 기능
– 일반 분류
– 사용자 정의 분류
– 얼굴 감지
• 사용 사례
– 제조 : 생산 제품의 상태를 검사
– 커머스 : 유사 상품 검색 및 제안
Watson Visual Recognition
WatsonHealth도입사례
호주피부암(악성흑색종)판별–매년13,000명의호주인들이흑색종진단을받음
https://youtu.be/6YqWUUcCR2Q
2
WatsonHealth도입사례
호주피부암(악성흑색종)판별–매년13,000명의호주인들이흑색종진단을받음
Color
Border
irregularity
Asymmetrylevel
Globuleand
network
Similarimages Melanomascore
6가지키데이터포인트활용피부암의확률을결정
23
Watson Visual Recognition
24
Visual Recognition – Pricing Plans
25
• Class당 최소 50개의 이미지를 사용
• 최대 5000개의 이미지를 사용
• 150개-200개의 이미지 사용을 권장
• Class당 이미지의 갯수를 비슷하게 유지
• 분석하려는 이미지와 비슷한 이미지를 사용
• Ex) 동물원에서의 호랑이 vs 야생에서의 호랑이
Visual Recognition – Image Training Guideline
Lab 2. Natural Language
Understanding
IBM Korea Developer Advocates
• 인풋
– Text, HTML, Public URL
• 기능
– 카테고리 : 최대 5 레벨까지 카테고리 분류
– 컨셉 : 인풋 텍스트에 직접 언급되거나 언급되지 않은 상위 레벨의 컨셉
– 감정 : 특정 타겟 또는 전체 문장의 감정 분석
– 엔티티 : 인풋 텍스트에 언급된 장소, 사람, 이벤트 등과 같은 엔티티
– 키워드 : 관련이 있는 키워드 목록
– 메타데이터 : HTML이나 URL인 경우, 저자, 발행일 등의 메타 정보
– 관계 : 두 엔티티 사이의 관계 타입
• 예) 아인슈타인은 1921년 노벨 물리학상을 받았다.-> 상을 주다 관계 : 아인슈타인/노벨 물리학상, 시점 : 1921년, 상을 받았다.)
– 의미적 역할 : 문장을 주어-동사-목적어 형태로 분류하여 의미를 분석
– 긍부정 : 문장 또는 전체 텍스트에 드러난 감정
Natural Language Understanding(자연어 이해 서비스)
데모 (쉐보레 희망주유소)
첫 AI 변호사 ‘로스’, 뉴욕로펌 취직하다
100년 역사를 자랑하는 미국 뉴욕의 대형 로펌 베이커앤드호스테틀러가 최근 미국의 스타트
업 로스인텔리전스가 개발한 AI 변호사 로스(ROSS)를 사용하는 계약을 체결
했다고 미국의 정보기술(IT) 매체 기즈모도 등 외신이 15일 전했다.
로스인텔리전스의 앤드루 애루더 최고경영자(CEO) 는 “미국인의 80%가 변호사가 필요함에도 형편이 어
려워 고용하지 못한다. 변호사들은 전체 시간의 30%를 자료 조사에 소비하는데 로스를 이용하면 변호사
들이 짧은 시간에 더 많은 일을 할 수 있게 돼 더 많은 사람이 혜택을 볼 것”이라고 말했다.
로스는 파산 관련 판례를 수집하고 분석하는 업무를 수행할 예정이다. 로스
는 지난해 투자자 모집 시연에서 “직원이 무능하고 실적도 부진한데 해고할 수 있는가”라는 물음에 “직원
의 행동이 근로계약서의 핵심 조건에 위배된다면 해고할 수 있다”고 답했다.
로스는 IBM의 AI 컴퓨터 왓슨을 기반으로 제작됐다. 왓슨은 2011년 미국의 인기 퀴
즈쇼 ‘제퍼디’에서 우승하며 우수성을 입증했다. 로스의 작동 원리는 구글 등의 검색엔진과 유사하다. 사용
자가 질문하면 온라인의 많은 자료 중 필요한 것을 보여 준다.
정원엽·이기준 기자 foridealist@joongang.co.kr , 2016.05.17
29
Watson적용사례법률서비스
30
WatsonKnowledgeStudio
IBM Watson Knowledge Studio는 특정 산업 분야 또는 도메인을 위해 머신 러닝 모델을 생
성하는데 쓰이는 클라우드 기반 툴킷입니다.
Lab 1 튜토리얼
https://ibm.box.com/v/meetup29lab1
Lab 2 튜토리얼
https://ibm.box.com/v/meetup29lab2
Lab 3. Conversation과 Personality
Insight 활용한 챗봇 빌드
IBM Korea Developer Advocates
인기폭발 조지아텍 조교, '질 왓슨' 알고보니?
미국 조지아텍에 다니는 '질 왓슨(Jill Watson)'은 올해 1월부터 인공지능
(AI) 관련 온라인 교과 과정의 조교를 맡았다. 그녀는 이 대학 컴퓨터 사이언스
전공 교수인 ‘애쇽 고엘(Ashok Goel)’ 밑에서 조교를 하고 있다.
질 왓슨은 학생들이 묻는 과제 마감, 강의 주제, 성적 관련 질문 등에 잘 응대해주면서 조교 역할을
잘 했다는 평가를 받았다고 한다. 학생들은 그녀가 박사과정을 준비하고 있는
20대 백인 여성이라고 생각했다.
월 스트리트 저널은 지난 1월부터 조지아텍 조교로 일하고 있는 질 왓슨이 사실은 사람이 아
니라 인공지능 컴퓨터였다고 공개했다.
질 왓슨은 고엘 교수가 IBM의 왓슨 컴퓨터를 활용해 오랫동안 연구한 결과물이다.
고엘 교수는 질 왓슨이 채팅봇과는 다르다고 말한다. 채팅봇은 다양한 질문에 정확하지 않은 답변을
쏟아내지만 질 왓슨은 대답의 정확도가 97% 이상에 달할 때 답변을 한다고 전했다
.
장길수 로봇신문 국장, 2016.05.11
33
Watson적용사례교육서비스
34
Customer Service & Support Advice and Recommendations
WatsonConversation
IBM Waton Personality Insight
• 정의
– 심리학과 데이터 분석 알고리즘을 기반으로 한 성격적 특성 추론 서비스
• 인풋
– 소셜미디어, 이메일, 문자메세지 등에서 얻은 텍스트, JSON
– 최소 600개의 단어 필요, 1200개 이상의 단어 권장
• 기능
– Big Five, Needs, Values 모델을 이용한 성격 분석
– 제품/서비스/활동 등을 선호할 가능성 및 선호도 분석
• 목적
– 고객을 보다 깊은 레벨에서 이해하여 고객 만족도를 향상, 관계 강화
– 마케팅 캠페인 / 커뮤니케이션 활동을 개선
성격 모델
Big Five
• 친화성: 이타성, 협동성, 겸손함, 비타협성, 동정, 신뢰
• 성실성 : 성취 추구, 신중함, 순종성, 질서정연함, 자기 훈련, 효율성
• 외향성 : 활동 레벨, 자신감, 쾌활함, 외향적, 자극 탐색, 사교성
• 신경성(감정의 기복) : 급함, 걱정이 많음, 우울감, 극단성, 스트레스 민감도, 자의식
• 개방성 : 모험성, 예술적 흥미, 정서성, 상상력, 지력, 권력에 저항
Needs
• 도전, 친밀감, 호기심, 흥미, 조화, 이상, 자유, 사랑, 실용성, 자기 표현, 안정, 구조
Values
• 보수성, 변화에 대한 개방성, 쾌락주의, 자기 고양, 자기 초월
소비 및 성향 분석
구매 취향 : 자동차, 옷 등 제품 구매에 대한 구매 취향
건강 및 활동 취향 : 외식 가능성, 헬스클럽 등록 가능성, 야외 활동 선호도
환경 염려 취향 : 환경 염려 가능성
기업가 취향 : 사업 시작 가능성
영화 취향 : 로맨스, 어드밴처, 공포, 뮤지컬, 사극, 공상 과학, 전쟁, 드라마, 액션, 다큐멘터리 등의 취향
음악 취향 : 랩, 컨트리, R&B, 힙합, 라틴, 록, 클래식 등의 음악 취향, 악기 연주/공연 참가에 대한 성향
독서 취향 : 자주 독서할 가능성, 연애 잡지/논픽션 서적/금융 투자 서적/자서전에 대한 취향
자원 취향 : 사회적 문제에 자원할 가능성
데모 (Celebrity Match)
https://your-celebrity-match.mybluemix.net/
39
Node-RED
1
2
3
4 5
6 7
1. 노드 카테고리 : 여러 노드는 각
특성에 맞게 카테고리로 분류
되어 있습니다.
2. 노드 : Flow를 구성하는데 사용
할 수 있는 Element입니다.
3. 팔레트 : 노드를 Drag&Drop
하여 구성하고 Flow를 작성하
는 공간입니다.
4. Info 탭 : 팔레트에 위치한 노드
를 클릭하면 해당 노드를 사용
하는 방법이 나타납니다.
5. Debug 탭 : output 카테고리
의 debug 노드를 사용하여 Flo
w를 테스트할 때에 로그를 확
인할 수 있습니다.
6. Deploy 버튼 : Flow를 변경했
다면 Deploy 버튼을 눌러 변경
사항을 배포할 수 있습니다.
7. 메뉴바 : Flow를 import/expo
rt 하거나 설정을 변경할 때 사
용합니다.
40
카카오톡 Webhook 사용하기
• GET /keyboard : 대화창을 열 때 호출
• POST /message : 메세지를 보내면 호출
애플리케이션
/message http request body예시
{
user_key: "user_key"
type: "photo"
content: “http://dn-m.talk.kakao.c
om/talkm/oWEVeNkNYz/xMQ9v5isWgwEW3b
xFk3X0k/i_7z74vr6t3h801.jpeg”
}
Lab 3. 튜토리얼
https://ibm.box.com/v/meetup29lab3
Lab 3. 튜토리얼 완료 후 파일
https://ibm.box.com/v/meetup29solution
튜토리얼 테스트
-> 카카오톡에서 @성격테스트

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29th Meetup 실습 설명 및 실습 자료 링크

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  • 2. Watson Developer Cloud • Provides developers easy access to cognitive building blocks Speech • Speech to Text • Text to Speech Vision • Visual Recognition Data Insights • Discovery • Discovery News Language • Conversation • Document Conversion • Language Translator • Natural Language Cla ssifier • Natural Language Und erstanding • Personality Insights • Tone Analyzer Data Insights Language Vision Access the site to see the l atest additions and updates Watson Developer Cloud Speech
  • 7. 7 사용자 인터페이스 애플리케이션 (Node.js) 워크스페이스 Conversation Service 백엔드 시스템 Cloudant NoSQL DB 튜토리얼 – 회의실 예약 챗봇 예약 챗봇 튜토리얼 바로가기
  • 8. 8 튜토리얼 – TJ Bot TJ봇 만들기 튜토리얼 바로 가기
  • 12. 샘플 코드 IBM Korea Developer Advocates
  • 13. 13 Watson Developer Cloud (Github) https://github.com/watson-developer-cloud 샘플 코드(약 85개) Javascript Java Swift Python Unity C# Ruby 기타
  • 14. 프로토 타입 개발 IBM Korea Developer Advocates
  • 15. 15 Node-RED 1 2 3 4 5 6 7 1. 노드 카테고리 : 여러 노드는 각 특성에 맞게 카테고리로 분류 되어 있습니다. 2. 노드 : Flow를 구성하는데 사용 할 수 있는 Element입니다. 3. 팔레트 : 노드를 Drag&Drop 하여 구성하고 Flow를 작성하 는 공간입니다. 4. Info 탭 : 팔레트에 위치한 노드 를 클릭하면 해당 노드를 사용 하는 방법이 나타납니다. 5. Debug 탭 : output 카테고리 의 debug 노드를 사용하여 Flo w를 테스트할 때에 로그를 확 인할 수 있습니다. 6. Deploy 버튼 : Flow를 변경했 다면 Deploy 버튼을 눌러 변경 사항을 배포할 수 있습니다. 7. 메뉴바 : Flow를 import/expo rt 하거나 설정을 변경할 때 사 용합니다.
  • 19. Lab 1. Visual Recognition IBM Korea Developer Advocates
  • 20. • 정의 – 딥러닝 알고리즘을 사용하여 오브젝트, 얼굴 및 기타 컨텐츠의 이미지를 분석한다. • 기능 – 일반 분류 – 사용자 정의 분류 – 얼굴 감지 • 사용 사례 – 제조 : 생산 제품의 상태를 검사 – 커머스 : 유사 상품 검색 및 제안 Watson Visual Recognition
  • 24. 24 Visual Recognition – Pricing Plans
  • 25. 25 • Class당 최소 50개의 이미지를 사용 • 최대 5000개의 이미지를 사용 • 150개-200개의 이미지 사용을 권장 • Class당 이미지의 갯수를 비슷하게 유지 • 분석하려는 이미지와 비슷한 이미지를 사용 • Ex) 동물원에서의 호랑이 vs 야생에서의 호랑이 Visual Recognition – Image Training Guideline
  • 26. Lab 2. Natural Language Understanding IBM Korea Developer Advocates
  • 27. • 인풋 – Text, HTML, Public URL • 기능 – 카테고리 : 최대 5 레벨까지 카테고리 분류 – 컨셉 : 인풋 텍스트에 직접 언급되거나 언급되지 않은 상위 레벨의 컨셉 – 감정 : 특정 타겟 또는 전체 문장의 감정 분석 – 엔티티 : 인풋 텍스트에 언급된 장소, 사람, 이벤트 등과 같은 엔티티 – 키워드 : 관련이 있는 키워드 목록 – 메타데이터 : HTML이나 URL인 경우, 저자, 발행일 등의 메타 정보 – 관계 : 두 엔티티 사이의 관계 타입 • 예) 아인슈타인은 1921년 노벨 물리학상을 받았다.-> 상을 주다 관계 : 아인슈타인/노벨 물리학상, 시점 : 1921년, 상을 받았다.) – 의미적 역할 : 문장을 주어-동사-목적어 형태로 분류하여 의미를 분석 – 긍부정 : 문장 또는 전체 텍스트에 드러난 감정 Natural Language Understanding(자연어 이해 서비스)
  • 29. 첫 AI 변호사 ‘로스’, 뉴욕로펌 취직하다 100년 역사를 자랑하는 미국 뉴욕의 대형 로펌 베이커앤드호스테틀러가 최근 미국의 스타트 업 로스인텔리전스가 개발한 AI 변호사 로스(ROSS)를 사용하는 계약을 체결 했다고 미국의 정보기술(IT) 매체 기즈모도 등 외신이 15일 전했다. 로스인텔리전스의 앤드루 애루더 최고경영자(CEO) 는 “미국인의 80%가 변호사가 필요함에도 형편이 어 려워 고용하지 못한다. 변호사들은 전체 시간의 30%를 자료 조사에 소비하는데 로스를 이용하면 변호사 들이 짧은 시간에 더 많은 일을 할 수 있게 돼 더 많은 사람이 혜택을 볼 것”이라고 말했다. 로스는 파산 관련 판례를 수집하고 분석하는 업무를 수행할 예정이다. 로스 는 지난해 투자자 모집 시연에서 “직원이 무능하고 실적도 부진한데 해고할 수 있는가”라는 물음에 “직원 의 행동이 근로계약서의 핵심 조건에 위배된다면 해고할 수 있다”고 답했다. 로스는 IBM의 AI 컴퓨터 왓슨을 기반으로 제작됐다. 왓슨은 2011년 미국의 인기 퀴 즈쇼 ‘제퍼디’에서 우승하며 우수성을 입증했다. 로스의 작동 원리는 구글 등의 검색엔진과 유사하다. 사용 자가 질문하면 온라인의 많은 자료 중 필요한 것을 보여 준다. 정원엽·이기준 기자 foridealist@joongang.co.kr , 2016.05.17 29 Watson적용사례법률서비스
  • 30. 30 WatsonKnowledgeStudio IBM Watson Knowledge Studio는 특정 산업 분야 또는 도메인을 위해 머신 러닝 모델을 생 성하는데 쓰이는 클라우드 기반 툴킷입니다.
  • 31. Lab 1 튜토리얼 https://ibm.box.com/v/meetup29lab1 Lab 2 튜토리얼 https://ibm.box.com/v/meetup29lab2
  • 32. Lab 3. Conversation과 Personality Insight 활용한 챗봇 빌드 IBM Korea Developer Advocates
  • 33. 인기폭발 조지아텍 조교, '질 왓슨' 알고보니? 미국 조지아텍에 다니는 '질 왓슨(Jill Watson)'은 올해 1월부터 인공지능 (AI) 관련 온라인 교과 과정의 조교를 맡았다. 그녀는 이 대학 컴퓨터 사이언스 전공 교수인 ‘애쇽 고엘(Ashok Goel)’ 밑에서 조교를 하고 있다. 질 왓슨은 학생들이 묻는 과제 마감, 강의 주제, 성적 관련 질문 등에 잘 응대해주면서 조교 역할을 잘 했다는 평가를 받았다고 한다. 학생들은 그녀가 박사과정을 준비하고 있는 20대 백인 여성이라고 생각했다. 월 스트리트 저널은 지난 1월부터 조지아텍 조교로 일하고 있는 질 왓슨이 사실은 사람이 아 니라 인공지능 컴퓨터였다고 공개했다. 질 왓슨은 고엘 교수가 IBM의 왓슨 컴퓨터를 활용해 오랫동안 연구한 결과물이다. 고엘 교수는 질 왓슨이 채팅봇과는 다르다고 말한다. 채팅봇은 다양한 질문에 정확하지 않은 답변을 쏟아내지만 질 왓슨은 대답의 정확도가 97% 이상에 달할 때 답변을 한다고 전했다 . 장길수 로봇신문 국장, 2016.05.11 33 Watson적용사례교육서비스
  • 34. 34 Customer Service & Support Advice and Recommendations WatsonConversation
  • 35. IBM Waton Personality Insight • 정의 – 심리학과 데이터 분석 알고리즘을 기반으로 한 성격적 특성 추론 서비스 • 인풋 – 소셜미디어, 이메일, 문자메세지 등에서 얻은 텍스트, JSON – 최소 600개의 단어 필요, 1200개 이상의 단어 권장 • 기능 – Big Five, Needs, Values 모델을 이용한 성격 분석 – 제품/서비스/활동 등을 선호할 가능성 및 선호도 분석 • 목적 – 고객을 보다 깊은 레벨에서 이해하여 고객 만족도를 향상, 관계 강화 – 마케팅 캠페인 / 커뮤니케이션 활동을 개선
  • 36. 성격 모델 Big Five • 친화성: 이타성, 협동성, 겸손함, 비타협성, 동정, 신뢰 • 성실성 : 성취 추구, 신중함, 순종성, 질서정연함, 자기 훈련, 효율성 • 외향성 : 활동 레벨, 자신감, 쾌활함, 외향적, 자극 탐색, 사교성 • 신경성(감정의 기복) : 급함, 걱정이 많음, 우울감, 극단성, 스트레스 민감도, 자의식 • 개방성 : 모험성, 예술적 흥미, 정서성, 상상력, 지력, 권력에 저항 Needs • 도전, 친밀감, 호기심, 흥미, 조화, 이상, 자유, 사랑, 실용성, 자기 표현, 안정, 구조 Values • 보수성, 변화에 대한 개방성, 쾌락주의, 자기 고양, 자기 초월
  • 37. 소비 및 성향 분석 구매 취향 : 자동차, 옷 등 제품 구매에 대한 구매 취향 건강 및 활동 취향 : 외식 가능성, 헬스클럽 등록 가능성, 야외 활동 선호도 환경 염려 취향 : 환경 염려 가능성 기업가 취향 : 사업 시작 가능성 영화 취향 : 로맨스, 어드밴처, 공포, 뮤지컬, 사극, 공상 과학, 전쟁, 드라마, 액션, 다큐멘터리 등의 취향 음악 취향 : 랩, 컨트리, R&B, 힙합, 라틴, 록, 클래식 등의 음악 취향, 악기 연주/공연 참가에 대한 성향 독서 취향 : 자주 독서할 가능성, 연애 잡지/논픽션 서적/금융 투자 서적/자서전에 대한 취향 자원 취향 : 사회적 문제에 자원할 가능성
  • 39. 39 Node-RED 1 2 3 4 5 6 7 1. 노드 카테고리 : 여러 노드는 각 특성에 맞게 카테고리로 분류 되어 있습니다. 2. 노드 : Flow를 구성하는데 사용 할 수 있는 Element입니다. 3. 팔레트 : 노드를 Drag&Drop 하여 구성하고 Flow를 작성하 는 공간입니다. 4. Info 탭 : 팔레트에 위치한 노드 를 클릭하면 해당 노드를 사용 하는 방법이 나타납니다. 5. Debug 탭 : output 카테고리 의 debug 노드를 사용하여 Flo w를 테스트할 때에 로그를 확 인할 수 있습니다. 6. Deploy 버튼 : Flow를 변경했 다면 Deploy 버튼을 눌러 변경 사항을 배포할 수 있습니다. 7. 메뉴바 : Flow를 import/expo rt 하거나 설정을 변경할 때 사 용합니다.
  • 40. 40 카카오톡 Webhook 사용하기 • GET /keyboard : 대화창을 열 때 호출 • POST /message : 메세지를 보내면 호출 애플리케이션 /message http request body예시 { user_key: "user_key" type: "photo" content: “http://dn-m.talk.kakao.c om/talkm/oWEVeNkNYz/xMQ9v5isWgwEW3b xFk3X0k/i_7z74vr6t3h801.jpeg” }
  • 42. Lab 3. 튜토리얼 완료 후 파일 https://ibm.box.com/v/meetup29solution 튜토리얼 테스트 -> 카카오톡에서 @성격테스트