본 연구는 ‘페르소나 일관성 유지 및 지식 그래프를 활용한 페르소나 확장을 통한 챗봇 대화 품질 향상’을 목표로 함. 주어진 원본 페르소나를 이용하여 확장 페르소나를 생성하고, 생성 과정에서 기존 확장 방법과는 다르게 컨셉 기반의 상식 그래프를 활용함으로써 확장 페르소나의 의미적 풍부함을 향상시키고자 함. 확장된 페르소나를 이용하면 챗봇이 생성하는 발화 또한 기존 발화보다 의미적으로 풍부하고 다양해질 수 있음. 본 연구팀은 연구 목표를 달성하기 위해 총 네 가지 단계로 구성된 페르소나 확장 핵심기술을 제시함. 첫 번째 단계에서는 하나 이상의 페르소나 문장을 조합하기 위한 페르소나 조합 기준을 설정하고 의미적으로 관련이 있는 페르소나를 조합 및 선택함. 두 번째 단계에서는 선택된 페르소나로부터 확장 후보 컨셉을 추출하기 위한 Persona-Dialogue Concept Graph를 구축하고 활용함. 세 번째 단계에서는 Concept Selector를 활용하여 후보 컨셉 중 원본 페르소나와 의미적으로 가까운 컨셉을 선택함. 마지막으로 선택된 컨셉을 생성 상식 추론 모델에 입력하여 확장된 페르소나를 생성함.