대화형 AI 시스템에서 사용자의 발화 의도를 정확히 파악하는 것은 매우 중요합니다. 기존 규칙 기반 및 말뭉치 기반 화행 분석 기술은 정확도와 확장성에서 한계가 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해 심층 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN)을 계층적으로 결합한 혁신적인 화행 분석 장치 및 방법을 제안합니다. 이 기술은 입력 발화의 형태소, 품사, 이전 발화 정보 및 발화자 정보까지 다각적으로 분석하여 발화 단위와 대화 단위의 복합적인 맥락을 이해합니다. 그 결과, 발화자의 의도를 기존 방식보다 월등히 높은 정확도로 분석하여, 대화형 AI 시스템의 전반적인 성능과 사용자 경험을 획기적으로 개선합니다.