KR102339819B1 - 프레임워크를 이용한 자연어 표현 생성 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

전자 장치가 개시된다. 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는 하우징; 상기 하우징의 일부를 통해 노출된 터치 스크린 디스플레이; 상기 하우징 내에 배치된 무선 통신 회로; 프레임 워크를 저장하는 메모리; 상기 터치 스크린 디스플레이, 상기 무선 통신 회로 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 프로세서는, 상기 무선 통신 회로를 통해 상기 전자 장치의 외부로부터 제1 이벤트를 수신하거나 상기 전자 장치의 내부로부터 생성된 제2 이벤트를 수신하고, 상기 제1 이벤트 및 상기 제2 이벤트 중 수신된 이벤트와 관련된 알림 오브젝트를 상기 프레임워크로 제공하고, 하나 이상의 파라미터들을 획득하기 위하여 상기 알림 오브젝트를 파싱하고, 상기 프레임 워크를 이용하여 상기 하나 이상의 파라미터들의 적어도 일부에 기초하여 상기 수신된 이벤트에 관련된 하나 이상의 태스크들을 선택하고, 상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 나타내는 자연어 표을 선택하고, 상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공하고, 및 상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 제공된 상기 자연어 표현에 대한 사용자 입력에 적어도 일부 기반하여 상기 적어도 하나의 태스크를 수행하도록 설정될 수 있다.

Description

프레임워크를 이용한 자연어 표현 생성 방법 및 장치{Method and device for generating natural language expression by using framework}
본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 프레임워크를 이용한 자연어 표현을 생성하는 기술과 관련된다.
인공지능 시스템은 인간 수준의 지능을 구현하는 컴퓨터 시스템으로서 기계가 스스로 학습하고 판단하며, 사용할수록 인식률이 향상되는 시스템이다
인공지능 기술은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘을 이용하는 기계학습(딥러닝) 기술 및 기계학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 요소 기술들로 구성된다.
요소 기술들은, 예로, 인간의 언어/문자를 인식하는 언어적 이해 기술, 사물을 인간의 시각처럼 인식하는 시각적 이해 기술, 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 추론/예측 기술, 인간의 경험 정보를 지식데이터로 처리하는 지식 표현 기술 및 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 동작 제어 기술 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 키보드나 마우스를 이용한 전통적인 입력 방식에 부가하여, 최근의 전자 장치들은 음성 입력과 같은 다양한 입력 방식을 지원할 수 있다. 예를 들어, 스마트폰이나 태블릿과 같은 전자 장치들은 음성 인식 서비스가 실행된 상태에서 입력되는 사용자의 음성을 인식하고, 음성 입력에 대응되는 동작을 실행하거나 검색 결과를 제공할 수 있다.
근래 음성 인식 서비스는 자연어를 처리하는 기술을 기반으로 발전하고 있다. 자연어를 처리하는 기술은 사용자 발화의 의도를 파악하고, 의도에 맞는 결과를 사용자에게 제공하는 기술이다.
음성 인식 서비스는 예상되는 사용자 입력의 예시를 저장하고, 저장된 예시를 힌트로써 사용자에게 제공할 수 있다.
그러나 이러한 서비스는 현재 사용자 단말의 상황이 저장된 상황과 동일한 상황일 때 해당 상황과 매핑되는 힌트만을 제공할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들은 사용자 단말이 외부로부터 수신하거나 단말 내에서 발생한 알림을 이용하여 힌트를 제공하는 방법을 제안하고자 한다.
본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는 하우징; 상기 하우징의 일부를 통해 노출된 터치 스크린 디스플레이; 상기 하우징 내에 배치된 무선 통신 회로; 프레임 워크를 저장하는 메모리; 상기 터치 스크린 디스플레이, 상기 무선 통신 회로 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 프로세서는, 상기 무선 통신 회로를 통해 상기 전자 장치의 외부로부터 제1 이벤트를 수신하거나 상기 전자 장치의 내부로부터 생성된 제2 이벤트를 수신하고, 상기 제1 이벤트 및 상기 제2 이벤트 중 수신된 이벤트와 관련된 알림 오브젝트를 상기 프레임워크로 제공하고, 하나 이상의 파라미터들을 획득하기 위하여 상기 알림 오브젝트를 파싱하고, 상기 프레임 워크를 이용하여 상기 하나 이상의 파라미터들의 적어도 일부에 기초하여 상기 수신된 이벤트에 관련된 하나 이상의 태스크들을 선택하고, 상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 나타내는 자연어 표을 선택하고, 상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공하고, 및 상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 제공된 상기 자연어 표현에 대한 사용자 입력에 적어도 일부 기반하여 상기 적어도 하나의 태스크를 수행하도록 설정될 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 힌트 생성 방법은 힌트를 생성하는 방법에 있어서, 전자 장치 외부로부터 제1 이벤트를 수신하거나 상기 전자장치 내부로부터 생성된 제2 이벤트를 수신하는 동작, 상기 제1 이벤트 및 상기 제2 이벤트 중 수신된 이벤트와 관련된 알림 오브젝트를 프레임워크로 제공하는 동작, 하나 이상의 파라미터들을 획득하기 위하여 상기 알림 오브젝트를 파싱하는 동작, 상기 프레임 워크를 이용하여 상기 하나 이상의 파라미터들의 적어도 일부에 기초하여 상기 수신된 이벤트와 관련된 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작, 상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 나타내는 자연어 표현 요청을 선택하는 동작, 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공하는 동작, 및 상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현에 대한 사용자 입력에 적어도 일부 기반하여 상기 적어도 하나의 태스크를 수행하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능한 명령어들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 명령어들은 전자 장치의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 전자 장치 외부로부터 제1 이벤트를 수신하거나 상기 전자장치 내부로부터 생성된 제2 이벤트를 수신하는 동작, 상기 제1 이벤트 및 상기 제2 이벤트 중 수신된 이벤트와 관련된 알림 오브젝트를 프레임워크로 제공하는 동작, 하나 이상의 파라미터들을 획득하기 위하여 상기 알림 오브젝트를 파싱하는 동작, 상기 프레임 워크를 이용하여 상기 하나 이상의 파라미터들의 적어도 일부에 기초하여 상기 수신된 이벤트에 관련된 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작, 상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 나타내는 자연어 표현 요청을 선택하는 동작, 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공하는 동작, 및 상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현에 대한 사용자 입력에 적어도 일부 기반하여 상기 적어도 하나의 태스크를 수행하는 동작을 수행하도록 할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자장치는, 알림 오브젝트의 다양한 파라미터를 이용하여 사용자 단말의 현재 상황에 대응하는 힌트를 제공할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자장치는, 알림 오브젝트의 다양한 파라미터와 사용자 단말의 컨텍스트 정보를 사용하여 힌트를 생성함으로써, 사용자가 음성 인식 서비스를 이용할 수 있도록 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 사용자 단말을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 지능형 앱을 실행시키는 것을 나타낸 도면이다.
도 4은 본 발명의 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 지능형 서버를 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 패스 자연어 이해 모듈(natural language understanding)(NLU)이 패스 룰(path rule)을 생성하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 프로세서의 컨텍스트 모듈이 현재 상태를 수집하는 것을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 페르소나 모듈(persona module)이 사용자의 정보를 관리하는 것을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제안 모듈을 나타낸 블록도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말이 포함하는 어플리케이션 및 프레임워크의 블록도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제안 모듈을 나타낸 블록도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 알림을 이용하여 힌트를 제공하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 12a 내지 도 12d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 보안과 관련된 알림에 기반하여 힌트를 제공하고 힌트 선택에 따른 태스크가 수행되는 화면을 나타내는 도면이다.
도 13a 내지 도 13c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 전원과 관련된 알림에 따라 힌트를 제공하고 힌트 선택에 따른 태스크가 수행되는 화면을 나타내는 도면이다.
도 14a 내지 도 14c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 수신되는 문자 메시지 알림에 기반하여 힌트를 제공하고 힌트 선택에 따른 태스크가 수행되는 화면을 나타내는 도면이다.
도 15a 내지 도 15b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 수신되는 문자 메시지 알림에 기반하여 힌트를 제공하고 힌트 선택에 따른 태스크가 수행되는 화면을 나타내는 도면이다.
도 16a 내지 도 16c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 음악 재생 중 발생하는 알림의 종류에 기반하여 힌트를 제공하는 화면을 나타내는 도면이다.
도 17a 내지 도 17b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 대화 매니저를 통해 수신된 사용자 입력과 수신되는 문자 메시지 알림에 기반하여 힌트를 제공하는 도면이다.
도 18a 내지 도 18c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템 알림에 기반하여 힌트를 제공하고 힌트 선택에 따른 태스크가 수행되는 화면을 나타내는 도면이다.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 힌트 선택에 따라 태스크가 수행되는 과정을 나타내는 도면이다.
도 20은 다양한 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도를 나타낸다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명의 일 실시 예를 서술하기에 앞서, 본 발명의 일 실시 예가 적용될 수 있는 통합 지능화 시스템에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 통합 지능화 시스템(10)은 사용자 단말(100), 지능형 서버(200), 개인화 정보 서버(300) 및/또는 제안 서버(400)를 포함할 수 있다.
사용자 단말(100)은 사용자 단말(100) 내부에 저장된 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))(예: 알람 앱, 메시지 앱, 사진(갤러리) 앱 등)을 통해 사용자에게 필요한 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 사용자 단말(100) 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 다른 앱을 실행하고 동작시킬 수 있다. 사용자 단말(100)의 상기 지능형 앱을 통해 상기 다른 앱의 실행하고 동작을 실행시키기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼, 터치 패드, 음성 입력, 원격 입력 등을 통해 수신될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant) 또는 노트북 컴퓨터 등 인터넷에 연결 가능한 각종 단말 장치(또는, 전자 장치)가 이에 해당될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 사용자의 발화를 사용자 입력으로 수신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 사용자의 발화를 수신하고, 상기 사용자의 발화에 기초하여 앱을 동작시키는 명령을 생성할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(100)은 상기 명령을 이용하여 상기 앱을 동작시킬 수 있다.
지능형 서버(200)는 통신망을 통해 사용자 단말(100)로부터 사용자 음성 입력(voice input)을 수신하여 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 다른 실시 예에서는, 지능형 서버(200)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 패스 룰(path rule)을 생성(또는, 선택)할 수 있다. 상기 패스 룰은 앱의 기능을 수행하기 위한 동작(action)(또는, 오퍼레이션(operation))에 대한 정보 및/또는 상기 동작을 실행하기 위해 필요한 파라미터에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상기 패스 룰은 상기 앱의 상기 동작의 순서를 포함할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 패스 룰을 수신하고, 상기 패스 룰에 따라 앱을 선택하고, 상기 선택된 앱에서 상기 패스 룰에 포함된 동작을 실행시킬 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말(100)은 상기 동작을 실행하고, 동작을 실행한 사용자 단말(100)의 상태에 대응되는 화면를 디스플레이에 표시할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자 단말(100)은 상기 동작을 실행하고, 동작을 수행한 결과를 디스플레이에 표시하지 않을 수 있다. 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 복수의 동작을 실행하고, 상기 복수의 동작의 일부 결과 만을 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 마지막 순서의 동작을 실행한 결과만을 디스플레이에 표시할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 사용자 단말(100)은 사용자의 입력을 수신하여 상기 동작을 실행한 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다.
개인화 정보 서버(300)는 사용자 정보가 저장된 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 개인화 정보 서버(300)는 사용자 단말(100)로부터 사용자 정보(예: 컨텍스트 정보, 앱 실행 등)를 수신하여 상기 데이터베이스에 저장할 수 있다. 지능형 서버(200)는 통신망을 통해 개인화 정보 서버(300)로부터 상기 사용자 정보를 수신하여 사용자 입력에 대한 패스 룰을 생성하는 경우에 이용할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 통신망을 통해 개인화 정보 서버(300)로부터 사용자 정보를 수신하여 데이터베이스를 관리하기 위한 정보로 이용할 수 있다.
제안 서버(400)는 단말 내에 기능 혹은 어플리케이션의 소개 또는 제공될 기능에 대한 정보가 저장된 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제안 서버(400)는 개인화 정보 서버(300)로부터 사용자 단말기(100)의 사용자 정보를 수신하여 사용자가 사용 할 수 있는 기능에 대한 데이터베이스를 포함 할 수 있다. 사용자 단말(100)은 통신망을 통해 제안 서버(400)로부터 상기 제공될 기능에 대한 정보를 수신하여 사용자에게 정보를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 사용자 단말을 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 사용자 단말(100)은 입력 모듈(110), 디스플레이(120), 스피커(130), 메모리(140) 또는 프로세서(150)을 포함할 수 있다. 사용자 단말(100)은 하우징을 더 포함할 수 있고, 상기 사용자 단말(100)의 구성들은 상기 하우징의 내부에 안착되거나 하우징 상에(on the housing) 위치할 수 있다.
일 실시 예에 따른, 입력 모듈(110)은 사용자로부터 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 입력 모듈(110)은 연결된 외부 장치(예: 키보드, 헤드셋)로부터 사용자 입력을 수신할 수 있다. 다른 예를 들어, 입력 모듈(110)은 디스플레이(120)와 결합된 터치 스크린(예: 터치 스크린 디스플레이)을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 입력 모듈(110)은 사용자 단말(100)(또는, 사용자 단말(100)의 하우징)에 위치한 하드웨어 키(또는, 물리적 키)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 입력 모듈(110)은 사용자의 발화를 음성 신호로 수신할 수 있는 마이크(111)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 모듈(110)은 발화 입력 시스템(speech input system)을 포함하고, 상기 발화 입력 시스템을 통해 사용자의 발화를 음성 신호로 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따른, 디스플레이(120)는 이미지나 비디오, 및/또는 어플리케이션의 실행 화면을 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(120)는 앱의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface)(GUI)를 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 스피커(130)는 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어, 스피커(130)는 사용자 단말(100) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 복수의 앱(141, 143)을 저장할 수 있다. 메모리(140)에 저장된 복수의 앱(141, 143)은 사용자 입력에 따라 선택되어 실행되고 동작할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 사용자 입력을 인식하는데 필요한 정보를 저장할 수 있는 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(140)은 로그(log) 정보를 저장할 수 있는 로그 데이터베이스를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 메모리(140)는 사용자 정보를 저장할 수 있는 페르소나 데이터베이스를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 복수의 앱(141, 143)을 저장하고, 복수의 앱(141, 143)은 로드되어 동작할 수 있다. 예를 들어, 메모리(140)에 저장된 복수의 앱(141,143)은 프로세서(150)의 실행 매니저 모듈(153)에 의해 로드되어 동작할 수 있다. 복수의 앱(141, 143)은 기능을 수행하는 실행 서비스(141a, 143a) 또는 복수의 동작(또는, 단위 동작)(141b, 143b)을 포함할 수 있다. 실행 서비스(141a, 143a)는 프로세서(150)의 실행 매니저 모듈(153)에 의해 생성되고, 복수의 동작 (141b, 143b)을 실행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)이 실행되었을 때, 동작(141b, 143b)의 실행에 따른 실행 상태 화면은 디스플레이(120)에 표시될 수 있다. 상기 실행 상태 화면은, 예를 들어, 동작(141b, 143b)이 완료된 상태의 화면일 수 있다. 상기 실행 상태 화면은, 다른 예를 들어, 동작(141b, 143b)의 실행이 정지된 상태(partial landing)(예: 동작(141b, 143b)에 필요한 파라미터가 입력되지 않은 경우)의 화면일 수 있다.
일 실시 예에 따른, 실행 서비스(141a, 143a)는 패스 룰에 따라 동작(141b, 143b)을 실행할 수 있다. 예를 들어, 실행 서비스(141a, 143a)는 실행 매니저 모듈(153)에 의해 생성되고, 실행 매니저 모듈(153)로부터 상기 패스 룰에 따라 실행 요청을 수신하고, 상기 실행 요청에 따라 동작(141b, 143b)을 앱(141, 143)의 동작을 실행할 수 있다. 실행 서비스(141a, 143a)는 상기 동작(141b, 143b)의 수행이 완료되면 완료 정보를 실행 매니저 모듈(153)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 앱(141, 143)에서 복수의 동작(141b, 143b)이 실행되는 경우, 복수의 동작(141b, 143b)은 순차적으로 실행될 수 있다. 실행 서비스(141a, 143a)는 하나의 동작(동작 1)의 실행이 완료되면 다음 동작(동작 2)을 오픈하고 완료 정보를 실행 매니저 모듈(153)로 송신할 수 있다. 여기서 임의의 동작을 오픈한다는 것은, 임의의 동작을 실행 가능한 상태로 천이시키거나, 임의의 동작의 실행을 준비하는 것으로 이해될 수 있다. 다시 말해서, 임의의 동작이 오픈되지 않으면, 해당 동작은 실행될 수 없다. 실행 매니저 모듈(153)은 상기 완료 정보가 수신되면 다음 동작(141b, 143b)에 대한 실행 요청을 실행 서비스(예: 동작 2)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(141, 143)이 실행되는 경우, 복수의 앱(141, 143)은 순차적으로 실행될 수 있다. 예를 들어, 제1 앱(141)의 마지막 동작의 실행이 완료되어 완료 정보를 수신하면, 실행 매니저 모듈(153)은 제2 앱(143)의 첫번째 동작의 실행 요청을 실행 서비스(143a)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 앱(141, 143)에서 복수의 동작(141b, 143b)이 실행된 경우, 상기 실행된 복수의 동작(141b, 143b) 각각의 실행에 따른 결과 화면은 디스플레이(120)에 표시될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 실행된 복수의 동작(141b, 143b)의 실행에 따른 복수의 결과 화면 중 일부만 디스플레이(120)에 표시될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 지능형 에이전트(151)와 연동된 지능형 앱(예: 음성 인식 앱)을 저장할 수 있다. 지능형 에이전트(151)와 연동된 앱은 사용자의 발화를 음성 신호로 수신하여 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)와 연동된 앱은 입력 모듈(110)을 통해 입력되는 특정 입력(예: 하드웨어 키를 통한 입력, 터치 스크린을 통한 입력, 특정 음성 입력)에 의해 동작될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 사용자 단말(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 입력 모듈(110)을 제어하여 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 디스플레이(120)를 제어하여 이미지를 표시할 수 있다. 프로세서(150)는 스피커(130)를 제어하여 음성 신호를 출력할 수 있다. 프로세서(150)는 메모리(140)를 제어하여 필요한 정보를 불러오거나 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면 프로세서(150)는 지능형 에이전트(151), 실행 매니저 모듈(153) 또는 지능형 서비스 모듈(155)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 명령어들을 실행하여 지능형 에이전트(151), 실행 매니저 모듈(153) 또는 지능형 서비스 모듈(155)을 구동시킬 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에서 언급되는 여러 모듈들은 하드웨어로 구현될 수도 있고, 소프트웨어로 구현될 수도 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에서 지능형 에이전트(151), 실행 매니저 모듈(153) 또는 지능형 서비스 모듈(155)에 의해 수행되는 동작은 프로세서(150)에 의해 수행되는 동작으로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따른, 지능형 에이전트(151)는 사용자 입력으로 수신된 음성 신호에 기초하여 앱을 동작시키는 명령을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따른, 실행 매니저 모듈(153)은 지능형 에이전트(151)로부터 상기 생성된 명령을 수신하여 메모리(140)에 저장된 앱(141, 143)을 선택하여 실행시키고 동작시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서비스 모듈(155)은 사용자의 정보를 관리하여 사용자 입력을 처리하는데 이용할 수 있다.
지능형 에이전트(151)는 입력 모듈(110)을 통해 수신된 사용자 입력을 지능형 서버(200)로 송신하여 처리할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 상기 사용자 입력을 지능형 서버(200)로 송신하기 전에, 상기 사용자 입력을 전처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 상기 사용자 입력을 전처리하기 위하여, 적응 반향 제거(adaptive echo canceller)(AEC) 모듈, 노이즈 억제(noise suppression)(NS) 모듈, 종점 검출(end-point detection)(EPD) 모듈 또는 자동 이득 제어(automatic gain control)(AGC) 모듈을 포함할 수 있다. 상기 적응 반향 제거부는 상기 사용자 입력에 포함된 에코(echo)를 제거할 수 있다. 상기 노이즈 억제 모듈은 상기 사용자 입력에 포함된 배경 잡음을 억제할 수 있다. 상기 종점 검출 모듈은 상기 사용자 입력에 포함된 사용자 음성의 종점을 검출하여 사용자의 음성이 존재하는 부분을 찾을 수 있다. 상기 자동 이득 제어 모듈은 상기 사용자 입력을 인식하여 처리하기 적합하도록 상기 사용자 입력의 음량을 조절할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 성능을 위하여 상기 전처리 구성을 전부 포함할 수 있지만, 다른 실시 예에서 지능형 에이전트(151)는 저전력으로 동작하기 위해 상기 전처리 구성 중 일부를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 사용자의 호출을 인식하는 웨이크 업(wake up) 인식 모듈을 포함할 수 있다. 상기 웨이크 업 인식 모듈은 음성 인식 모듈을 통해 사용자의 웨이크 업 명령을 인식할 수 있고, 상기 웨이크 업 명령을 수신한 경우 사용자 입력을 수신하기 위해 지능형 에이전트(151)을 활성화시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)의 웨이크 업 인식 모듈은 저전력 프로세서(예: 오디오 코덱에 포함된 프로세서)에 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 하드웨어 키를 통한 사용자 입력에 따라 활성화될 수 있다. 지능형 에이전트(151)가 활성화 되는 경우, 지능형 에이전트(151)와 연동된 지능형 앱(예: 음성 인식 앱)이 실행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 사용자 입력을 실행하기 위한 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 상기 음성 인식 모듈은 앱에서 동작을 실행하도록 하기 위한 사용자 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 상기 음성 인식 모듈은 앱(141, 143)에서 상기 웨이크 업 명령과 같은 동작을 실행하는 제한된 사용자 (음성) 입력(예: 카메라 앱이 실행 중일 때 촬영 동작을 실행시키는 “찰칵”과 같은 발화 등)을 인식할 수 있다. 상기 지능형 서버(200)를 보조하여 사용자 입력을 인식하는 음성 인식 모듈은, 예를 들어, 사용자 단말(100)내에서 처리할 수 있는 사용자 명령을 인식하여 빠르게 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)의 사용자 입력을 실행하기 위한 음성 인식 모듈은 앱 프로세서에서 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)의 음성 인식 모듈(웨이크 업 모듈의 음성 인식 모듈을 포함)은 음성을 인식하기 위한 알고리즘을 이용하여 사용자 입력을 인식할 수 있다. 상기 음성을 인식하기 위해 사용되는 알고리즘은, 예를 들어, HMM(hidden markov model) 알고리즘, ANN(artificial neural network) 알고리즘 또는 DTW(dynamic time warping) 알고리즘 중 적어도 하나일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 사용자의 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 사용자의 음성을 지능형 서버로(200)로 전달하여, 변환된 텍스트 데이터를 수신할 수 있다. 이에 따라, 지능형 에이전트(151)는 상기 텍스트를 데이터를 디스플레이(120)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 지능형 서버(200)로부터 송신한 패스 룰을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)은 상기 패스 룰을 실행 매니저 모듈(153)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 지능형 서버(200)로부터 수신된 패스 룰에 따른 실행 결과 로그(log)를 지능형 서비스(intelligence service) 모듈(155)로 송신하고, 상기 송신된 실행 결과 로그는 페르소나 모듈(persona manager)(155b)의 사용자의 선호(preference) 정보에 누적되어 관리될 수 있다.
일 실시 예에 따른, 실행 매니저 모듈(153)은 지능형 에이전트(151)로부터 패스 룰을 수신하여 앱(141, 143)을 실행시키고, 앱(141, 143)이 상기 패스 룰에 포함된 동작(141b, 143b)을 실행하도록 할 수 있다. 예를 들어, 실행 매니저 모듈(153)은 앱(141, 143)으로 동작(141b, 143b)을 실행하기 위한 명령 정보를 송신할 수 있고, 상기 앱(141, 143)로부터 동작(141b, 143b)의 완료 정보를 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 실행 매니저 모듈(153)은 지능형 에이전트(151)와 앱(141, 143)의 사이에서 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)을 실행하기 위한 명령 정보를 송수신할 수 있다. 실행 매니저 모듈(153)은 상기 패스 룰에 따라 실행할 앱(141, 143)을 바인딩(binding)하고, 상기 패스 룰에 포함된 동작(141b, 143b)의 명령 정보를 앱(141, 143)으로 송신할 수 있다. 예를 들어, 실행 매니저 모듈(153)은 상기 패스 룰에 포함된 동작(141b, 143b)을 순차적으로 앱(141, 143)으로 송신하여, 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)을 상기 패스 룰에 따라 순차적으로 실행시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 실행 매니저 모듈(153)은 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)의 실행 상태를 관리할 수 있다. 예를 들어, 실행 매니저 모듈(153)은 앱(141, 143)으로부터 상기 동작(141b, 143b)의 실행 상태에 대한 정보를 수신할 수 있다. 상기 동작(141b, 143b)의 실행 상태가, 예를 들어, 정지된 상태(partial landing)인 경우(예: 동작(141b, 143b)에 필요한 파라미터가 입력되지 않은 경우), 실행 매니저 모듈(153)은 상기 정지된 상태에 대한 정보를 지능형 에이전트(151)로 송신할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 상기 수신된 정보를 이용하여, 사용자에게 필요한 정보(예: 파라미터 정보)의 입력을 요청할 수 있다. 상기 동작(141b, 143b)의 실행 상태가, 다른 예를 들어, 동작 상태인 경우에 사용자로부터 발화를 수신할 수 있고, 실행 매니저 모듈(153)은 상기 실행되고 있는 앱(141, 143) 및/또는 앱(141, 143)의 실행 상태에 대한 정보를 지능형 에이전트(151)로 송신할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 지능형 서버(200)를 통해 상기 사용자의 발화의 파라미터 정보를 수신할 수 있고, 상기 수신된 파라미터 정보를 실행 매니저 모듈(153)로 송신할 수 있다. 실행 매니저 모듈(153)은 상기 수신한 파라미터 정보를 이용하여 동작(141b, 143b)의 파라미터를 새로운 파라미터로 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 실행 매니저 모듈(153)은 패스 룰에 포함된 파라미터 정보를 앱(141, 143)로 전달할 수 있다. 상기 패스 룰에 따라 복수의 앱(141, 143)이 순차적으로 실행되는 경우, 실행 매니저 모듈(153)은 하나의 앱에서 다른 앱으로 패스 룰에 포함된 파라미터 정보를 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 실행 매니저 모듈(153)은 복수의 패스 룰을 수신할 수 있다. 실행 매니저 모듈(153)은 사용자의 발화에 기초하여 복수의 패스 룰이 선택될 수 있다. 예를 들어, 실행 매니저 모듈(153)은 사용자의 발화가 일부 동작(141a)을 실행할 일부 앱(141)을 특정하였지만, 나머지 동작(143b)을 실행할 다른 앱(143)을 특정하지 않은 경우, 일부 동작(141a)를 실행할 동일한 앱(141)(예: 갤러리 앱)이 실행되고 나머지 동작(143b)를 실행할 수 있는 서로 다른 앱(143)(예: 메시지 앱, 텔레그램 앱)이 각각 실행되는 서로 다른 복수의 패스 룰을 수신할 수 있다. 실행 매니저 모듈(153)은, 예를 들어, 상기 복수의 패스 룰의 동일한 동작(141b, 143b)(예: 연속된 동일한 동작(141b, 143b))을 실행할 수 있다. 실행 매니저 모듈(153)은 상기 동일한 동작까지 실행한 경우, 상기 복수의 패스 룰에 각각 포함된 서로 다른 앱(141, 143)을 선택할 수 있는 상태 화면을 디스플레이(120)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 서비스 모듈(155)는 컨텍스트 모듈(155a), 페르소나 모듈(155b) 또는 제안 모듈(155c)을 포함할 수 있다.
컨텍스트 모듈(155a)는 앱(141, 143)으로부터 앱(141, 143)의 현재 상태를 수집할 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트 모듈(155a)은 앱(141, 143)의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 수신하여 앱(141, 143)의 현재 상태를 수집할 수 있다.
페르소나 모듈(155b)은 사용자 단말(100)을 사용하는 사용자의 개인 정보를 관리할 수 있다. 예를 들어, 페르소나 모듈(155b)은 사용자 단말(100)의 사용 정보 및/또는 수행 결과를 수집하여 사용자의 개인 정보를 관리할 수 있다.
제안 모듈(155c)는 사용자의 의도를 예측하여 사용자에게 명령을 추천해줄 수 있다. 예를 들어, 제안 모듈(155c)은 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소, 상황, 앱)을 고려하여 사용자에게 명령을 추천해줄 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 지능형 앱을 실행시키는 것을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 사용자 단말(100)이 사용자 입력을 수신하여 지능형 에이전트(151)와 연동된 지능형 앱(예: 음성 인식 앱)을 실행시키는 것을 나타낸 것이다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 하드웨어 키(112)를 통해 음성을 인식하기 위한 지능형 앱을 실행시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 하드웨어 키(112)를 통해 사용자 입력을 수신한 경우 디스플레이(120)에 지능형 앱의 UI(user interface)(121)를 표시할 수 있다. 사용자는, 예를 들어, 지능형 앱의 UI(121)가 디스플레이(120)에 표시된 상태에서 음성을 입력(111b)하기 위해 지능형 앱의 UI(121)에 음성인식 버튼(121a)를 터치할 수 있다. 사용자는, 다른 예를 들어, 음성을 입력(111b)하기 위해 상기 하드웨어 키(112)를 지속적으로 눌러서 음성을 입력(111b)을 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 마이크(111)를 통해 음성을 인식하기 위한 지능형 앱을 실행시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 마이크(111)를 통해 지정된 음성(예: 일어나!(wake up!))이 입력(111a)된 경우 디스플레이(120)에 지능형 앱의 UI(121)를 표시할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 지능형 서버를 나타낸 블록도이다.
도 4를 참조하면, 지능형 서버(200)는 자동 음성 인식(automatic speech recognition)(ASR) 모듈(210), 자연어 이해(natural language understanding)(NLU) 모듈(220), 패스 플래너(path planner) 모듈(230), 대화 매니저(dialogue manager)(DM) 모듈(240), 자연어 생성(natural language generator)(NLG) 모듈(250) 또는 텍스트 음성 변환(text to speech)(TTS) 모듈(260)을 포함할 수 있다.
지능형 서버(200)의 자연어 이해 모듈(220) 또는 패스 플래너 모듈(230)은 패스 룰(path rule)을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자동 음성 인식(automatic speech recognition)(ASR) 모듈(210)은 사용자 단말(100)로부터 수신된 사용자 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자동 음성 인식 모듈(210)은 사용자 단말(100)로부터 수신된 사용자 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들어, 자동 음성 인식 모듈(210)은 발화 인식 모듈을 포함할 수 있다. 상기 발화 인식 모듈은 음향(acoustic) 모델 및/또는 언어(language) 모델을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 음향 모델은 발성에 관련된 정보를 포함할 수 있고, 상기 언어 모델은 단위 음소 정보 및/또는 단위 음소 정보의 조합에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 발화 인식 모듈은 발성에 관련된 정보 및/또는 단위 음소 정보에 대한 정보를 이용하여 사용자 발화를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 상기 음향 모델 및/또는 언어 모델에 대한 정보는, 예를 들어, 자동 음성 인식 데이터베이스(automatic speech recognition database)(ASR DB)(211)에 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자 의도를 파악할 수 있다. 상기 문법적 분석은 사용자 입력을 문법적 단위(예: 단어, 구, 형태소 등)로 나누고, 상기 나누어진 단위가 어떤 문법적인 요소를 갖는지 파악할 수 있다. 상기 의미적 분석은 의미(semantic) 매칭, 룰(rule) 매칭, 포뮬러(formula) 매칭 등을 이용하여 수행할 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력이 어느 도메인(domain), 의도(intent) 또는 상기 의도를 표현하는데 필요한 파라미터(parameter)(또는, 슬롯(slot))를 얻을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 도메인(domain), 의도(intend) 및/또는 상기 의도를 파악하는데 필요한 파라미터(parameter)(또는, 슬롯(slot))로 나누어진 매칭 규칙을 이용하여 사용자의 의도 및/또는 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 상기 하나의 도메인(예: 알람)은 복수의 의도(예: 알람 설정, 알람 해제 등)를 포함할 수 있고, 하나의 의도는 복수의 파라미터(예: 시간, 반복 횟수, 알람음 등)을 포함할 수 있다. 복수의 룰은, 예를 들어, 하나 이상의 필수 요소 파라미터를 포함할 수 있다. 상기 매칭 규칙은 자연어 인식 데이터베이스(natural language understanding database)(NLU DB)(221)에 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 형태소, 구 등의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 사용자 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 도메인 및/또는 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 각각의 도메인 및/또는 의도에 사용자 입력에서 추출된 단어가 얼마나 포함되어 있는 지를 계산하여 사용자 의도를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 상기 의도를 파악하는데 기초가 된 단어를 이용하여 사용자 입력의 파라미터를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도를 파악하기 위한 언어적 특징이 저장된 자연어 인식 데이터베이스(221)를 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 개인화 언어 모델(personal language model)(PLM)을 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 개인화된 정보(예: 연락처 리스트, 음악 리스트)를 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 상기 개인화 언어 모델은, 예를 들어, 자연어 인식 데이터베이스(221)에 저장될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)뿐만 아니라 자동 음성 인식 모듈(210)도 자연어 인식 데이터베이스(221)에 저장된 개인화 언어 모델을 참고하여 사용자의 음성을 인식할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및/또는 파라미터에 기초하여 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도에 기초하여 실행될 앱을 선택하고, 상기 선택된 앱에서 수행될 동작을 결정할 수 있다. 상자연어 이해 모듈(220)은 상기 결정된 동작에 대응되는 파라미터를 결정하여 패스 룰을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)에 의해 생성된 패스 룰은 실행될 앱, 상기 앱에서 실행될 동작 및/또는 상기 동작을 실행하는데 필요한 파라미터에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및/또는 파라미터를 기반으로 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 패스 플래너 모듈(230)로부터 사용자 단말(100)에 대응되는 패스 룰 셋을 수신하고, 사용자 입력의 의도 및/또는 파라미터를 상기 수신된 패스 룰 셋에 매핑하여 패스 룰을 결정할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및/또는 파라미터에 기초하여 실행될 앱, 상기 앱에서 실행될 동작 및/또는 상기 동작을 실행하는데 필요한 파라미터를 결정하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 단말(100)의 정보를 이용하여 상기 실행될 앱 및/또는 상기 앱에서 실행될 동작을 사용자 입력의 의도에 따라 온톨로지(ontology) 또는 그래프 모델(graph model) 형태로 배열하여 패스 룰을 생성할 수 있다. 상기 생성된 패스 룰은, 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)를 통해 패스 룰 데이터베이스(path rule database)(PR DB)(231)에 저장될 수 있다. 상기 생성된 패스 룰은 데이터베이스(231)의 패스 룰 셋에 추가될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 생성된 복수의 패스 룰 중 적어도 하나의 패스 룰을 선택할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 상기 복수의 패스 룰 최적의 패스 룰을 선택할 수 있다. 다른 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 발화에 기초하여 일부 동작만이 특정된 경우 복수의 패스 룰을 선택할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 사용자의 추가 입력에 의해 상기 복수의 패스 룰 중 하나의 패스 룰을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 대한 요청으로 패스 룰을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 대응되는 하나의 패스 룰을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 다른 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 대응되는 복수의 패스 룰을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 상기 복수의 패스 룰은, 예를 들어, 사용자 발화에 기초하여 일부 동작만이 특정된 경우 자연어 이해 모듈(220)에 의해 생성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 복수의 패스 룰 중 적어도 하나의 패스 룰을 선택할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 자연어 이해 모듈(220)로 복수의 패스 룰을 포함하는 패스 룰 셋을 전달할 수 있다. 상기 패스 룰 셋의 복수의 패스 룰은 패스 플래너 모듈(230)에 연결된 패스 룰 데이터베이스(231)에 테이블 형태로 저장될 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 지능형 에이전트(151)로부터 수신된 사용자 단말(100)의 정보(예: OS 정보, 앱 정보)에 대응되는 패스 룰 셋을 자연어 이해 모듈(220)로 전달할 수 있다. 상기 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장된 테이블은, 예를 들어, 도메인 또는 도메인의 버전 별로 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 패스 룰 셋에서 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 선택하여 자연어 이해 모듈(220)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자의 의도 및/또는 파라미터를 사용자 단말(100) 에 대응되는 패스 룰 셋에 매칭하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 선택하여 자연어 이해 모듈(220)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자 의도 및/또는 파라미터를 이용하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자 의도 및/또는 파라미터에 기초하여 실행될 앱 및/또는 상기 앱에서 실행될 동작을 결정하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 상기 생성된 패스 룰을 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 자연어 이해 모듈(220)에서 생성된 패스 룰을 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다. 상기 생성된 패스 룰은 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장된 패스 룰 셋에 추가될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장된 테이블에는 복수의 패스 룰 또는 복수의 패스 룰 셋을 포함할 수 있다. 복수의 패스 룰 또는 복수의 패스 룰 셋은 각 패스 룰을 수행하는 장치의 종류, 버전, 타입, 또는 특성을 반영할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 자연어 이해 모듈(220)에 의해 파악된 사용자의 의도가 명확한지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 대화 매니저 모듈(240)은 파라미터의 정보가 충분하지 여부에 기초하여 사용자의 의도가 명확한지 여부를 판단할 수 있다. 대화 매니저 모듈(240)는 자연어 이해 모듈(220)에서 파악된 파라미터가 태스크를 수행하는데 충분한지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)는 사용자의 의도가 명확하지 않은 경우 사용자에게 필요한 정보를 요청하는 피드백을 수행할 수 있다. 예를 들어, 대화 매니저 모듈(240)는 사용자의 의도를 파악하기 위한 파라미터에 대한 정보를 요청하는 피드백을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 컨텐츠 제공(content provider) 모듈을 포함할 수 있다. 상기 컨텐츠 제공 모듈은 자연어 이해 모듈(220)에서 파악된 의도 및/또는 파라미터에 기초하여 동작을 수행할 수 있는 경우, 사용자 입력에 대응되는 태스크를 수행한 결과를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 사용자 입력에 대한 응답으로 상기 컨텐츠 제공 모듈에서 생성된 상기 결과를 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 생성 모듈(NLG)(250)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 상기 지정된 정보는, 예를 들어, 추가 입력에 대한 정보, 사용자 입력에 대응되는 동작의 완료를 안내하는 정보 또는 사용자의 추가 입력을 안내하는 정보(예: 사용자 입력에 대한 피드백 정보)일 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 사용자 단말(100)로 송신되어 디스플레이(120)에 표시되거나, 텍스트 음성 변환 모듈(260)로 송신되어 음성 형태로 변경될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 텍스트 음성 변환 모듈(260)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다. 텍스트 음성 변환 모듈(260)은 자연어 생성 모듈(250)로부터 텍스트 형태의 정보를 수신하고, 상기 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경하여 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 음성 형태의 정보를 스피커(130)로 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220), 패스 플래너 모듈(230) 및/또는 대화 매니저 모듈(240)은 하나의 모듈로 구현될 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220), 패스 플래너 모듈(230) 및/또는 대화 매니저 모듈(240)은 하나의 모듈로 구현되어 사용자의 의도 및/또는 파라미터를 결정하고, 상기 결정된 사용자의 의도 및/또는 파라미터에 대응되는 응답(예: 패스 룰)을 생성할 수 있다. 이에 따라, 생성된 응답은 사용자 단말(100)로 송신될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 패스 플래너 모듈(path planner module)의 패스 룰(path rule)을 생성하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 일 실시 예에 따른, 자연어 이해 모듈(220)은 앱의 기능을 단위 동작(A 내지 F)으로 구분하여 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 단위 동작으로 구분된 복수의 패스 룰(A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F)을 포함하는 패스 룰 셋을 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)의 패스 룰 데이터베이스(231)는 앱의 기능을 수행하기 위한 패스 룰 셋을 저장할 수 있다. 상기 패스 룰 셋은 복수의 동작을 포함하는 복수의 패스 룰을 포함할 수 있다. 상기 복수의 패스 룰은 복수의 동작 각각에 입력되는 파라미터에 따라 실행되는 동작이 순차적으로 배열될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 복수의 패스 룰은 온톨로지(ontology) 또는 그래프 모델(graph model) 형태로 구성되어 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및/또는 파라미터에 대응되는 상기 복수의 패스 룰(A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F) 중에 최적의 패스 룰(A-B1-C3-D-F)을 선택할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 완벽히 매칭되는 패스 룰이 없는 경우 사용자 단말(100)에 복수의 룰을 전달할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 부분적으로 대응된 패스 룰(예: A-B1)을 선택할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 부분적으로 대응된 패스 룰(예: A-B1)을 포함하는 하나 이상의 패스 룰(예: A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F)을 선택하여 사용자 단말(100)에 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 단말(100)의 추가 입력에 기초하여 복수의 패스 룰 중 하나를 선택하고, 상기 선택된 하나의 패스 룰을 사용자 단말(100)에 전달 할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 단말(100)에서 추가로 입력된 사용자 입력(예: C3를 선택하는 입력)에 따라 복수의 패스 룰(예: A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F) 중 하나의 패스 룰(예: A-B1-C3-D-F)을 선택하여 사용자 단말(100)에 송신할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 자연어 이해 모듈(220)을 통해 사용자 단말(100)에 추가로 입력된 사용자 입력(예: C3를 선택하는 입력)에 대응되는 사용자의 의도 및/또는 파라미터를 결정할 수 있고, 상기 결정된 사용자의 의도 또는 파라미터를 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 송신된 의도 또는 상기 파라미터에 기초하여, 복수의 패스 룰(예: A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F) 중 하나의 패스 룰(예: A-B1-C3-D-F)을 선택할 수 있다.
이에 따라, 사용자 단말(100)은 상기 선택된 하나의 패스 룰에 의해 앱(141, 143)의 동작을 완료시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 정보가 부족한 사용자 입력이 지능형 서버(200)에 수신된 경우, 상기 수신한 사용자 입력에 부분적으로 대응되는 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 상기 부분적으로 대응된 패스 룰을 지능형 에이전트(151)로 송신(①)할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 실행 매니저 모듈(153)로 상기 부분적으로 대응된 패스 룰을 송신(②)하고, 실행 매니저 모듈(153)는 상기 패스 룰에 따라 제1 앱(141)을 실행시킬 수 있다. 실행 매니저 모듈(153)는 제1 앱(141)을 실행하면서 부족한 파라미터에 대한 정보를 지능형 에이전트(151)로 송신(③)할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 상기 부족한 파라미터에 대한 정보를 이용하여 사용자에게 추가 입력을 요청할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 사용자에 의해 추가 입력이 수신(④)되면 지능형 서버(200)로 송신하여 처리할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 상기 추가로 입력된 사용자 입력의 의도 및/또는 파라미터 정보에 기초하여 추가된 패스 룰을 생성하여 지능형 에이전트(151)로 송신(⑤)할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 실행 매니저 모듈(153)로 상기 패스 룰을 송신(⑥)하여 제2 앱(143)를 실행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 일부 정보가 누락된 사용자 입력이 지능형 서버(200)에 수신된 경우, 개인화 정보 서버(300)로 사용자 정보 요청을 송신할 수 있다. 개인화 정보 서버(300)는 페르소나 데이터베이스에 저장된 사용자 입력을 입력한 사용자의 정보를 자연어 이해 모듈(220)로 송신할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 상기 사용자 정보를 이용하여 일부 동작이 누락된 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 선택할 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해 모듈(220)은 일부 정보가 누락된 사용자 입력이 지능형 서버(200)에 수신되더라도, 누락된 정보를 요청하여 추가 입력을 받거나 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 결정할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 프로세서의 컨텍스트 모듈이 현재 상태를 수집하는 것을 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 컨텍스트 모듈(155a)은 지능형 에이전트(151)로부터 컨텍스트 요청을 수신(①)하면, 앱(141, 143)에 앱(141, 143)의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 요청(②)할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 컨텍스트 모듈(155a)은 앱(141, 143)으로부터 상기 컨텍스트 정보를 수신(③)하여 지능형 에이전트(151)로 송신(④)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 컨텍스트 모듈(155a)은 앱(141, 143)을 통해 복수의 컨텍스트 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 상기 컨텍스트 정보는 가장 최근 실행된 앱(141, 143)에 대한 정보일 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 컨텍스트 정보는 앱(141, 143) 내의 현재 상태에 대한 정보(예: 갤러리에서 사진을 보고 있는 경우, 해당 사진에 대한 정보)일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 컨텍스트 모듈(155a)은 앱(141, 143)뿐만 아니라, 디바이스 플랫폼(device platform)으로부터 사용자 단말(100)의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 수신할 수 있다. 상기 컨텍스트 정보는 일반적 컨텍스트 정보, 사용자 컨텍스트 정보 또는 장치 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다.
상기 일반적 컨텍스트 정보는 사용자 단말(100)의 일반적인 정보를 포함할 수 있다. 상기 일반적 컨텍스트 정보는 디바이스 플랫폼의 센서 허브 등을 통해 데이터를 받아서 내부 알고리즘을 통해 확인될 수 있다. 예를 들어, 상기 일반적 컨텍스트 정보는 현재 시공간에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 현재 시공간에 대한 정보는, 예를 들어, 현재 시간 또는 사용자 단말(100)의 현재 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 현재 시간은 사용자 단말(100) 상에서의 시간을 통해 확인될 수 있고, 상기 현재 위치에 대한 정보는 GPS(global positioning system)를 통해 확인될 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 일반적 컨텍스트 정보는 물리적 움직임에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 물리적 움직임에 대한 정보는, 예를 들어, 걷기, 뛰기, 운전 중 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 물리적 움직임 정보는 모션 센서(motion sensor)를 통해 확인될 수 있다. 상기 운전 중에 대한 정보는 상기 모션 센서를 통해 운행을 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 차량 내의 블루투스 연결을 감지하여 탑승 및/또는 주차를 확인할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 일반적 컨텍스트 정보는 사용자 활동 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자 활동 정보는, 예를 들어, 출퇴근, 쇼핑, 여행 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자 활동 정보는 사용자 또는 앱이 데이터베이스에 등록한 장소에 대한 정보를 이용하여 확인될 수 있다.
상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자의 감정적 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 감정적 상태에 대한 정보는, 예를 들어, 사용자의 행복, 슬픔, 화남 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자의 현재 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 현재 상태에 대한 정보는, 예를 들어, 관심, 의도 등(예: 쇼핑)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
상기 장치 컨텍스트 정보는 사용자 단말(100)의 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 장치 컨텍스트 정보는 실행 매니저 모듈(153)이 실행한 패스 룰에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 디바이스 정보는 배터리에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 배터리에 대한 정보는, 예를 들어, 상기 배터리의 충전 및/또는 방전 상태를 통해 확인될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 디바이스 정보는 연결된 장치 및/또는 네트워크에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 연결된 장치에 대한 정보는, 예를 들어, 상기 장치가 연결된 통신 인터페이스를 통해 확인될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 페르소나 모듈(persona module)이 사용자의 정보를 관리하는 것을 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 페르소나 모듈(155b)은 앱(141, 143), 실행 매니저 모듈(153) 또는 컨텍스트 모듈(155a)로부터 사용자 단말(100)의 정보를 수신할 수 있다. 앱(141, 143) 및/또는 실행 매니저 모듈(153)은 앱의 동작(141b, 143b)을 실행한 결과 정보를 동작 로그 데이터베이스에 저장할 수 있다. 컨텍스트 모듈(155a)은 사용자 단말(100)의 현재 상태에 대한 정보를 컨텍스트 데이터베이스에 저장할 수 있다. 페르소나 모듈(155b)은 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스로부터 상기 저장된 정보를 수신할 수 있다. 상기 동작 로그 데이터베이스 및/또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 저장된 데이터는, 예를 들어, 분석 엔진(analysis engine)에 의해 분석되어 페르소나 모듈(155b)로 송신될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(155b)은 앱(141, 143), 실행 매니저 모듈(153) 또는 컨텍스트 모듈(155a)로부터 수신한 정보를 제안 모듈(155c)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 페르소나 모듈(155b)은 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 저장된 데이터를 제안 모듈(155c)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(155b)은 앱(141, 143), 실행 매니저 모듈(153) 또는 컨텍스트 모듈(155a)로부터 수신된 정보를 개인화 정보 서버(300)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 페르소나 모듈(155b)은 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 누적되어 저장된 데이터를 주기적으로 개인화 정보 서버(300)에 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(155b)은 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 저장된 데이터를 제안 모듈(155c)로 송신할 수 있다. 상기 페르소나 모듈(155b)에 의해서 생성된 사용자 정보는 페르소나 데이터베이스에 저장될 수 있다. 페르소나 모듈(155b)는 상기 페르소나 데이터베이스에 저장된 사용자 정보를 주기적으로 개인화 정보 서버(300)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(155b)에 의해 개인화 정보 서버(300)로 송신된 정보는 페르소나 데이터베이스에 저장될 수 있다. 개인화 정보 서버(300)는 상기 페르소나 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 지능형 서버(200)의 패스 룰 생성에 필요한 사용자 정보를 추론할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(155b)이 송신한 정보를 이용하여 추론된 사용자 정보는 프로파일(profile) 정보 또는 프리퍼런스(preference) 정보를 포함할 수 있다. 상기 프로파일 정보 또는 프리퍼런스 정보는 사용자의 계정(account) 및/또는 누적된 정보를 통해 추론될 수 있다.
상기 프로파일 정보는 사용자의 신상 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 사용자의 인구 통계 정보를 포함할 수 있다. 상기 인구 통계 정보는, 예를 들어, 사용자의 성(gender), 나이 등을 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 라이프 이벤트(life event) 정보를 포함할 수 있다. 상기 라이프 이벤트 정보는, 예를 들어, 로그 정보를 라이프 이벤트 모델(life event model)과 비교하여 추론되고, 행동 패턴(behavior patter)을 분석하여 보강될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 관심(interest) 정보를 포함할 수 있다. 상기 관심 정보는, 예를 들어, 관심 쇼핑 물품, 관심 분야(예: 스포츠, 정치 등) 등을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 활동 지역 정보를 포함할 수 있다. 상기 활동 지역 정보는, 예를 들어, 집, 일하는 곳 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 활동 지역에 대한 정보는 장소의 위치에 대한 정보뿐만 아니라 누적 체류 시간 및/또는 방문 횟수를 기준으로 우선 순위가 기록된 지역에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 활동 시간 정보를 포함할 수 있다. 상기 활동 시간 정보는, 예를 들어, 기상 시간, 출퇴근 시간, 수면 시간 등에 대한 정보을 포함할 수 있다. 상기 출퇴근 시간에 대한 정보는 상기 활동 지역 정보(예: 집 및/또는 일하는 곳에 대한 정보)를 이용하여 추론될 수 있다. 상기 수면 시간에 대한 정보는 사용자 단말(100)의 미사용 시간을 통해 추론될 수 있다.
상기 프리퍼런스 정보는 사용자의 선호도 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 앱 선호도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 앱 선호도는, 예를 들어, 앱의 사용 기록(예: 시간별, 장소별 사용 기록)을 통해 추론될 수 있다. 상기 앱의 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소)에 따라 실행될 앱을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 연락처 선호도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 연락처 선호도는, 예를 들어, 연락처의 연락 빈도(예: 시간별, 장소별 연락하는 빈도) 정보를 분석하여 추론될 수 있다. 상기 연락처 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 중복된 이름에 대한 연락)에 따라 연락할 연락처를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 세팅(setting) 정보를 포함할 수 있다. 상기 세팅 정보는, 예를 들어, 특정 세팅 값의 설정 빈도(예: 시간별, 장소별 세팅 값으로 설정하는 빈도) 정보를 분석하여 추론될 수 있다. 상기 세팅 정보는 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소, 상황)에 따라 특정 세팅 값을 설정하기 위해 이용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 장소 선호도를 포함할 수 있다. 상기 장소 선호도는, 예를 들어, 특정 장소의 방문 기록(예: 시간별 방문 기록)을 통해 추론될 수 있다. 상기 장소 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 시간)에 따라 방문하고 있는 장소를 결정하기 위하여 이용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 명령 선호도를 포함할 수 있다. 상기 명령 선호도는, 예를 들어, 명령 사용 빈도(예: 시간별, 장소별 사용 빈도)를 통해 추론될 수 있다. 상기 명령 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소)에 따라 사용될 명령어 패턴을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 특히, 상기 명령 선호도는 로그 정보를 분석하여 실행되고 있는 앱의 현재 상태에서 사용자가 가장 많이 선택한 메뉴에 대한 정보를 포함할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제안 모듈을 나타낸 블록도이다.
도 8을 참조하면, 제안 모듈(155c)은 힌트 제공 모듈(155c_1), 컨텍스트 힌트 생성 모듈(155c_2), 조건 체킹 모듈(155c_3), 조건 모델 모듈(155c_4), 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(155c_6)을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 힌트 제공 모듈(155c_1)은 사용자에게 힌트(hint)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 힌트 제공 모듈(155c_1)은 컨텍스트 힌트 생성 모듈(155c_2), 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(155c_6)로부터 생성된 힌트를 수신하여 사용자에게 힌트를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 컨텍스트 힌트 생성 모듈(155c_2)은 조건 체킹 모듈(155c_3) 또는 조건 모델 모듈(155c_4)을 통해 현재 상태에 따라 추천될 수 있는 힌트를 생성할 수 있다. 조건 체킹 모듈(155c_3)은 지능형 서비스 모듈(155)을 통해 현재 상태에 대응되는 정보를 수신할 수 있고, 조건 모델 모듈(155c_4)은 상기 수신된 정보를 이용하여 조건 모델(condition model)을 설정할 수 있다. 예를 들어, 조건 모델 모듈은(155c_4)는 사용자에게 힌트를 제공하는 시점의 시간, 위치, 상황 사용중인 앱 등을 파악하여 해당 조건에서 사용할 가능성이 높은 힌트를 우선 순위가 높은 순으로 사용자에게 제공 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5)은 현재 상태에 따라 사용 빈도를 고려하여 추천될 수 있는 힌트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5)은 사용자의 사용 패턴을 고려하여 힌트를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 소개 힌트 생성 모듈(155c_6)은 사용자에게 신규 기능 또는 다른 사용자가 많이 쓰는 기능을 소개하는 힌트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 신규 기능을 소개하는 힌트에는 지능형 에이전트(151)에 대한 소개(예: 작동 방법)를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 제안 모듈(155c)의 컨텍스트 힌트 생성 모듈(155c_2), 조건 체킹 모듈(155c_3), 조건 모델 모듈(155c_4), 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(155c_6)는 개인화 정보 서버(300)에 포함될 수 있다. 예를 들어, 제안 모듈(155c)의 힌트 제공 모듈(155c_1)은 사용자 개인화 정보 서버(300)의 컨텍스트 힌트 생성 모듈(155c_2), 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(155c_6)로부터 힌트를 수신하여 사용자에게 상기 수신된 힌트를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 다음의 일련의 프로세스에 따라 힌트를 제공할 수 있다. 예를 들어, 힌트 제공 모듈(155c_1)은 지능형 에이전트(151)로부터 힌트 제공 요청을 수신(①)하면 컨텍스트 힌트 생성 모듈(155c_2)로 힌트 생성 요청을 송신(②)할 수 있다. 컨텍스트 힌트 생성 모듈(155c_2)은 상기 힌트 생성 요청을 수신하면, 조건 체킹 모듈(155c_3)을 이용(③)하여 컨텍스트 모듈(155a) 및/또는 페르소나 모듈(155b)로부터 현재 상태에 대응되는 정보를 수신(④)할 수 있다. 조건 체킹 모듈(155c_3)은 상기 수신된 정보를 조건 모델 모듈(155c_4)로 송신(⑤)하고, 조건 모델 모듈(155c_4)은 상기 정보를 이용하여 사용자에게 제공되는 힌트 중 상기 조건에 사용 가능성이 높은 순서로 힌트에 대해 우선순위를 부여 할 수 있다. 컨텍스트 힌트 생성 모듈(155c_2)은 상기 조건을 확인(⑥)하고, 상기 현재 상태에 대응되는 힌트를 생성할 수 있다. 컨텍스트 힌트 생성 모듈(155c_2)은 상기 생성된 힌트를 힌트 제공 모듈(155c_1)로 송신(⑦)할 수 있다. 힌트 제공 모듈(155c_1)은 지정된 규칙에 따라 상기 힌트를 정렬하고, 상기 힌트를 지능형 에이전트(151)로 전송(⑧)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 힌트 제공 모듈(155c_1)은 복수의 컨텍스트 힌트를 생성할 수 있고, 지정된 규칙에 따라 복수의 컨텍스트 힌트에 우선 순위를 지정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 힌트 제공 모듈(155c_1)은 상기 복수의 컨텍스트 힌트 중에서 우선 순위가 높은 것을 사용자에게 먼저 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 사용 빈도에 따른 힌트를 제안할 수 있다. 예를 들어, 힌트 제공 모듈(155c_1)은 지능형 에이전트(151)로부터 힌트 제공 요청을 수신(①)하면 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5)로 힌트 생성 요청을 송신(②)할 수 있다. 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5)은 상기 힌트 생성 요청을 수신하면, 페르소나 모듈(155b)로부터 사용자 정보를 수신(③)할 수 있다. 예를 들어, 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5)은 페르소나 모듈(155b)의 사용자의 프리퍼런스 정보에 포함된 패스 룰, 패스 룰에 포함된 파라미터, 앱의 실행 빈도, 앱이 사용된 시공간 정보를 수신할 수 있다. 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5)은 상기 수신된 사용자 정보에 대응되는 힌트를 생성할 수 있다. 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5)은 상기 생성된 힌트를 힌트 제공 모듈(155c_1)로 송신(④)할 수 있다. 힌트 제공 모듈(155c_1)은 상기 힌트를 정렬하고, 상기 힌트를 지능형 에이전트(151)로 전송(⑤)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 새로운 기능에 대한 힌트를 제안할 수 있다. 예를 들어, 힌트 제공 모듈(155c_1)은 지능형 에이전트(151)로부터 힌트 제공 요청을 수신(①)하면 소개 힌트 생성 모듈(155c_6)로 힌트 생성 요청을 송신(②)할 수 있다. 소개 힌트 생성 모듈(155c_6)은 제안 서버(400)로부터 소개 힌트 제공 요청을 송신(③)하여 제안 서버(400)로부터 소개될 기능에 대한 정보를 수신(④)할 수 있다. 예를 들어, 제안 서버(400)는 소개될 기능에 대한 정보를 저장할 수 있고, 상기 소개될 기능에 대한 힌트 리스트(hint list)는 서비스 운영자에 의해 업데이트될 수 있다. 소개 힌트 생성 모듈(155c_6)은 상기 생성된 힌트를 힌트 제공 모듈(155c_1)로 송신(⑤)할 수 있다. 힌트 제공 모듈(155c_1)은 상기 힌트를 정렬하고, 상기 힌트를 지능형 에이전트(151)로 전송(⑥)할 수 있다.
이에 따라, 제안 모듈(155c)은 컨텍스트 힌트 생성 모듈(155c_2), 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(155c_6)에서 생성된 힌트를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 제안 모듈(155c)은 상기 생성된 힌트를 지능형 에이전트(151)을 동작시키는 앱에 표시할 수 있고, 상기 앱을 통해 사용자로부터 상기 힌트를 선택하는 입력을 수신할 수 있다.
이하에서는 도 9를 참조하여 알림을 이용하여 힌트를 제공하기 위한 사용자 단말의 구성을 설명한다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말(100)이 포함하는 어플리케이션(910) 및/또는 프레임워크(920)의 블록도이다.
도 9를 참조하면 사용자 단말(100)은 어플리케이션(910) 및/또는 프레임워크(920)를 포함할 수 있다. 어플리케이션(910) 및/또는 프레임워크(920)는 도 9에 도시되지 않았지만 앞서 설명된 사용자 단말(100)이 포함하는 구성들과 유기적으로 동작할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 어플리케이션(910)은 사용자 단말(100)의 메모리(140)에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있는 프로그램으로써 어플리케이션(910)에서 발생하는 알림 이벤트를 프레임워크(920)로 전달할 수 있고, 도 2의 앱(141, 143)에 해당할 수 있다. 일 실시 예에 따라 어플리케이션(910)은 전화(910a), 메시지(910b) 또는 스마트 매니저(910c) 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 프레임워크(920)는 알림 관리 모듈(921) 또는 지능형 서비스 모듈(922) 등을 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 관리 모듈(921)은 사용자 단말(100)에서 발생하는 알림 이벤트를 수신하여 알림 오브젝트를 생성하고, 알림 오브젝트를 제안 모듈(922c)로 전달하고, 알림 내용을 알림 바(bar)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 알림 관리 모듈(921)은 어플리케이션(910)에서 발생한 알림 이벤트를 수신할 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 오브젝트는 알림 오브젝트의 알림 식별자가 정의된 파라미터, 알림 바에 표시되는 아이콘이 정의된 아이콘 파라미터, 알림 바에 표시되는 제목이 정의된 제목 파라미터, 알림 바에 표시되는 텍스트가 정의된 텍스트 파라미터 또는 알림 바에 표시되는 알림 오브젝트가 선택되면 실행되는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트(pending intent) 파라미터 등을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 펜딩 인텐트 파라미터에 정의된 태스크는 알림과 관련된 태스크일 수 있고, 펜딩 인텐트 파라미터에는 복수의 태스크가 정의될 수 있다. 예를 들어, 문자 메시지 알림 오브젝트가 포함하는 펜딩 인텐트 파라미터는 문자 메시지 앱을 실행하는 태스크 또는 답장 동작을 실행하는 태스크 등을 정의할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 지능형 서비스 모듈(922)은 페르소나 모듈(922a), 컨텍스트 모듈(922b) 또는 제안 모듈(922c) 등을 포함할 수 있다.본 발명의 일실시예에 따른, 페르소나 모듈(922a)은 사용자 단말(100)을 사용하는 사용자의 개인 정보를 관리할 수 있고, 도 2의 페르소나 모듈(155b)에 해당할 수 있다. 예를 들어, 페르소나 모듈(922a)은 사용자 단말(100)의 사용 정보 및/또는 수행 결과를 수집하여 사용자의 개인 정보를 관리할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 컨텍스트 모듈(922b)은 어플리케이션(910) 또는 장치 플랫폼으로부터 어플리케이션(910) 또는 장치 플랫폼의 현재 상태를 수집하고, 지능형 에이전트에 반환할 수 있고, 도 2의 컨텍스트 모듈(155a)에 해당할 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트 모듈(922b)은 앱의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 수신하여 앱의 현재 상태를 수집할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 제안 모듈(922c)은 사용자의 의도를 예측하여 사용자에게 명령을 추천해줄 수 있고, 도 2의 제안 모듈(155c)에 해당할 수 있다. 예를 들어, 제안 모듈(922c)은 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소, 상황 또는 앱)을 고려하여 사용자에게 명령을 추천해줄 수 있다. 일 실시 예에서, 제안 모듈이 추천하는 명령은 사용자가 특정 기능을 실행하기 위한 힌트로 사용될 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 알림을 이용하여 힌트를 제공하기 위해서는 힌트가 알림의 내용에 기반하여 생성되고, 힌트가 선택되었을 때 수행되는 동작이 정의되어야 한다. 이하에서는 도 10을 참조하여 알림을 이용하여 힌트를 생성하는 제안 모듈의 구성을 설명한다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제안 모듈을 나타낸 블록도이다.
도 10을 참조하면, 제안 모듈(1030)은 지능형 에이전트(1010) 또는 알림 관리 모듈(1040)과 연결될 수 있다. 제안 모듈(1030)은 알림 관리 모듈(1040)로부터 수신한 알림을 이용하여 힌트를 생성하고, 지능형 에이전트에 생성된 힌트를 제공할 수 있다.
일 실시 예에서, 제안 모듈(1030)은 힌트 제공 모듈(1031), 컨텍스트 힌트 생성 모듈(1032), 조건 체킹 모듈(1033), 조건 모델 모듈(1034), 재사용 힌트 생성 모듈(1035), 소개 힌트 생성 모듈(1036), 알림 힌트 생성 모듈(1037), 알림 체킹 모듈(1038) 또는 알림 데이터 베이스(1039)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 힌트 제공 모듈(1031)은 도 8의 힌트 제공 모듈(155c_1)에 해당할 수 있고, 사용자에게 힌트를 제공할 수 있다. 예를 들어, 힌트 제공 모듈(1031)은 컨텍스트 힌트 생성 모듈(1032), 재사용 힌트 생성 모듈(1035), 소개 힌트 생성 모듈(1036) 또는 알림 힌트 생성 모듈(1037)로부터 생성된 힌트를 수신하여 사용자에게 힌트를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 컨텍스트 힌트 생성 모듈(1032)은 도 8의 컨텍스트 힌트 생성 모듈(155c_2)에 해당할 수 있고, 조건 체킹 모듈(1033) 및/또는 조건 모델 모듈(1034)을 통해 현재 상태에 따라 추천될 수 있는 힌트를 생성할 수 있다. 조건 체킹 모듈(1033)은 지능형 서비스 모듈(922)의 컨택스트 모듈(922b) 또는 페르소나 모듈(922a)를 통해 현재 상태에 대응되는 정보를 수신할 수 있고, 조건 모델 모듈(1034)은 상기 수신된 정보를 이용하여 조건 모델(condition model)을 설정할 수 있다. 예를 들어, 조건 모델 모듈(1034)은 사용자에게 힌트를 제공하는 시점의 시간, 위치, 상황 사용중인 앱 등을 파악하여 해당 조건에서 사용할 가능성이 높은 힌트를 우선 순위가 높은 순으로 사용자에게 제공 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 재사용 힌트 생성 모듈(1035)은 도 8의 재사용 힌트 생성 모듈(155c_5)에 해당할 수 있고, 현재 상태에 따라 사용 빈도 또는 사용 이력을 고려하여 추천될 수 있는 힌트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 재사용 힌트 생성 모듈(1035)은 사용자의 사용 패턴을 고려하여 힌트를 생성할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 소개 힌트 생성 모듈(1036)은 도 8의 소개 힌트 생성 모듈(155c_6)에 해당할 수 있고, 사용자에게 신규 기능 또는 다른 사용자가 많이 쓰는 기능을 소개하는 힌트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 신규 기능을 소개하는 힌트에는 지능형 에이전트에 대한 소개(예: 작동 방법)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 체킹 모듈(1038)은 알림 관리 모듈(1040)로부터 수신한 알림 오브젝트를 일정 시간 동안 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 알림 체킹 모듈(1038)은 일정 시간이 지나면 저장한 알림 오브젝트를 삭제할 수 있다. 알림 체킹 모듈(1038)은 힌트 제공 모듈(1031)의 요청에 따라 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 저장한 알림 오브젝트를 전달할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 체킹 모듈(1038) 또는 알림 데이터 베이스(1039)를 이용하여 알림 오브젝트에 기반한 힌트를 생성할 수 있다. 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 체킹 모듈(1038)로부터 수신한 알림 오브젝트를 파싱하여 알림 오브젝트 파라미터를 힌트 서버(1050)로 전송할 수 있고, 힌트 서버(1050)로부터 태스크를 수신할 수 있다. 도 10에서 힌트 서버(1050)와 지능형 서버(1060)는 별도의 서버인 것으로 도시되어 있지만, 다양한 실시 예에 따르면, 지능형 서버(1060)는 힌트 서버(1050)를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따라, 지능형 서버(1060)는 힌트 서버(1050)를 포함하는 경우, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 체킹 모듈(1038)로부터 수신한 알림 오브젝트를 파싱하여 알림 오브젝트 파라미터를 지능형 서버 (1060)로 전송할 수 있고, 지능형 서버(1060)로부터 태스크를 수신할 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 사용자 단말의 상태와 관련된 정보를 수신하고, 사용자 단말의 상태와 관련된 정보를 이용하여 힌트 서버(1050)로부터 수신한 태스크 중 적어도 일부를 선택할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 데이터 베이스(1039)는 단말에서 발생할 수 있는 알림에 대한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 알림 데이터 베이스(1039)는 알림 오브젝트 식별자(notification ID), 알림 오브젝트 식별자에 대응하는 힌트 메시지 또는 알림 오브젝트 식별자에 대응하는 힌트 선택시 수행되는 태스크를 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 알림 데이터 베이스(1039)는 알림 오브젝트 식별자, 힌트 메시지 및/또는 태스크는 하나의 세트를 구성할 수 있다. 다시 말해, 힌트 메시지 및/또는 태스크 각각은 알림 오브젝트 식별자에 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 알림 데이터 베이스(1039)는 알림 오브젝트 식별자, 힌트 메시지 및/또는 태스크로 구성된 세트를 복수 개 저장할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른, 알림 데이터 베이스(1039)는 복수의 태스크를 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 복수의 태스크들은 하나 이상의 태스크들을 포함하는 복수의 태스크 셋을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서 각 태스크 셋은 각 도메인에 대응될 수 있다. 일 실시 예에서, 각 도메인은 어플리케이션 프로그램에 대응될 수 있다.
예를 들어, 복수의 태스크들은 메시지 송수신과 관련된 하나 이상의 태스크들을 포함하는 제1 태스크 셋 및/또는 검색과 관련된 하나 이상의 태스크들을 포함하는 제2 태스크 셋을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 제1 태스크 셋은 메시지 송수신 도메인에 해당하고, 상기 제2 태스크 셋은 검색 도메인에 해당할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메시지 송수신 도메인은 메시지 어플리케이션 프로그램에 대응하고, 검색 도메인은 인터넷 어플리케이션 프로그램에 대응할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 데이터 베이스(1039)는 외부 서버에 의해 관리될 수 있고, 외부 서버로부터 알림에 대한 정보를 주기적으로 수신할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 데이터 베이스(1039)는 전자 장치 자체에 의해 관리될 수 있다. 알림 데이터 베이스(1039)는 전자 장치 자체에 의해 관리되는 경우, 알림 데이터 베이스(1039)는 프리로드 되는 어플리케이션과 관련된 알림 정보를 전자 장치의 제조 시점에 저장할 수 있다. 전자 장치에 새로운 어플리케이션이 설치되는 경우, 전자 장치는 새로운 어플리케이션과 관련된 알림 정보를 어플리케이션 설치 시점에 알림 데이터베이스에 업데이트할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 관리 모듈(1040)은 어플리케이션(1020)이나 또는 전자 장치 내부로부터 알림 이벤트를 수신하여 알림 체킹 모듈(1038)로 알림 이벤트와 관련된 알림 오브젝트를 제공할 수 있다.이하에서는 도 11을 참조하여 사용자 단말이 알림을 이용하여 힌트를 생성하는 방법을 설명한다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 알림을 이용하여 힌트를 제공하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
동작 1101에서, 알림 관리 모듈(1040)은 어플리케이션(1020)으로부터 알림 이벤트를 수신할 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 이벤트는 어플리케이션(1020)이 무선 통신 회로를 통해 사용자 단말 외부로부터 수신한 알림 이벤트일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말 외부로부터 수신된 알림 이벤트는 통화, 단문 메시지 또는 인스턴트 메시지의 수신 등과 관련된 알림 이벤트를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 이벤트는 사용자 단말 내부로부터 생성된 알림 이벤트일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말 내부로부터 생성된 알림 이벤트는 사용자 단말의 전력 관리, 메모리 상태 또는 보안 등과 관련된 알림 이벤트를 포함할 수 있다.
동작 1102에서, 알림 관리 모듈(1040)은 알림 체킹 모듈(1038)로 알림 이벤트와 관련된 알림 오브젝트를 제공할 수 있다. 일 실시 예에서, 알림 체킹 모듈(1038)은 일정 시간 동안 수신한 알림 오브젝트를 저장할 수 있고, 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 수신한 알림 오브젝트를 전달할 수 있다.
동작 1103에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 체킹 모듈(1038)로부터 전달받은 알림 오브젝트를 파싱하여 하나 이상의 파라미터를 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 지능형 에이전트(1010)는 힌트 제공 모듈(1031)로 힌트 생성을 요청할 수 있다. 힌트 제공 모듈(1031)은 알림 체킹 모듈(1038)에 저장된 알림 오브젝트가 있는지 체크하고, 저장된 알림 오브젝트를 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 것을 알림 체킹 모듈(1038)로 요청할 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)이 획득하는 파라미터는 알림 오브젝트의 알림 식별자가 정의된 알림 식별자 파라미터, 알림 바에 표시되는 아이콘이 정의된 아이콘 파라미터, 알림 바에 표시되는 제목이 정의된 제목 파라미터, 알림 바에 표시되는 텍스트가 정의된 텍스트 파라미터 또는 알림 바에 표시되는 알림 오브젝트가 선택되면 실행되는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터 등을 포함할 수 있다.
동작 1104에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 프레임 워크를 이용하고 획득된 파라미터에 기초하여 하나 이상의 태스크를 선택할 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 무선 통신 회로를 이용하여 획득된 파라미터를 힌트 서버(1050)로 전송하고, 힌트 서버(1050)로부터 적어도 하나의 태스크를 수신할 수 있다. 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 수신한 적어도 하나의 태스크 중 동작 1101에서 수신된 이벤트와 관련된 태스크를 선택할 수 있다. 예를 들어, 알림 힌트 생성 모듈(1037)이 획득한 알림 오브젝트의 텍스트 파라미터에 정의된 텍스트는 '내일 어디서 만나는 거야'이고, 펜딩 인텐트 파라미터에 정의된 태스크는 디스플레이에 표시되는 알림 오브젝트가 선택되면 메시지 어플리케이션이 실행되는 태스크일 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 '내일 어디서 만나는 거야?'라는 텍스트 파라미터 및/또는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터를 힌트 서버(1050)로 전송할 수 있고, 힌트 서버(1050)는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터에 기반하여 메시지 어플리케이션을 실행하여 '강남에서 봐'라고 답장을 전송하는 태스크, '내일 어디서 만나는 거야?'라는 텍스트 파라미터에 기반하여 지도 어플리케이션을 실행하여 식당을 검색하는 태스크 또는 인터넷 어플리케이션을 실행하여 추천 장소를 검색하는 태스크 등을 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전송할 수 있다. 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 수신한 태스크 중 수신된 이벤트와 관련된 지도 어플리케이션을 실행하여 식당을 검색하는 태스크를 선택할 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 컨텍스트 모듈(155a)로부터 수신한 상황 정보(예를 들어, 사용자 단말이 실행중이 어플리케이션 프로그램의 정보 등과 같은 사용자 단말의 현재 상태에 대한 정보)에 기반하여 태스크를 선택할 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 획득된 파라미터에 기반하여 알림 데이터 베이스(1039)에 저장된 복수의 태스크들로부터 하나 이상의 태스크를 선택할 수 있다. 예를 들어, 알림 데이터 베이스(1039)는 배터리 부족 알림 식별자에 대응하는 '절전 모드 실행해줘'라는 힌트 메시지 및/또는 절전 모드를 실행하는 태스크를 포함하는 제1 데이터 또는 저장 공간 부족 알림 식별자에 대응하는 '임시 파일 삭제해줘'라는 힌트 메시지 및/또는 임시 파일을 삭제하는 태스크를 포함하는 제2 데이터를 저장할 수 있다. 알림 힌트 생성 모듈(1037)이 동작 1103에서 배터리 부족 알림 식별자를 획득하는 경우, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 데이터 베이스(1039)에 저장된 제1 데이터 또는 제2 데이터 중 배터리 부족 알림 식별자에 대응하는 절전 모드를 실행하는 태스크를 선택할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른, 알림 데이터 베이스(1039)는 복수의 태스크를 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 복수의 태스크들은 하나 이상의 태스크들을 포함하는 복수의 태스크 셋을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서 각 태스크 셋은 각 도메인에 대응될 수 있다. 일 실시 예에서, 각 도메인은 어플리케이션 프로그램에 대응될 수 있다.
예를 들어, 복수의 태스크들은 메시지 송수신과 관련된 하나 이상의 태스크들을 포함하는 제1 태스크 셋 및/또는 검색과 관련된 하나 이상의 태스크들을 포함하는 제2 태스크 셋을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 제1 태스크 셋은 메시지 송수신 도메인에 해당하고, 상기 제2 태스크 셋은 검색 도메인에 해당할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메시지 송수신 도메인은 메시지 어플리케이션 프로그램에 대응하고, 검색 도메인은 인터넷 어플리케이션 프로그램에 대응할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 수신된 알림 이벤트가 메시지 송수신 도메인에 대응되는 경우, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 제1 태스크 셋으로부터 하나 이상의 태스크들을 선택할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 수신된 알림 이벤트가 검색 도메인에 대응되는 경우, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 제2 태스크 셋으로부터 하나 이상의 태스크들을 선택할 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 수신된 알림 이벤트에 대응하는 어플리케이션 프로그램에 더 기반하여 하나 이상의 태스크들을 선택할 수 있다. 예를 들어, 수신된 알림 이벤트가 메시지 어플리케이션 프로그램이 생성한 메시지 수신 이벤트일 수 있다. 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 메시지 수신 이벤트에 대응하는 메시지 어플리케이션 프로그램에 기반하여, 메시지 송수신 도메인에 해당하는 메시지 송수신과 관련된 하나 이상의 태스크들을 선택할 수 있다.
동작 1105에서, 지능형 에이전트(1010)는 선택된 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 나타내는 자연어 표현 요청을 선택할 수 있다.
일 실시 예에서, 지능형 에이전트(1010)는 알림 힌트 생성 모듈(1037)로부터 선택된 하나 이상의 태스크들을 전달받고, 지능형 에이전트(1010)는 무선 통신 회로를 이용하여 전달 받은 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 나타내는 자연어 표현을 지능형 서버(1060)로 요청할 수 있다. 자연어 표현은 사용자에게 제공될 힌트가 표현되는 형태이고, 태스크는 힌트가 선택됨에 따라 사용자 단말이 수행하는 태스크이다. 지능형 에이전트(1010)는 자연어 표현을 요청할 때, 동작 1103에서 획득한 하나 이상의 파라미터를 지능형 서버(1060)로 송신하고, 송신하는 동작에 대한 응답으로 지능형 서버(1060)로부터 자연어 표현을 수신할 수 있다. 예를 들어, 지능형 에이전트(1010)는 지도 어플리케이션을 실행하여 식당을 검색하는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터 또는 인터넷 어플리케이션을 실행하여 추천 장소를 검색하는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터를 지능형 서버(1060)로 전송하며 태스크를 나타내는 자연어 표현을 요청할 수 있다. 지능형 에이전트(1010)는 지능형 서버(1060)로부터 수신한 자연어 표현을 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다. 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 전달 받은 '지도 어플리케이션에서 식당 검색해줘'라는 자연어 표현 및/또는 '추천 장소 검색해줘'라는 자연어 표현을 선택할 수 있다. 다만, 다양한 실시 예에서, 사용자 단말의 프로세서(150)가 자연어 표현을 생성할 수도 있다.
동작 1106에서, 프로세서(150)는 터치 스크린 디스플레이에 선택된 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 '지도 어플리케이션에서 식당 검색해줘'라는 자연어 표현 또는 '추천 장소 검색해줘'라는 자연어 표현을 디스플레이에 표시할 수 있다.
동작 1107에서, 프로세서(150)는 터치 스크린 디스플레이를 통하여 제공된 자연어 표현에 대한 사용자 입력에 기반하여 적어도 하나의 태스크를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 터치 스크린 디스플레이를 통하여 제공된 '지도 어플리케이션에서 식당 검색해줘'라는 자연어 표현 및/또는 '추천 장소 검색해줘'라는 자연어 표현 중 하나에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(150)가 '지도 어플리케이션에서 식당 검색해줘'라는 자연어 표현에 대한 사용자 입력을 수신한 경우, 프로세서(150)는 지도 어플리케이션을 실행하여 식당을 검색하는 태스크를 수행할 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 사용자 단말이 알림으로부터 힌트를 생성하는 구체적인 실시 예를 설명한다.
도 12a 내지 도 12d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 보안과 관련된 알림에 기반하여 힌트를 제공하고 힌트 선택에 따른 태스크가 수행되는 화면을 나타내는 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른, 사용자 단말의 힌트 제공 모듈(1031)은 도 12a에 도시된 것과 같이 컨텍스트 힌트 생성 모듈, 재사용 힌트 생성 모듈 또는 소개 힌트 생성 모듈을 이용하여 생성한 힌트(1210)를 디스플레이에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 앱의 UI는 도 12a에 도시된 것과 같이 디스플레이의 일부에 표시될 수 있고, 사용자 단말의 힌트 제공 모듈(1031)은 지능형 앱의 UI 내에 힌트(1210)를 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 지능형 앱의 UI는 도 12b에 도시된 것과 같이 디스플레이의 전체에 표시될 수 있고, 사용자 단말의 힌트 제공 모듈(1031)은 지능형 앱의 UI 내에 힌트(1220)를 표시할 수 있다.
도 12c에 도시된 것과 같이 알림 관리 모듈(1040)은 수신된 알림 이벤트와 관련된 알림 오브젝트의 알림 내용(1230)을 알림 바에 표시할 수 있다. 알림 체킹 모듈(1038)은 알림 관리 모듈(1040)로부터 수신한 알림 오브젝트를 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 오브젝트를 파싱하여 사용자 단말의 보안 위협이 발생하였다는 텍스트가 정의된 파라미터 및/또는 알림 내용 선택시 보안 관련 어플리케이션이 실행되는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터를 획득할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 획득된 파라미터에 기반하여 악성 코드를 확인하는 태스크 및/또는 사용자 단말의 보안 검사를 수행하는 태스크를 선택할 수 있다. 예를 들어, 알림 바에 표시된 알림 내용이 선택되면 보안 관련 어플리케이션이 실행될 수 있다. 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 보안 관련 어플리케이션이 실행되는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터에 기반하여 메모리에 저장된 복수의 태스크들 중 악성 코드를 확인하는 태스크 및/또는 사용자 단말의 보안 검사를 수행하는 태스크를 선택할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 지능형 에이전트(1010)는 획득된 파라미터를 지능형 서버(1060)로 전송하고, 태스크를 나타내는 자연어 표현을 수신하여 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다. 힌트 생성 모듈(1037)은 전달받은 자연어 표현을 선택할 수 있다. 프로세서(150)는 도 12c에 도시된 것과 같이 디스플레이에 “악성코드 확인 해 줘” 라는 자연어 표현 및/또는 “단말 보안검사 해줘”라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스(1240)를 표시할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 프로세서(150)는 “단말 보안검사 해줘”라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 수신된 사용자 입력에 기반하여 도 12d와 같이 사용자 단말의 보안 검사를 수행하여 보안 검사를 수행한 결과(1250)를 표시할 수 있다.
도 13a 내지 도 13c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 전원과 관련된 알림에 따라 힌트를 제공하고 힌트 선택에 따른 태스크가 수행되는 화면을 나타내는 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른, 힌트 제공 모듈(1031)은 도 13a에 도시된 것과 같이 컨텍스트 힌트 생성 모듈, 재사용 힌트 생성 모듈 또는 소개 힌트 생성 모듈을 이용하여 생성한 힌트(1310)를 디스플레이에 표시할 수 있다.
도 13b에 도시된 것과 같이 알림 관리 모듈(1040)은 수신된 알림 이벤트와 관련된 알림 오브젝트의 알림 내용(1320)을 알림 바에 표시할 수 있다. 알림 체킹 모듈(1038)은 알림 관리 모듈(1040)로부터 알림 오브젝트를 수신하여 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 오브젝트를 파싱하여 사용자 단말에서 실행 중인 2개의 어플리케이션이 배터리를 고갈시킨다는 내용이 정의된 파라미터 및/또는 알림 내용 선택시 배터리 관련 어플리케이션이 실행되는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터를 획득할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 획득된 파라미터에 기반하여 절전 모드를 실행하는 태스크 및/또는 배터리를 고갈시키는 어플리케이션을 표시하는 태스크를 선택할 수 있다. 예를 들어, 알림 바에 표시된 알림 내용이 선택되면 배터리 관련 어플리케이션이 실행될 수 있다. 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 배터리 관련 어플리케이션이 실행되는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터에 기반하여 메모리에 저장된 복수의 태스크들 중 절전 모드를 실행하는 태스크 및/또는 배터리를 고갈시키는 어플리케이션과 배터리 사용량을 표시하는 태스크를 선택할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 지능형 에이전트(1010)는 획득된 파라미터를 지능형 서버(1060)로 전송하고, 태스크를 나타내는 자연어 표현을 수신하여 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다. 힌트 생성 모듈(1037)은 전달받은 자연어 표현을 선택할 수 있다. 프로세서(150)는 도 13b에 도시된 것과 같이 디스플레이에 “절전모드 실행해줘” 라는 자연어 표현 또는 “Battery drain 보여줘”라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스(1330)를 표시할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 프로세서(150)는 “Battery drain 보여줘”라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 수신된 사용자 입력에 기반하여 사용자 단말의 배터리를 고갈시키는 어플리케이션과 배터리 사용량을 표시하는 태스크를 수행할 수 있다. 이 때, 프로세서(150)는 별도의 어플리케이션을 실행하지 않고, 어플리케이션으로부터 정보를 수신하여 도 13c와 같이 사용자 단말의 배터리를 고갈시키는 어플리케이션과 배터리 사용량(1340)을 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따라, 프로세서(150)는 수행한 태스크 수행 결과에 기반하여 힌트를 생성할 수 있고, 도 13c에 도시된 것과 같이 “홈화면 보여줘”라는 자연어 표현 및/또는 “Facebook 종료 해줘”라는 자연어 표현(1350)을 표시하는 태스크를 수행할 수 있다.
도 14a 내지 도 14c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 수신되는 문자 메시지 알림에 기반하여 힌트를 제공하고 힌트 선택에 따른 태스크가 수행되는 화면을 나타내는 도면이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른, 알림 관리 모듈(1040)은 어플리케이션(1020)으로부터 사용자 단말의 외부로부터 수신된 메시지 수신 이벤트를 수신할 수 있다. 도 14a에 도시된 것과 같이 알림 관리 모듈(1040)은 수신된 알림 이벤트와 관련된 알림 오브젝트의 알림 내용(1410)을 알림 바에 표시할 수 있다. 알림 체킹 모듈(1038)은 알림 관리 모듈(1040)로부터 알림 오브젝트를 수신하여 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 오브젝트를 파싱하여 알림 바에 표시되는 텍스트로 “내일 어디서 만나는 거야”라는 텍스트가 정의된 텍스트 파라미터 또는 알림 내용 선택시 메시지 어플리케이션이 실행되는 태스크 및/또는 알림 오브젝트 중 '답장' 선택시 텍스트를 입력 받을 수 있는 영역이 생성되는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터를 획득할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 '내일 어디서 만나는 거야'라는 텍스트가 정의된 텍스트 파라미터 및/또는 알림 내용 선택시 메시지 어플리케이션이 실행되는 태스크 및/또는 알림 오브젝트 중 '답장' 선택시 텍스트를 입력 받을 수 있는 영역이 생성되는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터를 힌트 서버(1050)로 전송할 수 있다.
힌트 서버(1050)는 수신된 파라미터에 기반하여 메시지 어플리케이션을 실행하여 답장을 전송하는 태스크, 지도 어플리케이션을 실행하여 레스토랑과 커피숍을 검색하는 태스크 및/또는 인터넷 어플리케이션을 실행하여 추천 장소를 검색하는 태스크를 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전송할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 수신된 복수의 태스크들 중 '강남에서 봐'라고 답장을 전송하는 태스크, 지도 어플리케이션을 실행하여 레스토랑과 커피숍을 검색하는 태스크 및/또는 인터넷 어플리케이션을 실행하여 추천 장소를 검색하는 태스크를 선택할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 지능형 에이전트(1010)는 획득된 파라미터를 지능형 서버(1060)로 전송하고, 태스크를 나타내는 자연어 표현을 수신하여 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다. 힌트 생성 모듈(1037)은 전달받은 자연어 표현을 선택할 수 있다. 프로세서(150)는 도 14a에 도시된 것과 같이 디스플레이에 “''강남에서 봐'라고 보내줘” 라는 자연어 표현(1420) 및/또는 “장소 알아봐줘”라는 자연어 표현(1430)을 포함하는 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 프로세서(150)는 “장소 알아봐줘”라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 수신된 사용자 입력에 기반하여 도 14b에 나타난 것과 같이 지도 어플리케이션을 실행하여 레스토랑과 커피숍을 태스크를 수행하거나 도 14c에 나타난 것과 같이 인터넷 어플리케이션을 실행하여 추천 장소를 검색하는 태스크를 수행할 수 있다.
도 15a 내지 도 15b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 수신되는 문자 메시지 알림에 기반하여 힌트를 제공하고 힌트 선택에 따른 태스크가 수행되는 화면을 나타내는 도면이다.
도 15a에 도시된 것과 같이 알림 관리 모듈(1040)은 수신된 알림 이벤트와 관련된 알림 오브젝트의 알림 내용(1510)을 디스플레이에서 지능형 서비스가 제공되는 영역에 표시할 수 있다. 알림 체킹 모듈(1038)은 알림 관리 모듈(1040)로부터 알림 오브젝트를 수신하여 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 오브젝트를 파싱하여 알림 바에 표시되는 텍스트로 “내일 어디서 만나는 거야”라는 텍스트가 정의된 텍스트 파라미터 및/또는 알림 내용 선택시 메시지 어플리케이션이 실행되는 태스크 및/또는 알림 오브젝트 중 '답장' 선택시 텍스트를 입력 받을 수 있는 영역이 생성되는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터를 획득할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 도 14a 내지 도 14c를 참조하여 기술된 실시 예에서와 같이 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 수신한 복수의 태스크들 중 '강남에서 봐'라고 답장을 전송하는 태스크, 지도 어플리케이션을 실행하여 레스토랑과 커피숍을 검색하는 태스크 및/또는 인터넷 어플리케이션을 실행하여 추천 장소를 검색하는 태스크를 선택할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 지능형 에이전트(1010)는 획득된 파라미터를 지능형 서버(1060)로 전송하고, 태스크를 나타내는 자연어 표현을 수신하여 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다. 힌트 생성 모듈(1037)은 전달받은 자연어 표현을 선택할 수 있다. 프로세서(150)는 도 15a에 도시된 것과 같이 디스플레이에 “''강남에서 봐'라고 보내줘” 라는 자연어 표현(1520) 및/또는 “장소 추천해줘”라는 자연어 표현(1530)을 포함하는 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 프로세서(150)는 “''강남에서 봐'라고 보내줘” 라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 수신된 사용자 입력에 기반하여 도 15b에 나타난 것과 같이 '강남에서 봐'라는 답장을 전송하는 태스크를 수행할 수 있다. 이 때, 프로세서(150)는 메시지 어플리케이션을 실행하지 않고, 디스플레이에서 지능형 서비스가 제공되는 영역에 답장을 전송하는 화면을 표시할 수 있다.
도 16a 내지 도 16c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 음악 재생 중 발생하는 알림의 종류에 기반하여 힌트를 제공하는 화면을 나타내는 도면이다.
도 16a에 도시된 것과 같이 음악 재생 어플리케이션이 실행되는 중 도 16b에 도시된 것과 같이 알림 관리 모듈(1040)은 수신된 알림 이벤트와 관련된 알림 오브젝트의 알림 내용(1610)을 알림 바에 표시할 수 있다. 알림 체킹 모듈(1038)은 알림 관리 모듈(1040)로부터 알림 오브젝트를 수신하여 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 오브젝트를 파싱하여 알림 바에 표시되는 텍스트로 “밖에 비 많이 오는 것 같네..”라는 텍스트가 정의된 텍스트 파라미터를 획득할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 “밖에 비 많이 오는 것 같네..”라는 텍스트가 정의된 텍스트 파라미터를 힌트 서버(1050)으로 전송할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 힌트 서버(1050)는 “밖에 비 많이 오는 것 같네..”라는 텍스트에 기반하여 날씨 어플리케이션을 실행하여 날씨 정보를 표시하는 태스크 및/또는 음악 재생 어플리케이션에서 비 오는 날 어울리는 노래를 검색하여 재생하는 태스크를 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전송할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 사용자 단말이 현재 실행중이 어플리케이션이 음악 재생 어플리케이션이라는 정보, 즉 상황 정보에 기반하여 수신된 복수의 태스크들 중 음악 재생 어플리케이션에서 비 오는 날 어울리는 노래를 검색하여 재생하는 태스크를 선택할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 지능형 에이전트(1010)는 획득된 파라미터를 지능형 서버(1060)로 전송하고, 태스크를 나타내는 자연어 표현을 수신하여 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다. 힌트 생성 모듈(1037)은 전달받은 자연어 표현을 선택할 수 있다. 프로세서(150)는 도 16b에 도시된 것과 같이 디스플레이에 “비 오는 날 어울리는 노래 재생해줘” 라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스(1620)를 표시할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 프로세서(150)는 “비 오는 날 어울리는 노래 재생해줘”라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 비 오는 날 어울리는 노래를 검색하여 재생하는 태스크를 수행할 수 있다.
음악 재생 어플리케이션이 실행되는 중 알림 관리 모듈(1040)은 도 16c에 도시된 것과 같이 수신된 알림 이벤트와 관련된 알림 오브젝트의 알림 내용(1630)을 알림 바에 표시할 수 있다. 알림 체킹 모듈(1038)은 알림 관리 모듈(1040)로부터 알림 오브젝트를 수신하여 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 오브젝트를 파싱하여 사용자 단말의 배터리가 부족하다는 내용이 정의된 파라미터를 획득할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 획득한 파라미터 또는 현재 실행 중인 어플리케이션이 음악 재생 어플리케이션이라는 정보에 기반하여 메모리에 저장된 복수의 태스크들 중 절전 모드를 실행하는 태스크 및/또는 볼륨을 줄이고 음악 재생 어플리케이션의 가사 표시를 종료하는 태스크를 선택할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 지능형 에이전트(1010)는 획득된 파라미터를 지능형 서버(1060)로 전송하고, 태스크를 나타내는 자연어 표현을 수신하여 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다. 힌트 생성 모듈(1037)은 전달받은 자연어 표현을 선택할 수 있다. 프로세서(150)는 도 16c에 도시된 것과 같이 디스플레이에 “절전모드 켜줘”라는 자연어 표현 및/또는 “볼륨 줄이고 가사 닫아줘”라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스(1640)를 표시할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 프로세서(150)는 “절전모드 켜줘”라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스 및/또는 “볼륨 줄이고 가사 닫아줘”라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스 중 어느 하나에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 사용자 입력에 대응하는 태스크를 수행할 수 있다.
도 17a 내지 도 17b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 대화 매니저를 통해 수신된 사용자 입력과 수신되는 문자 메시지 알림에 기반하여 힌트를 제공하는 도면이다.
도 17a에 도시된 것과 같이 디스플레이에서 지능형 서비스가 제공되는 영역에는 대화 매니저를 통해 수신된 사용자의 입력 내역(1710)이 표시될 수 있다. 알림 관리 모듈(1040)은 수신된 알림 이벤트와 관련된 알림 오브젝트의 알림 내용(1720)을 알림 바에 표시할 수 있다. 알림 체킹 모듈(1038)은 알림 관리 모듈(1040)로부터 알림 오브젝트를 수신하여 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 오브젝트를 파싱하여 알림 바에 표시되는 텍스트로 “밖에 비 많이 오는 것 같네..”라는 텍스트가 정의된 텍스트 파라미터 및/또는 알림 내용 선택시 메시지 어플리케이션이 실행되는 태스크 및/또는 알림 오브젝트 중 '답장' 선택시 텍스트를 입력 받을 수 있는 영역이 생성되는 태스크가 정의된 펜딩 인텐트 파라미터를 획득할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 획득된 파라미터를 힌트 서버(1050)로 전송할 수 있다. 이 때, 지능형 에이전트(1010)는 대화 매니저를 통해 수신된 사용자 입력인 '음악 BT로 재생 해줘'라는 텍스트를 힌트 서버(1050)로 전송할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 힌트 서버(1050)는 수신된 파라미터에 “밖에 비 많이 오는 것 같네..”라는 텍스트 및/또는 '음악 BT로 재생 해줘'라는 텍스트에 기반하여 메시지 어플리케이션을 실행하는 태스크 및/또는 음악 재생 어플리케이션에서 비 오는 날 어울리는 노래를 검색하여 재생하는 태스크를 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전송할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 수신된 복수의 태스크들 중 메시지 어플리케이션을 실행하는 태스크 및/또는 음악 재생 어플리케이션에서 비 오는 날 어울리는 노래를 검색하여 재생하는 태스크를 선택할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 지능형 에이전트(1010)는 획득된 파라미터를 지능형 서버(1060)로 전송하고, 태스크를 나타내는 자연어 표현을 수신하여 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다. 힌트 생성 모듈(1037)은 전달받은 자연어 표현을 선택할 수 있다. 프로세서(150)는 도 17b에 도시된 것과 같이 디스플레이에 “메시지 어플리케이션 켜줘” 라는 자연어 표현 및/또는 “비 오는 날 어울리는 노래 재생해줘” 라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스(1730)를 힌트로 표시할 수 있다.
도 18a 내지 도 18c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템 알림에 기반하여 힌트를 제공하고 힌트 선택에 따른 태스크가 수행되는 화면을 나타내는 도면이다.
도 18a에 도시된 것과 같이 알림 관리 모듈(1040)은 어플리케이션 알림 오브젝트가 아닌 사용자 단말의 시스템 알림 오브젝트의 알림 내용(1810)을 알림 바에 표시할 수 있다. 알림 체킹 모듈(1038)은 알림 관리 모듈(1040)로부터 알림 오브젝트를 수신하여 알림 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 오브젝트를 파싱하여 배터리 온도가 너무 낮아서 충전을 할 수 없다는 내용이 정의된 파라미터를 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 식별자 파라미터를 획득할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 획득된 파라미터에 기반하여 메모리에 저장된 복수의 태스크들 중 충전이 가능한 시점에 알림을 표시하는 태스크 및/또는 백그라운드 어플리케이션을 종료하는 태스크를 선택할 수 있다. 다시 말해, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 데이터 베이스(1039)에 저장된 태스크들 중 배터리 충전 불가 알림의 알림 식별자 파라미터에 대응하는 태스크를 선택할 수 있다. 다른 실시 예에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 획득한 파라미터를 힌트 서버(1050)로 전송하고, 힌트 서버(1050)로부터 수신한 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 선택할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 지능형 에이전트(1010)는 획득된 파라미터를 지능형 서버(1060)로 전송하고, 태스크를 나타내는 자연어 표현을 수신하여 힌트 생성 모듈(1037)로 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 도 18b에 도시된 것과 같이 디스플레이에 “충전 가능할 때 알려줘” 라는 자연어 표현 및/또는 “Background 어플리케이션 종료”라는 자연어 표현을 힌트(1820)로 표시할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른, 프로세서(150)는 “충전 가능할 때 알려줘”라는 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스(1830)에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있고, 도 18c에 나타난 것과 같이 충전이 가능한 시점에 알림(1840)을 표시하는 태스크를 수행할 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 이벤트를 발생시킨 어플리케이션(1020)의 종류에 기초하여 힌트를 생성할 수 있다. 일 실시 예에서, 통화 관련 어플리케이션에서 발생한 알림에 따른 힌트는 '수신 거부 해줘' 및/또는 '수신 해줘'로 설정될 수 있다. 일 실시 예에서, 게임 관련 어플리케이션에서 발생한 알림에 따른 힌트는 '게임 실행 해줘' 로 설정될 수 있다. 일 실시 예에서, 음악 재생 관련 어플리케이션에서 발생한 알림에 따른 힌트는 '그 노래 재생 해줘' 로 설정될 수 있다. 일 실시 예에서, 메시지 관련 어플리케이션에서 발생한 알림에 따른 힌트는 '답장해줘' 및/또는 '전화해줘' 로 설정될 수 있다. 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 전화 관련 어플리케이션에서 생성된 알림 오브젝트를 수신하는 경우, '수신 거부 해줘'라는 힌트를 생성할 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 알림 오브젝트 선택시 수행되는 태스크가 알림 오브젝트의 파라미터에 정의되어 있지 않더라도, 알림 오브젝트가 표시된 후 수행되는 후속 태스크를 힌트로 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 후속 태스크는 사용자의 사용 이력 또는 미리 정의된 태스크에 기초하여 결정될 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)이 복수 개의 알림 오브젝트를 수신하는 경우, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 가장 최근에 수신한 알림 오브젝트를 기반으로 힌트를 생성할 수 있다.
일 실시 예에서, 알림 힌트 생성 모듈(1037)이 복수 개의 알림 오브젝트를 수신하는 경우, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 사용자가 많이 사용하는 어플리케이션(1020)에서 생성된 알림 오브젝트를 기반으로 힌트를 생성할 수 있다.
일 실시 예에서, 복수 개의 어플리케이션(1020) 간에 우선 순위가 미리 설정될 수 있고, 알림 힌트 생성 모듈(1037)이 복수 개의 알림 오브젝트를 수신하는 경우, 알림 힌트 생성 모듈(1037)은 미리 설정된 우선 순위에 기반하여 알림 오브젝트를 선택하고, 선택된 알림 오브젝트에 기반하여 힌트를 생성할 수 있다.
이하에서는 도 19를 참조하여 힌트 선택에 따라 프로세서가 태스크를 수행하는 과정을 설명한다.
도 19는 본 발명의 일 실시 예에 따른 힌트 선택에 따라 태스크가 수행되는 과정을 나타내는 도면이다.
사용자 단말(1920)의 지능형 에이전트(1921)는 힌트(예를 들어, 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스)에 대한 사용자 선택을 수신하면(①), 힌트를 표현하는 텍스트를 지능형 서버(1910)의 NLU모듈(1911)로 전송할 수 있다(②).
NLU 모듈(1911)은 수신한 힌트를 분석하여, 사용자 의도와 파라미터를 생성하여 패스 플래너 모듈(1912)로 전달할 수 있다. 패스 프래너 모듈(1912)은 사용자 의도 및/또는 파라미터에 기초하여 패스 룰을 생성하여 지능형 에이전트(1921)로 전송할 수 있다(③).
지능형 에이전트(1921)는 수신한 패스 룰을 실행 매니저 모듈(1922)로 전달할 수 있다(④). 패스 룰을 전달받은 실행 매니저 모듈(1922)은 각 어플리케이션(1924)의 실행 서비스(1924a)로 동작 실행을 요청할 수 있다(⑤). 실행 서비스(1924a)는 동작(1924b)을 수행하고(⑥), 수행 결과를 반환 받아(⑦) 실행 매니저 모듈(1922)로 수행 결과를 전달할 수 있다(⑧).
수행 결과를 수신한 실행 매니저 모듈(1922)은 수행 완료 메시지를 지능형 에이전트(1921)로 전달할 수 있다(⑨).
일 실시예에서, 지능형 에이전트(1921)는 패스 룰을 수신한 후, NLG 모듈(1913)에 패스 룰을 전송할 수 있다(⑩). NLG 모듈(1913)은 패스 룰을 자연어 형태의 텍스트로 변환하여 TTS 모듈(1914)로 전달할 수 있다. TTS 모듈(1914)은 텍스트를 음성 신호로 변환하여 지능형 에이전트(1921)로 음성신호를 전송할 수 있다(⑪). 지능형 에이전트(1921)는 수신한 음성신호를 사용자에게 제공할 수 있다(⑫).
일 실시 예에서, 실행 매니저 모듈(1922)은 패스 룰을 수행한 후, 수행 완료 로그를 지능형 서비스 모듈(1923)로 전달할 수 있다(⑬).
도 20은 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경(2000) 내의 전자 장치(2001)의 블록도 이다. 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치(예: PDA(personal digital assistant), 태블릿 PC(tablet PC), 랩탑 PC(, 데스크톱 PC, 워크스테이션, 또는 서버), 휴대용 멀티미디어 장치(예: 전자 책 리더기 또는 MP3 플레이어), 휴대용 의료 기기(예: 심박, 혈당, 혈압, 또는 체온 측정기), 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리 형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용 형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착 형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식 형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오 장치, 오디오 액세서리 장치(예: 스피커, 헤드폰, 또는 헤드 셋), 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토메이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 게임 콘솔, 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에서, 전자 장치는 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder)(예: 차량/선박/비행기 용 블랙박스(black box)), 자동차 인포테인먼트 장치(예: 차량용 헤드-업 디스플레이), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), ATM(automated teller machine), POS(point of sales) 기기, 계측 기기(예: 수도, 전기, 또는 가스 계측 기기), 또는 사물 인터넷 장치(예: 전구, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도 조절기, 또는 가로등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않으며, 또한, 예를 들면, 개인의 생체 정보(예: 심박 또는 혈당)의 측정 기능이 구비된 스마트폰의 경우처럼, 복수의 장치들의 기능들을 복합적으로 제공할 수 있다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 20을 참조하여, 네트워크 환경(2000)에서 전자 장치(2001)(예: 사용자 단말(100))는 근거리 무선 통신(2098)을 통하여 전자 장치(2002)와 통신하거나, 또는 네트워크(2099)를 통하여 전자 장치(2004) 또는 서버(2008)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(2001)는 서버(2008)을 통하여 전자 장치(2004)와 통신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(2001)(예: 사용자 단말(100))는 버스(2010), 프로세서(2020), 메모리(2030), 입력 장치(2050)(예: 마이크 또는 마우스), 표시 장치(2060), 오디오 모듈(2070), 센서 모듈(2076), 인터페이스(2077), 햅틱 모듈(2079), 카메라 모듈(2080), 전력 관리 모듈(2088), 및 배터리(2089), 통신 모듈(2090), 및 가입자 식별 모듈(2096)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(2001)는 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(2060) 또는 카메라 모듈(2080))를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다.
버스(2010)는, 구성요소들(2020-2090)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 신호(예: 제어 메시지 또는 데이터)를 전달하는 회로를 포함할 수 있다.
프로세서(2020)(예: 프로세서(150))는, 중앙처리장치(central processing unit, CPU), 어플리케이션 프로세서(application processor, AP), GPU(graphics processing unit), 카메라의 ISP(image signal processor), 또는 CP(communication processor) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(2020)는 SoC(system on chip) 또는 SiP(system in package)로 구현될 수 있다. 프로세서(2020)는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(2020)에 연결된 전자 장치(2001)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(2020)는 다른 구성요소들(예: 통신 모듈(2090)) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(2032)에 로드 하여 처리하고, 결과 데이터를 비 휘발성 메모리(2034)에 저장할 수 있다.
메모리(2030)(예: 메모리(140))는, 휘발성 메모리(2032) 또는 비 휘발성 메모리(2034)를 포함할 수 있다. 휘발성 메모리(2032)는, 예를 들면, RAM(random access memory)(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM)로 구성될 수 있다. 비 휘발성 메모리(2034)는, 예를 들면, PROM(programmable read-only memory), OTPROM(one time PROM), EPROM(erasable PROM), EEPROM(electrically EPROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리, HDD(hard disk drive), 또는 SSD(solid state drive)로 구성될 수 있다. 또한, 비 휘발성 메모리(2034)는, 전자 장치(2001)와의 연결 형태에 따라, 그 안에 배치된 내장 메모리(2036), 또는 필요 시에만 연결하여 사용 가능한 스탠드-얼론(stand-alone) 형태의 외장 메모리(2038)로 구성될 수 있다. 외장 메모리(2038)는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD, Mini-SD, xD(extreme digital), MMC(multi-media card), 또는 메모리 스틱을 포함할 수 있다. 외장 메모리(2038)는 유선(예: 케이블 또는 USB(universal serial bus)) 또는 무선(예: Bluetooth)을 통하여 전자 장치(2001)와 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.
메모리(2030)는, 예를 들면, 전자 장치(2001)의 적어도 하나의 다른 소프트웨어 구성요소, 예를 들어, 프로그램(2040)에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 프로그램(2040)은, 예를 들면, 커널(2041), 라이브러리(2043), 어플리케이션 프레임워크(2045), 또는 어플리케이션 프로그램(interchangeably "어플리케이션")(2047)을 포함할 수 있다.
입력 장치(2050)는, 마이크, 마우스, 또는 키보드를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 키보드는 물리적인 키보드로 연결되거나, 표시 장치(2060)를 통해 가상 키보드로 표시될 수 있다.
표시 장치(2060)는, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 디스플레이는, 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 마이크로 전자기계 시스템(MEMS) 디스플레이, 또는 전자 종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이는, 일 실시 예에 따르면, 유연하게, 투명하게, 또는 착용할 수 있게 구현될 수 있다. 디스플레이는 사용자의 터치, 제스처, 근접, 또는 호버링(hovering) 입력을 감지할 수 터치 회로(touch circuitry) 또는 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서(interchangeably "force sensor")를 포함할 수 있다. 상기 터치 회로 또는 압력 센서는 디스플레이와 일체형으로 구현되거나, 또는 디스플레이와는 별도의 하나 이상의 센서들로 구현될 수 있다. 홀로그램 장치는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치(2001)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다.
오디오 모듈(2070)은, 예를 들면, 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(2070)은, 입력 장치(2050)(예: 마이크)를 통해 소리를 획득하거나, 또는 전자 장치(2001)에 포함된 출력 장치(미 도시)(예: 스피커 또는 리시버), 또는 전자 장치(2001)와 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(2002)(예: 무선 스피커 또는 무선 헤드폰) 또는 전자 장치(2006)(예: 유선 스피커 또는 유선 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(2076)은, 예를 들면, 전자 장치(2001)의 내부의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 고도, 습도, 또는 밝기)를 계측 또는 감지하여, 그 계측 또는 감지된 상태 정보에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 센서 모듈(2076)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러(color) 센서(예: RGB(red, green, blue) 센서), IR(infrared) 센서, 생체 센서(예: 홍채 센서, 지문 센서, 또는 HRM(heartbeat rate monitoring) 센서, 후각(electronic nose) 센서, EMG(electromyography) 센서, EEG(Electroencephalogram) 센서, ECG(Electrocardiogram) 센서), 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서, 또는 UV(ultra violet) 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(2076)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(2001)는 프로세서(2020) 또는 프로세서(2020)와는 별도의 프로세서(예: 센서 허브)를 이용하여, 센서 모듈(2076)을 제어할 수 있다. 별도의 프로세서(예: 센서 허브)를 이용하는 경우에, 전자 장치(2001)는 프로세서(2020)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 프로세서(2020)를 깨우지 않고 별도의 프로세서의 작동에 의하여 센서 모듈(2076)의 동작 또는 상태의 적어도 일부를 제어할 수 있다.
인터페이스(2077)는, 일 실시 예에 따르면, HDMI(high definition multimedia interface), USB, 광 인터페이스(optical interface), RS-232(recommended standard 232), D-sub(D-subminiature), MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다. 연결 단자(2078)는 전자 장치(2001)와 전자 장치(2006)를 물리적으로 연결시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(2078)는, 예를 들면, USB 커넥터, SD 카드/MMC 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(2079)은 전기적 신호를 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 예를 들면, 햅틱 모듈(2079)은 사용자에게 촉각 또는 운동 감각과 관련된 자극을 제공할 수 있다. 햅틱 모듈(2079)은 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(2080)은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 카메라 모듈(2080)는, 일 실시 예에 따르면, 하나 이상의 렌즈(예: 광각 렌즈 및 망원 렌즈, 또는 전면 렌즈 및 후면 렌즈), 이미지 센서, 이미지 시그널 프로세서, 또는 플래시(예: 발광 다이오드 또는 제논 램프(xenon lamp) 등)를 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(2088)은 전자 장치(2001)의 전력을 관리하기 위한 모듈로서, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구성될 수 있다.
배터리(2089)는, 예를 들면, 1차 전지, 2차 전지, 또는 연료 전지를 포함하여 외부 전원에 의해 재충전되어, 상기 전자 장치(2001)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다.
통신 모듈(2090)은, 예를 들면, 전자 장치(2001)와 외부 장치(예: 제1 외부 전자 장치(2002), 제2 외부 전자 장치(2004), 또는 서버(2008)) 간의 통신 채널 수립 및 수립된 통신 채널을 통한 유선 또는 무선 통신의 수행을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(2090)은 무선 통신 모듈(2092) 또는 유선 통신 모듈(2094)을포함하고, 그 중 해당하는 통신 모듈을 이용하여 제1 네트워크(2098)(예: Bluetooth 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(2099)(예: 셀룰러 네트워크와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 장치와 통신할 수 있다.
무선 통신 모듈(2092)(예: 무선 통신 회로)은, 예를 들면, 셀룰러 통신, 근거리 무선 통신, 또는 GNSS 통신을 지원할 수 있다. 셀룰러 통신은, 예를 들면, LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications)을 포함할 수 있다. 근거리 무선 통신은, 예를 들면, Wi-Fi(wireless fidelity), Wi-Fi Direct, Li-Fi(light fidelity), Bluetooth, BLE(Bluetooth low energy), Zigbee, NFC(near field communication), MST(magnetic secure transmission), RF(radio frequency), 또는 BAN(body area network)을 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo(the European global satellite-based navigation system)을 포함할 수 있다. 본 문서에서 "GPS"는 "GNSS"와 상호 호환적으로 사용될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 무선 통신 모듈(2092)은, 셀룰러 통신을 지원하는 경우, 예를 들면, 가입자 식별 모듈(2096)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(2001)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(2092)은 프로세서(2020)(예: AP)와 별개인 CP를 포함할 수 있다. 이런 경우, CP는, 예를 들면, 프로세서(2020)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 프로세서(2020)를 대신하여, 또는 프로세서(2020)가 액티브 상태에 있는 동안 프로세서(2020)과 함께, 전자 장치(2001)의 구성요소들(2010-2096) 중 적어도 하나의 구성 요소와 관련된 기능들의 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(2092)은 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS 통신 모듈 중 해당하는 통신 방식만을 지원하는 복수의 통신 모듈들로 구성될 수 있다.
유선 통신 모듈(2094)은, 예를 들면, LAN(local area network), 전력선 통신 또는 POTS(plain old telephone service)를 포함할 수 있다.
제1 네트워크(2098)는, 예를 들어, 전자 장치(2001)와 제1 외부 전자 장치(2002)간의 무선으로 직접 연결을 통해 명령 또는 데이터를 송신 또는 수신 할 수 있는 Wi-Fi 다이렉트 또는 Bluetooth를 포함할 수 있다. 제2 네트워크(2099)는, 예를 들어, 전자 장치(2001)와 제2 외부 전자 장치(2004)간의 명령 또는 데이터를 송신 또는 수신할 수 있는 텔레커뮤니케이션 네트워크(예: LAN(local area network)나 WAN(wide area network)와 같은 컴퓨터 네트워크, 인터넷(internet), 또는 텔레폰(telephone) 네트워크)를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 명령 또는 상기 데이터는 제2 네트워크에 연결된 서버(2008)를 통해서 전자 장치(2001)와 제2 외부 전자 장치(2004)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 제1 및 제2 외부 전자 장치(2002, 2004) 각각은 전자 장치(2001)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치(2001)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(2002, 2004), 또는 서버(2008)에서 실행될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(2001)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(2001)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(2002, 2004), 또는 서버(2008))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(2002, 2004), 또는 서버(2008))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(2001)로 전달할 수 있다. 전자 장치(2001)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 사용자 단말(100))는 하우징; 상기 하우징의 일부를 통해 노출된 터치 스크린 디스플레이; 상기 하우징 내에 배치된 무선 통신 회로(예: 무선 통신 모듈(2092)); 프레임 워크를 저장하는 메모리; 상기 터치 스크린 디스플레이, 상기 무선 통신 회로 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 프로세서는, 상기 무선 통신 회로를 통해 상기 전자 장치의 외부로부터 제1 이벤트를 수신하거나 상기 전자 장치의 내부로부터 생성된 제2 이벤트를 수신하고, 상기 제1 이벤트 및 상기 제2 이벤트 중 수신된 이벤트와 관련된 알림 오브젝트를 상기 프레임워크로 제공하고, 하나 이상의 파라미터들을 획득하기 위하여 상기 알림 오브젝트를 파싱하고, 상기 프레임 워크를 이용하여 상기 하나 이상의 파라미터들의 적어도 일부에 기초하여 상기 수신된 이벤트에 관련된 하나 이상의 태스크들을 선택하고, 상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 나타내는 자연어 표을 선택하고, 상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공하고, 및 상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 제공된 상기 자연어 표현에 대한 사용자 입력에 적어도 일부 기반하여 상기 적어도 하나의 태스크를 수행하도록 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 프로세서는, 상기 무선 통신 회로를 이용하여 외부 전자 장치(예: 힌트 서버(1050) 또는 지능형 서버(1060))로부터 상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 수신하도록 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 파라미터들 중 적어도 하나의 파라미터를 상기 외부 전자 장치(예: 지능형 서버(1060))로 송신하고, 및 상기 송신하는 동작에 대한 응답으로 상기 적어도 하나의 태스크를 상기 외부 전자 장치로부터 수신하도록 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 프로세서는, 상기 무선 통신 회로를 이용하여 외부 전자 장치로부터 상기 자연어 표현을 수신하도록 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 파라미터들 중 적어도 하나의 파라미터를 상기 외부 전자 장치로 송신하고, 및 상기 송신하는 동작에 대한 응답으로 상기 자연어 표현을 상기 외부 전자 장치로부터 수신하도록 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 태스크는 제1 태스크 및 제2 태스크를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 제1 태스크를 나타내는 제1 자연어 표현, 및 상기 제2 태스크를 나타내는 제2 자연어 표현을 상기 자연어 표현의 적어도 일부로서 상기 사용자 인터페이스를 통하여 제공하도록 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 메모리는 상기 하나 이상의 태스크들을 포함하는 복수의 태스크들을 저장하고, 및 상기 프로세서는, 상기 복수의 태스크들로부터 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하도록 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 복수의 태스크들은 제1 도메인에 해당하는 하나 이상의 태스크들을 포함하는 제1 태스크 셋(a first set of tasks), 및 제2 도메인에 해당하는 하나 이상의 태스크들을 포함하는 제2 태스크 셋(a second set of tasks)을 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 수신된 이벤트가 상기 제1 도메인에 대응되는 경우, 상기 제1 태스크 셋으로부터 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하고, 및 상기 수신된 이벤트가 상기 제2 도메인에 대응되는 경우, 상기 제2 태스크 셋으로부터 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하도록 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 제1 도메인은 제1 어플리케이션 프로그램에 대응하고, 및 상기 제2 도메인은 제2 어플리케이션 프로그램에 대응하고, 상기 프로세서는, 상기 수신된 이벤트에 대응하는 어플리케이션 프로그램에 더 기반하여 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하도록 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치의 상황 정보를 획득하고, 및 상기 상황 정보에 적어도 일부분 기반하여 상기 하나 이상의 태스크를 선택하도록 설정될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 전자 장치의 상황 정보는 상기 전자 장치가 실행 중인 어플리케이션 프로그램의 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 전자 장치의 외부로부터의 상기 제1 이벤트는 지정된 어플리케이션 프로그램과 관련된 통화, 단문 메시지 또는 인스턴트 메시지의 수신을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 전자 장치 내부로부터 생성된 상기 제2 이벤트는 상기 전자 장치의 전력 관리, 메모리 상태 또는 보안과 관련될 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 힌트 생성 방법은 힌트를 생성하는 방법에 있어서, 전자 장치 외부로부터 제1 이벤트를 수신하거나 상기 전자장치 내부로부터 생성된 제2 이벤트를 수신하는 동작, 상기 제1 이벤트 및 상기 제2 이벤트 중 수신된 이벤트와 관련된 알림 오브젝트를 프레임워크로 제공하는 동작, 하나 이상의 파라미터들을 획득하기 위하여 상기 알림 오브젝트를 파싱하는 동작, 상기 프레임 워크를 이용하여 상기 하나 이상의 파라미터들의 적어도 일부에 기초하여 상기 수신된 이벤트와 관련된 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작, 상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 나타내는 자연어 표현 요청을 선택하는 동작, 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공하는 동작, 및 상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현에 대한 사용자 입력에 적어도 일부 기반하여 상기 적어도 하나의 태스크를 수행하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작 전, 외부 전자 장치로부터 상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 수신하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 태스크를 수신하는 동작 전, 상기 하나 이상의 파라미터들 중 적어도 하나의 파라미터를 상기 외부 전자 장치로 송신하는 동작을 더 포함하고, 상기 송신하는 동작에 대한 응답으로 상기 적어도 하나의 태스크를 상기 수신할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작은, 상기 전자 장치의 메모리에 저장된 복수의 태스크들로부터 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 복수의 태스크들은 제1 도메인에 해당하는 하나 이상의 태스크들을 포함하는 제1 태스크 셋, 및 제2 도메인에 해당하는 하나 이상의 태스크들을 포함하는 제2 태스크 셋들을 포함하고, 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작은, 상기 수신된 이벤트가 상기 제1 도메인에 대응되는 경우, 상기 제1 태스크 셋으로부터 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하고, 및 상기 수신된 이벤트가 상기 제2 도메인에 대응되는 경우, 상기 제2 태스크 셋으로부터 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작 전, 상기 전자 장치의 상황 정보를 획득하는 동작을 더 포함하고, 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작은, 상기 상황 정보에 적어도 일부분 기반하여 상기 하나 이상의 태스크를 선택하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 저장 매체는 컴퓨터 판독 가능한 명령어들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 명령어들은 전자 장치의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금, 상기 전자 장치 외부로부터 제1 이벤트를 수신하거나 상기 전자장치 내부로부터 생성된 제2 이벤트를 수신하는 동작, 상기 제1 이벤트 및 상기 제2 이벤트 중 수신된 이벤트와 관련된 알림 오브젝트를 프레임워크로 제공하는 동작, 하나 이상의 파라미터들을 획득하기 위하여 상기 알림 오브젝트를 파싱하는 동작, 상기 프레임 워크를 이용하여 상기 하나 이상의 파라미터들의 적어도 일부에 기초하여 상기 수신된 이벤트에 관련된 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작, 상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 나타내는 자연어 표현 요청을 선택하는 동작, 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공하는 동작, 및 상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현에 대한 사용자 입력에 적어도 일부 기반하여 상기 적어도 하나의 태스크를 수행하는 동작을 수행하도록 할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및/또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C" 또는 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 문서에서, "~하도록 설정된(adapted to or configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다. 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 설정된 (또는 구성된) 프로세서"는 해당 동작들을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치(예: 메모리 2030)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 AP)를 의미할 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어(firmware)로 구성된 유닛(unit)을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 어떤 동작들을 수행하는, 알려졌거나 앞으로 개발될, ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays), 또는 프로그램 가능 논리 장치를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체(예: 메모리(2030))에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(2020))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(예: 자기테이프), 광기록 매체(예: CD-ROM, DVD, 자기-광 매체(예: 플롭티컬 디스크), 내장 메모리 등을 포함할 수 있다. 명령어는 컴파일러에 의해 만들어지는 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램 모듈) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소를 더 포함할 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램 모듈)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따른 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱(heuristic)하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

Claims (25)

  1. 전자 장치에 있어서,
    터치 스크린 디스플레이;
    무선 통신 회로;
    메모리;
    상기 터치 스크린 디스플레이, 상기 무선 통신 회로 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 전자 장치의 내부로부터 생성된 상기 전자 장치의 전력 관리, 메모리 상태 또는 보안과 관련된 이벤트를 식별하고,
    상기 식별된 이벤트와 관련된 알림 오브젝트를 상기 터치 스크린 디스플레이 상에 제공하고,
    하나 이상의 파라미터들을 획득하기 위하여 상기 알림 오브젝트를 파싱하고,
    상기 하나 이상의 파라미터들의 적어도 일부에 기초하여 상기 식별된 이벤트에 관련된 하나 이상의 태스크들을 선택하고,
    상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 나타내는 자연어 표현을 선택하고,
    상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공하고, 및
    상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 제공된 상기 자연어 표현에 대한 사용자 입력에 적어도 일부 기반하여 상기 적어도 하나의 태스크를 수행하도록 설정된 전자 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 무선 통신 회로를 이용하여 외부 전자 장치로부터 상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 수신하도록 설정된, 전자 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 하나 이상의 파라미터들 중 적어도 하나의 파라미터를 상기 외부 전자 장치로 송신하고, 및
    상기 적어도 하나의 파라미터의 송신에 대한 응답으로 상기 적어도 하나의 태스크를 상기 외부 전자 장치로부터 수신하도록 설정된, 전자 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 무선 통신 회로를 이용하여 외부 전자 장치로부터 상기 자연어 표현을 수신하도록 설정된, 전자 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 하나 이상의 파라미터들 중 적어도 하나의 파라미터를 상기 외부 전자 장치로 송신하고, 및
    상기 송신하는 동작에 대한 응답으로 상기 자연어 표현을 상기 외부 전자 장치로부터 수신하도록 설정된, 전자 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 태스크는 제1 태스크 및 제2 태스크를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제1 태스크를 나타내는 제1 자연어 표현, 및 상기 제2 태스크를 나타내는 제2 자연어 표현을 상기 자연어 표현의 적어도 일부로서 상기 사용자 인터페이스를 통하여 제공하도록 설정된, 전자 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 메모리는 상기 하나 이상의 태스크들을 포함하는 복수의 태스크들을 저장하고, 및
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 복수의 태스크들로부터 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하도록 설정된, 전자 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 복수의 태스크들은 제1 도메인에 해당하는 하나 이상의 태스크들을 포함하는 제1 태스크 셋(a first set of tasks), 및 제2 도메인에 해당하는 하나 이상의 태스크들을 포함하는 제2 태스크 셋(a second set of tasks)을 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 식별된 이벤트가 상기 제1 도메인에 대응되는 경우, 상기 제1 태스크 셋으로부터 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하고, 및
    상기 식별된 이벤트가 상기 제2 도메인에 대응되는 경우, 상기 제2 태스크 셋으로부터 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하도록 설정된, 전자 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 제1 도메인은 제1 어플리케이션 프로그램에 대응하고, 및 상기 제2 도메인은 제2 어플리케이션 프로그램에 대응하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 식별된 이벤트에 대응하는 어플리케이션 프로그램에 더 기반하여 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하도록 설정된, 전자 장치.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 전자 장치의 상황 정보를 획득하고, 및
    상기 상황 정보에 적어도 일부분 기반하여 상기 하나 이상의 태스크를 선택하도록 설정된, 전자 장치.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 전자 장치의 상황 정보는 상기 전자 장치가 실행 중인 어플리케이션 프로그램의 정보를 포함하는, 전자 장치.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 힌트를 생성하는 방법에 있어서,
    전자장치 내부로부터 생성된 상기 전자 장치의 전력 관리, 메모리 상태 또는 보안과 관련된 이벤트를 식별하는 동작,
    상기 식별된 이벤트와 관련된 알림 오브젝트를 상기 전자 장치의 터치 스크린 디스플레이를 통하여 제공하는 동작,
    하나 이상의 파라미터들을 획득하기 위하여 상기 알림 오브젝트를 파싱하는 동작,
    상기 하나 이상의 파라미터들의 적어도 일부에 기초하여 상기 식별된 이벤트와 관련된 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작,
    상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 나타내는 자연어 표현 요청을 선택하는 동작,
    상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공하는 동작, 및
    상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현에 대한 사용자 입력에 적어도 일부 기반하여 상기 적어도 하나의 태스크를 수행하는 동작을 포함하는 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작 전, 외부 전자 장치로부터 상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 수신하는 동작을 더 포함하는, 방법
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 적어도 하나의 태스크를 수신하는 동작 전, 상기 하나 이상의 파라미터들 중 적어도 하나의 파라미터를 상기 외부 전자 장치로 송신하는 동작을 더 포함하고,
    상기 송신하는 동작에 대한 응답으로 상기 적어도 하나의 태스크를 상기 수신하는, 방법.
  17. 청구항 14에 있어서,
    상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작은, 상기 전자 장치의 메모리에 저장된 복수의 태스크들로부터 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작을 포함하는, 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 복수의 태스크들은 제1 도메인에 해당하는 하나 이상의 태스크들을 포함하는 제1 태스크 셋, 및 제2 도메인에 해당하는 하나 이상의 태스크들을 포함하는 제2 태스크 셋들을 포함하고,
    상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작은,
    상기 식별된 이벤트가 상기 제1 도메인에 대응되는 경우, 상기 제1 태스크 셋으로부터 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하고, 및 상기 식별된 이벤트가 상기 제2 도메인에 대응되는 경우, 상기 제2 태스크 셋으로부터 상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작을 포함하는, 방법.
  19. 청구항 14에 있어서,
    상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작 전, 상기 전자 장치의 상황 정보를 획득하는 동작을 더 포함하고,
    상기 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작은, 상기 상황 정보에 적어도 일부분 기반하여 상기 하나 이상의 태스크를 선택하는 동작을 포함하는, 방법.
  20. 컴퓨터 판독 가능한 명령어들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 명령어들은 전자 장치의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 장치로 하여금,
    상기 전자장치 내부로부터 생성된 상기 전자 장치의 전력 관리, 메모리 상태 또는 보안과 관련된 이벤트를 식별하는 동작,
    상기 식별된 이벤트와 관련된 알림 오브젝트를 상기 전자 장치의 터치 스크린 디스플레이를 통하여 제공하는 동작,
    하나 이상의 파라미터들을 획득하기 위하여 상기 알림 오브젝트를 파싱하는 동작,
    상기 하나 이상의 파라미터들의 적어도 일부에 기초하여 상기 식별된 이벤트에 관련된 하나 이상의 태스크들을 선택하는 동작,
    상기 하나 이상의 태스크들 중 적어도 하나의 태스크를 나타내는 자연어 표현 요청을 선택하는 동작,
    상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공하는 동작, 및
    상기 터치 스크린 디스플레이를 통하여 상기 자연어 표현에 대한 사용자 입력에 적어도 일부 기반하여 상기 적어도 하나의 태스크를 수행하는 동작을 수행하도록 하는, 저장 매체.
  21. 전자 장치에 있어서,
    디스플레이;
    무선 통신 회로;
    메모리; 및
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는:
    상기 전자 장치의 내부로부터 생성된 상기 전자 장치의 전력 관리, 상기 메모리의 상태 또는 상기 전자 장치의 보안과 관련된 이벤트를 식별하고,
    상기 식별된 이벤트에 대한 알림으로부터 상기 알림에 포함된 하나 이상의 파라미터를 획득하고,
    상기 하나 이상의 파라미터를 이용하여 상기 식별된 이벤트에 대한 추천 명령을 획득하고,
    상기 추천 명령을 제안하는 힌트를 제공하도록 설정된, 전자 장치.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 알림을 파싱함으로써 상기 하나 이상의 파라미터를 획득하도록 설정되고,
    상기 하나 이상의 파라미터는 상기 알림에 포함된 텍스트를 포함하는, 전자 장치.
  23. 제 21 항에 있어서,
    상기 힌트는 상기 추천 명령에 대한 자연어 표현을 포함하는, 전자 장치.
  24. 제 21 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 하나 이상의 파라미터를 이용하여 상기 식별된 이벤트에 대한 복수의 추천 명령들을 획득하고,
    상기 복수의 추천 명령들을 제안하는 복수의 힌트들을 제공하도록 설정된, 전자 장치.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 힌트들 중 하나에 대한 선택 입력을 수신하고,
    상기 복수의 힌트들 중 선택된 힌트에 대응하는 추천 명령을 실행하도록 설정된, 전자 장치.
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102339819B1 (ko) * 2017-04-05 2021-12-15 삼성전자주식회사 프레임워크를 이용한 자연어 표현 생성 방법 및 장치
TWI683226B (zh) * 2018-08-28 2020-01-21 宏碁股份有限公司 多媒體處理電路及電子系統
US10971132B2 (en) * 2018-08-28 2021-04-06 Acer Incorporated Multimedia processing method and electronic system
KR20200099380A (ko) 2019-02-14 2020-08-24 삼성전자주식회사 음성 인식 서비스를 제공하는 방법 및 그 전자 장치
CN109974190A (zh) * 2019-03-13 2019-07-05 青岛海尔空调器有限总公司 一种空调器及其控制方法
CN111737441B (zh) * 2020-08-07 2020-11-24 北京百度网讯科技有限公司 基于神经网络的人机交互方法、装置和介质
CN111930288B (zh) * 2020-08-14 2022-05-13 中国工商银行股份有限公司 交互式业务处理方法及系统
KR20220064056A (ko) * 2020-11-11 2022-05-18 삼성전자주식회사 오디오 신호의 처리에 관한 태스크를 관리하는 전자 장치 및 그 작동 방법
CN113961674B (zh) * 2021-12-21 2022-03-22 深圳市迪博企业风险管理技术有限公司 一种关键信息与上市公司公告文本语义匹配方法及装置
US11875123B1 (en) * 2023-07-31 2024-01-16 Intuit Inc. Advice generation system

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5528491A (en) * 1992-08-31 1996-06-18 Language Engineering Corporation Apparatus and method for automated natural language translation
WO2006038779A1 (en) * 2004-10-01 2006-04-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Device and method for displaying event in wireless terminal
US9318108B2 (en) 2010-01-18 2016-04-19 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US8145587B2 (en) * 2007-09-14 2012-03-27 Oracle International Corporation Time-based programming and computation
US8140335B2 (en) * 2007-12-11 2012-03-20 Voicebox Technologies, Inc. System and method for providing a natural language voice user interface in an integrated voice navigation services environment
KR101175322B1 (ko) * 2008-12-19 2012-08-20 한국전자통신연구원 상황에 맞게 추천되는 서비스를 동적으로 디스플레이하는 휴대용 단말 장치 및 방법
US20100241990A1 (en) * 2009-03-23 2010-09-23 Microsoft Corporation Re-usable declarative workflow templates
US8594997B2 (en) * 2010-09-27 2013-11-26 Sap Ag Context-aware conversational user interface
CN103858405B (zh) * 2011-09-29 2018-01-16 三星电子株式会社 用于提供车辆内通知服务的方法、头部单元设备以及移动设备
KR101891259B1 (ko) * 2012-04-04 2018-09-28 삼성전자주식회사 지능형 이벤트 정보 출력 지원 방법 및 단말기
US9223537B2 (en) * 2012-04-18 2015-12-29 Next It Corporation Conversation user interface
US20140039878A1 (en) * 2012-08-01 2014-02-06 Apollo Group, Inc. Symbolic-To-Natural Language Conversion
US9870222B2 (en) * 2013-05-10 2018-01-16 Mitsubishi Electric Corporation Air-conditioning system
US9372851B2 (en) * 2014-04-01 2016-06-21 Microsoft Technology Licensing, Llc Creating a calendar event using context
US10749989B2 (en) * 2014-04-01 2020-08-18 Microsoft Technology Licensing Llc Hybrid client/server architecture for parallel processing
US9959129B2 (en) * 2015-01-09 2018-05-01 Microsoft Technology Licensing, Llc Headless task completion within digital personal assistants
KR102377277B1 (ko) * 2015-02-27 2022-03-23 삼성전자주식회사 전자 장치에서 커뮤니케이션 지원 방법 및 장치
KR102303417B1 (ko) * 2015-06-19 2021-09-23 삼성전자주식회사 복수의 운영 체제를 지원하는 전자 장치 제어 방법
US20170091612A1 (en) * 2015-09-30 2017-03-30 Apple Inc. Proactive assistant with memory assistance
KR102339819B1 (ko) * 2017-04-05 2021-12-15 삼성전자주식회사 프레임워크를 이용한 자연어 표현 생성 방법 및 장치

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