KR102389041B1 - 이동단말기 및 머신 러닝을 이용한 이동 단말기의 제어방법 - Google Patents

이동단말기 및 머신 러닝을 이용한 이동 단말기의 제어방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102389041B1
KR102389041B1 KR1020170102549A KR20170102549A KR102389041B1 KR 102389041 B1 KR102389041 B1 KR 102389041B1 KR 1020170102549 A KR1020170102549 A KR 1020170102549A KR 20170102549 A KR20170102549 A KR 20170102549A KR 102389041 B1 KR102389041 B1 KR 102389041B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
user
mobile terminal
artificial intelligence
control
Prior art date
Application number
KR1020170102549A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190017548A (ko
Inventor
이정호
배건태
이준관
한종우
Original Assignee
엘지전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘지전자 주식회사 filed Critical 엘지전자 주식회사
Priority to KR1020170102549A priority Critical patent/KR102389041B1/ko
Priority to US15/934,558 priority patent/US10957315B2/en
Priority to PCT/KR2018/007638 priority patent/WO2019031707A1/en
Publication of KR20190017548A publication Critical patent/KR20190017548A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102389041B1 publication Critical patent/KR102389041B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16—Sound input; Sound output
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16—Sound input; Sound output
    • G06F3/167—Audio in a user interface, e.g. using voice commands for navigating, audio feedback
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/02—Feature extraction for speech recognition; Selection of recognition unit
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/06—Creation of reference templates; Training of speech recognition systems, e.g. adaptation to the characteristics of the speaker's voice
    • G10L15/063—Training
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/08—Speech classification or search
    • G10L15/16—Speech classification or search using artificial neural networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72403—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/06—Creation of reference templates; Training of speech recognition systems, e.g. adaptation to the characteristics of the speaker's voice
    • G10L15/063—Training
    • G10L2015/0631—Creating reference templates; Clustering
    • G10L2015/0633—Creating reference templates; Clustering using lexical or orthographic knowledge sources
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/08—Speech classification or search
    • G10L2015/088—Word spotting
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • G10L2015/223—Execution procedure of a spoken command
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • G10L2015/225—Feedback of the input speech
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/26—Devices for calling a subscriber
    • H04M1/27—Devices whereby a plurality of signals may be stored simultaneously
    • H04M1/271—Devices whereby a plurality of signals may be stored simultaneously controlled by voice recognition
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2201/00—Electronic components, circuits, software, systems or apparatus used in telephone systems
    • H04M2201/34—Microprocessors
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2201/00—Electronic components, circuits, software, systems or apparatus used in telephone systems
    • H04M2201/36—Memories
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2201/00—Electronic components, circuits, software, systems or apparatus used in telephone systems
    • H04M2201/38—Displays
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2201/00—Electronic components, circuits, software, systems or apparatus used in telephone systems
    • H04M2201/40—Electronic components, circuits, software, systems or apparatus used in telephone systems using speech recognition
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2250/00—Details of telephonic subscriber devices
    • H04M2250/74—Details of telephonic subscriber devices with voice recognition means

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Telephone Function (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

본 발명은 인공지능 비서를 포함하는 이동단말기 및 머신 러닝을 이용하여 이동단말기의 제어 방법에 관한 것이다. 본 발명은 인공지능 에이전트를 구비하는 이동 단말기를 제공한다. 구체적인 실시 예에 있어서, 본 발명은 사용자의 음성을 수신하도록 이루어지는 마이크, 상기 인공지능 에이전트의 활성화 이벤트에 근거하여, 마이크를 활성화 시키고, 상기 마이크로부터 수신된 사용자의 음성 정보에서 어휘 정보를 추출하고, 상기 음성 정보에 포함된 명령 정보에 대응하는 제어를 수행하는 제어부 및 기 추출된 복수의 어휘 정보들을 저장하는 러닝 데이터부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 추출된 어휘 정보 및 상기 러닝 데이터부에 저장된 어휘 정보들을 활용하여, 상기 제어의 수행 방식을 결정하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기를 제공한다. 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 추출된 어휘 정보에 근거하여 서로 다른 답변 메시지를 출력할 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 사용자에게 적합한 어휘로 답변 메시지를 제공함으로써, 사용자가 사용자와 비슷한 수준의 사람과 대화하는 느낌을 받을 수 있도록 할 뿐 아니라, 사용자의 수준에 맞는 정보를 제공할 수 있게 된다.

Description

이동단말기 및 머신 러닝을 이용한 이동 단말기의 제어방법{MOBILE TERMINAL AND METHOD USING MACHINE LEARNING FOR CONTROLLING MOBILE TERMINAL}
본 발명은 인공지능 비서를 포함하는 이동단말기 및 머신 러닝을 이용한 이동단말기의 제어 방법에 관한 것이다.
인공 지능(artificial intelligence)은 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 의미한다.
또한, 인공지능은 그 자체로 존재하는 것이 아니라, 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 특히 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여, 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.
한편, 종래에는 인공지능을 이용하여 사용자가 처한 상황을 인지하고 사용자가 원하는 정보를 원하는 형태로 제공하는 상황 인지(Context Awareness) 기술이 활발하게 연구되고 있다.
상술한 상황 인지 기술이 발달함과 동시에 사용자의 수준에 따라 사용자의 명령에 대한 처리를 다르게 수행하는 인공지능 비서에 대한 수요가 증가하고 있다.
본 발명은 전술한 문제 및 다른 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다. 또 다른 목적은, 사용자가 구사하는 언어를 분석하여 사용자의 수준을 판단하고, 사용자의 수준에 적합한 처리를 수행하는 인공지능 비서를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
구체적으로, 본 발명은 사용자의 어휘를 분석하여 사용자의 지식 수준, 사용자가 속한 그룹, 사용자의 성향 등을 판단하고, 판단 결과에 따라 사용자가 요청한 제어 명령을 다르게 처리하는 인공지능 비서를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 사용자가 특정 제어 명령을 내릴 수 있는 자격이 있는 지를 스스로 판단하고, 판단 결과에 따라 제어 명령 수행 여부를 결정할 수 있는 인공지능 비서를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 인공지능 에이전트를 구비하는 이동 단말기를 제공한다. 구체적인 실시 예에 있어서, 본 발명은 사용자의 음성을 수신하도록 이루어지는 마이크, 상기 인공지능 에이전트의 활성화 이벤트에 근거하여, 마이크를 활성화 시키고, 상기 마이크로부터 수신된 사용자의 음성 정보에서 어휘 정보를 추출하고, 상기 음성 정보에 포함된 명령 정보에 대응하는 제어를 수행하는 제어부 및 기 추출된 복수의 어휘 정보들을 저장하는 러닝 데이터부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 추출된 어휘 정보 및 상기 러닝 데이터부에 저장된 어휘 정보들을 활용하여, 상기 제어의 수행 방식을 결정하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기를 제공한다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는 상기 추출된 어휘 정보와 상기 러닝 데이터부에 포함된 어휘 정보들 각각을 비교하여 상기 사용자를 복수의 그룹들 중 적어도 하나의 그룹과 매칭시키고, 상기 매칭된 그룹에 따라 상기 제어의 수행 방식을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어는 상기 음성 정보에 대응하는 답변 메시지를 출력하는 것이고, 상기 제어부는, 상기 매칭된 그룹에 따라 서로 다른 답변 메시지를 출력할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 매칭된 그룹에 따라 서로 다른 어휘로 이루어진 답변 메시지를 출력할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 사용자는 복수의 그룹 각각에 매칭되고, 상기 제어부는, 상기 매칭된 복수의 그룹 중 적어도 하나의 그룹에 대응하는 답변 메시지를 출력할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 제어의 종류에 근거하여 상기 매칭된 복수의 그룹 중 적어도 하나를 선택할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 매칭된 그룹과 관련된 이벤트가 발생하는 경우, 상기 이벤트에 대응하는 제어를 수행할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 복수의 그룹들 중 적어도 하나는 복수의 세부 그룹들을 포함하고, 상기 제어부는, 상기 매칭된 그룹이 복수의 세부 그룹을 포함하는 경우, 상기 세부 그룹 중 적어도 하나의 세부 그룹을 선택하고, 선택된 세부 그룹과 관련된 이벤트가 발생하는 경우에만 상기 이벤트에 대응하는 제어를 수행할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 매칭된 그룹이 복수의 세부 그룹을 포함하는 경우, 상기 세부 그룹과 관련된 질문 메시지를 출력하고, 상기 질문 메시지에 대응하여 수신된 사용자 입력에 근거하여, 상기 세부 그룹 중 적어도 하나의 세부 그룹을 선택할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 추출된 어휘 정보가 기 설정된 조건을 만족하는 경우, 상기 제어를 수행하지 않을 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 추출된 어휘 정보가 기 설정된 조건을 만족하는 경우, 기 설정된 질문 메시지를 출력하고, 상기 질문 메시지에 대응하여 수신된 사용자 입력에 근거하여, 상기 제어 수행 여부를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 전화 통화 중 수신된 상기 사용자의 음성 정보로부터 어휘 정보를 추출하고, 상기 전화 통화 종료 후, 상기 추출된 어휘 정보에 근거하여, 상기 전화 통화에 대한 피드백 메시지를 출력할 수 있다.
또한, 본 발명은 인공지능 에이전트를 구비하는 이동 단말기의 제어 방법을 제공한다. 구체적으로, 본 발명은 상기 인공지능 에이전트의 활성화 이벤트에 근거하여, 사용자로부터 음성 정보를 수신하는 단계, 상기 음성 정보로부터 상기 사용자의 어휘 정보를 추출하는 단계 및 상기 수신된 사용자의 음성 정보에 포함된 명령 정보에 대응하는 제어를 수행하는 단계를 포함하고, 상기 제어는 상기 추출된 어휘 정보에 따라 다르게 수행되는 것을 특징으로 하는 이동 단말기의 제어 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 추출된 어휘 정보에 근거하여 서로 다른 답변 메시지를 출력할 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 사용자에게 적합한 어휘로 답변 메시지를 제공함으로써, 사용자가 사용자와 비슷한 수준의 사람과 대화하는 느낌을 받을 수 있도록 할 뿐 아니라, 사용자의 수준에 맞는 정보를 제공할 수 있게 된다.
또한, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 사용자에 매칭된 그룹과 관련된 이벤트가 발생될 경우, 이벤트와 관련된 제어를 수행할 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 사용자의 언어에서 사용자의 관심사를 자동으로 인식하여 그에 적합한 정보를 자동으로 제공할 수 있게 된다.
도 1a는 본 발명과 관련된 이동 단말기를 설명하기 위한 블록도이다.
도 1b 및 1c는 본 발명과 관련된 이동 단말기의 일 예를 서로 다른 방향에서 바라본 개념도들이다.
도 2 및 3은 이동 단말기에 구비된 음성인식 기반 에이전트를 실행하는 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 4 및 5는 사용자가 음성인식 기반 에이전트 실행 중 음성인식을 활성화하는 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 6은 음성인식 기반 에이전트에 인가된 음성 정보와 관련된 제어를 수행하는 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 7은 텍스트 기반 에이전트의 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 8은 본 발명에 따른 이동 단말기의 제어 방법을 나타내는 순서도이다.
도 9a 및 9b는 사용자의 어휘에 따라 서로 다른 답변 메시지를 출력하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 10a 내지 10c는 본 발명에 따른 인공지능 에이전트가 특정 그룹과 관련된 제어를 수행하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 11은 본 발명에 따른 인공지능 에이전트가 사용자로부터 수신된 명령 정보에 대응하는 제어의 실행 여부를 추출된 어휘 정보에 따라 결정하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 12는 본 발명에 따른 인공지능 에이전트가 사용자의 어휘를 교정하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 13은 본 발명에 따른 인공지능 에이전트가 사용자에 매칭된 그룹을 시각적으로 표시하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 설명되는 이동 단말기에는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 네비게이션, 슬레이트 PC(slate PC), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등이 포함될 수 있다.
그러나, 본 명세서에 기재된 실시 예에 따른 구성은 이동 단말기에만 적용 가능한 경우를 제외하면, 디지털 TV, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 사이니지 등과 같은 고정 단말기에도 적용될 수도 있음을 본 기술분야의 당업자라면 쉽게 알 수 있을 것이다.
도 1a 내지 도 1c를 참조하면, 도 1a는 본 발명과 관련된 이동 단말기를 설명하기 위한 블록도이고, 도 1b 및 1c는 본 발명과 관련된 이동 단말기의 일 예를 서로 다른 방향에서 바라본 개념도이다.
상기 이동 단말기(100)는 무선 통신부(110), 입력부(120), 러닝 데이터부(130), 센싱부(140), 출력부(150), 인터페이스부(160), 메모리(170), 제어부(180) 및 전원 공급부(190) 등을 포함할 수 있다. 도 1a에 도시된 구성요소들은 이동 단말기를 구현하는데 있어서 필수적인 것은 아니어서, 본 명세서 상에서 설명되는 이동 단말기는 위에서 열거된 구성요소들 보다 많거나, 또는 적은 구성요소들을 가질 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 구성요소들 중 무선 통신부(110)는, 이동 단말기(100)와 무선 통신 시스템 사이, 이동 단말기(100)와 다른 이동 단말기(100) 사이, 또는 이동 단말기(100)와 외부서버 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 상기 무선 통신부(110)는, 이동 단말기(100)를 하나 이상의 네트워크에 연결하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.
이러한 무선 통신부(110)는, 방송 수신 모듈(111), 이동통신 모듈(112), 무선 인터넷 모듈(113), 근거리 통신 모듈(114), 위치정보 모듈(115) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
입력부(120)는, 영상 신호 입력을 위한 카메라(121) 또는 영상 입력부, 오디오 신호 입력을 위한 마이크로폰(microphone, 122), 또는 오디오 입력부, 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 사용자 입력부(123, 예를 들어, 터치키(touch key), 푸시키(mechanical key) 등)를 포함할 수 있다. 입력부(120)에서 수집한 음성 데이터나 이미지 데이터는 분석되어 사용자의 제어명령으로 처리될 수 있다.
러닝 데이터부(130)는, 데이터 마이닝(data mining), 데이터 분석, 지능형 의사결정 및 머신 러닝 알고리즘 및 기술을 위해 이용될 정보를 수신, 분류, 저장 및 출력하도록 구성될 수 있다. 러닝 데이터 부(130)는 단말기를 통해 수신, 검출, 감지, 생성, 사전 정의된 정보 또는 상기 단말기를 통해 다른 방식으로 출력된 정보를 저장하거나, 다른 구성, 장치 및 단말기에 의하여 수신, 검출, 감지, 생성, 사전 정의 또는 출력된 데이터를 저장하도록 구성된 하나 이상의 메모리 유닛을 포함 할 수 있다.
러닝 데이터부(130)는 이동 단말기에 통합되거나, 구비된 메모리를 포함 할 수 있다. 일 실시 예에 있어서, 러닝 데이터부(130)는 메모리(170)를 통해 구현될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 러닝 데이터부(130)는 이동 단말기(100) 와 관련된 메모리(예를 들어, 이동 단말기(100)와 직접적으로 커플링된 외부 메모리에 구현되거나, 이동 단말기(100)와 통신 가능한 서버에 포함된 메모리를 통해 구현될 수 있다. 다른 일 실시 예에 있어서, 러닝 데이터부(130)는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 유지되는 메모리, 또는 네트워크와 같은 통신 방식을 통해 단말기에 의해 액세스 가능한 다른 원격 메모리를 통해 구현될 수 있다.
러닝 데이터부(130)는 일반적으로 감독 또는 감독되지 않은 학습, 데이터 마이닝, 예측 분석 또는 다른 머신 러닝 기술에서 사용하기 위한 데이터를 식별, 색인화, 분류, 조작, 저장, 검색 및 출력하기 위해, 상기 데이터를 하나 이상의 데이터베이스에 저장하도록 이루어진다. 러닝 데이터부(130)에 저장된 정보는 서로 다른 유형의 데이터 분석, 기계 학습 알고리즘 및 기계 학습 기술 중 적어도 하나를 사용하는 제어부(180) 또는 이동 단말기에 포함된 복수의 제어부들에 의하여 이용 될 수 있다. 이러한 알고리즘 및 기법의 예로는 K 최근접 이웃 시스템(k-Nearest neighbor system), 퍼지 논리(fuzzy logic)(예를 들어, 가능성 이론(possibility theory)), 신경 회로망(neural networks), 볼츠만 머신(Boltzmann machines), 벡터 양자화, 펄스 신경망(pulsed neural nets), 서포트 벡터 머신(support vector machines), 최대-마진 분류기(maximum margin classifiers), 힐 클라이밍(hill-climbing), 유도 논리 시스템(inductive logic systems), 베이지안 네트워크(baysian networks), 페트리 네트(petri nets) (예를 들어, 유한 상태 기계(finite state machines), 밀리 머신(mealy machines), 무어 유한 상태 머신(moore finite state machines)), 분류 트리(classifier trees)(예를 들어, 퍼셉트론 트리(perceptron trees), 서포트 벡터 트리(support vector trees), 마코브 트리(markov trees), 트리-숲 결정(decision tree forests), 랜덤 숲(random forests)), 목마전 모형 및 시스템(pandemonium models and systems), 클러스터링(clustering), 인공 지능 플래닝(artificially intelligent planning), 인공 지능 예측(artificially intelligent forecasting), 데이터 퓨전(data fusion), 센서 퓨전(sensor fusion), 이미지 퓨전(image fusion), 강화 학습(reinforcement learning), 증강 현실(augmented reality), 패턴 인식(pattern recognition), 자동 플래닝(automated planning) 등이 있다.
제어부(180)는 데이터 분석, 머신 러닝 알고리즘 및 머신 러닝 기술을 사용하여 결정 또는 생성된 정보에 기초하여 이동 단말기의 적어도 하나의 실행 가능한 동작을 결정 또는 예측할 수 있다. 이를 위해, 제어부(180)는 러닝 데이터부(130)의 데이터를 요청, 검색, 수신 또는 활용할 수 있다. 제어부 (180)는 지식 기반 시스템, 추론 시스템 및 지식 획득 시스템 등을 구현하는 다양한 기능을 수행할 수 있으며, 불확실한 추론을 위한 시스템(예를 들어, 퍼지 논리 시스템), 적응 시스템, 기계 학습 시스템, 인공 신경망 등을 포함하는 다양한 기능을 수행할 수 있다.
제어부(180)는 I/O 처리 모듈, 환경 조건 모듈, 음성-텍스트(STT) 처리 모듈, 자연 언어 처리 모듈, 작업 흐름 처리 모듈 및 서비스 처리 모듈 등과 같은 음성 및 자연 언어 처리를 가능하게 하는 서브 모듈들을 포함 할 수 있다. 서브 모듈들 각각은 이동 단말기에서의 하나 이상의 시스템 또는 데이터 및 모델, 또는 이들의 서브셋 또는 수퍼셋에 대한 접근권한을 가질 수 있다. 여기서, 서브 모듈들 각각이 접근권한을 가지는 대상은 스케줄링, 어휘 인덱스, 사용자 데이터, 태스크 플로우 모델, 서비스 모델 및 자동 음성 인식(ASR) 시스템을 포함할 수 있다. 다른 일 실시 예에 있어서, 제어부(180) 또는 이동 단말기는 상기 서브 모듈, 시스템, 또는 데이터 및 모델로 구현 될 수 있다.
일부 실시 예에서, 제어부(180)는 사용자 입력 또는 자연 언어 입력으로 표현된 문맥 조건 또는 사용자의 의도에 기초하여 사용자가 요구하는 것을 검출하고 감지하도록 구성 될 수 있다. 여기서, 제어부(180)는 러닝 데이터부(130)에서의 데이터에 기초하여 상기 사용자가 요구하는 것을 검출하고 감지할 수 있다. 또한, 제어부(180)는 문맥 조건이나 사용자의 의도에 따라 사용자가 요구하는 것을 완전히 결정하는 데 필요한 정보를 적극적으로 이끌어 내거나, 이를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제어부(180)는 과거 입력 및 출력, 패턴 매칭, 모호하지 않은 단어, 입력 의도 등을 포함하는 과거 데이터를 분석함으로써, 사용자가 요구하는 것을 검출하고 감지할 수 있다. 또한, 제어부(180)는 문맥 조건이나 사용자의 의도에 따라 사용자가 요구하는 기능을 실행하기 위한 작업 흐름을 결정할 수 있다. 또한, 제어부(180)는 문맥 조건 또는 사용자의 의도에 기초하여 사용자가 요구하는 것을 충족시키기 위한 작업 흐름을 실행할 수 있다.
일부 실시 예에 있어서, 제어부(180)는 memistor, memristors, 상호 컨덕턴스 증폭기, 펄스 형 신경 회로, 인공지능형 나노 기술 시스템(예를 들어, 자율 나노머신) 또는 인공지능형 양자 기계 시스템(예를 들어, 양자 신경 네트워크) 등을 포함하는 러닝 데이터 프로세스를 위한 전용 하드웨어 요소를 구현할 수 있다. 일부 실시 예에 있어서, 제어부(180)는 머신 비전 시스템, 음향 인식 시스템, 필기 인식 시스템, 데이터 융합 시스템, 센서 융합 시스템 및 소프트 센서와 같은 패턴 인식 시스템을 포함 할 수 있다. 머신 비전 시스템은 컨텐츠 기반 이미지 검색, 광학 문자 인식, 증강 현실, 자체 운동(egomotion), 트래킹 및 광학 흐름(optical flow) 등을 포함 할 수 있다.
제어부(180)는 센싱부(140)를 통하여, 이동 단말기 내 정보, 이동 단말기를 둘러싼 주변 환경 정보 또는 다른 정보를 감지 또는 수신할 수 있다. 또한, 제어부(180)는 무선 통신부(110)를 통하여, 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보, 무선 신호, 무선 데이터 등을 수신할 수 있다. 또한, 제어부(180)는 입력부로부터 영상 정보(또는 해당 신호), 오디오 정보(또는 해당 신호), 데이터 또는 사용자로부터 입력되는 정보를 입력받을 수 있다.
이러한 제어부(180)는 정보들을 수집하고, 이를 처리 또는 분류(예를 들어, 지식 그래프, 명령어 정책, 개인화 데이터베이스, 대화 엔진 등)하고, 상기 처리 또는 분류된 정보를 메모리(170) 또는 러닝 데이터 부(130)에 저장할 수 있다.
데이터 분석, 머신 러닝 알고리즘 및 머신 러닝기술을 바탕으로, 이동 단말기의 동작이 결정되면, 제어부(180)는 이러한 결정된 동작을 실행하기 위하여, 이동 단말기의 구성 요소들을 제어할 수 있다. 제어부(180)는 제어 명령에 근거하여, 이동 단말기를 제어함으로써, 결정된 동작을 실행할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 제어부(180)는 특정 동작이 수행되면, 데이터 분석, 머신 러닝 알고리즘 및 머신 러닝기술을 통하여, 특정 동작의 수행을 나타내는 이력 정보를 분석하고, 이러한 분석 정보를 바탕으로 기존의 학습된 정보에 대한 업데이트를 수행할 수 있다. 이에, 제어부(180)는 러닝 데이터 부(130)와 함께, 업데이트 된 정보에 기반한 데이터 분석, 머신 러닝 알고리즘 및 머신 러닝 기술의 미래 성능의 정확도를 향상시킬 수 있다.
제어부(180)는 센싱부(140)를 통하여, 이동 단말기 내 정보, 이동 단말기를 둘러싼 주변 환경 정보 또는 다른 정보를 감지 또는 수신할 수 있다. 또한, 제어부(180)는 무선 통신부(110)를 통하여, 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보, 무선 신호, 무선 데이터 등을 수신할 수 있다. 또한, 제어부(180)는 입력부로부터 영상 정보(또는 해당 신호), 오디오 정보(또는 해당 신호), 데이터 또는 사용자로부터 입력되는 정보를 입력받을 수 있다.
이러한 제어부(180)는 정보들을 수집하고, 이를 처리 또는 분류(예를 들어, 지식 그래프, 명령어 정책, 개인화 데이터베이스, 대화 엔진 등)하고, 상기 처리 또는 분류된 정보를 메모리(170) 또는 러닝 데이터 부(130)에 저장할 수 있다.
그리고, 러닝 데이터부(130)는 데이터 분석, 머신 러닝 알고리즘 및 머신 러닝기술을 바탕으로, 이동 단말기의 동작이 결정되면, 제어부(180)는 이러한 결정된 동작을 실행하기 위하여, 이동 단말기의 구성 요소들을 제어할 수 있다. 제어부(180)는 제어 명령에 근거하여, 이동 단말기를 제어함으로써, 결정된 동작을 실행할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 제어부(180)는 특정 동작이 수행되면, 데이터 분석, 머신 러닝 알고리즘 및 머신 러닝기술을 통하여, 특정 동작의 수행을 나타내는 이력 정보를 분석하고, 이러한 분석 정보를 바탕으로 기존의 학습된 정보에 대한 업데이트를 수행할 수 있다. 이에, 제어부(180)는 러닝 데이터 부(130)와 함께, 업데이트 된 정보에 기반한 데이터 분석, 머신 러닝 알고리즘 및 머신 러닝 기술의 미래 성능의 정확도를 향상시킬 수 있다.
센싱부(140)는 이동 단말기 내 정보, 이동 단말기를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 센싱하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(140)는 근접센서(141, proximity sensor), 조도 센서(142, illumination sensor), 터치 센서(touch sensor), 가속도 센서(acceleration sensor), 자기 센서(magnetic sensor), 중력 센서(G-sensor), 자이로스코프 센서(gyroscope sensor), 모션 센서(motion sensor), RGB 센서, 적외선 센서(IR 센서: infrared sensor), 지문인식 센서(finger scan sensor), 초음파 센서(ultrasonic sensor), 광 센서(optical sensor, 예를 들어, 카메라(121 참조)), 마이크로폰(microphone, 122 참조), 배터리 게이지(battery gauge), 환경 센서(예를 들어, 기압계, 습도계, 온도계, 방사능 감지 센서, 열 감지 센서, 가스 감지 센서 등), 화학 센서(예를 들어, 전자 코, 헬스케어 센서, 생체 인식 센서 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한편, 본 명세서에 개시된 이동 단말기는, 이러한 센서들 중 적어도 둘 이상의 센서에서 센싱되는 정보들을 조합하여 활용할 수 있다.
출력부(150)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부(151), 음향 출력부(152), 햅팁 모듈(153), 광 출력부(154) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 디스플레이부(151)는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 이동 단말기(100)와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 사용자 입력부(123)로써 기능함과 동시에, 이동 단말기(100)와 사용자 사이의 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.
인터페이스부(160)는 이동 단말기(100)에 연결되는 다양한 종류의 외부 기기와의 통로 역할을 수행한다. 이러한 인터페이스부(160)는, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기 포트(port), 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이동 단말기(100)에서는, 상기 인터페이스부(160)에 외부 기기가 연결되는 것에 대응하여, 연결된 외부 기기와 관련된 적절할 제어를 수행할 수 있다.
또한, 메모리(170)는 이동 단말기(100)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장한다. 메모리(170)는 이동 단말기(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 이동 단말기(100)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들, 러닝 데이터부(130)의 동작을 위한 데이터들(예를 들어, 머신 러닝을 위한 적어도 하나의 알고리즘 정보 등)을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 이동 단말기(100)의 기본적인 기능(예를 들어, 전화 착신, 발신 기능, 메시지 수신, 발신 기능)을 위하여 출고 당시부터 이동 단말기(100)상에 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은, 메모리(170)에 저장되고, 이동 단말기(100) 상에 설치되어, 제어부(180)에 의하여 상기 이동 단말기의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
제어부(180)는 상기 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 통상적으로 이동 단말기(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(180)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.
또한, 제어부(180)는 메모리(170)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 도 1a와 함께 살펴본 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 제어부(180)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 이동 단말기(100)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작시킬 수 있다.
전원공급부(190)는 제어부(180)의 제어 하에서, 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 이동 단말기(100)에 포함된 각 구성요소들에 전원을 공급한다. 이러한 전원공급부(190)는 배터리를 포함하며, 상기 배터리는 내장형 배터리 또는 교체가능한 형태의 배터리가 될 수 있다.
상기 각 구성요소들 중 적어도 일부는, 이하에서 설명되는 다양한 실시 예들에 따른 이동 단말기의 동작, 제어, 또는 제어방법을 구현하기 위하여 서로 협력하여 동작할 수 있다. 또한, 상기 이동 단말기의 동작, 제어, 또는 제어방법은 상기 메모리(170)에 저장된 적어도 하나의 응용 프로그램의 구동에 의하여 이동 단말기 상에서 구현될 수 있다.
이하에서는, 위에서 살펴본 이동 단말기(100)를 통하여 구현되는 다양한 실시 예들을 살펴보기에 앞서, 위에서 열거된 구성요소들에 대하여 도 1a를 참조하여 보다 구체적으로 살펴본다.
먼저, 무선 통신부(110)에 대하여 살펴보면, 무선 통신부(110)의 방송 수신 모듈(111)은 방송 채널을 통하여 외부의 방송 관리 서버로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 상기 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 적어도 두 개의 방송 채널들에 대한 동시 방송 수신 또는 방송 채널 스위칭을 위해 둘 이상의 상기 방송 수신 모듈이 상기 이동단말기(100)에 제공될 수 있다.
이동통신 모듈(112)은, 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다.
상기 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
무선 인터넷 모듈(113)은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 이동 단말기(100)에 내장되거나 외장될 수 있다. 무선 인터넷 모듈(113)은 무선 인터넷 기술들에 따른 통신망에서 무선 신호를 송수신하도록 이루어진다.
무선 인터넷 기술로는, 예를 들어 WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), WiBro(Wireless Broadband), WiMAX(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등이 있으며, 상기 무선 인터넷 모듈(113)은 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다.
WiBro, HSDPA, HSUPA, GSM, CDMA, WCDMA, LTE, LTE-A 등에 의한 무선인터넷 접속은 이동통신망을 통해 이루어진다는 관점에서 본다면, 상기 이동통신망을 통해 무선인터넷 접속을 수행하는 상기 무선 인터넷 모듈(113)은 상기 이동통신 모듈(112)의 일종으로 이해될 수도 있다.
근거리 통신 모듈(114)은 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다. 이러한, 근거리 통신 모듈(114)은, 근거리 무선 통신망(Wireless Area Networks)을 통해 이동 단말기(100)와 무선 통신 시스템 사이, 이동 단말기(100)와 다른 이동 단말기(100) 사이, 또는 이동 단말기(100)와 다른 이동 단말기(100, 또는 외부서버)가 위치한 네트워크 사이의 무선 통신을 지원할 수 있다. 상기 근거리 무선 통신망은 근거리 무선 개인 통신망(Wireless Personal Area Networks)일 수 있다.
여기에서, 다른 이동 단말기(100)는 본 발명에 따른 이동 단말기(100)와 데이터를 상호 교환하는 것이 가능한(또는 연동 가능한) 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 스마트워치(smartwatch), 스마트 글래스(smart glass), HMD(head mounted display))가 될 수 있다. 근거리 통신 모듈(114)은, 이동 단말기(100) 주변에, 상기 이동 단말기(100)와 통신 가능한 웨어러블 디바이스를 감지(또는 인식)할 수 있다. 나아가, 제어부(180)는 상기 감지된 웨어러블 디바이스가 본 발명에 따른 이동 단말기(100)와 통신하도록 인증된 디바이스인 경우, 이동 단말기(100)에서 처리되는 데이터의 적어도 일부를, 상기 근거리 통신 모듈(114)을 통해 웨어러블 디바이스로 전송할 수 있다. 따라서, 웨어러블 디바이스의 사용자는, 이동 단말기(100)에서 처리되는 데이터를, 웨어러블 디바이스를 통해 이용할 수 있다. 예를 들어, 이에 따르면 사용자는, 이동 단말기(100)에 전화가 수신된 경우, 웨어러블 디바이스를 통해 전화 통화를 수행하거나, 이동 단말기(100)에 메시지가 수신된 경우, 웨어러블 디바이스를 통해 상기 수신된 메시지를 확인하는 것이 가능하다.
위치정보 모듈(115)은 이동 단말기의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Positioning System) 모듈 또는 WiFi(Wireless Fidelity) 모듈이 있다. 예를 들어, 이동 단말기는 GPS모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 이동 단말기의 위치를 획득할 수 있다. 다른 예로서, 이동 단말기는 Wi-Fi모듈을 활용하면, Wi-Fi모듈과 무선신호를 송신 또는 수신하는 무선 AP(Wireless Access Point)의 정보에 기반하여, 이동 단말기의 위치를 획득할 수 있다. 필요에 따라서, 위치정보모듈(115)은 치환 또는 부가적으로 이동 단말기의 위치에 관한 데이터를 얻기 위해 무선 통신부(110)의 다른 모듈 중 어느 기능을 수행할 수 있다. 위치정보모듈(115)은 이동 단말기의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위해 이용되는 모듈로, 이동 단말기의 위치를 직접적으로 계산하거나 획득하는 모듈로 한정되지는 않는다.
다음으로, 입력부(120)는 영상 정보(또는 신호), 오디오 정보(또는 신호), 데이터, 또는 사용자로부터 입력되는 정보의 입력을 위한 것으로서, 영상 정보의 입력을 위하여, 이동 단말기(100) 는 하나 또는 복수의 카메라(121)를 구비할 수 있다. 카메라(121)는 화상 통화모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 처리한다. 처리된 화상 프레임은 디스플레이부(151)에 표시되거나 메모리(170)에 저장될 수 있다. 한편, 이동 단말기(100)에 구비되는 복수의 카메라(121)는 매트릭스 구조를 이루도록 배치될 수 있으며, 이와 같이 매트릭스 구조를 이루는 카메라(121)를 통하여, 이동 단말기(100)에는 다양한 각도 또는 초점을 갖는 복수의 영상정보가 입력될 수 있다. 또한, 복수의 카메라(121)는 입체영상을 구현하기 위한 좌 영상 및 우 영상을 획득하도록, 스트레오 구조로 배치될 수 있다.
마이크로폰(122)은 외부의 음향 신호를 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 처리된 음성 데이터는 이동 단말기(100)에서 수행 중인 기능(또는 실행 중인 응용 프로그램)에 따라 다양하게 활용될 수 있다. 한편, 마이크로폰(122)에는 외부의 음향 신호를 입력 받는 과정에서 발생되는 잡음(noise)을 제거하기 위한 다양한 잡음 제거 알고리즘이 구현될 수 있다.
사용자 입력부(123)는 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 것으로서, 사용자 입력부(123)를 통해 정보가 입력되면, 제어부(180)는 입력된 정보에 대응되도록 이동 단말기(100)의 동작을 제어할 수 있다. 이러한, 사용자 입력부(123)는 기계식 (mechanical) 입력수단(또는, 메커니컬 키, 예를 들어, 이동 단말기(100)의 전·후면 또는 측면에 위치하는 버튼, 돔 스위치 (dome switch), 조그 휠, 조그 스위치 등) 및 터치식 입력수단을 포함할 수 있다. 일 예로서, 터치식 입력수단은, 소프트웨어적인 처리를 통해 터치스크린에 표시되는 가상 키(virtual key), 소프트 키(soft key) 또는 비주얼 키(visual key)로 이루어지거나, 상기 터치스크린 이외의 부분에 배치되는 터치 키(touch key)로 이루어질 수 있다. 한편, 상기 가상키 또는 비주얼 키는, 다양한 형태를 가지면서 터치스크린 상에 표시되는 것이 가능하며, 예를 들어, 그래픽(graphic), 텍스트(text), 아이콘(icon), 비디오(video) 또는 이들의 조합으로 이루어질 수 있다.
한편, 센싱부(140)는 이동 단말기 내 정보, 이동 단말기를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 센싱하고, 이에 대응하는 센싱 신호를 발생시킨다. 제어부(180)는 이러한 센싱 신호에 기초하여, 이동 단말기(100)의 구동 또는 동작을 제어하거나, 이동 단말기(100)에 설치된 응용 프로그램과 관련된 데이터 처리, 기능 또는 동작을 수행 할 수 있다. 센싱부(140)에 포함될 수 있는 다양한 센서 중 대표적인 센서들의 대하여, 보다 구체적으로 살펴본다.
먼저, 근접 센서(141)는 소정의 검출면에 접근하는 물체, 혹은 근방에 존재하는 물체의 유무를 전자계의 힘 또는 적외선 등을 이용하여 기계적 접촉이 없이 검출하는 센서를 말한다. 이러한 근접 센서(141)는 위에서 살펴본 터치 스크린에 의해 감싸지는 이동 단말기의 내부 영역 또는 상기 터치 스크린의 근처에 근접 센서(141)가 배치될 수 있다.
근접 센서(141)의 예로는 투과형광전 센서, 직접 반사형광전 센서, 미러반사형광전 센서, 고주파 발진형 근접 센서, 정전 용량형 근접 센서, 자기형 근접 센서, 적외선 근접 센서 등이 있다. 터치 스크린이 정전식인 경우에, 근접 센서(141)는 전도성을 갖는 물체의 근접에 따른 전계의 변화로 상기 물체의 근접을 검출하도록 구성될 수 있다. 이 경우 터치 스크린(또는 터치 센서) 자체가 근접 센서로 분류될 수 있다.
한편, 설명의 편의를 위해, 터치 스크린 상에 물체가 접촉되지 않으면서 근접되어 상기 물체가 상기 터치 스크린 상에 위치함이 인식되도록 하는 행위를 "근접 터치(proximity touch)"라고 명명하고, 상기 터치 스크린 상에 물체가 실제로 접촉되는 행위를 "접촉 터치(contact touch)"라고 명명한다. 상기 터치 스크린 상에서 물체가 근접 터치 되는 위치라 함은, 상기 물체가 근접 터치될 때 상기 물체가 상기 터치 스크린에 대해 수직으로 대응되는 위치를 의미한다. 상기 근접 센서(141)는, 근접 터치와, 근접 터치 패턴(예를 들어, 근접 터치 거리, 근접 터치 방향, 근접 터치 속도, 근접 터치 시간, 근접 터치 위치, 근접 터치 이동 상태 등)을 감지할 수 있다. 한편, 제어부(180)는 위와 같이, 근접 센서(141)를 통해 감지된 근접 터치 동작 및 근접 터치 패턴에 상응하는 데이터(또는 정보)를 처리하며, 나아가, 처리된 데이터에 대응하는 시각적인 정보를 터치 스크린상에 출력시킬 수 있다. 나아가, 제어부(180)는, 터치 스크린 상의 동일한 지점에 대한 터치가, 근접 터치인지 또는 접촉 터치인지에 따라, 서로 다른 동작 또는 데이터(또는 정보)가 처리되도록 이동 단말기(100)를 제어할 수 있다.
터치 센서는 저항막 방식, 정전용량 방식, 적외선 방식, 초음파 방식, 자기장 방식 등 여러가지 터치방식 중 적어도 하나를 이용하여 터치 스크린(또는 디스플레이부(151))에 가해지는 터치(또는 터치입력)을 감지한다.
일 예로서, 터치 센서는, 터치 스크린의 특정 부위에 가해진 압력 또는 특정 부위에 발생하는 정전 용량 등의 변화를 전기적인 입력신호로 변환하도록 구성될 수 있다. 터치 센서는, 터치 스크린 상에 터치를 가하는 터치 대상체가 터치 센서 상에 터치 되는 위치, 면적, 터치 시의 압력, 터치 시의 정전 용량 등을 검출할 수 있도록 구성될 수 있다. 여기에서, 터치 대상체는 상기 터치 센서에 터치를 인가하는 물체로서, 예를 들어, 손가락, 터치펜 또는 스타일러스 펜(Stylus pen), 포인터 등이 될 수 있다.
이와 같이, 터치 센서에 대한 터치 입력이 있는 경우, 그에 대응하는 신호(들)는 터치 제어기로 보내진다. 터치 제어기는 그 신호(들)를 처리한 다음 대응하는 데이터를 제어부(180)로 전송한다. 이로써, 제어부(180)는 디스플레이부(151)의 어느 영역이 터치 되었는지 여부 등을 알 수 있게 된다. 여기에서, 터치 제어기는, 제어부(180)와 별도의 구성요소일 수 있고, 제어부(180) 자체일 수 있다.
한편, 제어부(180)는, 터치 스크린(또는 터치 스크린 이외에 구비된 터치키)을 터치하는, 터치 대상체의 종류에 따라 서로 다른 제어를 수행하거나, 동일한 제어를 수행할 수 있다. 터치 대상체의 종류에 따라 서로 다른 제어를 수행할지 또는 동일한 제어를 수행할 지는, 현재 이동 단말기(100)의 동작상태 또는 실행 중인 응용 프로그램에 따라 결정될 수 있다.
한편, 위에서 살펴본 터치 센서 및 근접 센서는 독립적으로 또는 조합되어, 터치 스크린에 대한 숏(또는 탭) 터치(short touch), 롱 터치(long touch), 멀티 터치(multi touch), 드래그 터치(drag touch), 플리크 터치(flick touch), 핀치-인 터치(pinch-in touch), 핀치-아웃 터치(pinch-out 터치), 스와이프(swype) 터치, 호버링(hovering) 터치 등과 같은, 다양한 방식의 터치를 센싱할 수 있다.
초음파 센서는 초음파를 이용하여, 감지대상의 위치정보를 인식할 수 있다. 한편 제어부(180)는 광 센서와 복수의 초음파 센서로부터 감지되는 정보를 통해, 파동 발생원의 위치를 산출하는 것이 가능하다. 파동 발생원의 위치는, 광이 초음파보다 매우 빠른 성질, 즉, 광이 광 센서에 도달하는 시간이 초음파가 초음파 센서에 도달하는 시간보다 매우 빠름을 이용하여, 산출될 수 있다. 보다 구체적으로 광을 기준 신호로 초음파가 도달하는 시간과의 시간차를 이용하여 파동 발생원의 위치가 산출될 수 있다.
한편, 입력부(120)의 구성으로 살펴본, 카메라(121)는 카메라 센서(예를 들어, CCD, CMOS 등), 포토 센서(또는 이미지 센서) 및 레이저 센서 중 적어도 하나를 포함한다.
카메라(121)와 레이저 센서는 서로 조합되어, 3차원 입체영상에 대한 감지대상의 터치를 감지할 수 있다. 포토 센서는 디스플레이 소자에 적층될 수 있는데, 이러한 포토 센서는 터치 스크린에 근접한 감지대상의 움직임을 스캐닝하도록 이루어진다. 보다 구체적으로, 포토 센서는 행/열에 Photo Diode와 TR(Transistor)를 실장하여 Photo Diode에 인가되는 빛의 양에 따라 변화되는 전기적 신호를 이용하여 포토 센서 위에 올려지는 내용물을 스캔한다. 즉, 포토 센서는 빛의 변화량에 따른 감지대상의 좌표 계산을 수행하며, 이를 통하여 감지대상의 위치정보가 획득될 수 있다.
디스플레이부(151)는 이동 단말기(100)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 디스플레이부(151)는 이동 단말기(100)에서 구동되는 응용 프로그램의 실행화면 정보, 또는 이러한 실행화면 정보에 따른 UI(User Interface), GUI(Graphic User Interface) 정보를 표시할 수 있다.
또한, 상기 디스플레이부(151)는 입체영상을 표시하는 입체 디스플레이부로서 구성될 수 있다.
상기 입체 디스플레이부에는 스테레오스코픽 방식(안경 방식), 오토 스테레오스코픽 방식(무안경 방식), 프로젝션 방식(홀로그래픽 방식) 등의 3차원 디스플레이 방식이 적용될 수 있다.
음향 출력부(152)는 호신호 수신, 통화모드 또는 녹음 모드, 음성인식 모드, 방송수신 모드 등에서 무선 통신부(110)로부터 수신되거나 메모리(170)에 저장된 오디오 데이터를 출력할 수 있다. 음향 출력부(152)는 이동 단말기(100)에서 수행되는 기능(예를 들어, 호신호 수신음, 메시지 수신음 등)과 관련된 음향 신호를 출력하기도 한다. 이러한 음향 출력부(152)에는 리시버(receiver), 스피커(speaker), 버저(buzzer) 등이 포함될 수 있다.
햅틱 모듈(haptic module)(153)은 사용자가 느낄 수 있는 다양한 촉각 효과를 발생시킨다. 햅틱 모듈(153)이 발생시키는 촉각 효과의 대표적인 예로는 진동이 될 수 있다. 햅틱 모듈(153)에서 발생하는 진동의 세기와 패턴 등은 사용자의 선택 또는 제어부의 설정에 의해 제어될 수 있다. 예를 들어, 상기 햅틱 모듈(153)은 서로 다른 진동을 합성하여 출력하거나 순차적으로 출력할 수도 있다.
햅틱 모듈(153)은, 진동 외에도, 접촉 피부면에 대해 수직 운동하는 핀 배열, 분사구나 흡입구를 통한 공기의 분사력이나 흡입력, 피부 표면에 대한 스침, 전극(electrode)의 접촉, 정전기력 등의 자극에 의한 효과와, 흡열이나 발열 가능한 소자를 이용한 냉온감 재현에 의한 효과 등 다양한 촉각 효과를 발생시킬 수 있다.
햅틱 모듈(153)은 직접적인 접촉을 통해 촉각 효과를 전달할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 손가락이나 팔 등의 근 감각을 통해 촉각 효과를 느낄 수 있도록 구현할 수도 있다. 햅틱 모듈(153)은 이동 단말기(100)의 구성 태양에 따라 2개 이상이 구비될 수 있다.
광출력부(154)는 이동 단말기(100)의 광원의 빛을 이용하여 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 출력한다. 이동 단말기(100)에서 발생 되는 이벤트의 예로는 메시지 수신, 호 신호 수신, 부재중 전화, 알람, 일정 알림, 이메일 수신, 애플리케이션을 통한 정보 수신 등이 될 수 있다.
광출력부(154)가 출력하는 신호는 이동 단말기가 전면이나 후면으로 단색이나 복수색의 빛을 발광함에 따라 구현된다. 상기 신호 출력은 이동 단말기가 사용자의 이벤트 확인을 감지함에 의하여 종료될 수 있다.
인터페이스부(160)는 이동 단말기(100)에 연결되는 모든 외부 기기와의 통로 역할을 한다. 인터페이스부(160)는 외부 기기로부터 데이터를 전송받거나, 전원을 공급받아 이동 단말기(100) 내부의 각 구성요소에 전달하거나, 이동 단말기(100) 내부의 데이터가 외부 기기로 전송되도록 한다. 예를 들어, 유/무선 헤드셋 포트(port), 외부 충전기 포트(port), 유/무선 데이터 포트(port), 메모리 카드(memory card) 포트(port), 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트(port), 오디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 비디오 I/O(Input/Output) 포트(port), 이어폰 포트(port) 등이 인터페이스부(160)에 포함될 수 있다.
한편, 식별 모듈은 이동 단말기(100)의 사용 권한을 인증하기 위한 각종 정보를 저장한 칩으로서, 사용자 인증 모듈(user identify module; UIM), 가입자 인증 모듈(subscriber identity module; SIM), 범용 사용자 인증 모듈(universal subscriber identity module; USIM) 등을 포함할 수 있다. 식별 모듈이 구비된 장치(이하 '식별 장치')는, 스마트 카드(smart card) 형식으로 제작될 수 있다. 따라서 식별 장치는 상기 인터페이스부(160)를 통하여 단말기(100)와 연결될 수 있다.
또한, 상기 인터페이스부(160)는 이동 단말기(100)가 외부 크래들(cradle)과 연결될 때 상기 크래들로부터의 전원이 상기 이동 단말기(100)에 공급되는 통로가 되거나, 사용자에 의해 상기 크래들에서 입력되는 각종 명령 신호가 상기 이동 단말기(100)로 전달되는 통로가 될 수 있다. 상기 크래들로부터 입력되는 각종 명령 신호 또는 상기 전원은 상기 이동 단말기(100)가 상기 크래들에 정확히 장착되었음을 인지하기 위한 신호로 동작될 수 있다.
메모리(170)는 제어부(180)의 동작을 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 폰북, 메시지, 정지영상, 동영상 등)을 임시 저장할 수도 있다. 상기 메모리(170)는 상기 터치 스크린 상의 터치 입력시 출력되는 다양한 패턴의 진동 및 음향에 관한 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(170)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(random access memory; RAM), SRAM(static random access memory), 롬(read-only memory; ROM), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), PROM(programmable read-only memory), 자기 메모리, 자기 디스크 및 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 이동 단말기(100)는 인터넷(internet)상에서 상기 메모리(170)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)와 관련되어 동작될 수도 있다.
한편, 앞서 살펴본 것과 같이, 제어부(180)는 응용 프로그램과 관련된 동작과, 통상적으로 이동 단말기(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 제어부(180)는 상기 이동 단말기의 상태가 설정된 조건을 만족하면, 애플리케이션들에 대한 사용자의 제어 명령의 입력을 제한하는 잠금 상태를 실행하거나, 해제할 수 있다.
또한, 제어부(180)는 음성 통화, 데이터 통신, 화상 통화 등과 관련된 제어 및 처리를 수행하거나, 터치 스크린 상에서 행해지는 필기 입력 또는 그림 그리기 입력을 각각 문자 및 이미지로 인식할 수 있는 패턴 인식 처리를 행할 수 있다. 나아가 제어부(180)는 이하에서 설명되는 다양한 실시 예들을 본 발명에 따른 이동 단말기(100) 상에서 구현하기 위하여, 위에서 살펴본 구성요소들을 중 어느 하나 또는 복수를 조합하여 제어할 수 있다.
전원 공급부(190)는 제어부(180)의 제어에 의해 외부의 전원, 내부의 전원을 인가 받아 각 구성요소들의 동작에 필요한 전원을 공급한다. 전원공급부(190)는 배터리를 포함하며, 배터리는 충전 가능하도록 이루어지는 내장형 배터리가 될 수 있으며, 충전 등을 위하여 단말기 바디에 착탈 가능하게 결합될 수 있다.
또한, 전원공급부(190)는 연결포트를 구비할 수 있으며, 연결포트는 배터리의 충전을 위하여 전원을 공급하는 외부 충전기가 전기적으로 연결되는 인터페이스(160)의 일 예로서 구성될 수 있다.
다른 예로서, 전원공급부(190)는 상기 연결포트를 이용하지 않고 무선방식으로 배터리를 충전하도록 이루어질 수 있다. 이 경우에, 전원공급부(190)는 외부의 무선 전력 전송장치로부터 자기 유도 현상에 기초한 유도 결합(Inductive Coupling) 방식이나 전자기적 공진 현상에 기초한 공진 결합(Magnetic Resonance Coupling) 방식 중 하나 이상을 이용하여 전력을 전달받을 수 있다.
한편, 이하에서 다양한 실시 예는 예를 들어, 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체 내에서 구현될 수 있다.
도 1 b 및 1c를 참조하면, 개시된 이동 단말기(100)는 바 형태의 단말기 바디를 구비하고 있다. 다만, 본 발명은 여기에 한정되지 않고 와치 타입, 클립 타입, 글래스 타입 또는 2 이상의 바디들이 상대 이동 가능하게 결합되는 폴더 타입, 플립 타입, 슬라이드 타입, 스윙 타입, 스위블 타입 등 다양한 구조에 적용될 수 있다. 이동 단말기의 특정 유형에 관련될 것이나, 이동 단말기의 특정유형에 관한 설명은 다른 타입의 이동 단말기에 일반적으로 적용될 수 있다.
여기에서, 단말기 바디는 이동 단말기(100)를 적어도 하나의 집합체로 보아 이를 지칭하는 개념으로 이해될 수 있다.
이동 단말기(100)는 외관을 이루는 케이스(예를 들면, 프레임, 하우징, 커버 등)를 포함한다. 도시된 바와 같이, 이동 단말기(100)는 프론트 케이스(101)와 리어 케이스(102)를 포함할 수 있다. 프론트 케이스(101)와 리어 케이스(102)의 결합에 의해 형성되는 내부공간에는 각종 전자부품들이 배치된다. 프론트 케이스(101)와 리어 케이스(102) 사이에는 적어도 하나의 미들 케이스가 추가로 배치될 수 있다.
단말기 바디의 전면에는 디스플레이부(151)가 배치되어 정보를 출력할 수 있다. 도시된 바와 같이, 디스플레이부(151)의 윈도우(151a)는 프론트 케이스(101)에 장착되어 프론트 케이스(101)와 함께 단말기 바디의 전면을 형성할 수 있다.
경우에 따라서, 리어 케이스(102)에도 전자부품이 장착될 수 있다. 리어 케이스(102)에 장착 가능한 전자부품은 착탈 가능한 배터리, 식별 모듈, 메모리 카드 등이 있다. 이 경우, 리어 케이스(102)에는 장착된 전자부품을 덮기 위한 후면커버(103)가 착탈 가능하게 결합될 수 있다. 따라서, 후면 커버(103)가 리어 케이스(102)로부터 분리되면, 리어 케이스(102)에 장착된 전자부품은 외부로 노출된다.
도시된 바와 같이, 후면커버(103)가 리어 케이스(102)에 결합되면, 리어 케이스(102)의 측면 일부가 노출될 수 있다. 경우에 따라서, 상기 결합시리어 케이스(102)는 후면커버(103)에 의해 완전히 가려질 수도 있다. 한편, 후면커버(103)에는 카메라(121b)나 음향 출력부(152b)를 외부로 노출시키기 위한 개구부가 구비될 수 있다.
이러한 케이스들(101, 102, 103)은 합성수지를 사출하여 형성되거나 금속, 예를 들어 스테인레스스틸(STS), 알루미늄(Al), 티타늄(Ti) 등으로 형성될 수도 있다.
이동 단말기(100)는, 복수의 케이스가 각종 전자부품들을 수용하는 내부 공간을 마련하는 위의 예와 달리, 하나의 케이스가 상기 내부 공간을 마련하도록 구성될 수도 있다. 이 경우, 합성수지 또는 금속이 측면에서 후면으로 이어지는 유니 바디의 이동 단말기(100)가 구현될 수 있다.
한편, 이동 단말기(100)는 단말기 바디 내부로 물이 스며들지 않도록 하는 방수부(미도시)를 구비할 수 있다. 예를 들어, 방수부는 윈도우(151a)와 프론트 케이스(101) 사이, 프론트 케이스(101)와 리어 케이스(102) 사이 또는 리어 케이스(102)와 후면 커버(103) 사이에 구비되어, 이들의 결합 시 내부 공간을 밀폐하는 방수부재를 포함할 수 있다.
이동 단말기(100)에는 디스플레이부(151), 제1 및 제2 음향 출력부(152a, 152b), 근접 센서(141), 조도 센서(142), 광 출력부(154), 제1 및 제2 카메라(121a, 121b), 제1 및 제2 조작유닛(123a, 123b), 마이크로폰(122), 인터페이스부(160) 등이 구비될 수 있다.
이하에서는, 도 1b 및 도 1c에 도시된 바와 같이, 단말기 바디의 전면에 디스플레이부(151), 제1 음향 출력부(152a), 근접 센서(141), 조도 센서(142), 광 출력부(154), 제1 카메라(121a) 및 제1 조작유닛(123a)이 배치되고, 단말기 바디의 측면에 제2 조작유닛(123b), 마이크로폰(122) 및 인터페이스부(160)가 배치되며, 단말기 바디의 후면에 제2 음향 출력부(152b) 및 제2 카메라(121b)가 배치된 이동 단말기(100)를 일 예로 들어 설명한다.
다만, 이들 구성은 이러한 배치에 한정되는 것은 아니다. 이들 구성은 필요에 따라 제외 또는 대체되거나, 다른 면에 배치될 수 있다. 예를 들어, 단말기 바디의 전면에는 제1 조작유닛(123a)이 구비되지 않을 수 있으며, 제2 음향 출력부(152b)는 단말기 바디의 후면이 아닌 단말기 바디의 측면에 구비될 수 있다.
디스플레이부(151)는 이동 단말기(100)에서 처리되는 정보를 표시(출력)한다. 예를 들어, 디스플레이부(151)는 이동 단말기(100)에서 구동되는 응용 프로그램의 실행화면 정보, 또는 이러한 실행화면 정보에 따른 UI(User Interface), GUI(Graphic User Interface) 정보를 표시할 수 있다.
디스플레이부(151)는 액정 디스플레이(liquid crystal display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode, OLED), 플렉서블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 디스플레이부(151)는 이동 단말기(100)의 구현 형태에 따라 2개 이상 존재할 수 있다. 이 경우, 이동 단말기(100)에는 복수의 디스플레이부들이 하나의 면에 이격되거나 일체로 배치될 수 있고, 또한 서로 다른 면에 각각 배치될 수도 있다.
디스플레이부(151)는 터치 방식에 의하여 제어 명령을 입력 받을 수 있도록, 디스플레이부(151)에 대한 터치를 감지하는 터치센서를 포함할 수 있다. 이를 이용하여, 디스플레이부(151)에 대하여 터치가 이루어지면, 터치센서는 상기 터치를 감지하고, 제어부(180)는 이에 근거하여 상기 터치에 대응하는 제어명령을 발생시키도록 이루어질 수 있다. 터치 방식에 의하여 입력되는 내용은 문자 또는 숫자이거나, 각종 모드에서의 지시 또는 지정 가능한 메뉴항목 등일 수 있다.
한편, 터치센서는, 터치패턴을 구비하는 필름 형태로 구성되어 윈도우(151a)와 윈도우(151a)의 배면 상의 디스플레이(미도시) 사이에 배치되거나, 윈도우(151a)의 배면에 직접 패터닝되는 메탈 와이어가 될 수도 있다. 또는, 터치센서는 디스플레이와 일체로 형성될 수 있다. 예를 들어, 터치센서는, 디스플레이의 기판 상에 배치되거나, 디스플레이의 내부에 구비될 수 있다.
이처럼, 디스플레이부(151)는 터치센서와 함께 터치 스크린을 형성할 수 있으며, 이 경우에 터치 스크린은 사용자 입력부(123, 도 1a 참조)로 기능할 수 있다. 경우에 따라, 터치 스크린은 제1조작유닛(123a)의 적어도 일부 기능을 대체할 수 있다.
제1 음향 출력부(152a)는 통화음을 사용자의 귀에 전달시키는 리시버(receiver)로 구현될 수 있으며, 제2 음향 출력부(152b)는 각종 알람음이나 멀티미디어의 재생음을 출력하는 라우드 스피커(loud speaker)의 형태로 구현될 수 있다.
디스플레이부(151)의 윈도우(151a)에는 제1 음향 출력부(152a)로부터 발생되는 사운드의 방출을 위한 음향홀이 형성될 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되는 것은 아니고, 상기 사운드는 구조물 간의 조립틈(예를 들어, 윈도우(151a)와 프론트 케이스(101) 간의 틈)을 따라 방출되도록 구성될 수 있다. 이 경우, 외관상 음향 출력을 위하여 독립적으로 형성되는 홀이 보이지 않거나 숨겨져 이동 단말기(100)의 외관이 보다 심플해질 수 있다.
광 출력부(154)는 이벤트의 발생시 이를 알리기 위한 빛을 출력하도록 이루어진다. 상기 이벤트의 예로는 메시지 수신, 호 신호 수신, 부재중 전화, 알람, 일정 알림, 이메일 수신, 애플리케이션을 통한 정보 수신 등을 들 수 있다. 제어부(180)는 사용자의 이벤트 확인이 감지되면, 빛의 출력이 종료되도록 광 출력부(154)를 제어할 수 있다.
제1 카메라(121a)는 촬영 모드 또는 화상통화 모드에서 이미지 센서에 의해 얻어지는 정지영상 또는 동영상의 화상 프레임을 처리한다. 처리된 화상 프레임은 디스플레이부(151)에 표시될 수 있으며, 메모리(170)에 저장될 수 있다.
제1 및 제2 조작유닛(123a, 123b)은 이동 단말기(100)의 동작을 제어하기 위한 명령을 입력 받기 위해 조작되는 사용자 입력부(123)의 일 예로서, 조작부(manipulating portion)로도 통칭될 수 있다. 제1 및 제2 조작유닛(123a, 123b)은 터치, 푸시, 스크롤 등 사용자가 촉각적인 느낌을 받으면서 조작하게 되는 방식(tactile manner)이라면 어떤 방식이든 채용될 수 있다. 또한, 제1 및 제2 조작유닛(123a, 123b)은 근접 터치(proximity touch), 호버링(hovering) 터치 등을 통해서 사용자의 촉각적인 느낌이 없이 조작하게 되는 방식으로도 채용될 수 있다.
본 도면에서는 제1 조작유닛(123a)이 터치키(touch key)인 것으로 예시하나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 제1 조작유닛(123a)은 푸시키(mechanical key)가 되거나, 터치키와푸시키의 조합으로 구성될 수 있다.
제1 및 제2 조작유닛(123a, 123b)에 의하여 입력되는 내용은 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 제1 조작유닛(123a)은 메뉴, 홈키, 취소, 검색 등의 명령을 입력 받고, 제2 조작유닛(123b)은 제1 또는 제2 음향 출력부(152a, 152b)에서 출력되는 음향의 크기 조절, 디스플레이부(151)의 터치 인식 모드로의 전환 등의 명령을 입력 받을 수 있다.
한편, 단말기 바디의 후면에는 사용자 입력부(123)의 다른 일 예로서, 후면 입력부(미도시)가 구비될 수 있다. 이러한 후면 입력부는 이동 단말기(100)의 동작을 제어하기 위한 명령을 입력 받기 위해 조작되는 것으로서, 입력되는 내용은 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 전원의 온/오프, 시작, 종료, 스크롤 등과 같은 명령, 제1 및 제2 음향 출력부(152a, 152b)에서 출력되는 음향의 크기 조절, 디스플레이부(151)의 터치 인식 모드로의 전환 등과 같은 명령을 입력 받을 수 있다. 후면 입력부는 터치입력, 푸시입력 또는 이들의 조합에 의한 입력이 가능한 형태로 구현될 수 있다.
후면 입력부는 단말기 바디의 두께방향으로 전면의 디스플레이부(151)와 중첩되게 배치될 수 있다. 일 예로, 사용자가 단말기 바디를 한 손으로 쥐었을 때 검지를 이용하여 용이하게 조작 가능하도록, 후면 입력부는 단말기 바디의 후면 상단부에 배치될 수 있다. 다만, 본 발명은 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 후면 입력부의 위치는 변경될 수 있다.
이처럼 단말기 바디의 후면에 후면 입력부가 구비되는 경우, 이를 이용한 새로운 형태의 유저 인터페이스가 구현될 수 있다. 또한, 앞서 설명한 터치 스크린 또는 후면 입력부가 단말기 바디의 전면에 구비되는 제1 조작유닛(123a)의 적어도 일부 기능을 대체하여, 단말기 바디의 전면에 제1 조작유닛(123a)이 미배치되는 경우, 디스플레이부(151)가 보다 대화면(大畵面)으로 구성될 수 있다.
한편, 이동 단말기(100)에는 사용자의 지문을 인식하는 지문인식센서가 구비될 수 있으며, 제어부(180)는 지문인식센서를 통하여 감지되는 지문정보를 인증수단으로 이용할 수 있다. 상기 지문인식센서는 디스플레이부(151) 또는 사용자 입력부(123)에 내장될 수 있다.
마이크로폰(122)은 사용자의 음성, 기타 소리 등을 입력 받도록 이루어진다. 마이크로폰(122)은 복수의 개소에 구비되어 스테레오 음향을 입력 받도록 구성될 수 있다.
인터페이스부(160)는 이동 단말기(100)를 외부기기와 연결시킬 수 있는 통로가 된다. 예를 들어, 인터페이스부(160)는 다른 장치(예를 들어, 이어폰, 외장 스피커)와의 연결을 위한 접속단자, 근거리 통신을 위한 포트[예를 들어, 적외선 포트(IrDA Port), 블루투스 포트(Bluetooth Port), 무선 랜 포트(Wireless LAN Port) 등], 또는 이동 단말기(100)에 전원을 공급하기 위한 전원공급단자 중 적어도 하나일 수 있다. 이러한 인터페이스부(160)는 SIM(Subscriber Identification Module) 또는 UIM(User Identity Module), 정보 저장을 위한 메모리 카드 등의 외장형 카드를 수용하는 소켓의 형태로 구현될 수도 있다.
단말기 바디의 후면에는 제2카메라(121b)가 배치될 수 있다. 이 경우, 제2카메라(121b)는 제1카메라(121a)와 실질적으로 반대되는 촬영 방향을 가지게 된다.
제2카메라(121b)는 적어도 하나의 라인을 따라 배열되는 복수의 렌즈를 포함할 수 있다. 복수의 렌즈는 행렬(matrix) 형식으로 배열될 수도 있다. 이러한 카메라는, '어레이(array) 카메라'로 명명될 수 있다. 제2카메라(121b)가 어레이 카메라로 구성되는 경우, 복수의 렌즈를 이용하여 다양한 방식으로 영상을 촬영할 수 있으며, 보다 나은 품질의 영상을 획득할 수 있다.
플래시(124)는 제2카메라(121b)에 인접하게 배치될 수 있다. 플래시(124)는 제2카메라(121b)로 피사체를 촬영하는 경우에 피사체를 향하여 빛을 비추게 된다.
단말기 바디에는 제2 음향 출력부(152b)가 추가로 배치될 수 있다. 제2 음향 출력부(152b)는 제1 음향 출력부(152a)와 함께 스테레오 기능을 구현할 수 있으며, 통화시 스피커폰 모드의 구현을 위하여 사용될 수도 있다.
단말기 바디에는 무선 통신을 위한 적어도 하나의 안테나가 구비될 수 있다. 안테나는 단말기 바디에 내장되거나, 케이스에 형성될 수 있다. 예를 들어, 방송 수신 모듈(111, 도 1a 참조)의 일부를 이루는 안테나는 단말기 바디에서 인출 가능하게 구성될 수 있다. 또는, 안테나는 필름 타입으로 형성되어 후면 커버(103)의 내측면에 부착될 수도 있고, 도전성 재질을 포함하는 케이스가 안테나로서 기능하도록 구성될 수도 있다.
단말기 바디에는 이동 단말기(100)에 전원을 공급하기 위한 전원 공급부(190, 도 1a 참조)가 구비된다. 전원 공급부(190)는 단말기 바디에 내장되거나, 단말기 바디의 외부에서 착탈 가능하게 구성되는 배터리(191)를 포함할 수 있다.
배터리(191)는 인터페이스부(160)에 연결되는 전원 케이블을 통하여 전원을 공급받도록 구성될 수 있다. 또한, 배터리(191)는 무선충전기기를 통하여 무선충전 가능하도록 구성될 수도 있다. 상기 무선충전은 자기유도방식 또는 공진방식(자기공명방식)에 의하여 구현될 수 있다.
한편, 본 도면에서는 후면 커버(103)가 배터리(191)를 덮도록 리어 케이스(102)에 결합되어 배터리(191)의 이탈을 제한하고, 배터리(191)를 외부 충격과 이물질로부터 보호하도록 구성된 것을 예시하고 있다. 배터리(191)가 단말기 바디에 착탈 가능하게 구성되는 경우, 후면 커버(103)는 리어 케이스(102)에 착탈 가능하게 결합될 수 있다.
이동 단말기(100)에는 외관을 보호하거나, 이동 단말기(100)의 기능을 보조 또는 확장시키는 액세서리가 추가될 수 있다. 이러한 액세서리의 일 예로, 이동 단말기(100)의 적어도 일면을 덮거나 수용하는 커버 또는 파우치를 들 수 있다. 커버 또는 파우치는 디스플레이부(151)와 연동되어 이동 단말기(100)의 기능을 확장시키도록 구성될 수 있다. 액세서리의 다른 일 예로, 터치 스크린에 대한 터치입력을 보조 또는 확장하기 위한 터치펜을 들 수 있다.
본 발명은 인공지능 에이전트를 구비하는 이동 단말기에 관한 것이다. 본 발명에 대하여 설명하기에 앞서 인공지능 에이전트에 대하여 구체적으로 설명한다.
에이전트(agent)는 특정한 목적을 위해 사용자를 대신해서 작업을 수행하는 자율적 프로세스이다. 여기서, 에이전트는 독자적으로 존재하는 개념이 아니라, 이동 단말기에 설치된 소프트웨어로 이해될 수 있다. 다만 이에 한정되지 않고, 상기 에이전트는 이동 단말기, 이동 단말기와 무선 통신 가능한 서버 등으로 이루어지는 시스템일 수 있다. 에이전트는 이동 단말기(100)에 포함된 구성요소들을 통해 사용자 및 외부 환경과 상호작용한다.
구체적으로, 에이전트는 이동 단말기(100)에 포함된 구성요소들을 통해 사용자로부터 명령 정보를 수신하고, 명령 정보에 근거하여 수행할 특정 제어를 결정한다. 이후, 에이전트는 이동 단말기(100)에 포함된 구성요소들을 통해 상기 특정 제어를 수행하는 데 필요한 정보를 수신한다.
본 명세서에서는 에이전트가 수행할 제어를 특정하기 위해 사용자로부터 수신하는 정보를 명령 정보라고 정의한다. 상기 명령 정보는 다양한 수단으로 입력될 수 있으며, 입력되는 수단에 따라, 서로 다른 형식으로 이루어질 수 있다. 예를 들어, 명령 정보는, 음성 입력 수단, 영상 입력 수단 및 텍스트 입력 수단 중 적어도 하나를 이용하여 입력될 수 있다.
에이전트는 명령 정보를 입력하는 수단에 따라, 음성인식 기반 에이전트, 텍스트 기반 에이전트 등으로 구분될 수 있다.
일 예로서, 음성인식 기반 에이전트는 이동 단말기(100)에 포함된 마이크(122)를 통해 음성 정보로 이루어진 명령 정보를 수신하고, 수신된 음성 정보와 관련된 제어를 수행한다.
다른 예를 들어, 텍스트 기반 에이전트는 터치스크린(151)을 통해 사용자로부터 텍스트 형식의 명령 정보를 수신하고, 수신된 텍스트와 관련된 제어를 수행한다.
한편, 명령 정보는 다양한 종류의 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 명령 정보는 이동 단말기에서 동작가능한 기능의 종류, 기능 실행 시작/종료 시점, 기능 실행 시작/종료 조건 등을 포함할 수 있다.
한편, 본 명세서에서 설명하는 인공지능 에이전트는 제어부(180) 및 러닝 데이터부(130)에 저장된 데이터를 활용하여 명령 정보의 의미를 분석한다. 구체적으로, 명령 정보가 자연어로 이루어지는 경우, 인공지능 에이전트는 제어부(180)의 자연어 처리 기능을 이용하여, 사용자가 의도하는 작업이 무엇인지 분석한다. 즉, 인공지능 에이전트는 자연어로 이루어지는 명령 정보로부터 이동 단말기에서 동작가능한 기능의 종류, 기능 실행 시작/종료 시점, 기능 실행 시작/종료 조건 등을 추출하고, 그에 따른 제어를 수행한다.
이와 더불어, 인공지능 에이전트는 상술한 머신 러닝 기술에 의하여 학습된 정보들을 이용하여, 상기 명령 정보로부터 실행 가능한 적어도 하나의 이동 단말기의 동작을 예측(또는 추론)하고, 상기 적어도 하나의 예측된 동작들 중 가장 실현성이 높은 동작이 실행되도록 이동 단말기를 제어한다.
본 명세서에서는 설명의 편의를 위하여, 인공지능 에이전트가 이동 단말기의 구성요소들을 제어하는 것으로 설명하지만, 인공지능 에이전트는 실질적으로 제어부(180) 및 러닝 데이터부(130)에 저장된 데이터에 의하여 구현되기 때문에, 제어부(180)가 러닝 데이터부(130)에 저장된 데이터를 활용하여 이동 단말기의 구성요소들을 제어하는 것으로도 설명할 수 있다. 즉, 본 명세서에서 인공지능 에이전트에 의한 제어와 러닝 데이터부(130)에 저장된 데이터를 활용한 제어부(180)의 제어는 실질적으로 동일하다.
한편, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 다양한 종류의 에이전트에 적용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 음성인식 기반 에이전트 및 텍스트 기반 에이전트에 각각 적용될 수 있다. 이하에서는, 이러한 적용예에 대하여 설명한다.
먼저, 음성인식 기반으로 구현된 인공지능 에이전트에 대하여 설명한다.
음성인식 기반 에이전트의 경우, 사용자로부터 발화되는 음성을 마이크(122)를 통해 수신한다. 이때, 주변 잡음, 대화 등의 소리가 명령 정보로 인식되는 문제가 발생될 수 있다. 예를 들어, TV에서 출력되는 사람의 음성이 명령 정보로 인식될 수 있다.
주변 잡음과 사용자로부터 발화되는 명령 정보를 명확하기 구분하기 위해, 음성인식 기반 에이전트는 특정 키워드의 음성이 인식된 경우에만, 이후 수신되는 음성 정보를 명령 정보로 인식할 수 있다. 예를 들어, 음성인식 기반 에이전트는 "안녕 엘지"라는 음성이 인식된 경우에만, 이후 수신되는 음성 정보를 명령 정보로 인식할 수 있다.
본 명세서에서는 특정 키워드가 인식되어 이후 수신되는 음성 정보가 명령 정보로 인식되는 상태를 음성인식이 활성화 된 상태라고 정의한다. 이러한 정의에 따르면, 상기 특정 키워드의 음성은 명령 정보와는 구분될 수 있다. 본 명세서에서 상기 특정 키워드의 음성을 'Wake up 신호'라고 표현한다. 즉, Wake up 신호는 에이전트의 음성인식을 활성화 시키는 음성 신호이다.
한편, Wake up 신호는 에이전트의 음성인식을 활성화시키는 의미 이외에도 에이전트 소프트웨어를 실행시키기 위한 음성 신호로 이해될 수 있다.
한편, 음성인식 기반 에이전트는 Wake up 신호가 인식된 후, 소정 시간 동안 수신된 음성 정보만 명령 정보로 인식하거나, 소정 시간 동안 음성 정보가 수신되지 않는 경우, 음성인식을 비활성화 상태로 전환하거나, 사용자의 발화가 종료되는 시점을 센싱하여 음성인식을 비활성화 상태로 전환할 수 있다.
이상에서는, 음성인식 기반 에이전트에 대하여 설명하였다. 이하에서는, Wake up 신호를 활용한 음성인식 기반 에이전트의 사용자 인터페이스에 대하여 설명한다.
도 2 및 3은 이동 단말기에 구비된 음성인식 기반 에이전트를 실행하는 실시 예를 나타내는 개념도이다.
사용자는 특정 키워드를 발화함으로써, 음성인식 기반 에이전트를 실행할 수 있다. 도 2를 참조하면, 사용자가 Wake up 신호(220, "안녕 엘지!")를 발화하는 경우, 인공지능 에이전트가 실행된다.
여기서, 이동 단말기는 사용자로부터 Wake up 신호(220)를 수신하기 위해 마이크(122)를 항상 구동 중인 상태로 유지할 수 있다. 다만, 이동 단말기는 Wake up 신호(220)를 수신하기 전까지는 수신된 음성 정보에 의하여 아무 제어도 수행하지 않는다.
Wake up 신호(220)가 수신되는 경우, 이동 단말기는 음성인식 기반 에이전트를 실행하고, 기 표시 중인 화면정보(210a) 대신 음성인식 기반 에이전트의 실행화면(230)을 표시한다. 기 표시 중인 화면정보는 이동 단말기의 홈 화면일 수 있고, 애플리케이션의 실행화면일 수 있다. 한편, 음성인식 기반 에이전트의 실행화면에는 음성인식의 활성화 여부를 안내하는 그래픽 객체가 표시될 수 있다.
한편, 이동 단말기는 Wake up 신호(220)가 수신되는 경우, 음성인식 기반 에이전트의 실행화면을 표시하고, 음성인식을 활성화할 수 있다. 즉, Wake up 신호(220)가 수신되는 경우, 이동 단말기는 음성인식 기반 에이전트를 실행하고, 곧바로 음성인식을 활성화상태로 전환할 수 있다. 이때, 음성인식의 활성화 여부를 안내하는 그래픽 객체(240, 이하, "마이크 아이콘") 및 음성인식이 활성화되었음을 안내하는 문구(241)가 표시될 수 있다.
한편, 이동 단말기는 Wake up 신호(220)를 수신하는 경우, 음성인식 기반 에이전트만 실행하고, 음성인식을 활성화 상태로 전환하지 않을 수 있다.
도 3을 참조하면, 이동 단말기는 메신저 Wake up 신호(220)를 수신하는 경우, 음성인식 기반 에이전트를 실행하고, 음성인식 기반 에이전트의 실행화면(230)을 표시한다. 여기서, 음성인식은 비활성화 상태이며, 마이크 아이콘은 음성인식이 비활성화된 상태임을 안내한다.
한편, 도 2에서 설명한 바와 같이, 음성인식이 활성화된 상태에서 음성 정보 수신을 완료하거나, 일정 시간 동안 음성 정보 입력이 없는 경우, 음성인식이 비활성화 상태로 전환될 수 있다.
상술한 바와 같이, 음성인식 기반 에이전트가 실행 중 음성인식은 비활성화 상태일 수 있는 데, 사용자는 다양한 방식으로 음성인식을 활성화 시킬 수 있다.
도 4 및 5는 사용자가 음성인식 기반 에이전트 실행 중 음성인식을 활성화하는 실시 예를 나타내는 개념도이다.
먼저, 사용자는 터치스크린(151)에 대한 터치입력을 통해 음성인식을 활성화시킬 수 있다. 도 4를 참조하면, 마이크 아이콘(240)은 음성인식의 활성화여부에 따라 두 가지 상태(240a 및 240b)로 표시될 수 있다. 본 명세서에서는 마이크 아이콘(240)이 음성인식의 비활성화 상태를 안내하는 경우, 오프 상태의 마이크 아이콘(240a)이라 표현하고, 음성인식의 활성화 상태를 안내하는 경우, 온 상태의 마이크 아이콘(240b)이라 표현한다.
도 4를 참조하면, 이동 단말기는 오프 상태의 마이크 아이콘(240a)이 표시되는 중, 오프 상태의 마이크 아이콘(240a)에 터치가 인가되면, 음성인식을 활성화 상태로 전환하고, 온 상태의 마이크 아이콘(240b)을 표시한다.
이와 달리, 도 5를 참조하면, 이동 단말기는 마이크(122)를 통해 특정 키워드(510)가 수신되는 경우, 음성인식을 활성화 상태로 전환할 수 있다. 여기서 특정 키워드(510)는 도 2 및 3에서 설명한 Wake up 신호와 동일할 수 있다.
도 4 및 5에서 설명한 바와 같이, 사용자는 터치스크린(151) 및 마이크(122)를 이용하여 음성인식을 활성화 상태로 전환할 수 있다. 음성인식이 활성화된 후, 사용자는 발화를 하여 명령 정보를 인가할 수 있다.
도 6은 음성인식 기반 에이전트에 인가된 음성 정보와 관련된 제어를 수행하는 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 6을 참조하면, 온 상태의 마이크 아이콘(240b)이 표시되는 중, 음성 신호(610, "내일 우산 챙겨야 해")를 발화한다. 본 발명에 따른 인공지능 에이전트가 음성인식 기반 에이전트에 적용된 경우, 인공지능 에이전트는 수신된 음성 신호를 텍스트로 변환하고, 변환된 텍스트의 의미를 해석한다. 인공지능 에이전트는 해석 결과에 따라 내일의 날씨 정보를 제공하는 제어를 수행한다. 이때, 내일의 날씨를 검색하기 위해 인공지능 에이전트는 이동 단말기와 무선 통신 가능한 서버를 활용할 수 있다. 인공지능 에이전트는 내일의 날씨 검색이 완료되면 검색 결과(620)를 터치스크린(151)에 표시한다.
상술한 바와 같이, 음성인식 기반 에이전트를 이용하면 사용자는 이동 단말기와 접촉하지 않더라도 다양한 기능들을 실행할 수 있게 된다.
한편, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트의 적용대상은 음성인식 기반 에이전트로 한정되지 않는다. 예를 들어, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 텍스트 기반 에이전트에 적용될 수 있다.
도 7은 텍스트 기반 에이전트의 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 7을 참조하면, 텍스트 기반 에이전트는 에이전트에 대응하는 아이콘(710)에 대한 터치입력에 의하여 실행될 수 있다. 즉, 텍스트 기반 에이전트는 일반적인 애플리케이션의 실행방식과 동일한 방식으로 실행될 수 있다.
텍스트 기반 에이전트의 실행화면(720)은 메신저 애플리케이션의 실행화면과 유사할 수 있다. 사용자가 텍스트 입력창에 텍스트(730)를 입력하고, 전송 버튼을 터치하면, 인공지능 에이전트가 적용된 텍스트 기반 에이전트는 상기 텍스트 입력창에 입력된 텍스트를 명령 정보로 인식하고, 명령 정보에 대응하는 제어를 수행한다. 인공지능 에이전트는 제어가 완료되면, 에이전트의 실행화면(720) 상에 제어 결과(740)를 표시할 수 있다.
텍스트 형식으로 명령 정보를 인가할 경우, 주변 잡음 등이 문제가 될 여지가 없기 때문에, 텍스트 기반 에이전트에서는 Wake up 신호가 사용되지 않는다.
이상에서는, 음성인식 기반 및 텍스트 기반으로 구현되는 인공지능 에이전트에 대하여 설명하였다. 음성인식 기반 에이전트의 경우, 주변 소음이 심한 경우, 음성 정보를 인가하기 어렵다는 단점이 있고, 텍스트 기반 에이전트의 경우, 사용자가 텍스트 메시지를 직접 입력해야 하기 때문에, 인공지능 에이전트에 명령 정보를 인가하는 시간이 오래 걸린다는 문제가 있다.
이동 단말기에 포함된 카메라를 이용하여 인공지능 에이전트에 명령 정보를 인가하는 경우, 음성인식 기반 및 텍스트 기반으로 구현되는 인공지능 에이전트에서 발생되는 문제가 해결될 수 있다. 또한, 인공지능 에이전트에 영상 정보 형태의 명령 정보를 인가할 경우, 인공지능 에이전트는 보다 다양한 제어를 수행할 수 있게 된다.
본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 사용자가 카메라를 통해 명령 정보를 인가할 수 있도록 하며, 인공지능 에이전트는 명령 정보와 관련된 제어를 수행한다. 이하에서는, 이를 구현하기 위한 제어부(180)의 제어 흐름에 대하여 간략하게 설명한다.
본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 상기 명령 정보에 대응하는 제어를 수행함에 있어서, 상기 제어를 사용자의 수준에 따라 다르게 수행한다. 이하에서는 본 발명에 따른 이동 단말기의 제어 방법에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 8은 본 발명에 따른 이동 단말기의 제어 방법을 나타내는 순서도이다.
먼저, 본 발명에 따른 이동 단말기에서는 인공지능 에이전트의 활성화 이벤트에 근거하여, 마이크를 활성화(S810)하고, 사용자로부터 음성 정보를 수신하는 단계(S820)가 진행된다.
여기서, 인공지능 에이전트의 활성화 이벤트란, 도 4 및 5에서 설명한 음성인식을 활성화하는 이벤트 일 수 있다. 즉, 'wake up 신호'가 감지되는 등의 이벤트가 발생할 경우, 본 발명에 따른 이동 단말기는 사용자로부터 음성 정보를 수신한다.
한편, 인공지능 에이전트의 활성화 이벤트는 상술한 'wake up 신호'가 감지되는 것에 한정되지 않고, 이동 단말기에서 특정 기능이 실행되는 경우 일 수 있다. 예를 들어, 상기 인공지능 에이전트의 활성화 이벤트는 전화 통화가 시작되는 것일 수 있다. 이러한 경우, 인공지능 에이전트는 전화 통화 중 수신된 사용자의 음성 정보를 수신하고, 전화 통화 종료 후 수신된 음성 정보에 대응하는 제어를 수행할 수 있다. 이에 대한 구체적인 실시 예는 후술한다.
이후, 인공지능 에이전트는 상기 음성정보로부터 사용자의 어휘 정보를 추출하고, 추출된 어휘 정보에 근거하여 복수의 그룹들 중 어느 하나의 그룹과 매칭하는 단계(S830)가 진행된다.
여기서, 어휘 정보란 사용자가 사용하는 단어의 종류, 빈도를 정의할 뿐만 아니라, 언어의 종류, 지역 방언, 여러 사회계층의 언어 및 각 전문분야의 언어(이하, 사회 방언), 개인이 사용하는 언어 체계, 문장 구성력 중 적어도 하나를 정의할 수 있다. 즉, 어휘 정보는 특정 사용자가 의사소통을 위해 활용하는 언어체계를 정의한다.
상기 어휘 정보는 인공지능 에이전트가 내장된 단말기들을 통해 복수의 사용자들로부터 수집될 수 있다. 어휘 정보 수집대상이 된 사용자들 중 어휘 정보가 유사한 일부는 특정 그룹으로 분류될 수 있다. 여기서, 사용자들은 하나에 그룹에만 속하는 것이 아니라, 그룹을 분류하는 카테고리에 따라 복수의 그룹에 속할 수 있다.
예를 들어, 직업 카테고리로 그룹을 분류하는 경우, 운동 선수, 프로그래머, 의사 등의 그룹이 형성될 수 있으며, 방언 카테고리로 그룹을 분류하는 경우, 경기도, 경상도, 전라도, 충청도 등의 그룹이 형성될 수 있다. 특정 사용자는 직업 카테고리로 분류된 복수의 그룹들 중 어느 하나에 속하고, 방언 카테고리로 분류된 그룹들 중 어느 하나에 속할 수 있다.
다만, 이에 한정되지 않고, 복수의 사용자들이 속한 그룹 자체의 특성은 정의되지 않을 수 있다. 예를 들어, 의학 용어에 대한 사용 빈도가 높은 사용자들은 동일한 그룹으로 분류될 뿐, 해당 그룹의 의사 그룹이라고 분류되지 않을 수 있다. 다만, 그룹의 특성이 정의되지 않더라도, 특정 그룹에 대응하는 어휘 정보가 정의될 수는 있다. 예를 들어, 의학 용어에 대한 사용 빈도가 높은 사용자들로 이루어진 그룹은 의사 그룹으로 정의 되는 것이 아니라, 의학 용어의 사용빈도가 높은 그룹으로 정의될 수 있다.
복수의 사용자들로부터 어휘 정보를 수집하여 분석하면, 사용자의 나이, 직업, 학력수준, 성별, 관심사 별로 그룹이 형성될 수 있으며, 음성 정보로부터 수출된 어휘 정보가 기 형성된 그룹들 중 어느 그룹에 속하는지 분석하여 사용자의 성향을 분석할 수 있게 된다. 상기 수집된 어휘 정보는 러닝 데이터부(130)에 저장될 수 있으며, 제어부(180)는 필요한 경우, 러닝 데이터부(130)에 저장된 어휘 정보를 이용할 수 있다.
이후, 본 발명에 따른 이동 단말기에서는 상기 음성 정보에 대응하는 제어를 수행하는 단계(S840)가 진행된다. 인공지능 에이전트는, 인공지능 에이전트의 활성화 이벤트 이후 수신된 음성 정보를 명령 정보로 인식하고, 명령 정보에 대응하는 제어를 수행한다.
이때, 인공지능 에이전트는 상기 추출된 어휘 정보에 근거하여 상기 명령 정보에 대응하는 제어를 다르게 수행할 수 있다.
상술한 바와 같이, 명령 정보는 이동 단말기에서 동작 가능한 기능의 종류, 기능 실행 시작/종료 시점, 기능 실행 시작/종료 조건 등을 포함할 수 있는데, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 사용자로부터 동일한 명령 정보를 수신하더라도, 음성 정보로부터 추출된 어휘 정보가 다를 경우, 명령 정보에 대응하는 제어를 다르게 수행할 수 있다.
여기서, 제어를 다르게 수행한다 함은, 명령 정보가 정의하는 기능, 기능 실행 조건 등을 달리한다는 것이 아니라, 특정 제어 실행 결과를 다르게 안내 하거나, 사용자에게 제공할 정보의 범위를 다르게 하거나, 특정 제어의 실행 여부를 별도의 인증 절차를 거쳐 결정하는 것 중 적어도 하나일 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않고, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 명령 정보가 정의하는 실질적인 제어를 왜곡하지 않는 범위에서 추출된 어휘 정보에 따라 상기 제어를 다르게 수행할 수 있다.
이하에서는, 인공지능 에이전트가 추출된 어휘 정보에 따라 명령 정보에 따른 제어를 다르게 수행하는 실시 예들에 대하여 설명한다.
도 9a 및 9b는 사용자의 어휘에 따라 서로 다른 답변 메시지를 출력하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 음성 정보에 포함된 명령 정보에 따른 답변 메시지를 출력할 수 있다. 이때, 인공지능 에이전트는 추출된 어휘 정보에 따라 서로 다른 답변 메시지를 출력할 수 있다.
여기서, 상기 답변 메시지는 명령 정보에 대응하는 제어 수행 결과를 안내하거나, 명령 정보 자체가 특정 답변 메시지를 출력하는 것을 정의할 수 있다. 예를 들어, 상기 명령 정보가 특정 상품을 주문하는 것을 정의하는 경우, 상기 답변 메시지는 주문이 완료되었음을 안내하는 메시지일 수 있다. 한편, 상기 명령 정보가 날씨 정보를 제공하는 것을 정의하는 경우, 상기 답변 메시지는 날씨 정보 그 자체일 수 있다.
본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 추출된 어휘 정보에 따라, 특정 제어 수행 결과를 서로 다른 방식으로 안내하거나, 사용자가 요청한 특정 정보를 서로 다른 방식으로 제공할 수 있다.
먼저, 인공지능 에이전트는 추출된 어휘 정보에 따라, 특정 제어 수행 결과를 서로 다른 방식으로 안내하는 실시 예에 대하여 구체적으로 설명한다. 인공지능 에이전트는 제어 수행결과를 안내하기 위해 답변 메시지를 생성하는데, 이때, 특정 어휘 정보를 이용하여 답변 메시지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 인공지능 에이전트는 20대에서 자주 사용하는 단어들을 정의하는 어휘 정보를 이용하여 답변 메시지를 생성할 수 있다. 인공지능 에이전트가 답변 메시지 생성에 활용하는 어휘 정보는 단말기 또는 기 설정된 서버 등에 저장된 정보일 수 있으며, 그 종류가 다양할 수 있다. 즉, 인공지능 에이전트는 러닝 데이터부(130)에 저장된 어휘 정보를 이용하여 답변 메시지를 생성할 수 있다.
인공지능 에이전트는 상기 추출된 어휘 정보와 기 저장된 어휘 정보 간의 일치도를 비교하고, 일치도가 가장 높은 어휘 정보를 이용하여 답변 메시지를 형성할 수 있다.
이와 달리, 인공지능 에이전트는 상기 추출된 어휘 정보를 이용하여 음성 정보를 인가한 사용자를 특정 그룹과 매칭시키고, 기 저장된 어휘 정보 중 매칭된 그룹에 대응하는 어휘 정보와 일치도가 가장 높은 어휘 정보를 이용하여 답변 메시지를 형성할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 경상도 방언으로 특정 상품의 주문 요청을 요청하는 명령 정보를 인가한 경우, 인공지능 에이전트는 기 설정된 서버를 통해 상기 특정 상품의 주문을 수행하고, 주문이 완료되었음을 안내하는 메시지를 경상도 방언으로 출력할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 추출된 어휘 정보에 따라, 사용자가 요청한 특정 정보를 서로 다른 방식으로 제공할 수 있다.
구체적으로, 사용자로부터 수신된 명령 정보가 특정 정보를 제공하는 것을 정의하는 경우, 인공지능 에이전트는 사용자로부터 수신된 명령 정보에 대응되는 정보를 검색한다. 인공지능 에이전트는 검색된 정보를 그대로 사용자에게 출력하는 것이 아니라, 검색된 데이터들 중 일부 데이터를 선택적으로 출력할 수 있다.
인공지능 에이전트는 상기 어휘 정보에 근거하여 상기 사용자를 복수의 그룹들 중 어느 하나의 그룹과 매칭시키고, 상기 매칭된 그룹에 따라 사용자에게 제공할 정보를 선택할 수 있다.
예를 들어, 사용자로부터 요청된 정보가 특정 의약품의 부작용에 관한 정보인 경우, 인공지능 에이전트는 상기 특정 의약품에 관한 다양한 정보를 검색한다. 검색된 정보는 전문 의약 용어로 이루어지는 정보, 비전문가들이 사용하는 언어로 이루어지는 정보 등을 포함할 수 있다. 인공지능 에이전트는 상기 매칭된 그룹이 의학 전문가들로 이루어지는 그룹인 경우, 전문 의약 용어로 이루어지는 정보를 선택적으로 사용자에게 출력하고, 상기 매칭된 그룹이 비전문가로 이루어지는 그룹인 경우, 비전문가들이 사용하는 언어로 이루어지는 정보를 선택적으로 사용자에게 출력할 수 있다.
이하, 도 9a 및 9b를 참조하여 상기 실시 예에 대하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 9a를 참조하면, 인공지능 에이전트가 사용자로부터 "타이레놀 부작용이 뭐가 있는지 알려줘"라는 음성 정보(910)를 수신하는 경우, "타이레놀"에 대한 부작용 정보를 검색한다.
한편, 인공지능 에이전트는 사용자로부터 수신된 음성 정보로부터 어휘 정보를 추출하고, 추출된 어휘 정보에 근거하여 상기 사용자를 복수의 그룹들 중 적어도 하나의 그룹과 매칭 시킬 수 있다.
이때, 인공지능 에이전트는 의학과 관련된 카테고리에서 비전문가들로 이루어진 카테고리에 상기 사용자를 매칭 시킬 수 있다. 이러한 매칭 결과에 따라, 인공지능 에이전트는 검색된 의학 정보 중 비전문가들이 사용하는 언어로 이루어지는 정보("간에 좋지 않다")를 출력할 수 있다. 여기서, 답변 메시지는 음성 정보 형태(920) 및 텍스트 형태(930) 중 적어도 하나로 출력될 수 있다.
도 9b를 참조하면, 인공지능 에이전트가 사용자로부터 "아세트 아미노펜의 사이드 이펙트는?"이라는 음성 정보(940)를 수신하는 경우, "아세트 아미노펜"에 대한 부작용 정보를 검색한다. 여기서, 도 8a에서 설명한 "타이레놀"과 "아세트 아미노펜"는 동일한 물질이므로, 인공지능 에이전트는 동일한 정보를 검색한다.
한편, 인공지능 에이전트는 사용자가 비전문가들이 주로 사용하는 용어 "타이레놀"이 아닌 의학 전문가들이 사용하는 용어 "아세트 아미노펜"을 사용한 것을 근거로, 상기 사용자를 의학 전문가들로 이루어지는 그룹과 매칭시킬 수 있다.
이러한 매칭 결과에 따라, 인공지능 에이전트는 검색된 의학 정보 중 전문가들이 사용하는 언어로 이루어지는 정보("간부전과 같은 손상이 발생할 수 있다.")를 출력할 수 있다. 이때, 인공지능 에이전트는 상기 검색된 정보 중 우선 순위가 가장 높은 정보를 음성 정보 형태(950)로 출력하고, 나머지 정보들은 텍스트 형태(960)로 출력할 수 있다. 여기서, 인공지능 에이전트는 검색된 횟수에 근거하여 검색된 정보의 우선순위를 설정할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 추출된 어휘 정보에 근거하여 서로 다른 답변 메시지를 출력할 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 사용자에게 적합한 어휘로 답변 메시지를 제공함으로써, 사용자가 사용자와 비슷한 수준의 사람과 대화하는 느낌을 받을 수 있도록 할 뿐 아니라, 사용자의 수준에 맞는 정보를 제공할 수 있게 된다.
한편, 인공지능 에이전트는 사용자를 복수의 그룹에 각각에 매칭시킬 수 있다. 상술한 바와 같이, 그룹을 구분하는 복수의 카테고리들이 있을 수 있으며, 각 카테고리 별로 복수의 그룹들이 형성될 수 있다. 특정 사용자는 복수의 카테고리 중 어느 하나에 속하는 그룹에 매칭되고, 이와 함께, 상기 어느 하나와 다른 카테고리에 속하는 그룹에 매칭될 수 있다. 즉, 사용자는 복수의 그룹에 각각 매칭될 수 있다.
이러한 경우, 인공지능 에이전트는 사용자와 매칭된 복수의 그룹 중 적어도 하나에 대응하는 답변 메시지를 출력할 수 있다. 이때, 인공지능 에이전트는 사용자와 매칭된 복수의 그룹 중 적어도 하나를 선택하고, 선택된 그룹에 대응하는 답변 메시지를 출력할 수 있다.
인공지능 에이전트는 사용자로부터 수신된 음성 정보에 포함된 명령 정보에 따라 사용자와 매칭된 복수의 그룹 중 적어도 하나를 선택할 수 있다. 구체적으로, 상기 명령 정보가 특정 정보를 출력하는 것을 정의하는 경우, 인공지능 에이전트는 사용자와 매칭된 복수의 그룹 중 상기 특정 정보와 관련성이 가장 높은 그룹을 선택할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 경상도 방언으로 "아세트 아미노펜"의 "사이드 이펙트"를 질문한 경우, 인공지능 에이전트는 상기 사용자를 의학 전문가 그룹 및 경상도 방언 그룹에 각각 매칭 시킬 수 있다. 이후, 인공지능 에이전트는 "아세트 아미노펜"과 관련성이 가장 높은 의학 전문가 그룹을 선택하고, 상기 선택된 그룹에 대응하는 답변 메시지를 제공할 수 있다. 상기 답변 메시지는 러닝 데이터에 의하여 선택된 그룹에 따라 서로 다른 어휘로 출력되기 때문에, 상기 러닝 데이터에 의하여 선택될 수 있는 그룹의 종류가 많아질수록, 다양한 어휘로 답변 메시지를 제공할 수 있게 된다.
한편, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 사용자를 특정 그룹과 매칭시킨 후, 매칭된 그룹과 관련된 이벤트가 발생될 경우, 이를 사용자에게 안내할 수 있다.
도 10a 내지 10c는 본 발명에 따른 인공지능 에이전트가 특정 그룹과 관련된 제어를 수행하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
사용자가 음성을 통해 인공지능 에이전트에 특정 명령 정보를 인가하는 경우, 인공지능 에이전트는 상기 사용자를 특정 그룹과 매칭시킨다. 상기 사용자가 매칭된 그룹은 이후, 상기 사용자가 다른 명령 정보 등을 인가하지 않는 경우, 변하지 않을 수 있다.
인공지능 에이전트는 특정 그룹이 상기 사용자에 매칭된 상태에서 상기 특정 그룹과 관련된 이벤트가 발생될 경우, 상기 이벤트에 대응하는 제어를 수행할 수 있다.
여기서, 상기 이벤트는 특정 종류의 정보가 업데이트 되거나, 특정 애플리케이션에 대한 이벤트가 발생하는 것일 수 있다. 인공지능 에이전트는 상기 사용자가 특정 그룹에 매칭되는 경우, 특정 정보를 주기적으로 모니터링 하거나, 특정 애플리케이션을 주기적으로 모니터링 할 수 있다. 여기서 상기 특정 정보는 기 설정된 검색 엔진 등을 통해 주기적으로 모니터링 될 수 있다.
한편, 상기 이벤트와 관련된 제어는 업데이트된 특정 정보를 안내하거나, 특정 애플리케이션을 실행시키는 것일 수 있다.
도 10a 및 10b를 참조하여, 인공지능 에이전트가 특정 정보가 업데이트 될 경우, 이와 관련된 제어를 수행하는 일 실시 예에 대하여 설명한다. 도 10a를 참조하면, 인공지능 에이전트는 사용자로부터 수신된 음성 정보("김으뜸 선수는 어느팀 소속이야?")(1010)에서 어휘 정보를 추출한다. 인공지능 에이전트는 상기 사용자가 "김으뜸 선수"에 대한 정보를 거의 알지 못하는 것을 근거로, 상기 사용자를 "김으뜸 선수"에게 관심이 있는 사용자들로 이루어지는 그룹에 매칭시키지 않을 수 있다. 이후, 인공지능 에이전트는 "김으뜸 선수"와 관련된 정보를 모니터링 하지 않는다. 이와 별개로, 인공지능 에이전트는 상기 음성정보(1010)에 대한 답변 메시지(1020)를 출력할 수 있다.
한편, 도 10b를 참조하면, 인공지능 에이전트는 사용자로부터 수신된 음성 정보("김으뜸 선수가 B팀으로 이적할 때 계약금 얼마나 받았어?")(1030)에서 어휘 정보를 추출한다. 인공지능 에이전트는 사용자가 "김으뜸 선수"에 대한 정보 "B팀 소속", "타 팀으로 이적하였다"는 정보를 알고 있다는 것을 근거로, 상기 사용자를 "김으뜸 선수"에게 관심이 있는 사용자들로 이루어지는 그룹에 매칭시킬 수 있다. 이와 별개로, 인공지능 에이전트는 상기 음성정보(1030)에 대한 답변 메시지(1040)를 출력할 수 있다.
이러한 경우, 인공지능 에이전트는 "김으뜸 선수"와 관련된 정보를 주기적으로 모니터링 할 수 있다. 인공지능 에이전트는 "김으뜸 선수"와 관련된 정보가 검색되는 경우, 이를 안내하는 메시지(1050 및 1060)를 출력할 수 있다.
한편, 상술한 복수의 그룹들 중 적어도 하나는 복수의 세부 그룹들로 이루어질 수 있다. 상기 세부 그룹은 동일 그룹에 매칭된 사용자들 중 어휘 정보에 대한 유사도가 일정 수준 이상인 사용자들의 집합이다. 즉, 상기 세부 그룹은 동일 그룹에 속한 사용자들 중 어휘 정보에 대한 유사도가 특별히 높은 사용자들로 이루어진 그룹이다.
예를 들어, 축구와 관련된 단어가 빈번하게 사용하는 사용자들로 이루어지는 그룹이 형성될 수 있으며, 세부 그룹은 특정 축구 팀과 관련된 단어를 사용하는 횟수를 기준으로 세부 그룹이 형성될 수 있다.
한편, 동일 그룹에 속한 사용자들 중 어휘 정보에 대한 유사도가 일정 수준 이상인 사용자의 수가 기 설정된 값보다 작은 경우, 세부 그룹은 형성되지 않을 수 있다.
한편, 사용자에 매칭된 그룹이 복수의 세부 그룹을 포함하는 경우, 인공지능 에이전트는 상기 세부 그룹 중 적어도 하나의 세부 그룹을 선택하고, 선택된 세부 그룹과 관련된 이벤트가 발생하는 경우에만 상기 이벤트에 대응하는 제어를 수행할 수 있다.
인공지능 에이전트는 사용자로부터 수신된 음성 정보로부터 추출된 어휘 정보를 근거로 사용자를 특정 그룹에 매칭시키는 데, 추출된 어휘 정보 만으로는 사용자가 속한 그룹을 완전히 특정하기 어려울 수 있다.
예를 들어, 사용자로부터 수신된 음성 정보에 "축구", "축구 관람", "축구 시청"이라는 단어가 빈번하게 검출되는 경우, 인공지능 에이전트는 상기 사용자를 축구와 관련된 단어를 빈번하게 사용하는 사용자들로 이루어지는 그룹(이하, 축구 그룹)에 매칭시킬 수 있다. 여기서, 축구 그룹은 특정 팀에 대한 관심도에 따라 복수의 세부 그룹이 형성될 수 있는데, 인공지능 에이전트는 상기 사용자가 사용한 단어 만으로는 세부 그룹을 특정할 수 없을 수 있다.
이러한 경우, 인공지능 에이전트는 상기 세부 그룹과 관련된 질문 메시지를 출력하여, 사용자 입력을 유도할 수 있다. 여기서, 상기 사용자 입력은 음성 정보 또는 텍스트 정보의 형태로 수신될 수 있다. 인공지능 에이전트는 상기 질문 메시지에 대응하여 수신된 사용자 입력에 근거하여, 상기 세부 그룹 중 적어도 하나의 세부 그룹을 선택할 수 있다.
세부 그룹이 선택된 경우, 인공지능 에이전트는 선택된 세부 그룹과 관련된 이벤트가 발생된 경우에만, 상기 이벤트와 관련된 제어를 수행할 수 있다.
도 10c를 참조하여, 인공지능 에이전트가 사용자에게 매칭된 그룹에 포함된 세부 그룹들 중 어느 하나를 선택하는 실시 예를 설명한다.
도 10c를 참조하면, 인공지능 에이전트는 사용자로부터 음성 정보("어제 맨유 경기 하이라이트 보여줘")(1070)를 수신하면, 수신된 음성 정보에 근거하여 상기 사용자를 축구 그룹에 매칭 시킬 수 있다. 축구 그룹은 특정 팀에 대한 관심도에 따라 복수의 세부 그룹이 형성될 수 있는데, 인공지능 에이전트는 상기 음성 정보 만으로는 사용자에 대응되는 세부 그룹을 특정할 수 없기 때문에, 질문 메시지("아스날 경기도 이어서 보여드릴까요?")(1080b 및 1080c)를 출력할 수 있다. 상기 질문 메시지에 대한 사용자의 답변(1090)이 수신되는 경우, 인공지능 에이전트는 상기 답변에 근거하여 상기 사용자를 "맨유"와 관련된 단어를 빈번하게 사용하는 사용자들로 이루어지는 세부 그룹에 매칭시키고, "아스날"과 관련된 단어를 빈번하게 사용하는 사용자들로 이루어지는 세부 그룹과는 매칭시키지 않을 수 있다.
이후, 인공지능 에이전트는 "맨유"와 관련된 정보를 주기적으로 모니터링 할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 사용자에 매칭된 그룹과 관련된 이벤트가 발생될 경우, 이벤트와 관련된 제어를 수행할 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 사용자의 언어에서 사용자의 관심사를 자동으로 인식하여 그에 적합한 정보를 자동으로 제공할 수 있게 된다.
한편, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 사용자로부터 명령 정보를 수신하는 경우, 사용자에 대응하는 어휘 정보에 따라 상기 명령 정보에 대응하는 제어의 실행 여부를 결정할 수 있다.
도 11은 본 발명에 따른 인공지능 에이전트가 사용자로부터 수신된 명령 정보에 대응하는 제어의 실행 여부를 추출된 어휘 정보에 따라 결정하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
인공지능 에이전트는 음성 정보로부터 추출된 어휘 정보를 이용하여 사용자가 상기 명령 정보를 인가할 수 있는 자격이 있는 지를 판단한다. 여기서, 명령 정보를 인가할 수 있는 자격은 명령 정보의 종류에 따라 달라질 수 있다.
구체적으로, 이동 단말기의 특정 기능은 지정된 사용자만 실행될 수 있도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 특정 애플리케이션은 이동 단말기의 주 사용자만 실행할 수 있도록 설정될 수 있으며, 소정 물품을 주문하는 기능은 일정 연령대 이상의 사용자에게만 허용될 수 있다.
인공지능 에이전트는 음성 정보로부터 추출된 어휘 정보를 이용하여 음성 정보를 인가한 사용자를 특정 그룹에 매칭시키고, 매칭된 그룹이 특정 명령 정보를 인가할 자격이 있는 그룹인지 판단한다.
예를 들어, 도 11을 참조하면, 인공지능 에이전트는 특정 물품을 주문하는 명령 정보(1110)가 인가된 경우, 명령 정보를 인가한 사용자가 상기 명령 정보를 인가할 수 있는 사용자인지 판단한다. 특정 물품을 주문하는 것이 20세 이상의 연령대에만 허용되도록 설정 되어있다고 가정한다. 인공지능 에이전트는 사용자의 어휘 정보를 통해 사용자를 1~5세 연령 그룹에 매칭할 수 있다. 사용자에 매칭된 그룹이 상기 명령 정보를 인가할 수 있는 그룹이 아니기 때문에, 인공지능 에이전트는 상기 명령 정보에 대응하는 제어를 수행하지 않을 수 있다.
한편, 인공지능 에이전트는 추출된 어휘 정보가 기 설정된 조건을 만족하는 경우, 기 설정된 질문 메시지를 출력하고, 상기 질문 메시지에 대응하여 수신된 사용자 입력에 근거하여, 사용자로부터 수신된 명령 정보에 대응하는 제어 수행 여부를 결정할 수 있다.
인공지능 에이전트가 추출된 어휘 정보를 통해 사용자가 특정 명령 정보를 인가할 수 있는 자격이 없다고 판단한 경우, 인공지능 에이전트는 사용자에 매칭된 그룹을 재확인 하기 위해 기 설정된 질문 메시지를 출력할 수 있다. 이후, 인공지능 에이전트는 수신된 사용자 입력을 통해 사용자가 속한 그룹을 재특정 한다.
재 특정 결과, 인공지능 에이전트는 사용자가 특정 명령 정보를 인가할 수 있는 자격이 있는지 여부에 따라, 상기 명령 정보에 대응하는 제어를 수행한다.
도 11을 예로 들면, 인공지능 에이전트는 사용자가 특정 상품을 주문할 수 있는 연령대가 아니라고 판단되는 경우, 사용자의 나이를 묻는 질문 메시지(1120a 및 1120b)를 출력할 수 있다. 이후, 인공지능 에이전트는 이에 대한 사용자의 답변(1130)을 수신하고, 수신된 답변을 통해 사용자가 특정 상품을 주문할 수 있는 자격이 없다고 판단하여 상기 특정 상품을 주문하지 않을 수 있다. 이때, 인공지능 에이전트는 특정 상품을 주문할 수 없다는 것을 안내하는 메시지(1140a 및 1140b)를 출력할 수 있다.
이를 통해, 본 발명은 자격이 없는 사용자가 이동 단말기에서 특정 기능을 실행시키는 것을 방지할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 전화통화 시 사용하는 사용자의 어휘를 교정할 수 있다.
도 12는 본 발명에 따른 인공지능 에이전트가 사용자의 어휘를 교정하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
구체적으로, 인공지능 에이전트는 전화 통화 중 수신된 사용자의 음성 정보로부터 어휘 정보를 추출하고, 상기 전화 통화 종료 후, 상기 추출된 어휘 정보에 근거하여, 상기 전화 통화에 대한 피드백 메시지를 출력할 수 있다.
인공지능 에이전트는 사용자의 전화 통화 중 추출된 어휘 정보를 이용하여 사용자가 전화 통화 중 기 설정된 단어, 표현 등을 사용하였는지 판단한다. 여기서, 상기 기 설정된 단어, 표현은 다른 사람에게 사용하기에 무례하거나, 현재 상황에 맞지 않는 것일 수 있다.
사용자가 전화 통화 중 사용한 어휘에서 부적절한 표현이 검출되는 경우, 인공지능 에이전트는 전화 통화 종료 후, 피드백 메시지를 출력할 수 있다. 이때, 인공지능 에이전트는 사용자가 사용한 특정 어휘가 부적절했다는 사실뿐만 아니라, 부적절한 어휘를 대체할 수 있는 다른 어휘를 출력할 수 있다.
예를 들어, 도 12를 참조하면, 인공지능 에이전트는 사용자가 전화 통화를 종료하는 경우, 사용자가 전화 통화 중 사용한 어휘에 대한 피드백 메시지를 출력할 수 있다. 이때, 사용자가 사용한 어휘(1210) 중 교정이 필요한 어휘가 복수 개인 경우, 교정이 필요한 복수 개의 어휘들 각각의 우선 순위를 부여할 수 있다.
여기서, 상기 우선 순위는 사용자와 매칭된 그룹에 대응하는 어휘 정보와 유사도가 낮은 순으로 부여될 수 있다. 즉, 상기 우선 순위는 사용자가 속한 그룹에서 사용하지 않는 어휘일수록 높게 부여될 수 있다.
이후, 인공지능 에이전트는 우선 순위가 가장 높은 어휘에 대한 피드백을 음성 메시지(1220)로 출력하고, 나머지 어휘에 대한 피드백은 터치스크린을 통해 출력(1230)할 수 있다.
이를 통해, 본 발명은 사용자가 전화 통화 중 부적절한 표현을 하였을 때 이를 교정해줄 수 있게 된다.
한편, 본 발명에 따른 인공지능 에이전트는 사용자의 요청이 있을 경우, 사용자가 어느 그룹에 매칭되었는지 시각적으로 표시할 수 있다.
도 13은 본 발명에 따른 인공지능 에이전트가 사용자에 매칭된 그룹을 시각적으로 표시하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 13을 참조하면, 인공지능 에이전트는 특정 사용자가 매칭된 적어도 하나의 그룹을 표시할 수 있다. 이때, 상기 적어도 하나의 그룹은 각각의 그룹을 대표하는 키워드로 표시될 수 있는데, 인공지능 에이전트는 각각의 그룹에 대응하는 어휘 정보를 이용하여 각 그룹을 대표하는 키워드를 설정할 수 있다.
구체적으로, 인공지능 에이전트는 특정 그룹에 대응되는 어휘 정보에 정의된, 가장 빈번하게 사용되는 단어, 가장 상위 개념의 단어 중 어느 하나를 특정 그룹을 대표하는 키워드로 설정할 수 있다. 이에 한정되지 않고, 특정 그룹을 대표하는 키워드는 다양한 방식으로 설정될 수 있다.
한편, 사용자는 상기 키워드들에 대한 사용자 입력을 인가하여 사용자가 특정 그룹에 매칭되지 않도록 하거나, 특정 그룹에 매칭되도록 설정할 수 있다. 구체적으로, 도 13을 참조하면, 인공지능 에이전트는 사용자에 매칭된 그룹(1311)을 제1영역(1310)에 표시하고, 사용자에 매칭되지는 않았지만, 사용자와 관련된다고 판단되는 그룹(1312)을 제2영역에 표시할 수 있다.
여기서, 사용자에 매칭되지는 않았지만, 사용자와 관련된다고 판단되는 그룹은 사용자의 이동 단말기 사용 패턴, 이동 단말기에 설치된 애플리케이션의 종류 중 적어도 하나에 따라 기 형성된 그룹 중 선택될 수 있다.
사용자는 사용자에 매칭된 그룹을 제2영역으로 드래그 함으로써, 특정 그룹이 사용자에 매칭되지 않도록 할 수 있고, 제2영역에 표시된 그룹 중 적어도 하나를 제1영역(1310)으로 드래그 함으로써, 특정 그룹이 사용자에 매칭되도록 할 수 있다.
한편, 상기 사용자에 매칭된 그룹은 사용자의 음성 입력 패턴에 따라 계속해서 변할 수 있다.
상술한 바와 같이, 인공지능 에이전트는 사용자에 매칭된 그룹들을 시각적으로 표시할 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 사용자의 어휘를 통해 파악된 사용자의 지식 수준, 관심 분야, 언어 사용 습관 등을 한눈에 파악할 수 있도록 한다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 단말기의 제어부(180)를 포함할 수도 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (15)

  1. 인공지능 에이전트를 구비하는 이동 단말기에 있어서,
    사용자의 음성을 수신하도록 이루어지는 마이크;
    상기 인공지능 에이전트의 활성화 이벤트에 근거하여, 마이크를 활성화 시키고, 상기 마이크로부터 수신된 사용자의 음성 정보에서 어휘 정보를 추출하고, 상기 음성 정보에 포함된 명령 정보에 대응하는 제어를 수행하는 제어부; 및
    기 추출된 복수의 어휘 정보들을 저장하는 러닝 데이터부를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 추출된 어휘 정보 및 상기 러닝 데이터부에 저장된 어휘 정보들을 활용하여, 상기 제어의 수행 방식을 결정하고,
    상기 제어부는,
    상기 추출된 어휘 정보와 상기 러닝 데이터부에 포함된 어휘 정보들 각각을 비교하여 상기 사용자를 복수의 그룹들 중 적어도 하나의 그룹과 매칭시키고, 상기 매칭된 그룹에 따라 상기 제어의 수행 방식을 결정하며,
    상기 제어부는,
    추출된 어휘 정보에 따라, 특정 제어 수행 결과를 서로 다른 방식으로 안내하거나, 사용자가 요청한 특정 정보를 서로 다른 방식으로 제공하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어는 상기 음성 정보에 대응하는 답변 메시지를 출력하는 것이고,
    상기 제어부는,
    상기 매칭된 그룹에 따라 서로 다른 답변 메시지를 출력하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 매칭된 그룹에 따라 서로 다른 어휘로 이루어진 답변 메시지를 출력하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 사용자는 복수의 그룹 각각에 매칭되고,
    상기 제어부는,
    상기 매칭된 복수의 그룹 중 적어도 하나의 그룹에 대응하는 답변 메시지를 출력하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제어의 종류에 근거하여 상기 매칭된 복수의 그룹 중 적어도 하나를 선택하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 매칭된 그룹과 관련된 이벤트가 발생하는 경우, 상기 이벤트에 대응하는 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 복수의 그룹들 중 적어도 하나는 복수의 세부 그룹들을 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 매칭된 그룹이 복수의 세부 그룹을 포함하는 경우, 상기 세부 그룹 중 적어도 하나의 세부 그룹을 선택하고, 선택된 세부 그룹과 관련된 이벤트가 발생하는 경우에만 상기 이벤트에 대응하는 제어를 수행하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  9. 삭제
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 추출된 어휘 정보가 기 설정된 조건을 만족하는 경우, 상기 제어를 수행하지 않는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 추출된 어휘 정보가 기 설정된 조건을 만족하는 경우, 기 설정된 질문 메시지를 출력하고,
    상기 질문 메시지에 대응하여 수신된 사용자 입력에 근거하여, 상기 제어 수행 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 이동 단말기.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
KR1020170102549A 2017-08-11 2017-08-11 이동단말기 및 머신 러닝을 이용한 이동 단말기의 제어방법 KR102389041B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170102549A KR102389041B1 (ko) 2017-08-11 2017-08-11 이동단말기 및 머신 러닝을 이용한 이동 단말기의 제어방법
US15/934,558 US10957315B2 (en) 2017-08-11 2018-03-23 Mobile terminal and method for controlling mobile terminal using machine learning
PCT/KR2018/007638 WO2019031707A1 (en) 2017-08-11 2018-07-05 MOBILE TERMINAL AND METHOD FOR CONTROLLING A MOBILE TERMINAL USING MACHINE APPRENTICESHIP

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170102549A KR102389041B1 (ko) 2017-08-11 2017-08-11 이동단말기 및 머신 러닝을 이용한 이동 단말기의 제어방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190017548A KR20190017548A (ko) 2019-02-20
KR102389041B1 true KR102389041B1 (ko) 2022-04-21

Family

ID=65271630

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170102549A KR102389041B1 (ko) 2017-08-11 2017-08-11 이동단말기 및 머신 러닝을 이용한 이동 단말기의 제어방법

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10957315B2 (ko)
KR (1) KR102389041B1 (ko)
WO (1) WO2019031707A1 (ko)

Families Citing this family (63)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9947316B2 (en) 2016-02-22 2018-04-17 Sonos, Inc. Voice control of a media playback system
US9772817B2 (en) 2016-02-22 2017-09-26 Sonos, Inc. Room-corrected voice detection
US10095470B2 (en) 2016-02-22 2018-10-09 Sonos, Inc. Audio response playback
US10509626B2 (en) 2016-02-22 2019-12-17 Sonos, Inc Handling of loss of pairing between networked devices
US9965247B2 (en) 2016-02-22 2018-05-08 Sonos, Inc. Voice controlled media playback system based on user profile
US10264030B2 (en) 2016-02-22 2019-04-16 Sonos, Inc. Networked microphone device control
US9978390B2 (en) 2016-06-09 2018-05-22 Sonos, Inc. Dynamic player selection for audio signal processing
US10134399B2 (en) 2016-07-15 2018-11-20 Sonos, Inc. Contextualization of voice inputs
US10115400B2 (en) 2016-08-05 2018-10-30 Sonos, Inc. Multiple voice services
US9942678B1 (en) 2016-09-27 2018-04-10 Sonos, Inc. Audio playback settings for voice interaction
US10181323B2 (en) 2016-10-19 2019-01-15 Sonos, Inc. Arbitration-based voice recognition
US10475449B2 (en) 2017-08-07 2019-11-12 Sonos, Inc. Wake-word detection suppression
US10048930B1 (en) 2017-09-08 2018-08-14 Sonos, Inc. Dynamic computation of system response volume
US10531157B1 (en) * 2017-09-21 2020-01-07 Amazon Technologies, Inc. Presentation and management of audio and visual content across devices
US10446165B2 (en) 2017-09-27 2019-10-15 Sonos, Inc. Robust short-time fourier transform acoustic echo cancellation during audio playback
US10621981B2 (en) 2017-09-28 2020-04-14 Sonos, Inc. Tone interference cancellation
US10482868B2 (en) 2017-09-28 2019-11-19 Sonos, Inc. Multi-channel acoustic echo cancellation
US10466962B2 (en) 2017-09-29 2019-11-05 Sonos, Inc. Media playback system with voice assistance
US11343614B2 (en) 2018-01-31 2022-05-24 Sonos, Inc. Device designation of playback and network microphone device arrangements
US10965204B2 (en) * 2018-03-20 2021-03-30 Psemi Corporation Adaptive control for reconfiguring a regulator and/or a charge pump for a power converter
US10600408B1 (en) * 2018-03-23 2020-03-24 Amazon Technologies, Inc. Content output management based on speech quality
CN108600911B (zh) * 2018-03-30 2021-05-18 联想(北京)有限公司 一种输出方法及电子设备
US11175880B2 (en) 2018-05-10 2021-11-16 Sonos, Inc. Systems and methods for voice-assisted media content selection
US10959029B2 (en) 2018-05-25 2021-03-23 Sonos, Inc. Determining and adapting to changes in microphone performance of playback devices
US10681460B2 (en) 2018-06-28 2020-06-09 Sonos, Inc. Systems and methods for associating playback devices with voice assistant services
US10461710B1 (en) 2018-08-28 2019-10-29 Sonos, Inc. Media playback system with maximum volume setting
US11076035B2 (en) 2018-08-28 2021-07-27 Sonos, Inc. Do not disturb feature for audio notifications
US10587430B1 (en) 2018-09-14 2020-03-10 Sonos, Inc. Networked devices, systems, and methods for associating playback devices based on sound codes
US11024331B2 (en) 2018-09-21 2021-06-01 Sonos, Inc. Voice detection optimization using sound metadata
US11100923B2 (en) 2018-09-28 2021-08-24 Sonos, Inc. Systems and methods for selective wake word detection using neural network models
US11899519B2 (en) 2018-10-23 2024-02-13 Sonos, Inc. Multiple stage network microphone device with reduced power consumption and processing load
EP3654249A1 (en) 2018-11-15 2020-05-20 Snips Dilated convolutions and gating for efficient keyword spotting
US11183183B2 (en) 2018-12-07 2021-11-23 Sonos, Inc. Systems and methods of operating media playback systems having multiple voice assistant services
US11132989B2 (en) 2018-12-13 2021-09-28 Sonos, Inc. Networked microphone devices, systems, and methods of localized arbitration
US10602268B1 (en) 2018-12-20 2020-03-24 Sonos, Inc. Optimization of network microphone devices using noise classification
US11315556B2 (en) 2019-02-08 2022-04-26 Sonos, Inc. Devices, systems, and methods for distributed voice processing by transmitting sound data associated with a wake word to an appropriate device for identification
US10867604B2 (en) 2019-02-08 2020-12-15 Sonos, Inc. Devices, systems, and methods for distributed voice processing
EP3709194A1 (en) 2019-03-15 2020-09-16 Spotify AB Ensemble-based data comparison
JP7290977B2 (ja) * 2019-03-28 2023-06-14 株式会社日本総合研究所 プログラム及び情報処理装置
US11120794B2 (en) 2019-05-03 2021-09-14 Sonos, Inc. Voice assistant persistence across multiple network microphone devices
US11368460B2 (en) * 2019-05-10 2022-06-21 Visa International Service Association System and method for identity verification
US11200894B2 (en) 2019-06-12 2021-12-14 Sonos, Inc. Network microphone device with command keyword eventing
US10586540B1 (en) 2019-06-12 2020-03-10 Sonos, Inc. Network microphone device with command keyword conditioning
US11361756B2 (en) 2019-06-12 2022-06-14 Sonos, Inc. Conditional wake word eventing based on environment
WO2021015324A1 (ko) * 2019-07-23 2021-01-28 엘지전자 주식회사 인공지능 에이전트
US11138969B2 (en) 2019-07-31 2021-10-05 Sonos, Inc. Locally distributed keyword detection
US10871943B1 (en) 2019-07-31 2020-12-22 Sonos, Inc. Noise classification for event detection
US11138975B2 (en) 2019-07-31 2021-10-05 Sonos, Inc. Locally distributed keyword detection
US11094319B2 (en) 2019-08-30 2021-08-17 Spotify Ab Systems and methods for generating a cleaned version of ambient sound
KR20210028380A (ko) 2019-09-04 2021-03-12 삼성전자주식회사 음성 인식 기능을 이용한 동작을 수행하는 전자 장치 및 이를 이용한 동작과 관련된 알림을 제공하는 방법
US11189286B2 (en) 2019-10-22 2021-11-30 Sonos, Inc. VAS toggle based on device orientation
US11200900B2 (en) 2019-12-20 2021-12-14 Sonos, Inc. Offline voice control
US11562740B2 (en) 2020-01-07 2023-01-24 Sonos, Inc. Voice verification for media playback
US11308958B2 (en) 2020-02-07 2022-04-19 Sonos, Inc. Localized wakeword verification
US11308959B2 (en) 2020-02-11 2022-04-19 Spotify Ab Dynamic adjustment of wake word acceptance tolerance thresholds in voice-controlled devices
US11328722B2 (en) * 2020-02-11 2022-05-10 Spotify Ab Systems and methods for generating a singular voice audio stream
US11231789B1 (en) * 2020-02-14 2022-01-25 Cg Finics Oy Predictive typing assistance method with predictive spelling behavior
US11308962B2 (en) * 2020-05-20 2022-04-19 Sonos, Inc. Input detection windowing
US11727919B2 (en) 2020-05-20 2023-08-15 Sonos, Inc. Memory allocation for keyword spotting engines
US11482224B2 (en) 2020-05-20 2022-10-25 Sonos, Inc. Command keywords with input detection windowing
US11698771B2 (en) 2020-08-25 2023-07-11 Sonos, Inc. Vocal guidance engines for playback devices
US11842123B2 (en) * 2020-09-30 2023-12-12 Honeywell International Inc. Methods and systems for using voice commands and a smart scratch pad to tune a radio in a voice activated flight deck
US11984123B2 (en) 2020-11-12 2024-05-14 Sonos, Inc. Network device interaction by range

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140274211A1 (en) * 2013-03-12 2014-09-18 Nuance Communications, Inc. Methods and apparatus for detecting a voice command
US20160372110A1 (en) * 2015-06-19 2016-12-22 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Adapting voice input processing based on voice input characteristics

Family Cites Families (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6373836B1 (en) * 1997-09-15 2002-04-16 Genesys Telecommunications Laboratories, Inc. Apparatus and methods in routing internet protocol network telephony calls in a centrally-managed call center system
US6408272B1 (en) * 1999-04-12 2002-06-18 General Magic, Inc. Distributed voice user interface
US7050977B1 (en) * 1999-11-12 2006-05-23 Phoenix Solutions, Inc. Speech-enabled server for internet website and method
US7684815B2 (en) * 2005-04-21 2010-03-23 Microsoft Corporation Implicit group formation around feed content for mobile devices
US20070249406A1 (en) 2006-04-20 2007-10-25 Sony Ericsson Mobile Communications Ab Method and system for retrieving information
US9318108B2 (en) * 2010-01-18 2016-04-19 Apple Inc. Intelligent automated assistant
KR100814641B1 (ko) * 2006-10-23 2008-03-18 성균관대학교산학협력단 사용자 주도형 음성 서비스 시스템 및 그 서비스 방법
CA2616234A1 (en) * 2007-12-21 2009-06-21 Ibm Canada Limited - Ibm Canada Limitee System and method for interaction between users of an online community
US10013986B1 (en) * 2016-12-30 2018-07-03 Google Llc Data structure pooling of voice activated data packets
KR101605347B1 (ko) * 2009-12-18 2016-03-22 삼성전자주식회사 휴대단말의 외부 출력 제어 방법 및 장치
US8359020B2 (en) * 2010-08-06 2013-01-22 Google Inc. Automatically monitoring for voice input based on context
CA2747153A1 (en) * 2011-07-19 2013-01-19 Suleman Kaheer Natural language processing dialog system for obtaining goods, services or information
KR101878488B1 (ko) 2011-12-20 2018-08-20 한국전자통신연구원 대화 연관 컨텐츠 제공 방법 및 장치
KR102022318B1 (ko) 2012-01-11 2019-09-18 삼성전자 주식회사 음성 인식을 사용하여 사용자 기능을 수행하는 방법 및 장치
US9575963B2 (en) * 2012-04-20 2017-02-21 Maluuba Inc. Conversational agent
US9063731B2 (en) * 2012-08-27 2015-06-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Ultra low power apparatus and method to wake up a main processor
US9536049B2 (en) * 2012-09-07 2017-01-03 Next It Corporation Conversational virtual healthcare assistant
KR20140088449A (ko) * 2013-01-02 2014-07-10 엘지전자 주식회사 중앙 제어 장치 및 그것의 제어 방법
US10614153B2 (en) * 2013-09-30 2020-04-07 Google Llc Resource size-based content item selection
US10410630B2 (en) * 2014-06-19 2019-09-10 Robert Bosch Gmbh System and method for speech-enabled personalized operation of devices and services in multiple operating environments
US10476872B2 (en) * 2015-02-20 2019-11-12 Sri International Joint speaker authentication and key phrase identification
US9544412B2 (en) * 2015-03-09 2017-01-10 Ford Global Technologies, Llc Voice profile-based in-vehicle infotainment identity identification
US10586539B2 (en) * 2015-06-01 2020-03-10 AffectLayer, Inc. In-call virtual assistant
US10530929B2 (en) * 2015-06-01 2020-01-07 AffectLayer, Inc. Modeling voice calls to improve an outcome of a call between a representative and a customer
US10379808B1 (en) * 2015-09-29 2019-08-13 Amazon Technologies, Inc. Audio associating of computing devices
KR20170132622A (ko) * 2016-05-24 2017-12-04 삼성전자주식회사 음성 인식 기능을 갖는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법
US10339934B2 (en) * 2016-06-27 2019-07-02 Google Llc Asynchronous processing of user requests
US10388273B2 (en) * 2016-08-10 2019-08-20 Roku, Inc. Distributed voice processing system
US10467509B2 (en) * 2017-02-14 2019-11-05 Microsoft Technology Licensing, Llc Computationally-efficient human-identifying smart assistant computer
KR101925034B1 (ko) * 2017-03-28 2018-12-04 엘지전자 주식회사 스마트 컨트롤링 디바이스 및 그 제어 방법
US10038938B1 (en) * 2017-06-02 2018-07-31 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for controlling permissions to change parental control settings based on vocal characteristics of a user
US20180365319A1 (en) * 2017-06-16 2018-12-20 Microsoft Technology Licensing, Llc Identifying relationships from communication content
EP3652927A4 (en) * 2017-07-13 2021-03-31 IOVOX Ltd. DEVICE, DEVICES, PROCEDURES AND COMPUTER PROGRAMS RELATED TO ACTIONAL OBJECTS
US11567726B2 (en) * 2017-07-21 2023-01-31 Google Llc Methods, systems, and media for providing information relating to detected events
US10978061B2 (en) * 2018-03-09 2021-04-13 International Business Machines Corporation Voice command processing without a wake word
US10720149B2 (en) * 2018-10-23 2020-07-21 Capital One Services, Llc Dynamic vocabulary customization in automated voice systems

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140274211A1 (en) * 2013-03-12 2014-09-18 Nuance Communications, Inc. Methods and apparatus for detecting a voice command
US20160372110A1 (en) * 2015-06-19 2016-12-22 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Adapting voice input processing based on voice input characteristics

Also Published As

Publication number Publication date
US20190051298A1 (en) 2019-02-14
WO2019031707A1 (en) 2019-02-14
KR20190017548A (ko) 2019-02-20
US10957315B2 (en) 2021-03-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102389041B1 (ko) 이동단말기 및 머신 러닝을 이용한 이동 단말기의 제어방법
US10964319B2 (en) Electronic device and method of controlling the same
KR102384641B1 (ko) 다국어 처리를 수행하는 인공 지능 시스템의 제어 방법
KR102384643B1 (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법
US10462568B2 (en) Terminal and vehicle control method of mobile terminal using machine learning
US11164581B2 (en) Artificial intelligence device
US10685650B2 (en) Mobile terminal and method of controlling the same
KR102390685B1 (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법
KR102399809B1 (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법
US20190163436A1 (en) Electronic device and method for controlling the same
KR20180106731A (ko) 인공지능 에이전트를 구비하는 이동 단말기
US20210287665A1 (en) Voice recognition system
KR20190031829A (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법
KR102658400B1 (ko) 이동단말기 및 그 제어 방법
US11115597B2 (en) Mobile terminal having first and second AI agents interworking with a specific application on the mobile terminal to return search results
KR102114064B1 (ko) 이동 단말기
KR20210110759A (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법
KR20190035363A (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant