KR102508863B1

KR102508863B1 - 전자 장치 및 상기 전자 장치로부터 수신된 데이터를 처리하는 서버

Info

Publication number: KR102508863B1
Application number: KR1020180031607A
Authority: KR
Inventors: 박상민; 장동호
Original assignee: 삼성전자 주식회사
Priority date: 2018-03-19
Filing date: 2018-03-19
Publication date: 2023-03-10
Also published as: WO2019182252A1; US11314548B2; EP3707605A4; KR20190109916A; EP3707605A1; US20190286480A1

Abstract

전자 장치 및 전자 장치로부터 수신된 데이터를 처리하는 서버가 개시된다. 서버는, 통신 회로, 상기 통신 회로와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서, 상기 적어도 하나의 프로세서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 메모리는, 상기 서버가 동작 시에, 상기 프로세서가, 상기 통신 회로를 통하여 제1 외부 장치로부터, 태스크(task)의 수행을 요청하는 사용자 입력과 관련된 제1 데이터를 수신하고, 상기 통신 회로를 통하여 상기 제1 외부 장치로부터, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하고, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하고, 상기 제1 데이터에 기초하여, 상기 태스크를 수행하는 사용자의 의도를 결정하고, 상기 도메인 및 상기 사용자의 의도에 기초하여, 상기 태스크를 수행하기 위하여 상기 제1 외부 장치의 상태들(states)의 시퀀스(sequence)를 결정하도록 설정된 명령어들을 저장할 수 있다. 이 경우, 서버는 태스크와 관련된 도메인 및 사용자 의도를 결정하기 위하여, 인공 지능 기반의 학습 알고리즘을 이용할 수도 있다. 예로, 서버는 사용자 입력과 관련된 제1 데이터 및 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 인공 지능 기반으로 학습된 학습 알고리즘에 적용하여, 태스크와 관련된 도메인 및 사용자 의도를 결정할 수 있다. 그리고, 결정된 도메인 및 사용자 의도에 기초하여, 태스크를 수행하기 위한 제1 외부 장치의 상태들의 시퀀스를 결정할 수 있다. 이 밖에 다양한 실시 예가 가능할 수 있다.

Description

전자 장치 및 상기 전자 장치로부터 수신된 데이터를 처리하는 서버{A ELECTRONIC APPARATUS AND A SERVER FOR PROCESSING RECEIVED DATA FROM THE APPARATUS}

본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 전자 장치에서 사용자 입력과 관련된 데이터를 처리하는 기술과 관련된다.

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.

전자 장치들은 사용자 입력을 처리하기 위하여, 전자 장치와 통신 연결된 외부의 서버를 이용할 수 있다. 예로, 전자 장치에서 음성 입력이 수신된 경우, 전자 장치는 음성 입력과 관련된 데이터를 서버로 전송할 수 있다. 서버는 음성 입력과 관련된 데이터를 인식 및 분석하여, 음성 입력에 대응되는 결과를 전자 장치로 전송할 수 있다.

전자 장치에서 음성 입력이 수신된 경우, 전자 장치는 현재 화면에 표시 중인 어플리케이션을 대상으로 음성 입력에 대응되는 태스크를 수행할 가능성이 높다. 그러나, 다양한 사용자의 전자 장치 사용 시나리오를 고려할 때, 사용자는 현재 화면에 표시 중인 어플리케이션 외에 다른 어플리케이션을 대상으로 태스크의 수행을 요청할 수도 있다.

예로, 다수의 어플리케이션들의 실행 화면이 겹쳐있거나, 분할된 화면 각각에 다수의 어플리케이션들의 실행 화면이 표시 중인 경우, 사용자는 다수의 어플리케이션들 중 하나의 어플리케이션을 실행하기를 원할 수 있다. 또는, 사용자는 바탕 화면의 단축 아이콘에 대응되는 어플리케이션을 실행하기를 원할 수도 있다. 이 경우, 일반적으로 사용자는 하나의 어플리케이션을 선택하거나 어플리케이션의 이름을 지칭한 후에, 선택된 어플리케이션을 대상으로 태스크의 수행을 요청할 수 있으나, 이는 사용자의 사용 연속성의 단절을 가지고 오거나 또는 어플리케이션의 정확한 이름을 사용자가 기억해야만 한다.

따라서, 본 개시의 다양한 실시예들은 전자 장치가 실행 가능한 복수 개의 어플리케이션들 중에서 사용자의 의도에 부합하는 어플리케이션을 대상으로 태스크를 수행하기 위한 방법을 제안하고자 한다.

본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 서버는 통신 회로, 상기 통신 회로와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서, 상기 적어도 하나의 프로세서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 메모리는, 상기 서버가 동작 시에, 상기 프로세서가, 상기 통신 회로를 통하여 제1 외부 장치로부터, 태스크(task)의 수행을 요청하는 사용자 입력과 관련된 제1 데이터를 수신하고, 상기 통신 회로를 통하여 상기 제1 외부 장치로부터, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하고, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하고, 상기 제1 데이터에 기초하여, 상기 태스크를 수행하는 사용자의 의도를 결정하고, 상기 도메인 및 상기 사용자의 의도에 기초하여, 상기 태스크를 수행하기 위하여 상기 제1 외부 장치의 상태들(states)의 시퀀스(sequence)를 결정하도록 설정된 명령어들을 저장한다.

본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 하우징, 상기 하우징 내부에 위치하고, 상기 하우징의 제1 부분을 통해 노출된 디스플레이, 상기 하우징 내부에 위치하고, 상기 하우징의 제2 부분을 통해 노출된 마이크, 상기 하우징 내부에 위치한 통신 회로, 상기 하우징 내부에 위치하고, 상기 디스플레이, 상기 마이크 및 상기 통신 회로와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서, 및 상기 하우징 내부에 위치하고, 상기 프로세서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 메모리는, 상기 전자 장치가 동작 시에, 상기 프로세서가, 상기 복수의 어플리케이션 프로그램들을 실행하고, 상기 복수의 어플리케이션 프로그램들 중 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면을 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면이 표시 중에, 상기 마이크를 통해 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력을 수신하고, 상기 사용자 입력과 관련된 제1 데이터 및 상기 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 상기 통신 회로를 통해 외부 서버로 송신하고, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터의 전송에 기초하여, 상기 전자 장치의 상태들의 시퀀스를 포함하는 제3 데이터를 상기 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로부터 수신하고, 상기 상태들의 시퀀스에 따라, 상기 복수 개의 어플리케이션 프로그램들 중 적어도 하나의 어플리케이션 프로그램을 이용하여 상기 태스크를 수행하도록 설정된 명령어들을 저장한다.

본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 서버가 외부 장치의 동작 상태를 결정하는 방법은, 제1 외부의 전자 장치로부터 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력과 관련된 제1 데이터를 수신하는 동작, 상기 제1 외부의 전자 장치로부터, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하는 동작, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하는 동작, 상기 제1 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 사용자의 의도를 결정하는 동작; 및 상기 도메인 및 상기 사용자의 의도에 기초하여, 상기 태스크를 수행하기 위하여 상기 제1 외부 장치를 위한 상태들의 시퀀스를 결정하는 동작을 포함한다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치가 사용자 입력에 따른 동작 수행 방법은, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들을 실행하는 동작, 상기 복수 개의 어플리케이션 프로그램들 중 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면을 표시하는 동작, 상기 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면이 표시 중에, 마이크를 통해 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력을 수신하는 동작, 상기 사용자 입력과 관련된 제1 데이터 및 상기 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 외부 서버로 전송하는 동작, 상기 제1 데이터 및 제2 데이터의 전송에 기초하여, 상기 전자 장치의 상태들의 시퀀스를 포함하는 제3 데이터를 상기 외부 서버로부터 수신하는 동작, 및 상기 상태들의 시퀀스에 따라, 상기 복수 개의 어플리케이션 프로그램들 중 적어도 하나의 어플리케이션 프로그램을 이용하여 상기 태스크를 수행하는 동작을 포함한다.

본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품은, 제1 외부의 전자 장치로부터, 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력과 관련된 제1 데이터를 수신하는 동작, 상기 제1 외부의 전자 장치로부터, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하는 동작, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하는 동작, 상기 제1 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 사용자의 의도를 결정하는 동작, 및 상기 도메인 및 상기 사용자의 의도에 기초하여, 상기 태스크를 수행하기 위하여 상기 제1 외부 장치를 위한 상태들의 시퀀스를 결정하는 동작을 전자 장치 수행 가능하도록 설정된 명령어들을 포함하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 포함한다.

본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 사용자 입력에 따라, 전자 장치가 실행 가능한 복수 개의 어플리케이션들 중에서, 사용자 의도에 가장 부합하는 어플리케이션을 대상으로 사용자 입력에 따른 태스크가 수행될 수 있다.

이에 따라, 사용자가 태스크를 수행하기 원하는 어플리케이션을 검색하는 불편함이 줄어들 수 있고, 전자 장치를 이용하는 사용자의 편의성이 향상되고, 사용자는 태스크를 통하여 원하는 서비스를 신속하게 제공 받을 수 있어 전자 장치를 이용하는 사용자 만족도가 향상될 수 있다.

그 밖에, 본 개시를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.

도 1은 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 사용자 단말을 나타낸 블록도이다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른 사용자 단말의 지능형 앱을 실행시키는 것을 나타낸 도면이다.
도 4은 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 지능형 서버를 나타낸 블록도이다.
도 5는 다양한 실시 예에 따른 자연어 이해 모듈이 패스 룰(path rule)을 생성하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 다양한 실시 예에 따른 자연어 이해 모듈의 기능별 블록도를 나타낸 도면이다.
도 7은 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 나타낸 도면이다.
도 8은 다양한 실시 예에 따른 도메인 분류부의 입/출력 데이터를 나타낸 도면이다.
도 9는 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 나타낸 도면이다.
도 10은 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 나타낸 도면이다.
도 11은 다양한 실시 예에 따른 단말과 서버 간의 흐름도를 나타낸다.
도 12는 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 블록도를 나타낸다.
도 13은 다양한 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도를 나타낸다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

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) 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 앱을 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 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.

본 문서의 ““패스 룰(path rule)”” 이라는 용어는 일반적으로, 전자 장치가 사용자에 의해 요청된 태스크를 수행하기 위한 상태들의 시퀀스를 의미할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. 다시 말해, 패스 룰은 상태들의 시퀀스를 포함할 수 있다. 상기 태스크는, 예를 들어, 지능형 앱이 제공할 수 있는 어떠한 동작(action)일 수 있다. 상기 태스크는 일정을 생성하거나, 원하는 상대방에게 사진을 전송하거나, 날씨 정보를 제공하는 것을 포함 할 수 있다. 사용자 단말(100)은 적어도 하나 이상의 상태(예: 사용자 단말(100)의 동작 상태)를 순차적으로 갖게 됨으로써, 상기 태스크를 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 패스 룰은 인공 지능(artificial intelligent)(AI) 시스템에 의해 제공되거나, 생성될 수 있다. 인공지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neural network-based system)(예: 피드포워드 신경망(feedforward neural network(FNN)), 순환 신경망(recurrent neural network(RNN))) 일 수도 있다. 또는 전술한 것의 조합 또는 이와 다른 인공지능 시스템일 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 패스 룰은 미리 정의된 패스 룰들의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의 된 복수의 패스 룰 중 적어도 패스 룰을 선택하거나, 동적(또는, 실시간)으로 패스 룰을 생성할 수 있다. 또한, 사용자 단말(100)은 패스 룰을 제공하기 위해 하이브리드 시스템을 사용할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 상기 동작을 실행하고, 동작을 실행한 사용자 단말(100)의 상태에 대응되는 화면을 디스플레이에 표시할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 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. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 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 단말(100)의 사용자 정보를 수신하여 사용자가 사용 할 수 있는 기능에 대한 데이터베이스를 포함할 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 마이크를 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(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))(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 모듈(141a, 143a)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 복수의 앱(141, 143)은 기능을 수행하기 위해서 실행 서비스 모듈(141a, 143a)를 통해서 복수의 동작(예: 상태들의 시퀀스)(141b, 143b)을 실행 수 있다. 즉, 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 실행 매니저 모듈(153)에 의해 활성화되고, 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 화면은 디스플레이(120)에 표시될 수 있다. 상기 실행 화면은, 예를 들어, 동작(141b, 143b)이 완료된 상태의 화면일 수 있다. 상기 실행 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 모듈(141a, 143a)은 패스 룰에 따라 동작(141b, 143b)을 실행할 수 있다. 예를 들어, 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 실행 매니저 모듈(153)에 의해 활성화되고, 실행 매니저 모듈(153)로부터 상기 패스 룰에 따라 실행 요청을 수신하고, 상기 실행 요청에 따라 동작(141b, 143b)함으로써, 앱(141, 143)의 기능을 실행할 수 있다. 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 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 모듈 (141a, 143a)는 하나의 동작(예: 제1 앱(141)의 동작 1, 제2 앱(143)의 동작 1)의 실행이 완료되면 다음 동작(예: 제1 앱(141)의 동작 2, 제2 앱(143)의 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(예: 제1 앱(141)의 동작 2, 제2 앱(143)의 동작 2)에 대한 실행 요청을 실행 서비스 모듈(141a, 143a)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 동작(예: 제1 앱(141)의 동작 3)의 실행이 완료되어 완료 정보를 수신하면, 실행 매니저 모듈(153)은 제2 앱(143)의 첫번째 동작(예: 제2 앱(143)의 동작 1)의 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 정보(예: 패스 룰 정보)를 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 정보(예: 패스 룰 정보)를 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 정보(예: 패스 룰 정보)를 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 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 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(120b)하기 위해 상기 하드웨어 키(112)를 지속적으로 눌러서 음성을 입력(120b)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(120a)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 언어(language) 모델을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 음향 모델은 발성에 관련된 정보를 포함할 수 있고, 상기 언어 모델은 단위 음소 정보 및 단위 음소 정보의 조합에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 발화 인식 모듈은 발성에 관련된 정보 및 단위 음소 정보에 대한 정보를 이용하여 사용자 발화를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 상기 음향 모델 및 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 상기 의도를 파악하는데 필요한 파라미터(parameter)(또는, 슬롯(slot))로 나누어진 매칭 규칙을 이용하여 사용자의 의도 및 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 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 각각의 도메인 및 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 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. 자연어 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(예: 적어도 하나 이상의 상태(state)) 및 상기 동작을 실행하는데 필요한 파라미터에 대한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 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 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 파라미터에 기초하여 실행될 앱, 상기 앱에서 실행될 동작 및 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 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 중 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 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 파라미터를 이용하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자 의도 및 파라미터에 기초하여 실행될 앱 및 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 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 대화 매니저 모듈(240)은 하나의 모듈로 구현될 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220), 패스 플래너 모듈(230) 및 대화 매니저 모듈(240)은 하나의 모듈로 구현되어 사용자의 의도 및 파라미터를 결정하고, 상기 결정된 사용자의 의도 및 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 어느 하나의 동작(예: 상태 A 내지 상태 F)으로 구분하여 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 어느 하나의 동작(또는, 상태)으로 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 동작(예: 상태들의 시퀀스)을 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 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 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 송신할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 실행 매니저 모듈(153)로 상기 부분적으로 대응된 패스 룰을 송신하고, 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 송신할 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 수신되면 지능형 서버(200)로 송신하여 처리할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 상기 추가로 입력된 사용자 입력의 의도 및 파라미터 정보에 기초하여 추가된 패스 룰을 생성하여 지능형 에이전트(151)로 송신할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 실행 매니저 모듈(153)로 상기 패스 룰을 송신하여 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.

하기에 첨부된 표 1은 일 실시 예에 따른 사용자가 요청한 태스크와 관련한 패스 룰의 예시적 형태를 나타낼 수 있다.

Path rule ID	State	parameter
Gallery_101	pictureView(25)	NULL
	searchView(26)	NULL
	searchViewResult(27)	Location,time
	SearchEmptySelectedView(28)	NULL
	SearchSelectedView(29)	ContentType,selectall
	CrossShare(30)	anaphora

표 1을 참조하면, 사용자 발화(예: ““사진 공유해줘””)에 따라 지능형 서버(도 1의 지능형 서버(200))에서 생성 또는 선택되는 패스 룰은 적어도 하나의 상태(state)(25, 26, 27, 28, 29 또는 30)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 적어도 하나의 상태 (예: 단말의 어느 한 동작 상태)는 사진 어플리케이션 실행(PicturesView)(25), 사진 검색 기능 실행(SearchView)(26), 검색 결과 표시 화면 출력(SearchViewResult)(27), 사진이 미(non)선택된 검색 결과 표시 화면 출력(SearchEmptySelectedView)(28), 적어도 하나의 사진이 선택된 검색 결과 표시 화면 출력(SearchSelectedView)(29) 또는 공유 어플리케이션 선택 화면 출력(CrossShare)(30) 중 적어도 하나에 해당될 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 패스 룰의 파라미터 정보는 적어도 하나의 상태(state)에 대응될 수 있다. 예를 들어, 상기 적어도 하나의 사진이 선택된 검색 결과 표시 화면 출력(29) 상태에 포함될 수 있다.

상기 상태(25, 26, 27, 28, 29)들의 시퀀스를 포함한 패스 룰의 수행 결과 사용자가 요청한 태스크 (예: ““사진 공유해줘!””)가 수행될 수 있다.

도 6은 다양한 실시 예에 따른 자연어 이해 모듈의 기능별 블록도를 나타낸 도면이다.

도 6를 참조하면, 자연어 이해 모듈(600)은 앱 디스패치 모듈(app dispatch module)(610), 기능 디스패치 모듈(capability dispatch module)(620), 도메인 분류 모듈(domain classifier module)(630), 제1 의도 분류 모듈(intent classifier module)(640), 제2 의도 분류 모듈 (650) 및 슬롯 태깅 모듈(slot tagging module)(660)을 포함할 수 있다. 자연어 이해 모듈(600)은 도 4의 자연어 이해 모듈(220)과 유사할 수 있다. 다시 말해, 자연어 이해 모듈(600)은 사용자 입력(예: 음성)에 대응되는 텍스트 데이터를 이용하여 패스 룰을 생성(또는, 선택)할 수 있다. 상기 패스 룰은, 예를 들어, 전자 장치(100)의 상태들의 시퀀스(sequence)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(600)은 사용자 발화를 학습하여 모델을 생성하고, 상기 생성된 모델을 이용하여 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 생성할 수 있다. 상기 학습된 모델은, 예를 들어, 도메인 및 상기 도메인과 관련된 패스 룰로 이루어질 수 있다. 상기 도메인은 사용자 단말(100)의 메모리에 저장된 앱에 대응될 수 있다. 상기 패스 룰은 지정된 발화에 대응될 수 있다. 상기 지정된 발화를 지정된 기준(예: 지정된 기능)으로 구분하여 인식함으로써, 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(600)의 각 구성은 서로 다른 모델을 사용하여 사용자 입력에 대응되는 응답을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 앱 디스패치 모듈(610)은 사용자 입력에 따라 실행되거나 종료되는 앱을 판단할 수 있는 지정된 단어를 포함할 수 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 앱 디스 패치 모듈(610)은 사용자 입력에 앱 네임(app name)(예: 갤러리 앱, SMS(short message service) 앱)이 포함되어 있는지 판단할 수 있다. 다른 예를 들어, 앱 디스 패치 모듈(620)은 사용자 입력에 앱을 종료시킬 수 있는 단어(예: 엑시트(exit), 바이(bye))가 포함되어 있는지 판단할 수 있다. 상기 사용자 입력에 의해 앱이 종료된 후, 상기 사용자 입력에 대응되는 다른 앱이 실행될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 앱 디스패치 모듈(610)이 지정된 단어를 인식한 경우, 사용자 입력에 대응되는 도메인(domain)을 결정할 수 있다. 다시 말해, 앱 디스 패치 모듈(610)은 사용자 입력에 대응되는 태스크를 수행할 앱을 판단하고, 상기 앱에 대응되는 도메인을 사용자 입력에 대응되는 도메인으로 결정할 수 있다. 이에 따라, 앱 디스패치 모듈(610)은 사용자 입력에 지정된 단어가 포함되어 있는지 여부만을 판단하여 사용자 입력에 대응되는 도메인을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 기능 디스패치 모듈(620)은 사용자 입력에 대응되는 태스크를 수행할 수 있는 복수의 앱을 선택할 수 있다. 예를 들어, 기능 디스패치 모듈(620)은 동일한 기능(예: 편집 기능)에 대응될 수 있는 복수의 앱(예: 갤러리 앱 및 메모 앱)을 선택할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 기능 디스패치 모듈(620)은 상기 복수의 앱 중 하나를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 기능 디스패치 모듈(620)은 상기 복수의 앱에 대한 정보를 사용자 단말(100)로 송신하고, 사용자 단말(100)을 통사 상기 복수의 앱 중 하나의 앱을 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 이에 따라, 기능 디스패치 모듈(620)은 상기 선택된 하나의 앱에 대응되는 도메인을 사용자 입력에 대응되는 도메인으로 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 도메인 분류 모듈(630)은 사용자 입력에 대응되는 도메인을 결정할 수 있다. 예를 들어, 도메인 분류 모듈(630)은 도 4의 자연어 이해 모듈(220)의 도메인을 결정하는 방법과 유사하게 사용자 입력의 언어적 특징(예: 문법적 특징)을 이용하여 사용자 입력에 대응되는 도메인을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 도메인 분류 모듈(630)은 사용자 입력에 대응되는 도메인을 결정할 수 있지만, 지정된 단어나 기능을 인식하여 도메인을 결정하는 앱 디스패치 모듈(610) 또는 기능 디스패치 모듈(620)와 비교하여 도메인을 결정하는데 오랜 시간이 걸릴 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해 모듈(600)은 앱 디스패치 모듈(610) 및 기능 디스패치 모듈(620)을 먼저 동작시키고, 앱 디스패치 모듈(610) 및 기능 디스패치 모듈(620)을 통해 사용자 입력에 대응되는 도메인을 결정하지 못한 경우 도메인 분류 모듈(630)을 통해 사용자 입력에 대응되는 도메인을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 의도 분류 모듈(640)은 데이터베이스(또는, 메모리)에 저장된 룰에 기초하여 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 의도 분류 모듈(640)은 앱 디스패치 모듈(610), 기능 디스패치 모듈(620) 또는 도메인 분류 모듈(630)을 통해 결정된 도메인과 관련된 복수의 패스 룰에 기초하여 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 결정할 수 있다. 제1 의도 분류 모듈(640)은 복수의 패스 룰을 사용자 입력과 칭(matching)시켜 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 의도 분류 모듈(650)은 사용자 입력의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 제2 의도 분류 모듈(650)은 사용자 입력의 언어적 특징을 이용하여 사용자 입력에 대응되는 의도를 파악(또는, 결정)할 수 있다. 다른 예를 들어, 제2 의도 분류 모듈(650)은 개인화 언어 모델(personal language model)(PLM)을 이용하여 사용자 입력에 대응되는 의도를 파악할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제2 의도 분류 모듈(650)은 상기 파악된 의도에 기초하여 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제2 의도 분류 모듈(650)은 상기 파악된 의도에 기초하여 앱 디스패치 모듈(610), 기능 디스패치 모듈(620) 또는 도메인 분류 모듈(630)을 통해 결정된 도메인과 관련된 복수의 패스 룰의 매칭 확률(또는, 컨피던스 레벨(confidence level)을 산출하고, 상기 매칭 확률이 가장 높은 패스 룰을 사용자 입력에 대응되는 패스 룰로 선택할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 의도 분류 모듈(650)은 사용자 단말(100)에서 실행되고 있는 앱에 대응되는 도메인과 관련된 복수의 패스 룰 중 하나의 패스 룰을 사용자 입력에 대응되는 패스 룰로 결정할 수 있다. 예를 들어, 제2 의도 분류 모듈(650)은 사용자 입력의 파악된 의도에 기초하여 사용자 단말(100)에서 실행되고 있는 앱에 대응되는 도메인과 관련된 복수의 패스 룰의 매칭 확률을 산출하여 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 선택할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 의도 분류 모듈(650)은 제1 의도 분류 모듈(640)과 비교하여 패스 룰을 결정하는데 오랜 시간이 걸리지만, 정확한 패스 룰을 정확하게 선택할 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해 모듈(600)은 제1 의도 분류 모듈(640)통해 결정된 패스 룰이 지정된 패스 룰(예: 풀 패스 룰)에 해당하는지 여부를 먼저 판단하고, 상기 결정된 패스 룰이 지정된 패스 룰이 아닌 경우 제2 의도 분류 모듈(650)을 통해 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 슬롯 태깅 모듈(660)은 패스 룰에 포함된 상태에 필요한 파라미터를 추출할 수 있다. 예를 들어, 슬롯 태깅 모듈(660)은 사용자 입력에 포함된 단어 중에 제1 의도 분류 모듈(640) 또는 제2 의도 분류 모듈(650)을 통해 결정된 패스 룰에 포함된 상태에 필요한 파라미터를 사용자 입력으로부터 추출하여 상기 상태에 태깅(tagging)시킬 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(600)은 상기 구성을 통해서도 사용자 입력의 도메인을 결정하지 못한 경우, 사용자에게 실행된 앱을 선택하는 사용자 입력을 수신하여 결정할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(600)은 사용자 단말(100)로 실행될 앱을 선택하는 사용자 입력을 수신하기 위한 안내 정보를 송신할 수 있다. 상기 사용자 입력을 수신하기 위한 안내 정보는, 예를 들어, 자연어 생성 모듈(260)을 통해 생성될 수 있다.

이에 따라, 자연어 이해 모듈(600)은 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 결정할 수 있다. 자연어 이해 모듈(600)은 데이터베이스에 저장된 복수의 패스 룰 중 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 결정하기 위해, 데이터베이스에 저장된 복수의 패스 룰을 앱에 대응되는 도메인을 기준으로 분류하고, 앱의 기능을 실행하기 위한 복수의 사용자 발화 각각에 대응되는 패스 룰을 설정할 수 있다.

도 7은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템(10)을 나타낸다.

도 7의 서버(700)는 적어도 하나의 서버로 구성될 수 있다. 예로, 도 7의 서버(700)는 전술한 도 1의 지능화 시스템(10)의 지능형 서버(200), 개인화 정보 서버(300) 및 제안 서버(400) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 도 7의 서버(700)는 다수의 서버로 구축된 클라우드 서버를 포함할 수 있다.

서버(700)는 사용자 단말(100)로부터 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력과 관련된 사용자 입력 데이터(예로, 사용자 발화 데이터)(701) 및 사용자 단말(100)에서 실행된 복수 개의 앱들(또는, 어플리케이션 프로그램들)에 대한 정보를 포함하는 앱 정보 데이터(또는, 어플리케이션 정보 데이터)(702)를 수신할 수 있다.

복수 개의 앱들은, 사용자 입력이 발생 시, 포그라운드(foreground)에서 실행 중인 앱(이하, 포그라운드 앱)을 포함할 수 있다. 포그라운드 앱은 현재 화면에 표시 중인 앱을 의미할 수 있다.

또한, 복수 개의 앱들은, 사용자 입력이 발생 시, 현재 화면에 표시 중인 앱을 제외한 기 실행된 앱들을 포함할 수 있다. 기 실행된 앱들은, 예로, 백그라운드(background)에서 실행 중인 앱(이하, 백그라운드 앱)을 포함할 수 있다. 백그라운드 앱은, 동작이 실행 중이나, 동작의 실행에 따른 실행 화면이 디스플레이에 표시되지 않거나, 디스플레이에 표시되더라도 상태바 아이콘, 팝업 또는 알람 화면, 위젯 등과 같이 간략 정보로서 표시되는 앱을 포함할 수 있다. 또한, 기 실행된 앱들은, 일시 정지된(paused) 앱을 포함할 수 있다. 일시 정지된 앱은, 앱의 실행이 동작 중에 일시적으로 중지된 앱을 의미할 수 있다. 예로, 앱의 다음 동작에 필요한 파라미터가 입력되지 않은 경우, 앱은 파라미터에 대한 대기 상태로서 일시 정지될 수 있다. 또한, 기 실행된 앱들은, 사용자 단말(100)에서 일정 시간 이내에 종료된(closed) 앱을 포함할 수 있다. 일정 시간 이내에 종료된 앱은, 예로, 사용자의 요청에 의하여 강제 종료되거나, 태스크 수행이 완료되어 자동 종료된 후, 수 분(예로, 1분 내지 5분 이내)이 경과하지 않은 앱을 포함할 수 있다.

또한, 앱에 대한 정보를 포함하는 앱 정보 데이터는, 앱의 식별자(예로, 앱의 이름, 앱의 고유 아이디 등), 앱의 최근 동작 정보, 앱의 최근 동작을 포함하는 패스 룰, 앱의 최근 동작의 실행에 따른 실행 화면 정보, 앱의 최근 동작에 대응되는 계층 구조 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이 때, 실행 화면 정보, 실행 화면 정보를 포함하는 패스 룰, 앱의 계층 구조 정보가 서로 매칭되어 서버(700)에 미리 저장될 수 있다. 예로, 앱 정보 데이터로서 실행 화면 정보가 사용자 단말(100)로부터 수신되면, 서버(700)는 실행 화면과 매칭되는 패스 룰 또는 계층 구조 정보를 추가 획득하여 또 다른 앱 정보 데이터로서 이용할 수도 있다.

사용자 입력 데이터로서, 사용자가 발화한 발화 데이터(701)가 수신된 경우, 서버(700)의 자동 음성 인식(ASR) 모듈(710)은 수신된 사용자 발화 데이터(701)를 텍스트 데이터(711)로 변환하여 자연어 이해(NLU) 모듈(720)로 전송할 수 있다. 자동 음성 인식(ASR) 모듈(710)은 전술한 도 4의 자동 음성(ASR) 모듈(210)을 포함할 수 있다.

서버(700)의 자연어 이해(NLU) 모듈(720)은 변환된 텍스트 데이터 및 앱 정보 데이터에 기초하여, 사용자 단말(100)의 상태들(states)의 시퀀스(sequence)를 포함하는 패스 룰(730)을 결정(또는, 예측, 생성, 추정, 파악)할 수 있다. 도 7의 자연어 이해(NLU) 모듈(720)은 도메인 분류부(721), 의도 분류부(722) 및 슬롯 태깅부(723)을 포함할 수 있다.

도메인 분류부(721)는 사용자의 태스크와 관련된 도메인을 결정할 수 있다. 도메인 분류부(721)는, 도 6에서 전술한, 앱 디스패치 모듈(610), 기능 디스패치 모듈(620) 및 도메인 분류 모듈(630) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

도메인 분류부(721)은 사용자 단말(100)로부터 수신된 앱 정보 데이터 및 사용자 입력 데이터에 기초하여, 사용자가 의도에 부합하는 적어도 하나의 도메인을 결정할 수 있다. 예로, 도메인 분류부(721)는 앱 정보 데이터와, 사용자 데이터에 포함된 단어, 사용자의 언어적 특징 등을 고려하여 하나 이상의 도메인을 결정할 수 있다.

의도 분류부(722)는 도메인 분류부(721)를 통해 결정된 도메인과 관련된 복수의 패스 룰들 중에서 사용자가 요청한 태스크와 관련된 패스 룰(730)을 결정할 수 있다. 의도 분류부(722)는, 도 6에서 전술한, 제1 의도 분류 모델(640), 제2 의도 분류 모델(650) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 의도 분류부(722)는 사용자가 입력에 대응되는 사용자의 의도를 파악(또는, 결정, 예측, 생성, 추정)할 수 있다. 의도 분류부(722)는 파악된 사용자의 의도에 기초하여, 사용자 단말(100)의 상태들의 시퀀스를 포함하는 패스 룰(730)을 결정할 수 있다. 예로, 의도 분류부(722)는 도메인 분류부(721)에 의하여 결정된 도메인과 관련된 복수의 패스 룰들 각각의 컨피던스 레벨을 산출할 수 있다. 그리고, 의도 분류부(722)는, 일정 기준치를 초과하는 컨피던스 레벨을 갖는 복수의 패스 룰들 중에서 컨피던스 레벨이 가장 높은 패스 룰을 태스크와 관련된 패스 룰(730)로 결정할 수 있다. 패스 룰(730)은 사용자 단말(100)의 상태들의 시퀀스를 포함할 수 있다.

슬롯 태깅부(723)는 의도 분류부(722)에 의하여 결정된 패스 룰(730)의 동작 상태에 필요한 파라미터들을 추출할 수 있다. 슬롯 태깅부(723)는, 도 6에서 전술한, 슬롯 태깅 모듈(660)을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예로, 서버(700)는 현재 화면에 표시 중인 앱을 우선하여, 상기 앱을 포함하는 도메인과 관련된 패스 룰을 예측할 수 있다. 이 때, 화면에 표시 중인 앱은 포그라운드 앱일 수 있다. 서버(700)는 예측한 패스 룰의 컨피던스 레벨을 산출하고, 산출된 컨피던스 레벨을 기준으로, 태스크의 수행을 요청하는 사용자의 의도가 현재 화면에서 동작 중인 앱을 대상으로 태스크를 수행하기 위한 의도(intent)인지를 결정할 수 있다. 예로, 산출된 컨피던스 레벨이 일정 기준치를 초과하는 경우, 서버(700)는 포그라운드 앱을 대상으로, 도메인과 관련된 패스 룰을 결정할 수 있다. 반면에, 산출된 컨피던스 레벨이 일정 기준치의 이하인 경우, 서버(700)는 기 실행된 다른 앱들을 대상으로, 도메인과 관련된 패스 룰을 결정할 수 있다.

다양한 실시 예로, 서버(700)는 자연어 이해 모듈(720)을 학습시켜 학습 모델을 생성 또는 업데이트하고, 생성 또는 업데이트된 학습 모델을 이용하여 도메인과 관련된 패스 룰을 예측할 수 있다. 이 경우, 자연어 이해 모듈(720)의 학습에 이용되는 학습용 데이터의 엔티티는, 예로, {사용자 발화 데이터, 포그라운드 앱에 대한 정보, 제1 백그라운드 앱에 대한 정보, 제2 백그라운드 앱에 대한 정보 , 태스크가 수행되는 앱 식별자, 태스크를 실행하는 패스 룰}를 포함할 수 있다.

학습 모델이 생성 또는 업데이트 되면, 자연어 이해 모듈(720)은 생성된 학습 모델을 이용하여 도메인과 관련된 패스 룰을 결정할 수 있다. 이 경우, 학습 모델을 이용을 위한 인식용 데이터의 엔티티는, 예로, {사용자 발화 데이터, 포그라운드 앱에 대한 정보, 제1 백그라운드 앱에 대한 정보, 제2 백그라운드 앱에 대한 정보}를 포함할 수 있다.

서버(700)는 인식용 데이터에 대응되는 학습 모델의 인식 결과로서 태스크가 수행될 도메인(또는, 도메인에 대응되는 앱) 및 도메인과 관련된 패스 룰을 획득할 수 있다.

다양한 실시 예로, 서버(700)가 복수 개의 앱들에 대한 정보를 이용하여 패스 룰을 결정하는 경우, 서버(700)는 선택적으로 또는 필요한 경우에 화면에 표시 중인 앱을 제외한 기 실행된 앱의 정보를 획득할 수 있다.

일 예로, 서버(700)는, 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력 데이터, 사용자 입력 시에, 화면에 표시 중인 앱(예로, 포그라운드에서 실행 중인 앱)에 대한 정보뿐만 아니라, 기 실행된 앱(예로, 백그라운드에서 액티브(active) 상태인 앱, 일시 정지된 앱, 일정 기간 이내에 종료된 앱)에 대한 정보 모두 미리 수신할 수 있다. 그리고, 서버(700)는 포그라운드 앱에 대한 정보 및 기 실행 중인 앱에 대한 정보 중 적어도 하나를 이용하여 패스 룰을 결정할 수 있다. 이 때, 포그라운드 앱에 대한 패스 룰의 컨피던스 레벨이 일정 기준치 이하인 경우, 서버(700)는 미리 수신했던 기 실행된 앱에 대한 정보를 이용하여 태스크를 수행하기 위한 패스 룰을 결정할 수 있다. 이 경우, 사용자 단말(100)에게 기 실행된 앱에 대한 정보의 추가적인 요청이 생략되어, 서버(700)는 패스 룰을 결정하는 지연 시간을 단축할 수 있다.

다양한 실시 예로, 서버(700)는, 사용자 입력 데이터와 함께, 사용자 입력 시에, 화면에 표시 중인 앱에 대한 정보를 선제적으로 획득할 수 있다. 서버(700)는 화면에 표시 중인 앱을 대상으로, 의도 분류부(722)를 통하여 상기 앱을 포함하는 도메인과 관련된 패스 룰을 예측할 수 있다. 이 경우, 의도 분류부(722)가 예측한 패스 룰의 컨피던스 레벨이 기준치 이하라면, 서버(700)는 사용자 단말(100)에게 추가적인 앱에 대한 정보를 요청할 수 있다. 추가적인 앱에 대한 정보를 요청 받은, 사용자 단말(100)의 에이전트(agent) 모듈은 기 실행된 앱들에 대한 정보를 포함하는 앱 정보 리스트를 생성하여, 서버(700)에게 전송할 수 있다. 서버(700)의 의도 분류부(722)는 사용자 발화 데이터 및 앱 정보 리스트에 포함된 앱에 대한 정보들을 이용하여, 앱 정보 리스트에 포함된 앱들 각각에 대응되는 도메인들에 포함되는 패스 룰들을 예측할 수 있다. 그리고, 의도 분류부(722)는 예측된 패스 룰들 중에서 컨피던스 레벨이 가장 높은 패스 룰을 태스크와 관련된 패스 룰로 결정할 수 있다.

도 8은 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 도메인 분류부의 입/출력 데이터를 나타내는 도면이다.

도 8에서, 도메인 분류부(721)에는 사용자 입력 데이터(예로, 사용자 발화 데이터)(801) 및 사용자 단말에서 실행된 복수 개의 앱들에 대한 정보를 포함할 수 있다.

도 8에서, 복수 개의 앱들에 대한 정보는, 포그라운드 앱의 식별자 및 포그라운드 앱의 상태 정보(811)를 포함할 수 있다. 이 때, 상태 정보는, 예로, 앱의 최근 동작 정보, 앱의 최근 동작 정보를 포함하는 패스 룰, 앱의 최근 동작의 실행에 따른 실행 화면 정보, 앱의 최근 동작에 대응되는 계층 구조 정보 등을 포함할 수 있다.

또한, 복수 개의 앱들에 대한 정보는, 제1 일시 정지된 앱의 식별자 및 제1 일시 정지된 앱의 상태 정보(812)를 포함할 수 있다. 또한, 복수 개의 앱들에 대한 정보는, 제2 일시 정지된 앱의 식별자 및 제2 일시 정지된 앱의 상태 정보(813)를 포함할 수 있다. 또한, 복수 개의 앱들에 대한 정보는 종료된 앱의 식별자 및 종료된 앱의 상태 정보(814)를 포함할 수 있다. 또한, 복수 개의 앱들에 대한 정보는 백그라운드 앱의 식별자 및 백그라운드 앱의 상태 정보(815)를 포함할 수 있다.

이 경우, 전술한 사용자 단말에서 실행된 복수 개의 앱들에 대한 정보 중 적어도 둘 이상이 도메인 분류부(721)에 포함될 수도 있다. 이 때, 둘 이상의 앱들에 대한 정보 중 하나는 포그라운드 앱에 대한 정보를 포함할 수 있다.

도메인 분류부(721)는 사용자 입력 데이터 및 복수 개의 앱들에 대한 정보에 기초하여, 태스크를 수행할 복수 개의 후보 도메인들(820)을 결정할 수 있다.

다양한 실시 예로, 도메인 분류부(721)에서 이용되는 복수 앱들에 대한 정보는 복수 개의 앱들의 상태 별로 가중치가 부여될 수도 있다. 예로, 포그라운드 앱에 부여되는 가중치가 가장 높고, 백그라운드 앱, 일시 정지된 앱, 종료된 앱 순위로 가중치가 부여될 수도 있다. 이에 따라, 복수 개의 후보 도메인들 중 포그라운드 앱을 포함하는 도메인이 후보 도메인들(820) 중 최우선 도메인으로 결정될 가능성이 높을 수 있으나, 반드시 포그라운드 앱을 포함하는 도메인이 태스크를 수행할 도메인으로 결정되지 않을 수도 있다.

다양한 실시 예로, 하나의 도메인에 다수 개의 어플리케이션들(또는, 다수의 앱들)이 포함될 수도 있다. 이 경우, 서버(700)는 각 도메인 별로 사용자 단말(100)에서 실행된 앱들이 포함되는지를 확인하여 사용자 요청에 따른 태스크를 수행할 앱을 결정할 수도 있다.

구체적으로, 도메인 분류부(721)는 도메인을 분류하기 위한 학습 모델을, 도메인에 대한 정보를 이용하여 학습시킬 수 있다. 이 때, 도메인에 대한 정보와 함께 사용자 발화에 대응되는 텍스트 데이터가 함께 학습될 수 있다. 도메인 분류부(721)는 사용자 입력 데이터에 기초하여 태스크를 수행할 후보 도메인들을 결정할 수 있다. 후보 도메인들이 결정되면, 도메인 분류부(721)는 앱에 대한 정보를 이용하여 사용자 태스크와 관련된 앱을 결정할 수 있다. 예로, 후보 도메인들 중에서 최우선 순위의 도메인이 포그라운드 앱을 포함하는지를 판단할 수 있다. 포그라운드 앱이 포함되는 경우, 도메인 분류부(721)는 포그라운드 앱을 태스크의 수행 대상이 되는 앱으로 결정할 수 있다. 반면에, 포그라운드 앱이 포함되지 않는 경우, 도메인 분류부(721)는 최우선 순위의 도메인이 백그라운드 앱을 포함하는지를 판단할 수 있다. 백그라운드 앱이 포함되는 경우, 도메인 분류부(721)는 백그라운드 앱을 태스크의 수행 대상이 되는 앱으로 결정할 수 있다. 반면에, 백그라운드 앱 또한 포함되지 않는 경우, 도메인 분류부(721)는 순차적으로 일시 정지된 앱, 종료된 앱이 최우선 순위의 도메인에 포함되는지를 판단할 수 있다.

한편, 최우선 순위의 도메인에 대하여 사용자 단말(100)에서 실행된 앱들이 모두 포함되지 않은 경우, 도메인 분류부(721)는 차순위의 도메인을 대상으로 사용자 단말(100)에서 실행된 앱들이 포함되었는지를 순차적으로 확인하여, 태스크의 수행이 대상이 되는 앱을 결정할 수 있다.

도 9는 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 나타낸다.

도 9의 서버(700)의 구성 요소들 중 전술한 도 8의 서버(700)에 대응되는 구성 요소들은 설명을 생략한다.

도 9에서, 서버(700)는 사용자 경험 정보(712)를 이용하여 태스크를 수행하기 위한 패스 룰을 결정할 수 있다. 사용자 경험 정보는, 사용자 단말(100)에서 사용자 입력에 따라 사용자 단말(100)에서 수행된 실행 이력을 포함할 수 있다. 예로, 사용자 경험 정보는, 기존의 사용자 단말(100)로 입력된 사용자 입력 데이터(예로, 발화 데이터 또는 발화 데이터가 인식된 텍스트 데이터), 상기 사용자 입력 데이터가 발생 시에 사용자 단말(100)의 동작 정보, 사용자 단말(100)에서 실행된 앱의 상태 정보 또는 사용자가 입력에 대응되는 기능 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 사용자 경험 정보는, 상기 동작 정보 및 상기 앱의 상태 정보 등에 매칭되는 패스 룰을 포함할 수도 있다. 사용자 경험 정보는 서버(700) 또는 사용자 단말(100) 중 적어도 하나에 저장될 수 있다.

다양한 실시 예로, 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력이 수신되면, 사용자 단말(100)은 사용자 입력과 관련된 사용자 입력 데이터 및 앱에 대한 정보(예로, 앱 컨텍스트 정보)를 서버(700)에게 전송할 수 있다. 서버(700)는 태스크를 수행하기 위한 패스 룰을 결정하고, 결정된 패스 룰을 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 이 때, 사용자의 의도가 화면에 표시 중인 앱을 제외한 기 실행된 앱을 대상으로 태스크를 수행하려는 의도이면, 서버(700)는 사용자 경험 정보를 이용하여 사용자의 의도에 적합한 앱을 포함하는 도메인과 관련된 패스 룰을 결정할 수도 있다. 이 때의 사용자 경험 정보는, 예로, 사용자가 기 발화한 기 발화 데이터(예로, 음성 데이터 또는 텍스트 데이터) 및 상기 기 발화 데이터에 대응되는 패스 룰을 포함할 수 있다.

서버(700)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 사용자 입력 데이터 및 사용자 경험 정보에 포함된 기 발화 데이터를 서로 비교할 수 있다. 비교 결과, 사용자 입력 데이터와 기 발화 데이터가 서로 동일 또는 유사한 경우, 서버(700)는 기 발화 데이터에 대응되는 패스 룰을 태스크를 수행하기 위한 패스 룰로 결정할 수 있다.

한편, 사용자의 발화 형태가 다양할 수 있기 때문에, 서버(700)는 사용자 입력 데이터를 직접 이용하기 보다는 비교에 용이한 대표 텍스트로 변경하여 기 발화 데이터와 비교할 수 있다. 예로, 사용자 경험 정보에는 대표 테스트 별로 각각 매칭되는 패스 룰이 포함될 수 있다. 이 경우, 서버(700)는 사용자 입력 데이터를 대표 텍스트로 변경하고, 사용자 경험 정보에서 변경된 대표 텍스트 대응되는 패스 룰을 획득할 수 있다. 그리고, 서버(700)는 획득된 패스 룰을 태스크를 수행하기 위한 패스 룰로 결정할 수 있다.

다른 예로, 사용자 경험 정보에는 사용자가 주로 사용하는 사용자 발화 습관에 대응되는 패스 룰이 포함될 수도 있다. 예로, 사용자는 사용자 단말(100)을 통하여 '톰에게 간다고 문자 날려'라고 발화할 수 있다. 이 때의, 사용자가 발화한 '날려'라는 의미는 '날린다'는 의미 보다 '문자를 보낸다'는 의미에 가까울 수 있다. 사용자가 '날려'라는 용어를 발화하고 용어에 대응되는 되는 대안 패스 룰로써 문자를 보내는 패스 룰을 실행한 적이 있다면, 사용자 경험 정보에는 '날려'라는 사용자 발화 습관에 매칭되는 패스 룰로써 문자를 보내는 패스 룰이 포함될 수 있다.

다양한 실시 예로, 사용자 경험 정보는 사용자 입력 데이터(예로, 발화 데이터)를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 경험 정보는, 포그라운드 앱 및 기 실행된 앱(예로, 백그라운드 앱, 일시 정지된 앱, 일정 기간 이내에 종료된 앱) 간의 조합 정보를 포함할 수 있다. 조합 정보는, 사용자가 발화가 입력 시에, 사용자 단말(100)에서 실행된 앱들에 대한 정보, 상기 앱들 간의 관계 정보 또는 상기 앱들 간의 우선 순위 정보 등을 포함할 수 있다.

예로, 사용자가 백그라운드 앱으로서 음악 앱을 통하여 음악을 청취하면서, 포그라운드 앱으로서 인터넷 앱을 통하여 인터넷을 검색하는 동안에, 사용자는 '소리를 줄여줘'라고 발화할 수 있다. 이 때, 포그라운드 앱을 대상으로 사용자 발화 데이터에 대응되는 패스 룰이 예측되지 않거나 또는 상기 패스 룰이 컨피던스 레벨 이하인 경우, 사용자 단말(100)은 '인터넷에서 소리를 줄일 수 없습니다'라는 피드백을 제공할 수 있다. 이에, 사용자는 인터넷 실행 화면에서 바탕 화면으로 이동한 후, 음악 앱을 실행하여 직접 소리를 줄일 수 있다.

이 경우, '음악을 재생'하는 음악 도메인의 실행 상태, '인터넷 화면을 표시'하는 인터넷 도메인의 실행 상태가 조합 정보로서 생성될 수 있다. 그리고, 상기 조합 정보, '소리 줄여줘' 라는 사용자 발화 데이터 및 음악 도메인에서 소리를 줄이는 패스 룰 중 적어도 둘 이상이 서로 연결(또는, 페어링)되어 사용자 경험 정보로서 저장될 수 있다. 이 때, 음악 도메인의 실행 상태, 상기 인터넷 도메인의 실행 상태, 상기 발화 데이터 및 상기 패스 룰 중 적어도 둘 이상이 학습 데이터로서 이용되어 인공 지능 기반의 학습 모델을 생성할 수도 있다.

다양한 실시 예로, 사용자 경험 정보는 서버(700)에 저장될 수 있다. 예로, 사용자 경험 정보는, 도 1의 개인화 정보 서버(300)에 저장될 수 있다. 예로, 사용자 단말(100)의 지능형 에이전트(151)는 사용자 발화 시의, 도메인들의 조합 정보, 상기 도메인들이 조합된 상황에서의 발화 데이터, 상기 발화 데이터에 대응되는 대안 패스 룰을 서버(700)로 전송할 수 있다. 서버(700)는 수신된 정보들을 사용자 경험 정보로서 데이터 베이스에 저장하여 관리할 수 있다.

사용자 단말(100)로부터 사용자 발화와 관련된 데이터 및 조합 정보를 포함하는 앱 정보 데이터가 수신되면, 서버(700)는 사용자 발화와 관련된 데이터를 자동 음성 인식(ASR) 모듈(710)을 통하여 음성 인식하여 텍스트 데이터로 변경할 수 있다. 그리고, 서버(700)는 변경된 텍스트 데이터 및 앱 정보 데이터를 자연어 이해(NLU) 모듈(720)로 입력할 수 있다. 자연어 이해(NLU) 모듈(720)은 텍스트 데이터 및 앱 정보 데이터에 기초하여, 사용자의 의도를 파악하고, 태스크를 수행할 패스 룰을 결정할 수 있다.

다른 한편으로, 서버(700)는 사용자 경험 정보에 기초하여, 태스크를 수행할 패스 룰을 결정할 수도 있다. 서버(700)는 먼저, 사용자 경험 정보의 대표 텍스트 데이터와 비교할 수 있도록, 자동 음성 인식(ASR) 모듈(710)을 통하여 음성 인식된 결과인 텍스트 데이터의 포맷을 변경할 수 있다. 다음으로, 서버(700)는 변경된 포맷의 텍스트 데이터를 페르소나 데이터베이스에 저장된 사용자 경험 정보들과 비교할 수 있다. 페르소나 데이터베이스는 사용자 계정 별로 사용자 경험 정보를 관리할 수 있다. 서버(700)는 포맷이 변경된 텍스트 데이터, 앱 정보 데이터 및 사용자 계정 정보 중 적어도 하나를 페르소나 데이터베이스에 저장된 사용자 경험 정보들과 비교하여, 포맷이 변경된 텍스트 데이터, 앱 정보 데이터 및 사용자 계정 정보와 매칭하는 사용자 경험 정보를 획득할 수도 있다. 사용자 경험 정보가 획득되면, 서버(700)는 사용자 경험 정보에 포함된 패스 룰을 태스크를 수행할 패스 룰로 결정할 수 있다.

한편, 서버(700)는 자연어 이해(NLU) 모듈(720)을 통하여 획득된 제1 패스 룰 및 사용자 경험 정보를 이용하여 획득된 제2 패스 룰 중 일 패스 룰을 태스크를 수행할 최종 패스 룰로 결정할 수도 있다. 예로, 서버(700)는 제1 패스 룰 및 제2 패스 룰의 컨피던스 레벨을 비교하여, 컨피던스 레벨이 높은 패스 룰을 최종 패스 룰로 결정할 수 있다. 서버(700)가 결정된 최종 패스 룰을 사용자 단말(100)로 전송하면, 사용자 단말(100)은 수신된 패스 룰에 따라 동작을 수행할 수 있다.

다양한 실시 예로, 사용자 단말(100)이 사용자 경험 정보에 기초하여 태스크를 수행할 패스 룰을 결정할 수도 있다.

사용자 경험 정보는, 사용자 정보(또는, 개인화 정보)를 저장하는 사용자 단말(100)의 페르소나(persona) 데이터베이스에 포함될 수 있다. 페르소나 데이터베이스는, 예로, 도 2의 사용자 단말(100)의 메모리(140)에 저장된 페르소나 데이터베이스를 포함할 수 있다.

사용자 단말(100)의 프로세서(150)는 페르소나 데이터 베이스를 관리하는 페르소나 매니저(persona manager)를 포함할 수 있다. 페르소나 매니저는, 예로, 도 2의 사용자 단말(100)의 페르소나 모듈(155b)를 포함할 수 있다. 지능형 에이전트(151)로부터 서로 연결된 도메인들의 조합 정보 및 상기 도메인들이 조합된 상황에서 발화 데이터에 대응되는 대안 패스 룰이 수신되면, 페르소나 매니저는 도메인들의 조합 정보, 사용자 발화 데이터 및 상기 대안 패스 룰을 사용자 경험 정보로서 페르소나 데이터베이스에 저장할 수 있다. 그리고, 지능형 에이전트(151)의 요청 시에, 페르소나 매니저는 입력된 발화 데이터에 대응되는 패스 룰을 검색하여 지능형 에이전트(151)에게 제공할 수 있다. 이 때, 입력된 발화 데이터에 대응되는 패스 룰은, 상기 입력된 발화 데이터가 발생 시의 도메인들의 조합 정보와, 동일 또는 유사한 조합 정보에 매칭되는 패스 룰을 포함할 수 있다.

사용자 단말(100)은 패스 룰을 결정하기 위하여, 사용자 발화의 종료 시점을 감지(EPD: End Point Detection)할 수 있다. 발화의 종료 시점을 감지하기 위하여, 사용자 단말(100)은 사용자가 발화 후에 일정 시간이 경과했는지 여부, 종료를 의미하는 입력이 수신되었는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 사용자 단말(100)은 입력된 사용자의 발화 데이터를 분석하여, 사용자 발화가 종료되었는지 여부를 판단할 수 있다.

사용자 발화의 종료 시점이 판단되면, 사용자 단말(100)은 사용자 발화 데이터를 서버(700)로 전송할 수 있다. 서버(700)는 사용자 발화 데이터를 자동 음성 인식(ASR) 모듈(710)을 통하여 인식하고, 인식 결과를 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 한편, 사용자 단말(100)은 사용자가 발화하는 동안에도 발화 데이터에 대한 인식 결과를 계속하여 수신할 수 있다.

사용자 발화에 대한 인식 결과가 수신되면, 사용자 단말(100)은 사용자 발화에 대응되는 텍스트 데이터를 사용자 경험 정보에 포함된 대표 텍스트 데이터와 매칭되도록 테스트의 포맷을 변경할 수 있다. 예로, 지능형 에이전트(151)의 포매팅 매니저(formatting manager)가 음성 인식된 텍스트의 포맷을 변경할 수 있다. 다른 예로, 서버(700)가 사용자 발화를 인식하고, 음성 인식된 텍스트의 포맷을 변경할 수 있다. 이 때, 서버(700)는 텍스트 데이터를 대표 텍스트 데이터로 변경할 수 있다. 서버(700)는 사용자가 발화 시의 사용자 단말(100)에서 실행 중인 도메인의 실행 상태 또는 상기 도메인과 관련된 패스 룰 등을 수신하고, 이것들을 이용하여 텍스트 데이터를 대표 텍스트 데이터로 변경할 수도 있다.

사용자 발화에 대한 인식 결과가 대표 텍스트 데이터로 변경되면, 사용자 단말(100)은 사용자 경험 정보에 기초하여, 대표 텍스트 데이터와 매칭된 패스 룰을 결정할 수 있다. 패스 룰이 결정되면, 사용자 단말(100)은 결정된 패스 룰에 따른 동작을 수행할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 서버(700)의 자연어 이해 모듈(720)은 사용자 발화를 학습하여 모델을 생성하고, 생성된 모델을 이용하여 사용자의 의도를 판단할 수 있다. 그리고, 서버(700)는 사용자의 의도 및 다수의 앱에 대한 정보들을 이용하여 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 생성할 수 있다. 이 때, 서버(700)는 학습 모델이 강건하게(robustly) 동작할 수 있도록 노이즈를 추가하여 학습 모델의 네트워크를 구성할 수 있다.

일 예로, 서버(700)는 노이즈가 추가되는 대상을 고려할 수 있다. 예로, 서버(700)는 계층 정보에 기반하여 각 계층의 상태 정보에 대하여 노이즈를 선택적으로 추가할 수 있다. 각 계층의 상태 정보는, 예로, 표시 중인 화면에 대한 정보를 포함할 수 있다. 화면에 대한 정보는, 예로, 실행 화면에 대한 UI(user interface), 화면의 상태 표시에 필요한 파라미터 및 사용자 단말(100)의 환경 정보(예로, 설정 정보, 타 기기와의 연결 정보) 등을 포함할 수 있다.

패스 룰에 의하여 실행되는 각 동작은 상태의 전이로 구성되어 있기 때문에, 패스 룰을 구성하는 상태들은 메뉴 트리와 같이 계층적으로 구성될 수 있다. 특히, 도메인의 종류 별로 각 계층의 깊이와 개수는 서로 다를 수 있다. 예로, 카메라 도메인의 경우, 7개의 상태 계층을 가지며, 메시지 도메인의 경우, 17개의 상태 계층을 가질 수 있다. 이 경우, 각 단계 별 상태 계층의 커버 범위도 서로 다를 수 있다. 예로, 1, 2, 3 단계의 상태 계층이 카메라 도메인의 경우는 25.4%를 차지하고, 인터넷 도메인의 경우에는 66.9%를 차지할 수 있다. 따라서, 서버(700)는 각 도메인 별 계층의 깊이, 계층의 개수 등과 같은 계층 정보를 고려하여, 노이즈를 추가할 필요가 있다.

계층 정보를 활용하는 경우, 서버(700)는 계층 별로 랜덤하게 노이즈를 추가할 수도 있고, 특정 계층까지만 제한하여 노이즈를 추가할 수도 있고, 마지막 잎새 노드를 제외하고 노이즈를 추가할 수도 있고, 도메인을 구성하는 상태의 계층 별로 비례하여 노이즈를 추가할 수도 있다.

랜덤하게 노이즈를 추가하는 경우, 서버(700)는 각 계층의 깊이에 무관하게 전 계층을 대상으로 노이즈를 추가할 수 있다. 또는, 서버(700)는 특정 계층까지 노이즈를 추가할 수도 있으며, 또는, 특정 계층을 대상으로 노이즈를 추가할 수도 있다. 또는, 서버(700)는 특정 계층(예로, 최상위 계층 또는 마지막 노드)을 제외하고 노이즈를 추가할 수도 있다. 또는, 도메인의 종류 별로 각 계층의 깊이가 서로 다를 수 있기 때문에, 서버(700)는 각 계층이 전체 계층에서 차지하는 비율을 고려하여, 노이즈를 적응적으로 추가할 수도 있다.

다른 예로, 서버(700)는 추가되는 노이즈의 개수를 고려할 수 있다. 예로, 서버(700)는 상태 정보에 대하여 임의의 개수의 노이즈를 고정해서 추가할 수 있다. 노이즈를 고정하여 추가하는 경우, 상태 정보의 크기에 따라 노이즈에 대한 영향이 서로 다를 수 있다. 예로, 상태 정보의 크기가 작은 경우, 노이즈에 대한 영향이 작고, 상태 정보의 크기가 큰 경우, 노이즈에 대한 영향이 클 수 있다. 이에, 서버(700)는 상태 정보의 크기에 비례하여 노이즈를 추가할 수 있다. 예로, 서버(700)는 상태 정보의 크기가 작은 경우 노이즈의 개수를 적게 하고, 상태 정보의 크기가 큰 경우 노이즈의 개수를 증가시킬 수 있다. 결과적으로, 동일한 계층의 구조를 갖는 도메인에 대하여 상태 정보의 크기에 따라 노이즈의 비율이 서로 다르게 되어 학습 모델의 강건성이 강화될 수 있다.

도 10은, 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 나타낸다.

도 10의 서버(700)의 구성 요소들 중 전술한 도 8의 서버(700)에 대응되는 구성 요소들은 설명을 생략한다.

도 10에서, 서버(700)는 제1 외부 장치(100)에서 사용자 입력과 관련된 사용자 발화 데이터(701) 및 제1 어플리케이션 프로그램에 대한 정보를 포함하는 제1 앱 정보 데이터(702)를 수신할 수 있다. 이 때, 제1 어플리케이션 프로그램은, 제1 외부 장치(100)에서 사용자 입력 시, 실행 중인 포그라운드 앱 또는 기 실행된 앱(예로, 백그라운드 앱, 일시 정지된 앱, 일정 기간 이내에 종료된 앱)을 포함할 수 있다.

또한, 서버(700)는 제1 외부 장치(100)와 관련된 제2 외부 장치(101)로부터 제2 어플리케이션 프로그램에 대한 정보를 포함하는 제2 앱 정보 데이터(702)를 수신할 수 있다. 이 때, 제2 어플리케이션 프로그램은, 제1 외부 장치(100)를 통한 사용자 입력에 따른 트리거 신호가 상기 제1 외부 장치(100)로부터 수신되는 경우, 제2 외부 장치(101)에서 실행 중인 포그라운드 앱 또는 기 실행된 앱(예로, 백그라운드 앱, 일시 정지된 앱, 일정 기간 이내에 종료된 앱)을 포함할 수 있다.

여기서, 제1 외부 장치(100)와 관련된 제2 외부 장치(101)란, 제1 외부 장치(100)를 이용하는 사용자와 동일한 사용자가 이용하는 외부 장치가 될 수 있다. 또는, 제1 외부 장치(100)와 관련된 제2 외부 장치(101)란, 제1 외부 장치(100)에 접속 중인 사용자 계정과 동일한 사용자 계정으로 접속 중인 외부 장치가 될 수 있다. 또는, 제1 외부 장치(100)와 관련된 제2 외부 장치(101)란, 제1 외부 장치(100)를 이용하는 사용자로부터 승인되거나 일정 수준 이상의 권한을 받은 제3자가 이용하는 외부 장치가 될 수 있다.

도 10에서, 서버(700)의 도메인 분류부(721)는 사용자 발화 데이터(701)가 음성 인식된 텍스트 데이터(711), 제1 앱 정보 데이터(702) 및 제2 앱 정보 데이터(703)를 이용하여 사용자 입력에 따른 태스크가 수행될 도메인을 결정할 수 있다. 예로, 도메인 분류부(721)는 제1 외부 장치(100)로부터 복수 개의 어플리케이션 프로그램에 대한 정보를 포함하는 제1 앱 정보 데이터를 수신하고, 제2 외부 장치(101)로부터 복수 개의 어플리케이션 프로그램에 대한 정보를 포함하는 제2 앱 정보 데이터(703)를 수신하여, 수신된 제1 앱 정보 데이터(702) 및 제2 앱 정보 데이터(703)에 기초하여 사용자 입력에 따른 태스크가 수행될 도메인을 결정할 수 있다.

의도 분류부(722)는 도메인 분류부(721)에서 결정된 도메인과 관련된 복수의 패스 룰들 중에서 태스크와 관련된 패스 룰(730)을 결정할 수 있다. 슬롯 태깅부(723)는 의도 분류부(722)에 의하여 결정된 패스 룰(730)에 포함된 상태에 필요한 파라미터를 추출할 수 있다.

도 11은 다양한 실시 예에 따른 단말과 서버 간의 흐름도를 나타낸다.

사용자 단말(100)은 복수 개의 어플리케이션 프로그램들을 실행할 수 있다(1101). 이 경우, 사용자 단말(100)은 복수 개의 어플리케이션 프로그램들 중 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면을 표시할 수 있다(1102). 제1 어플리케이션 프로그램은, 예로, 포그라운드에서 실행 중인 어플리케이션 프로그램일 수 있다.

제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면이 표시되는 상황에서, 사용자 단말(100)은 마이크를 통해 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다(1103).

사용자 입력이 수신되면, 사용자 단말(100)은 사용자 입력과 관련된 제1 데이터 및 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 외부 서버로 전송할 수 있다(1104).

이 때, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들은, 포그라운드에서 실행 중인 제1 어플리케이션 프로그램 및 제2 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다. 제2 어플리케이션 프로그램은, 예로, 백그라운드에서 실행 중인 어플리케이션 프로그램, 일시 정지된 어플리케이션 프로그램 또는 일정 기간 이내에 종료된 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다.

서버(700)는 사용자 단말(100)로부터, 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력과 관련된 제1 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 서버(700)는 사용자 단말(100)로부터, 복수 개의 어플리케이션 프로그램에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신할 수 있다.

서버(700)는 제1 데이터 및 제2 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정할 수 있다(1105).

다양한 실시 예로, 서버(700)가 다른 사용자 단말(미도시)로부터 적어도 하나의 어플리케이션 프로그램에 대한 정보를 포함하는 제3 데이터를 수신하는 경우, 사용자 단말(100)로부터 수신된 제1 데이터, 제2 데이터 및 다른 사용자 단말로부터 수신된 제3 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정할 수 있다.

다양한 실시 예로, 서버(700)는, 사용자 단말(100)을 이용하는 사용자 정보 및 사용자 단말(100)에서 사용자 입력에 따라 수행된 실행 이력을 포함하는 사용자 경험 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정할 수 있다.

또한, 서버(700)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 제1 데이터에 기초하여, 상기 태스크를 수행하는 사용자의 의도를 결정할 수 있다(1106).

서버(700)는 결정된 도메인 및 사용자 의도에 기초하여, 상기 태스크를 수행하기 위하여 사용자 단말(100)의 상태들의 시퀀스를 결정할 수 있다(1107).

다음으로, 서버(1700)는 결정된 사용자 단말(100)의 상태들의 시퀀스를 포함하는 제3 데이터를 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다(1108).

사용자 단말(100)은 상태들의 시퀀스를 수신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상태들의 시퀀스에 따라, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들 중 적어도 하나의 어플리케이션 프로그램을 이용하여 상기 태스크를 수행할 수 있다(1109).

다양한 실시 예로, 서버(700)가 다른 사용자 단말(미도시)로부터 적어도 하나의 어플리케이션 프로그램에 대한 정보를 포함하는 데이터를 수신한 경우, 서버(700)는 상기 태스크를 수행하기 위하여 사용자 단말(100) 또는 사용자 단말(미도시)을 위한 상태들의 시퀀스를 결정할 수 있다. 그리고, 서버(700)는 결정된 상태들의 시퀀스를 사용자 단말(100) 또는 다른 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.

도 12는 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 블록도를 나타내는 도면이다.

도 12에서, 통합 지능화 시스템(10)은 사용자 단말(100) 및 서버(700)를 포함할 수 있다.

사용자 단말(100)은 프로세서(1201), 디스플레이(1202), 마이크(1203), 메모리(1204) 및 통신 회로(1205)를 포함할 수 있다.

디스플레이(1202)는 사용자 단말(100)의 하우징의 제1 부분을 통해 노출될 수 있다. 디스플레이는(1202)는 프로세서(1201)에 의하여 실행된 어플리케이션 프로그램의 실행 화면을 표시할 수 있다. 디스플레이(1202)의 구체적인 구조 및 동작은 전술한 도 2의 디스플레이(120) 및 후술할 도 13의 표시 장치(1960)에 대응될 수 있어 중복되는 설명은 생략한다.

마이크(1203)는 하우징의 제2 부분을 통해 노출될 수 있다. 마이크(1203)는 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력을 디지털 신호로 변환하여 프로세서(1201)로 전달할 수 있다. 마이크(120)의 구체적인 구조 및 동작은 전술한 도 2의 입력 모듈(110)의 마이크 및 후술할 도 13의 입력 장치(1950)의 마이크에 대응될 수 있어 중복되는 설명은 생략한다.

메모리(1204)는 사용자 단말(100)에 의하여 실행 가능한 복수 개의 어플리케이션 프로그램들을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(1204)는 서버(700)로 전송할 사용자 입력과 관련된 제1 데이터 및 사용자 단말(100)에서 실행된 복수 개의 어플리케이션의 프로그램에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 저장할 수 있다.

다양한 실시 예로, 메모리(1204)는 사용자 단말(100)이 동작 시에, 프로세서(1201)가 복수의 어플리케이션 프로그램들 중 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면을 디스플레이(1202)에 표시하고, 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면이 표시 중에, 마이크(1203)를 통해 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력을 수신하고, 사용자 입력과 관련된 제1 데이터 및 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 통신 회로(1205)를 통해 서버(700)로 송신하고, 제1 데이터 및 제2 데이터의 전송에 기초하여, 사용자 단말(100)의 상태들의 시퀀스를 포함하는 제3 데이터를 통신 회로(1205)를 통해 서버(700)로부터 수신하고, 수신된 시퀀스에 따라, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들 중 적어도 하나의 어플리케이션 프로그램을 이용하여 사용자가 요청한 태스크를 수행하도록 설정된 명령어들을 저장할 수 있다.

이 때, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들은 포그라운드에서 실행 중인 제1 어플리케이션 프로그램 및 제2 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다. 제2 어플리케이션 프로그램은, 백그라운드에서 실행 중인 어플리케이션 프로그램, 일시 정지된 어플리케이션 프로그램 또는 일정 기간 이내에 종료된 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다.

메모리(1204)의 보다 구체적인 구조 및 동작은 전술한 도 2의 메모리(140) 및 후술할 도 12의 메모리(1930)에 대응될 수 있어 중복되는 설명은 생략한다.

통신 회로(1205)는 서버(700)와 무선망 또는 유선망을 통하여 통신할 수 있다. 이 때, 통신 회로(1205)가 서버(700)와 통신하는 것은, 제3 장치를 통하여 통신하는 것을 포함할 수 있다. 제3 장치는, 예로, AP(access point), 게이트웨이(gateway), 공유기, 허브 또는 기지국 등과 같은 중개기를 포함할 수 있다.

통신 회로(1205)는 사용자 단말(100)에서 생성된 사용자 입력과 관련된 제1 데이터 및 복수 개의 어플리케이션의 프로그램에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 서버(700)로 전송할 수 있다. 통신 회로(1205)의 구체적인 구조 및 동작은 후술할 도 13의 통신 모듈(1990)에 대응될 수 있어 중복되는 설명은 생략한다.

프로세서(1201)는 메모리(1204)에 저장된 명령어들의 적어도 일부를 호출하여, 본 개시의 실시 예에 따라 사용자 단말(100)을 위한 상태들의 시퀀스를 획득할 수 있다.

다양한 실시 예로, 프로세서(1201)는 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면을 디스플레이(1202)에 표시할 수 있다. 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면이 표시 중에, 마이크(1203)를 통해 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력을 수신되면, 프로세서(1201)는 사용자 입력과 관련된 제1 데이터 및 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 통신 회로(1205)를 통해 서버(700)로 송신할 수 있다. 그리고, 프로세서(1201)는 제1 데이터 및 제2 데이터의 전송에 기초하여, 사용자 단말(100)의 시퀀스를 포함하는 제3 데이터를 통신 회로(1205)를 통해 서버(700)로부터 수신할 수 있다. 그리고, 프로세서(1201)는 수신된 시퀀스에 따라, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들 중 적어도 하나의 어플리케이션 프로그램을 이용하여 사용자가 요청한 태스크를 수행할 수 있다.

서버(700)는 프로세서(1211), 통신 회로(1212) 및 메모리(1213)를 포함할 수 있다.

통신 회로(1212)는 사용자 단말(100)과 무선망 또는 유선망을 통하여 통신할 수 있다. 통신 회로(1212)가 사용자 단말(100)와 통신하는 것은, 제3 장치를 통하여 통신하는 것을 포함할 수 있다. 제3 장치는, 예로, AP(access point), 게이트웨이(gateway), 공유기, 허브 또는 기지국 등과 같은 중개기를 포함할 수 있다. 통신 회로(1212)는 셀룰러 통신, 근거리 무선 통신, 또는 GNSS 통신 등을 지원하는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다. 또는, 통신 회로(1212)는 LAN, 저전력 통신과 같은 유선 통신 모듈을 포함할 수 있다. 무선 통신 모듈 및 유선 통신 모듈은, 후술할 도 13의통신 모듈(1990)의 무선 통신 모듈 및 유선 통신 모듈에 대응될 수 있어 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시 예로, 메모리(1213)는 서버(700)가 동작 시에, 프로세서(1211)가, 통신 회로(1212)를 통하여 사용자 단말(100)로부터 태스크(task)의 수행을 요청하는 사용자 입력과 관련된 제1 데이터를 수신하고, 통신 회로(1212)를 통하여 사용자 단말(100)로부터, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하고, 제1 데이터 및 제2 데이터에 기초하여, 태스크와 관련된 도메인을 결정하고, 제1 데이터에 기초하여, 상기 태스크를 수행하는 사용자의 의도를 결정하고, 도메인 및 상기 사용자의 의도에 기초하여, 태스크를 수행하기 위하여 사용자 단말(100)의 시퀀스를 결정하도록 설정된 명령어들을 저장할 수 있다.

이 때, 복수의 어플리케이션 프로그램들은, 사용자 입력이 발생될 시에, 사용자 단말(100)의 포그라운드에서 실행 중인 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다. 또한, 복수의 어플리케이션 프로그램들은, 사용자 입력이 발생될 시에, 사용자 단말(100)의 백그라운드에서 실행 중인 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다. 또한, 복수의 어플리케이션 프로그램들은, 사용자의 요청이 발생되기 전에, 사용자 단말(100)에서 일시 정지된 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다. 또한, 복수의 어플리케이션 프로그램들은, 사용자 요청이 발생되기 전에, 사용자 단말(100)에서 일정 기간 이내에 종료된 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예로, 메모리(1213)는, 프로세서(1211)가, 통신 회로(1212)를 통하여, 사용자 단말(100)에게 상태들의 시퀀스를 포함하는 제3 데이터를 제공하도록 설정된 명령어들을 더 포함할 수 있다.

다양한 실시 예로, 메모리(1213)는 프로세서(1211)가, 통신 회로(1212)를 통하여 다른 사용자 단말(미도시)로부터, 적어도 하나의 어플리케이션 프로그램에 대한 정보를 포함하는 제3 데이터를 수신하고, 제1 데이터, 제2 데이터 및 제3 데이터에 기초하여, 태스크와 관련된 도메인을 결정하고, 결정된 도메인 및 사용자의 의도에 기초하여, 상기 태스크를 수행하기 위하여 사용자 단말(100) 또는 다른 사용자 단말(미도시)를 위한 상태들의 시퀀스를 결정하도록 설정된 명령어들을 저장할 수 있다.

다양한 실시 예로, 메모리(1213)는 사용자 단말(100)을 이용하는 사용자를 나타내는 사용자 정보 및 상기 제1 외부 장치에서 사용자 입력에 따라 수행된 실행 이력을 포함하는 사용자 경험 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하도록 설정된 명령어들을 포함할 수 있다.

다양한 실시 예로, 메모리(1213)는 프로세서(1211)가, 태스크와 관련된 도메인을 결정하는 경우, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들 각각에 대응되는 도메인들 중에서 태스크와 관련된 도메인을 결정하는 명령어들을 저장할 수 있다.

다양한 실시 예로, 메모리(1213)는 제1 데이터 및 제2 데이터에 기초하여, 태스크와 관련된 파라미터를 결정하고, 결정된 도메인, 사용자의 의도 및 파라미터에 기초하여, 태스크가 수행되도록, 사용자 단말(100)의 상태들의 시퀀스를 결정하도록 설정된 명령어들을 저장할 수 있다.

프로세서(1211)는 메모리(1213)에 저장된 명령어들의 적어도 일부를 호출하여, 본 개시의 실시 예에 따라 사용자 단말(100)을 위한 상태들의 시퀀스를 결정할 수 있다.

다양한 실시 예로, 프로세서(1211)는 통신 회로(1212)를 통하여 사용자 단말(100)로부터, 태스크(task)의 수행을 요청하는 사용자 입력과 관련된 제1 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 프로세서(1211)는 통신 회로(1212)를 통하여 사용자 단말(100)로부터, 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신할 수 있다. 다음으로, 프로세서(1211)는 제1 데이터 및 제2 데이터에 기초하여, 태스크와 관련된 도메인을 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(1211)는 제1 데이터에 기초하여, 태스크를 수행하는 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 프로세서(1211)는 결정된 도메인 및 사용자의 의도에 기초하여, 태스크를 수행하기 위하여 사용자 단말(100)의 상태들의 시퀀스를 결정할 수 있다.

다양한 실시예로, 시스템(예로, 통합 지능화 시스템(10))은 통신 인터페이스(예로, 서버(700)의 통신 회로(1212)), 통신 인터페이스와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예로, 서버(700)의 프로세서(1211)) 및 상기 적어도 하나의 프로세서와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 메모리(예로, 서버(700)의 메모리(1213))를 포함할 수 있다.

상기 적어도 하나의 메모리(예로, 서버(700)의 메모리(1213))는, 상기 시스템(예로, 통합 지능화 시스템(10))이 실행 시에, 상기 프로세서(예로, 서버(700)의 프로세서(1211))가, 상기 통신 인터페이스를 통하여 제1 외부 장치(예로, 사용자 단말(100))로부터, 태스크(task)의 수행을 요청하는 사용자 요청을 포함하는 제1 데이터를 수신하고, 상기 통신 인터페이스를 통하여 상기 제1 외부 장치(예로, 사용자 단말(100)) 또는 제2 외부 장치(예로, 제3 기기)와 관련되는 복수 개의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하고, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터의 적어도 부분적으로 기반하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하고, 상기 제1 데이터의 적어도 부분적으로 기반하여 의도를 결정하고, 상기 제1 외부 장치(예로, 사용자 단말(100)) 또는 상기 제2 외부 장치(예로, 제3 장치)가 상기 태스크를 수행하기 위한 상태들의 시퀀스를 결정하도록 하는 명령어들을 저장할 수 있다.

이 경우, 복수의 어플리케이션 프로그램들은, 상기 사용자 요청이 있을 시에, 상기 제1 외부 장치(예로, 사용자 단말(100))의 포그라운드에서 실행 중인 제1 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다. 또는, 상기 복수의 어플리케이션 프로그램들은, 상기 사용자 요청이 있을 시, 상기 제1 외부 장치(예로, 사용자 단말(100))의 백그라운드(background)에서 실행 중인 제2 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다. 또는, 상기 복수의 어플리케이션 프로그램들은, 상기 사용자의 요청이 있기 전에, 상기 제1 외부 장치(예로, 사용자 단말(100))에서 일시 정지된(paused) 제3 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다. 또한, 상기 복수의 어플리케이션 프로그램들은, 상기 사용자 요청이 있기 전에, 상기 제1 외부 장치(예로, 사용자 단말(100))에서 종료된(closed) 제4 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다.

다양한 실시예로, 적어도 하나의 메모리(예로, 서버(700)의 메모리(1213))는, 상기 프로세서(예로, 서버(700)의 프로세서(1211))가, 상기 통신 인터페이스(예로, 서버(700)의 통신 회로(1212))를 통하여, 상기 제1 외부 장치(예로, 사용자 단말(100)) 또는 상기 제2 외부 장치(예로, 제3 장치)에게 상기 상태들의 시퀀스를 제공하도록 설정된 명령어들을 더 포함할 수 있다.

도 13은 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경(1900) 내의 전자 장치(1901)의 블록도이다. 도 13의 전자 장치(1901)는 도 2 내지 도 12의 사용자 단말(100)을 포함할 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치(1901)는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치(1901)는, 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 장치(1901)는 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 장치(1901)는 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 13을 참조하여, 네트워크 환경(1900)에서 전자 장치(1901)(예: 사용자 단말(100))는 근거리 무선 통신(1998)을 통하여 전자 장치(1902)와 통신하거나, 또는 네트워크(1999)를 통하여 전자 장치(1904) 또는 서버(1908)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1901)는 서버(1908)을 통하여 전자 장치(1904)와 통신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1901)는 버스(1910), 프로세서(1920)(예: 프로세서(150)), 메모리(1930), 입력 장치(1950)(예: 마이크 또는 마우스), 표시 장치(1960), 오디오 모듈(1970), 센서 모듈(1976), 인터페이스(1977), 햅틱 모듈(1979), 카메라 모듈(1980), 전력 관리 모듈(1988), 및 배터리(1989), 통신 모듈(1990), 및 가입자 식별 모듈(1996)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(1901)는 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(1960) 또는 카메라 모듈(1980))를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다.

버스(1910)는, 구성요소들(1920-1990)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 신호(예: 제어 메시지 또는 데이터)를 전달하는 회로를 포함할 수 있다.

프로세서(1920)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(1920)는 SoC(system on chip) 또는 SiP(system in package)로 구현될 수 있다. 프로세서(1920)는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(1920)에 연결된 전자 장치(1901)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(1920)는 다른 구성요소들(예: 통신 모듈(1990)) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(1932)에 로드 하여 처리하고, 결과 데이터를 비 휘발성 메모리(1934)에 저장할 수 있다.

메모리(1930)는, 휘발성 메모리(1932) 또는 비 휘발성 메모리(1934)를 포함할 수 있다. 휘발성 메모리(1932)는, 예를 들면, RAM(random access memory)(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM)로 구성될 수 있다. 비 휘발성 메모리(1934)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(1934)는, 전자 장치(1901)와의 연결 형태에 따라, 그 안에 배치된 내장 메모리(1936), 또는 필요 시에만 연결하여 사용 가능한 스탠드-얼론(stand-alone) 형태의 외장 메모리(1938)로 구성될 수 있다. 외장 메모리(1938)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(1938)는 유선(예: 케이블 또는 USB(universal serial bus)) 또는 무선(예: Bluetooth)을 통하여 전자 장치(1901)와 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.

메모리(1930)는, 예를 들면, 전자 장치(1901)의 적어도 하나의 다른 소프트웨어 구성요소, 예를 들어, 프로그램(1940)에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 프로그램(1940)은, 예를 들면, 커널(1941), 라이브러리(1943), 어플리케이션 프레임워크(1945), 또는 어플리케이션 프로그램(interchangeably "어플리케이션")(1947)을 포함할 수 있다.

입력 장치(1950)는, 마이크, 마우스, 또는 키보드를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 키보드는 물리적인 키보드로 연결되거나, 표시 장치(1960)를 통해 가상 키보드로 표시될 수 있다.

표시 장치(1960)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(1901)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다.

오디오 모듈(1970)은, 예를 들면, 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(1970)은, 입력 장치(1950)(예: 마이크)를 통해 소리를 획득하거나, 또는 전자 장치(1901)에 포함된 출력 장치(미 도시)(예: 스피커 또는 리시버), 또는 전자 장치(1901)와 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1902)(예: 무선 스피커 또는 무선 헤드폰) 또는 전자 장치(1906)(예: 유선 스피커 또는 유선 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(1976)은, 예를 들면, 전자 장치(1901)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 대응되는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 센서 모듈(1976)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(1976)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(1901)는 프로세서(1920) 또는 프로세서(1920)와는 별도의 프로세서(예: 센서 허브)를 이용하여, 센서 모듈(1976)을 제어할 수 있다. 별도의 프로세서(예: 센서 허브)를 이용하는 경우에, 전자 장치(1901)는 프로세서(1920)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 프로세서(1920)를 깨우지 않고 별도의 프로세서의 작동에 의하여 센서 모듈(1976)의 동작 또는 상태의 적어도 일부를 제어할 수 있다.

인터페이스(1977)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(1978)는 전자 장치(1901)와 전자 장치(1906)를 물리적으로 연결시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(1978)는, 예를 들면, USB 커넥터, SD 카드/MMC 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(1979)은 전기적 신호를 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 예를 들면, 햅틱 모듈(1979)은 사용자에게 촉각 또는 운동 감각과 관련된 자극을 제공할 수 있다. 햅틱 모듈(1979)은 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(1980)은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 카메라 모듈(1980)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(1988)은 전자 장치(1901)의 전력을 관리하기 위한 모듈로서, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구성될 수 있다.

배터리(1989)는, 예를 들면, 1차 전지, 2차 전지, 또는 연료 전지를 포함하여 외부 전원에 의해 재충전되어, 상기 전자 장치(1901)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다.

통신 모듈(1990)은, 예를 들면, 전자 장치(1901)와 외부 장치(예: 제1 외부 전자 장치(1902), 제2 외부 전자 장치(1904), 또는 서버(1908)) 간의 통신 채널 수립 및 수립된 통신 채널을 통한 유선 또는 무선 통신의 수행을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(1990)은 무선 통신 모듈(1992) 또는 유선 통신 모듈(1994)을 포함하고, 그 중 해당하는 통신 모듈을 이용하여 제1 네트워크(1998)(예: Bluetooth 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(1999)(예: 셀룰러 네트워크와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 장치와 통신할 수 있다.

무선 통신 모듈(1992)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(1992)은, 셀룰러 통신을 지원하는 경우, 예를 들면, 가입자 식별 모듈(1996)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(1901)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(1992)은 프로세서(1920)(예: AP)와 별개인 CP를 포함할 수 있다. 이런 경우, CP는, 예를 들면, 프로세서(1920)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 프로세서(1920)를 대신하여, 또는 프로세서(1920)가 액티브 상태에 있는 동안 프로세서(1920)과 함께, 전자 장치(1901)의 구성요소들(1910-1996) 중 적어도 하나의 구성 요소와 관련된 기능들의 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(1992)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(1994)은, 예를 들면, LAN(local area network), 전력선 통신 또는 POTS(plain old telephone service)를 포함할 수 있다.

제1 네트워크(1998)는, 예를 들어, 전자 장치(1901)와 제1 외부 전자 장치(1902)간의 무선으로 직접 연결을 통해 명령 또는 데이터를 송신 또는 수신 할 수 있는 Wi-Fi 다이렉트 또는 Bluetooth를 포함할 수 있다. 제2 네트워크(1999)는, 예를 들어, 전자 장치(1901)와 제2 외부 전자 장치(1904)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(1908)를 통해서 전자 장치(1901)와 제2 외부 전자 장치(1904)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 제1 및 제2 외부 전자 장치(1902, 1904) 각각은 전자 장치(1901)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치(1901)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(1902, 1904), 또는 서버(1908)에서 실행될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1901)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(1901)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(1902, 1904), 또는 서버(1908))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(1902, 1904), 또는 서버(1908))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(1901)로 전달할 수 있다. 전자 장치(1901)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 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 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. "제 1", "제 2", "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: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 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 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)으로 구성될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)(예: 서버(700)의 메모리(1213) 또는 사용자 단말(100)의 메모리(12043)에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 서버(700) 또는 사용자 단말(100)을 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서(예: 서버(700)의 프로세서(1201) 또는 사용자 단말(100)의 프로세서(1211))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.

일시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 예로, 컴퓨터 프로그램 제품은 판매자 및 구매자 간에 거래되는 다운로드 가능한 어플리케이션 또는 컴퓨터 프로그램이 될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

10: 통합 지능화 시스템 100: 사용자 단말
200: 지능형 서버 300: 개인화 정보 서버
400: 제안 서버 700: 서버

Claims

서버에 있어서,
통신 회로;
상기 통신 회로와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서;
상기 적어도 하나의 프로세서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함하고,
상기 적어도 하나의 메모리는, 상기 서버가 동작 시에, 상기 프로세서가,
상기 통신 회로를 통하여 제1 외부 장치로부터, 태스크(task)의 수행을 요청하는 사용자 입력과 관련된 제1 데이터를 수신하고,
상기 통신 회로를 통하여 상기 제1 외부 장치로부터, 복수의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하고,
상기 제1 데이터를 자동 음성 인식 모듈을 이용하여 텍스트로 변환하고,
상기 텍스트의 적어도 일부 및 상기 제2 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하고,
상기 텍스트의 적어도 일부에 기초하여, 상기 사용자 입력을 제공한 사용자의 의도를 결정하고,
상기 도메인 및 상기 의도에 기초하여, 상기 태스크를 수행하기 위한 상기 제1 외부 장치의 상태들(states)의 시퀀스(sequence)를 결정하고,
상기 결정된 시퀀스를 상기 제1 외부 장치에 제공하도록 설정된 명령어들을 저장하고,
상기 결정된 시퀀스는 상기 제1 외부 장치에서 수행되어야 할 제1 어플리케이션의 제1 기능과 제2 어플리케이션의 제2 기능을 나타내는 정보 및 상기 제1 기능과 상기 제2 기능에 대한 실행 순서를 나타내는 정보를 포함한 것이고,
상기 제1 어플리케이션과 상기 제2 어플리케이션은 서로 다른 것인,
서버.
제1항에 있어서,
상기 복수의 어플리케이션 프로그램들은,
상기 사용자 입력이 발생될 시에, 상기 제1 외부 장치의 포그라운드(foreground)에서 실행 중인 어플리케이션 프로그램을 포함하는,
서버.
제1항에 있어서,
상기 복수의 어플리케이션 프로그램들은,
상기 사용자 입력이 발생될 시에, 상기 제1 외부 장치의 백그라운드(background)에서 실행 중인 어플리케이션 프로그램을 포함하는,
서버.
제1항에 있어서,
상기 복수의 어플리케이션 프로그램들은,
상기 요청이 발생되기 전에, 상기 제1 외부 장치에서 일시 정지된(paused) 어플리케이션 프로그램을 포함하는,
서버.
제1항에 있어서,
상기 복수의 어플리케이션 프로그램들은,
상기 요청이 발생되기 전에, 상기 제1 외부 장치에서 일정 기간 이내에 종료된(closed) 어플리케이션 프로그램을 포함하는,
서버.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 메모리는, 상기 프로세서가,
상기 통신 회로를 통하여, 상기 제1 외부 장치에게 상기 상태들의 시퀀스를 포함하는 제3 데이터를 제공하도록 설정된 명령어들을 더 포함하는,
서버.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 메모리는, 상기 프로세서가,
상기 통신 회로를 통하여 제2 외부 장치로부터, 적어도 하나의 어플리케이션 프로그램에 대한 정보를 포함하는 제3 데이터를 수신하고,
상기 제1 데이터, 상기 제2 데이터 및 상기 제3 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하고,
상기 결정된 도메인 및 상기 사용자의 의도에 기초하여, 상기 태스크를 수행하기 위하여 상기 제1 외부 장치 또는 상기 제2 외부 장치를 위한 상태들의 시퀀스를 결정하도록 설정된 명령어들을 저장하는,
서버.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 메모리는, 상기 프로세서가,
상기 제1 외부 장치를 이용하는 사용자를 나타내는 사용자 정보 및 상기 제1 외부 장치에서 사용자 입력에 따라 수행된 실행 이력을 포함하는 사용자 경험 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하도록 설정된 명령어들을 포함하는,
서버.
제1항에 있어서,
상기 어플리케이션 프로그램에 대한 정보는,
상기 어플리케이션 프로그램의 식별자, 최근 동작 정보, 상기 최근 동작을 포함하는 패스 룰, 상기 최근 동작의 실행에 따른 실행 화면 정보 및 상기 최근 동작에 대응되는 계층 구조 정보 중 적어도 하나를 포함하는,
서버.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 메모리는, 상기 프로세서가,
상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하는 경우,
상기 복수의 어플리케이션 프로그램들 각각에 대응되는 도메인들 중에서 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하도록 설정된 명령어들을 저장하는,
서버.
제1항에 있어서,
상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 파라미터를 결정하고,
상기 도메인, 상기 사용자의 의도 및 상기 파라미터에 기초하여, 상기 태스크를 수행하기 위하여, 상기 제1 외부 장치의 상태들의 시퀀스를 결정하도록 설정된 명령어들을 저장하는,
서버.
전자 장치에 있어서,
하우징;
상기 하우징 내부에 위치하고, 상기 하우징의 제1 부분을 통해 노출된 디스플레이;
상기 하우징 내부에 위치하고, 상기 하우징의 제2 부분을 통해 노출된 마이크;
상기 하우징 내부에 위치한 통신 회로;
상기 하우징 내부에 위치하고, 상기 디스플레이, 상기 마이크 및 상기 통신 회로와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서; 및
상기 하우징 내부에 위치하고, 상기 프로세서와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 메모리를 포함하고,
상기 적어도 하나의 메모리는, 상기 전자 장치가 동작 시에, 상기 프로세서가,
복수의 어플리케이션 프로그램들을 실행하고,
상기 복수의 어플리케이션 프로그램들 중에서 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면을 상기 디스플레이에 표시하고,
상기 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면이 표시 중에, 상기 마이크를 통해 태스크의 수행을 요청하는 음성 입력을 수신하고,
상기 음성 입력과 관련된 제1 데이터 및 상기 복수의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 상기 통신 회로를 통해 외부 서버로 송신하고,
상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터를 상기 외부 서버로 전송한 것에 대한 상기 외부 서버의 반응으로서 상기 태스크를 수행하기 위한 상기 전자 장치의 상태들의 시퀀스를 포함하는 제3 데이터를 상기 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로부터 수신하고,
상기 시퀀스에 기반하여 복수의 기능들을 수행하도록 설정된 명령어들을 저장하고,
상기 시퀀스는 자동 음성 인식 모듈에 의해 상기 음성 입력이 텍스트로 변환된 것에 기반한 것이고,
상기 시퀀스는 상기 전자 장치에서 수행되어야 할 제1 어플리케이션의 제1 기능과 제2 어플리케이션의 제2 기능을 나타내는 정보 및 상기 제1 기능과 상기 제2 기능에 대한 실행 순서를 나타내는 정보를 포함한 것이고,
상기 제1 어플리케이션과 상기 제2 어플리케이션은 서로 다른 것이고,
상기 제1 기능과 상기 제2 기능이 상기 수행된 복수의 기능들에 포함되는 것인,
전자 장치.
제12항에 있어서,
상기 복수의 어플리케이션 프로그램들은,
포그라운드에서 실행 중인 상기 제1 어플리케이션 프로그램 및 기 실행된 제2 어플리케이션 프로그램을 포함하고,
상기 제2 어플리케이션 프로그램은,
백그라운드에서 실행 중인 어플리케이션 프로그램, 중지된 어플리케이션 프로그램 또는 일정 기간 이내에 종료된 어플리케이션 프로그램인
전자 장치.
서버를 동작하는 방법에 있어서,
제1 외부 장치로부터, 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력과 관련된 제1 데이터를 수신하는 동작;
상기 제1 외부 장치로부터, 복수의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하는 동작;
상기 제1 데이터를 자동 음성 인식 모듈을 이용하여 텍스트로 변환하는 동작;
상기 텍스트의 적어도 일부 및 상기 제2 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하는 동작;
상기 텍스트의 적어도 일부에 기초하여, 상기 사용자 입력을 제공한 사용자의 의도를 결정하는 동작;
상기 도메인 및 상기 의도에 기초하여, 상기 태스크를 수행하기 위한 상기 제1 외부 장치의 상태들의 시퀀스를 결정하는 동작; 및
상기 결정된 시퀀스를 상기 제1 외부 장치에 제공하는 동작을 포함하고,
상기 결정된 시퀀스는 상기 제1 외부 장치에서 수행되어야 할 제1 어플리케이션의 제1 기능과 제2 어플리케이션의 제2 기능을 나타내는 정보 및 상기 제1 기능과 상기 제2 기능에 대한 실행 순서를 나타내는 정보를 포함한 것이고,
상기 제1 어플리케이션과 상기 제2 어플리케이션은 서로 다른 것인,
방법.
제14항에 있어서,
상기 복수의 어플리케이션 프로그램들은,
포그라운드에서 실행 중인 제1 어플리케이션 프로그램 및 기 실행된 제2 어플리케이션 프로그램을 포함하고,
상기 제2 어플리케이션 프로그램은,
백그라운드에서 실행 중인 어플리케이션 프로그램, 중지된 어플리케이션 프로그램 또는 일정 기간 이내에 종료된 어플리케이션 프로그램인,
방법.
제14항에 있어서,
상기 방법은,
제2 외부 장치로부터, 적어도 하나의 어플리케이션 프로그램에 대한 정보를 포함하는 제3 데이터를 수신하는 동작을 더 포함하고,
상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하는 동작은,
상기 제1 데이터, 상기 제2 데이터 및 상기 제3 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하는 동작을 포함하고,
상기 제1 외부 장치를 위한 상태들의 시퀀스를 결정하는 동작은,
상기 결정된 도메인 및 상기 사용자의 의도에 기초하여, 상기 태스크를 수행하기 위하여 상기 제1 외부 장치 또는 상기 제2 외부 장치를 위한 상태들의 시퀀스를 결정하는 동작을 포함하는,
방법.
제14항에 있어서,
상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하는 동작은,
상기 제1 외부 장치를 이용하는 사용자를 나타내는 사용자 정보 및 상기 제1 외부 장치에서 사용자 입력에 따라 수행된 실행 이력을 포함하는 사용자 경험 정보 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하는 동작을 포함하는,
방법.
전자 장치를 동작하는 방법에 있어서,
복수의 어플리케이션 프로그램들을 실행하는 동작;
상기 복수의 어플리케이션 프로그램들 중에서 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면을 표시하는 동작;
상기 제1 어플리케이션 프로그램의 실행 화면이 표시 중에, 마이크를 통해 태스크의 수행을 요청하는 음성 입력을 수신하는 동작;
상기 음성 입력과 관련된 제1 데이터 및 상기 복수의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 외부 서버로 전송하는 동작;
상기 제1 데이터 및 상기 제2 데이터를 상기 외부 서버로 전송한 것에 대한 상기 외부 서버의 반응으로서 상기 태스크를 수행하기 위한 상기 전자 장치의 상태들의 시퀀스를 포함하는 제3 데이터를 상기 외부 서버로부터 수신하는 동작; 및
상기 시퀀스에 기반하여 복수의 기능들을 수행하는 동작을 포함하고,
상기 시퀀스는 자동 음성 인식 모듈에 의해 상기 음성 입력이 텍스트로 변환된 것에 기반한 것이고,
상기 시퀀스는 상기 전자 장치에서 수행되어야 할 제1 어플리케이션의 제1 기능과 제2 어플리케이션의 제2 기능을 나타내는 정보 및 상기 제1 기능과 상기 제2 기능에 대한 실행 순서를 나타내는 정보를 포함한 것이고,
상기 제1 어플리케이션과 상기 제2 어플리케이션은 서로 다른 것이고,
상기 제1 기능과 상기 제2 기능이 상기 수행된 복수의 기능들에 포함되는 것인,
방법.
제18항에 있어서,
상기 복수의 어플리케이션 프로그램들은,
포그라운드에서 실행 중인 상기 제1 어플리케이션 프로그램 및 기 실행된 제2 어플리케이션 프로그램을 포함하고,
상기 제2 어플리케이션 프로그램은,
백그라운드에서 실행 중인 어플리케이션 프로그램, 중지된 어플리케이션 프로그램 또는 일정 기간 이내에 종료된 어플리케이션 프로그램인,
방법.
컴퓨터의 프로세서로 판독 가능한 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 기록 매체에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서가:
제1 외부 장치로부터, 태스크의 수행을 요청하는 사용자 입력과 관련된 제1 데이터를 수신하는 동작;
상기 제1 외부 장치로부터, 복수의 어플리케이션 프로그램들에 대한 정보를 포함하는 제2 데이터를 수신하는 동작;
상기 제1 데이터를 자동 음성 인식 모듈을 이용하여 텍스트로 변환하는 동작;
상기 텍스트의 적어도 일부 및 상기 제2 데이터에 기초하여, 상기 태스크와 관련된 도메인을 결정하는 동작;
상기 텍스트의 적어도 일부에 기초하여, 상기 사용자 입력을 제공한 사용자의 의도를 결정하는 동작;
상기 도메인 및 상기 의도에 기초하여, 상기 태스크를 수행하기 위한 상기 제1 외부 장치의 상태들의 시퀀스를 결정하는 동작; 및
상기 결정된 시퀀스를 상기 제1 외부 장치에 제공하는 동작을 수행하도록 하고,
상기 결정된 시퀀스는 상기 제1 외부 장치에서 수행되어야 할 제1 어플리케이션의 제1 기능과 제2 어플리케이션의 제2 기능을 나타내는 정보 및 상기 제1 기능과 상기 제2 기능에 대한 실행 순서를 나타내는 정보를 포함한 것이고,
상기 제1 어플리케이션과 상기 제2 어플리케이션은 서로 다른 것인,
기록 매체.