KR20200089957A - 전자 장치 및 이의 제어 방법 - Google Patents

전자 장치 및 이의 제어 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20200089957A
KR20200089957A KR1020190006878A KR20190006878A KR20200089957A KR 20200089957 A KR20200089957 A KR 20200089957A KR 1020190006878 A KR1020190006878 A KR 1020190006878A KR 20190006878 A KR20190006878 A KR 20190006878A KR 20200089957 A KR20200089957 A KR 20200089957A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
user
electronic device
knowledge base
activity
Prior art date
Application number
KR1020190006878A
Other languages
English (en)
Inventor
박중호
이윤수
이재훈
정미래
강지영
곽세진
Original Assignee
삼성전자주식회사
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 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020190006878A priority Critical patent/KR20200089957A/ko
Priority to PCT/KR2019/018421 priority patent/WO2020149546A1/ko
Priority to US17/414,802 priority patent/US20220019615A1/en
Priority to EP19910068.6A priority patent/EP3865980B1/en
Publication of KR20200089957A publication Critical patent/KR20200089957A/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/53Querying
    • G06F16/532Query formulation, e.g. graphical querying
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input 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
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/011Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/5846Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using extracted text
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/50Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
    • G06F16/58Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/583Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/5854Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using shape and object relationship
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903Querying
    • G06F16/9032Query formulation
    • G06F16/90332Natural language query formulation or dialogue systems
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/904Browsing; Visualisation therefor
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/951Indexing; Web crawling techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/953Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9537Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input 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
    • G06F3/002Specific input/output arrangements not covered by G06F3/01 - G06F3/16
    • G06F3/005Input arrangements through a video camera
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/04Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/042Knowledge-based neural networks; Logical representations of neural networks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/04Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045Combinations of networks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02Knowledge representation; Symbolic representation
    • G06N5/022Knowledge engineering; Knowledge acquisition
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02Knowledge representation; Symbolic representation
    • G06N5/022Knowledge engineering; Knowledge acquisition
    • G06N5/025Extracting rules from data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/02Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0282Rating or review of business operators or products
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631Item recommendations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/20Scenes; Scene-specific elements in augmented reality scenes
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50Network services
    • H04L67/535Tracking the activity of the user
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04MTELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M15/00Arrangements for metering, time-control or time indication ; Metering, charging or billing arrangements for voice wireline or wireless communications, e.g. VoIP
    • H04M15/58Arrangements for metering, time-control or time indication ; Metering, charging or billing arrangements for voice wireline or wireless communications, e.g. VoIP based on statistics of usage or network monitoring
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04MTELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M17/00Prepayment of wireline communication systems, wireless communication systems or telephone systems
    • H04M17/02Coin-freed or check-freed systems, e.g. mobile- or card-operated phones, public telephones or booths
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04MTELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M17/00Prepayment of wireline communication systems, wireless communication systems or telephone systems
    • H04M17/02Coin-freed or check-freed systems, e.g. mobile- or card-operated phones, public telephones or booths
    • H04M17/026Constructional features
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/24Accounting or billing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02Neural networks
    • G06N3/08Learning methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0623Item investigation
    • G06Q30/0625Directed, with specific intent or strategy
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00Data switching networks
    • H04L12/28Data switching networks characterised by path configuration, e.g. LAN [Local Area Networks] or WAN [Wide Area Networks]
    • H04L12/2803Home automation networks
    • H04L2012/2847Home automation networks characterised by the type of home appliance used
    • H04L2012/2849Audio/video appliances
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00Data switching networks
    • H04L12/28Data switching networks characterised by path configuration, e.g. LAN [Local Area Networks] or WAN [Wide Area Networks]
    • H04L12/2803Home automation networks
    • H04L2012/2847Home automation networks characterised by the type of home appliance used
    • H04L2012/285Generic home appliances, e.g. refrigerators

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

전자 장치가 개시된다. 본 전자 장치는 적어도 하나의 명령을 포함하는 메모리 및 메모리와 연결되어 전자 장치를 제어하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 적어도 하나의 명령을 실행함으로써, 전자 장치에 대한 사용자의 인터렉션에 기초하여 이미지를 획득하고, 이미지에서 획득된 객체 및 인터렉션 시의 컨텍스트 정보에 기초하여 사용자의 의도 정보를 획득하고, 사용자의 의도 정보에 기초하여 메모리에 저장된 지식 베이스로부터 획득된 객체와 관련된 정보를 획득하며, 지식 베이스는 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함하며, 프로세서는 지식 베이스로부터, 획득된 객체에 대응되는 의도 정보에 기초하여 획득된 객체와 관련된 정보를 획득한다.

Description

전자 장치 및 이의 제어 방법 {Electronic device and Method for controlling the electronic device thereof}
본 개시는 전자 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 지식 베이스를 이용하여 객체와 관련된 정보를 제공하는 전자 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.
전자 기술의 발전으로, 사용자는 다양한 유형의 전자 장치를 통해 다양한 경험을 수행하고 있다. 예를 들어, 사용자는 텔레비전을 통해 프로그램을 시청하거나, 핸드폰을 통해 웹 사이트에 접속하는 등을 수행하고 있다.
이러한 과정에서 사용자는 다양한 정보를 획득하게 되는데, 사용자의 현재 경험과 관련하여 이러한 정보들을 보다 효과적으로 제공할 수 있는 방안의 모색이 요청된다.
본 개시는 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 개시의 목적은 지식 베이스에 포함된 정보들 중에서 이미지에서 획득된 객체에 대응되는 의도 정보에 부합하는 정보를 제공할 수 있는 전자 장치 및 이의 제어 방법을 제공함에 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치는 적어도 하나의 명령을 포함하는 메모리 및 상기 메모리와 연결되어 상기 전자 장치를 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 명령을 실행함으로써, 상기 전자 장치에 대한 사용자의 인터렉션에 기초하여 이미지를 획득하고, 상기 이미지에서 획득된 객체 및 상기 인터렉션 시의 컨텍스트 정보에 기초하여 상기 사용자의 의도 정보를 획득하고, 상기 사용자의 의도 정보에 기초하여 상기 메모리에 저장된 지식 베이스로부터 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 획득하며, 상기 지식 베이스는 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 상기 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함하며, 상기 프로세서는 상기 지식 베이스로부터, 상기 획득된 객체에 대응되는 의도 정보에 기초하여 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 획득한다.
이 경우, 상기 지식 베이스는 상기 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 상기 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 상기 디바이스 정보 및 객체 정보 중 서로 관련된 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지가 그래프 형태로 저장되는 데이터를 포함하며, 상기 엣지는 상기 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 전자 장치에 대해 사용자의 액티비티가 수행되면, 상기 액티비티가 수행된 전자 장치에 대한 디바이스 정보 및 상기 사용자의 액티비티에 기초하여 획득된 적어도 하나의 객체에 대한 객체 정보에 대응되는 의도 정보를 획득하고, 상기 디바이스 정보 및 객체 정보에 대응되는 의도 정보 중에서 공통된 의도 정보를 판단하고, 상기 디바이스 정보, 객체 정보 및 공통된 의도 정보에 기초하여 상기 지식 베이스를 생성하며, 상기 디바이스 정보 및 객체 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지 및 상기 객체 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지는, 상기 공통된 의도 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 프로세서는 상기 전자 장치에 대한 사용자의 액티비티에 기초하여 새롭게 획득된 정보에 기초하여 상기 지식 베이스를 업데이트할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치는 회로를 포함하는 통신 인터페이스를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 복수의 전자 장치에 대해 수행된 사용자의 액티비티에 기초하여 새롭게 획득된 정보가 상기 통신 인터페이스를 통해 수신되면, 상기 수신된 정보에 기초하여 상기 지식 베이스를 업데이트할 수 있다.
그리고, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치는 회로를 포함하는 통신 인터페이스를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 지식 베이스에 포함된 정보를 상기 통신 인터페이스를 통해 상기 복수의 전자 장치로 전송할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 지식 베이스에서 상기 획득된 객체에 대응되는 정보를 판단하고, 상기 지식 베이스에서 상기 판단된 정보와 관계된 정보 중에서 상기 사용자의 의도 정보에 대응되는 관계를 갖는 정보를 상기 획득된 객체와 관련된 정보로서 획득할 수 있다.
그리고, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치는 디스플레이를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치는 카메라를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 사용자의 인터렉션에 기초하여 상기 카메라를 통해 상기 이미지를 획득할 수 있다.
한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법은 상기 전자 장치에 대한 사용자의 인터렉션에 기초하여 이미지를 획득하는 단계, 상기 이미지에서 획득된 객체 및 상기 인터렉션 시의 컨텍스트 정보에 기초하여 상기 사용자의 의도 정보를 획득하는 단계 및 상기 사용자의 의도 정보에 기초하여 기저장된 지식 베이스로부터 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 획득하는 단계를 포함하며, 상기 지식 베이스는, 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 상기 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함하며, 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 획득하는 단계는 상기 지식 베이스로부터, 상기 획득된 객체에 대응되는 의도 정보에 기초하여 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 획득한다.
이 경우, 상기 지식 베이스는 상기 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 상기 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 상기 디바이스 정보 및 객체 정보 중 서로 관련된 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지가 그래프 형태로 저장되는 데이터를 포함하며, 상기 엣지는 상기 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법은 상기 전자 장치에 대해 사용자의 액티비티가 수행되면, 상기 액티비티가 수행된 전자 장치에 대한 디바이스 정보 및 상기 사용자의 액티비티에 기초하여 획득된 적어도 하나의 객체에 대한 객체 정보에 대응되는 의도 정보를 획득하고, 상기 디바이스 정보 및 객체 정보에 대응되는 의도 정보 중에서 공통된 의도 정보를 판단하고, 상기 디바이스 정보, 객체 정보 및 공통된 의도 정보에 기초하여 상기 지식 베이스를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 디바이스 정보 및 객체 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지 및 상기 객체 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지는, 상기 공통된 의도 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법은 상기 전자 장치에 대한 사용자의 액티비티에 기초하여 새롭게 획득된 정보에 기초하여 상기 지식 베이스를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법은 상기 복수의 전자 장치에 대해 수행된 사용자의 액티비티에 기초하여 새롭게 획득된 정보가 수신되면, 상기 수신된 정보에 기초하여 상기 지식 베이스를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
그리고, 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법은 상기 지식 베이스에 포함된 정보를 상기 복수의 전자 장치로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 획득하는 단계는 상기 지식 베이스에서 상기 획득된 객체에 대응되는 정보를 판단하고, 상기 지식 베이스에서 상기 판단된 정보와 관계된 정보 중에서 상기 사용자의 의도 정보에 대응되는 관계를 갖는 정보를 상기 획득된 객체와 관련된 정보로서 획득할 수 있다.
그리고, 본 개시의 일 실시 예에 따른 제어 방법은 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 이미지를 획득하는 단계는 상기 사용자의 인터렉션에 기초하여 상기 전자 장치의 카메라를 통해 상기 이미지를 획득할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 이미지에서 획득된 객체에 대한 다양한 정보가 제공될 수 있게 된다. 이때, 사용자는 자신이 여러 전자 장치에 대해 수행한 액티비티를 바탕으로 구축된 개인화된 지식 베이스로부터 획득되는 정보를 제공받게 된다는 점에서, 사용자는 자신의 경험과 관련한 다양한 정보를 제공받을 수 있게 된다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 지식 베이스에 기반하여 객체에 대한 정보를 제공하는 전자 장치의 사용도,
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도,
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 디바이스 맵핑 테이블을 설명하기 위한 도면,
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 객체 맵핑 테이블을 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 지식 베이스를 설명하기 위한 도면,
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 지식 베이스를 설명하기 위한 도면,
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 지식 베이스를 설명하기 위한 도면,
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 지식 베이스를 설명하기 위한 도면,
도 9는 본 개시의 일 실시 예에 따른 지식 베이스를 설명하기 위한 도면,
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 지식 베이스를 설명하기 위한 도면,
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 IoT 환경을 구성하는 전자 장치를 나타내는 도면,
도 12는 본 개시의 일 실시 예에 따라 다른 전자 장치로부터 정보를 수신하는 내용을 설명하기 위한 도면,
도 13은 본 개시의 일 실시 예에 따른 지식 베이스를 설명하기 위한 도면,
도 14는 본 개시의 일 실시 예에 따른 객체와 관련된 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 15는 본 개시의 일 실시 예에 따른 객체와 관련된 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 16은 본 개시의 일 실시 예에 따른 객체와 관련된 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 17은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 상세히 도시한 블록도,
도 18은 본 개시의 일 실시 예에 따른 객체와 관련된 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 19는 본 개시의 일 실시 예에 따른 객체와 관련된 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면, 그리고
도 20은 본개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 본 문서의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 문서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 부프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토매이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), 금융 기관의 ATM, 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치 (예: 전구, 각종 센서, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도조절기, 가로등, 토스터, 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명에 대해 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 지식 베이스에 기반하여 객체에 대한 정보를 제공하는 전자 장치의 사용도이다.
먼저, 전자 장치(100)는 이미지에서 객체(object)를 검출할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치(100)를 이용하여 마트에 있는 상품 가령, 달걀을 촬영한 경우, 전자 장치(100)는 촬영을 통해 획득된 이미지에서 달걀을 검출할 수 있다.
그리고, 전자 장치(100)는 지식 베이스에서 객체와 관련된 정보를 획득할 수 있다.
여기에서, 지식 베이스는 전자 장치(100)를 포함하는 복수의 전자 장치에 대한 사용자의 액티비티(activity)(또는, 경험(experience))에 기초하여 획득된 복수의 정보(또는, 엔티티) 및 이들 정보들 간의 관계 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 관계 정보는 연관된 정보들 사이에 공통된 특성에 대한 정보 및 이들 정보에 대한 설명(description)을 포함할 수 있다.
이때, 지식 베이스는 복수의 정보들을 지식 그래프(Knowledge Graph) 형태로 저장할 수 있다. 한편, 새로운 정보가 획득되면, 전자 장치(100)는 새로운 정보 및 새로운 정보들 간의 관계 정보를 이용하여 지식 베이스를 업데이트할 수 있다. 이때, 새로운 정보은 적어도 하나의 전자 장치에 대한 사용자의 액티비티에 기초하여 획득될 수 있다.
예를 들어, 사용자가 2 개의 달걀을 냉장고에 넣는 액티비티를 수행하고, 핸드폰을 통해 웹 사이트에 접속하여 달걀의 가격을 검색하는 액티비티를 수행한 경우를 가정한다.
이 경우, 지식 베이스는 달걀에 대해, 냉장고 및 핸드폰이 각각 달걀에 연결되는 그래프 형태의 정보를 포함할 수 있다. 이때, 냉장고와 달걀 간의 관계 정보는 "2 개가 있다"를 포함하고, 냉장고와 핸드폰 간이 관계 정보는 "AAA(가격을 검색한 웹 사이트의 명칭) 및 2$(검색된 가격)"을 포함할 수 있다.
이에 따라, 전자 장치(100)는 지식 베이스에서 객체와 관련된 정보를 획득하고, 획득된 객체와 관련된 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 이미지에서 달걀이 검출된 경우, 지식 베이스에서 달걀에 연결된 다른 정보를 획득하고, 다른 정보와 달걀 간의 관계 정보를 획득할 수 있다. 즉, 전자 장치(100)는 달걀에 대해, 냉장고에 달걀이 2 개 있다는 정보 및 핸드폰을 통해 AAA 웹 사이트에서 검색된 달걀의 가격이 2$에 해당한다는 정보를 지식 베이스로부터 획득할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 획득된 정보른 전자 장치(100)에 마련된 디스플레이에 표시할 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 이미지에서 획득된 객체에 대한 다양한 정보가 제공될 수 있게 된다. 이때, 사용자는 자신이 여러 전자 장치에 대해 수행한 액티비티를 바탕으로 구축된 개인화된 지식 베이스로부터 획득되는 정보를 제공받게 된다는 점에서, 사용자는 자신의 경험과 관련한 다양한 정보를 제공받을 수 있게 된다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2을 참조하면, 전자 장치(100)는 메모리(110) 및 프로세서(120)를 포함한다. 다만, 상술한 구성에 한정되는 것은 아니며, 일부 구성이 추가될 수 있음은 물론이다.
메모리(110)는 적어도 하나의 명령(instruction)을 포함한다. 예를 들어, 메모리(110)는 전자 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소와 관련된 적어도 하나의 명령을 저장할 수 있다.
이를 위해, 메모리(110)는 비휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등으로 구현될 수 있다. 메모리(110)는 프로세서(120)에 의해 액세스되며, 프로세서(120)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다. 본 개시에서 메모리라는 용어는 메모리(110), 프로세서(120) 내 롬(미도시), 램(미도시) 또는 전자 장치(100)에 장착되는 메모리 카드(미도시)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(130)에는 전자 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소와 관련된 데이터 등을 저장할 수 있다.
또한, 메모리(110)는 지식 베이스를 저장할 수 있다. 여기에서, 지식 베이스는 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 상기 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 지식 베이스는 사용자의 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 디바이스 정보 및 객체 정보 중 서로 관련된 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지가 그래프 형태로 저장되는 데이터를 포함할 수 있다. 여기에서, 엣지는 디바이스 정보 및 객체 정보 중 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함할 수 있다.
한편, 이러한 지식 베이스를 생성하는 구체적인 방법에 대해서는 후술하도록 한다.
프로세서(120)는 메모리(110)와 연결되어 전자 장치(100)를 제어할 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 전자 장치(100)의 전반적인 동작 및 기능을 제어할 수 있다.
특히, 프로세서(120)는 메모리(110)에 저장된 적어도 하나의 명령을 실행함으로써, 이미지에서 객체를 검출하고, 지식 베이스를 이용하여 객체와 관련된 정보를 획득하고, 객체와 관련된 정보를 제공할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 전자 장치(100)에 대한 사용자의 인터렉션에 기초하여 이미지를 획득하고, 이미지에서 획득된 객체 및 인터렉션 시의 컨텍스트(context) 정보에 기초하여 사용자의 의도(intent) 정보를 획득하고, 사용자의 의도에 기초하여 메모리(110)에 저장된 지식 베이스로부터 객체와 관련된 정보를 획득할 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 지식 베이스로부터, 객체에 대응되는 의도 정보에 기초하여 객체와 관련된 정보를 획득할 수 있다.
이와 같이, 객체와 관련된 정보는 지식 베이스에 기반하여 획득될 수 있다. 이하에서 지식 베이스가 생성되는 방법에 대해 설명하도록 한다.
지식 베이스는 사용자가 복수의 전자 장치에 대해 수행한 액티비티에서 획득된 정보들에 기반하여 생성될 수 있다.
구체적으로, 지식 베이스는 액티비티를 바탕으로 획득된 정보들 및 이들 정보들 간의 관계 정보를 포함할 수 있다.
이 경우, 관계 정보는 서로 관련된 정보들 사이에 공통된 특성에 대한 정보 및 이들 정보에 대한 설명을 포함할 수 있다.
여기에서, 공통된 특성에 대한 정보는 정보들 각각에 대응되는 의도 정보 중에서 서로 공통된 의도 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 정보들에 대한 설명은 사용자의 액티비티에 따른 디바이스 정보와 객체 정보 간 또는 객체 정보들 간의 관계를 설명하는 것으로, 디바이스에 대한 객체의 상황에 대한 정보, 디바이스를 통해 객체를 획득한 상황에 대한 정보, 디바이스를 통해 객체에 대해 획득된 정보 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)가 냉장고로 구현되고, 사용자가 냉장고에 2 개의 달걀을 넣는 액티비티를 수행한 경우를 가정한다.
이 경우, 프로세서(120)는 냉장고의 내부를 촬영하는 카메라를 이용하여 냉장고 내부의 이미지를 획득하고, 이미지를 분석하여 냉장고에 보관되어 있는 제품명 및 제품의 갯수 등에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이를 위해, 전자 장치(100)는 냉장고 내부를 촬영하기 위한 카메라를 포함할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(120)는 냉장고의 도어가 열리기 전에 냉장고 내부를 촬영한 이미지 및 도어가 닫힌 후에 냉장고 내부를 촬영한 이미지를 획득할 수 있다. 그리고, 프로세서(120)는 이들 이미지들을 비교하여, 냉장고에 새롭게 추가된 제품이 있는지를 판단하고, 냉장고에 새롭게 추가된 제품이 있는 경우, 도어가 닫힌 후에 냉장고 내부를 촬영한 이미지를 분석하여 새롭게 추가된 제품의 제품명, 제품의 갯수 등에 대한 정보를 획득할 수 있다.
이 경우, 프로세서(120)는 다양한 인공지능 알고리즘을 통해 이미지를 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 객체 이미지에 대한 정보를 획득할 수 있는 인공지능 모델(가령, CNN(Convolution Neural Network) 모델)을 이용하여 이미지를 분석할 수 있다.
이에 따라, 프로세서(120)는 사용자의 액티비티에 대한 정보를 획득할 수 있다. 가령, 전술한 예에서, 프로세서(120)는 2 개의 달걀을 냉장고에 넣는 사용자의 액티비티에 대해, 냉장고에 2 개의 달걀이 있다는 정보를 획득할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 획득된 정보를 바탕으로 지식 베이스를 생성할 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 전자 장치(100)에 대한 사용자의 액티비티에 기초하여 획득한 정보들을 바탕으로 지식 베이스를 생성할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 사용자의 액티비티가 수행된 전자 장치(100)에 대한 디바이스 정보, 전자 장치(100)에서 수행된 사용자의 액티비티를 바탕으로 획득된 객체 정보들 및 이들 사이의 관계를 그래프 형태로 생성할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(120)는 전자 장치(100)에 대해 사용자의 액티비티가 수행되면, 액티비티가 수행된 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 사용자의 액티비티에 기초하여 획득된 적어도 하나의 객체에 대한 객체 정보 및 이들 정보들 간의 설명에 대한 정보를 획득할 수 있다.
전술한 예와 같이, 프로세서(120)가 사용자의 액티비티에 대해, 냉장고에 달걀이 2 개 있다는 정보를 획득한 경우를 가정한다. 이 경우, 프로세서(120)는 액티비티가 수행된 전자 장치는 "냉장고"이고, 액티비티와 관련된 객체는 "달걀"이고, 이들 정보들 간의 설명은 "2 개 있다"인 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 액티비티가 수행된 전자 장치에 대한 디바이스 정보 및 사용자의 액티비티에 기초하여 획득된 적어도 하나의 객체에 대한 객체 정보에 대응되는 의도 정보를 획득할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(120)는 디바이스 정보 및 객체 정보를 외부의 서버(미도시)로 전송할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 서버(미도시)와의 통신을 위한 통신 인터페이스(미도시)를 포함할 수 있다.
이때, 서버(미도시)는 전자 장치(100)로부터 수신된 디바이스 정보 및 객체 정보에 대한 특성을 판단하고, 판단된 특성 정보를 전자 장치(100)로 전송할 수 있다.
이를 위해, 서버(미도시)는 전자 장치 별로, 전자 장치에 대한 의도 정보가 매핑된 디바이스 맵핑 테이블 및 객체 별로, 객체에 대한 의도 정보가 매핑된 객체 맵핑 테이블을 저장하고 있을 수 있다.
이에 따라, 서버(미도시)는 디바이스 맵핑 테이블을 이용하여 액티비티가 수행된 전자 장치(100)에 대응되는 의도 정보를 판단하고, 객체 맵핑 테이블을 이용하여 액티비티와 관련된 객체에 대응되는 의도 정보를 판단하고, 판단된 정보들을 전자 장치(100)로 전송할 수 있다.
예를 들어, 서버(미도시)에 저장된 디바이스 맵핑 테이블이 도 3과 같은 경우를 가정한다.
디바이스 맵핑 테이블은 전자 장치 별로, 전자 장치가 해당하는 의도 정보를 포함할 수 있다. 이때, 전자 장치 및 어떠한 전자 장치가 어떠한 의도 정보를 갖는지는 전자 장치의 특성에 따라 기설정되어 있을 수 있다.
예를 들어, 도 3을 참조하면, 텔레비전(311)에 대한 의도 정보는 텔레비전(324)이고, 자동차(312)에 대한 의도 정보는 쇼핑(321), 음식(322)이고, 냉장고(313)에 대한 의도 정보는 쇼핑(321), 요리(323)이고, 핸드폰(314)에 대한 의도 정보는 쇼핑(321), 음식(322), 요리(323), 텔레비전(324)이고, 글래스(315)에 대한 쇼핑(321), 음식(322), 요리(323), 텔레비전(324)이다.
한편, 디바이스 맵핑 테이블은 이 외에도 다양한 전자 장치 및 다양한 의도 정보를 포함할 수 있다. 다만, 실시 예에 따라, 도 3에 도시된 전자 장치 및 의도 정보에서 일부는 생략되거나, 다른 전자 장치 및 의도 정보가 추가될 수 있음을 물론이다. 또한, 디바이스 맵핑 테이블에 새로운 전자 장치 및 의도 정보를 추가하여, 디바이스 맵핑 테이블이 업데이트될 수도 있다.
이에 따라, 서버(미도시)는 디바이스 맵핑 테이블을 이용하여, 사용자의 액티비티가 수행된 전자 장치에 대응되는 의도 정보를 판단할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 액티비티가 냉장고에서 수행된 경우, 서버(미도시)는 도 3과 같은 디바이스 맵핑 테이블을 이용하여 냉장고에 대한 의도 정보는 쇼핑(321) 및 요리(323)인 것으로 판단하고, 냉장고에 대한 의도 정보를 전자 장치(100)로 전송할 수 있다.
한편, 서버(미도시)에 저장된 객체 맵핑 테이블이 도 4와 같은 경우를 가정한다.
객체 맵핑 테이블은 객체 별로, 객체가 해당하는 의도 정보를 포함할 수 있다. 이때, 객체 및 어떠한 객체가 어떠한 의도 정보를 갖는지는 객체의 특성에 따라 기설정되어 있을 수 있다.
예를 들어, 도 4를 참조하면, 달걀(411)에 대한 의도 정보는 쇼핑(421), 요리(423)이고, 달걀 프라이(412)에 대한 의도 정보는 음식(422), 요리(423), 텔레비전(424)이고, A(맛집명)(413)에 대한 의도 정보는 음식(422)이고, XXX(방송 프로그램명)(414)에 의도 정보는 음식(422), 텔레비전(424)이고, YYY(방송 프로그램명)(415)에 대한 의도 정보는 음식(422), 텔레비전(424)이다.
여기에서, 객체에 대한 정보 가령, 객체의 명칭은 오픈 데이터(open data)로부터 획득되거나, 다양한 가계 정보, 상품 정보, 메뉴 정보, 방송 프로그램 정보를 포함하는 데이터베이스에 대한 크롤링(crawling)을 통해 획득될 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐이고, 객체에 대한 정보는 다양한 방법을 통해 획득될 수 있음은 물론이다.
한편, 객체 맵핑 테이블은 이 외에도 다양한 객체 및 다양한 의도 정보를 포함할 수 있다. 다만, 실시 예에 따라, 도 4에 도시된 객체 및 의도 정보에서 일부는 생략되거나, 다른 객체 및 의도 정보가 추가될 수 있음을 물론이다. 또한, 객체 맵핑 테이블에 새로운 객체 및 의도 정보를 추가하여, 객체 맵핑 테이블이 업데이트될 수도 있다.
한편, 도 3 및 도 4에서의 의도 정보는 기설정되어 있을 수 있다. 즉, 사용자가 일상 생활에서 자주하는 액티비티에 대해, 사용자가 어떠한 의도를 갖고 해당 액티비티를 수행하였는지에 따라 디바이스 맵핑 테이블 및 객체 맵핑 테이블을 구성하는 의도 정보가 결정될 수 있다. 가령, 사용자가 쇼핑, 음식(가령, 음식 섭취), 요리 및 텔레비전(가령, 텔레비전 시청)의 의도를 갖는 액티비티를 자주 수행하는 경우, 쇼핑, 음식, 요리 및 텔레비전이 의도 정보로서 포함될 수 있다. 다만, 이는 일 예이고, 일부 의도 정보는 생략되거나, 다른 의도 정보가 추가될 수 있음을 물론이다.
이에 따라, 서버(미도시)는 객체 맵핑 테이블을 이용하여, 사용자의 액티비티에 기초하여 획득된 객체에 대응되는 의도 정보를 판단할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 액티비티와 관련된 객체가 달걀인 경우, 서버(미도시)는 도 4와 같은 객체 맵핑 테이블을 이용하여 달걀에 대한 의도 정보는 쇼핑(421), 요리(423)인 것으로 판단하고, 달걀에 대한 의도 정보를 전자 장치(100)로 전송할 수 있다.
한편, 전술한 예에서는 디바이스 맵핑 테이블 및 객체 맵핑 테이블이 외부의 서버(미도시)에 저장된 것으로 설명하였으나, 이는 일 예에 불과하다. 실시 예에 따라, 이러한 맵핑 테이블은 전자 장치(100)의 메모리(110)에 저장될 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 메모리(110)에 저장된 맵핑 테이블을 이용하여 사용자의 액티비티가 수행된 전자 장치(100)에 대응되는 의도 정보 및 사용자의 액티비티를 바탕으로 획득된 객체에 대응되는 의도 정보를 판단할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 디바이스 정보 및 객체 정보에 대한 의도 정보 중에서 공통된 의도 정보를 판단하고, 디바이스 정보, 객체 정보 및 공통된 의도 정보에 기초하여 지식 베이스를 생성할 수 있다. 여기에서, 디바이스 정보 및 객체 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지는 공통된 의도 정보를 포함할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(120)는 서버(미도시)로부터 수신된 정보를 이용하여, 액티비티가 수행된 전자 장치에 대한 의도 정보와 객체에 대한 의도 정보 사이에 공통되는 의도 정보를 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 디바이스 정보와 객체 정보 각각을 하나의 노드로 하고, 이들 정보들 사이에 공통된 의도 정보를 노드 사이의 관계를 나타내는 엣지에 맵핑하여, 특성 그래프 형태의 지식 베이스를 생성할 수 있다.
이 경우, 프로세서(120)는 디바이스 정보와 객체 정보 간의 설명에 대한 정보를 엣지에 맵핑할 수 있다.
전술한 예와 같이, 냉장고에 대한 의도 정보가 쇼핑 및 요리이고, 달걀에 대한 의도 정보가 쇼핑, 음식 및 요리인 경우, 냉장고와 달걀 사이에는 쇼핑 및 요리가 공통된 의도 정보에 해당한다.
이 경우, 프로세서(120)는 도 5와 같은 지식 베이스(500)를 생성할 수 있다. 도 5를 참조하면, 지식 베이스(500)는 냉장고에 대한 노드(510) 및 달걀에 대한 노드(515)가 존재하고, 이들 노드 사이의 관계를 나타내는 엣지(520)는 냉장고와 달걀 사이에 공통된 의도 정보인 "쇼핑, 요리"(525) 및 냉장고와 달걀에 대한 설명인 "2개 있다"(530)를 포함한다.
결국, 프로세서(120)는 냉장고에 2 개의 달걀을 넣는 사용자의 액티비티에 기초하여, 도 5와 같은 지식 베이스(500)를 생성할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 사용자의 액티비티에 기초하여 복수의 객체가 획득된 경우, 디바이스에 대한 디바이스 정보와 복수의 객체에 대한 객체 정보들 중에서 공통된 의도 정보를 판단하고, 디바이스 정보, 객체 정보들 및 공통된 의도 정보에 기초하여 지식 베이스를 생성할 수 있다.
여기에서, 디바이스 정보와 객체 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지는 공통된 의도 정보 즉, 디바이스 정보와 객체 정보 사이에서 공통된 의도 정보를 포함할 수 있다. 또한, 객체 정보들 사이의 관계를 나타내는 엣지는 공통된 의도 정보 즉, 객체 정보들 사이에서 공통된 의도 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)가 텔레비전으로 구현되고, 사용자가 텔레비전을 통해 달걀을 이용하여 달걀 프라이를 만드는 방송 프로그램 XXX(방송 프로그램명)을 시청한 경우를 가정한다.
이 경우, 프로세서(120)는 방송국 등으로부터 제공되는 방송 프로그램에 대한 정보에 기초하여 사용자가 시청한 방송 프로그램에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(120)는 사용자의 액티비티에 대해, 사용자가 텔레비전을 통해 달걀을 이용하여 달걀 프라이를 만드는 방송 프로그램 XXX을 시청하였다는 정보를 획득할 수 있다.
이 경우, 프로세서(120)는 액티비티가 수행된 전자 장치는 "텔레비전"이고, 액티비티와 관련된 객체는 "XXX", "달걀 프라이", "달걀"이고, 이들 정보들 간의 설명은 "텔레비전에서 시청하였다"인 것으로 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 액티비티가 수행된 전자 장치에 대한 디바이스 정보 및 사용자의 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보를 서버(미도시)로 전송하고, 서버(미도시)로부터 디바이스 정보에 대응되는 의도 정보 및 객체 정보들에 대응되는 의도 정보를 획득할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 디바이스 정보와 객체 정보 사이의 공통된 의도 정보를 판단하고, 객체 정보들 사이의 공통된 의도 정보를 판단하고, 디바이스 정보, 객체 정보들 및 공통된 의도 정보를 이용하여 지식 베이스를 생성할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 디바이스 정보와 객체 정보 각각을 하나의 노드로 하고, 이들 정보들 간에 공통된 의도 정보를 노드 사이의 관계를 나타내는 엣지에 맵핑하고, 객체 정보들 각각을 하나의 노드로 하고 이들 정보들 간에 공통된 의도 정보를 노드 사이의 관계를 나타내는 엣지에 맵핑하여, 특성 그래프 형태의 지식 베이스를 생성할 수 있다.
이 경우, 프로세서(120)는 디바이스 정보와 객체 정보 간의 설명에 대한 정보를 디바이스 정보와 객체 정보 사이의 엣지에 맵핑하고, 객체 정보들 간의 설명에 대한 정보를 객체 정보 사이의 엣지에 맵핑할 수 있다.
전술한 예의 경우, 도 3 및 도 4를 참조하면, 텔레비전에 대한 의도 정보는 텔레비전이고, XXX에 대한 의도 정보는 요리, 텔레비전이고, 달걀 프라이에 대한 의도 정보는 음식, 요리이고, 달걀에 대한 의도 정보는 쇼핑, 요리에 해당한다. 이 경우, 텔레비전과 XXX 사이에는 텔레비전이 공통된 의도 정보에 해당하고, XXX와 달걀 프라이 사이에는 요리가 공통된 의도 정보에 해당하고, 달걀 프라이와 달걀 사이에는 요리가 공통된 의도 정보에 해당한다.
이에 따라, 프로세서(120)는 도 6과 같은 지식 베이스를 생성할 수 있다. 도 6을 참조하면, 지식 베이스(600)는 텔레비전에 대한 노드(610), XXX에 대한 노드(615), 달걀 프라이에 대한 노드(635), 달걀에 대한 노드(655)를 포함한다. 그리고, 텔레비전과 XXX 사이의 관계를 나타내는 엣지(620)는 텔레비전과 XXX 사이에 공통된 의도 정보인 "텔레비전"(625) 및 텔레비전과 XXX에 대한 설명인 "텔레비전에서 시청하였다"(630)를 포함하고, 또한, XXX와 달걀 프라이 사이의 관계를 나타내는 엣지(640)는 XXX와 달걀 프라이 사이에 공통된 의도 정보인 "요리"(645) 및 XXX와 달걀 프라이에 대한 설명인 "텔레비전에서 시청하였다"(650)를 포함하고, 또한, 달걀 프라이와 달걀 사이의 관계를 나타내는 엣지(660)는 달걀 프라이와 달걀 사이에 공통된 의도 정보인 "요리"(665) 및 달걀 프라이와 달걀에 대한 설명인 "텔레비전에서 시청하였다"(670)를 포함할 수 있다.
결국, 프로세서(120)는 텔레비전을 통해 달걀을 이용하여 달걀 프라이를 만드는 방송 프로그램 XXX을 시청하는 사용자의 액티비티에 기초하여, 도 6과 같은 지식 베이스(600)를 생성할 수 있다.
다른 예로, 전자 장치(100)가 텔레비전으로 구현되고, 사용자가 텔레비전을 통해 달걀 프라이에 대한 맛집 A(맛집명)의 정보를 제공하는 방송 프로그램 YYY(방송 프로그램명)을 시청한 경우를 가정한다.
이 경우, 프로세서(120)는 방송국 등으로부터 제공되는 방송 프로그램에 대한 정보에 기초하여 사용자가 시청한 방송 프로그램에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(120)는 사용자의 액티비티에 대해, 사용자가 텔레비전을 통해 달걀 프라이에 대한 맛집 A의 정보를 제공하는 방송 프로그램 YYY을 시청하였다는 정보를 획득할 수 있다.
이 경우, 프로세서(120)는 액티비티가 수행된 전자 장치는 "텔레비전"이고, 액티비티와 관련된 객체는 "YYY", "A", "달걀 프라이"이고, 이들 정보들 간의 설명은 "텔레비전에서 시청하였다"인 것으로 판단할 수 있다.
한편, 도 3 및 도 4를 참조하면, 텔레비전에 대한 의도 정보는 텔레비전이고, YYY에 대한 의도 정보는 음식, 텔레비전이고, A에 대한 의도 정보는 음식이고, 달걀 프라이에 대한 의도 정보는 음식, 요리에 해당한다. 이 경우, 텔레비전과 YYY 사이에는 텔레비전이 공통된 의도 정보에 해당하고, YYY와 A 사이에는 음식이 공통된 의도 정보에 해당하고, YYY와 달걀 프라이 사이에는 음식이 공통된 의도 정보에 해당하고, A와 달걀 프라이 사이에는 음식이 공통된 의도 정보에 해당한다.
이에 따라, 프로세서(120)는 도 7과 같은 지식 베이스를 생성할 수 있다. 도 7을 참조하면, 지식 베이스(700)는 텔레비전에 대한 노드(710), YYY에 대한 노드(715), 달걀 프라이에 대한 노드(735), A에 대한 노드(755)를 포함한다.
그리고, 텔레비전과 YYY 사이의 관계를 나타내는 엣지(720)는 텔레비전과 YYY 사이에 공통된 의도 정보인 "텔레비전"(725) 및 텔레비전과 YYY에 대한 설명인 "텔레비전에서 시청하였다"(730)를 포함하고, 또한, YYY와 달걀 프라이 사이의 관계를 나타내는 엣지(740)는 YYY와 달걀 프라이 사이에 공통된 의도 정보인 "음식"(745) 및 YYY와 달걀 프라이에 대한 설명인 "텔레비전에서 시청하였다"(750)를 포함하고, 또한, YYY와 A 사이의 관계를 나타내는 엣지(760)는 YYY와 A 사이에 공통된 의도 정보인 "음식"(765) 및 YYY와 A에 대한 설명인 "텔레비전에서 시청하였다"(770)를 포함하고, 또한, 달걀 프라이와 A 사이의 관계를 나타내는 엣지(775)는 달걀 프라이와 A 사이에 공통된 의도 정보인 "음식"(780) 및 달걀 프라이와 A에 대한 설명인 "텔레비전에서 시청하였다"(785)를 포함할 수 있다.
결국, 프로세서(120)는 텔레비전을 통해 텔레비전을 통해 달걀 프라이에 대한 맛집 A의 정보를 제공하는 방송 프로그램 YYY을 시청하는 사용자의 액티비티에 기초하여, 도 7과 같은 지식 베이스(700)를 생성할 수 있다.
다른 예로, 전자 장치(100)가 핸드폰으로 구현되고, 사용자가 핸드폰을 통해 웹 사이트 B에서 달걀의 가격을 검색한 경우를 가정한다.
이 경우, 프로세서(120)는 사용자가 접속한 웹 사이트 및 해당 웹 사이트에 입력된 키워드 및 검색 결과를 분석하여, 사용자의 액티비티에 대해, 웹 사이트 B에서 검색된 달걀의 가격은 1.6$에 해당한다는 정보를 획득할 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 액티비티가 수행된 전자 장치는 "핸드폰"이고, 액티비티와 관련된 객체는 "달걀"이고, 이들 정보들 간의 설명은 "웹 사이트 B에서 달걀의 가격은 1.6$"인 것으로 판단할 수 있다.
한편, 도 3 및 도 4를 참조하면, 핸드폰에 대한 의도 정보는 쇼핑, 음식, 요리, 텔레비전이고, 달걀에 대한 의도 정보는 쇼핑, 요리에 해당한다. 이 경우, 핸드폰과 달걀 사이에는 쇼핑, 요리가 공통된 의도 정보에 해당한다.
이에 따라, 프로세서(120)는 도 8과 같은 지식 베이스를 생성할 수 있다. 도 8을 참조하면, 지식 베이스(800)는 핸드폰에 대한 노드(810), 달걀에 대한 노드(815)를 포함하고, 핸드폰과 달걀 사이의 관계를 나타내는 엣지(820)는 핸드폰과 달걀 사이에 공통된 의도 정보인 "쇼핑, 요리"(825) 및 핸드폰과 달걀에 대한 설명인 "웹 사이트 B에서 달걀의 가격은 1.6$"(830)를 포함할 수 있다.
결국, 프로세서(120)는 핸드폰을 통해 웹 사이트 B에서 달걀의 가격을 검색한 사용자의 액티비티에 기초하여, 도 8과 같은 지식 베이스(800)를 생성할 수 있다.
다른 예로, 전자 장치(100)가 글래스(즉, AR(Augmented Reality) 글래스)로 구현되고, 사용자가 글래스를 착용하고 마트에 진열된 감자 및 감자의 가격을 촬영한 경우를 가정한다.
이 경우, 프로세서(120)는 촬영된 이미지를 분석하여 감자 및 감자에 대한 가격에 대한 정보를 획득하고, 글래스의 위치 정보에 기초하여 사용자가 마트에 존재한다는 정보를 획득할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(120)는 사용자의 액티비티에 대해, 마트에서 감자의 가격은 2$에 해당한다는 정보를 획득할 수 있다.
이 경우, 프로세서(120)는 액티비티가 수행된 전자 장치는 "글래스"이고, 액티비티와 관련된 객체는 "감자"이고, 이들 정보들 간의 설명은 "마트에서 감자의 가격은 2$"인 것으로 판단할 수 있다.
한편, 도 3 및 도 4를 참조하면, 글래스에 대한 의도 정보는 쇼핑, 음식, 요리, 텔레비전이고, 감자에 대한 의도 정보는 쇼핑, 요리에 해당한다. 이 경우, 글래스와 감자 사이에는 쇼핑, 요리가 공통된 의도 정보에 해당한다.
이에 따라, 프로세서(120)는 도 9와 같은 지식 베이스를 생성할 수 있다. 도 8을 참조하면, 지식 베이스(900)는 글래스에 대한 노드(910), 감자에 대한 노드(915)를 포함하고, 글래스와 감자 사이의 관계를 나타내는 엣지(920)는 글래스와 감자 사이에 공통된 의도 정보인 "쇼핑, 요리"(925) 및 핸드폰과 달걀에 대한 설명인 "마트에서 감자의 가격은 2$"(930)를 포함할 수 있다.
결국, 프로세서(120)는 글래스를 통해 마트에 진열된 감자를 촬영한 사용자의 액티비티에 기초하여, 도 9와 같은 지식 베이스(900)를 생성할 수 있다.
이와 같은 방법을 통해, 프로세서(120)는 지식 베이스를 생성할 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 전자 장치(100)에 대한 사용자의 액티비티에 기초하여 새롭게 획득된 정보에 기초하여 지식 베이스를 업데이트(또는, 확장)할 수 있다.
즉, 프로세서(120)는 전자 장치(100)에 대해 사용자의 액티비티가 수행되는 경우, 액티비티에 기초하여 새롭게 또는 추가로 획득되는 정보를 이용하여 메모리(110)에 저장된 지식 베이스를 업데이트할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(120)는 사용자의 액티비티에 기초하여 획득된 디바이스 정보 및 객체 정보 중에서 매칭되는 정보가 지식 베이스에 존재하는지를 판단할 수 있다.
이에 따라, 프로세서(120)는 지식 베이스에 매칭되는 정보가 존재하지 않는 경우, 새롭게 획득된 정보를 메모리(110)에 저장하여, 지식 베이스를 업데이트할 수 있다. 이 경우, 메모리(110)에 저장되는 정보들은 지식 베이스에 기존에 존재하는 정보들과 매칭되지 않는다는 점에서, 지식 베이스에서 기존에 존재하는 정보들과 관계를 갖지 않게 지식 베이스에 저장될 수 있다.
다만, 프로세서(120)는 지식 베이스에 매칭되는 정보가 존재하는 경우, 매칭되는 정보를 기준으로 새롭게 획득된 정보를 기존의 지식 베이스에 추가하여 메모리(110)에 저장된 지식 베이스를 업데이트할 수 있다.
예를 들어, 메모리(110)에 지식 베이스(600)가 도 6과 같은 정보들을 포함하고, 사용자의 액티비티에 의해 도 7과 같은 정보들이 획득된 경우를 가정한다.
이 경우, 지식 베이스(600)에 있는 텔레비전 정보(610)는 사용자의 액티비티에 획득된 정보 중 텔레비전 정보(710)에 매칭되고, 지식 베이스(600)에 있는 달걀 프라이 정보(635)는 사용자의 액티비티에 획득된 정보 중 달걀 프라이 정보(735)와 매칭된다.
이에 따라, 프로세서(120)는 매칭되는 정보를 기준으로, 새롭게 획득한 정보들을 추가하여 지식 베이스를 업데이트할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 지식 베이스(600)의 텔레비전 정보(610)를 기준으로 새롭게 획득된 텔레비전 정보(710) 및 그와 단계적으로 관계된 정보들을 추가하고, 지식 베이스(600)의 달걀 프라이 정보(635)를 기준으로 새롭게 획득된 달걀 프라이 정보(735) 및 그와 단계적으로 관계된 정보들을 추가하여, 지식 베이스를 업데이트할 수 있다.
이와 같이, 프로세서(120)는 지식 베이스를 업데이트할 수 있으며, 업데이트된 지식 베이스(1000)는 도 10과 같이 나타낼 수 있다.
뿐만 아니라, 프로세서(120)는 복수의 전자 장치에 대해 수행된 사용자의 액티비티에 기초하여 추가로 획득된 정보가 수신되면, 수신된 정보에 기초하여 지식 베이스를 업데이트할 수 있다. 이를 위해, 전자 장치(100)는 복수의 전자 장치와의 통신을 위한 통신 인터페이스(미도시)를 포함할 수 있다.
여기에서, 복수의 전자 장치는 전자 장치(100)와 함께 IoT(Internet of Things) 환경을 구성하는 디바이스일 수 있다.
예를 들어, 도 11과 같이, 전자 장치(100) 및 복수의 전자 장치(1110, 1120, 1130, 1140, 1150)은 네트워크를 통해 연결되어 다양한 데이터를 송수신할 수 있다.
이 경우, 프로세서(120)는 복수의 전자 장치에서 수행된 사용자의 액티비티에 기초하여 복수의 전자 장치가 획득된 정보들을 복수의 전자 장치로부터 수신하고, 수신된 정보들에 기초하여 메모리(110)에 저장된 지식 베이스를 업데이트할 수 있다.
이때, 복수의 전자 장치는 지식 베이스에 포함된 정보들을 전자 장치(100)로 전송할 수 있다.
구체적으로, 복수의 전자 장치는 지식 베이스에 포함된 디바이스 정보, 객체 정보, 디바이스 정보와 객체 정보 사이에 공통된 의도 정보, 디바이스 정보와 객체 정보에 대한 설명, 객체 정보 간에 공통된 의도 정보, 객체 정보들에 대한 설명 등을 전자 장치(100)로 전송할 수 있다.
이때, 복수의 전자 장치가 복수의 전자 장치에 대한 사용자의 액티비티에 기초하여 정보들을 획득하는 방법은 전자 장치(100)가 전자 장치(100)에 대한 사용자의 액티비티에 기초하여 정보들을 획득하는 방법과 동일하며, 이에 대해서는 전술한 바 있다는 점에서, 구체적인 설명은 생략하도록 한다. 또한, 전자 장치(100)가 복수의 전자 장치에서 수신된 정보들을 이용하여 지식 베이스를 업데이트하는 방법은 전자 장치(100)가 전자 장치(100)에 대한 사용자의 액티비티에 의해 추가로 획득된 정보들을 이용하여 지식 베이스를 업데이트하는 방법과 동일하며, 이에 대해서는 전술한 바 있다는 점에서, 구체적인 설명은 생략하도록 한다.
예를 들어, 도 12와 같이, 전자 장치(100)가 핸드폰으로 구현되고, 냉장고(1120), 텔레비전(1140) 및 글래스(1150)로부터 정보들을 수신하는 경우를 가정한다.
이 경우, 전자 장치(100)에 저장된 지식 베이스는 도 8과 같은 경우를 가정한다(가령, 도 12의 ①). 그리고, 냉장고(1120)는 도 5와 같은 지식 베이스에 포함된 정보들(가령, 도 12의 ②)을 전자 장치(100)로 전송하고, 텔레비전(1140)은 도 10과 같은 지식 베이스에 포함된 정보들(가령, 도 12의 ③)을 전자 장치(100)로 전송하고, 글래스(1150)는 도 9와 같은 지식 베이스에 포함된 정보들(가령, 도 12의 ④)을 전자 장치(100)로 전송한 경우를 가정한다.
이에 따라, 프로세서(120)는 수신된 정보들을 이용하여 메모리(110)에 저장된 지식 베이스를 업데이트할 수 있다.
이 경우, 전자 장치(100)에 저장된 지식 베이스의 달걀 정보는 냉장고(1120)으로부터 수신된 달걀 정보 및 텔레비전(1140)으로부터 수신된 달걀 정보에 매칭된다. 이에 따라, 프로세서(120)는 지식 베이스의 달걀 정보를 기준으로, 냉장고(1120)으로부터 수신된 달걀 정보 및 그와 단계적으로 관계된 정보들을 추가하고, 텔레비전(1140)으로부터 수신된 달걀 정보 및 그와 단계적으로 관계된 정보들을 추가하여, 메모리(110)에 저장된 지식 베이스를 업데이트할 수 있다.
다만, 프로세서(120)는 글래스(1150)으로부터 수신된 정보는 지식 베이스의 정보와 매칭되지 않는다는 점에서, 글래스(1150)으로부터 수신된 정보를 다른 정보들과 관계를 형성하지 않도록 메모리(110)에 저장하여 지식 베이스를 업데이트할 수 있다.
이와 같이, 프로세서(120)는 지식 베이스를 업데이트할 수 있으며, 업데이트된 지식 베이스(1300)는 도 13과 같이 나타낼 수 있다.
한편, 프로세서(120)는 메모리(110)에 저장된 지식 베이스에 포함된 정보들을 복수의 전자 장치로 전송할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 전자 장치는 자신의 지식 베이스에 포함된 정보들을 다른 전자 장치로 전송할 수 있다.
그리고, 복수의 전자 장치는 수신된 정보들을 이용하여 자신의 지식 베이스를 업데이트할 수 있다. 이때, 각 전자 장치가 지식 베이스를 업데이트하는 방법은 전자 장치(100)가 지식 베이스를 업데이트하는 방법과 동일하다.
결국, IoT 환경을 구성하는 복수의 전자 장치(전자 장치(100) 포함)는 자신에 대해 사용자가 수행한 액티비티에 기초하여 획득된 정보들 뿐만 아니라, 다른 전자 장치에 대해 사용자가 수행한 액티비티에 기초하여 획득된 정보들을 이용하여 지식 베이스를 구축할 수 있게 되며, 이에 따라, 이들 전자 장치들 서로 동일한 지식 베이스를 구축할 수 있게 된다.
이와 같이, 본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, IoT 환경을 구성하는 복수의 전자 장치는 다른 전자 장치로부터 수신된 정보들을 이용하여 지식 베이스를 업데이트할 수 있으며, 결국, 복수의 전자 장치는 하나의 지식 베이스 즉, 모두 동일한 지식 베이스를 포함할 수 있게 된다.
한편, 프로세서(120)는 지식 베이스를 이용하여 객체와 관련된 정보를 제공할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(120)는 전자 장치(100)에 대한 사용자의 인터렉션에 기초하여 이미지를 획득할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 카메라를 더 포함하고, 프로세서(120)는 카메라를 통해 사용자의 인터렉션에 기초하여 이미지를 획득할 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 촬영 명령을 위한 사용자 명령이 입력되면, 카메라 통해 촬영을 수행하여 이미지를 획득할 수 있다.
뿐만 아니라, 프로세서(120)는 다양한 방법을 통해 이미지를 획득할 수 있다. 가령, 프로세서(120)는 전자 장치(100)의 일 지점을 선택하는 사용자 입력이 감지되면, 사용자 입력에 응답하여 전자 장치(100)에 표시된 화면을 캡쳐(capture)하여 캡쳐 이미지를 생성할 수도 있다. 또한, 프로세서(120)는 입력된 사용자 명령에 응답하여 외부의 서버, 다른 전자 장치 등으로부터 이미지를 수신받을 수 있고, 메모리(110)에 저장된 이미지를 획득할 수도 있다.
그리고, 프로세서(120)는 이미지에서 객체를 획득할 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 다양한 인공지능 알고리즘을 통해 이미지를 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 객체 이미지에 대한 정보를 획득할 수 있는 인공지능 모델(가령, CNN(Convolution Neural Network) 모델)을 이용하여 이미지를 분석할 수 있다. 이러한 모델은 메모리(110)에 저장되어 있을 수 있다. 이 경우, 인공지능 모델은 소프트웨어 모듈로 구현되어 메모리(110)에 저장되거나, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치(100)에 탑재될 수 있다.
이후, 프로세서(120)는 이미지에서 획득된 객체 및 인터렉션 시의 컨텍스트 정보에 기초하여 사용자의 의도 정보를 획득할 수 있다.
여기에서, 컨텍스트 정보는 사용자의 인터렉션이 입력되는 시점 또는 이미지를 획득하는 시점에서의 시간 정보, 날씨 정보, 전자 장치(100)의 위치 정보 등이 될 수 있다. 여기에서, 시점은 사용자의 인터렉션이 입력되거나 이미지를 획득하는 시점이 될 수도 있고, 해당 시점부터 일정 시간(예로, 1초 내지 10초) 이내가 될 수도 있다.
이 경우, 프로세서(120)는 학습된 모델을 이용하여 사용자의 의도 정보를 획득할 수 있다. 이때, 학습된 모델은 소프트웨어 모듈로 구현되어 메모리(110)에 저장되거나, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 전자 장치(100)에 탑재될 수 있다.
여기에서, 모델은 객체 정보, 컨텍스트 정보 및 의도 정보를 학습 데이터(training data)로서 이용하여 학습된 모델일 수 있다. 이에 따라, 학습된 모델은 객체 정보 및 컨텍스트 정보에 부합되는 의도 정보가 어떤 것인지를 판단하는 기준을 갖도록 학습될 수 있다.
이 경우, 학습된 모델은 룰 기반(Rule base)으로 학습되거나, 또는 머신러닝 기반(Machine learning base)으로 학습될 수 있다.
이에 따라, 학습된 모델은 객체 정보 및 컨텍스트 정보가 입력되면, 해당 정보들에 부합되는 의도 정보를 출력할 수 있다.
예를 들어, 학습된 모델은 객체가 달걀, 감자, 고기, 채소 등과 같은 음식이고 위치 정보가 마트인 경우, 그에 부합되는 의도 정보는 쇼핑 및 요리임을 나타내는 출력 값을 출력할 수 있다. 또한, 학습된 모델은 객체가 텔레비전이고 위치 정보가 마트인 경우, 그에 부합되는 의도 정보는 쇼핑임을 나타내는 출력 값을 출력할 수 있다. 또한, 학습된 모델은 객체가 텔레비전이고 위치 정보가 집인 경우, 그에 부합하는 의도 정보는 텔레비전임을 나타내는 출력 값을 출력할 수 있다. 또한, 학습된 모델은 객체가 음식점 이름이고 위치 정보는 길거리, 시간 정보는 밤인 경우, 그에 부합하는 의도 정보는 음식임을 나타내는 출력 값을 출력할 수 있다. 이외에도, 모델은 다양한 객체 정보 및 컨텍스트 정보에 따라 그에 부합되는 의도 정보를 출력하도록 학습될 수 있다.
한편, 모델의 학습 데이터로서 이용되는 의도 정보는 기설정되어 있을 수 있다. 즉, 사용자가 일상 생활에서 자주하는 액티비티에 대해, 사용자가 어떠한 의도를 갖고 해당 액티비티를 수행하였는지에 따라 학습 데이터로서 이용되는 의도 정보가 결정될 수 있다.
가령, 사용자가 쇼핑, 음식(가령, 음식 섭취), 요리 및 텔레비전(가령, 텔레비전 시청)의 의도를 갖는 액티비티를 자주 수행하는 경우, 학습 데이터로서 사용되는 의도 정보는 쇼핑, 음식, 요리 및 텔레비전을 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 예이고, 일부 의도 정보는 생략되거나, 다른 의도 정보가 추가될 수 있음을 물론이다.
이후, 프로세서(120)는 사용자의 의도 정보에 기초하여 메모리(110)에 저장된 지식 베이스로부터 이미지로부터 획득된 객체와 관련된 정보를 획득할 수 있다.
이 경우, 프로세서(120)는 지식 베이스로부터, 이미지로부터 획득된 객체에 대응되는 의도 정보에 기초하여 이미지로부터 획득된 객체와 관련된 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 지식 베이스에서, 이미지로부터 획득된 객체에 대응되는 정보를 판단할 수 있다. 즉, 프로세서(120)는 지식 베이스에서, 이미지로부터 획득된 객체 정보와 매칭되는 객체 정보를 판단할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 판단된 정보와 관계된 정보 중에서 사용자의 의도 정보에 대응되는 관계를 갖는 정보를 이미지로부터 획득된 객체와 관련된 정보로서 획득할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 판단된 객체 정보와 엣지를 통해 관계를 갖는 디바이스 정보 또는 다른 객체 정보를 판단하고, 판단된 정보들 중에서 사용자의 의도 정보와 매칭되는 의도 정보를 포함하는 엣지를 통해 판단된 객체 정보와 관계를 갖는 정보들 및 해당 엣지에 포함된 이들 정보에 대한 설명을 이미지로부터 획득된 객체와 관련된 정보로서 획득할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 이미지에서 획득된 객체와 관련된 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 디스플레이를 더 포함하고, 프로세서(120)는 획득된 객체와 관련된 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.
뿐만 아니라, 전자 장치(100)는 다양한 방법을 통해 객체와 관련된 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)에 마이크가 구비된 경우, 프로세서(120)는 획득된 객체와 관련된 정보를 마이크를 통해 출력할 수도 있다.
이하에서, 도 14 내지 도 16을 참조하여, 본 개시의 다양한 실시 예에 따라 객체와 관련된 정보를 획득하고, 이를 제공하는 예들을 설명하도록 한다.
이 경우, 전자 장치(100)는 핸드폰으로 구현되고, 전자 장치(100)의 메모시(110)에 저장된 지식 베이스는 도 13과 같은 정보들을 포함하는 경우를 가정하도록 한다.
예를 들어, 도 14A와 같이, 마트에 있는 사용자가 전자 장치(100)를 통해 마트에 진열된 달걀을 촬영한 경우를 가정한다. 이 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(100)의 카메라를 통해 촬영을 수행하고, 도 14B와 같이, 촬영을 통해 획득된 이미지(1410)를 전자 장치(100)의 디스플레이에 표시할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 이미지를 분석하여, 마트에 진열된 달걀을 촬영한 이미지에서 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 해당 이미지에는 달걀 및 달걀의 가격이 적힌 태그 등이 포함되어 있다는 점에서, 프로세서(120)는 이미지 분석을 통해, 이미지로부터 달걀 및 태그 등을 획득할 수 있다.
이후, 프로세서(120)는 획득된 객체와 달걀을 촬영하는 시점에서의 컨텍스트 정보를 이용하여, 달걀을 촬영하는 사용자의 의도 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 획득된 객체인 달걀, 태그 등에 대한 정보 및 달걀을 촬영하는 시점에서 사용자가 위치한 장소를 나타내는 위치 정보(가령, 마트)를 학습된 모델의 입력 데이터로서 사용하여, 학습된 모델로부터 사용자의 의도 정보를 획득할 수 있다.
이 경우, 프로세서(120)는 학습된 모델로부터 획득된 사용자의 의도 정보가 쇼핑에 해당하는 경우, 이를 이용하여 지식 베이스에서 객체와 관련된 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 도 13을 참조하면, 지식 베이스에는 달걀과 매칭되는 객체 정보인 달걀이 존재한다. 이 경우, 프로세서(120)는 달걀과 관계된 냉장고, 핸드폰 및 달걀 프라이 중에서, 사용자의 의도인 쇼핑과 관련된 정보가 존재하는지를 판단할 수 있다.
구체적으로, 도 13을 참조하면, 달걀과 냉장고 사이에 공통된 의도 정보는 쇼핑, 요리라는 점에서 사용자의 의도 정보에 해당하는 쇼핑을 포함하고, 달걀과 핸드폰 사이에 공통된 의도 정보는 쇼핑, 요리라는 점에서 사용자의 의도 정보에 해당하는 쇼핑을 포함한다. 하지만, 달걀과 달걀 프라이 사이에 공통된 의도 정보는 요리라는 점에서, 사용자가 마트에서 달걀을 촬영한 의도로 추정되는 쇼핑과는 무관하다.
이에 따라, 프로세서(120)는 달걀과 관련된 정보들 중에서, 사용자의 의도인 쇼핑과 관련된 정보로서 냉장고 및 핸드폰을 결정할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 냉장고, 핸드폰에 대한 정보 및 달걀과 냉장고에 대한 설명 및 달걀과 핸드폰에 대한 설명을 사용자가 촬영한 이미지에 포함된 달걀과 관련된 정보로서 획득하고, 이를 이용하여 달걀과 관련된 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 13을 참조하면, 달걀과 냉장고에 대한 설명은 "2개 있다"이고, 달걀과 핸드폰에 대한 설명은 "웹 사이트 B에서 달걀의 가격은 1.6$"에 해당한다.
이에 따라, 프로세서(120)는 이러한 정보들을 이용하여, 도 14C와 같이, "냉장고에 달걀이 2 개 있습니다" 및 "웹 사이트 B에서 달걀의 가격은 1.6$입니다"와 같은 정보(1420)를 디스플레이에 표시할 수 있다.
다른 예로, 도 15A와 같이, 집에 있는 사용자가 전자 장치(100)를 통해 텔레비전에 나온 달걀 프라이를 촬영한 경우를 가정한다. 이 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(100)의 카메라를 통해 촬영을 수행하고, 도 15B와 같이, 촬영을 통해 획득된 이미지(1510)를 전자 장치(100)의 디스플레이에 표시할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 이미지를 분석하여, 텔레비전에 나온 달걀 프라이를 촬영한 이미지에서 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 해당 이미지에는 달걀 프라이 등이 포함되어 있다는 점에서, 프로세서(120)는 이미지 분석을 통해, 이미지로부터 달걀 프라이 등을 획득할 수 있다.
이후, 프로세서(120)는 획득된 객체와 달걀 프라이를 촬영하는 시점에서의 컨텍스트 정보를 이용하여, 달걀 프라이를 촬영하는 사용자의 의도 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 획득된 객체인 달걀 프라이 등에 대한 정보 및 달걀 프라이를 촬영하는 시점에서 사용자가 위치한 장소를 나타내는 위치 정보(가령, 집)를 학습된 모델의 입력 데이터로서 사용하여, 학습된 모델로부터 사용자의 의도 정보를 획득할 수 있다.
이 경우, 프로세서(120)는 학습된 모델로부터 획득된 사용자의 의도 정보가 요리에 해당하는 경우, 이를 이용하여 지식 베이스에서 객체와 관련된 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 도 13을 참조하면, 지식 베이스에는 달걀 프라이와 매칭되는 객체 정보인 달걀 프라이가 존재한다.
이 경우, 프로세서(120)는 달걀 프라이와 관계된 달걀, XXX, YYY, A 중에서, 사용자의 의도인 요리와 관련된 정보가 존재하는지를 판단할 수 있다.
구체적으로, 도 13을 참조하면, 달걀 프라이와 달걀 사이에 공통된 의도 정보는 요리라는 점에서, 사용자의 의도 정보에 해당하는 요리를 포함하고, 달걀 프라이와 XXX 사이에 공통된 의도 정보는 요리라는 점에서 사용자의 의도 정보에 해당하는 요리를 포함한다. 하지만, 달걀 프라이와 YYY 사이에 공통된 의도 정보는 음식이고, 달걀 프라이와 A 사이에 공통된 의도 정보는 음식이라는 점에서, 사용자가 집에서 달걀 프라이를 촬영한 의도로 추정되는 요리와는 무관하다.
이에 따라, 프로세서(120)는 달걀 프라이와 관련된 정보들 중에서, 사용자의 의도인 요리와 관련된 정보로서 달걀 및 XXX를 결정할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 달걀, XXX에 대한 정보 및 달걀 프라이와 달걀에 대한 설명 및 달걀 프라이와 XXX에 대한 설명을 사용자가 촬영한 이미지에 포함된 달걀 프라이와 관련된 정보로서 획득하고, 이를 이용하여 달걀 프라이와 관련된 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 13을 참조하면, 달걀 프라이와 달걀에 대한 설명은 "텔레비전에서 시청했다"이고, 달걀 프라이와 XXX에 대한 설명은 "텔레비전에서 시청했다"에 해당한다.
이에 따라, 프로세서(120)는 이러한 정보들을 이용하여, 도 15C와 같이, "달걀을 이용한 달걀 프라이를 텔레비전에서 시청한 적 있습니다" 및 "달걀 프라이에 대한 방송 프로그램 XXX를 텔레비전에서 시청한 적 있습니다"와 같은 정보(1520)를 디스플레이에 표시할 수 있다.
다른 예로, 도 16A와 같이, 길거리에 있는 사용자가 전자 장치(100)를 통해 광고 이미지에 포함된 달걀 프라이를 촬영한 경우를 가정한다. 이 경우, 프로세서(120)는 전자 장치(100)의 카메라를 통해 촬영을 수행하고, 도 16B와 같이, 촬영을 통해 획득된 이미지(1610)를 전자 장치(100)의 디스플레이에 표시할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 이미지를 분석하여, 광고 이미지에 포함된 달걀 프라이를 촬영한 이미지에서 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 해당 이미지에는 달걀 프라이 등이 포함되어 있다는 점에서, 프로세서(120)는 이미지 분석을 통해, 이미지로부터 달걀 프라이 등을 획득할 수 있다.
이후, 프로세서(120)는 획득된 객체와 달걀 프라이를 촬영하는 시점에서의 컨텍스트 정보를 이용하여, 달걀 프라이를 촬영하는 사용자의 의도 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(120)는 획득된 객체인 달걀 프라이 등에 대한 정보 및 달걀 프라이를 촬영하는 시점에서 사용자가 위치한 장소를 나타내는 위치 정보(가령, 길거리)를 학습된 모델의 입력 데이터로서 사용하여, 학습된 모델로부터 사용자의 의도 정보를 획득할 수 있다.
이 경우, 프로세서(120)는 학습된 모델로부터 획득된 사용자의 의도 정보가 음식에 해당하는 경우, 이를 이용하여 지식 베이스에서 객체와 관련된 정보를 획득할 수 있다.
구체적으로, 도 13을 참조하면, 지식 베이스에는 달걀 프라이와 매칭되는 객체 정보인 달걀 프라이가 존재한다.
이 경우, 프로세서(120)는 달걀 프라이와 관계된 달걀, XXX, YYY, A 중에서, 사용자의 의도인 음식과 관련된 정보가 존재하는지를 판단할 수 있다.
구체적으로, 도 13을 참조하면, 달걀 프라이와 YYY 사이에 공통된 의도 정보는 음식이라는 점에서 사용자의 의도 정보에 해당하는 음식을 포함하고, 달걀 프라이와 A 사이에 공통된 의도 정보는 음식이라는 점에서 사용자의 의도 정보에 해당하는 음식을 포함한다. 하지만, 달걀과 달걀 프라이 사에에 공통된 의도 정보는 요리이고, 달걀 프라이와 XXX 사이에 공통된 의도 정보는 요리라는 점에서, 사용자가 길거리에서 달걀 프라이를 촬영한 의도로 추정되는 음식과는 무관하다.
이에 따라, 프로세서(120)는 달걀 프라이와 관련된 정보들 중에서, 사용자의 의도인 음식과 관련된 정보로서 YYY 및 A를 결정할 수 있다.
그리고, 프로세서(120)는 YYY, A에 대한 정보 및 달걀 프라이와 YYY에 대한 설명 및 달걀 프라이와 A에 대한 설명을 사용자가 촬영한 이미지에 포함된 달걀 프라이와 관련된 정보로서 획득하고, 이를 이용하여 달걀 프라이와 관련된 정보를 디스플레이에 표시할 수 있다.
예를 들어, 도 13을 참조하면, 달걀 프라이와 YYY에 대한 설명은 "텔레비전에서 시청했다"이고, 달걀 프라이와 A에 대한 설명은 "텔레비전에서 시청했다"에 해당한다.
이에 따라, 프로세서(120)는 이러한 정보들을 이용하여, 도 16C와 같이, "달걀 프라이에 대한 맛집 A을 방송 프로그램 YYY를 텔레비전에서 시청한 적 있습니다"와 같은 정보(1620)를 디스플레이에 표시할 수 있다.
이와 같이, 본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자의 의도에 부합하는 다양한 정보가 제공될 수 있게 된다.
도 17은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 상세히 도시한 블록도이다.
도 17에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 메모리(110), 프로세서(120), 통신 인터페이스(130), 입력 인터페이스(140), 카메라(150), 디스플레이(160), 스피커(170) 및 센서(180)를 포함할 수 있다. 한편, 도 17에 도시된 구성요소들은 프로세서(120)에 의해 제어될 수 있다. 한편, 도 17에 도시된 메모리(110) 및 프로세서(120)는 도 2에서 설명하였으므로, 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
통신 인터페이스(130)는 회로(circuitry)를 포함하며, 외부의 장치들과 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 통신 인터페이스(130)는 외부의 서버 및 외부의 전자 장치(가령, IoT 환경을 구성하는 복수의 전자 장치)와 통신을 수행할 수 있다. 한편, 통신 인터페이스(130)가 외부의 장치와 통신 연결되는 것은 제3 기기(예로, 중계기, 허브, 엑세스 포인트, 서버 또는 게이트웨이 등)를 거쳐서 통신하는 것을 포함할 수 있다. 무선 통신은, 예를 들면, LTE, 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) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 무선 통신 또는 유선 통신이 수행되는 네트워크는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
이 경우, 통신 인터페이스(130)는 외부의 장치들과 통신하여, 다양한 데이터를 송수신할 수 있다.
예를 들어, 통신 인터페이스(120)는 외부의 서버와 통신을 수행하여, 디바이스 정보 및 객체 정보를 서버로 전송하고, 서버로부터 디바이스 정보 및 객체 정보에 대한 특성 정보를 수신할 수 있다. 다른 예로, 통신 인터페이스(120)는 복수의 전자 장치와 통신을 수행하여, 지식 베이스에 포함된 정보를 복수의 전자 장치로 전송하고, 복수의 전자 장치로부터 지식 베이스에 포함된 정보를 수신할 수 있다.
입력 인터페이스(140)는 전자 장치(100)를 제어하기 위한 사용자 명령을 수신할 수 있다. 예로, 입력 인터페이스(110)는 전자 장치(100)를 제어하기 위한 사용자의 사용자 터치, 사용자 음성 등과 같은 다양한 사용자 조작을 입력받을 수 있다.
이를 위해, 입력 인터페이스(110)는 도 17에 도시된 바와 같이, 사용자 음성을 입력받기 위한 마이크(141), 사용자 손 또는 스타일러스 펜 등을 이용한 사용자 터치를 입력받기 위한 터치 패널(142), 사용자 조작을 입력받기 위한 버튼(143) 등이 포함될 수 있다. 그러나, 도 17에 도시된 입력 인터페이스(140)의 예는 일 실시예에 불과할 뿐, 다른 입력 장치(예로, 키보드, 마우스, 모션 입력부 등)로 구현될 수도 있다.
카메라(150)는 피사체를 촬영하여 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 카메라(150)는 프로세서(140)의 제어에 따라 전자 장치(100)의 내부 또는 외부를 촬영할 수 있다.
디스플레이(160)는 다양한 화면을 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(150)는 프로세서(140)의 제어에 따라 카메라(150) 등을 통해 획득된 이미지를 표시할 수 있다.
또한, 디스플레이(150)는 다양한 정보를 표시할 수 있다. 특히, 디스플레이(150)는 프로세서(140)의 제어에 따라 객체와 관련된 정보를 표시할 수 있다.
이 경우, 디스플레이(150)는 터치 패널(142)과 함께 터치 스크린으로 구현될 수도 있다.
스피커(170)는 각종 오디오 데이터뿐만 아니라 각종 알림 음이나 음성 메시지를 출력하는 구성이다. 특히, 스피커(170)는 프로세서(140)의 제어에 따라 객체와 관련된 정보를 자연어 형태의 음성 메시지로 출력할 수 있다. 한편, 오디오를 출력하기 위한 구성은 스피커(170)로 구현될 수 있으나, 이는 일 실시 예에 불과할 뿐, 오디오 데이터를 출력할 수 있는 출력 단자로 구현될 수 있다.
센서(180)는 전자 장치(100)의 다양한 상태 정보를 감지할 수 있다. 예로, 센서(180)는 전자 장치(100)의 움직임 정보를 감지할 수 있는 움직임 센서(예로, 자이로 센서, 가속도 센서 등)를 포함할 수 있으며, 위치 정보를 감지할 수 있는 센서(예로, GPS(Global Positioning System) 센서), 전자 장치(100) 주위의 환경 정보를 감지할 수 있는 센서(예로, 온도 센서, 습도 센서, 기압 센서 등), 전자 장치(100)의 사용자 정보를 감지할 수 있는 센서(예로, 혈압 센서, 혈당 센서, 맥박수 센서 등) 등을 포함할 수 있다.
도 18 및 도 19는 본 개시의 일 실시 예에 따른 객체와 관련된 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
예를 들어, 도 18과 같이, 마트 B에 있는 사용자가 전자 장치(100)를 통해 마트에 진열된 냉장고를 촬영한 경우, 촬영된 이미지(1810)는 디스플레이에 표시할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 이미지로부터 냉장고를 검출할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 지식 베이스로부터 냉장고에 대해 획득된 정보를 이용하여, "마트 C에서 가격 100$ 입니다"와 같은 정보(1820)를 디스플레이에 표시할 수 있다.
다른 예로, 도 19와 같이, 사용자가 전자 장치(100)를 통해 여러 간판이 배치된 길거리를 촬영한 경우, 촬영된 이미지(1910)는 디스플레이에 표시할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 이미지로부터 간판에 포함된 가계 이름을 검출할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 지식 베이스로부터 가계 이름 A에 대해 획득된 정보를 이용하여 "5 번 방문한 적 있습니다"와 같은 정보(1920)를 표시하고, 가계 이름 B에 대해 획득된 정보를 이용하여 "방송 프로그램 ZZZ에서 시청하였습니다"와 같은 정보(1930)를 디스플레이에 표시할 수 있다.
도 20은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
먼저, 전자 장치에 대한 사용자의 인터렉션에 기초하여 이미지를 획득한다(S2010). 이 경우, S2010 단계는 사용자의 인터렉션에 기초하여 전자 장치의 카메라를 통해 이미지를 획득할 수 있다.
이후, 이미지에서 획득된 객체 및 상기 인터렉션 시의 컨텍스트 정보에 기초하여 상기 사용자의 의도 정보를 획득한다(S2020).
그리고, 사용자의 의도 정보에 기초하여 기저장된 지식 베이스로부터 획득된 객체와 관련된 정보를 획득한다(S2030).
여기에서, 지식 베이스는 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함하며, 이 경우, S2030 단계는 지식 베이스로부터, 획득된 객체에 대응되는 의도 정보에 기초하여 획득된 객체와 관련된 정보를 획득할 수 있다.
한편, 지식 베이스는 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 디바이스 정보 및 객체 정보 중 서로 관련된 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지가 그래프 형태로 저장되는 데이터를 포함하며, 여기에서, 엣지는 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함할 수 있다.
한편, 전자 장치에 대해 사용자의 액티비티가 수행되면, 액티비티가 수행된 전자 장치에 대한 디바이스 정보 및 사용자의 액티비티에 기초하여 획득된 적어도 하나의 객체에 대한 객체 정보에 대응되는 의도 정보를 획득하고, 디바이스 정보 및 객체 정보에 대응되는 의도 정보 중에서 공통된 의도 정보를 판단하고, 디바이스 정보, 객체 정보 및 공통된 의도 정보에 기초하여 지식 베이스를 생성할 수 있다. 이 경우, 디바이스 정보 및 객체 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지 및 객체 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지는 공통된 의도 정보를 포함할 수 있다.
또한, 전자 장치에 대한 사용자의 액티비티에 기초하여 새롭게 획득된 정보에 기초하여 지식 베이스를 업데이트할 수 있다.
또한, 복수의 전자 장치에 대해 수행된 사용자의 액티비티에 기초하여 새롭게 획득된 정보가 수신되면, 수신된 정보에 기초하여 지식 베이스를 업데이트할 수 있다.
또한, 지식 베이스에 포함된 정보를 복수의 전자 장치로 전송할 수 있다.
또한, S2030 단계는 지식 베이스에서 상기 획득된 객체에 대응되는 정보를 판단하고, 지식 베이스에서 상기 판단된 정보와 관계된 정보 중에서 사용자의 의도 정보에 대응되는 관계를 갖는 정보를 획득된 객체와 관련된 정보로서 획득할 수 있다.
또한, 획득된 객체와 관련된 정보를 표시할 수 있다.
한편, 지식 베이스를 이용하여 객체와 관련된 정보를 제공하는 구체적인 방법에 대해서는 상술한 바 있다.
한편, 본 개시에서 사용된 용어 "부" 또는 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "부" 또는 "모듈"은, 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 개시의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(100))를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어 하에 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. 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.
100 : 전자 장치 110 : 메모리
120 : 프로세서

Claims (18)

  1. 전자 장치에 있어서,
    적어도 하나의 명령(instruction)을 포함하는 메모리; 및
    상기 메모리와 연결되어 상기 전자 장치를 제어하는 프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 적어도 하나의 명령을 실행함으로써,
    상기 전자 장치에 대한 사용자의 인터렉션에 기초하여 이미지를 획득하고, 상기 이미지에서 획득된 객체 및 상기 인터렉션 시의 컨텍스트(context) 정보에 기초하여 상기 사용자의 의도(intent) 정보를 획득하고, 상기 사용자의 의도 정보에 기초하여 상기 메모리에 저장된 지식 베이스로부터 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 획득하며,
    상기 지식 베이스는, 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 상기 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 지식 베이스로부터, 상기 획득된 객체에 대응되는 의도 정보에 기초하여 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 획득하는, 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 지식 베이스는,
    상기 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 상기 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 상기 디바이스 정보 및 객체 정보 중 서로 관련된 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지가 그래프 형태로 저장되는 데이터를 포함하며,
    상기 엣지는, 상기 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함하는, 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 전자 장치에 대해 사용자의 액티비티가 수행되면, 상기 액티비티가 수행된 전자 장치에 대한 디바이스 정보 및 상기 사용자의 액티비티에 기초하여 획득된 적어도 하나의 객체에 대한 객체 정보에 대응되는 의도 정보를 획득하고, 상기 디바이스 정보 및 객체 정보에 대응되는 의도 정보 중에서 공통된 의도 정보를 판단하고, 상기 디바이스 정보, 객체 정보 및 공통된 의도 정보에 기초하여 상기 지식 베이스를 생성하며,
    상기 디바이스 정보 및 객체 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지 및 상기 객체 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지는, 상기 공통된 의도 정보를 포함하는, 전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 전자 장치에 대한 사용자의 액티비티에 기초하여 새롭게 획득된 정보에 기초하여 상기 지식 베이스를 업데이트하는, 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    회로(circuitry)를 포함하는 통신 인터페이스;를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 복수의 전자 장치에 대해 수행된 사용자의 액티비티에 기초하여 새롭게 획득된 정보가 상기 통신 인터페이스를 통해 수신되면, 상기 수신된 정보에 기초하여 상기 지식 베이스를 업데이트하는, 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    회로(circuitry)를 포함하는 통신 인터페이스;를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 지식 베이스에 포함된 정보를 상기 통신 인터페이스를 통해 상기 복수의 전자 장치로 전송하는, 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 지식 베이스에서 상기 획득된 객체에 대응되는 정보를 판단하고, 상기 지식 베이스에서 상기 판단된 정보와 관계된 정보 중에서 상기 사용자의 의도 정보에 대응되는 관계를 갖는 정보를 상기 획득된 객체와 관련된 정보로서 획득하는, 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    디스플레이;를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 객체와 관련된 정보를 상기 디스플레이에 표시하는, 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    카메라;를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자의 인터렉션에 기초하여 상기 카메라를 통해 상기 이미지를 획득하는, 전자 장치.
  10. 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
    상기 전자 장치에 대한 사용자의 인터렉션에 기초하여 이미지를 획득하는 단계;
    상기 이미지에서 획득된 객체 및 상기 인터렉션 시의 컨텍스트(context) 정보에 기초하여 상기 사용자의 의도(intent) 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 사용자의 의도 정보에 기초하여 기저장된 지식 베이스로부터 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 획득하는 단계;를 포함하며,
    상기 지식 베이스는, 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 상기 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함하며,
    상기 획득된 객체와 관련된 정보를 획득하는 단계는,
    상기 지식 베이스로부터, 상기 획득된 객체에 대응되는 의도 정보에 기초하여 상기 획득된 객체와 관련된 정보를 획득하는, 제어 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 지식 베이스는,
    상기 사용자의 액티비티가 수행된 복수의 전자 장치에 대한 디바이스 정보, 상기 액티비티에 기초하여 획득된 복수의 객체에 대한 객체 정보 및 상기 디바이스 정보 및 객체 정보 중 서로 관련된 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지가 그래프 형태로 저장되는 데이터를 포함하며,
    상기 엣지는, 상기 서로 관련된 정보에 대응되는 의도 정보를 포함하는, 제어 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 전자 장치에 대해 사용자의 액티비티가 수행되면, 상기 액티비티가 수행된 전자 장치에 대한 디바이스 정보 및 상기 사용자의 액티비티에 기초하여 획득된 적어도 하나의 객체에 대한 객체 정보에 대응되는 의도 정보를 획득하고, 상기 디바이스 정보 및 객체 정보에 대응되는 의도 정보 중에서 공통된 의도 정보를 판단하고, 상기 디바이스 정보, 객체 정보 및 공통된 의도 정보에 기초하여 상기 지식 베이스를 생성하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 디바이스 정보 및 객체 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지 및 상기 객체 정보 사이의 관계를 나타내는 엣지는, 상기 공통된 의도 정보를 포함하는, 제어 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 전자 장치에 대한 사용자의 액티비티에 기초하여 새롭게 획득된 정보에 기초하여 상기 지식 베이스를 업데이트하는 단계;를 더 포함하는 제어 방법.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 복수의 전자 장치에 대해 수행된 사용자의 액티비티에 기초하여 새롭게 획득된 정보가 수신되면, 상기 수신된 정보에 기초하여 상기 지식 베이스를 업데이트하는 단계;를 더 포함하는 제어 방법.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 지식 베이스에 포함된 정보를 상기 복수의 전자 장치로 전송하는 단계;를 더 포함하는 제어 방법.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 획득된 객체와 관련된 정보를 획득하는 단계는,
    상기 지식 베이스에서 상기 획득된 객체에 대응되는 정보를 판단하고, 상기 지식 베이스에서 상기 판단된 정보와 관계된 정보 중에서 상기 사용자의 의도 정보에 대응되는 관계를 갖는 정보를 상기 획득된 객체와 관련된 정보로서 획득하는, 제어 방법.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 획득된 객체와 관련된 정보를 표시하는 단계;를 더 포함하는 제어 방법.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 이미지를 획득하는 단계는,
    상기 사용자의 인터렉션에 기초하여 상기 전자 장치의 카메라를 통해 상기 이미지를 획득하는, 제어 방법.
KR1020190006878A 2019-01-18 2019-01-18 전자 장치 및 이의 제어 방법 KR20200089957A (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190006878A KR20200089957A (ko) 2019-01-18 2019-01-18 전자 장치 및 이의 제어 방법
PCT/KR2019/018421 WO2020149546A1 (ko) 2019-01-18 2019-12-24 전자 장치 및 이의 제어 방법
US17/414,802 US20220019615A1 (en) 2019-01-18 2019-12-24 Electronic device and control method therefor
EP19910068.6A EP3865980B1 (en) 2019-01-18 2019-12-24 Electronic device and control method therefor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190006878A KR20200089957A (ko) 2019-01-18 2019-01-18 전자 장치 및 이의 제어 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20200089957A true KR20200089957A (ko) 2020-07-28

Family

ID=71614253

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190006878A KR20200089957A (ko) 2019-01-18 2019-01-18 전자 장치 및 이의 제어 방법

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20220019615A1 (ko)
EP (1) EP3865980B1 (ko)
KR (1) KR20200089957A (ko)
WO (1) WO2020149546A1 (ko)

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9318108B2 (en) * 2010-01-18 2016-04-19 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US7805066B2 (en) * 2007-12-24 2010-09-28 Microsoft Corporation System for guided photography based on image capturing device rendered user recommendations according to embodiments
US8750557B2 (en) * 2011-02-15 2014-06-10 Ebay Inc. Identifying product metadata from an item image
JP5866728B2 (ja) * 2011-10-14 2016-02-17 サイバーアイ・エンタテインメント株式会社 画像認識システムを備えた知識情報処理サーバシステム
US9413893B2 (en) * 2012-04-05 2016-08-09 Assurant, Inc. System, method, apparatus, and computer program product for providing mobile device support services
US9015099B2 (en) * 2012-08-14 2015-04-21 Sri International Method, system and device for inferring a mobile user's current context and proactively providing assistance
US11397462B2 (en) * 2012-09-28 2022-07-26 Sri International Real-time human-machine collaboration using big data driven augmented reality technologies
US9154709B2 (en) * 2012-12-21 2015-10-06 Google Inc. Recommending transformations for photography
US9565562B1 (en) * 2013-12-05 2017-02-07 EMC IP Holding Company LLC Knowledge based authentication using mobile devices
WO2015162458A1 (en) * 2014-04-24 2015-10-29 Singapore Telecommunications Limited Knowledge model for personalization and location services
US20160110437A1 (en) * 2014-10-17 2016-04-21 Kaybus, Inc. Activity stream
CN105204742B (zh) * 2015-09-28 2019-07-09 小米科技有限责任公司 电子设备的控制方法、装置及终端
US10599764B2 (en) * 2015-11-02 2020-03-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Operations on images associated with cells in spreadsheets
US11049147B2 (en) * 2016-09-09 2021-06-29 Sony Corporation System and method for providing recommendation on an electronic device based on emotional state detection
KR20180074316A (ko) * 2016-12-23 2018-07-03 삼성전자주식회사 장소 정보를 제공하기 위한 시스템 및 이를 지원하는 방법 및 전자 장치
KR20180079762A (ko) * 2017-01-02 2018-07-11 삼성전자주식회사 컨텐트에 관한 정보를 제공하는 방법 및 디바이스
KR102368847B1 (ko) * 2017-04-28 2022-03-02 삼성전자주식회사 객체에 대응하는 콘텐트를 출력하기 위한 방법 및 그 전자 장치
US10783149B2 (en) * 2017-08-02 2020-09-22 Microsoft Technology Licensing, Llc Dynamic productivity content rendering based upon user interaction patterns
US11133953B2 (en) * 2018-05-11 2021-09-28 Catherine Lois Shive Systems and methods for home automation control
US11005786B2 (en) * 2018-06-28 2021-05-11 Microsoft Technology Licensing, Llc Knowledge-driven dialog support conversation system
US11379487B2 (en) * 2018-08-27 2022-07-05 International Business Machines Corporation Intelligent and interactive knowledge system
CN111385598A (zh) * 2018-12-29 2020-07-07 富泰华工业(深圳)有限公司 云端装置、终端装置及影像分类方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20220019615A1 (en) 2022-01-20
EP3865980A4 (en) 2021-12-15
EP3865980B1 (en) 2023-06-28
EP3865980A1 (en) 2021-08-18
WO2020149546A1 (ko) 2020-07-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11973732B2 (en) Messaging system with avatar generation
US10454863B2 (en) Data processing device and data processing method based on user emotion icon activity
US10896534B1 (en) Avatar style transformation using neural networks
KR102584184B1 (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법
US10115017B2 (en) Electronic device and image display method thereof
US10817317B2 (en) Interactive informational interface
CN108241737A (zh) 用于提供地点信息的系统和支持该系统的电子装置和方法
US11880754B2 (en) Electronic apparatus and control method thereof
US11481811B2 (en) Electronic device and method for controlling same
CN108351890A (zh) 电子装置及其操作方法
EP4373054A2 (en) Electronic apparatus and control method thereof
KR20170059201A (ko) 전자 장치 및 전자 장치의 컨텐츠 출력 방법
US20160165417A1 (en) Method for providing point of interest and electronic device thereof
CN108369585A (zh) 用于提供翻译服务的方法及其电子装置
US20200371895A1 (en) Electronic device and method for controlling same
US20230013116A1 (en) Multimodal entity identification
KR20160046558A (ko) 통지 이벤트 출력 방법 및 장치
KR102222711B1 (ko) 쇼핑몰 관련 웹사이트를 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법
KR20180089699A (ko) 건강 콘텐트 제공 방법 및 이를 수행하는 전자 장치
KR102490673B1 (ko) 어플리케이션에 대한 부가 정보 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR20170009284A (ko) 컨텐츠 정보를 공유하기 위한 방법 및 그 전자 장치
KR102201577B1 (ko) 쇼핑몰 관련 정보를 제공하는 방법 및 그 장치
KR102458261B1 (ko) 디스플레이를 제어하는 전자 장치 및 방법 및 이를 위한 서버 및 방법
CN108431811A (zh) 根据用户的偏好向用户提供内容的方法及其电子装置
US11163941B1 (en) Annotating a collection of media content items

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal