KR20210053072A

KR20210053072A - 사용자 발화를 처리하는 전자 장치와 그 동작 방법

Info

Publication number: KR20210053072A
Application number: KR1020190138900A
Authority: KR
Inventors: 변두호; 엄태광; 김운수; 여재영
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2019-11-01
Filing date: 2019-11-01
Publication date: 2021-05-11
Also published as: WO2021086130A1; US20220028385A1

Abstract

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치의 제어 동작에 있어서, 제 1 카테고리에 복수 개의 보이스 어시스턴트들을 등록하는 동작-상기 복수 개의 보이스 어시턴트들은 처리 가능한 복수 개의 발화들에 대한 정보 및 상기 복수 개의 발화에 대응하는 복수 개의 처리 결과 정보를 포함함-, 상기 제 1 카테고리에 등록된 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 상기 복수 개의 발화들을 확인하는 동작, 상기 확인된 복수 개의 발화들 중 적어도 하나의 공통 발화를 확인하는 동작-상기 적어도 하나의 공통 발화는 유사도와 연관된 지정된 조건을 만족함-, 외부 장치로부터 상기 제 1 카테고리로의 제 1 보이스 어시스턴트의 등록을 위한 요청을 수신하는 동작, 및 상기 요청에 기반하여, 상기 적어도 하나의 발화와 관련된 정보를 상기 외부 장치로 제공하는 동작을 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다. 그 밖의 다양한 실시예가 가능하다.

Description

사용자 발화를 처리하는 전자 장치와 그 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR PROCESSING USER UTTERANCE AND METHOD FOR OPERATING THEREOF}

본 개시의 다양한 실시예는 사용자 발화를 처리하는 전자 장치와 그 동작 방법에 관한 것이다.

현대를 살아가는 많은 사람들에게 휴대용 디지털 통신기기들은 하나의 필수 요소가 되었다. 소비자들은 휴대용 디지털 통신기기들을 이용하여 언제 어디서나 자신이 원하는 다양한 고품질의 서비스를 제공받고 싶어한다.

음성인식 서비스는, 휴대용 디지털 통신기기들에 구현되는 음성인식 인터페이스를 기반으로, 수신되는 사용자 음성에 대응하여 다양한 컨텐츠 서비스를 소비자들에게 제공하는 서비스이다. 음성인식 서비스의 제공을 위해 휴대용 디지털 통시기기들에는 인간의 언어를 인식하고 분석하는 기술들(예: 자동 음성 인식, 자연어 이해, 자연어 생성, 기계 번역, 대화시스템, 질의 응답, 음성 인식/합성, 등)이 구현된다.

소비자들에게 질 높은 음성인식 서비스가 제공되기 위해서는, 다양한 사용자 음성들을 처리 가능한 보이스 어시스턴트를 제공하는 기술의 구현이 필요하다.

전자 장치는 사용자로부터 수신된 발화를 외부 서버를 통해 처리하여 사용자에게 다양한 음성 서비스를 제공할 수 있다. 외부 서버는 전자 장치로부터 사용자 발화를 수신하고, 외부 서버에 등록된 사용자 발화를 처리하기 위한 복수 개의 보이스 어시스턴트들 중 수신된 사용자 발화에 대응하는 보이스 어시스턴트를 기반으로 사용자 발화를 처리하여 특정 서비스를 제공할 수 있다. 그러나, 다양한 종류의 서비스에 대한 사용자의 수요가 증가됨에 따라, 보이스 어시스턴트가 처리 가능해야 하는 발화들의 수가 증가되고, 이에 따라 보이스 어시스턴트의 발화들을 트레이닝하는데 운용 부담이 증가되는 문제점이 발생될 수 있다. 또한, 특정 서비스를 제공하기 위해 등록되는 신규 보이스 어시스턴트의 경우, 이미 등록된 보이스 어시스턴트들이 제공하는 발화들을 처리 가능하도록 구현하기에 운용 부담이 증가되는 문제점이 있을 수 있다. 또한, 보이스 어시스턴트들의 수가 증가됨에 따라, 보이스 어시스턴트들 중에서 사용자의 발화에 대응하는 특정 서비스를 제공하는 보이스 어시스턴트를 특정하기 어려워지는 문제점이 발생될 수 있다.

다양한 실시예에 따른, 전자 장치는 특정 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들의 처리 가능한 발화들을 기반으로 특정 카테고리에 포함된 다른 보이스 어시스턴트들을 트레이닝하고, 특정 카테고리에 포함된 새로 등록되는 보이스 어시스턴트들을 트레이닝함으로써, 보이스 어시스턴트의 트레이닝의 효율성이 향상될 수 있다. 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 등록된 복수 개의 보이스 어시스턴트들을 카테고리 단위로 관리하고, 카테고리들에 등록된 보이스 어시스턴트들의 처리 가능한 발화들을 기반으로 사용자의 발화에 대응하는 카테고리 및 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트를 확인함으로써, 특정 서비스를 제공하는 보이스 어시스턴트를 확인하는 정확성이 향상될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치의 제어 동작에 있어서, 제 1 카테고리에 복수 개의 보이스 어시스턴트들을 등록하는 동작-상기 복수 개의 보이스 어시턴트들은 처리 가능한 복수 개의 발화들에 대한 정보 및 상기 복수 개의 발화에 대응하는 복수 개의 처리 결과 정보를 포함함-, 상기 제 1 카테고리에 등록된 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 상기 복수 개의 발화들을 확인하는 동작, 상기 확인된 복수 개의 발화들 중 적어도 하나의 공통 발화를 확인하는 동작-상기 적어도 하나의 공통 발화는 유사도와 연관된 지정된 조건을 만족함-, 외부 장치로부터 상기 제 1 카테고리로의 제 1 보이스 어시스턴트의 등록을 위한 요청을 수신하는 동작, 및 상기 요청에 기반하여, 상기 적어도 하나의 발화와 관련된 정보를 상기 외부 장치로 제공하는 동작을 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치의 제어 동작에 있어서, 제 1 카테고리에 복수 개의 보이스 어시스턴트들을 등록하는 동작-상기 복수 개의 보이스 어시턴트들 처리 가능한 복수 개의 발화에 대한 정보 및 상기 복수 개의 발화에 대응하는 복수 개의 처리 결과 정보를 포함함-, 상기 제 1 카테고리에 등록된 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 상기 복수 개의 발화들을 확인하는 동작, 상기 확인된 복수 개의 발화들을 기반으로, 상기 제 1 카테고리에 대응하는 적어도 하나의 공통 발화를 확인하는 동작, 상기 적어도 하나의 공통 발화를 공유하도록 설정된 조건의 만족을 확인하는 동작, 및 상기 조건의 만족의 확인에 기반하여, 상기 적어도 하나의 공통 발화와 관련된 정보를 상기 제 1 카테고리에 등록된 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들에 대응하는 복수 개의 외부 장치들 중 적어도 일부로 제공하는 동작을 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 통신 회로, 프로세서, 및 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 제 1 카테고리에 복수 개의 보이스 어시스턴트들을 등록하고-상기 복수 개의 보이스 어시턴트들은 처리 가능한 복수 개의 발화들에 대한 정보 및 상기 복수 개의 발화들에 대응하는 복수 개의 처리 결과 정보를 포함함-, 상기 제 1 카테고리에 등록된 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 상기 복수 개의 발화들을 확인하고, 상기 확인된 복수 개의 발화들 중 적어도 하나의 공통 발화를 확인하고-상기 적어도 하나의 공통 발화는 유사도와 연관된 지정된 조건을 만족함-, 상기 통신 회로가 외부 장치로부터 상기 제 1 카테고리로의 제 1 보이스 어시스턴트의 등록을 위한 요청을 수신하도록 제어하고, 상기 통신 회로가, 상기 요청에 기반하여, 상기 적어도 하나의 발화와 관련된 정보를 상기 외부 장치로 송신하도록 제어하는 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 전자 장치가 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따른, 과제의 해결 수단이 상술한 해결 수단들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 해결 수단들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

다양한 실시예들에 따른, 특정 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들의 처리 가능한 발화들을 기반으로 특정 카테고리에 포함된 다른 보이스 어시스턴트들을 트레이닝하고, 특정 카테고리에 포함된 새로 등록되는 보이스 어시스턴트들을 트레이닝함으로써, 보이스 어시스턴트의 트레이닝의 효율성이 향상되도록 하는 전자 장치 및 그 동작 방법이 제공될 수 있다. 다양한 실시예들에 따른 등록된 복수 개의 보이스 어시스턴트들을 카테고리 단위로 관리하고, 카테고리들에 등록된 보이스 어시스턴트들의 처리 가능한 발화들을 기반으로 사용자의 발화에 대응하는 카테고리 및 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트를 확인함으로써, 특정 서비스를 제공하는 보이스 어시스턴트를 확인하는 정확성이 향상되도록 하는 전자 장치 및 그 동작 방법이 제공될 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른, 통합 지능형 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른, 사용자 단말이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 지능형 시스템의 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버의 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버의 발화 데이터 분석 모듈의 적어도 하나의 공통 발화를 확인하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 특정 카테고리에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 처리 가능한 발화들의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버의 다른 장치로부터 특정 카테고리로 특정 보이스 어시스턴트의 등록의 요청을 수신하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버의 지정된 조건의 만족을 확인하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버의 공통 발화의 지원 가능 여부를 확인하고, 공통 발화의 지원 가능 여부에 따라 공통 발화를 처리하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 13은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버의 공통 발화의 지원 가능 여부를 확인하고, 공통 발화의 지원 가능 여부에 따라 공통 발화를 처리하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버의 공통 발화의 지원 가능 여부를 확인하기 위한 인터페이스의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치 및 지능형 서버의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 16은 다양한 실시예들에 따른 외부 장치가 지능형 서버로부터 카테고리에 대한 정보를 수신하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버, 전자 장치, 및 개발자 서버의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 18은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버의 전자 장치로부터 트레이닝을 위한 발화에 대한 정보를 수신하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 19는 다양한 실시에들에 따른 지능형 서버의 개발자 서버로부터 트레이닝을 위한 발화에 대한 정보를 수신하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 20은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.

다양한 실시예들을 서술하기에 앞서, 통합 지능 시스템에 대해 설명한다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른, 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.

도 1을 참조하면, 일 실시예의 통합 지능 시스템(10)은 사용자 단말(100), 지능형 서버(200), 및 서비스 서버(300)를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 사용자 단말(100)은, 인터넷에 연결 가능한 단말 장치(또는, 전자 장치)일 수 있으며, 예를 들어, 사용자 단말(100)은 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, TV, 백색 가전, 웨어러블 장치, HMD, 또는 스마트 스피커일 수 있다.

도시된 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 통신 인터페이스(110), 마이크(120), 스피커(130), 디스플레이(140), 메모리(150), 또는 프로세서(160)를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다.

일 실시 예의 통신 인터페이스(110)는 외부 장치와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 마이크(120)는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 일 실시예의 스피커(130)는 전기적 신호를 소리(예: 음성)으로 출력할 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이(140)는 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이(140)는 또한 실행되는 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface)(GUI)를 표시할 수 있다.

일 실시 예의 메모리(150)는 클라이언트 모듈(151), SDK(software development kit)(153), 및 복수의 앱들(155)을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(151), 및 SDK(153)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램)를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(151) 또는 SDK(153)는 음성 입력을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.

일 실시 예의 메모리(150)는 상기 복수의 앱들(155)은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(155)은 제1 앱(155_1), 제2 앱(155_3) 을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(155) 각각은 지정된 기능을 수행하기 위한 복수의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 앱들은, 알람 앱, 메시지 앱, 및/또는 스케줄 앱을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱들(155)은 프로세서(160)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(160)는 사용자 단말(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 통신 인터페이스(110), 마이크(120), 스피커(130), 및 디스플레이(140)와 전기적으로 연결되어 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(160)는 또한 상기 메모리(150)에 저장된 프로그램을 실행시켜 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 클라이언트 모듈(151) 또는 SDK(153) 중 적어도 하나를 실행하여, 음성 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(160)는, 예를 들어, SDK(153)를 통해 복수의 앱(155)의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(151) 또는 SDK(153)의 동작으로 설명된 이하의 동작은 프로세서(160)의 실행에 의한 동작일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 마이크(120)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(151)은 수신된 음성 입력을 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 수신된 음성 입력과 함께, 사용자 단말(100)의 상태 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 지능형 서버(200)에서 상기 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 상기 수신된 결과를 디스플레이(140)에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이(140)에 표시할 수 있다. 클라이언트 모듈(151)은, 예를 들어, 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 지능형 서버(200)로부터 음성 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(200)는 상기 결과 정보를 이용하여 수신된 음성 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(151)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(151)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(151)은 지정된 입력(예: 웨이크 업!)을 통해 유기적인 동작을 수행하기 위한 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 수행할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(200)는 통신 망을 통해 사용자 단말(100)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 사용자 음성 입력과 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜(plan)을 생성할 수 있다

일 실시 예에 따르면, 플랜은 인공 지능(artificial intelligent)(AI) 시스템에 의해 생성될 수 있다. 인공지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neual 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, 플랜은 미리 정의된 플랜의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의 된 복수의 플랜 중 적어도 하나의 플랜을 선택할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(200)는 생성된 플랜에 따른 결과를 사용자 단말(100)로 송신하거나, 생성된 플랜을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 플랜에 따른 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(200)는 프론트 엔드(front end)(210), 자연어 플랫폼(natual language platform)(220), 캡슐 데이터베이스(capsule DB)(230), 실행 엔진(execution engine)(240), 엔드 유저 인터페이스(end user interface)(250), 매니지먼트 플랫폼(management platform)(260), 빅 데이터 플랫폼(big data platform)(270), 또는 분석 플랫폼(analytic platform)(280)을 포함할 수 있다.

일 실시 예의 프론트 엔드(210)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 음성 입력을 수신할 수 있다. 프론트 엔드(210)는 상기 음성 입력에 대응되는 응답을 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(220)은 자동 음성 인식 모듈(automatic speech recognition module)(ASR module)(221), 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)(223), 플래너 모듈(planner module)(225), 자연어 생성 모듈(natural language generator module)(NLG module)(227)또는 텍스트 음성 변환 모듈(text to speech module)(TTS module)(229)를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 자동 음성 인식 모듈(221)은 사용자 단말(100)로부터 수신된 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(223)은 음성 입력의 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(223)은 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(223)은 형태소 또는 구의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 음성 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다.

일 실시 예의 플래너 모듈(225)은 자연어 이해 모듈(223)에서 결정된 의도 및 파라미터를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(225)은 상기 결정된 의도에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 복수의 도메인을 결정할 수 있다. 플래너 모듈(225)은 상기 의도에 기초하여 결정된 복수의 도메인 각각에 포함된 복수의 동작을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(225)은 상기 결정된 복수의 동작을 실행하는데 필요한 파라미터나, 상기 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 결정할 수 있다. 상기 파라미터, 및 상기 결과 값은 지정된 형식(또는, 클래스)의 컨셉으로 정의될 수 있다. 이에 따라, 플랜은 사용자의 의도에 의해 결정된 복수의 동작, 및 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 플래너 모듈(225)은 상기 복수의 동작, 및 상기 복수의 컨셉 사이의 관계를 단계적(또는, 계층적)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 플래너 모듈(225)은 복수의 컨셉에 기초하여 사용자의 의도에 기초하여 결정된 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 다시 말해, 플래너 모듈(225)은 복수의 동작의 실행에 필요한 파라미터, 및 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과에 기초하여, 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 이에 따라, 플래너 모듈(225)는 복수의 동작, 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보(예: 온톨로지(ontology))가 포함된 플랜를 생성할 수 있다. 상기 플래너 모듈(225)은 컨셉과 동작의 관계들의 집합이 저장된 캡슐 데이터베이스(230)에 저장된 정보를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.

일 실시 예의 자연어 생성 모듈(227)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 일 실시 예의 텍스트 음성 변환 모듈(229)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(220)의 기능의 일부 기능 또는 전체 기능은 사용자 단말(100)에서도 구현가능 할 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(230)는 복수의 도메인에 대응되는 복수의 컨셉과 동작들의 관계에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따른 캡슐은 플랜에 포함된 복수의 동작 오브젝트(action object 또는, 동작 정보) 및 컨셉 오브젝트(concept object 또는 컨셉 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 CAN(concept action network)의 형태로 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 캡슐은 캡슐 데이터베이스(230)에 포함된 기능 저장소(function registry)에 저장될 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(230)는 음성 입력에 대응되는 플랜을 결정할 때 필요한 전략 정보가 저장된 전략 레지스트리(strategy registry)를 포함할 수 있다. 상기 전략 정보는 음성 입력에 대응되는 복수의 플랜이 있는 경우, 하나의 플랜을 결정하기 위한 기준 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 지정된 상황에서 사용자에게 후속 동작을 제안하기 위한 후속 동작의 정보가 저장된 후속 동작 레지스트리(follow up registry)를 포함할 수 있다. 상기 후속 동작은, 예를 들어, 후속 발화를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 사용자 단말(100)을 통해 출력되는 정보의 레이아웃(layout) 정보를 저장하는 레이아웃 레지스트리(layout registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 캡슐 정보에 포함된 어휘(vocabulary) 정보가 저장된 어휘 레지스트리(vocabulary registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 사용자와의 대화(dialog)(또는, 인터렉션(interaction)) 정보가 저장된 대화 레지스트리(dialog registry)를 포함할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스(230)는 개발자 툴(developer tool)을 통해 저장된 오브젝트를 업데이트(update)할 수 있다. 상기 개발자 툴은, 예를 들어, 동작 오브젝트 또는 컨셉 오브젝트를 업데이트하기 위한 기능 에디터(function editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 어휘를 업데이트하기 위한 어휘 에디터(vocabulary editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 플랜을 결정하는 전략을 생성 및 등록 하는 전략 에디터(strategy editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 사용자와의 대화를 생성하는 대화 에디터(dialog editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 후속 목표를 활성화하고, 힌트를 제공하는 후속 발화를 편집할 수 있는 후속 동작 에디터(follow up editor)를 포함할 수 있다. 상기 후속 목표는 현재 설정된 목표, 사용자의 선호도 또는 환경 조건에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시 예에서는 캡슐 데이터베이스(230) 은 사용자 단말(100) 내에도 구현이 가능할 수 있다.

일 실시 예의 실행 엔진(240)은 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 엔드 유저 인터페이스(250)는 산출된 결과를 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(100)은 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시 예의 매니지먼트 플랫폼(260)은 지능형 서버(200)에서 이용되는 정보를 관리할 수 있다. 일 실시 예의 빅 데이터 플랫폼(270)은 사용자의 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시 예의 분석 플랫폼(280)을 지능형 서버(200)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(280)은 지능형 서버(200)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.

일 실시 예의 서비스 서버(300)는 사용자 단말(100)에 지정된 서비스(예: 음식 주문 또는 호텔 예약)를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서비스 서버(300)는 제3 자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 일 실시 예의 서비스 서버(300)는 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(200)에 제공할 수 있다. 상기 제공된 정보는 캡슐 데이터베이스(230)에 저장될 수 있다. 또한, 서비스 서버(300)는 플랜에 따른 결과 정보를 지능형 서버(200)에 제공할 수 있다.

위에 기술된 통합 지능 시스템(10)에서, 상기 사용자 단말(100)은, 사용자 입력에 응답하여 사용자에게 다양한 인텔리전트 서비스를 제공할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼을 통한 입력, 터치 입력 또는 음성 입력을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 사용자 단말(100)은 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 사용자 단말(100)은 상기 마이크를 통해 수신된 사용자 발화(utterance) 또는 음성 입력(voice input)를 인식하고, 인식된 음성 입력에 대응되는 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말(100)은 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버 및/또는 서비스 서버와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말(100)이 지능형 서버(200) 및/또는 서비스 서버와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 사용자 단말은, 상기 마이크(120)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 사용자 단말은, 상기 음성 데이터를 통신 인터페이스(110)를 이용하여 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따른 지능형 서버(200)는 사용자 단말(100)로부터 수신된 음성 입력에 대한 응답으로써, 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜, 또는 상기 플랜에 따라 동작을 수행한 결과를 생성할 수 있다. 상기 플랜은, 예를 들어, 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 복수의 동작, 및 상기 복수의 동작과 관련된 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 컨셉은 상기 복수의 동작의 실행에 입력되는 파라미터나, 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 정의한 것일 수 있다. 상기 플랜은 복수의 동작, 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 사용자 단말(100)은, 통신 인터페이스(110)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 스피커(130)를 이용하여 사용자 단말(100) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이(140)를 이용하여 사용자 단말(100) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.

도 2는 다양한 실시예들에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.

상기 지능형 서버(200)의 캡슐 데이터베이스(예: 캡슐 데이터베이스(230))는 CAN(concept action network)(400) 형태로 캡슐을 저장할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스는 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크를 처리하기 위한 동작, 및 상기 동작을 위해 필요한 파라미터를 CAN(concept action network)(400) 형태로 저장될 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스는 복수의 도메인(예: 어플리케이션) 각각에 대응되는 복수의 캡슐(capsule(A)(401), capsule(B)(404))을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐(예:capsule(A)(401))은 하나의 도메인(예: 위치(geo), 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐에는 캡슐과 관련된 도메인에 대한 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자(예: CP 1(402), CP 2(403), CP 3(406), 또는 CP 4(405))가 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작(410) 및 적어도 하나 이상의 컨셉(420)을 포함할 수 있다.

상기, 자연어 플랫폼(220)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 수신된 음성 입력에 대응하는 태스크를 수행하기 위한 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 플랫폼의 플래너 모듈(225)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 캡슐 A (410) 의 동작들(4011,4013) 과 컨셉들(4012,4014) 및 캡슐 B(404)의 동작(4041) 과 컨셉(4042) 를 이용하여 플랜(407)을 생성할 수 있다.

도 3은 다양한 실시예들에 따른, 사용자 단말이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.

사용자 단말(100)은 지능형 서버(200)를 통해 사용자 입력을 처리하기 위해 지능형 앱을 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 310 화면에서, 사용자 단말(100)은 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)를 인식하거나 하드웨어 키(예: 전용 하드웨어 키)를 통한 입력을 수신하면, 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 스케줄 앱을 실행한 상태에서 지능형 앱을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 지능형 앱에 대응되는 오브젝트(예: 아이콘)(311)를 디스플레이(140)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 사용자 발화에 의한 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 “이번주 일정 알려줘!”라는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 수신된 음성 입력의 텍스트 데이터가 표시된 지능형 앱의 UI(user interface)(313)(예: 입력창)를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 320 화면에서, 사용자 단말(100)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신하고, 플랜에 따라 ‘이번주 일정’을 디스플레이에 표시할 수 있다.

이하에서는, 다양한 실시예들에 따른, 지능형 시스템에 대해서 설명한다. 이하에서 설명되는, 발화는 상술한 음성 입력에 대응할 수 있다.

도 4는 다양한 실시예들에 따른 지능형 시스템의 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시예들에 다르면, 지능형 시스템은 도 4에 도시된 바와 같이 전자 장치, 지능형 서버, 개발자 서버, 및 외부 전자 장치를 포함할 수 있다.

이하에서는 전자 장치(100)에 대해서 설명한다. 전자 장치(100)의 도 1과 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(100)는 음성 인식 서비스 제공을 위한 다양한 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자의 입력(예: 지능형 앱을 호출하는 음성 입력 등)에 기반하여 지능형 앱(예: Bixby)을 실행할 수 있다. 전자 장치는 지능형 앱의 실행 중에 사용자로부터 발화(사용자 발화)를 수신할 수 있다. 또, 전자 장치(100)는 지능형 앱이 실행되는 동안, 다양한 부가 정보를 획득할 수 있다. 다양한 부가 정보는 컨텍스트 정보 및/또는 사용자 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트 정보는 전자 장치(100)에서 실행되는 어플리케이션 내지는 프로그램에 대한 정보, 현재 위치에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 정보는 사용자의 전자 장치(100) 사용 패턴(예: 어플리케이션 사용 패턴 등), 사용자의 신상 정보(예: 나이 등) 등을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(100)는 수신된 사용자 발화에 대한 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 여기서, 사용자 발화에 대한 정보는 수신된 사용자 발화를 나타내는 다양한 종류의 정보를 의미하며, 사용자 발화가 처리되지 않은 음성 신호 타입의 정보, 또는 수신된 사용자 발화가 대응하는 텍스트로 처리(예: ASR에 의해 사용자 발화가 처리됨)된 텍스트 타입의 정보 등을 포함할 수 있다. 또, 전자 장치(100)는 획득된 부가 정보를 지능형 서버(200)로 제공할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(100)는 지능형 서버(200)로부터 지능형 서버(200)의 사용자 발화의 처리 결과에 대한 응답으로 처리 결과 정보를 수신하고, 처리 결과 정보를 기반으로 사용자에게 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 수신된 처리 결과 정보(예: 사용자 발화에 대응하는 컨텐트를 포함하는 UI/UX)에 기반하여, 디스플레이 상에 사용자 발화에 대응하는 컨텐트를 표시할 수 있다. 또 예를 들어, 전자 장치(100)는 처리 결과 정보(예: 사용자 발화에 대응하는 어플리케이션을 실행하기 위한 딥 링크)를 기반으로 전자 장치 상에서 사용자 발화에 대응하는 어플리케이션의 동작을 제공하는 서비스를 제공할 수 있다. 또 예를 들어, 전자 장치(100)는 처리 결과 정보를 기반으로 적어도 하나의 외부 전자 장치(440)를 제어하는 서비스를 제공할 수 있다.

이하에서는 적어도 하나의 외부 전자 장치(440)에 대해서 설명한다.

다양한 실시예들에 따르면, 적어도 하나의 외부 전자 장치(440)는 전자 장치(100)에 다양한 종류의 통신 스킴(예: Wifi 등)을 기반으로 통신 연결되어, 전자 장치(100)로부터 수신되는 제어 신호에 의해 제어되는 대상 장치일 수 있다. 달리 말해, 외부 전자 장치(440)는 사용자 발화에 의해 획득된 특정 정보를 기반으로 전자 장치(100)에 의해 제어될 수 있다. 외부 전자 장치(440)는 IOT 장치로서, 전자 장치(100)와 함께 특정 클라우드(예: 스마트 홈 클라우드)에서 관리되는 장치일 수 있다.

이하에서는 지능형 서버(200)에 대해서 설명한다. 지능형 서버(200)의 도 1과 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면 지능형 서버(200)는 전자 장치(100)로부터 수신된 사용자 발화를 처리하여, 사용자 발화에 대응하는 서비스를 제공하기 위한 정보를 획득할 수 있다. 지능형 서버(200)는 사용자 발화를 처리하는 데에 전자 장치(100)로부터 수신된 사용자 발화와 함께 수신된 부가 정보를 참조할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면 지능형 서버(200)는 사용자 발화를 보이스 어시스턴트에 의해 처리되도록 할 수 있다. 일 예를 들어, 지능형 서버(200)는 사용자 발화가 지능형 서버(200)에 구비되는 보이스 어시스턴트에 의해 처리되도록 하여 처리 결과 정보를 보이스 어시스턴트로부터 획득하거나, 지능형 서버(200)에 연동되는 외부 서버에 의해 처리되도록 하여 처리 결과 정보를 외부 서버로부터 획득 할 수 있다. 상기 보이스 어시스턴트는 상술한 캡슐 데이터 베이스와 같은 동작을 수행할 수 있기 때문에, 중복되는 설명은 생략한다. 상기 보이스 어시스턴트의 발화의 처리에 따라 획득되는 처리 결과 정보는 상술한 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜, 또는 상기 플랜에 따라 동작을 수행한 결과가 될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다. 아울러, 상기 처리 결과 정보는 지정된 어플리케이션의 특정 화면에 접근하기 위한 액세스 메카니즘을 포함하는 딥 링크 또는 서비스를 제공하기 위한 시각적인 정보(UI/UX) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있따.

다양한 실시예들에 따르면 지능형 서버(200)는 사용자 발화를 처리하기 위한 보이스 어시스턴트를 개발자 서버(430)로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는 사용자 발화를 처리하기 위한 캡슐을 개발자 서버(430)로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, 개발자 서버(430)의 개발자는 보이스 어시스턴트들을 지능형 서버(200)에 등록할 수 있다. 지능형 서버(200)는 개발자 서버(430)가 지능형 서버(200)로 접속되는 경우 보이스 어시스턴트들을 등록하기 위한 유저 인터페이스가 개발자 서버(430)에 표시되도록 할 수 있고, 개발자는 표시된 유저 인터페이스 상에서 보이스 어시스턴트들을 등록할 수 있다. 한편, 상기 기재에 국한되지 않고, 지능형 서버(200)는 지능형 서버(200)에서 자체적으로 제작된 보이스 어시스턴트들을 저장할 수도 있다.

다양한 실시예들에 따르면 보이스 어시스턴트는 적어도 하나의 카테고리에 할당될 수 있다. 예를 들어, 개발자 서버는, 보이스 어시스턴트를 등록할 카테고리를 선택할 수 있다. 예를 들어, 개발자 서버는, 보이스 어시스턴트를 등록하기 위해 지능형 서버에 접속하는 경우, 보이스 어시스턴트가 등록될 수 있는 복수 개의 카테고리들에 대한 정보를 수신하고, 복수 개의 카테고리들에 대한 정보를 인터페이스 상에 표시할 수 있다. 개발자 서버는, 표시된 복수 개의 카텍리들 중 특정 카테고리에 대한 선택을 개발자로부터 수신하고, 지능형 서버로 선택된 특정 카테고리에 대한 정보를 송신할 수 있다. 지능형 서버는 이에 기반하여, 특정 카테고리에 보이스 어시스턴트를 포함시켜 저장할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 위와 같은 등록에 따라, "배달 서비스"라는 제 1 카테고리는 "제 1 보이스 어시스턴트" 및 "제 2 보이스 어시스턴트"를 포함하고, "카페"라는 카테고리는 "제 1 보이스 어시스턴트" 및 "제 3 보이스 어시스턴트"를 포함할 수 있다. 보이스 어시스턴트의 등록 동작에 대해서는, 후술한 지능형 서버의 동작에서 더 후술한다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버는 카테고리에 등록된 보이스 어시스턴트들의 발화를 관리할 수 있는데, 이에 대해서는 구체적으로 후술한다.

이하에서는 개발자 서버(430)에 대해서 설명한다.

다양한 실시예들에 따르면 복수 개의 개발자 서버(431, 432, 433, 434)는 지능형 서버(200)에 사용자 발화를 처리하기 위한 보이스 어시스턴트를 등록할 수 있다. 예를 들어, 개발자 서버(430)에서 사용자 발화를 처리하기 위한 보이스 어시스턴트가 제작되고, 개발자 서버(430)(또는, 캡슐 개발자)는 지능형 서버(200)에 제작된 보이스 어시스턴트를 등록할 수 있다. 이때, 등록 절차는 개발자 서버(430)가 지능형 서버(200)에 직접 접속하고 접속된 지능형 서버(200)에 보이스 어시스턴트를 등록함에 따라 수행될 수 있으나, 기재된 바에 국한되지 않고 별도로 등록 서버가 마련되어 등록 서버에 보이스 어시스턴트가 등록되고 등록 서버로부터 지능형 서버(200)로 등록된 보이스 어시스턴트가 제공될 수도 있다.

다양한 실시예들에 따르면 각각의 복수 개의 개발자 서버(411, 412, 413, 414)에서 제작되는 캡슐이 제공하는 적어도 하나의 기능은 서로 상이할 수 있으며, 또는 유사할 수 있다. 예를 들어, 제 1 개발자 서버에서 제작된 제 1 보이스 어시스턴트는 제 1 기능(예: 음악 관련 기능)을 제공하고, 제 2 개발자 서버에서 제작된 제 2 보이스 어시스턴트는 제 2 기능(예: 음악 관련 기능)을 제공하고, ... , 제 N 개발자 서버에서 제작된 제 N 보이스 어시스턴트은 제 N 기능(예: 영상 관련 기능)을 제공할 수 있다. 상술한 바와 같이 보이스 어시스턴트들 별로 제공할 수 있는 다양한 서비스에 기반하여, 사용자 발화에 대응하는 다양한 서비스가 사용자에게 제공될 수 있다.

이하에서는 지능형 서버(200)의 구성의 일 예에 대해서 설명한다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 후술하는 바와 같이, 복수 개의 모듈들을 포함할 수 있다. 복수 개의 모듈들은 특정 지능형 서버(200)가 지정된 동작을 수행할 수 있도록 코딩된 프로그램, 컴퓨터 코드 내지는 인스터력션들일 수 있다. 즉, 지능형 서버(200)는 복수 개의 모듈들을 메모리에 저장하고, 저장된 메모리에 포함된 복수 개의 모듈들은 프로세서가 지정된 동작을 수행하도록 할 수 있다. 상수한 지능형 서버(200)에 포함되는 복수 개의 모듈들에 대한 설명은, 전자 장치(100) 및 개발자 서버(430)에 구비되는 모듈들에 대한 설명에도 준용될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(100), 지능형 서버(200), 및 개발자 서버(430)의 프로세서는 전자 장치(100), 지능형 서버(200), 및 개발자 서버(430)의 적어도 하나의 구성이 이하에서 설명되는 동작들을 수행하도록 설정되는 것일 수 있다. 또는, 이에 국한되지 않고, 전자 장치(100), 지능형 서버(200), 및 개발자 서버(430)의 메모리에 저장된 컴퓨터 코드 또는 인스트럭션들이 전자 장치(100), 지능형 서버(200), 및 개발자 서버(430)의 프로세서(미도시)가 이하에서 설명되는 동작들을 수행하도록 설정되는 것일 수 있다. 전자 장치(100), 지능형 서버(200), 및 개발자 서버(430)의 프로세서 및 메모리는 후술될 메모리(2030) 및 프로세서(2020)에 대한 설명이 준용되므로, 중복되는 설명은 생략한다.

도 5는 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 카테고리 분류 모듈(511)과 발화 데이터 분석 모듈(512)을 포함하는 자연어 플랫폼(510), 복수 개의 카테고리 데이터 베이스(521, 522)를 포함하는 카테고리 발화 데이터 베이스(520), 복수 개의 카테고리(530, 540)의 각각에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들(531, 533, 535, 541, 543, 545), 및 인터페이스 제공 모듈(550)을 포함할 수 있다.

이하에서는 먼저 자연어 플랫폼(510) 및 자연어 플랫폼(510)에 포함된 카테고리 분류 모듈(511)과 발화 데이터 분석 모듈(512)에 대해서 설명한다.

다양한 실시예들에 따르면, 자연어 플랫폼(510)은 도 1에서 상술한 자연어 플랫폼(510)과 같이, 자동 음성 인식 모듈(automatic speech recognition module)(ASR module)(미도시), 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)(미도시), 플래너 모듈(planner module)(미도시), 자연어 생성 모듈(natural language generator module)(NLG module)(미도시) 또는 텍스트 음성 변환 모듈(text to speech module)(TTS module)(미도시)를 포함할 수 있다. 각각의 미도시된 모듈과 관련된 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면, 자연어 플랫폼(510)은 발화들을 분석하여 발화에 대응하는 카테고리(예: 530, 540)를 확인하고 확인된 카테고리(예: 530, 540)에 대응하는 정보를 제공하거나, 발화들을 분석하여 특정 카테고리에 연관된 보이스 어시스턴트들(예: 531, 533, 535, 541, 543, 545)이 발화들을 트레이닝하도록 할 수 있다.. 일 예로, 자연어 플랫폼(510)은 발화를 분석하여 의도를 확인하고, 확인된 의도를 기반으로 발화에 대응하는 카테고리를 확인하고, 확인된 카테고리와 관련된 정보를 생성할 수 있다. 또 일 예로, 자연어 플랫폼(510)은 복수 개의 보이스 어시스턴트들과 관련된 복수 개의 발화들을 분석하고, 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 특정 발화를 트레이닝하도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 카테고리 분류 모듈(511)은 발화를 분석하고, 발화의 분석 결과를 기반으로 발화에 대응하는 카테고리(예: 530, 540)를 확인할 수 있다. 일 예로, 카테고리 분류 모듈(511)은 자연어 이해 모듈에 의해 발화가 분석되어 획득된 의도를 기반으로, 해당 의도를 지원하는 카테고리를 선택할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 발화 데이터 분석 모듈(512)은 지능형 서버(200)에 등록된 보이스 어시스턴트들(예: 531, 533, 535, 541, 543, 545)과 연관된 발화들을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 보이스 어시스턴트들(예: 531, 533, 535, 541, 543, 545)이 특정 발화를 트레이닝하도록 할 수 있다. 예를 들어, 발화 데이터 분석 모듈(512)은 특정 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들과 연관된 발화들을 분석하고, 특정 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들이 분석된 발화들 중 특정 발화를 트레이닝하도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 보이스 어시스턴트들이 트레이닝할 특정 발화는 특정 카테고리에서 공통적으로 지원하는 발화(후술할, 공통 발화)에 대응하는 발화일 수 있다. 예를 들어, 특정 발화는 공통 발화와 같은 형질인 발화를 의미할 수 있다. 상기 같은 형질이라는 의미는 발화들에 대한 정보가 서로 동일 및/또는 유사(예: 유사도 범위가 기설정된 범위 이내임)하다는 의미일 수 있다. 예를 들어, 서로 같은 형질이라는 의미는 자연어 플랫폼(220)에 구현될 수 있는 각종 모듈(예: 자연어 이해 모듈(223) 등)에 의한 발화들의 분석 결과(예: 의도 및/또는 파라미터 등)들이 서로 동일 및/또는 유사하다는 의미일 수 있다. 일 예로, 특정 카테고리에서 공통적으로 "커피 배달해줘"라는 발화를 지원하는 경우, 트레이닝할 특정 발화는 "커피 배달해줘"라는 공통 발화와 동일 및/또는 유사한 의도 및/또는 파라미터를 가지는 발화인 "커피 배달해줘", "커피 주문해줘" 등일 수 있다. 특정 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들이 특정 발화를 트레이닝하도록 하는 동작은, 도 6 내지 도 12에서 구체적으로 후술한다.

이하에서는, 카테고리 발화 데이터 베이스(520)에 대해서 설명한다.

다양한 실시예들에 따르면, 카테고리 발화 데이터 베이스(520)는 복수 개의 카테고리들(530, 540)의 각각의 지원 가능한 발화들에 대한 정보(예: 발화가 자연어 이해 플랫폼(220)에 포함된 각종 모듈들에 의해 분석된 정보)를 저장할 수 있다. 상기 지원 가능한 발화들은 해당하는 카테고리에 포함된 적어도 하나의 보이스 어시스턴트들에 의해 처리 가능한 발화들을 의미할 수 있다. 일 예로, 제 1 카테고리(530)에 포함된 제 1 보이스 어시스턴트(531)와 제 2 보이스 어시스턴트(533)가 제 1 발화(예: "커피 배달해줘")를 처리 가능한 경우, 카테고리 데이터 발화 베이스는 제 1 발화를 제 1 카테고리(530)가 지원 가능한 발화로 저장할 수 있다. 또 일 예로, 제 1 카테고리(530)에 포함된 제 1 보이스 어시스턴트(531)와 제 2 보이스 어시스턴트(533)에 의해 제 1 발화가 처리 가능하지만, 제 1 카테고리(530)에 포함된 제 N 보이스 어시스턴트(535)에 의해 상기 제 1 발화가 처리 불가능한 경우에도, 카테고리 데이터 발화 베이스(520)는 제 1 발화를 제 1 카테고리(530)가 지원 가능한 발화로 저장할 수 있다. 이 경우, 지능형 서버(200)는 상기 제 1 발화를 제 N 보이스 어시스턴트(535)로 전달하여, 제 N 보이스 어시스턴트(535)가 상기 제 1 발화를 처리 할 수 있도록, 트레이닝을 할 수 있다. 트레이닝 동작에 대해서는 도 10 내지 도 12에서 구체적으로 후술한다.

이하에서는 보이스 어시스턴트(예: 531, 533, 535, 541, 543, 545)에 대해서 설명한다. 보이스 어시스턴트에는 캡슐 데이터베이스(230)에 대한 설명이 준용될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면, 복수 개의 보이스 어시스턴트들(예: 531, 533, 535, 541, 543, 545)은 발화를 처리하여 발화에 대응하는 서비스를 제공하기 위한 처리 결과 정보를 생성할 수 있다. 달리 말해, 복수 개의 보이스 어시스턴트들(예: 531, 533, 535, 541, 543, 545)의 각각은 특정 발화에 대응하는 처리 결과 정보를 저장(미도시)하고, 특정 발화에 대한 정보가 수신되는 경우 특정 발화에 대응하는 처리 결과 정보를 확인하고 이를 제공할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 복수 개의 어시스턴트들(531, 533, 535, 541, 543, 545)은 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 각각과 관련된 발화 데이터베이스들(예: 보이스 어시스턴트가 처리 가능한 발화에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스들)(532, 534, 536, 542, 544, 546)을 저장할 수 있다. 보이스 어시스턴트와 관련된 데이터베이스에 대해서는, 도 12 내지 도 14에서 구체적으로 후술한다. 한편 도 5에 도시된 바에 국한되지 않고 보이스 어시스턴트와 관련된 데이터베이스)(532, 534, 536, 542, 544, 546)는 보이스 어시스턴트와 별도로 저장될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 복수 개의 보이스 어시스턴트들(531, 533, 535, 541, 543, 545)의 각각은 적어도 하나의 카테고리(530, 540)에 포함될 수 있다. 예를 들어, 복수 개의 보이스 어시스턴트들(531, 533, 535, 541, 543, 545)은 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 적어도 하나의 카테고리(예: 530, 540)로의 등록 요청에 기반하여, 적어도 하나의 카테고리(530, 540)에 포함될 수 있다. 예를 들어, 개발자 서버(430)는 지능형 서버(200)에 일 보이스 어시스턴트의 등록을 요청하는 경우, 지능형 서버(200)로부터 특정 보이스 어시스턴트가 등록될 복수 개의 카테고리(예: 530, 540)와 관련된 정보를 수신할 수 있다. 개발자 서버(430)는 복수 개의 카테고리들(예: 530, 540) 중 일 카테고리로 상기 특정 보이스 어시스턴트의 등록을 요청할 수 있다. 지능형 서버(200)는 상기 일 카테고리로의 상기 특정 보이스 어시스턴트의 등록 요청에 기반하여, 특정 보이스 어시스턴트를 일 카테고리에 포함하여 관리할 수 있다. 복수 개의 보이스 어시스턴트들(531, 533, 535, 541, 543, 545)은 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 각각이 등록된 카테고리(530, 540)에 따라 분류될 수 있다. 예를 들어, 제 1 카테고리(530)에 포함된 보이스 어시스턴트들(531, 533, 535)은 서로 연관되고, 다른 제 2 카테고리(540)에 포함된 보이스 어시스턴트들(541, 543, 545)은 서로 연관되되, 제 1 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들(531, 533, 535)과 제 2 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들(541, 543, 545)은 은 서로 연관되지 않을 수 있다. 한편, 제 1 보이스 어시스턴트(531)는 제 1 카테고리(530) 뿐만 아니라, 제 1 카테고리(530)와는 다른 카테고리에도 포함될 수 있다.

이하에서는 인터페이스 제공 모듈(550)에 대해서 설명한다.

다양한 실시예들에 따르면, 인터페이스 제공 모듈(550)은 서비스를 제공하기 위한 인터페이스가 지능형 서버(200)로 접속하는 외부 장치에서 표시되도록 정보를 제공할 수 있다. 일 예로, 인터페이스 제공 모듈(550)은 지능형 서버(200)로 개발자 서버(430)가 접속하는 경우, 개발자 서버(430)로 보이스 어시스턴트를 등록하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. 인터페이스 제공 동작에 대해서는 도 14 내지 도 17에서 구체적으로 후술한다.

한편, 상술한 지능형 서버(200)의 모듈들은 상술한 바에 국한되지 않고, 다른 외부 장치(예: 전자 장치(100))에 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 5에 도시된 자연어 플랫폼(510)은 전자 장치(100)에 포함되고, 나머지 모듈들은 지능형 서버(200)에 포함될 수 있다. 이에 따라, 전자 장치(100)에서는 자연어 플랫폼(510)에 기반한 동작이 수행되고, 지능형 서버(200)에서는 나머지 모듈들에 의한 동작이 수행될 수 있다.

이하에서는, 설명의 편의를 위하여, 상술한 지능형 서버(200)의 모듈들이 지능형 서버(200)에 포함되는 것을 기준으로 설명한다. 그러나, 상술한 바와 같이 상술한 지능형 서버(200)의 모듈들은 상술한 바에 국한되지 않고, 다른 외부 장치(예: 전자 장치(100))에 구현될 수 있으며, 이에 따라 이하에서 설명되는 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 동작은 전자 장치(100)에서 수행될 수도 있다.

이하에서는, 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 동작의 일 예에 대해서 설명한다. 한편, 이하에서는, 상술한 지능형 서버(200)와 관련된 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 특정 카테고리에 새로 등록되는 보이스 어시스턴트가, 특정 카테고리에 포함된 복수 개의 어시스턴트들과 관련된 특정 발화를 처리 가능하도록 할 수 있다.

도 6은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도(600)이다. 다양한 실시예들에 따르면 지능형 서버(200)의 동작은 도 6에 도시되는 지능형 서버(200)의 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 6에 도시되는 지능형 서버(200)의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 도 6에 도시되는 지능형 서버(200)의 동작들 보다 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 7, 도 8, 및 도 9를 참조하여 도 6에 대해서 설명한다.

도 7은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 발화 데이터 분석 모듈(512)의 적어도 하나의 공통 발화를 확인하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 8은 다양한 실시예들에 따른 특정 카테고리에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 처리 가능한 발화들의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 9는 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 다른 장치로부터 특정 카테고리로 특정 보이스 어시스턴트의 등록의 요청을 수신하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 지능형 서버의 프로세서)는 601 동작에서 제 1 카테고리(530)에 복수 개의 보이스 어시스턴트들을 등록할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는 상기 지능형 서버(200)로 접속된 적어도 하나의 개발자 서버(430)로부터 보이스 어시스턴트의 등록 요청을 수신할 수 있다. 지능형 서버(200)는, 수신된 등록 요청에 기반하여, 적어도 하나의 개발자 서버(430)로 보이스 어시스턴트가 등록될 수 있는 복수 개의 카테고리들(예: 도 7에 도시된 530, 540)에 대한 정보를 제공할 수 있다. 적어도 하나의 개발자 서버(430)는 제공된 복수 개의 카테고리들(예: 530, 540)에 대한 정보에 기반하여, 복수 개의 카테고리들을 포함하는 인터페이스를 표시할 수 있다. 적어도 하나의 개발자 서버(430)에서 개발자(또는, 사용자)에 의해 상기 인터페이스 상에서 보이스 어시스턴트가 등록될 복수 개의 카테고리들(예: 530, 540) 중 적어도 하나의 카테고리가 선택되는 경우, 지능형 서버(200)는 선택된 적어도 하나의 카테고리에 대한 정보를 적어도 하나의 개발자 서버(430)로부터 수신할 수 있다. 지능형 서버(200)는 선택된 적어도 하나의 카테고리에 대한 정보를 기반으로, 등록 요청된 보이스 어시스턴트를 선택된 적어도 하나의 카테고리에 등록할 수 있다. 다시 말해, 지능형 서버(200)는 도 7에 도시된 바와 같이 등록 요청된 보이스 어시스턴트들을(예: 531, 533, 535, 541, 543, 545) 상기 적어도 하나의 카테고리(예: 530, 540)에 포함시켜 관리(또는, 저장)할 수 있다. 이때, 지능형 서버(200)는 등록 요청된 보이스 어시스턴트와 함께 상기 보이스 어시스턴트와 관련된 발화 데이터 베이스(예: 보이스 어시스턴트가 처리 가능한 발화 데이터 베이스(후술할, 보이스 어시스턴트와 관련된 학습 데이터베이스))(532, 534, 536, 542, 544, 546) 및 발화에 대응하는 처리 결과에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스(미도시)를 상기 적어도 하나의 카테고리에 등록할 수 있다. 또는 상기 보이스 어시스턴트가 처리 가능한 발화 데이터 베이스(532, 534, 536, 542, 544, 546)는, 등록되는 보이스 어시스턴트와 별도로 개발자 서버(430)로부터 획득되거나 또는 등록된 보이스 어시스턴트가 처리 가능한 발화들이 지능형 서버(200)에 의해 확인됨으로써 획득될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512)을 기반으로 동작을 수행하는 지능형 서버의 프로세서)는 602 동작에서 제 1 카테고리에 등록된 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 복수 개의 발화들을 확인할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512))는 도 7에 도시된 바와 같이, 제 1 카테고리(530)에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들(531, 533, 535)의 각각과 관련된 발화 데이터베이스로부터 복수 개의 보이스 어시스턴트들(531, 533, 535)의 각각이 처리 가능한 발화들에 대한 정보를 확인할 수 있다. 일 예로, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512))는 도 7에 도시된 바와 같이, 제 1 카테고리(530)에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들(531, 533, 535)의 각각의 발화 데이터베이스(532, 534, 536)로부터, 제 1 카테고리(530)에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들(531, 533, 535)이 처리 가능한 발화에 대한 정보를 확인할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512)을 기반으로 동작을 수행하는 지능형 서버의 프로세서)는 603 동작에서 획득된 복수 개의 발화들을 기반으로 적어도 하나의 공통 발화를 확인할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는 적어도 하나의 공통 발화가 확인되는 경우, 확인된 적어도 하나의 공통 발화에 대한 정보를 제 1 카테고리의 발화 데이터 베이스(521)에 저장할 수 있다. 또, 지능형 서버(200)는 확인된 적어도 하나의 공통 발화가 제 1 카테고리(530)의 지원 가능 여부를 확인하고, 적어도 하나의 공통 발화의 지원 가능 여부에 따라 적어도 하나의 공통 발화에 대한 정보를 제 1 카테고리(530)의 지원 가능한 발화로 제 1 카테고리의 데이터 베이스(521)에 저장할 수 있는데, 이에 대해서는 도 12 내지 도 13에서 구체적으로 후술한다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512)을 기반으로 동작을 수행하는 지능형 서버의 프로세서)는 확인된 제 1 카테고리(530)에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들(531, 533, 535)의 처리 가능한 발화들 중 유사도와 관련된 지정된 조건을 만족하는 적어도 하나의 발화를 공통 발화로서 확인할 수 있다.

예를 들어, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512)을 기반으로 동작을 수행하는 지능형 서버의 프로세서)는 도 8에 도시된 바와 같이, 확인된 제 1 카테고리(530)에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들(531, 533, 535)의 처리 가능한 발화들(801, 802, 803)에 대한 정보를 기반으로, 상기 처리 가능한 발화들(801, 802, 803) 중 동일한 발화를 공통 발화로서 확인할 수 있다. 지능형 서버(200)는 도 8에 도시된 바와 같이, 제 1 카테고리(530)에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 모두의 처리 가능한 발화들(801, 802, 803) 중 서로 동일한 발화(예: 제 3 발화)를 공통 발화로서 확인할 수 있으나, 이에 국한되지 않고 제 1 카테고리(530)에 포함된 보이스 어시스턴트들의 지정된 적어도 일부(예: 적어도 둘 이상)의 처리 가능한 발화들(예: 801, 802) 중 서로 동일한 발화를 공통 발화로서 확인할 수도 있다.

또 예를 들어, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512)을 기반으로 동작을 수행하는 지능형 서버의 프로세서)는, 확인된 제 1 카테고리(530)에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 처리 가능한 발화들(801, 802, 803)에 대한 정보를 기반으로, 상기 처리 가능한 발화들(801, 802, 803) 중 서로 대응하는 발화를 공통 발화로서 확인할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는, 상기 처리 가능한 발화들 중 서로 임계값 이상의 유사도를 가지는 발화들을 공통 발화로서 확인할 수 있다. 일 예로, 지능형 서버(200)는, 제 1 카테고리(530)에 포함된 제 1 보이스 어시스턴트(531)의 처리 가능한 발화인 "피자 배달 해줘", 제 1 카테고리(530)에 포함된 제 2 보이스 어시스턴트(533)의 처리 가능한 발화인 "피자 먹고 싶어", 제 1 카테고리(530)에 포함된 제 N 보이스 어시스턴트(535)의 처리 가능한 발화인 "가까운 피자 가게 알려줘"는 서로 동일한 발화는 아니나, 서로 임계값 이상의 유사도를 가지는 발화들로 판단되어 공통 발화로서 확인될 수 있다. 지능형 서버(200)는, 상기 처리 가능한 발화들에 대한 정보를 기반으로, 상기 처리 가능한 발화들에 대한 정보의 패턴을 비교하고, 패턴의 비교 결과에 기반하여 상기 처리 가능한 발화들 간의 유사도를 확인할 수 있다. 지능형 서버(200)는 확인된 유사도가 임계값 이상인 발화들을 공통 발화로서 확인할 수 있다. 상기 발화들에 대한 정보의 패턴의 비교는, 상기 발화들의 각각에 대응하는 의도들의 패턴을 비교하는 것일 수 있고, 상기 발화들의 각각에 대응하는 텍스트들의 패턴을 비교하는 것일 수도 있다. 상기 기재에 국한되지 않고 발화들 간의 유사도를 비교하는 다양한 분석 동작들이 수행될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 지능형 서버의 프로세서)는 604 동작에서 외부 장치로부터 상기 카테고리로의 제 1 보이스 어시스턴트의 등록을 위한 요청을 수신할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는 도 7에 도시된 바와 같이, 제 1 개발자 서버로부터 제 1 보이스 어시스언트를 등록하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 지능형 서버(200)는 601 동작과 같이, 제 1 개발자 서버로부터 제 1 카테고리(530)로 상기 제 A 보이스 어시스턴트(700)의 등록을 요청하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 달리 말해, 지능형 서버(200)는 제 1 카테고리(530)로 제 A 보이스 어시스턴트(700)를 신규로 등록하기 위한 제 1 개발자 서버의 요청을 수신하고, 제 1 카테고리(530)로 새로운 제 A 보이스 어시스턴트(700)가 포함됨을 확인할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 지능형 서버의 프로세서)는 605 동작에서 상기 요청에 기반하여, 공통 발화와 관련된 정보를 외부 장치로 제공할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는 개발자 서버(430)로부터 제 1 카테고리(530)로 상기 제 A 보이스 어시스턴트(700)의 등록을 요청하기 위한 요청을 수신한 것에 기반하여, 제 1 카테고리(530)에 상기 제 A 보이스 어시스턴트(700)가 포함되도록 할 수 있다. 지능형 서버(200)는, 도 9에 도시된 바와 같이 제 1 카테고리(530)에 제 A 보이스 어시스턴트(700)가 신규로 포함됨을 확인한 것에 기반하여, 상기 제 A 보이스 어시스턴트(700)가 상기 적어도 하나의 공통 발화(예: 도 8에 도시된 제 3 발화)를 처리 가능하도록 상기 적어도 하나의 공통 발화(예: 도 8에 도시된 제 3 발화)에 대한 정보를 개발자 서버(430)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 개발자 서버(430)는 도 9에 도시된 바와 같이, 제 1 보이스 어시스턴트를 등록하고자 하는 "Recommend menu"라는 카테고리에 공통 발화인 "에소프레소 메뉴 추천 해줘"에 대한 정보를 수신할 수 있다. 제 A 보이스 어시스턴트(700)는 상기 적어도 하나의 공통 발화에 대한 정보를 기반으로 적어도 하나의 공통 발화를 처리하도록 트레이닝할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 보이스 어시스턴트의 공통 발화의 트레이닝은 보이스 어시스턴트가 공통 발화에 를 확인하고, 공통 발화에 대응하는 발화들을 처리 대상으로 인식하도록 되는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 공통 발화를 트레이닝한 보이스 어시스턴트는, 공통 발화에 대한 정보로서 공통 발화가 자연어 플랫폼(220)에 구현될 수 있는 NLU module, ASR module 등 각종 모듈들에 의한 분석된 결과를 확인하고, 상기 분석된 결과에 대응하는 발화들을 처리 대상으로 인식할 수 있다. 일 예로, 공통 발화를 트레이닝한 보이스 어시스턴트는, 공통 발화의 의도 및/또는 파라미터와 동일 및/또는 유사한 의도 및/또는 파라미터를 갖는 발화들을 처리 대상으로 인식할 수 있다.

또, 다양한 실시예들에 따르면, 보이스 어시스턴트의 공통 발화의 트레이닝은 보이스 어시스턴트가 공통 발화에 대응하는 처리 결과를 제공할 수 있도록 되는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200) 또는 개발자 서버(430)는 보이스 어시스턴트를 트레이닝 하기 위해 공통 발화에 대한 정보 뿐만 아니라, 공통 발화에 대응하는 처리 결과 정보를 획득하고, 보이스 어시스턴트가 공통 발화 및 공통 발화에 대응하는 발화들에 대한 응답으로 상기 획득된 처리 결과 정보를 반환할 수 있도록 공통 발화를 트레이닝시킬 수 있다. 이 때, 상기 처리 결과 정보는 특정 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들이 공통 발화에 대응하여 반환하는 처리 결과 정보로부터 획득될 수 있다. 또는, 상기 처리 결과 정보는 보이스 어시스턴트의 개발자에 의해 별도로 획득될 수 있다. 따라서, 지능형 서버(200)에서 보이스 어시스턴트의 트레이닝이 수행되는 경우에는 보이스 어시스턴트를 등록하는 개발자 서버(430)로부터 지능형 서버(200)로 처리 결과 정보가 제공되고, 개발자 서버(430)에서 보이스 어시스턴트의 트레이닝이 수행되는 경우에는 개발자로부터 처리 결과 정보가 개발자 서버(430)로 입력될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 개발자 서버(430)는, 제공된 적어도 하나의 공통 발화에 대한 정보를 기반으로, 도 9에 도시된 901, 902, 903과 같이 적어도 하나의 공통 발화 및 적어도 하나의 공통 발화의 지원 여부를 결정하기 위한 적어도 하나의 그래픽 엘리먼트(예: 910)를 포함하는 인터페이스(900)를 표시할 수 있다. 개발자 서버(430)는, 인터페이스 상에서 개발자(또는, 사용자)로부터 적어도 하나의 공통 발화의 지원 여부를 결정하기 위한 그래픽 엘리먼트(910)의 입력을 수신하고, 수신된 입력을 기반으로 제 A 보이스 어시스턴트(700)의 적어도 하나의 공통 발화의 지원 여부를 확인할 수 있다. 적어도 하나의 공통 발화가 지원되는 것으로 결정되는 경우, 개발자 서버(430)는 보이스 어시스턴트가 공통 발화를 처리 가능하도록 트레이닝하거나, 지능형 서버(200)에서 보이스 어시스턴트가 공통 발화를 처리 가능하도록 지능형 서버(200)로 보이스 어시스턴트의 트레이닝을 요청할 수 있다.

한편, 지능형 서버(200)의 605 동작에 기재된 바에 국한되지 않고, 지능형 서버(200)는 개발자 서버(430)로 적어도 하나의 공통 발화에 대한 정보의 제공을 수행하지 않고, 새로 포함된 제 1 보이스 어시스턴트가 적어도 하나의 공통 발화를 처리 가능하도록 제 1 보이스 어시스턴트가 적어도 하나의 공통 발화를 트레이닝하도록 할 수도 있다. 달리 말해, 개발자 서버(430)와의 피드백 없이, 지능형 서버(200)에서 제 1 보이스 어시스턴트의 트레이닝이 수행될 수 있다.

상술한 바와 같은 동작에 따라, 특정 카테고리로 새롭게 등록되는 보이스 어시스턴트가 특정 카테고리의 기존에 등록된 보이스 어시스터트들이 공통적으로 지원하는 발화를 처리 가능하도록, 공통적으로 지원하는 발화에 대한 정보가 제공됨으로써 보이스 어시스턴트의 발화를 트레이닝하기 위한 운용 부담이 경감될 수 있다.

아울러 상술한 바와 같은 동작에 따라, 특정 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들이 공통적으로 지원하는 발화들을 처리 가능하게 됨으로써 각각의 보이스 어시스턴트들이 미지원하는 발화들의 수가 경감될 수 있다. 미지원 발화들의 수가 경감됨에 따라, 특정 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들에 의해 사용자 발화가 처리될 가능성이 높아져, 사용자 발화의 처리의 효율성이 증대될 수 있다.

아울러 상술한 바와 같은 동작에 따라, 특정 카테고리에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들로부터 획득되는 발화에 대한 정보를 기반으로 트레이닝이 진행됨으로써, 지능형 서버(200)의 보이스 어시스턴트의 트레이닝을 위한 발화를 획득하는데 소요되는 운용 부담이 경감될 수 있다.

이하에서는, 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 동작의 다른 예에 대해서 설명한다. 한편, 이하에서는, 상술한 지능형 서버(200)와 관련된 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면 지능형 서버(200)는 지정된 조건의 만족을 확인한 것에 기반하여, 특정 카테고리에 포함된 적어도 하나의 보이스 어시스턴트가 발화를 트레이닝하도록 할 수 있다. 달리 말해, 지능형 서버(200)는, 상술한 바와 같이 특정 카테고리에 새롭게 등록되는 보이스 어시스턴트 뿐만 아니라, 지정된 조건의 만족에 기반하여 특정 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들도 발화를 트레이닝하도록 할 수 있다.

도 10은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도(1000)이다. 다양한 실시예들에 따르면 지능형 서버(200)의 동작은 도 10에 도시되는 지능형 서버(200)의 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 10에 도시되는 지능형 서버(200)의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 도 10에 도시되는 지능형 서버(200)의 동작들 보다 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 11을 참조하여 도 10에 대해서 설명한다.

도 11은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 지정된 조건의 만족을 확인하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 1001 동작에서 제 1 카테고리에 복수 개의 보이스 어시스턴트들을 등록하고, 1002 동작에서 제 1 카테고리에 등록된 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 복수 개의 발화들을 확인하고, 1003 동작에서 획득된 복수 개의 발화들을 기반으로 적어도 하나의 공통 발화를 확인할 수 있다. 지능형 서버(200)의 1001 동작 내지 1003 동작은 상술한 지능형 서버(200)의 601 동작 내지 603 동작과 같이 수행될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 1004 동작에서 적어도 하나의 공통 발화를 공유하도록 설정된 조건의 만족을 확인할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 도 6 내지 도 9에서 상술한 바와 같이 특정 카테고리에 새로운 보이스 어시스턴트가 포함되는 경우, 상기 설정된 조건의 만족을 확인할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버는 도 11에 도시된 바와 같이, 특정 카테고리(예: 제 1 카테고리(530))에 특정 보이스 어시스턴트(예: 제 A 보이스 어시스턴트(1103))가 등록되는 경우, 상기 설정된 조건의 만족을 확인할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 특정 카테고리의 새로운 공통 발화가 확인되는 경우, 상기 설정된 조건의 만족을 확인할 수 있다.

예를 들어, 지능형 서버(200)는 도 11에 도시된 바와 같이, 특정 카테고리(예: 제 1 카테고리(530))에 포함된 특정 보이스 어시스턴트(예: 제 2 보이스 어시스턴트(1102))의 처리 가능한 발화(예: 제 3 발화(1111, 1112))가 갱신됨으로써 특정 카테고리의 새로운 공통 발화가 확인될 수 있다. 예를 들어, 도 11에 도시된 바와 같이 제 2 보이스 어시스턴트(1102)가 새롭게 특정 발화(예: 제 3 발화(1112))를 처리 가능하게 됨으로써, 특정 카테고리의 새로운 공통 발화를 확인할 수 있다. 상기 특정 카테고리에 포함된 다른 보이스 어시스턴트(예: 제 1 보이스 어시스턴트(1101))의 처리 가능한 발화로서 제 3 발화(1111)가 미리 저장된 경우, 제 2 보이스 어시스턴트(1102)가 새롭게 특정 발화(예: 제 3 발화(1112))를 처리 가능하게 됨으로써, 제 3 발화(1111, 1112)가 유사도와 관련된 지정된 조건을 만족하는 것으로 확인되어 공통 발화로서 새롭게 확인될 수 있다. 상기 특정 발화에 대한 정보가 상기 특정 보이스 어시스턴트와 관련된 데이터 베이스(예: 학습 데이터베이스)(예: 상술한 도 5의 532, 534, 등)에 저장되고, 지능형 서버(200)는 상기 저장된 특정 발화에 대한 정보와 다른 보이스 어시스턴트와 관련된 데이터 베이스에 저장된 발화들에 대한 정보를 비교할 수 있다. 지능형 서버(200)는 상기 비교 결과에 기반하여, 특정 발화를 공통 발화로서 확인할 수 있다. 지능형 서버(200)의 공통 발화를 확인하는 동작은 상술한 지능형 서버(200)의 603 동작과 같이 수행될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

또 예를 들어, 지능형 서버(200)는 전자 장치(100)로부터 사용자 발화에 대한 정보를 수신함으로써, 특정 카테고리의 새로운 지원 가능 발화를 확인 할 수 있다. 지능형 서버(200)의 사용자 발화에 대한 정보의 수신 및 지원 가능 발화의 확인 동작에 대해서는, 도 17 내지 도 19에서 구체적으로 후술한다.

또 예를 들어, 지능형 서버(200)는 개발자 서버(430)로부터 카테고리 등록 발화에 대한 정보를 수신함으로써, 특정 카테고리의 새로운 지원 가능 발화를 확인 할 수 있다. 지능형 서버(200)의 카테고리 등록 발화에 대한 정보의 수신 및 지원 가능 발화의 확인 동작에 대해서는, 도 17 내지 도 19에서 구체적으로 후술한다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 개발자 서버(430)로부터 수신되는 요청에 기반하여 공통 발화를 공유하기 위한 설정된 조건의 만족을 확인할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는 특정 카테고리에 보이스 어시스턴트를 등록한 개발자 서버(430)(또는, 개발자)로부터 수신되는 공통 발화의 요청을 수신한 경우, 설정된 조건의 만족을 확인할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 1005 동작에서 조건의 만족의 확인에 기반하여, 공통된 발화와 관련된 정보를 외부 장치로 제공할 수 있다. 지능형 서버(200)의 1005 동작은 상술한 지능형 서버(200)의 605 동작과 같이 수행될 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 설정된 조건의 만족의 확인에 기반하여, 만족된 조건에 대응하는 외부 장치로 공통된 발화와 관련된 정보를 제공할 수 있다.

예를 들어, 지능형 서버(200)는 만족된 조건이 새로 등록된 보이스 어시스턴트를 확인하는 것인 경우, 새로 보이스 어시스턴트를 등록한 개발자 서버(430)로만 공통된 발화와 관련된 정보를 제공할 수 있다.

또 예를 들어, 지능형 서버(200)는 만족된 조건이 특정 카테고리의 새로운 공통 발화가 확인되는 것인 경우, 특정 카테고리에 포함된 모든 보이스 어시스턴트들에 대응하는 모든 개발자 서버(430)들로 공통된 발화와 관련된 정보를 제공할 수 있다.

또 예를 들어, 지능형 서버(200)는 개발자 서버(430)로부터 요청을 수신하는 것인 경우, 요청을 송신한 개발자 서버(430)로만 공통된 발화와 관련된 정보를 제공할 수 있다.

한편 상기 기재에 국한되지 않고, 지능형 서버(200)는 설정된 조건의 만족에 기반하여 특정 카테고리에 포함된 적어도 하나의 보이스 어시스턴트에 대응하는 개발자 서버(430)로 공통된 발화와 관련된 정보를 제공할 수도 있다.

이하에서는, 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 동작의 또 다른 예에 대해서 설명한다. 한편, 이하에서는, 상술한 지능형 서버(200)와 관련된 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 특정 카테고리에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 공통 발화의 지원 가능 여부를 확인하고, 지원 가능 여부에 따라 공통 발화를 외부 장치(예: 개발자 서버)로 제공할지 여부를 결정할 수 있다.

도 12는 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 공통 발화의 지원 가능 여부를 확인하고, 공통 발화의 지원 가능 여부에 따라 공통 발화를 처리하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도(1200)이다. 다양한 실시예들에 따르면 전자 장치(100)의 동작은 도 12에 도시되는 전자 장치(100)의 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 12에 도시되는 전자 장치(100)의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 도 12에 도시되는 전자 장치(100)의 동작들 보다 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 13 및 도 14를 참조하여 도 12에 대해서 설명한다.

도 13은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 공통 발화의 지원 가능 여부를 확인하고, 공통 발화의 지원 가능 여부에 따라 공통 발화를 처리하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 14는 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 공통 발화의 지원 가능 여부를 확인하기 위한 인터페이스의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512)에 기반한 동작을 수행하는 지능형 서버의 프로세서)는 1201 동작에서 제 1 카테고리에 등록된 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 복수 개의 발화들을 확인하고, 1202 동작에서 획득된 복수 개의 발화들을 기반으로 적어도 하나의 공통 발화를 확인할 수 있다. 지능형 서버(200)의 1201 동작 내지 1202 동작은, 상술한 지능형 서버(200)의 602 동작 내지 603 동작과 같이 수행될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다. 지능형 서버(200)는, 도 13에 도시된 바와 같이 제 1 카테고리(530)에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 각각에 관련된 발화 데이터베이스(532, 534, 536)의 학습 데이터베이스(1303, 1305, 1307)로부터 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 발화들에 대한 정보를 확인할 수 있다. 상기 학습 데이터베이스(1303, 1305, 1307)는, 학습 데이터베이스(1303, 1305, 1307)에 대응하는 보이스 어시스턴트가 처리 가능하도록 트레이닝한 발화들에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스일 수 있다. 지능형 서버(200)는 확인된 복수 개의 보이스어시스턴트들의 처리 가능한 발화들에 대한 정보를 기반으로, 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 적어도 하나의 공통 발화를 확인할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512)에 기반한 동작을 수행하는 지능형 서버의 프로세서)는 1203 동작에서 획득된 공통된 발화가 카테고리의 지원 가능한 발화인지 여부를 확인할 수 있다. 카테고리의 지원 가능한 발화는 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 발화들 중 공통 발화로 확인된 발화를 의미할 수 있다. 지능형 서버(200)는 도 13에 도시된 제 1 카테고리의 데이터베이스(521)의 제 1 학습 데이터베이스(1321)로부터 제 1 카테고리(530)의 지원 가능한 발화들에 대한 정보를 확인하고, 확인된 제 1 카테고리(530)의 지원 가능한 발화들에 대한 정보와 획득된 적어도 하나의 공통 발화에 대한 정보를 비교함으로써 적어도 하나의 공통 발화의 지원 가능 여부를 확인(1301 또는 1302)할 수 있다. 상기 제 1 카테고리의 데이터베이스(521)의 제 1 학습 데이터베이스(1321)는 상기 제 1 카테고리(530)에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 발화들 중 공통 발화로 확인된 발화들에 대한 정보를 저장하고 있는 데이터베이스일 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512)에 기반한 동작을 수행하는 지능형 서버의 프로세서)는 미리 저장된 제 1 카테고리(530)의 지원 가능한 발화와 임계값 이상의 유사도를 가지는 적어도 하나의 공통 발화 중 적어도 일부를 지원 가능한 것으로 확인(1301)하고, 임계값 미만의 유사도를 가지는 적어도 하나의 공통 발화 중 나머지 일부를 지원 불가능한 것으로 확인(1302)할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는 미리 저장된 제 1 카테고리(530)의 지원 가능한 발화들에 대한 정보와 상기 적어도 하나의 공통 발화에 대한 정보를 비교하여, 미리 저장된 제 1 카테고리(530)의 지원 가능한 발화와 임계값 이상의 유사도를 가지는 공통 발화를 제 1 카테고리(530)의 지원 가능한 발화로 확인(1301)할 수 있다. 예를 들어, 미리 저장된 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화가 "피자 주문해줘"이고 확인된 공통 발화가 "피자 배달해줘"인 경우, 공통 발화가 미리 저장된 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화와 임계값 이상의 유사도를 가지는 것으로 판단되고, 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로서 저장될 수 있다.

상술한 바와 같이 유사도를 기준으로 제 1 카테고리에서 지원 가능한 발화를 확인하고 저장함에 따라, 보이스 어시스턴트에 의해 처리될 수 있는 발화들이 다양해질 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512)에 기반한 동작을 수행하는 지능형 서버의 프로세서)는, 확인된 공통 발화가 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로 확인된 경우, 1204 동작에서 확인된 공통된 발화를 카테고리의 지원 가능 발화로 저장하고, 1205 동작에서 상기 저장된 카테고리의 지원 가능 발화를 외부 장치로 제공할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는, 도 13에 도시된 바와 같이, 지원 가능한 것으로 확인된 적어도 하나의 공통 발화의 적어도 일부(1301)를 제 1 카테고리 데이터베이스(521)의 제 1 학습 데이터베이스(1321)에 저장할 수 있다. 제 1 카테고리 데이터베이스(521)의 제 1 학습 데이터베이스(1321)에 저장된 적어도 하나의 공통 발화의 적어도 일부는, 제 1 카테고리(530)에 포함된 특정 적어도 하나의 보이스 어시스턴트가 적어도 하나의 공통 발화의 적어도 일부의 트레이닝을 위해 제공될 수 있다. 예를 들어, 상기 저장된 적어도 하나의 공통 발화의 적어도 일부는, 도 13에 도시된 바와 같이, 제 1 카테고리(530)에 새로 포함된 제 A 보이스 어시스턴트에 대응하는 제 A 발화 데이터 베이스(1310)의 제 A 미학습 데이터베이스(1312)로 제공될 수 있다. 제 A 보이스 어시스턴트는 제 A 미학습 데이터베이스(1312)로 제공된 적어도 하나의 공통 발화의 적어도 일부를 처리 가능하도록, 적어도 하나의 공통 발화의 적어도 일부를 트레이닝할 수 있다. 상기 제 A 미학습 데이터 베이스(1312)에 제공된 적어도 하나의 공통 발화의 적어도 일부는 제 A 보이스 어시스턴트의 트레이닝을 위해 상기 제 A 학습 데이터 베이스(1311)로 제공되고, 상기 제 A 학습 데이터 베이스(1311)로 제공된 적어도 하나의 공통 발화의 적어도 일부에 대한 정보가 개발자 서버(430)로 제공될 수 있다. 이에 따라, 개발자 서버(430)는 지원 가능한 것으로 확인된 적어도 하나의 공통 발화의 적어도 일부에 대한 제 A 보이스 어시스턴트의 지원 여부를 결정하고, 제 A 보이스 어시스턴트가 적어도 하나의 공통 발화를 지원하는 것으로 결정됨에 따라 상기 제 A 보이스 어시스턴트의 트레이닝이 수행될 수 있다. 개발자 서버(430)의 지원 여부 결정 동작에 대해서는, 도 19에서 구체적으로 후술한다. 또 예를 들어, 지능형 서버(200) 내에서 제 A 보이스 어시스턴트가 제 A 미학습 데이터베이스(1312)에 저장된 적어도 하나의 공통 발화의 적어도 일부에 대한 정보를 기반으로, 적어도 하나의 공통 발화에 대한 적어도 일부를 트레이닝할 수 있다. 한편 상기 기재에 국한되지 않고, 도 10 내지 도 11에서 상술한 설정된 조건의 만족에 기반하여, 새롭게 등록된 보이스 어시스턴트(예: 제 A 보이스 어시스턴트) 이외에도 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들의 미학습 데이터베이스들(예: 도 13에 도시된 1304, 1306, 1308)에 저장되어, 트레이닝이 진행될 수도 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512)에 기반한 동작을 수행하는 지능형 서버의 프로세서)는 확인된 공통 발화가 제 1 카테고리의 지원 불가능한 발화로 확인된 경우, 1206 동작에서 확인된 공통 발화를 카테고리의 지원 후보 발화로 저장하고, 1207 동작에서 지원 후보 발화로 저장된 공통 발화를 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화인지 여부를 확인할 수 있다. 지능형 서버(200)는 1207 동작에서 지원 후보 발화로 저장된 공통 발화가 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로 확인되는 경우, 1205 동작을 수행할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512)에 기반한 동작을 수행하는 지능형 서버의 프로세서)는 도 13에 도시된 바와 같이, 확인된 적어도 하나의 공통 발화 중 지원 불가능한 것으로 확인된 나머지 일부(1302)를 제 1 카테고리 데이테버이스(521)의 제 1 미학습 데이터베이스(1322)에 저장할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)(예: 발화 데이터 분석 모듈(512)에 기반한 동작을 수행하는 지능형 서버의 프로세서)는 제 1 미학습 데이터베이스(1322)에 저장된 적어도 하나의 공통 발화 중 지원 불가능한 것으로 확인된 나머지 일부의 지원 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는 도 14의 1401, 1402, 1403에 도시된 바와 같이 제 1 미학습 데이터베이스(1322)에 저장된 발화(예: 적어도 하나의 공통 발화 중 지원 불가능한 것으로 확인된 나머지 일부) 및 발화의 지원 여부를 결정하기 위한 그래픽 엘리먼트(1412, 1413)를 포함하는 인터페이스(1400)를 표시할 수 있다. 일 예로, 지능형 서버(200)는 도 14에 도시된 바와 같이, "Recomund Menu"라는 카테고리(1410)의 미학습 데이터베이스에 저장된 발화인 "맛잇는 케이크 메뉴 주문해줘"라는 공통 발화(1411)를 표시하고, 공통 발화에 대한 지원을 결정하기 위한 제 1 엘리먼트(1412) 및 미지원을 결정하기 위한 제 2 엘리먼트(1413)를 표시할 수 있다. 지능형 서버(200)는 인터페이스(1400) 상에서 발화가 지원 가능한 것으로 선택(예: 제 1 엘리먼트(1412)가 선택됨)되는 경우 해당 발화(예: 1411)를 제 1 카테고리(예: 1410)의 지원 가능한 발화로 확인하고, 인터페이스 상에서 발화가 지원 불가능한 것으로 선택(예: 제 2 엘리먼트(1413)가 선택됨)되는 경우 해당 발화(예: 1411)를 제 1 카테고리(예: 1410)의 제 1 미학습 데이터베이스에서 삭제되도록 하여 해당 발화의 지원 여부를 더 이상 질의하지 않도록 할 수 있다.

상술한 바와 같은 동작에 따라, 지원 가능 여부가 지능형 서버(200)에서 관리됨으로써 특정 카테고리에 부합하는 음성 서비스를 제공하도록 보이스 어시스턴트들이 관리될 수 있다.

이하에서는, 지능형 서버(200) 및 전자 장치(100)의 동작의 일 예에 대해서 설명한다. 한편, 이하에서는, 상술한 지능형 서버(200) 및 전자 장치(100)와 관련된 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 전자 장치(100)로부터 수신되는 사용자 발화에 대응하는 카테고리와 관련된 정보를 전자 장치(100)로 제공할 수 있다.

도 15는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(100) 및 지능형 서버(200)의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도(1500)이다. 다양한 실시예들에 따르면 전자 장치(100) 및 지능형 서버(200)의 동작은 도 15에 도시되는 전자 장치(100) 및 지능형 서버(200)의 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 15에 도시되는 전자 장치(100) 및 지능형 서버(200)의 동작 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 도 15에 도시되는 동작들 보다 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는 도 16을 참조하여 도 15에 대해서 설명한다.

도 16은 다양한 실시예들에 따른 외부 장치가 지능형 서버(200)로부터 카테고리에 대한 정보를 수신하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 1501 동작에서 제 1 카테고리에 등록된 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 복수 개의 발화들을 확인하고, 1502 동작에서 획득된 복수 개의 발화들을 기반으로 적어도 하나의 공통 발화를 확인할 수 있다. 지능형 서버(200)의 1501 동작 내지 1502 동작은 상술한 지능형 서버(200)의 602 동작 내지 603 동작 및 1201 동작 내지 1202 동작과 같이 수행될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(100)는 1503 동작에서 사용자 발화를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 지정된 음성 입력을 인식하거나, 하드웨어 키를 통한 입력을 수신하면, 발화를 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다. 전자 장치(100)는, 지능형 앱의 실행 중에, 사용자 발화(예: XX)를 수신할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(100)는 1504 동작에서 획득된 사용자 발화에 대한 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 달리 말해, 지능형 서버(200)는 전자 장치(100)로부터 사용자 발화(예: 도 16에 도시된 "아이스 아메리카노 주문해줘"(1601))에 대한 정보를 수신할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 1505 동작에서 사용자 발화와 적어도 하나의 공통된 발화를 비교하고, 1506 동작에서 사용자 발화가 공통된 발화에 대응하는 것을 확인할 수 있다.

다양한 실시에들에 따르면, 지능형 서버(200)는 전자 장치(100)로부터 수신된 사용자 발화에 대한 정보와 복수 개의 카테고리들의 각각의 지원 가능한 발화들에 대한 정보를 비교할 수 있다. 지능형 서버(200)는, 상기 비교 결과에 기반하여, 복수 개의 카테고리들의 각각의 지원 가능한 발화들 중 수신된 사용자 발화(예: 도 16에 도시된 "아이스 아메리카노 주문해줘"(1601))에 대한 정보에 대응하는 제 1 카테고리의 적어도 하나의 지원 가능 발화에 대한 정보를 확인할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 사용자 발화에 대한 정보와 복수 개의 카테고리들의 각각의 지원 가능한 발화들에 대한 정보를 비교는, 지능형 서버(200)의 1203 동작과 같이 유사도를 기준으로 수행할 수 있으므로, 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 사용자 발화가 공통된 발화에 대응하는 것을 확인한 것에 기반하여, 1507 동작에서 제 1 카테고리에 대한 정보를 전자 장치(100)로 송신할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면 제 1 카테고리에 대한 정보는 제 1 카테고리를 식별하기 위한 정보 또는 카테고리에 포함된 보이스 어시스턴트들에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 카테고리에 대한 정보는 제 1 카테고리인 "배달 서비스"를 식별하기 위한 정보 또는 "배달 서비스"에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들에 대한 정보를 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(100)는 1508 동작에서 수신된 제 1 카테고리에 대한 정보를 표시할 수 있다. 전자 장치(100)는 도 16에 도시된 바와 같이, 수신된 제 1 카테고리에 대한 정보를 기반으로, 사용자 발화(예: "아이스 아메리카노 주문해줘"(1601))에 대응하는 복수 개의 카테고리들(예: "배달 서비스"(1602), "카페"(1603), "맛집"(1604))을 표시할 수 있다. 아울러, 기재된 바에 국한되지 않고, 전자 장치(100)는 수신된 제 1 카테고리에 대한 정보를 기반으로, 제 1 카테고리에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들에 대한 정보를 표시할 수도 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(100)는 복수 개의 카테고리에 대한 정보를 표시하고, 표시된 정보를 기반으로 인터페이스 상에서 사용자로부터 피드백 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 피드백 정보는 표시된 사용자 발화에 대응하는 복수 개의 카테고리에 대한 정보의 정확도를 나타내는 정보, 또는 표시된 복수 개의 카테고리들 이외의 사용자에 의해 입력되는 다른 카테고리에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 상기 피드백 정보는 보이스 어시스턴트의 트레이닝을 위한 데이터가 될 수 있다. 전자 장치(100)로부터 수신된 피드백 정보에 기반한 보이스 어시스턴트의 트레이닝 동작에 대해서는 도 17 내지 도 19에서 구체적으로 후술한다.

이하에서는, 지능형 서버(200), 전자 장치(100), 및 개발자 서버(430) 의 동작의 일 예에 대해서 설명한다. 한편, 이하에서는, 상술한 지능형 서버(200) 및 전자 장치(100)와 관련된 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 적어도 하나의 외부 전자 장치(100)(예: 전자 장치(100), 및 개발자 서버(430))로부터 보이스 어시스턴트의 트레이닝을 위한 발화들을 제공받을 수 있다.

도 17은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200), 전자 장치(100), 및 개발자 서버(430)의 동작의 일 예를 설명하기 위한 흐름도(1700)이다. 다양한 실시예들에 따르면 전자 장치(100), 지능형 서버(200) 및 개발자 서버(430)의 동작은 도 17에 도시되는 동작의 순서에 국한되지 않고, 도시되는 순서와 다른 순서로 수행될 수 있다. 또한, 다양한 실시예들에 따르면, 도 17에 도시되는 전자 장치(100), 지능형 서버(200) 및 개발자 서버(430)의 동작들 보다 더 많은 동작들이 수행되거나, 또는 도 17에 도시되는 동작들 보다 더 적은 적어도 하나의 동작이 수행될 수도 있다. 이하에서는, 도 18 내지 도 19를 참조하여 도 17에 대해서 설명한다.

도 18은 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200)의 전자 장치(100)로부터 트레이닝을 위한 발화에 대한 정보를 수신하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 19는 다양한 실시에들에 따른 지능형 서버(200)의 개발자 서버(430)로부터 트레이닝을 위한 발화에 대한 정보를 수신하는 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(100)는 1701 동작에서 사용자 발화를 획득하고, 1702 동작에서 획득된 사용자 발화에 대한 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 전자 장치(100)의 1701 동작 내지 1702 동작은 상술한 전자 장치(100)의 1503 동작 내지 1504 동작과 같이 수행될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 "아이스 아메리카노 주문 해줘"라는 사용자 발화를 수신하고, 사용자 발화에 대한 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 1703 동작에서 사용자 발화에 대응하는 카테고리에 대한 정보를 전자 장치(100)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(200)의 1703 동작은 상술한 지능형 서버(200)의 1505 동작 내지 1507 동작과 같이 수행될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는 "아이스 아메리카노 주문 해줘"라는 사용자 발화에 대응하는 카테고리(예: 배달 서비스)에 대한 정보를 전자 장치(100)로 송신할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(100)는 1704 동작에서 피드백 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는, 수신된 사용자 발화에 대응하는 카테고리에 대한 정보에 응답하여, 사용자 발화에 대응하는 카테고리에 대한 정보를 포함하는 피드백 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(100)는 사용자 발화에 대응하는 복수 개의 카테고리들 중 적어도 하나의 카테고리를 선택하고, 선택된 적어도 하나의 카테고리에 대한 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(100)는 도 18의 1801에 도시된 바와 같이, 지능형 서버(200)로부터 수신된 사용자 발화에 대응하는 카테고리에 대한 정보를 기반으로 사용자 발화에 대응하는 적어도 하나의 카테고리(예: 배달 서비스(1811), 카페(1812), 맛집(1813))를 포함하는 인터페이스를 표시할 수 있다. 전자 장치(100)는, 인터페이스 상에서 표시된 적어도 하나의 카테고리(예: 배달 서비스(1811), 카페(1812), 맛집(1813)) 중 사용자로부터 특정 카테고리에 대한 입력을 수신하고, 선택된 특정 카테고리에 대한 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.

또 예를 들어, 전자 장치(100)는 도 18의 1802에 도시된 바와 같이, 수신된 사용자 발화에 대응하는 카테고리가 확인되지 않는 경우, 지능형 서버(200)로부터 복수 개의 카테고리들(예: 배달 서비스(1814), 카페(1815), 맛집(1816))에 대한 정보를 수신하고, 수신된 복수 개의 카테고리들(예: 배달 서비스(1814), 카페(1815), 맛집(1816))을 포함하는 인터페이스를 표시할 수 있다. 전자 장치(100)는, 인터페이스 상에서 표시된 복수 개의 카테고리들 중 사용자로부터 특정 카테고리에 대한 입력을 수신하고, 선택된 특정 카테고리에 대한 정보를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 1705 동작에서 사용자 발화를 확인된 카테고리의 데이터 베이스에 저장할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는 전자 장치(100)로부터 수시된 피드백 정보에 포함된 특정 카테고리(예: 카페)에 대한 정보를 기반으로, 사용자 발화에 대응하는 특정 카테고리(예: 카페)를 확인할 수 있다. 지능형 서버(200)는, 확인된 특정 카테고리의 데이터 베이스에 전자 장치(100)로부터 수신된 사용자 발화에 대한 정보를 저장할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 사용자 발화에 대한 정보를 확인된 특정 카테고리의 학습 데이터베이스 또는 미학습 데이터베이스에 저장할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)는, 확인된 특정 카테고리의 학습 데이터베이스에 전자 장치(100)로부터 수신된 사용자 발화에 대한 정보를 저장하고, 이후 특정 카테고리에 포함된 복수 개의 어시스턴트들이 사용자 발화를 처리 가능하도록 할 수 있다. 또 예를 들어, 지능형 서버(200)는, 확인된 특정 카테고리의 미학습 데이터베이스에 전자 장치(100)로부터 수신된 사용자 발화에 대한 정보를 저장하고, 이후 사용자 발화의 특정 카테고리의 지원 가능 여부가 결정되도록 할 수 있다. 지능형 서버(200)의 사용자 발화에 대한 정보를 학습 데이터베이스 또는 미학습 데이터베이스에 저장하는 동작은, 상술한 지능형 서버(200)의 1203 내지 1207 동작과 같이, 사용자 발화에 대한 정보와 미리 저장된 특정 카테고리의 지원 가능한 발화에 대한 정보 사이의 유사도를 기반으로 수행(예: 유사도가 임계값 이상인 경우 학습 데이터베이스에 저장되고, 유사도가 임계값 미만인 경우 미학습 데이터베이스에 저장됨)될 수 있다. 따라서, 지능형 서버(200)의 1705 동작에서, 지능형 서버(200)의 1203 내지 1207 동작과 중복되는 설명은 생략한다.

상술한 바와 같은 지능형 서버(200)의 전자 장치(100) 뿐만 아니라 개발자 서버(430)로부터 카테고리의 지원 가능 발화로서 확인할 수 있는 다양한 종류의 발화를 제공 받게됨으로써, 카테고리에 등록된 보이스 어시스턴트들의 처리 가능한 발화들이 다양해질 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 개발자 서버(430)는 1706 동작에서 카테고리 등록 발화에 대한 정보를 지능형 서버(200)로 전송할 수 있다. 카테고리 등록 발화에 대한 정보는 특정 카테고리에 등록하기 위한 발화를 의미할 수 있다. 즉, 개발자 서버(430)는 특정 발화를 특정 카테고리의 지원 가능 발화로 등록을 요청할 수 있다. 예를 들어, 개발자 서버(430)는, 지능형 서버(200)로 "맛있는 케이크 메뉴 추천해줘"라는 발화를 "Recommend menu"라는 카테고리의 지원 가능 발화로 등록을 요청하거나, "유자 스무디 두 잔 배달해줘"라는 발화를 "OrderMenu"라는 카테고리의 지원 가능 발화로 등록을 요청하거나, "카페 기프트카드 구매하기"라는 발화를 "BuyGiftcard"라는 카테고리의 지원 가능 발화로 등록을 요청할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면 특정 카테고리에 제 1 개발자 서버(430)에 의해 등록된 제 1 보이스 어시스턴트의 처리 가능한 특정 발화는 특정 카테고리의 다른 보이스 어시스턴트들에 의해 처리 불가능하여, 특정 카테고리의 지원 불가능 발화로 분류될 수 있다. 이에 따라, 지능형 서버(200)는 전자 장치(100)로부터 수신되는 특정 발화에 대응하는 특정 카테고리를 확인하지 못하게 되어, 특정 카테고리에 포함된 제 1 보이스 어시스턴트에 대한 정보가 전자 장치(100)로 제공되지 않을 수 있다. 결과적으로, 제 1 개발자 서버(430)가 등록한 제 1 보이스 어시스턴트의 활용도가 저하 될 수 있다. 따라서, 제 1 개발자 서버(430)(또는, 개발자)는 특정 카테고리에 등록한 제 1 보이스 어시스턴트가 처리 가능한 특정 발화를 특정 카테고리의 지원 가능 발화로 등록을 요청함으로써, 특정 카테고리에 포함된 다른 보이스 어시스턴트들이 특정 발화를 처리 가능하도록 할 뿐만 아니라, 전자 장치(100)로부터 수신된 특정 발화에 대한 정보에 응답하여 특정 카테고리에 포함된 제 1 보이스 어시스턴트에 대한 정보가 전자 장치(100)로 제공되도록 할 수 있다. 한편 상기 기재에 국한되지 않고, 특정 카테고리에 등록된 보이스 어시스턴트가 처리 가능한 발화뿐만 아니라, 처리 불가능한 발화 또한 개발자 서버(430)의 요청에 따라 특정 카테고리의 지원 가능 발화로 지능형 서버(200)에 등록 요청될 수도 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 1707 동작에서 카테고리 등록 발화를 해당 카테고리의 데이터 베이스에 저장할 수 있다. 지능형 서버(200)는 상술한 1705 동작과 같이, 카테고리 등록 발화를 특정 카테고리의 학습 데이터베이스 또는 미학습 데이터베이스에 저장할 수 있다. 따라서, 지능형 서버(200)의 1707 동작에서, 지능형 서버(200)의 1705 동작과 중복되는 설명은 생략한다. 지능형 서버(200)는 도 19의 1901, 1902, 1903에 도시된 바와 같이, 미학습 데이터베이스에 저장된 발화들에 대한 정보를 표시하고 표시된 발화들에 대한 지원 여부를 결정하기 위한 인터페이스(1900)를 표시할 수 있다. 지능형 서버(200)는 인터페이스(1900) 상에서 지원 여부를 결정하기 위한 입력을 수신하고, 수신된 입력에 응답하여 해당하는 발화를 카테고리의 지원 가능 발화로 저장할 수 있다. 지능형 서버(200)의 발화의 지원 여부를 결정하는 동작은, 상술한 1203 내지 1207 동작과 같이 수행될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

다양한 실시예들에 따르면, 지능형 서버(200)는 1708 동작에서 카테고리에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들과 관련된 복수 개의 발화들을 확인하고, 1709 동작에서 획득된 복수 개의 발화들을 기반으로 적어도 하나의 공통 발화를 확인할 수 있다. 지능형 서버(200)의 1708 동작 내지 1709 동작은, 상술한 지능형 서버(200)의 603 동작 내지 604 동작 및 지능형 서버(200)의 1201 동작 내지 1202 동작과 같이 수행될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다.

이하에서는, 상술한 다양한 실시예들에 따른 지능형 서버(200), 전자 장치(100), 및 개발자 서버(430)의 구성의 일 예에 대해서 설명한다. 상술한 지능형 서버(200), 전자 장치(100), 및 개발자 서버(430)에는 후술한 네트워크 환경(2000)내의 장치들에 대한 설명이 준용될 수 있다.

도 20은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(2000) 내의 전자 장치(2001)의 블럭도이다. 도 20을 참조하면, 네트워크 환경(2000)에서 전자 장치(2001)는 제 1 네트워크(2098)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(2002)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(2099)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(2004) 또는 서버(2008)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(2001)는 서버(2008)를 통하여 전자 장치(2004)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(2001)는 프로세서(2020), 메모리(2030), 입력 장치(2050), 음향 출력 장치(2055), 표시 장치(2060), 오디오 모듈(2070), 센서 모듈(2076), 인터페이스(2077), 햅틱 모듈(2079), 카메라 모듈(2080), 전력 관리 모듈(2088), 배터리(2089), 통신 모듈(2090), 가입자 식별 모듈(2096), 또는 안테나 모듈(2097)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(2001)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(2060) 또는 카메라 모듈(2080))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(2076)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(2060)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다

프로세서(2020)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(2040))를 실행하여 프로세서(2020)에 연결된 전자 장치(2001)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(2020)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(2076) 또는 통신 모듈(2090))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(2032)에 로드하고, 휘발성 메모리(2032)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(2034)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(2020)는 메인 프로세서(2021)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(2023)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(2023)은 메인 프로세서(2021)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(2023)는 메인 프로세서(2021)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(2023)는, 예를 들면, 메인 프로세서(2021)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(2021)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(2021)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(2021)와 함께, 전자 장치(2001)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(2060), 센서 모듈(2076), 또는 통신 모듈(2090))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(2023)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(2080) 또는 통신 모듈(2090))의 일부로서 구현될 수 있다.

메모리(2030)는, 전자 장치(2001)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(2020) 또는 센서모듈(2076))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(2040)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(2030)는, 휘발성 메모리(2032) 또는 비휘발성 메모리(2034)를 포함할 수 있다.

프로그램(2040)은 메모리(2030)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(2042), 미들 웨어(2044) 또는 어플리케이션(2046)을 포함할 수 있다.

입력 장치(2050)는, 전자 장치(2001)의 구성요소(예: 프로세서(2020))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(2001)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(2050)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예:스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 장치(2055)는 음향 신호를 전자 장치(2001)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(2055)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

표시 장치(2060)는 전자 장치(2001)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(2060)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(2060)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(2070)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(2070)은, 입력 장치(2050) 를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(2055), 또는 전자 장치(2001)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(2002)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(2076)은 전자 장치(2001)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(2076)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(2077)는 전자 장치(2001)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(2002))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(2077)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(2078)는, 그를 통해서 전자 장치(2001)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(2002))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(2078)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(2079)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(2079)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(2080)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(2080)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(2088)은 전자 장치(2001)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(2088)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(2089)는 전자 장치(2001)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(2089)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(2090)은 전자 장치(2001)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(2002), 전자 장치(2004), 또는 서버(2008))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(2090)은 프로세서(2020)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(2090)은 무선 통신 모듈(2092)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(2094)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(2098)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(2099)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(2092)은 가입자 식별 모듈(2096)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(2098) 또는 제 2 네트워크(2099)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(2001)를 확인 및 인증할 수 있다.

안테나 모듈(2097)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(2097)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(2098) 또는 제 2 네트워크(2099)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(2090)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(2090)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)이 추가로 안테나 모듈(2097)의 일부로 형성될 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(2099)에 연결된 서버(2008)를 통해서 전자 장치(2001)와 외부의 전자 장치(2004)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(2002, 2004) 각각은 전자 장치(2001)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(2001)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(2002, 2004, 또는 2008) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(2001)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(2001)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(2001)로 전달할 수 있다. 전자 장치(2001)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다.. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치 (예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나",“A 또는 B 중 적어도 하나,”"A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,”및 “A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 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, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(2001)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(2036) 또는 외장 메모리(2038))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(2040))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(2001))의 프로세서(예: 프로세서(2020))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일실시예에 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 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 제 1 외부 장치로부터 사용자 발화를 수신하는 동작, 및 상기 수신된 사용자 발화가 상기 복수 개의 발화들 중 제 1 발화에 대응하는 경우, 상기 복수 개의 어시스턴트들 중 상기 제 1 발화를 처리 가능한 제 2 보이스 어시스턴트에 의해 상기 수신된 사용자 발화가 처리됨으로써 생성되는 제 1 처리 결과 정보를 획득하는 동작을 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 적어도 하나의 공통 발화는 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 각각에 의해 처리 가능한 발화이고, 상기 적어도 하나의 공통 발화는 상기 복수 개의 발화들 중 동일한 발화이거나, 또는 상기 적어도 하나의 공통 발화의 각각은 서로 임계값 이상의 유사도를 가지는 발화들인, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 외부 장치로 제공된 것에 기반하여, 상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 제 1 보이스 어시스턴트에 의해 처리 가능해지는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 카테고리의 지원 가능한 발화인지 여부를 확인하는 동작, 및 상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 카테고리의 지원 가능한 발화인 경우, 상기 적어도 하나의 공통 발화를 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로서 저장하는 동작을 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 미리 저장된 상기 제 1 카테고리의 적어도 하나의 지원 가능한 발화를 확인하는 동작-미리 저장된 상기 제 1 카테고리의 적어도 하나의 지원 가능한 발화는 상기 복수 개의 발화들 중 공통 발화로 확인된 발화임-, 및 상기 확인된 미리 저장된 적어도 하나의 지원 가능한 발화 중 적어도 일부에 상기 적어도 하나의 공통 발화가 대응하는 경우, 상기 적어도 하나의 공통 발화를 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로 확인하는 동작을 더 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 미리 저장된 상기 카테고리의 지원 가능한 발화가 아닌 경우, 상기 적어도 하나의 공통 발화의 지원 여부를 확인하는 동작, 및 상기 적어도 하나의 공통 발화를 지원하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 공통 발화를 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로 저장하는 동작을 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 제 1 카테고리에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들과 관련된 복수 개의 발화들을 획득하는 동작은, 상기 외부 장치로부터 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화에 등록하기 위한 제 1 발화를 수신하는 동작, 및 상기 복수 개의 발화들로서 상기 수신된 제 1 발화를 확인하는 동작을 더 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 카테고리에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들과 관련된 복수 개의 발화들을 획득하는 동작은, 제 1 외부 장치로부터 사용자 발화를 수신하는 동작, 상기 제 1 외부 장치로부터 상기 사용자 발화와 관련된 카테고리 정보를 수신하는 동작, 상기 수신된 카테고리 정보를 기반으로 상기 사용자 발화에 대응하는 카테고리를 확인하는 동작, 및 상기 확인된 사용자 발화의 카테고리가 상기 제 1 카테고리인 경우, 상기 복수 개의 발화들로서 상기 사용자 발화를 확인하는 동작을 더 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 적어도 하나의 발화를 상기 카테고리의 지원 가능한 발화로 저장하는 동작, 제 1 외부 장치로부터 사용자 발화를 수신하는 동작, 상기 수신된 사용자 발화와 상기 적어도 하나의 공통 발화를 비교하는 동작, 및 상기 비교 결과에 기반하여 상기 수신된 사용자 발화가 상기 적어도 하나의 공통 발화가 대응하는 것으로 식별된 경우, 상기 제 1 카테고리와 관련된 정보를 상기 제 1 외부 장치로 제공하는 동작을 더 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 외부 장치로부터 상기 제 1 카테고리로의 제 1 보이스 어시스턴트의 등록을 위한 요청을 수신하는 경우, 상기 설정된 조건의 만족을 확인하는 동작을 더 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 외부 장치로부터 상기 적어도 하나의 공통 발화와 관련된 정보의 요청을 수신하는 경우, 상기 설정된 조건의 만족을 확인하는 동작-상기 적어도 하나의 외부 장치는 상기 제 1 카테고리에 등록된 상기 복수 개의 어시스턴트들과 연관됨-을 더 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 확인된 적어도 하나의 공통 발화가 미리 저장된 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화와 다른 경우, 상기 설정된 조건의 만족을 확인하는 동작을 더 포함하는, 제어 동작이 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 통신 회로가 제 1 외부 장치로부터 사용자 발화를 수신하도록 제어하고, 상기 수신된 사용자 발화가 상기 복수 개의 발화들 중 제 1 발화에 대응하는 경우, 상기 복수 개의 어시스턴트들 중 상기 제 1 발화를 처리 가능한 제 2 보이스 어시스턴트에 의해 상기 수신된 사용자 발화가 처리됨으로써 생성되는 제 1 처리 결과 정보를 획득하도록 하는 전자 장치가 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 적어도 하나의 공통 발화는 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 각각에 의해 처리 가능한 발화이고, 상기 적어도 하나의 공통 발화는 상기 복수 개의 발화들 중 동일한 발화이거나, 또는 상기 적어도 하나의 공통 발화의 각각은 서로 임계값 이상의 유사도를 가지는 발화들인, 전자 장치가 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 외부 장치로 제공된 것에 기반하여, 상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 제 1 보이스 어시스턴트에 의해 처리 가능해지는, 전자 장치가 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 카테고리의 지원 가능한 발화인지 여부를 확인하고, 상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 카테고리의 지원 가능한 발화인 경우, 상기 적어도 하나의 공통 발화를 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로서 저장하도록 하는, 전자 장치가 제공될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 미리 저장된 상기 제 1 카테고리의 적어도 하나의 지원 가능한 발화를 확인하는 동작-상기 미리 저장된 제 1 카테고리의 적어도 하나의 지원 가능한 발화는 상기 복수 개의 발화들 중 공통 발화로 확인된 발화임-, 상기 확인된 미리 저장된 적어도 하나의 지원 가능한 발화 중 적어도 일부에 상기 적어도 하나의 공통 발화가 대응하는 경우, 상기 적어도 하나의 공통 발화를 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로 확인하도록 하는, 전자 장치가 제공될 수 있다.

Claims

전자 장치의 제어 동작에 있어서,
제 1 카테고리에 복수 개의 보이스 어시스턴트들을 등록하는 동작-상기 복수 개의 보이스 어시턴트들은 처리 가능한 복수 개의 발화들에 대한 정보 및 상기 복수 개의 발화에 대응하는 복수 개의 처리 결과 정보를 포함함-;
상기 제 1 카테고리에 등록된 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 상기 복수 개의 발화들을 확인하는 동작;
상기 확인된 복수 개의 발화들 중 적어도 하나의 공통 발화를 확인하는 동작-상기 적어도 하나의 공통 발화는 유사도와 연관된 지정된 조건을 만족함-;
외부 장치로부터 상기 제 1 카테고리로의 제 1 보이스 어시스턴트의 등록을 위한 요청을 수신하는 동작; 및
상기 요청에 기반하여, 상기 적어도 하나의 발화와 관련된 정보를 상기 외부 장치로 제공하는 동작;을 포함하는,
제어 동작.
제 1 항에 있어서,
제 1 외부 장치로부터 사용자 발화를 수신하는 동작; 및
상기 수신된 사용자 발화가 상기 복수 개의 발화들 중 제 1 발화에 대응하는 경우, 상기 복수 개의 어시스턴트들 중 상기 제 1 발화를 처리 가능한 제 2 보이스 어시스턴트에 의해 상기 수신된 사용자 발화가 처리됨으로써 생성되는 제 1 처리 결과 정보를 획득하는 동작;을 포함하는, 제어 동작.
제 2 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 공통 발화는 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 각각에 의해 처리 가능한 발화이고,
상기 적어도 하나의 공통 발화는 상기 복수 개의 발화들 중 동일한 발화이거나, 또는 상기 적어도 하나의 공통 발화의 각각은 서로 임계값 이상의 유사도를 가지는 발화들인, 제어 동작.
제 1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 외부 장치로 제공된 것에 기반하여, 상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 제 1 보이스 어시스턴트에 의해 처리 가능해지는, 제어 동작.
제 1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화에 대응하는지 여부를 확인하는 동작; 및
상기 적어도 하나의 공통 발화가 카테고리의 지원 가능한 발화에 대응하는 경우, 상기 적어도 하나의 공통 발화를 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로서 저장하는 동작;을 포함하는, 제어 동작.
제 5 항에 있어서,
미리 저장된 상기 제 1 카테고리의 적어도 하나의 지원 가능한 발화를 확인하는 동작-상기 미리 저장된 제 1 카테고리의 적어도 하나의 지원 가능한 발화는 상기 복수 개의 발화들 중 공통 발화로 확인된 발화임-; 및
상기 확인된 미리 저장된 적어도 하나의 지원 가능한 발화 중 적어도 일부와 상기 적어도 하나의 공통 발화가 대응하는 경우, 상기 적어도 하나의 공통 발화를 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로 확인하는 동작;을 더 포함하는, 제어 동작.
제 5 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화에 대응하지 않는 경우, 상기 적어도 하나의 공통 발화의 지원 여부를 확인하는 동작; 및
상기 적어도 하나의 공통 발화를 지원하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 공통 발화를 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로 저장하는 동작;을 포함하는, 제어 동작.
제 1 항에 있어서,
상기 제 1 카테고리에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들과 관련된 복수 개의 발화들을 획득하는 동작은:
상기 외부 장치로부터 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화에 등록하기 위한 제 1 발화를 수신하는 동작; 및
상기 복수 개의 발화들로서 상기 수신된 제 1 발화를 확인하는 동작;을 더 포함하는, 제어 동작.
제 1 항에 있어서,
카테고리에 포함된 복수 개의 보이스 어시스턴트들과 관련된 복수 개의 발화들을 획득하는 동작은:
제 1 외부 장치로부터 사용자 발화를 수신하는 동작;
상기 제 1 외부 장치로부터 상기 사용자 발화와 관련된 카테고리 정보를 수신하는 동작;
상기 수신된 카테고리 정보를 기반으로 상기 사용자 발화에 대응하는 카테고리를 확인하는 동작; 및
상기 확인된 사용자 발화의 카테고리가 상기 제 1 카테고리인 경우, 상기 복수 개의 발화들로서 상기 사용자 발화를 확인하는 동작;을 더 포함하는, 제어 동작.
제 1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 발화를 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로 저장하는 동작;
제 1 외부 장치로부터 사용자 발화를 수신하는 동작;
상기 수신된 사용자 발화와 상기 적어도 하나의 공통 발화를 비교하는 동작; 및
상기 비교 결과에 기반하여 상기 수신된 사용자 발화가 상기 적어도 하나의 공통 발화가 대응하는 것으로 식별된 경우, 상기 제 1 카테고리와 관련된 정보를 상기 제 1 외부 장치로 제공하는 동작;을 더 포함하는, 제어 동작.
통신 회로;
프로세서; 및
메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가,
제 1 카테고리에 복수 개의 보이스 어시스턴트들을 등록하고, 상기 복수 개의 보이스 어시턴트들 처리 가능한 복수 개의 발화에 대한 정보 및 상기 복수 개의 발화에 대응하는 복수 개의 처리 결과 정보를 포함하고,
상기 제 1 카테고리에 등록된 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 상기 복수 개의 발화들을 확인하고,
상기 확인된 복수 개의 발화들을 기반으로, 상기 제 1 카테고리에 대응하는 적어도 하나의 공통 발화를 확인하고
상기 적어도 하나의 공통 발화를 공유하도록 설정된 조건의 만족을 확인하고,
상기 조건의 만족의 확인에 기반하여, 상기 적어도 하나의 공통 발화와 관련된 정보를 상기 제 1 카테고리에 등록된 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들에 대응하는 복수 개의 외부 장치들 중 적어도 일부로 제공하도록 하는, 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 전자 장치.
제 11 항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
적어도 하나의 외부 장치로부터 상기 제 1 카테고리로의 제 1 보이스 어시스턴트의 등록을 위한 요청을 수신하는 경우, 상기 설정된 조건의 만족을 확인하도록 하는, 전자 장치.
제 11 항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
적어도 하나의 외부 장치로부터 상기 적어도 하나의 공통 발화와 관련된 정보의 요청을 수신하는 경우, 상기 설정된 조건의 만족을 확인하고, 상기 적어도 하나의 외부 장치는 상기 제 1 카테고리에 등록된 상기 복수 개의 어시스턴트들과 연관된, 전자 장치.
제 11 항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 확인된 적어도 하나의 공통 발화가 미리 저장된 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화와 다른 경우, 상기 설정된 조건의 만족을 확인하도록 하는, 전자 장치.
통신 회로;
프로세서; 및
메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가,
제 1 카테고리에 복수 개의 보이스 어시스턴트들을 등록하고-상기 복수 개의 보이스 어시턴트들은 처리 가능한 복수 개의 발화들에 대한 정보 및 상기 복수 개의 발화들에 대응하는 복수 개의 처리 결과 정보를 포함함-,
상기 제 1 카테고리에 등록된 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들이 처리 가능한 상기 복수 개의 발화들을 확인하고,
상기 확인된 복수 개의 발화들 중 적어도 하나의 공통 발화를 확인하고-상기 적어도 하나의 공통 발화는 유사도와 연관된 지정된 조건을 만족함-,
상기 통신 회로가 외부 장치로부터 상기 제 1 카테고리로의 제 1 보이스 어시스턴트의 등록을 위한 요청을 수신하도록 제어하고,
상기 통신 회로가, 상기 요청에 기반하여, 상기 적어도 하나의 발화와 관련된 정보를 상기 외부 장치로 송신하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 전자 장치.
제 15 항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 통신 회로가 제 1 외부 장치로부터 사용자 발화를 수신하도록 제어하고,
상기 수신된 사용자 발화가 상기 복수 개의 발화들 중 제 1 발화에 대응하는 경우, 상기 복수 개의 어시스턴트들 중 상기 제 1 발화를 처리 가능한 제 2 보이스 어시스턴트에 의해 상기 수신된 사용자 발화가 처리됨으로써 생성되는 제 1 처리 결과 정보를 획득하도록 하는 전자 장치.
제 16 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 공통 발화는 상기 복수 개의 보이스 어시스턴트들의 각각에 의해 처리 가능한 발화이고,
상기 적어도 하나의 공통 발화는 상기 복수 개의 발화들 중 동일한 발화이거나, 또는 상기 적어도 하나의 공통 발화의 각각은 서로 임계값 이상의 유사도를 가지는 발화들인, 전자 장치.
제 15 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 외부 장치로 제공된 것에 기반하여, 상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 제 1 보이스 어시스턴트에 의해 처리 가능해지는, 전자 장치.
제 16 항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화에 대응하는지 여부를 확인하고,
상기 적어도 하나의 공통 발화가 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화에 대응하는 경우, 상기 적어도 하나의 공통 발화를 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로서 저장하도록 하는, 전자 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
미리 저장된 상기 제 1 카테고리의 적어도 하나의 지원 가능한 발화를 확인하는 동작-미리 저장된 상기 제 1 카테고리의 적어도 하나의 지원 가능한 발화는 상기 복수 개의 발화들 중 공통 발화로 확인된 발화임-,
상기 확인된 미리 저장된 적어도 하나의 지원 가능한 발화 중 적어도 일부에 상기 적어도 하나의 공통 발화가 대응하는 경우, 상기 적어도 하나의 공통 발화를 상기 제 1 카테고리의 지원 가능한 발화로 확인하도록 하는, 전자 장치.