KR100680190B1 - 진화하는 에이전트를 갖는 사전 행동적 사용자 인터페이스 - Google Patents

진화하는 에이전트를 갖는 사전 행동적 사용자 인터페이스 Download PDF

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Abstract

어떠한 타입의 연산장치에도 임의로 설치될 수 있는(혹은 그 장치를 제어하거나 그 장치와 연관될 수 있는) 사전행동적 사용자 인터페이스이다. 이 사전행동적 사용자 인터페이스는 사용자의 행동에 따라, 연산장치가 선택할 수 있는 미리 프로그램된 여러 가지 패턴들 및/또는 특정한 사용자와의 이전 경험에 기초하여, 사용자에게 제안들을 능동적으로 행한다. 예를 들어 메뉴 또는 그 일부를 변경하고; 표시할 다른 메뉴를 제공하고; 및/또는 터치스크린 기능을 변경하는 등 표시부의 적어도 일부의 모습을 변경함으로써 그 제안들을 임의로 행할 수 있다. 이러한 제안들은 음성에 의해 임의로 행해질 수 있다.
프로액티브, 인공지능, 가상세계, 인터페이스, 아바타, 휴대폰, 쌍방향

Description

진화하는 에이전트를 갖는 사전 행동적 사용자 인터페이스{PROACTIVE USER INTERFACE WITH EVOLVING AGENT}
도 1은 본 발명에 따른 학습모듈의 예를 나타낸 개략 블록도,
도 2는 사전행동적 사용자 인터페이스를 이용하기 위한 본 발명에 따른 시스템의 예를 나타낸 개략 블록도,
도 3은 본 발명에 따른 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템의 구현 예를 나타낸 도면,
도 4는 본 발명에 따른 적응형 시스템의 구현 예를 나타낸 개략 블록도,
도 5a 및 도 5b는 각각 본 발명에 따른 애플리케이션 관리 시스템의 예를 나타낸 개략 블록도 및 시퀀스 다이어그램,
도 6a 및 도 6b는 각각 이동 정보 장치의 운영체제를 통하여 하나 이상의 행위를 수행하기 위해 본 발명에 따른 적응형 시스템에게 필요한 기반구조(infrastructure)의 예를 나타낸 도면과, 이것에 대한 본 발명에 따른 시퀀스 다이어그램의 예를 나타낸 도면,
도 7a 내지 도 7c는 전형적인 이벤트들을 나타낸 것으로, 그 이벤트들이 (이동 정보 장치의 운영체제를 통해) 이동 정보 장치와 본 발명의 시스템 사이의 상호 작용들에 의해 어떻게 처리되는 지를 나타낸 도면,
도 8a는 지능형 에이전트의 구성 예를 나타낸 것이고, 도 8b는 그 지능형 에이전트의 동작에 대한 시퀀스 다이어그램의 예를 나타낸 도면,
도 9a 및 도 9b는 본 발명에 따른 행위를 선택하기 위한 예로서 2가지 방법을 나타낸 도면,
도 10은 본 발명에 따른 행위 수행(action execution)의 예를 나타낸 시퀀스 다이어그램,
도 11a 내지 도 11c는 각각 본 발명에 따른 전형적인 진화 클래스 다이어그램과, 전형적인 돌연변이 시퀀스 다이어그램과, 전형적인 혼성 시퀀스 다이어그램,
도 12는 2개의 이동 정보 장치 상의 지능형 에이전트들 사이의 전형적인 혼성화 과정(hybridization sequence)을 나타낸 도면,
도 13 내지 도 19는 본 발명에 따른 아바타 혹은 생물의 전형적인 화면출력화상들(screenshots)을 나타낸 도면,
도 20은 본 발명에 따른 전형적인 지능형 에이전트 시스템을 나타낸 개략 블록도,
도 21은 도 20의 시스템을 더욱 자세히 나타낸 도면,
도 22는 본 발명에 다른 행위 선택 시스템의 전형적인 구현예를 나타낸 개략 블록도,
도 23a 및 도 23b는 이동 정보 장치의 스크린 상에 표시된 본 발명에 따른 아바타의 몇 가지 화면출력화상들을 나타낸 도면.
본 발명은 사전행동적 사용자 인터페이스(proactive user interface)와, 그 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 이동 정보 장치와 함께 사용하기 위한 사용자 인터페이스와, 그 시스템 및 방법에 있어서 진화하는 에이전트를 갖는 사전 행동적 사용자 인터페이스와 그 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근, 이동 및 휴대 무선 장치의 사용이 급격히 증가하고 있다. 변화하는 기능들, 내부 자원들 및 성능들을 가지고 있는 많은 장치들이 있으며, 이러한 장치에는, 이동 전화, PDA(Personal Digital Assistants), 의료용 및 실험실용 기구, 스마트카드, 및 셋탑박스 등이 포함되지만, 그것들에 한정되는 것은 아니다. 그러한 장치는 모두 이동 정보 장치이다. 이들 장치는 이미 알려져 있는 범용 계산 기계보다는 특수 목적용의 기능 제한형 장치가 되는 경향이 있다. 이들 중 많은 장치는 인터넷에 연결되어 여러 가지 용도로 이용되고 있다.
그러한 이동 정보 장치로는 예를 들어 휴대폰(cellular phone)이 있다. 휴대폰은 급속도로 보편화되어, 휴대폰의 사용이 심지어는 기존의 PSTN(Public Switched Telephony Network) 전화기 혹은 "지상선로(land line)" 전화기의 사용을 능가하고 있다. 휴대폰은 그 자체로 더욱 정교해지고 있으며, 실제로는, 사실상의 내장형 운영체제를 갖춘 연산 장치라고 할 수 있다.
휴대폰이 더욱 정교해짐에 따라, 휴대폰에 의해 제공되는 기능의 범위도 잠 재적으로 더욱 확대되고 있다. 하지만, 현재로는, 휴대폰의 기능들은 일반(지상선로) 전화기에 이미 있는 기능들을 확장하는 것 및/또는 PDA의 특정 기능들을 휴대폰의 기능들과 통합하는 것과 관련되는 것이 일반적이다. 이와 유사하게, 휴대폰과 함께 제공되는 사용자 인터페이스도 정교하지 않은 것이며, 몇 가지 단순한 메뉴들을 스크롤하기 위한 키패드를 특징적 요소로서 갖추는 것이 일반적이다. 벨 소리 및 그 이외의 휴대폰 액세서리들을 위해 상당한 비용을 지출하고 있는 고객들 입장에서는 고객 맞춤화(customization)를 분명 원하고 있으나, 고객 맞춤화는 여전히 휴대폰의 극히 적은 개수의 기능들에 한정되고 있다. 또한, 휴대폰은, 현재, 이동 정보 장치의 사용을 향상시키는데 필요한 주문 제작형 기능(custom/tailored functionalities)과, 예를 들어 장치 사용자 인터페이스 등의 자동 개별 맞춤화(automatic personalization), 및/또는 사용자의 행동에 따라 반응하는 능력이 부족하다.
그러나, 이와 같은 정교함의 부족은 개인용 (데스크탑 혹은 랩탑) 컴퓨터용 및 그 이외의 연산장치용 사용자 인터페이스들에서도 마찬가지이다. 대게 이들 연산장치는 아주 단순한 방법으로만 고객 맞춤화될 수 있다. 또한, 그러한 고객 맞춤화는 사용자에 의해 수행되어야 하는데, 사용자들은 컴퓨터기능들을 이해하지 못하거나 그러한 고객 맞춤화 작업의 수행을 불편하게 느낄 수 있다. 현재, 연장 장치들은 사용자의 행동(동작) 패턴을 학습하여 그에 따라 그들 자신의 동작을, 사용자 인터페이스용 적응형 시스템(adaptive system)처럼, 조정하는 것이 불가능하다. 사용자가 컴퓨터를 수동으로 조정할 수 없다면, 컴퓨터가 사용자에 맞도록 그 동작을 조정하기보다는, 사용자가 자신의 동작을 컴퓨터에 맞도록 조정해야 한다.
전문화된 실험실용 기능들만을 위한 것이지만 학습할 수 있는 소프트웨어가 개발된 바 있다. 예를 들어, "인공지능(AI: Artificial Intelligence)"라는 소프트웨어가 개발되었다. 인공지능이란 용어에 대한 여러 가지 정의가 있는데, 그 중에 하나로서, "인공지능이란 인지, 추론 및 행동할 수 있도록 하는 연산들의 연구"라고 정의된다(Prentice Hall, Pearson Education Inc.의, 2003년, Stuart Russell, Peter Norvig의 "Artificial Intelligence: A Modern Approach (second edition)"에서 인용함). 인공지능 소프트웨어는 인지(perception) 등의 여러 가지 다른 개념들을 결합한 것으로, 이는 추론하고 행동하기 위해서 인공지능 소프트웨어를 필요로 하는 세계(world)에 인터페이스를 제공하게 된다. 그 예로는, 자연언어 처리(natural language processing)(자연언어의 문헌 내용 및 문맥을 전달(communication)하고 및 이해함)와; 컴퓨터 비전(화상원(imagery source)으로부터 객체(objects)를 인지함)과; 센서시스템(감각 데이터(sensory data)를 분석하여 인지된 객체들의 특징들(features) 및 객체들을 인지함) 등이 포함되나, 그것들에 한정되는 것은 아니다.
또 다른 중요한 개념으로는 지식베이스(knowledge base)라는 것이 있다. 지식 표현(knowledge representation)은 지식의 추출 및 저장을 표현하는 역할을 한다. 이 개념은 지식, 특징 추출 및 열거(enumeration), 객체 상태의 구성 및 정의들을 일반화하는 기술을 제공하기도 한다. 그 자체를 구현하기 위해서는 일반적으 로 그래프, 벡터 및 테이블 등의 공지된 데이터 구조를 이용할 수 있다.
또 다른 중요한 개념으로는 추론(reasoning)이 있다. 자동화된 추론은 지식 표현 및 인지를 이용하는 알고리즘을 결합하여 새로운 결론을 이끌어내고, 질문 및 답변을 추측해 내며, 에이전트 목표들(agent goals)을 달성하게 된다. 인공지능(AI) 추론의 예로는 다음과 같은 개념적 프레임워크들이 있다. 즉, 그 예로는 규칙 베이스(rule base)(추론을 위한 인지된 상태 및 지식베이스에 대해서 시스템 규칙들이 평가됨)와; 검색 시스템(이용가능한 지식 및 목표에 따라 지식 결론의 검색을 위해 주지의 데이터구조를 이용함(예를 들어 결정 트리, 상태 그래프, 미니맥스 결정(minimax decision) 등이 그것에 포함됨))과; 분류기(classifier)(분류기 추론 시스템의 목적은 분류 태그(classification tag)가 없는 실험으로서 표현되는 인지 상태(perceived state)를 분류하기 위한 것임) 등이 있다. 미리 분류된(pre-classified) 지식베이스에 따라 분류기는 새로운 실험의 분류를 추측해낼 것이다(여기에는 예를 들어 벡터거리 발견적 방법(heuristics), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 분류기 신경회로망 등이 포함됨).
또 다른 중요한 개념으로 학습(learning)이 있다. 학습의 목표는 경험을 통한 일반화에 의해 인공지능 추론 시스템의 잠재적 성능을 향상시키는 것에 있다. 학습 알고리즘에 입력되는 것은 실험(experiment)이 될 것이고, 그 결과에 따라 지식베이스에 대한 수정들이 그 학습 알고리즘에서 출력될 것이다(여기에는 예를 들어 보강 학습, 배치학습, 서포트 벡터 머신 등이 포함됨).
소프트웨어용 유전적 알고리즘 및 진화 알고리즘을 위한 연구도 행해졌다. 이러한 소프트웨어의 하나의 예가 Karl Sims의 "Evolving Virtual Creatures"에 기술되어 있다(Computer Graphics, SIGGRAPH'94 Proceedings, 1994년 7월, 15-22쪽). 이 참고자료는 실제 물리적 세계의 모의 형태(simulated version)로서의 삼차원 가상세계에서 이동할 수 있는 "creature(생물)"이란 소프트웨어에 대해서 기술하고 있다. 이 생물들은 유전적 알고리즘을 이용하여 학습 및 진화할 수 있음으로써, 지시된 외부 입력(directed external input)이 없이도 그들의 행동을 변화시키게 된다. 따라서, 이들 유전적 알고리즘은 가상 세계에서의 서로 다른 "적합성(fitness)" 또는 보상들(rewards)을 갖는 잠재적 행동들의 초공간(hyperspace)을 묘사하였다. 이들 알고리즘 자체의 구현은 지시된 그래프들을 이용하여 이루어졌고, 이들에 의해 생물들의 유전자형들(구성성분들) 및 그들의 행동을 기술하였다.
그 모의(simulation)의 시작 시에, 다른 유전자형들을 갖는 많은 서로 다른 생물들이 모의되었다. 생물들은 가상세계에서 다른 자극에 대해서 그들의 행동을 변화시키도록 허용되었다. 각 "세대(generation)"에서는, 상대적 혹은 절대적 컷오프 점수(cut-off score)에 따라, 특정한 생물들만이 생존하도록 허용되며, 상기 점수는 생물들의 행동의 적합성(fitness)에 따라 결정되어진다. 돌연변이 발생이 허용되며, 이에 따라 돌연변이된 생물들의 적합성이 증가될 수도 있고, 혹은 그 반대일수도 있다. 또한, 예를 들어, 노드와 관련된 값을 무작위로 변경하고, 그리고/또는 노드들을 추가 혹은 삭제함으로써 지시된 그래프를 통해 돌연변이가 수행되게 된다. 이와 유사하게, 생물들 사이의 "교배"에 따른 결과로, 지시된 그 래프(directed graph)에 변화들이 생길 수 있다.
상술한 참고자료에 기술되어 있는 결과들은 가상생물들이 사실상 변화 및 진화할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 하지만, 그 생물들은 가상 세계 내에서만 동작할 수 있고, 실제 물리적 세계와, 및/또는 인간 컴퓨터 조작자들과는 어떠한 연결점 또는 관련점도 가지고 있지 않다.
이러한 배경기술은 특히 인간 사용자들과 상호작용을 하기 위해 이동 정보 장치용의 지능형 소프트웨어가 학습 및 진화할 수 있도록 하는 시스템 또는 방법을 적어도 제시하거나 제안하지 못하고 있다. 또한, 배경기술은 아바타를 통해 인간 사용자와 상호작용을 할 수 있는 이동 정보 장치용 지능형 에이전트에 대해서도 제시하거나 제안하지 않고 있다. 또한, 배경기술은 사전행동적(proactive) 사용자 인터페이스가 사용자의 행동을 학습하여 사용자에게 에이전트의 진화에 관한 선택사항들을 능동적으로 제안 할 수 있는 이동장치용 사전행동적 사용자 인터페이스에 대해서도 제시하거나 제안하지 않고 있다. 또한, 배경기술은 아바타를 통해 다른 이동 정보장치의 아바타 또는 그 사용자와 상호작용을 할 수 있는 이동 정보 장치용 에이전트에 대해서도 제시하거나 제안하지 않고 있다.
본 발명은 어떠한 형태의 연산장치에도 임의로(optionally) 설치될 수 있는 (또는 그렇지 않을 경우 그 장치를 제어할 수 있는 및/또는 그 장치와 연관되어질 수 있는) 사전행동적 사용자 인터페이스를 제공함으로써 상술한 배경기술의 문제점들을 해결하고자 하는 것이다. 이러한 사전행동적 사용자 인터페이스는 특정 사용자와의 이전 경험에 기초하여, 및/또는 사용자의 행동에 따라 연산장치가 선택할 수 있는 여러 가지 미리 프로그램된(pre-programmed) 패턴들에 기초하여, 사용자에게 에이전트의 진화에 관한 선택사항들을 능동적으로 제안하게 된다. 예를 들어, 그 일부 또는 메뉴를 바꾸고; 표시하기 위한 다른 메뉴들을 제공하고; 및/또는 터치스크린 기능을 바꾸는 등, 표시부의 적어도 일부의 외관을 바꿈으로써 상술한 제안들이 임의로 행해질 수 있다. 또한, 그러한 제안들은 음성에 의해 임의로 행해질 수도 있다. 그 밖의 다른 형태의 제안들 또는 전달 메커니즘(delivery mechanism)들도 가능하다.
"제안"에 의해, 상술한 시스템은 주어진 소정의 사용자 성향(preferences)을 고려하여 또한 시스템의 상태가 행위의 특정한 수행을 허용하는지 여부에 따라 그 행위를 사실상 임의로(optionally) 수행할 수 있음을 유념해야 한다.
일반적으로, 사전행동적 사용자 인터페이스는 적어도 지능적이고 쌍방향(interactive)으로 보이는 것이 바람직하고, 사용자와 적어도 어느 정도 "자유로운"(예를 들어, 준비되지 않은(non-scripted) 혹은 부분적으로 준비된) 통신을 할 수 있는 것이 바람직하다는 점을 강조하는 것은 중요하다. 사용자의 기대들(expectations)이 "지능형" 에이전트/장치와의 상호작용을 위해 이행되는 것이 바람직하다는 의미에서, 지능적인 모습(intelligent appearance)을 갖는 것은 중요하다. 이러한 기대들은 통신할 수 있는 능력, 인터페이스의 선택적 외관(optional appearance), 의인화 속성(들)(anthropomorphic attribute(s))의 사용 등의 요소들에 의해 임의로 정형화(shaped)될 수 있으며, 그것들은 사전행동적 사용자 인터페이스와 사용자 사이의 상호작용에 있어서 지능 감각(sense of intelligence)을 향상시키는데 이용되는 것이 바람직하다. 사용자로부터 전달되는 통신에 있어서, 사전행동적 사용자 인터페이스는 사용자가 이동 정보 장치와 어떠한 방식으로 상호작용하기를 원하는지를 감지할 수 있는 것이 바람직하다. 임의로, 통신(정보전달)은 한쪽 방향으로만 이루어질 수 있다. 예를 들어, 인터페이스는 임의로 사용자에게 메시지 혹은 정보를 제시하지만, 사용자로부터는 정보를 수신하지 않을 수 있으며, 혹은 그 반대로 구현하는 것도 가능하다. 통신은 사용자와의 바람직한 상호작용을 위해 쌍방향으로 이루어지는 것이 바람직하다.
사용자의 요구 혹은 다른 통신을 만족시키기 위해 적어도 어느 정도는 지능형 에이전트가 행동을 변경하는 것이 가능하도록 하기 위해서 적응특성 혹은 적응기능(adaptiveness)이 제시되는 것이 바람직하다. 사전행동적 사용자 인터페이스는 사용자와 통신하기 위한 지능형 에이전트를 포함하고 있지 않더라도, 적응특성에 의해 인터페이스가 사전행동적이 될 수 있도록 하는 것이 바람직하다. 사용자의 이동 정보 장치와의 상호작용의 관찰(observation)에 의해 그러한 적응기능이 실행될 수 있도록 하는 것이 바람직하며, 그렇지만 임의로 및 바람직하게 그러한 관찰에 대한 사전행동적 사용자 인터페이스의 반응이 지식베이스 및/또는 규칙베이스에 의해 안내될 수도 있다.
그러한 적응기능의 비한정적이지만 바람직한 특정 예로서, 특히 복수의 메뉴를 포함하는 이동 정보 장치에 있어서, 그러한 적응기능에는 메뉴의 적어도 하나의 형태(aspect)를 변경할 수 있는 능력이 포함될 수 있는 것이 바람직하다. 예를 들어, 임의로 하나 이상의 단축키 혹은 단축수단(shortcuts)이 제공되어, 사용자가 메뉴 계층(hierarchy)에 있어서 마지막 선택대상(final choice)보다 상위에 있는 서브메뉴 혹은 이전 메뉴 중 적어도 하나(더욱 바람직하게는 그 모두)를 우회하여 직접 메뉴 선택대상에 도달할 수 있도록 할 수 있다. 임의로 (그렇게 하는 대신에 혹은 부가적으로), 하나 이상의 메뉴가 적응형 사용자 인터페이스의 적응기능에 따라 예를 들어 사용 빈도수에 따라 재배열될 수 있다. 임의로, 그러한 재배열하는 것에는 메뉴 선택 및/또는 서브메뉴와 같은 메뉴의 일부를 메뉴 계층에 있어서 현재 위치보다 상위에 있는 새로운 위치로 이동시키는 것이 포함될 수 있다. 메뉴 계층에 있어서 상위에 있는 서브 메뉴는 하위 위치(보다 아래쪽에 있는 위치)에 있는 것들보다 적은 횟수의 메뉴 선택을 통해 보다 빨리 도달될 수 있다.
임의로 및 바람직하게, 적응기능은 사전행동적 사용자 인터페이스에 의해 학습을 위한 보상들(rewards)을 통해 도움을 받을 수 있다. 사용자가 승인한 제안들 혹은 행위들은 보상 혹은 긍정적 인센티브를 사전행동적 인터페이스에게 제공하여 그러한 제안들 혹은 행위들(actions)을 계속하도록 하는 것이 바람직하며, 사용자에 의해 승인되지 않으면 사전 행동형 인터페이스에게 그러한 행동(들)(behavior(s))을 계속하는 것에 대한 행동 억제 요인(disincentive)을 발생시키는 것이 바람직하다. 사전행동적 사용자 인터페이스에게 긍정적 혹은 부정 적 인센티브들/행동억제요인들을 제공함으로써, 행동이 허용 혹은 금지되는 보다 "흑백(black or white)"적인 방식에 비해, 그 인터페이스의 행동에 뉘앙스가 더욱 부여되도록 하는 것이 바람직하다. 그러한 행동들이 적어도 어느 정도 사용자에 의해 일괄적으로 승인/부인될 경우, 그러한 뉘앙스에 의해 반대 혹은 모순되는 행동들(opposing or contradictory behaviors)이 다루어질 수 있도록 하는 것도 바람직하다.
그러한 연산장치들의 비한정적 예에는, ATM(예를 들어 사용자 행동의 특정 패턴이 경보기를 작동하게 할 수 있으므로, 보안성과도 관련됨)과, 모든 타입의 일반 컴퓨터(데스크탑, 랩탑, 소형경량 및 착용가능 컴퓨터 등)와, 휴대폰 등의 이동 정보 장치, 페이저장치, 그 이외의 무선 통신장치, 운영체제를 갖춘 일반 전화기, PDA 및 무선 PDA, 운영체제를 갖춘 소비재 등이 포함된다. 이하, "연산장치"라는 용어는 운영체제를 갖추고 있고 연산을 수행할 수 있는 모든 전자 장치를 포함하는 것으로 한다. 운영체제는 임의로 내장된 시스템 및/또는 다른 타입의 소프트웨어 및/또는 하드웨어 런타임 환경(run time environment)일 수 있다. 이하, "이동 정보 장치"라는 용어는 모든 타입의 무선 통신장치(여기에는 휴대폰, 무선 페이저, 무선 PDA 등이 포함되며 이것들에 한정되는 것은 아니다)를 포함하는 것으로 간주되지만, 그것에 한정되는 것은 아니다.
바람직하게는, 본 발명은 현재의 포괄적(generic)이고 비유연적(non-flexible)인 사용자 인터페이스를 유연성이 있고 실제적으로 사용자 친화적인 인터페이스로 변화시킬 뿐만 아니라, 연산장치와의 향상된 사용자 경험 및 상호작용을 제공하기 위해 구현된다. 좀더 바람직하게는, 본 발명은 사용자와 상호작용하게 되는 아바타 형태로 사용자인터페이스를 구성한다.
임의로 및 바람직하게, 이동 정보 장치 적응형 시스템 및 사전행동적 사용자 인터페이스 중 어느 하나 혹은 그 양쪽 모두는 유전적 알고리즘, 인공지능(AI) 알고리즘, 기계학습(ML: Machine Learning) 알고리즘, 학습된 행동, 및 진화할 수 있는 소프트웨어/연산장치로 구현되게 된다. 또한, 상술한 두 가지 중 어느 하나 혹은 그 모두는 고급수준의 음성 명령들, 터치스크린 명령들, 키보드 '단축키 혹은 단축수단(short-cuts)'들을 임의로 제공할 수도 있다.
본 발명의 또 다른 임의의 그러나 바람직한 실시예에 따르면, 이동 정보 장치 망(network)을 거쳐 이동 정보 장치와 사용하기 위한 하나 이상의 지능형 에이전트가 제공되며, 이것에는 에이전트가 인간 사용자와 통신(정보교환)을 할 수 있게 하는 아바타(혹은 "생물"; 이하 이 두 용어를 서로 치환 가능한 용어로서 사용하기로 함)가 포함되는 것이 바람직하다. 따라서, 아바타는 사용자와의 상호작용을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 것이 바람직하다. 또한, 지능형 에이전트는 네트워크를 통해 이동 정보 장치의 적어도 하나의 상호작용을 제어하기 위한 에이전트를 포함하는 것이 바람직하다. 이 실시예는 임의로 이동 정보 장치 망을 거쳐 연결되는 그러한 지능형 장치를 복수 개 포함하여, 임의로 그러한 에이전트들의 네트워크를 형성할 수도 있다. 이러한 실시예를 통해 여러 가지 응용예들이 임의로 제공될 수도 있으며, 그 응용예에 포함되는 것들은 예를 들어 일반적인 교육(teaching) 및/또는 특히 이동 정보 장치를 사용하는 방법을 학습하기 위한 교 육, 언어 교육, 통신 애플리케이션, 커뮤니티 애플리케이션, 게임, 오락(entertainment), 쇼핑(쿠폰 획득 등), 가게 또는 다른 장소 위치파악, 광고 및 원하지 않는 메시지의 필터링, 롤플레잉 게임 또는 휴대전화 망을 통한 그 이외의 쌍방향(interactive) 게임, "채팅" 및 미팅 기능, 지능형 에이전트를 위한 "선물(presents)"을 사거나 그렇지 않으면 그 캐릭터를 장식하기 위한 기능 등이 있으며, 이것들에 한정되는 것은 아니다. 이론적으로는, 이러한 에이전트들 자체에 액세서리로서 "애완동물(pet)"이 제공될 수도 있다.
그러한 지능형 에이전트는 임의로 휴대폰 조작자들에게 다양한 사업/촉진용 기회들을 제공하는데 도움을 줄 수도 있다. 임의로 및 바람직하게, 상기 에이전트들은 휴대폰 상의 소프트웨어를 설치 및 구동시키는데 도움을 줄 수도 있으며, 이는 새로운 산업분야에 해당한다. 예를 들어, 임의로 에이전트는 소프트웨어를 올바로 다운로드하고 구동시키기 위해 필수적인 이동 정보 장치의 적절한 형태와 그 이외의 구체 사항들을 결정하는데 도움을 줄 수도 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면 많은 서로 다른 상호작용이 가능하다. 이러한 상호작용들 중에는, 아바타 혹은 그 이외의 캐릭터 또는 사용자의 의인형 상징체(personification)와 장치 사용자 사이의 상호작용; 아바타 또는 그 이외의 캐릭터 또는 의인형 상징체를 통해 장치를 구동하기 위한, 장치와 장치 사용자 사이의 상호작용; 아바타 또는 그 이외의 캐릭터 또는 의인형 상징체를 통한 통신(정보교환)에 의해, 각각의 장치를 이용한 두 사용자 사이의 상호작용; 및 임의로 사용자들 사이의 또는 심지어는 에이전트와 사용자 사이의 어떠한 정보교환도 없이, 두 장치 간에 각각의 지능형 에이전트를 통한 상호작용 중 어느 하나 이상이 포함된다. 상기한 상호작용 또는 가능한 상호작용들은 본 발명의 실시예에 따라 결정되며, 이것에 대해서는 아래에 더욱 상세히 설명한다.
본 발명은 연산장치 및/또는 예를 들어 휴대폰과 같은 이동 정보 장치의 상대적으로 제한된 환경으로부터 이익을 얻게 되는데, 그 이유는 그러한 환경의 변수들이 이미 알려져 있기 때문이다. 그러한 장치들은 예를 들어 휴대전화망과 같은 네트워크를 통해 통신을 하더라도, 여전히 상기 환경의 변수들은 미리 결정될 수 있다. 현재, 연산장치는 사용자의 수동적 및 직접적인 조작으로도 고객 맞춤화가 허용되지 않거나 그것이 거의 허용되지 않는 포괄적 인터페이스(generic interface)만을 제공하고 있다.
"소프트웨어"라는 용어는 하드웨어에 의해 작동하는 프레임워크 또는 명령어들을 임의로 포함하는 것일 수도 있다는 점을 유념해야 한다.
(바람직한 실시예)
본 발명은 사전행동적 사용자 인터페이스에 관한 것으로 어떠한 형태의 연산장치에도 임의로 설치될 수 있다(혹은 그렇지 않을 경우에 그 장치를 제어할 수 있거나 및/또는 그 장치와 관련될 수 있다).
사전행동적 사용자 인터페이스는 상술한 바와 같이 운영체제를 포함하고 있는 연산장치를 위해 구현되는 것이 바람직하다. 이러한 인터페이스는 임의로 및 바람직하게 사용자와 운영체제 사이의 통신을 위한 사용자 인터페이스를 포함한다. 또한, 바람직하게 인터페이스는 사용자 인터페이스와의 사용자의 상호작용의 적어도 하나의 패턴을 검출하고 검출된 패턴에 따라 사용자에게 사용자 인터페이스의 적어도 하나의 외관 또는 기능을 진화시키기 위한 선택사항들을 능동적으로 제안하는 학습모듈을 포함한다. 이에 따라, 사전행동적 사용자 인터페이스는 사용자의 요청을 예측하여 연산장치의 원하는 기능을 선택할 때 사용자에게 도움을 줄 수 있다.
임의로 및 바람직하게, 사용자 인터페이스와 사용자의 이전의 상호작용들 중 적어도 하나에 따라 결정된 패턴과, 미리 결정된 패턴 또는 그 조합으로 이루어진 군으로부터 적어도 하나의 패턴이 선택되어진다. 제1 패턴 타입은 학습된 행동을 표현하며, 제2 패턴 타입은 임의로 프로그램되어질 수 있거나, 그렇지 않으면 미리 결정될 수 있으며, 이는 특히 특정 연산장치가 사용자에 의해 처음으로 사용될 경우 사용자를 돕기 위한 것이다. 제3 패턴 타입은 이러한 두 가지 요소를 조합하게 되며, 패턴이 사용자 행동에 따라 적어도 부분적으로(완전하게는 아님) 결정될 수 있도록 하며, 예를 들어, 패턴 선택은 복수의 규칙들에 따라, 및/또는 가능한 세상 환경상태 및/또는 장치 및/또는 사용자 인터페이스의 상태의 제한적 정의에 따라 임의로 안내될 수 있다(더 구체적인 것은 아래의 설명을 참고). 위의 패턴에는 지능형 에이전트의 외관, 기능 또는 성격에 대한 사용자의 선호도의 패턴이 포함된다.
사용자 인터페이스는 그래픽 표시를 특징적 요소로서 가지고 있어, 그 그래픽 표시 중 적어도 하나의 기능이 패턴에 따라 사전행동적으로 변경되도록 하는 것 이 바람직하다. 예를 들어, 임의로 및 바람직하게, 그래픽 표시 중 적어도 일부가 변경될 수 있으며, 더욱 바람직하게는 검출된 패턴에 따라 표시할 메뉴를 선택하여 표시하는 것에 의해 그러한 변경이 행해질 수 있다. 임의로, 그러한 메뉴는, 예를 들어 메뉴를 "수행중(on the fly)"에 생성하기 위해, 복수의 메뉴 옵션들로부터 하나의 메뉴를 구성함으로써 선택될 수 있다.
사용자 인터페이스는 추가적으로 혹은 그 대신에 음성표시를 특징으로서 가져서, 사용자 인터페이스의 적어도 하나의 기능을 변경하는 것이 연산장치에 의해 생성된 적어도 하나의 가청음을 변경하는 것을 포함하도록 할 수도 있다.
임의로 및 바람직하게, 사전행동적 사용자 인터페이스는 본 발명의 방법에 따라 구현될 수 있고, 이는 바람직하게 사용자와 연산장치 사이의 사용자 인터페이스를 통한 사전행동적 상호작용을 위해 구현되어진다. 상술한 방법은 사용자 인터페이스와 사용자의 적어도 하나의 상호작용에 따라 사용자 행동의 패턴을 검출하는 것과, 그 패턴에 따라 사용자 인터페이스의 적어도 하나의 기능을 사전행동적으로 변경하는 것을 포함한다.위의 패턴에는 지능형 에이전트의 외관, 기능 또는 성격에 대한 사용자의 선호도의 패턴을 검출하고 이에 따라 지능형 에이전트의 외관, 기능 또는 성격을 사전행동적으로 변경하는 것이 포함된다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 적응형 시스템을 포함하는 이동 정보 장치가 제공된다. 상술한 사용자 인터페이스와 같이, 이 장치도 사용자와의 이전 경험 및/또는 미리 프로그램된 패턴들에 의존하게 된다. 하지만, 임의로 및 바람직하게, 그러한 적응형 시스템은 현재 PDA로부터의 특정 기본 기능들을 포함하기도하는 예를 들어 휴대폰과 같은 이동 정보 장치의 환경 및 기능들 내에서의 구동에 더욱 한정된다.
바람직하게, 상기 적응형 시스템은 운영체제를 특징적 요소로서 갖춘 이동 정보 장치와 함께 동작한다. 이 운영체제는 임의로 내장형 시스템(embedded system)을 포함할 수 있다. 이동 정보 장치는 휴대폰을 임의로 포함할 수 있다.
바람직하게, 적응형 시스템은 이동 정보 장치와 사용자의 복수의 상호작용을 분석함으로써 사용자 행동을 분석할 수 있게 되며, 더욱 바람직하게, 그 후에 적응형 시스템은 적어도 하나의 이미 결정된 패턴과 복수의 사용자의 상호작용을 비교하여 그 미리 결정된 패턴이 사용자 인터페이스의 적어도 하나의 기능을 변경하는 것에 연관되는지 여부를 알게 된다. 그 대신에 혹은 추가적으로, 상기한 분석은 이전에 검출된 사용자 행동의 적어도 하나의 패턴과 상술한 복수의 사용자의 상호작용을 비교하는 것을 포함할 수 있으며, 이때 상술한 이전에 검출된 사용자 행동의 패턴은 사용자 인터페이스의 적어도 하나의 기능을 변경하는 것과 관련된다.
반드시 그런 것은 아니지만, 적응형 시스템은 이동 정보 장치 자체에 의해 임의로 구동될 수 있다. 혹은, 이동 정보 장치가 네트워크에 연결된 경우, 적응형 시스템은 적어도 부분적으로 네트워크로부터 이동 정보 장치로 송신된 명령들에 따라 임의로 구동될 수도 있다. 이것을 구현하기 위해서는, 적응형 시스템의 적어도 하나의 동작과 관련된 데이터가 이동 정보 장치와 다른 위치에 저장되는 것이 바람직하며, 이때 상기 위치는 네트워크를 통해 접근이 가능하다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 적응형 시스템은 수신된 입력정보 및 이전에 얻어진 지식에 따라 분석을 행하는 학습 모듈을 또한 포함한다. 임의로(optionally), 이러한 지식은 사용자의 행동으로부터 이전에 얻어진 것일 수 있고, 및/또는 특정 이동 정보 장치의 적응형 시스템과 통신을 하는 다른 적응형 시스템으로부터 전달된 것일 수 있다. 임의로 및 바람직하게, 적응형 시스템은 인공지능 알고리즘과, 기계 학습 알고리즘, 또는 유전적 알고리즘 중 하나 이상에 따라 사용자 행위에 적응된다.
본 발명의 또 다른 임의의 그러나 바람직한 실시예에 따르면, 이동 정보 장치 망을 통해 이동 정보 장치와 사용하기 위한 하나 이상의 지능형 에이전트가 제공되며, 이것에는 에이전트가 인간 사용자와 정보교환(통신)을 가능하게 하는 아바타가 포함되는 것이 바람직하다. 따라서, 바람직하게 아바타는 사용자와의 상호작용을 위한 사용자 인터페이스를 제공한다. 또한 지능형 에이전트는 네트워크를 통하여 이동 정보 장치의 적어도 하나의 상호작용을 제어하기 위한 에이전트를 포함하는 것이 바람직하다. 이 실시예는 이동 정보 장치 망을 통해 연결된 그러한 복수의 아바타를 임의로 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 아바타의 모습의 적어도 하나의 특성이 예를 들어 사용자 명령에 따라 임의로 변경이 가능한 것이 바람직하다. 임의로 및 더욱 바람직하게, 아바타의 모습의 복수의 특징들이 미리 정의된 아바타 피부에 따라 변경가능하다. 그 피부는 사용자에 의해 임의로 미리 결정되어진다. "피부"에 의해, 상기한 복수의 특징들이 하나의 세트로서 함께 변경된다는 것을 의미하며, 이때 상기 세트는 상기 피부를 형성하는 것이다. 이 실시예가 네트워크-접근 가능 위치에 저장된 아바타와 관련된 데이터의 적어도 일부를 갖는 이전의 실시예와 결합될 경우에는, 사용자는 동일한 아바타를 서로 다른 전화기들로 임의로 이동시킬 수 있고, 및/또는 서로 다른 이유들 때문에, 예를 들어 파티 혹은 그 이외의 축제(celebration)와 같은 특별한 경우들을 위해, 아바타의 모습을 고객 맞춤화 할 수 있다. 물론 이러한 것들은 단지 예를 들기 위한 것으로 어떠한 방식으로도 한정적인 것을 의미하지는 않는다.
본 발명의 또 다른 임의의 그러나 바람직한 실시예에 따르면, 아바타의 모습의 적어도 하나의 특성은 자동화된 진화 알고리즘, 예를 들어 유전적 알고리즘에 따라 변경이 가능한 것이 바람직하다. 진화 알고리즘은 사용자를 위해 아바타의 개별맞춤화(personalization)를 제공하기 위한 방법의 하나의 비한정적 예이다. 개별맞춤화는 하나 이상의 특성들 또는 피부들(특성 그룹들)에 대한 직접적인 사용자의 선택을 통해 임의로 행해질 수도 있다. 그러한 개별맞춤화는 적어도 부분적으로는 아바타로, 그에 따라 이동정보 장치로, 사용자의 감정적 표현을 향상시키기 때문에 바람직한 것이다.
기술적 구현(technical implementation)에 있어서는, 본 발명은 사용자에게 매우 퍼스널한 장치의 (메모리, 데이터 처리 용량, 스크린 표시 크기 및 해상도 등에 있어서의) 제한된 시스템 상에서 동작할 수 있는 것이 바람직하다. 예를 들어, 바람직하게 상기 장치는 휴대폰 등의 이동 정보 장치이며, 이것은 필히 휴대성 및 사용상 편리성을 위해 적응되므로, 상기 장치는 상술한 제한들 중 하나 이상 혹은 그 모두를 가질 수 있다. 본 발명의 구현 형태들은 이러한 특성들의 조합에 적합 하도록 하는 것이 바람직하다. 따라서 사용자의 바람직한 개별맞춤화(personalization) 및 "개인적인 느낌(personal feel)"을 유지하면서도 상기 장치 자체의 제한들을 해결하기 위해, 다음과 같은 여러 가지 해결방안들을 제안하도록 한다. 이들 해결방안들은 단지 예에 불과하며 어떠한 식으로도 한정적으로 해석하도록 의도된 것은 아님을 유념해야 할 것이다.
예 1: 사전행동적 인터페이스 - 일반
바람직하게, 본 발명의 사전행동적 사용자 인터페이스는, 사용자의 행동에 따라, 연산장치가 선택할 수 있는 다양한 미리 프로그램된 패턴 및/또는 특정한 사용자와의 이전 경험에 기초하여, 사용자에게 제안들을 능동적으로 하기 위해, 어떠한 타입의 연산장치도 제어할 수 있고 및/또는 그 장치와도 연관될 수 있는 것이 바람직하다. 상술한 제안들은 표시부의 적어도 일부의 모습을 변경함으로써, 예를 들어 메뉴 혹은 그 일부를 변경하고; 표시하기 위한 서로 다른 메뉴들을 제공하고; 및/또는 터치스크린 기능을 변경함으로써, 임의로 행해질 수 있다. 그 제안들은 음성에 의해 임의로 행해질 수도 있다.
사전행동적 사용자 인터페이스는 운영체제를 포함하는 상술한 바와 같은 연산장치를 위해 구현되는 것이 바람직하다. 임의로 및 바람직하게, 상기 인터페이스는 사용자와 운영체제 사이의 통신을 위한 사용자 인터페이스를 포함하고 있다. 바람직하게, 인터페이스는 사용자의 사용자 인터페이스와의 상호작용의 적어도 하나의 패턴을 예를 들어 학습 모듈의 동작을 통해 검출할 수 있으며, 따라서, 바람직하게, 검출된 패턴에 따라 사용자의 인터페이스의 적어도 하나의 기능을 사전행동적으로 변경할 수 있게 된다. 따라서, 사전행동적 사용자 인터페이스는 사용자의 요청을 예상할 수 있고, 이에 따라 연산장치의 원하는 기능을 선택하는데 있어서 사용자에게 도움을 줄 수 있다.
특히 사용자가 원하는 것들과 그 행동을 학습하는 것과 관련하여, 이러한 타입의 사전행동적 행동은 사전행동적 인터페이스의 부분에 소정 타입의 학습능력을 필요로 하게 된다. 그러한 학습능력은 소프트웨어 객체들의 환경과의 상호작용들 및 (소프트웨어에 의한) 학습과 관련되는, 해당 기술분야에서 공지된 알고리즘과 방법론을 통해 임의로 제공될 수 있다. 소프트웨어가 그 행위들을 시간에 따라 향상시킬 수 있을 때 그 소프트웨어를 학습이라 말할 수 있다. 인공 지능은 지능형 행위 선택(추론, reasoning)을 보여줄 필요가 있으며, 이에 따라 소프트웨어가 그 환경(그 "세계")을 탐험하여 행위의 가능성들을 발견할 수 있는 능력을 갖는 것이 바람직하다. 또한, 소프트웨어는 세계의 상태와 그 자체의 내부 상태를 표현하는 능력을 갖는 것이 바람직하다. 그리고, 소프트웨어는 지능형 행위를 (상술한 지식을 이용하여) 선택하고 행동할 수 있는 것이 바람직하다.
임의로 및 바람직하게, 예를 들어 인터페이스의 학습모듈에 의한 학습은 보상들(rewards)에 의해 보강될 수 있고, 이때 학습 모듈은 환경의 상태에 따라 특정한 행위들을 취하는 것에 대해서 보상을 받게 된다. 이러한 형태의 학습은 소정의 방식으로 행동하도록 학습모듈을 훈련시키는 것을 포함한다. 만약 둘 이상의 행동이 허용되면, 학습처리과정은 비결정적이 되어 서로 다른 행동들을 생성할 수 있게 된다. 사전행동적 사용자 인터페이스와 관련하여, 임의로 및 바람직하게 상술한 보상은, 예를 들어, 제시된 선택 대상이 사용자의 선택으로 이어질 때(제시된 선택 대상으로 인해, 예를 들어 사전행동적 사용자 인터페이스에 의해 제공된 것과 다른 메뉴를 선택함으로써, 사용자가 다른 세트의 하나 이상의 선택들을 찾고자 하게 될 때와 반대)를 학습모듈이 검출하도록 유발하는 것 등을 포함된다. 사전행동적 사용자 인터페이스가 사용자 행동을 올바로 이해하였음을 보여주는 것으로서, 분명히, 상기 인터페이스는 그 제시 사항으로 직접적인 사용자의 선택으로 이어지는 제시사항들의 퍼센트가 최대가 되도록 하려고 해야 한다.
도 1은 반응적 학습(reactive learning)을 위한 본 발명에 따른 학습 모듈의 예를 나타낸 개략 블록도이다. 도시된 바와 같이, 학습 모듈(100)은 지식베이스(102)를 바람직하게 포함하고 있으며, 지식베이스(102)는 환경과의 상호작용의 결과로서 학습모듈(100)에 의해 수집된 정보를 보유함으로써 학습모듈(100)의 메모리로서 역할을 바람직하게 한다. 지식베이스(102)는 비휘발성 메모리(도시하지 않음)에 임의로 저장될 수 있다. 지식베이스(102)는 적절한 행위를 선택하기 위해 학습 모듈(100)에 도움을 주는 정보를 바람직하게 유지하고 있다. 그러한 정보는 내부 신경망을 위한 수치적 가중치(numerical weights) 등의 값들, 혹은 행위 보상값들을 갖는 테이블, 혹은 다른 모든 형태의 정보를 임의로 포함할 수 있다.
학습모듈(100)이 환경에 대한 정보를 제공받을 수 있기 위해서는, 학습모듈(100)은 복수의 센서(104)를 특징적 요소로서 갖추는 것이 바람직하다. 센서들(104)은 학습모듈(100)이 그 환경상태를 인지할 수 있도록 한다. 센서들(104)은 그 환경에 연결되며 감지된 값들을 출력한다. 그 값들은 프로그램 자체로부터 얻어진 것(예를 들어, 화면상의 위치, 에너지레벨 등), 혹은 실제 장치 값들로부터 얻어진 것(예를 들어, "플리퍼(flipper)"를 열어서 그 장치가 작동되거나 착신호가 응답될 수 있게 되는 휴대폰을 펼친 상태(flipped state)와 같은 동작 상태 및 배터리 상태 등)일 수 있다.
센서(104)는 분명히 가치 있는 정보를 제공하지만, 학습모듈(100)이 그 정보를 이해하게 될 수 있기 전까지 그 정보를 처리할 필요가 있다. 따라서, 학습모듈(100)은 센서(104)의 현재 출력이 "상태(state)"라고 칭하는 그 세계의 일정한 표현이 되도록 처리하기 위해서 인지부(106)를 추가로 포함한다. 그리고, 그러한 상태는 학습모듈(100)의 "뇌(brain)"로서 기술될 수 있는 추론 시스템(108)을 위한 입력이 되는 것이 바람직하다. 이러한 설계는 그 시스템을 여러 개의 호스트 플랫폼들(서로 다른 연산장치들 및 환경들)로 용이하게 이동하는 것을 지원할 뿐만 아니라, 센서의 메커니즘 및 세계의 상태를 확장하는 것을 지원하여, 세계의 상태가 장치에 따라 변경될 수 있게 된다.
추론 시스템(108)은 지식베이스(102)로 현재 상태를 처리하여 어느 행위를 수행해야하는지 여부에 대한 의사결정을 생성하도록 하는 것이 바람직하다. 추론 시스템(108)은 세계의 현재 상태를 수신하여, 수행되어야 할 행위를 출력하고, 그 선택된 행위에 대한 피드백을 수신하게 된다. 이 피드백에 기초하여, 추론시스템(108)은 지식 베이스(102)를 업데이트하는 것이 바람직하다. 이것은 학습모듈(100)이 행위들을 상태들과 연관시키도록 학습하게 되는 하나의 반복처리에 해당한다.
본 발명의 임의의 실시예에 의하면, 연산장치는 감정적 상태, 물리적 상태, 움직임 등의 사용자에 대한 여러 가지 형태의 생물학 정보를 감지하기 위한 하나 이상의 생물학 센서를 특징적 요소로서 가질 수 있다. 그리고, 그러한 정보는 센서(104)들에 제공되어, 인지부(106)가 사용자의 상태를 결정하고 그에 따라 그 장치를 위한 적당한 상태를 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 그러한 생물학 센서는 체온, 맥박, 산소 포화도 감지용 센서 또는 사용자의 생물학 변수들을 측정하는 다른 모든 형태의 센서들을 포함할 수 있으나, 그것들에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 학습 모듈(100)을 다시 특징으로 구비한, 사전행동적 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 본 발명에 따른 시스템(200)의 전형적인 실시예를 나타낸 것이다. 학습 모듈(100)은 학습모듈(100)과 연관되고 및/또는 이것에 의해 제어되고 및/또는 이것을 동작시키는 연산장치(도시하지 않음)의 운영체제(202)와 통신을 하는 것이 도시되어 있다. 운영체제(202)는 인터페이스부(204) 뿐만 아니라 적어도 하나의 다른 소프트웨어 애플리케이션(206)의 동작을 제어하는 것이 바람직하다(물론 그러한 많은 소프트웨어 애플리케이션들이 임의로 있을 수 있다).
사용자는 예를 들어 메뉴로부터 하나의 선택 대상을 선택함으로써 인터페이스부(204)를 통해 통신을 한다. 운영체제(202)는 이러한 통신정보가 수신되어 데이터로 번역될 수 있도록 한다. 그리고, 바람직하게 학습모듈(100)은 그러한 데이터를 수신하여, 임의로 명령을 운영체제(202)로 다시 전송하여, 예를 들어 인터페이스부(204)의 소정 요소를 (예를 들어, 다른 메뉴를 제공함으로써) 변경하고 및/또는 소프트웨어 애플리케이션(206)을 작동시킨다. 그리고, 사용자는 인터페이스부(204)를 통해 응답을 하고; 이 응답으로부터, 바람직하게, 학습모듈(100)은 그 행위(학습모듈(100)에 의해 전송된 명령)가 적절한지 여부를 학습하게 된다.
도 3은 본 발명에 따른 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템(300)의 구현 예를 나타낸 개략 블록도이다. 도시된 바와 같이, 시스템(300)은 바람직하게 3레벨 구조를 특징적 요소로서 가지며, 이때 애플리케이션 레이어는 인공지능(AI) 프레임워크에 의해 지원되며, 이것은 이어서 호스트 플랫폼 연산장치("호스트 플랫폼"으로 도시됨)와 통신을 하게 된다.
임의로 및 바람직하게, 애플리케이션 레이어는 복수의 서로 다른 애플리케이션들을 특징적 요소로서 가지고 있으며, 그 중에서, MutateApp(돌연변이 애플리케이션)(302), PreviousApp(이전 애플리케이션)(304) and TeachingApp(교육 애플리케이션)(306)와 같은 몇 가지 비한정적 예들을 도시하였다.
바람직하게, MutateApp(302)은 시스템(300) 내의 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시키기 위해 호출(invoke)된다. 위에서 언급된 바와 같이, 학습모듈은 지시된 또는 반지시된 진화(directed or semi-directed evolution)를 통해, 예를 들어 유전적 알고리즘들을 통해, 그 행동을 임의로 변경할 수 있다. 바람직하게, MutateApp(302)는 진화를 통해 그러한 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시킨다. 진화의 실시예에 대해서는 아래에 더욱 상세히 설명할 것이다.
바람직하게, PreviousApp(304)는 시스템(300)의 이전 상태 또는 (학습모듈의 상태와 같은) 그 일부분이 현재의 상태 대신에 호출될 수 있도록 한다. 좀더 구체적으로, 본 발명이 진화적 알고리즘으로 구현되는 것이라면 PreviousApp(304)는 사용자가 이전의 진화적 단계로 복귀하게 되도록 한다. 좀더 일반적으로, 시스템(300)은 상태 보존형(stateful)이므로, 이전 상태로 임의로 복귀할 수 있고, 이때 그러한 상태들의 히스토리는 바람직하게 유지되게 된다.
TeachingApp(306)은 인공 지능 프레임워크 레이어를 통해 구현될 수 있는 포괄적(generic) 애플리케이션의 하나의 비한정적 예일 뿐이다.
인공지능 프레임워크 레이어 자체는 사용자 인터페이스가 사전행동적 방식으로 행동할 수 있도록 하는 하나 이상의 구성성분을 포함하고 있다. 임의로 및 바람직하게, 프레임워크는 연산장치의 상태와 가상세계의 상태를 결정하고, 또한 그 두 상태 사이의 관계도 결정하기 위한 DeviceWorldMapper(장치 세계 매퍼)(308)를 포함한다. 바람직하게, DeviceWorldMapper(308)는 가상세계의 상태와 그 장치의 상태를 결정하기 위해, 예를 들어 EventHandler(이벤트 핸들러)(310)로부터의 다양한 이벤트로부터 입력을 받는다.
바람직하게, DeviceWorldMapper(308)는 입력데이터를 분석하기 위하여 AI(인공지능)/ML(Machine Learning)(312)와 통신을 하기도 한다. 바람직하게, 또한 AI/ML 모듈(312)은 여러 가지 자극에 대응하여 시스템(300)의 행동을 결정하며, 또한 예를 들어 사용자 인터페이스의 서로 다른 형태의 행위들에 대한 사용자의 반응으로부터, 시스템(300)이 학습을 할 수 있도록 한다. 시스템(300)의 행동은 진화 모듈(314)에 따라 임의로 및 바람직하게 향상될 수도 있다.
그러한 진화의 실시예는 이동 정보 장치 상의 지능형 에이전트의 사용과 관련되는 것이 특히 바람직하지만(예를 들어 이하의 설명 참조), 연산장치를 위한 어떠한 사전행동적 사용자 인터페이스와도 임의로 사용할 수 있다. 바람직하게, 이 실시예는 사전행동적 사용자 인터페이스가 아바타도 특징적 요소로서 가질 경우 또는 아바타와 결합되어 사용되는 경우에 이용되어진다.
바람직하게, 진화는 한 세트의 유전적 알고리즘들에 의해 모의(simulation)된다. 이들 알고리즘은 유전자, 염색체 및 표현형에 관해서, 사전행동적 인터페이스의 특성들(과 특히 아바타의 모습)을 기술하는 것에 기초하고 있다. 유전자는 예를 들어 특정 형태의 다리 등의 발현 수준(a level of expression)을 갖는 분별성(discrete property)이 있다. 발현 수준은 그러한 다리들의 개수일 수 있다.
표현형은 유전자의 외적 표현에 해당하며, 예를 들어 다리 유전자는 다리 길이 또는 다리 크기에 있어서, 다른 표현형을 가질 수 있다.
유전자는 돌연변이 과정을 임의로 거칠 수 있다. 이 과정(바람직하게는 특정 확률(probability)에 따르는 과정)에 의해 유전자의 하나 이상의 변수(parameter)가 변경되어 다른 새로운 표현형들이 생성된다.
염색체는 함께 기능을 하는 한 세트의 유전자들에 해당한다. 염색체는 다른 생물로부터의 동일한 형태의 염색체와 혼성(hybrid) 또는 이종교배(cross breeding)되어 그 유전자의 부모 염색체들의 조합으로서 새로운 염색체를 생성하게 된다.
이 방법론은 사전행동적 사용자 인터페이스의 행위의 진화 및/또는 시각적 진화(예를 들어 아바타의 모습)를 모의하기 위해 포괄적 기반구조(generic infrastructure)를 생성하는데 도움을 준다. 이들 알고리즘은 영리함 및 체력 등의 비시각적 행동 특성을 위해서 임의로 이용될 수도 있다. 이러한 효과에 의한 결과로서, 예를 들어 움직임이 빠른 생물이 될 수 있고, 또는 더욱 능률적인 생물이 될 수 있다. 이들 알고리즘은 상술한 유전자/유전형/표현형의 구조에 따라 기술될 수 있는 그런 특성들 중 어느 것을 위해서도 임의로 이용될 수 있고, 이에 따라 예를 들어 행동적 유전자(behavioral gene)는 본 발명에 의해 이용되는 인공지능(AI) 알고리즘의 행동을 결정하게 된다.
바람직하게, 이러한 알고리즘의 출력은 여러 가지 가능한 자손 아바타들 및/또는 사전행동적 사용자 인터페이스들을 제공하게 된다.
유전적 알고리즘은 유전적 자식들 중 어느 것이 다음 세대로서 계속되게 할 것인지를 결정하기 위해 자연 선택 과정을 사용한다. 이러한 선택과정은 사용자에 의해 결정될 수 있고 혹은 미리 결정되어질 수도 있다. 이러한 방식으로 생물이 흥미로운 진화 행동을 표시할 수 있게 된다. 유전적 알고리즘 구성(framework)은 목표들 또는 성격(goals or character)과 같은 생물의 그 이외의 비시각적 특성들을 부호화(encode)하는 유전자들을 진화시키기 위해 이용될 수 있다.
진화모듈(314)은 예를 들어 MutateApp(302)의 동작을 통해 그러한 진화를 지원하고, 또한 바람직하게 그것을 관리하게 된다.
이러한 서로 다른 인공지능 타입의 애플리케이션들과 EventHandler(310)의 사이에서, 하나 이상의 서로 다른 저수준 관리자들(low level managers)은 서로 다 른 이벤트들의 수신 및 취급(처리)과 시스템(300)에 의한 서로 다른 행동들을 바람직하게 지원하게 된다. 이들 관리자는 ActionManager(행위 관리자)(316), UIManager(UI 관리자)(318), StorageManager(스토리지 관리자)(320), 및 ApplicationManager(애플리케이션 관리자)(322)를 포함할 수 있으나, 이것들에 한정되는 것은 아니다.
ActionManager(316)는 이후 더욱 상세히 설명하겠으나, 간략히 설명하면, 예를 들어 AI/ML 모듈(312)의 동작을 통해서, 어느 행위를 취해야 하는지를 시스템(300)이 결정할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.
바람직하게, UIManager(318)는 예를 들어 상술한 바와 같이 사용자 인터페이스에게 변화들을 지시하는 것에 의해, 사용자 인터페이스의 모습과 기능들을 관리한다.
바람직하게, StorageManager(320)는 예를 들어 시스템(300)의 지식베이스(도시하지 않음)와 관련한, 데이터의 저장 및 취급(처리)을 관리한다.
바람직하게, ApplicationManager(322)는 애플리케이션 레이어의 상술한 애플리케이션들과의 통신들을 취급한다.
바람직하게, 이들 서로 다른 관리자들은 모두 EventHandler(310)로부터 이벤트를 수신한다.
인공지능 프레임워크 레이어 내에서, 임의로 및 바람직하게, 인공지능 기반구조(324)는 호스트 플랫폼과의 통신을 지원한다. 바람직하게, 이 호스트 플랫폼 자체는 호스트 플랫폼 인터페이스(326)를 특징적 요소로서 가지며, 임의로 및 바람 직하게, 이것은 예를 들어 호스트 플랫폼의 운영체제를 통해 제공될 수 있다.
임의로 및 바람직하게, 인공지능 기반구조(324)는 호스트 플랫폼 인터페이스(326)로부터 입력을 받고 또한 임의로 호스트 플랫폼 인터페이스(326)에게 명령들을 전송하기 위한 I/O 모듈(328)을 포함한다. 바람직하게, 스크린 모듈(330)은 호스트 플랫폼 연산장치의 화면상의 사용자 인터페이스의 표시를 처리/취급한다. 바람직하게, 자원 모듈(332)은 시스템(300)이 데이터 스토리지 등의 여러 가지 호스트 플랫폼 자원들(resources)에 접속할 수 있도록 한다.
물론, 상술한 도면들은 학습 모듈을 위한 단지 하나의 임의의 구성을 나타낼 뿐이다. 예를 들어, 학습모듈은 한 세트의 개별 에이전트들로서 표현될 수도 있으며, 이때 각 에이전트는 하나의 단순 목표를 가지고 있다. 학습모듈은 상술한 현재 상태에 기초하여 소정 행위를 수행하는 에이전트를 선택한다. 현재상태와 에이전트들 사이의 적절한 매핑은 보강 학습을 갖춘 학습모듈에 의해 학습될 수도 있다.
예 2: 이동 정보 장치를 위한 적응형 시스템
이 예는 이동 정보 장치를 갖춘 본 발명의 적응형 시스템의 예시적 구현에 관한 것이며, 이 구현은 바람직하지만 임의적인 것이고 어떠한 방식으로도 한정하도록 의도되는 것은 아니라는 점을 유념해야 한다.
이러한 적응형 시스템은 예 1에서 상술한 기능들 중 어느 것도 임의로 포함할 수 있고, 상술한 바와 같이 임의로 구현될 수도 있다. 이 절(section)에서는 이동 정보 장치의 동작과 관련하여 적응형 시스템의 실제 구조에 더욱 중점을 두기로 한다. 또한, 이 예는 본 발명에 따른 생물 혹은 아바타의 임의의 그러나 바람직한 구현에 대해서 기술하고 있다.
그 다음 절들은 본 발명에 따른 적응형 시스템의 다양한 측면들에 있어서의 특정한 기술적 구현들에 대한 임의의 그러나 바람직한 실시예들에 대해서 기술하고 있다. 단지 설명하기 위한 목적으로 또한 어떠한 한정할 의도 없이, 이들 실시예는 임의로 아바타 혹은 "생물"로서 시각적으로 표현되는 지능형 에이전트를 통해 사용자와 상호작용을 하는 적응형 시스템의 임의의 그러나 바람직한 실시예를 기초로 하고 있다.
제 1절: 이벤트 유도 시스템 (Event Driven System)
이 절에서는 본 발명에 따른 이벤트 유도 시스템의 바람직한 실시예에 대해서 기술하고 있으며, 이것에는 애플리케이션 관리자가 한정됨이 없이 포함되며, 그 장치에 의해 동작됨에 따라 본 발명의 시스템과 그 장치 자체와의 사이에서 일어나는 상호작용들에 대해서 기술하고 있다.
도 4는 본 발명에 따른 전형적인 적응형 시스템(400)과, 이 시스템(400)과 이동 정보 장치(402)와의 상호작용들을 나타낸 개략 블록도이다. 도시된 바와 같이, 바람직하게, 시스템(400)과 이동 정보 장치(402)는 모두 사용자(404)와 상호작용을 한다.
이동 정보 장치(402)는 많은 표준 기능들을 임의로 및 바람직하게 가지며, 도시된 바와 같이 그 기능들은 단지 설명하기 위한 목적으로 2 가지 카테고리(데이터 및 메커니즘들)로 분류된다. 메커니즘들에는 사용자 인터페이스(UI) 시스템(406)(스크린, 키패드 또는 터치스크린 입력부 등)과; 착신 및 발신 호 기능(408)과; 예를 들어 SMS를 위한 메시지 통신 기능(410)과; 착신 호 또는 메시지 및/또는 알람을 사용자(404)에게 알리기 위한 사운드부(412) 및/또는 진동부(414)와; 저장부(416) 등의 기능들이 임의로 포함될 수 있으며, 그러나 이것들에 한정되는 것은 아니다.
데이터에는, 주소록(전화번호부)(418); 착신 또는 발신 호 정보(420)와; 위치(422)와 같은 이동 정보 장치(402)의 위치와; 메시지 정보(424)와; 캐시 인터넷 데이터(426)와; 소유자 데이터(428)와 같은 사용자에 대한 데이터(404) 등이 임의로 포함될 수 있다.
이동 정보 장치(402)는 상술한 데이터/메커니즘들 중 어떠한 하나 이상도 임의로 포함할 수 있으며, 그들 모두를 반드시 포함하지 않아도 되고, 및/또는 도시되지 않은 부가적인 데이터/메커니즘들을 포함할 수도 있다. 이것들은 단순히 이동 정보 장치(402)와 관련한, 특히 휴대폰을 위한 비한정적 예들로서 의도된 것이다.
본 발명에 따른 적응형 시스템(400)은 적응형 (또한 바람직하게는 사전행동적) 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 위해 이동 정보 장치(402)의 데이터/메커니즘들과 상호작용을 함으로써, 사용자(404)가 이동 정보 장치(402)와 상호작용을 하는데 있어서의 용이함 및 효율을 증가시키게 된다.
바람직하게, 적응형 시스템(400)은 로직(430)을 특징적 요소로서 가지며, 바람직하게 이것은 상술한 학습 모듈과 유사한 방식으로 기능을 하게 되고, 또한 이것은 상술한 인공지능 및 기계 학습 알고리즘들에 따라 임의로 및 바람직하게 동작하게 된다.
로직(430)은 도 1(달리 설명되지 않는 한, 동일한 참조번호로 나타낸 구성요소는 기능이 동일하거나 유사함)을 참조하여 설명된 바와 같이 지식베이스(102)와 통신을 할 수 있는 것이 바람직하다. 바람직하게, 정보 저장부(432)는 이동 정보 장치(402)의 행위들에 대한 데이터와, 사용자 정보 등을 포함하며, 바람직하게는 지식베이스(102) 내의 데이터를 보충하게 된다.
바람직하게, 적응형 시스템(400)은 진화 로직(434)을 통해 진화할 수 있으며, 이것은 도 3의 MutateApp(302)과 진화 모듈(314)의 상술한 기능을 임의로 통합할 수도 있다(도시하지 않음).
임의로, 적응형 시스템(400)은, 언어 모듈(436)에 의해 지원되어, 텍스트 및/또는 가청 언어를 통해 사용자(404)와 직접 통신을 할 수 있다.
특히, 아래의 예 3에서 본 발명의 실시예에 관해 설명되어 있는 바와 같이, 그러나 또한 임의로 적응형 시스템(400)에 대해서, 사용자(404)는 사용자 인터페이스를 위한 아바타(도시하지 않음)를 임의로 제시받을 수 있다. 그러한 아바타는, 만일 이것이 있다면, 3D 그리픽 모델(438) 및 애니메이션 모듈(440)을 통해 임의로 생성될 수 있다(구체적인 설명은 아래의 설명참조).
도 5a는 전형적인 애플리케이션 관리 시스템(500)의 개략 블록도로서, 이것 은 본 발명의 적응형 시스템을 지원하기 위한 핵심적 기반구조에 해당한다. 상술한 바와 같이 또한 이후에 더욱 상세히 설명되는 바와 같이, 시스템(500)은 애플리케이션 기능을 교육시키는 것과 같은 실시예들을 지원하기 위해 임의로 이용될 수도 있다. 시스템(500)은 본 발명에 따른 적응형 시스템의 일부인 다른 형태의 애플리케이션들을 관리하기 위한 애플리케이션 관리자(502)를 특징적 요소로서 갖는 것이 바람직하다. 애플리케이션 관리자(502)는 BaseApp(베이스 애플리케이션)(504)라고 칭하는 애플리케이션 인터페이스와 통신을 하며, 이것은 시스템(500) 내의 모든 애플리케이션에 의해 구현된다. 애플리케이션 관리자(502)와 BaseApp(504)는 모두 EventHandler(506)를 통해 이벤트들을 교환(전달)한다.
애플리케이션 관리자(502)는 시스템 애플리케이션들(시스템(500)의 일부로서의 애플리케이션)의 실행을 위한 런타임을 관리하고 제공하는 역할을 한다. 그러한 애플리케이션들 각각의 라이프 사이클은 BaseApp(504)에서 정의되며, 이것에 의해 애플리케이션 관리자(502)는 그러한 애플리케이션들 각각을 시작, 일시정지(pause), 재개(resume) 및 종료(정지)시킬 수 있게 된다. 바람직하게, 애플리케이션 관리자(502)는 BaseApp(504)의 인터페이스의 스텝 방법(step method)을 통해 런타임 실행을 관리한다. 임의로 및 바람직하게, 상기 스텝 방법이 상태 보존형(stateful)인 것이 바람직하므로 시스템(500)은 실행을 위해 사용되어, 각 스텝이 하나 이상의 상태들에 (대략적으로) 대응하는 것이 바람직하다는 사실에 주목해야 한다. 하지만, 임의로, 실행(execution)은 모든 타입의 실행 방법 및/또는 스레드(threads)에 기초할 수도 있다.
애플리케이션 관리자(502)는 이동 정보 장치로부터 타이머 이벤트를 전달받는다. 아래에 더욱 상세히 기술하는 바와 같이, 바람직하게, 이동 정보 장치는 운영체제를 특징으로 가짐으로써 운영체제 레이어로부터 타이머 이벤트를 전달 받는 것이 바람직하다. 타이머가 호출(invoke)되면, 애플리케이션 관리자(502)는 수행되고 있는 현재 애플리케이션의 스텝을 호출한다. 사용자가 예를 들어 메뉴 시스템을 사용할 때 다른 애플리케이션을 구동시키면 애플리케이션 관리자(502)는 하나의 애플리케이션에서 다른 하나의 애플리케이션으로 전환되는 것이 바람직하다.
이어서, 상기 시스템 애플리케이션의 몇 가지 비한정적 예들을 나타내었으며, 여기에는 몇 가지 비한정적 예로서 도시된 바와 같이 TeachingMachineApp(교육 기계 애플리케이션)(508), MutateApp(돌연변이 애플리케이션)(510), GeneStudioApp(유전자 스튜디오 애플리케이션)(514), TWizardApp(티 마법사 애플리케이션)(516), FloatingAgentApp(부유 에이전트 애플리케이션)(518), TCWorldApp(티씨 월드 애플리케이션)(522) 및 HybridApp(혼성 애플리케이션)(520) 등이 포함되며, 이것에 한정되는 것은 아니다. 이들 애플리케이션에 대해서는 이후 도 3을 참조하여 더욱 상세히 설명하게 될 것이다.
바람직하게, MutateApp(510)는 적응형 시스템에 있어서의, 및/또는 사용자 인터페이스로서의 적응형 시스템을 나타내는 아바타의 모습에 있어서의, 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시키기 위해 호출되어진다. 예 1을 이용하여 위에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 적응형 시스템은 지시된 또는 반지시된 진화를 통해, 예를 들어 유전적 알고리즘을 통해, 그 행동을 임의로 변경할 수 있다. MutateApp(510)는 그러한 돌연변이들을 바람직하게 제어하고 및/또는 시작시키는 것이다.
바람직하게, GeneStudioApp(514)는 하나 이상의 수동 명령(manual commands)을 통하여 지시된 및/또는 반지시된 돌연변이들을 사용자가 실행할 수 있도록 한다. 예를 들면, 사용자는 적응형 시스템에게 특정한 입력을 받을 때 특정한 태스크 시퀀스(task sequence)를 수행하도록 (애플리케이션 관리시스템(500)을 통해) 지시하고자 할 수 있다. 혹은, 사용자는 만일 그것이 있다면 아바타의 모습 중 일부를 직접 변경하고자 할 수도 있을 것이다. 본 발명의 바람직한 실시예들에 따르면, 적응형 시스템의 그러한 서로 다른 형태들은 별개의 "유전자들"에 의해 바람직하게 구현되며, 이것은 사용자에 의해 임의로 변경되어 질 수 있다.
HybridApp(520)는, 사용자가 다른 이동 정보 장치의 적응형 시스템과 같은 외부 소스로부터 정보를 수신하여 그 정보를 사용자의 이동 정보 장치에 있는 기존 정보와 통합하고자 할 경우, 임의로 호출되어질 수 있다. 예를 들어, 사용자는 다른 이동 정보 장치의 아바타와의 혼성된 모습을 갖는 아바타를 생성하고자 할 수 있다. 또한, HybridApp(520)는 임의로 및 바람직하게 아바타의 전체 진화적 상태에 대한 사용자의 주요 제어를 제공한다. 임의로 및 더욱 바람직하게, HybridApp(520)는 이름, 성격, 행동 및 모습을 임의로 가질 수 있는 아바타의 "생활(life)" 특성에 대해서 사용자에게 가르치는데 이용될 수 있다.
TeachingMachineApp(508)은 상기 장치 자체의 사용에 대한 명령(instruction)을 제공하는 것과 임의로 관련될 수 있는 애플리케이션의 예시적 이고 비한정적인 예이며, 바람직하게는 장치 자체의 직접 동작과 관련하지 않는 대상에 대한 명령을 제공하다. 따라서, TeachingMachineApp(508)은 그 장치 자체의 사용 이외의 목적으로 이동 정보 장치 상에 제공되는 애플리케이션의 임의의 예(optional example)를 나타내는 것이다.
TCWorldApp(522)는 지능형 에이전트를 동작(run)시키는 애플리케이션이며, 바람직하게는 생물 혹은 아바타의 그래픽 표시와 그 에이전트의 지능형 요소들(intelligent aspects)의 양쪽 모두를 제어한다(이 양쪽 모두에 대해서는 아래에 더욱 상세히 설명함).
TWizardApp(516)은 사용자에게 정보를 제공하는 다른 타입의 애플리케이션이다. 이것에 대해서는 아래의 예 4에서 시작 마법사 애플리케이션(Start Wizard application)과 관련하여 기술되어 있다. 간략하게 기술하면, 이 애플리케이션은 특히 감정형 시스템(이후 더욱 상세히 설명함)과 관련하여 또한 목표 우선순위(goal priorities)를 설정하는 것(이후 더욱 상세히 설명함)과 관련하여 지능형 에이전트의 특성과 같은 인공 지능 프레임워크의 구성 및 사용자 옵션(user preferences)을 포함하고 있다.
FloatingAgentApp(518)는 임의로 및 바람직하게, 특히 (만일 그것이 있다면) 아바타의 모습과 관련하여 사용자 인터페이스의 모습을 제어한다. FloatingAgentApp(518)는 사용자 인터페이스의 화상 표시의 요소들(aspects)이 아바타의 표시와 독립적으로 표시될 수 있도록 하며, 따라서 이것은 예를 들어 사용자 인터페이스 위로 "뜨게" 보일 수 있다. FloatingAgentApp(518)은 동작중인 다 른 애플리케이션이 없을 때 구동되는 디폴트 애플리케이션인 것이 바람직하다.
도 5b는 본 발명에 따른 애플리케이션 관리자의 동작들을 나타내는 전형적인 시퀀스 다이어그램이다. 도시된 바와 같이, EventHandler(506)는 화살표 1로 나타낸 것처럼 애플리케이션 관리자(502)에게 이벤트에 대한 통지를 발송하는 것이 바람직하다. 그 이벤트가 타이머 이벤트일 경우에는, 애플리케이션 관리자(502)는 화살표 1.1.1.로 나타낸 바와 같이, 이미 호출된 관련 애플리케이션의 인스턴스의 스텝(행위)을 호출한다. 그 이벤트가 애플리케이션의 실행을 시작시키는 것이라면, 애플리케이션 관리자(502)는 화살표 1.2.1로 나타낸 바와 같이 관련 애플리케이션의 인스턴스를 호출한다. 애플리케이션의 현재 실행중인 인스턴스를 일시정지하고자 한다면, 애플리케이션 관리자(502)는 화살표 1.3.1로 나타낸 바와 같이 그 애플리케이션에게 일시정지 커맨드(pause command)를 전송한다. 애플리케이션의 이미 일시 정지된 인스턴스를 재개(resume)하고자 한다면, 애플리케이션 관리자(502)는 화살표 1.4.1로 나타낸 바와 같이 재개 커맨드를 그 애플리케이션에 전송한다. 어떠한 경우에도, 상술한 관련된 복귀 화살표로 나타낸 바와 같이, 그 스텝의 실행이 성공하면 애플리케이션 관리자(502)로 복귀되어진다. 그리고, 애플리케이션 관리자(502)는 EventHandler(506)에게 실행 성공(혹은 실패)에 대해서 통지한다.
이러한 서로 다른 애플리케이션들은 이동 정보 장치 동작의 여러 가지 요소들을 적응형 시스템이 제어할 수 있게 하는데 있어서 중요한 것이다. 하지만, 또한 적응형 시스템은 이동 정보 장치의 운영체제를 통해서, 여러 가지 이동 정보 장 치의 구성요소들과 직접 통신하는 것이 가능할 필요가 있다. 그러한 통신은 도 6을 참조하여 나타낸 통신시스템(600)을 통해서 임의로 수행될 수 있고, 바람직하게는 후술하는 행위 알고리즘들로 수행된다.
도 6a 및 도 6b는 각각 이동 정보 장치의 운영체제를 통하여 하나 이상의 행위를 수행하기 위해 본 발명에 따른 적응형 시스템에게 필요한 기반구조(infrastructure)의 예를 나타내는 도면(도 6a)과, 통신 시스템(600)의 동작을 위한 시퀀스 다이어그램의 예를 나타낸 도면(도 6b)이다. 본 발명의 임의의 그러나 바람직한 실시예들에 따르면, 이러한 기반구조는 "인공지능 랩퍼(AI wrappers)" 혹은 기존의 UI(사용자 인터페이스) 시스템을 획기적인 인공지능 및 기계 학습 기능들로 "포장(wrap)"하는 능력의 더욱 일반적인 개념의 일례이다.
통신 시스템(600)은 상술한 바와 같은 EventHandler(506)와 통신을 하는 베이스 클래스 이벤트(602)와 함께 다양한 형태의 이벤트들을 처리할 수 있는 것이 바람직하다. 그리고 EventDispatcher(604)는 본 발명의 시스템 내의 올바른 목표물(object)로 이벤트를 라우팅(전송)한다. 라우팅은 특정 이벤트에 대해서 EventDispatcher(604)로 그 목표물을 등록하여 결정되는 것이 바람직하다. EventDispatcher(604)는 그러한 통지를 위하여 EventHandler(506) 인터페이스를 구현하는 핸들러(handler)들의 레지스트리를 관리하는 것이 바람직하다.
임의로 및 바람직하게, 특별한 핸들러들이 구현되는 특정 이벤트들은 "플리퍼(flipper)"를 열어서 그 장치가 작동되거나 착신호(incoming call)가 응답될 수 있게 되는 휴대폰을 위한 플리퍼 이벤트 핸들러(606)를 포함하며, 플리퍼가 열리거 나 닫히면 이 이벤트가 발생한다. 본 발명에 따라 동작되는 애플리케이션들은 이벤트들을 서로에게 임의로 보낼 수 있고, 그것들은 ,InterAppEvent 핸들러(608)에 의해 처리되는 것이 바람직하다. 생물 혹은 아바타의 임의의 그러나 바람직한 진화(변화)와 관련된 이벤트는 EvolutionEvent 핸들러(610)에 의해 처리되는 것이 바람직하다. 착신 혹은 발신 전화는 CallEvent handler(612)에 의해 처리되는 것이 바람직하며, 이것은 다시 2개의 추가 핸들러와, 통화를 개시하기 위한 CallStartedEvent 핸들러(614)와, 통화를 종료하기 위한 CallEndedEvent 핸들러(616)를 포함하는 것이 바람직하다.
SMS 이벤트(착신 혹은 발신 메시지)는 SMSEvent 핸들러(618)에 의해 처리되는 것이 바람직하다. 그 이벤트에 포함될 수 있는 임의의 그러나 바람직한 파라미터들은 이후 더욱 상세히 설명하는 바와 같이, 하나의 이동 정보 장치의 생물 혹은 아바타와 다른 이동 정보 장치의 생물 혹은 아바타와의 혼성화(hybridization)와 관련된 파라미터들을 포함한다.
그 키(keys)의 동작에 관련된 이벤트들은 KeyEvent 핸들러(620) 및/또는 KeyCodeEvent 핸들러(622)에 의해 처리되는 것이 바람직하다. 예를 들어, 사용자가 이동 정보 장치 상에서 키를 누르면, KeyEvent 핸들러(620)는 이 이벤트를 처리하며, 이것은 본 발명에 따른 시스템의 동작을 위한 착신 정보(incoming call)와 관련되는 것이다. 그 시퀀스 다이어그램에서, key_event는 클래스 KeyEvent로부터의 객체이며, 이것은 키 이벤트 메시지 객체를 나타내는 것이다. KeyEvent 핸들러(620)는 key_event 자체를 처리하는 반면 KeyCodeEvent 핸들러(622)는 입력 코드에 대해 주위를 기울인다(이 두 가지 입력 이벤트는 그 운영체제에 삽입되는 후크(hook)를 통해 얻어진다.).
도 6b는 이동 정보 장치 운영체제 혹은 다른 제어 구조와 본 발명의 시스템 사이에서 이벤트들이 어떻게 처리되는지를 나타내는 전형적인 시퀀스 다이어그램이다. 이 예에서, 상기 이동 정보 장치는 운영체제를 포함하고 있지만, 그러한 운영체제를 갖추지 못한 장치들을 위해 그와 유사한 동작 플로우가 임의로 구현될 수 있다. 만약 그것이 있다면, 운영체제는 상기 장치에 대한 입출력을 처리하며, 그 장치를 위해 발생하는 상태 및 이벤트들을 관리한다. 도 6b에서의 시퀀스 다이어그램은 그러한 이벤트들에 대한 (그리고 그들과 관련된) 처리를 용이하게 하기 위해 추상화(abstraction)한 것이다.
운영체제 모듈(os_module)(628)은 이벤트를 발생시키거나 그와 관련된 것으로, 임의로 그러한 모듈이 복수 개 존재할 수 있으며, 명확히 하기 위해 도면에는 하나만 나타내었지만 이것은 어떠한 방식으로도 한정하고자 하는 것은 아니다. 운영 체제 모듈(628)은 이동 정보 장치의 운영체제의 일부이다. 운영체제 모듈(628)은 운영 체제 모듈(628)에 의해 수신되었는지 생성되었는지 여부의 이벤트에 대한 통지를 후크(630)에 전송하는 것이 바람직하다. 후크(630)는 본 발명에 따른 시스템의 일부로서, 본 발명에 따른 시스템과 운영체제 사이의 통신을 허용하기 위해 사용된다. 후크(630)는 운영체제로부터의 이벤트를 해석할 수 있고, 이벤트(602)에게 이해될 수 있는 메시지 내에 이벤트를 구성할 수 있다. 후크(630)는 EventDispatcher(604)에 그 이벤트를 발송하기도 하며, 이것은 (그러한 핸들러가 복수 개 존재할 수 있으나) EventHandler(506)로 도시한 그 이벤트를 위한 각 핸들러와 통신을 한다. 그리고 EventDispatcher(604)는 후크(630)에 보고하며, 이것은 그 이벤트의 처리에 대해서 운영체제 모듈(628)에게 보고한다.
도 7a 내지 도 7c는 전형적인 이벤트들을 나타낸 것으로, 그 이벤트들이 (이동 정보 장치의 운영체제를 통해) 이동 정보 장치와 본 발명의 시스템 사이의 상호작용들에 의해 어떠한 방식으로 처리되는지를 나타낸 도면이다. 이동 정보 장치와 연관되지 않으면서, 몇 가지 이벤트들이 본 발명의 시스템 내에서 임의로 처리될 수 있다는 점을 유념해야 한다.
도 7a는 퀄컴사의 MSM (Messaging State Machine) CDMA (Code Division Multiple Access) 이동 플랫폼을 위한 퀄컴사의 DMSS 운영체제 기반구조를 갖는 이동 정보 장치에 따라 기술된 전형적인 키 이벤트 시퀀스 다이어그램을 나타낸 것이다. 이 운영체제는 전화키(키패드)를 사용하여 입력된 대화형 입력(interactive input), I/O 서비스 및 사용자 인터페이스 서비스와 같은 운영체제 서비스를 제공한다. 이 예는 본 발명의 시스템에 의해 키로부터의 입력 이벤트가 어떻게 생성되고 처리되는지를 보여주고 있다. 다른 이벤트들은 거의 동일한 방식으로 상기 시스템에 전송되지만, 후크(630)의 기능은 그 이벤트를 전송하고 있는 운영 체제 모듈에 따라 변경되며, 임의로 및 바람직하게, 그러한 후크가 복수 개 존재하여 후크가 각각 운영체제와의 상호작용과 관련한 서로 다른 기능을 가지고 있다.
도 7a에 나타낸 바와 같이, ui_do_event 모듈(700)은 상기 운영체제의 구성요소로서 주기적으로 호출된다. 상기 이동 장치의 키가 눌려지면, 정보를 ui_do_event 모듈(700)에 전송하는 사용자 인터페이스(UI) 구조는 그 키의 값을 포함하게 된다. 그러면 후크(630)는 그 키 값을 수신하고, (특히 ui_do_event 모듈(700)이 글로벌 이벤트를 발송(dispatch)하면) 임의로 및 바람직하게 그 이벤트를 키 이벤트로서 식별하게 되고, 키 이벤트(702)를 생성한다. 이어서, 그 이벤트는 바람직하게는 상술한 바와 같은 이벤트 핸들러(도시하지 않음)를 통하여, 그러한 이벤트에 대한 통지의 수신을 요청한 애플리케이션(704)으로 전송된다. 이어서, 바람직하게, 그 이벤트의 처리 중에 성공 (혹은 실패)의 통지가 EventDispatcher(604)로 다시 되돌아가게 되어, 후크(630)와 ui_do_event 모듈(700)로 전달되게 된다.
도 7b는 이벤트를 처리하기 위한 시퀀스 다이어그램의 제2 구체 예를 나타낸 것으로, 이 경우 그 이벤트는 본 발명에 따른 시스템으로부터 전달되고, 이동 정보 장치의 스크린 상의 그림(drawing)과 관련된다. 정보는 스크린이 (주로) 프레임 버퍼에 의해 표현되는 운영체제의 스크린 엑세스 방법을 통해 전달된다. 이 프레임 버퍼는 스크린 드라이버를 이용하여 카피되고 그 스크린에 의해 표시되는 메모리 세그먼트이다. 본 발명의 시스템은 운영체제에게 스크린 상의 그림을 제어하기 위해 필요한 정보를 발생시킨다.
도 7b를 다시 참조하면, 화살표 1로 나타낸 바와 같이, (scrn_update_main 모듈(710)을 통하여) 운영체제는 우선 스크린을 위하여 프레임 버퍼를 갱신한다. 이 갱신은 예를 들어 임의로 백그라운드를 그리는 것과 연관될 수 있으며, 이것은 본 발명의 시스템에 의해 제공된 정보로부터의 데이터가 그려지지 않은 스크린의 모든 부분에 표시될 수 있다. 임의로, 그러한 백그라운드가 있음으로써 반투명 윈도우(semi-transparent windows)의 사용을 지원하게 되며, 이것은 아래에 더욱 상세히 기술되는 바와 같이 생물 혹은 에이전트를 위해 임의로 및 바람직하게 이용될 수 있다.
그러면, Scrn_update_main 모듈(710)은 갱신된 데이터를 위한 요청을 스크린 모듈(712)에게 전송하며, 이것은 본 발명의 시스템의 일부로서 운영체제와 통신하기 위한 후크를 특징으로 갖는다. 이어서 스크린 모듈(712)은 스크린에 그려져야 하는 것에 대한 갱신된 정보를 위해서 각 애플리케이션 윈도우(도면에는 agentWindow(에이전트 윈도)(714)로 나타내었고 임의로 복수 개가 있을 수 있음)에게 요청을 전송한다. 변경이 발생하여 갱신이 필요하면, agentWindow(714)는 갱신이 필요하다는 것을 스크린 모듈(712)에게 통지한다. 그러면 스크린 모듈(712)은 변경된 부분의 위치 및 크기를 바람직하게 두 번의 별개의 요청(화살표 2.1.2.1 및 2.1.2.2로 각각 도시함)으로 요구하게 되며, 그것에 대해서는 응답이 agentWindow(714)에 의해 전송된다.
스크린 모듈(712)은 (바람직하게는 다음과 같이) 갱신된 직사각형 형태로 그 정보를 scrn_update_main(710)을 통하여 운영체제에 반송한다. Scrn_update_main(710)은 프레임 버퍼를 프리 버퍼(pre-buffer)에 카피함으로써 갱신이 있다는 것에 대한 통지에 응답한다(과정 3.1). 그러면 스크린 모듈(712)은 화살표 3.2.1로 나타낸 것처럼 프리 버퍼에 각 윈도우에 대한 변경들을 그려 넣는다. 이어서 프리 버퍼가 프레임 버퍼에 카피되고 이에 따라 스크린에 카피된다(화 살표 3.3).
도 7c는 스크린상에 그리기 위한 본 발명의 시스템을 위한 클래스 아키텍처를 나타낸 것이다. 스크린 모듈(712) 및 agentWindow(에이전트 윈도)(714)를 모두 도시하였다. 그 클래스 agentWindow(714)도 세 개의 다른 윈도우 클래스들과 통신을 하며, 이것들은 BackScreenWindow(백스크린 윈도)(716), BufferedWindow(버퍼 윈도)(718) 및 DirectAccessWindow(직접 엑세트 윈도)(720) 등의 윈도우의 갱신(또는 변경)에 관한 정보를 제공한다. BufferedWindow(718)는 그 자체와 통신을 하는 TransbufferedWindow(트랜스 버퍼 윈도)(722) 및 PreBufferedWindow(프리 버퍼 윈도)(724) 등의 2개의 윈도우 클래스를 추가로 가진다.
제2 절: 행위 선택 시스템(Action Selection System)
이 절에서는 인센티브(들)/행동억제요인(들)에 따른 임의의 행위 선택 등을 포함하는 (그것에 한정되는 것은 아님) 본 발명에 따른 행위 선택 시스템의 바람직한 실시예에 대해서 기술하기로 한다. 지능형 에이전트의 행위가 어떻게 선택되는지에 대한 설명을 돕기 위해서, 본 발명의 시스템에 의해 바람직하게 제공되는 가상 환경과의 지능형 에이전트의 상호작용과 지능형 에이전트의 구조에 대해서 우선 설명하기로 한다.
도 8a는 지능형 에이전트의 구성 예를 나타낸 것이고, 도 8b는 그 지능형 에이전트의 동작에 대한 시퀀스 다이어그램의 예를 나타낸 도면이다. 도 8a에 나타낸 바와 같이, 지능형 에이전트(800)는 복수의 클래스를 포함하는 것이 바람직하 다. 메인 클래스는 AICreature(인공지능 생물)(802)이고, 이것은 그 상태, 성격, 목표 등과 같은 지능형 에이전트에 대한 정보를 포함하며, 또한 위치, 색깔 및 현재 볼 수 있는지 여부 등의 그 에이전트를 시각적으로 나타내는 생물의 모습에 대한 정보를 포함한다.
AICreature(802)는 World(세계)(804)와 통신을 하며, 이것은 지능형 에이전트용 가상 환경을 위한 기초 클래스이다. 또한, World(804)는 가상 환경을 포함하는 클래스들과 통신을 하며, 그것에 대한 몇 가지 비한정적 예를 도시하였다. 바람직하게, World(804)는 WorldObject(세계 객체)(806)의 여러 가지 인스턴스들(instances)과 통신을 하며, WorldObject(806)는 가상 환경에서 발견되는 객체를 나타내며 지능형 에이전트와 상호작용을 할 수 있는 것이다. World(804)는 그러한 서로 다른 객체들을 관리하며 또한 그들에 대한 위치 등의 속성(property)을 포함하는 특성(characteristics)에 대한 정보를 수신한다. 또한 World(804)는 스스로 크기 및 가시성(visibility) 등의 가상 환경의 속성들을 관리한다. WorldObject(806)는 2차원 혹은 3차원 그래픽 혹은 그것들이 혼재된 것을 임의로 이용할 수 있고, 또한 소리 생성 등의 이동 정보 장치의 다른 기능들을 임의로 이용할 수도 있다.
WorldObject(806)는 스스로 몇 개의 클래스들 중 하나에 속하는 객체를 임의로 나타낼 수 있다. 이러한 추상화(abstraction)는 서로 다른 객체 클래스들이 가상 환경에 추가되거나 그것으로부터 제거될 수 있도록 한다. 예를 들어, 임의로 상기 객체는 MenuBallObject(메뉴 공 객체)(808)에 의해 표현된 바와 같이 예를 들 어 메뉴의 일부로서 시작될 수 있는 "공"이 될 수 있고, 그 공을 갖고 놀기 위해 생물에 의해 "제거"될 수 있다. 바람직하게, GoodAnimalObject(좋은 동물 객체)(810)도 WorldObject(806)와 통신을 하며, 그리고 바람직하게 (생물을 위한 음식을 나타내는) FoodObject(음식 객체)(812)와, (생물을 화나게 하여 예를 들어 싸움을 하게 할 수 있는 동물을 나타내는) BadAnimalObject(나쁜 동물 객체)(814)와, (그 생물을 위한 집) HouseObjct(집 객체)(816) 등의 클래스들은 GoodAnimalObject(810)와 통신을 한다. GoodAnimalObject(810)는 스크린 상의 객체 등을 그릴 수 있는 기능을 포함하며, 이 때문에 바람직하게 다른 클래스들 및 객체들이 GoodAnimalObject(810)와 통신을 하는 것이다. 물론, 예를 들어 그 생물에 다른 완구(toy)들이 제공될 수 있으므로 이 시스템에서는 다른 많은 클래스 및 객체들이 가능하다.
임의로 및 바람직하게, WorldObject(806)는 예를 들어 그 상태에 등급화된 입력(graded input)을 제공함으로써, 지능형 에이전트의 상태와 관련될 수도 있다. 바람직하게, 이 입력은 지능형 에이전트에게 인센티브를 제공하거나 행동억제요인을 제공한다는 의미에서 등급화되며, 또한 그것은 중성적 영향(neutral influence)을 줄 수도 있다. 바람직하게, 그러한 등급화된 복수개의 입력들을 집계(aggregation)함으로써 지능형 에이전트의 상태가 결정되게 된다. 도 8a의 시퀀스 다이어그램과 도 9a 및 도 9b 각각의 그래프 탐색 방법 및 행위 선택 방법 다이어그램을 참고하여 기술된 바와 같이, 바람직하게 가상 환경으로부터 지능형 에이전트로 부여되는 보상을 최대화하기 위하여 등급화된 입력들이 집계되어진다.
그러한 등급화된 입력들은 장려 혹은 방해 피드백(encouraging or discouraging feedback) 형태의 사용자로부터의 입력을 임의로 포함할 수도 있어, 지능형 에이전트는 피드백이 제공되어진 행동을 계속하는 것에 대한 인센티브 혹은 행동억제요인을 각각 갖게 된다. 사용자로부터의 피드백에 대한 세계 상태에 대한 계산을 임의로 및 바람직하게 다음과 같이 수행할 수 있다:
Grade = (weighting_factor * feedback_reward) + ((1-weighting_factor)* world_reward))
이 식에서, feedback_reward(피드백_보상)는 사용자에 의해 제공된 피드백에 의한 것이고, world_reward(세계_보상)는 상술한 바와 같은 가상 환경으로부터의 집계된 총 보상이며, weighting_factor(가중_인수)는 바람직하게 및 임의로 0과 1 사이의 값으로 가상 환경(세계) 피드백과 반대되는 사용자 피드백의 가중치(weight)를 나타내는 것이다.
에이전트의 행동에 보상에 대한 비한정적인 예로서, 에인전트의 제안에 대한 긍정적 또는 부정적 피트백, 에이전트에게 공 또는 음식과 같은 World Object의 제공, 전화 사용시간, 사용자가 교육을 받은 시간 등을 들 수 있다. 이 예에서 각각 소정의 점수가 부여될 수 있고, 축적된 점수에 따라 에이전트의 행동을 확장 또는 제한할 수 있다. 예를 들어 사용자의 긍정적 피드백은 +1점, 부정적 피드백은 -1점, 적(enemy or bad animal)과 조우는 -20점, 음식, 장난감 또는 집 Object 획득은 +5점, 배터리 로(low) 알람은 -1점, 에이전트의 사용자에 대한 교육에 정답은 +1점, 오답은 -1점, 액션없음(no action) 상태의 20분 지속이면 -1점, 잘못된 전화 -1점, SMS 사용은 +1점 등으로 정할 수 있으나, 이상의 예는 달리 적용할 수 있다.
도 8b는 본 발명의 지능형 에이전트와 가상 세계 사이의 일련의 상호작용들의 예를 나타낸 전형적인 시퀀스 다이어그램이다. 이 시퀀스는 지능형 에이전트의 상태(status)에 대한 갱신을 위해서 가상 세계 모듈(818)로부터 AICreature(812)로의 요청으로 시작된다. 가상 세계 모듈(818)은 스스로 지능형 에이전트를 포함하여 전체 가상 환경을 제어 및 관리한다.
그리고 지능형 에이전트는 화살표 1.1.1로 나타낸 바와 같이 행위를 수행할 것인지를 고려한다. 그 행위는 바람직하게 세계(804) 및 세계객체(806)와 상호작용함으로써, 모든 세계 객체를 통하여, 이어서 순환적(recursive)으로 각 객체를 위한 모든 행위를 통하여 탐색(화살표 1.1.1.1)을 거쳐 선택된다. 각 행위에 대한 잠재적 보상이 구해지며(화살표 1.1.1.1.1.1), 등급화된다(화살표 1.1.1.1.1.1.2). 최고의 보상값을 갖는 행위가 선택된다. 그 다음으로 지능형 에이전트를 위한 전체적 등급이 결정되고 AICreature(802)는 선택된 행위를 수행한다.
이어서, Virtual_world(가상_세계)(818)는 World(804) 및 WorldObject(806)와 통신을 함으로써 세계 안의 모든 객체들의 위치 및 상태를 갱신한다.
여러 가지 잠재적 행위들에 대한 검색이 하나 이상의 다수의 서로 다른 방법에 따라 임의로 수행될 수 있다. 도 9a 및 도 9b는 본 발명에 따른 행위를 선택하기 위한 2개의 전형적인 방법을 나타낸 것이다.
도 9a는 행위를 선택하기 위한 규칙 기반 방식이라고 하는 행위 선택 방법의 예를 나타낸다. 단계 1에서, 가상 환경의 상태(status)가 World state(세계 상태) 에 의해 결정된다. World Event(세계 이벤트)가 발생한 후, 그 이벤트에 적절한 State Handler(상태 핸들러)가 단계 2에서 호출된다. 상태 핸들러는 단계 3에서 지식 베이스에게 문의를 한다. 임의로, 이 지식베이스는 호출된 상태 핸들러에 따라 별개의 섹션들 및/또는 별개의 지식 베이스들로 분할 될 수 있다. 단계 4에서, 응답이 상태 핸들러에게 전달되다.
단계 5에서, 규칙 베이스 유효성 판단(validation)이 수행되며, 이때 상기 응답(과 그에 따른 지능형 에이전트를 특정 상태가 되도록 하는 제안된 행위)가 그 규칙들과 비교된다. 그 행위가 유효하지 않다면, 처리는 단계 1로 복귀된다. 행위가 유효하다면, 단계 6에서 그 행위가 생성된다. 그 후 그 행위에 대한 우선순위(이후 도 9c를 참고로 하여 더욱 상세히 설명하기로 함)가 단계 7에서 바람직하게 결정되며, 더욱 바람직하게는 그 우선순위는 복수의 입력들에 따라 결정되며, 그 입력들에는 행위 확률(probability), 행위 유틸리티 및 사용자 성향(user preference)이 포함되며 이것에 한정되는 것은 아니다. 단계 8에서 그 행위는 행위 관리자를 위해 큐(대기행렬)(queue)에 배치된다. 단계 9에서, 행위 관리자는 최고 우선순위 행위를 독출하고, 그 독출된 행위는 단계 10에서 지능형 에이전트에 의해 수행된다.
도 9b는 그래프 탐색 방법에 따른 전형적인 행위 선택 방법을 나타낸 것이다. 다시, 단계 1에서 그 처리가 세계의 상태(가상 환경)를 결정함으로써 시작하게 되며, 그 상태에는 그 세계 내에 있는 객체들의 상태 및 지능형 에이전트의 상태가 포함된다. 단계 2에서, 지능형 에이전트가 조회(query)된다. 단계 3에서, 지능형 에이전트는 각 세계 객체를 위한 일련의 (허용된 혹은 가능한) 법적 행위들을 얻게 되고, 바람직하게 각 세계 객체가 도시된 바와 같이 조회된다.
이제, 상기 방법은 2개 부분으로 갈라지게 된다. 첫 번째 부분에서는, 오른쪽에 나타낸 바와 같이, 각 행위 경로(action path)를 위해 수행된다. 단계 4에서, 수행될 행위가 모의(simulated)된다. 단계 5에서, 그 시뮬레이션의 효과(effect)가 그 세계를 위해 결정되고, 단계 6에서 바람직하게 각 세계 객체를 위해 결정된다. 단계 7에서, 각 행위의 효과를 위해 등급이 결정된다.
단계 8에서, 행위의 전체 축적된 보상과 같이, 객체들의 상태 및 그에 따른 세계의 상태가 결정된다. 단계 9에서, 행위의 효과가 지능형 에이전트에 대해서 모의되고, 바람직하게 단계 10에서 각 세계 객체와 지능형 에이전트 사이의 효과도 고려된다.
이제 상기 방법의 왼쪽 부분에 대해서 살펴보면, 단계 11에서, 바람직하게 이러한 정보가 모두 최고 보상을 갖는 행위 경로를 결정하는데 이용된다. 단계 12에서, 행위가 생성된다. 단계 13에서, 바람직하게 행위 등급 또는 보상에 따라 행위 우선순위가 설정된다. 단계 14에서, 도 9a의 경우와 같이 행위 관리자에서 큐에 배치된다. 단계 15에서, 그 행위가 우선순위에 따라 행위 관리자에 의해 고려되어지며, 우선순위가 가장 높은 행위가 선택되어져서 단계 16에서 바람직하게 수행되게 된다.
다음으로, 전형적인 행위 실행 방법 및 구조에 대해서 기술하기로 한다. 도 10은 본 발명에 따른 전형적인 행위 실행 방법의 시퀀스 다이어그램을 나타낸 것이 다. 핸들러(1000)는 화살표 1로 나타낸 것처럼 행위 모듈(1002)에게 행위를 위한 목표(goal)를 전송하고, 모듈(1002)은 베이스 행위 인터페이스를 특징으로 갖는 것이 바람직하다. 이 베이스 행위 인터페이스는 행위 모듈(1002)로 하여금 핸들러(1000)와 통신을 하고 또한 시스템의 다른 객체들과 통신을 할 수 있도록 하며, 이것들은 여기에서는 FloatingAgentApp(부유 에이전트 애플리케이션)(1006)으로 나타낸 지능형 에이전트에 의한 추후 실행을 위해 행위들을 생성하고 배치(post)하는 것이 가능하다. 이들 행위는 행위 관리자(1004)에 의해 관리된다.
행위 관리자(1004)는 행위 객체들을 포함하는 2개의 큐를 가지고 있다. 그중 하나의 큐는 실행 준비 완료상태 큐(ready for execution queue)이며, 다른 하나는 실행 계류상태 큐(pending for execution queue)이다. 두 번째(후자) 큐는 예를 들어 행위가 생성되었을 때 사용될 수 있으며, 그러나 그 행위의 내부 상태는 계류상태이어서 그 행위는 실행을 위해 준비되지 않은 상태이다. 그 행위가 실행 준비가 완료되도록 성숙되어지면, 그 행위는 상기 실행 준비 완료상태 큐로 이동되는 것이 바람직하다.
애플리케이션 관리자(1008)는 화살표 2로 나타낸 바와 같이 행위를 실행하기 위해 FloatingAgentApp(1006)과 상호작용을 하는 것이 바람직하다. 그리고 나서 FloatingAgentApp(1006)는 행위 관리자(1004)에게 다음 행위를 요구하는 것이 바람직하며(화살표 2.1), 그 행위 자체는 행위 모듈(1002)에 의해 제공되는 것이 바람직하다(화살표 2.2.1). 바람직하게, 행위들은 핸들러(1000)로부터 행위 관리자(1004)로 대기상태(enqueued)가 된다(화살표 3). 바람직하게, 목표(goal) ( 및 그에 따른 우선순위의 적어도 일부분)은 핸들러(1000)와 행위 모듈(1002) 사이의 통신에 의해 각 행위를 위해 설정된다(화살표 4). 화살표 5 및 6은 아래에 더욱 상세히 설명하는 "harakiri()" 방법을 나타내고 있다.
전술한 바와 같이, 그 행위들은 우선순위 순서에 따라 대기상태(queued)가 되는 것이 바람직하다. 우선순위는 행위 관리자(1004)에 의해 행위 모듈(1002)의 인터페이스에 대한 조회를 통하여 결정되는 것이 바람직하다. 바람직하게, 행위의 우선순위는 복수의 파라미터들을 포함하는 계산에 따라 결정된다. 예를 들어, 바람직하게 이 파라미터들에는 상기한 생성되는 객체에 의해 도출 혹은 추론된 것으로서의 우선순위를 포함하며, 더욱 바람직하게 이것은 행위의 성공을 위한 예측된 확률(predicted probability)과; 그러한 타입의 행위에 의한 과거 경험에 따라 (예를 들어 사용자의 수요 및 행위 성공에 따라) 결정되는 것이 바람직한 그러한 타입의 행위의 지속적 우선순위(persistent priority)와; 사용자 성향(user preferences)에 따라 결정되는 것이 바람직한 목표 우선순위(goal priority) 등을 기초로 한다.
상기 파라미터들을 관리하기 위한 한 가지 임의의 계산은 다음과 같다:
P(all) = P(action probability) * ((P(persistent priority) + P(action goal)/10))/2)
우선권(우선순위)에 기초한 행위 실행에 대한 보완으로, 각 행위는 생존시간(Time To Live(ttl))이라는 기간을 참조가능(referable)하게 가지며; 이 ttl 값은 행위가 상기 준비 완료상태 큐에 배치된 때와 이 행위의 종료시간 사이에 경과된 실행 시간의 양을 가리킨다. 행위가 준비 완료상태에 있지만 그 ttl이 종료된 때까지 실행 우선권(priority)을 전달받지 않은 경우, 행위 관리자(1004)는 상기 방법 harakiri()를 호출하는 것이 바람직하고, 이것은 그 행위에게 그것이 실행되지 않을 것이라는 것을 통지한다. 그러한 harakiri()의 호출은 각각 기준치(threshold)에 도달될 때까지 행위의 우선순위를 감소시키는 것이 바람직하다. 이 기준치에 도달된 후에는, 지속적 우선순위가 증가하기 시작한다. 이러한 모델은 제안 혹은 실행되었으나 사용자가 그 행위를 중단하여 실패된 행위들을 처리하도록 동작한다. 상기 지속적 우선순위는 행위 우선순위 계산에 과거 경험을 포함시킴으로써 감소하게 된다.
이러한 방법은 제안 혹은 실행된 행위들이 실행시에 특정 사용자의 비명시적인 성향에 어떠한 방식으로 적응되지는 지를 보여주고 있다.
행위의 지속적 우선순위가 감소하여 그 행위가 동작하지 않을 경우에, 예를 들어 사용자가 변경을 선호하면, 그것이 제거되거나 혹은 (그밖에 가능하게는) 다시 동작하는 것이 허용될 필요가 있기 때문에, 이러한 모델은 harakiri() 메커니즘이 없으면 완전하지 못하다. harakiri()의 몇 가지 실행들 이후에, 그 행위가 동작하기 위한 우선순위를 다시 회복할 수 있다.
상술한 절들(Sections)에서는, 여러 가지 행위들 및 메커니즘이 본 발명의 적응형 시스템을 통해 실행될 수 있도록 하는 기반구조를 제시하고 있다. 이들 행위 및 메커니즘에 대해서 아래에 더욱 상세히 설명할 것이다.
예 3: 지능형 에이전트용 진화 시스템
이 예에서는 본 발명에 따른 진화 시스템의 바람직한 실시예에 대해서 기술하기로 하며, 여기에는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 생물 혹은 아바타를 위한 DNA(deoxyribonucleic acid)에 대한 설명과, 본 발명에 따른 임의의(optional) 유전자 스튜디오에 대한 설명이 포함되며, 이것들에 한정되는 것은 아니다. 임의로 및 바람직하게 그러한 진화 시스템은 생물 혹은 아바타가 "진화"할 수 있도록, 즉, 그 생물의 행동 및/또는 모습의 적어도 한 측면을 변경하는 것이 가능하게 한다. 이 예에서는 예 2에서 기술된 지능형 에이전트와 함께 임의로 및 바람직하게 동작하는 것으로서 기술되었으나, 이러한 설명은 단지 예시에 불과하며 어떠한 방식으로도 한정하려고 하는 의도는 없다. 즉, 이 예에서 설명하는 지능형 에이전트용 진화 시스템이 앞서 설명한 학습 모듈 및 행위선택시스템과 함께 사용되면, 사용자의 행동을 요구하지 않고 사용자의 선호도를 결정하고 능동적으로 진화할 수 있는 시스템을 구현할 수 있으나, 반드시 함께 사용되어야 하는 것은 아니다.
지능형 에이전트의 진화(변화)에 대해서는, 아바타 혹은 생물에 의해 표시되는 그 에이전트의 유형(tangible)의 특징들과 그 아바타 혹은 생물의 행동에 영향을 주는 그 에이전트의 무형의 특징들의 양쪽 모두와 관련하여 설명되어 있다.
도 11a는 전형적인 진화 클래스 다이어그램(1800)을 나타내는 것이다. 이 클래스 다이어그램에서 기술되어 있는 유전 모델은 지능형 에이전트의 기능적 성질뿐만 아니라 시각적 성질을 포함한 지능형 에이전트의 여러 가지 성질들이 변경될 수 있도록 한다. 그러한 모델에는 DNA 구조를 표현하는 CreatureDNA 클래스(1802) 가 포함된다. 이 DNA 구조는 이용가능한 유전자들로 이루어진 벡터이며, 새로운 유전자를 포함시키도록 바람직하게 확장될 수 있다. 유전자(gene)는 소정 범위의 가능한 값들(즉, 유전자형(genotype))을 갖는 파라미터이다. 유전자는 본 발명에 따른 시스템에 의해 해석(interpret)되어, 그 유전자 안의 데이터의 표현(expression)이 그 유전자형이 된다. 예를 들어 머리 유전자는 DNA의 첫 번째 유전자로서 위치하며, 그 값은 그 생물의 머리의 시각적 구조로서 표현되며, 그러나 머리의 색깔은 다른 유전자로 부호화(encoded)되는 것이 바람직하다.
지능형 에이전트를 진화시켜 사용자를 기쁘게 해주는 특정 DNA 인스턴스를 얻어내기 위해서, 본 발명에 따른 유전적 모델은 DNA를 변경하는 혼성 및 돌연변이 유전적 동작(hybrid and mutate genetic operations)을 바람직하게 구현한다. CreatureProxy 클래스(1804)는 상기 시스템을 위한 유전적 동작들에게, 또한 DNA에게, 인터페이스를 제공하는 역할을 한다. 또한 CreatureProxy(1804)는 지능형 에이전트에 대한 다른 비유전적 정보(즉, 이름, 생일 등)를 바람직하게 보유한다.
바람직하게 EvolutionMGR 클래스(1806)는 지능형 에이전트의 진화를 관리하고 지능형 에이전트의 CreatureProxy(1804)에게 인터페이스를 제공하고 그 유전적 동작들을 애플리케이션들에게 제공한다.
EvolutionEngine(진화엔진) 클래스(1808)는 소정의 유전적 동작이 일어나서 지능형 에이전트 DNA에 대해서 행해져야 한다는 것을 지시하기 위해, 때때로 생성될 수 있는 진화 이벤트에 주의를 기울인다. 그 DNA 구조는 아래와 같이 주어진다.
바람직하게 CreatureDNA(1802)는 EvolutionEvent(1810)로부터 그러한 진화 이벤트에 주위를 기울인다.
DNA 구조
#ifndef __CREATURE_DNA__
#define __CREATURE_DNA__
#include "CreatureDefs.h"
#include "CommSerializable.h"
#define GENE_COUNT 19
#define BASE_COLOR_GENE 8
typedef struct internal_dna
{
unsigned char gender;
unsigned char head;
unsigned char head_color;
unsigned char head_scale;
unsigned char body;
unsigned char body_color;
unsigned char body_scale;
unsigned char hand;
unsigned char hand_color;
unsigned char hand_scale;
unsigned char tail;
unsigned char tail_color;
unsigned char tail_scale;
unsigned char leg;
unsigned char leg_color;
unsigned char leg_scale;
unsigned char dexterity;
unsigned char efficiancy;
unsigned char interactive;
unsigned char base_color;
} internal_dna;
typedef internal_dna p_internalDna;
/**
* 이 클래스는 생물 DNA 구조를 나타낸다.
* DNA는 생물 몸체 부분들과 몇몇 성격 및 기능적 특질(personality and functional qualities)에 대한 모든 데이터를 보유한다 */
class CreatureDNA /*: public CommSerializable*/
{
public:
static const int gene_count;
/**
* 디폴트 구성자(constructor), DNA는 0으로 초기화됨
*/
CreatureDNA();
/*
* 카피 구성자(Copy constructor)
* @param other - the DNA to copy
*/
CreatureDNA(const CreatureDNA &other);
/**
* 초기화 기능, 구성자가 호출되지 않았다면 호출되어야함.
*/
void init();
/**
* DNA 데이터를 랜덤화함
*
*/
void randomizeDna();
/**
* DNA 실제 데이터
*/
union {
internal_dna genes;
unsigned char data[GENE_COUNT];
};
/**
* 성별 유전자의 범위(Range of gender gene)
*/
static const int GENDER_RANGE;
/**
* 형태 유전자의 범위(Range of type gene)
*/
static const int TYPE_RANGE;
/**
* 색깔 유전자의 범위(Range of color gene)
*/
static const int COLOR_RANGE;
/**
* 스케일 유전자의 범위(Range of scale gene)
*/
static const int SCALE_RANGE;
/**
* 캐릭터 유전자의 범위(Range of charecter genes)
*/
static const int CHARECTER_RANGE;
static const int BASE_COLOR_RANGE;
private:
/**
* 형태, 색깔, 스케일 트리플릿의 위치(Location of scale gene in the type,color,scale triplet)
*/
static const int SCALE_LOCATION;
}
#endif /*__CREATURE_DNA__*/
지능형 에이전트 DNA 구성은 바람직하게 다음과 같이 행해진다. 생존형 이동 전화(living mobile phone)의 버전을 제공하면, DNA는 지능형 에이전트의 각 구성 요소(Building Block)를 위한 Gene으로부터 바람직하게 구성되어진다. 임의로, 그 구성 요소는 그 지능형 에이전트의 시각적 부분일 수 있으며, 여기에는 색깔 혹은 스케일(그 구성요소의 크기)이 바람직하게 포함되며, 또한 지능형 에이전트의 기능 및 행동과 관련된 비시각적 성질도 바람직하게 포함된다. DNA 구성의 그러한 모델은 더 많은 구성요소들이 추가될 수 있고 각 구성 요소의 발현 수준이 증가할 수 있기 때문에, 확장될 수 있다.
DNA 구조로부터 지능형 에이전트를 구성하는 것은 각 유전자와 그 값과 관련하여 행해지는 것이 바람직하다. 각 유전자(building block) 값(발현 수준)은 구성된 에이전트에서 표현된 다른 유전자형을 기술한다. 시각적 에이전트의 기초 구성 요소들(basic building blocks)은 원형들(prototypes)로서 모델화되며, 따라서 원형들의 양은 각 시각적 유전자의 범위를 결정(dictate)하게 된다. 또한, 실행 중에 원형들에 의존하지 않는 발현 유전자들의 값들을 생성할 수 있고, 예를 들어 색깔 유전자 발현 수준은 호스트 플랫폼 색깔 테이블에서의 인덱스들로서 연산될 수 있거나, 혹은 스케일도 호스트 스크린 크기에 대해서 연산될 수 있어서, 미리 결정되어 있는 원형으로부터 독립적인 유전자형을 얻을 수 있게 된다. 그 원형 모델들은 바람직하게 분해(decomposed)되고, 이어서 비원형 에이전트(non-prototype agent)는 각 구성요소의 유전자 값들에 따라 바람직하게 재구성(recomposed)된다.
다음과 기술하는 예는 이러한 과정에 대한 예시적인 비 한정적 설명을 하기 위한 것이다. 단순화 및 명확화를 위해, 색깔 및 스케일 및 다른 비 시각적 유전자들이 포함되지 않았으며, 이러한 유전자들에게도 동일한 과정이 적용되게 된다.
성별유전자를 고려하지 않는 경우, DNA의 16-원형 및 5-구성요소 버전이 다음과 같이 임의로 주어질 수 있다:
DNA0={[head,0:15] , [body,0:15] , [legs, 0:15] , [hands,0:15] , [tail, 0:15]}
5개의 구성요소들은 각각 원형 모델들의 개수로부터 도출된 구성 요소 유전자 값들에 따라 16개의 서로 다른 가능한 유전자형들을 가지고 있다. 지능형 에이전트를 구성할 때, 그 각 유전자의 값인 DNA내의 구성요소의 값에 따라 오른쪽 구성요소가 취해지게 된다.
예를 들어 상술한 DNA 방식의 특정한 인스턴스는 다음과 같을 수 있다:
DNA = { [3],[5],[10],[13],[0] }
이러한 간단한 DNA 버전에 있어서의 가능한 지능형 에이전트 구성들의 다양도(variety)는 다음과 같다:
V0 = (16) * (16) * (16) * (16) * (16) = (16)5 = 1048576
지능형 에이전트의 일반적 색깔을 기술하기 위한 기본 색깔 유전자(즉, 녹색, 청색 등)가 추가되면, 가능한 16개의 기본 색깔의 발현수준을 가지는 경우, 다음과 같은 다양도가 얻어지게 된다:
DNA1 =
{[head,0:15] , [body,0:15] , [legs, 0:15] , [hands,0:15] , [tail, 0:15], [bs_color,0:15]}
그러면 다양도는 다음과 같이 된다:
V1 = V0 * 16 = (16)6 = 16777216
(밝은 색부터 어두운 색깔까지의) 기본 색깔 유전자를 위한 강도 유전자(intensity gene)가 이 DNA 버전에 추가되면, 기본 색깔의 가능한 16개의 강도들의 발현수준을 가지는 경우, 다음과 같은 다양도가 바람직하게 얻어진다:
DNA2 =
{[head,0:15] , [body,0:15] , [legs, 0:15] , [hands,0:15] , [tail, 0:15], [bs_color,0:15] , [intensity,0:15]}
이 경우 다양도의 계산은 다음과 같다:
V2 = V1 * 16 = (16)7 = 268435456
상기한 바와 같이 본 발명은 에이전트 다양한 조합형을 표현할 수 있지만, 그 각각의 완성된 조합형에 대한 정보를 저장하는 것이 아니다. 본 발명은 조합형을 이루는 구성요소에 대한 정보 및 구성요소의 조합 방법에 대한 정보만으로 위와 같은 다양한 에이전트 조합형을 만들 수 있다. 이 점은 에이전트가 휴대형 연산 장 치에 사용되는 경우, 조합방법의 다양성 때문에 각각의 연산 장치의 사용자가 사실상 고유한 형태의 에이전트를 보유할 수 있게 한다.
한편, 다른 실시예로서 위 DNA의 16-원형 및 5-구성요소 버전이 다음과 같이 임의로 주어질 수 있다:
DNA0={[head0,0:15] , [body0,0:15] , [legs0, 0:15] , [hands 0,0:15] , [tail0, 0:15]} : 0<Tg<Tth 일때,
DNA1={[head1,0:15] , [body1,0:15] , [legs1, 0:15] , [hand1,0:15] , [tail1, 0:15]} : Tg>=Tth 일때,
(여기서 Tg는 에이전트가 성장한 시간, Tth는 임계시간)
이 예에서 바람직하게 임계시간 Tth는 2주로 정해질 수 있으나 이와 달리 정하여도 무방하다. Tg는 에이전트가 성장한 시간인데, 연산장치 사용자가 에이전트의 사용을 최초로 개시하거나 또는 리셋한 때로부터 현재에 이르는 시간을 가리킨다. 이 경우 DNA0의 발현 형질은 에이전트가 성장한 시간이 2주 이내인 경우 첫 번째 구성요소의 조합에서 선택되는 반면에, DNA1의 발현 형질은 에이전트가 성장한 시간이 2주 이상인 경우 두 번째 구성요소의 조합에서 선택되도록 할 수 있다. 첫 번째 구성요소의 조합은 보다 어린 에이전트의 모습을 나타내고, 두 번째 구성요소의 조합은 보다 성장한 에이전트의 모습을 나타내도록 하면, 동일한 유전자를 갖는 에이전트가 시간의 경과에 의해 자동성장하는 모습을 구현할 수 있다. 에이전트의 최초 사용개시후 에이전트의 성장은 시간의 경과만으로 자동으로 이루어진다. 임계시간을 2개 정하는 경우 에이전트의 성장단계는 3단계가 되며, 그 이상 개수의 임계시간을 정할 수도 있다.
돌연변이 시퀀스 다이어그램과 혼성화(hybridization) 시퀀스 다이어그램을 각각 나타내고 있는 도 11b 및 도 11c를 참조하여 기술되는 바와 같이, 다양한 유전적 동작들(genetic operations)이 DNA 상에서 임의로 수행될 수 있다.
도 11b에 나타낸 바와 같이, 돌연변이 될 수 있는 유전자 세트(임의로 전체 DNA일 수 있음)로부터 소정의 유전자가 기본 돌연변이 동작에 의해 랜덤하게 선택되어지며, 그 유전자의 가능한 범위(발현수준들) 내에서 선택된 유전자의 값이 변경되게 된다. 그 기본 동작은 여러 번 임의로 수행될 수 있다.
돌연변이 애플리케이션(1812)은 돌연변이체(mutant)를 생성하라는 요청을 EvolutionMGR(진화 MGR)(1806)(화살표 1.1)에게 전송한다(화살표 1.1). EvolutionMGR 클래스(1806)는, 임의로 다수의 돌연변이체를 위해, 이 요청을 CreatureProxy(생물 프락시)(1804)에게 전달한다(그 값은 함수 호출(function call)에 있어서 주어질 수 있다(화살표 1.1.1)). 그러한 돌연변이체 각각에 대해서, CreatureProxy(1804)는 랜덤 유전자를 바람직하게 선택하고(화살표 1.1.1.1.1), 그것을 상기 유전자의 범위 내에 여전히 있는 값으로 변경하게 된다(화살표 1.1.1.1.2). 그 돌연변이체(들)는 돌연변이 애플리케이션(1812)으로 다시 전달되고, 바람직하게 사용자에게 표시되며, 이것에 대해서는 아래의 예 4에서 더욱 상세히 설명하기로 한다.
사용자가 돌연변이체를 승인하면, 돌연변이 애플리케이션(1812)은 그 에이전트의 기존의 구현체(existing implementation)를 그 새로운 돌연변이체(화살표 2.1)로 대체하라는 명령을 EvolutionMGR(1806)에게 전송한다. 그러면 EvolutionMGR(1806)은 CreatureProxy(1804)에서의 그 생물을 위한 DNA를 설정하고(화살표 2.1.1), 이어서 CreatureProxy(1804)는 Agent_history(에이전트_히스토리)(1814)에서의 그 에이전트의 히스토리를 바람직하게 갱신한다(2.1.1.1).
도 11c는 2개의 후보 DNA가 서로 배열될 때 발생하는 기본 혼성 동작(basis hybrid operation)(혹은 교차 동작(cross-over operation))을 위한 전형적인 시퀀스 다이어그램을 나타낸 것이다. 2개의 후보 DNA는 지능형 에이전트 시스템에서 모두 얻을 수도 있고, 2개의 후보 DNA중 하나를 다른 이동 정보 장치를 위한 지능형 에이전트 시스템으로부터 얻을 수도 있다. 예를 들면, 후술하는 예 5에서의 네트워크형 이동 정보 장치를 위한 지능형 에이전트인 경우, 2개 후보 DAN중 하나는 SMS를 통하여 사용자2의 제2 이동 정보 장치의 지능형 에이전트로부터 얻을 수 있다.
성별 유전자를 고려하는 경우 위에서 언급한 DNA는 아래와 같이 표현될 수 있다.
DNA0={[gender,0:1], [head,0:15] , [body,0:15] , [legs, 0:15] , [hands,0:15] , [tail, 0:15]}
성별유전자는 혼성 동작을 허용할 것인지 여부를 결정한다. 바람직하게는 성별유전자가 상이한 경우에만 혼성 동작을 허용하지만, 성별유전자를 고려하지 않는 경우에는 어느 경우라도 혼성 동작을 허용하도록 할 수 있다. 혼성 동작을 위해 각 DNA 상에 위치하는 하나 이상의 교차 포인트들이 바람직하게 선택된다(교차 포인트 개수는 1부터 DNA 내의 유전자 개수까지 변경될 수 있고; 임의로 이 개수는 랜덤하게 선택될 수 있음). 교차 포인트들을 선택하는 동작은 get_cut_index라고 불린다. 각 교차 포인트에서, DNA를 위한 값이 기존의 DNA 값들 중 하나로부터 선택된다. 임의로, 이것은 cutting_index라고 불리는 카운트에 따라 랜덤하게 이루어질 수 있다. 성별 유전자의 혼성 동작은 2가지 유전자 중 어느 하나를 임으로 선택하는 방법으로 이루어진다. 그 결과 상기 2개의 후보 DNA가 서로 혼합된다. 임의로 그러한 기본 혼성 동작은 여러 후보들을 이용하여 여러 번에 걸쳐 수행될 수 있다.
도시된 바와 같이, HybridApp(1816)는 혼성화 과정을 시작하라는 커맨드를 EvolutionMGR(1806)에 전송한다. 임의로, 이 혼성화 과정은 사용자가 그 혼성 에이전트를 승인하거나 그 과정을 중단할 때까지 수행된다. EvolutionMGR(1806)은 수행될 다수의 교차(혼성화)들을 이용하여, CreatureMGR(1806)로부터 타겟 DNA(화살표 2.1.1)를 획득하라는 명령을 전송함으로써 혼성화를 시작시키게 된다. 도시된 바와 같이, cutting_index는 상기 2개의 DNA의 값들 사이의 교차를 언제 행할 지를 지시하도록 유지된다.
상기 혼성 에이전트는 복귀(return)되어지며, 사용자가 동의하면, 현재 에이 전트는 돌연변이 과정과 관련하여 상술한 바와 같이 그 혼성 에이전트로 대체된다. 결과적으로 agent_history(1814)에서의 그 에이전트의 히스토리가 바람직하게 갱신되게 된다.
임의로 및 바람직하게 혼성화는 적외선, 블루투스 혹은 인터넷을 통해, 예를 들어 SMS 메시지에 있는, 이동 정보 장치의 외부에 있는 소스 혹은 그 이외의 임의의 소스로부터 전송된 에이전트 DNA를 이용하여 수행될 수 있다. 단지 설명하기 위한 목적으로 한정하고자 하는 의도 없이, SMS 메시지를 통해 그러한 혼성 DNA를 수신하는 것과 관련하여 그러한 과정을 예시하기로 한다. SMS 메시지는 MIME 타입의 DNA를 위한 데이터를 바람직하게 포함하고 있다. 더욱 바람직하게는, 본 발명의 시스템은 MIME 타입을 위한 후크를 가지고 있어서, 그러한 타입의 SMS 메시지가 사용자에 의한 수동 조정(manual intervention)을 필요로 하지 않으면서 혼성화를 위해 자동으로 바람직하게 파싱된다.
도 12는 그러한 과정의 전형적인 시퀀스 다이어그램을 나타내고 있다. 도시된 바와 같이, 사용자 1은 핸드셋 1을 통해 사용자 1의 지능형 에이전트를 사용자 2의 지능형 에이전트와 혼성화하라는 요청을 전송한다. 사용자 2는 핸드셋 2를 통해 그 요청을 임의로 승인 혹은 거절할 수 있다. 사용자 2가 승인하면 핸드셋 1 상에서 양쪽의 에이전트로부터의 DNA 사이에서 혼성 처리가 행해진다. 그 결과가 요청한 쪽(사용자 1)에게 임의로 표시되며, 이 요청측은 그 혼성을 현재 에이전트를 대체하는 것으로서 저장할 수 있다. 그 혼성이 대체하는 것로서 사용되면, 사용자 2는 핸드셋 2 상에서 혼성 결과 정보 수집부(hybrid results collection)에 그 혼성에 대한 것을 저장한다.
예 4: 본 발명과 사용자의 상호작용(USER INTERACTIONS WITH THE PRESENT INVENTION)
이 예는 사용자와 상호작용을 하는 본 발명에 따른 시스템의 임의의 그러나 바람직한 실시예를 설명하기 위한 것으로서, 대표적이고 비한정적이며 예시적인 복수의 화면출력 화상들(screenshots)을 참조하여 기술될 것이다.
도 13은 생물 혹은 아바타(지능형 에이전트의 시각적 표현)인 "부유 에이전트"의 전형적인 화면출력 화상을 나타낸 것이다. 도 14는 지능형 에이전트의 가상 세계를 위한 객체들을 선택하기 위한 메뉴의 전형적인 화면출력 화상을 나타낸 것이다.
도 15a는 사용자 옵션(preferences)뿐만 아니라 에이전트 설정을 사용자가 구성 및 변경할 수 있도록 하는 시작 마법사 애플리케이션(Start Wizard application)을 나타낸 것이다.
도 15b부터 도 15f는 시작 마법사 구동후 에이전트의 최초 설정화면을 나타낸다. 도 15b는 에이전트의 형태 선택화면, 도 15c는 에이전트의 색상 선택화면, 도 15d는 에이전트의 이름 설정화면, 도 15e는 에이전트의 성격 선택화면 및 도 15f는 에이전트 설정 완료 안내화면이다.
상기 마법사로 수행되는 행위의 예로서, 지능형 에이전트의 감정형 시스템을 위한 설정을 결정, 즉 "개성 결정(Set Personality)"하는 것을 들 수 있다. 이때, 사용자는 생물의 개성 및 경향을 구성할 수 있다.
사용자는 열의(Enthusiasm), 사교성(Sociability), 비사교적 행동(Anti_social behavior), 성질(Temper)(인내 수준), 우울(Melancholy), 이기적 행동 등의 여러 가지 성격들(characteristics)의 수준을 증가시키고, 그 반대를 행하여 그 수준을 감소시키기 위해 오른쪽 화살표 키를 눌러서 그 생물의 설정을 임의로 및 바람직하게 결정할 수 있다.
사용자는, 예를 들어 도움을 얼마나 빨리 받을지를 결정하기 위해, 사용자 옵션을 바람직하게 설정할 수 있다. 이들 옵션들 중 몇 가지의 비한정적 예에는, 통신(그 에이전트가 통신하는 정도); entertain_user(사용자를_즐겁게 하기)(사용자와 노는 에이전트를 제어); entertain_self(자신을_즐겁게 하기)(혼자 노는 에이전트를 제어); preserve_battery(배터리_보존)(배터리 수명 늘리기); transparency_level(투명도_수준)(생물의 투명도 수준) 등이 포함된다.
또한, 사용자는 그 시작 마법사로 사용자 신상정보(User Details)를 바람직하게 설정하며, 그 사용자 신상정보에는 사용자 이름, 생일 및 성별 등이 포함되며, 이것들에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 임의의 실시예에 따르면, 상기 생일 값은 사용자들 사이의 궁합 가능성(konghup possibility, Korean "konghup" means "marital harmony as predicted by a fortuneteller", 여기서는 궁합 가능성이 대인관계에 관한 좋은 점술 패턴(favorable astrology pattern)으로 정의될 수 있을 것이다)을 갖는 혼성(hybrid)을 생성할 수 있는 능력을 말하는 것으로, 궁합 옵션(konghup option)은 날짜들 및 별점들(horoscopes)에 대한 적절한 테이블에 따라 구성되어짐)을 결정할 것이므로 혼성 SMS에 있어서 중요하다.
또한, 사용자는 생물의 신상정보(Creature Details)도 바람직하게 설정할 수 있다.
도 16은 상술한 바와 같은 혼성 애플리케이션을 통하여 혼성화를 수행하기 위한 전형적인 메뉴를 나타낸 것이다.
도 17a는 사용자가 생물을 랜덤하게 생성할 수 있도록 하는 "생성(Generate)" 버튼을 누름으로써, 새로운 생물을 보기 위한 (또한 임의로 다시 생성하기 위한) 전형적인 화면출력 화상을 나타낸 것이다. 도 17b는 "혼성(Hybrid)" 버튼을 눌러서 얻어진 화면출력상의 생물을 나타낸 것으로, 그 버튼을 누르면 사용자의 생물 선택을 확정하게 되고 생물 미리보기 창으로 이동하게 된다.
이 미리보기 창에 의해 사용자는 새로 생성된 생물을 3차원으로 볼 수 있게 되고, 임의로 다음과 같은 옵션들을 사용하여 그 생물을 동화(animate)시킨다.
1. 위쪽 방향키(Navigation UP key): 줌인(Zoom In)하고, 생물의 크기를 최소화시킴.
2. 아래쪽 방향키(Navigation DOWN key): 줌아웃하고, 생물의 크기를 최대화시킴.
3. 왼쪽 방향키(Navigation LEFT key): "확인(OK)" 버튼과 "뒤로 가기(Back)" 버튼 사이의 전환.
4. 오른쪽 방향키(Navigation RIGHT key): "확인" 버튼과 "뒤로 가기" 버튼 사이의 전환.
5. 확인키(OK): 선택을 확인.
6. 삭제키(CLR): 생물 미리 보기 창에서 생존형 이동전화 메뉴(Living Mobile Menu)로 나가기.
7. 종료키(End): 생물 미리 보기 창에서 메인 메뉴로 나가기.
8. '0' 키: 생물에 대해서 밝게 및 어둡게 하는 동작을 행하기.
9. '1' 키: 시계방향으로 생물을 왼쪽으로 회전시킴.
10. '2' 키: 생물을 3차원으로 회전시키기.
11. '3' 키: 시계 반대 방향으로 생물을 오른쪽으로 회전시킴
12. '5' 키: 생물을 3차원으로 회전시키기
13. '6' 키: 생물에게 여러 가지 방식으로 동작을 부여한다. 이 키를 누를 때마다 동화 형태(animation type)가 바뀐다.
상기 생물이 행할 수 있는 동화 형태에는 걷기, 앉기, 냄새 맡기, 날기, 점프하기 등이 임의로 포함되며, 이것들에 한정되는 것은 아니다.
도 18은 사용자로 하여금 그 세대(generations)에서의 동물의 변화에 대한 히스토리를 살펴보고 검사할 수 있도록 하는 혼성 히스토리의 전형적인 출력화면 화상을 나타낸 것이다. 사용자는 현재의 생물과 모체(parents)를 바람직하게 볼 수 있고, 또한 임의로 그 모체의 모체도 볼 수 있다. 바람직하게, 모든 생물에 대해서, 많아야 2개의 모체가 있을 수 있다. 한편 이와 같은 출력화면 화상의 예에서, DNA1으로부터 DNA1과 다른 현재 DNA가 생성되었다면, 이것은 돌연변이가 일어난 것임을 표현하는 것으로 정할 수 있다.
도 19는 현재 생물의 DNA 서열을 가지고 있는 유전자 스튜디오의 전형적인 화면출력을 나타낸 것이다. 또한, 이 유전자 스튜디오는 사용자로 하여금 에이전트의 DNA 서열을 변경 및 수정할 수 있는 기회를 바람직하게 제공한다. 바람직하게 유전자 스튜디오에 표시되는 에이전트 DNA 서열은 A, G, C, T의 4가지 영문자의 배열로 구성된다. 본래 이들 영문자는 생물학적 DNA를 구성하는 염기의 종류를 나타내는데, 본 발명에서는 사용자가 에이전트 DNA에 보다 친숙할 수 있게 하기 위하여 이들 영문자를 사용한다. 본 발명에서 이들 영문자는 일종의 4진법에 필요한 숫자에 대응한다. 예를 들어, A=0, G=1, C=2, T=3에 대응시키면, AA=0, AG=1, ..., TT=15를 나타낸다. 앞선 예 3에서 에이전트의 1가지 구성요소에 대해 2개의 영문자로 이루어진 DAN서열을 갖는 경우이면, 1가지 구성요소에 대해 4x4=16가지 유전자형이 표현된다. 따라서, 에이전트의 구성요소가 5가지이면 그 에이전트는 2x5=10 개의 영문자로 이루어진 DNA서열로 정의할 수 있고, 에이전트의 서로 다른 조합의 경우의 수는 16의 5승 가지이다. 만약, 에이전트의 구성요소가 10개이고 1가지 구성요소에 대해 4개의 영문자로 이루어진 DNA서열을 갖는 경우이면, 1가지 구성요소에 대해 4x4x4x4 = 256 가지의 유전자형을 표현할 수 있고, 에이전트를 정의하는 데 필요한 DNA서열은 4x10=40 개의 영문자로 이루지게 되며, 에이전트의 서로 다른 조합의 경우의 수는 256의 10승 가지가 된다. 다만, 본 발명의 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다.
다음으로 학습모듈 및 행위선택시스템과 연동하는 진화형 에이전트 시스템에 대해 설명한다. 위에서 설명한 바와 같이 돌연변이 선택여부 또는 혼성 히스토리는 에이전트 시스템에 저장된다. 학습모듈은 저장된 자료를 통해 사용자가 선호하는 경향을 결정할 수 있고, 행위선택시스템은 진화 클래스 다이어그램에 사용자가 선호하는 경향의 진화 이벤트를 제공할 수 있다. 제공된 진화 이벤트의 수행결과에 대한 사용자의 취사선택 여부는 에이전트 시스템에 저장되어 다음 진화 이벤트 제공시에 반영된다.
예 5: 네트워크형 이동 정보 장치를 위한 지능형 에이전트
이 예는 네트워크형 이동 정보 장치(networked mobile information device)(바람직하게는 휴대폰)에 대한 지능형 에이전트의 사용에 관한 것이다. 임의로 및 바람직하게, 지능형 에이전트는 사용자와 상호작용하기 위한 아바타와, 다른 이동 정보 장치와 같은 네트워크 상의 다른 구성요소 및/또는 네트워크 자체와 상호작용하는 에이전트를 포함한다. 따라서, 바람직하게 아바타는 사용자 인터페이스(혹은 그 일부)를 형성하고, 모습(더욱 바람직하게 3차원 모양)을 갖게 된다. 그 모습은 임의로 사람의 모습이 될 수 있지만, 그 대신에 다른 타입의 실제 혹은 상상의 캐릭터 또는 생물에 기초한 것일 수 있다. 상기 에이전트는 아바타와 이동 정보 장치와의 사이, 및/또는 네트워크 상의 다른 구성요소들과의 사이, 및/또는 다른 이동 정보 장치들의 다른 아바타들과의 사이 등의 통신을 처리한다. 그 구현에 대해서 휴대폰과 같은 이동 정보 장치를 참조하여 설명되었지만, 그 구현의 아바타 측(또한 에이전트 그 자체도)은 상술한 바와 같은 적응형 시스템(예 2) 및/또는 사전행동적 사용자 인터페이스(예 1)로 임의로 구현될 수도 있다는 것을 유념해야 한다.
본 발명의 지능형 에이전트는 "생존형 장치(Living Device)"의 개념을 적용함으로써 향상된 감정적 경험을 생성하는 것을 목표로 하고 있다. 모든 살아있는 생물은 모습 및 행동에 있어서 유일하고 특별한 것으로서 지능형 에이전트의 유일성(uniqueness)에 중점을 두는 것과, 또한 사용자의 생존형 장치와의 상호작용을 향상시키기 위한 다양한 아바타 모양 등의 다양성을 제공하는 것이 그러한 개념에 바람직하게 포함된다. 아바타는 주의를 끌만한(compelling) 화상 특성들을 가지고 있으며, 이것은 적절한 보충적인 객체들과 주변의 환경을 임의로 갖는다.
바람직하게, 지능형 에이전트는 그 자존(self-existence) 및 독립적 학습을 나타내는 예상되지 않은 행동으로, 지능형 의사결정을 표시한다. 그러한 독립적 행동은 본 발명의 중요한 특징 중 하나로서, 어떠한 타입의 사용자 인터페이스 또는 사용자를 위한 상호작용을 위해서도 또한 어떠한 타입을 갖는 연산장치를 위해서도 이전에 보여진 바 없으며, 이동 정보 장치를 위한 지능형 에이전트를 위해서 확실히 이용된 바 없다. 또한, 상술한 지능형 에이전트는 생물처럼 시간에 따라 진화하여 시각적 변화를 표시하게 된다. 이것은 "생존형 장치"의 가장 중요한 특성들 중 하나이다.
진화단계는 놀람 및 다음 진화단계에 대한 기대에 대한 사용자로부터의 감정적 반응을 유발시킨다.
진화는 시간에 따른 생물의 시각적 변화에 해당한다. 시간프레임은, 유통중인 중급 휴대폰의 수명에 해당하는 것으로서 예를 들어 일년으로 임의로 설정될 수 있다. 일년 동안에, 또는 1분기 동안에 진화를 통해 주기적인 변화가 바람직하게 발생한다. 진화 경로(환경에 대한 적응)는 자연선택의 결과이다. 또 다른 선택옵션으로서 자동 선택을 위해 몇 가지 기능을 개발함으로써 미리 결정되는 자연 선택과정이 있지만, 자연선택은 임의로 사용자 중심(user driven)이 될 수 있다(즉, 사용자는 다음 세대가 더 좋은지 여부를 결정함).
지능형 에이전트는 서로 다른 실시예들의 2가지 "세계"(즉, 전화기 세계 및 가상 생물 세계)에서 기능하기 위해 임의로 구현될 수 있다. 전화기(이동 정보 장치) 세계에서는, 지능형 에이전트가 그 전화기의 서로 다른 기능들을 제어하여, 상술한 바와 같이, 사용자에게 여러 가지 기능의 선택들을 제안할 수 있게 된다. 바람직하게, 지능형 에이전트는 후속하는 그 에이전트를 위해 모델이 되는 하나 이상의 전화기 사용 처리과정들에 기초하여 동작할 수 있다. 전화기 세계의 또 다른 중요한 특징은, 화면 브래이킹(screen breaking)과 같은 그래픽 표현, 프리 드로잉(free drawing), 혹은 얼굴(표면) 또는 문자 표현(특정한 경우에 하나 또는 두 개의 관련 단어)일 수 있는 감정표현들에 있다.
가상 세계는 바람직하게 화상 표시 및 활동 영역(playground area)이며, 아바타 이외의 객체들이 삽입될 수 있고 아바타 학습 및 그들과의 상호작용을 사용자가 관찰할 수 있는 영역이 임의로 될 수 있다. 그 세계에 진입할 수 있는 그러한 객체들은 임의로 미리 결정될 수 있고, 그 학습과정으로부터 생긴 가능한 서로 다른 행동들을 갖게 된다. 임의로 및 바람직하게, 사용자는 보상들 또는 행동억제요인(disincentive)들을 제공할 수 있고, 학습과정의 일부가 될 수 있다. 이러한 관점에서, (아바타의 모습을 통해) 지능형 에이전트는 가상 애완동물(pet) 또는 동료(친구)의 한 형태로서 임의로 행동(예: 강아지가 달리는 행동, 사람이 웃는 행동 등)할 수 있다.
지능형 에이전트의 몇 가지 바람직한 형태들에는, (아바타의 모습과 관련한) 3D 그래픽 기반구조와; 적응형 행동 및 사전행동적 행동 모두를 지원하는 인공지능 및 기계 학습 메커니즘의 사용과; 게임 능력의 제공과; 이동 정보 장치의 유용성을 향상시키고 또한 특정한 사용자의 보조를 제공하는 (그 사용자를 도와주는) 능력과; 호스트 플랫폼의 추상화 레이어(abstraction layer)의 제공 등이 포함되며, 그러나 이것들에 한정되는 것은 아니다. 그와 함께, 이들 기능들은 이동 정보 장치 상에서 동작하도록 모두가 일반적으로 정의된 복수의 인공지능 애플리케이션들을 지원하기 위한 안정적이고, 주목할 만하며, 혁신적인 콘텐츠 플랫폼을 제공한다.
또한, 바람직하게, 아바타는 많은 시각적 요소들을 가지고 있다. 예를 들어 외곽 클립 크기는 60 x 70 픽셀까지 임의로 될 수 있으며, 물론 이동 정보 장치의 화면 표시의 특성들에 따라 다른 해상도가 선택될 수도 있다. 바람직하게, 아바타는 몇 가지 색깔을 갖는 3D 다각형 객체로서 표현되며, 어떠한 경우에도 바람직하게 그림자, 텍스처, 및 애니메이션 지원 등의 몇 가지 색깔을 갖는 복수의 서로 다른 3D 화상 특성들을 지닌다. 이러한 능력들은 이동 정보 장치에 저장되어 있는 이전에 생성된 시각적 구성 요소들(visual building blocks)을 통해 임의로 제공될 수 있다. 바람직하게, 아바타의 시각적 모습은 실행시 이루어진다.
아바타는 사용자의 성향을 고려하여, 시작 마법사(launch wizard) 이후에 "생존하기(living)"을 임의로 시작시킬 수 있다(생존형 장치에 사용자 소개하기). 진화와 더불어, 아바타는 돌연변이를 나타내는 작은 시각적 변화들을 임의로 표시할 수 있다(임의의 단계(random step)에서 몇 개의 키 버텍스(key vertices)의 이동/색깔 변경). 시각적 진화단계는 하나의 구성 요소를 추가/대체함으로써 수행되는 것이 바람직하다. 바람직하게 아바타는 모든 방향으로 이동 할 수 있고, 완전히 살아 움직이는 3D 캐릭터가 되는 것이 더욱 바람직하다.
아바타는 배경에 있어서 이동 정보 장치 사용자 인터페이스를 갖는 이동 정보 장치 위에 떠 있는 것처럼 보이는 것이 바람직하며, 사용자의 요청에 따라 퇴장될 수도 있다. 아바타는 현재 사용자의 이동 정보 장치와의 정상적(normal)인 상호작용을 이용할 수 있어서, 사용자에 의한 강제적 숨김/퇴장을 최소화하려고 하는 것이 바람직하다.
본 발명의 임의의 그러나 바람직한 실시예들에 따르면, 아바타는 더욱 자연적이고 물리적으로 현실적인(realistic) 방식으로 화면상에서 "이동"하도록 프로그램될 수 있다. 예를 들어, 로봇의 이동을 제어하기 위한 물리적으로 현실적인 행동 및 이동을 기술하려고 시도하는 여러 가지 알고리즘 및 변수들이 이용가능하다. 그러한 알고리즘들 및 변수들의 예는 "Automatic Generation of Kinematic Models for the Conversion of Human Motion Capture Data into Humanoid Robot Motion"(Ude et al., Proc. First IEEE-RAS Int. Conf. Humanoid Robots (Humanoids 2000), Cambridge, MA, USA, 2000년 9월)에 기술되어 있다(이 참고문헌은 그 내용이 본 명세서에 완전히 기재되어 있는 것과 같은 효과를 갖도록 본 명세서와 함께 제출함). 이 참고문헌은 여러 가지 인간 동작 촬영 기술들과, 촬영된 데이터를 인간형 로봇 동적 변수(kinetic parameters)로 자동 번역하는 방법에 대해서 설명하고 있다. 그 내용을 요약하면, 인간 및 로봇 동작이 모델이 되며, 그 모델들은 실제 인간 동작 데이터를 인간형 로봇의 동작을 제어하는데 이용될 수 있는 데이터로 번역하기 위해 이용된다.
이러한 종류의 참고자료는 인간형 로봇의 이동의 모델을 얻는 방법에 대한 정보를 제공하기 때문에 유용하다. 본 발명은 아바타(3차원적으로 묘사된 가상 캐릭터)의 실제적인 이동과 관련되지만, 그와 유사한 모델들을 인간형 로봇을 위한 것으로서 아바타를 위해 임의로 이용될 수 있을 것이다. 또한, 임의로, 하나의 모델을 동물의 이동들을 모델화하기 위해 구성하여 동물 또는 동물 형태의 아바타의 더욱 실제적(현실적) 이동을 가능하게 할 수도 있다. 더욱 일반적으로, 상기 시스템은 주어진 어떠한 3D 캐릭터 데이터도 일반적(generical)으로 취급할 수 있는 것이 바람직하다.
임의로 및 바람직하게, 이들 모델의 변수들이 진화 과정동안에 임의로 변화되어 아바타가 움직이는 방식을 변경할 수 있으므로, 아바타의 움직임이 진화될 수 있도록 하기 위해 그 모델들을 임의로 및 바람직하게 이용할 수도 있다. 또한, 바람직하게, 그러한 모델들은 아바타의 비결정적 움직임을 기술하기에 유용하며, 또한 임의로 비결정적 움직임들이 진화될 수 있도록 하기 위해 유용하다. 그러한 비결정적 행동은 또한 사용자의 흥미를 유지하는데도 도움을 준다.
아바타 및/또는 지능형 에이전트의 이러한 서로 다른 기능들을 구현하기 위해서, 도 20 내지 도 23b를 참조하여 이하 설명하는 바와 같이 지능형 에이전트를 임의로 및 바람직하게 구성할 수 있으며, 이때 이들 도면은 하나의 구현 예를 나타내는 것에 불과하며 다른 많은 구현 예들이 가능하다는 점을 유념해야 한다. 또한, 지능형 에이전트의 구현은 다시 상술한 예 1 및 예 2에서 언급된 구현 예들을 임의로 결합하거나 그것에 의존할 수 있다.
도 20은 본 발명에 따른 지능형 에이전트 시스템(2700)을 나타낸 개략적인 블록도이다. 도시된 바와 같이, 제1 사용자(2702)는 제2 1이동 정보 장치(2704)를 제어하며, 이 장치(2704)는, 단지 설명하기 위한 목적으로 또한 어떠한 한정할 의도도 없이, 이 예의 목적을 위해, 휴대폰으로서 임의로 구현될 수 있다. 제2 사용자(2706)는 제2 이동 정보 장치(2708)를 제어한다. 제1 이동 정보 장치(2704) 및 제2 이동 정보 장치(2708)는 예를 들어 메시지 전송에 의해 네트워크(2710)를 통해 바람직하게 통신한다.
바람직하게, 제1 이동 정보 장치(2704)와 제2 이동 정보 장치(2708)는 각각 그 사용자(2720,2706)와의 상호작용을 위해서 또한 다른 지능형 에이전트와의 상호작용을 위해서 지능형 에이전트를 특징적 요소로서 가지고 있다. 따라서, 도시된 바와 같이 시스템(2700)에 의해, 하나의 커뮤니티를 이루는 그러한 지능형 에이전트들이 서로 상호작용할 수 있게 되며, 및/또는 예를 들어, 네트워크(2710)를 통해 그들 각각의 사용자들을 위한 정보를 획득할 수 있게 된다.
그들 각각의 이동 정보 장치(2704, 2708)와 사용자들(2702, 2706) 간의 상호 작용에는, 바람직하게, 이동 정보 장치의 일반 동작이 포함되며, 또한 "생존형 이동 장치"의 흥미로운 새로운 기능들이 추가된다. 이들 기능들에는, 바람직하게, 지능형 에이전트가 포함되며, 또한 사용자 인터페이스를 제공하고 또한 바람직하게 향상된 사용자의 감정적 경험을 제공하기 위한 아바타의 이용도 포함된다.
이러한 지능형 에이전트는 바람직하게 "지각하고 있는(aware)" 지능형 소프트웨어 프레임워크를 특징적 요소로서 갖는다. 그러한 시스템의 내부 동작은 여러 가지 알고리즘 툴과 관련되어 있는데, 이것에는 AI(인공지능) 및 ML(기계 학습) 알고리즘이 포함되지만 이것들에 한정되는 것은 아니다.
시스템(2700)은 도시된 여러 사용자들 사이의 상호작용에 임의로 관여할 수 있다. 그러한 상호작용에 의해 그 엔드 유저를 위한 이동 정보 장치를 이용하는 유용성 및 즐거움이 증가된다.
도 21은 도 20의 지능형 에이전트 시스템을 좀더 구체적으로 나타낸 것이다. 도시된 바와 같이, 제1 지능형 에이전트(2800)는 행동을 취하고, 학습하고, 이동 정보 장치의 동작에 대해 의사결정을 할 수 있기 위해, 임의로 및 바람직하게, 상술한 지식베이스와 같은 시나리오 데이터(2802)에 따라 동작할 수 있다. 제2 지능형 에이전트(2800)의 학습 및 발전 과정은 상술한 바와 같이 진화를 위한 진화모듈(2804)에 의해 바람직하게 지원되게 된다. 본 발의 바람직한 실시예에 따라, 제1 지능형 에이전트(2800)가 사용자와 아바타를 통해 통신을 하면, 애니메이션 모듈(2806)은 아바타의 모습을 바람직하게 지원하게 된다.
제1 지능형 에이전트(2800)는, 예를 들어 사용자를 위한 정보를 얻기 위해, 후단 서버(backend server)(2808) 및/또는 컴퓨터(2810)와 같은 다른 네트워크 자원과 네트워크(도시하지 않음)를 통해 임의로 통신할 수도 있다.
제1 지능형 에이전트(2800)는 도시된 바와 같이 제2 지능형 에이전트(2812)와 임의로 통신을 할 수도 있다.
도 22는 본 발명에 따른 행위 선택 시스템(2900)의 구현예를 나타낸 개략 블록도로서, 이 시스템(2900)은 지능형 에이전트가 행위를 선택할 수 있도록 하는 기반구조를 제공한다.
행위 선택 시스템(2900)은 ActionManager(2902)(설명을 위해 도 10을 참조)를 특징적 요소로서 갖는 것이 바람직하며, 이것이 행위를 실제로 행하게 된다. 베이스액션 인터페이스(BaseAction interface)(2904)는 ActionManager(2902)에 의해 실행되는 모든 행위를 위한 인터페이스를 제공하는 것이 바람직하다.
행위들은 특정 행위를 수행하기 위해 필요한 AnimationManager(애니메이션 관리자)(2906)와 SoundManager(사운드 관리자)(2908)로서 표시되는 장치 및 애플리케이션 기능들을 임의로 이용할 수 있다. 임의로 및 바람직하게, 각 행위는 정확한 올바른 수행을 위해 적절한 관리자들을 모으게 된다.
임의로 및 바람직하게, AnimationManager(2906)는 ChangeUIAction(UI 행위 변경부)(2910)를 또한 제어할 수 있고, 이것은 사용자 인터페이스의 시각적 표시의 모습(형태)을 변경하게 된다. 추가적으로 또는 그 대신에, 아바타가 지능형 에이전트를 사용자에게 표현하기 위해 이용되면, AnimationManager(2906)는 GoAwayFromObjectAction(객체 행위로부터 벗어나기)(2912) 및 GoTowardObjectAction(객체 행위로 진행)(2914)을 임의로 및 바람직하게 제어할 수도 있고, 그것에 의해 아바타가 아바타의 가상세계의 가상 객체들과 상호작용할 수 있게 된다.
도 23a 및 23b는 이동 정보 장치의 화면상의 본 발명에 따른 아바타의 화면출력의 전형적인 2개의 비한정적 예를 나타낸 것이다. 도 23a는 아바타와의 상호작용을 통해 벨소리 크기를 조정하기 위한 사용자 인터페이스의 화면출력 예를 나타낸 것이다. 도 23b는 아바타와의 상호작용을 통해 메시지를 수신하기 위한 사용자 인터페이스의 화면출력 예를 나타낸 것이다.
본 발명을 한정된 개수의 실시예들을 이용하여 설명하였지만, 본 발명에 대한 많은 변경, 수정, 및 다른 응용들이 행해질 수 있다.
본 발명은 현재의 포괄적(generic)이고 비유연적(non-flexible)인 사용자 인터페이스를 유연성이 있고 실제적으로 사용자 친화적인 인터페이스로 변화시킬 뿐만 아니라, 연산장치와의 향상된 사용자 경험 및 상호작용을 제공한다. 또한, 본 발명은 사용자와 상호작용하게 되는 생물 혹은 아바타 형태로 사용자인터페이스를 구성함으로써, 연산장치와의 사용자의 향상된 감정적 경험(emotional experience)을 제공한다. 따라서, 본 발명은 예를 들어 휴대폰과 같은 이동 정보 장치에 "생존형 장치(living device)"의 경험을 부여할 수 있다.

Claims (221)

  1. 운영체제를 갖춘 연산장치를 위한 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템에 있어서,
    a) 사용자와 정보교환을 가능하게 하는 에이전트가 제공되며, 상기 사용자와 상기 운영체제 사이의 통신을 위한 인터페이스부와;
    b) 상기 인터페이스부와 상기 사용자의 상호작용의 적어도 하나의 패턴을 검출하고, 상기 검출된 패턴에 따라 사용자에게 사용자 인터페이스의 적어도 하나의 기능을 진화시키기 위한 선택사항들을 능동적으로 제안하는 학습모듈을 포함하여 이루어진 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 패턴은 인터페이스부와 상기 사용자의 적어도 하나의 이전 상호작용에 따라 결정된 패턴과, 미리 결정된 패턴, 또는 그 조합으로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 에이전트는 아바타를 포함하며, 상기 아바타의 모습의 적어도 하나의 특성이 사용자의 명령에 따라 임의로 변경 가능함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 아바타의 모습의 적어도 하나의 특성을 자동화된 진화 알고리즘에 따라 변경 가능함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 사용자 및/또는 상기 운영체제와의 상호작용들의 결과로서 수집된 정보를 저장하기 위한 지식베이스를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 지식 베이스는 사용자의 행동으로부터 및 미리 결정된 정보로부터 결정된 복수의 통합된 지식으로 구성됨을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 운영체제의 상태를 인지하기 위한 복수의 센서들을 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 센서들로부터의 출력을 인지하여 상기 인터페이스부의 상태와 상기 운영체제의 상태를 결정하는 인지부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  10. 제5항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 지식베이스를 갱신하고 상기 운영체제의 상태와 상기 인터페이스부의 변경 사이의 상호관계를 학습하는 추론 시스템을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  11. 제6항 내지 제10항중 어느 한항에 있어서,
    상기 학습 모듈은 상기 능동적인 제안에 대한 직접적인 사용자의 선택의 확률을 최대화하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 최대화는 보강학습을 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 보강학습은 반복적(iterative) 학습 과정을 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 학습 과정의 반복(iteration)은 각각 상기 진화가 수행된 후에 행해지는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  15. 운영체제를 갖춘 연산 장치를 위한 적응형 시스템에 있어서,
    a) 사용자와 상기 운영체제 사이의 통신을 위한 아바타를 포함하는 사용자 인터페이스와;
    b) 상기 운영체제에 의해 제어되는 적어도 하나의 소프트웨어 애플리케이션들과;
    c) 상기 애플리케이션들을 지원하며 상기 운영체제를 갖는 호스트 플랫폼과 통신하는 인공지능(AI) 프레임워크로 구성되며,
    상기 인공지능 프레임워크는 상기 아바타의 진화를 지원하고 및/또는 관리하는 진화모듈을 적어도 포함함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 인터페이스부와 상기 사용자의 적어도 하나의 이전 상호작용에 따라 결정된 패턴과, 미리 결정된 패턴, 또는 그 조합으로 이루어진 군으로부터 선택되는 정보를 보유하는 지식베이스를 더 구비함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  17. 제15항에 있어서, 상기 인공지능(AI) 프레임 워크는
    인공지능/기계학습(AI/ML) 모듈과,
    상기 애플리케이션들과의 통신들을 취급하는 애플리케이션 매니저(Application Manager)와,
    시스템의 지식베이스와 관련한 데이터의 저장 및 취급을 관리하는 스토리지 매니저(Storage Manager)와,
    상기 인공지능/기계학습(AI/ML) 모듈의 동작을 통하여 상기 적응형 시스템이 어느 행위를 취해야 하는지 결정하는 액션 매니저(Action Manager)와,
    상기 사용자 인터페이스에게 변화들을 지시하여 상기 사용자 인터페이스의 모습과 기능을 관리하는 사용자 인터페이스 매니저(UI Manager), 및
    상기 연산장치의 상태와 가상세계의 상태 및 그 두 상태 사이의 관계를 결정하는 장치 세계 매퍼(DeviceWorldMapper)를 포함함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 인공지능/기계학습(AI/ML) 모듈은 여러 가지 자극에 대응하여 상기 적응형 시스템의 행동을 결정하며, 서로 다른 형태의 행위들에 대한 사용자의 반응으로부터 상기 적응형 시스템이 학습할 수 있도록 함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 인공지능(AI) 프레임워크는 이벤트_핸들러(Event Handler)를 더 구비하며,
    상기 액션 관리자(Action Manager), 사용자 인터페이스 관리자(UI Manager), 스토리지 관리자(Storage Manager) 및 애플리케이션 관리자(Application Manager)를 포함하는 저수준 관리자들은 상기 다른 애플리케이션들과 상기 이벤트_핸들러 사이에서 다른 이벤트들을 수신 및 취급(처리)함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 진화적 알고리즘에 의해 진화된 사용자 인터페이스를 이전 상태로 임의 복귀하고 그 상태정보를 저장/관리하는 이전(Previous) 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  22. 제20항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 시스템 내의 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시키는 돌연변이 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  23. 제20항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 하나 이상의 수동 명령(manual commands)을 통하여 지시된 및/또는 반지시된 돌연변이들을 사용자가 실행할 수 있도록 하는 유전자 스튜디오 애플리캐이션(GeneStudioApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  24. 제20항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 사용자가 다른 연산장치의 아타타와 혼성된 모습을 갖는 아바타를 생성할 수 있는 하이브리드 애플리케이션(HybridApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  25. 제21항 내지 24항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 애플리케이션 매니저(Application Manager)는 상기 애플리케이션들 각각을 시작, 일시정지, 재개 및 종료시킬 수 있음을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  26. 제21항 내지 24항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 진화모듈은 아바타 형태로 구현된 사용자 인터페이스의 유전자, 염색체 및 표현형에 관하여 관리하고 그 유전자, 염색체 및 표현형에 근거하여 진화시키기 위한 선택기능을 능동적으로 제안함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  27. 제21항 내지 24항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 진화모듈은 상기 유전자의 하나 이상의 변수를 변경하여 다른 새로운 표현형을 생성함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  28. 제21항 내지 24항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 진화모듈은 다른 생물로부터의 동일한 형태의 염색체와 혼성 또는 이종교배되어 그 유전자의 부모 염색체들의 조합으로서 새로운 염색체를 생성함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  29. 제21항 내지 24항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 진화모듈은 유전적 자식들 중 다음 세대로서 계속되게 할 것을 결정하기 위한 자연 선택과정을 수행함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 자연 선택 과정은 사용자에 의해 결정 또는 미리 결정되어질 수 있음을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  31. 청구항 31은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    운영체제를 갖춘 연산 장치를 위한 지능형 에이전트용 진화 시스템에 있어서,
    a) 사용자와 상기 운영체제 사이의 통신을 위한 진화형 아바타를 포함하는 사용자 인터페이스와;
    b) 상기 운영체제에 의해 제어되는 적어도 하나의 소프트웨어 애플리케이션들과;
    c) 알고리즘화된 DNA(deoxyribonucleic acid)를 이용하여 상기 지능형 에이전트의 기능적 또는 시각적 성질들이 변경될 수 있도록 하는 진화 클래스를 포함함을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화시스템.
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  52. 청구항 52은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제31항에 있어서, 상기 진화 클래스는
    지능형 에이전트의 상기 DNA의 구조를 표현하는 CreatureDNA 클래스와;
    상기 시스템을 위한 유전적 동작들에게, 또한 상기 DNA에게, 인터페이스를 제공하는 CreatureProxy 클래스와;
    지능형 에이전트의 진화를 관리하고 지능형 에에전트의 상기 CreatureProxy에게 인퍼페이스를 제공하고 그 유전적 동작들을 상기 애플리케이션들에게 제공하는 EvolutionMGR 클래스; 및
    소정의 유전적 동작이 일어나서 지능형 에이전트의 DNA에 대해서 행해져야 한다는 것을 지시내기 위해 생성되는 진화이벤트에 주의를 기울이는 EvolutionEngine 클래스로 구성됨을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  53. 청구항 53은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제31항 또는 제52항에 있어서,
    상기 DNA는 이용가능한 유전자들로 이루어진 벡터임을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  54. 청구항 54은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제53항에 있어서,
    상기 유전자는 소정 범위의 가능한 값을 갖는 파라미터이며, 상기 파라미터 데이터의 표현이 상기 지능형 에이전트의 유전자형(genotype)임을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  55. 청구항 55은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제53항에 있어서,
    상기 벡터는 머리(head), 몸(body), 손(hand), 꼬리(tail), 다리(leg), 및 이들 각각의 색깔이나 크기, 성별(gender), 재간(dexterity), 효능(efficiancy), 상호작용(interactive), 기본 색깔(base color)로 이루어진 군으로부터 1 또는 2이상 선택된 것들의 조합으로 이루어짐을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  56. 청구항 56은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제53항에 있어서,
    상기 지능형에이전트는 DNA 구조에 포함된 유전자 및 그 값을 이용하여 구성됨을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  57. 청구항 57은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제53항에 있어서,
    상기 지능형 에이전트는 동일한 DNA에 대하여 에이전트의 성장시간이 임계시간 이내이면 제1 구성요소의 조합을, 임계시간 초과이면 제2 구성요소의 조합을 발현함으로써 시간의 경과에 따라 자동 성장할 수 있는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  58. 청구항 58은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제57항에 있어서, 상기 임계시간은 2 이상임을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  59. 청구항 59은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제53항에 있어서,
    상기 지능형 에이전트는 유전자 세트로부터 소정의 유전자를 랜덤하게 선택하고, 그 유전자의 가능한 범위 내에서 상기 선택된 유전자의 값을 변경함으로써 돌연변이 될 수 있음을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  60. 청구항 60은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제59항에 있어서,
    상기 돌연변이는 돌연변이체를 사용자에게 표시하여 사용자의 승인을 득한 후에 기존의 아바타를 상기 돌연변이체로 변경하여 이루어짐을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  61. 청구항 61은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제53항에 있어서,
    상기 지능형 에이전트는 2개의 후보 DNA로부터 각 DNA 상에 위치하는 하나 이상의 교차 포인트를 선택한 후, 각 교차 포인트에서 기존의 DNA 값들 중 하나의 DNA 값을 선택함으로써 혼성 동작을 수행함을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  62. 청구항 62은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제61항에 있어서,
    상기 혼성 동작은 성별 유전자가 상이한 경우에 수행함을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  63. 청구항 63은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제61항에 있어서,
    상기 지능형 에이전트는 혼성 동작의 결과로 생성된 혼성 에이전트를 사용자에게 표시하여 사용자의 승인을 득한 후에 현재의 에이전트를 상기 혼성 에이전트로 변경함을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  64. 청구항 64은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제61항에 있어서,
    상기 혼성 동작은 외부 소스로부터 적외선, 블루투스 또는 인터넷 중 어느 하나를 통해 수신된 단문메시지에 포함된 에이전트 DNA를 이용하여 수행됨을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  65. 청구항 65은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제53항에 있어서,
    상기 DNA는 A,G,C 또는 T로 이루어진 영문자들의 조합에 의해 표시되어 화면에 출력됨을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  66. 청구항 66은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제61항에 있어서,
    상기 지능형 에이전트용 진화 시스템은 상기 아바타로 표시된 동물의 변화에 대한 히스토리를 살펴보고 검사할 수 있음을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  67. 청구항 67은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제31항 또는 제52항에 있어서,
    상기 지능형 에이전트는 사용자에 의해 설정된 신상 정보에 의거하여 다른 이동전화의 사용자와 상기 사용자 사이의 궁합 가능성을 갖는 혼성을 생성함을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  68. 청구항 68은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제31항 또는 제52항에 있어서,
    상기 아바타는 가상 애완동물 또는 친구 중 어느 하나의 형태로서 임의의 행동이 가능하도록 제어되는 것임을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  69. 청구항 69은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제31항 또는 제52항에 있어서,
    상기 아바타는 다수의 색깔을 갖는 3차원 다각형 객체로 표현됨을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  70. 청구항 70은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    사용자와 운영체제 사이의 통신을 위한 진화형 아바타를 포함하는 사용자 인터페이스와;
    상기 운영체제에 의해 제어되는 적어도 하나의 소프트웨어 애플리케이션들과;
    알고리즘화된 DNA를 이용하여 지능형 에이전트의 기능적 또는 시각적 성질들이 변경될 수 있도록 하는 진화 클래스를 포함하며,
    상기 아바타는 그림자, 텍스처, 및 애니메이션 등의 속성을 갖는 복수의 서로 다른 3차원 화상 특성을 가짐을 특징으로 하는 생존형 이동전화.
  71. 청구항 71은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제2항에 있어서,
    상기 에이전트는 아바타를 포함하며, 상기 아바타의 모습의 적어도 하나의 특성이 사용자의 명령에 따라 임의로 변경 가능함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  72. 청구항 72은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제71항에 있어서,
    상기 아바타의 모습의 적어도 하나의 특성을 자동화된 진화 알고리즘에 따라 변경 가능함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  73. 청구항 73은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제2항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  74. 청구항 74은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제3항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  75. 청구항 75은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제71항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  76. 청구항 76은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제4항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  77. 청구항 77은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제72항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  78. 청구항 78은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제73항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 사용자 및/또는 상기 운영체제와의 상호작용들의 결과로서 수집된 정보를 저장하기 위한 지식베이스를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  79. 청구항 79은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제74항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 사용자 및/또는 상기 운영체제와의 상호작용들의 결과로서 수집된 정보를 저장하기 위한 지식베이스를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  80. 청구항 80은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제75항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 사용자 및/또는 상기 운영체제와의 상호작용들의 결과로서 수집된 정보를 저장하기 위한 지식베이스를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  81. 청구항 81은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제76항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 사용자 및/또는 상기 운영체제와의 상호작용들의 결과로서 수집된 정보를 저장하기 위한 지식베이스를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  82. 청구항 82은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제77항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 사용자 및/또는 상기 운영체제와의 상호작용들의 결과로서 수집된 정보를 저장하기 위한 지식베이스를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  83. 청구항 83은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제78항에 있어서,
    상기 지식 베이스는 사용자의 행동으로부터 및 미리 결정된 정보로부터 결정된 복수의 통합된 지식으로 구성됨을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  84. 청구항 84은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제79에 있어서,
    상기 지식 베이스는 사용자의 행동으로부터 및 미리 결정된 정보로부터 결정된 복수의 통합된 지식으로 구성됨을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  85. 청구항 85은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제80항에 있어서,
    상기 지식 베이스는 사용자의 행동으로부터 및 미리 결정된 정보로부터 결정된 복수의 통합된 지식으로 구성됨을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  86. 청구항 86은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제81항에 있어서,
    상기 지식 베이스는 사용자의 행동으로부터 및 미리 결정된 정보로부터 결정된 복수의 통합된 지식으로 구성됨을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  87. 청구항 87은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제82항에 있어서,
    상기 지식 베이스는 사용자의 행동으로부터 및 미리 결정된 정보로부터 결정된 복수의 통합된 지식으로 구성됨을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  88. 청구항 88은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제73항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 운영체제의 상태를 인지하기 위한 복수의 센서들을 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  89. 청구항 89은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제74항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 운영체제의 상태를 인지하기 위한 복수의 센서들을 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  90. 청구항 90은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제75항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 운영체제의 상태를 인지하기 위한 복수의 센서들을 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  91. 청구항 91은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제76항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 운영체제의 상태를 인지하기 위한 복수의 센서들을 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  92. 청구항 92은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제77항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 운영체제의 상태를 인지하기 위한 복수의 센서들을 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  93. 청구항 93은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제73항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 센서들로부터의 출력을 인지하여 상기 인터페이스부의 상태와 상기 운영체제의 상태를 결정하는 인지부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  94. 청구항 94은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제74항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 센서들로부터의 출력을 인지하여 상기 인터페이스부의 상태와 상기 운영체제의 상태를 결정하는 인지부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  95. 청구항 95은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제75항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 센서들로부터의 출력을 인지하여 상기 인터페이스부의 상태와 상기 운영체제의 상태를 결정하는 인지부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  96. 청구항 96은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제76항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 센서들로부터의 출력을 인지하여 상기 인터페이스부의 상태와 상기 운영체제의 상태를 결정하는 인지부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  97. 청구항 97은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제77항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 센서들로부터의 출력을 인지하여 상기 인터페이스부의 상태와 상기 운영체제의 상태를 결정하는 인지부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  98. 청구항 98은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제73항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 지식베이스를 갱신하고 상기 운영체제의 상태와 상기 인터페이스부의 변경 사이의 상호관계를 학습하는 추론 시스템을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  99. 청구항 99은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제74항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 지식베이스를 갱신하고 상기 운영체제의 상태와 상기 인터페이스부의 변경 사이의 상호관계를 학습하는 추론 시스템을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  100. 청구항 100은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제75항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 지식베이스를 갱신하고 상기 운영체제의 상태와 상기 인터페이스부의 변경 사이의 상호관계를 학습하는 추론 시스템을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  101. 청구항 101은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제76항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 지식베이스를 갱신하고 상기 운영체제의 상태와 상기 인터페이스부의 변경 사이의 상호관계를 학습하는 추론 시스템을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  102. 청구항 102은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제77항에 있어서,
    상기 학습모듈은 상기 지식베이스를 갱신하고 상기 운영체제의 상태와 상기 인터페이스부의 변경 사이의 상호관계를 학습하는 추론 시스템을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  103. 청구항 103은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제78항 내지 제102항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 학습 모듈은 상기 능동적인 제안에 대한 직접적인 사용자의 선택의 확률을 최대화하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  104. 청구항 104은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제103항에 있어서,
    상기 최대화는 보강학습을 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  105. 청구항 105은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제104항에 있어서,
    상기 보강학습은 반복적(iterative) 학습 과정을 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  106. 청구항 106은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제105항에 있어서,
    상기 학습 과정의 반복(iteration)은 각각 상기 진화가 수행된 후에 행해지는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  107. 청구항 107은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제16항에 있어서, 상기 인공지능(AI) 프레임 워크는
    인공지능/기계학습(AI/ML) 모듈과,
    상기 애플리케이션들과의 통신들을 취급하는 애플리케이션 매니저(Application Manager)와,
    시스템의 지식베이스와 관련한 데이터의 저장 및 취급을 관리하는 스토리지 매니저(Storage Manager)와,
    상기 인공지능/기계학습(AI/ML) 모듈의 동작을 통하여 상기 적응형 시스템이 어느 행위를 취해야 하는지 결정하는 액션 매니저(Action Manager)와,
    상기 사용자 인터페이스에게 변화들을 지시하여 상기 사용자 인터페이스의 모습과 기능을 관리하는 사용자 인터페이스 매니저(UI Manager), 및
    상기 연산장치의 상태와 가상세계의 상태 및 그 두 상태 사이의 관계를 결정하는 장치 세계 매퍼(DeviceWorldMapper)를 포함함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  108. 청구항 108은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제107항에 있어서,
    상기 인공지능/기계학습(AI/ML) 모듈은 여러 가지 자극에 대응하여 상기 적응형 시스템의 행동을 결정하며, 서로 다른 형태의 행위들에 대한 사용자의 반응으로부터 상기 적응형 시스템이 학습할 수 있도록 함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  109. 청구항 109은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제107항에 있어서,
    상기 인공지능(AI) 프레임워크는 이벤트_핸들러(Event Handler)를 더 구비하며,
    상기 액션 관리자(Action Manager), 사용자 인터페이스 관리자(UI Manager), 스토리지 관리자(Storage Manager) 및 애플리케이션 관리자(Application Manager)를 포함하는 저수준 관리자들은 상기 다른 애플리케이션들과 상기 이벤트_핸들러 사이에서 다른 이벤트들을 수신 및 취급(처리)함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  110. 청구항 110은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제18항에 있어서, 상기 인공지능(AI) 프레임워크는 이벤트_핸들러(Event Handler)를 더 구비하며,
    상기 액션 관리자(Action Manager), 사용자 인터페이스 관리자(UI Manager), 스토리지 관리자(Storage Manager) 및 애플리케이션 관리자(Application Manager)를 포함하는 저수준 관리자들은 상기 다른 애플리케이션들과 상기 이벤트_핸들러 사이에서 다른 이벤트들을 수신 및 취급(처리)함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  111. 청구항 111은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제108항에 있어서,
    상기 인공지능(AI) 프레임워크는 이벤트_핸들러(Event Handler)를 더 구비하며,
    상기 액션 관리자(Action Manager), 사용자 인터페이스 관리자(UI Manager), 스토리지 관리자(Storage Manager) 및 애플리케이션 관리자(Application Manager)를 포함하는 저수준 관리자들은 상기 다른 애플리케이션들과 상기 이벤트_핸들러 사이에서 다른 이벤트들을 수신 및 취급(처리)함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  112. 청구항 112은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제16항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  113. 청구항 113은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제17항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  114. 청구항 114은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제107항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  115. 청구항 115은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제18항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  116. 청구항 116은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제108항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  117. 청구항 117은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제19항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  118. 청구항 118은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제109항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  119. 청구항 119은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제110항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  120. 청구항 120은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제111항에 있어서,
    상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  121. 청구항 121은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제112항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 진화적 알고리즘에 의해 진화된 사용자 인터페이스를 이전 상태로 임의 복귀하고 그 상태정보를 저장/관리하는 이전(Previous) 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  122. 청구항 122은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제113항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 진화적 알고리즘에 의해 진화된 사용자 인터페이스를 이전 상태로 임의 복귀하고 그 상태정보를 저장/관리하는 이전(Previous) 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  123. 청구항 123은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제114항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 진화적 알고리즘에 의해 진화된 사용자 인터페이스를 이전 상태로 임의 복귀하고 그 상태정보를 저장/관리하는 이전(Previous) 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  124. 청구항 124은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제115항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 진화적 알고리즘에 의해 진화된 사용자 인터페이스를 이전 상태로 임의 복귀하고 그 상태정보를 저장/관리하는 이전(Previous) 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  125. 청구항 125은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제116항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 진화적 알고리즘에 의해 진화된 사용자 인터페이스를 이전 상태로 임의 복귀하고 그 상태정보를 저장/관리하는 이전(Previous) 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  126. 청구항 126은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제117항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 진화적 알고리즘에 의해 진화된 사용자 인터페이스를 이전 상태로 임의 복귀하고 그 상태정보를 저장/관리하는 이전(Previous) 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  127. 청구항 127은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제118항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 진화적 알고리즘에 의해 진화된 사용자 인터페이스를 이전 상태로 임의 복귀하고 그 상태정보를 저장/관리하는 이전(Previous) 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  128. 청구항 128은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제119항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 진화적 알고리즘에 의해 진화된 사용자 인터페이스를 이전 상태로 임의 복귀하고 그 상태정보를 저장/관리하는 이전(Previous) 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  129. 청구항 129은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제120항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 진화적 알고리즘에 의해 진화된 사용자 인터페이스를 이전 상태로 임의 복귀하고 그 상태정보를 저장/관리하는 이전(Previous) 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  130. 청구항 130은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제112항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 시스템 내의 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시키는 돌연변이 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  131. 청구항 131은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제113항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 시스템 내의 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시키는 돌연변이 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  132. 청구항 132은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제114항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 시스템 내의 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시키는 돌연변이 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  133. 청구항 133은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제115항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 시스템 내의 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시키는 돌연변이 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  134. 청구항 134은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제116항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 시스템 내의 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시키는 돌연변이 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  135. 청구항 135은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제117항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 시스템 내의 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시키는 돌연변이 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  136. 청구항 136은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제118항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 시스템 내의 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시키는 돌연변이 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  137. 청구항 137은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제119항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 시스템 내의 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시키는 돌연변이 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  138. 청구항 138은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제120항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 시스템 내의 돌연변이들을 제어 및/또는 시작시키는 돌연변이 애플리케이션임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  139. 청구항 139은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제112항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 하나 이상의 수동 명령(manual commands)을 통하여 지시된 및/또는 반지시된 돌연변이들을 사용자가 실행할 수 있도록 하는 유전자 스튜디오 애플리캐이션(GeneStudioApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  140. 청구항 140은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제113항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 하나 이상의 수동 명령(manual commands)을 통하여 지시된 및/또는 반지시된 돌연변이들을 사용자가 실행할 수 있도록 하는 유전자 스튜디오 애플리캐이션(GeneStudioApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  141. 청구항 141은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제114항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 하나 이상의 수동 명령(manual commands)을 통하여 지시된 및/또는 반지시된 돌연변이들을 사용자가 실행할 수 있도록 하는 유전자 스튜디오 애플리캐이션(GeneStudioApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  142. 청구항 142은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제115항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 하나 이상의 수동 명령(manual commands)을 통하여 지시된 및/또는 반지시된 돌연변이들을 사용자가 실행할 수 있도록 하는 유전자 스튜디오 애플리캐이션(GeneStudioApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  143. 청구항 143은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제116항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 하나 이상의 수동 명령(manual commands)을 통하여 지시된 및/또는 반지시된 돌연변이들을 사용자가 실행할 수 있도록 하는 유전자 스튜디오 애플리캐이션(GeneStudioApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  144. 청구항 144은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제117항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 하나 이상의 수동 명령(manual commands)을 통하여 지시된 및/또는 반지시된 돌연변이들을 사용자가 실행할 수 있도록 하는 유전자 스튜디오 애플리캐이션(GeneStudioApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  145. 청구항 145은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제118항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 하나 이상의 수동 명령(manual commands)을 통하여 지시된 및/또는 반지시된 돌연변이들을 사용자가 실행할 수 있도록 하는 유전자 스튜디오 애플리캐이션(GeneStudioApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  146. 청구항 146은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제119항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 하나 이상의 수동 명령(manual commands)을 통하여 지시된 및/또는 반지시된 돌연변이들을 사용자가 실행할 수 있도록 하는 유전자 스튜디오 애플리캐이션(GeneStudioApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  147. 청구항 147은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제120항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 하나 이상의 수동 명령(manual commands)을 통하여 지시된 및/또는 반지시된 돌연변이들을 사용자가 실행할 수 있도록 하는 유전자 스튜디오 애플리캐이션(GeneStudioApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  148. 청구항 148은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제112항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 사용자가 다른 연산장치의 아타타와 혼성된 모습을 갖는 아바타를 생성할 수 있는 하이브리드 애플리케이션(HybridApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  149. 청구항 149은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제113항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 사용자가 다른 연산장치의 아타타와 혼성된 모습을 갖는 아바타를 생성할 수 있는 하이브리드 애플리케이션(HybridApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  150. 청구항 150은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제114항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 사용자가 다른 연산장치의 아타타와 혼성된 모습을 갖는 아바타를 생성할 수 있는 하이브리드 애플리케이션(HybridApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  151. 청구항 151은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제115항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 사용자가 다른 연산장치의 아타타와 혼성된 모습을 갖는 아바타를 생성할 수 있는 하이브리드 애플리케이션(HybridApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  152. 청구항 152은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제116항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 사용자가 다른 연산장치의 아타타와 혼성된 모습을 갖는 아바타를 생성할 수 있는 하이브리드 애플리케이션(HybridApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  153. 청구항 153은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제117항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 사용자가 다른 연산장치의 아타타와 혼성된 모습을 갖는 아바타를 생성할 수 있는 하이브리드 애플리케이션(HybridApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  154. 청구항 154은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제118항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 사용자가 다른 연산장치의 아타타와 혼성된 모습을 갖는 아바타를 생성할 수 있는 하이브리드 애플리케이션(HybridApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  155. 청구항 155은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제119항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 사용자가 다른 연산장치의 아타타와 혼성된 모습을 갖는 아바타를 생성할 수 있는 하이브리드 애플리케이션(HybridApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  156. 청구항 156은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제120항에 있어서,
    상기 소프트웨어 애플리케이션들 중 하나는 사용자가 다른 연산장치의 아타타와 혼성된 모습을 갖는 아바타를 생성할 수 있는 하이브리드 애플리케이션(HybridApp)임을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  157. 청구항 157은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제121항 내지 제156항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 애플리케이션 매니저(Application Manager)는 상기 애플리케이션들 각각을 시작, 일시정지, 재개 및 종료시킬 수 있음을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  158. 청구항 158은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제121항 내지 제156항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 진화모듈은 아바타 형태로 구현된 사용자 인터페이스의 유전자, 염색체 및 표현형에 관하여 관리하고 그 유전자, 염색체 및 표현형에 근거하여 진화시키기 위한 선택기능을 능동적으로 제안함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  159. 청구항 159은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제121항 내지 제156항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 진화모듈은 상기 유전자의 하나 이상의 변수를 변경하여 다른 새로운 표현형을 생성함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  160. 청구항 160은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제121항 내지 제156항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 진화모듈은 다른 생물로부터의 동일한 형태의 염색체와 혼성 또는 이종교배되어 그 유전자의 부모 염색체들의 조합으로서 새로운 염색체를 생성함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  161. 청구항 161은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제121항 내지 제156항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 진화모듈은 유전적 자식들 중 다음 세대로서 계속되게 할 것을 결정하기 위한 자연 선택과정을 수행함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  162. 청구항 162은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제161항에 있어서,
    상기 자연 선택 과정은 사용자에 의해 결정 또는 미리 결정되어질 수 있음을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 적응형 시스템.
  163. 운영체제를 갖춘 연산장치를 위한 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템에 있어서,
    a) 사용자와 정보교환을 가능하게 하는 에이전트가 제공되며, 상기 사용자와 상기 운영체제 사이의 통신을 위한 인터페이스부를 가지며;
    b) 상기 에이전트는 상기 인터페이스부와 상기 사용자의 상호작용에 관하여 검출된 패턴에 따라 상기 에이전트 자신의 적어도 하나의 특성을 진화시킴을 특징으로 하는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  164. 제163항에 있어서, 상기 적어도 하나의 패턴은 인터페이스부와 상기 사용자의 적어도 하나의 이전 상호작용에 따라 결정된 패턴과, 미리 결정된 패턴, 또는 그 조합으로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  165. 제163항에 있어서, 상기 에이전트는 아바타를 포함하며, 상기 아바타의 모습의 적어도 하나의 특성이 사용자의 명령에 따라 변경 가능함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  166. 제165항에 있어서, 상기 에이전트는 아바타를 포함하며, 상기 아바타의 모습의 적어도 하나의 특성을 자동화된 진화 알고리즘에 따라 변경 가능함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  167. 제163항에 있어서, 상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  168. 운영체제를 갖춘 연산 장치를 위한 지능형 에이전트용 진화 시스템에 있어서,
    a) 사용자와 상기 운영체제 사이의 통신을 위한 진화형 아바타를 포함하는 사용자 인터페이스와;
    b) 상기 운영체제에 의해 제어되는 적어도 하나의 소프트웨어 애플리케이션들을 가지며;
    c) 상기 지능형 에이전트는 알고리즘화된 DNA(deoxyribonucleic acid)를 이용하여 상기 지능형 에이전트의 자신의 기능적 또는 시각적 성질들을 변경함을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화시스템.
  169. 제168항에 있어서,
    상기 DNA는 이용가능한 유전자들로 이루어진 벡터임을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템
  170. 제169항에 있어서,
    상기 유전자는 소정 범위의 가능한 값을 갖는 파라미터이며, 상기 파라미터 데이터의 표현이 상기 지능형 에이전트의 유전자형(genotype)임을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  171. 제169항에 있어서,
    상기 벡터는 머리(head), 몸(body), 손(hand), 꼬리(tail), 다리(leg), 및 이들 각각의 색깔이나 크기, 성별(gender), 재간(dexterity), 효능(efficiancy), 상호작용(interactive), 기본 색깔(base color)로 이루어진 군으로부터 1 또는 2이상 선택된 것들의 조합으로 이루어짐을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  172. 제169항에 있어서, 상기 지능형에이전트는 DNA 구조에 포함된 유전자 및 그 값을 이용하여 구성됨을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  173. 제169항에 있어서, 상기 지능형 에이전트는 동일한 DNA에 대하여 에이전트의 성장시간이 임계시간 이내이면 제1 구성요소의 조합을, 임계시간 초과이면 제2 구성요소의 조합을 발현함으로써 시간의 경과에 따라 자동 성장할 수 있는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  174. 제173항에 있어서, 상기 임계시간은 2 이상임을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  175. 제169항에 있어서, 상기 지능형 에이전트는 유전자 세트로부터 소정의 유전자를 랜덤하게 선택하고, 그 유전자의 가능한 범위 내에서 상기 선택된 유전자의 값을 변경함으로써 돌연변이 될 수 있음을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  176. 제175항에 있어서, 상기 돌연변이는 돌연변이체를 사용자에게 표시하여 사용자의 승인을 득한 후에 기존의 아바타를 상기 돌연변이체로 변경하여 이루어짐을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  177. 제169항에 있어서, 상기 지능형 에이전트는 2개의 후보 DNA로부터 각 DNA 상에 위치하는 하나 이상의 교차 포인트를 선택한 후, 각 교차 포인트에서 기존의 DNA 값들 중 하나의 DNA 값을 선택함으로써 혼성 동작을 수행함을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  178. 제177항에 있어서, 상기 혼성 동작은 성별 유전자가 상이한 경우에 수행함을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  179. 제177항에 있어서, 상기 지능형 에이전트는 혼성 동작의 결과로 생성된 혼성 에이전트를 사용자에게 표시하여 사용자의 승인을 득한 후에 현재의 에이전트를 상기 혼성 에이전트로 변경함을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  180. 제177항에 있어서, 상기 혼성 동작은 외부 소스로부터 적외선, 블루투스 또는 인터넷 중 어느 하나를 통해 수신된 단문메시지에 포함된 에이전트 DNA를 이용하여 수행됨을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  181. 제169항에 있어서, 상기 DNA는 A,G,C 또는 T로 이루어진 영문자들의 조합에 의해 표시되어 화면에 출력됨을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  182. 제177항에 있어서, 상기 지능형 에이전트용 진화 시스템은 상기 아바타로 표시된 동물의 변화에 대한 히스토리를 살펴보고 검사할 수 있음을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  183. 제168항에 있어서, 상기 지능형 에이전트는 사용자에 의해 설정된 신상 정보에 의거하여 다른 이동전화의 사용자와 상기 사용자 사이의 궁합 가능성을 갖는 혼성을 생성함을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  184. 제168항에 있어서, 상기 아바타는 가상 애완동물 또는 친구 중 어느 하나의 형태로서 임의의 행동이 가능하도록 제어되는 것임을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  185. 제168항에 있어서, 상기 아바타는 다수의 색깔을 갖는 3차원 다각형 객체로 표현됨을 특징으로 하는 지능형 에이전트용 진화 시스템.
  186. 청구항 186은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제164항에 있어서, 상기 에이전트는 아바타를 포함하며, 상기 아바타의 모습의 적어도 하나의 특성이 사용자의 명령에 따라 임의로 변경 가능함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  187. 청구항 187은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제186항에 있어서, 상기 아바타의 모습의 적어도 하나의 특성을 자동화된 진화 알고리즘에 따라 변경 가능함을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  188. 청구항 188은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제164항에 있어서, 상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  189. 청구항 189은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제165항에 있어서, 상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  190. 청구항 190은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제186항에 있어서, 상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  191. 청구항 191은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제166항에 있어서, 상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  192. 청구항 192은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제187항에 있어서, 상기 연산장치는 일반 컴퓨터와, ATM과, 휴대폰을 포함하는 이동 정보 장치와, PDA 혹은 운영체제를 갖춘 소비재로 이루어진 군으로부터 선택되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  193. 청구항 193은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제188항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 사용자 및/또는 상기 운영체제와의 상호작용들의 결과로서 수집된 정보를 저장하기 위한 지식베이스를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  194. 청구항 194은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제189항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 사용자 및/또는 상기 운영체제와의 상호작용들의 결과로서 수집된 정보를 저장하기 위한 지식베이스를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  195. 청구항 195은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제190항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 사용자 및/또는 상기 운영체제와의 상호작용들의 결과로서 수집된 정보를 저장하기 위한 지식베이스를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  196. 청구항 196은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제191항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 사용자 및/또는 상기 운영체제와의 상호작용들의 결과로서 수집된 정보를 저장하기 위한 지식베이스를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  197. 청구항 197은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제192항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 사용자 및/또는 상기 운영체제와의 상호작용들의 결과로서 수집된 정보를 저장하기 위한 지식베이스를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  198. 청구항 198은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제193항에 있어서, 상기 지식 베이스는 사용자의 행동으로부터 및 미리 결정된 정보로부터 결정된 복수의 통합된 지식으로 구성됨을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  199. 청구항 199은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제194에 있어서, 상기 지식 베이스는 사용자의 행동으로부터 및 미리 결정된 정보로부터 결정된 복수의 통합된 지식으로 구성됨을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  200. 청구항 200은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제195항에 있어서, 상기 지식 베이스는 사용자의 행동으로부터 및 미리 결정된 정보로부터 결정된 복수의 통합된 지식으로 구성됨을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  201. 청구항 201은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제196항에 있어서, 상기 지식 베이스는 사용자의 행동으로부터 및 미리 결정된 정보로부터 결정된 복수의 통합된 지식으로 구성됨을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  202. 청구항 202은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제197항에 있어서, 상기 지식 베이스는 사용자의 행동으로부터 및 미리 결정된 정보로부터 결정된 복수의 통합된 지식으로 구성됨을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  203. 청구항 203은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제188항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 운영체제의 상태를 인지하기 위한 복수의 센서들을 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  204. 청구항 204은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제189항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 운영체제의 상태를 인지하기 위한 복수의 센서들을 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  205. 청구항 205은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제190항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 운영체제의 상태를 인지하기 위한 복수의 센서들을 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  206. 청구항 206은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제191항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 운영체제의 상태를 인지하기 위한 복수의 센서들을 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  207. 청구항 207은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제192항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 운영체제의 상태를 인지하기 위한 복수의 센서들을 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  208. 청구항 208은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제188항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 센서들로부터의 출력을 인지하여 상기 인터페이스부의 상태와 상기 운영체제의 상태를 결정하는 인지부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  209. 청구항 209은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제189항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 센서들로부터의 출력을 인지하여 상기 인터페이스부의 상태와 상기 운영체제의 상태를 결정하는 인지부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  210. 청구항 210은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제190항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 센서들로부터의 출력을 인지하여 상기 인터페이스부의 상태와 상기 운영체제의 상태를 결정하는 인지부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  211. 청구항 211은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제191항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 센서들로부터의 출력을 인지하여 상기 인터페이스부의 상태와 상기 운영체제의 상태를 결정하는 인지부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  212. 청구항 212은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제192항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 센서들로부터의 출력을 인지하여 상기 인터페이스부의 상태와 상기 운영체제의 상태를 결정하는 인지부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  213. 청구항 213은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제188항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 지식베이스를 갱신하고 상기 운영체제의 상태와 상기 인터페이스부의 변경 사이의 상호관계를 학습하는 추론 시스템을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  214. 청구항 214은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제189항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 지식베이스를 갱신하고 상기 운영체제의 상태와 상기 인터페이스부의 변경 사이의 상호관계를 학습하는 추론 시스템을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  215. 청구항 215은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제190항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 지식베이스를 갱신하고 상기 운영체제의 상태와 상기 인터페이스부의 변경 사이의 상호관계를 학습하는 추론 시스템을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  216. 청구항 216은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제191항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 지식베이스를 갱신하고 상기 운영체제의 상태와 상기 인터페이스부의 변경 사이의 상호관계를 학습하는 추론 시스템을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  217. 청구항 217은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제192항에 있어서, 상기 학습모듈은 상기 지식베이스를 갱신하고 상기 운영체제의 상태와 상기 인터페이스부의 변경 사이의 상호관계를 학습하는 추론 시스템을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  218. 청구항 218은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제193항 내지 제217항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 학습 모듈은 상기 능동적인 제안에 대한 직접적인 사용자의 선택의 확률을 최대화하는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  219. 청구항 219은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제218항에 있어서, 상기 최대화는 보강학습을 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  220. 청구항 220은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제219항에 있어서, 상기 보강학습은 반복적(iterative) 학습 과정을 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
  221. 청구항 221은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제220항에 있어서, 상기 학습 과정의 반복(iteration)은 각각 상기 진화가 수행된 후에 행해지는 것을 특징으로 하는 진화형 에이전트를 갖는 사전행동적 사용자 인터페이스 시스템.
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