KR102363083B1 - Electronic Device for Providing User-Participating-Type AI Training Service, and Server and System therefor - Google Patents
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Abstract
본 발명은 사용자 참여형 AI(Artificial Intelligence) 훈련 서비스를 제공하는 전자 장치에 관한 것으로, 상기 서비스를 이용하는 사용자로부터 AI 훈련을 위한 초기 설정에 제공되는 복수의 초기 설정 사용자 입력 및 AI 훈련을 수행하는 AI 훈련 사용자 입력을 수신하는 사용자 입력 수신부; 상기 초기 설정 사용자 입력에 제공되는 초기 설정 UI(User Interface) 화면 및 상기 AI 훈련 사용자 입력에 제공되는 AI 훈련 UI 화면을 디스플레이 장치를 통해 제공하는 프로세서; 및 상기 초기 설정 사용자 입력 및 상기 AI 훈련 사용자 입력에 대응하는 데이터를 서비스 제공 서버로 전송하고, 상기 전송된 데이터에 기초하여 생성된 초기 설정 데이터 및/또는 AI 훈련 데이터를 상기 서비스 제공 서버로부터 수신하는 통신부를 포함하고, 상기 초기 설정 사용자 입력은 상기 AI 훈련의 대상이 될 객체를 선택하는 사용자 입력, 복수의 AI 알고리즘 중 하나를 선택하는 사용자 입력, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식을 설정하는 사용자 입력, 및 상기 AI 훈련에 이용될 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 설정하는 사용자 입력을 포함하는 기술적 사상을 개시한다.The present invention relates to an electronic device that provides a user-participating AI (Artificial Intelligence) training service, and AI training for performing a plurality of initial setting user inputs and AI training provided to an initial setting for AI training from a user using the service a user input receiving unit for receiving a user input; a processor for providing an initial setting UI (User Interface) screen provided to the initial setting user input and an AI training UI screen provided to the AI training user input through a display device; and transmitting data corresponding to the initial setting user input and the AI training user input to a service providing server, and receiving initial setting data and/or AI training data generated based on the transmitted data from the service providing server a communication unit, wherein the initial setting user input is a user input for selecting an object to be subjected to the AI training, a user input for selecting one of a plurality of AI algorithms, and a user for setting a format of input data for the AI training Disclosed is a technical idea including an input, and a user input for setting a plurality of behavior patterns for the object to be used for AI training.
Description
본 발명의 다양한 실시 예는 특정 객체에 대한 AI(Artificial Intelligence) 훈련을 수행하는 서비스에 관한 것으로서, 보다 자세하게는, 사용자가 직접 코딩하는 것이 아니라 편리하게 유저 입력을 통해 AI 훈련을 수행하는 전자 장치, 서비스 제공 서버, 및 시스템에 관한 것이다. Various embodiments of the present invention relate to a service for performing AI (Artificial Intelligence) training on a specific object, and more particularly, an electronic device that conveniently performs AI training through user input rather than directly coding by a user; It relates to a service providing server, and a system.
앨빈 토플러가 제3의 물결을 부르짖은 이후 제4의 물결 후보군은 꽤 다양하게 예측 언급되고 있다. 몇 가지 유력한 후보 중 하나는 인공지능이다. 실제로, 2016년 1월 20일 스위스 다보스포럼에서 바이오산업, 3D 프린터, 로봇, 인공지능, 스마트폰이 제4의 물결 후보군으로 선정되었고, 로봇과 인공지능의 발전으로 머지않아 인류가 노동으로부터 해방될 것이라는 주장도 거론되고 있다. After Alvin Toffler called for the third wave, the fourth wave candidates have been predicted and mentioned in quite a variety of ways. One of the few strong candidates is artificial intelligence. In fact, the bio industry, 3D printers, robots, artificial intelligence, and smartphones were selected as candidates for the fourth wave at the Davos Forum in Switzerland on January 20, 2016. It is also being argued that there will be
인공지능(AI: Artificial Intelligence)은 인간이 지닌 지적 능력의 일부 또는 전체를 인공적으로 구현한 것으로서, 인공지능이라는 용어가 처음 등장한 때는 1956년에 미국 다트머스에서 마빈 민스키, 클로드 섀넌 등 인공지능 및 정보 처리 이론에 지대한 공헌을 한 사람들이 개최한 학회에서 존 매카시가 이 용어를 사용하면서부터이다. 하지만 인공지능이라는 개념 자체는 훨씬 예전부터 있었다. 예를 들면, 앨런 튜링이 '생각하는 기계'의 구현 가능성과 튜링 테스트를 제안한 것은 1950년의 일이며, 최초의 신경망 모델은 1943년에 제안되었다.Artificial intelligence (AI) is the artificial implementation of some or all of the intellectual abilities of humans. The term was coined by John McCarthy at conferences held by people who made significant contributions to the theory. However, the concept of artificial intelligence itself has been around for a long time. For example, it was in 1950 that Alan Turing proposed the feasibility of a 'thinking machine' and the Turing test, and the first neural network model was proposed in 1943.
20세기 중반에도 인공지능 연구는 자연어 처리나 복잡한 수학 문제를 해결하는 등 정말로 인간만이 할 수 있는 영역에 있던 문제들도 컴퓨터로 착착 해결할 수 있었던 상당히 혁신적인 연구였으며, 많은 관심을 받고 지속적으로 연구가 이루어진 분야이다. 당연히 AI 산업은 이미 1980년도에 10억불 규모의 시장을 형성할 정도로 큰 분야였다. Even in the mid-20th century, artificial intelligence research was a fairly innovative research that was able to solve problems that only humans could really do, such as natural language processing and solving complex mathematical problems, with computers. field is made up of. Naturally, the AI industry was already large enough to form a $1 billion market in 1980.
21세기 이후로는 2006년 제프리 힌튼 교수에 의해 딥러닝 논문이 발표되어 불가능이라 여겨졌던 비지도 학습방법이 가능해졌고, 이미 몇 가지 분야에서는 인간의 수준을 뛰어넘은 결과물이 속속 나타나고 있다. 알파고 이외에도 현재의 인공지능은 사람의 능력과 비교하여 얼굴 인식율이 더 높거나 사물을 더 잘 인식하는 결과를 나타내고 있어, 인공지능 분야에서는 빠른 속도로 사람의 능력을 추월할 수 있다는 의식이 확산되고 있다.After the 21st century, a deep learning paper was published by Professor Jeffrey Hinton in 2006, enabling unsupervised learning methods that were considered impossible to become possible. In addition to AlphaGo, the current AI has a higher face recognition rate or better recognition of objects compared to human capabilities. have.
AI 트레이닝을 수행하는 선행 특허문헌으로는 "로봇을 이용한 인지 능력 훈련 장치 및 그 방법(공개번호 제10-2013-0039585호, 이하 특허문헌1이라 한다.)"As a prior patent document for performing AI training, "Cognitive ability training apparatus and method using robot (Publication No. 10-2013-0039585, hereinafter referred to as Patent Document 1)"
특허문헌 1의 경우, 로봇의 행동을 제어하는 일련의 로봇 교시를 상기 로봇에 전송하는 교시 생성부; 피훈련자의 3차원 위치 정보와 색상 정보를 포함한 센서 정보를 수집하는 센서부; 수집된 센서 정보에 기반하여 피훈련자 행동 정보를 생성하는 피훈련자 행동 정보생성부; 및 로봇 교시와 피훈련자 행동 정보에 기반하여 상기 피훈련자의 인지능력을 산출하는 인지능력 판단부를 포함하는, 인지 능력 훈련 장치를 개시한다.In the case of Patent Document 1, a teaching generating unit for transmitting a series of robot teachings for controlling the behavior of the robot to the robot; a sensor unit for collecting sensor information including three-dimensional position information and color information of the trainee; a trainee behavior information generator generating trainee behavior information based on the collected sensor information; and a cognitive ability determination unit that calculates the cognitive ability of the trainee based on the robot teaching and the trainee's behavior information.
AI 트레이닝을 수행하는 다른 선행 특허문헌으로는 "빅데이터 플랫폼 기반의 인공지능 딥러닝 네트워크 구축을 활용한 3D 카메라를 장착한 로봇의 트레이닝 방법(공개번호 제10-2017-0101455호, 이하 특허문헌2 이라 한다.)"이 존재한다.As another prior patent document for performing AI training, "A training method of a robot equipped with a 3D camera utilizing the construction of an artificial intelligence deep learning network based on a big data platform (Publication No. 10-2017-0101455, hereafter Patent Document 2) )" exists.
특허문헌 2의 경우, 3D 카메라가 부착된 각 로봇들의 이미지 촬영 및 사물 인식을 수행하는 S1 단계; 메인 서버와 로봇들로 이루어진 네트워크 망을 통한 수집 데이터 전송을 수행하는 S2 단계; 메인 서버에서의 딥 러닝 알고리즘을 활용한 데이터 셋 분석 및 저장을 수행하는 S3 단계; 메인 서버의 특징 맵 결과 전송을 수행하는 S4 단계; 및 메인 서버의 주기적 특징맵 생성과 분석을 수행하는 S5 단계를 수행하는 것을 특징으로 한다.In the case of Patent Document 2, a step S1 of performing image capturing and object recognition of each robot to which a 3D camera is attached; A step S2 of performing transmission of collected data through a network consisting of a main server and robots; S3 step of performing data set analysis and storage using a deep learning algorithm in the main server; S4 step of transmitting the feature map result of the main server; and step S5 of generating and analyzing a periodic feature map of the main server.
그러나 이들 선행 특허문헌들은 단순히 AI 훈련을 수행하겠다는 기본적인 부분을 개시하고 있을뿐, 본원의 발명에서 개시할 바로서, 사용자가 전자 장치에 제공되는 UI 화면을 통해 AI 훈련을 시킬 가상의 대상을 선택하고, AI 알고리즘을 선택하고, 입력 데이터의 형식, 및 출력될 행동 패턴을 포함하는 초기 설정을 수행하는 구성 또는, AI 훈련을 수행하기 위해 입력 데이터를 입력하고 이를 행동 패턴에 매칭시키는 구성을 개시하지 못하고 있다.However, these prior patent documents simply disclose the basic part of performing AI training, and as will be disclosed in the present invention, the user selects a virtual target for AI training through the UI screen provided to the electronic device, and , fails to start a configuration for selecting an AI algorithm, performing initial settings including the format of input data, and a behavior pattern to be output, or a configuration for inputting input data to perform AI training and matching it to a behavior pattern have.
본 발명에 따른 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하는 전자 장치, 서버, 및 시스템은 상기한 바와 같은 종래 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 전문가가 아닌 사용자가 직접 코딩을 하여 AI 훈련을 수행하는 것이 아니라, 기설정된 플랫폼을 이용하여 간단한 유저 입력을 통해 AI 훈련을 수행하는 방식으로 사용자 편의성을 높이고자 한다.The electronic device, server, and system for providing a user-participating AI training service according to the present invention have been devised to solve the conventional problems as described above, and rather than performing AI training by directly coding by a non-expert user, , to increase user convenience by performing AI training through simple user input using a preset platform.
본 발명의 해결 과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved of the present invention are not limited to those mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
본 발명에 따른 전자 장치, 서버, 및 시스템은 상기의 해결하고자 하는 과제를 위하여 다음과 같은 과제 해결 수단을 가진다.The electronic device, server, and system according to the present invention have the following problem solving means for the above problems to be solved.
본 발명에 따른 사용자 참여형 AI(Artificial Intelligence) 훈련 서비스를 제공하는 전자 장치는 상기 서비스를 이용하는 사용자로부터 AI 훈련을 위한 초기 설정에 제공되는 복수의 초기 설정 사용자 입력 및 AI 훈련을 수행하는 AI 훈련 사용자 입력을 수신하는 사용자 입력 수신부, 상기 초기 설정 사용자 입력에 제공되는 초기 설정 UI(User Interface) 화면 및 상기 AI 훈련 사용자 입력에 제공되는 AI 훈련 UI 화면을 디스플레이 장치를 통해 제공하는 프로세서, 및 상기 초기 설정 사용자 입력 및 상기 AI 훈련 사용자 입력에 대응하는 데이터를 서비스 제공 서버로 전송하고, 상기 전송된 데이터에 기초하여 생성된 초기 설정 데이터 및/또는 AI 훈련 데이터를 상기 서비스 제공 서버로부터 수신하는 통신부를 포함하고, 상기 초기 설정 사용자 입력은 상기 AI 훈련의 대상이 될 객체를 선택하는 사용자 입력, 복수의 AI 알고리즘 중 하나를 선택하는 사용자 입력, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식을 설정하는 사용자 입력, 및 상기 AI 훈련에 이용될 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 설정하는 사용자 입력을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. An electronic device for providing a user-participating artificial intelligence (AI) training service according to the present invention includes a plurality of initial setting user inputs provided for initial setting for AI training from a user using the service and an AI training user input for performing AI training A user input receiving unit receiving A communication unit for transmitting an input and data corresponding to the AI training user input to a service providing server, and receiving initial setting data and/or AI training data generated based on the transmitted data from the service providing server, The initial setting user input includes a user input for selecting an object to be subjected to AI training, a user input for selecting one of a plurality of AI algorithms, a user input for setting a format of input data for AI training, and the AI It may include a user input for setting a plurality of behavior patterns for the object to be used for training.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 통신부는 상기 AI 훈련의 결과로서 생성된 AI 훈련 알고리즘 정보를 상기 서비스 제공 서버로부터 수신하고, 상기 수신된 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 사용자의 계정에 대한 독점 배타적인 정보인 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the communication unit receives AI training algorithm information generated as a result of the AI training from the service providing server, and the received AI training algorithm information is exclusive to the user's account It may be characterized as information.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 통신부는 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 요청하는 사용자 입력에 기초하여 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 상기 서비스 제공 서버로부터 수신하고, 상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 AI 훈련이 수행된 횟수가 기설정된 횟수 이상인 경우에 상기 서비스 제공 서버에서 생성되는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the communication unit receives the AI training algorithm information from the service providing server based on a user input requesting the AI training algorithm information, and the AI training algorithm information is performed by the AI training. It may be characterized in that it is generated by the service providing server when the number of times is greater than or equal to a preset number of times.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 외부 장치로 전송되어 상기 외부 장치가 상기 AI 훈련 알고리즘 정보에 기초하여 동작하도록 하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the AI training algorithm information may be transmitted to an external device so that the external device operates based on the AI training algorithm information.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식은 텍스트 정보, 음성 정보, 이미지 정보를 포함하고, 상기 입력 데이터의 데이터양은 기설정된 범위 내로 제한된 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the format of the input data for AI training may include text information, voice information, and image information, and the data amount of the input data may be limited within a preset range.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 사용자 입력 수신부는 다른 사용자를 상기 AI 훈련에 참여시키는 사용자 초대 입력을 수신하고, 상기 통신부는 상기 사용자 초대 입력을 직접 또는 상기 서비스 제공 서버를 통해 상기 다른 사용자의 전자 장치에게 전송하고, 상기 다른 사용자는 상기 다른 사용자의 전자 장치를 이용하여 상기 AI 훈련을 수행하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the user input receiving unit receives a user invitation input for allowing another user to participate in the AI training, and the communication unit transmits the user invitation input directly or through the service providing server of the other user. transmitted to the electronic device, and the other user may perform the AI training using the other user's electronic device.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 사용자 및 상기 다른 사용자로부터 수행된 상기 AI 훈련 결과에 대응하고, 상기 수신된 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 사용자 및 상기 다른 사용자의 계정에 대한 독점 배타적인 정보인 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the AI training algorithm information corresponds to the AI training results performed by the user and the other user, and the received AI training algorithm information is for accounts of the user and the other user. It may be characterized as exclusive and exclusive information.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 사용자 입력 수신부는 상기 선택된 AI 알고리즘에 기초하여 제공된 파라미터(parameter) 값 및 스트럭쳐(structure)를 입력하는 초기 설정 사용자 입력을 더 수신하고, 상기 파라미터는 값은 상기 AI 알고리즘의 레이어, 각각의 레이어의 노드(node), 펑션(function), 및 반복(iteration) 횟수를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the user input receiving unit further receives an initial setting user input for inputting a parameter value and a structure provided based on the selected AI algorithm, wherein the parameter value is the It may be characterized by including the layer of the AI algorithm, a node of each layer, a function, and the number of iterations.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 복수의 행동 패턴은 기설정된 행동 패턴 및/또는 상기 기설정된 행동 패턴 외에 사용자가 이용하기 위해 입력한 행동 패턴을 포함하고, 상기 기설정된 행동 패턴은 다른 사용자가 이용하기 위해 입력한 행동 패턴을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the plurality of behavior patterns include a preset behavior pattern and/or a behavior pattern input by a user in addition to the preset behavior pattern, and the preset behavior pattern is determined by another user. It may be characterized by including a behavior pattern input for use.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 AI 훈련 UI 화면을 통해 입력된 입력 데이터를 선처리(preprocessing)하여 데이터양을 줄이는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the processor may reduce the amount of data by preprocessing the input data input through the AI training UI screen.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련의 결과로서 생성된 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 서비스를 이용하는 다른 사용자들에게 공유되는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the AI training algorithm information generated as a result of the AI training may be shared with other users who use the service.
본 발명에 따른 사용자 참여형 AI(Artificial Intelligence) 훈련 서비스를 제공하는 서비스 제공 서버는 상기 서비스를 이용하는 사용자의 전자 장치로부터 AI 훈련을 위한 초기 설정 및 상기 AI 훈련의 요청을 수신하는 통신부, 및 상기 수신된 각각의 요청에 기초하여 상기 AI 훈련을 위한 초기 설정 및 상기 AI 훈련을 수행하고, 상기 수행된 초기 설정 및 상기 수행된 AI 훈련 각각에 대응하는 초기 설정 데이터 및/또는 AI 훈련 데이터를 상기 통신부를 통해 상기 전자 장치에게 전송하는 프로세서를 포함하고, 상기 초기 설정을 요청하는 데이터는 상기 AI 훈련의 대상이 될 객체, 복수의 AI 알고리즘 중 하나의 AI 알고리즘, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식, 및 상기 AI 훈련에 이용될 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. A service providing server providing a user-participating AI (Artificial Intelligence) training service according to the present invention includes a communication unit for receiving an initial setting for AI training and a request for AI training from an electronic device of a user using the service, and the received Perform the initial setting and the AI training for the AI training based on each request, and transmit the initial setting data and/or AI training data corresponding to each of the performed initial setting and the performed AI training through the communication unit a processor for transmitting to the electronic device, wherein the data requesting the initial setting is an object to be subjected to the AI training, one AI algorithm among a plurality of AI algorithms, a format of input data for AI training, and the It may be characterized by including a plurality of behavior patterns for the object to be used for AI training.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 통신부는 상기 전자 장치로부터 AI 훈련 알고리즘 정보의 요청을 수신하고, 상기 프로세서는 상기 AI 훈련의 결과로서 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성하고, 상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 사용자의 계정에 대한 독점 배타적인 정보인 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the communication unit receives a request for AI training algorithm information from the electronic device, the processor generates the AI training algorithm information as a result of the AI training, and the AI training algorithm information is It may be characterized as exclusive and exclusive information about the user's account.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 AI 훈련이 수행된 횟수가 기설정된 횟수 이상인 경우에 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the processor may generate the AI training algorithm information when the number of times the AI training is performed is equal to or greater than a preset number of times.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 통신부는 상기 전자 장치로부터 다른 사용자를 상기 AI 훈련에 참여시키는 사용자 초대 입력을 수신하고, 상기 프로세서는 상기 사용자 및 상기 다른 사용자의 관계를 상기 객체에 대해 함께 상기 AI 훈련을 수행하는 관계로 설정하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the communication unit receives a user invitation input for inviting another user to participate in the AI training from the electronic device, and the processor records the relationship between the user and the other user with respect to the object. It can be characterized by setting the relationship to perform AI training.
본 발명에 따른 사용자 참여형 AI(Artificial Intelligence) 훈련 서비스를 제공하는 시스템은 초기 설정 UI(User Interface) 및 AI 훈련 UI 화면을 디스플레이 장치를 통해 제공하고, 상기 제공된 초기 설정 UI 및 AI 훈련 UI 화면을 통해 상기 서비스를 이용하는 사용자로부터 AI 훈련을 위한 초기 설정에 제공되는 복수의 초기 설정 사용자 입력 및 AI 훈련을 수행하는 AI 훈련 사용자 입력을 수신하는 제1 전자 장치 및 상기 제1 전자 장치로부터 상기 초기 설정 및 상기 AI 훈련의 요청을 수신하고, 상기 수신된 각각의 요청에 기초하여 상기 AI 훈련을 위한 초기 설정 및 상기 AI 훈련을 수행하고, 상기 수행된 초기 설정 및 상기 수행된 AI 훈련 각각에 대응하는 초기 설정 데이터 및/또는 AI 훈련 데이터를 상기 제1 전자 장치에게 전송하는 서비스 제공 서버를 포함하고, 상기 초기 설정 사용자 입력은 상기 AI 훈련의 대상이 될 객체를 선택하는 사용자 입력, 복수의 AI 알고리즘 중 하나를 선택하는 사용자 입력, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식을 설정하는 사용자 입력, 및 상기 AI 훈련에 이용될 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 설정하는 사용자 입력을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. A system for providing a user-participating AI (Artificial Intelligence) training service according to the present invention provides an initial setting UI (User Interface) and AI training UI screen through a display device, and through the provided initial setting UI and AI training UI screen A first electronic device receiving a plurality of initial setting user inputs provided for initial setting for AI training from a user using the service and an AI training user input performing AI training, and the initial setting and the above from the first electronic device Receive a request for AI training, perform the initial setting for the AI training and the AI training based on each of the received requests, and initial setting data corresponding to each of the performed initial setting and the performed AI training and/or a service providing server transmitting AI training data to the first electronic device, wherein the initial setting user input is a user input for selecting an object to be subjected to AI training, and selecting one of a plurality of AI algorithms and a user input for setting a format of input data for the AI training, and a user input for setting a plurality of behavior patterns for the object to be used for the AI training.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 제1 전자 장치는 AI 훈련 알고리즘 정보를 요청하는 사용자 입력을 수신하여 상기 서비스 제공 서버에 요청하고, 상기 서비스 제공 서버는 상기 AI 훈련이 수행된 횟수가 기설정된 횟수 이상인 경우에 상기 AI 훈련의 결과로서 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성하여 상기 제1 전자 장치에게 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the first electronic device receives a user input requesting AI training algorithm information and makes a request to the service providing server, and the service providing server has a preset number of times the AI training is performed. If the number of times is greater than the number of times, the AI training algorithm information may be generated as a result of the AI training and transmitted to the first electronic device.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 사용자의 계정에 대한 독점 배타적인 정보인 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the AI training algorithm information may be characterized as exclusive and exclusive information about the user's account.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 시스템은 상기 서비스를 이용하는 다른 사용자의 전자 장치로서 제2 전자 장치를 더 포함하고, 상기 제1 전자 장치는 사용자로부터 상기 다른 사용자를 상기 AI 훈련에 참여시키는 사용자 초대 입력을 수신하여 상기 서비스 제공 서버에 전송하고, 상기 서비스 제공 서버는 상기 사용자 및 상기 다른 사용자의 관계를 상기 객체에 대해 함께 상기 AI 훈련을 수행하는 관계로 설정하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the system further includes a second electronic device as an electronic device of another user who uses the service, and the first electronic device is a user who allows the other user to participate in the AI training. An invitation input may be received and transmitted to the service providing server, and the service providing server may set the relationship between the user and the other user as a relationship for performing the AI training together on the object.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 서비스 제공 서버는 상기 제1 전자 장치 또는 상기 제2 전자 장치로부터 상기 AI 훈련의 요청을 수신하고, 상기 수신된 요청에 기초하여 상기 AI 훈련을 수행하고, 상기 수행된 AI 훈련에 대응하는 AI 훈련 데이터를 생성하고, 상기 생성된 AI 훈련 데이터를 상기 제1 전자 장치 및 상기 제2 전자 장치에 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the service providing server receives the AI training request from the first electronic device or the second electronic device, performs the AI training based on the received request, and The AI training data corresponding to the performed AI training may be generated, and the generated AI training data may be transmitted to the first electronic device and the second electronic device.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치가 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하는 방법은 초기 설정 UI(User Interface) 화면을 디스플레이 장치를 통해 제공하는 동작, 상기 초기 설정 UI 화면을 통해 상기 서비스를 이용하는 사용자로부터 AI 훈련을 위한 초기 설정에 제공되는 복수의 초기 설정 사용자 입력을 수신하는 동작, 상기 초기 설정 사용자 입력에 대응하는 데이터를 서비스 제공 서버로 전송하는 동작, AI 훈련 UI 화면을 상기 디스플레이 장치를 통해 제공하는 동작, AI 훈련을 수행하는 AI 훈련 사용자 입력을 수신하는 동작, 상기 AI 훈련 사용자 입력에 대응하는 데이터를 상기 서비스 제공 서버로 전송하는 동작, 및 상기 전송된 데이터에 기초하여 생성된 초기 설정 데이터 및/또는 AI 훈련 데이터를 상기 서비스 제공 서버로부터 수신하는 동작을 포함하고, 상기 초기 설정 사용자 입력은 상기 AI 훈련의 대상이 될 객체를 선택하는 사용자 입력, 복수의 AI 알고리즘 중 하나를 선택하는 사용자 입력, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식을 설정하는 사용자 입력, 및 상기 AI 훈련에 이용될 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 설정하는 사용자 입력을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, a method for an electronic device to provide a user participatory AI training service includes an operation of providing an initial setting UI (User Interface) screen through a display device, and using the service through the initial setting UI screen. An operation of receiving a plurality of initial setting user inputs provided for initial setting for AI training from a user, an operation of transmitting data corresponding to the initial setting user input to a service providing server, and an AI training UI screen through the display device An operation of providing, an operation of receiving an AI training user input for performing AI training, an operation of transmitting data corresponding to the AI training user input to the service providing server, and initial setting data generated based on the transmitted data and/or receiving AI training data from the service providing server, wherein the initial setting user input is a user input for selecting an object to be subjected to AI training, a user input for selecting one of a plurality of AI algorithms , a user input for setting a format of input data for the AI training, and a user input for setting a plurality of behavior patterns for the object to be used for the AI training.
서비스 제공 서버가 사용자 참여형 AI(Artificial Intelligence) 훈련 서비스를 제공하는 방법은 상기 서비스를 이용하는 사용자의 전자 장치로부터 AI 훈련을 위한 초기 설정 및 상기 AI 훈련의 요청을 수신하는 동작, 상기 수신된 각각의 요청에 기초하여 상기 AI 훈련을 위한 초기 설정 및 상기 AI 훈련을 수행하는 동작, 및 상기 수행된 초기 설정 및 상기 수행된 AI 훈련 각각에 대응하는 초기 설정 데이터 및/또는 AI 훈련 데이터를 상기 전자 장치에게 전송하는 동작을 포함하고, 상기 초기 설정을 요청하는 데이터는 상기 AI 훈련의 대상이 될 객체, 복수의 AI 알고리즘 중 하나의 AI 알고리즘, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식, 및 상기 AI 훈련에 이용될 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. A method for a service providing server to provide a user-participating artificial intelligence (AI) training service includes receiving an initial setting for AI training and a request for AI training from an electronic device of a user using the service, each of the received requests Based on the operation of performing the initial setting for the AI training and the AI training, and transmitting the initial setting data and/or AI training data corresponding to each of the performed initial setting and the performed AI training to the electronic device and the data requesting the initial setting is an object to be subjected to the AI training, one AI algorithm among a plurality of AI algorithms, a format of input data for the AI training, and to be used for the AI training. It may be characterized in that it includes a plurality of behavior patterns for the object.
사용자 참여형 AI(Artificial Intelligence) 훈련 서비스를 제공하는 시스템이 상기 서비스를 제공하는 방법은 제1 전자 장치가 초기 설정 UI(User Interface) 및 AI 훈련 UI 화면을 디스플레이 장치를 통해 제공하는 동작, 상기 제1 전자 장치가 상기 제공된 초기 설정 UI 및 AI 훈련 UI 화면을 통해 상기 서비스를 이용하는 사용자로부터 AI 훈련을 위한 초기 설정에 제공되는 복수의 초기 설정 사용자 입력 및 AI 훈련을 수행하는 AI 훈련 사용자 입력을 수신하는 동작, 서비스 제공 서버가 상기 제1 전자 장치로부터 상기 초기 설정 및 상기 AI 훈련의 요청을 수신하는 동작, 상기 서비스 제공 서버가 상기 수신된 각각의 요청에 기초하여 상기 AI 훈련을 위한 초기 설정 및 상기 AI 훈련을 수행하는 동작, 및 상기 서비스 제공 서버가 상기 수행된 초기 설정 및 상기 수행된 AI 훈련 각각에 대응하는 초기 설정 데이터 및/또는 AI 훈련 데이터를 상기 제1 전자 장치에게 전송하는 동작을 포함하고, 상기 초기 설정 사용자 입력은 상기 AI 훈련의 대상이 될 객체를 선택하는 사용자 입력, 복수의 AI 알고리즘 중 하나를 선택하는 사용자 입력, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식을 설정하는 사용자 입력, 및 상기 AI 훈련에 이용될 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 설정하는 사용자 입력을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.The method for providing the service by a system providing a user-participating AI (Artificial Intelligence) training service includes an operation in which a first electronic device provides an initial setting UI (User Interface) and an AI training UI screen through a display device, the first An operation of the electronic device receiving a plurality of initial setting user inputs provided for initial setting for AI training from a user using the service through the provided initial setting UI and AI training UI screen and an AI training user input for performing AI training , the operation of the service providing server receiving the request of the initial setting and the AI training from the first electronic device, the service providing server initial setting for the AI training and the AI training based on each of the received requests and transmitting, by the service providing server, initial setting data and/or AI training data corresponding to each of the performed initial setting and the performed AI training to the first electronic device, The initial setting user input includes a user input for selecting an object to be subjected to the AI training, a user input for selecting one of a plurality of AI algorithms, a user input for setting a format of input data for the AI training, and the AI training It may be characterized in that it includes a user input for setting a plurality of behavior patterns for the object to be used.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 하나에 의하면, 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하는 전자 장치, 서버, 및 시스템은 미리 설정된 UI 화면을 통해 사용자로 하여금 AI 훈련의 대상이 될 객체, AI 알고리즘, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터 형태, 및 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 간단하게 선택할 수 있고, 이를 통해 결정된 초기 설정을 이용하여 손쉽게 상기 객체에 대한 AI 훈련을 수행할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예는 전문가가 아닌 사용자라도 용이하게 AI 훈련을 수행하여 원하는 형태의 AI 모델을 획득할 수 있고, 이를 로봇형 장치 등에 연동시켜 실제로 구현할 수도 있다.According to one of the above-described problem solving means of the present invention, the electronic device, server, and system for providing a user-participating AI training service allow the user through a preset UI screen to be a target of AI training, an AI algorithm, A form of input data for AI training and a plurality of behavior patterns for the object can be simply selected, and the AI training for the object can be easily performed using the initial setting determined through this. According to various embodiments of the present invention, even a non-expert user can easily perform AI training to obtain an AI model of a desired shape, and can be actually implemented by interlocking it with a robot type device or the like.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치 및 서비스 제공 서버에서 사용자 참여형 AI(Artificial Intelligence) 훈련 서비스를 제공하는 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 표시되는 초기 설정 UI 화면을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 표시되는 AI 훈련 UI 화면을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 서비스 제공 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 7은 본 발명의 다른 다양한 실시 예에 따른 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하는 방법을 나타낸 순서도이다.1 is a diagram illustrating a system for providing a user-participating artificial intelligence (AI) training service in an electronic device and a service providing server according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a configuration of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure;
3 is a diagram illustrating an initial setting UI screen displayed on an electronic device according to various embodiments of the present disclosure;
4 is a diagram illustrating an AI training UI screen displayed on an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
5 is a diagram showing the configuration of a service providing server according to various embodiments of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a method of providing a user-participating AI training service according to various embodiments of the present disclosure.
7 is a flowchart illustrating a method of providing a user-participating AI training service according to another embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and it should be understood that various modifications, equivalents, and/or alternatives of the embodiments of the present invention are included. In connection with the description of the drawings, like reference numerals may be used for like components.
본 문서에서, "가진다", "가질 수 있다", "포함한다", 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.In this document, expressions such as "have", "may have", "includes", or "may include" indicate the presence of a corresponding characteristic (eg, a numerical value, function, operation, or component such as a part). and does not exclude the presence of additional features.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 또는/및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.In this document, expressions such as “A or B”, “at least one of A or/and B”, or “one or more of A or/and B” may include all possible combinations of the items listed together. . For example, "A or B", "at least one of A and B", or "at least one of A or B" means (1) includes at least one A, (2) includes at least one B; Or (3) it may refer to all cases including both at least one A and at least one B.
다양한 실시 예에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.Expressions such as "first", "second", "first", or "second" used in various embodiments may modify various components regardless of order and/or importance, do not limit For example, the first user equipment and the second user equipment may represent different user equipment regardless of order or importance. For example, without departing from the scope of the present invention, a first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be renamed to a first component.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.A component (eg, a first component) is "coupled with/to (operatively or communicatively)" to another component (eg, a second component); When referring to "connected to", it will be understood that the certain element may be directly connected to the other element or may be connected through another element (eg, a third element). On the other hand, when it is said that a component (eg, a first component) is "directly connected" or "directly connected" to another component (eg, a second component), the component and the It may be understood that other components (eg, a third component) do not exist between other components.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)", "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)", "~하도록 설계된(designed to)", "~하도록 변경된(adapted to)", "~하도록 만들어진(made to)", 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성(또는 설정)된"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)"것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성(또는 설정)된 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.The expression "configured to (or configured to)" as used in this document, depending on the context, for example, "suitable for", "having the capacity to" It can be used interchangeably with "," "designed to", "adapted to", "made to", or "capable of". The term "configured (or set up to)" may not necessarily mean only "specifically designed to" in hardware. Instead, in some circumstances, the expression “a device configured to” may mean that the device is “capable of” with other devices or parts. For example, the phrase "a processor configured (or configured to perform) A, B, and C" executes a dedicated processor (eg, an embedded processor), or one or more software programs stored in a memory device, to perform the corresponding operations. By doing so, it may refer to a generic-purpose processor (eg, a CPU or an application processor) capable of performing corresponding operations.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 발명의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.Terms used in this document are only used to describe specific embodiments, and may not be intended to limit the scope of other embodiments. The singular expression may include the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. All terms used herein, including technical or scientific terms, may have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art of the present invention. Terms defined in general used in the dictionary can be interpreted as having the same or similar meaning as the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in this document, it is not interpreted in an ideal or excessively formal meaning. . In some cases, even terms defined in this document cannot be construed to exclude embodiments of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치 및 서비스 제공 서버에서 사용자 참여형 AI(Artificial Intelligence) 훈련 서비스를 제공하는 시스템을 나타낸 도면이다. 도 1을 참조하면, 상기 시스템은 제1 전자 장치(100), 서비스 제공 서버(200), 제2 전자 장치(300), 컨텐츠 서버(400), 외부 장치(500), 및 네트워크(600)를 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 제1 전자 장치(100) 및 제2 전자 장치(300)는 스마트폰(smartphone), 스마트패드(smartpad), 태블릿 PC(tablet personal computer), 데스크탑 PC(desktop PC), 랩탑 PC(laptop PC), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 웨어러블 장치(wearable device)(예: 스마트 안경, 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 또는 스마트 와치(smart watch)), TV 박스(예: 삼성 HomeSync™, 애플TV™, 또는 구글 TV™), 또는 게임 콘솔(예: Xbox™, PlayStation™, Switch™) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 1 is a diagram illustrating a system for providing a user-participating artificial intelligence (AI) training service in an electronic device and a service providing server according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1 , the system includes a first
제1 전자 장치(100)는 상기 AI 훈련 서비스를 이용하는 사용자로부터 AI 훈련을 위한 초기 설정에 제공될 사항을 입력 받을 수 있다. 상기 초기 설정에 제공될 사항은 상기 AI 훈련의 대상이 될 객체, 복수의 AI 알고리즘 중 하나, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식, 및 상기 AI 훈련에 이용될 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 포함할 수 있다. The first
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 객체는, 예를 들어, 사람, 애완 동물, 다양한 만화 또는 영화 캐릭터, 연예인, 장난감, 로봇 등 그 형태를 가리지 않고 다양하게 존재할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)는 상기 선택된 객체의 구체적인 부분까지 설정할 수 있다. 예를 들어, 애완용 강아지가 객체로서 선택된 경우, 제1 전자 장치(100)는 상기 애완용 강아지의 품종, 나이, 성별, 크기, 몸무게, 및 외관의 디테일(예를 들어, 눈/코/입/귀의 위치, 털의 색상, 또는 꼬리 길이 등)을 선택할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the object may exist in a variety of forms, for example, people, pets, various cartoon or movie characters, entertainers, toys, robots, etc. regardless of their shape. According to various embodiments of the present disclosure, the first
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 복수의 AI 알고리즘은 퍼셉트론(perceptron), 뉴럴 네트워크(neural network), SVM, 및 딥 러닝(deep learning)을 포함할 수 있다. 다만, 본 발명의 AI 알고리즘은 상기 종류로 제한되는 것이 아니라, 추후 개발될 다른 종류의 AI 알고리즘을 더 포함할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the plurality of AI algorithms may include a perceptron, a neural network, an SVM, and deep learning. However, the AI algorithm of the present invention is not limited to the above type, and may further include another type of AI algorithm to be developed later.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식은 문자(text), 음성(voice), 이미지(image) 및 동영상(video)을 포함할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the format of the input data for AI training may include text, voice, image, and video.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 복수의 행동 패턴은 상기 객체의 행동에 대해 기설정된 것으로서 어느 객체가 선택되었는지에 따라 다를 수 있다. 예를 들어, 애완용 강아지가 객체로서 선택된 경우, 상기 행동 패턴은 구르기, 앉기, 일어나기, 짖기, 달리기, 및 앞발 내밀기 등이 포함될 수 있다. 이하에서 AI 훈련의 대상인 객체는 애완용 강아지인 것을 예로 들어 설명하겠다. 다만, 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 객체는 애완용 강아지로 제한되지 않고, 따라서 그 밖의 다른 구성들도 애완용 강아지에 대응하는 구성으로 제한되지 않음을 언급하겠다.According to various embodiments of the present disclosure, the plurality of behavior patterns are preset for the behavior of the object and may vary depending on which object is selected. For example, when a pet dog is selected as an object, the behavior pattern may include rolling, sitting, getting up, barking, running, and putting out a paw. Hereinafter, the object that is the target of AI training will be described as an example of a pet dog. However, it will be mentioned that the object according to various embodiments of the present disclosure is not limited to a pet dog, and thus other components are not limited to a configuration corresponding to the pet dog.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)는 상기 객체, 상기 AI 알고리즘, 상기 입력 데이터 형식, 및 상기 행동 패턴을 사용자로부터 입력 받기 위한 UI(User Interface) 화면을 디스플레이 장치를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 제1 전자 장치(100)는 상기 UI 화면을 자체적으로 가지고 있는 데이터를 이용하여 제공할 수도 있고, 서비스 제공 서버(200)로부터 상기 UI 화면에 대응하는 데이터를 수신하여 제공할 수도 있다. 상기 객체, 상기 AI 알고리즘, 상기 입력 데이터 형식, 및 상기 행동 패턴 각각은 하나의 UI 화면에 포함될 수도 있고, 각각이 개별적인 UI 화면을 가질 수도 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 디스플레이 장치는, 예를 들어, 전자 장치에 일체형으로 구비된 디스플레이(예를 들어, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템(microelectromechanical systems, MEMS) 디스플레이, 또는 전자 종이(electronic paper) 디스플레이 등), LED 모니터 및 LCD 모니터, IPTV, Smart TV, LED TV, 및 LCD TV, 또는 프로젝터 등을 포함할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the first
제1 전자 장치(100)는 상기 입력 받은 초기 설정에 제공될 사항들에 대응하는 데이터를 서비스 제공 서버(200)에게 전송할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서비스 제공 서버(200)는 상기 AI 훈련 서비스를 제공하는 업체에서 운용하는 서버로서 클라우드 서버로 동작할 수 있다.The first
서비스 제공 서버(200)는 제1 전자 장치(100)로부터 수신한 상기 초기 설정에 제공될 사항들에 대응하는 데이터를 이용하여 상기 AI 훈련 서비스를 위한 초기 설정을 수행할 수 있다. The
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서비스 제공 서버(200)는 상기 초기 설정을 수행하기 위해 상기 객체, 상기 AI 알고리즘, 상기 입력 형태, 및 상기 행동 패턴에 대응하는 데이터를 각각 또는 둘 이상 순차적으로 수신하여 초기 설정을 수행할 수도 있다. 상기 객체, 상기 AI 알고리즘, 상기 입력 형태, 및 상기 행동 패턴에 대응하는 데이터는 각각을 수신하는 순서를 상정하여 기재한 것이 아니므로 이에 제한되지 않는다.According to various embodiments of the present disclosure, the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)는 사용자로부터 상기 선택된 AI 알고리즘에 기초하여 제공될 파라미터(parameter) 값 및 스트럭쳐(structure)를 결정하는 사용자 입력을 더 수신할 수 있다. 상기 파라미터 값은 상기 AI 알고리즘의 레이어, 각각의 레이어의 노드(node), 펑션(function), 및 반복(iteration) 횟수를 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 스트럭쳐는 상기 결정된 노드, 펑션, 및 반복 횟수의 배치를 나타낼 수 있다. 상기 AI 알고리즘 및 상기 노드, 펑션, 및 반복 횟수가 동일하더라도 배치를 어떻게 하는지에 따라서 서로 다른 훈련 결과가 나올 수 있기 때문에 본 발명의 다양한 실시 예는 스트럭쳐를 결정하는 권리를 사용자에게 부여할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the first
상기 파라미터 및 스트럭쳐를 결정하는 동작은 상기 사용자가 전문가가 아닌 경우에는 생소할 수 있기 때문에, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100) 또는 서비스 제공 장치(200)는 사용자 편의를 위해 상기 상기 파라미터 및 스트럭쳐의 디폴트(default) 값을 정해놓을 수 있다. 만일, 상기 사용자로부터 상기 파라미터 및 스트럭쳐를 결정하는 별도의 입력을 받지 못하거나, 제1 전자 장치(100) 또는 서비스 제공 장치(200)에게 위임하는 입력을 받는 경우, 상기 디폴트 값이 상기 파라미터 및 스트럭쳐의 값으로 될 수 있다. Since the operation of determining the parameters and the structure may be unfamiliar if the user is not an expert, according to various embodiments of the present disclosure, the first
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 파라미터 및 스트럭쳐의 디폴트 값은 상기 선택된 객체, AI 알고리즘, 상기 입력 형태, 또는 상기 행동 패턴에 기초하여 서로 다른 디폴트 값을 가질 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the default values of the parameters and structures may have different default values based on the selected object, the AI algorithm, the input form, or the behavior pattern.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 복수의 행동 패턴을 결정하는 사용자 입력은 기설정된 행동 패턴들만 선택하는 것일 수도 있지만, 그 밖에 상기 기설정된 행동 패턴에 포함되지 않은 행동 패턴을 행동 패턴 요청 영역에 입력할 수도 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 기설정된 행동 패턴은 어떤 사용자가 상기 행동 패턴 요청 영역에 입력했던 행동 패턴을 포함할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 서버(200)에서 제시하지 않았던 행동 패턴으로서, 만일 상기 어떤 사용자가 애완용 강아지의 행동으로 "공중제비 돌기"를 행동 패턴 요청 영역에 입력한 경우, 서비스 제공 서버(200)는 행동 패턴 "공중제비 돌기"를 생성할 수 있고, 상기 행동 패턴 "공중제비 돌기"가 상기 어떤 사용자에게 제시됐던 행동 패턴에 추가된 상태로 상기 사용자에게 제시될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 어떤 사용자가 요청했던 행동 패턴은 다른 기설정된 행동 패턴과는 다른 방식으로 제시될 수 있다. 예를 들어, 상기 다른 사용자가 요청했던 행동 패턴은 추천 행동 패턴으로 제시될 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the user input for determining the plurality of behavior patterns may be to select only preset behavior patterns, but other behavior patterns not included in the preset behavior patterns are added to the behavior pattern request area. You can also enter According to various embodiments of the present disclosure, the preset behavior pattern may include a behavior pattern input by a certain user into the behavior pattern request area. For example, as a behavior pattern that was not presented by the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 행동 패턴 요청 영역, 또는 상기 추천 행동 패턴 등은 일반 사용자에게는 제시되지 않고, 과금 서비스를 구독하는 사용자들에게 제시될 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the behavior pattern request region or the recommended behavior pattern may not be presented to general users, but may be presented to users who subscribe to a billing service.
제1 전자 장치(100)는 AI 훈련을 수행하는 AI 훈련 사용자 입력을 사용자로부터 수신할 수 있다. 상기 AI 훈련 사용자 입력은 상기 초기 설정에서 선택된 입력 형태 중 하나에 기초한 입력 값과 복수의 행동 패턴 중 하나를 매칭한 것일 수 있다. 예를 들어, 초기 설정상 입력 형태가 문자이고, 상기 행동 패턴에 앉기, 짖기, 및 구르기가 포함된 경우, 사용자는 "앉아"라는 문자를 입력하고 상기 행동 패턴 중 "앉기"를 함께 선택하여 훈련을 수행할 수 있다. 다만, 사용자는 "앉아"라는 문자를 입력하고 상기 행동 패턴 중 "구르기"를 선택하여 훈련을 수행할 수도 있다.The first
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 초기 설정 UI 화면과 유사하게 제1 전자 장치(100)는 AI 훈련 UI 화면을 제공하여 상기 AI 훈련 사용자 입력을 수신할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, similar to the initial setting UI screen, the first
제1 전자 장치(100)는 상기 AI 훈련 사용자 입력을 수신하여 서비스 제공 서버(200)에게 전송할 수 있고, 서비스 제공 서버(200)는 상기 AI 훈련 사용자 입력에 기초하여 AI 훈련을 수행할 수 있다. 기본적으로 AI 알고리즘의 특성상 훈련 내역을 삭제할 수 없는 바, 상기 AI 훈련 사용자 입력이 문자 "앉아"와 행동 패턴 "구르기"로 훈련이 된 경우, 더 많은 횟수만큼 문자 "앉아"와 행동 패턴 "앉기"로 훈련을 수행하여 이를 바꿀 수 있다.The first
서비스 제공 서버(200)는 상기 수행된 AI 훈련에 대응하는 데이터를 제1 전자 장치(100)에게 전송할 수 있다. 상기 AI 훈련이 문자 "앉아"와 행동 패턴 "앉기"인 경우, 제1 전자 장치(100)는 상기 수신된 데이터를 이용하여 디스플레이 장치를 통해 애완용 강아지가 "앉아"라는 문자에 반응하여 "앉기" 행동을 하는 것을 상기 AI 훈련 UI 화면을 통해 상기 사용자에게 제공할 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)는 상기 AI 훈련 사용자 입력에 포함되는 입력 데이터의 데이터양을 기설정된 범위 내로 제한할 수 있다. 상기 입력 데이터의 형식이 문자인 경우, 제1 전자 장치(100)는, 예를 들어, 10자 이내의 문자만을 허용할 수 있고, 음성의 경우, 제1 전자 장치(100)는, 예를 들어, 3초 이내의 음성만을 허용할 수 있다. 또한, 상기 입력 데이터의 형식이 이미지인 경우, 제1 전자 장치(100)는 해상도 또는 이미지 파일의 용량을 기준으로 상기 입력 데이터의 데이터양을 제한할 수 있다. 상기 입력 데이터의 형식이 동영상인 경우, 제1 전자 장치(100)는 해상도, 동영상 파일의 용량, 또는 동영상 재생 시간을 기준으로 상기 입력 데이터의 데이터양을 제한할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the first
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 입력 데이터가 음성인 경우, 서비스 제공 서버(200)는 상기 음성을 상기 사용자의 식별 정보로서 AI 훈련에 이용할 수 있다. 이 경우, 다른 사용자의 음성에 상기 애완용 강아지는 매칭된 행동 패턴을 수행하지 않을 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 음성은 음색(Timbre), 음량(Loudness), 음고/음조(Pitch), 또는 어투 등을 식별 정보로서 포함할 수 있다. 또한, 제1 전자 장치(100)는 AI 훈련의 일관성을 위해 상기 입력 데이터가 음성인 경우, 상기 사용자로 하여금 반복적으로 동일 음성을 입력하도록 요청할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, when the input data is voice, the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 입력 데이터가 이미지인 경우, 서비스 제공 서버(200)는 컨텐츠 서버(400)를 통해 상기 입력 데이터인 이미지와 유사한 이미지들을 조회할 수 있고, 해당 유사 이미지들을 상기 이미지와 동일하게 처리할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 서버(200)는 상기 유사 이미지들에 대해서도 상기 이미지에 매칭된 행동 패턴을 매칭시켜 AI 훈련을 수행할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 컨텐츠 서버(400)는 상기 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하는 업체에서 운용하는 서버일 수도 있고, 이미지 자체를 검색어로 검색을 수행하는 다른 업체, 예를 들어, 구글TM에서 운용하는 서버일 수도 있다.According to various embodiments of the present disclosure, when the input data is an image, the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)는 상기 입력 데이터를 선처리(preprocessing)하여 데이터양을 줄일 수 있다. 상기 선처리를 통해 제1 전자 장치(100)는 서비스 제공 서버(200)와의 통신에 있어서, 응답 시간을 줄일 수 있다. 예를 들어, 상기 선처리는 입력 데이터의 형식이 음성인 경우, 이를 분석하여 문자화하는 동작일 수 있고, 입력 데이터의 형식이 이미지인 경우, 이미지 처리를 통해 상기 이미지가 의미하는 것을 문자화하는 동작일 수 있다. 또는 상기 선처리는 단순히 음성, 이미지, 또는 동영상의 포맷을 변경하거나 비트 전송률/해상도를 줄이거나 압축해서 용량을 줄이는 것일 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the first
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)는 필요한 경우, 상기 사용자의 문자, 음성, 이미지, 또는 동영상 형식의 입력 데이터에 개인 정보가 포함된 경우, 암호화를 수행하여 서비스 제공 서버(200)에 전송할 수 있다. 이 경우, 서비스 제공 서버(200)는 상기 수행된 암호화 방식에 대응하는 방식으로 복호화를 수행할 수 있고, OTP(One Time Password) 등의 일회성 코드를 이용하여 복호화를 수행할 수도 있다.According to various embodiments of the present disclosure, if necessary, when personal information is included in the user's text, voice, image, or video input data, the first
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)는 상기 사용자로부터 다른 사용자를 상기 AI 훈련에 참여시키는 사용자 초대 입력을 수신하여 서비스 제공 서버(200)에게 전송할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)에 설치된 상기 AI 훈련 서비스를 제공하는 어플리케이션(application)과 제1 전자 장치(100)의 전화 번호부 또는 SNS(Social Networking Service) 어플리케이션이 연동되어 있어, 사용자는 상기 전화 번호부에 저장된 다른 사용자 또는 상기 SNS 계정에 친구로 등록된 다른 사용자를 선택하여 상기 AI 훈련에 참여시키도록 사용자 초대 입력을 제1 전자 장치(100)에 입력할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the first
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서비스 제공 서버(200)는 상기 다른 사용자의 전자 장치(이하, 제2 전자 장치(300)라 한다.)에게 상기 사용자 초대 내역을 전송할 수 있다. 제2 전자 장치(300)에서 승인을 한 경우, 서비스 제공 서버(200)는 상기 사용자 및 상기 다른 사용자를 그룹으로 묶어 관리할 수 있다. 이 경우, 상기 다른 사용자는 상기 사용자에 의해 설정된 초기 설정에 구속되어 제2 전자 장치(300)를 통해 AI 훈련을 수행할 수 있다. 또한, 제1 전자 장치(100)에서 수행된 AI 훈련 및 제2 전자 장치(300)에서 수행된 AI 훈련 내역은 서로 공유될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 사용자 및 상기 다른 사용자 각각은 서비스 제공 서버(200)에서 생성한 그룹 채팅창 안에서 서로의 AI 훈련 로그(log)를 확인할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)는 상기 사용자로부터 AI 훈련 알고리즘 정보를 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 사용자의 계정에 대한 독점 배타적인 정보일 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 복수회 이상 수행된 상기 AI 훈련의 결과로서 생성된 정보로서, 프로그래밍 코딩 데이터일 수도 있고, 단순히 AI 훈련의 결과로서 상기 객체의 훈련 상태(state)를 나타내는 데이터일 수도 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the first
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)는 상기 수신한 AI 훈련 알고리즘 정보를 요청하는 사용자 입력에 기초하여 서비스 제공 서버(200)에게 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 요청할 수 있고, 서비스 제공 서버(200)는 상기 사용자에 대한 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성하여 제1 전자 장치(100)에게 전송할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 암호화되어 제1 전자 장치(100)에게 전송될 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the first
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서비스 제공 서버(200)는 기설정된 조건을 만족한 경우에 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성하여 제1 전자 장치(100)에게 전송할 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 서버(200)는 상기 AI 훈련이 수행된 횟수가 기설정된 횟수 이상인 경우에 한하여 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서비스 제공 서버(200)는 상기 AI 훈련의 정확도 또는 신뢰도에 기초하여 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 문자 "앉아"에 행동 패턴 "구르기"로 매칭되어 훈련된 경우에는 서비스 제공 서버(200)는 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성하지 않을 수 있다. 또는 문자 "앉아"에 행동 패턴 "앉기"가 제대로 매칭되어 있으나, 문자 "앉자"에 행동 패턴 "구르기" 등이 매칭되어 훈련된 경우에는 일관성이 없다고 판단하여 서비스 제공 서버(200)는 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성하지 않을 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, when a preset condition is satisfied, the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 전송하는 행위는 상기 AI 훈련 알고리즘 정보에 대한 저작권을 양도하는 것일 수 있다. 만일, 상기 사용자가 상기 다른 사용자를 참여시켜 함께 AI 훈련을 수행한 경우, 상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 사용자 및 상기 다른 사용자 계정에 각각 귀속될 수 있으며, 상기 저작권은 상기 사용자 및 상기 다른 사용자 간에 공유될 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the act of transmitting the AI training algorithm information may be transferring copyright for the AI training algorithm information. If the user engages the other user and performs AI training together, the AI training algorithm information may be attributed to the user and the other user account, respectively, and the copyright is shared between the user and the other user can be
서비스 제공 서버(200)는 상기 사용자에 의해 수행된 AI 훈련 결과를 상기 서비스를 이용하는 사용자들에게 공유할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련 결과는 상기 AI 훈련 알고리즘 정보일 수 있으나, 이와 다른 정보일 수도 있다. 예를 들어, 상기 서비스의 사용자들은 제1 전자 장치(100)의 사용자에 의해 AI 훈련이 수행된 애완용 강아지에 대한 데이터를 불러올 수 있고, 상기 애완용 강아지에 대해 AI 훈련을 시키지는 못하지만 상기 AI 훈련 결과를 토대로 입력 데이터를 통해 어떤 행동 패턴을 보이는지 확인할 수 있다. 즉, 특정 문서를 리더(reader)용 프로그램을 통해 실행시킨 것에 비유할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련 결과는 AI 훈련 횟수를 포함할 수 있다. 상기 AI 훈련 횟수는 상기 서비스의 사용자들로 하여금 상기 AI 훈련 횟수를 보고 충분히 훈련된 AI 알고리즘인지 여부를 판단하도록 하여 상기 AI 훈련 알고리즘 정보의 이용을 유도할 수 있다.The
외부 장치(500)는 상기 AI 알고리즘을 이용하여 구동될 수 있는 장치로서, 예를 들어, 다양한 형태의 로봇(robot)일 수 있다. 제1 전자 장치(100)는 서비스 제공 서버(200)로부터 수신한 AI 훈련 알고리즘 정보를 외부 장치(500)에게 전송하고, 기수행된 AI 훈련 결과를 이용하여 특정 행동을 유도할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)는 외부 장치(500)의 입력 장치로서 동작할 수 있다. 상기 사용자는 제1 전자 장치(100)에 문자, 음성, 이미지, 또는 동영상을 입력 데이터로서 입력하여 외부 장치(500)가 특정 행동을 하도록 할 수 있다. 이 경우, 제1 전자 장치(100)는 외부 장치(500)를 동작시키는 UI 화면을 상기 사용자에게 제공할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 입력 데이터가 음성인 경우에는 외부 장치(500)에 구비된 음성 수신기가 입력 장치로서 역할을 수행할 수도 있다. The
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)는 서비스 제공 서버(200)에게 서비스 제공 서버(200)가 직접 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 외부 장치(500)로 전송하도록 요청할 수 있다. 또는, 제1 전자 장치(100)는 외부 장치(500)에게 직접 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 전송할 수 있다. 이 경우, 제1 전자 장치(100)는 근거리 통신을 이용하여 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 외부 장치(500)에게 전송할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the first
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100) 또는 서비스 제공 서버(200)가 외부 장치(500)에게 전송하는 상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 암호화된 정보일 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the AI training algorithm information transmitted by the first
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 외부 장치(500)는 기성품일 수도 있지만, 제1 전자 장치(100)에서 초기 설정시 선택한 객체에 맞도록 맞춤형으로 주문 제작된 것일 수 있다. 예를 들어, 서비스 제공 서버(200)는 상기 주문 제작을 수행하는 제조사에게 상기 객체에 대한 주문 제작을 요청을 전송할 수 있다. 이 경우, 서비스 제공 서버(200)는 제1 전자 장치(100)의 승인이 있는 경우에, 상기 객체에 대한 주문 제작을 요청을 전송할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
네트워크(600)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 통신 네트워크(telecommunications network), 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(computer network)(예: LAN 또는 WAN), 인터넷(Internet), 또는 전화 망(telephone network) 등을 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100), 서비스 제공 서버(200), 제2 전자 장치(300), 컨텐츠 서버(400), 및 외부 장치(500)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크(600)에 연결되어 상호 통신을 수행할 수 있다. 무선 통신은, 셀룰러 통신 프로토콜로서, 예를 들어, LTE, LTE-A, CDMA, WCDMA, UMTS, WiBro, 또는 GSM 등을 포함할 수 있다. 또한 무선 통신은, 근거리 통신으로서, 예를 들어, Wi-Fi, Bluetooth, NFC(near field communication), 또는 GPS(global positioning system) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 유선 통신은, 예를 들어, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard 232), 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The
도 2는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성을 나타낸 도면이다. 제1 전자 장치(100)는 사용자 입력 수신부(120), 통신부(140), 프로세서(160), 및 메모리(180)를 포함할 수 있다. 다만, 도 2에 도시된 제1 전자 장치(100)의 구성은 본 발명의 하나의 구현 예에 불과하며, 여러 가지 변형이 가능하다. 예를 들어, 제1 전자 장치(100)는 사용자로부터 어떤 명령 내지 정보를 입력 받기 위한 인터페이스를 더 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예의 경우, 제1 전자 장치(100)는 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하기 위해 디스플레이 장치를 통해 UI 화면을 디스플레이하고, 제1 전자 장치(100)에 유무선으로 연결되거나 제1 전자 장치(100)에 일체형으로 부착된 입력 장치를 통해 유저 입력 정보를 수신할 수 있다.2 is a diagram illustrating a configuration of an electronic device according to various embodiments of the present disclosure; The first
사용자 입력 수신부(120)는 상기 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 이용하는 사용자로부터 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 사용자 입력은 AI 훈련을 위한 초기 설정에 제공되는 복수의 초기 설정 사용자 입력 및 상기 AI 훈련을 수행하는 AI 훈련 사용자 입력일 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 복수의 초기 설정 사용자 입력은 초기 설정 UI 화면을 통해 입력될 수 있고, 상기 AI 훈련 사용자 입력은 AI 훈련 UI 화면을 통해 입력될 수 있다. The user
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 초기 설정 사용자 입력은 상기 AI 훈련의 대상이 될 객체를 선택하는 사용자 입력, 복수의 AI 알고리즘 중 하나를 선택하는 사용자 입력, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식을 설정하는 사용자 입력, 및 상기 AI 훈련에 이용될 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 설정하는 사용자 입력을 포함할 수 있다. 나아가, 상기 초기 설정 사용자 입력은 상기 선택된 AI 알고리즘에 기초하여 제공된 파라미터(parameter) 값 및 스트럭쳐(structure)를 입력하는 사용자 입력을 더 포함할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the initial setting user input includes a user input for selecting an object to be subjected to AI training, a user input for selecting one of a plurality of AI algorithms, and a format of input data for AI training. It may include a user input for setting , and a user input for setting a plurality of behavior patterns for the object to be used for the AI training. Furthermore, the initial setting user input may further include a user input inputting a parameter value and a structure provided based on the selected AI algorithm.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련 사용자 입력은 상기 설정된 입력 데이터 형식 중 하나를 기준 형식으로하여 사용자에 의해 입력된 입력 데이터 및 상기 설정된 복수의 행동 패턴 중 하나를 선택하는 사용자 입력일 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the AI training user input may be input data input by the user using one of the set input data formats as a reference format and a user input for selecting one of a plurality of set behavior patterns. .
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자 입력 수신부(120)는 다른 사용자를 상기 AI 훈련에 참여시키는 사용자 초대 입력을 수신할 수 있다. 상기 사용자 초대 입력은 상기 AI 훈련 서비스가 제공되는 어플리케이션(application)에 연동되는 다른 어플리케이션(예를 들어, 전화번호부 또는 SNS(Social Networking Service) 어플리케이션 등)에서 상기 다른 사용자를 선택하는 방식으로 수행될 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the user
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자 입력 수신부(120)는 AI 훈련 알고리즘 정보를 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 AI 훈련의 결과로서 프로그래밍 코딩 데이터일 수도 있고, 단순히 AI 훈련의 결과로서 상기 객체의 훈련 상태(state)를 나타내는 데이터일 수도 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the user
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자 입력 수신부(120)는 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 외부 장치(500)에 전송을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the user
통신부(140)는 네트워크(600)를 통해 데이터를 송수신할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 통신부(140)는 제1 전자 장치(100)의 통신 모듈일 수 있다.The
통신부(140)는 사용자 입력 수신부(120)에서 수신한 상기 복수의 초기 설정 사용자 입력을 서비스 제공 서버(200)에게 전송할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 통신부(140)는 상기 복수의 초기 설정 사용자 입력이 모두 입력된 경우에 한번에 서비스 제공 서버(200)에게 전송할 수도 있고, 복수의 초기 설정 사용자 입력 각각이 입력되는 순서대로 각각을 서비스 제공 서버(200)에게 전송할 수도 있다.The
편의상, 통신부(140)가 서비스 제공 서버(200)에게 사용자 입력을 전송한다고 기재했으나, 실질적으로 통신부(140)가 서비스 제공 서버(200)에게 전송하는 것은 상기 각각의 사용자 입력 자체가 아니라 각각에 대응하는 데이터일 수 있다. 나아가, 이하 이와 같은 기재는 상기 사용자 입력에 한하지 않고, 통신부(140)가 송수신하는 모든 데이터에 적용될 수 있다.For convenience, it has been described that the
나아가, 통신부(140)는 사용자 입력 수신부(120)에서 수신한 AI 훈련 사용자 입력을 서비스 제공 서버(200)에게 전송할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 통신부(140)는 상기 전송된 AI 훈련 사용자 입력에 대한 응답으로 서비스 제공 서버(200)로부터 대응하는 AI 훈련에 대응하는 데이터를 수신할 수 있다.Furthermore, the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 통신부(140)는 사용자 입력 수신부(120)에서 수신된 사용자 초대 입력을 서비스 제공 서버(200)에게 전송할 수 있다. 만일 사용자 초대가 서비스 제공 서버(200)를 거치지 않고 프로세서(160)에서 수행된다면 통신부(140)는 사용자 초대 입력을 제2 전자 장치(300)에게 전송할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 통신부(140)는 AI 훈련 알고리즘 정보를 서비스 제공 서버(200)에게 요청할 수 있다. 또한, 통신부(140)는 서비스 제공 서버(200)로부터 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 수신할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 통신부(140)는 외부 장치(500)에게 직접 또는 서비스 제공 서버(200)를 통해 외부 장치(500)에게 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 전송할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
프로세서(160)는 중앙처리장치(CPU), AP(application processor), 또는 CP(communication processor) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(160)는, 예를 들면, 제1 전자 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소들, 예를 들어, 사용자 입력 수신부(120), 통신부(140), 또는 메모리(180)의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.The
프로세서(160)는 상기 초기 설정 UI 화면 및 상기 AI 훈련 UI 화면을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(160)는 상기 초기 설정 UI 화면 및 상기 AI 훈련 UI 화면은 메모리(180)에 기저장되어 있던 데이터를 이용하여 생성한 것일 수도 있고, 서비스 제공 서버(200)로부터 수신된 데이터를 이용하여 생성한 것일 수도 있다. 프로세서(160)는 상기 생성된 초기 설정 UI 화면 및 AI 훈련 UI 화면을 디스플레이 장치를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. The
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(160)는 상기 AI 훈련 사용자 입력에 포함된 입력 데이터에 대한 선처리(preprocessing)를 수행할 수 있다. 상기 선처리를 통해 상기 입력 데이터의 데이터양이 줄어들 수 있고, 이는 서비스 제공 서버(200)와의 통신 지연 시간을 단축시키는 장점이 있을 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(160)는 서비스 제공 서버(200)로부터 수신된 AI 훈련에 대응하는 데이터를 상기 AI 훈련 UI 화면 상에 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 AI 훈련이 문자 "앉아"와 행동 패턴 "앉기"인 경우, 프로세서(160)는 애완용 강아지가 "앉아"라는 문자에 반응하여 "앉기" 행동을 하는 동작을 상기 AI 훈련 UI 화면을 통해 상기 사용자에게 제공할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
메모리(180)는 데이터, 예를 들어, 제1 전자 장치(100)에서 수행되는 동작들에 대한 인스트럭션들(instructions)을 저장하고 있을 수 있다. 이 때, 메모리(180)에 저장되는 데이터는 제1 전자 장치(100) 내부의 각 구성요소들 간에 입력 및 출력되는 데이터를 포함하고, 제1 전자 장치(100)와 제1 전자 장치(100) 외부의 구성요소들간에 입력 및 출력되는 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(180)는 사용자 입력 수신부(120)에서 수신한 초기 설정 사용자 입력에 대한 정보를 저장할 수 있다. 나아가, 메모리(180)는 통신부(140)에서 서비스 제공 서버(200)로부터 수신된 AI 훈련 알고리즘 정보를 저장할 수 있다. The
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 메모리(180)는 제1 전자 장치(100) 내부 또는 외부에 존재하는 하드디스크드라이브, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 플래쉬메모리 및 메모리카드 등이 포함될 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
당업자라면, 사용자 입력 수신부(120), 통신부(140), 프로세서(160), 및 메모리(180) 각각이 제1 전자 장치(100)에 분리되어 구현되거나, 이 중 하나 이상이 통합되어 구현될 수 있음을 충분히 이해할 것이다.For those skilled in the art, each of the user
도 3은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 표시되는 초기 설정 UI 화면을 나타낸 도면이다. 3 is a diagram illustrating an initial setting UI screen displayed on an electronic device according to various embodiments of the present disclosure;
상기 초기 설정 UI 화면은 AI 훈련을 수행하기 위한 사전 단계로서 초기 설정을 수행할 수 있도록 구성될 수 있다. 도 3을 참조하면 상기 초기 설정 UI 화면은 훈련 객체(31), AI 알고리즘(32), 파라미터 설정 및 스트럭쳐(33), 입력 데이터 형식(34), 및 출력 행동 패턴(35)을 설정할 수 있다.The initial setting UI screen may be configured to perform initial setting as a pre-step for performing AI training. Referring to FIG. 3 , the initial setting UI screen may set a
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)의 사용자는 훈련 객체(31), AI 알고리즘(32), 파라미터 및 스트럭쳐(33), 입력 데이터 형식(34), 및 출력 행동 패턴(35) 각각을 선택하여 초기 설정을 수행할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, the user of the first
도 3에 도시된 상기 초기 설정 UI 화면은 훈련 객체(31)가 애완용 강아지로 선택된 시점을 나타낸 것일 수 있다. 상기 초기 설정 UI 화면은 상기 선택된 애완용 강아지에 대응하는 이미지를 해당 영역(30)에 디스플레이할 수 있다. 도 3에는 애완용 강아지가 로봇 형상인 것으로 도시되어 있지만, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 애완용 강아지는 실제 강아지와 같은 형상으로 도시될 수도 있다.The initial setting UI screen shown in FIG. 3 may indicate a point in time when the
도 4는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 표시되는 AI 훈련 UI 화면을 나타낸 도면이다.4 is a diagram illustrating an AI training UI screen displayed on an electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
상기 AI 훈련 UI 화면은 AI 훈련을 수행하기 위한 단계로서 사용자는 입력 데이터 및 출력 행동 패턴을 선택할 수 있다. 도 4를 참조하면, 입력 데이터는 텍스트(41), 음성(42), 및 이미지(43) 중 하나의 형식을 선택하여 입력할 수 있다. 상기 입력 데이터의 형식은 도 3의 초기 설정 UI 화면 상에서 입력 데이터 형식(34)을 통해 설정된 것일 수 있다. 또한, 출력 행동 패턴(44)은 도 3의 초기 설정 UI 화면 상에서 출력 행동 패턴(35)을 통해 설정된 행동 패턴들에 구속되어 사용자는 설정된 행동 패턴들 중 하나를 선택할 것일 수 있다.The AI training UI screen is a step for performing AI training, and the user can select input data and output behavior patterns. Referring to FIG. 4 , input data may be input by selecting one of a
도 4에 도시된 AI 훈련 UI 화면은 출력 행동 패턴(44)으로 "앉기"가 선택된 시점을 나타낸 것일 수 있다. 상기 AI 훈련 UI 화면은 상기 선택된 행동 패턴에 대응하는 이미지를 해당 영역(40)에 디스플레이할 수 있다. The AI training UI screen shown in FIG. 4 may indicate a point in time when “sit” is selected as the
제1 전자 장치(100)는 상기 행동 패턴이 선택된 경우에 메모리에 기저장된 데이터를 이용하여 상기 애완용 강아지가 앉는 행동을 디스플레이할 수 있다. 또한, 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(100)는 입력 데이터 및 상기 행동 패턴이 선택된 경우에 서비스 제공 서버(200)에게 이를 전송하고, 이에 대한 응답으로 서비스 제공 서버(200)로부터 수신된 데이터를 이용하여 상기 애완용 강아지가 앉는 행동을 디스플레이할 수도 있다.When the behavior pattern is selected, the first
도 5는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 서비스 제공 서버의 구성을 나타낸 도면이다. 서비스 제공 서버(200)는 통신부(220), 프로세서(240), 및 메모리(260)를 포함할 수 있다. 다만, 도 5에 도시된 서비스 제공 서버(200)의 구성은 본 발명의 하나의 구현 예에 불과하며, 여러 가지 변형이 가능할 수 있다. 5 is a diagram showing the configuration of a service providing server according to various embodiments of the present invention. The
통신부(220)는 네트워크(600)를 통해 데이터를 송수신할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 통신부(220)는 서비스 제공 서버(200)의 통신 모듈일 수 있다.The
통신부(220)는 제1 전자 장치(100)로부터 복수의 초기 설정 사용자 입력에 대응하는 데이터를 수신할 수 있다. 상기 복수의 초기 설정 사용자 입력에 대응하는 데이터는 동시에 수신될 수도 있고, 순차적으로 수신될 수도 있다. 통신부(220)는 제1 전자 장치(100)에게 이에 대한 응답으로 설정된 초기 설정의 결과를 전송할 수 있다.The
통신부(220)는 제1 전자 장치(100)로부터 AI 훈련 사용자 입력에 대응하는 데이터를 수신할 수 있다. 통신부(220)는 제1 전자 장치(100)에게 이에 대한 응답으로 수행된 AI 훈련에 대응하는 데이터를 전송할 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 통신부(220)는 제1 전자 장치(100)로부터 사용자 초대 입력에 대응하는 데이터를 수신할 수 있다. 통신부(220)는 상기 사용자 초대 대상의 전자 장치인 제2 전자 장치(300)에게 상기 사용자 초대 내역을 전송할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 통신부(220)는 제1 전자 장치(100)로부터 AI 훈련 알고리즘 정보의 요청을 수신할 수 있다. 통신부(220)는 제1 전자 장치(100)에게 이에 대한 응답으로 생성된 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 전송할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 통신부(220)는 제1 전자 장치(100)로부터 외부 장치(500)와의 연동 요청을 수신할 수 있다. 통신부(200)는 이에 대한 응답으로 외부 장치(500)에게 외부 장치(500)가 동작할 수 있도록 데이터를 전송할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 데이터는 AI 훈련 알고리즘 정보일 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
프로세서(240)는 중앙처리장치(CPU), AP(application processor), 또는 CP(communication processor) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(160)는, 예를 들면, 서비스 제공 서버(200)의 적어도 하나의 다른 구성요소들, 예를 들어, 통신부(220), 또는 메모리(260)의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.The
프로세서(240)는 통신부(220)에서 수신된 상기 복수의 초기 설정 사용자 입력에 대응하는 데이터에 기초하여 상기 AI 훈련을 위한 초기 설정을 수행할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 초기 설정을 수행하고, 제1 전자 장치(100)의 사용자에게 제공할 채팅방을 생성할 수 있다. 이 경우, 상기 생성된 채팅방은 상기 초기 설정에 구속될 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 초기 설정으로서 선택된 파라미터 설정 값 및 스트럭쳐를 재해석하여 유동적으로 초기 설정을 수행할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
프로세서(240)는 통신부(220)에서 수신된AI 훈련 사용자 입력에 대응하는 데이터에 기초하여 AI 훈련을 수행할 수 있다.The
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 통신부(220)에서 수신된 사용자 초대 입력에 대응하는 데이터에 대한 응답으로 제1 전자 장치(100)의 사용자의 계정과 상기 사용자 초대 입력의 대상인 제2 전자 장치(300)의 사용자의 계정을 상호 연동시킬 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 사용자 초대 입력에 기초하여 제1 전자 장치(100)의 사용자에게 제공한 채팅방에 제2 전자 장치(300)의 사용자를 초대할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 통신부(220)에서 수신된 AI 훈련 알고리즘 정보의 요청에 기초하여 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 초기 설정으로서 선택된 서로 다른 AI 알고리즘(예를 들어, 퍼셉트론(perceptron), 뉴럴 네트워크(neural network), SVM, 및 딥 러닝(deep learning)) 각각에 기반하여 생성된 AI 훈련 알고리즘 정보가 상호 호환될 수 있도록 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성할 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
메모리(260)는 데이터, 예를 들어, 서비스 제공 서버(200)에서 수행되는 동작들에 대한 인스트럭션들(instructions)을 저장하고 있을 수 있다. 이 때, 메모리(260)에 저장되는 데이터는 서비스 제공 서버(200) 내부의 각 구성요소들 간에 입력 및 출력되는 데이터를 포함하고, 서비스 제공 서버(200)와 서비스 제공 서버(200) 외부의 구성요소들간에 입력 및 출력되는 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(260)는 프로세서(240)에서 생성된 AI 훈련 알고리즘 정보를 저장할 수 있다. The
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 메모리(260)는 서비스 제공 서버(200) 내부 또는 외부에 존재하는 하드디스크드라이브, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 플래쉬메모리 및 메모리카드 등이 포함될 수 있다.According to various embodiments of the present disclosure, the
당업자라면, 통신부(220), 프로세서(240), 및 메모리(260) 각각이 서비스 제공 서버(200)에 분리되어 구현되거나, 이 중 하나 이상이 통합되어 구현될 수 있음을 충분히 이해할 것이다.Those skilled in the art will fully understand that each of the
도 6은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 6에 도시된 실시 예에 따른 상기 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하는 방법은 도 1 내지 도 5에 도시된 실시 예에 따른 제1 전자 장치(100) 및 서비스 제공 서버(200)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 5의 제1 전자 장치(100) 및 서비스 제공 서버(200)에 관하여 기술된 내용은 도 6에 도시된 실시 예에 따른 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하는 방법에도 적용될 수 있다.6 is a flowchart illustrating a method of providing a user-participating AI training service according to various embodiments of the present disclosure. The method for providing the user-participating AI training service according to the embodiment shown in FIG. 6 is time-series in the first
동작 S602에서 제1 전자 장치(100)는 초기 설정을 요청하는 사용자 입력을 사용자로부터 수신할 수 있다. 상기 초기 설정을 요청하는 사용자 입력은 AI 훈련의 대상이 될 객체, AI 알고리즘, 파라미터 값, 스트럭쳐, 입력 데이터 형식, 및 행동 패턴에 대한 정보를 포함할 수 있다.In operation S602, the first
동작 S604에서 제1 전자 장치(100)는 서비스 제공 서버(200)에게 동작 S602에서 수신된 사용자 입력에 기초하여 입력대로의 초기 설정을 요청할 수 있다.In operation S604 , the first
동작 S606에서 서비스 제공 서버(200)는 동작 S604에서 수신한 요청에 기초하여 AI 훈련을 위한 초기 설정을 수행할 수 있다.In operation S606, the
동작 S608에서 서비스 제공 서버(200)는 동작 S606에서 수행된 초기 설정이 완료되었음을 제1 전자 장치(100)에게 통지할 수 있다.In operation S608 , the
동작 S610에서 제1 전자 장치(100)는 AI 훈련을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 AI 훈련을 요청하는 사용자 입력은 입력 데이터 및 행동 패턴에 대한 정보를 포함할 수 있다.In operation S610, the first
동작 S612에서 제1 전자 장치(100)는 서비스 제공 서버(200)에게 동작 S610에서 수신된 사용자 입력에 기초하여 입력대로의 AI 훈련을 요청할 수 있다.In operation S612, the first
동작 S614에서 서비스 제공 서버(200)는 동작 S612에서 수신된 요청에 기초하여 AI 훈련을 수행할 수 있다.In operation S614, the
동작 S616에서 서비스 제공 서버(200)는 동작 S614에서 수행된 AI 훈련이 완료되었음을 제1 전자 장치(100)에게 통지할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서비스 제공 서버(200)는 상기 통지와 함께 AI 훈련에 대응하는 데이터를 제1 전자 장치(100)에게 전송할 수 있다.In operation S616, the
동작 S618에서 제1 전자 장치(100)는 동작 S616에서 수신된 AI 훈련 완료 통지에 기초하여 디스플레이 장치에 AI 훈련의 결과를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 상기 AI 훈련이 문자 "앉아"와 행동 패턴 "앉기"인 경우, 제1 전자 장치(100)는 디스플레이 장치를 통해 애완용 강아지가 "앉아"라는 문자에 반응하여 "앉기" 행동을 하는 것을 상기 사용자에게 제공할 수 있다.In operation S618, the first
동작 S620에서 제1 전자 장치(100)는 사용자로부터 AI 훈련 알고리즘 정보를 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. In operation S620, the first
동작 S622에서 제1 전자 장치(100)는 서비스 제공 서버(200)에게 동작 S620에서 수신된 사용자 입력에 기초하여 AI 훈련 알고리즘 정보를 요청할 수 있다.In operation S622, the first
동작 S624에서 서비스 제공 서버(200)는 동작 S622에서 수신된 요청에 기초하여 제1 전자 장치(100)의 사용자 계정에게 AI 훈련 알고리즘 정보를 제공할지 여부를 판단할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서비스 제공 서버(200)는 상기 사용자 계정에 의해 수행된 AI 훈련의 횟수 및 AI 훈련 결과의 정확도, 신뢰도, 또는 일관성 등에 기초하여 상기 사용자 계정에게 AI 훈련 알고리즘 정보를 제공할지 여부를 판단할 수 있다.In operation S624, the
동작 S624에서 서비스 제공 서버(200)가 상기 사용자 계정에게 AI 훈련 알고리즘 정보를 제공하는 것으로 결정한 경우, 동작 S626에서 서비스 제공 서버(200)는 제1 전자 장치(100)에게 AI 훈련 알고리즘 정보를 전송할 수 있다.When the
도 6에서 상술한 동작 S602 내지 S626 간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들 간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행될 수도 있고, 일부 단계를 생략될 수도 있다. 또한, 상술한 단계들은 기설정된 시간마다 주기적으로 반복될 수 있고, 유저 입력에 기초하여 다시 수행될 수 있다.The order of operations S602 to S626 described above in FIG. 6 is merely an example and is not limited thereto. That is, the order between the above-described steps may be mutually changed, some of these steps may be executed simultaneously, or some steps may be omitted. In addition, the above-described steps may be periodically repeated every preset time, and may be performed again based on a user input.
도 7은 본 발명의 다른 다양한 실시 예에 따른 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하는 방법을 나타낸 순서도이다. 도 7에 도시된 실시 예에 따른 상기 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하는 방법은 도 1 내지 도 5에 도시된 실시 예에 따른 제1 전자 장치(100), 서비스 제공 서버(200), 및 제2 전자 장치(200)에서 시계열적으로 처리되는 단계들을 포함한다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 도 1 내지 도 5의 제1 전자 장치(100), 서비스 제공 서버(200), 및 제2 전자 장치(200)에 관하여 기술된 내용은 도 7에 도시된 실시 예에 따른 사용자 참여형 AI 훈련 서비스를 제공하는 방법에도 적용될 수 있다.7 is a flowchart illustrating a method of providing a user-participating AI training service according to other various embodiments of the present invention. The method for providing the user-participating AI training service according to the embodiment shown in FIG. 7 includes the first
동작 S702에서 제1 전자 장치(100)는 제2 전자 장치(300)의 사용자를 초대하는 사용자 입력을 사용자로부터 수신할 수 있다. In operation S702 , the first
동작 S704에서 제1 전자 장치(100)는 서비스 제공 서버(200)에게 동작 S702에서 수신된 사용자 입력에 기초하여 제2 전자 장치(300)의 사용자를 초대하도록 요청할 수 있다.In operation S704 , the first
동작 S706에서 서비스 제공 서버(200)는 동작 S704에서 수신한 요청에 기초하여 제1 전자 장치(100)의 사용자와 제2 전자 장치(300)의 사용자 각각의 계정을 그룹화하여 관리할 수 있다.In operation S706 , the
동작 S708에서 서비스 제공 서버(200)는 제2 전자 장치(300)에게 제2 전자 장치(300)의 사용자 계정이 초대되었음을 통지할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 동작 S708은 제1 전자 장치(100)의 사용자 계정에 의해 생성된 채팅방에 제2 전자 장치(300)의 사용자 계정을 초대하는 방식으로 수행될 수 있다.In operation S708 , the
동작 S710에서 제2 전자 장치(300)는 AI 훈련을 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 AI 훈련을 요청하는 사용자 입력은 입력 데이터 및 행동 패턴에 대한 정보를 포함할 수 있다.In operation S710 , the second
동작 S712에서 제2 전자 장치(300)는 서비스 제공 서버(200)에게 동작 S710에서 수신된 사용자 입력에 기초하여 입력된 대로 상기 AI 훈련을 요청할 수 있다.In operation S712 , the second
동작 S714에서 서비스 제공 서버(200)는 동작 S712에서 수신된 요청에 기초하여 AI 훈련을 수행할 수 있다.In operation S714, the
동작 S716에서 서비스 제공 서버(200)는 동작 S714에서 수행된 AI 훈련이 완료되었음을 제1 전자 장치(100) 및 제2 전자 장치(300)에게 통지할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 서비스 제공 서버(200)는 제1 전자 장치(100)의 사용자 계정과 제2 전자 장치(300)의 사용자 계정이 함께 있는 채팅방에 동작 S714에서 수행된 AI 훈련이 완료되었음을 통지할 수도 있다.In operation S716, the
도 7에서 상술한 동작 S702 내지 S716 간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들 간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행될 수도 있고, 일부 단계를 생략될 수도 있다. 또한, 상술한 단계들은 기설정된 시간마다 주기적으로 반복될 수 있고, 유저 입력에 기초하여 다시 수행될 수 있다.The order of operations S702 to S716 described above in FIG. 7 is merely an example and is not limited thereto. That is, the order between the above-described steps may be mutually changed, some of these steps may be executed at the same time, or some steps may be omitted. In addition, the above-described steps may be periodically repeated every preset time, and may be performed again based on a user input.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. An embodiment of the present invention may also be implemented in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as a program module executed by a computer. Computer-readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, computer-readable media may include both computer storage media and communication media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data. Communication media typically includes computer readable instructions, data structures, program modules, or other data in a modulated data signal such as a carrier wave, or other transport mechanism, and includes any information delivery media.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다. The description of the present invention described above is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a dispersed form, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present invention. .
100: 제1 전자 장치
200: 서비스 제공 서버
300: 제2 전자 장치
400: 컨텐츠 서버
500: 외부 장치
600: 서비스 제공 서버100: first electronic device
200: service providing server
300: second electronic device
400: content server
500: external device
600: service providing server
Claims (20)
상기 서비스를 이용하는 사용자로부터 AI 훈련을 위해 상기 AI 훈련과는 구별된 동작으로서 상기 AI 훈련이 수행되기 전에 미리 수행되는 초기 설정에 제공되는 복수의 초기 설정 사용자 입력, 상기 AI 훈련을 요청하는 AI 훈련 사용자 입력 및 AI 훈련 알고리즘 정보를 요청하는 사용자 입력을 수신하는 사용자 입력 수신부;
상기 초기 설정 사용자 입력에 제공되는 초기 설정 UI(User Interface) 화면 및 상기 AI 훈련 사용자 입력에 제공되는 AI 훈련 UI 화면을 디스플레이 장치를 통해 제공하는 프로세서; 및
상기 초기 설정 사용자 입력, 상기 AI 훈련 사용자 입력, 및 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 요청하는 사용자 입력에 대응하는 데이터를 서비스 제공 서버로 전송하고, 상기 전송된 데이터에 기초하여 생성된 초기 설정 데이터, AI 훈련 데이터, 및 상기 AI 훈련의 결과로서 생성된 AI 훈련 알고리즘 정보를 상기 서비스 제공 서버로부터 수신하는 통신부를 포함하고,
상기 초기 설정 사용자 입력은 상기 AI 훈련의 대상이 될 객체를 선택하는 사용자 입력, 복수의 AI 알고리즘 중 하나를 선택하는 사용자 입력, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식을 설정하는 사용자 입력, 및 상기 선택된 객체에 대한 복수의 기설정된 행동 패턴 목록으로부터 상기 AI 훈련에 이용될 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 설정하는 사용자 입력을 포함하고,
상기 복수의 AI 알고리즘은 퍼셉트론(perceptron), 뉴럴 네트워크(neural network), SVM, 및 딥 러닝(deep learning)을 포함하고,
상기 AI 훈련 사용자 입력은 상기 설정된 입력 데이터 형식 중 하나를 기준 형식으로 상기 사용자에 의해 입력된 입력 데이터와 상기 설정된 복수의 행동 패턴 중 하나를 매칭하여 선택된 것이고,
상기 수신된 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 선택된 AI 알고리즘에 기초하여 기술되는 상기 사용자의 계정에 대한 독점 배타적인 정보로서, 상기 AI 훈련이 수행된 횟수가 기설정된 횟수 이상인 경우에 상기 서비스 제공 서버에서 생성되고, 프로그래밍 코딩 데이터, 상기 AI 훈련의 결과로서 생성된 상기 객체의 훈련 상태(state), 상기 AI 훈련이 수행된 횟수, 및 상기 AI 훈련 알고리즘 정보에 대한 저작권을 포함하는 것인, 전자 장치.
In the electronic device for providing a user-participating AI (Artificial Intelligence) training service,
A plurality of initial setting user inputs that are provided to an initial setting performed in advance before the AI training is performed as an operation distinct from the AI training for AI training from a user using the service, an AI training user requesting the AI training a user input receiving unit for receiving a user input requesting input and AI training algorithm information;
a processor for providing an initial setting UI (User Interface) screen provided to the initial setting user input and an AI training UI screen provided to the AI training user input through a display device; and
Transmitting data corresponding to the initial setting user input, the AI training user input, and the user input requesting the AI training algorithm information to a service providing server, initial setting data generated based on the transmitted data, AI training A communication unit for receiving data and AI training algorithm information generated as a result of the AI training from the service providing server,
The initial setting user input includes a user input for selecting an object to be subjected to the AI training, a user input for selecting one of a plurality of AI algorithms, a user input for setting a format of input data for the AI training, and the selected A user input for setting a plurality of behavior patterns for the object to be used for the AI training from a list of a plurality of preset behavior patterns for the object,
The plurality of AI algorithms include a perceptron, a neural network, SVM, and deep learning,
The AI training user input is selected by matching one of the plurality of set behavior patterns with the input data input by the user using one of the set input data formats as a reference format,
The received AI training algorithm information is exclusive and exclusive information about the user's account described based on the selected AI algorithm, and is generated by the service providing server when the number of times the AI training is performed is greater than or equal to a preset number of times, , programming coding data, the training state of the object generated as a result of the AI training, the number of times the AI training has been performed, and copyright for the AI training algorithm information, the electronic device.
상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 외부 장치로 전송되어 상기 외부 장치가 상기 AI 훈련 알고리즘 정보에 기초하여 동작하도록 하는 것인, 전자 장치.
According to claim 1,
The AI training algorithm information is transmitted to an external device so that the external device operates based on the AI training algorithm information, the electronic device.
상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식은 텍스트 정보, 음성 정보, 이미지 정보를 포함하고,
상기 AI 훈련 사용자 입력에 포함되는 입력 데이터의 데이터양은 기설정된 범위 내로 제한된 것인, 전자 장치.
According to claim 1,
The format of the input data for the AI training includes text information, voice information, and image information,
The amount of data of input data included in the AI training user input is limited within a preset range, the electronic device.
상기 사용자 입력 수신부는 다른 사용자를 상기 AI 훈련에 참여시키는 사용자 초대 입력을 수신하고,
상기 통신부는 상기 사용자 초대 입력을 직접 또는 상기 서비스 제공 서버를 통해 상기 다른 사용자의 전자 장치에게 전송하고,
상기 다른 사용자는 상기 다른 사용자의 전자 장치를 이용하여 상기 AI 훈련을 수행하는 것인, 전자 장치.
According to claim 1,
The user input receiving unit receives a user invitation input for engaging other users in the AI training,
The communication unit transmits the user invitation input to the electronic device of the other user directly or through the service providing server,
The electronic device of claim 1, wherein the other user performs the AI training using the electronic device of the other user.
상기 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 사용자 및 상기 다른 사용자로부터 수행된 AI 훈련 결과에 대응하고,
상기 수신된 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 사용자 및 상기 다른 사용자의 계정에 대한 독점 배타적인 정보인 것인, 전자 장치.
7. The method of claim 6,
The AI training algorithm information corresponds to the AI training results performed by the user and the other users,
wherein the received AI training algorithm information is exclusive and exclusive information about the account of the user and the other user.
상기 사용자 입력 수신부는 상기 선택된 AI 알고리즘에 기초하여 제공된 파라미터(parameter) 값 및 스트럭쳐(structure)를 입력하는 초기 설정 사용자 입력을 더 수신하고,
상기 파라미터 값은 상기 AI 알고리즘의 레이어, 각각의 레이어의 노드(node), 펑션(function), 및 반복(iteration) 횟수를 포함하는 것인, 전자 장치.
According to claim 1,
The user input receiving unit further receives an initial setting user input for inputting a parameter value and a structure provided based on the selected AI algorithm,
The electronic device, wherein the parameter value includes a layer of the AI algorithm, a node of each layer, a function, and the number of iterations.
상기 복수의 행동 패턴은 기설정된 행동 패턴 및/또는 상기 기설정된 행동 패턴 외에 사용자가 이용하기 위해 입력한 행동 패턴을 포함하고,
상기 기설정된 행동 패턴은 다른 사용자가 이용하기 위해 입력한 행동 패턴을 포함하는 것인, 전자 장치.
According to claim 1,
The plurality of behavior patterns include a preset behavior pattern and/or a behavior pattern input by the user in addition to the preset behavior pattern,
The electronic device, wherein the preset behavior pattern includes a behavior pattern input by another user for use.
상기 프로세서는 상기 AI 훈련 UI 화면을 통해 입력된 입력 데이터를 선처리(preprocessing)하여 데이터양을 줄이는 것인, 전자 장치.
According to claim 1,
The processor is to reduce the amount of data by preprocessing the input data input through the AI training UI screen, the electronic device.
상기 AI 훈련의 결과로서 생성된 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 서비스를 이용하는 다른 사용자들에게 공유되는 것인, 전자 장치.
According to claim 1,
The AI training algorithm information generated as a result of the AI training is shared with other users using the service.
상기 서비스를 이용하는 사용자의 전자 장치로부터 AI 훈련을 위해 상기 AI 훈련과는 구별된 동작으로서 상기 AI 훈련이 수행되기 전에 미리 수행되는 초기 설정, 상기 AI 훈련, 및 AI 훈련 알고리즘 정보의 요청을 수신하는 통신부; 및
상기 수신된 각각의 요청에 기초하여 상기 AI 훈련을 위한 초기 설정 및 상기 AI 훈련을 수행하고, 상기 AI 훈련의 결과로서 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성하고, 상기 수행된 초기 설정 및 상기 수행된 AI 훈련 각각에 대응하는 초기 설정 데이터 및 AI 훈련 데이터, 상기 생성된 AI 훈련 알고리즘 정보를 상기 통신부를 통해 상기 전자 장치에게 전송하는 프로세서를 포함하고,
상기 수신된 초기 설정의 요청은 상기 AI 훈련의 대상이 될 객체, 복수의 AI 알고리즘 중 선택된 하나의 AI 알고리즘, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식, 및 상기 선택된 객체에 대한 복수의 기설정된 행동 패턴 목록으로부터 상기 AI 훈련에 이용될 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 포함하고,
상기 복수의 AI 알고리즘은 퍼셉트론(perceptron), 뉴럴 네트워크(neural network), SVM, 및 딥 러닝(deep learning)을 포함하고,
상기 수신된 AI 훈련의 요청은 상기 입력 데이터의 형식을 기준으로 상기 사용자에 의해 입력된 입력 데이터와 상기 복수의 행동 패턴 중 하나가 매칭되어 선택된 것이고,
상기 생성된 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 선택된 AI 알고리즘에 기초하여 기술되는 상기 사용자의 계정에 대한 독점 배타적인 정보로서, 상기 AI 훈련이 수행된 횟수가 기설정된 횟수 이상인 경우에 생성되고, 프로그래밍 코딩 데이터, 상기 AI 훈련의 결과로서 생성된 상기 객체의 훈련 상태(state), 상기 AI 훈련이 수행된 횟수, 및 상기 AI 훈련 알고리즘 정보에 대한 저작권을 포함하는 것인, 서비스 제공 서버.
In the service providing server that provides user participatory AI (Artificial Intelligence) training service,
Communication unit for receiving a request for initial setting, the AI training, and AI training algorithm information performed in advance before the AI training is performed as an operation distinct from the AI training for AI training from an electronic device of a user using the service ; and
Perform the initial setting for the AI training and the AI training based on the received each request, and generate the AI training algorithm information as a result of the AI training, and the performed initial setting and the performed AI training A processor for transmitting initial setting data and AI training data corresponding to each, and the generated AI training algorithm information to the electronic device through the communication unit,
The received initial setting request includes an object to be subjected to the AI training, an AI algorithm selected from a plurality of AI algorithms, a format of input data for the AI training, and a plurality of preset behavior patterns for the selected object. including a plurality of behavior patterns for the object to be used for AI training from a list,
The plurality of AI algorithms include a perceptron, a neural network, SVM, and deep learning,
The received AI training request is selected by matching one of the plurality of behavior patterns with the input data input by the user based on the format of the input data,
The generated AI training algorithm information is exclusive and exclusive information about the user's account described based on the selected AI algorithm, and is generated when the number of times the AI training is performed is greater than or equal to a preset number of times, programming coding data; The service providing server, including the copyright for the training state (state) of the object generated as a result of the AI training, the number of times the AI training has been performed, and the AI training algorithm information.
상기 통신부는 상기 전자 장치로부터 다른 사용자를 상기 AI 훈련에 참여시키는 사용자 초대 입력을 수신하고,
상기 프로세서는 상기 사용자 및 상기 다른 사용자의 관계를 상기 객체에 대해 함께 상기 AI 훈련을 수행하는 관계로 설정하는 것인, 서비스 제공 서버.
13. The method of claim 12,
The communication unit receives a user invitation input for participating in the AI training by another user from the electronic device,
The processor is to set the relationship between the user and the other user as a relationship for performing the AI training together on the object, the service providing server.
초기 설정 UI(User Interface) 및 AI 훈련 UI 화면을 디스플레이 장치를 통해 제공하고, 상기 제공된 초기 설정 UI 및 AI 훈련 UI 화면을 통해 상기 서비스를 이용하는 사용자로부터 AI 훈련을 위해 상기 AI 훈련과는 구별된 동작으로서 상기 AI 훈련이 수행되기 전에 미리 수행되는 초기 설정에 제공되는 복수의 초기 설정 사용자 입력, AI 훈련을 요청하는 AI 훈련 사용자 입력, 및 AI 훈련 알고리즘 정보를 요청하는 사용자 입력을 수신하는 제1 전자 장치; 및
상기 제1 전자 장치로부터 상기 초기 설정, 상기 AI 훈련, 및 상기 AI 훈련 알고리즘 정보의 요청을 수신하고, 상기 수신된 각각의 요청에 기초하여 상기 AI 훈련을 위한 초기 설정 및 상기 AI 훈련을 수행하고, 상기 AI 훈련의 결과로서 상기 AI 훈련 알고리즘 정보를 생성하고, 상기 수행된 초기 설정 및 상기 수행된 AI 훈련 각각에 대응하는 초기 설정 데이터 및 AI 훈련 데이터, 및 상기 생성된 AI 훈련 알고리즘 정보를 상기 제1 전자 장치에게 전송하는 서비스 제공 서버를 포함하고,
상기 초기 설정 사용자 입력은 상기 AI 훈련의 대상이 될 객체를 선택하는 사용자 입력, 복수의 AI 알고리즘 중 하나를 선택하는 사용자 입력, 상기 AI 훈련을 위한 입력 데이터의 형식을 설정하는 사용자 입력, 및 상기 선택된 객체에 대한 복수의 기설정된 행동 패턴 목록으로부터 상기 AI 훈련에 이용될 상기 객체에 대한 복수의 행동 패턴을 설정하는 사용자 입력을 포함하고,
상기 복수의 AI 알고리즘은 퍼셉트론(perceptron), 뉴럴 네트워크(neural network), SVM, 및 딥 러닝(deep learning)을 포함하고,
상기 AI 훈련 사용자 입력은 상기 설정된 입력 데이터 형식을 기준으로 상기 사용자에 의해 입력된 입력 데이터와 상기 설정된 복수의 행동 패턴 중 하나를 매칭하여 선택된 것이고,
상기 수신된 AI 훈련 알고리즘 정보는 상기 선택된 AI 알고리즘에 기초하여 기술되는 상기 사용자의 계정에 대한 독점 배타적인 정보로서, 상기 AI 훈련이 수행된 횟수가 기설정된 횟수 이상인 경우에 생성되고, 프로그래밍 코딩 데이터, 상기 AI 훈련의 결과로서 생성된 상기 객체의 훈련 상태(state), 상기 AI 훈련이 수행된 횟수, 및 상기 AI 훈련 알고리즘 정보에 대한 저작권을 포함하는 것인, 시스템.
In a system that provides a user-participating AI (Artificial Intelligence) training service,
An operation distinct from the AI training for providing an initial setting UI (User Interface) and AI training UI screen through a display device, and for AI training from a user who uses the service through the provided initial setting UI and AI training UI screen A first electronic device for receiving a plurality of initial setting user inputs provided for initial setting performed in advance before the AI training is performed, an AI training user input requesting AI training, and a user input requesting AI training algorithm information as ; and
Receiving the request for the initial setting, the AI training, and the AI training algorithm information from the first electronic device, and performing the initial setting for the AI training and the AI training based on each of the received requests, Generate the AI training algorithm information as a result of the AI training, and compare the initial setting data and AI training data corresponding to each of the performed initial setting and the performed AI training, and the generated AI training algorithm information to the first A service providing server that transmits to the electronic device,
The initial setting user input includes a user input for selecting an object to be subjected to the AI training, a user input for selecting one of a plurality of AI algorithms, a user input for setting a format of input data for the AI training, and the selected A user input for setting a plurality of behavior patterns for the object to be used for the AI training from a list of a plurality of preset behavior patterns for the object,
The plurality of AI algorithms include a perceptron, a neural network, SVM, and deep learning,
The AI training user input is selected by matching one of the set plurality of behavior patterns with the input data input by the user based on the set input data format,
The received AI training algorithm information is exclusive and exclusive information about the user's account described based on the selected AI algorithm, and is generated when the number of times the AI training is performed is greater than or equal to a preset number of times, programming coding data; The system, including the copyright to the training state (state) of the object generated as a result of the AI training, the number of times the AI training was performed, and the AI training algorithm information.
상기 시스템은 상기 서비스를 이용하는 다른 사용자의 전자 장치로서 제2 전자 장치를 더 포함하고,
상기 제1 전자 장치는 사용자로부터 상기 다른 사용자를 상기 AI 훈련에 참여시키는 사용자 초대 입력을 수신하여 상기 서비스 제공 서버에 전송하고,
상기 서비스 제공 서버는 상기 사용자 및 상기 다른 사용자의 관계를 상기 객체에 대해 함께 상기 AI 훈련을 수행하는 관계로 설정하는 것인, 시스템.
17. The method of claim 16,
The system further includes a second electronic device as an electronic device of another user who uses the service,
The first electronic device receives a user invitation input for inviting the other user to participate in the AI training from the user and transmits it to the service providing server;
The service providing server will set the relationship between the user and the other user as a relationship for performing the AI training together on the object, the system.
상기 서비스 제공 서버는 상기 제1 전자 장치 또는 상기 제2 전자 장치로부터 상기 AI 훈련의 요청을 수신하고, 상기 수신된 요청에 기초하여 상기 AI 훈련을 수행하고, 상기 수행된 AI 훈련에 대응하는 AI 훈련 데이터를 생성하고, 상기 생성된 AI 훈련 데이터를 상기 제1 전자 장치 및 상기 제2 전자 장치에 전송하는 것인, 시스템. 20. The method of claim 19,
The service providing server receives the request for AI training from the first electronic device or the second electronic device, performs the AI training based on the received request, and performs AI training corresponding to the performed AI training generating data, and transmitting the generated AI training data to the first electronic device and the second electronic device.
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