KR102389625B1

KR102389625B1 - 사용자 발화를 처리하는 전자 장치 및 이 전자 장치의 제어 방법

Info

Publication number: KR102389625B1
Application number: KR1020170055830A
Authority: KR
Inventors: 권우업; 김중회; 김규영; 박현진; 우경구; 이인종; 장동호
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2017-04-30
Filing date: 2017-04-30
Publication date: 2022-04-25
Also published as: US20180315427A1; US10909982B2; KR20180121758A

Abstract

전자 장치가 개시된다. 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 하우징; 상기 하우징 내에 배치되고 상기 하우징의 제1 부분을 통해 노출된 터치스크린 디스플레이; 상기 하우징 내에 배치되고 상기 하우징의 제2 부분을 통해 노출된 마이크로폰; 상기 하우징 내에 배치되고 상기 하우징의 제3 부분을 통해 노출된 적어도 하나의 스피커; 상기 하우징 내에 배치된 무선 통신 회로; 상기 하우징 내에 배치되고 상기 터치스크린 디스플레이, 상기 마이크로폰, 상기 적어도 하나의 스피커 및 상기 무선 통신 회로와 전기적으로 연결된 프로세서; 및 상기 하우징 내에 배치되고 상기 프로세서와 전기적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 실행 시에, 상기 프로세서가, 상기 터치스크린 디스플레이 또는 상기 마이크로폰 중 적어도 하나를 통해 제1 사용자 발화 입력을 수신하고, 상기 제1 사용자 발화 입력은 상기 전자 장치를 이용하는 제1 태스크를 수행하기 위한 요청을 포함하고, 상기 제1 사용자 발화 입력과 관련된 제1 데이터를 상기 무선 통신 회로를 통해 외부 서버로 전송하고, 상기 무선 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로부터 제1 응답을 수신하고, 상기 제1 응답은 상기 제1 태스크와 같거나 유사하거나 다른 제2 태스크를 나타내는 복수의 제1 샘플 발화를 포함하고, 상기 터치스크린 디스플레이 또는 상기 스피커를 통해 상기 복수의 제1 샘플 발화를 제공하고, 상기 복수의 제1 샘플 발화 중 하나를 선택하기 위한 제1 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 사용자 입력과 관련된 제2 데이터를 외부 서버로 전송하고, 및 상기 제2 데이터를 전송한 후, 상기 전자 장치가 스테이트들의 시퀀스를 갖도록 함으로써 상기 제2 태스크를 수행하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

사용자 발화를 처리하는 전자 장치 및 이 전자 장치의 제어 방법{ELECTRONIC APPARATUS FOR PROCESSING USER UTTERANCE AND CONTROLLING METHOD THEREOF}

본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 사용자의 발화를 처리하는 기술과 관련된다.

키보드나 마우스를 이용한 전통적인 입력 방식에 부가하여, 최근의 전자 장치들은 음성 입력과 같은 다양한 입력 방식을 지원할 수 있다. 예를 들어, 스마트폰이나 태블릿과 같은 전자 장치들은 음성 인식 서비스가 실행된 상태에서 입력되는 사용자의 음성을 인식하고, 음성 입력에 대응되는 동작을 실행하거나 검색 결과를 제공할 수 있다.

근래 음성 인식 서비스는 자연어를 처리하는 기술을 기반으로 발전하고 있다. 자연어를 처리하는 기술은 사용자 발화의 의도를 파악하고, 의도에 맞는 결과를 사용자에게 제공하는 기술이다.

음성 인식 서비스는 사용자 발화를 이용하여 태스크를 제안할 수 있다. 태스크를 수행하는 전자 장치의 사용자는 다수이지만 태스크를 생성하는 서버는 하나이므로, 서버가 태스크를 제공할 때 각 사용자의 선호도를 반영하지 못하여 사용자에게 불편이 초래된다.

본 발명의 다양한 실시 예들은 서버가 제공한 태스크와 관련된 사용자의 피드백 데이터를 이용함으로써, 사용자의 의도에 부합하고 개인화된 태스크를 전자 장치에 제공하는 방법을 제안하고자 한다.

본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 하우징; 상기 하우징 내에 배치되고 상기 하우징의 제1 부분을 통해 노출된 터치스크린 디스플레이; 상기 하우징 내에 배치되고 상기 하우징의 제2 부분을 통해 노출된 마이크로폰; 상기 하우징 내에 배치되고 상기 하우징의 제3 부분을 통해 노출된 적어도 하나의 스피커; 상기 하우징 내에 배치된 무선 통신 회로; 상기 하우징 내에 배치되고 상기 터치스크린 디스플레이, 상기 마이크로폰, 상기 적어도 하나의 스피커 및 상기 무선 통신 회로와 전기적으로 연결된 프로세서; 및 상기 하우징 내에 배치되고 상기 프로세서와 전기적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 실행 시에, 상기 프로세서가, 상기 터치스크린 디스플레이 또는 상기 마이크로폰 중 적어도 하나를 통해 제1 사용자 발화 입력을 수신하고, 상기 제1 사용자 발화 입력은 상기 전자 장치를 이용하는 제1 태스크를 수행하기 위한 요청을 포함하고, 상기 제1 사용자 발화 입력과 관련된 제1 데이터를 상기 무선 통신 회로를 통해 외부 서버로 전송하고, 상기 무선 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로부터 제1 응답을 수신하고, 상기 제1 응답은 상기 제1 태스크와 같거나 유사하거나 다른 제2 태스크를 나타내는 복수의 제1 샘플 발화를 포함하고, 상기 터치스크린 디스플레이 또는 상기 스피커를 통해 상기 복수의 제1 샘플 발화를 제공하고, 상기 복수의 제1 샘플 발화 중 하나를 선택하기 위한 제1 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 사용자 입력과 관련된 제2 데이터를 외부 서버로 전송하고, 및 상기 제2 데이터를 전송한 후, 상기 전자 장치가 스테이트들의 시퀀스를 갖도록 함으로써 상기 제2 태스크를 수행하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 시스템 장치는, 네트워크에 연결된 통신 인터페이스; 상기 통신 인터페이스에 전기적으로 연결된 프로세서; 및 상기 프로세서와 전기적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 실행 시에, 상기 프로세서가, 제1 사용자 발화 입력과 관련된 제1 데이터를 상기 통신 인터페이스를 통해 전자 장치로부터 수신하고, 상기 제1 사용자 발화 입력과 관련된 제1 데이터는 상기 제1 사용자 발화 입력 또는 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 제1 요청을 위한 자연어 이해 프로세스를 수행하고, 상기 자연어 이해 프로세스로부터 복수의 룰 ID 및 상기 복수의 룰 ID 각각에 대응하는 신뢰도를 판단하고, 상기 신뢰도가 임계값을 초과하는 경우, 미리 저장된 제1 항목들의 제1 리스트에 상기 제1 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 제1 룰 ID에 대응하는 텍스트인 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 있는지 여부를 판단하고, 상기 제1 룰 ID는 상기 판단된 복수의 룰 ID 중 신뢰도가 가장 높은 룰 ID이고, 및 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 상기 제1 리스트에 없는 경우, 상기 제1 룰 ID 및 상기 제1 데이터에 기반한 제1 패스 룰을 상기 전자 장치로 제공하고, 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 상기 제1 리스트에 있는 경우, 상기 매칭되는 제1 항목이 포함하는 제1 화이트 리스트 룰 ID 및 상기 제1 데이터에 기반한 제2 패스 룰을 상기 전자 장치로 제공하고, 및 상기 신뢰도가 임계값을 초과하지 않는 경우, 상기 복수의 룰 ID 중 적어도 일부의 룰 ID인 복수의 제3 룰 ID들을 선택하고, 미리 저장된 제2 항목들의 제2 리스트에 상기 제1 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 복수의 제3 룰 ID 각각에 대응하는 텍스트인 복수의 제2 태그드 발화 텍스트 중 적어도 하나가 매칭되는 제2 항목이 있는지 여부를 판단하고, 제2 태그드 발화 텍스트 중 적어도 하나가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 없는 경우, 상기 제1 데이터 및 상기 복수의 제3 룰 ID들 각각에 대응하는 복수의 샘플 발화를 상기 전자 장치로 제공하고, 제2 태그드 발화 텍스트 중 적어도 하나가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 있는 경우, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목에 포함된 제2 화이트 리스트 룰 ID에 기반한 제4 패스 룰을 상기 전자 장치로 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 컴퓨터 판독 가능한 명령어들을 저장하는 저장 매체에 있어서, 상기 명령어들은 시스템 장치의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 시스템 장치로 하여금, 제1 사용자 발화 입력과 관련된 제1 데이터를 상기 통신 인터페이스를 통해 전자 장치로부터 수신하는 동작, 상기 제1 사용자 발화 입력과 관련된 제1 데이터는 상기 제1 사용자 발화 입력 또는 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 제1 요청을 위한 자연어 이해 프로세스를 수행하는 동작, 상기 자연어 이해 프로세스로부터 복수의 룰 ID 및 상기 복수의 룰 ID 각각에 대응하는 신뢰도를 판단하는 동작, 상기 신뢰도가 임계값을 초과하는 경우, 미리 저장된 제1 항목들의 제1 리스트에 상기 제1 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 제1 룰 ID에 대응하는 텍스트인 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 있는지 여부를 판단하는 동작, 상기 제1 룰 ID는 상기 판단된 복수의 룰 ID 중 신뢰도가 가장 높은 룰 ID이고, 및 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 상기 제1 리스트에 없는 경우, 상기 제1 룰 ID 및 상기 제1 데이터에 기반한 제1 패스 룰을 상기 전자 장치로 제공하는 동작, 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 상기 제1 리스트에 있는 경우, 상기 매칭되는 제1 항목이 포함하는 제1 화이트 리스트 룰 ID 및 상기 제1 데이터에 기반한 제2 패스 룰을 상기 전자 장치로 제공하는 동작, 및 상기 신뢰도가 임계값을 초과하지 않는 경우, 상기 복수의 룰 ID 중 적어도 일부의 룰 ID인 복수의 제3 룰 ID들을 선택하는 동작, 미리 저장된 제2 항목들의 제2 리스트에 상기 제1 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 복수의 제3 룰 ID 각각에 대응하는 텍스트인 복수의 제2 태그드 발화 텍스트 중 적어도 하나가 매칭되는 제2 항목이 있는지 여부를 판단하는 동작, 제2 태그드 발화 텍스트 중 적어도 하나가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 없는 경우, 상기 제1 데이터 및 상기 복수의 제3 룰 ID들 각각에 대응하는 복수의 샘플 발화를 상기 전자 장치로 제공하는 동작, 제2 태그드 발화 텍스트 중 적어도 하나가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 있는 경우, 상기 제1 데이터 및 상기 제2 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목에 포함된 제2 화이트 리스트 룰 ID에 기반한 제4 패스 룰을 상기 전자 장치로 제공하는 동작을 수행하도록 할 수 있다.

또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 시스템 장치는, 네트워크에 연결된 통신 인터페이스; 상기 통신 인터페이스에 전기적으로 연결된 프로세서; 및 상기 프로세서와 전기적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 실행 시에, 상기 프로세서가, 제1 자연어 입력과 관련된 제1 데이터를 상기 통신 인터페이스를 통해 전자 장치로부터 수신하고, 상기 제1 자연어 입력은 상기 전자 장치를 이용하는 제1 태스크를 수행하기 위한 제1 요청을 포함하고, 상기 제1 요청을 위한 자연어 이해 프로세스를 수행하고, 상기 자연어 이해 프로세스로부터 신뢰도를 결정하고, 상기 신뢰도가 임계값을 초과하는 경우, 미리 저장된 요청들의 제1 리스트에 상기 제1 요청이 있는지 여부를 결정하고, 및 상기 제1 요청이 상기 제1 리스트에 있는 경우, 상기 제1 요청과 다른 제2 요청을 위한 응답을 상기 전자 장치로 제공하고, 상기 제1 요청이 상기 제1 리스트에 없는 경우, 상기 제1 요청을 위한 응답을 상기 전자 장치로 제공하고, 및 상기 신뢰도가 임계값을 초과하지 않는 경우, 상기 제1 요청의 의미와 같거나 유사하거나 다른 복수의 제3 요청들을 선택하고, 미리 저장된 요청들의 제2 리스트에 상기 선택된 제3 요청들 중 적어도 하나가 있는지 여부를 결정하고, 상기 선택된 제3 요청들 중 적어도 하나가 상기 제2 리스트에 있는 경우, 상기 적어도 하나의 제3 요청을 위한 응답을 상기 전자 장치로 제공하고, 상기 선택된 제3 요청들이 상기 제2 리스트에 없는 경우, 상기 선택된 제3 요청들에 관한 정보를 상기 전자 장치로 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따라, 사용자의 피드백 데이터를 이용하여 태스크를 제공함으로써 사용자의 의도에 부합하는 태스크를 제공할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따라, 사용자의 피드백 데이터를 지속적으로 업데이트 할 수 있다. 또한, 업데이트 된 피드백 데이터로 자연어 입력으로부터 태스크를 추론하고, 추론된 결과를 이용하여 피드백 데이터를 학습할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따라, 사용자의 피드백을 기반으로 학습 데이터가 생성되고, 학습 데이터를 이용하여 태스크를 생성하므로, 일정 기간 수집된 화이트 리스트 데이터를 이용하여 자연어 이해 프로세스 모델을 업데이트 할 수 있다.

도 1은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 사용자 단말을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 지능형 앱을 실행시키는 것을 나타낸 도면이다.
도 4은 본 발명의 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 지능형 서버를 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 패스 자연어 이해 모듈(natural language understanding)(NLU)이 패스 룰(path rule)을 생성하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 프로세서의 컨텍스트 모듈이 현재 상태를 수집하는 것을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 페르소나 모듈(persona module)이 사용자의 정보를 관리하는 것을 나타낸 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 지능형 서버의 자연어 이해 모듈을 나타낸 블록도이다.
도 9a 및 도 9b는 일 실시 예에 따른 지능형 서버가 패스 룰을 생성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10a는 일 실시 예에 따른 개인화 정보 서버의 화이트 리스트 데이터 베이스가 업데이트되는 것을 나타내는 도면이다.
도 10b는 일 실시 예에 따른 사용자 발화가 입력된 것을 나타내는 도면이다.
도 10c는 일 실시 예에 따른 복수의 패스 룰에 대응하는 텍스트가 표시되는 화면을 나타내는 도면이다.
도 11a는 일 실시 예에 따른 개인화 정보 서버의 화이트 리스트 데이터 베이스 및 블랙 리스트 데이터 베이스가 업데이트되는 것을 나타내는 도면이다.
도 11b는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 피드백 입력을 수신하는 화면을 나타내는 도면이다.
도 12는 일 실시 예에 따른 지능형 서버가 전자 장치로 응답을 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 13은 일 실시 예에 따른 지능형 서버가 전자 장치로 응답을 제공하기 위한 추가적인 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 14는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 자연어 입력에 따라 태스크를 수행하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 15는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 자연어 입력에 따라 태스크를 수행하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 16은 다양한 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도를 나타낸다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명의 일 실시 예를 서술하기에 앞서, 본 발명의 일 실시 예가 적용될 수 있는 통합 지능화 시스템에 대해 설명한다.

도 1은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 통합 지능화 시스템(10)은 사용자 단말(100), 지능형 서버(200), 개인화 정보 서버(300) 또는 제안 서버(400)를 포함할 수 있다.

사용자 단말(100)은 사용자 단말(100) 내부에 저장된 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))(예: 알람 앱, 메시지 앱, 사진(갤러리) 앱 등)을 통해 사용자에게 필요한 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 사용자 단말(100) 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 다른 앱을 실행하고 동작시킬 수 있다. 사용자 단말(100)의 상기 지능형 앱을 통해 상기 다른 앱의 실행하고 동작을 실행시키기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼, 터치 패드, 음성 입력, 원격 입력 등을 통해 수신될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant) 또는 노트북 컴퓨터 등 인터넷에 연결 가능한 각종 단말 장치(또는, 전자 장치)가 이에 해당될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 사용자의 발화를 사용자 입력으로 수신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 사용자의 발화를 수신하고, 상기 사용자의 발화에 기초하여 앱을 동작시키는 명령을 생성할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(100)은 상기 명령을 이용하여 상기 앱을 동작시킬 수 있다.

지능형 서버(200)는 통신망을 통해 사용자 단말(100)로부터 사용자 음성 입력(voice input)을 수신하여 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 다른 실시 예에서는, 지능형 서버(200)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 패스 룰(path rule)을 생성(또는, 선택)할 수 있다. 상기 패스 룰은 앱의 기능을 수행하기 위한 동작(action)(또는, 오퍼레이션(operation))에 대한 정보 또는 상기 동작을 실행하기 위해 필요한 파라미터에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상기 패스 룰은 상기 앱의 상기 동작의 순서를 포함할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 패스 룰을 수신하고, 상기 패스 룰에 따라 앱을 선택하고, 상기 선택된 앱에서 상기 패스 룰에 포함된 동작을 실행시킬 수 있다.

예를 들어, 사용자 단말(100)은 상기 동작을 실행하고, 동작을 실행한 사용자 단말(100)의 상태에 대응되는 화면를 디스플레이에 표시할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자 단말(100)은 상기 동작을 실행하고, 동작을 수행한 결과를 디스플레이에 표시하지 않을 수 있다. 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 복수의 동작을 실행하고, 상기 복수의 동작의 일부 결과 만을 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 마지막 순서의 동작을 실행한 결과만을 디스플레이에 표시할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 사용자 단말(100)은 사용자의 입력을 수신하여 상기 동작을 실행한 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다.

개인화 정보 서버(300)는 사용자 정보가 저장된 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 개인화 정보 서버(300)는 사용자 단말(100)로부터 사용자 정보(예: 컨텍스트 정보, 앱 실행 등)를 수신하여 상기 데이터베이스에 저장할 수 있다. 지능형 서버(200)는 통신망을 통해 개인화 정보 서버(300)로부터 상기 사용자 정보를 수신하여 사용자 입력에 대한 패스 룰을 생성하는 경우에 이용할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 통신망을 통해 개인화 정보 서버(300)로부터 사용자 정보를 수신하여 데이터베이스를 관리하기 위한 정보로 이용할 수 있다.

제안 서버(400)는 단말 내에 기능 혹은 어플리케이션의 소개 또는 제공될 기능에 대한 정보가 저장된 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제안 서버(400)는 개인화 정보 서버(300)로부터 사용자 단말기(100)의 사용자 정보를 수신하여 사용자가 사용 할 수 있는 기능에 대한 데이터베이스를 포함 할 수 있다. 사용자 단말(100)은 통신망을 통해 제안 서버(400)로부터 상기 제공될 기능에 대한 정보를 수신하여 사용자에게 정보를 제공할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 사용자 단말을 나타낸 블록도이다.

도 2를 참조하면, 사용자 단말(100)은 입력 모듈(110), 디스플레이(120), 스피커(130), 메모리(140) 또는 프로세서(150)을 포함할 수 있다. 사용자 단말(100)은 하우징을 더 포함할 수 있고, 상기 사용자 단말(100)의 구성들은 상기 하우징의 내부에 안착되거나 하우징 상에(on the housing) 위치할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 입력 모듈(110)은 사용자로부터 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 입력 모듈(110)은 연결된 외부 장치(예: 키보드, 헤드셋)로부터 사용자 입력을 수신할 수 있다. 다른 예를 들어, 입력 모듈(110)은 디스플레이(120)와 결합된 터치 스크린(예: 터치 스크린 디스플레이)을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 입력 모듈(110)은 사용자 단말(100)(또는, 사용자 단말(100)의 하우징)에 위치한 하드웨어 키(예: 도 3의 112)(또는, 물리적 키)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 입력 모듈(110)은 사용자의 발화를 음성 신호로 수신할 수 있는 마이크(예: 도 3의 111)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 모듈(110)은 발화 입력 시스템(speech input system)을 포함하고, 상기 발화 입력 시스템을 통해 사용자의 발화를 음성 신호로 수신할 수 있다.

일 실시 예에 따른, 디스플레이(120)는 이미지나 비디오, 및/또는 어플리케이션의 실행 화면을 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(120)는 앱의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface)(GUI)를 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 스피커(130)는 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어, 스피커(130)는 사용자 단말(100) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 복수의 앱(141, 143)을 저장할 수 있다. 메모리(140)에 저장된 복수의 앱(141, 143)은 사용자 입력에 따라 선택되어 실행되고 동작할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 사용자 입력을 인식하는데 필요한 정보를 저장할 수 있는 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(140)은 로그(log) 정보를 저장할 수 있는 로그 데이터베이스를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 메모리(140)는 사용자 정보를 저장할 수 있는 페르소나 데이터베이스를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 복수의 앱(141, 143)을 저장하고, 복수의 앱(141, 143)은 로드되어 동작할 수 있다. 예를 들어, 메모리(140)에 저장된 복수의 앱(141,143)은 프로세서(150)의 실행 매니저 모듈(153)에 의해 로드되어 동작할 수 있다. 복수의 앱(141, 143)은 기능을 수행하는 실행 서비스(141a, 143a) 또는 복수의 동작(또는, 단위 동작)(141b, 143b)을 포함할 수 있다. 실행 서비스(141a, 143a)는 프로세서(150)의 실행 매니저 모듈(153)에 의해 생성되고, 복수의 동작 (141b, 143b)을 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)이 실행되었을 때, 동작(141b, 143b)의 실행에 따른 실행 상태 화면은 디스플레이(120)에 표시될 수 있다. 상기 실행 상태 화면은, 예를 들어, 동작(141b, 143b)이 완료된 상태의 화면일 수 있다. 상기 실행 상태 화면은, 다른 예를 들어, 동작(141b, 143b)의 실행이 정지된 상태(partial landing)(예: 동작(141b, 143b)에 필요한 파라미터가 입력되지 않은 경우)의 화면일 수 있다.

일 실시 예에 따른, 실행 서비스(141a, 143a)는 패스 룰에 따라 동작(141b, 143b)을 실행할 수 있다. 예를 들어, 실행 서비스(141a, 143a)는 실행 매니저 모듈(153)에 의해 활성화되고, 실행 매니저 모듈(153)로부터 상기 패스 룰에 따라 실행 요청을 수신하고, 상기 실행 요청에 따라 동작(141b, 143b)을 앱(141, 143)의 동작을 실행할 수 있다. 실행 서비스(141a, 143a)는 상기 동작(141b, 143b)의 수행이 완료되면 완료 정보를 실행 매니저 모듈(153)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 앱(141, 143)에서 복수의 동작(141b, 143b)이 실행되는 경우, 복수의 동작(141b, 143b)은 순차적으로 실행될 수 있다. 실행 서비스(141a, 143a)는 하나의 동작(동작 1)의 실행이 완료되면 다음 동작(동작 2)을 오픈하고 완료 정보를 실행 매니저 모듈(153)로 송신할 수 있다. 여기서 임의의 동작을 오픈한다는 것은, 임의의 동작을 실행 가능한 상태로 천이시키거나, 임의의 동작의 실행을 준비하는 것으로 이해될 수 있다. 다시 말해서, 임의의 동작이 오픈되지 않으면, 해당 동작은 실행될 수 없다. 실행 매니저 모듈(153)은 상기 완료 정보가 수신되면 다음 동작(141b, 143b)에 대한 실행 요청을 실행 서비스(예: 동작 2)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(141, 143)이 실행되는 경우, 복수의 앱(141, 143)은 순차적으로 실행될 수 있다. 예를 들어, 제1 앱(141)의 마지막 동작의 실행이 완료되어 완료 정보를 수신하면, 실행 매니저 모듈(153)은 제2 앱(143)의 첫번째 동작의 실행 요청을 실행 서비스(143a)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 앱(141, 143)에서 복수의 동작(141b, 143b)이 실행된 경우, 상기 실행된 복수의 동작(141b, 143b) 각각의 실행에 따른 결과 화면은 디스플레이(120)에 표시될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 실행된 복수의 동작(141b, 143b)의 실행에 따른 복수의 결과 화면 중 일부만 디스플레이(120)에 표시될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 지능형 에이전트(151)와 연동된 지능형 앱(예: 음성 인식 앱)을 저장할 수 있다. 지능형 에이전트(151)와 연동된 앱은 사용자의 발화를 음성 신호로 수신하여 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)와 연동된 앱은 입력 모듈(110)을 통해 입력되는 특정 입력(예: 하드웨어 키를 통한 입력, 터치 스크린을 통한 입력, 특정 음성 입력)에 의해 동작될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 사용자 단말(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 입력 모듈(110)을 제어하여 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 디스플레이(120)를 제어하여 이미지를 표시할 수 있다. 프로세서(150)는 스피커(130)를 제어하여 음성 신호를 출력할 수 있다. 프로세서(150)는 메모리(140)를 제어하여 필요한 정보를 불러오거나 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따르면 프로세서(150)는 지능형 에이전트(151), 실행 매니저 모듈(153) 또는 지능형 서비스 모듈(155)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 명령어들을 실행하여 지능형 에이전트(151), 실행 매니저 모듈(153) 또는 지능형 서비스 모듈(155)을 구동시킬 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에서 언급되는 여러 모듈들은 하드웨어로 구현될 수도 있고, 소프트웨어로 구현될 수도 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에서 지능형 에이전트(151), 실행 매니저 모듈(153) 또는 지능형 서비스 모듈(155)에 의해 수행되는 동작은 프로세서(150)에 의해 수행되는 동작으로 이해될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 지능형 에이전트(151)는 사용자 입력으로 수신된 음성 신호에 기초하여 앱을 동작시키는 명령을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따른, 실행 매니저 모듈(153)은 지능형 에이전트(151)로부터 상기 생성된 명령을 수신하여 메모리(140)에 저장된 앱(141, 143)을 선택하여 실행시키고 동작시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서비스 모듈(155)은 사용자의 정보를 관리하여 사용자 입력을 처리하는데 이용할 수 있다.

지능형 에이전트(151)는 입력 모듈(110)을 통해 수신된 사용자 입력을 지능형 서버(200)로 송신하여 처리할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 상기 사용자 입력을 지능형 서버(200)로 송신하기 전에, 상기 사용자 입력을 전처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 상기 사용자 입력을 전처리하기 위하여, 적응 반향 제거(adaptive echo canceller)(AEC) 모듈, 노이즈 억제(noise suppression)(NS) 모듈, 종점 검출(end-point detection)(EPD) 모듈 또는 자동 이득 제어(automatic gain control)(AGC) 모듈을 포함할 수 있다. 상기 적응 반향 제거부는 상기 사용자 입력에 포함된 에코(echo)를 제거할 수 있다. 상기 노이즈 억제 모듈은 상기 사용자 입력에 포함된 배경 잡음을 억제할 수 있다. 상기 종점 검출 모듈은 상기 사용자 입력에 포함된 사용자 음성의 종점을 검출하여 사용자의 음성이 존재하는 부분을 찾을 수 있다. 상기 자동 이득 제어 모듈은 상기 사용자 입력을 인식하여 처리하기 적합하도록 상기 사용자 입력의 음량을 조절할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 성능을 위하여 상기 전처리 구성을 전부 포함할 수 있지만, 다른 실시 예에서 지능형 에이전트(151)는 저전력으로 동작하기 위해 상기 전처리 구성 중 일부를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 사용자의 호출을 인식하는 웨이크 업(wake up) 인식 모듈을 포함할 수 있다. 상기 웨이크 업 인식 모듈은 음성 인식 모듈을 통해 사용자의 웨이크 업 명령을 인식할 수 있고, 상기 웨이크 업 명령을 수신한 경우 사용자 입력을 수신하기 위해 지능형 에이전트(151)을 활성화시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)의 웨이크 업 인식 모듈은 저전력 프로세서(예: 오디오 코덱에 포함된 프로세서)에 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 하드웨어 키를 통한 사용자 입력에 따라 활성화될 수 있다. 지능형 에이전트(151)가 활성화 되는 경우, 지능형 에이전트(151)와 연동된 지능형 앱(예: 음성 인식 앱)이 실행될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 사용자 입력을 실행하기 위한 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 상기 음성 인식 모듈은 앱에서 동작을 실행하도록 하기 위한 사용자 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 상기 음성 인식 모듈은 앱(141, 143)에서 상기 웨이크 업 명령과 같은 동작을 실행하는 제한된 사용자 (음성) 입력(예: 카메라 앱이 실행 중일 때 촬영 동작을 실행시키는 “찰칵”과 같은 발화 등)을 인식할 수 있다. 상기 지능형 서버(200)를 보조하여 사용자 입력을 인식하는 음성 인식 모듈은, 예를 들어, 사용자 단말(100)내에서 처리할 수 있는 사용자 명령을 인식하여 빠르게 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)의 사용자 입력을 실행하기 위한 음성 인식 모듈은 앱 프로세서에서 구현될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)의 음성 인식 모듈(웨이크 업 모듈의 음성 인식 모듈을 포함)은 음성을 인식하기 위한 알고리즘을 이용하여 사용자 입력을 인식할 수 있다. 상기 음성을 인식하기 위해 사용되는 알고리즘은, 예를 들어, HMM(hidden markov model) 알고리즘, ANN(artificial neural network) 알고리즘 또는 DTW(dynamic time warping) 알고리즘 중 적어도 하나일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 사용자의 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 사용자의 음성을 지능형 서버로(200)로 전달하여, 변환된 텍스트 데이터를 수신할 수 있다. 이에 따라, 지능형 에이전트(151)는 상기 텍스트를 데이터를 디스플레이(120)에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 지능형 서버(200)로부터 송신한 패스 룰을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)은 상기 패스 룰을 실행 매니저 모듈(153)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(151)는 지능형 서버(200)로부터 수신된 패스 룰에 따른 실행 결과 로그(log)를 지능형 서비스(intelligence service) 모듈(155)로 송신하고, 상기 송신된 실행 결과 로그는 페르소나 모듈(persona manager)(155b)의 사용자의 선호(preference) 정보에 누적되어 관리될 수 있다.

일 실시 예에 따른, 실행 매니저 모듈(153)은 지능형 에이전트(151)로부터 패스 룰을 수신하여 앱(141, 143)을 실행시키고, 앱(141, 143)이 상기 패스 룰에 포함된 동작(141b, 143b)을 실행하도록 할 수 있다. 예를 들어, 실행 매니저 모듈(153)은 앱(141, 143)으로 동작(141b, 143b)을 실행하기 위한 명령 정보를 송신할 수 있고, 상기 앱(141, 143)로부터 동작(141b, 143b)의 완료 정보를 수신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 실행 매니저 모듈(153)은 지능형 에이전트(151)와 앱(141, 143)의 사이에서 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)을 실행하기 위한 명령 정보를 송수신할 수 있다. 실행 매니저 모듈(153)은 상기 패스 룰에 따라 실행할 앱(141, 143)을 바인딩(binding)하고, 상기 패스 룰에 포함된 동작(141b, 143b)의 명령 정보를 앱(141, 143)으로 송신할 수 있다. 예를 들어, 실행 매니저 모듈(153)은 상기 패스 룰에 포함된 동작(141b, 143b)을 순차적으로 앱(141, 143)으로 송신하여, 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)을 상기 패스 룰에 따라 순차적으로 실행시킬 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 실행 매니저 모듈(153)은 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)의 실행 상태를 관리할 수 있다. 예를 들어, 실행 매니저 모듈(153)은 앱(141, 143)으로부터 상기 동작(141b, 143b)의 실행 상태에 대한 정보를 수신할 수 있다. 상기 동작(141b, 143b)의 실행 상태가, 예를 들어, 정지된 상태(partial landing)인 경우(예: 동작(141b, 143b)에 필요한 파라미터가 입력되지 않은 경우), 실행 매니저 모듈(153)은 상기 정지된 상태에 대한 정보를 지능형 에이전트(151)로 송신할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 상기 수신된 정보를 이용하여, 사용자에게 필요한 정보(예: 파라미터 정보)의 입력을 요청할 수 있다. 상기 동작(141b, 143b)의 실행 상태가, 다른 예를 들어, 동작 상태인 경우에 사용자로부터 발화를 수신할 수 있고, 실행 매니저 모듈(153)은 상기 실행되고 있는 앱(141, 143) 및 앱(141, 143)의 실행 상태에 대한 정보를 지능형 에이전트(151)로 송신할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 지능형 서버(200)를 통해 상기 사용자의 발화의 파라미터 정보를 수신할 수 있고, 상기 수신된 파라미터 정보를 실행 매니저 모듈(153)로 송신할 수 있다. 실행 매니저 모듈(153)은 상기 수신한 파라미터 정보를 이용하여 동작(141b, 143b)의 파라미터를 새로운 파라미터로 변경할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 실행 매니저 모듈(153)은 패스 룰에 포함된 파라미터 정보를 앱(141, 143)로 전달할 수 있다. 상기 패스 룰에 따라 복수의 앱(141, 143)이 순차적으로 실행되는 경우, 실행 매니저 모듈(153)은 하나의 앱에서 다른 앱으로 패스 룰에 포함된 파라미터 정보를 전달할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 실행 매니저 모듈(153)은 복수의 패스 룰을 수신할 수 있다. 실행 매니저 모듈(153)은 사용자의 발화에 기초하여 복수의 패스 룰이 선택될 수 있다. 예를 들어, 실행 매니저 모듈(153)은 사용자의 발화가 일부 동작(141a)을 실행할 일부 앱(141)을 특정하였지만, 나머지 동작(143b)을 실행할 다른 앱(143)을 특정하지 않은 경우, 일부 동작(141a)를 실행할 동일한 앱(141)(예: 갤러리 앱)이 실행되고 나머지 동작(143b)를 실행할 수 있는 서로 다른 앱(143)(예: 메시지 앱, 텔레그램 앱)이 각각 실행되는 서로 다른 복수의 패스 룰을 수신할 수 있다. 실행 매니저 모듈(153)은, 예를 들어, 상기 복수의 패스 룰의 동일한 동작(141b, 143b)(예: 연속된 동일한 동작(141b, 143b))을 실행할 수 있다. 실행 매니저 모듈(153)은 상기 동일한 동작까지 실행한 경우, 상기 복수의 패스 룰에 각각 포함된 서로 다른 앱(141, 143)을 선택할 수 있는 상태 화면을 디스플레이(120)에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 서비스 모듈(155)는 컨텍스트 모듈(155a), 페르소나 모듈(155b) 또는 제안 모듈(155c)을 포함할 수 있다.

컨텍스트 모듈(155a)는 앱(141, 143)으로부터 앱(141, 143)의 현재 상태를 수집할 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트 모듈(155a)은 앱(141, 143)의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 수신하여 앱(141, 143)의 현재 상태를 수집할 수 있다.

페르소나 모듈(155b)은 사용자 단말(100)을 사용하는 사용자의 개인 정보를 관리할 수 있다. 예를 들어, 페르소나 모듈(155b)은 사용자 단말(100)의 사용 정보 및 수행 결과를 수집하여 사용자의 개인 정보를 관리할 수 있다.

제안 모듈(155c)는 사용자의 의도를 예측하여 사용자에게 명령을 추천해줄 수 있다. 예를 들어, 제안 모듈(155c)은 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소, 상황, 앱)을 고려하여 사용자에게 명령을 추천해줄 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 지능형 앱을 실행시키는 것을 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 사용자 단말(100)이 사용자 입력을 수신하여 지능형 에이전트(151)와 연동된 지능형 앱(예: 음성 인식 앱)을 실행시키는 것을 나타낸 것이다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 하드웨어 키(112)를 통해 음성을 인식하기 위한 지능형 앱을 실행시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 하드웨어 키(112)를 통해 사용자 입력을 수신한 경우 디스플레이(120)에 지능형 앱의 UI(user interface)(121)를 표시할 수 있다. 사용자는, 예를 들어, 지능형 앱의 UI(121)가 디스플레이(120)에 표시된 상태에서 음성을 입력(113b)하기 위해 지능형 앱의 UI(121)에 음성인식 버튼(121a)를 터치할 수 있다. 사용자는, 다른 예를 들어, 음성을 입력(113b)하기 위해 상기 하드웨어 키(112)를 지속적으로 눌러서 음성을 입력(113b)을 할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 마이크(111)를 통해 음성을 인식하기 위한 지능형 앱을 실행시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 마이크(111)를 통해 지정된 음성(예: 일어나!(wake up!))이 입력(113a)된 경우 디스플레이(120)에 지능형 앱의 UI(121)를 표시할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 지능형 서버를 나타낸 블록도이다.

도 4를 참조하면, 지능형 서버(200)는 자동 음성 인식(automatic speech recognition)(ASR) 모듈(210), 자연어 이해(natural language understanding)(NLU) 모듈(220), 패스 플래너(path planner) 모듈(230), 대화 매니저(dialogue manager)(DM) 모듈(240), 자연어 생성(natural language generator)(NLG) 모듈(250) 또는 텍스트 음성 변환(text to speech)(TTS) 모듈(260)을 포함할 수 있다.

지능형 서버(200)의 자연어 이해 모듈(220) 또는 패스 플래너 모듈(230)은 패스 룰(path rule)을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자동 음성 인식(automatic speech recognition)(ASR) 모듈(210)은 사용자 단말(100)로부터 수신된 사용자 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자동 음성 인식 모듈(210)은 사용자 단말(100)로부터 수신된 사용자 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들어, 자동 음성 인식 모듈(210)은 발화 인식 모듈을 포함할 수 있다. 상기 발화 인식 모듈은 음향(acoustic) 모델 및 언어(language) 모델을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 음향 모델은 발성에 관련된 정보를 포함할 수 있고, 상기 언어 모델은 단위 음소 정보 및 단위 음소 정보의 조합에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 발화 인식 모듈은 발성에 관련된 정보 및 단위 음소 정보에 대한 정보를 이용하여 사용자 발화를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 상기 음향 모델 및 언어 모델에 대한 정보는, 예를 들어, 자동 음성 인식 데이터베이스(automatic speech recognition database)(ASR DB)(211)에 저장될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자 의도를 파악할 수 있다. 상기 문법적 분석은 사용자 입력을 문법적 단위(예: 단어, 구, 형태소 등)로 나누고, 상기 나누어진 단위가 어떤 문법적인 요소를 갖는지 파악할 수 있다. 상기 의미적 분석은 의미(semantic) 매칭, 룰(rule) 매칭, 포뮬러(formula) 매칭 등을 이용하여 수행할 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력이 어느 도메인(domain), 의도(intent) 또는 상기 의도를 표현하는데 필요한 파라미터(parameter)(또는, 슬롯(slot))를 얻을 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 도메인(domain), 의도(intend) 및 상기 의도를 파악하는데 필요한 파라미터(parameter)(또는, 슬롯(slot))로 나누어진 매칭 규칙을 이용하여 사용자의 의도 및 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 상기 하나의 도메인(예: 알람)은 복수의 의도(예: 알람 설정, 알람 해제 등)를 포함할 수 있고, 하나의 의도는 복수의 파라미터(예: 시간, 반복 횟수, 알람음 등)을 포함할 수 있다. 복수의 룰은, 예를 들어, 하나 이상의 필수 요소 파라미터를 포함할 수 있다. 상기 매칭 규칙은 자연어 인식 데이터베이스(natural language understanding database)(NLU DB)(221)에 저장될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 형태소, 구 등의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 사용자 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 도메인 및 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 각각의 도메인 및 의도에 사용자 입력에서 추출된 단어가 얼마나 포함되어 있는 지를 계산하여 사용자 의도를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 상기 의도를 파악하는데 기초가 된 단어를 이용하여 사용자 입력의 파라미터를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도를 파악하기 위한 언어적 특징이 저장된 자연어 인식 데이터베이스(221)를 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 개인화 언어 모델(personal language model)(PLM)을 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 개인화된 정보(예: 연락처 리스트, 음악 리스트)를 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 상기 개인화 언어 모델은, 예를 들어, 자연어 인식 데이터베이스(221)에 저장될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)뿐만 아니라 자동 음성 인식 모듈(210)도 자연어 인식 데이터베이스(221)에 저장된 개인화 언어 모델을 참고하여 사용자의 음성을 인식할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 파라미터에 기초하여 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도에 기초하여 실행될 앱을 선택하고, 상기 선택된 앱에서 수행될 동작을 결정할 수 있다. 상자연어 이해 모듈(220)은 상기 결정된 동작에 대응되는 파라미터를 결정하여 패스 룰을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)에 의해 생성된 패스 룰은 실행될 앱, 상기 앱에서 실행될 동작 및 상기 동작을 실행하는데 필요한 파라미터에 대한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 파라미터를 기반으로 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 패스 플래너 모듈(230)로부터 사용자 단말(100)에 대응되는 패스 룰 셋을 수신하고, 사용자 입력의 의도 및 파라미터를 상기 수신된 패스 룰 셋에 매핑하여 패스 룰을 결정할 수 있다.

다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 파라미터에 기초하여 실행될 앱, 상기 앱에서 실행될 동작 및 상기 동작을 실행하는데 필요한 파라미터를 결정하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 단말(100)의 정보를 이용하여 상기 실행될 앱 및 상기 앱에서 실행될 동작을 사용자 입력의 의도에 따라 온톨로지(ontology) 또는 그래프 모델(graph model) 형태로 배열하여 패스 룰을 생성할 수 있다. 상기 생성된 패스 룰은, 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)를 통해 패스 룰 데이터베이스(path rule database)(PR DB)(231)에 저장될 수 있다. 상기 생성된 패스 룰은 데이터베이스(231)의 패스 룰 셋에 추가될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 생성된 복수의 패스 룰 중 적어도 하나의 패스 룰을 선택할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 상기 복수의 패스 룰 최적의 패스 룰을 선택할 수 있다. 다른 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 발화에 기초하여 일부 동작만이 특정된 경우 복수의 패스 룰을 선택할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 사용자의 추가 입력에 의해 상기 복수의 패스 룰 중 하나의 패스 룰을 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 대한 요청으로 패스 룰을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 대응되는 하나의 패스 룰을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 다른 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 대응되는 복수의 패스 룰을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 상기 복수의 패스 룰은, 예를 들어, 사용자 발화에 기초하여 일부 동작만이 특정된 경우 자연어 이해 모듈(220)에 의해 생성될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 복수의 패스 룰 중 적어도 하나의 패스 룰을 선택할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 자연어 이해 모듈(220)로 복수의 패스 룰을 포함하는 패스 룰 셋을 전달할 수 있다. 상기 패스 룰 셋의 복수의 패스 룰은 패스 플래너 모듈(230)에 연결된 패스 룰 데이터베이스(231)에 테이블 형태로 저장될 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 지능형 에이전트(151)로부터 수신된 사용자 단말(100)의 정보(예: OS 정보, 앱 정보)에 대응되는 패스 룰 셋을 자연어 이해 모듈(220)로 전달할 수 있다. 상기 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장된 테이블은, 예를 들어, 도메인 또는 도메인의 버전 별로 저장될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 패스 룰 셋에서 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 선택하여 자연어 이해 모듈(220)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자의 의도 및 파라미터를 사용자 단말(100) 에 대응되는 패스 룰 셋에 매칭하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 선택하여 자연어 이해 모듈(220)로 전달할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자 의도 및 파라미터를 이용하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자 의도 및 파라미터에 기초하여 실행될 앱 및 상기 앱에서 실행될 동작을 결정하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 상기 생성된 패스 룰을 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 자연어 이해 모듈(220)에서 생성된 패스 룰을 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다. 상기 생성된 패스 룰은 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장된 패스 룰 셋에 추가될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장된 테이블에는 복수의 패스 룰 또는 복수의 패스 룰 셋을 포함할 수 있다. 복수의 패스 룰 또는 복수의 패스 룰 셋은 각 패스 룰을 수행하는 장치의 종류, 버전, 타입, 또는 특성을 반영할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 자연어 이해 모듈(220)에 의해 파악된 사용자의 의도가 명확한지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 대화 매니저 모듈(240)은 파라미터의 정보가 충분하지 여부에 기초하여 사용자의 의도가 명확한지 여부를 판단할 수 있다. 대화 매니저 모듈(240)는 자연어 이해 모듈(220)에서 파악된 파라미터가 태스크를 수행하는데 충분한지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)는 사용자의 의도가 명확하지 않은 경우 사용자에게 필요한 정보를 요청하는 피드백을 수행할 수 있다. 예를 들어, 대화 매니저 모듈(240)는 사용자의 의도를 파악하기 위한 파라미터에 대한 정보를 요청하는 피드백을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 컨텐츠 제공(content provider) 모듈을 포함할 수 있다. 상기 컨텐츠 제공 모듈은 자연어 이해 모듈(220)에서 파악된 의도 및 파라미터에 기초하여 동작을 수행할 수 있는 경우, 사용자 입력에 대응되는 태스크를 수행한 결과를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 사용자 입력에 대한 응답으로 상기 컨텐츠 제공 모듈에서 생성된 상기 결과를 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 생성 모듈(NLG)(250)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 상기 지정된 정보는, 예를 들어, 추가 입력에 대한 정보, 사용자 입력에 대응되는 동작의 완료를 안내하는 정보 또는 사용자의 추가 입력을 안내하는 정보(예: 사용자 입력에 대한 피드백 정보)일 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 사용자 단말(100)로 송신되어 디스플레이(120)에 표시되거나, 텍스트 음성 변환 모듈(260)로 송신되어 음성 형태로 변경될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 텍스트 음성 변환 모듈(260)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다. 텍스트 음성 변환 모듈(260)은 자연어 생성 모듈(250)로부터 텍스트 형태의 정보를 수신하고, 상기 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경하여 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 음성 형태의 정보를 스피커(130)로 출력할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220), 패스 플래너 모듈(230) 및 대화 매니저 모듈(240)은 하나의 모듈로 구현될 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220), 패스 플래너 모듈(230) 및 대화 매니저 모듈(240)은 하나의 모듈로 구현되어 사용자의 의도 및 파라미터를 결정하고, 상기 결정된 사용자의 의도 및 파라미터에 대응되는 응답(예: 패스 룰)을 생성할 수 있다. 이에 따라, 생성된 응답은 사용자 단말(100)로 송신될 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 패스 플래너 모듈(path planner module)의 패스 룰(path rule)을 생성하는 방법을 나타낸 도면이다.

도 5를 참조하면, 일 실시 예에 따른, 자연어 이해 모듈(220)은 앱의 기능을 단위 동작(A 내지 F)으로 구분하여 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 단위 동작으로 구분된 복수의 패스 룰(A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F)을 포함하는 패스 룰 셋을 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)의 패스 룰 데이터베이스(231)는 앱의 기능을 수행하기 위한 패스 룰 셋을 저장할 수 있다. 상기 패스 룰 셋은 복수의 동작을 포함하는 복수의 패스 룰을 포함할 수 있다. 상기 복수의 패스 룰은 복수의 동작 각각에 입력되는 파라미터에 따라 실행되는 동작이 순차적으로 배열될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 복수의 패스 룰은 온톨로지(ontology) 또는 그래프 모델(graph model) 형태로 구성되어 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 파라미터에 대응되는 상기 복수의 패스 룰(A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F) 중에 최적의 패스 룰(A-B1-C3-D-F)을 선택할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 완벽히 매칭되는 패스 룰이 없는 경우 사용자 단말(100)에 복수의 룰을 전달할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 부분적으로 대응된 패스 룰(예: A-B1)을 선택할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 부분적으로 대응된 패스 룰(예: A-B1)을 포함하는 하나 이상의 패스 룰(예: A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F)을 선택하여 사용자 단말(100)에 전달할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 단말(100)의 추가 입력에 기초하여 복수의 패스 룰 중 하나를 선택하고, 상기 선택된 하나의 패스 룰을 사용자 단말(100)에 전달 할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 단말(100)에서 추가로 입력된 사용자 입력(예: C3를 선택하는 입력)에 따라 복수의 패스 룰(예: A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F) 중 하나의 패스 룰(예: A-B1-C3-D-F)을 선택하여 사용자 단말(100)에 송신할 수 있다.

또 다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 자연어 이해 모듈(220)을 통해 사용자 단말(100)에 추가로 입력된 사용자 입력(예: C3를 선택하는 입력)에 대응되는 사용자의 의도 및 파라미터를 결정할 수 있고, 상기 결정된 사용자의 의도 또는 파라미터를 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 송신된 의도 또는 상기 파라미터에 기초하여, 복수의 패스 룰(예: A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F) 중 하나의 패스 룰(예: A-B1-C3-D-F)을 선택할 수 있다.

이에 따라, 사용자 단말(100)은 상기 선택된 하나의 패스 룰에 의해 앱(141, 143)의 동작을 완료시킬 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 정보가 부족한 사용자 입력이 지능형 서버(200)에 수신된 경우, 상기 수신한 사용자 입력에 부분적으로 대응되는 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 상기 부분적으로 대응된 패스 룰을 지능형 에이전트(151)로 송신(①)할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 실행 매니저 모듈(153)로 상기 부분적으로 대응된 패스 룰을 송신(②)하고, 실행 매니저 모듈(153)는 상기 패스 룰에 따라 제1 앱(141)을 실행시킬 수 있다. 실행 매니저 모듈(153)는 제1 앱(141)을 실행하면서 부족한 파라미터에 대한 정보를 지능형 에이전트(151)로 송신(③)할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 상기 부족한 파라미터에 대한 정보를 이용하여 사용자에게 추가 입력을 요청할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 사용자에 의해 추가 입력이 수신(④)되면 지능형 서버(200)로 송신하여 처리할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 상기 추가로 입력된 사용자 입력의 의도 및 파라미터 정보에 기초하여 추가된 패스 룰을 생성하여 지능형 에이전트(151)로 송신(⑤)할 수 있다. 지능형 에이전트(151)는 실행 매니저 모듈(153)로 상기 패스 룰을 송신(⑥)하여 제2 앱(143)를 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 일부 정보가 누락된 사용자 입력이 지능형 서버(200)에 수신된 경우, 개인화 정보 서버(300)로 사용자 정보 요청을 송신할 수 있다. 개인화 정보 서버(300)는 페르소나 데이터베이스에 저장된 사용자 입력을 입력한 사용자의 정보를 자연어 이해 모듈(220)로 송신할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 상기 사용자 정보를 이용하여 일부 동작이 누락된 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 선택할 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해 모듈(220)은 일부 정보가 누락된 사용자 입력이 지능형 서버(200)에 수신되더라도, 누락된 정보를 요청하여 추가 입력을 받거나 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 결정할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 프로세서의 컨텍스트 모듈이 현재 상태를 수집하는 것을 나타낸 도면이다.

도 6을 참조하면, 컨텍스트 모듈(155a)은 지능형 에이전트(151)로부터 컨텍스트 요청을 수신(①)하면, 앱(141, 143)에 앱(141, 143)의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 요청(②)할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 컨텍스트 모듈(155a)은 앱(141, 143)으로부터 상기 컨텍스트 정보를 수신(③)하여 지능형 에이전트(151)로 송신(④)할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 컨텍스트 모듈(155a)은 앱(141, 143)을 통해 복수의 컨텍스트 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 상기 컨텍스트 정보는 가장 최근 실행된 앱(141, 143)에 대한 정보일 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 컨텍스트 정보는 앱(141, 143) 내의 현재 상태에 대한 정보(예: 갤러리에서 사진을 보고 있는 경우, 해당 사진에 대한 정보)일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 컨텍스트 모듈(155a)은 앱(141, 143)뿐만 아니라, 디바이스 플랫폼(device platform)으로부터 사용자 단말(100)의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 수신할 수 있다. 상기 컨텍스트 정보는 일반적 컨텍스트 정보, 사용자 컨텍스트 정보 또는 장치 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다.

상기 일반적 컨텍스트 정보는 사용자 단말(100)의 일반적인 정보를 포함할 수 있다. 상기 일반적 컨텍스트 정보는 디바이스 플랫폼의 센서 허브 등을 통해 데이터를 받아서 내부 알고리즘을 통해 확인될 수 있다. 예를 들어, 상기 일반적 컨텍스트 정보는 현재 시공간에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 현재 시공간에 대한 정보는, 예를 들어, 현재 시간 또는 사용자 단말(100)의 현재 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 현재 시간은 사용자 단말(100) 상에서의 시간을 통해 확인될 수 있고, 상기 현재 위치에 대한 정보는 GPS(global positioning system)를 통해 확인될 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 일반적 컨텍스트 정보는 물리적 움직임에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 물리적 움직임에 대한 정보는, 예를 들어, 걷기, 뛰기, 운전 중 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 물리적 움직임 정보는 모션 센서(motion sensor)를 통해 확인될 수 있다. 상기 운전 중에 대한 정보는 상기 모션 센서를 통해 운행을 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 차량 내의 블루투스 연결을 감지하여 탑승 및 주차를 확인할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 일반적 컨텍스트 정보는 사용자 활동 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자 활동 정보는, 예를 들어, 출퇴근, 쇼핑, 여행 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자 활동 정보는 사용자 또는 앱이 데이터베이스에 등록한 장소에 대한 정보를 이용하여 확인될 수 있다.

상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자의 감정적 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 감정적 상태에 대한 정보는, 예를 들어, 사용자의 행복, 슬픔, 화남 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자의 현재 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 현재 상태에 대한 정보는, 예를 들어, 관심, 의도 등(예: 쇼핑)에 대한 정보를 포함할 수 있다.

상기 장치 컨텍스트 정보는 사용자 단말(100)의 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 장치 컨텍스트 정보는 실행 매니저 모듈(153)이 실행한 패스 룰에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 디바이스 정보는 배터리에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 배터리에 대한 정보는, 예를 들어, 상기 배터리의 충전 및 방전 상태를 통해 확인될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 디바이스 정보는 연결된 장치 및 네트워크에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 연결된 장치에 대한 정보는, 예를 들어, 상기 장치가 연결된 통신 인터페이스를 통해 확인될 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 페르소나 모듈(persona module)이 사용자의 정보를 관리하는 것을 나타낸 도면이다.

도 7을 참조하면, 페르소나 모듈(155b)은 앱(141, 143), 실행 매니저 모듈(153) 또는 컨텍스트 모듈(155a)로부터 사용자 단말(100)의 정보를 수신할 수 있다. 앱(141, 143) 및 실행 매니저 모듈(153)은 앱의 동작(141b, 143b)을 실행한 결과 정보를 동작 로그 데이터베이스에 저장할 수 있다. 컨텍스트 모듈(155a)은 사용자 단말(100)의 현재 상태에 대한 정보를 컨텍스트 데이터베이스에 저장할 수 있다. 페르소나 모듈(155b)은 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스로부터 상기 저장된 정보를 수신할 수 있다. 상기 동작 로그 데이터베이스 및 상기 컨텍스트 데이터베이스에 저장된 데이터는, 예를 들어, 분석 엔진(analysis engine)에 의해 분석되어 페르소나 모듈(155b)로 송신될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(155b)은 앱(141, 143), 실행 매니저 모듈(153) 또는 컨텍스트 모듈(155a)로부터 수신한 정보를 제안 모듈(155c)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 페르소나 모듈(155b)은 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 저장된 데이터를 제안 모듈(155c)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(155b)은 앱(141, 143), 실행 매니저 모듈(153) 또는 컨텍스트 모듈(155a)로부터 수신된 정보를 개인화 정보 서버(300)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 페르소나 모듈(155b)은 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 누적되어 저장된 데이터를 주기적으로 개인화 정보 서버(300)에 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(155b)은 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 저장된 데이터를 제안 모듈(155c)로 송신할 수 있다. 상기 페르소나 모듈(155b)에 의해서 생성된 사용자 정보는 페르소나 데이터베이스에 저장될 수 있다. 페르소나 모듈(155b)는 상기 페르소나 데이터베이스에 저장된 사용자 정보를 주기적으로 개인화 정보 서버(300)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(155b)에 의해 개인화 정보 서버(300)로 송신된 정보는 페르소나 데이터베이스에 저장될 수 있다. 개인화 정보 서버(300)는 상기 페르소나 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 지능형 서버(200)의 패스 룰 생성에 필요한 사용자 정보를 추론할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(155b)이 송신한 정보를 이용하여 추론된 사용자 정보는 프로파일(profile) 정보 또는 프리퍼런스(preference) 정보를 포함할 수 있다. 상기 프로파일 정보 또는 프리퍼런스 정보는 사용자의 계정(account) 및 누적된 정보를 통해 추론될 수 있다.

상기 프로파일 정보는 사용자의 신상 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 사용자의 인구 통계 정보를 포함할 수 있다. 상기 인구 통계 정보는, 예를 들어, 사용자의 성(gender), 나이 등을 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 라이프 이벤트(life event) 정보를 포함할 수 있다. 상기 라이프 이벤트 정보는, 예를 들어, 로그 정보를 라이프 이벤트 모델(life event model)과 비교하여 추론되고, 행동 패턴(behavior patter)을 분석하여 보강될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 관심(interest) 정보를 포함할 수 있다. 상기 관심 정보는, 예를 들어, 관심 쇼핑 물품, 관심 분야(예: 스포츠, 정치 등) 등을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 활동 지역 정보를 포함할 수 있다. 상기 활동 지역 정보는, 예를 들어, 집, 일하는 곳 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 활동 지역에 대한 정보는 장소의 위치에 대한 정보뿐만 아니라 누적 체류 시간 및 방문 횟수를 기준으로 우선 순위가 기록된 지역에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 활동 시간 정보를 포함할 수 있다. 상기 활동 시간 정보는, 예를 들어, 기상 시간, 출퇴근 시간, 수면 시간 등에 대한 정보을 포함할 수 있다. 상기 출퇴근 시간에 대한 정보는 상기 활동 지역 정보(예: 집 및 일하는 곳에 대한 정보)를 이용하여 추론될 수 있다. 상기 수면 시간에 대한 정보는 사용자 단말(100)의 미사용 시간을 통해 추론될 수 있다.

상기 프리퍼런스 정보는 사용자의 선호도 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 앱 선호도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 앱 선호도는, 예를 들어, 앱의 사용 기록(예: 시간별, 장소별 사용 기록)을 통해 추론될 수 있다. 상기 앱의 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소)에 따라 실행될 앱을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 연락처 선호도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 연락처 선호도는, 예를 들어, 연락처의 연락 빈도(예: 시간별, 장소별 연락하는 빈도) 정보를 분석하여 추론될 수 있다. 상기 연락처 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 중복된 이름에 대한 연락)에 따라 연락할 연락처를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 세팅(setting) 정보를 포함할 수 있다. 상기 세팅 정보는, 예를 들어, 특정 세팅 값의 설정 빈도(예: 시간별, 장소별 세팅 값으로 설정하는 빈도) 정보를 분석하여 추론될 수 있다. 상기 세팅 정보는 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소, 상황)에 따라 특정 세팅 값을 설정하기 위해 이용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 장소 선호도를 포함할 수 있다. 상기 장소 선호도는, 예를 들어, 특정 장소의 방문 기록(예: 시간별 방문 기록)을 통해 추론될 수 있다. 상기 장소 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 시간)에 따라 방문하고 있는 장소를 결정하기 위하여 이용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 명령 선호도를 포함할 수 있다. 상기 명령 선호도는, 예를 들어, 명령 사용 빈도(예: 시간별, 장소별 사용 빈도)를 통해 추론될 수 있다. 상기 명령 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소)에 따라 사용될 명령어 패턴을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 특히, 상기 명령 선호도는 로그 정보를 분석하여 실행되고 있는 앱의 현재 상태에서 사용자가 가장 많이 선택한 메뉴에 대한 정보를 포함할 수 있다.

도 8은 일 실시 예에 따른 지능형 서버(200)의 자연어 이해 모듈을 나타낸 블록도이다.

도 8을 참조하면, 자연어 이해 모듈(810)은 도메인 분류기(811), 의도 분류기(812), 슬롯 태거(slot tagger)(813) 및 포맷 변환기(criteria handler)(814) 등을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 도 8의 자연어 이해 모듈(810)은 도 2의 자연어 이해 모듈(220)에 해당할 수 있다.

도메인 분류기(811)는 사용자 발화에 해당하는 텍스트 또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기반하여 패스 룰이 속한 도메인을 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 도메인은 패스 룰이 실행될 때 사용되는 앱(app)에 해당할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 도메인 분류기(811)는 자동 음성 인식 모듈(210)로부터 수신된 사용자 발화에 해당하는 텍스트를 이용할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 도메인 분류기(811)는 사용자에 의해 직접 입력된 텍스트를 이용할 수도 있다.

일 실시 예에 따르면, 컨텍스트 정보는 사용자 발화가 입력되기 전 실행되던 앱 정보(또는, 백그라운드로 실행 중인 앱 정보) 또는 상기 앱의 스테이트 정보 등을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 앱의 스테이트 정보는 state ID, 앱의 특정 화면 정보 또는 특정 화면에서의 특정 상태 정보 등을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 도메인 분류기(811)는 복수의 도메인을 판단할 수 있다. 도메인 분류기(811)는 각 도메인에 대응하는 신뢰도(confidence level)를 더 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 신뢰도의 총합은 1일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 도메인 분류기(811)는 머신 러닝(machine learning) 등의 AI(artificial intelligence) 기술을 이용한 모델로 구성될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 도메인 분류기(811)는 판단된 복수의 도메인 중 적어도 일부의 도메인들의 신뢰도 수치를 통합할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 도메인 분류기(811)는 통합된 신뢰도 수치를 통합 대상 도메인들 중 신뢰도가 가장 높은 도메인에 부여할 수 있다.

일 실시 예에서, 도메인들 간에는 연관 관계가 미리 설정될 수 있고, 도메인 분류기(811)는 판단된 복수의 도메인 중 상기 연관 관계를 가지는 도메인을 통합할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 도메인 분류기(811)는 연관 관계가 있는 도메인들 각각의 신뢰도의 차이가 지정된 값 이하인 경우 연관 관계가 있는 도메인의 신뢰도 수치를 통합할 수 있다.

예를 들어, 메시지 앱과 연락처 앱은 서로 연관 관계가 있다고 설정될 수 있다. 도메인 분류기(811)가 판단한 복수의 도메인이 메시지 앱과 연락처 앱을 포함하고, 메시지 앱에 대응하는 신뢰도가 0.3이고 연락처 앱에 대응하는 신뢰도가 0.2 일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 도메인 분류기(811)는 메시지 앱에 해당하는 도메인과 연락처 앱에 해당하는 도메인의 수치를 통합하고, 통합된 도메인의 신뢰도 수치인 0.5를 메시지 앱에 부여할 수 있다.

일 실시 예에서, 도메인 분류기(811)는 판단된 복수의 도메인의 신뢰도 중 가장 높은 신뢰도가 임계값을 초과하지 않는 경우 적어도 일부의 도메인들의 신뢰도 수치를 통합할 수 있다. 다만, 도메인 분류기(811)는 가장 높은 신뢰도가 임계값을 초과하는 경우에도 적어도 일부의 도메인들의 수치를 통합할 수도 있다.

의도 분류기(812)는 사용자 발화에 해당하는 텍스트 또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 도메인 분류기(811)에 의해 판단된 도메인에서의 의도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도는 도메인에 해당하는 앱을 이용하여 수행되는 동작에 해당할 수 있고, 의도 분류기(812)는 의도를 판단하는 동작으로써 룰 ID를 판단하는 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 컨텍스트 정보는 사용자 발화가 입력되기 전 실행되던 앱 정보(또는, 백그라운드로 실행 중인 앱 정보) 또는 상기 앱의 스테이트 정보 등을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 도메인 분류기(811)가 1개의 도메인을 결정하지 못한 경우 , 의도 분류기(812)는 복수의 도메인 각각에서의 의도를 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 복수의 의도를 판단할 수 있다. 의도 분류기(812)는 각 의도에 대응하는 신뢰도를 기반으로 의도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 신뢰도의 총합은 1일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 복수의 모델로 구현될 수 있고, 복수의 모델로 구현된 각각의 의도 분류기(812)를 단계적으로 사용할 수 있다. 예를 들어, 의도 분류기(812)는 머신 러닝 모델로 구현된 제1 의도 분류기 및 룰 기반 모델로 구현된 제2 의도 분류기를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 의도 분류기(812)는 먼저 제2 의도 분류기를 사용하여 의도가 판단되면 판단된 의도를 사용하고, 제2 의도 분류기를 사용하여 의도가 판단되지 않는 경우에 제1 의도 분류기를 사용하여 의도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제2 의도 분류기만을 사용하여 의도를 판단할 수도 있으므로, 연산량을 줄일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 판단된 복수의 의도 중 적어도 일부의 의도들의 신뢰도 수치를 통합할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 통합된 신뢰도 수치를 통합 대상 의도들 중 신뢰도가 가장 높은 의도에 부여할 수 있다.

일 실시 예에서, 의도 분류기는 복수의 의도 중 제1 의도에 대응하는 스테이트들 및 제2 의도에 대응하는 스테이트들이 동일한 경우, 제1 의도 및 제2 의도의 신뢰도 수치를 통합할 수 있다.

예를 들어, 제1 의도에 대응하는 스테이트들이 스테이트 A, 스테이트 B 및 스테이트 C이고, 제2 의도에 대응하는 스테이트들이 스테이트 A, 스테이트 B 및 스테이트 C인 경우, 의도 분류기는 제1 의도 및 제2 의도의 신뢰도 수치를 통합하고, 제1 의도의 신뢰도와 제2 의도의 신뢰도의 합을 제1 의도 또는 제2 의도에 부여할 수 있다.

일 실시 예에서, 의도 분류기는 복수의 의도 중 제1 의도에 대응하는 스테이트들이 제2 의도에 대응하는 스테이트들을 포함하는 경우, 제1 의도 및 제2 의도의 신뢰도 수치를 통합할 수 있다.

예를 들어, 제1 의도에 대응하는 스테이트들이 스테이트 A, 스테이트 B, 스테이트 C 및 스테이트 D이고, 제2 의도에 대응하는 스테이트들이 스테이트 A, 스테이트 B 및 스테이트 C인 경우, 의도 분류기는 제1 의도 및 제2 의도의 신뢰도 수치를 통합하고, 통합된 의도의 신뢰도를 제1 의도 또는 제2 의도에 부여할 수 있다.

일 실시 예에서, 복수의 의도 각각은 그룹 식별자(group id)를 가질 수 있고, 의도 분류기는 그룹 식별자가 같은 복수의 의도들의 신뢰도 수치를 통합할 수 있다.

예를 들어, 의도 분류기는 판단된 복수의 의도 중 그룹 식별자 A를 가지는 의도들의 수치를 통합하고, 통합된 의도의 수치를 그룹 식별자 A를 가지는 의도들 중 신뢰도가 가장 높은 의도에 부여할 수 있다.

일 실시 예에서, 복수의 의도에는 상호간 우선 순위를 포함하는 연관 관계가 미리 설정될 수 있다. 의도 분류기는 판단된 복수의 의도 중 상기 연관 관계를 가지는 의도들의 수치를 통합할 수 있다.

예를 들어, 전화번호 A로부터 수신되는 전화(call)를 차단하는 제1 의도 및 전화번호 A로부터 수신되는 메시지를 차단하는 제2 의도 간에는 제1 의도에 우선순위가 부여된 연관 관계가 미리 설정될 수 있다. 의도 분류기는 제1 의도 및 제2 의도의 신뢰도 수치를 통합하고, 통합된 의도의 신뢰도를 제1 의도에 부여할 수 있다.

일 실시 예에서, 의도 분류기(812)는 판단된 복수의 의도의 신뢰도 중 가장 높은 신뢰도가 임계값을 초과하지 않는 경우 적어도 일부의 의도들의 수치를을 통합할 수 있다. 일 실시 예에서, 의도 분류기(812)는 복수의 의도의 신뢰도와 무관하게 적어도 일부의 의도들의 수치를 통합할 수도 있다.

일 실시 예에서, 의도 분류기(812)는 머신 러닝등의 AI기술을 사용하는 딥 러닝 타입(deep learning type)의 의도 분류기 및 각 패스 룰에 해당되는 사용자 발화 풋 프린트(foot-print)를 매칭하여 의도를 판단하는 룰 기반 타입(rule-based type)의 의도 분류기 등을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 도메인 분류기(811)가 판단한 도메인에서 룰 기반 타입의 의도 분류기가 의도를 판단하면, 딥 러닝 타입의 의도 분류기는 별도로 의도를 판단하지 않을 수 있다. 이와 반대로, 딥 러닝 타입의 의도 분류기가 의도를 판단하면, 룰 기반 타입의 의도 분류기는 별도로 의도를 판단하지 않을 수 있다

일 실시 예에서, 각 타입의 의도 분류기가 의도를 판단한 경우, 각 타입에 대응하는 슬롯 태거(813) 및 포맷 변환기(814)가 동작할 수 있다.

슬롯 태거(813)는 사용자 발화에 해당하는 텍스트 및 의도 분류기(812)에 의해 판단된 의도(또는, 룰 ID)에 기반하여, 패스 룰 실행에 필요한 슬롯(slot)을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 의도 분류기(812)가 복수의 의도를 판단한 경우, 슬롯 태거(813)는 복수의 의도를 위한 슬롯을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 슬롯 태거(813)는 각 의도를 위한 복수의 슬롯을 생성할 수 있다. 슬롯 태거(813)는 각 슬롯에 대응하는 신뢰도를 더 결정할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 슬롯 태거(813)는 다양한 타입의 슬롯 태거(813)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 슬롯 태거(813)는 딥 러닝 타입의 의도 분류기가 판단한 의도를 기반으로 사용자 발화에서 슬롯을 생성하기 위한 타입의 슬롯 태거를 포함할 수 있다. 다른 예로, 슬롯 태거(813)는 룰 기반 타입의 의도 분류기가 판단한 의도를 기반으로 사용자 발화에서 슬롯을 생성하기 위한 타입의 슬롯 태거를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 슬롯 태거(813)는 도메인별로 슬롯을 생성하기 위한 복수의 슬롯 태거를 포함할 수 있다.

포맷 변환기(814)는 슬롯 태거(813)가 생성한 파라미터를 패스 플래너 모듈이 사용할 수 있는 포맷(format)으로 변경할 수 있다. 예를 들어, 포맷 변환기(814)는 '어제'라는 슬롯을 날짜(date)라는 포맷에 '-1'을 가진 데이터 형태로 변환할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(810)은 도메인 분류기(811), 의도 분류기(812), 슬롯 태거(813) 및 포맷 변환기(814)와 같은 모듈들로 구성될 수 있고, 모듈들이 통합된 형태의 모듈로 구성될 수도 있다.

자연어 이해 모듈(810)은 룰 ID 및 슬롯을 패스 플래너 모듈로 전달할 수 있다. 패스 플래너 모듈은 슬롯을 패스 룰의 파라미터로 변경하고 전자 장치의 컨텍스트 정보 등을 이용하여 패스 룰을 생성하고 전자 장치로 전송할 수 있다.

도 9a 및 도 9b는 일 실시 예에 따른 지능형 서버가 패스 룰을 생성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

일 실시 예에서, 지능형 서버(200)는 네트워크에 연결된 통신 인터페이스, 통신 인터페이스에 전기적으로 연결된 프로세서 및 프로세서와 전기적으로 연결된 메모리를 포함할 수 있다.

이하에서는 도 4의 지능형 서버(200)가 도 9a 및 도 9b의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 9a 및 도 9b의 설명에서, 지능형 서버(200)에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 지능형 서버(200)의 프로세서에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다. 지능형 서버(200)의 프로세서에 의해 수행(혹은, 실행)될 수 있는 인스트럭션(명령어)들로 구현될 수 있다.

일 실시 예에서, 동작 901 전, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 단말로부터 사용자 발화 입력 및 컨텍스트 정보를 수신하고, 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트를 획득할 수 있다.

다양한 실시 예에서, 도 9a 및 도 9b의 동작 901 내지 동작 923 중 일부는 수행되지 않을 수 있다. 다양한 실시 예에서, 도 9a 및 도 9b의 동작 901 내지 동작 923의 순서는 변경될 수 있다.

도 9a를 참조하면, 동작 901에서, 도메인 분류기(811)는 사용자 발화에 해당하는 텍스트 또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기반하여 적어도 하나의 도메인(또는, 앱)을 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 도메인 분류기(811)는 적어도 하나의 도메인 각각에 대응하는 신뢰도 값을 기반으로 도메인을 판단할 수 있다.

동작 902에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 적어도 하나의 도메인 중 가장 높은 신뢰도를 가지는 제1 도메인의 신뢰도가 제1 임계값을 초과하는지를 판단할 수 있다.

동작 902의 결과로써 제1 도메인의 신뢰도가 제1 임계값을 초과하는 경우, 동작 903에서, 의도 분류기(812)는 사용자 발화에 해당하는 텍스트 또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 제1 도메인에서의 적어도 하나의 의도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 의도를 판단하는 동작으로써 제1 도메인에서의 적어도 하나의 룰 ID를 판단하는 동작을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 적어도 하나의 의도 각각에 대응하는 신뢰도 값을 기반으로 의도를 판단할 수 있다.

동작 904에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 도메인에서의 적어도 하나의 의도 중 가장 높은 신뢰도를 가지는 제1 의도의 신뢰도가 제2 임계값을 초과하는지를 판단할 수 있다.

동작 904의 결과로써 제1 의도의 신뢰도가 제2 임계값을 초과하는 경우, 동작 905에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 의도를 사용자 요청(또는, 사용자 발화 입력)의 의도로 판단할 수 있다.

동작 902의 결과로써 제1 도메인의 신뢰도가 제1 임계값을 초과하지 않는 경우 또는 동작 904의 결과로써 제1 의도의 신뢰도가 제2 임계값을 초과하지 않는 경우, 동작 906에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자 발화가 루트(root) 발화인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에서, 루트 발화는 사용자 단말(100)이 홈 화면, 지능형 서비스 앱 화면, 지능형 서비스가 지원되지 않는 앱의 화면 또는 잠금 화면 등을 표시하고 있을 때 지능형 서비스가 실행되어 수신된 사용자 발화를 의미할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 컨텍스트 정보는 지능형 서비스가 실행되기 전에 실행되던 앱 정보를 포함할 수 있고, 지능형 서버(200)의 프로세서는 이러한 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자 발화가 루트 발화인지 여부를 판단할 수 있다.

동작 906의 결과로써 사용자 발화가 루트 발화인 경우, 동작 907에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 발화에 도메인(또는, 앱)이 포함(또는, 언급)되어 있는지를 판단할 수 있다. 일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 도메인 분류기(811)가 판단한 결과를 이용하거나, 사용자 발화에 해당하는 텍스트에 매칭되는 도메인 이름(또는, 앱 이름)이 있는지를 여부를 이용하여 사용자 발화에 도메인이 포함되어 있는지를 판단할 수 있다.

동작 907의 결과로써 사용자 발화에 도메인(또는, 앱)이 포함(또는, 언급)된 경우, 동작 908에서, 의도 분류기(812)는 사용자 발화에 해당하는 텍스트 또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 사용자 발화에 포함된 도메인 또는 제1 도메인에서의 적어도 하나의 의도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 의도를 판단하는 동작으로써 사용자 발화에 포함된 도메인에서의 적어도 하나의 룰 ID를 판단하는 동작을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 적어도 하나의 의도 각각에 대응하는 신뢰도를 기반으로 의도를 판단할 수 있다. 동작 908에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 판단된 적어도 하나의 적어도 하나의 의도 중 신뢰도가 높은 지정된 개수의 의도를 사용자 요청의 의도로 판단할 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 발화에 포함된 도메인 또는 제1 도메인에서의 5개의 의도 중 신뢰도가 높은 순으로 상위 4개에 해당하는 의도를 사용자 요청의 의도로 판단할 수 있다.

동작 907의 결과로써 사용자 발화에 도메인(또는, 앱)이 포함(또는, 언급)되지 않은 경우, 동작 909에서, 의도 분류기(812)는 사용자 발화에 해당하는 텍스트 또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 동작 901에서, 판단된 도메인 중 신뢰도가 가장 높은 제1 도메인 및 2번째로 높은 제3 도메인에서의 적어도 하나의 의도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 의도를 판단하는 동작으로써제1 도메인에서의 적어도 하나의 룰 ID 및 제3 도메인에서의 적어도 하나의 룰 ID를 판단하는 동작을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 적어도 하나의 의도 각각에 대응하는 신뢰도를 기반으로 의도를 판단할 수 있다.

동작 906의 결과로써 사용자 발화가 루트 발화가 아닌 경우, 동작 910에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트가 지시 대명사를 포함하는지를 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)에 의해 판단되는 의도는 지시 대명사 포함 여부에 대한 신뢰도를 가질 수 있고, 지능형 서버(200)의 프로세서는 지시 대명사 포함 여부에 대한 신뢰도가 임계값을 초과하는 경우 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트가 대명사가 포함되었다고 판단할 수 있다는.

예를 들어, 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트가 “이(this) 사진 메시지 보내줘” 인 경우, '이(this)'가 지시 대명사 이므로, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트가 지시 대명사를 포함한다고 판단할 수 있다.

동작 910의 결과로써 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트가 지시 대명사를 포함하는 경우, 동작 911에서, 의도 분류기(812)는 사용자 발화에 해당하는 텍스트 또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 제1 도메인에서의 적어도 하나의 의도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 의도를 판단하는 동작으로써 제1 도메인에서의 적어도 하나의 룰 ID를 판단하는 동작을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 적어도 하나의 의도 각각에 대응하는 신뢰도를 기반으로 의도를 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 911에서, 의도 분류기(812)는 사용자 발화에 해당하는 텍스트 또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 사용자 단말이 지능형 서비스가 실행하기 전에 실행하던 앱에 해당하는 제3 도메인에서의 적어도 하나의 의도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말이 지능형 서비스가 실행하기 전에 실행하던 앱이 갤러리 앱인 경우, 의도 분류기(812)는 갤러리 앱에서의 적어도 하나의 의도를 판단할 수 있다.

동작 911에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 판단된 적어도 하나의 적어도 하나의 의도 중 신뢰도 값 높은 지정된 개수의 의도를 사용자 요청의 의도의 후보로 판단할 수 있다.

동작 910의 결과로써 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트가 지시 대명사를 포함하지 않는 경우, 동작 912에서, 도메인 분류기(811)는 사용자 발화가 루트 발화임을 전제로, 사용자 발화에 기반하여 적어도 하나의 도메인(또는, 앱)을 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 도메인 분류기(811)는 적어도 하나의 도메인 각각에 대응하는 신뢰도를 기반으로 도메인을 판단할 수 있다.

동작 913에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 발화가 루트 발화임을 전제로 판단된 도메인 중 가장 높은 신뢰도를 가지는 제2 도메인의 신뢰도가 제3 임계값을 초과하는지를 판단할 수 있다.

동작 913의 결과로써 제2 도메인의 신뢰도가 제3 임계값을 초과하는 경우, 동작 914에서, 의도 분류기(812)는 사용자 발화에 해당하는 텍스트 또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 제2 도메인에서의 적어도 하나의 의도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 의도를 판단하는 동작으로써 제2 도메인에서의 적어도 하나의 룰 ID를 판단하는 동작을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 적어도 하나의 의도 각각에 대응하는 신뢰도를 기반으로 의도를 판단할 수 있다.

동작 915에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제2 도메인에서의 적어도 하나의 의도 중 가장 높은 신뢰도를 가지는 제2 의도의 신뢰도가 제4 임계값을 초과하는지를 판단할 수 있다.

동작 915의 결과로써 제2 의도의 신뢰도가 제4 임계값을 초과하는 경우, 동작 916에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 도메인과 제2 도메인이 동일한지를 판단할 수 있다.

동작 916의 결과로써 제1 도메인과 제2 도메인이 동일하지 않은 경우, 동작 917에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 발화에 도메인(또는, 앱)이 포함(또는, 언급)되어 있는지를 판단할 수 있다. 일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 도메인 분류기(811)가 판단한 결과를 이용하거나, 사용자 발화에 해당하는 텍스트에 매칭되는 도메인 이름(또는, 앱 이름)이 있는지를 여부를 이용하여 사용자 발화에 도메인이 포함되어 있는지를 판단할 수 있다.

동작 917의 결과로써 사용자 발화에 도메인이 포함되어 있지 않는 경우, 동작 918에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 도메인의 신뢰도가 제1 지정된 값보다 낮거나, 제1 의도의 신뢰도가 제2 지정된 값보다 낮은지를 판단할 수 있다.동작 918의 결과로써 제1 도메인의 신뢰도가 제1 지정된 값보다 낮거나 제1 의도의 신뢰도가 제2 지정된 값보다 낮은 경우(예: 제1 도메인의 신뢰도가 제1 지정된 값보다 낮고 제1 의도의 신뢰도가 제2 지정된 값보다 낮은 경우, 제1 도메인의 신뢰도가 제1 지정된 값보다 낮고 제1 의도의 신뢰도가 제2 지정된 값보다 높은 경우 및 제1 도메인의 신뢰도가 제1 지정된 값보다 높고 제1 의도의 신뢰도가 제2 지정된 값보다 낮은 경우를 포함), 동작 916의 결과로써 제1 도메인과 제2 도메인이 동일한 경우 또는 동작 917의 결과로써 사용자 발화에 도메인이 포함된 경우, 동작 919에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제2 의도를 사용자 요청의 의도로 판단할 수 있다.

동작 913의 결과로써 제2 도메인의 신뢰도가 제3 임계값을 초과하지 않는 경우 또는 동작 915의 결과로써 제2 의도의 신뢰도가 제4 임계값을 초과하지 않는 경우 또는 동작 918의 결과로써 제1 도메인의 신뢰도가 제1 지정된 값보다 낮지 않거나 제1 의도의 신뢰도가 제2 지정된 값보다 낮지 않은 경우, 동작 920이 수행될 수 있다. 동작 920에서, 의도 분류기(812)는 사용자 발화에 해당하는 텍스트 또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 제1 도메인에서의 적어도 하나의 의도 및 제2 도메인에서의 적어도 하나의 의도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 의도를 판단하는 동작으로써 제1 도메인에서의 적어도 하나의 룰 ID 및 제2 도메인에서의 적어도 하나의 룰 ID를 판단하는 동작을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 의도를 판단하는 동작으로써 제1 도메인에서만의 적어도 하나의 룰 ID를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 제2 도메인에서만의 적어도 하나의 룰 ID를 판단하는 동작을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 의도 분류기(812)는 적어도 하나의 의도 각각에 대응하는 신뢰도 대응하는 신뢰도를 기반으로 의도를 판단할 수 있다.

동작 920에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 도메인에서의 적어도 하나의 의도 중 신뢰도가 높은 지정된 개수의 의도 및 제2 도메인에서의 적어도 하나의 의도 중 신뢰도가 높은 지정된 개수의 의도를 사용자 요청의 의도로 판단할 수 있다.

예를 들어, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 도메인에서의 5개의 의도 중 신뢰도가 높은 순으로 상위 2개에 해당하는 의도 및 제2 도메인에서의 4개의 의도 중 신뢰도가 높은 순으로 상위 2개에 해당하는 의도를 사용자 요청의 의도로 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 920에서, 의도 분류기(812)는 의도 분류기(812)는 사용자 발화에 해당하는 텍스트 또는 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기반하여, 제1 도메인에서의 적어도 하나의 의도 및 사용자 단말이 지능형 서비스가 실행하기 전에 실행하던 앱에 해당하는 제3 도메인에서의 적어도 하나의 의도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동작 920에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 도메인에서의 적어도 하나의 의도 중 신뢰도가 높은 지정된 개수의 의도 및 제3 도메인에서의 적어도 하나의 의도 중 신뢰도가 높은 지정된 개수의 의도를 사용자 요청의 의도로 판단할 수 있다.

일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서가 판단하는 룰 ID는 컨플릭트(conflict) 룰 ID를 포함할 수 있다. 컨플릭트 룰 ID는 사용자의 사용자 발화 입력에 대한 의도를 판단되지 않아 복수의 룰 ID가 포함된 룰 ID이다.

도 9b를 참조하면, 동작 921에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 요청의 의도에 해당하는 룰 ID가 컨플릭트 룰 ID인지를 판단할 수 있다.

동작 921의 결과로써 사용자 요청의 의도에 해당하는 룰 ID가 컨플릭트 룰 ID인 경우, 동작 922에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 컨플릭트 룰 ID를 매핑된 룰 ID로 변환할 수 있다. 또한, 지능형 서버(200)의 프로세서는 패스 룰 선택 방법에 대한 정보를 설정할 수 있다.

예를 들어, 컨플릭트 룰 ID는 갤러리 앱을 이용하여 사진을 편집하는 룰 ID, 360 사진 편집 앱을 이용하여 사진을 편집하는 룰 ID 및 움직이는 사진 편집 앱을 이용하여 사진을 편집하는 룰 ID를 포함할 수 있다. 지능형 서버(200)의 프로세서는 컨플릭트 룰 ID를 각 룰 ID에 맵핑되는 복수의 룰 ID로 변환할 수 있다.

일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 단말(100)의 컨텍스트 정보를 이용하여 하나의 패스 룰을 선택하고, 컨텍스트 정보를 이용하여 하나의 패스 룰을 선택할 수 없는 경우에 선택 입력을 수신하도록 하는 패스 룰 선택 방법에 대한 정보를 설정할 수 있다.

일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 컨플릭트 룰 ID로부터 변환된 복수의 룰 ID를 이용하여 복수의 패스 룰을 생성하는 경우, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 단말(100)이 컨텍스트 정보를 이용하여 복수의 패스 룰 중 하나의 패스 룰을 선택하도록 패스 룰을 설정할 수 있다.

이와 같이 설정된 경우, 일 실시 예에서, 사용자 단말(100)은 갤러리 앱을 이용하여 사진을 편집하는 룰 ID, 360 사진 편집 앱을 이용하여 사진을 편집하는 룰 ID 및 움직이는 사진 편집 앱을 이용하여 사진을 편집하는 룰 ID를 포함하는 컨플릭트 룰 ID를 이용하여 생성된 복수의 패스 룰을 수신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 360 사진을 디스플레이에 표시하던 중 상기 복수의 패스 룰을 수신하는 경우, 사용자 단말(100)은 컨텍스트 정보에 대응하는 360 사진 편집 앱을 이용하여 사진을 편집하는 룰 ID에 대응하는 패스 룰을 실행할 수 있다.

일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 컨플릭트 룰 ID로부터 변환된 복수의 룰 ID를 이용하여 복수의 패스 룰을 생성하는 경우, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 단말(100)이 복수의 패스 룰 중 사용자에 의해 선택된 하나의 패스 룰을 실행하도록 패스 룰을 더 설정할 수 있다. 이와 같이 설정된 경우, 일 실시 예에서 사용자 단말(100)은 갤러리 앱을 이용하여 사진을 편집하는 룰 ID, 360 사진 편집 앱을 이용하여 사진을 편집하는 룰 ID 및 움직이는 사진 편집 앱을 이용하여 사진을 편집하는 룰 ID를 포함하는 컨플릭트 룰 ID를 이용하여 생성된 복수의 패스 룰을 수신할 수 있다. 이러한 경우, 사용자 단말(100)은 3개의 패스 룰 중 하나의 패스 룰을 선택하는 사용자 입력을 획득할 수 있고, 사용자 입력에 대응하는 패스 룰을 실행할 수 있다.

일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 단말(100)이 컨텍스트 정보를 이용하여 패스 룰을 선택하도록 하는 설정 및 사용자에 의해 선택된 하나의 패스 룰을 실행하도록 하는 설정 모두를 할 수 있다. 이러한 경우, 사용자 단말(100)은 컨텍스트 정보를 이용하여 패스 룰을 선택할 수 없는 경우에만 하나의 패스 룰을 선택하는 사용자 입력을 획득할 수 있다.

동작 921의 결과로써 사용자 요청의 의도에 해당하는 룰 ID가 컨플릭트 룰 ID인 경우, 동작 922 후, 동작 923에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 컨플릭트 룰 ID에 매핑된 룰 ID와 사용자 발화를 이용하여 패스 룰들의 생성을 완성할 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(100)가 매핑된 룰 ID와 사용자 발화를 이용하여 생성된 패스 룰을 실행하는 경우, 전자 장치(100)는 컨텍스트 정보를 이용하여 복수의 패스 룰 중 하나를 실행하거나, 패스 룰 선택 화면을 출력하여 선택된 패스 룰을 실행할 수 있다.

동작 921의 결과로써 사용자 요청의 의도에 해당하는 룰 ID가 컨플릭트 룰 ID이 아닌 경우, 동작 923에서, 지능형 서버(200)는 동작 905, 동작 908, 동작 909, 동작 911, 동작 919 또는 동작 920에서 판단된 의도(또는, 룰 ID)와 사용자 발화를 이용하여 패스 룰의 생성을 완성할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 개인화 정보 서버(300)는 사용자가 선호하는 요청과 관련된 데이터를 포함하는 화이트 리스트 DB(310) 및 사용자가 선호하지 않는 요청과 관련된 데이터를 포함하는 블랙 리스트 DB(320)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 개인화 정보 서버(200)는 지능형 서버(200)내에 포함되거나 별도로 구현될 수 있다.

도 10a는 일 실시 예에 따른 개인화 정보 서버의 화이트 리스트 데이터 베이스가 업데이트되는 것을 나타내는 도면이다. 도 10b는 일 실시 예에 따른 사용자 발화가 입력된 것을 나타내는 도면이다. 도 10c는 일 실시 예에 따른 복수의 패스 룰에 대응하는 텍스트가 표시되는 화면을 나타내는 도면이다.

동작 1001에서, 사용자 단말(100)은 획득한 사용자 발화 입력과 관련된 데이터를 지능형 서버(200)로 전송할 수 있다. 사용자 발화 입력은 상기 전자 장치를 사용하는 제1 태스크를 수행하기 위한 제1 요청을 포함할 수 있다.

예를 들어, 도 10b를 참조하면, 사용자 단말(100)은 “화면 크기 늘려줘”라는 사용자 발화 입력(1011)을 획득할 수 있고, 사용자 단말(100)은 획득한 사용자 발화 입력과 관련된 데이터를 지능형 서버(200)로 전송할 수 있다.

동작 1002에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 수신한 사용자 발화 입력과 관련된 데이터를 이용하여 복수의 패스 룰을 생성하고 복수의 패스 룰을 포함하는 응답을 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.

일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 도 9a 및 도 9b를 참조하여 전술한 방법으로 패스 룰을 생성할 수 있다.

일 실시 예에서, 복수의 패스 룰은 제1 태스크와 같거나 유사하거나 다른 제2 태스크를 수행하기 위한 복수의 제2 요청에 관한 정보를 포함할 수 있다.

동작 1003에서, 사용자 단말(100)은 복수의 패스 룰 중 하나를 선택하는 사용자 입력을 획득하고, 선택된 패스 룰과 관련된 데이터를 개인화 정보 서버(300)에 전송할 수 있다. 개인화 정보 서버(300)는 선택된 패스 룰과 관련된 데이터를 화이트 리스트 DB에 추가할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 선택된 패스 룰과 관련된 데이터는 사용자 단말(100)이 사용자 발화 입력을 수신할 때의 컨텍스트 정보(예: 앱 정보 또는 앱의 스테이트 정보 등), 선택된 패스 룰의 의도(또는, 룰 ID), 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트, 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 의도에 대응하는 텍스트 또는 선택된 패스 룰의 도메인(또는, 앱) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

예를 들어, 사용자 단말(100)은 도 10c에 도시된 것과 같이 복수의 패스 룰을 나타내는 텍스트(1012)가 표시된 화면을 출력하고, 복수의 텍스트 중 하나를 선택하는 사용자 입력을 획득할 수 있다. 사용자 단말(100)은 선택된 텍스트에 대응하는 패스 룰과 관련된 데이터를 지능형 서버(200) 또는 개인화 정보 서버(300)에 전송할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)이 복수의 패스 룰을 수신한 경우, 사용자 단말(100)은 도 10c와 같은 화면을 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따라 사용자 단말(100)이 하나의 패스 룰을 수신한 경우, 도 10c와 같은 화면을 출력하지 않고, 수신한 패스 룰을 바로 실행할 수 있다.

일 실시 예에서, 화이트 리스트 DB는 선택된 패스 룰과 관련된 데이터를 포함하는 요청들의 화이트 리스트를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 화이트 리스트 내의 각 요청은 화이트 리스트 내에서 식별을 위한 화이트 리스트 식별자, 사용자 단말(100)의 컨텍스트 정보(예: 앱 정보 또는 앱의 스테이트 정보 등), 각 요청에 해당하는 패스 룰의 의도(또는, 룰 ID), 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트, 태그드 발화 텍스트 또는 선택된 패스 룰의 도메인(또는, 앱) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 태그드 발화 텍스트(이하, 태그드 발화 텍스트(tagged utterance text))는 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 룰 ID에 대응하는 텍스트일 수 있다. 다시 말해, 태그드 발화 텍스트는 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트에서 파라미터에 해당하는 텍스트가 제외된 텍스트일 수 있다. 예를 들어, 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트는 “엄마에게 하와이 사진 찾아서 보내줘”이고, 의도는 인터넷에서 검색해서 검색 결과를 메시지앱을 이용하여 보내는 것일 수 있다. 예에서, 태그드 발화 텍스트는 ”에게 찾아서 보내줘”일 수 있다.

일 실시 예에서, 태그드 발화 텍스트는 태그 정보(예: 파라미터의 타입 정보)를 포함할 수 있다. 상기 예에서, 태그 정보를 포함하는 태그드 발화 텍스트는 “수신자(recipient)에게 검색어(searchword) 찾아서 보내줘”일 수 있다. 예에서, 수신자 및 검색어는 파라미터의 타입 정보에 해당할 수 있다.

다른 예로, 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트는 “엄마에게 하와이 사진 찾아서 보내줘”이고, 의도는 갤러리에서 검색해서 검색 결과를 메시지앱을 이용하여 보내는 것일 수 있다. 예에서, 태그드 발화 텍스트는 ”에게 사진 찾아서 보내줘”일 수 있다.

도 11a는 일 실시 예에 따른 개인화 정보 서버(300)의 화이트 리스트 데이터 베이스 및 블랙 리스트 데이터 베이스가 업데이트되는 것을 나타내는 도면이다.

도 11b는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 피드백 입력을 수신하는 화면을 나타내는 도면이다.

동작 1101에서, 사용자 단말(100)은 획득한 사용자 발화 입력과 관련된 데이터를 지능형 서버(200)의 프로세서로 전송할 수 있다. 사용자 발화 입력은 상기 전자 장치를 사용하는 제1 태스크를 수행하기 위한 제1 요청을 포함할 수 있다.

동작 1102에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 수신된 사용자 발화 입력과 관련된 데이터를 이용하여 패스 룰을 생성하고, 패스 룰을 포함하는 응답을 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다. 사용자 단말(100)은 수신된 응답에 포함된 패스 룰을 실행할 수 있다.

동작 1103에서, 사용자 단말(100)은 실행한 패스 룰에 대한 피드백에 해당하는 사용자 입력을 수신할 수 있고, 사용자 입력은 부정적 피드백에 해당할 수 있다. 사용자 단말(100)은 부정적 피드백에 해당하는 사용자 입력과 관련된 데이터를 지능형 서버(200)로 전송할 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말(100)은 패스 룰을 실행한 후, 도 11b와 같은 화면을 디스플레이에 표시하고, 피드백 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 마이크로폰을 통해 “좋아” 또는 “네” 등의 긍정적 피드백을 수신할 수 있고, “이거 말고”, “아니” 또는 “다른 것” 등의 부정적 피드백을 수신할 수 있다.

다른 예로, 사용자 단말(100)은 터치스크린 디스플레이을 통해 긍정적 피드백 입력에 해당하는 제1 오브젝트(1111)를 선택하는 터치입력을 수신하거나, 부정적 피드백 입력에 해당하는 제2 오브젝트(1112)를 선택하는 터치입력을 수신할 수 있다.

동작 1104에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 사용자 발화 입력과 관련된 데이터를 이용하여 복수의 패스 룰을 생성하고, 복수의 패스 룰을 포함하는 응답을 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 생성된 복수의 패스 룰은 동작 1102에서 수신된 패스 룰을 포함하지 않을 수 있다.

동작 1105에서, 사용자 단말(100)은 복수의 패스 룰 중 하나를 선택하는 사용자 입력을 획득하고, 동작 1102에서 수신된 패스 룰과 관련된 데이터 및 선택된 패스 룰과 관련된 데이터를 개인화 정보 서버(300)에 전송할 수 있다. 개인화 정보 서버(300)는 동작 1102에서 수신된 패스 룰과 관련된 데이터 및 선택된 패스 룰과 관련된 데이터를 블랙 리스트 DB 및 화이트 리스트 DB에 추가할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 1102에서 수신된 패스 룰과 관련된 데이터는 사용자 단말(100)이 사용자 발화 입력을 수신할 때의 컨텍스트 정보(예: 앱 정보 또는 앱의 스테이트 정보 등), 동작 1102에서 수신된 패스 룰의 의도(또는, 룰 ID), 선택된 패스 룰의 의도(또는, 룰 ID), 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트, 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 동작 1102에서 수신된 태그드 발화 텍스트 또는 동작 1102에서 수신된 패스 룰의 도메인(또는, 앱) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 블랙 리스트 DB는 동작 1102에서 수신된 패스 룰과 관련된 데이터 및 선택된 패스 룰과 관련된 데이터를 포함하는 요청들의 블랙 리스트를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 블랙 리스트 내의 각 요청은 블랙 리스트 내에서 식별을 위한 블랙 리스트 식별자, 사용자 단말(100)의 컨텍스트 정보(예: 앱 정보 또는 앱의 스테이트 정보 등), 동작 1102에서 수신된 패스 룰의 의도(또는, 룰 ID), 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트, 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 동작 1102에서 수신된 태그드 발화 텍스트, 각 요청에 해당하는 패스 룰의 도메인(또는, 앱) 또는 선택된 패스 룰의 의도(또는, 룰 ID) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 선택된 패스 룰과 관련된 데이터는 사용자 단말(100)이 사용자 발화 입력을 수신할 때의 컨텍스트 정보(예: 앱 정보 또는 앱의 스테이트 정보 등), 선택된 패스 룰의 의도(또는, 룰 ID), 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트, 태그드 발화 텍스트 또는 선택된 패스 룰의 도메인(또는, 앱) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 동작 1104 전, 실행한 패스 룰에 대한 피드백에 해당하는 사용자 입력을 수신한 후, 동작 1102에서 수신된 패스 룰과 관련된 데이터를 개인화 정보 서버(300)에 전송할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 개인화 정보 서버(300)는 동작 1102에서 수신된 패스 룰과 관련된 데이터를 블랙 리스트 DB에 추가할 수 있다. 이러한 경우, 개인화 정보 서버(300)는 동작 1105에서, 선택된 패스 룰의 의도(또는, 룰 ID)를 블랙 리스트 DB에 추가할 수 있다.

다양한 실시 예에 따라, 동작 1001 내지 동작 1003 및 동작1101 내지 동작 1105에서 지능형 서버(200) 및 개인화 정보 서버(300)에 의해 수행되는 동작은 사용자 단말(100)에 의해 수행될 수도 있다.

이하에서는 도 12 및 도 13을 참조하여 화이트 리스트 및 블랙 리스트를 이용하여 지능형 서버(200)가 응답을 제공하는 방법을 설명한다.

도 12는 일 실시 예에 따른 지능형 서버(200)가 전자 장치(100)로 응답을 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

동작 1201에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 사용자 발화 입력과 관련된 제1 데이터를 전자 장치(100)로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에서, 제1 데이터는 제1 사용자 발화 입력에 해당하는 음성 신호 및 제1 사용자 발화 입력이 수신될 때의 전자 장치(100)의 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 컨텍스트 정보는 제1 사용자 발화 입력이 수신될 때의 전자 장치(100)가 실행 중인 앱 정보 또는 앱의 스테이트 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

동작 1202에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 사용자 발화 입력과 관련된 제1 데이터를 이용하여 자연어 이해 프로세스를 수행할 수 있다. 일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 도 8 내지 도 9b를 참조하여 전술된 방법을 이용하여 자연어 이해 프로세스를 수행함으로써 하나 이상의 룰 ID들을 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)의 프로세서는 자연어 이해 프로세스를 수행함으로써 하나 이상의 도메인 또는 하나 이상의 룰 ID를 판단할 수 있다.

동작 1203에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 자연어 이해 프로세스로부터 신뢰도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)의 프로세서는 판단되는 각 도메인에 대응하는 신뢰도 또는 각 룰 ID에 대응하는 신뢰도를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동작 1203은 동작 1202와 동시에 수행될 수 있다. 예를 들어, 지능형 서버(200)의 프로세서는 자연어 이해 프로세스를 수행하며, 각 도메인에 대응하는 신뢰도 또는 각 룰 ID에 대응하는 신뢰도를 판단할 수 있다.

동작 1204에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 신뢰도가 임계값을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 판단된 도메인들 각각에 대응하는 신뢰도가 임계값을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 판단된 룰 ID들에 대응하는 신뢰도가 임계값을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 도메인들 각각에 대응하는 신뢰도가 임계값을 초과하고, 룰 ID들 각각에 대응하는 신뢰도가 임계값을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)의 프로세서는 하나 이상의 도메인들의 신뢰도 중 가장 높은 신뢰도가 임계 값을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)의 프로세서는 하나 이상의 룰 ID들의 신뢰도 중 가장 높은 신뢰도가 임계 값을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 신뢰도가 임계값을 초과하는지 여부는 도 9a 및 9b를 참조하여 설명된 동작들에서 판단된 사용자 요청의 의도(또는, 룰 ID)가 1개인지 여부에 해당할 수 있다. 예를 들어, 판단된 사용자 요청의 의도(또는, 룰 ID)가 1개인 것은 신뢰도가 임계값을 초과하는 것일 수 있다. 다른 예로, 판단된 사용자 요청의 의도(또는, 룰 ID)가 복수개인 것은 신뢰도가 임계값을 초과하지 않는 것일 수 있다.

동작 1204의 결과로써 신뢰도가 임계값을 초과하는 경우, 동작 1205에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 미리 저장된 제1 항목들의 리스트인 제1 리스트에 제1 사용자 발화 입력 및 제1 룰 ID에 기반한 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 있는지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 룰 ID는 동작 1202에서 판단된 룰 ID들 중 신뢰도가 가장 높은 룰 ID일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 태그드 발화 텍스트는 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 룰 ID에 해당하는 텍스트일 수 있다.

일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 획득된 제1 태그드 발화 텍스트 및 제1 데이터에 포함된 컨텍스트 정보 모두가 매칭되는 제1 항목이 제1 리스트에 있는지 여부를 판단할 수도 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 리스트는 도 11을 참조하여 설명된 블랙 리스트에 해당할 수 있고, 제1 항목은 사용자로부터 부정적 피드백이 수신된 패스 룰과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 항목은 부정적 피드백이 수신될 때의 전자 장치(100)의 컨텍스트 정보, 부정적 피드백이 수신된 패스 룰의 제1 블랙 리스트 룰 ID, 사용자 발화에 해당하는 텍스트, 태그드 발화 텍스트, 또는 부정적 피드백이 수신된 후 선택된 패스 룰의 룰 ID인 제1 화이트 리스트 룰 ID 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

동작 1205의 결과로써 제1 리스트에 제1 사용자 발화 입력 및 제1 룰 ID에 기반한 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 있는 경우, 동작 1206에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 데이터 및 상기 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목에 포함된 제1 화이트 리스트 룰 ID에 기반한 제2 패스 룰을 전자 장치(100)로 제공할 수 있다.

동작 1205의 결과로써 제1 리스트에 제1 사용자 발화 입력 및 제1 룰 ID에 기반한 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 없는 경우, 동작 1207에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 데이터 및 제1 룰 ID에 기반한 제1 패스 룰을 전자 장치(100)로 제공할 수 있다.

동작 1204의 결과로써 신뢰도가 임계값을 초과하지 않는 경우, 동작 1208에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 동작 1202에서 판단된 복수의 룰 ID들 중에서 적어도 일부의 룰 ID인 제3 룰 ID들을 판단할 수 있다. 일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 동작 1202에서 판단된 복수의 룰 ID들 중 신뢰도가 높은 순으로 지정된 수의 제3 룰 ID들을 선택할 수 있다.

동작 1209에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 미리 저장된 제2 항목들의 리스트인 제2 리스트에 제1 사용자 발화 입력 및 복수의 제3 룰 ID에 기반한 복수의 제2 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 있는지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 리스트는 도 10을 참조하여 설명된 화이트 리스트에 해당할 수 있고, 제2 항목은 전자 장치(100)가 복수의 패스 룰을 선택하는 동작에서 사용자로부터 선택된 패스 룰과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 항목은 패스 룰이 선택될 때의 전자 장치(100)의 컨텍스트 정보, 선택된 패스 룰의 룰 ID인 제2 화이트 리스트 룰 ID, 사용자 발화에 해당하는 텍스트 또는 태그드 발화 텍스트 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 사용자 발화 입력 및 복수의 제3 룰 ID들을 이용하여 복수의 제2 태그드 발화 텍스트를 획득하고, 획득된 복수의 제2 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 있는지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)의 프로세서는 획득된 제2 태그드 발화 텍스트 및 제1 데이터에 포함된 컨텍스트 정보 모두가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 있는지 여부를 판단할 수도 있다.

동작 1209의 결과로써 제2 리스트에 제1 사용자 발화 입력 및 제3 룰 ID에 기반한 제2 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 있는 경우, 동작 1210에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 데이터 및 상기 제2 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목에 포함된 제2 화이트 리스트 룰 ID에 기반한 제4 패스 룰을 전자 장치(100)로 제공할 수 있다.

동작 1209의 결과로써 제2 리스트에 제1 사용자 발화 입력 및 제3 룰 ID에 기반한 제2 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 없는 경우, 동작 1211에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 데이터 및 복수의 제3 룰 ID 각각에 기반한 복수의 제3 패스 룰을 나타내는 복수의 샘플 발화를 전자 장치(100)로 제공할 수 있다. 예를 들어, 갤러리에서 하와이 사진을 검색하여 검색된 하와이 사진을 엄마에게 메시지 앱으로 전송하는 패스 룰을 나타내는 샘플 발화는 “엄마에게 하와이 사진을 메시지 앱으로 보내줘”일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 수신된 복수의 제3 패스 룰들 나태는 복수의 샘플 발화를 사용자에 제공하고, 복수의 샘플 발화 중 하나를 선택하는 입력을 수신할 수 있다.

일 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 복수의 제3 패스 룰들을 전자 장치(100)로 더 제공할 수 있다.

도 13은 일 실시 예에 따른 지능형 서버(200)가 전자 장치(100)로 응답을 제공하기 위한 추가적인 과정을 나타내는 흐름도이다.

일 실시 예에 따르면, 도 13의 동작들은 동작 1205의 결과로써 제1 리스트에 제1 사용자 발화 입력 및 제1 룰 ID에 기반한 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 있는 경우 수행될 수 있다.

동작 1301에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 사용자 발화 입력 및 제1 화이트 리스트 룰 ID에 기반하여 제3 태그드 발화 텍스트를 획득할 수 있다.

동작 1302에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 획득된 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 있는지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)의 프로세서는 획득된 제3 태그드 발화 텍스트 및 제1 데이터에 포함된 컨텍스트 정보 모두가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 있는지 여부를 판단할 수도 있다.

동작 1302의 결과로써 제3 태그드 발화 텍스트에 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 있는 경우, 동작 1303에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 데이터 및 상기 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목에 포함된 제1 화이트 리스트 룰 ID에 기반한 제2 패스 룰을 전자 장치(100)로 제공할 수 있다.

동작 1302의 결과로써 제3 태그드 발화 텍스트에 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 없는 경우, 동작 1304에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 데이터 및 제1 룰 ID에 기반한 제1 패스 룰을 전자 장치(100)로 제공할 수 있다.

이하에서는 동작 1301 내지 동작 1304의 실시 예를 설명한다.

실시 예에서, 제1 리스트는 “에게 찾아서 보내줘”라는 태그드 발화 텍스트 및 갤러리에서 검색해서 검색 결과를 메시지 앱을 이용하여 보내는 제1 화이트 리스트 룰 ID를 포함하는 제1 항목을 포함하는 것으로 전제한다.

실시 예에서, 제2 리스트는 “에게 사진 찾아서 보내줘”라는 태그드 발화 텍스트 및 갤러리에서 검색해서 검색 결과를 메시지 앱을 이용하여 보내는 제2 화이트 리스트 룰 ID를 포함하는 제2 항목을 포함하고, “에게 동영상 찾아서 보내줘”라는 태그드 발화 텍스트를 포함하는 항목을 포함하지 않는 것으로 전제한다.

실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 “엄마에게 하와이 사진 찾아서 보내줘”라는 제1 사용자 발화 입력과 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 사용자 발화에 해당하는 텍스트를 이용하여 인터넷에서 검색해서 검색 결과를 메시지 앱을 이용하여 보내는 제1 룰 ID를 판단할 수 있다.

지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 사용자 입력 및 판단된 제1 룰 ID에 기반한 제1 태그드 발화 텍스트인 “에게 찾아서 보내줘”가 매칭되는 제1 항목이 제1 리스트에 있다고 판단할 수 있다.

동작 1301에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 “엄마에게 하와이 사진 찾아서 보내줘”라는 제1 사용자 발화에 해당하는 텍스트 및 제1 항목이 포함하는 제1 화이트 리스트 룰 ID에 기반하여 제3 태그드 발화 텍스트를 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 제3 태그드 발화 텍스트는 “에게 사진 찾아서 보내줘”일 수 있다.

동작 1302에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 “에게 사진 찾아서 보내줘”가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 있는지 여부를 판단할 수 있다. 실시 예에서 전제한 바와 같이,“사진 찾아서 보내줘”라는 태그드 발화 텍스트를 포함하는 제2 항목이 제2 리스트에 있으므로, 지능형 서버(200)의 프로세서는 “에게 사진 찾아서 보내줘”가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 있다고 판단할 수 있다.

동작 1303에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제2 패스 룰을 전자 장치(100)로 제공할 수 있다.

실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭된 제2 항목이 포함하는 갤러리에서 검색해서 검색 결과를 메시지 앱을 이용하여 보내는 제2 화이트 리스트 룰 ID 및 제1 사용자 발화 입력에 기반하여 제2 패스 룰을 생성하고 전자 장치(100)로 제공할 수 있다. 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)의 프로세서는 갤러리에서 하와이 사진을 검색하고 검색된 하와이 사진을 메시지 앱을 이용하여 엄마에게 보내는 제2 패스 룰을 전자 장치(100)로 제공할 수 있다.

다른 실시 예에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 “엄마에게 하와이 동영상 찾아서 보내줘”라는 제1 사용자 발화 입력과 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 사용자 발화에 해당하는 텍스트를 이용하여 인터넷에서 검색해서 검색 결과를 메시지 앱을 이용하여 보내는 제1 룰 ID를 판단할 수 있다.

동작 1301에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 “엄마에게 하와이 동영상 찾아서 보내줘”라는 제1 사용자 발화에 해당하는 텍스트 및 제1 항목이 포함하는 제1 화이트 리스트 룰 ID를 이용하여 제3 태그드 발화 텍스트를 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 제3 태그드 발화 텍스트는 “에게 동영상 찾아서 보내줘”일 수 있다.

동작 1302에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 “에게 동영상 찾아서 보내줘”에 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 있는지 여부를 판단할 수 있다. 실시 예에서 전제한 바와 같이,“동영상 찾아서 보내줘”라는 태그드 발화 텍스트를 포함하는 항목은 제2 리스트에 없으므로, 지능형 서버(200)의 프로세서는 “에게 동영상 찾아서 보내줘”가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 없다고 판단할 수 있다.

동작 1302의 결과로써 제3 태그드 발화 텍스트에 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 없으므로, 동작 1304에서, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 패스 룰을 전자 장치(100)로 제공할 수 있다.

실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)의 프로세서는 제1 룰 ID 및 제1 사용자 발화 입력에 기반한 제1 패스 룰을 전자 장치(100)로 제공할 수 있다. 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)의 프로세서는 인터넷에서 하와이 사진을 검색해서 검색 결과를 메시지 앱을 이용하여 엄마에게 보내는 제1 패스 룰을 전자 장치(100)로 제공할 수 있다.

이하에서는 도 14 및 도 15를 참조하여 전자 장치가 사용자 발화 입력에 따라 태스크를 수행하는 방법을 설명한다.

도 14는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 사용자 발화 입력에 따라 태스크를 수행하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

이하에서는 도 2의 사용자 단말(또는, 전자 장치)(100)가 도 14의 프로세스를 수행하는 것을 가정한다. 또한, 도 14의 설명에서, 전자 장치에 의해 수행되는 것으로 기술된 동작은 전자 장치(100)의 프로세서(150)에 의해 제어되는 것으로 이해될 수 있다. 전자 장치(100)의 프로세서(150)에 의해 수행(혹은, 실행)될 수 있는 인스트럭션(명령어)들로 구현될 수 있다. 상기 인스트럭션들은, 예를 들어, 컴퓨터 기록 매체 또는 도 2에 도시된 전자 장치(100)의 메모리(140)에 저장될 수 있다.

도 14를 참조하면, 동작 1401에서, 프로세서(150)는 터치스크린 디스플레이(120) 또는 마이크로폰(111) 중 적어도 하나를 통해 제1 사용자 발화 입력을 수신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 사용자 발화 입력은 전자 장치를 이용하는 제1 태스크를 수행하기 위한 제1 요청을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자 발화 입력은 ‘하와이 사진을 엄마에게 메시지 앱으로 보내줘’ 일 수 있고, 상기 제1 사용자 발화 입력은 하와이에서 찍은 사진을 갤러리 앱에서 검색하여 검색된 사진을 메시지 앱을 이용하여 엄마에게 보내는 태스크를 수행하기 위한 요청을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 태스크는 전자 장치(100)가 수행하는 동작들을 의미할 수 있다.

동작 1402에서, 프로세서(150)는 제1 사용자 발화 입력과 관련된 제1 데이터를 무선 통신 회로를 통해 외부 서버로 전송할 수 있다. 일 실시 예에서, 제1 데이터는 제1 사용자 발화 입력에 해당하는 음성 신호 및 제1 사용자 발화 입력이 수신될 때의 전자 장치(100)의 전자 장치의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 컨텍스트 정보는 제1 사용자 발화 입력이 수신될 때의 전자 장치(100)가 실행 중인 앱 정보 또는 앱의 스테이트 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 앱의 스테이트 정보는 state ID, 앱의 특정 화면 정보 또는 특정 화면에서의 특정 상태 정보 등을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 외부 서버는 지능형 서버(200) 및 개인화 정보 서버(300)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부 서버는 개인화 정보 서버(300)를 포함하는 지능형 서버(200)일 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 데이터는 지능형 서버(200)로 전송될 수 있다.

동작 1403에서, 프로세서(150)는 무선 통신 회로를 통해 외부 서버로부터 제1 응답을 수신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 응답은 제1 태스크와 같거나 유사하거나 다른 제2 태스크를 수행하기 위한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 응답은 전술한 지능형 서버(200)의 동작 1211의 수행에 의해 생성될 수 있고, 제1 응답은 복수의 패스 룰들 및 전자 장치가 복수의 패스 룰들 중 하나의 패스 룰을 선택하는 입력을 수신하기 위한 패스 룰들 각각을 나타내는 복수의 제1 샘플 발화를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 패스 룰들은 제2 태스크를 수행하기 위한 정보에 해당할 수 있고, 제1 샘플 발화는 제2 태스크를 나타낼 수 있다.

동작 1404에서, 프로세서(150)는 터치스크린 디스플레이(120) 또는 스피커(130)를 통해 제1 응답에 포함된 복수의 제1 샘플 발화를 제공할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 복수의 패스 룰들 각각에 대응하는 복수의 제1 샘플 발화에 해당하는 텍스트를 디스플레이(120)에 표시하거나 스피커(130)를 통해 음성 신호로 출력할 수 있다.

예를 들어, 갤러리에서 하와이 사진을 검색하여 검색된 하와이 사진을 엄마에게 메시지 앱으로 전송하는 패스 룰을 나타내는 샘플 발화는 “엄마에게 하와이 사진을 메시지 앱으로 보내줘”일 수 있다.

동작 1405에서, 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 복수의 제1 샘플 발화 중 하나를 선택하기 위한 제1 사용자 입력을 수신할 수 있다.

일 실시 예에서, 프로세서(150)는 마이크로폰(111) 또는 터치스크린 디스플레이(120)를 통해 제1 사용자 입력을 수신할 수 있다.

동작 1406에서, 프로세서(150)는 제1 사용자 입력과 관련된 제2 데이터를 외부 서버로 전송할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 데이터는 수의 제1 샘플 발화 중 선택된 제1 샘플 발화와 관련된 데이터에 해당할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 사용자 입력과 관련된 제2 데이터는 전술한 동작 1003에서 선택된 패스 룰과 관련된 데이터에 해당할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 사용자 입력과 관련된 제2 데이터는 외부 서버가 화이트 리스트를 업데이트 하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에서, 제1 사용자 입력과 관련된 제2 데이터는 전자 장치(100)가 사용자 발화 입력을 수신할 때의 컨텍스트 정보(예: 앱 정보 또는 앱의 스테이트 정보 등), 선택된 제1 샘플 발화에 대응하는 패스 룰의 룰 ID, 사용자 발화에 해당하는 텍스트, 태그드 발화 텍스트 또는 선택된 제1 샘플 발화에 대응하는 패스 룰의 도메인 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 데이터는 개인화 정보 서버(300)로 전송될 수 있다.

동작 1407에서, 프로세서(150)는 제2 태스크를 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 전자 장치(100)가 스테이트들의 시퀀스를 갖도록 함으로써 제2 태스크를 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 태스크는 선택된 제1 샘플 발화에 대응하는 패스 룰에 따른 동작들을 의미할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 무선 통신 회로를 통해 외부 서버로부터 스테이트들의 시퀀스에 관한 정보를 포함하는 제2 응답을 수신하고, 제2 응답에 포함된 스테이트들의 시퀀스에 관한 정보를 이용하여 제2 태스크를 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 응답은 동작 1405에서 선택된 제1 샘플 발화에 대응하는 패스 룰을 포함할 수 있다.

도 15는 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)가 사용자 발화 입력에 따라 태스크를 수행하는 방법을 나타내는 흐름도이다.

일 실시 예에 따르면, 도 15의 동작들은 전술된 동작 1401 내지 동작 1407이 수행된 후, 수행될 수 있다.

도 15를 참조하면, 동작 1501에서, 프로세서(150)는 터치스크린 디스플레이(120) 또는 마이크로폰(111) 중 적어도 하나를 통해 제2 사용자 발화 입력을 수신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 사용자 발화 입력은 제1 사용자 발화 입력과 동일할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 1406에서 제1 사용자 입력과 관련된 제2 데이터의 전송에 의해 선택된 패스 룰과 관련된 데이터가 도 10을 참조하여 설명된 화이트 리스트(또는, 제2 리스트)에 제2 항목으로서 추가될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 추가된 제2 항목은 제1 사용자 발화 및 동작 1405에서 선택된 샘플 발화에 대응하는 패스 룰의 룰 ID에 기반한 태그드 발화 텍스트를 포함할 수 있다.

동작 1502에서, 프로세서(150)는 제2 사용자 발화 입력과 관련된 제3 데이터를 무선 통신 회로를 통해 외부 서버로 전송할 수 있다. 일 실시 예에서, 제3 데이터는 제2 사용자 발화 입력에 해당하는 음성 신호 및 제2 사용자 발화 입력이 수신될 때의 전자 장치(100)의 전자 장치의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다

동작 1503에서, 프로세서(150)는 무선 통신 회로를 통해 외부 서버로부터 제3 응답을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제3 응답은 제3 태스크를 수행하기 위한 스테이트들의 시퀀스에 관한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 제3 데이터를 수신한 외부 서버는 제3 데이터를 이용하여 제3 응답을 생성할 때, 화이트 리스트를 이용할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 화이트 리스트는 제1 사용자 발화 입력 및 동작 1405에서 선택된 샘플 발화에 대응하는 패스 룰의 룰 ID에 기반한 태그드 발화 텍스트를 포함하는 제2 항목을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 사용자 발화 입력으로부터 판단된 룰 ID 및 제2 사용자 발화 입력에 기반한 태그드 발화 텍스트는 화이트 리스트에 포함된 제2 항목에 매칭될 수 있다. 매칭되는 제2 항목은 동작 1406에서 추가된 것일 수 있다.

일 실시 예에서, 외부 서버는 매칭되는 제2 항목이 포함하는 제2 화이트 리스트 룰 ID와 제2 사용자 발화 입력을 기반으로 패스 룰을 생성할 수 있고, 생성된 패스 룰은 동작 1405에서 선택된 제1 샘플 발화에 대응하는 패스 룰과 동일할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제3 응답은 제2 응답에 포함된 패스 룰과 동일한 패스 룰을 포함할 수 있다. 다시 말해, 제3 태스크는 제2 태스크와 동일할 수 있다.

동작 1504에서, 프로세서(150)는 전자 장치(100)가 스테이트들의 시퀀스를 갖도록 함으로써 제3 태스크를 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 제3 응답은 제2 태스크를 수행하기 위한 스테이트들의 시퀀스와 동일한 스테이트들의 시퀀스에 관한 정보를 포함할 수 있고, 프로세서(150)는 제2 태스크와 동일한 제3 태스크를 수행할 수 있다.

동작 1505에서, 프로세서(150)는 터치스크린 디스플레이(120) 또는 마이크로폰(111) 중 적어도 하나를 통해 부정적 피드백에 해당하는 제2 사용자 입력을 수신할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(150)는 동작 1504의 제3 태스크에 대한 피드백에 해당하는 제2 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에서, 제2 사용자 입력은 부정적 피드백에 해당할 수 있고, 동작 1505는 동작 1103에 대응될 수 있다.

동작 1506에서, 프로세서(150)는 제2 사용자 입력과 관련된 제4 데이터를 외부 서버로 전송할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 1506은 동작 1105의 일부에 대응할 수 있고, 제2 사용자 입력과 관련된 제4 데이터는 전술한 동작 1105의 수신된 패스 룰과 관련된 데이터에 해당할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 사용자 입력과 관련된 제4 데이터는 외부 서버가 블랙 리스트(또는, 제1 리스트)를 업데이트 하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에서, 제2 사용자 입력과 관련된 제4 데이터는 전자 장치(100)가 사용자 발화 입력을 수신할 때의 컨텍스트 정보(예: 앱 정보 또는 앱의 스테이트 정보 등), 동작 1503에서 수신된 패스 룰의 룰 ID, 제2 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트, 태그드 발화 텍스트 또는 동작 1503에서 수신된 패스 룰의 도메인 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 1506은 동작 1510과 함께 수행될 수도 있다.

동작 1507에서, 프로세서(150)는 무선 통신 회로를 통해 외부 서버로부터 제4 응답을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제4 응답은 제3 태스크와 다른 제4 태스크를 수행하기 위한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 1507은 동작 1104에 대응할 수 있다. 동작 1506에서 외부 서버는 제3 태스크에 대한 부정적 피드백에 해당하는 사용자 입력을 수신하였으므로, 제4 응답은 제3 태스크와 다른 제4 태스크를 수행하기 위한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제4 응답은 전술한 지능형 서버(200)의 동작 1211의 수행에 의해 생성될 수 있고, 제4 응답은 복수의 패스 룰들 및 전자 장치가 복수의 패스 룰들 중 하나의 패스 룰을 선택하는 입력을 수신하기 위한 패스 룰들 각각을 나타내는 복수의 제2 샘플 발화를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 패스 룰들은 제4 태스크를 수행하기 위한 정보에 해당할 수 있고, 제2 샘플 발화는 제4 태스크를 나타낼 수 있다.

동작 1508에서, 프로세서(150)는 터치스크린 디스플레이(120) 또는 스피커(130)를 통해 제4 응답에 포함된 복수의 제2 샘플 발화를 제공할 수 있다.

동작 1509에서, 프로세서(150)는 복수의 제2 샘플 발화 중 하나를 선택하기 위한 제3 사용자 입력을 수신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 마이크로폰(111) 또는 터치스크린 디스플레이(120)를 통해 제3 사용자 입력을 수신할 수 있다.

동작 1510에서, 프로세서(150)는 제3 사용자 입력과 관련된 제5 데이터를 외부 서버로 전송할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 동작 1506에서 제3 태스크에 대한 부정적 피드백에 해당하는 제4 데이터가 외부 서버로 전송되고, 외부 서버는 동작 1406에서 화이트 리스트에 추가된 제1 사용자 발화 입력과 관련된 데이터를 화이트 리스트에서 삭제하고, 제1 사용자 발화 입력과 관련된 데이터 블랙 리스트에 추가할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 동작 1510에서 외부 서버로 제5 데이터가 전송되고, 외부 서버는 제5 데이터를 이용하여 제3 사용자 발화 입력과 관련된 데이터를 화이트 리스트에 추가할 수 있다.

예를 들어, 동작 1406에서 제1 사용자 발화 입력에 대응하는 사용자 발화 입력 A 및 제1 사용자 입력에 대응하는 룰 ID A가 화이트 리스트에 추가된 경우, 동작 1506에서 사용자 발화 입력 A 및 룰 ID A는 화이트 리스트에서 삭제되고 블랙 리스트에 추가될 수 있다. 동작 1510에서 제2 사용자 발화에 대응하는 사용자 발화 입력 A 및 제3 사용자 입력에 대응하는 룰 ID B가 화이트 리스트에 추가될 수 있다.

동작 1511에서, 프로세서(150)는 제4 태스크를 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제4 태스크는 제3 사용자 입력에 의해 선택된 제2 샘플 발화에 대응하는 패스 룰에 따른 동작들을 의미할 수 있다.

도 16은 다양한 실시 예들에 따른 네트워크 환경(1600) 내의 전자 장치(1601)의 블록도 이다. 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치(예: PDA(personal digital assistant), 태블릿 PC(tablet PC), 랩탑 PC(, 데스크톱 PC, 워크스테이션, 또는 서버), 휴대용 멀티미디어 장치(예: 전자 책 리더기 또는 MP3 플레이어), 휴대용 의료 기기(예: 심박, 혈당, 혈압, 또는 체온 측정기), 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리 형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용 형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착 형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식 형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오 장치, 오디오 액세서리 장치(예: 스피커, 헤드폰, 또는 헤드 셋), 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토메이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 게임 콘솔, 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다른 실시 예에서, 전자 장치는 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder)(예: 차량/선박/비행기 용 블랙박스(black box)), 자동차 인포테인먼트 장치(예: 차량용 헤드-업 디스플레이), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), ATM(automated teller machine), POS(point of sales) 기기, 계측 기기(예: 수도, 전기, 또는 가스 계측 기기), 또는 사물 인터넷 장치(예: 전구, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도 조절기, 또는 가로등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않으며, 또한, 예를 들면, 개인의 생체 정보(예: 심박 또는 혈당)의 측정 기능이 구비된 스마트폰의 경우처럼, 복수의 장치들의 기능들을 복합적으로 제공할 수 있다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.

도 16을 참조하여, 네트워크 환경(1600)에서 전자 장치(1601)(예: 사용자 단말(100))는 근거리 무선 통신(1698)을 통하여 전자 장치(1602)와 통신하거나, 또는 네트워크(1699)를 통하여 전자 장치(1604) 또는 서버(1608)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1601)는 서버(1608)을 통하여 전자 장치(1604)와 통신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1601)는 버스(1610), 프로세서(1620)(예: 프로세서(150)), 메모리(1630), 입력 장치(1650)(예: 마이크 또는 마우스), 표시 장치(1660), 오디오 모듈(1670), 센서 모듈(1676), 인터페이스(1677), 햅틱 모듈(1679), 카메라 모듈(1680), 전력 관리 모듈(1688), 및 배터리(1689), 통신 모듈(1690), 및 가입자 식별 모듈(1696)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(1601)는 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(1660) 또는 카메라 모듈(1680))를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다.

버스(1610)는, 구성요소들(1620-1690)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 신호(예: 제어 메시지 또는 데이터)를 전달하는 회로를 포함할 수 있다.

프로세서(1620)는, 중앙처리장치(central processing unit, CPU), 어플리케이션 프로세서(application processor, AP), GPU(graphics processing unit), 카메라의 ISP(image signal processor), 또는 CP(communication processor) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(1620)는 SoC(system on chip) 또는 SiP(system in package)로 구현될 수 있다. 프로세서(1620)는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(1620)에 연결된 전자 장치(1601)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(1620)는 다른 구성요소들(예: 통신 모듈(1690)) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(1632)에 로드 하여 처리하고, 결과 데이터를 비 휘발성 메모리(1634)에 저장할 수 있다.

메모리(1630)는, 휘발성 메모리(1632) 또는 비 휘발성 메모리(1634)를 포함할 수 있다. 휘발성 메모리(1632)는, 예를 들면, RAM(random access memory)(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM)로 구성될 수 있다. 비 휘발성 메모리(1634)는, 예를 들면, PROM(programmable read-only memory), OTPROM(one time PROM), EPROM(erasable PROM), EEPROM(electrically EPROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리, HDD(hard disk drive), 또는 SSD(solid state drive)로 구성될 수 있다. 또한, 비 휘발성 메모리(1634)는, 전자 장치(1601)와의 연결 형태에 따라, 그 안에 배치된 내장 메모리(1636), 또는 필요 시에만 연결하여 사용 가능한 스탠드-얼론(stand-alone) 형태의 외장 메모리(1638)로 구성될 수 있다. 외장 메모리(1638)는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD, Mini-SD, xD(extreme digital), MMC(multi-media card), 또는 메모리 스틱을 포함할 수 있다. 외장 메모리(1638)는 유선(예: 케이블 또는 USB(universal serial bus)) 또는 무선(예: Bluetooth)을 통하여 전자 장치(1601)와 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.

메모리(1630)는, 예를 들면, 전자 장치(1601)의 적어도 하나의 다른 소프트웨어 구성요소, 예를 들어, 프로그램(1640)에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 프로그램(1640)은, 예를 들면, 커널(1641), 라이브러리(1643), 어플리케이션 프레임워크(1645), 또는 어플리케이션 프로그램(interchangeably "어플리케이션")(1647)을 포함할 수 있다.

입력 장치(1650)는, 마이크, 마우스, 또는 키보드를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 키보드는 물리적인 키보드로 연결되거나, 표시 장치(1660)를 통해 가상 키보드로 표시될 수 있다.

표시 장치(1660)는, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 디스플레이는, 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 마이크로 전자기계 시스템(MEMS) 디스플레이, 또는 전자 종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이는, 일 실시 예에 따르면, 유연하게, 투명하게, 또는 착용할 수 있게 구현될 수 있다. 디스플레이는 사용자의 터치, 제스처, 근접, 또는 호버링(hovering) 입력을 감지할 수 터치 회로(touch circuitry) 또는 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서(interchangeably "force sensor")를 포함할 수 있다. 상기 터치 회로 또는 압력 센서는 디스플레이와 일체형으로 구현되거나, 또는 디스플레이와는 별도의 하나 이상의 센서들로 구현될 수 있다. 홀로그램 장치는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치(1601)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다.

오디오 모듈(1670)은, 예를 들면, 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(1670)은, 입력 장치(1650)(예: 마이크)를 통해 소리를 획득하거나, 또는 전자 장치(1601)에 포함된 출력 장치(미 도시)(예: 스피커 또는 리시버), 또는 전자 장치(1601)와 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1602)(예: 무선 스피커 또는 무선 헤드폰) 또는 전자 장치(1606)(예: 유선 스피커 또는 유선 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(1676)은, 예를 들면, 전자 장치(1601)의 내부의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 고도, 습도, 또는 밝기)를 계측 또는 감지하여, 그 계측 또는 감지된 상태 정보에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 센서 모듈(1676)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러(color) 센서(예: RGB(red, green, blue) 센서), IR(infrared) 센서, 생체 센서(예: 홍채 센서, 지문 센서, 또는 HRM(heartbeat rate monitoring) 센서, 후각(electronic nose) 센서, EMG(electromyography) 센서, EEG(Electroencephalogram) 센서, ECG(Electrocardiogram) 센서), 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서, 또는 UV(ultra violet) 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(1676)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(1601)는 프로세서(1620) 또는 프로세서(1620)와는 별도의 프로세서(예: 센서 허브)를 이용하여, 센서 모듈(1676)을 제어할 수 있다. 별도의 프로세서(예: 센서 허브)를 이용하는 경우에, 전자 장치(1601)는 프로세서(1620)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 프로세서(1620)를 깨우지 않고 별도의 프로세서의 작동에 의하여 센서 모듈(1676)의 동작 또는 상태의 적어도 일부를 제어할 수 있다.

인터페이스(1677)는, 일 실시 예에 따르면, HDMI(high definition multimedia interface), USB, 광 인터페이스(optical interface), RS-232(recommended standard 232), D-sub(D-subminiature), MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다. 연결 단자(1678)는 전자 장치(1601)와 전자 장치(1606)를 물리적으로 연결시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(1678)는, 예를 들면, USB 커넥터, SD 카드/MMC 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(1679)은 전기적 신호를 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 예를 들면, 햅틱 모듈(1679)은 사용자에게 촉각 또는 운동 감각과 관련된 자극을 제공할 수 있다. 햅틱 모듈(1679)은 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(1680)은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 카메라 모듈(1680)는, 일 실시 예에 따르면, 하나 이상의 렌즈(예: 광각 렌즈 및 망원 렌즈, 또는 전면 렌즈 및 후면 렌즈), 이미지 센서, 이미지 시그널 프로세서, 또는 플래시(예: 발광 다이오드 또는 제논 램프(xenon lamp) 등)를 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(1688)은 전자 장치(1601)의 전력을 관리하기 위한 모듈로서, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구성될 수 있다.

배터리(1689)는, 예를 들면, 1차 전지, 2차 전지, 또는 연료 전지를 포함하여 외부 전원에 의해 재충전되어, 상기 전자 장치(1601)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다.

통신 모듈(1690)은, 예를 들면, 전자 장치(1601)와 외부 장치(예: 제1 외부 전자 장치(1602), 제2 외부 전자 장치(1604), 또는 서버(1608)) 간의 통신 채널 수립 및 수립된 통신 채널을 통한 유선 또는 무선 통신의 수행을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(1690)은 무선 통신 모듈(1692) 또는 유선 통신 모듈(1694)을포함하고, 그 중 해당하는 통신 모듈을 이용하여 제1 네트워크(1698)(예: Bluetooth 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(1699)(예: 셀룰러 네트워크와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 장치와 통신할 수 있다.

무선 통신 모듈(1692)은, 예를 들면, 셀룰러 통신, 근거리 무선 통신, 또는 GNSS 통신을 지원할 수 있다. 셀룰러 통신은, 예를 들면, LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications)을 포함할 수 있다. 근거리 무선 통신은, 예를 들면, Wi-Fi(wireless fidelity), Wi-Fi Direct, Li-Fi(light fidelity), Bluetooth, BLE(Bluetooth low energy), Zigbee, NFC(near field communication), MST(magnetic secure transmission), RF(radio frequency), 또는 BAN(body area network)을 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo(the European global satellite-based navigation system)을 포함할 수 있다. 본 문서에서 "GPS"는 "GNSS"와 상호 호환적으로 사용될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 상기 무선 통신 모듈(1692)은, 셀룰러 통신을 지원하는 경우, 예를 들면, 가입자 식별 모듈(1696)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(1601)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(1692)은 프로세서(1620)(예: AP)와 별개인 CP를 포함할 수 있다. 이런 경우, CP는, 예를 들면, 프로세서(1620)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 프로세서(1620)를 대신하여, 또는 프로세서(1620)가 액티브 상태에 있는 동안 프로세서(1620)과 함께, 전자 장치(1601)의 구성요소들(1610-1696) 중 적어도 하나의 구성 요소와 관련된 기능들의 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(1692)은 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS 통신 모듈 중 해당하는 통신 방식만을 지원하는 복수의 통신 모듈들로 구성될 수 있다.

유선 통신 모듈(1694)은, 예를 들면, LAN(local area network), 전력선 통신 또는 POTS(plain old telephone service)를 포함할 수 있다.

제1 네트워크(1698)는, 예를 들어, 전자 장치(1601)와 제1 외부 전자 장치(1602)간의 무선으로 직접 연결을 통해 명령 또는 데이터를 송신 또는 수신 할 수 있는 Wi-Fi 다이렉트 또는 Bluetooth를 포함할 수 있다. 제2 네트워크(1699)는, 예를 들어, 전자 장치(1601)와 제2 외부 전자 장치(1604)간의 명령 또는 데이터를 송신 또는 수신할 수 있는 텔레커뮤니케이션 네트워크(예: LAN(local area network)나 WAN(wide area network)와 같은 컴퓨터 네트워크, 인터넷(internet), 또는 텔레폰(telephone) 네트워크)를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예들에 따르면, 상기 명령 또는 상기 데이터는 제2 네트워크에 연결된 서버(1608)를 통해서 전자 장치(1601)와 제2 외부 전자 장치(1604)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 제1 및 제2 외부 전자 장치(1602, 1604) 각각은 전자 장치(1601)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전자 장치(1601)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(1602, 1604), 또는 서버(1608)에서 실행될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1601)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(1601)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(1602, 1604), 또는 서버(1608))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(1602, 1604), 또는 서버(1608))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(1601)로 전달할 수 있다. 전자 장치(1601)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 제2 데이터를 전송한 후, 상기 무선 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로부터 제2 응답을 수신하도록 하고, 상기 제2 응답은 상기 스테이트들의 시퀀스에 관한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 제2 데이터를 전송한 후, 상기 터치스크린 디스플레이 또는 상기 마이크로폰 중 적어도 하나를 통해 제2 사용자 발화 입력을 수신하고, 상기 제2 사용자 발화 입력은 상기 제1 사용자 발화 입력과 동일하고, 상기 제2 사용자 발화 입력과 관련된 제3 데이터를 상기 무선 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로 전송하고, 상기 무선 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로부터 제3 응답을 수신하고, 상기 제3 응답은 제3 태스크를 수행하기 위한 상기 스테이트들의 시퀀스에 관한 정보를 포함하고, 상기 제3 응답이 포함하는 상기 스테이트들의 시퀀스에 관한 정보는 상기 제2 응답이 포함하는 상기 스테이트들의 시퀀스에 관한 정보와 동일하고, 상기 제3 응답을 수신한 후, 상기 전자 장치가 상기 제3 응답이 포함하는 상기 스테이트들의 시퀀스를 갖도록 함으로써 상기 제3 태스크를 수행하도록 할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 제3 태스크를 수행한 후, 상기 터치스크린 디스플레이 또는 상기 마이크로폰 중 적어도 하나를 통해 부정적 피드백에 해당하는 제2 사용자 입력을 수신하고, 상기 제2 사용자 입력과 관련된 제4 데이터를 외부 서버로 전송하도록 할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 제2 사용자 입력을 수신한 후, 상기 무선 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로부터 제4 응답을 수신하고, 상기 제4 응답은 상기 제3 태스크와 다른 제4 태스크를 나타내는 복수의 제2 샘플 발화를 포함하고, 상기 터치스크린 디스플레이 또는 상기 스피커를 통해 복수의 제2 샘플 발화를 제공하고, 상기 복수의 제2 샘플 발화 중 하나를 선택하기 위한 제3 사용자 입력을 수신하고, 상기 제3 사용자 입력과 관련된 제5 데이터를 상기 외부 서버로 전송하고, 및 상기 제5 데이터를 전송한 후, 상기 제4 태스크를 수행하도록 할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 외부 서버는 제1 외부 서버 및 제2 외부 서버를 포함하고, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 제1 데이터를 상기 제1 외부 서버로 전송하고, 상기 제2 데이터를 상기 제2 외부 서버로 전송하도록 할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제1 리스트의 제1 항목들 각각은,상기 제1 항목의 식별자, 상기 제1 항목에 대응하는 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트, 상기 제1 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보, 상기 제1 항목의 룰 ID, 상기 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 제1 항목의 룰 ID에 대응하는 텍스트인 태그드 발화 텍스트, 상기 제1 항목에 대응하는 상기 사용자 발화 입력의 도메인 또는 상기 제1 항목이 생성될 때 상기 전자 장치에 의해 선택된 패스 룰의 룰 ID인 제1 화이트 리스트 룰 ID 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제2 리스트의 제2 항목들 각각은, 상기 제2 항목의 식별자, 상기 제2 항목에 대응하는 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트, 상기 제2 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보, 상기 제2 항목의 제2 화이트 리스트 룰 ID, 상기 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 제2 화이트 리스트 룰 ID에 대응하는 텍스트인 태그드 발화 텍스트, 상기 제2 항목에 대응하는 상기 사용자 발화 입력의 도메인 중 적어도 하나를 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제1 항목은 상기 제1 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보를 포함하고, 상기 제1 리스트에 상기 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 있는지 여부를 판단하는 것은 상기 제1 데이터에 포함된 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보가 상기 매칭되는 제1 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보에 매칭되는지를 판단하는 것을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제1 항목은 상기 제1 항목이 생성될 때 상기 전자 장치에 의해 선택된 패스 룰의 룰 ID인 제1 화이트 리스트 룰 ID를 포함하고, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 상기 제1 리스트에 있는 경우, 상기 제1 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 제1 화이트 리스트 룰 ID에 대응하는 텍스트인 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 있는지 여부를 판단하고, 상기 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 상기 제2 리스트에 있는 경우, 상기 제2 패스 룰을 상기 전자 장치로 제공하고, 상기 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 상기 제2 리스트에 없는 경우, 상기 제1 패스 룰을 상기 전자 장치로 제공하도록 할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제2 항목은 상기 제2 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보를 포함하고, 상기 제2 리스트에 상기 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 있는지 여부를 판단하는 것은 상기 제1 데이터에 포함된 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보가 상기 매칭되는 제2 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보에 매칭되는지를 판단하는 것을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 적어도 하나의 룰 ID들 중 선택된 상기 복수의 제3 룰 ID들의 신뢰도는 상기 복수의 요청들 중 선택되지 않은 룰 ID들의 신뢰도보다 높을 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제1 리스트의 제1 항목들 각각은, 상기 제1 항목의 식별자, 상기 제1 항목에 대응하는 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트, 상기 제1 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보, 상기 제1 항목의 룰 ID, 상기 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 제1 항목의 룰 ID에 대응하는 텍스트인 태그드 발화 텍스트, 상기 제1 항목에 대응하는 상기 사용자 발화 입력의 도메인 또는 상기 제1 항목이 생성될 때 상기 전자 장치에 의해 선택된 패스 룰의 룰 ID인 제1 화이트 리스트 룰 ID 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제1 항목은 상기 제1 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보를 포함하고, 상기 제1 리스트에 상기 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 있는지 여부를 판단하는 동작은 상기 제1 데이터에 포함된 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보가 상기 매칭되는 제1 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보에 매칭되는지를 판단하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제1 항목은 상기 제1 항목이 생성될 때 상기 전자 장치에 의해 선택된 패스 룰의 룰 ID인 제1 화이트 리스트 룰 ID를 포함하고, 상기 명령어들은 시스템 장치의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 시스템 장치로 하여금, 상기 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 상기 제1 리스트에 있는 경우, 상기 제1 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 제1 화이트 리스트 룰 ID에 대응하는 텍스트인 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 제2 리스트에 있는지 여부를 판단하는 동작, 상기 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 상기 제2 리스트에 있는 경우, 상기 제2 패스 룰을 상기 전자 장치로 제공하는 동작, 및 상기 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 상기 제2 리스트에 없는 경우, 상기 제1 패스 룰을 상기 전자 장치로 제공하는 동작을 더 수행하도록 할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제2 항목은 상기 제2 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보를 포함하고, 상기 제2 리스트에 상기 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 있는지 여부를 판단하는 동작은 상기 제1 데이터에 포함된 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보가 상기 매칭되는 제2 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보에 매칭되는지를 판단하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 입력은 사용자 발화 입력에 해당할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 요청은 사용자에 의해 자연어 입력이 전자 장치에 수신될 때의 상황을 나타낼 수 있고, 요청은 자연어 입력, 전자 장치의 컨텍스트 정보 또는 자연어 입력에 해당하는 텍스트 중 판단된 의도(또는, 룰 ID)에 해당하는 태그드 발화 텍스트를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제1 리스트의 미리 저장된 요청들 각각은, 상기 요청의 식별자, 상기 요청에 대응하는 자연어 입력에 해당하는 텍스트, 상기 요청이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보, 상기 요청의 의도, 상기 자연어 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 요청의 의도에 대응하는 텍스트인 태그드 발화 텍스트, 상기 요청에 대응하는 상기 자연어 입력의 도메인 또는 상기 요청이 생성될 때 상기 전자 장치에 의해 선택된 제3 요청의 의도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제2 리스트의 미리 저장된 요청들 각각은, 상기 요청의 식별자, 상기 요청에 대응하는 자연어 입력에 해당하는 텍스트, 상기 요청이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보, 상기 요청의 의도, 상기 자연어 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 요청의 의도에 대응하는 텍스트인 태그드 발화 텍스트, 상기 요청에 대응하는 상기 자연어 입력의 도메인 중 적어도 하나를 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제1 리스트의 미리 저장된 요청들 각각은 상기 요청들 각각이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보를 포함하고, 상기 미리 저장된 요청들의 제1 리스트에 상기 제1 요청이 있는지 여부를 결정하는 것은, 상기 제1 리스트의 요청들 각각의 컨텍스트 정보에 상기 제1 요청에 포함된 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보가 매칭되는지 여부를 결정하는 것을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제1 리스트의 미리 저장된 요청들 각각은 상기 요청들 각각이 생성될 때 상기 전자 장치에 의해 선택된 제3 요청을 포함하고, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 제1 요청이 상기 제1 리스트에 있는 경우, 상기 제1 자연어 입력에 해당하는 텍스트 중 제1 요청에 대응하는 제1 리스트의 미리 저장된 요청의 의도에 대응하는 텍스트인 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 요청이 제2 리스트에 있는지 여부를 판단하고, 상기 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 요청이 상기 제2 리스트에 있는 경우, 상기 제2 요청을 위한 응답을 상기 전자 장치로 제공하고, 및 상기 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 요청이 상기 제2 리스트에 없는 경우, 상기 제1 요청을 위한 응답을 상기 전자 장치로 제공하도록 할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제1 리스트의 미리 저장된 요청들 각각은 상기 요청들 각각이 생성될 때 상기 전자 장치에 의해 선택된 제3 요청을 포함하고, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 제1 요청이 상기 제1 리스트에 있는 경우, 상기 제1 자연어 입력에 해당하는 텍스트 중 제1 요청에 대응하는 제1 리스트의 미리 저장된 요청의 의도에 대응하는 텍스트인 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 요청이 제2 리스트에 있는지 여부를 판단하는 동작, 상기 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 요청이 상기 제2 리스트에 있는 경우, 상기 요청을 위한 응답을 상기 전자 장치로 제공하는 동작, 및 상기 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 요청이 상기 제2 리스트에 없는 경우, 상기 제1 요청을 위한 응답을 상기 전자 장치로 제공하는 동작을 더 수행하도록 할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 제2 리스트의 미리 저장된 요청들 각각은 상기 요청들 각각이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보를 포함하고, 상기 미리 저장된 요청들의 제2 리스트에 상기 제3 요청이 있는지 여부를 결정하는 것은, 상기 제1 리스트의 요청들 각각의 컨텍스트 정보에 상기 제3 요청에 포함된 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보가 매칭되는지 여부를 결정하는 것을 포함할 수 있다.

일 실시 예에서, 상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가, 상기 자연어 이해 프로세스로부터 결정된 복수의 요청들 중에서 상기 복수의 제3 요청들을 선택하도록 할 수 있다.

본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및/또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C" 또는 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.

본 문서에서, "~하도록 설정된(adapted to or configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다. 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 설정된 (또는 구성된) 프로세서"는 해당 동작들을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치(예: 메모리 1630)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 AP)를 의미할 수 있다.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어(firmware)로 구성된 유닛(unit)을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 어떤 동작들을 수행하는, 알려졌거나 앞으로 개발될, ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays), 또는 프로그램 가능 논리 장치를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예들에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체(예: 메모리(1630))에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(1620))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(예: 자기테이프), 광기록 매체(예: CD-ROM, DVD, 자기-광 매체(예: 플롭티컬 디스크), 내장 메모리 등을 포함할 수 있다. 명령어는 컴파일러에 의해 만들어지는 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다.

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

Claims

전자 장치에 있어서,
하우징;
상기 하우징 내에 배치되고 상기 하우징의 제1 부분을 통해 노출된 터치스크린 디스플레이;
상기 하우징 내에 배치되고 상기 하우징의 제2 부분을 통해 노출된 마이크로폰;
상기 하우징 내에 배치되고 상기 하우징의 제3 부분을 통해 노출된 적어도 하나의 스피커;
상기 하우징 내에 배치된 무선 통신 회로;
상기 하우징 내에 배치되고 상기 터치스크린 디스플레이, 상기 마이크로폰, 상기 적어도 하나의 스피커 및 상기 무선 통신 회로와 전기적으로 연결된 프로세서; 및
상기 하우징 내에 배치되고 상기 프로세서와 전기적으로 연결된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 실행 시에, 상기 프로세서가,
상기 터치스크린 디스플레이 또는 상기 마이크로폰 중 적어도 하나를 통해 제1 사용자 발화 입력을 수신하고, 상기 제1 사용자 발화 입력은 상기 전자 장치를 이용하여 제1 태스크를 수행하기 위한 요청을 포함하고,
상기 제1 사용자 발화 입력과 관련된 제1 데이터를 상기 무선 통신 회로를 통해 외부 서버로 전송하고,
상기 무선 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로부터 제1 응답을 수신하고, 상기 제1 응답은 복수의 제1 샘플 발화를 포함하고,
상기 터치스크린 디스플레이 또는 상기 스피커를 통해 상기 복수의 제1 샘플 발화를 제공하고,
상기 복수의 제1 샘플 발화 중 하나를 선택하기 위한 제1 사용자 입력을 수신하고,
상기 제1 사용자 입력과 관련된 제2 데이터를 외부 서버로 전송하고,
상기 무선 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로부터 제2 응답을 수신하고, 상기 제2 응답은 제2 태스크를 수행하기 위한 스테이트들(states)의 시퀀스(sequence)에 관한 정보를 포함하고,
상기 제2 응답에 포함된 상기 스테이트들의 시퀀스에 대한 정보에 따라 제2 태스크를 수행하고,
상기 제2 데이터를 전송한 후, 상기 터치스크린 디스플레이 또는 상기 마이크로폰 중 적어도 하나를 통해 입력된 제2 사용자 발화 입력을 수신하고, 상기 제2 사용자 발화 입력은 상기 제1 사용자 발화 입력과 일치하고,
상기 제2 사용자 발화 입력과 관련된 제2 데이터를 상기 무선 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로 전송하고,
상기 무선 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로부터 제3 응답을 수신하고, 상기 제3 응답은 제3 태스크를 수행하기 위한 스테이트들의 시퀀스에 관한 정보를 포함하고, 상기 제3 응답의 정보는 상기 제2 응답의 정보와 일치하고,
상기 제3 응답을 수신한 후, 상기 제3 응답에 포함된 상기 스테이트들의 시퀀스에 대한 정보에 따라 상기 제3 태스크를 수행하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 전자 장치.
삭제
삭제
청구항 1에 있어서,
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가,
상기 제3 태스크를 수행한 후,
상기 터치스크린 디스플레이 또는 상기 마이크로폰 중 적어도 하나를 통해 부정적 피드백에 해당하는 제2 사용자 입력을 수신하고,
상기 제2 사용자 입력과 관련된 제4 데이터를 외부 서버로 전송하도록 하는, 전자 장치.
청구항 4에 있어서,
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가,
상기 제2 사용자 입력을 수신한 후,
상기 무선 통신 회로를 통해 상기 외부 서버로부터 제4 응답을 수신하고, 상기 제4 응답은 상기 제3 태스크와 다른 제4 태스크를 나타내는 복수의 제2 샘플 발화를 포함하고,
상기 터치스크린 디스플레이 또는 상기 스피커를 통해 복수의 제2 샘플 발화를 제공하고,
상기 복수의 제2 샘플 발화 중 하나를 선택하기 위한 제3 사용자 입력을 수신하고,
상기 제3 사용자 입력과 관련된 제5 데이터를 상기 외부 서버로 전송하고, 및
상기 제5 데이터를 전송한 후, 상기 제4 태스크를 수행하도록 하는, 전자 장치.
◈청구항 6은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

청구항 1에 있어서,
상기 외부 서버는 제1 외부 서버 및 제2 외부 서버를 포함하고,
상기 인스트럭션들은 상기 프로세서가,
상기 제1 데이터를 상기 제1 외부 서버로 전송하고,
상기 제2 데이터를 상기 제2 외부 서버로 전송하도록 하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 제1 데이터는, 상기 제1 사용자 발화 입력 또는 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 포함하고,
상기 제1 응답은, 상기 요청에 대한 자연어 이해 프로세스의 복수의 룰 ID 및 상기 복수의 룰 ID 각각에 대응하는 신뢰도가 임계값을 초과하고, 미리 저장된 제1 항목들의 제1 리스트에 상기 제1 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 제1 룰 ID에 대응하는 텍스트인 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 없는 경우, 상기 제1 룰 ID 및 상기 제1 데이터에 기반한 제1 패스 룰을 포함하고, 상기 제1 룰 ID는 상기 복수의 룰 ID 중 신뢰도가 가장 높은 룰 ID이고,
상기 제1 응답은, 상기 신뢰도가 상기 임계값을 초과하고, 상기 제1 리스트에 상기 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 있는 경우, 상기 매칭되는 제1 항목이 포함하는 제1 화이트 리스트 룰 ID 및 상기 제1 데이터에 기반한 제2 패스 룰을 포함하고,
상기 제1 응답은, 상기 신뢰도가 상기 임계값을 초과하지 않고, 미리 저장된 제2 항목들의 제2 리스트에 상기 제1 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 복수의 제3 룰 ID 각각에 대응하는 텍스트인 복수의 제2 태그드 발화 텍스트 중 적어도 하나가 매칭되는 제2 항목이 없는 경우, 상기 제1 데이터 및 상기 복수의 제3 룰 ID 각각에 대응하는 복수의 샘플 발화를 포함하고, 상기 복수의 제3 룰 ID는 상기 복수의 룰 ID 중 선택되고,
상기 제1 응답은, 상기 신뢰도가 상기 임계값을 초과하지 않고, 상기 제2 리스트에 상기 복수의 제2 태그드 발화 텍스트 중 적어도 하나가 매칭되는 제2 항목이 있는 경우, 상기 제1 데이터 및 상기 매칭되는 제2 항목에 포함된 제2 화이트 리스트 룰 ID에 기반한 제4 패스 룰을 포함하는, 전자 장치.
청구항 7에 있어서,
상기 제1 리스트의 미리 저장된 제1 항목들 각각은,
상기 제1 항목의 식별자, 상기 제1 항목에 대응하는 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트, 상기 제1 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보, 상기 제1 항목의 룰 ID, 상기 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 제1 항목의 룰 ID에 대응하는 텍스트인 태그드 발화 텍스트, 상기 제1 항목에 대응하는 상기 사용자 발화 입력의 도메인 또는 상기 제1 항목이 생성될 때 상기 전자 장치에 의해 선택된 패스 룰의 룰 ID인 제1 화이트 리스트 룰 ID 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
청구항 7에 있어서,
상기 제2 리스트의 미리 저장된 제2 항목들 각각은,
상기 제2 항목의 식별자, 상기 제2 항목에 대응하는 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트, 상기 제2 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보, 상기 제2 항목의 제2 화이트 리스트 룰 ID, 상기 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 제2 화이트 리스트 룰 ID에 대응하는 텍스트인 태그드 발화 텍스트, 상기 제2 항목에 대응하는 상기 사용자 발화 입력의 도메인 중 적어도 하나를 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
청구항 7에 있어서,
상기 제1 항목은 상기 제1 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보를 포함하고,
상기 제1 리스트에 상기 제1 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제1 항목이 있는지 여부는 상기 제1 데이터에 포함된 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보가 상기 매칭되는 제1 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보에 매칭되는지에 따라 결정되는, 전자 장치.
청구항 7에 있어서,
상기 제1 항목은 상기 제1 항목이 생성될 때 상기 전자 장치에 의해 선택된 패스 룰의 룰 ID인 제1 화이트 리스트 룰 ID를 포함하고,
상기 제1 항목이 상기 제1 리스트에 있고, 상기 제1 사용자 발화 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 제1 화이트 리스트 룰 ID에 대응하는 텍스트인 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 미리 저장된 제2 항목들의 제2 리스트에 있는 경우, 상기 제1 응답은 상기 제2 패스 룰을 포함하고,
상기 제1 항목이 상기 제1 리스트에 있고, 상기 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 상기 제2 리스트에 없는 경우, 상기 제1 응답은 상기 제1 패스 룰을 포함하는, 전자 장치.
청구항 11에 있어서,
상기 제2 항목은 상기 제2 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보를 포함하고,
상기 제2 리스트에 상기 제3 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 제2 항목이 있는지 여부를 판단하는 것은 상기 제1 데이터에 포함된 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보가 상기 매칭되는 제2 항목이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보에 매칭되는지를 판단하는 것을 포함하는, 전자 장치.
청구항 7에 있어서,
상기 복수의 룰 ID 중 선택된 상기 복수의 제3 룰 ID들의 신뢰도는 상기 복수의 룰 ID 중 선택되지 않은 룰 ID들 각각의 신뢰도보다 높은, 전자 장치.
◈청구항 14은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

청구항 1에 있어서,
상기 제1 응답은, 제1 자연어 입력에 포함되며 상기 제1 데이터와 관련된 제1 요청에 대한 자연어 이해 프로세스에서 결정된 신뢰도가 임계값을 초과하고, 상기 제1 요청이 미리 저장된 요청들의 제1 리스트에 있는 경우, 상기 제1 요청과 다른 제2 요청을 위한 응답을 포함하고,
상기 제1 응답은, 상기 신뢰도가 상기 임계값을 초과하고, 상기 제1 요청이 상기 제1 리스트에 없는 경우, 상기 제1 요청을 위한 응답을 포함하고,
상기 제1 응답은, 상기 신뢰도가 상기 임계값을 초과하지 않고, 상기 제1 요청의 의미와 같거나 유사하거나 다르도록 선택된 복수의 제3 요청들 중 적어도 하나가 미리 저장된 요청들의 제2 리스트에 있는 경우, 상기 적어도 하나의 제3 요청을 위한 응답을 포함하고,
상기 제1 응답은, 상기 신뢰도가 상기 임계값을 초과하지 않고, 상기 선택된 복수의 제3 요청들이 상기 제2 리스트에 없는 경우, 상기 복수의 제3 요청들에 관한 정보를 포함하는, 전자 장치.
◈청구항 15은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

청구항 14에 있어서,
상기 제1 리스트의 미리 저장된 요청들 각각은,
상기 요청의 식별자, 상기 요청에 대응하는 자연어 입력에 해당하는 텍스트, 상기 요청이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보, 상기 요청의 의도, 상기 자연어 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 요청의 의도에 대응하는 텍스트인 태그드 발화 텍스트, 상기 요청에 대응하는 상기 자연어 입력의 도메인 또는 상기 요청이 생성될 때 상기 전자 장치에 의해 선택된 제3 요청의 의도 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
◈청구항 16은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

청구항 14에 있어서,
상기 제2 리스트의 미리 저장된 요청들 각각은,
상기 요청의 식별자, 상기 요청에 대응하는 자연어 입력에 해당하는 텍스트, 상기 요청이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보, 상기 요청의 의도, 상기 자연어 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 요청의 의도에 대응하는 텍스트인 태그드 발화 텍스트, 상기 요청에 대응하는 상기 자연어 입력의 도메인 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
◈청구항 17은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

청구항 14에 있어서,
상기 제1 리스트의 미리 저장된 요청들 각각은 상기 요청들 각각이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보를 포함하고,
상기 제1 요청에 포함된 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보가 상기 제1 리스트의 요청들 각각의 컨텍스트 정보에 매칭되는 것으로 결정됨에 따라, 상기 제1 요청이 상기 제1 리스트에 있는 것으로 결정되는, 전자 장치.
◈청구항 18은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

청구항 14에 있어서,
상기 제1 리스트의 미리 저장된 요청들 각각은 상기 요청들 각각이 생성될 때 상기 전자 장치에 의해 선택된 제3 요청을 포함하고,
상기 제1 요청이 상기 제1 리스트에 있고, 상기 제1 자연어 입력에 해당하는 텍스트 중 상기 제1 요청에 대응하는 상기 제1 리스트의 미리 저장된 요청의 의도에 대응하는 텍스트인 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 요청이 제2 리스트에 있는 경우, 상기 제1 응답은 상기 제2 요청을 위한 응답을 포함하고,
상기 제1 요청이 상기 제1 리스트에 있고, 상기 태그드 발화 텍스트가 매칭되는 요청이 상기 제2 리스트에 없는 경우, 상기 제1 응답은 상기 제1 요청을 위한 응답을 포함하는, 전자 장치.
◈청구항 19은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

청구항 14에 있어서,
상기 제2 리스트의 미리 저장된 요청들 각각은 상기 요청들 각각이 생성될 때의 전자 장치의 컨텍스트 정보를 포함하고,
상기 제1 리스트의 요청들 각각의 컨텍스트 정보에 상기 제3 요청에 포함된 상기 전자 장치의 컨텍스트 정보가 매칭되는지 여부에 기초하여 상기 제2 리스트에 상기 제3 요청이 있는지 여부가 결정되는, 전자 장치.
◈청구항 20은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈

청구항 14에 있어서,
상기 복수의 제3 요청들은 상기 자연어 이해 프로세스로부터 결정된 복수의 요청들 중에서 선택되는, 전자 장치.