KR102483833B1 - 등록된 사용자에 의한 인증을 통해 새로운 사용자를 등록하기 위한 전자 장치 및 방법 - Google Patents

등록된 사용자에 의한 인증을 통해 새로운 사용자를 등록하기 위한 전자 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102483833B1
KR102483833B1 KR1020180091772A KR20180091772A KR102483833B1 KR 102483833 B1 KR102483833 B1 KR 102483833B1 KR 1020180091772 A KR1020180091772 A KR 1020180091772A KR 20180091772 A KR20180091772 A KR 20180091772A KR 102483833 B1 KR102483833 B1 KR 102483833B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
artificial intelligence
voice signal
server
electronic device
Prior art date
Application number
KR1020180091772A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20200016547A (ko
Inventor
손민정
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020180091772A priority Critical patent/KR102483833B1/ko
Priority to US16/533,940 priority patent/US11189294B2/en
Priority to EP19190539.7A priority patent/EP3608811B1/en
Priority to CN201910727938.6A priority patent/CN110858841B/zh
Publication of KR20200016547A publication Critical patent/KR20200016547A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102483833B1 publication Critical patent/KR102483833B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L17/00—Speaker identification or verification techniques
    • G10L17/04—Training, enrolment or model building
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
    • H04L63/0861—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities using biometrical features, e.g. fingerprint, retina-scan
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/45—Structures or tools for the administration of authentication
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16—Sound input; Sound output
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L17/00—Speaker identification or verification techniques
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L17/00—Speaker identification or verification techniques
    • G10L17/22—Interactive procedures; Man-machine interfaces
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L17/00—Speaker identification or verification techniques
    • G10L17/22—Interactive procedures; Man-machine interfaces
    • G10L17/24—Interactive procedures; Man-machine interfaces the user being prompted to utter a password or a predefined phrase
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
    • H04L63/0884—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities by delegation of authentication, e.g. a proxy authenticates an entity to be authenticated on behalf of this entity vis-à-vis an authentication entity
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2221/00—Indexing scheme relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/21—Indexing scheme relating to G06F21/00 and subgroups addressing additional information or applications relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F2221/2117—User registration
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)

Abstract

다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는, 스피커, 마이크, 및 상기 마이크를 통해 획득된 음성 신호에 기반하여, 제1 사용자의 등록이 요구되는지 여부를 식별하고, 상기 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별하는 것에 기반하여, 상기 전자 장치에 등록된 제2 사용자에게, 상기 제1 사용자의 인증을 요청하고, 상기 제2 사용자에 의해 상기 제1 사용자가 인증되는 것에 기반하여, 상기 제1 사용자를 등록하도록 설정된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

등록된 사용자에 의한 인증을 통해 새로운 사용자를 등록하기 위한 전자 장치 및 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR REGISTERING NEW USER THROUGH AUTHENTICATION BY REGISTERED USER}
다양한 실시 예들은 등록된 사용자에 의한 인증을 통해 새로운 사용자를 등록하는 방법 및 전자 장치에 관한 것이다.
디지털 기술의 발달과 함께, 음성 인식 기술을 바탕으로 한 다양한 음성 인식 서비스를 제공할 수 있는 전자 장치가 발달하고 있다. 음성 인식 기술의 발달로 인해, 전자 장치는 사용자에게, 자연어에 기반하여 전자 장치와 대화할 수 있는 서비스를 제공할 수 있다. 다양한 실시 예들은, 음성 인식(speech recognition), 인공 지능(artificial intelligence, AI), 및 사물 인터넷(internet of things, IoT)을 위한 기술과 관련될 수 있다.
사용자가 음성 인식 서비스를 제공하는 전자 장치에 대한 권한을 가지기 위해 등록을 하는 경우, 사용자 단말을 이용하여 계정을 생성하는 절차 또는 계정을 등록하는 절차가 요구될 수 있다. 이 경우, 사용자 단말을 통해 계정에 필요한 정보의 입력이 요구되어 불편이 초래될 수 있다. 또한, 사용자 단말을 소유하지 않는 사용자의 경우, 음성 인식 서비스를 제공하는 전자 장치를 이용하기 위해 등록할 수 없는 문제가 발생할 수 있다.
다양한 실시 예들은, 등록된 사용자에 의한 인증을 통해 새로운 사용자를 등록함으로써, 간편하게 새로운 사용자를 등록하기 위한 전자 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는, 스피커, 마이크, 및 상기 마이크를 통해 획득된 음성 신호에 기반하여, 제1 사용자의 등록이 요구되는지 여부를 식별하고, 상기 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별하는 것에 기반하여, 상기 전자 장치에 등록된 제2 사용자에게, 상기 제1 사용자의 인증을 요청하고, 상기 제2 사용자에 의해 상기 제1 사용자가 인증되는 것에 기반하여, 상기 제1 사용자를 등록하도록 설정된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 전자 장치의 마이크를 통해 획득된 음성 신호에 기반하여, 제1 사용자의 등록이 요구되는지 여부를 식별하는 동작과, 상기 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별하는 것에 기반하여, 상기 전자 장치에 등록된 제2 사용자에게, 상기 제1 사용자의 인증을 요청하는 동작과, 상기 제2 사용자에 의해 상기 제1 사용자가 인증되는 것에 기반하여, 상기 제1 사용자를 등록하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은, 등록된 사용자에 의한 인증을 통해 새로운 사용자를 등록함으로써, 간편하게 새로운 사용자를 등록할 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 다양한 실시 예들에 따른 인공 지능 장치, 인공 지능 서버, 계정 서버, 및 사용자 장치를 포함하는 네트워크 환경(environment)의 예를 도시한다.
도 2는 다양한 실시 예들에 따른 인공 지능 장치의 기능적 구성의 예를 도시한다.
도 3은 다양한 실시 예들에 따른 인공 지능 장치, 인공 지능 서버, 및 계정 서버 사이의 신호 흐름의 예를 도시한다.
도 4는 다양한 실시 예들에 따른 인공 지능 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 5는 다양한 실시 예들에 따라, 제2 사용자의 장치를 이용하여 제1 사용자를 인증하기 위한 인공 지능 장치, 인공 지능 서버, 및 계정 서버 사이의 신호 흐름의 예를 도시한다.
도 6은 다양한 실시 예들 따른 인공 지능 장치에서, 제2 사용자와 제1 사용자가 같은 공간에 있는지 여부에 따라 제2 사용자에게 제1 사용자의 인증을 요청하기 위한 동작의 예를 도시한다.
도 7은 다양한 실시 예들에 따라, 제1 사용자의 등록과 관련하여 추가 동작을 수행하기 위한 인공 지능 장치, 인공 지능 서버, 및 계정 서버 사이의 신호 흐름의 예를 도시한다.
도 8은 다양한 실시 예들에 따른 제2 사용자 장치의 주소록에 저장된 제1 사용자의 연락처에 관한 화면의 예를 도시한다.
도 9는 다양한 실시 예들에 따라, 제1 사용자의 등록과 관련하여 다른 추가 동작을 수행하기 위한 인공 지능 장치, 인공 지능 서버, 및 계정 서버 사이의 신호 흐름의 예를 도시한다.
도 10은 다양한 실시 다양한 실시 예들에 따라, 사물 인터넷(IoT) 장치를 등록하기 위한 인공 지능 장치, 인공 지능 서버, 사물 인터넷 장치, 및 사물 인터넷 서버 사이의 신호 흐름의 예를 도시한다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치(예: 사용자 장치, 인공 지능(artificial intelligence, AI) 장치, 사물 인터넷(Internet of Things, IoT) 장치)는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치, 사용자 장치, 인공 지능(AI) 장치, 사물 인터넷(IoT) 장치, 서버) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리 또는 외장 메모리)에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램)로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체 는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 1은 다양한 실시 예들에 따른 인공 지능 장치, 인공 지능 서버, 계정 서버, 및 사용자 장치를 포함하는 네트워크 환경(environment)의 예를 도시한다.
도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)은, 인공 지능 장치(101), 인공 지능 서버(102), 계정 서버(103), 및 사용자 장치(105)를 포함할 수 있다.
인공 지능 장치(101)는, 인공 지능(artificial intelligence, AI) 에이전트(agent) 또는 인공 지능 비서(assistant) 기능을 수행할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 예를 들면 AI 스피커를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 인공 지능 에이전트 기능을 수행할 수 있는 다양한 형태의 기기로 구현될 수 있다. 예를 들면, 가정에서 인공 지능 장치(101)는 가전제품 중 하나를 통해 구현되거나 또는 패밀리 허브로써 구현될 수 있다.
인공 지능 장치(101)는, 가정에 설치되어 가족들을 위해 AI 비서로써 기능하거나, 또는 공공 장소에 설치되어 공용 기기로써 복수의 사용자들을 위해 이용될 수 있다. 인공 지능 장치의 기능이나 용도는 한정되지 않는다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는 호텔 방과 같은 개인적인 공간에 설치될 수 있고, 이 경우 인공 지능 장치(101)를 이용하는 사용자는 계속 변경될 수 있다.
인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 장치(101)를 이용하고자 하는 사용자를 등록할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 사용자를 등록함으로써 등록된 사용자에게 인공 지능 장치(101)를 이용할 수 있는 권한을 부여할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)가 사용자를 등록하는 동작은, 사용자의 계정을 생성하는 동작을 포함할 수 있다. 인공 지능 장치(101)가 사용자를 등록하는 동작은, 음성 신호에 기반한 사용자와의 대화 및 서버(예: 인공 지능 서버(102) 또는 계정 서버(103) 중 적어도 하나)와의 통신에 기반하여 수행될 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 등록된 사용자의 계정에 관한 정보(예: 프로파일)를, 인공 지능 장치(101)와 연결된 서버(예: 인공 지능 서버(102) 또는 계정 서버(103) 중 적어도 하나)에 저장할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않으며, 인공 지능 장치(101)는, 등록된 사용자의 계정에 관한 정보를 인공 지능 장치(101)의 메모리에 직접 저장할 수도 있다.
인공 지능 장치(101)의 이용을 위해 등록된 사용자는, 인공 지능 장치(101)에 대한 지정된 수준 이상의 권한을 가질 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 등록된 사용자의 계정에 관한 정보(예: 프로파일, 성문 정보, 별명, 호칭 등)를 이용하여, 등록된 사용자에게 개인화된 기능을 제공할 수 있다. 인공 지능 장치(101)가 등록된 사용자에게 제공할 수 있는 기능은, 등록되지 않은 사용자에게 제공할 수 있는 기능과 상이할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 등록된 사용자와 등록되지 않은 사용자 모두에게 날씨 정보 또는 시간 정보를 제공할 수 있다. 하지만, 인공 지능 장치(101)는, 등록된 사용자에게는 추가적으로, 등록된 사용자의 개인 스케줄을 알려주는 기능, 등록된 다른 사용자에게 전화를 걸 수 있는 기능, 등록된 다른 사용자에게 메시지를 전송할 수 있는 기능, 및/또는 인공 지능 장치(101)와 연동된 사물 인터넷(IoT) 기기를 제어할 수 있는 기능을 더 제공할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 등록되지 않은 사용자에게는, 상술한 바와 같은 등록된 사용자에게 추가적으로 제공할 수 있는 기능들을 제공하지 않을 수 있다.
인공 지능 장치(101)는, 복수의 사용자들을 등록하고, 등록된 사용자들 각각에게 개인화된 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)와 연결된 인공 지능 서버(102)(또는 계정 서버(103))는, 사용자를 등록하기 위해 사용자의 성문(voiceprint) 정보를 저장할 수 있다. 인공 지능 장치(101)(또는 인공 지능 서버(102))는, 성문 정보를 이용하여 복수의 사용자들을 식별(identify)(또는 인식(recognize))할 수 있다. 따라서, 인공 지능 장치(101)는, "오늘 '내' 스케줄 알려줘"와 같은 음성 입력을 수신하여, 등록된 사용자들 중 상기 음성 입력에 대응하는 사용자를 식별할 수 있고, 사용자에게 개인화된 서비스를 제공할 수 있다.
본 문서를 통해 기술될 사용자는, 제1 사용자 및 제2 사용자를 포함할 수 있다. 제1 사용자는, 인공 지능 장치(101)를 이용하기 위해 등록되지 않은 새로운 사용자일 수 있다. 다양한 실시 예들에서, 인공 지능 장치(101)는, 등록되지 않은 제1 사용자를 식별하고, 제1 사용자를 등록하기 위한 동작을 수행할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 장치(101)의 이용을 위한 제1 사용자의 계정을 생성하는 동작을 수행할 수 있다.
제2 사용자는, 인공 지능 장치(101)를 이용하기 위해 기 등록된 사용자일 수 있다. 예를 들면, 제2 사용자의 계정이 인공 지능 장치(101)의 이용을 위해 생성 및/또는 등록될 수 있다. 제2 사용자의 계정에 관한 정보는 인공 지능 장치(101)와 연결된 서버(예: 인공 지능 서버(102) 또는 계정 서버(103) 중 적어도 하나)에 저장될 수 있다. 인공 지능 장치(101)의 이용을 위한 제2 사용자의 계정은, 제2 사용자의 사용자 장치(105)를 통해 생성 및/또는 등록될 수 있다. 제2 사용자의 사용자 장치(105)는, 예를 들면, 제2 사용자가 소유한 스마트폰, 웨어러블 장치, 태블릿 PC, 컴퓨터 장치, 또는 휴대용 멀티미디어 장치를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
다양한 실시 예들에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자를 등록하기 위해, 기 등록된 제2 사용자에게 제1 사용자의 인증을 요청할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 제2 사용자에 의해 제1 사용자가 인증되는 것에 기반하여, 제1 사용자를 등록하기 위해 제1 사용자의 계정을 생성할 수 있다. 제2 사용자에 의해 제1 사용자가 인증되는 동작은, 인공 지능 장치(101)(예: AI 스피커)의 마이크를 통해 획득된 제2 사용자의 음성 입력(voice input)을 이용하여 제1 사용자를 인증하는 동작 또는 제2 사용자의 사용자 장치(105)를 통해 제2 사용자로부터 인증 정보를 획득하는 동작 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
인공 지능 서버(102)는, 통신망을 통해 인공 지능 장치(101)와 연결되어, 인공 지능 장치(101)가 사용자와 대화할 수 있도록, 사용자의 발화를 식별(또는 인식)하거나 사용자의 발화에 대응하는 응답(response)을 식별(생성(generate) 또는 선택(select))할 수 있다.
예를 들면, 인공 지능 서버(102)는, 통신망을 통해 인공 지능 장치(101)로부터 사용자 음성 입력을 수신하여 텍스트 데이터로 변경할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 기능을 수행하기 위한 동작(action)(또는, 오퍼레이션(operation))에 대한 정보 또는 상기 동작을 실행하기 위해 필요한 파라미터에 대한 정보를 식별(생성 또는 선택) 할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 사용자에 의해 요청된 태스크를 수행하기 위한 상태들의 시퀀스를 생성할 수 있다. 상기 태스크는, 예를 들어, 인공 지능 소프트웨어(또는 어플리케이션)가 제공할 수 있는 어떠한 동작(action)일 수 있다. 상기 태스크는 스케줄을 검색하거나, 날씨 정보를 제공하거나, 인공 지능 장치(101)와 연동된 외부 전자 장치(예: 사물 인터넷(IoT) 장치)를 제어하거나, 인공 지능 장치(101)에 등록된 전자 장치(예: 사용자 장치(105))에게 전화를 거는 것을 포함할 수 있다. 상술한 바와 같은 인공 지능 서버(102)의 동작들은, 인공 지능(artificial intelligent)(AI) 시스템에 의해 제공될 수 있다. 인공 지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neural network-based system)(예: 피드포워드 신경망(feedforward neural network(FNN)), 순환 신경망(recurrent neural network(RNN))) 일 수도 있다. 또는 전술한 것의 조합 또는 이와 다른 인공지능 시스템일 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 태스크, 동작(action), 또는 동작을 실행하기 위한 파라미터는, 미리 정의된 집합에서 선택되거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다.
인공 지능 서버(102)는 예를 들면, 자동 음성 인식(automatic speech recognition)(ASR) 모듈, 자연어 이해(natural language understanding)(NLU) 모듈, 자연어 생성(natural language generator)(NLG) 모듈 또는 텍스트 음성 변환(text to speech)(TTS) 모듈을 포함할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는 통신 회로, 메모리 및 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 명령어를 실행하여 자동 음성 인식 모듈, 자연어 이해 모듈, 자연어 생성 모듈 및 텍스트 음성 변환 모듈을 구동시킬 수 있다. 인공 지능 서버(102)는 상기 통신 회로를 통해 외부 전자 장치(예: 인공 지능 장치(101), 계정 서버(103), 사용자 장치(105))와 데이터(또는, 정보)를 송수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 인공 지능 서버(102)는, 자동 음성 인식(automatic speech recognition)(ASR) 모듈을 이용하여, 인공 지능 장치(101)로부터 수신된 사용자 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들어, 자동 음성 인식 모듈은 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)에 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 인공 지능 서버(102)는, 자연어 이해 모듈을 이용하여, 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 수행될 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해 모듈은 사용자 입력에 대응하는 도메인(domain), 의도(intent), 또는 상기 의도를 표현하는데 필요한 파라미터(parameter)(또는, 슬롯(slot))를 얻을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈은 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.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈은 사용자 입력의 의도를 파악하기 위한 언어적 특징이 저장된 자연어 인식 데이터베이스를 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈은 개인화 언어 모델(personal language model)(PLM)을 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈은 개인화된 정보(예: 사용자 계정에 관한 정보, 연락처 리스트, 음악 리스트)를 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 상기 개인화 언어 모델은, 예를 들어, 자연어 인식 데이터베이스에 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈은 사용자 입력의 의도 및 파라미터에 기초하여, 사용자 입력에 대응하는 기능을 수행하기 위한 동작(action), 또는 상기 동작을 실행하기 위해 필요한 파라미터를 결정할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 상기 동작(action)에 관한 정보를, 인공 지능 장치(101) 또는 다른 외부 장치(예: 사물 인터넷(IoT) 서버)에게 송신할 수 있다. 예를 들면, 사물 인터넷 서버는, 상기 동작(action)에 관한 정보를 수신하는 것에 기반하여, 사물 인터넷 장치를 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 인공 지능 서버(102)는, 자연어 생성 모듈(NLG)을 이용하여 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 인공 지능 장치(101)로 송신되거나, 텍스트 음성 변환 모듈로 송신되어 음성 형태로 변경될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 인공 지능 서버(102)는, 텍스트 음성 변환 모듈을 이용하여, 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다. 텍스트 음성 변환 모듈은 자연어 생성 모듈로부터 텍스트 형태의 정보를 수신하고, 상기 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경하여 인공 지능 장치(101)로 송신할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는 상기 음성 형태의 정보를 스피커로 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자동 음성 인식(ASR) 모듈, 자연어 이해(NLU) 모듈, 자연어 생성(NLG) 모듈 또는 텍스트 음성 변환(TTS) 모듈 중 하나 이상은, 인공 지능 서버(102) 내에서 하나의 모듈로 구현될 수 있다. 또는, 자동 음성 인식(ASR) 모듈, 자연어 이해(NLU) 모듈, 자연어 생성(NLG) 모듈 또는 텍스트 음성 변환(TTS) 모듈 중 하나 이상은, 인공 지능 장치(101) 내에 구현될 수도 있다. 이에 따라 인공 지능 서버(102)의 적어도 일부 기능은, 인공 지능 장치(101)에서 수행될 수도 있다.
인공 지능 서버(102)는, 인공 지능 장치(101)로부터 수신된 사용자의 음성 신호에 대하여 성문 인식(voiceprint recognition)을 수행할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 사용자의 음성 신호로부터 성문 정보를 추출할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 인공 지능 서버(102)의 데이터베이스에 성문 정보를 저장하거나, 임시적으로(temporarily) 저장할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 서버(102)는, 인공 지능 장치(101)를 이용하기 위해 등록된 사용자의 성문 정보를, 상기 사용자의 계정과 연계하여 저장할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 성문 정보에 관한 데이터베이스에 기반하여, 하나 이상의 등록된 사용자들 중, 음성 신호를 발화한 사용자를 식별할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 서버(102)는, 음성 신호를 발화한 사용자가 등록되지 않은 새로운 사용자임을 식별하는 경우, 상기 음성 신호의 성문 정보를 임시적으로(temporarily) 저장할 수 있다.
인공 지능 서버(102)는, 인공 지능 장치(101)를 위해 등록된 사용자의 계정에 관한 정보(예: 프로파일)의 적어도 일부를 저장할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 서버(102)는, 등록된 사용자의 계정에 관한 정보(예: 프로파일)로써, 등록된 사용자들의 성문 정보, 등록된 사용자들 사이의 관계, 등록된 사용자들이 서로를 부르는 호칭(예: 별명) 등을 저장할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)가 가정에 설치된 경우, 가족 구성원들이 인공 지능 장치(101)의 사용자로써 등록될 수 있고, 인공 지능 서버(102)는, 가족 구성원들 사이의 관계나 호칭(예: 엄마, 아들, 귀요미)을 저장할 수 있다.
계정 서버(103)는, 사용자 장치(105)와 관련된 계정을 저장할 수 있다. 예를 들면, 계정 서버(103)는, 사용자 장치(105)의 사용자의 성, 이름, 생년월일, 및 이메일을 저장할 수 있다. 계정 서버(103)는, 사용자 장치(105)와 관련된 계정에 관한 정보를, 인공 지능 서버(102)에게 제공할 수 있다.
인공 지능 장치(101)를 위해 등록된 사용자의 계정에 관한 정보는, 인공 지능 서버(102)에 저장될 수도 있고, 계정 서버(103)에 저장될 수도 있다. 예를 들면, 등록된 사용자의 계정에 관한 정보(예: 프로파일)의 일부는 인공 지능 서버(102)에 저장되고, 나머지 일부는 계정 서버(103)에 저장될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인공 지능 서버(102)와 계정 서버(103)는 하나의 장치(예: 서버(104))로 구현될 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 인공 지능 서버(102)와 계정 서버(103)는, 인공 지능 장치(101)에 통합될 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)를 위해 등록된 사용자의 계정에 관한 정보는, 인공 지능 장치(101)에 저장될 수 있다. 다양한 실시 예들에서, 인공 지능 서버(102) 및 계정 서버(103)의 기능의 적어도 일부는 인공 지능 장치(101)를 통해 구현될 수 있다.
도 2는 다양한 실시 예들에 따른 인공 지능 장치(101)의 기능적 구성의 예를 도시한다. 인공 지능 장치(101)는 인공 지능(artificial intelligence, AI) 에이전트(agent) 기능을 수행할 수 있는 장치로써, 예를 들면, AI 스피커를 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 인공 지능 장치(101)는, 프로세서(220), 통신 모듈(290), 메모리(230), 오디오 모듈(270)을 포함할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않으며, 인공 지능 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다.
오디오 모듈(270)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈(270)은, 입력 장치로써 마이크(271)을 포함할 수 있고, 출력 장치로써 스피커(272)를 포함할 수 있다. 오디오 모듈(270)은, 마이크(271)를 통해 외부로부터 소리를 획득할 수 있다. 다양한 실시 예들에서, 오디오 모듈(270)은, 제1 사용자의 음성 신호 또는 제2 사용자의 음성 신호를 획득할 수 있다. 오디오 모듈(270)은, 획득된 소리에 대응하는 아날로그 오디오 신호를 디지털 오디오 신호로 변환할 수 있다. 오디오 모듈(270)은, 디지털 오디오 신호에 대하여 다양한 처리를 수행할 수 있다. 예를 들면, 오디오 모듈(270)은, 하나 이상의 디지털 오디오 신호들에 대해 노이즈 처리(예: 노이즈 또는 에코 감쇄)나 특징점 추출과 관련된 처리를 수행할 수 있다. 다른 예를 들면, 오디오 모듈(270)은, 프로세서(220)가 상술한 처리들을 수행하도록, 디지털 오디오 신호를 프로세서(220)에게 송신할 수 있다. 또 다른 예를 들면, 상술한 처리의 적어도 일부는 인공 지능 서버(102)에 의해 수행될 수 있다. 이 경우, 오디오 모듈(270) 또는 프로세서(220)는, 인공 지능 서버(102)가 상술한 처리들을 수행하도록, 디지털 오디오 신호를 통신 모듈(290)을 통해 인공 지능 서버(102)에게 송신할 수도 있다.
오디오 모듈(270)은, 디지털 오디오 신호를 아날로그 오디오 신호로 변환할 수 있다. 예를 들면, 오디오 모듈(270)은, 인공 지능 서버(102)로부터 수신된 디지털 오디오 신호(예를 들면, 프로세서(220)에 의해 처리된 디지털 오디오 신호)를, 아날로그 오디오 신호로 변환할 수 있다. 다양한 실시 예들에서, 인공 지능 서버(102)로부터 수신된 디지털 오디오 신호는, 제1 사용자 또는 제2 사용자와 대화하기 위한 인공 지능 장치(101)의 응답(response)에 대응할 수 있다. 오디오 모듈(270)은, 변환된 아날로그 오디오 신호를, 스피커(272)를 통해 외부로 출력할 수 있다.
상술한 바와 같은 마이크(271)를 통한 입력 및 스피커(272)를 통한 출력을 통해, 인공 지능 장치(101)는 등록되지 않은 제1 사용자 또는 기 등록된 제2 사용자와, 음성에 기반하여 대화할 수 있다.
통신 모듈(290)은 인공 지능 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 인공 지능 서버(102), 계정 서버(103), 또는 사용자 장치(105)) 사이의 통신 링크를 수립할 수 있고, 수립된 통신 링크를 통한 통신을 수행할 수 있다. 예를 들면, 통신 모듈(290)은, 마이크(271)를 통해 획득된 사용자의 음성 신호에 대응하는 데이터를, 인공 지능 서버(102)에게 송신할 수 있다. 통신 모듈(290)은 인공 지능 서버(102)로부터, 상기 사용자의 음성 신호에 응답하는 음성 신호에 대응하는 데이터를 수신할 수 있다.
프로세서(220)는, 인공 지능 장치(101)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(220)는, 다른 구성 요소들(예: 오디오 모듈(270), 통신 모듈(290), 메모리(230) 등)의 명령을 수신할 수 있고, 수신된 명령을 해석할 수 있으며, 해석된 명령에 따라서 계산을 수행하거나 데이터를 처리할 수 있다. 프로세서(220)는, 소프트웨어로 구현될 수도 있고, 칩(chip), 회로(circuitry) 등과 같은 하드웨어로 구현될 수도 있으며, 소프트웨어 및 하드웨어의 집합체로 구현될 수도 있다. 프로세서(220)는, 하나일 수도 있고, 복수의 프로세서들의 집합체일 수도 있다. 다양한 실시 예들에 따른 프로세서(220)(또는 인공 지능 장치(101)의 구체적인 동작은, 도 3 내지 도 10을 통해 후술될 것이다.
메모리(230)는, 하나 이상의 메모리 집합을 의미할 수 있다. 메모리(230)는, 프로세서(220)와의 시그널링에 기반하여 메모리(230)에 저장된 명령어들을 실행할 수 있다. 메모리(230)는, 다른 구성 요소들(예: 프로세서(220), 통신 모듈(290), 오디오 모듈(270))로부터 수신되거나 다른 구성 요소들에 의해 생성된 데이터 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 메모리(230)는, 인공 지능 장치(101)를 이용하기 위해 등록된 사용자의 계정에 관한 정보(예: 프로파일)의 적어도 일부를 저장할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 서버(102)(또는 계정 서버(103))가 인공 지능 장치(101)와 통합되어 인공 지능 장치(101)를 통해 구현되는 경우, 메모리(230)는, 인공 지능 장치(101)의 이용을 위해 등록된 사용자의 계정에 관한 정보(예: 프로파일)를 데이터베이스 형태로 저장할 수 있다.
도 3은 다양한 실시 예들에 따른 인공 지능 장치(101), 인공 지능 서버(102), 및 계정 서버(103) 사이의 신호 흐름의 예를 도시한다. 어떤 실시 예에 따르면, 인공 지능 서버(102)와 계정 서버(103)는 하나의 서버(104)로 통합될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 미등록된 제1 사용자의 음성 신호는,
도 3을 참조하면, 동작 301에서, 인공 지능 장치(101)는 마이크(271)를 통해 음성 신호를 획득할 수 있다. 음성 신호는, 임의의 사용자(예: 제1 사용자)가 발화한 음성 신호일 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 제1 사용자의 음성 신호는, 다른 전자 장치(예: 다른 AI 스피커)로부터 출력되는 음성 신호일 수도 있다.
동작 302에서, 인공 지능 장치(101)는 통신 모듈(290)을 통해, 음성 신호에 대응하는 데이터(예: 디지털 오디오 신호)를 인공 지능 서버(102)에게 송신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 인공 지능 장치(101)가 사용자로부터 획득한 음성 신호에 대응하는 데이터를 수신할 수 있다.
동작 303에서, 인공 지능 서버(102)는, 수신된 데이터를 이용하여 성문 인식(voiceprint recognition)을 수행할 수 있다. 성문 인식은, 음성 신호에 대응하는 목소리를 식별(identify)하는 동작을 포함할 수 있다. 인공 지능 서버(102)에는, 인공 지능 장치(101)를 이용하기 위해 기 등록된 사용자들의 성문 정보가 저장될 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 상기 저장된 성문 정보에 기반하여, 음성 신호를 발화한 사용자가 기 등록된 사용자인지 미등록된 사용자인지 여부를 식별할 수 있다.
동작 304에서, 인공 지능 서버(102)는, 상기 성문 인식에 기반하여, 상기 음성 신호에 대응하는 성문이 미등록된 성문임을 식별할 수 있다. 다시 말하면, 인공 지능 서버(102)는, 상기 음성 신호를 발화한 제1 사용자가, 미등록된 사용자임을 식별할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 상기 음성 신호에 대응하는 성문이 미등록된 성문임을 식별하는 것에 응답하여, 상기 성문 정보를 저장(또는 임시적으로(temporarily)) 저장할 수 있다.
동작 305에서, 인공 지능 서버(102)는, 음성 신호에 대응하는 성문이 미등록된 성문임을 식별하는 것에 기반하여, 인공 지능 장치(101)가 상기 음성 신호를 발화한 제1 사용자의 계정 생성 프로세스를 진행하도록, 인공 지능 장치(101)에게 계정 생성 신호를 송신할 수 있다.
일부 실시 예들에서, 인공 지능 장치(101)는, 가정에 설치된 AI 스피커일 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 상기 음성 신호를 발화한 제1 사용자가 가족 구성원인지 일시적인 손님인지 여부를 식별하기 위해, 지정된 기간(예: 1주) 동안 음성 신호에 대응하는 데이터 또는 성문 정보를 축적할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 지정된 빈도, 지정된 기간, 또는 지정된 횟수 이상으로 제1 사용자의 성문이 식별되는 것에 응답하여, 상기 제1 사용자가 가족 구성원임을 식별할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 지정된 빈도, 지정된 기간, 또는 지정된 횟수 이상으로 제1 사용자의 성문이 식별되는 것에 응답하여, 제1 사용자의 계정을 생성하기 위한 계정 생성 신호를 인공 지능 장치(101)에게 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 계정 생성 신호는, 인공 지능 장치(101)에서 스피커(272)를 통해 출력하기 위한 오디오 데이터(예: 대화(dialogue))에 대응할 수 있다. 예를 들면, 상기 계정 생성 신호는, "처음 보는 분이네요, 누구세요?" 또는 "등록해드릴까요?"와 같은 오디오 데이터일 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 이후에도 인공 지능 서버(102)로부터 수신되는 오디오 데이터에 기반하여 제1 사용자의 등록 프로세스를 수행할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 상기 계정 생성 신호는, 인공 지능 장치(101)가 제1 사용자의 계정 생성 프로세스를 시작하도록 하는 제어 신호일 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 상기 계정 생성 신호(즉, 제어 신호)를 수신하는 것에 응답하여, 제1 사용자의 계정을 생성하기 위해 지정된(designated) 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들면, 상기 인공 지능 장치(101)에서 출력될 음성 신호는, "처음 보는 분이네요, 누구세요?" 또는 "등록해드릴까요?"와 같은 것으로, 인공 지능 장치(101)에서 생성될 수도 있고, 미리 지정되어 저장될 수도 있다.
동작 306에서, 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 서버(102)로부터 계정 생성 신호를 수신하는 것에 응답하여, 제1 사용자의 계정을 생성하기 위한 음성 신호를 출력할 수 있다. 상기 인공 지능 장치(101)에서 출력되는 음성 신호는, 예를 들면, 제1 사용자의 계정 생성을 유도하는 대화(dialogue)(예: "등록해드릴까요?")나 제1 사용자의 계정 생성을 위해 필요한 정보를 물어보는 대화(예: "이름이 뭐에요?") 등일 수 있으며, 한정되지 않는다.
동작 307에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 계정 생성을 위해 출력된 음성 신호에 대한 응답으로, 제1 사용자의 음성 신호를 수신할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않으며, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 계정 생성을 위해 출력된 음성 신호에 대한 응답으로, 제2 사용자의 음성 신호를 수신할 수도 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)의 "등록해드릴까요?"라는 질문에 대한 응답으로, 제1 사용자가 "응"이라고 대답할 수도 있고, 기 등록된 제2 사용자(예: 다른 가족 구성원)가 "응"이라고 대답할 수도 있다.
동작 308에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 계정을 생성하기 위해 요구되는 정보를 획득하였는지 여부를 식별할 수 있다. 제1 사용자의 계정을 생성하기 위해 요구되는 정보는, 예를 들면, 제1 사용자의 성, 이름과 같이 제1 사용자의 계정(또는 임시 계정)을 생성하기 위해 필요한 최소한의 정보를 나타낼 수 있다. 제1 사용자의 계정을 생성하기 위해 요구되는 정보를 획득하지 못한 경우, 인공 지능 장치(101)는, 동작 306으로 돌아가서, 제1 사용자의 계정 생성을 위한 음성 신호로써, 제1 사용자의 계정 생성을 위해 필요한 정보를 질문하는 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 동작 306에서 "이름이 뭐에요?"와 같은 음성 신호를 출력하고, 동작 307에서 제1 사용자 또는 제2 사용자로부터, 제1 사용자의 이름을 대답하는 음성 신호를 수신할 수 있다.
동작 306 내지 동작 308은, 인공 지능 장치(101)와 사용자(예: 제1 사용자 또는 제2 사용자) 사이에서 주고받는 대화를 나타낼 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 동작 306 내지 동작 308에서 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 장치(101)에 기 저장된 데이터에 기반하여 지정된(designated) 음성 신호를 출력함으로써 사용자와 대화할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 동작 306 내지 동작 308에서 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 서버(102)와의 통신에 기반하여 사용자와 대화할 수도 있다. 이 경우, 인공 지능 장치(101)는, 사용자의 음성 신호를 인공 지능 서버(102)에게 송신하고, 인공 지능 서버(102)로부터 사용자의 음성 신호에 응답하는 오디오 데이터를 수신하여 스피커(272)를 통해 출력하는 방식으로 사용자와 대화할 수 있다.
일부 실시 예들에서, 동작 306 내지 동작 308에서 인공 지능 장치(101)와 사용자(예: 제1 사용자 또는 제2 사용자) 사이의 대화는, 인공 지능 장치(101)가 미등록된 제1 사용자와 기 등록된 제2 사용자의 관계를 질문하는 것을 포함할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 상기 질문에 대한 사용자의 응답에 기반하여, 미등록된 제1 사용자와 기 등록된 제2 사용자의 관계(예: 아들, 엄마)에 관한 정보를 획득할 수 있다.
또한, 인공 지능 장치(101)는, 동작 306 내지 동작 308 중에 기 등록된 제2 사용자의 음성 신호가 수신되는 경우, 제1 사용자와 같은 공간에 있는 제2 사용자를 식별할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 서버(102)가, 인공 지능 장치(101)로부터 제2 사용자의 음성 신호에 대응하는 데이터를 수신하고, 성문 인식을 통해 기 등록된 제2 사용자를 식별할 수 있고, 제2 사용자가 제1 사용자와 같은 공간에 있음을 식별할 수 있다.
동작 308에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 계정을 생성하기 위해 요구되는 정보(예: 성, 이름)를 획득한 것을 식별하는 것에 기반하여, 동작 309로 진행하여, 제1 사용자의 계정을 생성하기 위해 요구되는 정보를 인공 지능 서버(102)에게 송신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는 인공 지능 장치(101)로부터, 제1 사용자의 계정을 생성하기 위해 요구되는 정보를 수신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 제1 사용자의 계정 생성을 위해, 수신된 정보(예: 제1 사용자의 이름)를 계정 서버(103)에게 송신할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 서버(102)는, 계정 서버(103)가 제1 사용자의 계정(또는 임시 계정)을 생성할 수 있도록, 제1 사용자의 이름을 나타내는 데이터와, 인공 지능 서버(102)에 저장(또는 임시적으로 저장)돼있던 제1 사용자의 성문 정보를 계정 서버(103)에게 송신할 수 있다. 계정 서버(103)는 인공 지능 서버(102)로부터, 제1 사용자의 이름을 나타내는 데이터와 제1 사용자의 성문 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인공 지능 서버(102)와 계정 서버(103)는, 하나의 서버(104)로 통합될 수도 있다.
동작 310에서, 계정 서버(103)는, 인공 지능 서버(102)로부터 수신된 (또는 인공 지능 장치(101)로부터 수신된) 제1 사용자의 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 계정 서버(103)는, 제1 사용자의 계정을 생성하기 위해, 제1 사용자의 이름과 제1 사용자의 성문 정보를 저장할 수 있다. 한편, 제1 사용자의 계정 생성 프로세스는, 동작 311 내지 동작 318을 통해 제1 사용자가 인증되면, 완료될 수 있다.
동작 311에서, 계정 서버(103)는, 제1 사용자의 계정 생성을 완료하기 위해, 제1 사용자의 인증을 요청할 수 있다. 계정 서버(103)는, 인공 지능 장치(101)가 제1 사용자의 인증을 요청하는 음성 신호를 출력하도록, 인공 지능 서버(102)를 통해 인공 지능 장치(101)에게 제1 사용자의 인증을 요청하는 신호를 송신할 수 있다. 예를 들면, 계정 서버(103)는, 인공 지능 서버(102)로부터 제1 사용자의 계정 생성을 위해 요구되는 정보(예: 제1 사용자의 이름, 제1 사용자의 성문 정보)를 수신하는 것에 응답하여, 인공 지능 서버(102)에게, 제1 사용자의 인증을 요청하는 신호를 송신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는 계정 서버(103)로부터, 제1 사용자의 인증을 요청하는 신호를 수신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 상기 수신에 응답하여, 인공 지능 장치(101)에게, 제1 사용자의 인증을 요청하도록 신호를 송신할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 서버(102)로부터, 제1 사용자의 인증을 요청하는 신호를 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 인공 지능 서버(102)로부터 인공 지능 장치(101)에 의해 수신된 제1 사용자의 인증 요청 신호는, 인공 지능 장치(101)에서 스피커(272)를 통해 출력하기 위한 오디오 데이터(예: 대화(dialogue))에 대응할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 서버(102)로부터 수신된, 제1 사용자의 인증을 요청하는 오디오 데이터에 대응하는 음성 신호를 출력할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 상기 제1 사용자의 인증 요청 신호는, 인공 지능 장치(101)가 제1 사용자의 인증을 요청하도록 하는 제어 신호일 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 상기 인증 요청 신호(즉, 제어 신호)를 수신하는 것에 응답하여, 제1 사용자의 인증을 요청하기 위해 지정된(designated) 음성 신호를 출력할 수 있다.
동작 312에서, 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 서버(102)로부터 제1 사용자의 인증 요청 신호를 수신하는 것에 응답하여, 제1 사용자를 인증하기 위한 음성 신호를 출력할 수 있다. 상기 제1 사용자를 인증하기 위해 인공 지능 장치(101)에서 출력되는 음성 신호는, 기 등록된 제2 사용자에게 제1 사용자의 인증을 요청하는 음성 신호일 수 있다.
상기 제1 사용자를 인증하기 위해 인공 지능 장치(101)에서 출력되는 음성 신호는, 제1 사용자의 인증을 유도하는 대화(dialogue)(예: "인증해주세요")일 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않으며, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자를 인증하기 위해, 지정된(designated) 대화를 출력할 수도 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 인증 절차의 적어도 일부로써, 기 등록된 제2 사용자와의 관계를 질문하는 지정된 대화(dialogue)를 출력할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 상기 지정된 대화에 대하여 기 등록된 제2 사용자의 대답을 수신하는 것에 기반하여, 제1 사용자의 인증 절차의 적어도 일부를 수행할 수 있다. 예를 들면, 상기 지정된 대화에 응답하는 성문이, 기 등록된 제2 사용자의 성문임을 식별하는 것에 기반하여, 제1 사용자의 인증 절차의 적어도 일부가 수행될 수 있다.
다양한 실시 예들에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자를 등록하기 위해, 기 등록된 제2 사용자에게 제1 사용자의 인증을 요청할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자를 인증하기 위해, 기 등록된 제2 사용자에게 제1 사용자의 인증을 요청하는 음성 또는 대화(dialogue)를 출력할 수 있다.
일부 실시 예들에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 인증을 위해, 기 등록된 제2 사용자에게 지정된 문장을 발화하도록 가이드(guide)하는 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들면, 상기 지정된 문장은, 제2 사용자에 의해 미리 설정된 암호구(passphrase)일 수 있다. 다른 예를 들면, 상기 지정된 문장은, 인공 지능 장치(101)가 제시하는 문장일 수 있다.
다른 일부 실시 예들에서, 인공 장치(101)는, 제1 사용자의 인증을 위해, 기 등록된 제2 사용자에게, 제2 사용자의 사용자 장치(105)를 통해 인증을 수행하도록 가이드(guide)하는 음성 신호를 출력할 수 있다. 상기 제2 사용자의 사용자 장치(105)를 통한 인증은, 생체 인식(예: 얼굴 인식, 지문 인식, 홍채 인식)을 이용한 인증, 패턴을 이용한 인증, PIN을 이용한 인증, 비밀번호를 이용한 인증, 문자나 이메일을 이용한 인증, 또는 인증기관이나 통신사에서 제공하는 인증을 포함할 수 있다. 제2 사용자의 사용자 장치(105)를 통한 인증의 구체적인 동작은, 도 5를 통해 후술될 것이다.
동작 313에서, 인공 지능 장치(101)는, 상기 제1 사용자를 인증하기 위한 음성 신호에 대한 응답으로, 기 등록된 제2 사용자의 음성 신호를 획득할 수 있다. 예를 들면, 제2 사용자는, 미리 설정된 암호구(passphrase)를 발화하거나, 인공 지능 장치(101)가 동작 312에서 제시한 문장을 발화할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)가 제1 사용자의 인증 절차의 적어도 일부로써, 기 등록된 제2 사용자와의 관계를 질문하는 지정된 대화(dialogue)를 출력하는 경우, 제2 사용자는, 제1 사용자와 자신과의 관계를 대답(예: "얘는 내 아들이야" 또는 "얘는 나를 엄마라고 불러")할 수 있다. 인공 지능 장치(101)(또는 인공 지능 서버(102))는, 상술한 제1 사용자와 제2 사용자와의 관계를 획득하는 것에 적어도 기반하여 제1 사용자를 인증 또는 등록할 수 있다.
동작 314에서 인공 지능 장치(101)는 통신 모듈(290)을 통해, 획득된 제2 사용자의 음성 신호에 대응하는 데이터를, 인공 지능 서버(102)에게 송신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 인공 지능 장치(101)로부터 제2 사용자의 음성 신호에 대응하는 데이터를 수신할 수 있다.
동작 315에서, 인공 지능 서버(102)는, 수신된 데이터를 이용하여 성문 인식(voiceprint recognition)을 수행할 수 있다. 인공 지능 서버(102)에는, 인공 지능 장치(101)를 이용하기 위해 기 등록된 사용자들의 성문 정보가 저장될 수 있다.
동작 316에서, 인공 지능 서버(102)는, 상기 저장된 성문 정보에 기반하여, 음성 신호를 발화한 사용자가 기 등록된 제2 사용자임을 식별할 수 있다. 또한, 인공 지능 서버(102)는, 제2 사용자의 음성 신호가, 제2 사용자가 제1 사용자를 인증함을 나타냄을 식별할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 서버(102)는, 제2 사용자의 음성 신호가, 지정된 문구(예: 암호구 또는 인공 지능 장치(101)가 제시한 문장)의 발화가 맞음을 식별할 수 있다. 인공 지능 서버(101)는, 상기 음성 신호를 발화한 사용자가 기 등록된 제2 사용자가 맞음 및 상기 음성 신호가 지정된 문구의 발화가 맞음을 식별하는 것에 기반하여, 제1 사용자를 인증할 수 있다. 다만, 이에 한정되지 않으며, 인공 지능 서버(101)는, 인공 지능 장치(101)의 대화 중 획득된 성문이 기 등록된 제2 사용자의 성문임을 식별하는 것만으로도, 심리스하게(seamlessly) 제1 사용자를 인증할 수 있다.
인공 지능 서버(102)와 계정 서버(103)가 하나의 서버(104)로 통합되는 일부 실시 예에서는, 동작 316에서 서버(104)는 제1 사용자의 인증을 완료할 수 있다. 예를 들면, 서버(104)는, 인공 지능 장치(101)로부터 제2 사용자의 음성 신호를 수신하는 것에 기반하여 제1 사용자의 인증을 완료하고, 제1 사용자의 계정을 생성하고, 제1 사용자의 계정에 관한 정보(예: 이름, 성문, 제2 사용자와의 관계 등)를 저장할 수 있다.
인공 지능 서버(102)와 계정 서버(103)가 분리되는 다른 일부 실시 예에서는, 동작 317에서, 인공 지능 서버(102)는, 성문 인식을 통해 기 등록된 제2 사용자의 성문임을 식별하는 것에 기반하여, 기 등록된 제2 사용자를 나타내는 정보를 계정 서버(103)에게 송신할 수 있다. 계정 서버(103)는 인공 지능 서버(102)로부터, 기 등록된 제2 사용자를 나타내는 정보를 수신할 수 있다.
동작 318에서, 계정 서버(103)는, 제2 사용자를 나타내는 정보에 기반하여 제1 사용자의 인증을 완료할 수 있다. 예를 들면, 계정 서버(103)는, 등록된 사용자들의 계정들에 관한 정보를 저장할 수 있다. 계정 서버(103)는, 등록된 사용자들의 계정들에 관한 정보에 기반하여, 기 등록된 제2 사용자를 식별할 수 있고, 상기 식별에 기반하여 제1 사용자의 인증을 완료할 수 있다.
동작 319에서, 계정 서버(103)는, 제1 사용자의 인증을 완료하는 것에 기반하여, 제1 사용자의 계정을 생성할 수 있다. 계정 서버(103)는, 제1 사용자의 계정에 관한 정보(예: 제1 사용자의 프로파일)를 저장할 수 있다. 계정 서버(103)는, 동작 306 내지 동작 308에서 인공 지능 장치(101)와 제1 사용자(또는 제2 사용자) 사이의 대화를 통해 획득한 제1 사용자에 관한 정보(예: 이름, 성, 성문 정보, 기 등록된 제2 사용자와의 관계 등)를, 제1 사용자의 프로파일로써 저장할 수 있다.
다양한 실시 예들에서, 기 등록된 제2 사용자에 의해 새로운 제1 사용자를 인증함으로써, 제1 사용자가 개인 기기를 가지지 않는 어린이나 노인인 경우에도, 인공 지능 장치(101)와의 대화를 통해 간편하게 제1 사용자를 등록할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인공 지능 장치(101)(또는 인공 지능 서버(102))는, 기 등록된 제2 사용자와 미등록된 제1 사용자와의 관계를 획득하는 것에 적어도 기반하여, 기 등록된 제2 사용자의 계정에 기반하여 제1 사용자를 인증할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)(또는 인공 지능 서버(102))는, 제1 사용자가 기 등록된 제2 사용자의 아들임을 식별하는 것에 기반하여, 제1 사용자를 인증 및 등록할 수 있다.
다양한 실시 예들에서, 계정의 양상, 형식, 또는 범위는 다양하게 존재할 수 있다. 일 예를 들면, 계정에 필요한 정보를 모두 갖춘 정식 계정이 있을 수 있다. 계정에 필요한 정보는, 사용자의 성, 이름, 생년월일, 또는 이메일을 포함할 수 있다. 기 등록된 제2 사용자의 계정은, 예를 들면, 상술한 정식 계정일 수 있다. 기 등록된 제2 사용자의 계정은, 제2 사용자의 사용자 장치(105)와 계정 서버(103)와의 통신을 통해 생성될 수 있다.
다른 예를 들면, 이메일이 없는 사용자에 대하여, 계정에 필요한 정보 중 최소한만을 갖춘 임시 계정이 있을 수 있다. 임시 계정은, 이메일이 없는 사용자에 대하여, 이메일을 임시로(예를 들면, 난수 처리로) 생성하여 저장할 수 있다. 또한, 상기 계정에 필요한 정보 중 최소한은, 사용자의 성, 이름, 또는 생년월일 중 적어도 하나일 수 있다. 예를 들면, 제1 사용자가 이메일이 없는 어린 아이나 노인인 경우, 제1 사용자의 계정은 상술한 임시 계정일 수 있다. 예를 들면, 계정 서버(103)는, 제1 사용자의 이메일을 임시로(예를 들면, 난수 처리로) 생성하고, 생성된 임시 이메일 및 제1 사용자에 관한 최소한의 정보(예: 제1 사용자의 이름)를 이용하여 제1 사용자의 계정(즉, 임시 계정)을 생성할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 프로파일 개념의 계정이 있을 수 있다. 프로파일 개념의 계정은, 범용적으로 사용되지 못하고, 특정 기기(예: 인공 지능 장치(101), AI 스피커, 패밀리 허브, 사물 인터넷 장치 등)만을 사용하기 위해 상기 특정 기기에만 등록될 수 있다. 예를 들면, 제1 사용자의 계정은 상술한 바와 같은 프로파일 개념으로 생성될 수 있다.
또 다른 예를 들면, 특정 계정에 연계되는 하위(sub) 계정이 있을 수 있다. 하위 계정은, 기 등록된 정식 계정에 (예를 들면, 하위 구조로) 연계될 수 있다. 예를 들면, 제1 사용자의 계정은, 기 등록된 제2 사용자의 계정의 하위 계정으로 생성될 수 있다.
상술한 바와 같이, 계정의 다양한 양상은, 정식 계정, 임시 계정, 프로파일 개념의 계정, 또는 하위 계정 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자의 계정을 임시 계정, 프로파일 개념의 계정, 또는 하위 계정 중 적어도 하나의 방식으로 생성함으로써, 이메일이 없는 제1 사용자도, 인공 지능 장치(101)를 이용하기 위해 등록될 수 있다.
도 4는 다양한 실시 예들에 따른 인공 지능 장치(101)의 동작의 예를 도시한다. 일부 실시 예에 따르면, 도 3에 도시된 인공 지능 서버(102) 및 계정 서버(103)의 동작의 적어도 일부는, 인공 지능 장치(101)에 의해 수행될 수 있다.
도 4를 참조하면, 동작 401에서, 인공 지능 장치(101)는 마이크(271)를 통해 음성 신호를 획득할 수 있다. 음성 신호는, 임의의 사용자(예: 제1 사용자)가 발화한 음성 신호일 수 있다. 예를 들면, 사용자가 발화한 음성 신호는, 제1 사용자의 대화(dialogue) 411에 상응할 수 있다. 사용자가 발화한 음성 신호는, 대화 411을 포함하는 복수의 대화(dialogue)일 수 있다.
동작 402에서, 인공 지능 장치(101)는, 획득된 음성 신호에 기반하여, 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별할 수 있다.
일부 실시 예들에서, 인공 지능 장치(101)는, 획득된 음성 신호를 발화한 제1 사용자가 미등록된 사용자임을 식별하는 것에 기반하여, 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 음성 신호를 발화한 제1 사용자가 기 등록된 제2 사용자와 다름을 식별하는 것에 기반하여, 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 미등록된 제1 사용자의 음성 신호가 지정된 횟수 이상 획득(또는 누적)되는 경우, 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 미등록된 제1 사용자의 음성 신호가 지정된 기간 이상 획득되는 경우, 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 미등록된 제1 사용자의 음성 신호가 지정된 기간 동안 지정된 횟수 이상으로(즉, 지정된 빈도 이상으로) 획득되는 경우, 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 지정된 빈도, 지정된 기간, 및/또는 지정된 횟수 이상 미등록된 제1 사용자의 음성 신호가 획득되는 것에 기반하여, 제1 사용자가, 인공 지능 장치(101)가 설치된 가정의 구성원임을 식별할 수 있다.
다른 일부 실시 예들에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 등록을 요구하는 제1 사용자의 음성 신호 또는 제2 사용자의 음성 신호(예: "등록해줘")를 획득하는 것에 응답하여, 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별할 수도 있다.
동작 403에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별하는 것에 응답하여, 스피커(272)를 통해, 제1 사용자의 등록을 위한 음성 신호를 출력할 수 있다. 상기 음성 신호는, 제1 사용자의 등록 프로세스의 시작을 유도하는 음성 신호(예: "등록해드릴까요?")일 수 있다. 상기 음성 신호는, 제1 사용자의 계정 생성을 위해 필요한 정보(예: 이름, 기 등록된 제2 사용자와의 관계)를 질문하는 음성 신호일 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 이름을 질문하는 음성 신호를 출력할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자와 기 등록된 제2 사용자와의 관계를 질문하는 음성 신호를 출력할 수도 있다.
동작 404에서, 인공 지능 장치(101)는 마이크(271)를 통해, 제1 사용자 또는 제2 사용자로부터 음성 신호를 획득할 수 있다. 상기 음성 신호는, 제1 사용자 또는 제2 사용자가, 인공 지능 장치(101)의 질문에 대답하는 음성 신호일 수 있다.
동작 403 및 동작 404는 복수 번 수행될 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 계정을 생성하기 위해 필요한 최소한의 정보를 획득할 때까지, 동작 403 및 동작 404를 반복할 수 있다. 제1 사용자의 계정을 생성하기 위해 필요한 최소한의 정보는, 제1 사용자의 이름 또는 제1 사용자와 기 등록된 제2 사용자와의 관계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들면, 동작 403 내지 동작 404는, 대화 452에 상응할 수 있다.
동작 405에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 계정을 생성하기 위해 필요한 정보를 획득하면, 기 등록된 제2 사용자에게 제1 사용자의 인증을 요청할 수 있다. 예를 들면, 동작 403 내지 동작 404 중에, 제2 사용자의 음성 신호를 획득하는 것에 기반하여, 인공 지능 장치(101)는, 기 등록된 제2 사용자가 제1 사용자와 같은 공간에 존재함을 식별할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 동작 403 내지 동작 404 중에 기 등록된 제2 사용자의 음성 신호를 획득하는 것에 기반하여, 제2 사용자를 심리스하게(seamlessly) 식별할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 제2 사용자의 음성 신호에 대한 성문 인식에 기반하여, 제2 사용자의 이름이 "이영희"임을 식별할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 상기 식별에 기반하여, 제2 사용자에게 제1 사용자의 인증을 요청할 수 있다.
인공 지능 장치(101)가 제2 사용자에게 제1 사용자의 인증을 요청하는 동작은, 제2 사용자가 인증을 수행하도록 유도하는 음성 신호를 출력하는 동작을 포함할 수 있다. 제2 사용자가 인증을 수행하도록 유도하는 음성 신호는, 예를 들면, 대화 453에 상응할 수 있다.
일부 실시 예들에서, 제2 사용자가 제1 사용자를 인증하는 방식은, 예를 들면, 제2 사용자가 미리 설정한 암호구(passphrase)를 이용한 인증을 포함할 수 있다. 예를 들면, 동작 405에서, 인공 지능 장치(101)는, "이영희님, passphrase로 인증해주세요"라는 음성 신호를 출력할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 동작 406-1에서, 지정된 암호구를 발화하는 제2 사용자의 음성 신호를 수신할 수 있다.
다른 일부 실시 예들에서, 제2 사용자가 제1 사용자를 인증하는 방식은, 예를 들면, 인공 지능 장치(101)가 제시하는 문장을 이용한 인증을 포함할 수 있다. 예를 들면, 동작 405에서, 인공 지능 장치(101)는, "이영희님, 'Hi bixby, 동의함'이라고 말해주세요"라는 음성 신호를 출력할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 동작 406-1에서, 인공 지능 장치(101)가 제시하는 문장을 발화하는 제2 사용자의 음성 신호를 수신할 수 있다.
또 다른 일부 실시 예들에서, 제2 사용자가 제1 사용자를 인증하는 방식은, 제2 사용자의 사용자 장치(105)를 통한 인증을 포함할 수 있다. 경우에 따라, 제2 사용자의 사용자 장치(105)를 통한 인증은, 제1 사용자의 음성 신호를 통한 인증(동작 406-1)이 실패하는 경우에 수행될 수 있다. 또는, 제2 사용자의 사용자 장치(105)를 통한 인증은, 인공 지능 장치(101)가 제2 사용자에게 인증을 요청하는 동작(동작 405)에 대하여 지정된 횟수 이상 제1 사용자의 음성 신호가 획득되지 않는 경우에 수행될 수도 있다. 제2 사용자의 사용자 장치(105)를 통한 인증은, 생체 인식(예: 얼굴 인식, 지문 인식, 홍채 인식)을 이용한 인증, 패턴을 이용한 인증, PIN을 이용한 인증, 비밀번호를 이용한 인증, 문자나 이메일을 이용한 인증, 또는 인증기관이나 통신사에서 제공하는 인증을 포함할 수 있다. 예를 들면, 동작 405에서, 인공 지능 장치(101)는, "이영희님, 스마트폰을 확인해주세요"라는 음성 신호를 출력할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 동작 406-2에서, 제2 사용자의 사용자 장치(105)로부터 인증 정보를 수신할 수 있다. 제2 사용자의 사용자 장치(105)를 통한 인증의 구체적인 동작은, 도 5를 통해 후술될 것이다.
동작 407에서, 인공 지능 장치(101)는, 동작 406-1에서 제2 사용자의 음성 신호를 수신하는 것 또는 동작 406-2에서 제2 사용자의 사용자 장치(105)로부터 인증 정보를 수신하는 것 중 적어도 하나에 응답하여, 제1 사용자를 인증할 수 있다. 기 등록된 제2 사용자에 의해 새로운 제1 사용자를 인증함으로써, 제1 사용자가 개인 기기를 가지지 않는 어린이나 노인인 경우에도, 인공 지능 장치(101)와의 대화를 통해 간편하게 제1 사용자를 등록할 수 있다.
동작 408에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자를 인공 지능 장치(101)를 이용할 수 있도록 등록할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 계정을 생성할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자 또는 제2 사용자와의 대화를 통해 획득된 제1 사용자에 관한 정보를, 제1 사용자의 계정에 관한 정보(예: 프로파일)로써 저장할 수 있다. 제1 사용자 또는 제2 사용자와의 대화를 통해 획득된 제1 사용자에 관한 정보는, 제1 사용자의 이름, 제1 사용자의 성문 정보, 제1 사용자와 제2 사용자와의 관계, 또는 제1 사용자와 제2 사용자가 서로를 부르는 호칭을 포함할 수 있다.
도 4에 도시된 인공 지능 장치(101)의 동작의 적어도 일부는, 인공 지능 서버(102) 또는 계정 서버(103)에 의해 수행될 수 있다.
도 5는 다양한 실시 예들에 따라, 제2 사용자의 장치를 이용하여 제1 사용자를 인증하기 위한 인공 지능 장치(101), 인공 지능 서버(102), 및 계정 서버(103) 사이의 신호 흐름의 예를 도시한다.
도 5에 도시된 동작들은, 도 3 또는 도 4에서 제1 사용자의 계정 생성을 위해 필요한 정보를 획득한 뒤, 제1 사용자를 인증하는 동작에 상응할 수 있다. 도 5에 도시된 동작들은, 제2 사용자에 의해 제1 사용자를 인증할 수 있는 다양한 방법들 중, 제2 사용자의 사용자 장치(105)를 통해 제1 사용자를 인증하는 방법에 상응할 수 있다.
도 5를 참조하면, 동작 501에서, 인공 지능 장치(101)는, 제2 사용자의 음성 신호를 획득할 수 있다. 제2 사용자의 음성 신호는, 제1 사용자를 등록하기 위한 인공 지능 장치(101)의 대화 중에 획득될 수 있다. 예를 들면, 제2 사용자의 음성 신호는, 제1 사용자를 등록하기 위한 대화 중, 제2 사용자의 대답에 의해 획득될 수 있다. 동작 501은, 도 3의 동작 307 또는 도 4의 동작 404에 상응할 수 있다.
동작 502에서, 인공 지능 장치(101)는, 제2 사용자의 음성 신호에 대응하는 데이터를 인공 지능 서버(102)에게 송신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 제2 사용자의 음성 신호에 대응하는 데이터를 수신할 수 있다.
동작 503에서, 인공 지능 서버(102)는, 수신된 음성 신호에 대응하는 데이터에 대하여, 성문 인식을 수행할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 성문 인식에 기반하여, 음성 신호를 발화한 사용자가 기 등록된 제2 사용자임을 식별할 수 있다.
동작 504에서, 인공 지능 서버(102)는, 식별된 제2 사용자에 관한 정보를 계정 서버(103)에게 송신할 수 있다. 계정 서버(103)는, 인공 지능 서버(102)로부터 제2 사용자에 관한 정보를 수신할 수 있다. 계정 서버(103)는, 상기 수신에 기반하여, 제2 사용자의 계정을 확인(identify)하고, 제2 사용자의 사용자 장치(105)를 확인할 수 있다.
동작 505에서, 계정 서버(103)는, 제2 사용자에게 인증을 요청하는 동작으로써, 확인된 제2 사용자의 사용자 장치(105)에게 인증을 요청하는 신호를 송신할 수 있다.
동작 506에서, 계정 서버(103)는, 인공 지능 장치(101)가 제1 사용자의 인증을 위한 음성 신호를 출력하도록, 인공 지능 서버(102)에게, 제2 사용자에게 인증을 요청하는 신호를 송신할 수 있다. 예를 들면, 계정 서버(103)는 인공 지능 서버(102)에게, 제2 사용자에게 인증을 요청하는 신호를 송신할 수 있고, 인공 지능 서버(102)는 인공 지능 장치(101)에게, 제2 사용자에게 인증을 요청하도록 오디오 데이터를 송신할 수 있다.
동작 507에서, 인공 지능 장치(101)는 인공 지능 서버(102)(또는 계정 서버(103))로부터 인증 요청 신호를 수신하는 것에 응답하여, 제1 사용자의 인증을 위한 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, "이영희님, 스마트폰을 확인해주세요"라는 음성 신호를 출력할 수 있다.
동작 508에서, 제2 사용자 장치(105)는, 계정 서버(103)로부터 인증 요청 신호를 수신하는 것에 응답하여, 제1 사용자를 인증하기 위한 사용자 인터페이스(user interface, UI)를 제공할 수 있다. 예를 들면, 제2 사용자 장치(105)는, 제2 사용자 장치(105)의 디스플레이를 통해 제1 사용자를 인증하기 위한 UI를 표시할 수 있다.
동작 509에서, 제2 사용자 장치(105)는 제2 사용자에 의해, 제1 사용자의 인증을 수행할 수 있다. 예를 들면, 제2 사용자 장치(105)는, 제2 사용자의 생체 인식(예: 얼굴 인식, 지문 인식, 홍채 인식)을 수행하거나, 제2 사용자가 미리 지정한 패턴을 수신하거나, 제2 사용자의 PIN을 이용한 인증을 수행하거나, 제2 사용자가 미리 지정한 비밀번호를 수신하거나, 제2 사용자의 문자나 이메일을 이용한 인증을 수행하거나, 또는 인증 기관이나 통신사에서 제공하는 인증을 수행할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않는다.
동작 510에서, 제2 사용자 장치(105)는, 제2 사용자에 의한 인증 결과를 나타내는 정보를 계정 서버(103)에게 송신할 수 있다. 계정 서버(103)는 제2 사용자 장치(105)로부터, 제2 사용자에 의한 인증 결과를 나타내는 정보를 수신할 수 있다.
동작 511에서, 계정 서버(103)는, 상기 수신에 기반하여 제1 사용자의 인증 프로세스를 완료할 수 있다.
동작 512에서, 계정 서버(105)는, 제2 사용자에 의해 제1 사용자가 정상적으로 인증되는 것에 기반하여, 제1 사용자의 계정을 생성할 수 있다. 동작 512는, 도 3의 동작 319 또는 도 4의 동작 408에 상응할 수 있다.
일부 실시 예에 따르면, 인공 지능 서버(102) 및 계정 서버(103)는, 하나의 서버(104)로 통합될 수 있다. 일부 실시 예에 따르면, 인공 지능 서버(102) 및 계정 서버(103)의 동작의 적어도 일부는, 인공 지능 장치(101)에 의해 수행될 수 있다.
도 6은 다양한 실시 예들 따른 인공 지능 장치(101)에서, 제2 사용자와 제1 사용자가 같은 공간에 있는지 여부에 따라 제2 사용자에게 제1 사용자의 인증을 요청하기 위한 동작의 예를 도시한다. 도 6은 인공 지능 장치(101)의 프로세서(220)에 의해 수행될 수 있다. 도 6에 도시된 동작의 적어도 일부는, 인공 지능 서버(102) 또는 계정 서버(103)에 의해 수행될 수 있다.
도 6을 참조하면, 동작 601에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 등록을 위한 음성 신호를 출력하고, 상기 음성 신호에 대한 응답을 수신할 수 있다. 상기 음성 신호 출력 및 수신은, 제1 사용자의 등록을 위한, 인공 지능 장치(101)와 임의의 사용자(예: 제1 사용자 또는 제2 사용자) 사이의 대화를 나타낼 수 있다. 동작 601은, 도 3의 동작 306 내지 동작 308에 상응할 수 있다. 동작 601은, 도 4의 동작 403 내지 동작 404에 상응할 수 있다. 동작 601은, 도 4의 대화 451 내지 대화 452에 상응할 수 있다.
동작 602에서, 인공 지능 장치(101)는, 지정된 구간 내에 기 등록된 제2 사용자의 음성 신호가 수신되는지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 지정된 횟수의 대화 동안 또는 지정된 시간(예: 수 분) 동안, 기 등록된 제2 사용자의 음성 신호가 수신되는지 여부를 식별할 수 있다. 상기 식별은, 인공 지능 서버(102)와의 통신에 기반하여 수행될 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 획득된 음성 신호를 인공 지능 서버(102)에게 송신하고, 인공 지능 서버(102)는 성문 인식을 통해 기 등록된 제2 사용자의 음성 신호인지 여부를 식별할 수 있다.
지정된 구간 내에 기 등록된 제2 사용자의 음성 신호가 수신됨을 식별하는 것에 기반하여, 인공 지능 장치(101)는, 기 등록된 제2 사용자가 제1 사용자와 같은 공간에 있음을 식별할 수 있다. 따라서, 지정된 구간 내에 기 등록된 제2 사용자의 음성 신호가 수신됨을 식별하는 것에 기반하여, 동작 603에서 인공 지능 장치(101)는, 제2 사용자의 음성 신호에 적어도 일부 기반하여 제1 사용자를 인증할 수 있다. 제2 사용자의 음성 신호에 적어도 일부 기반하여 제1 사용자를 인증하는 동작은, 도 3 내지 도 5에서 기술된 인증 방법에 상응할 수 있다. 제2 사용자의 음성 신호에 적어도 일부 기반하여 제1 사용자를 인증하는 동작은, 제2 사용자와의 대화에 적어도 일부 기반하여 제1 사용자를 인증하는 것일 수 있다.
지정된 구간 내에 기 등록된 제2 사용자의 음성신호가 수신되지 않음을 식별하는 것에 기반하여, 인공 지능 장치(101)는, 기 등록된 제2 사용자가 제1 사용자와 같은 공간에 있지 않음을 식별할 수 있다. 따라서, 인공 지능 장치(101)는, 동작 604로 진행하여, 인증을 요청하기 위한 제2 사용자를 특정하기 위한 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, "누구에게 인증을 요청할까요?"라는 음성 신호를 출력할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 상기 음성 신호에 대한 응답을 수신할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자로부터 "우리 엄마 이영희님에게 인증 요청해줘"라는 음성 신호를 획득할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 상기 음성 신호의 획득에 기반하여, 인증을 요청하기 위한 제2 사용자를 특정할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 서버(102) 또는 계정 서버(103)는, 인공 지능 장치(101)에 대하여 등록된 사용자들 중에서 "이영희"라는 이름의 제2 사용자 및, 제2 사용자 장치(105)를 식별할 수 있다.
동작 605에서, 인공 지능 장치(101)(또는 인공 지능 서버(102)나 계정 서버(103))는, 특정된 제2 사용자 장치(105)에게 인증을 요청할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 획득된 제1 사용자의 음성 신호에 기반하여 식별된 제2 사용자 장치(105)에게, 제1 사용자의 인증을 요청하는 신호를 송신할 수 있다. 동작 605는, 예를 들면, 도 5의 동작 505에 상응할 수 있다.
동작 606에서, 인공 지능 장치(101)는, 제2 사용자 장치(105)로부터 인증 정보를 수신할 수 있다. 인공 지능 장치(101)(또는 인공 지능 서버(102)나 계정 서버(103))는, 제2 사용자 장치(105)로부터, 제2 사용자에 의한 인증 결과를 나타내는 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면 제2 사용자 장치(105)로부터 수신되는 인증 결과는, 제2 사용자의 생체 인식(예: 얼굴 인식, 지문 인식, 홍채 인식)에 기반한 인증 결과, 패턴에 기반한 인증 결과, PIN에 기반한 인증 결과, 비밀번호에 기반한 인증 결과, 또는 제2 사용자의 문자나 이메일에 기반한 인증 결과를 포함할 수 있다. 동작 606은, 예를 들면, 도 5의 동작 510에 상응할 수 있다. 인공 지능 장치(101) (또는 인공 지능 서버(102)나 계정 서버(103))는, 제2 사용자 장치(105)로부터 수신된 인증 결과에 기반하여, 제1 사용자를 인증할 수 있다.
동작 607에서, 인공 지능 장치(101)는, 동작 603 또는 동작 606에서 제1 사용자를 인증하는 것에 응답하여, 제1 사용자의 계정을 생성할 수 있다.
도 7은 다양한 실시 예들에 따라, 제1 사용자의 등록과 관련하여 추가 동작을 수행하기 위한 인공 지능 장치(101), 인공 지능 서버(102), 및 계정 서버(103) 사이의 신호 흐름의 예를 도시한다. 도 7에서 인공 지능 서버(102) 및 계정 서버(103)는 하나의 서버(104)로 통합될 수 있다. 도 7에 도시된 동작들은, 도 3 내지 도 6에서 제1 사용자의 계정을 생성한 뒤에 수행될 수 있다.
도 7을 참조하면, 동작 701에서, 서버(104)(예: 계정 서버(103))는, 제1 사용자의 계정을 생성할 수 있다. 동작 701은, 도 3의 동작 319, 도 4의 동작 408, 도 5의 동작 512, 또는 도 6의 동작 607에 상응할 수 있다.
동작 702에서, 서버(104)는, 인공 지능 장치(101)에게, 제1 사용자의 계정 생성이 완료됨을 고지할 수 있다. 예를 들면, 계정 서버(103)는, 인공 지능 서버(102)를 통해 인공 지능 장치(101)에게, 제1 사용자의 계정 생성이 완료됨을 나타내는 신호를 송신할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는 서버(104)로부터, 제1 사용자의 계정 생성이 완료됨을 나타내는 신호를 수신할 수 있다.
동작 703에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 계정에 관한 연락처를 제2 사용자 장치(105)의 주소록에 저장하기 위한 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 서버(102)로부터 수신된 오디오 데이터에 대응하는 음성 신호를 출력할 수 있다. 다른 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 계정 생성 완료 신호를 수신하는 것에 응답하여, 지정된(designated) 음성 신호를 출력할 수도 있다. 상기 음성 신호는, 예를 들면 대화 753과 같이, "가족들의 주소록에 저장할까요?"라는 인공 지능 장치(101)의 음성 신호일 수 있다. 일부 실시 예들에서, 제1 사용자는, 개인 장치(예: 스마트폰)를 소유하지 않을 수 있다. 이 경우, 제1 사용자의 계정에 관한 연락처는, 인공 지능 장치(101)에게 전화를 걸 수 있는 식별 정보를 나타낼 수 있다. 다른 일부 실시 예들에서, 제1 사용자가 개인 장치(예: 스마트폰)를 소유하는 경우, 제1 사용자의 계정에 관한 연락처는, 상기 개인 장치의 전화번호일 수 있다.
동작 704에서, 인공 지능 장치(101)는, 상기 음성 신호에 대한 응답으로, 제2 사용자의 음성 신호를 획득할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 대화 754와 같이, "응, 고마워"라는 제2 사용자의 음성 신호를 획득할 수 있다.
동작 705에서, 인공 지능 장치(101)는, 획득된 음성 신호에 대응하는 데이터를, 서버(104)에게 송신할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 음성 신호에 대응하는 데이터를 인공 지능 서버(102)에게 송신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 상기 음성 신호의 식별에 기반하여, 제2 사용자 장치(105)의 주소록에 제1 사용자의 계정에 관한 연락처를 저장하기 위한 신호를, 계정 서버(103)에게 송신할 수 있다.
동작 706에서, 서버(104)(예: 계정 서버(103))는, 제1 사용자의 계정에 관한 연락처를 제2 사용자 장치(105)의 주소록에 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스 770을 참조하면, 제2 사용자(즉, 이영희)의 주소록에, 제1 사용자(즉, 김철수)의 연락처가 저장될 수 있다. 또한, 제1 사용자(즉, 김철수)의 주소록에, 제2 사용자(즉, 이영희)의 연락처가 저장될 수 있다.
일부 실시 예들에서, 제1 사용자가 개인 장치를 소유하지 않거나, 제1 사용자의 개인 장치에 대한 정보가 등록되지 않은 경우, 서버(104)는, 제1 사용자의 연락처로써, 인공 지능 장치(101)에게 전화를 걸 수 있는 식별 정보를 저장할 수 있다.
다른 일부 실시 예들에서, 제1 사용자의 개인 장치에 대한 정보가 등록된 경우, 서버(104)는, 제1 사용자의 연락처를, 제2 사용자의 주소록에 자동으로 추가할 수 있다.
동작 707에서, 서버(104)는, 제1 사용자의 계정에 관한 연락처를 제2 사용자 장치(105)에 동기화하기 위한 신호를, 제2 사용자 장치(105)에게 송신할 수 있다. 상기 동기화 신호를 수신한 제2 사용자 장치(105)는, 제2 사용자 장치(105)의 주소록에 제1 사용자의 계정에 관한 연락처를 자동으로 저장(또는 업데이트)할 수 있다.
도 8은 다양한 실시 예들에 따른 제2 사용자 장치(105)의 주소록에 저장된 제1 사용자의 연락처에 관한 화면의 예를 도시한다. 도 8에 도시된 화면은, 제2 사용자의 사용자 장치(105)에 표시되는 화면일 수 있다.
도 8을 참조하면, 제2 사용자 장치(105)는, 제2 사용자 장치(105)에 제1 사용자의 연락처가 등록되는 것(예: 도 7의 동작 707)에 응답하여, 화면 810을 표시할 수 있다. 화면 810은, 제2 사용자 장치(105)의 주소록에 제1 사용자(즉, 김철수)의 계정이 등록됨을 나타내는 알림(notification)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 화면 810에서 주소록을 표시하기 위한 아이콘(811)에 대한 사용자 입력을 수신하는 것에 응답하여, 제2 사용자 장치(105)는, 화면 810으로부터 전환된 화면 820을 표시할 수 있다.
화면 820은, 예를 들면, 인공 지능 장치(101)와 관련된 주소록을 나타내는 화면일 수 있다. 화면 820은, 인공 지능 장치(101)에 등록된 사용자들의 연락처를 나타내는 항목(item)들을 포함할 수 있다. 제2 사용자 장치(105)는, 인공 지능 장치(101)에 새로 등록된 제1 사용자(즉, 김철수)의 연락처가 업데이트된 화면 820을 표시할 수 있다. 화면 820에서, 인공 지능 장치(101)에 새로 등록된 제1 사용자의 연락처를 나타내는 항목 821에 대한 사용자 입력을 수신하는 것에 응답하여, 제2 사용자 장치(105)는, 화면 820으로부터 전환된 화면 830을 표시할 수 있다.
화면 830은, 제1 사용자의 연락처에 관한 화면일 수 있다. 화면 830은, 제1 사용자에게 전화를 걸 수 있는 아이콘 831 및 제1 사용자와 문자 기반의 메시지를 주고받을 수 있는 아이콘 832를 포함할 수 있다. 제2 사용자 장치(101)는, 아이콘 831에 대한 사용자 입력을 수신하는 것에 응답하여, 제1 사용자의 연락처에 대응되는 장치에게 전화를 걸 수 있다. 제1 사용자의 연락처에 대응되는 장치는, 예를 들면, 인공 지능 장치(101) 또는 제1 사용자의 개인 장치(예: 스마트폰)를 포함할 수 있다.
일부 실시 예들에서, 제1 사용자가 개인 장치를 소유하지 않거나 제1 사용자의 개인 장치에 대한 정보가 등록되지 않은 경우, 제1 사용자의 연락처로써, 인공 지능 장치(101)에게 전화를 걸 수 있는 식별 정보가 저장될 수 있다. 이 경우, 제2 사용자 장치(105)는, 아이콘 831에 대한 사용자 입력을 수신하는 것에 응답하여, 인공 지능 장치(101)에게 전화를 걸 수 있다. 따라서, 제2 사용자는, 인공 지능 장치(101)와 같은 공간에 있는 제1 사용자와 통화를 할 수 있다.
다른 일부 실시 예들에서, 제1 사용자의 연락처로써 제1 사용자의 개인 장치의 전화번호가 저장될 수 있다. 이 경우, 제2 사용자 장치(105)는, 아이콘 831에 대한 사용자 입력을 수신하는 것에 응답하여, 제1 사용자의 개인 장치에게 전화를 걸 수 있다.
화면 830에서, 제1 사용자와 메시지를 주고받을 수 있는 아이콘 832에 대한 사용자 입력을 수신하는 것에 응답하여, 제2 사용자 장치(105)는, 제1 사용자와 메시지를 주고받을 수 있는 화면 840을 표시할 수 있다.
일부 실시 예들에서, 제1 사용자의 연락처로써, 인공 지능 장치(101)의 식별 정보가 저장된 경우, 제2 사용자 장치(105)는 화면 840을 통한 제2 사용자의 메시지 입력에 기반하여, 인공 지능 장치(101)에게 메시지를 송신할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 제2 사용자 장치(105)로부터 수신된 메시지에 대응하는 음성 신호를 출력할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 음성 신호에 응답하는 제1 사용자의 음성 신호를 획득할 수 있다. 상기 제1 사용자의 음성 신호는, 예를 들면, 인공 지능 서버(102)에 의해 텍스트 데이터로 변환될 수 있다. 상기 텍스트 데이터는, 제2 사용자 장치(105)에게 송신되어, 화면 840을 통해 표시될 수 있다. 상술한 바와 같은 과정에 의해, 제2 사용자는, 인공 지능 장치(101)를 통해 제1 사용자와 메시지를 주고받을 수 있다.
도 9는 다양한 실시 예들에 따라, 제1 사용자의 등록과 관련하여 다른 추가 동작을 수행하기 위한 인공 지능 장치(101), 인공 지능 서버(102), 및 계정 서버(103) 사이의 신호 흐름의 예를 도시한다. 도 9에서 인공 지능 서버(102) 및 계정 서버(103)는 하나의 서버(104)로 통합될 수 있다. 도 9에 도시된 동작들은, 도 3 내지 도 6에서 제1 사용자의 계정을 생성한 뒤에 수행될 수 있다.
도 9를 참조하면, 동작 901에서, 인공 지능 장치(101)는, 새로 등록된 제1 사용자의 음성 신호를 획득할 수 있다. 상기 음성 신호는, 예를 들면, 대화 951과 같이, "빅스비, 내일은 내 생일이야. 알고 있었어?"라는 제1 사용자의 음성 신호일 수 있다.
동작 902에서, 인공 지능 장치(101)는, 제1 사용자의 음성 신호에 대응하는 데이터를, 서버(104)에게 송신할 수 있다.
동작 903에서, 서버(104)는, 음성 신호에 대응하는 사용자를 식별할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 서버(102)는, 성문 인식에 기반하여, 상기 음성 신호를 발화한 사용자가 제1 사용자임을 식별할 수 있다.
동작 904에서, 서버(104)(예: 인공 지능 서버(102))는, 음성 신호의 의미 분석에 기반하여, 식별된 제1 사용자의 프로파일에 추가할 정보를 식별할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 서버(102)는, 대화 951로부터, 제1 사용자의 프로파일에 추가하기 위해, 제1 사용자의 생일을 식별할 수 있다.
동작 905에서, 서버(104)(예: 계정 서버(103))는, 식별된 제1 사용자의 프로파일에 식별된 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 서버(102)는, 제1 사용자의 생일을 나타내는 데이터를 계정 서버(103)에게 송신할 수 있다. 계정 서버(103)는, 인공 지능 서버(103)로부터 제1 사용자의 생일을 나타내는 데이터를 수신할 수 있다. 계정 서버(103)는, 상기 수신에 기반하여, 제1 사용자의 계정에 제1 사용자의 생일을 저장할 수 있다.
동작 906에서, 서버(104)(예: 인공 지능 서버(102))는, 제1 사용자의 음성 신호(예: 대화 951)에 응답하는 지정된 응답 데이터를, 인공 지능 장치(101)에게 송신할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 서버(102)로부터, 지정된 응답 데이터(예: 오디오 데이터)를 수신할 수 있다.
동작 907에서, 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 서버(102)로부터 응답 데이터를 수신하는 것에 응답하여, 상기 응답 데이터에 대응하는 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 사용자의 음성 신호에 대한 응답으로써, 대화 957과 같이 "철수님! 생일 축하해요"라는 음성 신호를 출력할 수 있다.
도 9에 도시된 동작들과 같이, 등록된 사용자와 인공 지능 장치(101)와의 대화를 통해, 등록된 사용자의 프로파일에 정보를 추가할 수 있다. 또는, 등록된 복수의 사용자들 사이의 대화를 인공 지능 장치(101)가 식별함으로써, 등록된 사용자의 프로파일에 정보를 추가할 수 있다. 사용자의 프로파일에 추가될 수 있는 정보는, 예를 들면, 등록된 사용자의 생일, 등록된 사용자가 선호하는 TV 컨텐츠, 등록된 사용자가 선호하는 유투브 컨텐츠, 또는 등록된 복수의 사용자들이 서로를 부르는 별명(또는 호칭) 등을 포함할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)에 사물 인터넷(IoT) 장치인 TV가 연동된 경우, 인공 지능 장치(101)를 통해 TV를 제어하기 위해, 사용자가 선호하는 TV 컨텐츠와 같은 정보가 이용될 수 있다.
다양한 실시 예들은 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)가 호텔 방에 설치된 경우, 호텔 방에 머무는 투숙객이 인공 지능 장치(101)를 이용하기 위한 사용자로써 등록될 수 있다. 이 경우, 인공 지능 장치(101)는 등록된 사용자에게 이용 기간을 질문하는 음성 신호(예: "얼마나 계세요?")를 출력할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는 상기 음성 신호에 대한 응답으로 수신되는 사용자의 음성 신호(예: "3일 동안 있을 거야")에 기반하여, 등록된 사용자의 이용 기간을 설정할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 상기 사용자에 대하여, 상기 설정된 이용 기간 동안 인공 지능 장치(101)를 이용하기 위한 권한을 부여할 수 있다.
도 10은 다양한 실시 다양한 실시 예들에 따라, 사물 인터넷(IoT) 장치(1000)를 등록하기 위한 인공 지능 장치(101), 인공 지능 서버(102), 사물 인터넷 장치(1000), 및 사물 인터넷 서버(1050) 사이의 신호 흐름의 예를 도시한다.
다양한 실시 예들에서, 사물 인터넷 장치(예: 공기청정기, 에어컨, TV 등)가 인공 지능 장치(101)와 연동되어 등록될 수 있다. 사물 인터넷 장치가 인공 지능 장치(101)에 등록된 경우, 사용자는 음성 신호에 기반하여 인공 지능 장치(101)를 통해, 등록된 사물 인터넷 장치를 제어할 수 있다. 도 10에서는, 인공 지능 장치(101)와의 대화를 통해 사물 인터넷 장치를 등록하기 위한 동작의 예가 기술된다.
도 10을 참조하면, 동작 1001에서, 사물 인터넷 장치(1000)가 활성화될 수 있다. 예를 들면, 사물 인터넷 장치(1000)가 활성화되는 동작은, 사물 인터넷 장치(1000)가 가정에 설치된 후 최초로 전원이 켜지는 동작을 포함할 수 있다.
동작 1002에서, 사물 인터넷 장치(1000)는, 자신의 식별 정보를 방송할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 사물 인터넷 장치(1000)가 방송하는 식별 정보를 수신할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 사물 인터넷 장치(1000)의 허브 기능을 수행할 수 있다.
동작 1003에서, 인공 지능 장치(101)는, 사물 인터넷 장치(1000)를 식별할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 사물 인터넷 장치(1000)에 대한 허브로써, 사물 인터넷 장치(1000)를 식별할 수 있다.
동작 1004에서, 인공 지능 장치(101)는, 사물 인터넷 장치(1000)의 식별 정보를 사물 인터넷 서버(1050)에게 송신할 수 있다. 예를 들면, 인공 지능 장치(101)는, 사물 인터넷 장치(1000)의 식별 정보를, 인공 지능 서버(102)를 통해, 사물 인터넷 서버(1050)에게 송신할 수 있다. 다만 이에 한정되지 않으며, 인공 지능 장치(101)는, 사물 인터넷 장치(1000)의 식별 정보를 직접 사물 인터넷 서버(1050)에게 송신할 수도 있다.
동작 1005에서, 사물 인터넷 서버(1050)는, 사물 인터넷 장치(1000)가 미등록된 장치임을 식별할 수 있다.
동작 1006에서, 사물 인터넷 서버(1050)는, 상기 식별에 기반하여 사물 인터넷 장치(1000)를 등록하기 위한 신호를, 인공 지능 장치(101)에게 송신할 수 있다. 예를 들면, 사물 인터넷 서버(1050)는, 인공 지능 서버(102)에게, 사물 인터넷 장치(1000)의 등록 프로세스를 개시하기 위한 제어 신호를 송신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는 사물 인터넷 서버(1050)로부터 상기 사물 인터넷 장치(1000)의 등록 프로세스를 개시하기 위한 제어 신호를 수신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 상기 제어 신호의 수신에 응답하여, 인공 지능 장치(101)에게, 사물 인터넷 장치(1000)의 등록 프로세스를 개시하기 위한 제어 신호를 송신하거나, 또는 사물 인터넷 장치(1000)를 등록하기 위한 오디오 데이터를 송신할 수 있다.
동작 1007에서, 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 서버(102)(또는 사물 인터넷 서버(1050))로부터, 사물 인터넷 장치(1000)를 등록하기 위한 신호를 수신하는 것에 응답하여, 음성 신호를 출력할 수 있다. 일부 실시 예들에서, 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 서버(102)로부터, 사물 인터넷 장치(1000)의 등록 프로세스를 개시하기 위한 제어 신호를 수신하는 것에 응답하여, 미리 지정된(designated) 음성 신호를 출력할 수 있다. 다른 일부 실시 예들에서, 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 서버(102)로부터 사물 인터넷 장치(1000)를 등록하기 위한 오디오 데이터를 수신하는 것에 응답하여, 상기 오디오 데이터에 대응하는 음성 신호를 출력할 수 있다. 인공 지능 장치(101)에서 출력되는 음성 신호는, 예를 들면, "새로운 기기가 검색되었어요. 등록해드릴까요?"라는 음성 신호일 수 있다.
동작 1008에서, 인공 지능 장치(101)는, 등록된 사용자로부터 음성 신호를 획득할 수 있다. 예를 들면, 상기 음성 신호는, 사물 인터넷 장치(1000)의 등록의 동의를 나타내는 음성 신호일 수 있다. 상기 음성 신호는, "응, 등록해줘"라는 등록된 사용자의 음성 신호일 수 있다.
동작 1009에서, 인공 지능 장치(101)는, 등록된 사용자의 음성 신호에 대응하는 데이터를 인공 지능 서버(102)에게 송신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 상기 음성 신호의 의미 분석에 기반하여, 사물 인터넷 장치(1000)의 등록 의사를 나타내는 데이터를, 사물 인터넷 서버(1050)에게 송신할 수 있다. 사물 인터넷 서버(1050)는, 상기 데이터를 수신하는 것에 응답하여, 사물 인터넷 장치(1000)의 등록 프로세스를 개시할 수 있다. 사물 인터넷 장치(1000)의 등록 프로세스는, 등록된 사용자에게 인증을 요청하고, 등록된 사용자로부터 인증을 수신하는 동작을 포함할 수 있다.
다만, 이에 한정되지 않으며, 일부 실시 예들에 따르면, 등록된 사용자의 음성 신호에 의해, 사물 인터넷 장치(1000)의 등록 프로세스가 개시될 수도 있다. 예를 들면, 대화 1058과 같이, 등록된 사용자의 "이거 내 TV야, 등록해줘"라는 음성 신호에 응답하여, 사물 인터넷 장치(1000)의 등록 프로세스가 개시될 수 있다.
동작 1010에서, 사물 인터넷 서버(1050)는, 사물 인터넷 장치(1000)를 인증하기 위한 정보를, 사물 인터넷 장치(1000)에게 송신할 수 있다. 상기 정보는, 예를 들면 비밀번호 또는 암호구(passphrase)로, 사물 인터넷 장치(1000)를 통해 출력되거나 표시될 수 있다.
동작 1011에서, 사물 인터넷 서버(1050)는, 사물 인터넷 장치(1000)의 인증을 요청하는 신호를 인공 지능 장치(101)에게 송신할 수 있다. 예를 들면, 사물 인터넷 서버(1050)는, 인공 지능 서버(102)에게, 사물 인터넷 장치(1000)의 인증을 요청하는 신호를 송신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는 사물 인터넷 서버(1050)로부터 상기 사물 인터넷 장치(1000)의 인증을 요청하는 신호를 수신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 상기 신호의 수신에 응답하여, 인공 지능 장치(101)에게, 사물 인터넷 장치(1000)의 인증을 요청하도록 제어 신호를 송신하거나, 또는 사물 인터넷 장치(1000)의 인증을 요청하는 오디오 데이터를 송신할 수 있다. 인공 지능 장치(101)는, 인공 지능 서버(102)로부터, 상기 제어 신호 또는 상기 오디오 데이터를 수신할 수 있다.
동작 1012에서, 인공 지능 장치(101)는, 상기 수신에 응답하여, 사물 인터넷 장치(1000)를 인증하기 위한 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들면, 상기 음성 신호는, 대화 1062와 같이, "TV에 나타난 password를 읽어주세요"와 같은 인공 지능 장치(101)의 음성 신호일 수 있다.
동작 1013에서, 사물 인터넷 장치(1000)는, 사물 인터넷 서버(1050)로부터 사물 인터넷 장치(1000)를 인증하기 위한 정보를 수신하는 것에 응답하여, 상기 정보를 표시할 수 있다. 예를 들면, 사물 인터넷 장치(1000)는, 사물 인터넷 서버(1050)로부터 수신된 비밀번호 또는 암호구(passphrase)를 표시하거나 출력할 수 있다.
동작 1014에서, 인공 지능 장치(101)는, 등록된 사용자의 음성 신호를 수신할 수 있다. 상기 음성 신호는, 예를 들면, 사물 인터넷 장치(1000)에 표시된 비밀번호를 말하는 음성 신호일 수 있다. 상기 음성 신호는, 대화 1064에 상응할 수 있다.
동작 1015에서, 인공 지능 장치(101)는, 상기 음성 신호에 대응하는 데이터를 인공 지능 서버(102)에게 송신할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 상기 음성 신호(예: 비밀번호의 발화)에 대응하는 데이터를 수신하는 것에 기반하여, 등록된 사용자가 사물 인터넷 장치(1000)를 인증한 것을 식별할 수 있다. 인공 지능 서버(102)는, 사물 인터넷 장치(1000)가 인증됨을 나타내는 데이터를 사물 인터넷 서버(1050)에게 송신할 수 있다. 사물 인터넷 서버(1050)는 인공 지능 서버(102)로부터, 사물 인터넷 장치(1000)가 인증됨을 나타내는 데이터를 수신할 수 있다.
동작 1016에서, 사물 인터넷 서버(1050)는, 상기 수신에 기반하여, 사물 인터넷 장치(1000)를 인증하고, 사물 인터넷 장치(1000)를 등록할 수 있다. 이후에는, 사물 인터넷 장치(1000)에 관한 추가 정보를 획득하기 위한 동작을 수행할 수 있다.
동작 1017에서, 사물 인터넷 서버(1050)는, 인공 지능 서버(102)를 통해 인공 지능 장치(101)에게, 사물 인터넷 장치(1000)에 관한 정보를 요청할 수 있다. 상기 사물 인터넷 장치(1000)에 관한 정보는, 예를 들면, 사물 인터넷 장치(1000)가 설치된 장소, 사물 인터넷 장치(1000)에 대한 권한을 부여할 사용자, 또는 사물 인터넷 장치(1000)의 소유자 등을 포함할 수 있다.
동작 1018에서, 인공 지능 장치(101)는, 사물 인터넷 장치(1000)에 관한 정보를 수집하기 위해 지정된 음성 신호를 출력할 수 있다. 상기 음성 신호는, 예를 들면, "TV가 어디에 설치되었나요?" 또는 "가족들과 함께 쓰실 건가요?"라는 질문을 포함할 수 있다.
동작 1019에서, 인공 지능 장치(101)는, 상기 음성 신호에 대한 응답으로, 등록된 사용자의 음성 신호를 획득할 수 있다. 동작 1020에서, 인공 지능 장치(101)는, 상기 음성 신호에 대응하는 데이터를, 인공 지능 서버(102)를 통해 사물 인터넷 서버(1050)에게 송신할 수 있다. 동작 1021에서, 사물 인터넷 서버(1050)는, 상기 사물 인터넷 장치(1000)에 관한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 사물 인터넷 서버(1050)는, 사물 인터넷 장치(1000)에 관한 정보로써, 사물 인터넷 장치(1000)에 대한 권한을 부여할 사용자를 저장하고, 상기 저장된 사용자에게만 사물 인터넷 장치(1000)를 제어할 권한을 부여할 수 있다.
동작 1017 내지 동작 1021은 반복될 수 있으며, 예를 들면, 대화 1068에 상응할 수 있다.
상술한 바와 같은 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치(예: 인공 지능 장치(101))는, 스피커(예: 스피커(272)), 마이크(예: 마이크(271)), 및 상기 마이크를 통해 획득된 음성 신호에 기반하여, 제1 사용자의 등록이 요구되는지 여부를 식별하고, 상기 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별하는 것에 기반하여, 상기 전자 장치에 등록된 제2 사용자에게, 상기 제1 사용자의 인증을 요청하고, 상기 제2 사용자에 의해 상기 제1 사용자가 인증되는 것에 기반하여, 상기 제1 사용자를 등록하도록 설정된 적어도 하나의 프로세서(예: 프로세서(220))를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예들에서, 상기 마이크를 통해 획득된 음성 신호는, 상기 제1 사용자의 음성 신호를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 마이크를 통해 획득된 음성 신호가 상기 전자 장치에 등록된 상기 제2 사용자의 음성 신호와 다름을 식별하는 것에 기반하여, 상기 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별할 수 있다.
다양한 실시 예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제2 사용자에게 상기 제1 사용자의 인증을 요청하기 위해, 상기 스피커를 통해 상기 제2 사용자에게 인증을 요청하는 음성 신호를 출력할 수 있다.
다양한 실시 예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제2 사용자로부터, 지정된 문구를 나타내는 음성 신호를 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 사용자를 인증하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제2 사용자의 장치(예: 사용자 장치(105))로부터 인증 정보를 수신하는 것에 기반하여 상기 제1 사용자를 인증할 수 있다.
다양한 실시 예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자의 관계에 관한 음성 신호를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 제1 사용자를 인증하고, 상기 제1 사용자를 등록하기 위해 상기 제1 사용자의 계정을 생성하고, 상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자의 관계에 관한 정보를, 상기 제1 사용자의 계정에 연계하여 저장하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 마이크를 통해 상기 음성 신호를 획득한 시점으로부터 지정된 시간 내에 상기 제2 사용자의 음성 신호가 획득되지 않음을 식별하는 것에 기반하여, 상기 제2 사용자의 장치에게 상기 제1 사용자의 인증을 요청하기 위한 신호를 송신하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 사용자를 등록하는 것에 기반하여, 상기 제1 사용자의 연락처로써 상기 전자 장치에게 접근하기 위한 식별 정보를 저장할 수 있다.
다양한 실시 예들에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 등록되지 않은 외부 장치(예: 사물 인터넷 장치(1000))를 식별하는 것에 응답하여, 상기 외부 장치를 등록하기 위한 음성 신호를, 상기 스피커를 통해 출력하고, 상기 음성 신호에 대한 응답으로, 상기 전자 장치에 등록된 사용자의 음성 신호를 수신하는 것에 적어도 기반하여, 상기 외부 장치를 상기 전자 장치에 등록하도록 설정될 수 있다. 예를 들면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 외부 장치에게, 상기 외부 장치의 인증에 이용하기 위한 정보를 송신하고, 상기 마이크를 통해 상기 전자 장치에 등록된 사용자로부터 상기 정보에 대응하는 음성 신호를 수신하는 것에 기반하여, 상기 외부 장치를 상기 전자 장치에 등록하도록 설정될 수 있다.
한편, 본 개시의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 개시의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    스피커;
    마이크; 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 마이크를 통해 획득된 제1 사용자의 음성 신호에 기반하여, 상기 제1 사용자의 등록이 요구되는지 여부를 식별하고, 상기 제1 사용자의 등록이 요구되는지 여부를 식별하는 동작은, 상기 제1 사용자의 음성 신호가 지정된 횟수 이상 획득되거나, 지정된 기간 이상 획득되거나, 또는 상기 지정된 기간 동안 지정된 빈도 이상 획득되는 경우 수행되고,
    상기 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별하는 것에 기반하여, 상기 전자 장치에 등록된 제2 사용자에게, 상기 제1 사용자의 인증을 요청하고,
    상기 제2 사용자에 의해 상기 제1 사용자가 인증되기 위한 정보를 수신하면, 상기 수신된 정보에 기반하여 상기 제1 사용자를 등록하도록 설정된 전자 장치.
  2. ◈청구항 2은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    청구항 1에 있어서,
    상기 마이크를 통해 획득된 음성 신호는, 상기 제1 사용자의 음성 신호를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 마이크를 통해 획득된 음성 신호가 상기 전자 장치에 등록된 상기 제2 사용자의 음성 신호와 다름을 식별하는 것에 기반하여, 상기 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별하도록 설정된 전자 장치.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제2 사용자에게 상기 제1 사용자의 인증을 요청하기 위해, 상기 스피커를 통해 상기 제2 사용자에게 인증을 요청하는 음성 신호를 출력하도록 설정된 전자 장치.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제2 사용자로부터, 지정된 문구를 나타내는 음성 신호를 획득하는 것에 기반하여, 상기 제1 사용자를 인증하도록 설정된 전자 장치.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제2 사용자의 장치로부터 인증 정보를 수신하는 것에 기반하여 상기 제1 사용자를 인증하도록 설정된 전자 장치.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자의 관계에 관한 음성 신호를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 제1 사용자를 인증하고,
    상기 제1 사용자를 등록하기 위해 상기 제1 사용자의 계정을 생성하고,
    상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자의 관계에 관한 정보를, 상기 제1 사용자의 계정에 연계하여 저장하도록 설정된 전자 장치.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 마이크를 통해 상기 음성 신호를 획득한 시점으로부터 지정된 시간 내에 상기 제2 사용자의 음성 신호가 획득되지 않음을 식별하는 것에 기반하여, 상기 제2 사용자의 장치에게 상기 제1 사용자의 인증을 요청하기 위한 신호를 송신하도록 설정된 전자 장치.
  8. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제1 사용자를 등록하는 것에 기반하여, 상기 제1 사용자의 연락처로써 상기 전자 장치에게 접근하기 위한 식별 정보를 저장하도록 설정된 전자 장치.
  9. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    등록되지 않은 외부 장치를 식별하는 것에 응답하여, 상기 외부 장치를 등록하기 위한 음성 신호를, 상기 스피커를 통해 출력하고,
    상기 음성 신호에 대한 응답으로, 상기 전자 장치에 등록된 사용자의 음성 신호를 수신하는 것에 적어도 기반하여, 상기 외부 장치를 상기 전자 장치에 등록하도록 설정된 전자 장치.
  10. 청구항 9에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 외부 장치에게, 상기 외부 장치의 인증에 이용하기 위한 정보를 송신하고,
    상기 마이크를 통해 상기 전자 장치에 등록된 사용자로부터 상기 정보에 대응하는 음성 신호를 수신하는 것에 기반하여, 상기 외부 장치를 상기 전자 장치에 등록하도록 설정된 전자 장치.
  11. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 마이크를 통해 획득된 제1 사용자의 음성 신호에 기반하여, 상기 제1 사용자의 등록이 요구되는지 여부를 식별하는 동작과, 상기 제1 사용자의 등록이 요구되는지 여부를 식별하는 동작은, 상기 제1 사용자의 음성 신호가 지정된 횟수 이상 획득되거나, 지정된 기간 이상 획득되거나, 또는 상기 지정된 기간 동안 지정된 빈도 이상 획득되는 경우 수행되고,
    상기 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별하는 것에 기반하여, 상기 전자 장치에 등록된 제2 사용자에게, 상기 제1 사용자의 인증을 요청하는 동작과,
    상기 제2 사용자에 의해 상기 제1 사용자가 인증되기 위한 정보를 수신하면, 상기 수신된 정보에 기반하여 상기 제1 사용자를 등록하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  12. ◈청구항 12은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    청구항 11에 있어서,
    상기 전자 장치의 마이크를 통해 획득된 음성 신호에 기반하여, 제1 사용자의 등록이 요구되는지 여부를 식별하는 동작은,
    상기 마이크를 통해 상기 제1 사용자의 음성 신호를 획득하는 동작과,
    상기 제1 사용자의 음성 신호가 상기 전자 장치에 등록된 상기 제2 사용자의 음성 신호와 다름을 식별하는 것에 기반하여, 상기 제1 사용자의 등록이 요구됨을 식별하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  13. ◈청구항 13은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    청구항 11에 있어서,
    상기 제2 사용자에게, 상기 제1 사용자의 인증을 요청하는 동작은,
    상기 전자 장치의 스피커를 통해 상기 제2 사용자에게 인증을 요청하는 음성 신호를 출력하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  14. ◈청구항 14은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    청구항 11에 있어서,
    상기 제2 사용자에 의해 상기 제1 사용자가 인증되는 동작은,
    상기 제2 사용자로부터, 지정된 문구를 나타내는 음성 신호를 획득하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  15. ◈청구항 15은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    청구항 11에 있어서,
    상기 제2 사용자에 의해 상기 제1 사용자가 인증되는 동작은,
    상기 제2 사용자의 장치로부터 인증 정보를 수신하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  16. ◈청구항 16은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    청구항 11에 있어서,
    상기 제1 사용자를 등록하는 동작은,
    상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자의 관계에 관한 음성 신호를 획득하는 것에 적어도 일부 기반하여, 상기 제1 사용자를 인증하는 동작과,
    상기 제1 사용자를 등록하기 위해 상기 제1 사용자의 계정을 생성하는 동작과,
    상기 제1 사용자와 상기 제2 사용자의 관계에 관한 정보를, 상기 제1 사용자의 계정에 연계하여 저장하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  17. ◈청구항 17은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    청구항 11에 있어서,
    상기 전자 장치에 등록된 제2 사용자에게, 상기 제1 사용자의 인증을 요청하는 동작은,
    상기 마이크를 통해 상기 음성 신호를 획득한 시점으로부터 지정된 시간 내에 상기 제2 사용자의 음성 신호가 획득되지 않음을 식별하는 것에 기반하여, 상기 제2 사용자의 장치에게 상기 제1 사용자의 인증을 요청하기 위한 신호를 송신하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  18. ◈청구항 18은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    청구항 11에 있어서,
    상기 제1 사용자를 등록하는 동작은,
    상기 제1 사용자의 연락처로써 상기 전자 장치에게 접근하기 위한 식별 정보를 저장하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  19. ◈청구항 19은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    청구항 11에 있어서,
    등록되지 않은 외부 장치를 식별하는 것에 응답하여, 상기 외부 장치를 등록하기 위한 음성 신호를, 상기 전자 장치의 스피커를 통해 출력하는 동작과,
    상기 음성 신호에 대한 응답으로, 상기 전자 장치에 등록된 사용자의 음성 신호를 수신하는 것에 적어도 기반하여, 상기 외부 장치를 상기 전자 장치에 등록하는 동작을 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  20. ◈청구항 20은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    청구항 19에 있어서,
    상기 외부 장치에게, 상기 외부 장치의 인증에 이용하기 위한 정보를 송신하는 동작과,
    상기 마이크를 통해 상기 전자 장치에 등록된 사용자로부터 상기 정보에 대응하는 음성 신호를 수신하는 것에 기반하여, 상기 외부 장치를 상기 전자 장치에 등록하는 동작을 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
KR1020180091772A 2018-08-07 2018-08-07 등록된 사용자에 의한 인증을 통해 새로운 사용자를 등록하기 위한 전자 장치 및 방법 KR102483833B1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180091772A KR102483833B1 (ko) 2018-08-07 2018-08-07 등록된 사용자에 의한 인증을 통해 새로운 사용자를 등록하기 위한 전자 장치 및 방법
US16/533,940 US11189294B2 (en) 2018-08-07 2019-08-07 Electronic device and method for registering new user through authentication by registered user
EP19190539.7A EP3608811B1 (en) 2018-08-07 2019-08-07 Electronic device and method for registering new user through authentication by registered user
CN201910727938.6A CN110858841B (zh) 2018-08-07 2019-08-07 通过已注册用户的认证来注册新用户的电子设备和方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180091772A KR102483833B1 (ko) 2018-08-07 2018-08-07 등록된 사용자에 의한 인증을 통해 새로운 사용자를 등록하기 위한 전자 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200016547A KR20200016547A (ko) 2020-02-17
KR102483833B1 true KR102483833B1 (ko) 2023-01-04

Family

ID=67551298

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180091772A KR102483833B1 (ko) 2018-08-07 2018-08-07 등록된 사용자에 의한 인증을 통해 새로운 사용자를 등록하기 위한 전자 장치 및 방법

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11189294B2 (ko)
EP (1) EP3608811B1 (ko)
KR (1) KR102483833B1 (ko)
CN (1) CN110858841B (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10958758B1 (en) * 2019-11-22 2021-03-23 International Business Machines Corporation Using data analytics for consumer-focused autonomous data delivery in telecommunications networks
CN112383468A (zh) * 2020-11-12 2021-02-19 火生旭 一种昵称命名方法
KR20230058990A (ko) * 2021-10-25 2023-05-03 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그의 동작 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140150071A1 (en) 2012-11-29 2014-05-29 International Business Machines Corporation Social authentication of users
US9876788B1 (en) 2014-01-24 2018-01-23 Microstrategy Incorporated User enrollment and authentication

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108494883B (zh) 2011-01-05 2023-04-14 下一步公司 消费者电子注册、控制和支持门卫设备和方法
GB2489527B (en) * 2011-04-01 2014-01-01 Voicevault Ltd Voice verification system
KR101480031B1 (ko) * 2012-01-31 2015-01-07 한국정보통신주식회사 본인 인증 처리 시스템 및 방법
US9491123B2 (en) * 2012-04-24 2016-11-08 Biscom Inc. Streamlined messaging client provisioning system
WO2016076641A1 (en) * 2014-11-14 2016-05-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for registering a device for use
JP2016099469A (ja) 2014-11-20 2016-05-30 シャープ株式会社 音声認識動作機器、音声認識動作機器の制御装置、音声認識動作機器の動作方法、プログラム、および、音声認識動作機器の制御システム
KR102417682B1 (ko) * 2015-09-09 2022-07-07 삼성전자주식회사 음성 인식을 이용한 닉네임 관리 장치 및 방법
CN105306320B (zh) * 2015-11-20 2018-10-23 青岛海信移动通信技术股份有限公司 一种为智能设备绑定客户端的方法及装置
KR102436509B1 (ko) 2015-12-07 2022-08-25 삼성전자주식회사 임시 계정 정보를 제공하는 방법, 장치 및 시스템
EP3211555A1 (en) * 2016-02-25 2017-08-30 Nokia Technologies Oy An apparatus and associated methods
WO2017210368A1 (en) * 2016-06-01 2017-12-07 Onvocal, Inc. System and method for voice authentication
US20170364868A1 (en) * 2016-06-17 2017-12-21 Thumbtag India Private Limited System of attendance and time tracking with reporting
WO2018038914A1 (en) * 2016-08-23 2018-03-01 Visa International Service Association Remote usage of locally stored biometric authentication data
US10278023B2 (en) * 2016-09-20 2019-04-30 Qualcomm Incorporated Wireless device locating
CN106782564B (zh) * 2016-11-18 2018-09-11 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于处理语音数据的方法和装置
US10360916B2 (en) * 2017-02-22 2019-07-23 Plantronics, Inc. Enhanced voiceprint authentication
KR20170024603A (ko) 2017-02-24 2017-03-07 주식회사 비즈모델라인 무선 환경의 대화형 메시지 처리 방법
CN106774225B (zh) * 2017-02-27 2021-02-19 联想(北京)有限公司 一种智能家居设备的控制方法和智能中控设备
CN107360157A (zh) * 2017-07-10 2017-11-17 绵阳美菱软件技术有限公司 一种用户注册方法、装置及智能空调器
CN107609034A (zh) * 2017-08-09 2018-01-19 深圳市汉普电子技术开发有限公司 一种智能音箱的音频播放方法、音频播放装置及存储介质
US10789959B2 (en) * 2018-03-02 2020-09-29 Apple Inc. Training speaker recognition models for digital assistants

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140150071A1 (en) 2012-11-29 2014-05-29 International Business Machines Corporation Social authentication of users
US9876788B1 (en) 2014-01-24 2018-01-23 Microstrategy Incorporated User enrollment and authentication

Also Published As

Publication number Publication date
CN110858841B (zh) 2023-04-07
KR20200016547A (ko) 2020-02-17
US20200051572A1 (en) 2020-02-13
EP3608811A1 (en) 2020-02-12
EP3608811B1 (en) 2022-09-28
US11189294B2 (en) 2021-11-30
CN110858841A (zh) 2020-03-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11810554B2 (en) Audio message extraction
US10783872B2 (en) Integration of third party virtual assistants
CN111512365B (zh) 对多个家庭装置进行控制的方法和系统
CN110800044B (zh) 用于语音助手系统的话语权限管理
US10930277B2 (en) Configuration of voice controlled assistant
US9633657B2 (en) Systems and methods for supporting hearing impaired users
CN110998720A (zh) 话音数据处理方法及支持该方法的电子设备
KR102483833B1 (ko) 등록된 사용자에 의한 인증을 통해 새로운 사용자를 등록하기 위한 전자 장치 및 방법
KR20190100512A (ko) 챗봇과 대화하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법
CN109246473B (zh) 基于声纹识别的个性化视频弹幕的语音交互方法及终端系统
US10192550B2 (en) Conversational software agent
CN111937028A (zh) 通过使用聊天机器人提供服务的方法及其设备
KR20190031167A (ko) 전자 장치 및 이의 제어 방법
JP2020518053A (ja) パーソナルボイスアシスタント認証
CN109144458B (zh) 用于执行与语音输入相对应的操作的电子设备
KR102087202B1 (ko) 인공 지능 비서 서비스 제공 방법, 및 이에 사용되는 음성 인식 장비
US20210350784A1 (en) Correct pronunciation of names in text-to-speech synthesis
CN112567718A (zh) 响应用户语音执行包括呼叫的任务的电子装置及操作方法
CN111258529B (zh) 电子设备及其控制方法
US10002611B1 (en) Asynchronous audio messaging
AU2019201441B2 (en) Electronic device for processing user voice input
US10438582B1 (en) Associating identifiers with audio signals
CN113314115A (zh) 终端设备的语音处理方法、终端设备及可读存储介质
EP3502938B1 (en) A conversational registration method for client devices
JP6700531B1 (ja) 認証方法、認証システム、スマートスピーカ及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right