KR102553853B1 - 단말기, 이를 포함하는 추천 동작 제공 시스템, 및 추천 동작 제공 방법 - Google Patents

단말기, 이를 포함하는 추천 동작 제공 시스템, 및 추천 동작 제공 방법 Download PDF

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Abstract

일 실시예에 따른 단말기는, 복수의 상황 정보를 수집하는 상황 정보 수집부; 추천 동작의 종류를 입력받도록 마련된 입력부; 상기 입력된 종류에 대응하는 추천 동작을 출력하는 출력부; 및 상기 입력부에 의해 추천 동작의 종류가 입력되면, 상기 상황 정보 수집부에 의해 수집된 복수의 상황 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하는 제어부; 를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 서버에 저장된 복수의 데이터 베이스를 선택하고, 상기 복수의 데이터 베이스에 저장된 기초 정보를 상기 복수의 데이터베이스 간에 비교하고, 상기 복수의 데이터베이스에서 매칭률이 가장 높은 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하고, 상기 입력부에 의해 추천 동작의 종류가 입력되면, 상기 수집된 복수의 상황 정보 각각이 상기 추천 동작이 필요한 미리 정해진 조건을 만족하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하고, 상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 각 상황 정보의 우선순위에 기초하여 상기 추천 동작의 출력을 결정한다.

Description

단말기, 이를 포함하는 추천 동작 제공 시스템, 및 추천 동작 제공 방법{Terminal, recommendation action providing system including the same, and recommendation action providing method}
단말기, 이를 포함하는 추천 동작 제공 시스템, 및 추천 동작 제공 방법에 관한 것이다.
최근 인터넷 기술의 발달로 인하여 정보의 양이 방대해짐에 따라 사용자가 필요한 정보를 제공하는 장치가 요구되어왔다.
예를 들어, 사용자 맞춤형 서비스 제공 등의 사용자의 편의성을 도모할 수 있는 장치로는, 예를 들어, 스마트폰 등의 단말 장치, 내비게이션 장치 또는 차량의 헤드 유닛 등이 있을 수 있다.
일 측면은 복수의 상황 정보에 기초하여 사용자가 추천 동작이 필요한 상황에 있는지 여부를 판단하고, 사용자에게 적합한 추천 동작을 제공하는 단말기, 이를 포함하는 추천 동작 제공 시스템, 및 추천 동작 제공 방법을 제공한다.
일 실시예에 따른 단말기는, 복수의 상황 정보를 수집하는 상황 정보 수집부; 추천 동작의 종류를 입력받도록 마련된 입력부; 상기 입력된 종류에 대응하는 추천 동작을 출력하는 출력부; 및 상기 입력부에 의해 추천 동작의 종류가 입력되면, 상기 상황 정보 수집부에 의해 수집된 복수의 상황 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하는 제어부; 를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 서버에 저장된 복수의 데이터 베이스를 선택하고, 상기 복수의 데이터 베이스에 저장된 기초 정보를 상기 복수의 데이터베이스 간에 비교하고, 상기 복수의 데이터베이스에서 매칭률이 가장 높은 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하고, 상기 입력부에 의해 추천 동작의 종류가 입력되면, 상기 수집된 복수의 상황 정보 각각이 상기 추천 동작이 필요한 미리 정해진 조건을 만족하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하고, 상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 각 상황 정보의 우선순위에 기초하여 상기 추천 동작의 출력을 결정한다.
상기 상황 정보는 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보를 포함할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 수집된 복수의 상황 정보 각각이 상기 미리 정해진 조건을 모두 만족하는 경우, 상기 입력된 종류의 상기 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 복수의 상황 정보 중 우선순위가 가장 높은 상황 정보가 미리 정해진 조건을 만족하는 경우, 상기 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 외부 서버에 저장된 복수의 데이터베이스 중에서 상기 입력부에 의해 입력된 상기 추천 동작의 종류에 대응하는 적어도 하나의 데이터베이스를 선택하고, 상기 선택된 데이터베이스에 저장된 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정할 수 있다.
상기 제어부는, 상기 추천 동작의 상기 결정된 내용에 대한 승인이 상기 입력부에 의해 입력되면, 상기 결정된 내용을 포함하는 상기 추천 동작을 출력하도록 상기 출력부를 제어할 수 있다.
일 실시예에 따른 추천 동작 제공 시스템은, 외부로부터 수신된 기초 정보를 각각 저장하는 복수의 데이터베이스를 포함하는 서버; 및 추천 동작을 결정하기 위한 복수의 상황 정보를 수집하고, 상기 추천 동작의 종류가 입력되면 상기 수집된 상황 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하고, 상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 서버로부터 수신한 기초 정보에 기초하여 결정된 상기 추천 동작을 출력하는 단말기; 를 포함하고, 상기 단말기는, 상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 서버에 저장된 복수의 데이터 베이스를 선택하고, 복수의 데이터베이스에 저장된 상기 기초 정보를 상기 복수의 데이터베이스 간에 비교하고, 상기 복수의 데이터베이스에서 매칭률이 가장 높은 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하고, 상기 추천 동작의 종류가 입력되면, 상기 수집된 복수의 상황 정보 각각이 상기 추천 동작이 필요한 미리 정해진 조건을 만족하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하고, 상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 각 상황 정보의 우선순위에 기초하여 상기 추천 동작의 출력을 결정한다
상기 상황 정보는 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보를 포함할 수 있다.
상기 단말기는, 상기 복수의 상황 정보 각각이 상기 미리 정해진 조건을 모두 만족하는 경우, 상기 입력된 종류의 상기 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
상기 단말기는, 상기 복수의 상황 정보 각각이 상기 미리 정해진 조건을 모두 불만족하는 경우, 상기 추천 동작이 필요한지 여부에 대한 추가 정보를 요청하고, 상기 요청에 따라 상기 추가 정보가 입력되면, 상기 추가 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
상기 단말기는, 상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 복수의 상황 정보 중 우선순위가 가장 높은 상황 정보가 미리 정해진 조건을 만족하는 경우, 상기 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
상기 단말기는, 상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 서버에 저장된 복수의 데이터베이스 중에서 상기 입력된 종류에 대응하는 적어도 하나의 데이터베이스를 선택하고, 상기 선택된 데이터베이스에 저장된 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정할 수 있다.
상기 단말기는, 상기 추천 동작의 상기 결정된 내용에 대한 승인이 입력되면, 상기 결정된 내용을 포함하는 상기 추천 동작을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따른 단말기에 의해 수행되는 추천 동작 제공 방법은, 추천 동작의 종류를 입력받는 단계; 상황 정보 및 상기 입력된 종류에 대응하는 기초 정보를 수집하여 복수의 데이터 베이스에 저장하는 단계; 상기 추천 동작의 종류가 입력되면, 상기 수집된 복수의 상황 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하고, 상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하고, 상기 내용을 포함하는 상기 추천 동작을 출력하는 단계; 를 포함하고, 상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 복수의 데이터 베이스를 선택하고, 상기 복수의 데이터베이스에 저장된 상기 기초 정보를 상기 복수의 데이터베이스 간에 비교하고, 상기 복수의 데이터베이스에서 매칭률이 가장 높은 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하는 단계;를 포함하고, 상기 추천 동작을 출력하는 단계는, 상기 추천 동작의 종류가 입력되면, 상기 복수의 상황 정보가 상기 추천 동작이 필요한 미리 정해진 조건을 만족하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하는 단계; 상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하는 단계; 및 상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 각 상황 정보의 우선순위에 기초하여 상기 추천 동작의 출력을 결정하는 단계;를 포함한다.
상기 상황 정보는 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보를 포함할 수 있다.
상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하는 단계는, 상기 복수의 상황 정보 각각이 상기 미리 정해진 조건을 모두 만족하는 경우, 상기 입력된 종류의 상기 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하는 단계는, 상기 복수의 상황 정보 각각이 상기 미리 정해진 조건을 모두 불만족하는 경우, 상기 추천 동작이 필요한지 여부에 대한 추가 정보를 요청하고, 상기 요청에 따라 상기 추가 정보가 입력되면, 상기 추가 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하는 단계는, 상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 복수의 상황 정보 중 우선순위가 가장 높은 상황 정보가 미리 정해진 조건을 만족하는 경우, 상기 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
상기 추천 동작의 내용을 결정하는 단계는, 상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 복수의 데이터베이스 중에서 상기 입력된 종류에 대응하는 적어도 하나의 데이터베이스를 선택하고, 상기 선택된 데이터베이스에 저장된 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정할 수 있다.
상기 추천 동작을 출력하는 단계는, 상기 추천 동작의 상기 결정된 내용에 대한 승인을 요청하고, 상기 추천 동작의 상기 결정된 내용에 대한 승인이 입력되면, 상기 결정된 내용을 포함하는 상기 추천 동작을 출력하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 측면에 따른 단말기, 이를 포함하는 추천 동작 제공 시스템 및 추천 동작 제공 방법에 따르면, 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보 등의 다양한 정보를 바탕으로 사용자가 추천 동작이 필요한 경우, 적절한 추천 동작을 제공함으로써, 사용자의 편의를 도모할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 추천 동작 제공 시스템(1)을 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 단말기(10)의 구성을 도시한 제어 블록도이다
도3은 일 실시예에 따른 추천 동작 제공 시스템에서 사용자의 입력 및 단말기의 출력의 예시를 나타낸 도면이다.
도 4는 다른 실시예에 따른 추천 동작 제공 시스템에서 사용자의 입력 및 단말기의 출력의 예시를 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 추천 동작 제공 방법의 흐름도이다.
도 6은 다른 실시예에 따른 추천 동작 제공 방법의 흐름도이다.
명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 명세서가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 ‘부, 모듈, 부재, 블록’이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 어떤 부분과 다른 부분에 따라서 물리적 연결을 의미할 수도 있고, 또는 전기적으로 연결된 것을 의미할 수도 있다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 발명의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 추천 동작 제공 시스템(1)을 도시한 도면이고, 도 2는 일 실시예에 따른 단말기(10)의 구성을 도시한 제어 블록도이다.
추천 동작 제공 시스템(1)은, 사용자의 현재 상황을 기반으로 사용자에게 필요한 동작을 생성하고, 생성된 동작을 사용자에게 추천 동작으로 제시할 수 있는 시스템이다.
도 1과 같이, 일 실시예에 따른 추천 동작 제공 시스템(1)은, 외부 기기(30), 서버(20), 단말기(10)를 포함할 수 있다.
외부 기기(30)는 추천 동작 제공 시스템(1)이 사용자에게 필요한 동작을 생성하는데 이용되는 기초 정보를 후술할 서버(20)에 제공한다. 이를 위해, 외부 기기(30)는 네트워크를 통해 서버(20)에 접속할 수 있으며, 데이터를 생성 및 전송할 수 있는 다양한 기기들로 구현될 수 있다.
예를 들어, 컴퓨터(31), 냉장고(32), 스마트 시계(33)를 포함할 수 있다. 컴퓨터(31)의 종류로는, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), 태블릿 PC, 슬레이트 PC 등이 사용될 수 있다.
또한, 외부 기기(30)는 셀룰러폰, 스마트폰, 태블릿 피씨, 내비게이션 장치, 가정용 게임기, 휴대용 게임기, 개인용 디지털 어시스턴트(PDA, Personal Digital Assistant), 및 스마트 안경, 스마트 반지 또는 스마트 시계와 같은 웨어러블 디바이스 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이 외에도, 외부 기기(30)는 차량, 기계 장치, 로봇, 로봇 청소기, 텔레비전, 냉장고나 세탁기 등의 각종 가전 기기 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
외부 기기(30)에서 전송되는 기초 정보란, 추천 동작 제공 시스템(1)이 제공하는 추천 동작을 결정하기 위한 정보를 의미할 수 있다. 구체적으로, 추천 동작 제공 시스템(1)이 제공하는 추천 동작의 내용이 사용자의 상황에 적합하고, 사용자가 원하는 종류의 추천 동작과 일치하도록 이용되는 정보를 의미할 수 있다.
예를 들어, 외부 기기(30)에서 전송되는 기초 정보는 컴퓨터(31)에 저장된 음식 종류 및 레시피 정보, 냉장고(32) 내의 식재료 정보, 스마트 시계(33)가 측정한 사용자 건강 상태 정보 등을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지는 않는다.
이하, 기초 정보는 추천 동작 제공 시스템(1)을 사용하는 사용자에게 제공하는 추천 동작을 결정하기 위하여 외부 기기(30)로부터 수집된 모든 정보로 정의한다.
다음으로, 서버(20)는 외부 기기(30)로부터 사용자에게 필요한 동작을 생성하는데 이용되는 기초 정보를 전송받을 수 있다. 또한, 외부 기기(30)로부터 전송받은 기초 정보들을 별도의 데이터베이스에 분류하여 저장할 수 있다. 이 때, 기초 정보 데이터베이스는 복수(22, … , N)일 수 있으며, 개수에 제한은 없다.
또한, 서버(20)는 추천 동작 제공 시스템(1)에서 제공하는 추천 동작을 별도의 데이터베이스에 저장할 수 있다. 이 경우, 서버(20)는 사용자 각각에게 제공하는 추천 동작을 기초정보 데이터베이스(22, …, N)와 별도로 마련된 사용자 데이터베이스(21)에 저장하여 관리할 수 있다.
이와 같이, 서버(20)는 외부 기기(30)로부터 기초 정보를 전송받을 수 있으며, 전송받은 기초 정보를 단말기(10)로 전송할 수도 있다. 또한, 서버(20)는 단말기(10)로부터 추천 동작에 관한 정보를 전송받을 수도 있다.
마지막으로, 단말기(10)는 추천 동작 제공 시스템(1)을 사용하는 사용자의 현재 상황을 상황 정보를 통해 파악하고, 현재 상황을 기반으로 사용자에게 필요한 동작을 추천 동작으로 제시할 수 있다. 이를 위해, 단말기(10)는 사용자의 현재 상황에 대한 정보인 상황 정보를 수집하고, 서버(20)로부터 기초 정보를 전송받을 수 있다.
이러한 정보의 수집 및 전송을 하는 단말기(10)는 네트워크를 통해 서버(20)에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말기로 구현될 수 있고, 차량의 일구성으로 마련되어 통신 가능한 다양한 단말기로 구현될 수도 있다.
이 때, 휴대용 단말기는 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), WiBro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트 폰(Smart Phone) 등과 같은 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치와 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD) 등과 같은 웨어러블 장치를 포함할 수 있다.
또한, 서버(20)와의 통신을 위해 단말기(10)는 무선 통신 모듈을 포함하는 다양한 통신 모듈을 포함하는 장치로 구현될 수 있다. 이 때, 무선 통신 모듈은 추천 동작의 제공을 위한 신호를 송수신하는 무선 통신 인터페이스를 포함할 수 있다.
이하, 도 1 및 2를 참조하여, 추천 동작 제공 시스템(1)에서 추천 동작을 제공하는 단말기(10)의 동작에 관하여 구체적으로 설명한다.
도 2에 도시된 바를 참조하면, 단말기(10)는 입력부(110), 제어부(120), 출력부(130), 및 상황 정보 수집부(140)를 포함할 수 있다.
먼저, 상황 정보 수집부(140)는 추천 동작 제공 시스템(1)을 사용하는 사용자의 상황 정보를 수집할 수 있다.
*여기서, 상황 정보란 사용자의 상황이 추천 동작이 필요한 상황인지 여부를 판단하기 위한 정보를 의미할 수 있으며, 추천 동작의 출력을 할 것인지 여부를 결정하기 위한 정보일 수 있다. 구체적으로, 상황 정보는 사용자 개인의 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 및 어플리케이션과 연동된 앱 정보를 포함할 수 있다.
이 때, 캘린더 정보는 사용자가 미리 설정한 날짜 또는 시간에 대한 일정 또는 기념일 정보를 포함할 수 있고, 문자 정보는 사용자가 송신 또는 수신한 문자 내역을 통해 파악된 약속 또는 일정 정보를 포함할 수 있다.
위치 정보는 GPS(Global Positioning System) 기술을 활용하여 수집되는 사용자의 위치 정보일 수 있으며, 차량의 위치 정보를 포함하는 단말기(10)의 위치 정보일 수도 있다.
어플리케이션과 연동된 앱 연동 정보는 차량을 포함하는 단말기(10)에 설치된 어플리케이션이 생성한 정보일 수 있으며, 차량 상태 정보, 사용자 개인이 소지하는 신용카드 종류 정보, 사용자가 보유하고 있는 할인 쿠폰, 할인 이벤트 정보 등을 포함할 수 있다.
이하, 상황 정보는 사용자의 현재 상황이 추천 동작 제공 시스템(1)이 제공하는 추천 동작이 필요한 상황인지 여부를 판단하기 위한 정보로, 사용자 개인의 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보 및 앱 연동 정보를 포함하는 정보로 정의한다.
이러한 복수의 상황 정보는 상황 정보 수집부(140)에 의해 수집될 수 있고, 각각 별도의 데이터베이스를 구성하여 저장될 수 있다. 구체적으로, 사용자 개인의 일정 및 기념일 정보를 포함하는 캘린더 정보는 캘린더 데이터베이스(141)에 저장될 수 있으며, 문자 정보는 문자 데이터베이스(142)에 저장될 수 있다. 또한, 위치 정보는 위치 정보 데이터베이스(143), 앱 연동 정보는 앱 연동 데이터베이스(144)에 저장될 수 있다.
다음으로, 입력부(110)는 단말기(10)에 대한 사용자의 제어 명령을 입력받을 수 있다. 구체적으로, 사용자는 입력부(110)를 통해 추천 동작의 종류를 입력할 수 있다.
이를 위해, 입력부(110)는 각종 버튼이나 스위치, 키보드, 마우스, 트랙볼(track-ball) 등과 같은 하드웨어적인 입력 장치를 포함할 수 있으며, 실시 예에 따라 터치 패드(touch pad) 등과 같은 GUI(Graphic User Interface), 즉 소프트웨어적인 입력 장치를 포함할 수 있다. 입력부(110)가 터치 패드 형태로 마련될 경우 터치 패드는 터치 스크린 패널(Touch Screen Panel; TSP)로 구현되어 출력부(130)와 상호 레이어 구조를 이룰 수 있다.
또한, 입력부(110)는 사용자의 음성 신호를 통해서 제어 명령을 입력받을 수 있다. 이를 위해 입력부(110)는 마이크로폰(Microphone), 압전 센서(Piezoelectric Sensor) 및 음향 차동형 센서(Acoustic Differential Sensor)를 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나의 음성 센서를 채용할 수 있으나, 채용 가능한 음성 센서의 예가 이에 한정되는 것은 아니다.
이러한 입력부(110)를 통해 입력되는 추천 동작의 종류는 식사 메뉴 추천 모드(A), 스타일 추천 모드(B), 구매장소 추천 모드(C) 등을 포함할 수 있다.
이하, 식사 메뉴 추천 모드(A)는 사용자에게 적합한 식사 메뉴를 추천하는 모드로 정의하고, 추천 동작의 세부 종류로, 사용자의 영양 상태에 맞는 식사 메뉴를 추천하는 모드(A1), 냉장고 내 식재료로 만들 수 있는 식사 메뉴를 추천하는 모드(A2) 및 식재료를 구입하여 만들 수 있는 식사 메뉴를 추천하는 모드(A3) 등을 포함할 수 있다.
이하, 스타일 추천 모드(B)는 사용자에게 적합한 의상을 추천하는 모드로 정의하고, 구매장소 추천 모드(C)는 사용자에게 적합한 구매장소를 추천 및 현재 위치로부터 추천된 구매장소까지의 경로를 추천하는 모드로 정의한다.
사용자는 입력부(110)를 통해 추천 동작의 종류만을 입력할 수 있고, 추천 동작의 종류와 함께 추천 동작의 세부 종류를 입력할 수도 있다.
예를 들어, 사용자는 입력부(110)를 통해 식사 메뉴 추천 모드(A)라는 추천 동작의 종류를 입력할 수 있다. 이와 함께 사용자는 추천 동작의 세부 종류로 사용자의 영양 상태에 맞는 식사 메뉴를 추천하는 모드(A1)를 입력할 수 있다.
이러한 복수의 상황 정보에 기초하여 제어부(120)는 현재 사용자의 상황이 추천 동작의 제공이 필요한 상황인지 여부를 판단할 수 있다. 이하, 제어부(120)에 대하여 설명한다.
제어부(120)는 추천 동작 제공 시스템(1)을 이용하는 사용자의 상황이 추천 동작의 제공이 필요한 상황인지를 판단하고, 추천 동작이 필요한 상황이라 판단되는 경우 추천 동작의 내용을 결정할 수 있다.
구체적으로, 제어부(120)는 상황 정보 수집부(140)에 의해 수집된 복수의 상황 정보에 기초하여 사용자의 상황이 추천 동작의 제공이 필요한 상황인지를 판단하고, 추천 동작의 출력 여부를 결정할 수 있다.
또한, 추천 동작의 출력이 결정되면, 제어부(120)는 서버(20)가 포함하는 기초 정보 데이터베이스(22, …, N)에 저장된 기초 정보에 기초하여 사용자에게 적합한 추천 동작의 내용을 결정할 수 있다.
이후, 추천 동작의 출력 여부 및 내용이 결정되면, 제어부(120)는 출력부(130)가 결정한 추천 동작을 출력하도록 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어부(120)는 출력부(130)에 제어 명령을 전송할 수 있다.
다음으로, 출력부(130)는 제어부(120)에서 추천 동작의 출력을 결정하고, 추천 동작의 내용을 결정하면, 결정한 추천 동작의 내용을 포함하는 추천 동작을 출력할 수 있다. 이 때, 출력부(130)는 추천 동작을 시각적 또는 청각적으로 출력할 수 있으며, 출력부가 추천 동작을 출력하는 방법은 사용자가 추천 동작의 내용을 인식할 수 있는 모든 방법을 포함할 수 있다.
추천 동작의 시각적 출력을 위해, 출력부(130)는 플라즈마 디스플레이 패널(PDP, plazma display panel)이나, 발광 다이오드(LED, light emitting diode) 디스플레이 패널이나, 또는 액정 디스플레이(LCD, liquid crystal display) 등을 이용하여 구현될 수 있다.
또한, 추천 동작의 청각적 출력을 위해, 출력부(130)는 전기적 신호를 음파로 변환하는 적어도 하나의 스피커 장치를 이용하여 구현될 수 있으며, 또한 이어폰이나 헤드폰 등을 이용하여 구현될 수도 있다. 다만, 이러한 예에 한정되지 않는다.
지금까지 추천 동작을 제공하는 단말기(10)의 구성에 대하여 설명하였다. 이하, 단말기(10)가 사용자의 현재 상황이 추천 동작의 제공이 필요한지 여부를 판단하고, 사용자에게 적합한 내용의 추천 동작을 제공하는 동작에 대하여 구체적으로 설명한다.
먼저, 사용자는 추천 동작의 종류를 입력부(110)를 통해 입력할 수 있다. 이 때, 사용자는 시각적 또는 청각적으로 추천 동작의 종류를 입력할 수 있으며, 구체적으로 사용자는 터치 스크린 패널 또는 마이크로폰을 통해 추천 동작의 종류를 입력할 수 있다.
전술한 바와 같이, 추천 동작의 종류는 식사 메뉴 추천 모드(A), 스타일 추천 모드(B), 구매장소 추천 모드(C) 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 입력부(110)가 터치 스크린 패널로 구현된 경우, 사용자는 식사 메뉴 추천 모드(A)를 선택하여 추천 동작의 종류를 선택할 수 있다. 이때, 사용자는 추천 동작의 세부 종류로 사용자의 영양 상태에 맞는 식사 메뉴를 추천하는 모드(A1)를 함께 선택할 수도 있으며, 추천 동작의 세부 종류는 미리 설정될 수 있다.
사용자에 의해 추천 동작의 종류가 입력되면, 제어부(120)는 추천 동작 제공 시스템(1)을 사용하는 사용자의 현재 상황이 추천 동작의 제공이 필요한 상황인지 여부, 즉 추천 동작의 출력 여부를 판단할 수 있다.
이와 달리, 제어부(120)는 사용자에 의한 입력이 없어도, 미리 정해진 시간에 추천 동작 출력 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 저녁 식사 시간 2시간 전에 추천 동작 출력 여부를 판단할 수 있다.
추천 동작의 출력 여부를 결정하기 위해, 제어부(120)는 상황 정보 수집부(140)에서 수집된 복수의 상황 정보에 기초하여 사용자에게 추천 동작을 제공할지 여부를 결정할 수 있고, 이 때 복수의 상황 정보 각각이 추천 동작이 필요한 미리 정해진 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다.
여기서, 미리 정해진 조건은 사용자의 상황이 추천 동작이 필요한 상황이라고 예측할 수 있는 조건을 의미할 수 있다. 또한, 미리 정해진 조건은 복수의 상황 정보 각각에 대해 설정될 수 있다.
예를 들어, 사용자가 약속이 없거나, 집에서 식사하기로 약속한 경우, 사용자의 위치가 집 근처인 경우에는 식사 메뉴 추천 동작이 필요한 상황에 있다고 볼 수 있다. 이 때, 미리 정해진 조건은 추천 동작을 제공하는 날에 해당하는 캘린더 정보 상 일정이 없거나, 문자 정보에 포함된 문자 내역에 외식 약속이 없는 경우, 위치 정보를 통해 알아낸 사용자 또는 단말기(1)의 위치가 집으로부터 일정 범위 내인 경우 및 앱 연동 정보에 별도의 약속이 없는 경우 등이 포함될 수 있다.
이후, 제어부(120)는 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 만족하는 경우, 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 입력한 추천 동작의 종류가 식사 메뉴 추천 모드(A)인 경우, 제어부(120)는 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보를 포함하는 상황 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 만족하면 저녁 메뉴 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다. 이때, 미리 정해진 조건은 캘린더 정보 상 일정이 없고, 문자 정보에 외식 약속이 없고, 사용자의 위치가 집으로부터 일정 범위 내이고, 앱 연동 정보에 별도의 약속이 없는 경우일 수 있다.
이와 달리, 복수의 상황 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 불만족 하는 경우, 제어부(120)는 추천 동작이 필요한지 여부를 사용자에게 추가 정보로써 요청하도록 출력부(130)를 제어할 수 있다. 사용자가 입력부(110)를 통해 추천 동작이 필요하다는 추가 정보를 입력하면, 제어부(120)는 이에 기초하여 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
사용자가 입력한 추천 동작의 종류가 식사 메뉴 추천 모드(A)일 경우를 예를 들면, 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보 각각에 대해서, 캘린더 정보 상 일정이 있고, 문자 정보 상 외식 약속이 있으며, 사용자의 위치가 집으로부터 일정 범위 내가 아니고, 앱 연동 정보에 별도의 약속이 있는 경우에 제어부(120)는 복수의 상황 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 불만족 하는 경우라고 판단할 수 있다.
복수의 상황 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 불만족한다고 판단되면, 제어부(120)는 사용자에게 식사 메뉴 추천 동작이 필요한지 여부를 추가 정보로써 요청하도록 출력부(130)를 제어할 수 있다.
이 때, 제어부(120)는 출력부(130)를 통해 식사 메뉴 추천 동작이 필요한지 여부에 대한 추가 정보의 요청을 출력하도록 제어할 수 있으며, 사용자는 입력부(110)를 통해 식사 메뉴 추천이 필요한지 여부에 대한 추가 정보를 입력할 수 있다.
만일, 사용자가 식사 메뉴 추천 동작이 필요하다는 추가 정보를 입력부(110)를 통해 입력하면, 제어부(120)는 식사 메뉴 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
전술한 복수의 상황 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 만족하는 경우 및 모두 불만족하는 경우 외에도, 복수의 상황 정보 중 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 모두 존재하는 경우가 있을 수 있다.
이 경우, 제어부(120)는 각 상황 정보의 우선순위를 파악하고, 이에 기초하여 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다. 이때, 각 상황 정보의 우선순위는 미리 정해질 수 있으며, 사용자에 의해 설정될 수 있다.
구체적으로, 제어부(120)는 복수의 상황 정보 중 우선순위가 가장 높은 상황 정보가 미리 정해진 조건을 만족하는지 여부에 따라 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
예를 들어, 캘린더 정보 상 회사 동기 모임이라는 일정이 있고, 문자 정보 상 가족 행사가 집에서 있다는 정보가 있으며, 사용자의 위치가 집으로부터 일정 범위 내이고, 앱 연동 정보에 별도의 약속이 없는 경우가 있을 수 있다.
이 경우, 사용자가 입력한 추천 동작의 종류가 식사 메뉴 추천 모드(A)라고 가정하면, 제어부(120)는 캘린더 정보는 미리 정해진 조건을 불만족하고, 문자 정보, 위치 정보 및 앱 연동 정보는 미리 정해진 조건을 만족하는 경우로 판단할 수 있다.
이후, 제어부(120)는 회사 동기 모임이라는 캘린더 정보, 가족 행사가 집에서 있다는 문자 정보, 사용자의 위치가 집 근처라는 위치 정보, 및 별도의 약속이 없다는 앱 연동 정보 중 우선순위가 가장 높은 상황 정보를 파악할 수 있다.
이러한 복수의 상황 정보 중, 제어부(120)는 가족 행사가 집에서 있다는 문자 정보의 우선순위가 가장 높다고 판단할 수 있다. 가족 행사가 집에서 있다는 문자 정보는 미리 정해진 조건을 만족하므로, 제어부(120)는 식사 메뉴 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
지금까지, 제어부(120)의 추천 동작의 출력 여부를 결정하는 동작에 관하여 설명하였다. 이하, 제어부(120)의 추천 동작의 내용을 결정하는 동작에 관하여 설명한다.
추천 동작의 출력이 출력이 결정되면, 제어부(120)는 외부 서버에 저장된 복수의 데이터베이스에 저장된 기초 정보에 기초하여 사용자에게 적합한 추천 동작의 내용을 결정할 수 있다.
구체적으로, 제어부(120)는 서버(20)에 저장된 복수의 데이터베이스 중에서 입력부(110)에 입력된 추천 동작의 종류에 대응하는 적어도 하나의 데이터베이스를 선택할 수 있다.
제어부(120)는 기초 정보 데이터베이스를 선택하기 위해, 추천 동작의 종류 뿐만 아니라 세부 종류도 함께 고려할 수 있으며, 세부 종류를 포함하는 추천 동작의 종류에 대응하는 적어도 하나의 데이터베이스를 선택할 수 있다.
적어도 하나의 기초 정보 데이터를 선택한 이후, 제어부(120)는 선택된 적어도 하나의 데이터베이스에 저장된 기초 정보에 기초하여 추천 동작의 구체적인 내용을 결정할 수 있다.
이 경우, 제어부(120)는 선택된 적어도 하나의 데이터베이스 간에 기초 정보를 비교할 수 있으며, 비교 결과에 기초하여 추천 동작의 내용을 결정할 수 있다. 구체적으로, 제어부(120)는 선택된 적어도 하나의 데이터베이스 간에 기초 정보를 매칭할 수 있으며, 매칭 결과 매칭률이 가장 높은 기초 정보를 추천 동작의 내용으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 의하면, 사용자가 입력한 추천 동작의 종류가 식사 메뉴 추천 모드(A)이고, 식사 메뉴 추천 동작의 출력이 결정되는 경우, 제어부(120)는 서버(20)에 저장된 복수의 기초 정보 데이터베이스(22, …, N) 중에서 식사 메뉴 추천 동작과 대응하는 적어도 하나의 기초 정보 데이터베이스를 선택할 수 있다.
만일 추천 동작의 세부 종류로 사용자의 영양 상태에 맞는 식사 메뉴를 추천하는 모드(A1)가 사용자에 의해 입력 되거나 미리 설정된 경우, 제어부(120)는 서버(20)에 저장된 복수의 기초 정보 데이터베이스(22, …, N) 중에서 사용자 건강 상태 데이터베이스, 사용자의 식사 이력 데이터베이스, 냉장고 식재료 데이터베이스, 음식 종류 및 레시피 데이터베이스를 기초 정보를 이용할 기초 정보 데이터베이스로 선택할 수 있다.
이후, 제어부(120)는 사용자 건강 상태 데이터베이스에 저장된 기초 정보인 사용자 건강 상태 정보와 사용자의 식사 이력 데이터베이스에 저장된 사용자 식사 이력 정보를 비교하여, 사용자에게 필요한 필수 영양소를 결정할 수 있다. 또한, 사용자에게 필요한 필수 영양소 정보를 냉장고 식재료 정보와 매칭하여 사용자에게 필요한 영양소를 포함하는 냉장고 식재료 정보를 결정하고, 이를 다시 음식 종류 및 레시피 데이터베이스에 저장된 음식 종류 및 레시피 정보와 매칭시켜, 매칭률이 가장 높은 음식 종류를 식사 메뉴로 결정할 수 있다.
전술한 바와 같이, 추천 동작의 내용이 결정되면, 제어부(120)는 결정된 내용을 포함하는 추천 동작을 출력하도록 출력부(130)를 제어할 수 있다. 이 때, 제어부(120)는 결정된 내용과 함께 결정된 내용에 대한 승인을 사용자에게 요청하도록 출력부(130)를 제어할 수 있다.
이 경우, 사용자가 입력부(110)를 통해 결정된 내용에 대한 승인을 입력하지 않거나, 미승인을 입력하면, 제어부(120)는 다시 추천 동작의 내용을 결정할 수 있다. 이 경우, 제어부(120)는 기초 정보 중 앞서 결정된 내용을 제외한 기초 정보에 기초하여 추천 동작의 내용을 결정할 수 있다.
이와 달리, 사용자가 입력부(110)를 통해 결정된 내용에 대한 승인을 입력하면, 제어부(120)는 결정된 추천 동작의 내용을 포함하여 추천 동작을 출력하도록 출력부(130)를 제어할 수 있다.
또한, 사용자가 입력부(110)를 통해 입력한 추천 동작의 종류에 따라, 사용자가 입력부(110)를 통해 결정된 내용에 대한 승인을 입력한 이후, 제어부(120)는 다시 추가적인 추천 내용을 결정할 수 있다.
일 실시예로, 만일 식사 메뉴 추천 모드(A)의 세부 종류가 식재료를 구입하여 만들 수 있는 식사 메뉴 추천 모드(A3)인 경우, 제어부(120)는 냉장고 식재료 데이터베이스, 음식 종류 및 레시피 데이터베이스 및 주변 마켓 및 물품 데이터베이스를 기초 정보를 이용할 기초 정보 데이터베이스로 선택할 수 있다.
이 경우, 제어부(120)는 냉장고 식재료 데이터베이스에 저장된 냉장고 식재료 정보와 음식 종류 및 레시피 데이터베이스에 저장된 음식 종류 및 레시피 정보를 매칭하여, 음식 종류 및 레시피 정보 중 매칭률이 가장 높은 음식 종류를 결정할 수 있다.
제어부(120)는 결정된 음식 종류를 식사 메뉴의 내용으로 결정하여, 이에 대한 승인을 사용자에게 요청하도록 출력부(130)를 제어할 수 있다. 이에 대하여, 사용자가 결정된 음식 종류에 대한 승인을 입력하면, 제어부(120)는 이를 식사 메뉴의 내용으로 결정할 수 있다.
추가적으로, 사용자가 결정된 음식 종류에 대한 승인을 입력한 이후, 제어부(120)는 앞서 냉장고 식재료 정보와 재료를 포함하는 음식 종류 및 레시피 정보를 매칭한 결과를 통하여, 결정된 음식 종류를 요리하기 위해 추가 구매가 필요한 식재료를 결정할 수 있다.
이후, 제어부(120)는 추가 구매가 필요한 식재료 정보를 주변 마켓 및 물품 데이터베이스에 저장된 주변 마켓 및 물품 정보와 비교할 수 있다. 비교 결과, 제어부(120)는 추가 구매가 필요한 식재료의 가격이 제일 낮은 주변 마켓을 결정할 수 있다.
이 경우, 제어부(120)는 추가 구매가 필요한 식재료와 주변 마켓 및 물품 정보를 식사 메뉴 추천 동작의 내용으로 추가적으로 출력하도록 출력부(130)를 제어할 수 있다. 구체적으로, 추가 구매가 필요한 식재료 명칭, 판매처의 상호 및 명칭, 추가 구매가 필요한 식재료의 가격이 추가적으로 출력부(130)에 의해 출력될 수 있다.
또한, 제어부(120)는 이러한 출력된 추천 동작의 내용이 서버(20) 내 별도로 구성된 사용자 데이터베이스(21)에 저장되도록 제어할 수 있다.
또한, 제어부(120)는 추천 동작의 내용과 관련된 정보 또한 사용자 데이터베이스(21)에 저장되도록 제어함으로써 사용자가 추천 동작을 제공받은 이후, 관련된 정보를 확인할 수 있도록 할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120)는 출력된 음식 종류와 함께 이에 대한 레시피 정보를 함께 사용자 데이터베이스(21)에 저장할 수 있다.
도 3및 도 4는 일 실시예에 따른 추천 동작 제공 시스템에서 사용자의 입력 및 단말기의 출력의 예시를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 단말기(10)는 사용자의 현재 상황이 추천 동작의 제공이 필요한 상황인지 여부, 즉 추천 동작의 출력 여부를 판단할 수 있다. 이 경우, 단말기(10)는 미리 정해진 시간에 추천 동작의 출력 여부를 결정할 수 있으며, 추천 동작의 종류는 식사 메뉴 추천 모드(A)로 입력되었다고 가정한다.
단말기(10)는 사용자에 대한 상황 정보, 즉 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보를 수집하고, 상황 정보 각각이 식사 메뉴 추천이 필요한 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다.
단말기(10)는 사용자의 캘린더 정보에 일정이 없고, 문자 정보에 집에서 식사하기로 약속한 내용이 있고, 사용자의 위치가 집으로부터 일정 거리 내이고, 앱 연동 정보에 별도의 약속이 없는 경우, 미리 정해진 조건을 모두 만족한다고 판단하여 식사 메뉴 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
만일 식사 메뉴 추천 모드(A)의 세부 종류가 냉장고 내 식재료로 만들 수 있는 식사 메뉴를 추천하는 모드(A2)인 경우, 단말기(10)는 냉장고 식재료 데이터베이스, 음식 종류 및 레시피 데이터베이스를 기초 정보를 이용할 기초 정보 데이터베이스로 선택할 수 있다.
이후, 단말기(10)는 냉장고 식재료 데이터베이스에 저장된 냉장고 식재료 정보와 음식 종류 및 레시피 데이터베이스에 저장된 음식 종류 및 레시피 정보를 매칭할 수 있다. 이 경우, 단말기(10)는 음식 종류 및 레시피 정보 중 냉장고 식재료 정보와 모두 매칭되는 음식 종류를 식사 메뉴로 결정할 수 있다.
만일, 떡볶이가 식사 메뉴로 결정되는 경우, 단말기(10)는 “오늘 저녁 메뉴로 떡볶이를 추천합니다.”라는 음성으로 추천 동작을 출력할 수 있다(S1). 이러한 추천 동작을 출력한 이후, 단말기(10)는 떡볶이에 대한 레시피 정보를 별도의 사용자 데이터베이스(21)에 저장할 수 있다.
도 4는 복수의 상황 정보가 미리 정해진 조건을 모두 불만족 하는 경우, 일 실시예에 따른 추천 동작 제공 시스템에서 사용자의 입력 및 단말기의 출력의 예시를 나타낸 도면이다.
도 4에서는, 단말기(10)는 미리 정해진 시간에 추천 동작의 출력 여부를 결정할 수 있으며, 추천 동작의 종류는 식사 메뉴 추천 모드(A)로 입력되었다고 가정한다.
단말기(10)는 사용자의 캘린더 정보에 일정이 있고, 문자 정보에 집에서 식사하기로 약속한 내용이 없고, 사용자의 위치가 집으로부터 일정 영역 밖이고, 앱 연동 정보에 별도의 약속이 있는 경우, 미리 정해진 조건을 모두 불만족한다고 판단할 수 있다.
이 경우, 단말기(10)는 “오늘 저녁 집에서 드시나요”라는 음성을 제공함으로써(S2), 사용자에게 추천 동작이 필요한지 여부에 대한 추가 정보를 요청할 수 있다. 이후, 사용자가 “응”이라는 입력을 입력부(110)를 통해 입력하면, 단말기(10)는 추천 동작이 필요하다는 추가 정보에 기초하여, 식사 메뉴 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
이후, 식사 메뉴 추천 동작의 출력이 결정되고, 식사 메뉴 추천 모드(A)의 세부 종류가 식재료를 구입하여 만들 수 있는 식사 메뉴 추천 모드(A3)인 경우, 단말기(10)는 식재료를 구입하여 만들 수 있는 식사 메뉴 추천 모드(A3)에 대응하는 기초 정보 데이터베이스를 선택할 수 있다.
이 경우, 단말기(10)는 냉장고 식재료 데이터베이스, 음식 종류 및 레시피 데이터베이스 및 주변 마켓 및 물품 데이터베이스를 기초 정보를 이용할 기초 정보 데이터베이스로 선택할 수 있다.
이후, 단말기(10)는 냉장고 식재료 데이터베이스에 저장된 냉장고 식재료 정보와 음식 종류 및 레시피 데이터베이스에 저장된 음식 종류 및 레시피 정보를 매칭할 수 있다. 음식 종류 및 레시피 정보 중 떡볶이가 매칭률이 가장 높은 경우, 단말기(10)는 떡볶이를 추천 동작 내용으로 결정할 수 있다(P1).
추천 동작 내용으로 떡볶이가 결정된 경우, 단말기(10)는 “떡볶이를 추천드려요. 어떠세요”라는 음성을 출력함으로써(S3) 추천 동작 내용으로 떡볶이에 대한 승인을 사용자에게 요청할 수 있다. 이에, 사용자가 “좋아”라는 음성으로 입력부(110)를 통해 승인을 입력하면(U1), 단말기(10)는 추천 동작 내용으로 떡볶이를 결정할 수 있다.
이후, 단말기(10)는 냉장고 식재료 데이터베이스와 떡볶이의 레시피 정보를 매칭하여, 추가 구매가 필요한 식재료로 대파를 결정할 수 있다. 결정한 이후, 단말기(10)는 주변 마켓 및 물품 데이터베이스에 저장된 주변 마켓 및 물품 정보와에 기초하여 대파의 가격이 제일 낮은 주변 마켓으로 A마켓을 결정할 수 있다(P2).
추가적인 추천 동작 내용을 결정한 이후(P2), 단말기(10)는 “대부분의 식재료가 냉장고에 있습니다. 근처 A마켓에서 대파만 구입하세요. 가격은 300원입니다.”라는 음성으로 결정된 내용을 포함하는 식사 메뉴 추천 동작을 출력할 수 있다(S4).
다른 실시예에 따르면, 입력된 추천 동작의 종류가 스타일 추천 모드(B)인 경우, 단말기(10)는 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보가 스타일 추천 동작이 필요한 미리 정해진 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 이를 통해, 미리 정해진 조건을 모두 만족하는 경우, 스타일 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
예를 들어, 단말기(10)는 상황 정보 각각의 미리 정해진 조건으로 캘린더 정보에 오후에 업무 미팅 일정이 있고, 문자 정보에 파티 약속이 있고, 사용자의 위치가 집으로부터 일정 영역 내에 있고, 앱 연동 정보에 예약 정보가 있을 것을 미리 정해진 조건으로 하여 판단할 수 있다.
사용자의 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 만족한다고 판단되면, 단말기(10)는 스타일 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
만일 전술한 상황 정보 각각이 모두 미리 정해진 조건을 불만족하는 경우, 단말기(10)는 “오늘 외출 하시나요”라는 음성을 출력하여 사용자에게 스타일 추천 동작이 필요한지 여부에 대한 추가 정보를 요청할 수 있다. 이후, 사용자에게 스타일 추천 동작이 필요하다는 추가 정보가 입력되면, 단말기(10)는 스타일 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
스타일 추천 동작의 출력이 결정되면, 단말기(10)는 서버(20)에 저장된 기초 정보 데이터베이스(22, …, N) 중 스타일 추천 모드(B)에 대응하는 기초 정보 데이터베이스로 날씨 데이터베이스, 옷 종류 및 코디 데이터베이스, 캘린더 데이터베이스를 선택할 수 있다. 이후, 단말기(10)는 선택된 기초 정보 데이터베이스 간에 날씨 정보, 옷 종류 및 코디 정보, 캘린더 정보를 매칭한 내용으로 스타일 추천 동작을 출력할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 입력된 추천 동작의 종류가 구매장소 추천 모드(C)인 경우, 단말기(10)는 사용자의 상황 정보가 구매장소 추천 동작이 필요한 미리 정해진 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 이를 통해, 미리 정해진 조건을 모두 만족하는 경우, 구매장소 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
예를 들어, 단말기(10)가 수집하는 상황 정보는 차량 상태 정보, 위치 정보, 사용자의 신용카드 정보 및 할인 쿠폰 정보일 수 있으며, 이 때 미리 정해진 조건은 차량의 연료가 일정 양 미만인 경우, 사용자의 위치가 주유소로부터 일정 거리 내인 경우, 사용자가 보유하고 있는 신용카드가 할인 혜택이 있는 경우, 할인 쿠폰이 발급된 경우일 수 있다.
차량 상태 정보, 위치 정보, 사용자의 신용카드 정보 및 할인 쿠폰 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 만족한다고 판단되면, 단말기(10)는 구매장소 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
만일 전술한 상황 정보 각각이 모두 미리 정해진 조건을 불만족하는 경우, 단말기(10)는 “주유하시겠습니까”라는 음성을 출력하여 사용자에게 구매장소 추천 동작이 필요한지 여부에 대한 추가 정보를 요청할 수 있다. 이후, 사용자에게 구매장소 추천 동작이 필요하다는 추가 정보가 입력되면, 단말기(10)는 구매장소 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다.
구매장소 추천 동작의 출력이 결정되면, 단말기(10)는 서버(20)에 저장된 기초 정보 데이터베이스(22, …, N) 중 구매장소 추천 모드(C)에 대응하는 기초 정보 데이터베이스로 위치 데이터베이스, 주유소 및 가격 데이터베이스를 선택할 수 있다. 이후, 단말기(10)는 선택된 기초 정보 데이터베이스 간에 위치 정보, 주유소 및 가격 정보를 매칭한 내용으로 추천 동작을 출력할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 추천 동작 제공 방법의 흐름도이다.
먼저, 추천 동작의 종류가 사용자로부터 입력부(110)를 통해 입력되면(501), 단말기(10)는 상황 정보를 수집할 수 있다(502). 이후, 제어부(120)는 복수의 상황 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 만족하는지 여부를 판단 할 수 있다(503).
만일, 복수의 상황 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 만족한다고 판단되는 경우, 제어부(120)는 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다(504).
이와 달리, 복수의 상황 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 만족하지 않는 경우, 제어부(120)는 복수의 상황 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 불만족하는지 여부를 판단할 수 있다(510).
이 때, 복수의 상황 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 불만족하는 경우, 제어부(120)는 사용자에 대해 추천 동작이 필요한지 여부에 대한 추가 정보를 요청하도록 출력부(130)에 제어 명령을 전달할 수 있다. 이에 따라 출력부(130)는 사용자에 추천 동작이 필요한지 여부에 대한 추가 정보를 요청할 수 있다(511).
이후, 제어부(120)는 사용자로부터 추천 동작이 필요하다는 추가 정보가 입력되는지 판단할 수 있고(512), 이에 따라 추가 정보가 입력되면, 제어부(120)는 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다(504).
또한, 복수의 상황 정보 각각이 미리 정해진 조건을 모두 만족하는 경우가 아니고, 모두 불만족하는 경우가 아닌 경우, 제어부(120)는 복수의 상황 정보 간에 각각의 우선순위를 고려할 수 있다(520). 이후, 제어부(120)는 우선순위가 가장 높은 상황 정보가 미리 정해진 조건을 만족하는지 판단할 수 있고(521), 우선순위가 가장 높은 상황 정보가 미리 정해진 조건을 만족하면, 제어부(120)는 추천 동작의 출력을 결정할 수 있다(504).
이를 통해, 일 실시예에 따른 추천 동작 제공 방법(1)은 사용자에게 추천 동작이 필요한 상황에만 추천 동작의 출력을 결정함으로써 사용자의 편의를 도모할 수 있다.
도 6은 다른 실시예에 따른 추천 동작 제공 방법의 흐름도이다.
추천 동작의 출력이 결정되면(601), 단말기(10)는 서버(20)에 저장된 복수의 기초 정보 데이터베이스(22, …, N) 중에서 입력된 추천 동작의 종류에 대응하는 데이터베이스를 선택할 수 있다(602).
이후, 단말기(10)는 선택된 기초 정보 데이터베이스 간에 각 데이터베이스에 저장된 기초 정보를 매칭할 수 있고(603), 매칭 결과를 추천하여(604), 추천 동작의 내용으로 결정할 수 있다(605).
단말기(10)는 결정된 추천 동작의 내용에 대해 사용자에게 승인을 요청할 수 있으며, 사용자의 승인이 있는지 여부를 판단할 수 있다(606). 승인이 있다고 판단되는 경우, 단말기(10)는 결정된 내용을 포함하는 추천 동작을 출력할 수 있다(607). 승인이 없다고 판단되는 경우, 단말기(10)는 선택된 데이터베이스 간에 기초 정보를 다시 매칭함으로써 다시 추천 동작의 내용을 결정할 수 있다.
사용자의 승인이 있는 결정된 내용을 포함하는 추천 동작이 출력된 이후, 단말기(10)는 출력된 내용의 추천 동작과 함께 이에 대한 관련 정보를 서버(20)에 포함된 별도의 사용자 데이터베이스에 저장할 수 있다(608).
지금까지, 사용자의 현재 상황이 추천 동작의 제공이 필요한 상황인지 여부를 판단하고, 이에 따라 추천 동작을 제공하는 단말기, 이를 포함하는 추천 동작 제공 시스템 및 추천 동작 제공 방법에 대해 설명하였다.
이를 통해, 사용자에게 적합한 추천 동작의 내용을 결정할 수 있고, 사용자의 승인 여부에 따라 추천 동작의 내용을 출력함으로써 사용자 개인의 특성을 반영한 서비스를 제공할 수 있다. 따라서 추천 동작 제공 시스템을 사용하는 사용자의 개인을 고려한 편의성이 더욱 증가할 수 있다.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시 예들을 설명하였다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시 예들과 다른 형태로 본 발명이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시 예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.
1: 추천 동작 제공 시스템
10: 단말기
20: 서버
21: 사용자 데이터베이스
22: 기초정보 데이터베이스
30: 외부 기기
110: 입력부
120: 제어부
130: 출력부
140: 상황 정보 수집부

Claims (20)

  1. 복수의 상황 정보를 수집하는 상황 정보 수집부;
    추천 동작의 종류를 입력받도록 마련된 입력부;
    상기 입력된 종류에 대응하는 추천 동작을 출력하는 출력부; 및
    상기 입력부에 의해 추천 동작의 종류가 입력되면, 상기 상황 정보 수집부에 의해 수집된 복수의 상황 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하는 제어부; 를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 서버에 저장된 복수의 데이터 베이스를 선택하고, 상기 복수의 데이터 베이스에 저장된 기초 정보를 상기 복수의 데이터베이스 간에 비교하고, 상기 복수의 데이터베이스에서 매칭률이 가장 높은 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하고,
    상기 입력부에 의해 추천 동작의 종류가 입력되면, 상기 수집된 복수의 상황 정보 각각이 상기 추천 동작이 필요한 미리 정해진 조건을 만족하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하고, 상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 각 상황 정보의 우선순위에 기초하여 상기 추천 동작의 출력을 결정하는 단말기.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 상황 정보는 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보를 포함하는 단말기.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 수집된 복수의 상황 정보 각각이 상기 미리 정해진 조건을 모두 만족하는 경우, 상기 입력된 종류의 상기 추천 동작의 출력을 결정하는 단말기.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 복수의 상황 정보 중 우선순위가 가장 높은 상황 정보가 미리 정해진 조건을 만족하는 경우, 상기 추천 동작의 출력을 결정하는 단말기.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 외부 서버에 저장된 복수의 데이터베이스 중에서 상기 입력부에 의해 입력된 상기 추천 동작의 종류에 대응하는 적어도 하나의 데이터베이스를 선택하고, 상기 선택된 데이터베이스에 저장된 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하는 단말기.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 추천 동작의 상기 결정된 내용에 대한 승인이 상기 입력부에 의해 입력되면, 상기 결정된 내용을 포함하는 상기 추천 동작을 출력하도록 상기 출력부를 제어하는 단말기.
  7. 외부로부터 수신된 기초 정보를 각각 저장하는 복수의 데이터베이스를 포함하는 서버; 및
    추천 동작을 결정하기 위한 복수의 상황 정보를 수집하고, 상기 추천 동작의 종류가 입력되면 상기 수집된 상황 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하고, 상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 서버로부터 수신한 기초 정보에 기초하여 결정된 상기 추천 동작을 출력하는 단말기; 를 포함하고,
    상기 단말기는,
    상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 서버에 저장된 복수의 데이터 베이스를 선택하고, 복수의 데이터베이스에 저장된 상기 기초 정보를 상기 복수의 데이터베이스 간에 비교하고, 상기 복수의 데이터베이스에서 매칭률이 가장 높은 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하고,
    상기 추천 동작의 종류가 입력되면, 상기 수집된 복수의 상황 정보 각각이 상기 추천 동작이 필요한 미리 정해진 조건을 만족하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하고, 상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 각 상황 정보의 우선순위에 기초하여 상기 추천 동작의 출력을 결정하는 추천 동작 제공 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 상황 정보는 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보를 포함하는 추천 동작 제공 시스템.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 단말기는,
    상기 복수의 상황 정보 각각이 상기 미리 정해진 조건을 모두 만족하는 경우, 상기 입력된 종류의 상기 추천 동작의 출력을 결정하는 추천 동작 제공 시스템.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 단말기는,
    상기 복수의 상황 정보 각각이 상기 미리 정해진 조건을 모두 불만족하는 경우, 상기 추천 동작이 필요한지 여부에 대한 추가 정보를 요청하고, 상기 요청에 따라 상기 추가 정보가 입력되면, 상기 추가 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 출력을 결정하는 추천 동작 제공 시스템.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 단말기는,
    상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 복수의 상황 정보 중 우선순위가 가장 높은 상황 정보가 미리 정해진 조건을 만족하는 경우, 상기 추천 동작의 출력을 결정하는 추천 동작 제공 시스템.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 단말기는,
    상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 서버에 저장된 복수의 데이터베이스 중에서 상기 입력된 종류에 대응하는 적어도 하나의 데이터베이스를 선택하고, 상기 선택된 데이터베이스에 저장된 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하는 추천 동작 제공 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 단말기는,
    상기 추천 동작의 상기 결정된 내용에 대한 승인이 입력되면, 상기 결정된 내용을 포함하는 상기 추천 동작을 출력하는 추천 동작 제공 시스템.
  14. 단말기에 의해 수행되는 추천 동작 제공 방법에 있어서,
    추천 동작의 종류를 입력받는 단계;
    상황 정보 및 상기 입력된 종류에 대응하는 기초 정보를 수집하여 복수의 데이터 베이스에 저장하는 단계;
    상기 추천 동작의 종류가 입력되면, 상기 수집된 복수의 상황 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하고, 상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하고, 상기 내용을 포함하는 상기 추천 동작을 출력하는 단계; 를 포함하고,
    상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 복수의 데이터 베이스를 선택하고, 상기 복수의 데이터베이스에 저장된 상기 기초 정보를 상기 복수의 데이터베이스 간에 비교하고, 상기 복수의 데이터베이스에서 매칭률이 가장 높은 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하는 단계;를 포함하고,
    상기 추천 동작을 출력하는 단계는,
    상기 추천 동작의 종류가 입력되면, 상기 복수의 상황 정보가 상기 추천 동작이 필요한 미리 정해진 조건을 만족하는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여 상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하는 단계;
    상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하는 단계; 및
    상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 각 상황 정보의 우선순위에 기초하여 상기 추천 동작의 출력을 결정하는 단계;를 포함하는 추천 동작 제공 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 상황 정보는 캘린더 정보, 문자 정보, 위치 정보, 앱 연동 정보를 포함하는 추천 동작 제공 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 상황 정보 각각이 상기 미리 정해진 조건을 모두 만족하는 경우, 상기 입력된 종류의 상기 추천 동작의 출력을 결정하는 추천 동작 제공 방법.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하는 단계는,
    상기 복수의 상황 정보 각각이 상기 미리 정해진 조건을 모두 불만족하는 경우, 상기 추천 동작이 필요한지 여부에 대한 추가 정보를 요청하고, 상기 요청에 따라 상기 추가 정보가 입력되면, 상기 추가 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 출력을 결정하는 추천 동작 제공 방법.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 추천 동작의 출력 여부를 결정하는 단계는,
    상기 수집된 복수의 상황 정보 중 상기 미리 정해진 조건을 만족하는 상황 정보와 상기 미리 정해진 조건을 불만족하는 상황 정보가 있으면, 복수의 상황 정보 중 우선순위가 가장 높은 상황 정보가 미리 정해진 조건을 만족하는 경우, 상기 추천 동작의 출력을 결정하는 추천 동작 제공 방법.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 추천 동작의 내용을 결정하는 단계는,
    상기 추천 동작의 출력이 결정되면, 상기 복수의 데이터베이스 중에서 상기 입력된 종류에 대응하는 적어도 하나의 데이터베이스를 선택하고, 상기 선택된 데이터베이스에 저장된 기초 정보에 기초하여 상기 추천 동작의 내용을 결정하는 추천 동작 제공 방법.
  20. 제14항에 있어서,
    상기 추천 동작을 출력하는 단계는,
    상기 추천 동작의 상기 결정된 내용에 대한 승인을 요청하고, 상기 추천 동작의 상기 결정된 내용에 대한 승인이 입력되면, 상기 결정된 내용을 포함하는 상기 추천 동작을 출력하는 단계;를 포함하는 추천 동작 제공 방법.
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Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20050007058A (ko) * 2003-07-11 2005-01-17 임정빈 메신저 로봇을 이용한 온라인 마케팅 서비스 제공 방법
KR101960835B1 (ko) * 2009-11-24 2019-03-21 삼성전자주식회사 대화 로봇을 이용한 일정 관리 시스템 및 그 방법
KR20110062394A (ko) * 2009-12-03 2011-06-10 주식회사 디리아 개인 휴대 저장 장치를 이용한 ｕ-개인 비서 서비스 시스템 및 그 방법
KR101179917B1 (ko) * 2010-11-16 2012-09-05 김지수 시간-위치공간 적응형 사용자 인터페이스를 제공하는 이동통신 단말기
KR20150068175A (ko) * 2013-12-11 2015-06-19 엘지전자 주식회사 휴대 단말기의 동작 방법

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