KR102562227B1 - 대화 시스템, 그를 가지는 차량 및 차량의 제어 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 차량은 복수 화자들의 음성이 음성 입력 장치를 통해 입력되면 입력된 음성을 인식하여 발화문과 음성 패턴을 획득하고, 획득된 발화문과 음성 패턴에 기초하여 화자별로 대화 내용을 분류하고, 획득된 발화문에 기초하여 화자들의 인물관계를 획득하고, 획득된 화자들의 인물 관계 및 화자별 대화 내용에 기초하여 화자별 의도와 상황을 이해하고, 획득된 인물관계 및 화자별 의도, 상황에 대응하는 액션을 결정하고, 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력하고, 결정된 액션에 대응하는 제어명령을 생성하고, 생성된 제어 명령에 기초하여 복수 개의 부하 중 적어도 하나의 부하를 제어한다.
Description
본 발명은 복수 사용자와의 대화를 통해 사용자의 의도를 파악하고 사용자에게 필요한 정보나 서비스를 제공하는 대화 시스템, 차량 및 차량의 제어 방법에 관한 것이다.
차량용 AVN이나 대부분의 모바일 기기는 작은 화면 및 작은 버튼으로 인해, 사용자에게 시각적인 정보를 제공하거나 사용자의 입력을 수신함에 있어 불편함이 발생할 수 있다.
특히, 사용자가 운전 중 시각적인 정보를 확인하거나 기기를 조작하기 위해, 시선을 이동시키고 스티어링 휠에서 손을 떼는 것은 안전 운전에 위협이 되는 요소로 작용한다.
따라서, 사용자와의 대화를 통해 사용자의 의도를 파악하고, 사용자에게 필요한 서비스를 제공하는 대화 시스템이 차량에 적용될 경우 보다 안전하고 편리하게 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
일 측면은 복수의 화자별 음성 패턴을 획득하고 복수의 화자 간의 인물 관계를 생성하고, 음성이 인식되면 인식된 음성과 획득된 음성 패턴에 기초하여 발화 중인 화자를 인식하고 인식된 화자와 생성된 인물 관계에 기초하여 대화 주체를 선별하고 선별된 대화 주체와 대화를 수행하고 적어도 하나의 기능을 제어는 대화 시스템, 이를 가지는 차량 및 차량의 제어 방법을 제공한다.
다른 측면은 차량 주행 환경에서 사용자와의 대화 및 차량 상태 정보, 주행 환경 정보, 사용자 정보 등의 다양한 정보를 바탕으로 사용자의 의도를 정확하게 파악함으로써, 사용자의 실제 의도에 부합되는 서비스 또는 사용자에게 가장 필요한 서비스를 제공할 수 있는 대화 시스템, 이를 가지는 차량 및 차량의 제어 방법을 제공한다.
일 측면에 따른 대화 시스템은, 복수 화자들의 음성이 입력되면 입력된 음성을 인식하여 발화문과 음성 패턴을 각각 획득하고 획득된 발화문과 음성 패턴에 기초하여 화자별로 대화 내용을 분류하는 음성 입력 처리기; 획득된 발화문에 기초하여 화자들의 인물관계를 획득하고, 획득된 화자들의 인물 관계 및 화자별 대화 내용에 기초하여 화자별 의도와 상황을 이해하는 상황 정보 처리기; 화자들 간의 인물관계와 화자별 음성 패턴을 저장하는 저장부; 획득된 인물관계 및 화자별 의도, 상황에 대응하는 액션을 결정하는 대화 관리기; 및 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력하는 결과 처리기를 포함한다.
상황 정보 처리기는, 모바일 기기로부터 연락처 정보가 수신되면 수신된 연락처 정보에 기초하여 사용자와 대화 가능한 화자별 이름, 호칭, 전화번호 중 적어도 하나의 정보를 획득하고, 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여 화자 간의 인물 관계를 획득하는 것을 더 포함한다.
상황 정보 처리기는 획득된 인물관계에 기초하여 복수 화자들의 우선 순위를 결정하고, 저장부는 화자별 기능 제어 정보를 더 저장하고, 대화 관리기는 결정된 우선 순위와 저장된 기능 제어 정보에 대응하는 액션을 결정하고, 결과 처리기는 결정된 우선 순위와 저장된 화자별 기능 제어 정보에 기초하여 적어도 하나의 기능을 제어하는 제어 명령을 생성하고 생성된 제어 명령을 적어도 하나의 기기에 출력하는 것을 더 포함한다.
대화 시스템은 선발화 상황인지를 판단하는 선발화 판단기를 더 포함하고, 상황 정보 처리기는 화자들간의 인물관계에 기초하여 화자들의 우선 순위를 결정하고, 결정된 우선 순위에 기초하여 우선 순위가 가장 높은 화자를 인식하고, 대화 관리기는 우선 순위가 가장 높은 화자와 선발화 상황에 대응하는 액션을 결정하는 것을 포함한다.
다른 측면에 따른 차량은 복수 개의 부하; 음성을 입력받는 음성 입력 장치; 음성 입력 장치에 입력된 음성을 인식하여 발화문과 음성 패턴을 획득하고 획득된 발화문과 음성 패턴에 기초하여 화자별로 대화 내용을 분류하고, 획득된 발화문에 기초하여 화자들의 인물관계를 획득하고, 획득된 화자들의 인물 관계 및 화자별 대화 내용에 기초하여 화자별 의도와 상황을 이해하고, 획득된 인물관계 및 화자별 의도, 상황에 대응하는 액션을 결정하고, 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력하고 결정된 액션에 대응하는 제어명령을 생성하는 대화 시스템; 및 제어 명령이 수신되면 수신된 제어 명령에 기초하여 복수 개의 부하 중 적어도 하나의 부하를 제어하는 차량 제어기를 포함한다.
차량은 모바일 기기와 통신을 수행하는 통신 장치를 더 포함하고, 대화 시스템은 모바일 기기로부터 연락처 정보가 수신되면 수신된 연락처 정보에 기초하여 사용자와 대화 가능한 화자별 이름, 호칭, 전화번호 중 적어도 하나의 정보를 획득하고, 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여 화자 간의 인물 관계를 획득하고, 화자별 이름, 호칭, 전화번호 중 적어도 하나의 정보와, 화자들 간의 인물 관계 및 화자별 음성 패턴을 저장부에 저장하는 것을 더 포함한다.
차량의 대화 시스템은, 복수의 화자들의 모바일 기기로부터 차량의 기능을 제어하기 위한 기능 제어 정보를 각각 수신하고, 수신된 기능 제어 정보를 화자별로 저장부에 저장하고, 화자별 인물관계에 기초하여 복수 화자들의 우선 순위를 결정하고, 결정된 우선 순위와 저장된 화자별 기능 제어 정보에 대응하는 액션을 결정하며 결정된 우선 순위와 저장된 화자별 기능 제어 정보에 기초하여 적어도 하나의 기능을 제어하는 제어 명령을 생성하고 생성된 제어 명령을 복수 개의 부하 중 적어도 하나의 부하에 출력하는 것을 더 포함한다.
차량의 대화 시스템은 음성 입력 장치를 통해 음성이 입력되면 입력된 음성을 인식하고 인식된 음성의 음성 패턴과 저장부에 저장된 음성패턴을 비교하여 화자를 인식하는 것을 포함한다.
차량의 기능 제어 정보는, 좌석별로 시트의 각도 정보, 시트의 전후방의 수평 위치 정보, 공조 장치의 풍량과 풍향 정보, 시트 열선 온오프 정보, 시트 열선 온도 정보, 시트의 통풍 온오프 정보 및 럼버 서포트 정보를 포함한다.
차량은 화자별 좌석 위치를 입력받는 음성을 입력받는 음성 외 입력 장치를 더 포함하고, 대화 시스템은 음성 외 입력 장치를 통해 입력된 화자별 좌석 위치를 저장하는 것을 포함한다.
차량의 대화 시스템은, 음성 입력 장치에 음성의 신호가 도달한 시간에 기초하여 발화 위치를 인식하고, 인식된 발화 위치에 대응하는 좌석 위치를 확인하고 음성 입력 장치에 도달한 음성의 음성 패턴을 인식하고, 인식된 음성의 음성 패턴과 확인된 좌석 위치를 매치시켜 저장하는 것을 포함한다.
차량은 화자가 착석하는 복수 개의 시트; 복수 개의 시트에 각각 마련되고, 각 시트의 각도와 전후방의 수평 위치를 감지하는 감지부를 더 포함하고 대화 시스템은 감지부에서 각각 감지된 시트별 시트의 각도와 전후방의 수평 위치를 확인된 좌석 위치와 매치시켜 저장하는 것을 포함한다.
차량의 대화시스템은, 선발화 상황인지를 판단하고 선발화 상황이라고 판단되면 인물 관계에 기초하여 선발화 상황에 대응하는 발화를 출력하는 것을 더 포함한다.
차량의 대화시스템은, 화자들간의 인물관계에 기초하여 화자들의 우선 순위를 결정하고, 결정된 우선 순위에 기초하여 우선 순위가 가장 높은 화자를 인식하고, 우선 순위가 가장 높은 화자와 선발화 상황에 대응하는 액션을 결정하는 것을 더 포함한다.
차량의 대화 시스템은, 현재 입력된 음성의 발화 의도가 이전에 입력된 음성에 대한 응답이라고 판단되면 이전에 입력된 음성에 대응하는 발화문에 기초하여 현재 입력된 음성을 발화한 화자와의 인물관계를 획득하는 것을 더 포함한다.
차량의 대화 시스템은, 획득된 현재 입력된 음성을 발화한 화자와의 인물관계와, 현재 입력된 음성의 음성 패턴을 매치시켜 저장하는 것을 더 포함한다.
또 다른 측면에 따른 차량의 제어 방법은, 복수 화자들의 음성이 음성 입력 장치를 통해 입력되면 입력된 음성을 인식하여 발화문과 음성 패턴을 획득하고, 획득된 발화문과 음성 패턴에 기초하여 화자별로 대화 내용을 분류하고, 획득된 발화문에 기초하여 화자들의 인물관계를 획득하고, 획득된 화자들의 인물 관계 및 화자별 대화 내용에 기초하여 화자별 의도와 상황을 이해하고, 획득된 인물관계 및 화자별 의도, 상황에 대응하는 액션을 결정하고, 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력하고, 결정된 액션에 대응하는 제어명령을 생성하고, 생성된 제어 명령에 기초하여 복수 개의 부하 중 적어도 하나의 부하를 제어한다.
차량의 제어 방법은 모바일 기기로부터 연락처 정보가 수신되면 수신된 연락처 정보에 기초하여 화자별 이름, 호칭, 전화번호 중 적어도 하나의 정보를 획득하고, 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여 화자 간의 인물 관계를 획득하고, 화자별 이름, 호칭, 전화번호 중 적어도 하나의 정보와, 화자들 간의 인물 관계를 저장부에 저장하는 것을 더 포함한다.
차량의 제어 방법은 복수의 화자들의 모바일 기기로부터 차량의 기능을 제어하기 위한 기능 제어 정보를 각각 수신하고, 화자별 인물관계에 기초하여 복수 화자들의 우선 순위를 결정하고, 결정된 우선 순위와 저장된 화자별 기능 제어 정보에 대응하는 액션을 결정하고, 결정된 우선 순위와 저장된 화자별 기능 제어 정보에 기초하여 적어도 하나의 기능을 제어하는 제어 명령을 생성하고, 생성된 제어 명령을 복수 개의 부하 중 적어도 하나의 부하에 출력하는 것을 더 포함한다.
차량의 제어 방법은 화자별 좌석 위치를 입력받고, 입력된 화자별 좌석 위치를 저장하는 것을 포함한다.
차량의 제어 방법은 음성 입력 장치에 음성의 신호가 도달한 시간에 기초하여 발화 위치를 인식하고, 인식된 발화 위치에 대응하는 좌석 위치를 확인하고, 음성 입력 장치에 도달한 음성의 음성 패턴을 인식하고, 인식된 음성의 음성 패턴과 확인된 좌석 위치를 매치시켜 저장하는 것을 포함한다.
차량의 제어 방법은 화자들간의 인물관계에 기초하여 화자들의 우선 순위를 결정하고, 결정된 우선 순위에 기초하여 우선 순위가 가장 높은 화자를 인식하고, 선발화 상황인지를 판단하고, 선발화 상황이라고 판단되면 우선 순위가 가장 높은 화자와 선발화 상황에 대응하는 발화를 출력하는 결정하는 것을 더 포함한다.
획득된 발화문에 기초하여 화자들의 인물관계를 획득하는 것은, 현재 입력된 음성의 발화 의도가 이전에 입력된 음성에 대한 응답이라고 판단되면이전에 입력된 음성에 대응하는 발화문에 기초하여 현재 입력된 음성을 발화한 화자와의 인물관계를 획득하고, 획득된 현재 입력된 음성을 발화한 화자와의 인물관계와, 현재 입력된 음성의 음성 패턴을 매치시켜 저장하는 것을 포함한다.
본 발명은 차량 주행 환경에서 사용자와의 대화 및 차량 상태 정보, 주행 환경 정보, 사용자 정보 등의 다양한 정보를 바탕으로 사용자의 의도를 정확하게 파악함으로써, 사용자의 실제 의도에 부합되는 서비스 또는 사용자에게 가장 필요한 서비스를 제공할 수 있다.
대화 시스템이 우선 발화해야 할 경우, 본 발명은 차량 내 복수의 화자가 탑승하고 있는지 판단하고, 차량 내에 복수의 화자가 탑승하고 있다고 판단되면 화자 간의 인물 관계에 기초하여 대화 주체를 선별하고, 음성 인식을 통해 선별된 대화 주체와 대화를 진행하며 차량에 마련된 복수 개의 기능 중 적어도 하나의 기능 제어를 제안할 수 있고, 시스템과 복수의 화자 간의 원활한 대화가 이루어지도록 할 수 있다.
본 발명은 대화 기능을 차량의 품질을 향상시킬 수 있어 상품성을 증대시킬 수 있고, 나아가 사용자의 만족도를 높일 수 있으며 사용자의 편리성 및 차량의 안전성을 향상시킬 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 대화 시스템의 제어 블록도이다.
도 2는 차량 내부의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3 내지 도 5는 대화 시스템과 운전자 사이에 주고 받을 수 있는 대화의 예시를 나타낸 도면이다.
도 6 및 도 7은 대화 시스템과 차량의 구성 요소들 사이의 사이의 연결 관계를 간략하게 나타낸 제어 블록도이다.
도 8 및 도 9는 대화 시스템의 구성 요소와 차량의 구성 요소들 사이의 연결 관계를 간략하게 나타낸 제어 블록도이다.
도 10은 대화 시스템이 차량에 마련되는 차량 단독 방식에 대한 제어 블록도이다.
도 11 및 도 12는 대화 시스템이 원격 서버에 마련되고 차량이 사용자와 대화 시스템을 연결하는 게이트웨이의 역할만 하는 차량 게이트웨이 방식에 대한 제어 블록도이다.
도 13은 차량 게이트웨이 방식에서 차량이 입력 처리와 출력 처리를 일부 수행할 수 있는 경우에 대한 제어 블록도이다.
도 14는 원격 대화 시스템 서버와 차량이 모두 대화 처리를 수행할 수 있는 하이브리드 방식에 대한 제어 블록도이다.
도 15및 도 16은 차량에 연결된 모바일 기기가 사용자와 원격 대화 시스템 서버를 연결하는 모바일 게이트웨이 방식에 대한 제어 블록도이다.
도 17은 모바일 기기에 대화 시스템이 탑재되는 모바일 단독 방식에 대한 제어 블록도이다.
도 18, 도 19b 및 도 19B는 대화 시스템의 구성 중 입력 처리기의 구성이 세분화된 제어 블록도이다.
도 20a 및 도 20b는 상황 이해 테이블에 저장되는 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 21은 사용자의 입력이 수신되기 전에 대화 시스템이 먼저 발화를 출력하는 경우에 적용 가능한 대화 시스템의 제어 블록도이다.
도 22a, 도 22b 및 도 22c는 선발화 조건 테이블에 저장하는 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 23은 대화 관리기의 구성이 세분화된 제어 블록도이다.
도 24는 연관 액션 DB에 저장된 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 25는 액션 수행 조건 DB에 저장된 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 26은 액션 인자 DB에 저장된 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 27은 모호성 해소 정보 DB에 저장되는 정보의 예시를 나타내는 도면이다.
도 28a 및 도 28b는 모호성 해결기가 모호성 해소 정보 DB를 참조하여 모호성을 해결하고 액션을 추출하여 차량을 제어하는 다양한 예시들을 정리한 테이블이다.
도 29는 결과 처리기의 구성을 세분화한 제어 블록도이다.
도 30 내지 도 42는 사용자가 길 안내와 관련한 발화를 입력한 경우에 대화 시스템이 입력을 처리하고, 대화를 관리하고, 결과를 출력하는 구체적인 예시를 나타낸 도면이다.
도 43은 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 사용자 입력을 처리하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 44는 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 입력 처리기의 출력을 이용하여 대화를 관리하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 45는 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 대화 관리의 결과에 대응되는 응답을 생성하기 위한 결과 처리 방법을 나타낸 순서도이다.
도 46 내지 도 48은 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 사용자의 발화 입력 전에 대화 시스템이 선발화를 출력하는 경우를 나타낸 순서도이다.
도 49는 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 사용자의 발화 입력 전에 대화 시스템이 선발화를 출력하는 경우에 중복 태스크를 처리하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 50은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템이 마련된 차량의 제어 블록도이다.
도 51은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템의 상세 구성도이다.
도 52는 다른 실시 예에 따른 대화 시스템의 입력 처리기의 구성도이다.
도 53은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템의 입력 처리기의 상세 구성도이다.
도 54는 다른 실시 예에 따른 대화 시스템의 결과 처리기의 구성도이다.
도 55는 다른 실시 예에 따른 대화 시스템이 마련된 차량의 제어 구성도이다.
도 56은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템과 통신하는 모바일 기기에 저장된 연락처의 예시도이다.
도 57은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템에 저장된 연락처의 예시도이다.
도 58은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템이 마련된 차량에 탑승한 화자들의 대화 예시도이다.
도 59a 및 도 59b는 다른 실시 예에 따른 대화 시스템이 마련된 차량에 탑승한 화자들의 예시도이다.
도 60은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템과 통신하는 모바일 기기에 저장된 기능 제어 정보의 예시도이다.
도 60은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템과 사용자와의 대화 예시도이다.
도 2는 차량 내부의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3 내지 도 5는 대화 시스템과 운전자 사이에 주고 받을 수 있는 대화의 예시를 나타낸 도면이다.
도 6 및 도 7은 대화 시스템과 차량의 구성 요소들 사이의 사이의 연결 관계를 간략하게 나타낸 제어 블록도이다.
도 8 및 도 9는 대화 시스템의 구성 요소와 차량의 구성 요소들 사이의 연결 관계를 간략하게 나타낸 제어 블록도이다.
도 10은 대화 시스템이 차량에 마련되는 차량 단독 방식에 대한 제어 블록도이다.
도 11 및 도 12는 대화 시스템이 원격 서버에 마련되고 차량이 사용자와 대화 시스템을 연결하는 게이트웨이의 역할만 하는 차량 게이트웨이 방식에 대한 제어 블록도이다.
도 13은 차량 게이트웨이 방식에서 차량이 입력 처리와 출력 처리를 일부 수행할 수 있는 경우에 대한 제어 블록도이다.
도 14는 원격 대화 시스템 서버와 차량이 모두 대화 처리를 수행할 수 있는 하이브리드 방식에 대한 제어 블록도이다.
도 15및 도 16은 차량에 연결된 모바일 기기가 사용자와 원격 대화 시스템 서버를 연결하는 모바일 게이트웨이 방식에 대한 제어 블록도이다.
도 17은 모바일 기기에 대화 시스템이 탑재되는 모바일 단독 방식에 대한 제어 블록도이다.
도 18, 도 19b 및 도 19B는 대화 시스템의 구성 중 입력 처리기의 구성이 세분화된 제어 블록도이다.
도 20a 및 도 20b는 상황 이해 테이블에 저장되는 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 21은 사용자의 입력이 수신되기 전에 대화 시스템이 먼저 발화를 출력하는 경우에 적용 가능한 대화 시스템의 제어 블록도이다.
도 22a, 도 22b 및 도 22c는 선발화 조건 테이블에 저장하는 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 23은 대화 관리기의 구성이 세분화된 제어 블록도이다.
도 24는 연관 액션 DB에 저장된 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 25는 액션 수행 조건 DB에 저장된 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 26은 액션 인자 DB에 저장된 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 27은 모호성 해소 정보 DB에 저장되는 정보의 예시를 나타내는 도면이다.
도 28a 및 도 28b는 모호성 해결기가 모호성 해소 정보 DB를 참조하여 모호성을 해결하고 액션을 추출하여 차량을 제어하는 다양한 예시들을 정리한 테이블이다.
도 29는 결과 처리기의 구성을 세분화한 제어 블록도이다.
도 30 내지 도 42는 사용자가 길 안내와 관련한 발화를 입력한 경우에 대화 시스템이 입력을 처리하고, 대화를 관리하고, 결과를 출력하는 구체적인 예시를 나타낸 도면이다.
도 43은 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 사용자 입력을 처리하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 44는 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 입력 처리기의 출력을 이용하여 대화를 관리하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 45는 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 대화 관리의 결과에 대응되는 응답을 생성하기 위한 결과 처리 방법을 나타낸 순서도이다.
도 46 내지 도 48은 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 사용자의 발화 입력 전에 대화 시스템이 선발화를 출력하는 경우를 나타낸 순서도이다.
도 49는 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 사용자의 발화 입력 전에 대화 시스템이 선발화를 출력하는 경우에 중복 태스크를 처리하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 50은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템이 마련된 차량의 제어 블록도이다.
도 51은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템의 상세 구성도이다.
도 52는 다른 실시 예에 따른 대화 시스템의 입력 처리기의 구성도이다.
도 53은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템의 입력 처리기의 상세 구성도이다.
도 54는 다른 실시 예에 따른 대화 시스템의 결과 처리기의 구성도이다.
도 55는 다른 실시 예에 따른 대화 시스템이 마련된 차량의 제어 구성도이다.
도 56은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템과 통신하는 모바일 기기에 저장된 연락처의 예시도이다.
도 57은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템에 저장된 연락처의 예시도이다.
도 58은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템이 마련된 차량에 탑승한 화자들의 대화 예시도이다.
도 59a 및 도 59b는 다른 실시 예에 따른 대화 시스템이 마련된 차량에 탑승한 화자들의 예시도이다.
도 60은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템과 통신하는 모바일 기기에 저장된 기능 제어 정보의 예시도이다.
도 60은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템과 사용자와의 대화 예시도이다.
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 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.
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.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
각 단계들에 붙여지는 부호는 각 단계들을 식별하기 위해 사용되는 것으로 이들 부호는 각 단계들 상호 간의 순서를 나타내는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 대화 시스템, 이를 포함하는 차량 및 대화 처리 방법의 실시예를 상세하게 설명한다.
일 실시예에 따른 대화 시스템은 사용자의 음성 및 음성 외 입력을 이용하여 사용자의 의도를 파악하고 사용자의 의도에 적합한 서비스 또는 사용자에게 필요한 서비스를 제공하는 장치로서, 서비스 제공의 일 수단 또는 사용자의 의도를 명확히 파악하기 위한 일 수단으로 시스템 발화를 출력함으로써 사용자와 대화를 수행할 수 있다.
당해 실시예에서 사용자에게 제공되는 서비스는 정보의 제공, 차량의 제어, 오디오/비디오/내비게이션 기능의 실행, 외부 서버로부터 가져온 컨텐츠의 제공 등 사용자의 필요나 사용자의 의도에 부응하기 위해 수행되는 모든 동작을 포함할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따른 대화 시스템은 차량 환경에 특화된 대화 처리 기술을 제공함으로써, 차량이라는 특수한 환경에서 사용자의 의도를 정확히 파악할 수 있다.
이러한 대화 시스템과 사용자를 연결하는 게이트 웨이는 차량 또는 차량에 연결된 모바일 기기가 될 수 있다. 후술하는 바와 같이, 대화 시스템은 차량에 마련될 수도 있고, 차량 외부의 원격 서버에 마련되어 차량 또는 차량에 연결된 모바일 기기와의 통신을 통해 데이터를 주고 받을 수도 있다.
또한, 대화 시스템의 구성 요소 중 일부는 차량에 마련되고 일부는 원격 서버에 마련되어 대화 시스템의 동작을 차량과 원격 서버에서 부분적으로 수행하는 것도 가능하다.
도 1은 일 실시예에 따른 대화 시스템의 제어 블록도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 대화 시스템(100)은 사용자의 음성 및 음성 외 입력을 포함하는 사용자 입력이나 차량과 관련된 정보 또는 사용자와 관련된 정보를 포함하는 입력을 처리하는 입력 처리기(110), 입력 처리기(110)의 처리 결과를 이용하여 사용자의 의도 또는 차량의 상태를 파악하고, 사용자의 의도나 차량의 상태에 대응되는 액션을 결정하는 대화 관리기(120), 대화 관리기(120)의 출력 결과에 따라 특정 서비스를 제공하거나 대화를 계속 이어 나가기 위한 시스템 발화를 출력하는 결과 처리기(130) 및 대화 시스템(100)이 후술하는 동작을 수행하기 위해 필요한 각종 정보를 저장하는 저장부(140)를 포함한다.
입력 처리기(110)는 사용자 음성과 음성 외 입력, 두 가지 종류의 입력을 수신할 수 있다. 음성 외 입력은 사용자의 제스처 인식이나, 입력 장치의 조작을 통해 입력되는 사용자의 음성 외 입력, 차량의 상태를 나타내는 차량 상태 정보, 차량의 주행 환경과 관련된 주행 환경 정보, 사용자의 상태를 나타내는 사용자 정보 등을 포함할 수 있다. 이러한 정보들 외에도 차량과 사용자와 관련된 정보로서, 사용자의 의도를 파악하거나 사용자 또는 차량에 필요한 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있는 정보이면, 모두 입력 처리기(110)의 입력이 될 수 있다. 사용자는 운전자와 탑승자를 모두 포함할 수 있다.
입력 처리기(110)는 입력된 사용자 음성을 인식하여 텍스트 형태의 발화문으로 변환하고, 사용자의 발화문에 자연어 이해(Natural Language Understanding) 알고리즘을 적용하여 사용자의 의도를 파악한다.
또한, 입력 처리기(110)는 사용자 음성 외에 차량의 상태나 주행 환경과 관련된 정보를 수집하고, 수집된 정보를 이용하여 상황을 이해한다.
입력 처리기(110)는 자연어 이해를 통해 파악한 사용자의 의도와 상황에 관련된 정보 등을 대화 관리기(120)로 전달한다.
대화 관리기(120)는 입력 처리기(110)로부터 전달된 사용자의 의도, 상황에 관련된 정보 등에 기초하여 사용자의 의도나 현재 상황에 대응되는 액션을 결정하고, 해당 액션을 수행하기 위해 필요한 인자들을 관리한다.
당해 실시예에서 액션은 특정 서비스를 제공하기 위해 수행되는 모든 동작을 의미할 수 있으며, 액션의 종류는 미리 정의될 수 있다. 경우에 따라, 서비스의 제공과 액션의 수행은 동일한 의미일 수 있다.
예를 들어, 도메인/액션 추론 규칙 DB(141, 도19b 참조)에 길 안내, 차량 상태 점검, 주유소 추천 등과 같은 액션이 미리 정의될 수 있고, 저장된 추론 규칙에 따라 사용자의 발화에 대응되는 액션, 즉 사용자가 의도하는 액션을 미리 정의된 액션 중에서 추출할 수 있다. 또한, 차량에 발생한 이벤트와 연관된 액션이 미리 정의되어 연관 액션 DB(146b, 도 21 참조)에 저장될 수 있다.
액션의 종류에 대해서는 제한을 두지 않으며, 대화 시스템(100)이 차량(200) 또는 모바일 기기(400)를 통해 수행 가능한 것으로서, 미리 정의되고, 그 추론 규칙이나 다른 액션/이벤트와의 관계 등이 저장되어 있으면 액션이 될 수 있다.
대화 관리기(120)는 결정된 액션에 관한 정보를 결과 처리기(130)로 전달한다.
결과 처리기(130)는 전달된 액션을 수행하기 위해 필요한 대화 응답 및 명령어를 생성하여 출력한다. 대화 응답은 텍스트, 이미지 또는 오디오로 출력될 수 있고, 명령어가 출력되면 출력된 명령어에 대응되는 차량 제어, 외부 컨텐츠 제공 등의 서비스가 수행될 수 있다.
저장부(140)는 대화 처리 및 서비스 제공에 필요한 각종 정보를 저장한다. 예를 들어, 자연어 이해에 사용되는 도메인, 액션, 화행, 개체명과 관련된 정보를 미리 저장할 수 있고, 입력된 정보로부터 상황을 이해하기 위해 사용되는 상황 이해 테이블을 저장할 수도 있으며, 차량에 마련된 센서가 감지한 데이터, 사용자와 관련된 정보, 액션 수행을 위해 필요한 정보를 미리 저장할 수도 있다. 저장부(140)에 저장되는 정보들에 관한 더 자세한 설명은 후술하도록 한다.
전술한 바와 같이, 대화 시스템(100)은 차량 환경에 특화된 대화 처리 기술을 제공한다. 대화 시스템(100)의 구성요소가 전부 차량에 포함될 수도 있고, 일부만 포함될 수도 있다. 대화 시스템(100)은 원격 서버에 마련되고 차량은 대화 시스템(100)과 사용자 사이의 게이트웨이의 역할만 할 수도 있다. 어느 경우이던지, 대화 시스템(100)은 차량 또는 차량과 연결된 모바일 기기를 통해 사용자와 연결될 수 있다.
도 2는 차량 내부의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 차량(200) 내부의 대시보드(201)의 중앙 영역인 센터페시아(203)에는 오디오 기능, 비디오 기능, 내비게이션 기능 또는 전화 걸기 기능을 포함하는 차량의 제어를 수행하기 위해 필요한 화면을 표시하는 디스플레이(231)와 사용자의 제어 명령을 입력 받기 위한 입력 버튼(221)이 마련될 수 있다.
또한, 운전자의 조작 편의성을 위해 스티어링 휠(207)에도 입력 버튼(223)이 마련될 수 있고, 운전석(254a)과 조수석(254b) 사이의 센터 콘솔 영역(202)에 입력 버튼의 역할을 수행하는 조그 셔틀(225)이 마련될 수도 있다.
디스플레이(231), 입력 버튼(221) 및 각종 기능을 전반적으로 제어하는 프로세서를 포함하는 모듈을AVN(Audio Video Navigation) 단말이라 할 수도 있고, 헤드유닛(Head Unit)이라 할 수도 있다.
디스플레이(231)는 LCD(Liquid Crystal Display), LED(Light Emitting Diode), PDP(Plasma Display Panel), OLED(Organic Light Emitting Diode), CRT(Cathode Ray Tube) 등의 다양한 디스플레이 장치 중 하나로 구현될 수 있다.
입력 버튼(221)은 도 2에 도시된 바와 같이 디스플레이(231)와 인접한 영역에 하드 키 타입으로 마련될 수도 있고, 디스플레이(231)가 터치 스크린 타입으로 구현되는 경우에는 디스플레이(231)가 입력 버튼(221)의 기능도 함께 수행할 수 있다.
차량(1)은 사용자의 명령을 음성 입력 장치(210)를 통해 음성으로 입력 받을 수 있다. 음성 입력 장치(210)는 음향을 입력 받아 전기적인 신호로 변환하여 출력하는 마이크로폰을 포함할 수 있다.
효과적인 음성의 입력을 위하여 음성 입력 장치(210)는 도 2에 도시된 바와 같이 헤드라이닝(205)에 마련될 수 있으나, 차량(200)의 실시예가 이에 한정되는 것은 아니며, 대시보드(201) 위에 마련되거나 스티어링 휠(207)에 마련되는 것도 가능하다. 이 외에도 사용자의 음성을 입력 받기에 적합한 위치이면 어디든 제한이 없다.
차량(200) 내부에는 사용자와 대화를 수행하거나, 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위해 필요한 음향을 출력하는 스피커(232)가 마련될 수 있다. 일 예로, 스피커(232)는 운전석 도어(253a) 및 조수석 도어(253b) 내측에 마련될 수 있다.
스피커(232)는 내비게이션 경로 안내를 위한 음성, 오디오/비디오 컨텐츠에 포함되는 음향 또는 음성, 사용자가 원하는 정보나 서비스를 제공하기 위한 음성, 사용자의 발화에 대한 응답으로서 생성된 시스템 발화 등을 출력할 수 있다.
일 실시예에 따른 대화 시스템(100)은 차량 환경에 특화된 대화 처리 기술을 이용하여 사용자의 라이프스타일에 최적화된 서비스를 제공하고, 커넥티드카(Connected Car), 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 등의 기술을 이용한 새로운 서비스를 구현할 수 있다.
일 실시예에 따른 대화 시스템(100)과 같이 차량 환경에 특화된 대화 처리 기술을 적용할 경우, 운전자의 직접 주행 상황에서, 주요 상황(Context)에 대한 인지 및 대응이 용이하다. 유량 부족, 졸음 운전 등 주행에 영향을 미치는 요소에 가중치를 부여하여 서비스를 제공할 수 있고, 대부분의 경우 목적지로 이동 중인 조건을 기반으로 주행 시간, 목적지 정보 등 서비스 제공을 위해 필요한 정보를 용이하게 획득할 수 있다.
또한, 운전자의 의도를 파악하고, 기능을 제안하는 지능적인 서비스를 용이하게 구현할 수 있다. 이는 운전자의 직접 주행 상황에 있어 실시간 정보와 액션을 우선적으로 고려하기 때문이다. 일 예로, 주행 중에 운전자가 주유소를 검색하면, 이는 지금 주유소에 가겠다는 운전자의 의도로 해석될 수 있다. 그러나, 차량이 아닌 환경에서 주유소를 검색할 경우 지금 주유소를 가겠다는 의도 외에 위치 정보 조회, 전화번호 조회, 가격 조회 등 다른 다양한 의도로도 해석되는 것이 가능하다.
또한, 차량은 한정적인 공간이지만, 그 안에 다양한 상황이 존재할 수 있다. 예를 들어, 렌터카 등 생소한 인터페이스의 운전 상황, 대리 운전을 맡긴 상황, 세차 등 차량 관리 상황, 유아를 탑승시키는 상황, 특정 목적지를 찾아가는 상황 등에서 대화 시스템(100)을 활용할 수 있다.
또한, 차량 점검 단계, 출발 준비 단계, 주행 단계, 주차 단계 등 차량의 주행과 그 전후를 구성하는 각각의 단계에서도 다양한 서비스의 기회와 대화 상황들이 발생한다. 특히, 차량 문제의 대처 방안을 모르는 상황, 차량과 각종 외부 기기 연동 상황, 연비 등 주행 습관 확인 상황, 스마트 크루즈 컨트롤(Smart Cruise Control) 등의 안전 지원 기능 활용 상황, 내비게이션 조작 상황, 졸음 운전 상황, 매일 동일한 경로를 반복해서 주행하는 상황, 주정차가 가능한 곳인지 확인해야 하는 상황 등에서 대화 시스템(100)을 활용할 수 있다.
도 3 내지 도 5는 대화 시스템과 운전자 사이에 주고 받을 수 있는 대화의 예시를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 운전자가 현재 잔유량을 묻거나 주유소 안내를 요청하는 발화를 입력하지 않더라도, 대화 시스템(100)은 스스로 현재 잔유량을 판단하고, 판단된 잔유량이 설정된 기준값 미만인 경우에는 현재 잔유량에 대한 정보를 제공하는 발화(S1: 현재 남은 기름으로 43km 주행 가능합니다)를 먼저 출력할 수 있다.
이에 대한 응답으로, 운전자는 주유소로 경로 안내를 받기 위해 근처 주유소를 묻는 발화 (U1: 근처 주유소 알려줘)를 입력할 수 있고, 대화 시스템(100)은 현재 위치에서 가장 가까운 주유소에 대한 정보를 제공하는 발화(S2: 현재 위치에서 가까운 주유소로 A 오일 성림 주유소, B 오일 장대 주유소, C 오일 태평양 주유소가 있습니다)를 출력할 수 있다.
운전자는 추가적으로 기름 가격에 대한 정보를 요청하기 위한 발화 (U2: 그 중 가장 싼 곳은 어디야?)를 입력할 수 있고, 대화 시스템(100)은 유종 별 가격에 대한 정보 제공하는 발화(S3: 휘발유 가격이 가장 낮은 곳은 B 오일 장대 주유소로 리터당 1,294원이고, 경유 가격이 가장 낮은 곳은 A 오일 성림 주유소로 리터당 985원입니다)를 출력할 수 있다.
운전자는 B 오일 장대 주유소로 안내해 달라는 발화(U3)를 입력할 수 있고, 대화 시스템(100)은 운전자가 선택한 주유소로 안내를 시작한다는 발화 (S4: B 오일 장대 주유소로 안내를 시작합니다)를 출력할 수 있다.
즉, 대화 시스템(100)이 입력 처리기(110)를 통해 수신한 차량의 상태 정보에 기초하여 현재 필요한 서비스가 주유소 안내 서비스임을 판단하고, 이를 제공하기 위한 선발화를 출력할 수 있다. 또한, 운전자는 대화 시스템(100)과의 대화를 통하여 현재 차량의 유종을 가장 싼 가격에 판매하는 근처의 주유소로 경로 안내를 받을 수 있게 된다. 당해 실시예에서는 사용자가 발화하기 전에 대화 시스템(100)이 먼저 출력하는 발화를 선발화라 하기로 한다.
한편, 대화 시스템(100)은 전술한 도 3의 예시에서 주유소를 선택함에 있어, 일부 질의를 생략하고 바로 정보를 제공함으로써 대화의 단계와 시간을 단축하는 것도 가능하다.
예를 들어, 대화 시스템(100)은 현재 차량의 유종이 휘발유이고 운전자의 주유소 선택 기준이 가격이라는 정보를 미리 알 수 있다. 차량의 유종에 대한 정보는 차량으로부터 획득할 수 있고, 운전자의 주유소 선택 기준은 운전자에게 미리 입력 받거나 운전자의 대화 이력 또는 주유소 선택 이력을 학습하여 획득할 수 있다. 이러한 정보는 대화 시스템(100)의 저장부(140)에 미리 저장될 수 있다.
이 경우, 도 4에 도시된 바와 같이, 운전자가 기름 가격에 대한 정보를 요청하기 위한 발화(U2)를 입력하지 않더라도(U3 생략) 대화 시스템(100)이 기름 가격에 대한 정보, 특히 현재 차량의 유종인 휘발유의 가격에 대한 정보를 제공하는 발화(S2+S3=S3')을 선제적으로 출력할 수 있다.
운전자는 기름 가격에 대한 정보를 요청하기 위한 발화(U2)를 생략할 수 있고, 대화 시스템(100)의 응답은 근처 주유소 안내를 위한 발화(S2)와 기름 가격 안내를 위한 발화(S3)가 하나로 합쳐짐으로써 대화 단계와 시간을 단축할 수 있다.
또한, 대화 시스템(100)은 운전자가 현재 잔유량을 물었다는 사실에 기초하여 운전자의 의도가 주유소 검색이라는 점을 스스로 파악할 수도 있다.
이 경우, 도 5에 도시된 바와 같이, 운전자가 근처 주유소를 묻는 발화(U1)를 입력하지 않더라도(U1 생략), 대화 시스템(100)이 기름 가격에 대한 정보를 제공하는 발화(S2+S3=S3")를 선제적으로 출력할 수 있다.
또한, 기름 가격에 대한 정보를 제공하는 발화(S3")에 현재 위치에서 가장 가까우면서 기름 가격이 가장 싼 주유소가 하나인 경우에는 해당 주유소로 안내할 지 여부까지 함께 질의할 수 있다. 따라서, 사용자는 어느 주유소로 안내해달라는 구체적인 발화를 입력하지 않고, 단순히 대화 시스템(100)의 질의에 동의하는 발화(U3': 그래)를 입력함으로써 해당 주유소로의 길 안내를 요청할 수 있다.
이와 같이, 대화 시스템(100)은 미리 획득한 정보를 이용하여 사용자가 발화하지 않은 내용까지 고려함으로써, 사용자의 실제 의도를 파악하고 그에 대응되는 정보를 선제적으로 제공할 수 있다. 이를 통해 사용자가 원하는 서비스를 제공하기까지의 대화 단계와 시간을 단축할 수 있다.
도 6 및 도 7은 대화 시스템과 차량의 구성 요소들 사이의 연결 관계를 간략하게 나타낸 제어 블록도이다.
도 6을 참조하면, 대화 시스템(100)에 입력되는 사용자의 음성은 차량(200)에 마련된 음성 입력 장치(210)를 통해 입력될 수 있다. 앞서 도 2에서 설명한 바와 같이, 음성 입력 장치(210)는 차량(200) 내부에 마련된 마이크로폰을 포함할 수 있다.
사용자 입력 중 음성을 제외한 입력은 음성 외 입력 장치(220)를 통해 입력될 수 있다. 음성 외 입력 장치(220)는 사용자의 조작을 통해 명령을 입력 받는 입력 버튼(221, 223)과 조그 셔틀(225)을 포함할 수 있다.
또한, 음성 외 입력 장치(220)는 사용자를 촬영하는 카메라를 포함하는 것도 가능하다. 카메라로 촬영한 영상을 통해, 명령 입력의 일 수단으로 사용되는 사용자의 제스처, 표정 또는 시선 방향을 인식할 수 있다. 또는, 카메라로 촬영한 영상을 통해 사용자의 상태(졸음 상태 등)를 파악하는 것도 가능하다.
차량에 관한 정보는 차량 제어기(240)를 통해 대화 시스템(100)에 입력될 수 있다. 차량에 관한 정보는 차량(200)에 마련된 각종 센서를 통해 획득된 차량 상태 정보 또는 주변 상황 정보를 포함할 수 있고, 차량의 유종과 같이 차량(200)에 기본적으로 저장된 정보도 포함할 수 있다.
대화 시스템(100)은 음성 입력 장치(210)를 통해 입력된 사용자 음성, 음성 외 입력 장치(220)를 통해 입력된 사용자의 음성 외 입력, 차량 제어기(240)를 통해 입력된 각종 정보를 이용하여 사용자의 의도와 상황을 파악하고, 사용자의 의도에 대응되는 액션을 수행하기 위한 응답을 출력한다.
대화자 출력 장치(230)는 대화자에게 시각적, 청각적 또는 촉각적인 출력을 제공하는 장치로서, 차량(200)에 마련된 디스플레이(231) 및 스피커(232)를 포함할 수 있다. 디스플레이(231) 및 스피커(232)는 사용자의 발화에 대한 응답, 사용자에 대한 질의, 또는 사용자가 요청한 정보를 시각적 또는 청각적으로 출력할 수 있다. 또는, 스티어링 휠(207)에 진동기를 장착하여 진동을 출력하는 것도 가능하다.
또한, 차량 제어기(240)는 대화 시스템(100)으로부터 출력되는 응답에 따라, 사용자의 의도나 현재 상황에 대응되는 액션을 수행하기 위해 차량(200)을 제어할 수 있다.
한편, 차량(200)은 차량(200)에 마련된 센서를 통해 획득된 데이터뿐만 아니라, 통신 장치(280)를 통해 외부 컨텐츠 서버(300) 또는 외부 기기로부터 획득된 정보, 예를 들어 교통 상황, 날씨, 온도, 동승자 정보, 운전자 개인 정보 등의 주행 환경 정보와 사용자 정보도 수집하여 대화 시스템(100)에 전달할 수 있다.
도 7에 도시된 바와 같이, 잔유량, 강우량, 강우 속도, 주변 장애물 정보, 속도, 엔진 온도, 타이어 공기압, 현재 위치 등과 같이 차량에 마련된 센서로부터 획득되는 정보는 내부 신호 제어기(241)를 통해 대화 시스템(100)에 입력될 수 있다.
V2X(Vehicle to Everything)를 통해 외부에서 획득된 주행 환경 정보는 외부 신호 제어기(242)를 통해 대화 시스템(100)에 입력될 수 있다.V2X는 차량이 주행하면서 도로 인프라 및 다른 차량과 상호 통신하면서 교통 상황 등 각종 유용한 정보를 교환 및 공유하는 것을 의미한다.
V2X 통신은 차량과 인프라 간(V2I: Vehicle-to-Infrastructure, 이하 V2I) 통신, 차량 간(V2V: Vehicle to-Vehicle) 통신, 차량과 모바일 기기 간(V2N: Vehicle-to-Nomadic devices) 통신을 포함할 수 있다. 따라서, V2X 통신을 이용하면, 차량끼리 직접 통신하거나, 또는 거리에 설치되어 있는 인프라와 통신하여 전방의 교통 정보, 다른 차량의 접근 또는 추돌 가능성 등의 정보를 주고 받아 운전자에게 알려줄 수 있다.
따라서, 외부 신호 제어기(242)를 통해 대화 시스템(100)에 입력되는 주행 환경 정보는 전방의 교통 정보, 주변 차량의 접근 정보, 다른 차량과의 추돌 경고, 실시간 교통 상황, 돌방 상황, 교통흐름 제어 상태 등을 포함할 수 있다.
도면에 도시되어 있지는 않으나, V2X 를 통해 획득하는 신호 역시 통신 장치(280)를 통해 차량(200)에 입력될 수 있다.
차량 제어기(240)는 전술한 동작과 후술하는 동작을 수행하기 위한 프로그램이 저장되는 메모리 및 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함할 수 있다. 메모리와 프로세서는 각각 적어도 하나 마련될 수 있고, 복수 개 마련되는 경우에는 이들이 하나의 칩 상에 집적될 수도 있고 물리적으로 분리될 수도 있다.
또한, 내부 신호 제어기(241)와 외부 신호 제어기(242)는 동일한 프로세서 및 메모리에 의해 구현될 수도 있고, 별도의 프로세서 및 메모리에 의해 구현될 수도 있다.
도 8 및 도 9는 대화 시스템의 구성 요소와 차량의 구성 요소들 사이의 연결 관계를 간략하게 나타낸 제어 블록도이다.
도 8을 참조하면, 음성 입력 장치(210)로부터 전송된 사용자 음성은 입력 처리기(110) 내의 음성 입력 처리기(111)로 입력되고, 음성 외 입력 장치(220)로부터 전송된 사용자의 음성 외 입력은 입력 처리기(110) 내의 상황 정보 처리기(112)로 입력된다.
또한, 내부 신호 제어기(241)를 통해 입력된 정보 및 외부 신호 제어기(242)를 통해 입력된 정보는 입력 처리기(110) 내의 상황 정보 처리기(112)로 입력된다.
상황 정보 처리기(112)에 입력되는 상황 정보는 음성 외 입력 장치(220) 및 차량 제어기(240)로부터 입력된 차량 상태 정보, 주행 환경 정보, 사용자 정보 등을 포함한다. 상황 정보 처리기(112)는 입력된 상황 정보에 기초하여 상황을 이해한다. 대화 시스템(100)은 이러한 상황 이해를 통해 사용자의 의도를 더 정확히 파악하거나 현재 사용자에게 필요한 서비스를 효과적으로 찾을 수 있다.
결과 처리기(130)로부터 출력되는 응답은 대화자 출력 장치(230) 또는 차량 제어기(240)에 입력되어 차량(200)으로 하여금 사용자에게 필요한 서비스를 제공할 수 있게 한다. 또는, 외부 컨텐츠 서버(300)에 전송되어 필요한 서비스를 요청할 수 있다.
차량 제어기(240)로부터 전송되는 차량 상태 정보, 주행 환경 정보, 사용자 정보 등은 저장부(140)에 저장된다.
도 9를 참조하면, 저장부(140)는 장기 메모리(143)와 단기 메모리(144)를 포함할 수 있다. 저장부(140)에 저장되는 데이터는 데이터의 중요성과 영속성 및 설계자의 의도에 따라 단기, 장기 메모리로 구분되어 저장될 수 있다.
단기 메모리(144)는 이전에 수행한 대화를 저장할 수 있다. 이전에 수행한 대화는 현재 시점으로부터 기준 시간 이내에 수행한 대화일 수 있다. 또는, 사용자와 대화 시스템(100) 사이의 발화 내용의 용량이 기준치가 될 때까지 계속 대화가 저장될 수도 있다.
일 예로, 현재 시간이 식사 시간인 경우, 차량(200)은 스피커(232)를 통해 식당으로 안내할지 여부를 묻는 발화를 출력할 수 있다. 식사 시간인지 여부는 현재 시간이 식사 시간으로 미리 설정된 시간 범위에 포함하는지 여부에 기초하여 판단할 수 있다. 사용자가 "강남역 근처 식당 알려줘"라고 발화하거나, 사용자가 "식당 알려줘"라고 발화하고 차량(200)의 현재 위치가 강남역 근처인 경우, 대화 시스템(100)은 외부 컨텐츠 서버(300)를 통해 강남역 근처의 식당을 검색하고, 검색된 강남역 근처의 식당에 관한 정보를 사용자에게 제공한다. 정보 제공의 일 예로, 디스플레이(231)에 식당 목록을 표시할 수 있고, 사용자가 "첫 번째"라고 발화하면, 단기 메모리(144)에 식당에 대한 문의부터 선택까지의 대화 내용이 저장될 수 있다.
또는, 대화 내용 전체가 저장되는 것뿐만 아니라, 대화 내용에 포함된 특정 정보를 저장하는 것도 가능하다. 예를 들어, 단기 메모리(144) 또는 장기 메모리(143)에 식당 목록 중 첫 번째의 식당을 사용자가 선택한 식당으로 저장하는 것도 가능하다.
강남역 근처의 식당에 대한 대화 뒤에 사용자가 대화 시스템(100)에 "날씨는?"이라고 질문하면, 대화 시스템(100)은 단기 메모리(144)에 저장된 대화로부터 사용자의 관심 위치가 강남역인 것을 추정하여 사용자에게 "강남역에는 비가 오고 있습니다."라는 응답을 출력할 수 있다.
이후에, 사용자가 "그 식당 메뉴 좀 추천해줘."라고 발화하면, 대화 시스템(100)은 단기 메모리에 저장된 대화로부터 "그 식당"이 강남역 근처 식당인 것으로 추정하고, 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 제공되는 서비스를 통해 해당 식당의 추천 메뉴에 대한 정보를 획득하고, "그 식당은 칼국수가 맛있습니다."와 같은 응답을 출력할 수 있다.
장기 메모리(143)는 데이터의 영속성 유무에 따라 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 가족이나 친구의 전화 번호, 집이나 회사와 같은 POI 정보, 특정 인자에 대한 사용자의 선호도 등은 데이터의 영속성이 보장되는 것으로 판단하고, 장기 메모리(143)에 저장할 수 있다. 반면, 데이터의 영속성이 보장되지 않는 것으로 판단되는 데이터는 단기 메모리(144)에 저장될 수 있다.
일 예로, 사용자의 현재 위치는 일시적인 데이터이므로 단기 메모리(144)에 저장될 수 있고, 식당에 대한 사용자의 선호도는 이후에도 사용 가능한 영속적인 데이터로 볼 수 있으므로 장기 메모리(144)에 저장될 수 있다.
사용자가 "근처에 식당 없나?"라고 발화하면, 대화 시스템(100)은 단기 메모리(144)로부터 사용자의 현재 위치를 파악하고 장기 메모리(143)로부터 사용자가 선호하는 식당이 중식당이라는 것을 파악할 수 있다. 따라서, 외부 컨텐츠를 이용하여 현재 위치 주변에서 사용자가 선호하는 중식당 목록을 추천해 줄 수 있다.
또한, 대화 시스템(100)은 장기 메모리(143)와 단기 메모리(144)에 저장된 데이터를 이용하여 사용자에게 선제적으로 서비스나 정보를 제공해줄 수 있다.
예를 들어, 장기 메모리(143)에 사용자의 집에 대한 정보가 저장될 수 있다. 대화 시스템(100)은 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 사용자의 집과 관련된 정보를 획득하여, 사용자에게 "이번 주 금요일 아파트 단지 청소로 단수 예정입니다."라는 정보를 제공해줄 수 있다.
또는, 단기 메모리(144)에 차량의 배터리 상태에 대한 정보가 저장될 수 있다. 대화 시스템(100)은 단기 메모리(1440)에 저장된 차량의 배터리 상태를 분석하여 "차량의 배터리 상태가 좋지 않습니다. 겨울이 되기 전에 수리를 받으세요."라는 정보를 제공해 줄 수 있다.
도 10은 대화 시스템이 차량에 마련되는 차량 단독 방식에 대한 제어 블록도이다.
차량 단독 방식에서는 도 10에 도시된 바와 같이, 입력 처리기(110), 대화 관리기(120), 결과 처리기(130) 및 저장부(140)를 포함하는 대화 시스템(100)이 차량(200)에 포함될 수 있다.
대화 시스템(100)이 차량(200)에 포함되면, 차량(200)이 자체적으로 사용자와의 대화를 처리하고 사용자에게 필요한 서비스를 제공해줄 수 있다. 다만, 대화 처리 및 서비스 제공을 위해 필요한 정보는 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 가져올 수 있다.
차량 감지부(260)가 감지한 잔유량, 강우량, 강우 속도, 주변 장애물 정보, 타이어 공기압, 현재 위치, 엔진 온도, 차량 속도 등과 같은 차량 상태 정보 또는 주행 환경 정보는 차량 제어기(240)를 통해 대화 시스템(100)에 입력된다.
또한, 차량 제어기(240)는 대화 시스템(100)이 출력한 응답에 따라 차량(200)에 마련된 공조 장치(251), 윈도우(252), 도어(253), 시트(254) 또는 AVN(255) 등을 제어할 수 있다.
예를 들어, 대화 시스템(100)이 사용자의 의도 또는 사용자에게 필요한 서비스가 차량(200) 내부의 온도를 낮추는 것이라고 판단하고, 이에 대응되는 명령어를 생성하여 출력하면, 차량 제어기(240)가 공조 장치(251)를 제어하여 차량(200) 내부의 온도를 낮출 수 있다.
다른 예로, 대화 시스템(100)이 사용자의 의도 또는 사용자에게 필요한 서비스가 운전석 윈도우(252a)를 올리는 것이라고 판단하고, 이에 대응되는 명령어를 생성하여 출력하면, 차량 제어기(240)가 윈도우(252)를 제어하여 운전석 윈도우(252a)를 올릴 수 있다.
또 다른 예로, 대화 시스템(100)이 사용자의 의도에 대응되는 서비스 또는 사용자에게 필요한 서비스가 특정 목적지로의 경로 안내라고 판단하고, 이에 대응되는 명령어를 생성하여 출력하면, 차량 제어기(240)가 AVN(255)을 제어하여 경로 안내를 수행할 수 있다. 필요한 경우, 통신 장치(280)가 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 지도 데이터, POI 정보 등을 가져와 서비스 제공에 이용할 수 있다.
도 11 및 도 12는 대화 시스템이 원격 서버에 마련되고 차량이 사용자와 대화 시스템을 연결하는 게이트웨이의 역할만 하는 차량 게이트웨이 방식에 대한 제어 블록도이다.
차량 게이트웨이 방식에서는 도 11에 도시된 바와 같이, 차량(200) 외부에 원격 대화 시스템 서버(1)가 마련되고, 차량(200)에는 원격 대화 시스템 서버(1)와 통신 장치(280)를 통해 연결되는 대화 시스템 클라이언트(270)가 마련된다. 통신 장치(280)가 차량(200)과 원격 대화 시스템 서버(1)를 연결하는 게이트웨이의 역할을 수행한다.
대화 시스템 클라이언트(270)는 입출력 장치와 연결된 인터페이스로써 기능하며, 데이터 수집과 송수신을 수행할 수 있다.
차량(200)에 마련된 음성 입력 장치(210)와 음성 외 입력 장치(220)가 사용자 입력을 수신하고 대화 시스템 클라이언트(270)에 전달하면, 대화 시스템 클라이언트(270)가 통신 장치(280)를 통해 원격 대화 시스템 서버(1)로 입력 데이터를 전송할 수 있다.
차량 제어기(240) 역시 차량 감지부(260)에서 감지한 데이터를 대화 시스템 클라이언트(270)에 전달할 수 있고, 대화 시스템 클라이언트(270)가 통신 장치(280)를 통해 원격 대화 시스템 서버(1)로 차량 감지부(260)에서 감지한 데이터를 전송할 수 있다.
원격 대화 시스템 서버(1)에는 전술한 대화 시스템(100)이 마련되어 입력 데이터의 처리, 입력 데이터의 처리 결과를 바탕으로 한 대화 처리 및 대화 처리 결과에 기초한 결과 처리를 모두 수행할 수 있다.
또한, 원격 대화 시스템 서버(1)는 입력 데이터의 처리, 대화 관리 또는 결과 처리에 있어 필요한 정보나 컨텐츠를 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 가져올 수 있다.
차량(200) 역시 원격 대화 시스템 서버(1)로부터 전송되는 응답에 따라 사용자에게 필요한 서비스를 제공하기 위해 필요한 컨텐츠를 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 가져올 수 있다.
도 12를 참조하면, 통신 장치(280)는 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 통신 모듈을 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈(281), 유선 통신 모듈(282) 및 무선 통신 모듈(283)를 포함할 수 있다.
근거리 통신 모듈(281)은 블루투스 모듈, 적외선 통신 모듈, RFID(Radio Frequency Identification) 통신 모듈, WLAN(Wireless Local Access Network) 통신 모듈, NFC 통신 모듈, 직비(Zigbee) 통신 모듈 등 근거리에서 무선 통신망을 이용하여 신호를 송수신하는 다양한 근거리 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
유선 통신 모듈(282)은 지역 통신(Local Area Network; LAN) 모듈, 광역 통신(Wide Area Network; WAN) 모듈 또는 부가가치 통신(Value Added Network; VAN) 모듈 등 다양한 유선 통신 모듈뿐만 아니라, USB(Universal Serial Bus), HDMI(High Definition Multimedia Interface), DVI(Digital Visual Interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 다양한 케이블 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
무선 통신 모듈(283)은 와이파이(Wifi) 모듈, 와이브로(Wireless broadband) 모듈 외에도, GSM(Global System for Mobile Communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution), 4G, 5G 등 무선 통신 방식으로 인터넷망과 연결될 수 있는 다양한 무선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 통신 장치(280)는 차량(200) 내부의 전자 장치들 사이의 통신을 위한 내부 통신 모듈(미도시)을 더 포함할 수도 있다. 차량(200)의 내부 통신 프로토콜로는 CAN(Controller Area Network), LIN(Local Interconnection Network), 플렉스레이(FlexRay), 이더넷(Ethernet) 등을 사용할 수 있다.
대화 시스템(100)은 무선 통신 모듈(283)을 이용하여 외부 컨텐츠 서버(300) 또는 원격 대화 시스템 서버(1)와 데이터를 주고 받을 수 있다. 또한, 무선 통신 모듈(283)을 이용하여V2X 통신을 수행할 수 있다. 또한, 근거리 통신 모듈(281) 또는 유선 통신 모듈(282)을 이용하여 차량(200)에 연결되는 모바일 기기와 데이터를 주고 받을 수 있다.
도 13은 차량 게이트웨이 방식에서 차량이 입력 처리와 출력 처리를 일부 수행할 수 있는 경우에 대한 제어 블록도이다.
전술한 바와 같이, 차량(200)의 대화 시스템 클라이언트(270)가 데이터의 수집 및 송수신의 기능만 수행하는 것도 가능하나, 도 13에 도시된 바와 같이, 대화 시스템 클라이언트(270)에 입력 처리기(271), 결과 처리기(273) 및 저장부(274)가 포함되어, 사용자나 차량으로부터 입력되는 데이터의 처리나 사용자에게 필요한 것으로 판단된 서비스 제공과 관련된 처리를 차량(200)에서도 수행하는 것이 가능하다. 즉, 입력 처리기(110)와 결과 처리기(130)의 동작을 원격 대화 시스템 서버(1)뿐만 아니라 차량(200)에서도 수행할 수 있다.
이 경우, 전술한 입력 처리기(110)의 동작을 대화 시스템 클라이언트(270)가 일부만 수행하는 것도 가능하고 전부 수행하는 것도 가능하다. 또한, 전술한 결과 처리기(130)의 동작을 대화 시스템 클라이언트(270)가 일부만 수행하는 것도 가능하고 전부 수행하는 것도 가능하다.
처리해야 할 데이터의 용량 및 데이터 처리 속도 등을 고려하여 원격 대화 시스템 서버(1)와 대화 시스템 클라이언트(270) 사이의 태스크 분담을 결정할 수 있다.
도 14는 원격 대화 시스템 서버와 차량이 모두 대화 처리를 수행할 수 있는 하이브리드 방식에 대한 제어 블록도이다.
하이브리드 방식에서는 도 14에 도시된 바와 같이, 원격 대화 시스템 서버(1)에도 입력 처리기(110), 대화 관리기(120), 결과 처리기(130) 및 저장부(140)가 마련되어 대화 처리를 수행할 수 있고, 차량(200)에도 입력 처리기(291), 대화 관리기(292), 결과 처리기(293) 및 저장부(294)를 포함하는 단말 대화 시스템(290)이 마련되어 대화 처리를 수행할 수 있다.
다만, 차량(200)에 마련된 프로세서나 메모리는 원격 대화 시스템 서버(1)에 마련된 프로세서나 메모리와 용량이나 성능 측면에서 차이가 있을 수 있다. 따라서, 단말 대화 시스템(290)에서 모든 입력 데이터를 처리하고 대화를 관리하여 결과를 출력할 수 있는 경우에는 단말 대화 시스템(290)에서 전 과정을 수행하고, 그렇지 않은 경우에는 원격 대화 시스템 서버(1)에 처리를 요청할 수 있다.
단말 대화 시스템(290)에서 대화 처리를 수행하기 전에, 입력 데이터의 종류에 기초하여 단말 대화 시스템(290)의 처리 가부를 판단하고, 판단 결과에 따라 직접 처리하거나 원격 대화 시스템 서버(1)에 처리를 요청할 수 있다.
또는, 단말 대화 시스템(290)이 대화 처리를 수행하다가 처리가 불가능한 상황이 발생하였을 때, 원격 대화 시스템 서버(1)에 처리를 요청하면서 자신이 처리한 결과를 함께 전송하는 것도 가능하다.
예를 들어, 고성능의 컴퓨팅 파워, 장기간 데이터의 처리가 필요한 경우는 원격 대화 시스템 서버(1)에서 처리하고, 실시간으로 처리해야 하는 것은 단말 대화 시스템(290)에서 처리할 수 있다. 예를 들어, 즉시 처리가 필요한 인스턴스가 발생하여 동기화 이전 데이터를 처리해야 하는 경우에는 단말 대화 시스템(290)에서 우선적으로 처리되도록 설정할 수 있다.
또한, 차량 내 미등록 발화자가 있어 사용자 확인이 필요한 경우에는 원격 대화 시스템 서버(1)에서 대화를 처리하도록 할 수 있다.
또한, 통신 장치(280)를 통해 원격 대화 시스템 서버(1)와 연결이 불가능한 상황에서 단말 대화 시스템(290)이 자체적으로 대화 처리를 완료할 수 없는 경우에는, 대화자 출력 장치(230)를 통해 사용자에게 대화 처리가 수행될 수 없음을 안내할 수 있다.
단말 대화 시스템(290)에 저장되는 데이터와 원격 대화 시스템 서버(1)에 저장되는 데이터는 데이터의 용량이나 데이터의 종류와 같은 기준에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 개인 식별이 가능하여 프라이버시 침해 우려가 있는 데이터의 경우에는 단말 대화 시스템(290)의 저장부(294)에 저장할 수 있다. 또한, 대용량의 데이터는 원격 대화 시스템 서버(1)의 저장부(140)에 저장하고, 소용량의 데이터는 단말 대화 시스템(290)의 저장부(294)에 저장할 수 있다. 또는, 소용량의 데이터가 원격 대화 시스템 서버(1)의 저장부(140)와 단말 대화 시스템(290)의 저장부(294) 양쪽에 모두 저장되는 것도 가능하다.
도 15및 도 16은 차량에 연결된 모바일 기기가 사용자와 원격 대화 시스템 서버를 연결하는 모바일 게이트웨이 방식에 대한 제어 블록도이다.
모바일 게이트웨이 방식에서는 도 15에 도시된 바와 같이, 모바일 기기(400)가 차량(200)으로부터 차량 상태 정보, 주행 환경 정보 등을 수신하고, 사용자 입력과 차량 상태 정보를 원격 대화 시스템 서버(1)로 전송한다. 즉, 모바일 기기(400)가 사용자와 원격 대화 시스템 서버(1) 또는 차량(200)와 원격 대화 시스템 서버(1)를 연결하는 게이트웨이의 역할을 수행한다.
모바일 기기(400)는 스마트 폰, 스마트 워치, 스마트 글래스, PDA, 태플릿 PC 등과 같이 휴대가 가능하며 외부 서버 및 차량과 통신하여 데이터를 주고 받을 수 있는 전자 기기일 수 있다.
모바일 기기(400)는 사용자 음성을 입력 받는 음성 입력 장치(410), 사용자의 음성 외 입력을 수신하는 음성 외 입력 장치(420), 시각적, 청각적 또는 촉각적으로 응답을 출력하는 출력 장치(430), 원격 대화 시스템 서버(1) 및 차량(200)과 통신하여 데이터를 송수신하는 통신 장치(480) 및 차량(200)과 사용자로부터 입력 데이터를 수집하여 통신 장치(480)를 통해 원격 대화 시스템 서버(1)로 전송하는 대화 시스템 클라이언트(470)를 포함한다.
음성 입력 장치(410)는 음향을 입력 받아 전기적인 신호로 변환하여 출력하는 마이크로폰을 포함할 수 있다.
음성 외 입력 장치(420)는 모바일 기기(400)에 마련된 입력 버튼, 터치 스크린 또는 카메라를 포함할 수 있다.
출력 장치(430)는 모바일 기기(400)에 마련된 디스플레이, 스피커 또는 진동기를 포함할 수 있다.
사용자에 대한 입출력 인터페이스로 모바일 기기(400)에 마련된 음성 입력 장치(410), 음성 외 입력 장치(420) 및 출력 장치(430)를 이용하는 것뿐만 아니라, 차량(200)에 마련된 음성 입력 장치(210), 음성 외 입력 장치(220) 및 대화자 출력 장치(230)를 이용하는 것도 가능하다.
차량(200)이 차량 감지부(260)가 감지한 데이터와 사용자 입력을 모바일 기기(400)에 전달하면, 모바일 기기(400)의 대화 시스템 클라이언트(470)가 이를 원격 대화 시스템 서버(1)로 전송한다.
또한, 대화 시스템 클라이언트(470)는 원격 대화 시스템 서버(1)로부터 전송되는 응답이나 명령어를 차량(200)에 전달할 수 있다. 사용자에 대한 입출력 인터페이스로 차량(200)에 마련된 대화자 출력 장치(230)를 이용하는 경우에는, 대화자 출력 장치(230)를 통해 대화 시스템(100)의 발화를 출력하거나, 사용자의 발화에 대한 응답을 출력할 수 있다. 모바일 기기(400)에 마련된 출력 장치(430)를 이용하는 경우에는, 모바일 기기(400)의 출력 장치(430)를 통해 대화 시스템(100)의 발화를 출력하거나, 사용자의 발화에 대한 응답을 출력할 수 있다.
차량 제어를 위한 명령어는 차량(200)에 전달되고, 차량 제어기(240)는 전달된 명령어에 대응되는 제어를 수행하여 사용자에게 필요한 서비스를 제공할 수 있다.
한편, 대화 시스템 클라이언트(470)는 입력 데이터를 수집하여 원격 대화 시스템 서버(1)로 전달하는 것뿐만 아니라, 대화 시스템(100)의 입력 처리기(110) 및 결과 처리기(130)의 기능을 일부 또는 전부 수행하는 것도 가능하다.
도 16을 참조하면, 모바일 기기(400)의 통신 장치(480)는 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 통신 모듈을 포함할 수 있으며, 예를 들어 근거리 통신 모듈(481), 유선 통신 모듈(482) 및 무선 통신 모듈(483)를 포함할 수 있다.
근거리 통신 모듈(481)은 블루투스 모듈, 적외선 통신 모듈, RFID(Radio Frequency Identification) 통신 모듈, WLAN(Wireless Local Access Network) 통신 모듈, NFC 통신 모듈, 직비(Zigbee) 통신 모듈 등 근거리에서 무선 통신망을 이용하여 신호를 송수신하는 다양한 근거리 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
유선 통신 모듈(482)은 지역 통신(Local Area Network; LAN) 모듈, 광역 통신(Wide Area Network; WAN) 모듈 또는 부가가치 통신(Value Added Network; VAN) 모듈 등 다양한 유선 통신 모듈뿐만 아니라, USB(Universal Serial Bus), HDMI(High Definition Multimedia Interface), DVI(Digital Visual Interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 다양한 케이블 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
무선 통신 모듈(483)은 와이파이(Wifi) 모듈, 와이브로(Wireless broadband) 모듈 외에도, GSM(Global System for Mobile Communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), UMTS(Universal Mobile Telecommunications System), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution), 4G, 5G 등 무선 통신 방식으로 인터넷망과 연결될 수 있는 다양한 무선 통신 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 모바일 기기(400)는 근거리 통신 모듈(481) 또는 유선 통신 모듈(482)을 통해 차량(200)과 연결될 수 있고, 무선 통신 모듈(483)을 통해 원격 대화 시스템 서버(1) 또는 외부 컨텐츠 서버(300)와 연결될 수 있다.
도 17은 모바일 기기에 대화 시스템이 탑재되는 모바일 단독 방식에 대한 제어 블록도이다.
모바일 단독 방식에서는, 도 17에 도시된 바와 같이, 대화 시스템(100)이 모바일 기기(400)에 마련된다.
따라서, 대화 처리를 수행하기 위해 원격 대화 시스템 서버(1)와 연결될 필요가 없고, 모바일 기기(400)가 자체적으로 사용자와의 대화를 처리하고 사용자에게 필요한 서비스를 제공해줄 수 있다. 다만, 대화 처리 및 서비스 제공을 위해 필요한 정보 중 일부는 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 가져올 수 있다.
또한, 전술한 방식 중 어느 방식에서든, 대화 시스템(100)을 구성하는 구성요소들이 물리적으로 분리되어 마련되는 것도 가능하고, 구성요소 중 일부가 생략되는 것도 가능하다. 예를 들어, 대화 시스템(100)이 원격 대화 시스템 서버(1)에 마련되는 경우에도, 대화 시스템(100)을 구성하는 구성요소들 중 일부가 별도의 서버나 차량에 마련될 수 있다. 이 때, 별도의 서버는 운영 또는 관리 주체가 원격 대화 시스템 서버(1)와 동일할 수도 있고, 다를 수도 있다. 예를 들어, 후술하는 음성 인식기 또는 자연어 이해기는 별도의 서버에 마련될 수 있고, 대화 시스템(100)은 별도의 서버로부터 사용자 발화에 대한 음성 인식 결과 또는 자연어 이해 결과를 제공받을 수 있다. 또는, 저장부(140)가 별도의 서버에 마련되는 것도 가능하다.
이하, 대화 시스템(100)의 세부적인 구성 및 각 구성요소 별 구체적인 동작을 상세하게 설명한다. 후술하는 실시예에서는 설명의 편의를 위해, 대화 시스템(100)이 차량(200)에 마련된 경우를 가정하여 설명한다. 후술하는 대화 시스템(100)의 세부적인 구성들은 수행하는 동작에 따라 구분한 것으로서, 이들이 동일한 프로세서와 메모리에 의해 구현되는지 여부, 프로세서와 메모리의 물리적인 위치 등에 대해서는 제한을 두지 않는다.
도 18, 도 19b 및 도 19B는 대화 시스템의 구성 중 입력 처리기의 구성이 세분화된 제어 블록도이다.
도 18을 참조하면, 입력 처리기(110)는 음성 입력을 처리하는 음성 입력 처리기(111) 및 상황 정보를 처리하는 상황 정보 처리기(112)를 포함할 수 있다.
음성 입력 장치(210)를 통해 입력된 사용자 음성은 음성 입력 처리기(111)로 전송되고, 음성 외 입력 장치(220)를 통해 입력된 음성 외 사용자 입력은 상황 정보 처리기(112)로 전송된다.
차량 제어기(240)는 차량 상태 정보, 주행 환경 정보 및 사용자 정보를 상황 정보 처리기(112)로 전송한다. 주행 환경 정보 및 사용자 정보는 외부 컨텐츠 서버(300) 또는 차량(200)에 연결된 모바일 기기(400)로부터 제공될 수도 있다.
음성 외 입력은 모두 상황 정보에 포함될 수 있다. 즉, 상황 정보는 차량 상태 정보, 주행 환경 정보, 사용자 정보를 포함할 수 있다.
차량 상태 정보는 차량(200)에 마련된 센서에 의해 획득된 정보로서 차량의 상태를 나타내는 정보를 포함할 수도 있고, 차량의 유종과 같이 차량에 관련된 정보로서 차량에 저장되어 있는 정보 등을 포함할 수도 있다.
주행 환경 정보는 차량(200)에 마련된 센서에 의해 획득된 정보로서 전방 카메라, 후방 카메라 또는 스테레오 카메라가 획득한 영상 정보, 레이더(radar), 라이다(Lidar), 초음파 센서 등의 센서가 획득한 장애물 정보, 강우 센서가 획득한 강우량/강우속도 정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 주행 환경 정보는 V2X를 통해 획득된 정보로서 교통 상황 정보, 신호등 정보, 주변 차량의 접근 또는 추돌 가능성 정보 등을 더 포함할 수 있다.
사용자 정보는 차량에 마련된 카메라 또는 생체 신호 측정 장치를 통해 측정한 사용자의 상태와 관련된 정보, 사용자가 차량에 마련된 입력 장치를 이용하여 직접 입력한 사용자와 관련된 정보, 외부 컨텐츠 서버(300)에 저장된 사용자와 관련된 정보, 차량에 연결된 모바일 기기(400)에 저장된 정보 등을 포함할 수 있다.
음성 입력 처리기(111)는 입력된 사용자 음성을 인식하여 텍스트 형태의 발화문으로 출력하는 음성 인식기(111a), 발화문에 대해 자연어 이해 기술(Natural Language Understanding)을 적용하여 발화문이 내포하는 사용자의 의도를 파악하는 자연어 이해기(111b) 및 자연어 이해 결과와 상황 정보를 대화 관리기(120)로 전달하는 대화 입력 관리기(111c)를 포함할 수 있다.
음성 인식기(111a)는 음성 인식 엔진(speech recognition engine)을 포함하고, 음성 인식 엔진은 입력된 음성에 음성 인식 알고리즘을 적용하여 사용자가 발화한 음성을 인식하고, 인식 결과를 생성할 수 있다.
이 때, 입력된 음성은 음성 인식을 위한 더 유용한 형태로 변환될 수 있는바, 음성 신호로부터 시작 지점과 끝 지점을 검출하여 입력된 음성에 포함된 실제 음성 구간을 검출한다. 이를 EPD(End Point Detection)이라 한다.
그리고, 검출된 구간 내에서 켑스트럼(Cepstrum), 선형 예측 코딩(Linear Predictive Coefficient: LPC), 멜프리퀀시켑스트럼(Mel Frequency Cepstral Coefficient: MFCC) 또는 필터 뱅크 에너지(Filter Bank Energy) 등의 특징 벡터 추출 기술을 적용하여 입력된 음성의 특징 벡터를 추출할 수 있다.
그리고, 추출된 특징 벡터와 훈련된 기준 패턴과의 비교를 통하여 인식 결과를 얻을 수 있다. 이를 위해, 음성의 신호적인 특성을 모델링하여 비교하는 음향 모델(Acoustic Model) 과 인식 어휘에 해당하는 발화문이나 음절 등의 언어적인 순서 관계를 모델링하는 언어 모델(Language Model)이 사용될 수 있다. 이를 위해, 저장부(140)에는 음향 모델/언어 모델DB가 저장될 수 있다.
음향 모델은 다시 인식 대상을 특징 벡터 모델로 설정하고 이를 음성 데이터의 특징 벡터와 비교하는 직접 비교 방법과 인식 대상의 특징 벡터를 통계적으로 처리하여 이용하는 통계 방법을 나뉠 수 있다.
직접 비교 방법은 인식 대상이 되는 발화문, 음소 등의 단위를 특징 벡터 모델로 설정하고 입력 음성이 이와 얼마나 유사한지를 비교하는 방법으로서, 대표적으로 벡터 양자화(Vector Quantization) 방법이 있다. 벡터 양자화 방법에 의하면 입력된 음성 데이터의 특징 벡터를 기준 모델인 코드북(codebook)과 매핑시켜 대표 값으로 부호화함으로써 이 부호 값들을 서로 비교하는 방법이다.
통계적 모델 방법은 인식 대상에 대한 단위를 상태 열(State Sequence)로 구성하고 상태 열 간의 관계를 이용하는 방법이다. 상태 열은 복수의 노드(node)로 구성될 수 있다. 상태 열 간의 관계를 이용하는 방법은 다시 동적 시간 와핑(Dynamic Time Warping: DTW), 히든 마르코프 모델(Hidden Markov Model: HMM), 신경 회로망을 이용한 방식 등이 있다.
동적 시간 와핑은 같은 사람이 같은 발음을 해도 신호의 길이가 시간에 따라 달라지는 음성의 동적 특성을 고려하여 기준 모델과 비교할 때 시간 축에서의 차이를 보상하는 방법이고, 히든 마르코프 모델은 음성을 상태 천이 확률 및 각 상태에서의 노드(출력 심볼)의 관찰 확률을 갖는 마르코프 프로세스로 가정한 후에 학습 데이터를 통해 상태 천이 확률 및 노드의 관찰 확률을 추정하고, 추정된 모델에서 입력된 음성이 발생할 확률을 계산하는 인식 기술이다.
한편, 발화문이나 음절 등의 언어적인 순서 관계를 모델링하는 언어 모델은 언어를 구성하는 단위들 간의 순서 관계를 음성 인식에서 얻어진 단위들에 적용함으로써 음향적인 모호성을 줄이고 인식의 오류를 줄일 수 있다. 언어 모델에는 통계적 언어 모델과 유한 상태 네트워크(Finite State Automata: FSA)에 기반한 모델이 있고, 통계적 언어 모델에는 Unigram, Bigram, Trigram 등 발화문의 연쇄 확률이 이용된다.
음성 인식기(111a)는 음성을 인식함에 있어 상술한 방식 중 어느 방식을 사용해도 무방하다. 예를 들어, 히든 마르코프 모델이 적용된 음향 모델을 사용할 수도 있고, 음향 모델과 음성 모델을 통합한 N-best 탐색법을 사용할 수 있다. N-best 탐색법은 음향 모델과 언어 모델을 이용하여 N개까지의 인식 결과 후보를 선택한 후, 이들 후보의 순위를 재평가함으로써 인식 성능을 향상시킬 수 있다.
음성 인식기(111a)는 인식 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 신뢰값(confidence value)을 계산할 수 있다. 신뢰값은 음성 인식 결과에 대해서 그 결과를 얼마나 믿을 만한 것인가를 나타내는 척도이다. 일 예로, 인식된 결과인 음소나 발화문에 대해서, 그 외의 다른 음소나 발화문으로부터 그 말이 발화되었을 확률에 대한 상대값으로 정의할 수 있다. 따라서, 신뢰값은 0 에서 1 사이의 값으로 표현할 수도 있고, 0 에서 100 사이의 값으로 표현할 수도 있다.
신뢰값이 미리 설정된 임계값(threshold)을 초과하는 경우에는 인식 결과를 출력하여 인식 결과에 대응되는 동작이 수행되도록 할 수 있고, 신뢰값이 임계값 이하인 경우에는 인식 결과를 거절(rejection)할 수 있다.
음성 인식기(111a)의 인식 결과인 텍스트 형태의 발화문은 자연어 이해기(111b)로 입력된다.
자연어 이해기(111b)는 자연어 이해 기술을 적용하여 발화문에 내포된 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 따라서, 사용자는 자연스러운 대화(Dialogue)를 통해 명령을 입력할 수 있고, 대화 시스템(100) 역시 대화를 통해 명령의 입력을 유도하거나 사용자가 필요로 하는 서비스를 제공할 수 있다.
먼저, 자연어 이해기(111b)는 텍스트 형태의 발화문에 대해 형태소 분석을 수행한다. 형태소는 의미의 최소 단위로써, 더 이상 세분화할 수 없는 가장 작은 의미 요소를 나타낸다. 따라서, 형태소 분석은 자연어 이해의 첫 단계로서, 입력 문자열을 형태소열로 바꿔준다.
자연어 이해기(111b)는 형태소 분석 결과에 기초하여 발화문으로부터 도메인을 추출한다. 도메인은 사용자가 발화한 언어의 주제를 식별할 수 있는 것으로서, 예를 들어, 경로 안내, 날씨 검색, 교통 검색, 일정 관리, 주유 안내, 공조 제어 등의 다양한 주제를 나타내는 도메인이 데이터베이스화 되어 있다.
자연어 이해기(111b)는 발화문으로부터 개체명을 인식할 수 있다. 개체명은 인명, 지명, 조직명, 시간, 날짜, 화폐 등의 고유 명사로서, 개체명 인식은 문장에서 개체명을 식별하고 식별된 개체명의 종류를 결정하는 작업이다. 개체명 인식을 통해 문장에서 중요한 키워드를 추출하여 문장의 의미를 파악할 수 있다.
자연어 이해기(111b)는 발화문이 갖는 화행을 분석할 수 있다. 화행 분석은 사용자 발화에 대한 의도를 분석하는 작업으로, 사용자가 질문을 하는 것인지, 요청을 하는 것인지, 응답을 하는 것인지, 단순한 감정 표현을 하는 것인지 등에 관한 발화의 의도를 파악하는 것이다.
자연어 이해기(111b)는 사용자의 발화 의도에 대응하는 액션을 추출한다. 발화문에 대응되는 도메인, 개체명, 화행 등의 정보에 기초하여 사용자의 발화 의도를 파악하고, 발화 의도에 대응되는 액션을 추출할 수 있다. 액션은 오브젝트(Object)와 오퍼레이터(Operator)에 의해 정의될 수 있다.
또한, 자연어 이해기(111b)는 액션 수행과 관련된 인자를 추출하는 것도 가능하다. 액션 수행과 관련된 인자는 액션을 수행하는데 직접적으로 필요한 유효 인자일 수도 있고, 이러한 유효 인자를 추출하기 위해 사용되는 비유효 인자일 수도 있다.
예를 들어, 사용자의 발화문이 "서울역 가자"인 경우에, 자연어 이해기(111b)는 발화문에 대응되는 도메인으로 "내비게이션"을 추출하고, 액션으로 "길안내"를 추출할 수 있다. 화행은 "요청"에 해당한다.
개체명인 "서울역"은 액션 수행과 관련된 [인자: 목적지]에 해당하나, 실제 내비게이션을 통한 길안내를 위해서는 구체적인 출구 번호나 GPS 정보가 필요할 수 있다. 이 경우, 자연어 이해기(111b)가 추출한[인자: 목적지: 서울역]은 다수의 서울역 POI 중 실제 사용자가 원하는 서울역을 검색하기 위한 후보 인자가 될 수 있다.
또한, 자연어 이해기(111b)는 파스트리(Parse-tree)와 같이 발화문과 발화문, 문장과 문장의 수식 관계를 표현할 수 있는 수단도 추출할 수 있다.
자연어 이해기(111b)의 처리 결과인, 형태소 분석 결과, 도메인 정보, 액션 정보, 화행 정보, 추출된 인자 정보, 개체명 정보, 파스트리 등은 대화 입력 관리기(111c)로 전달된다.
상황 정보 처리기(112)는 음성 외 입력 장치(220)와 차량 제어기(240)로부터 정보를 수집하는 상황 정보 수집기(112a), 상황 정보의 수집을 관리하는 상황 정보 수집 관리기(112b) 및 자연어 이해 결과와 수집된 상황 정보에 기초하여 상황을 이해하는 상황 이해기(112c)를 포함할 수 있다.
입력 처리기(110)는 전술 또는 후술하는 동작을 수행하기 위한 프로그램이 저장되는 메모리 및 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함할 수 있다. 메모리와 프로세서는 각각 적어도 하나 마련될 수 있고, 복수 개 마련되는 경우에는 이들이 하나의 칩 상에 집적될 수도 있고 물리적으로 분리될 수도 있다.
또한, 입력 처리기(110)에 포함되는 음성 입력 처리기(111)와 상황 정보 처리기(112)는 동일한 프로세서 및 메모리에 의해 구현되는 것도 가능하고, 별개의 프로세서 및 메모리에 의해 구현되는 것도 가능하다.
이하, 도 19b 및 도 19B를 참조하여 입력 처리기(110)의 구성요소들이 저장부(140)에 저장된 정보를 이용하여 어떻게 입력 데이터를 처리하는지 구체적으로 설명한다.
도 19b를 참조하면, 자연어 이해기(111b)는 도메인 추출, 개체명 인식, 화행 분석 및 액션 추출을 위해 도메인/액션 추론 규칙 DB(141)를 이용할 수 있다.
도메인/액션 추론 규칙 DB(141)에는 도메인 추출 규칙, 화행 분석 규칙, 개체명 변환 규칙, 액션 추출 규칙 등이 저장될 수 있다.
음성 외 사용자 입력, 차량 상태 정보, 주행 환경 정보, 사용자 정보와 같은 기타 정보는 상황 정보 수집기(112a)로 입력되고, 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)에 저장될 수 있다.
예를 들어, 상황 정보 DB(142)에는 차량 감지부(260)가 감지한 로우 데이터(raw data)가 센서 타입과 센서 값으로 구분되어 저장될 수 있다.
단기 메모리(144)와 장기 메모리(143)에는 사용자의 현재 상태, 사용자의 선호도/성향 또는 이를 판단할 수 있는 데이터와 같이 사용자에게 의미가 있는 데이터가 저장될 수 있다.
전술한 바와 같이, 장기 메모리(143)에는 사용자의 전화번호부, 일정, 선호도, 학력, 성격, 직업, 가족 관련 정보 등과 같이 영속성이 보장되어 장기적으로 사용 가능한 정보가 저장될 수 있다.
단기 메모리(144)에는 현재/이전 위치, 오늘 일정, 이전 대화 내용, 대화 참여자, 주변 상황, 도메인, 운전자 상태 등과 같이 영속성이 보장되지 않거나 불확실하여 단기적으로 사용되는 정보가 저장될 수 있다. 데이터의 종류에 따라 상황 정보 DB(142), 단기 메모리(144) 및 장기 메모리(143) 중 두 개 이상의 저장소에 중복되어 저장되는 데이터도 있을 수 있다.
또한, 단기 메모리(144)에 저장된 정보 중 영속성이 보장되는 것으로 판단된 정보는 장기 메모리(143)로 보내질 수 있다.
또한, 단기 메모리(144)나 상황 정보 DB(142)에 저장된 정보를 이용하여 장기 메모리(143)에 저장될 정보를 획득하는 것도 가능하다. 예를 들어, 일정 기간 축적된 목적지 정보 또는 대화 내용을 분석하여 사용자의 선호도를 획득하고, 획득된 사용자의 선호도를 장기 메모리(143)에 저장할 수 있다.
단기 메모리(144)나 상황 정보 DB(142)에 저장된 정보를 이용하여 장기 메모리(143)에 저장될 정보를 획득하는 것은 대화 시스템(100) 내부에서 수행되는 것도 가능하고, 별도의 외부 시스템에서 수행되는 것도 가능하다.
전자의 경우, 후술하는 결과 처리기(130)의 메모리 관리기(135)에서 수행 가능하다. 이 경우, 단기 메모리(144)나 상황 정보 DB(142)에 저장된 데이터 중에서 사용자의 선호도나 성향과 같이 의미 있는 정보 또는 영속성 있는 정보를 획득하는데 사용되는 데이터는 장기 메모리(143)에 로그 파일 형태로 저장될 수 있다.
메모리 관리기(135)는 일정 기간 이상 축적된 데이터를 분석하여 영속성이 있는 데이터를 획득하고 장기 메모리(143)에 다시 저장한다. 장기 메모리(143) 내에서 영속성 있는 데이터가 저장되는 위치와 로그 파일 형태로 저장되는 데이터가 저장되는 위치를 서로 다를 수 있다.
또는, 메모리 관리기(135)가 단기 메모리(144)에 저장된 데이터 중에서 영속성 있는 데이터를 판단하고, 판단된 데이터를 장기 메모리(143)로 옮겨 저장하는 것도 가능하다.
별도의 외부 시스템에서 수행하는 경우에는, 도 19B에 도시된 바와 같이 통신부(810), 저장부(820) 및 제어부(830)를 포함하는 데이터 관리 시스템(800)이 사용될 수 있다.
통신부(810)가 상황 정보 DB(142) 또는 단기 메모리(144)에 저장된 데이터를 수신한다. 저장된 데이터 전부가 통신부(810)에 전송될 수도 있고, 사용자의 선호도나 성향과 같이 의미 있는 정보 또는 영속성 있는 정보를 획득하는데 사용되는 데이터만 선별되어 전송될 수도 있다. 수신된 데이터는 저장부(820)에 저장된다.
제어부(830)는 축적된 데이터를 분석하여 영속성이 있는 데이터를 획득하고, 획득된 데이터는 다시 통신부(810)를 통해 대화 시스템(100)으로 전송한다. 전송된 데이터는 대화 시스템(100)의 장기 메모리(143)에 저장된다.
또한, 대화 입력 관리기(111c)가 자연어 이해기(111b)의 출력 결과를 상황 이해기(112c)에 전달하여 액션 수행과 관련된 상황 정보를 얻을 수도 있다.
상황 이해기(112c)는 상황 이해 테이블(145)에 저장된 액션 별 상황 정보를 참조하여, 사용자의 발화 의도에 대응되는 액션 수행과 관련된 상황 정보가 무엇인지 판단할 수 있다.
도 20a 및 도 20b는 상황 이해 테이블에 저장되는 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 20a 의 예시를 참조하면, 상황 이해 테이블(145)에는 액션 수행과 관련된 상황 정보와 상황 정보 타입이 각각의 액션 별로 저장될 수 있다.
예를 들어, 길 안내가 액션인 경우에는 상황 정보로 현재 위치가 필요하고, 상황 정보 타입은 GPS 정보일 수 있다. 차량 상태 점검이 액션인 경우에는 상황 정보로 이동거리가 필요하고, 상황 정보 타입은 정수일 수 있다. 주유소 추천이 액션인 경우에는 상황 정보로 잔유량과 주행 가능 거리(DTE: Distance To Empty)이 필요하고, 상황 정보 타입은 정수일 수 있다.
사용자 발화 의도에 대응되는 액션 수행과 관련된 상황 정보가 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)에 이미 저장되어 있는 경우, 상황 이해기(112c)는 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)로부터 해당 정보를 가져와 대화 입력 관리기(111c)에 전달한다.
사용자 발화 의도에 대응되는 액션 수행과 관련된 상황 정보가 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)에 저장되어 있지 않은 경우, 상황 이해기(112c)는 상황 정보 수집 관리기(112b)에 필요한 정보를 요청한다. 상황 정보 수집 관리기(112b)는 상황 정보 수집기(112a)가 필요한 정보를 수집하도록 한다.
상황 정보 수집기(112a)는 주기적으로 데이터를 수집할 수도 있고, 특정 이벤트 발생 시에 수집할 수도 있으며, 주기적으로 수집하다가 특정 이벤트 발생 시에 추가적으로 더 수집할 수도 있다. 또한, 상황 정보 수집 관리기(112b)로부터 데이터 수집 요청이 입력되는 경우에 데이터를 수집할 수도 있다.
상황 정보 수집기(112a)는 필요한 정보를 수집하여 상황 정보 DB(142) 또는 단기 메모리(144)에 저장하고, 상황 정보 수집 관리기(112b)에 확인 신호를 전송한다.
상황 정보 수집 관리기(112b)도 상황 이해기(112c)에 확인 신호를 전송하고, 상황 이해기(112c)는 필요한 정보를 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)로부터 가져와 대화 입력 관리기(111c)로 전달한다.
구체적인 예로, 사용자 발화 의도에 대응되는 액션이 길안내인 경우, 상황 이해기(112c)는 상황 이해 테이블(145)을 검색하여 길안내와 관련된 상황 정보가 현재 위치임을 알 수 있다.
단기 메모리(144)에 현재 위치가 이미 저장되어 있는 경우, 상황 이해기(112c)는 단기 메모리(144)로부터 현재 위치를 가져와 대화 입력 관리기(111c)에 전달한다.
단기 메모리(144)에 현재 위치가 저장되어 있지 않은 경우에는, 상황 정보 수집 관리기(112b)에 현재 위치를 요청하고, 상황 정보 수집 관리기(112b)는 상황 정보 수집기(112a)로 하여금 차량 제어기(240)로부터 현재 위치를 획득하게 한다.
상황 정보 수집기(112a)가 현재 위치를 획득하여 단기 메모리(144)에 저장하고, 상황 정보 수집 관리기(112b)에 확인 신호를 전송한다. 상황 정보 수집 관리기(112b)도 상황 이해기(112c)에 확인 신호를 전송하고, 상황 이해기(112c)는 단기 메모리(144)로부터 현재 위치 정보를 가져와 대화 입력 관리기(111c)로 전달한다.
대화 입력 관리기(111c)는 자연어 이해기(111b)의 출력과 상황 이해기(112c)의 출력을 대화 관리기(120)로 전달하고, 중복된 입력이 대화 관리기(120)로 들어가지 않도록 관리할 수 있다. 이 때, 자연어 이해기(111b)의 출력과 상황 이해기(112c)의 출력은 하나로 합쳐져서 대화 관리기(120)에 전달될 수도 있고, 각각 독립적으로 전달될 수도 있다.
한편, 상황 정보 수집 관리기(112b)는 상황 정보 수집기(112a)가 수집한 데이터가 미리 설정된 조건을 만족하여 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하면 상황 이해기(112c)에 액션 트리거 신호를 전송할 수 있다.
상황 이해기(112c)는 상황 이해 테이블(145)을 검색하여 해당 이벤트와 관련된 상황 정보를 검색하고, 검색된 상황 정보가 저장되어 있지 않으면 다시 상황 정보 수집 관리기(112b)에 상황 정보의 요청 신호를 전송한다.
도 20b의 예시와 같이, 상황 이해 테이블(145)에는 이벤트와 관련된 상황 정보와 상황 정보의 타입이 각각의 이벤트 별로 저장될 수 있다.
예를 들어, 발생된 이벤트가 엔진 온도 경고인 경우에는 관련된 상황 정보로 정수 타입의 엔진 온도가 저장될 수 있다. 발생된 이벤트가 운전자 졸음 감지인 경우에는 관련된 상황 정보로 정수 타입의 운전자 졸음 단계가 저장될 수 있다. 발생된 이벤트가 타이어 공기압 부족인 경우에는 관련된 상황 정보로 정수 타입의 타이어 공기 압력이 저장될 수 있다. 발생된 이벤트가 연료 경고인 경우에는 관련된 상황 정보로 정수 타입의 주행 가능 거리가 저장될 수 있다. 발생된 이벤트가 센서 이상인 경우에는 관련된 상황 정보로 문자 타입의 센서 명칭이 저장될 수 있다.
상황 정보 수집 관리기(112b)는 상황 정보 수집기(112a)를 통해 필요한 상황 정보를 수집하고, 상황 이해기(112c)에 확인 신호를 전송한다. 상황 이해기(112c)는 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)로부터 필요한 상황 정보를 가져와 액션 정보와 함께 대화 입력 관리기(111c)로 전달한다.
대화 입력 관리기(111c)는 상황 이해기(112c)의 출력을 대화 관리기(120)로 입력한다.
이하, 사용자의 발화가 입력되기 전에 대화 시스템(100)이 스스로 선발화를 출력하는 경우에 대해 설명한다.
도 21은 사용자의 입력이 수신되기 전에 대화 시스템이 먼저 발화를 출력하는 경우에 적용 가능한 대화 시스템의 제어 블록도이고, 도 22a, 도 22b 및 도 22c는 선발화 조건 테이블에 저장하는 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 21을 참조하면, 대화 시스템(100)의 입력 처리기(110)는 선발화 상황인지 여부를 판단하는 선발화 판단기(151)와 중복 태스크 처리기(152)를 더 포함할 수 있고, 저장부(140)는 선발화 조건을 저장하는 선발화 조건 테이블(145a)과 태스크 처리 DB(145b)를 더 포함할 수 있다.
상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 및 단기 메모리(144)에 저장된 데이터는 선발화 판단기(151)에 전달될 수 있다. 선발화 판단기(151)는 전달된 데이터를 분석하여 선발화 조건 테이블(145a)에 저장된 선발화 조건이 충족되는지 여부를 판단할 수 있다.
도 22a의 예시를 참조하면, 선발화 조건 테이블(145a)에는 상황 정보와 관련된 선발화 조건 및 해당 선발화 조건이 만족되었을 때 출력되는 선발화 메시지가 상황 정보 별로 저장될 수 있다.
선발화 판단기(151)는 상황 정보 DB(142)로부터 전달된 상황 정보가 선발화 조건을 만족하면, 선발화 상황인 것으로 판단하고 선발화 트리거 신호를 발생시킨다.
선발화 판단기(151)는 선발화 트리거 신호를 해당 선발화 상황에 대응되는 선발화 메시지와 함께 상황 이해기(112c)로 전달할 수 있다. 또한, 해당 선발화 상황에 대한 정보를 함께 전달할 수 있다. 선발화 상황에 대한 정보는 해당 선발화 상황에 대응되는 선발화 조건 또는 후술하는 선발화 상황에 대응되는 액션을 포함할 수 있다.
예를 들어, 상황 정보가 타이어 공기압인 경우에는 타이어 공기압이 미리 설정된 기준값 이하인 경우에 선발화 조건을 만족할 수 있다. 선발화 판단기(151)는 타이어 공기압이 선발화 조건을 만족하는 경우, 타이어 공기압 부족으로 인한 선발화 상황인 것으로 판단하고, 선발화 트리거 신호를 발생시킬 수 있다.
선발화 판단기(151)는 선발화 트리거 신호를 선발화 메시지와 함께 상황 이해기(112c)로 전달할 수 있다. 일 예로, 타이어 공기압 부족으로 인한 선발화 상황에서는 "타이어 공기압이 너무 낮습니다"와 같이 타이어 공기압이 부족하다는 정보를 알려주는 선발화 메시지가 상황 이해기(112c)에 전달될 수 있다.
또한, 상황 정보가 엔진 온도인 경우에는 엔진 온도가 미리 설정된 기준값 이상인 경우에 선발화 조건을 만족할 수 있다. 선발화 판단기(151)는 엔진 온도가 선발화 조건을 만족하는 경우, 엔진 온도 이상으로 인한 선발화 상황인 것으로 판단하고, 선발화 트리거 신호를 발생시킬 수 있다.
선발화 판단기(151)는 선발화 트리거 신호를 선발화 메시지와 함께 상황 이해기(112c)로 전달할 수 있다. 일 예로, 엔진 온도 이상으로 인한 선발화 상황에서는 "엔진 온도가 너무 높습니다"와 같이 엔진이 과열됐다는 정보를 알려주는 선발화 메시지가 상황 이해기(112c)로 전달될 수 있다.
또한, 상황 정보가 잔유량인 경우에는 잔유량이 기준값 이하인 경우에 선발화 조건을 만족할 수 있다. 사용자가 차량의 내비게이션 서비스를 이용하여 목적지를 설정한 경우에는 현재 위치로부터 설정된 목적지까지의 거리에 기초하여 기준값이 설정될 수 있다. 목적지가 설정되지 않은 경우에는 목적지와 무관하게 디폴트로 설정된 기준값이 사용될 수 있는바, 일 예로 연료 부족 경고등을 표시하는 기준값보다 작은 값을 잔유량 부족에 의한 선발화 조건의 기준값으로 설정할 수 있다. 선발화 판단기(151)는 잔유량이 선발화 조건을 만족하는 경우, 잔유량 부족으로 인한 선발화 상황인 것으로 판단하고, 선발화 트리거 신호를 발생시킬 수 있다.
선발화 판단기(151)는 선발화 트리거 신호를 선발화 메시지와 함께 상황 이해기(112c)로 전달할 수 있다. 일 예로, 잔유량 부족으로 인한 선발화 상황에서는 "목적지까지의 잔유량이 부족합니다"와 같이 잔유량이 부족하다는 정보를 알려주는 선발화 메시지가 상황 이해기(112c)로 전달될 수 있다.
다만, 도 22a에 도시된 선발화 조건과 선발화 메시지는 대화 시스템(100)에 적용될 수 있는 예시에 불과하다. 전술한 예시에서는 선발화 상황에 대응되는 선발화 메시지가 현재 상황을 알려주는 내용인 경우를 예로 들어 설명하였으나, 대화 시스템(100)이 선발화 상황에 필요한 특정 기능 또는 서비스의 실행을 먼저 제안하는 것도 가능하다.
도 22b의 예시를 참조하면, 타이어 공기압 부족으로 인한 선발화 상황인 경우 또는 엔진 온도 이상으로 인한 선발화 상황인 경우에 이에 대응되는 선발화 메시지로 "정비소를 예약할까요?"와 같이 정비소 예약 서비스를 선제적으로 제안하는 내용을 저장할 수 있다.
또한, 잔유량 부족으로 인한 선발화 상황인 경우에는 이에 대응되는 선발화 메시지로 "주유소를 안내할까요?"와 같이 주유소 안내 서비스를 선제적으로 제안하는 내용을 저장할 수 있다.
또한, 상황 정보가 차량 내부 온도인 경우에는 차량 내부 온도가 미리 설정된 기준 범위를 벗어나는 경우에 선발화 조건을 만족할 수 있다. 상황 이해기(112c)는 차량 내부 온도가 선발화 조건을 만족하는 경우, 차량 내부 온도 이상으로 인한 선발화 상황인 것으로 판단하고, 선발화 트리거 신호를 발생시킬 수 있다.
차량 내부 온도 이상으로 인한 선발화 상황에서는 "공기 조화기를 작동할까요?"와 같이 내부 온도 조절 기능을 선제적으로 제안하는 내용이 선발화 메시지로 저장될 수 있다.
또한, 상황 정보가 마이크 입력인 경우에는 마이크 입력 값이 미리 설정된 기준값 이하인 경우에 선발화 조건을 만족할 수 있다. 상황 이해기(112c)는 마이크 입력이 선발화 조건을 만족하는 경우, 분위기 전환을 위한 선발화 상황인 것으로 판단하고, 선발화 트리거 신호를 발생시킬 수 있다. 이에 대응되는 선발화 메시지로는 "음악을 재생할까요?"와 같이 멀티 미디어 재생 서비스를 선제적으로 제안하는 내용이 저장될 수 있다.
또한, 상황 정보가 윈도우 개폐 여부와 강수 여부인 경우에, 윈도우가 오픈되어 있고 강수 상황인 경우에 선발화 조건을 만족할 수 있다. 상황 이해기(112c)는 윈도우가 오픈되어 있고 강수 상황인 경우에 윈도우 오픈으로 인한 선발화 상황인 것으로 판단하고, 선발화 트리거 신호를 발생시킬 수 있다.
윈도우 오픈으로 인한 선발화 상황에서는 "윈도우를 클로즈할까요?"와 같이 윈도우 클로즈 기능을 선제적으로 제안하는 내용이 선발화 메시지로 저장될 수 있다.
전술한 도 22a 및 도 22b의 예시에서는, 선발화 조건 테이블(145a)에 선발화 상황에 대응되는 선발화 메시지가 미리 저장되는 경우를 예로 들었다. 그러나, 대화 시스템(100)의 예시가 이에 한정되는 것은 아닌바, 선발화 상황에 대응되는 액션이 미리 저장되는 것도 가능하다.
전술한 바와 같이, 사용자의 발화가 입력되는 경우에는 자연어 이해기(111b)가 도메인/액션 추론 규칙 DB(141)를 참조하여 사용자의 발화에 대응되는 액션을 추출하였다. 대화 시스템(100)이 선발화를 출력하는 경우에는 도 22c에 도시된 바와 같이, 선발화 상황마다 그에 대응되는 액션이 미리 저장될 수 있다.
예를 들어, 타이어 공기압 이상으로 인한 선발화 상황 및 엔진 온도 이상으로 인한 선발화 상황의 경우에는 정비소 안내가 그에 대응되는 액션으로 저장될 수 있고, 잔유량 부족으로 인한 선발화 상황에서는 주유소 안내가 그에 대응되는 액션으로 저장될 수 있다.
또한, 차량 내부 온도 이상으로 인한 선발화 상황의 경우에는 공기 조화기 작동이 그에 대응되는 액션으로 저장될 수 있고, 분위기 전환을 위한 선발화 상황의 경우에는 멀티미디어 재생이 그에 대응되는 액션으로 저장될 수 있다. 윈도우 오픈으로 인한 선발화 상황의 경우에는 윈도우 개폐가 그에 대응되는 액션으로 저장될 수 있다.
전술한 바와 같이 선발화 상황에 대응되는 액션이 미리 저장되어 있는 경우에는, 선발화 트리거 신호와 함께 그에 대응되는 액션이 상황 이해기(112c)에 전달되고, 대화 입력 관리기(111c)는 선발화 트리거 신호와 그에 대응되는 액션을 대화 관리기(120)에 입력할 수 있다. 이 경우, 대화 관리기(120)에서는 사용자의 발화가 입력된 경우와 동일한 동작이 수행될 수 있다.
다른 예로, 선발화 조건 테이블(145a)에 선발화 상황마다 그에 대응되는 가상의 사용자 발화를 매칭시켜 저장하거나, 선발화 판단기(151)가 선발화 상황에 대응되는 가상의 사용자 발화를 생성하는 것도 가능하다. 선발화 판단기(151)는 선발화 조건 테이블(145a)에 저장되거나 자신이 생성한 사용자 발화를 텍스트 형태로 자연어 이해기(111b)에 전달할 수 있다. 예를 들어, 타이어 공기압 이상으로 인한 선발화 상황의 경우, "타이어 공기압 확인해줘"나 "정비소 안내해줘"와 같은 가상의 사용자 발화가 저장되거나 생성될 수 있다. 또는, 차량 내부 온도 이상으로 인한 선발화 상황의 경우에는 "에어컨 켜줘"와 같은 가상의 사용자 발화가 저장되거나 생성될 수 있다.
또는, 모바일 기기(400)가 차량(100)과 대화 시스템(100) 사이의 게이트웨이 역할을 수행하는 모바일 게이트웨이 방식에 있어서, 모바일 기기(400)의 대화 시스템 클라이언트(470)가 선발화 판단기(151)의 동작 중 일부를 수행할 수 있다. 이 경우, 대화 시스템 클라이언트(470)가 선발화 상황에 대응되는 가상의 사용자 발화를 생성하여 자연어 이해기(111b)에 전달할 수 있다.
자연어 이해기(111b)는 전달된 가상의 사용자 발화에 대응되는 도메인, 액션 등을 추출하여 대화 입력 관리기(111c)에 전달할 수 있다. 자연어 이해기(111b)가 추출한 액션은 선발화 상황에 대응되는 액션이 된다. 선발화 상황에 대응되는 액션이 대화 관리기(120)에 전달된 이후의 과정은 사용자가 먼저 발화한 경우와 동일하게 진행될 수 있다.
전술한 상황 정보, 선발화 조건, 선발화 메시지 및 액션은 대화 시스템(100)의 실시예에 적용 가능한 예시들에 불과하고, 대화 시스템(100)의 실시예가 전술한 예시들에 한정되는 것은 아니다. 이 외에도 다양한 상황 정보, 선발화 조건, 선발화 메시지 및 액션이 저장될 수 있다.
선발화 판단기(151)가 선발화 트리거 신호와 선발화 상황에 관한 정보를 상황 이해기(112c)에 전달하면, 상황 이해기(112c)는 중복 태스크 처리기(152)에 선발화 상황에 관한 정보를 전달한다.
중복 태스크 처리기(152)는 태스크 처리 DB(145b)에 저장된 정보에 기초하여, 현재 발생한 선발화 상황과 관련된 태스크가 이미 처리되었거나, 진행 중인 중복 태스크인지 여부를 판단할 수 있다.
태스크 처리 DB(145b)에는 대화 시스템(100)에서 처리되었거나 진행 중인 태스크에 관한 정보가 저장된다. 예를 들어, 대화 이력(대화 내용과 각각의 대화 시점 포함), 대화 시점에서의 차량 상태, 태스크 완료 여부 등을 저장할 수 있다. 또한, 대화와 관계없이 내비게이션 기능을 이용한 길 안내와 같은 태스크의 진행 및 처리 결과도 저장될 수 잇다.
구체적인 예로, 잔유량 부족으로 인한 선발화 상황에서는, 중복 태스크 처리기(152)가 태스크 처리 DB(145b)에 저장된 정보에 기초하여 주유소 안내 태스크가 진행 중인지 여부를 판단할 수 있다. 주유소 안내를 위한 대화가 진행 중이거나 주유소 안내 액션이 진행 중인 경우, 중복 태스크 처리기(152)는 현재 선발화 상황과 관련된 태스크를 중복 태스크로 판단하고, 선발화 상황을 종료시킬 수 있다.
또는, 이전에 주유소 안내를 위한 발화를 출력하였고, 사용자가 주유소 안내를 거부한 대화 이력이 존재하는 경우에도, 중복 태스크 처리기(152)는 현재 선발화 상황과 관련된 태스크를 중복 태스크로 판단하고, 선발화 상황을 종료시킬 수 있다.
또는, 주유소 안내를 위한 대화 이력과 관계 없이, 현재 내비게이션 기능을 이용한 주유소 안내 태스크가 진행 중인 경우에도, 중복 태스크 처리기(152)는 현재 선발화 상황과 관련된 태스크를 중복 태스크로 판단하고, 선발화 상황을 종료시킬 수 있다. 중복 태스크 처리기(152)는 태스크 처리 DB(14b)에 저장된 정보로부터 현재 내비게이션 기능을 이용한 주유소 안내 태스크가 진행 중임을 알 수 있다.
또는, 잔유량 안내와 관련된 대화가 수행된 시점으로부터 기준 시간이 경과하지 않은 경우에는 주유소 안내 태스크가 진행 중이지 않더라도 사용자가 스스로 주유소를 향해 주행 중인 경우도 있을 수 있다는 점을 고려하여 현재 선발화 상황과 관련된 태스크를 중복 태스크로 판단하고, 선발화 상황을 종료시킬 수 있다.
또한, 사용자의 생일 또는 사용자 가족의 생일 등 장기 메모리(143)에 저장된 정보에 기초하여 일정을 안내하기 위한 선발화 상황인 경우, 이전에 동일한 일정을 안내한 대화 이력이 존재하고, 해당 대화가 수행된 시점으로부터 기준 시간만큼 경과하지 않았으면, 중복 태스크 처리기(152)는 현재 선발화 상황과 관련된 태스크를 중복 태스크로 판단하고, 선발화 상황을 종료시킬 수 있다.
즉, 중복 태스크 처리기(152)는 태스크 처리 DB(145b)에 저장된 대화 이력에 기초하여 이미 출력된 선발화 인지 여부, 선발화 상황에 대한 사용자의 의사 등을 판단할 수 있고, 저장된 대화 시점, 사용자의 의사, 차량 상태 또는 태스크 완료 여부에 기초하여 중복 태스크 여부를 판단할 수 있다.
중복 태스크 처리기(152)에는 태스크 처리 DB(145b)에 저장된 정보에 기초하여 중복 태스크인지 여부 즉, 선발화 상황을 종료시킬 지 여부를 판단하는 정책이 저장될 수 있다. 중복 태스크 처리기(152)는 저장된 정책에 따라 현재 선발화 상황에 관련된 태스크가 중복 태스크인지 여부를 판단하고, 중복 태스크인 것으로 판단되면, 선발화 상황을 종료시킬 수 있다.
한편, 전술한 예시에서는 선발화 처리를 위해 선발화 판단기(151), 중복 태스크 처리기(152), 선발화 조건 테이블(145a), 태스크 처리 DB(145b)의 구성요소를 포함하는 경우에 대해 설명하였다.
그러나, 대화 시스템(100)의 예시가 이에 한정되는 것은 아니며, 상기 추가된 구성요소들의 동작을 도 19b 및 도 19B에 도시된 구성요소들이 수행하는 것도 가능함은 물론이다.
예를 들어, 상황 이해기(112c)가 선발화 조건의 만족 여부를 판단하는 선발화 판단기(151)의 동작 및 중복 태스크를 처리하는 중복 태스크 처리시(152)의 동작을 수행할 수 있다.
또한, 선발화 조건 테이블(145a)에 저장되는 정보는 상황 이해 테이블(145)에 저장될 수도 있으며, 태스크 처리 DB(145b)에 저장되는 정보는 후술하는 대화/액션 상태 DB(147)에 저장되는 것도 가능하다.
도 23은 대화 관리기의 구성이 세분화된 제어 블록도이고, 도 24는 연관 액션 DB에 저장된 정보의 예시를 나타낸 도면이고, 도 25은 액션 수행 조건 DB에 저장된 정보의 예시를 나타낸 도면이며, 도 26은 액션 인자 DB에 저장된 정보의 예시를 나타낸 도면이다.
도 23을 참조하면, 대화 관리기(120)는 대화 또는 액션을 생성/삭제/업데이트하도록 요청하는 대화 흐름 관리기(121), 대화 흐름 관리기(121)의 요청에 따라 대화 또는 액션을 생성/삭제/업데이트하는 대화 액션 관리기(122), 상황에 대한 모호성과 대화에 대한 모호성을 해결하여 궁극적으로 사용자의 의도를 명확히 하는 모호성 해결기(123), 액션 수행에 필요한 인자를 관리하는 인자 관리기(124), 복수의 후보 액션들에 대해 액션 수행 가부를 판단하고, 이들의 우선 순위를 결정하는 액션 우선순위 결정기(125) 및 외부 컨텐츠 목록 및 관련 정보를 관리하고 외부 컨텐츠 쿼리에 필요한 인자 정보를 관리하는 외부 정보 관리기(126)를 포함할 수 있다.
대화 관리기(120)는 전술 또는 후술하는 동작을 수행하기 위한 프로그램이 저장되는 메모리 및 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함할 수 있다. 메모리와 프로세서는 각각 적어도 하나 마련될 수 있고, 복수 개 마련되는 경우에는 이들이 하나의 칩 상에 집적될 수도 있고 물리적으로 분리될 수도 있다.
또한, 대화 관리기(120)에 포함되는 각각의 구성요소들이 단일 프로세서에 의해 구현되는 것도 가능하고, 별개의 프로세서에 의해 구현되는 것도 가능하다.
또한, 대화 관리기(120)와 입력 처리기(110) 역시 단일 프로세서에 의해 구현되는 것도 가능하고, 별개의 프로세서에 의해 구현되는 것도 가능하다.
사용자의 발화가 입력된 경우 또는 선발화 상황에 매칭된 사용자 발화가 자연어 이해기(111b)에 전달된 경우에는, 대화 입력 관리기(111c)가 자연어 이해 결과(자연어 이해기의 출력)와 상황 정보(상황 이해기의 출력)를 대화 흐름 관리기(121)에 전달한다. 또한, 선발화 상황이 발생한 경우에는 선발화 트리거 신호를 함께 전달하는 것도 가능하다.
자연어 이해기(111b)의 출력은 도메인, 액션 등의 정보 외에도 형태소 분석 결과와 같은 사용자의 발화 내용 자체에 대한 정보도 포함한다. 상황 이해기(112c)의 출력은 상황 정보 외에도 상황 정보 수집 관리기(112b)에서 판단한 이벤트도 포함할 수 있다.
대화 흐름 관리기(121)는 대화 입력 관리기(111c)로부터의 입력에 대응되는 대화 태스크 또는 액션 태스크가 대화/액션 DB(147)에 존재하는지 검색한다.
대화/액션 DB(147)는 대화의 상태와 액션의 상태를 관리하기 위한 저장 공간으로서, 현재 진행 중인 대화, 액션들과 앞으로 진행할 예비 액션들에 대한 대화 상태 및 액션 상태를 저장할 수 있다. 예를 들어, 종료된 대화/액션, 정지된 대화/액션, 진행 중인 대화/액션, 진행될 대화/액션의 상태가 저장될 수 있다.
또한, 액션의 스위칭/네스팅 여부, 스위칭된 액션 인덱스, 액션 변경 시간, 화면/음성/명령어 등의 마지막 출력 상태 등을 저장할 수 있다.
예를 들어, 사용자 발화에 대응되는 도메인과 액션이 추출된 경우에는, 가장 최근에 저장된 대화 중 해당 도메인과 액션에 대응되는 대화 또는 액션이 존재하면 이를 대화 입력 관리기(111c)로부터의 입력에 대응되는 대화 태스크 또는 액션 태스크로 판단할 수 있다.
사용자 발화에 대응되는 도메인과 액션이 추출되지 않은 경우에는, 임의의 태스크를 생성하거나, 가장 최근에 저장된 태스크를 참조하도록 대화 액션 생성기(122)에 요청할 수 있다.
대화/액션 DB(147)에 입력 처리기(110)의 출력에 대응되는 대화 태스크 또는 액션 태스크가 존재하지 않으면, 대화 흐름 관리기(121)는 대화 액션 관리기(122)에 새로운 대화 태스크와 액션 태스크를 생성하도록 요청한다.
또한, 입력 처리기(110)로부터 선발화 트리거 신호가 전달된 경우에는, 이미 진행중인 대화 태스크나 액션 태스크가 존재하더라도, 일시적으로 이를 중단하고 선발화 상황에 대응되는 대화 태스크 또는 액션 태스크를 우선적으로 생성할 수 있다. 또는, 정해진 규칙에 따라 우선 순위를 결정하는 것도 가능하다.
대화 입력 관리기(111c)로부터 선발화 트리거 신호와 함께 그에 대응되는 액션이 입력된 경우에는, 사용자의 발화로부터 액션을 추출한 경우와 마찬가지로 대화 흐름 관리기(121)가 대화 액션 관리기(122)에 새로운 대화 태스크와 액션 태스크를 생성하도록 요청할 수 있다.
또는, 대화 입력 관리기(111c)로부터 선발화 트리거 신호와 함께 그에 대응되는 선발화 메시지가 입력된 경우에는, 입력된 선발화 메시지를 출력하기 위한 새로운 대화 태스크를 생성하도록 요청할 수 있다.
대화 흐름 관리기(121)가 대화의 흐름을 관리함에 있어서, 대화 정책 DB(148)를 참조할 수 있다. 대화 정책 DB(148)는 대화를 전개하기 위한 정책을 저장하며, 구체적으로 대화를 선택/시작/제안/정지/종료하기 위한 정책을 저장한다.
또한, 대화 정책 DB(148)는 시스템이 응답을 출력하는 시점과 방법론에 대한 정책도 저장할 수 있으며, 다수의 서비스를 연계하여 응답을 만드는 정책과 기존의 액션을 삭제하고 다른 액션으로 교체하기 위한 정책을 저장할 수 있다.
예를 들어, 후보 액션이 복수이거나, 사용자의 의도나 상황에 대응되는 액션이 복수일 때(A 액션, B액션), "A 액션을 수행하고B 액션을 수행하겠습니까?"와 같이 두 액션에 대한 응답을 한 번에 생성하는 정책과, "A액션을 수행합니다" ㅰ "B액션을 수행할까요?"와 같이 하나의 액션에 대한 응답을 생성한 이후에, B 액션에 대해서도 별도의 응답을 생성하는 정책이 모두 가능하다.
또한, 대화 정책 DB(147)는 후보 액션들 간의 우선 순위를 결정하는 정책도 저장할 수 있다. 우선 순위 결정 정책에 대해서는 후술하도록 한다.
대화 액션 관리기(122)는 대화/액션 DB(147)에 저장 공간을 할당하여, 입력 처리기(110)의 출력에 대응되는 대화 태스크와 액션 태스크를 생성한다.
한편, 사용자의 발화로부터 도메인과 액션을 추출할 수 없는 경우, 대화 액션 관리기(122)는 임의의 대화 상태를 생성할 수 있다. 이 경우, 후술하는 바와 같이, 모호성 해결기(123)가 사용자의 발화 내용, 주변 상황, 차량 상태, 사용자 정보 등에 기초하여 사용자의 의도를 파악하고 이에 대응되는 적절한 액션을 판단할 수 있다.
대화/액션 DB(147)에 입력 처리기(110)의 출력에 대응되는 대화 태스크와 액션 태스크가 존재하면, 대화 흐름 관리기(121)는 대화 액션 관리기(122)가 해당 대화 태스크와 액션 태스크를 참조하도록 요청한다.
액션 우선순위 결정기(125)는 연관 액션 DB(146b)에서 입력 처리기(110)의 출력에 포함된 액션 또는 이벤트와 연관된 액션 목록을 검색하여 후보 액션을 추출한다. 도 24의 예시와 같이, 연관 액션DB(146b)는 상호 연관된 액션들과 그들 사이의 관계 및 이벤트와 연관된 액션과 그들 사이의 관계를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 길안내, 차량 상태 점검, 주유소 추천과 같은 액션이 연관된 액션으로 분류될 수 있고, 이들의 관계는 상호 연계에 해당할 수 있다.
따라서, 길안내 액션을 수행함에 있어, 차량 상태 점검, 주유소 추천 등의 액션이 함께 수행될 수 있다. 여기서 함께 수행된다는 것은 길안내 액션의 전후로 수행되는 것과 길안내 액션의 수행 중에(경유지로 추가) 수행되는 것을 모두 포함할 수 있다.
경고등 출력 이벤트는 정비소 안내 액션이 연관된 이벤트-액션으로 저장될 수 있고, 이들의 관계 역시 상호 연계에 해당할 수 있다.
따라서, 경고등 출력 이벤트가 발생한 경우에, 경고등의 종류 또는 정비의 필요 여부에 따라 정비소 안내 액션을 수행할 수 있다.
입력 처리기(110)로부터 사용자 발화에 대응되는 액션뿐만 아니라 상황 수집 관리기(112b)에서 판단한 이벤트도 함께 전송한 경우에는, 사용자 발화에 대응되는 액션과 연관된 액션과 함께 이벤트와 연관된 액션도 후보 액션이 될 수 있다.
추출된 후보 액션 목록은 대화 액션 관리기(122)로 전달되고, 대화 액션 관리기(122)는 후보 액션 목록을 추가하여 대화/액션 상태 DB(147)의 액션 상태를 업데이트한다.
액션 우선순위 결정기(125)는 액션 수행 조건 DB(146c)에서 각각의 후보 액션을 수행하기 위한 조건을 검색한다.
도 25의 예시와 같이, 액션 수행 조건 DB(146c)는 액션을 수행하기 위해 필요한 조건과 해당 조건의 만족 여부를 판단하기 위해 사용되는 인자를 각각의 액션 별로 저장할 수 있다.
예를 들어, 차량 상태 점검 액션의 수행 조건은 목적지 거리가 100km 이상인 경우일 수 있고, 조건 판단을 위해 사용되는 인자는 목적지 거리에 해당한다. 주유소 추천 액션의 수행 조건은 목적지 거리가 주행 가능 거리(DTE)보다 먼 경우일 수 있고, 조건 판단을 위해 사용되는 인자는 목적지 거리와 주행 가능 거리(DTE)에 해당한다.
액션 우선순위 결정기(125)는 후보 액션의 수행 조건을 대화 액션 관리기(122)로 전달하고, 대화 액션 관리기(122)는 각 후보 액션 별 액션 수행 조건을 추가하여 대화/액션 상태 DB(147)의 액션 상태를 업데이트한다.
액션 우선순위 결정기(125)는 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143), 단기 메모리(144) 또는 대화/액션 상태DB(147)에서 액션 수행 조건 판단을 위해 필요한 인자(이하, 조건 판단 인자라 한다)를 검색하고, 검색된 인자를 이용하여 각 후보 액션의 수행 가부를 판단할 수 있다
액션 수행 조건 판단을 위해 사용되는 인자가 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143), 단기 메모리(144) 또는 대화/액션 상태DB(147)에 저장되지 않은 경우, 외부 정보 관리기(126)를 통해 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 필요한 인자를 가져올 수 있다.
액션 우선순위 결정기(125)는 액션 수행 조건 판단을 위해 필요한 인자를 이용하여 각 후보 액션의 수행 가부를 판단할 수 있다. 또한, 각 후보 액션의 수행 가부 및 대화 정책 DB(148)에 저장된 우선 순위 결정 규칙에 기초하여 각 후보 액션의 우선 순위를 결정할 수 있다.
현재 상황에 따라 각 후보 액션에 대한 점수가 계산될 수 있다. 계산된 점수가 높은 순으로 높은 우선순위가 할당된다. 예를 들어, 아래 [수학식 1]에 나타낸 바와 같이, 사용자 발화에 대응되는 액션, 안전도 점수, 편의 점수, 처리 시간, 처리 시점(지금 당장 처리해야 하는지 여부), 사용자 선호도(서비스 제안 시 사용자의 수용 정도 또는 사용자가 사전에 정의한 선호도), 관리자 점수, 차량 상태 연관 점수, 액션 성공률(대화 성공률)이 점수 계산의 인자로 사용될 수 있다.
[수학식 1]
우선순위 점수 = w1*사용자 발화 액션 + w2*안전도 점수 + w3*편의점수 + w4*처리시간 + w5*처리시점+ w6*사용자 선호도 + w7*관리자 점수 + w8*차량 상태 연관 점수 + w9*액션 성공률*액션 수행 가능 여부(1:가능, 미정 0:불가능) *액션 완료 여부(완료:1, 미완료:0)
전술한 바와 같이, 액션 우선순위 결정기(125)가 사용자의 발화나 상황 정보에 직접적으로 관련된 액션뿐만 아니라 이와 연관된 액션 목록까지 검색하고 이들 사이의 우선 순위를 결정함으로써 사용자에게 가장 필요한 서비스를 제공할 수 있게 된다.
액션 우선순위 결정기(125)는 각 후보 액션의 수행 가부 및 우선 순위를 대화 액션 관리기(122)로 전달하고, 대화 액션 관리기(122)는 전달된 정보를 추가하여 대화/액션 상태 DB(147)의 액션 상태를 업데이트한다.
인자 관리기(124)는 액션 인자 DB(146a)에서 각 후보 액션을 수행하는데 사용되는 인자(이하, 액션 인자라 한다.)를 검색할 수 있다.
도 26의 예시와 같이, 액션 인자 DB(146a)는 액션 별로 필수 인자, 선택 인자, 인자의 초기값 및 인자를 가져올 수 있는 참조 위치를 저장할 수 있다. 인자의 초기값이 저장되어 있는 경우에, 입력 처리기(110)로부터 출력된 사용자의 발화나 상황 정보에 해당 인자에 대응되는 인자 값이 포함되어 있지 않고 상황 정보 DB(142)에도 해당 인자 값이 저장되어 있지 않으면, 저장된 초기값에 따라 액션을 수행하거나, 저장된 초기값에 따라 액션을 수행할 지 사용자에게 확인할 수 있다.
예를 들어, 길안내 액션을 수행하는데 사용되는 필수 인자는 현재 위치와 목적지를 포함할 수 있고, 선택 인자는 경로 타입을 포함할 수 있다. 선택 인자의 초기값으로 빠른 경로가 저장될 수 있다. 현재 위치와 목적지는 대화/액션 상태 DB(147), 상황 정보 DB(142), 단기 메모리(144) 또는 장기 메모리(143)를 순차적으로 검색하여 획득할 수 있다.
차량 상태 점검 액션을 수행하는데 사용되는 필수 인자는 차량 상태 정보를 포함하고, 선택 인자는 점검 파트를 포함할 수 있다. 선택 인자의 초기값으로는 전체 파트가 저장될 수 있다. 차량 상태 정보는 상황 정보 DB(142)로부터 획득할 수 있다.
주유소 추천 액션을 수행하는데 사용되는 선택 인자는 선호 주유소를 포함할 수 있고, 선택 인자의 초기값으로 A 오일이 저장될 수 있다. 선호 주유소는 장기 메모리(143)로부터 획득할 수 있다. 선택 인자에 차량의 유종, 기름 가격 등이 더 포함되는 것도 가능하다.
전술한 바와 같이, 인자 관리기(124)는 액션 인자 DB(146a)에서 검색한 인자의 인자 값을 해당 참조 위치에서 가져온다. 인자 값을 가져올 수 있는 참조 위치는 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143), 단기 메모리(144), 대화/액션 상태DB(147) 및 외부 컨텐츠 서버(300) 중 적어도 하나일 수 있다.
인자 관리기(124)가 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 인자 값을 가져오는 경우에는, 외부 정보 관리기(126)를 통할 수 있다. 외부 정보 관리기(126)는 외부 서비스 집합 DB(146d)를 참조하여 어디에서 정보를 가져올 지 판단할 수 있다.
외부 서비스 집합 DB(146d)는 대화 시스템(100)과 연계된 외부 컨텐츠 서버에 대한 정보를 저장한다. 예를 들어, 외부 서비스 명칭, 외부 서비스 에 대한 설명, 외부 서비스 가 제공하는 정보의 타입, 외부 서비스 사용 방법, 외부 서비스 의 제공 주체 등에 대한 정보를 저장할 수 있다.
인자 관리기(124)가 획득한 인자 값은 대화 액션 관리기(122)로 전달되고, 대화 액션 관리기(122)는 각 후보 액션 별 인자 값을 액션 상태에 추가하여 대화/액션 상태 DB(147)를 업데이트 한다.
인자 관리기(124)는 모든 후보 액션의 인자 값을 획득하는 것도 가능하고, 액션 우선순위 결정기(125)에서 수행이 가능한 것으로 판단된 후보 액션의 인자 값만 획득하는 것도 가능하다.
또한, 인자 관리기(124)는 동일한 정보를 나타내는 다양한 종류의 인자 값을 선택적으로 사용할 수 있다. 예를 들어, 목적지를 나타내는 텍스트 형태의 서울역은 내비게이션의 목적지 검색 서비스를 이용하여 POI 형태의 서울역으로 변환될 수 있다.
대화나 상황에 모호성이 없는 경우에는 전술한 액션 우선순위 결정기(125), 인자 관리기(124) 및 외부 정보 관리기(126)의 동작에 따라 필요한 정보를 얻고 대화와 액션을 관리할 수 있다. 그러나, 대화나 상황에 모호성이 있는 경우에는 액션 우선순위 결정기(125), 인자 관리기(124) 및 외부 정보 관리기(126)의 동작만으로는 사용자에게 필요한 적절한 서비스를 제공하기 어렵다.
이러한 경우, 모호성 해결기(123)가 대화에 대한 모호성 또는 상황에 대한 모호성을 해결할 수 있다. 예를 들어, 대화에 그 사람, 어제 거기, 아빠, 엄마, 할머니, 며느리 등과 같은 조응어가 포함되어 무엇을 지칭하는지 모호한 경우에 모호성 해결기(123)가 상황 정보 DB(142), 장기 메모기(143) 또는 단기 메모리(144)를 참조하여 이러한 모호성을 해결하거나 이를 해결하기 위한 가이드를 제시할 수 있다.
예를 들어, "어제 거기", "집 근처 A마트", "어제 간 서울역" 등과 같이 대화에 포함된 모호한 발화문이 액션 인자의 인자 값이거나 조건 판단 인자의 인자 값에 해당할 수 있다. 그러나, 이 경우, 해당 발화문 자체만으로는 그 모호성으로 인해 실제로 액션을 수행하거나 액션 수행 조건을 판단할 수가 없다.
모호성 해결기(123)는 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)에 저장된 정보를 참조하여 인자 값의 모호성을 해결할 수 있다. 또는, 필요에 따라 외부 정보 관리기(126)를 이용하여 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 필요한 정보를 가져오는 것도 가능하다.
예를 들어, 단기 메모리(144)를 참조하여 사용자가 어제 갔던 장소를 검색함으로써 "어제 거기"를 길 안내 액션의 목적지로 사용 가능한 정보로 변환할 수 있다. 또는, 장기 메모리(143)를 참조하여 사용자의 집 주소를 검색하고 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 집 주소 근처의A마트에 관한 위치 정보를 가져옴으로써 "집 근처 A마트"를 길 안내 액션의 목적지로 사용 가능한 정보로 변환할 수 있다.
또한, 입력 처리기(110)에서 액션(오브젝트, 오퍼레이터)이 명확하게 추출되지 않거나 사용자의 의도가 모호한 상황에서, 모호성 해결기(123)가 모호성 해소 정보 DB(146e)를 참조하여 사용자의 의도를 파악하고, 이에 대응되는 액션을 결정하는 것도 가능하다.
도 27은 모호성 해소 정보 DB에 저장되는 정보의 예시를 나타내는 도면이다.
모호성 해소 정보 DB(146e)는 차량 상태 정보와 주변 상황 정보에 기초하여, 발화문과 그에 대응되는 액션을 매칭시켜 저장할 수 있다. 모호성 해소 정보 DB(146e)에 저장되는 발화문은 자연어 이해를 통해 액션을 추출할 수 없는 발화문일 수 있다. 도 27의 예시에서는 형태소 분석 결과에 따른 발화 내용이 손이 시리거나 손이 춥다는 내용인 경우에 대해 설명한다.
주변 상황 정보는 차량 외부 온도와 강우 여부를 포함할 수 있고, 차량 상태 정보는 에어컨/히터의 온/오프 여부와 풍량, 풍향, 스티어링 열선의 온/오프 여부를 포함할 수 있다.
구체적인 예로, 외부 온도가 20도가 넘으면서 비가 오는 경우, 에어컨이 온(On)되어 있으면 에어컨 온도가 너무 낮게 설정되어 손이 시린 것으로 파악할 수 있고, 대응되는 차량 제어 액션으로 에어컨 온도 3도 높이기를 저장할 수 있다.
외부 온도가 20도가 넘으면서 비가 오는 경우, 에어컨이 오프되어 있으면 강우로 인해 추위를 느끼는 것으로 파악할 수 있고, 대응되는 차량 제어 액션으로 히터 On 을 저장할 수 있다.
외부 온도가 20도가 넘으면서 비가 오지 않는 경우, 에어컨이 온되어 있고, 에어컨 풍향이 상향(Up)으로 설정되어 있으면 에어컨 바람이 손을 직접 향하여 손이 시린 것으로 파악할 수 있고, 대응되는 차량 제어 액션으로 에어컨 풍향을 하향(Down)으로 변경하는 것을 저장할 수 있다.
외부 온도가 20도가 넘으면서 비가 오지 않는 경우, 에어컨이 온되어 있고, 에어컨 풍향이 하향으로, 풍량이 중 이상으로 설정되어 있으면 에어컨 풍향이 너무 강하여 추위를 느끼는 것으로 파악할 수 있고, 대응되는 차량 제어 액션으로 에어컨 풍량을 낮추는 것을 저장할 수 있다.
외부 온도가 20도가 넘으면서 비가 오지 않는 경우, 에어컨이 온 되어 있고, 에어컨 풍향이 하향으로, 에어컨 풍량이 약하게(하) 설정되어 있으면 대응되는 차량 제어 액션으로 에어컨 온도를 3도 올리는 것을 저장할 수 있다.
외부 온도가 20도보다 낮으면서 히터가 오프되어 있는 경우에는, 추운 날씨로 인해 손이 시린 것으로 파악할 수 있고, 대응되는 차량 제어 액션으로 터 온을 저장할 수 있다.
외부 온도가 20도보다 낮으면서 히터가 온되어 있고 스티어링 열선이 오프되어 있는 경우, 온기가 손에 전달되지 않아 손이 시린 것으로 파악할 수 있고, 대응되는 차량 제어 액션을 스티어링 열선 온으로 저장할 수 있다.
외부 온도가 20도보다 낮으면서 히터와 스티어링 열선이 모두 온 되어 있고, 히터 풍향이 하향으로 설정된 경우에는 히터 바람이 손으로 전달되지 않아 손이 시린 것으로 파악할 수 있고, 대응되는 차량 제어 액션을 히터 풍향의 양방향 변경으로 저장할 수 있다.
외부 온도가 20도보다 낮으면서 히터와 스티어링 열선이 모두 온되어 있고, 히터 풍향이 상향으로 설정되어 있는 경우, 히터 온도가 최대치보다 낮게 설정되어 있으면, 대응되는 차량 제어 액션을 히터 온도 높이기로 저장할 수 있다.
외부 온도가 20도보다 낮으면서 히터와 스티어링 열선이 모두 온되어 있고, 히터 풍향이 상향으로 설정되어 있고 히터 온도가 최대치로 설정되어 있으며, 히터 풍량은 최대치로 설정되어 있지 않은 경우에는, 대응되는 차량 제어 액션을 히터 풍량 증가로 저장할 수 있다.
외부 온도가 20도보다 낮으면서 히터와 스티어링 열선이 모두 온되어 있고, 히터 풍향이 상향으로, 히터 온도와 히터 풍향이 모두 최대치로 설정되어 있는 경우에, 열선 시트가 오프되어 있으면, 대응되는 차량 제어 액션으로 열선 시트 온을 저장할 수 있다.
외부 온도가 20도보다 낮으면서 히터와 스티어링 열선이 모두 온되어 있고, 히터 풍향이 상향으로, 히터 온도와 히터 풍량이 모두 최대치로 설정되어 있으며, 열선 시트도 온되어 있는 경우에는, 대응되는 차량 제어 액션으로 현재 히터가 풀가동 중이므로 잠시 기다려 달라는 안내를 출력할 수 있다.
도 28a 및 도 28b는 모호성 해결기가 모호성 해소 정보 DB를 참조하여 모호성을 해결하고 액션을 추출하여 차량을 제어하는 다양한 예시들을 정리한 테이블이다.
예를 들어, 도 28a 및 도 28b에 도시된 바와 같이, 형태소 분석 결과에 따른 발화 내용이 손이 시리거나 손이 춥다는 내용인 경우, 주변 상황이 여름이면서 차량 상태는 에어컨의 풍향이 탑승자의 머리 쪽(상향)을 향하고, 에어컨 설정 온도가19도이며, 풍량이 상황인 경우에는 손으로 향하는 에어컨 바람으로 인해 손이 시린 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 풍향을 발 쪽(하향)으로 변경하면서 풍량 세기를 줄이기 위한 에어컨 제어 액션을 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서, 주변 상황이 겨울이면서 차량 상태는 히터의 풍향이 탑승자의 발 쪽을 향하고, 에어컨 설정 온도는 25이며, 풍량이 강하게 설정된 상황인 경우에는 온기가 사용자의 손에 전달되지 않아 손이 시린 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 스티어링 휠의 열선 온(On) 액션을 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
형태소 분석 결과에 따른 발화 내용이 답답하다는 내용인 경우, 차량 상태가 차량 속도 시속 30km 이하, 차량 앞뒤 간격이 30cm 미만인 상황인 경우, 교통 체증으로 인해 느끼는 답답함인 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 길안내 액션에서 경로 옵션(빠른 경로 안내)을 변경하거나 음악과 같은 멀티미디어 컨텐츠를 재생하거나, 채팅 기능을 온(On)시키는 액션을 해당 발화에 대응되는 액션으로 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
형태소 분석 결과에 따른 발화 내용이 졸리다는 내용인 경우, 차량 상태가 내기모드인 상황이면, 공기 순환이 안됨에 따라 졸음이 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 외기모드로 변경하는 액션을 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서, 차량 상태가 외기모드이고 히터가 온(On)되어 있는 상황인 경우에는, 히터에서 방출되는 온기로 인해 졸음이 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 창문 열기를 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
형태소 분석 결과에 따른 발화 내용이 땀이 난다거나 덥다는 내용인 경우, 주변 상황이 겨울이면서 차량 상태는 히터가 온(On)되어 있는 상황이면, 히터의 온기로 인해 더위가 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 히터의 온도 낮추기나 풍량 줄이기를 해당 발화에 대응되는 액션으로 저장할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서 주변 상황이 겨울이면서 히터가 오프(Off)되어 있는 상황이면, 사용자의 신체 열기로 인해 더위가 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 창문 열기 또는 창문 열기 제안을 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서 주변 상황이 여름이면서 차량 상태가 에어컨이 오프되어 있는 상황이면, 차량 내부 온도가 높아서 더위가 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 에어컨 실행(On)을 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서 주변 상황이 여름이면서 차량 상태가 에어컨이 온(On)되어 있는 상황이면, 에어컨의 온도가 높게 설정되어 있어서 더위가 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 에어컨 온도 낮추기 또는 풍량 증가를 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
형태소 분석 결과에 따른 발화 내용이 춥다는 내용인 경우, 주변 상황이 여름이면서 차량 상태가 에어컨이 온(On)되어 있는 상황이면, 에어컨 온도가 지나치게 낮게 설정되어 있거나 에어컨 바람이 지나치게 강하기 때문에 추위가 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 에어컨 온도 높이기나 풍량 감소를 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서 주변 상황이 여름이면서 차량 상태가 에어컨이 오프되어 있는 상황이면, 사용자의 신체 컨디션에 문제가 있어 추위가 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 히터의 실행이나 사용자의 바이오 리듬 체크를 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서 주변 상황이 겨울이면서 차량 상태가 히터가 온(On)되어 있는 상황이면, 히터의 온도가 낮게 설정되어 있거나 풍량이 약하기 때문에 추위가 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 히터 온도 높이기나 풍량 증가를 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서 주변 상황이 겨울이면서 히터가 오프되어 있는 상황이면, 히터의 미실행으로 인해 추위가 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 히터 실행을 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
형태소 분석 결과에 따른 발화 내용이 머리가 아프다는 내용인 경우, 주변 상황이 겨울이면서 차량 상태가 히터가 온(On) 되어 있는 상황이면, 공기 순환이 되지 않아 두통이 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 외기모드 변환 또는 창문 열기를 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서 주변 상황이 겨울이면서 차량 상태가 히터가 오프되어 있는 상황이면, 추위로 인해 두통이 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 히터 실행을 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서 주변 상황이 여름이면서 차량 상태가 에어컨이 오프되어 있는 상황이면, 더위로 인해 두통이 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 에어컨 실행을 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서 주변 상황이 여름이면서 차량 상태가 에어컨이 온(On)되어 있는 상황이면, 냉방병으로 인해 두통이 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 에어컨의 풍향이나 풍량의 변경을 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
형태소 분석 결과에 따른 발화 내용이 찝찝하다는 내용인 경우, 주변 상황이 겨울이고 비가 오는 상황이면, 높은 습도로 인해 불쾌함이 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 디포그 기능의 실행이나 제습 기능의 실행을 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서 주변 상황이 여름이고 비가 오지 않는 상황이면, 계절적 특성과 더위로 인해 불쾌함이 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 에어컨을 최저 온도로 실행시키는 것이 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
또한, 같은 내용의 발화에서 주변 상황이 여름이고 비가 오는 상황이면, 더위와 높은 습도로 인해 불쾌함이 유발된 것으로 파악할 수 있다. 따라서, 에어컨을 제습 모드로 실행하는 것이 해당 발화에 대응되는 액션으로 추출하고, 추출된 액션에 따라 차량을 제어할 수 있다.
전술한 모호성 해결기(123)의 동작에 의하면, 사용자의 발화나 상황에 모호성이 있는 경우이더라도 주변 상황 정보와 차량 상태 정보를 사용자의 발화와 함께 통합적으로 고려함으로써 사용자가 실제로 원하는 액션 또는 사용자에게 실제로 필요한 액션을 정확하게 파악하여 제공할 수 있다.
모호성 해결기(123)가 판단한 액션에 관한 정보는 대화 액션 관리기(122)로 전달될 수 있고, 대화 액션 관리기(122)는 전달된 정보에 기초하여 대화/액션 DB(147)를 업데이트할 수 있다.
액션 우선순위 결정기(125)와 인자 관리기(124)는 모호성 해결기(123)가 판단한 액션에 대해서도 전술한 바와 같이 액션 수행 조건을 판단하고, 우선 순위를 결정하고, 인자 값을 가져오는 동작을 수행한다.
각 액션을 수행하는데 사용되는 인자 값들 중 현재 상황과 대화를 통해 획득 가능한 값들이 모두 획득되면, 대화 액션 관리기(122)는 대화 흐름 관리기(121)에 신호를 전송한다.
한편, 액션 수행이나 조건 판단에 있어 필요한 인자 값이 대화/액션 DB(147), 외부 컨텐츠 서버(300), 장기 메모리(143), 단기 메모리(144) 및 상황 정보 DB(142)에 존재하지 않고, 사용자를 통해서만 획득될 수 있는 경우에는 결과 처리기(130)가 사용자에게 인자 값을 질의하기 위한 대화 응답을 생성하는 것도 가능하다.
대화 흐름 관리기(121)는 1순위에 해당하는 액션에 관한 정보와 대화 상태를 결과 처리기(130)로 전달한다. 대화 정책에 따라 복수의 후보 액션에 관한 정보를 전달하는 것도 가능하다.
대화 시스템(100)이 선발화를 출력하는 경우 즉, 입력 처리기(110)에서 선발화 트리거 신호가 생성된 경우에는, 결과 처리기(130)로 전달되는 대화 상태에 선발화 트리거 신호가 포함될 수 있다. 다만, 대화 상태에 반드시 선발화 트리거 신호가 포함되어야 하는 것은 아니고, 선발화 상황임을 나타낼 수 있는 정보이면 어떤 형태의 것이든 대화 상태에 포함될 수 있다. 대화 상태에 선발화 상황임을 나타내는 정보가 포함된 경우에는, 결과 처리기(130)가 대화 응답을 다른 형태의 응답에 우선하여 출력하거나, 다른 형태의 응답과 함께 출력할 수 있다.
또한, 대화 시스템(100)이 선발화를 출력하는 경우에 있어서, 대화 입력 관리기(111c)로부터 선발화 상황에 대응되는 선발화 메시지가 입력된 경우에는 전술한 모호성 해결, 인자 관리, 액션 순위 결정 등의 과정을 거치지 않고 선발화 메시지를 결과 처리기(130)에 전달할 수 있다.
또한, 대화 시스템(100)이 선발화를 출력하는 경우에 있어서, 대화 입력 관리기(111c)로부터 선발화 상황에 대응되는 액션이 입력된 경우에는 전술한 모호성 해결, 인자 관리, 액션 순위 결정 등의 과정을 거치는 것도 가능하고, 이러한 과정을 거치지 않고 선발화 상황에 대응되는 액션을 결과 처리기(130)에 전달하는 것도 가능하다.
도 29는 결과 처리기의 구성을 세분화한 제어 블록도이다.
도 29를 참조하면, 결과 처리기(130)는 대화 관리기(120)로부터 입력된 액션을 수행하기 위해 필요한 응답의 생성을 관리하는 응답 생성 관리기(131), 응답 생성 관리기(131)의 요청에 따라 텍스트 응답, 이미지 응답 또는 오디오 응답을 생성하는 대화 응답 생성기(132), 응답 생성 관리기(131)의 요청에 따라 차량 제어를 위한 명령어 또는 외부 컨텐츠를 이용한 서비스를 제공하기 위한 명령어를 생성하는 명령어 생성기(136), 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위해 다수의 서비스를 순차적 또는 산발적으로 실행하고 결과값을 취합해주는 서비스 편집기(134), 생성된 텍스트 응답, 이미지 응답 또는 오디오 응답을 출력하거나 명령어 생성기(136)가 생성한 명령어를 출력하고, 출력이 복수인 경우에는 출력 순서를 결정하는 출력 관리기(133), 응답 생성 관리기(131)와 출력 관리기(133)의 출력에 기초하여 장기 메모리(143)와 단기 메모리(144)를 관리하는 메모리 관리기(135)를 포함한다.
결과 처리기(130)는 전술 또는 후술하는 동작을 수행하기 위한 프로그램이 저장되는 메모리 및 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함할 수 있다. 메모리와 프로세서는 각각 적어도 하나 마련될 수 있고, 복수 개 마련되는 경우에는 이들이 하나의 칩 상에 집적될 수도 있고 물리적으로 분리될 수도 있다.
또한, 결과 처리기(130)에 포함되는 각각의 구성요소들이 단일 프로세서에 의해 구현되는 것도 가능하고, 별개의 프로세서에 의해 구현되는 것도 가능하다.
또한, 결과 처리기(130)와, 대화 관리기(120) 및 입력 처리기(110) 역시 단일 프로세서에 의해 구현되는 것도 가능하고, 별개의 프로세서에 의해 구현되는 것도 가능하다.
사용자의 발화나 상황에 대응하여 출력되는 응답은 대화 응답, 차량 제어, 외부 컨텐츠 제공 등을 포함할 수 있다. 대화 응답은 초기 대화, 질의, 정보 제공을 포함하는 답변 등의 형식을 가질 수 있고 응답 템플릿(149)에 데이터베이스화되어 저장될 수 있다.
응답 생성 관리기(131)는 대화 응답 생성기(132)와 명령어 생성기(136)에 대화 관리기(120)에서 결정된 액션을 수행하기 위해 필요한 응답의 생성을 요청한다. 이를 위해, 수행될 액션에 관한 정보를 대화 응답 생성기(132)와 명령어 생성기(136)에 전송할 수 있고, 수행될 액션에 관한 정보는 액션명, 인자 값 등을 포함할 수 있다. 응답을 생성함에 있어, 대화 응답 생성기(132)와 명령어 생성기(136)는 현재 대화 상태와 액션 상태를 참조할 수 있다.
대화 응답 생성기(132)는 응답 템플릿(149)을 검색하여 대화 응답 서식을 추출할 수 있고, 추출된 대화 응답 서식에 필요한 인자 값을 채워 대화 응답을 생성한다. 생성된 대화 응답은 응답 생성 관리기(131)로 전달된다. 대화 응답 생성에 필요한 인자 값이 대화 관리기(120)로부터 전달되지 않거나, 외부 컨텐츠를 이용하라는 지시가 전달된 경우에는 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 제공받거나 장기 메모리(143), 단기 메모리(144) 또는 상황 정보 DB(142)에서 검색할 수 있다.
예를 들어, 대화 관리기(120)에서 결정된 액션이 길 안내에 해당하는 경우, 응답 템플릿(149)을 검색하여 "[현재 위치:-]에서 [목적지:-]까지 [소요 시간:-]이 소요될 것으로 예상됩니다. 안내를 시작할까요?"를 대화 응답 서식으로 추출할 수 있다.
대화 응답 서식에 채워져야 할 인자 중에서[현재 위치]와 [목적지]의 인자 값은 대화 관리기(120)로부터 전달되고, [소요 시간]의 인자 값은 전달되지 않을 수 있다. 이 경우, 대화 응답 생성기(132)는 외부 컨텐츠 서버(300)에 [현재 위치]에서 [목적지]까지 소요되는 시간을 요청할 수 있다.
명령어 생성기(136)는 사용자의 발화나 상황에 대한 응답이 차량 제어 또는 외부 컨텐츠 제공을 포함하는 경우, 이를 실행하기 위한 명령어를 생성한다. 예를 들어, 대화 관리기(120)에서 결정된 액션이 공조 장치, 윈도우, 시트, AVN 등의 제어인 경우에 해당 제어를 실행하기 위한 명령어를 생성하여 응답 생성 관리기(131)에 전달한다.
또는, 대화 관리기(120)에서 결정된 액션이 외부 컨텐츠의 제공을 필요로 하는 경우에는 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 해당 컨텐츠를 제공받기 위한 명령어를 생성하여 응답 생성 관리기(131)에 전달한다.
명령어 생성기(136)에서 생성한 명령어가 복수인 경우, 서비스 편집기(134)가 복수의 명령어를 실행하는 방법과 순서를 결정하여 응답 생성 관리기(131)에 전달한다.
응답 생성 관리기(131)는 대화 응답 생성기(132), 명령어 생성기(136) 또는 서비스 편집기(134)로부터 전달받은 응답을 출력 관리기(133)에 전달한다.
출력 관리기(133)는 대화 응답 생성기(132)가 생성한 대화 응답과 명령어 생성기(136)가 생성한 명령어의 출력 타이밍, 출력 순서, 출력 위치 등을 결정한다.
출력 관리기(133)는 응답 생성기(132)가 생성한 대화 응답과 명령어 생성기(136)가 생성한 명령어를 적절한 타이밍에 적절한 순서로 적절한 출력 위치에 전송하여 응답을 출력한다. TTS(Text to Speech) 응답은 스피커(232)를 통해 출력할 수 있고, 텍스트 응답은 디스플레이(231)를 통해 출력할 수 있다. 대화 응답을 TTS 형태로 출력하는 경우에는 차량(200)에 마련된 TTS 모듈을 이용하거나 출력 관리기(133)가 TTS 모듈을 포함할 수도 있다.
명령어는 그 제어 대상에 따라 차량 제어기(240)로 전송될 수도 있고, 외부 컨텐츠 서버(300)와 통신하기 위한 통신 장치(280)로 전송될 수도 있다.
응답 생성 관리기(131)는 대화 응답 생성기(132), 명령어 생성기(136) 또는 서비스 편집기(134)로부터 전달받은 응답을 메모리 관리기(135)에도 전달할 수 있다.
또한, 출력 관리기(133)도 자신이 출력한 응답을 메모리 관리기(135)에 전달할 수 있다.
메모리 관리기(135)는 응답 생성 관리기(131) 및 출력 관리기(133)로부터 전달받은 내용에 기초하여 장기 메모리(143)와 단기 메모리(144)를 관리한다. 예를 들어, 메모리 관리기(135)는 생성 및 출력된 대화 응답에 기초하여 사용자와 시스템 간 대화 내용을 저장하여 단기 메모리(144)를 업데이트할 수 있고, 사용자와의 대화를 통해 획득된 사용자 관련 정보를 저장하여 장기 메모리(143)를 업데이트할 수 있다.
또한, 단기 메모리(144)에 저장된 정보 중 사용자의 성향이나 선호도와 같이 의미 있고 영속성이 있는 정보 또는 이러한 정보를 획득하는데 사용될 수 있는 정보를 장기 메모리(143)에 저장할 수도 있다.
또한, 생성 및 출력된 명령어에 대응되는 차량 제어나 외부 컨텐츠 요청에 기초하여 장기 메모리(143)에 저장된 사용자의 선호도나 차량 제어 이력 등을 업데이트할 수도 있다.
한편, 사용자의 발화 입력 이전에 대화 시스템(100)이 선발화를 출력하는 경우에 있어서, 대화 입력 관리기(111c)로부터 선발화 상황에 대응되는 액션을 입력 받은 경우에는, 액션에 관한 정보를 입력 받은 대화 응답 생성기(132)가 응답 템플릿(149)을 검색하여 대화 응답 서식을 추출할 수 있고, 추출된 대화 응답 서식에 필요한 인자 값을 채워 대화 응답을 생성할 수 있다. 생성된 대화 응답은 응답 생성 관리기(131)로 전달된다. 여기서의 대화 응답은 대화 시스템(100)의 선발화가 된다.
응답 생성 관리기(131)는 대화 응답 생성기(132)로부터 전달받은 대화 응답을 출력 관리기(133)에 전달한다.
출력 관리기(133)는 대화 응답 생성기(132)가 생성한 대화 응답을 스피커(232)를 통해 출력할 수 있다.
결과 처리기(130)가 대화 흐름 관리기(121)로부터 선발화 상황에 대응되는 선발화 메시지 자체를 입력 받은 경우에는, 입력된 선발화 메시지가 대화 응답이 되고, 입력된 선발화 메시지는 출력 관리기(133)에 전달될 수 있다.
출력 관리기(133)는 전달된 선발화 메시지를 스피커(232)를 통해 출력할 수 있다.
또한, 대화 시스템(100)이 선발화를 출력한 이후에 사용자의 발화가 입력되면, 그 이후에는 앞서 설명한 사용자의 발화를 처리하는 동작이 동일하게 수행될 수 있다.
전술한 실시예에 따른 대화 시스템(100)에 의하면, 차량 내부에서 발생하는 다양한 상황을 고려하여 사용자에게 필요한 최적의 서비스를 제공할 수 있다. 특히, 사용자의 발화가 입력되지 않더라도 대화 시스템(100)이 수집한 상황 정보 또는 운전자 정보에 기초하여 사용자에게 필요한 서비스를 스스로 판단하고 이를 선제적으로 제공하는 것이 가능하다.
예를 들어, 차량 시동 시의 상황에 따라 차량 상태의 평가 기준을 가변화하고 이에 대한 피드백을 선제적으로 제공할 수 있다. 주행 시작 시점을 차량 시동 시, EPB(Electronic Parking Brake) 해제 시 또는 내비게이션 목적지 설정 시 등으로 정의한다. 주행 가능 점수를 계산하는 차량 상태 평가 시스템 및 개별 장치에 가중치를 주고, 상황 요소에 따라 개별 장치에 적용되는 가변적인 가중치를 변화시킨다. 차량 상태에 문제가 있는 것으로 판단될 경우, 정비소 안내 등 개별 장치에 대한 문제 해결 방안을 제공할 수 있다.
또한, 차량 시동 인가 시 목적지 대비 유량 부족 여부를 판단하고, 유량이 부족할 경우 이에 대한 피드백으로 목적지까지의 경로 내에 사용자 선호 주유소를 자동 경유지로 추가하고, 이를 사용자에게 안내할 수 있다. 또한, 사용자의 응답에 따라 자동 경유지로 추가되는 주유소가 변경될 수도 있다.
또한, 현재 차량 상태가 유량 부족을 나타내지 않더라도, 사용자의 향후 일정이나 주요 이동 기록, 잔유량 등을 종합적으로 고려하여 주유 장소나 시점을 선제적으로 제공할 수도 있다.
또한, 운전자의 신체 상태 및 수면 기록에 관한 정보를 획득하고, 획득된 정보에 기초하여 차량 시동 인가를 조건부로 허가할 수 있다. 예를 들어, 차량 외부에서 신체 상태와 수면 기록을 인식하여 졸음 운전 가능성이 인지되면 비운전을 추천할 수 있다. 또는 신체 상태나 수면 기록에 따라 권장 운전 시간에 대한 정보를 제공할 수도 있다.
또한, 졸음 운전 가능성을 나타내는 트리거가 반복적으로 발생할 경우, 졸음 운전 가능성을 감지하고 감지된 가능성의 정도에 따라 경고를 출력하거나 자동으로 경로를 변경(휴게소)하는 피드백을 제공할 수 있다. 졸음 운전 가능성을 나타내는 트리거는 심박 저하가 나타난 경우, 선행 차량과의 거리가 기준 거리 이상인 경우, 속도가 기준 속도 이하인 경우와 같이 운전자의 상태나 차량의 상태를 수동적으로 측정하여 획득하는 것도 가능하고, 운전자에게 질의를 발화하고 이에 대한 운전자의 응답 속도를 측정하는 등 대화를 통해 능동적으로 획득하는 것도 가능하다.
또한, 사용자가 감정을 표현하는 발화를 입력한 경우, 사용자의 발화로부터 특정 도메인이나 액션은 추출할 수 없지만 대화 시스템(100)은 주변 상황 정보, 차량 상태 정보, 사용자 상태 정보 등을 이용하여 사용자의 의도를 파악하고 대화를 전개할 수 있다. 당해 예시는 전술한 바와 같이 모호성 해결기(230)에서 사용자 발화의 모호성을 해결함으로써 수행될 수 있다.
이하 일 실시예에 따른 대화 시스템(100)을 이용한 구체적인 대화 처리의 예시를 상세하게 설명하도록 한다.
도 30 내지 도 42는 사용자가 길 안내와 관련한 발화를 입력한 경우에 대화 시스템(100)이 입력을 처리하고, 대화를 관리하고, 결과를 출력하는 구체적인 예시를 나타낸 도면이다.
도 30에 도시된 바와 같이, 사용자가 "어제 간 서울역으로 가자"는 발화를 입력한 경우, 음성 인식기(111a)는 사용자의 음성을 텍스트 형태의 발화문(어제 간 서울역으로 가자)으로 출력한다.
자연어 이해기(111b)는 형태소를 분석하고, 도메인/액션 추론 규칙 DB(141)를 참조하여, 형태소 분석 결과(어제/NNG, 간/VV, 서울역/NNP, 가자/VV)로부터 [도메인: 내비게이션], [액션: 길안내], [화행: 요청], [인자:NLU 목적지: 서울역]을 추출하여 대화 입력 관리기(111c)에 입력할 수 있다.
도 31을 참조하면, 대화 입력 관리기(111c)는 자연어 이해기(111b)의 자연어 이해 결과를 상황 이해기(112c)에 전달하면서 추가 정보가 있으면 보내줄 것을 요청한다.
상황 이해기(112c)는 상황 이해 테이블(145)을 검색하여 [도메인: 내비게이션], [액션: 길안내]와 관련된 상황 정보는 현재 위치이고 상황 정보 타입은 GPS 값임을 추출할 수 있다.
상황 이해기(112c)는 상황 정보 DB(142)를 검색하여 현재 위치의 GPS 값을 추출한다. 상황 정보 DB(142)에 현재 위치의 GPS 값이 저장되어 있지 않은 경우에는, 상황 정보 수집 관리기(112b)에 현재 위치의 GPS 값을 요청한다.
상황 정보 수집 관리기(112b)는 상황 정보 수집기(112a)에 신호를 보내 현재 위치의 GPS 값을 수집하도록 하고, 상황 정보 수집기(112a)는 차량 제어기(240)로부터 GPS 값을 수집하여 상황 정보 DB(142)에 저장하면서 GPS 값 수집 확인 신호를 상황 정보 수집 관리기(112b)에 전송한다. 상황 정보 수집 관리기(112b)가 상황 이해기(112c)에 GPS 값 수집 확인 신호를 전달하면, 상황 이해기(112c)는 상황 정보 DB(142)로부터 현재 위치의 GPS 값을 추출하여 대화 입력 관리기(111c)에 전달한다.
대화 입력 관리기(111c)는 자연어 이해 결과인 [도메인: 내비게이션], [액션: 길안내], [화행: 요청], [인자: NLU: 목적지: 서울역]와 [상황 정보: 현재 위치: 의왕역(GPS 값)]를 통합하여 대화 관리기(120)에 전달한다.
도 32를 참조하면, 대화 흐름 관리기(121)는 대화/액션 상태 DB(147)를 검색하여 진행 중인 대화 태스크나 액션 태스크가 있는지 판단한다. 이 때, 대화 정책 DB(148)를 참조할 수 있다. 당해 예시에서는 진행 중인 대화 태스크나 액션 태스크가 없는 상태인 것으로 가정한다.
대화 흐름 관리기(121)는 대화 액션 관리기(122)에 입력 처리기(110)의 출력에 대응되는 액션 태스크와 대화 태스크를 생성하도록 요청한다. 액션 태스크와 대화 태스크를 생성하는 것은 액션 상태와 대화 상태에 대한 정보를 저장하고 관리하기 위한 저장 공간을 할당하는 것을 의미한다.
따라서, 대화 액션 관리기(122)는 대화/액션 상태DB(147) 내에 저장 공간을 할당하여 액션 상태에 대한 정보와 대화 상태에 대한 정보를 저장한다.
대화 액션 관리기(122)는 액션 상태와 대화 상태를 액션 우선순위 결정기(125)에 전달한다.
액션 우선순위 결정기(125)는 연관 액션 DB(146b)에서 길 안내와 연계된 액션인 차량 상태 점검, 주유소 추천을 검색한다. 길 안내 액션 및 연계 액션들은 후보 액션이 된다.
액션 우선순위 결정기(125)는 미리 저장된 규칙에 따라 각 후보 액션들의 우선 순위를 결정할 수 있다. 우선 순위는 각 후보 액션 별 수행 조건이 판단되기 전에 결정될 수도 있고, 수행 조건이 판단된 이후에 수행 조건을 만족하는 후보 액션들에 대해서만 결정될 수도 있다.
후보 액션 목록은 다시 대화 액션 관리기(122)로 전달되고, 대화 액션 관리기(122)는 검색된 연계 액션들을 추가하여 액션 상태를 업데이트한다.
도 33을 참조하면, 액션 우선순위 결정기(125)는 액션 수행 조건 DB(146c)에서 각각의 후보 액션에 대한 수행 조건 및 수행 조건을 판단하기 위한 인자를 검색한다. 또한, 각 후보 액션들 사이의 우선 순위도 결정할 수 있다.
예를 들어, 차량 상태 점검을 수행하기 위한 조건은 목적지 거리가 100km 이상인 경우일 수 있고, 수행 조건을 판단하기 위해 필요한 인자는 목적지 거리이다.
주유소 추천을 수행하기 위한 조건은 목적지 거리가 주행 가능 거리(DTE)보다 먼 경우일 수 있고, 수행 조건을 판단하기 위해 필요한 인자는 목적지 거리와 주행 가능 거리이다.
대화 액션 관리기(122)는 대화/액션 상태 DB(147)에 각 후보 액션을 수행하기 위한 조건과 조건 판단에 필요한 인자를 추가하여 액션 상태를 업데이트한다.
액션 우선순위 결정기(125)는 각 후보 액션의 수행 조건 만족 여부를 판단하기 위해 필요한 인자 값을 대화/액션 상태 DB(147), 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)에서 검색하여 가져올 수 있다.
인자 값이 이전 대화 내용에 포함되었거나, 대화 내용에 관련된 상황 정보에 포함되었거나, 발생된 이벤트에 관련된 상환 정보에 포함된 경우, 대화/액션 상태DB(147)로부터 인자 값을 가져올 수 있다.
인자 값을 대화/액션 상태 DB(147), 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)에서 가져올 수 없는 경우에는 외부 정보 관리기(126)에 요청할 수 있다.
예를 들어, 목적지 거리는 외부 정보 관리기(126)를 통해, 내비게이션 서비스를 제공하는 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 가져올 수 있고, DTE는 상황 정보 DB(142)로부터 가져올 수 있다. 한편, 목적지 거리를 검색하기 위해서는 내비게이션 서비스에서 사용되는 정확한 목적지 정보가 필요하다. 당해 예시에서 사용자의 발화로부터 입력된 목적지는 "서울역"에 해당하는바, 서울역은 서울역으로 시작되는 다양한 종류의 장소를 나타내거나 특정한 의미의 서울역일 수 있다. 따라서, "서울역"만으로는 정확한 목적지 거리를 검색하기 어렵다.
또한, 필요에 따라 인자 값을 차량(200)과 연결된 모바일 기기(400)에서 가져오는 것도 가능하다. 예를 들어, 장기 메모리(143)에 저장되지 않은 연락처, 스케줄 등과 같은 사용자 정보가 인자 값으로 필요할 경우, 외부 정보 관리기(126)가 모바일 기기(400)에 필요한 정보를 요청하여 필요한 인자 값을 획득할 수 있다.
또한, 저장부(140), 외부 컨텐츠 서버(300) 및 모바일 기기(400)를 통해서도 인자 값을 획득할 수 없는 경우에는 사용자에게 질의하여 필요한 인자 값을 획득할 수 있다.
액션 우선순위 결정기(125)는 인자 값을 이용하여 각 후보 액션의 수행 조건을 판단한다. 목적지 거리는 검색되지 않았으므로, 일단 차량 상태 점검 액션과 주유소 추천 액션에 대해서는 수행 조건의 판단을 보류한다.
도 34에 도시된 바와 같이, 대화 액션 관리기(122)는 대화/액션 상태 DB(147)에 획득된 인자 값과 해당 인자 값을 이용하여 판단된 액션 수행 조건 만족 여부를 추가하여 액션 상태를 업데이트한다.
대화 액션 관리기(122)는 인자 관리기(124)에 각 후보 액션의 수행에 사용되는 인자 목록을 요청한다.
인자 관리기(124)는 액션 인자(146a)로부터 길 안내 액션의 수행에 사용되는 필수 인자로 현위치와 목적지를 추출하고, 선택 인자로 경로 타입(초기값: 빠른 경로)을 추출할 수 있다.
차량 상태 점검 액션의 수행에 사용되는 선택 인자로 점검파트(초기값: 전체 파트)를 추출하고, 주유소 추천 액션의 수행에 사용되는 선택 인자로 선호 주유소(초기값: A오일)를 추출할 수 있다.
추출된 인자 목록은 대화 액션 관리기(122)로 전달되어 액션 상태를 업데이트하는데 사용될 수 있다.
인자 관리기(124)는 각 후보 액션의 필수 인자와 선택 인자에 대응되는 인자 값을 획득하기 위해 대화/액션 상태 DB(147), 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 및 단기 메모리(144) 중 각 인자의 참조 위치에서 해당 인자 값을 검색하고, 인자 값이 외부 서비스를 통해 제공되어야 하는 경우에는 외부 정보 관리기(126)를 통해 외부 컨텐츠 서버(300)에 필요한 인자 값을 요청할 수 있다.
후보 액션의 수행 조건을 판단하기 위해 사용되는 인자와, 후보 액션을 수행하는데 사용되는 인자가 상호 겹칠 수 있다. 액션 우선순위 결정기(125)가 획득하여 대화/액션 상태 DB(147)에 저장한 인자 값 중에 후보 액션을 수행하는데 사용되는 인자(필수 인자, 선택 인자)와 대응되는 것이 있으면, 이를 사용할 수 있다.
도 35를 참조하면, 대화 액션 관리기(122)는 인자 관리기(124)가 획득한 인자 값을 추가하여 액션 상태를 업데이트한다.
전술한 바와 같이, 사용자 발화로부터 추출한 목적지(서울역)이 길 안내 액션의 인자로 사용되기에는 모호성이 있다. 따라서, 길 안내 액션의 인자(목적지), 차량 상태 점검 액션의 인자(목적지 거리), 주유소 추천 액션의 인자(목적지 거리)의 인자 값이 아직 획득되지 않았다.
모호성 해결기(123)는 [인자:NLU:목적지:서울역]이 길 안내 액션에 적합한 목적지 인자로 변환하는데 모호성이 있는지 확인한다. 전술한 바와 같이 "서울역"은 서울역으로 시작되는 다른 종류의 장소를 의미할 수도 있고, 사용자가 의미하는 특정 위치의 서울역일 수도 있다.
모호성 해결기(123)는 형태소 분석 결과를 참조하여 사용자 발화 중 서울역의 수식어가 있음을 확인한다. 모호성 해결기(123)는 "어제 간 서울역"의 위치를 파악하기 위해 장기 메모리(143), 단기 메모리(144)에서 일정, 이동 위치, 연락처 등을 검색한다.
예를 들어, 모호성 해결기(123)는 사용자의 어제 이동 위치로부터 "어제 간 서울역"이 "서울역 4번 출구"임을 확인할 수 있다. "서울역 4번 출구"의 POI가 있음을 확인하고 해당 값을 가져온다.
모호성 해결기(123)가 획득한 목적지 정보는 대화 액션 관리기(122)로 전달되고, 대화 액션 관리기(122)는 후보 액션의 목적지 인자에 "서울역 4번 출구"를 추가하여 액션 상태를 업데이트한다.
인자 관리기(124)는 대화/액션 DB(147)로부터 목적지 정보(서울역 4번 출구)를 가져오고, 외부 정보 관리기(126)를 통해 내비게이션 서비스를 제공하는 외부 컨텐츠 서버(300)에 목적지 거리 값을 요청한다.
도 36을 참조하면, 외부 정보 관리기(126)가 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 목적지 거리 값(80km)을 획득하여 인자 관리기(124)에 전달하면, 인자 관리기(124)는 이를 대화 액션 관리기(122)에 전달하여 액션 상태가 업데이트될 수 있도록 한다.
액션 우선순위 결정기(125)는 액션 상태를 참조하여 후보 액션의 수행 가능 여부를 판단하고, 우선 순위를 조절할 수 있다. 길 안내 액션은 필수 인자인 현재 위치와 목적지의 인자 값이 획득되었으므로, 수행 가능하고, 차량 상태 점검 액션은 목적지 거리(70km)가 100km 미만이므로 수행이 불가한 것으로 판단할 수 있다. 주유소 추천 액션은 목적지 거리(80km)가 주행 가능 거리(DTE)보다 멀기 때문에 수행이 가능한 것으로 판단할 수 있다.
차량 상태 점검 액션은 수행이 불가하므로 우선순위 결정에서 제외한다. 따라서, 길 안내 액션이 우선순위1번으로, 주유소 추천 액션이 우선순위 2번으로 조절된다.
대화 액션 관리기(122)는 후보 액션의 수행 가부와 조절된 우선 순위에 따라 액션 상태를 업데이트한다.
대화 흐름 관리기(121)는 대화/액션 상태 DB(147)에 저장된 대화 상태 및 액션 상태를 확인하고, 대화 정책 DB(148)를 참조하여 대화를 진행하기 위한 대화 전략을 전개한다. 예를 들어, 수행 가능한 액션 중 우선 순위가 가장 높은 액션을 선택하고, 대화 정책 DB(148)에 따라 대화를 진행하기 위한 응답을 생성하도록 응답 생성 관리기(131)에 요청할 수 있다.
대화/액션 DB(147)에 저장된 대화 상태와 액션 상태는 [상태: 길안내 시작 확인]으로 각각 업데이트될 수 있다.
도 37을 참조하면, 응답 생성 관리기(131)는 대화 흐름 관리기(121)의 요청에 따라 대화 응답 생성기(132)에 응답 생성을 요청한다.
대화 응답 생성기(132)는 응답 템플릿(149)를 검색하여 TTS 응답, 텍스트 응답을 생성한다. 예를 들어, "의왕역에서 서울역 4번 출구까지30분이 소요될 것으로 예상됩니다. 안내를 시작할까요?"를 TTS와 텍스트로 출력할 수 있는 대화 응답을 생성할 수 있다.
응답 생성 관리기(131)는 대화 응답 생성기(132)가 생성한 TTS 응답과 텍스트 응답을 출력 관리기(133)와 메모리 관리기(135)에 전달하고, 출력 관리기(133)는 TTS응답을 스피커(232)에 전송하고 텍스트 응답을 디스플레이(231)에 전송한다. 이 때, 출력 관리기(133)는 텍스트를 음성으로 합성하는 TTS모듈을 거쳐 TTS응답을 스피커(232)로 전송할 수 있다.
메모리 관리기(135)는 사용자가 길 안내를 요청했음을 단기 메모리(144) 또는 장기 메모리(143)에 저장할 수 있다.
디스플레이(231)와 스피커(232)를 통해 "의왕역에서 서울역4번 출구까지 30분이 소요될 것으로 예상됩니다. 안내를 시작할까요?"라고 묻는 대화 응답이 출력된다. 도 38에 도시된 바와 같이, 사용자가 "그래"라고 발화하면, 사용자의 발화는 음성 인식기(111a)로 입력되어 [텍스트: 그래]로 출력되고, 자연어 이해기(111b)는 사용자의 발화로부터 [도메인:-], [액션:-], [화행: -], [형태소 분석 결과: 그래/IC]를 출력한다.
자연어 이해 결과는 대화 입력 관리기(111c)로 전달되고, 대화 입력 관리기(111c)는 이를 대화 관리기(120)에 전달한다.
도 39를 참조하면, 대화 흐름 관리기(121)는 대화/액션 상태 DB를 검색하여 이전 대화 상태를 분석하고, 진행 중인 [길 안내] 관련 대화/액션을 업데이트하도록 대화 액션 관리기(122)에 요청한다.
대화 액션 관리기(122)는 대화 상태와 액션 상태를 [상태: 길 안내 시작]으로 업데이트한다.
대화 흐름 관리기(121)는 결과 처리기(130)에 길 안내 시작을 위한 응답 생성을 요청한다.
도 40을 참조하면, 대화 액션 관리기(122)는 대화 상태를 [상태: 다음 대화 진행]으로 업데이트하고, 액션 상태를 [상태: execute]로 업데이트한다.
대화 흐름 관리기(121)는 응답 생성 관리기(131)에 길 안내를 위한 응답 생성을 요청한다.
응답 생성기(132)는 "길 안내를 시작합니다"를 TTS와 텍스트로 출력할 수 있는 대화 응답을 생성하여 응답 생성 관리기(131)에 전달할 수 있다.
명령어 생성기(136)는 길 안내를 수행하기 위한 명령어 [대상: 내비게이션, 명령: 길안내, 목적지: 서울역 4번 출구, 출발지: 의왕역]를 생성하여 응답 생성 관리기(131)에 전달할 수 있다.
응답 생성 관리기(131)는 생성된 대화 응답과 명령어를 출력 관리기(133)에 전달한다. 출력 관리기(133)는 디스플레이(231) 및 스피커(232)를 통해 대화 응답을 출력하고, 길안내 명령어는 제어부(240)를 통해 차량(200)의AVN(230)에 전송하거나 내비게이션 서비스를 제공하는 외부 컨텐츠 서버(300)에 전송할 수 있다.
도 41을 참조하면, 대화 흐름 관리기(121)는 다음으로 실행 가능한 액션으로 주유소 추천을 선택하고, 주유소 추천 여부를 사용자에게 문의하는 응답을 생성하도록 응답 생성 관리기(131)에 요청한다.
대화 상태와 액션 상태는 [상태: 연계 서비스 추천 확인]으로 업데이트될 수 있다.
응답 생성 관리기(131)는 대화 응답 생성기(132)에 TTS 응답 및 텍스트 응답 생성을 요청하고, 대화 응답 생성기(132)는 "목적지까지 이동하기 위한 연료가 부족합니다. 경유지로 A오일 주유소 추가할까요?"를TTS와 텍스트로 출력할 수 있는 대화 응답을 생성하여 응답 생성 관리기(131)에 전달할 수 있다.
응답 생성 관리기(131)는 대화 응답 생성기(132)가 생성한 TTS 응답과 텍스트 응답을 출력 관리기(133)와 메모리 관리기(135)에 전달하고, 출력 관리기(133)는 TTS응답을 스피커(232)에 전송하고 텍스트 응답을 디스플레이(231)에 전송한다.
디스플레이(231)와 스피커(232)를 통해 "목적지까지 이동하기 위한 연료가 부족합니다. 경유지로 A오일 주유소 추가할까요?"라고 묻는 대화 응답이 출력된다. 도 42에 도시된 바와 같이, 사용자가 "아니"라고 발화하면, 사용자의 발화는 음성 인식기(111a)로 입력되어 [텍스트: 아니]로 출력되고, 자연어 이해기(111b)는 사용자의 발화로부터 [도메인:-], [액션:-], [화행: -], [형태소 분석 결과: 아니/IC]를 출력한다.
대화 흐름 관리기(121)는 대화 액션 관리기(122)에 대화 상태 및 액션 상태의 업데이트를 요청한다.
대화 액션 관리기(122)는 대화 상태를 [상태: 다음 대화 진행]으로 업데이트하고, 액션 상태를 [상태: CANCEL]로 업데이트할 수 있다.
대화 흐름 관리기(121)는 응답 생성 관리기(131)에 주유소 추천 서비스를 취소했다는 응답을 생성하도록 요청하고, 다음으로 진행 가능한 대화가 있는지 확인한다. 더 진행 가능한 대화가 없으면, 대화 상태를 [상태: IDLE]로 업데이트하고, 사용자의 입력을 기다린다.
앞서 설명한 데이터 처리의 흐름은 대화 시스템(100)에 적용되는 일 예시에 불과하다. 따라서, 대화 시스템(100)의 각 구성요소들이 데이터를 처리하는 순서가 전술한 예시에 한정되는 것은 아니며, 복수의 구성요소들이 동시에 데이터를 처리하는 것도 가능하고, 전술한 예시와 다른 순서로 처리하는 것도 가능하다.
이하, 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 대해 설명한다. 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에는 전술한 대화 시스템(100) 또는 이를 포함하는 차량(200)이 적용될 수 있다. 따라서, 도 1 내지 도 42에 대한 설명은 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다.
도 43은 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 사용자 입력을 처리하는 방법을 나타낸 순서도이다. 사용자 입력을 처리하는 방법은 대화 시스템(100)의 입력 처리기(110)에서 수행될 수 있다.
도 43을 참조하면, 사용자의 발화가 입력되면(500의 예), 음성 인식기(111a)가 입력된 사용자의 발화를 인식한다(510). 사용자의 발화는 차량(200)에 마련된 음성 입력 장치(210) 또는 모바일 기기(400)에 마련된 음성 입력 장치(410)를 통해 입력될 수 있다.
음성 인식기(111a)는 입력된 사용자의 발화를 인식하여 텍스트 형태의 발화문으로 출력한다.
자연어 이해기(111b)는 텍스트 형태의 발화문에 자연어 이해 기술을 적용하여(520), 그 결과를 출력한다.
구체적으로, 자연어 이해(520) 과정은 텍스트 형태의 발화문에 기초하여 형태소 분석(521)을 수행하고, 형태소 분석 결과에 기초하여 도메인을 추출(522)하고, 개체명을 인식(523)하고, 화행을 분석(524)하고, 액션을 추출(525)하는 것을 포함할 수 있다.
도메인 추출, 개체명 인식 및 액션 추출을 위해 도메인/액션 추론 규칙DB(141)을 참조할 수 있다.
자연어 이해기(111b)의 출력, 즉 자연어 이해 결과는 사용자의 발화에 대응되는 도메인, 액션, 화행, 형태소 분석 결과 등을 포함할 수 있다.
추출된 액션과 관련된 상황 정보를 검색한다(530). 추출된 액션과 관련된 상황 정보는 상황 이해 테이블(145)에 저장될 수 있고, 상황 이해기(112c)가 상황 이해 테이블(145)에서 추출된 액션과 관련된 상황 정보를 검색하고, 검색된 상황 정보의 정보 값을 상황 정보DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)로부터 가져온다.
추가 상황 정보가 필요한 경우(540의 예), 즉 상황 정보DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)로부터 가져올 수 없는 상황 정보가 있는 경우, 해당 상황 정보의 수집을 요청한다(550). 차량 상태 정보, 주변 환경 정보, 운전자 정보 등의 음성 외 입력은 사용자의 발화 입력과 독립적으로 상황 정보 수집기(111a)를 통해 입력될 수 있다.
이러한 정보들은 주기적으로 입력될 수도 있고, 특정 이벤트 발생 시에 입력될 수도 있으며, 주기적으로 입력되다가 특정 이벤트 발생 시에 추가적으로 더 입력될 수도 있다. 어느 경우이던지 정보의 수집이 요청되면 능동적으로 해당 정보를 수집할 수 있다.
따라서, 액션과 관련된 상황 정보가 이미 수집되어 있는 경우에는 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)로부터 해당 정보를 가져오고, 그렇지 않은 경우에는 상황 정보 수집기(111a)를 통해 해당 정보를 수집한다.
상황 정보의 수집을 요청 받은 상황 정보 수집기(111a)가 해당 상황 정보를 수집하여 상황 정보 DB(142)에 저장하면, 상황 이해기(112c)는 상황 정보 DB(142)로부터 해당 상황 정보를 가져올 수 있다.
한편, 상황 정보 수집 관리기(112b)는 상황 정보 수집기(112a)가 수집한 데이터가 미리 설정된 조건을 만족하여 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하면 상황 이해기(112c)에 액션 트리거 신호를 전송할 수 있다.
상황 이해기(112c)는 상황 이해 테이블(145)을 검색하여 해당 이벤트와 관련된 상황 정보를 검색하고, 검색된 상황 정보가 저장되어 있지 않으면 다시 상황 정보 수집 관리기(112b)에 상황 정보의 요청 신호를 전송한다.
필요한 상황 정보의 수집이 완료되면, 자연어 이해 결과와 상황 정보를 대화 관리기(120)로 전송한다(560). 이벤트가 발생된 경우에는, 이벤트와 관련된 정보(어떤 이벤트가 발생되었는지)와 발생된 이벤트와 관련된 상황 정보도 함께 전송할 수 있다.
도 44는 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 입력 처리기의 출력을 이용하여 대화를 관리하는 방법을 나타낸 순서도이다. 대화를 관리하는 방법은 대화 시스템(100)의 대화 관리기(120)에서 수행될 수 있다.
도 44를 참조하면, 대화 흐름 관리기(121)가 대화/액션 상태 DB(147)에 관련 대화 이력이 있는지 검색한다(600).
당해 예시에서는 사용자의 발화로부터 도메인과 액션을 추출할 수 있는 경우를 예로 들어 설명하나, 발화 내용 자체나 상황이 모호하여 사용자의 발화로부터 도메인과 액션을 추출할 수 없는 경우도 있을 수 있다. 이 경우, 대화 액션 관리기(122)는 임의의 대화 상태를 생성하고, 모호성 해결기(123)가 사용자의 발화 내용, 주변 상황, 차량 상태, 사용자 정보 등에 기초하여 사용자의 의도를 파악하고 이에 대응되는 적절한 액션을 판단할 수 있다.
관련 대화 이력이 존재하면(600의 예) 이를 참조하고(690), 존재하지 않으면(600의 아니오), 새로운 대화 태스크 및 액션 태스크를 생성한다(610).
연관 액션 DB(146b)에서 사용자 발화로부터 추출된 액션(이하, 입력 액션이라 한다)과 연관된 연관 액션 목록을 검색하여 후보 액션 목록을 생성한다(620).입력 액션 및 이와 연관된 액션들이 후보 액션 목록이 된다.
액션 수행조건 DB(146c)에서 후보 액션 별 수행 조건을 검색한다(620). 수행 조건은 액션을 수행하기 위해 필요한 조건으로서, 해당 조건이 만족되면 액션 수행이 가능한 것으로 판단하고, 만족되지 않으면 액션 수행이 불가한 것으로 판단한다. 액션 수행조건DB(146c)에는 액션 수행 조건 판단에 사용되는 인자의 종류에 대한 정보도 함께 저장된다.
액션 수행 조건 판단에 사용되는 인자 값을 획득한다(640). 액션 수행 조건 판단에 사용되는 인자는 조건 판단 인자라 하기로 한다. 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143), 단기 메모리(144) 또는 대화/액션 상태 DB(147)를 검색하여 조건 판단 인자의 인자 값을 획득할 수 있다. 조건 판단 인자의 인자 값이 외부 서비스를 통해 제공되어야 하는 경우에는, 외부 정보 관리기(126)를 통해 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 필요한 인자 값을 제공받을 수 있다.
또한, 상황이나 발화가 모호하여 필요한 인자 값을 획득할 수 없는 경우에는 모호성 해결기(230)를 통해 모호성을 해결하여 필요한 인자 값을 획득할 수 있다.
또한, 획득된 인자가 액션 수행 조건 판단에 사용되기 어려운 비유효 인자인 경우에도 모호성 해결기(230)가 비유효 인자로부터 유효 인자를 획득할 수 있다.
획득된 조건 판단 인자에 기초하여 후보 액션 별로 수행 가부를 판단하고(650), 후보 액션들의 우선 순위를 결정한다(660). 후보 액션들의 우선 순위를 결정하는 규칙은 미리 저장될 수 있다. 액션 우선순위 결정기(125)는 액션 수행 가부가 판단된 이후에 액션 수행이 가능한 후보 액션들만 고려하여 우선 순위를 결정할 수 있다. 또는, 액션들의 수행 가부에 상관없이 우선 순위를 결정한 이후에, 액션 수행 가부에 기초하여 우선 순위를 조절할 수도 있다.
액션 인자 DB(146a)에서 후보 액션의 수행에 사용되는 인자 목록을 검색한다(670). 액션의 수행에 사용되는 인자는 액션 인자라 하기로 한다. 액션 인자는 필수 인자와 선택 인자를 포함할 수 있다.
후보 액션의 수행에 사용되는 액션 인자의 인자 값을 획득한다(680). 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143), 단기 메모리(144) 또는 대화/액션 상태 DB(147)를 검색하여 액션 인자의 인자 값을 획득할 수 있다. 액션 인자의 인자 값이 외부 서비스를 통해 제공되어야 하는 경우에는, 외부 정보 관리기(126)를 통해 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 필요한 인자 값을 제공받을 수 있다.
또한, 상황이나 발화가 모호하여 필요한 인자 값을 획득할 수 없는 경우에는 모호성 해결기(230)를 통해 모호성을 해결하여 필요한 인자 값을 획득할 수 있다.
또한, 획득된 인자가 액션의 수행에 사용되기 어려운 비유효 인자인 경우에도 모호성 해결기(230)가 비유효 인자로부터 유효 인자를 획득할 수 있다.
대화 액션 관리기(122)에 의해 관리되는 대화 상태 및 액션 상태는 전술한 단계들이 수행되면서 상태가 변경될 때마다 업데이트될 수 있다.
획득 가능한 인자 값들이 모두 획득되면 대화 흐름 관리기(121)가 결과 처리기(130)에 후보 액션에 관한 정보와 대화 상태를 전달한다. 대화 정책에 따라 1순위에 해당하는 액션에 관한 정보만 전달하는 것도 가능하고, 복수의 후보 액션에 관한 정보를 전달하는 것도 가능하다.
한편, 필요한 인자 값이 외부 컨텐츠 서버(300), 장기 메모리(143), 단기 메모리(144) 및 상황 정보 DB(142)에 존재하지 않고, 사용자를 통해서만 획득될 수 있는 경우에는 사용자에게 인자 값을 질의하기 위한 대화 응답을 출력하는 것도 가능하다.
도 45는 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 대화 관리의 결과에 대응되는 응답을 생성하기 위한 결과 처리 방법을 나타낸 순서도이다. 결과 처리 방법은 대화 시스템(100)의 결과 처리기(130)에 의해 수행될 수 있다.
도 45를 참조하면, 대화 응답의 생성이 필요한 경우(700의 예), 대화 응답 생성기(132)가 응답 템플릿(149)을 검색한다(710). 응답 템플릿(149)에서 현재 대화 상태와 액션 상태에 대응되는 대화 응답 서식을 추출하고, 대화 응답 서식에 필요한 인자 값을 채워 대화 응답을 생성한다(720).
대화 응답 생성에 필요한 인자 값이 대화 관리기(120)로부터 전달되지 않거나, 외부 컨텐츠를 이용하라는 지시가 전달된 경우에는 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 제공받거나 장기 메모리(143), 단기 메모리(144) 또는 상황 정보 DB(142)에서 검색할 수 있다. 필요한 인자 값이 외부 컨텐츠 서버(300), 장기 메모리(143), 단기 메모리(144) 및 상황 정보 DB(142)에 존재하지 않고, 사용자를 통해서만 획득될 수 있는 경우에는 사용자에게 인자 값을 질의하기 위한 대화 응답을 생성하는 것도 가능하다.
명령어 생성이 필요한 경우(760)에는, 명령어 생성기(136)가 차량 제어 또는 외부 컨텐츠 이용을 위한 명령어를 생성한다(770).
생성된 대화 응답 또는 명령어는 출력 관리기(133)로 입력되고, 출력 관리기(133)는 대화 응답과 명령어 사이의 출력 순서 또는 복수의 명령어 사이의 출력 순서를 결정할 수 있다(730).
생성된 대화 응답 또는 명령어에 기초하여 메모리를 업데이트한다(740). 메모리 관리기(135)는 생성 및 출력된 대화 응답에 기초하여 사용자와 시스템 간 대화 내용을 저장하여 단기 메모리(144)를 업데이트할 수 있고, 사용자와의 대화를 통해 획득된 사용자 관련 정보를 저장하여 장기 메모리(143)를 업데이트할 수 있다. 또한, 생성 및 출력된 차량 제어나 외부 컨텐츠 요청에 기초하여 장기 메모리(143)에 저장된 사용자의 선호도나 차량 제어 이력 등을 업데이트할 수 있다.
출력 관리기(133)는 대화 응답과 명령어를 적절한 출력 위치로 전송하여 응답을 출력한다(750). TTS 응답은 스피커(232)를 통해 출력할 수 있고, 텍스트 응답은 디스플레이(231)를 통해 출력할 수 있다. 명령어는 그 제어 대상에 따라 차량 제어기(240)로 전송될 수도 있고, 외부 컨텐츠 서버(300)로 전송될 수도 있으며, 외부 컨텐츠 서버(300)와 통신하기 위한 통신 장치(280)로 전송될 수도 있다.
도 46 내지 도 48은 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 사용자의 발화 입력 전에 대화 시스템이 선발화를 출력하는 경우를 나타낸 순서도이다.
도 46을 참조하면, 상황 수집기(112a)와 상황 수집 관리기(112b)가 상황 정보를 수집한다(810). 구체적으로, 차량 제어기(240)는 잔유량, 강우량, 강우 속도, 주변 장애물 정보, 속도, 엔진 온도, 타이어 공기압, 현재 위치 등과 같이 차량에 마련된 센서로부터 획득되는 차량 상태 정보와 주변 환경 정보를 상황 처리기(112)에 입력할 수 있고, 음성 외 입력 장치(220)에 입력된 사용자 정보나 외부 컨텐츠 서버(300) 또는 외부 기기로부터 획득된 정보 역시 상황 처리기(112)에 입력될 수 있다. 수집된 상황 정보는 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)에 저장될 수 있다.
선발화 판단기(151)는 상황 정보에 기초하여 선발화 조건을 판단한다(811). 선발화 조건은 선발화 조건 테이블(145a)에 저장될 수 있다. 전술한 도 22a 내지 도 22c의 예시와 같이, 선발화 조건 테이블(145a)에는 상황 정보와 관련된 선발화 조건이 상황 정보 별로 저장될 수 있다.
선발화 판단기(151)는 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)로부터 전달된 상황 정보가 선발화 조건을 만족하면(812의 예), 선발화 상황인 것으로 판단하고 선발화 트리거 신호를 생성한다(813).
선발화 판단기(151)는 선발화 상황에 대응되는 액션을 추출한다(814). 전술한 도 22c의 예시와 같이, 선발화 조건 테이블(145a)에는 선발화 상황마다 그에 대응되는 액션이 미리 저장될 수 있다. 선발화 판단기(151)는 선발화 조건 테이블(145a)로부터 선발화 상황에 대응되는 액션을 추출할 수 있다. 또는, 선발화 판단기(151)가 정해진 규칙에 따라 선발화 상황에 대응되는 액션을 생성하는 것도 가능하다.
선발화 판단기(151)가 선발화 트리거 신호와 선발화 상황에 대응되는 액션을 대화 입력 관리기(111c)에 전달하면, 대화 입력 관리기(111c)는 대화 관리기(120)에 선발화 상황에 대응되는 액션을 전달한다(815). 이 때, 선발화 트리거 신호 또는 선발화 상황임을 나타내는 신호가 함께 전달되는 것도 가능하다.
선발화 상황에 대응되는 액션이 대화 관리기(120)에 전달된 이후에는 전술한 도 44에 도시된 바와 같이 대화 태스크 및 액션 태스크를 생성하고 액션 인자를 획득하는 일련의 과정들이 수행될 수 있다. 이 때, 다른 대화 태스크나 액션 태스크가 수행중인 경우, 대화 흐름 관리기(121)가 선발화 상황에 대한 태스크를 우선적으로 생성 및 처리하는 것도 가능하고, 정해진 규칙에 따라 우선 순위를 결정하는 것도 가능하다.
대화 관리기(120)가 우선적으로 처리될 액션에 관한 정보를 결과 처리기(130)에 전달하면, 응답 생성기(132)는 응답 템플릿(149)을 검색하여 대화 응답 서식을 추출할 수 있다. 응답 생성기(132)는 추출된 응답 서식에 필요한 인자 값을 채워 대화 응답을 생성할 수 있고, 생성된 대화 응답은 응답 생성 관리기(131)를 통해 출력 관리기(133)에 전달될 수 있다. 출력 관리기(133)는 생성된 대화 응답을 차량(200)이나 모바일 기기(400)에 마련된 스피커를 통해 출력할 수 있다.
또는, 선발화 상황에 대응되는 선발화 메시지 자체를 추출하거나 생성하는 것도 가능하다. 도 47을 참조하면, 상황 수집기(112a)와 상황 수집 관리기(112b)가 상황 정보를 수집하고(820), 선발화 판단기(151)는 상황 정보에 기초하여 선발화 조건을 판단한다(821).
선발화 판단기(151)는 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)로부터 전달된 상황 정보가 선발화 조건을 만족하면(822의 예), 선발화 상황인 것으로 판단하고 선발화 트리거 신호를 생성한다(823).선발화 판단기(151)는 선발화 상황에 대응되는 선발화 메시지를 추출한다(824). 전술한 도 22a 및 도 22b의 예시와 같이, 선발화 조건 테이블(145a)에는 선발화 상황마다 그에 대응되는 선발화 메시지가 미리 저장될 수 있다. 미리 저장되는 선발화 메시지는 현재 상황을 알려주는 내용일 수도 있고, 선발화 상황에 필요한 특정 기능 또는 서비스의 실행을 먼저 제안하는 내용일 수도 있다. 또는 선발화 판단기(151)가 미리 정해진 규칙에 따라 선발화 메시지를 생성하는 것도 가능하다.
선발화 판단기(151)가 선발화 트리거 신호와 선발화 메시지를 대화 입력 관리기(111c)에 전달하면, 대화 입력 관리기(111c)는 대화 관리기(120)에 선발화 메시지를 전달한다(825). 이 때, 선발화 트리거 신호 또는 선발화 상황임을 나타내는 신호가 함께 전달되는 것도 가능하다.
대화 관리기(120)는 전달된 선발화 메시지를 출력하기 위한 대화 태스크를 생성하고, 선발화 메시지를 결과 처리기(130)에 전달할 수 있다. 결과 처리기(130)는 입력된 선발화 메시지를 스피커(232)를 통해 출력할 수 있다.
또는, 선발화 상황에 대응되는 가상의 사용자의 발화를 추출하거나 생성하는 것도 가능하다. 도 48을 참조하면, 상황 수집기(112a)와 상황 수집 관리기(112b)가 상황 정보를 수집하고(830), 선발화 판단기(151)는 상황 정보에 기초하여 선발화 조건을 판단한다(831).
상황 이해기(112c)는 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)로부터 전달된 상황 정보가 선발화 조건을 만족하면(832의 예), 선발화 상황인 것으로 판단하고 선발화 트리거 신호를 생성한다(833).
선발화 판단기(151)는 선발화 상황에 대응되는 가상의 사용자 발화를 추출한다(834). 도면에 도시되지는 않았으나, 선발화 조건 테이블(145a)에는 선발화 상황마다 그에 대응되는 가상의 사용자 발화가 미리 저장될 수 있다. 선발화 판단기(151)는 선발화 조건 테이블(145a)로부터 선발화 상황에 대응되는 가상의 사용자 발화를 추출할 수 있다. 또는, 선발화 판단기(151)가 정해진 규칙에 따라 선발화 상황에 대응되는 가상의 사용자 발화를 생성하는 것도 가능하다.
선발화 판단기(151)가 텍스트 형태의 가상의 사용자 발화를 자연어 이해기(111b)에 전달하면(835), 자연어 이해기(111b)는 사용자가 실제로 발화한 경우와 마찬가지로 가상의 사용자 발화로부터 도메인, 액션 등을 추출할 수 있다.
대화 입력 관리기(111c)는 선발화 트리거 신호와 자연어 이해 결과를 대화 관리기(120)에 전달한다(836). 여기서, 자연어 이해 결과는 가상의 사용자 발화로부터 추출된 도메인, 액션 등을 포함할 수 있고, 추출된 도메인, 액션은 선발화 상황에 대응되는 도메인, 액션이 된다.
예를 들어, 모바일 기기(400)가 차량(100)과 대화 시스템(100) 사이의 게이트웨이 역할을 수행하는 모바일 게이트웨이 방식에 있어서, 모바일 기기(400)의 대화 시스템 클라이언트(470)가 선발화 판단기(151)의 동작 중 일부를 수행할 수 있다. 이 경우, 대화 시스템 클라이언트(470)가 선발화 상황에 대응되는 가상의 사용자 발화를 생성하여 자연어 이해기(111b)에 전달할 수 있다
선발화 트리거 신호와 자연어 이해 결과가 대화 관리기(120)에 전달된 이후에는 전술한 도 44에 도시된 바와 같이 대화 태스크 및 액션 태스크를 생성하고 액션 인자를 획득하는 일련의 과정들이 수행될 수 있다. 이 때, 다른 대화 태스크나 액션 태스크가 수행중인 경우, 대화 흐름 관리기(121)가 선발화 상황에 대한 태스크를 우선적으로 생성 및 처리하는 것도 가능하고, 정해진 규칙에 따라 우선 순위를 결정하는 것도 가능하다.
대화 관리기(120)가 우선적으로 처리될 액션에 관한 정보를 결과 처리기(130)에 전달하면, 응답 생성기(132)는 응답 템플릿(149)을 검색하여 대화 응답 서식을 추출할 수 있다. 응답 생성기(132)는 추출된 응답 서식에 필요한 인자 값을 채워 대화 응답을 생성할 수 있고, 생성된 대화 응답은 응답 생성 관리기(131)를 통해 출력 관리기(133)에 전달될 수 있다. 출력 관리기(133)는 생성된 대화 응답을 차량(200) 또는 모바일 기기(400)에 마련된 스피커를 통해 출력할 수 있다.
도 49는 일 실시예에 따른 대화 처리 방법에 있어서, 사용자의 발화 입력 전에 대화 시스템이 선발화를 출력하는 경우에 중복 태스크를 처리하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 49를 참조하면, 상황 수집기(112a)와 상황 수집 관리기(112b)가 상황 정보를 수집하고(840), 선발화 판단기(151)는 상황 정보에 기초하여 선발화 조건을 판단한다(841).
선발화 판단기(151)는 상황 정보 DB(142), 장기 메모리(143) 또는 단기 메모리(144)로부터 전달된 상황 정보가 선발화 조건을 만족하는지 여부를 판단하고, 선발화 조건이 만족되면(842의 예), 중복 태스크 처리기(152)가 현재 발생한 선발화 상황에 관련된 태스크의 중복 여부를 판단한다(843).
구체적으로, 중복 태스크 처리기(152)는 태스크 처리 DB(145b)에 저장된 대화 시스템(100)에서 처리되었거나 진행 중인 태스크에 관한 정보에 기초하여 현재 발생한 선발화 상황과 관련된 대화, 액션 등의 태스크가 이미 처리되었거나, 진행 중인지 여부를 판단할 수 있다.
예를 들어, 현재 발생한 선발화 상황에 관련된 대화가 이미 수행되었고, 대화 수행 시점으로부터 기준 시간이 경과하지 않았으면, 현재 선발화 상황에 관련된 태스크를 중복 태스크로 판단할 수 있다. 또는, 현재 발생한 선발화 상황에 관련된 대화나 관련된 액션이 진행 중인 경우에도 중복 태스크로 판단할 수 있다.
즉, 중복 태스크 처리기(152)는 태스크 처리 DB(145b)에 저장된 대화 이력 및 태스크 수행 여부에 기초하여 이미 출력된 선발화 인지 여부, 선발화 상황에 대한 사용자의 의사 등을 판단할 수 있고, 저장된 대화 시점, 사용자의 의사 또는 태스크 진행 여부에 기초하여 중복 태스크 여부를 판단할 수 있다.
현재 선발화 상황에 관련된 태스크가 중복 태스크인 것으로 판단되면(843의 예), 중복 태스크 처리기(152)는 선발화 상황을 종료시킨다.
중복 태스크가 아닌 것으로 판단되면(843의 아니오), 전술한 실시예와 같이 선발화 동작을 수행할 수 있다(844). 예를 들어, 선발화 트리거 신호와 선발화 상황에 대응되는 액션 또는 선발화 메시지를 대화 관리기(120)에 전달할 수 있다. 또는, 선발화 상황에 대응되는 가상의 사용자 발화를 자연어 이해기(111b)에 전달하고, 자연어 이해 결과와 선발화 트리거 신호를 대화 관리기(120)에 전달할 수도 있다.
전술한 실시예에서는, 선발화를 위한 대화 처리 방법을 수행하기 위해 선발화 판단기(151), 중복 태스크 처리기(152)와 같은 별도의 구성요소와 선발화 조건 테이블(145a), 태스크 처리 DB(145b)와 같은 별도의 저장소가 사용되는 것으로 가정하여 설명하였다. 그러나, 대화 처리 방법의 실시예가 이에 한정되는 것은 아니고, 상황 이해기(112c)가 선발화 판단기(151) 및 중복 태스크 처리기(152)의 동작을 수행하거나, 상황 이해 테이블(145)에 선발화 조건 테이블(145a), 태스크 처리 DB(145b)에 저장되는 정보가 저장되는 것도 가능하다.
일 실시예에 따른 대화 처리 방법은 전술한 순서도 상의 순서에 의해 제한되지 않는다. 도 41 내지 도49의 순서도에 따른 흐름은 대화 처리 방법에 적용될 수 있는 일 예시에 불과하며, 복수의 단계가 동시에 수행되는 것도 가능하고, 각 단계들의 순서가 바뀌는 것도 가능하다.
도 50은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템(100a)과, 대화 시스템이 마련된 기기의 제어 블록도이다. 여기서 기기는 가전기기나 단말기일 수도 있고, 차량일 수도 있다.
본 실시 예에서는, 대화 시스템이 마련된 기기로 차량(200a)을 예를 들어 대해 설명한다.
아울러 다른 실시 예의 차량과 대화 시스템의 구성부 중, 일 실시 예와 동일한 동작을 수행하는 구성부에 대해서는 일 실시 예의 구성부의 도면 번호와 동일한 도면 번호를 기재하도록 한다.
다른 실시 예의 차량(200a)은 대화 시스템(100a), 음성 입력 장치(210), 음성 외 입력 장치(220), 대화자 출력 장치(230), 차량 제어기(240a), 복수 개의 부하(251-255), 차량 감지부(260) 및 통신 장치(280)을 포함한다.
대화 시스템(100a)이 차량(200a)에 포함되면, 차량(200a)이 자체적으로 사용자와의 대화를 처리하고 사용자에게 필요한 서비스를 제공해줄 수 있다. 다만, 대화 처리 및 서비스 제공을 위해 필요한 정보는 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 가져올 수 있다.
이와 같이, 본 실시 예의 대화 시스템(100a)은 차량 환경에 특화된 대화 처리 기술을 제공한다. 대화 시스템(100a)의 구성요소가 전부 차량에 포함될 수도 있고, 일부만 포함될 수도 있다.
대화 시스템(100a)은 원격 서버에 마련되고 차량은 대화 시스템(100a)과 사용자 사이의 게이트웨이의 역할만 할 수도 있다. 어느 경우이던지, 대화 시스템(100a)은 차량 또는 차량과 연결된 복수 개의 모바일 기기(400a, 400b, 400c, 400d) 중 적어도 하나를 통해 사용자와 연결될 수 있다.
대화 시스템(100a)은 음성 입력 장치(210)를 통해 입력된 사용자 음성, 음성 외 입력 장치(220)를 통해 입력된 사용자의 음성 외 입력, 차량 제어기(240a)를 통해 입력된 차량에 관한 각종 정보를 이용하여 사용자의 의도와 상황을 파악하고, 사용자의 의도에 대응되는 액션을 수행하기 위한 응답을 출력한다.
차량에 관한 각종 정보는 차량(200a)에 마련된 각종 센서를 통해 획득된 차량 상태 정보 또는 주변의 주행 환경 정보를 포함할 수 있고, 차량의 유종과 같이 차량(200a)에 기본적으로 저장된 정보도 포함할 수 있다.
여기서 차량의 상태 정보는, 대화 시스템이 마련되는 기기의 상태 정보로서, 기기에 마련된 각종 부하의 상태일 수 있다.
대화 시스템(100a)은 사용자(즉 차량의 소유자)의 모바일 기기에 저장된 연락처 정보를 수신하고 수신된 연락처 정보에 기초하여 차량 내에서 사용자와 대화 가능한 복수의 화자들에 대한 이름, 호칭, 전화번호를 획득하고 획득된 화자들 간의 인물 관계를 획득한다.
대화 시스템(100a)은 복수 개의 모바일 기기의 연락처 정보를 수신하고, 차량 소유자의 모바일 기기의 연락처 정보와, 나머지 모바일 기기의 연락처 정보를 비교하여 차량 소유자와 탑승자가 속하는 그룹을 판단하고 판단된 그룹으로 지정된 연락처 정보만을 수신하는 것도 가능하다.
대화 시스템(100a)은 탑승자들의 모바일 기기에 저장된 연락처 정보 중 차량 소유자의 이름 또는 호칭에 기초하여 차량 소유자(즉 사용자)와 탑승자들이 속한 그룹을 판단하고 판단된 그룹으로 지정된 연락처 정보만을 수신하는 것도 가능하다.
여기서 그룹은, 가족, 회사, 선후배, 친구, 동호회 등을 포함할 수 있다.
대화 시스템(100a)은 음성 외 입력장치를 통해 화자의 호칭이 입력되면 화자의 음성의 입력을 요청하고, 화자의 음성이 입력되면 음성 인식을 통해 음성 패턴을 획득하고 획득된 음성 패턴과 호칭을 매칭시켜 저장할 수 있다.
대화 시스템(100a)은 차량에 탑승한 복수의 화자들의 모바일 기기로부터 전송한 연락처 정보에 기초하여 차량 내에서 사용자와 대화 가능한 복수의 화자들에 대한 이름, 호칭, 전화번호를 획득하는 것도 가능하다.
대화 시스템(100a)은 시간 순서대로 입력된 음성들에 대한 음성 인식을 수행하고 인식된 음성들 간의 전후 음성들의 관계가 질의와 응답인지, 명령과 응답인지를 인식하며, 질의와 응답의 관계, 명령과 응답의 관계를 가진 대화 내에서 인식된 음성 정보의 발화문에 기초하여 화자들간의 인물 관계를 획득하는 것도 가능하다.
대화 시스템(100a)은 차량 내에서 대화 중인 화자들에 의해 발화된 음성이 입력되면 음성이 입력된 순서대로 음성 인식을 수행하고, 음성 인식된 음성 정보에 기초하여 발화문 및 음성 패턴을 순서대로 획득한다.
대화 시스템(100a)은 이전에 음성 인식된 음성 정보 중 발화문에 기초하여 사용자와의 인물 관계를 획득하기 위한 호칭을 획득하고, 이전 발화에 대한 응답의 음성이 입력되면 입력된 음성을 인식하고, 현재 음성 인식된 음성 정보 중 음성 패턴을 획득하며 이전에 획득된 호칭과 현재 획득된 음성 패턴을 매칭시켜 저장한다.
여기서 이전의 음성과 현재의 음성은, 질의와 응답의 관계를 가진 음성일 수 있고, 명령과 응답의 관계를 가진 음성일 수 있다.
아울러 대화 시스템(100a)은 응답의 음성 정보에 호칭이 존재하는지 판단하고 호칭이 존재한다고 판단되면 존재하는 호칭을 획득하고, 이전에 음성 인식에 의해 획득된 음성 패턴과 현재 획득된 호칭을 매칭시켜 저장하는 것도 가능하다.
즉, 대화 시스템(100a)은 시간 순서대로 입력된 음성들에 대한 음성 인식을 수행하고 인식된 음성들 중 전후의 음성들 간의 질의와 응답, 명령과 응답의 관계를 인식하며, 인식된 전후의 음성들간의 관계에 기초하여 화자들 간의 인물 관계와 화자별 음성 패턴을 획득할 수 있다.
대화 시스템(100a)은 화자별 음성 패턴과 화자별로 발화한 발화문에 기초하여 화자별 대화 내용을 획득한다.
대화 시스템(100a)은 화자들의 인물 관계, 화자별 대화 내용 및 획득된 발화문에 기초하여 현재 발화한 화자의 의도와 상황을 이해하고, 화자들의 인물 관계, 발화한 화자의 의도, 상황 및 상기 인식된 발화문에 대응하는 액션을 결정하고, 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력하고 결정된 액션에 대응하는 제어 명령을 생성 및 출력한다.
대화 시스템(100a)은 차량에 탑승한 화자들의 인물 관계에 기초하여 우선 순위를 결정하고, 결정된 우선 순위에 기초하여 복수의 기능 중 적어도 하나의 기능을 제어하기 위한 제어 명령을 생성한다.
대화 시스템(100a)은 차량에 탑승한 화자들의 인물 관계에 기초하여 우선 순위를 결정하고, 결정된 우선 순위에 기초하여 차량에 탑승한 복수의 화자들의 모바일 기기 중 어느 하나의 모바일 기기의 제어 명령을 생성할 수 있다.
대화 시스템(100a)은 차량에 탑승한 화자들의 인물 관계에 기초하여 우선 순위를 결정하고, 결정된 우선 순위에 기초하여 차량에 탑승한 복수의 화자들의 모바일 기기 중 어느 하나의 모바일 기기와의 통신 연결 명령을 생성할 수 있다.
대화 시스템(100a)은 음성 외 입력장치(220)를 통해 화자별 좌석 위치가 입력되면 차량에 탑승한 복수의 화자들의 모바일 기기의 기능 제어 정보에 기초하여 좌석별로 시트의 기능을 제어하기 위한 제어 명령을 생성할 수 있다.
여기서 시트의 기능은, 시트의 각도 조절 기능, 시트의 전후방 거리 조절 기능, 시트의 열선 온오프 기능, 시트의 열선 온도 조절 기능 및 시트의 통풍 온오프 기능 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
대화 시스템(100a)은 음성 입력 장치(210)에 입력된 음성의 음성 신호와 음성 패턴에 기초하여 화자별 좌석 위치를 판단하는 것도 가능하다.
대화 시스템(100a)은 적어도 두 개의 마이크로폰에 도달 하는 음성 신호의 시간차 및 마이크로 폰 사이의 거리를 이용하여 발화 방향을 예측하고 예측된 발화 방향에 기초하여 화자의 좌석 위치를 판단할 수 있다.
대화 시스템(100a)은 음성 입력 장치를 통해 화자별 좌석 위치를 직접 입력받는 것도 가능하다. 즉, 대화 시스템은 사용자의 음성을 통해 화자마다 어느 위치에 앉아 있는지를 입력받을 수 있다.
대화 시스템(100a)은 선발화 상황이라고 판단되면 결정된 우선 순위에 기초하여 선발화 상황에 대응하는 액션을 결정하고 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력할 수 있다.
이러한 대화 시스템(200a)에 대해 추후 자세히 설명하도록 한다.
음성 입력 장치(210)는 차량(200a)에 탑승한 사용자의 명령을 음성으로 입력 받는다. 이러한 음성 입력 장치(210)는 음향을 입력 받아 전기적인 신호로 변환하여 출력하는 마이크로폰을 포함할 수 있다.
음성 입력 장치(210)는 하나의 마이크로 폰 또는 두 개 이상의 마이크로 폰을 포함할 수 있다.
여기서, 하나의 마이크로 폰은 지향성일 수 있다.
그리고 두 개 이상의 마이크로 폰은 마이크로 폰 어레이로 구현될 수 있다.
두 개 이상의 마이크로 폰은 일정 간격의 거리를 가지고 배치될 수 있다.
음성 외 입력 장치(220)는 사용자 명령 중 음성 입력을 제외한 방식의 명령을 입력받는다.
음성 외 입력 장치(220)는 사용자의 조작을 통해 명령을 입력 받는 입력 버튼과 조그 셔틀 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 음성 외 입력 장치(220)는 사용자를 촬영하는 카메라를 포함하는 것도 가능하다. 이 경우, 차량은 카메라에 의해 촬영된 영상으로부터 명령을 입력받을 수 있다. 즉 차량은 영상 내 사용자의 제스처, 표정 또는 시선 방향을 인식하고 인식된 정보를 사용자의 명령으로 인식할 수 있다. 또한 차량은 카메라에 의해 촬영된 영상을 통해 사용자의 상태(졸음 상태 등)를 파악하는 것도 가능하다.
음성 외 입력 장치(220)는 복수 개의 모바일 기기(400a, 400b, 400c, 400d) 중 적어도 하나의 모바일 기기로부터 연락처 정보 및 기능 제어 정보를 수신하고 수신된 정보들을 상황 정보 처리기에 전소할 수 있다.
음성 외 입력 장치(220)는 차량에 탑승한 화자의 호칭과 좌석 위치를 입력받을 수 있고, 화자의 음성 패턴을 획득하기 위한 음성 입력 명령을 입력받을 수 있다.
대화자 출력 장치(230)는 대화자에게 시각적, 청각적 또는 촉각적인 출력을 제공하는 장치로서, 차량(200a)에 마련된 디스플레이(231) 및 스피커(232)를 포함할 수 있다.
디스플레이(231) 및 스피커(232)는 사용자의 발화에 대한 응답, 사용자에 대한 질의, 또는 사용자가 요청한 정보를 시각적 또는 청각적으로 출력할 수 있다. 또는, 스티어링 휠(207)에 진동기를 장착하여 진동을 출력하는 것도 가능하다.
차량 제어기(240a)는 잔유량, 강우량, 강우 속도, 주변 장애물 정보, 속도, 엔진 온도, 타이어 공기압, 현재 위치 등과 같이 차량(200a)에 마련된 센서로부터 획득되는 정보를 대화 시스템(100a)에 전송할 수 있다.
차량 제어기(240a)는 차량(200a)에 마련된 센서를 통해 획득된 데이터(즉, 정보)뿐만 아니라, 통신 장치(280)를 통해 외부 컨텐츠 서버(300), 모바일 기기(400a, 400b, 400c, 400d), 또는 외부 기기로부터 획득된 정보, 예를 들어 교통 상황, 날씨, 온도, 동승자 정보, 운전자 개인 정보 등의 주행 환경 정보와 사용자 정보도 수집하여 대화 시스템(100a)에 전달할 수 있고, 차량의 복수 기능에 대한 기능 제어 정보도 대화 시스템(100a)에 전달할 수 있다.
차량 제어기(240a)는 통신장치(280)의 V2X(Vehicle to Everything) 통신 기능 통해 외부에서 획득된 주행 환경 정보를 통해 대화 시스템(100a)에 전송할 수 있다.
여기서 대화 시스템(100a)에 전송되는 주행 환경 정보는 전방의 교통 정보, 주변 차량의 접근 정보, 다른 차량과의 추돌 경고, 실시간 교통 상황, 돌발 상황, 교통흐름 제어 상태 등을 포함할 수 있다.
차량 제어기(240a)는 대화 시스템(100a)으로부터 출력되는 응답에 따라, 사용자의 의도나 현재 상황에 대응되는 액션을 수행하기 위해 차량(200a)을 제어할 수 있다. 즉 차량 제어기(240a)는 대화 시스템(100a)에서 전송한 적어도 하나의 기능에 대한 제어 명령을 수신하고 수신된 제어 명령에 기초하여 적어도 하나의 기능을 수행하기 위해 적어도 하나의 부하의 동작을 제어할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 기능은, 윈도우 개폐 기능, 라디오 온오프 기능, 라디오 채널 변경 기능, 공조장치 온오프 기능, 공조장치의 온도 조절 기능, 시트 열선 온오프 기능, 시트 통풍 온오프 기능, 시트 각도 조절 기능, 시트 전후방 위치 조절 기능, 스티어링 열선 온오프 기능, 오디오 온오프 기능, 오디오 장르 변경 기능, 볼륨 조절 기능, 모바일 기기와의 통신 연결 기능을 포함할 수 있다.
이러한 적어도 하나의 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 부하는, 공조 장치(251), 윈도우(252), 도어(253), 시트(254)의 열선, 시트의 통풍장치, AVN(255)을 포함하고, 스티어링 휠 열선, 라디오 및 통신 장치(280) 등을 더 포함할 수 있다.
예를 들어, 대화 시스템(100a)이 사용자의 의도 또는 사용자에게 필요한 서비스가 차량(200a) 내부의 온도를 낮추는 것이라고 판단되면 이에 대응하는 제어 명령에 대한 명령어를 생성하고 생성된 명령어를 출력하면, 차량 제어기(240a)는 수신된 명령어에 기초하여 공조 장치(251)를 제어함으로써 차량(200a) 내부의 온도가 낮아지도록 할 수 있다.
다른 예로, 대화 시스템(100a)이 사용자의 의도에 대응되는 서비스 또는 사용자에게 필요한 서비스가 특정 목적지로의 경로 안내라고 판단하고, 이에 대응되는 명령어를 생성하여 출력하면, 차량 제어기(240a)는 AVN(255)을 제어하여 경로 안내를 수행할 수 있다. 필요한 경우, 통신 장치(280)가 외부 컨텐츠 서버(300)로부터 지도 데이터, POI 정보 등을 가져와 서비스 제공에 이용할 수 있다.
차량 제어기(240a)는 통신 가능한 적어도 하나의 모바일 기기(400a, 400b, 400c, 400d)의 상태를 모니터링하고 모바일 기기의 상태 정보를 대화 시스템(100a)에 전송하는 것도 가능하다.
차량 제어기(240a)는 복수 개의 모바일 기기(400a, 400b, 400c, 400d) 중 적어도 하나로부터 연락처 정보를 수신하고, 수신된 연락처 정보를 대화 시스템(100a)에 전송하는 것도 가능하다.
차량 제어기(240a)는 적어도 하나의 모바일 기기의 식별 정보와 기능 제어 정보가 수신되면, 수신된 모바일 기기의 식별 정보와 기능 제어 정보를 대화 시스템에 전송한다.
차량 제어기(240a)는 대화시스템(100a)로부터 적어도 하나의 모바일 기기의 제어 명령이 수신되면 수신된 제어 명령을 적어도 하나의 모바일 기기(400a, 400b, 400c, 400d)에 전송할 수 있다.
차량 제어기(240a)는 음성 외 입력 장치(220)를 통해 입력된 복수의 화자의 호칭을 수신하고, 수신된 복수의 화자의 호칭을 대화 시스템(100a)에 전송할 수 있다.
차량 제어기(240a)는 음성 외 입력 장치(220)를 통해 입력된 복수의 화자의 좌석 위치를 각각 수신하고 수신된 복수의 화자의 좌석 위치를 대화 시스템(100a)에 전송할 수 있다.
차량 제어기(240a)는 시트의 정보를 확인하고 화자별 시트 정보를 매칭시켜 저장할 수 있다.
여기서 시트의 정보는, 시트의 각도 정보, 시트의 전후방 위치 정보, 시트의 열선의 온오프 정보, 시트의 열선의 온도 정보, 시트의 통풍장치의 온오프 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
차량 제어기(240a)는 감지부에서 감지된 시트의 정보를 획득하고 획득된 시트의 정보를 대화 시스템에 전송하는 것도 가능하다.
차량 제어기(240a)는 전술한 동작과 후술하는 동작을 수행하기 위한 프로그램이 저장되는 메모리 및 저장된 프로그램을 실행시키는 프로세서를 포함할 수 있다. 메모리와 프로세서는 각각 적어도 하나 마련될 수 있고, 복수 개 마련되는 경우에는 이들이 하나의 칩 상에 집적될 수도 있고 물리적으로 분리될 수도 있다.
차량 감지부(260, '감지부'라고도 함)는 잔유량, 타이어 공기압, 현재 차량의 위치, 엔진 온도, 차량 속도, 브레이크 페달의 압력, 엑셀러레이터 페달의 압력, 정비 시점 등과 같은 차량 상태 정보를 감지한다.
차량 감지부(260)는 외부 온도, 내부 온도, 조수석과 좌우 후석의 탑승자 탑승 여부, 시트 열선의 온오프, 시트 통풍장치의 온오프, 시트의 각도, 시트의 전후방 위치, 외부 습도, 내부 습도, 강우량, 강우 속도, 주변 장애물 정보 등 주행 환경 정보를 감지한다.
즉 차량 감지부는 차량 상태 정보와 주변 환경 정보를 감지하기 위한 복수 개의 센서를 포함할 수 있다.
조수석과 좌우 후석의 탑승자의 탑승 여부를 감지하기 위한 감지부는, 각 시트의 안전 벨트의 체결 여부를 검출하는 벨트 체결 감지부를 포함하는 것도 가능하고, 시트에 마련되어 탑승자의 착석 여부를 검출하는 무게 감지부나, 압력 감지부를 포함하는 것도 가능하다.
시트의 각도와 전후방 위치를 감지하기 위한 감지부는, 시트에 마련되어 시트의 각도를 조절하는 각도 조절부와, 시트의 전후방의 위치를 조절하는 위치 조절부의 조절 정보를 감지할 수 있다.
아울러 차량 제어기는 각도 조절부에 의해 조절된 시트의 각도와 위치 조절부에 의해 조절된 시트의 위치를 수신하는 것도 가능하다.
통신장치(280)는 외부 컨텐츠 서버(300) 및 복수 개의 모바일 기기(400a, 400b, 400c, 400d)와 통신을 수행하고, 타 차량 및 인프라와 통신을 수행하는 것도 가능하다.
통신장치(280)는 수신된 정보를 대화 시스템 및 차량 제어기 중 적어도 하나에 전송하고, 대화 시스템(100a) 및 차량 제어기(240a)의 정보를 외부로 전송하는 것도 가능하다.
외부 컨텐츠 서버(300)는 원격 대화 시스템 서버로부터 전송되는 응답에 따라 사용자에게 필요한 서비스를 제공하기 위해 필요한 정보를 대화 시스템에 제공한다.
복수 개의 모바일 기기(400a, 400b, 400c, 400d)는 차량의 통신 장치(280)를 통해 차량 제어기(240a) 및 대화 시스템(100a) 중 적어도 하나와 통신을 수행한다.
복수 개의 모바일 기기(400a, 400b, 400c, 400d)는 차량에 탑승하는 탑승자의 모바일 기기일 수 있다. 이 중 어느 하나의 모바일 기기는 차량의 소유자의 모바일 기기일 수 있고, 나머지 모바일 기기는 차량의 소유자를 제외한 탑승자의 모바일 기기일 수 있다.
복수 개의 모바일 기기(400a, 400b, 400c, 400d) 중 차량의 소유자를 제외한 탑승자의 모바일 기기는 미리 정해진 한정 정보만을 차량 제어기(240a) 및 대화 시스템(100a) 중 적어도 하나에 제공할 수 있다.
예를 들어, 미리 정해진 한정 정보는, 차량의 기능과 관련된 기능 제어 정보, 연락처 정보를 포함할 수 있다.
도 51은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템의 상세 구성도로, 도 52 내지 도 54를 참조하여 설명한다.
도 52는 다른 실시 예에 따른 대화 시스템의 입력 처리기의 구성도이고, 도 53은 다른 실시 예에 따른 대화 시스템의 입력 처리기의 상세 구성도이며, 도54는 다른 실시 예에 따른 대화 시스템의 결과 처리기의 구성도이다.
도 51에 도시된 바와 같이, 대화 시스템(100a)은 입력 처리기(110a), 대화 관리기(120a), 결과 처리기(130a) 및 저장부(140a)를 포함한다.
입력 처리기(110a)는 사용자 음성과 음성 외 입력, 두 가지 종류의 입력을 수신할 수 있다. 음성 외 입력은 사용자의 제스처 인식이나, 입력 장치의 조작을 통해 입력되는 사용자의 음성 외 입력, 차량의 상태를 나타내는 차량 상태 정보, 차량의 주행 환경과 관련된 주행 환경 정보, 사용자의 상태를 나타내는 사용자 정보 등을 포함할 수 있다.
이러한 정보들 외에도 차량과 사용자와 관련된 정보로서, 사용자의 의도를 파악하거나 사용자 또는 차량에 필요한 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있는 정보이면, 모두 입력 처리기(110a)의 입력이 될 수 있다. 사용자는 운전자와 동승자를 모두 포함할 수 있다.
입력 처리기(110a)는 입력된 사용자 음성을 인식하여 텍스트 형태의 발화문으로 변환하고, 사용자의 발화문에 자연어 이해(Natural Language Understanding) 알고리즘을 적용하여 사용자의 의도를 파악한다.
또한, 입력 처리기(110a)는 사용자 음성 외에 차량의 상태나 주행 환경과 관련된 정보를 수집하고, 수집된 정보를 이용하여 상황을 이해한다.
입력 처리기(110a)는 자연어 이해를 통해 파악한 사용자의 의도와 상황에 관련된 정보 등을 대화 관리기(120a)로 전달한다.
도 52에 도시된 바와 같이, 입력 처리기(110a)는 음성 입력 장치(210)로부터 전송된 사용자 음성의 정보가 입력되는 음성 입력 처리기(a1)와, 음성 외 입력 장치(220)로부터 전송된 사용자의 음성 외 입력 정보가 입력되는 상황 정보 처리기(a2)를 포함할 수 있다.
또한 입력 처리기(110a)는 선발화 판단기(151)를 더 포함할 수 있다.
도 52와 도 53에 도시된 바와 같이, 음성 입력 처리기(a1)는 입력된 사용자 음성을 인식하여 텍스트 형태의 발화문으로 출력하는 음성 인식기(a11), 발화문에 대해 자연어 이해 기술(Natural Language Understanding)을 적용하여 발화문이 내포하는 사용자의 의도를 파악하는 자연어 이해기(a12) 및 자연어 이해 결과와 상황 정보를 대화 관리기(120a)로 전달하는 대화 입력 관리기(a13)를 포함할 수 있다.
음성 인식기(a11)는 음성 인식 엔진(speech recognition engine)을 포함하고, 음성 인식 엔진은 입력된 음성에 음성 인식 알고리즘을 적용하여 사용자가 발화한 음성을 인식하고, 인식 결과를 생성할 수 있다.
음성 인식기(a11)는 화자를 인식하기 위해 입력된 음성의 음성 패턴을 인식한다.
음성 인식기(a11)의 인식 결과인 텍스트 형태의 발화문은 자연어 이해기(a12)로 입력된다.
음성 인식기(a11)는 특정 방향으로 빔을 형성하는 빔포밍 알고리즘을 이용하여 발화 위치를 예측하는 것도 가능하다. 여기서 발화 위치는 화자의 좌석의 위치일 수 있다.
여기서 빔포밍 알고리즘은 적어도 두 개의 마이크로폰에 도달하는 신호의 시간차 및 마이크로 폰들 간의 거리를 이용하여 음성의 발화 방향을 예측하는 알고리즘이다.
빔 포밍 알고리즘은 예측된 발화 위치의 음성의 신호만을 강화하거나, 나머지 위치에서의 음성을 간섭 잡음으로 제거하는 것도 가능하다.
이와 같이 음성 인식기(a11)는 빔 포밍을 수행함으로써 잡음원을 배제하거나 분리해 내는 음원 분리(Sound Separation)나 발화 위치 인식 등의 성능을 향상시킬 수 있고, 후처리(Post-Filtering)를 통해 방향성이 존재하지 않는 잡음이나 잔향을 줄일 수도 있다.
자연어 이해기(a12)는 자연어 이해 기술을 적용하여 발화문에 내포된 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 따라서, 사용자는 자연스러운 대화(Dialogue)를 통해 명령을 입력할 수 있고, 대화 시스템(100a) 역시 대화를 통해 명령의 입력을 유도하거나 사용자가 필요로 하는 서비스를 제공할 수 있다.
자연어 이해기(a12)는 텍스트 형태의 발화문에 대해 형태소 분석을 수행한다. 형태소는 의미의 최소 단위로써, 더 이상 세분화할 수 없는 가장 작은 의미 요소를 나타낸다. 따라서, 형태소 분석은 자연어 이해의 첫 단계로서, 입력 문자열을 형태소열로 바꿔준다.
자연어 이해기(a12)는 형태소 분석 결과에 기초하여 발화문으로부터 도메인을 추출한다. 도메인은 사용자가 발화한 언어의 주제를 식별할 수 있다.
자연어 이해기(a12)는 발화문으로부터 개체명을 인식할 수 있다. 개체명은 인명, 지명, 조직명, 시간, 날짜, 화폐, 호칭 등의 고유 명사로서, 개체명 인식은 문장에서 개체명을 식별하고 식별된 개체명의 종류를 결정하는 작업이다. 개체명 인식을 통해 문장에서 중요한 키워드를 추출하여 문장의 의미를 파악할 수 있다.
자연어 이해기(a12)는 발화문이 갖는 화행을 분석할 수 있다. 화행 분석은 사용자 발화에 대한 의도를 분석하는 작업으로, 사용자가 질문을 하는 것인지, 요청을 하는 것인지, 명령을 하는 것인지, 응답을 하는 것인지, 단순한 감정 표현을 하는 것인지 등에 관한 발화의 의도를 파악하는 것이다.
자연어 이해기(a12)는 인물관계 규칙 DB(141b)에 저장된 정보에 기초하여 발화문이 높임말인지, 낮춤말인지를 인식하고, 발화문의 존칭 여부를 인식할 수 있다.
여기서 인물관계 규칙 DB(141b)는, 그룹과, 그룹별 호칭과, 호칭에 대응하는 서열과, 존칭과, 높임말과 낮춤말에 대한 정보들을 저장할 수 있다.
여기서 그룹은, 사용자가 속한 집단으로, 회사, 가정, 학교, 동호회, 선후배, 친구 등을 포함할 수 있다.
자연어 이해기(a12)는 단기 메모리(144a)에 저장된 인물 관계, 화자들의 우선 순위, 화자들의 좌석의 위치 및 기능 제어 정보 중 적어도 하나에 기초하여 문장의 의미 및 발화의 의도를 파악할 수 있다.
자연어 이해기(a12)는 사용자의 발화 의도에 대응하는 액션을 추출한다. 발화문에 대응되는 도메인, 개체명, 화행 등의 정보에 기초하여 사용자의 발화 의도를 파악하고, 발화 의도에 대응되는 액션을 추출할 수 있다. 액션은 오브젝트(Object)와 오퍼레이터(Operator)에 의해 정의될 수 있다.
또한, 자연어 이해기(a12)는 액션 수행과 관련된 인자를 추출하는 것도 가능하다. 액션 수행과 관련된 인자는 액션을 수행하는데 직접적으로 필요한 유효 인자일 수도 있고, 이러한 유효 인자를 추출하기 위해 사용되는 비유효 인자일 수도 있다.
자연어 이해기(a12)의 처리 결과인, 형태소 분석 결과, 도메인 정보, 액션 정보, 화행 정보, 추출된 인자 정보, 개체명 정보, 파스트리 등은 대화 입력 관리기(a13)로 전달된다.
상황 정보 처리기(a2)는 음성 외 입력 장치(220) 및 차량 제어기(240a)로부터 입력되는 차량 상태 정보, 주행 환경 정보, 사용자 정보 등과 같은 상황 정보를 수신한다.
도 52 및 도 53에 도시된 바와 같이, 상황 정보 처리기(a2)는 음성 외 입력 장치(220)와 차량 제어기(240a)로부터 정보를 수집하는 상황 정보 수집기(a21), 상황 정보의 수집을 관리하는 상황 정보 수집 관리기(a22) 및 자연어 이해 결과와 수집된 상황 정보에 기초하여 상황을 이해하는 상황 이해기(a23)를 포함할 수 있다.
좀 더 구체적으로 상황 정보 처리기(a2)의 상황 정보 수집기(a21)는 주기적으로 데이터를 수집할 수도 있고, 특정 이벤트 발생 시에 수집할 수도 있으며, 주기적으로 수집하다가 특정 이벤트 발생 시에 추가적으로 더 수집할 수도 있다.
또한, 상황 정보 수집기(a21)는 상황 정보 수집 관리기(a22)로부터 데이터 수집 요청이 입력되는 경우에 데이터를 수집할 수도 있다.
상황 정보 수집기(a21)는 필요한 정보를 수집하여 상황 정보 DB(142a) 또는 단기 메모리(144a)에 저장하고, 상황 정보 수집 관리기(a22)에 확인 신호를 전송한다.
상황 정보 수집기(a21)는 복수 개의 모바일 기기 중 적어도 하나로부터 연락처 정보를 수신하고, 복수 개의 모바일 기기 중 적어도 하나로부터 기능 제어 정보를 수신할 수 있다.
여기서 기능 제어 정보는, 차량에서 수행되는 기능들 중 사용자에 의해 제어 가능한 기능의 제어 정보일 수 있다.
상황 정보 수집 관리기(a22)도 상황 이해기(a23)에 확인 신호를 전송하고, 상황 이해기(a23)는 필요한 정보를 상황 정보 DB(142a), 장기 메모리(143a) 또는 단기 메모리(144a)로부터 가져와 대화 입력 관리기(a13)로 전달한다.
예를 들어, 상황 정보 수집기(a21)는 목적지 정보, 주행 시간 정보, 주행 거리 정보, 고속도로 주행 정보, 주행 중 윈도우 개폐 정보, 라디오 온오프 정보, 라디오 채널 변경 정보, 공조장치 온오프 정보, 공조장치의 온도 조절 정보, 시트 열선 온오프 정보, 스티어링 열선 온오프 정보, 오디오 온오프 정보, 오디오 장르 변경 정보, 볼륨 조절 정보, 모바일 기기와의 통신 연결 정보, 모바일 기기의 연락처 정보, 모바일 기기의 기능 제어 정보, 실외 온도 정보, 실내 온도 정보, 실외 습도 정보, 실내 습도 정보, 브레이크 페달 압력 정보, 액셀러레이터 페달 압력 정보, 정비 정보, 주유 정보를 수신할 수 있다.
상황 정보 수집 관리기(a22)는 수신된 각종 정보를 모니터링하고 모니터링 된 정보를 상황 이해기(a23)에 전달한다.
상황 이해기(a23)는 수신된 연락처 정보에 기초하여 화자들 간의 인물 관계를 획득한다.
상황 이해기(a23)는 수신된 기능 제어 정보와 인물 관계와 호칭 중 적어도 하나에 기초하여 차량에 탑승한 화자들 간의 서열, 즉 우선 순위를 결정한다.
상황 이해기(a23)는 시간의 흐름에 따른 화자별 대화 내용에 기초하여 대화의 흐름, 화자별 상황이나 의도를 이해할 수 있다.
상황 이해기(a23)는 선발화 판단기(151)에 의해 선발화 상황이라고 판단되면 화자들 간의 우선 순위를 확인하고 차량에 탑승한 화자들 중 우선 순위가 가장 높은 화자를 인식한다.
상황 이해기(a23)는 우선 순위가 가장 높은 화자의 모바일 기기의 식별 정보, 또는 전화번호를 인식하는 것도 가능하다.
선발화 판단기(151)는 전달된 데이터를 분석하여 선발화 조건 테이블(145a)에 저장된 선발화 조건이 충족되는지 여부를 판단할 수 있다.
선발화 조건 테이블(145a)에는 상황 정보와 관련된 선발화 조건 및 해당 선발화 조건이 만족되었을 때 출력되는 선발화 메시지가 상황 정보 별로 저장될 수 있다.
선발화 판단기(151)는 선발화 조건 테이블(145a)로부터 전달된 상황 정보가 선발화 조건을 만족하면, 선발화 상황인 것으로 판단하고 선발화 트리거 신호를 발생시킨다.
선발화 판단기(151)는 선발화 트리거 신호를 해당 선발화 상황에 대응되는 선발화 메시지와 함께 상황 이해기(a23)로 전달할 수 있다. 또한, 해당 선발화 상황에 대한 정보를 함께 전달할 수 있다. 선발화 상황에 대한 정보는 해당 선발화 상황에 대응되는 선발화 조건 또는 후술하는 선발화 상황에 대응되는 액션을 포함할 수 있다.
사용자 발화 의도에 대응되는 액션 수행과 관련된 상황 정보가 상황 정보 DB(142a), 장기 메모리(143a) 또는 단기 메모리(144a)에 저장되어 있지 않은 경우, 상황 이해기(a23)는 상황 정보 수집 관리기(a22)에 필요한 정보를 요청한다.
대화 관리기(120a)는 입력 처리기(a1)로부터 전달된 사용자의 의도, 화자들간의 인물 관계, 상황에 관련된 정보 등에 기초하여 사용자의 의도나 현재 상황에 대응되는 액션을 결정하고, 해당 액션을 수행하기 위해 필요한 인자들을 관리한다.
당해 실시예에서 액션은 특정 서비스를 제공하기 위해 수행되는 모든 동작을 의미할 수 있으며, 액션의 종류는 미리 정의될 수 있다. 경우에 따라, 서비스의 제공과 액션의 수행은 동일한 의미일 수 있다.
예를 들어, 도메인/액션 추론 규칙 DB(141a, 도53참조)에 길 안내, 차량 상태 점검, 주유소 추천 등과 같은 액션이 미리 정의될 수 있고, 저장된 추론 규칙에 따라 사용자의 발화에 대응되는 액션, 즉 사용자가 의도하는 액션을 미리 정의된 액션 중에서 추출할 수 있다. 또한, 차량에 발생한 이벤트와 연관된 액션이 미리 정의되어 상황 이해 테이블(145, 도 53 참조)에 저장될 수 있다.
액션의 종류에 대해서는 제한을 두지 않으며, 대화 시스템(100a)이 차량(200a) 또는 모바일 기기(400a, 400b, 400c, 400d)를 통해 수행 가능한 것으로서, 미리 정의되고, 그 추론 규칙이나 다른 액션/이벤트와의 관계 등이 저장되어 있으면 액션이 될 수 있다.
대화 관리기(120a)는 결정된 액션에 관한 정보를 결과 처리기(130a)로 전달한다.
결과 처리기(130a)는 전달된 액션을 수행하기 위해 필요한 대화 응답 및 명령어를 생성하여 출력한다. 대화 응답은 텍스트, 이미지 또는 오디오로 출력될 수 있고, 명령어가 출력되면 출력된 명령어에 대응되는 차량 제어, 외부 컨텐츠 제공 등의 서비스가 수행될 수 있다.
도 54에 도시된 바와 같이, 결과 처리기(130a)는 대화 관리기(120a)로부터 입력된 액션을 수행하기 위해 필요한 응답의 생성을 관리하는 응답 생성 관리기(131a), 응답 생성 관리기(131a)의 요청에 따라 텍스트 응답, 이미지 응답 또는 오디오 응답을 생성하는 대화 응답 생성기(132a), 응답 생성 관리기(131a)의 요청에 따라 차량 제어를 위한 명령어 또는 외부 컨텐츠를 이용한 서비스를 제공하기 위한 명령어를 생성하는 명령어 생성기(136a), 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위해 다수의 서비스를 순차적 또는 산발적으로 실행하고 결과값을 취합해주는 서비스 편집기(134a), 생성된 텍스트 응답, 이미지 응답 또는 오디오 응답을 출력하거나 명령어 생성기(136a)가 생성한 명령어를 출력하고, 출력이 복수인 경우에는 출력 순서를 결정하는 출력 관리기(133a), 응답 생성 관리기(131a)와 출력 관리기(133)의 출력에 기초하여 장기 메모리(143a)와 단기 메모리(144a)를 관리하는 메모리 관리기(135)를 포함한다.
모바일 기기 정보 메모리(144b)는 복수 개의 모바일 기기의 연락처 정보와 기능 제어 정보를 저장한다. 또한 모바일 기기 정보 메모리(144b)는 복수 개의 모바일 기기의 소유자가 각각 착석한 좌석의 위치를 더 저장할 수 있다.
단기 메모리(144a)는 차량 내에서 이루어진 화자별 대화 내용을 저장하되 시간 순으로 저장하고, 화자별 상황과 의도를 저장하며, 차량에 탑승한 화자의 좌석 위치를 저장할 수 있다.
명령어 생성기(136a)는 화자들의 좌석의 위치와 화자들의 모바일 기기에 저장된 기능 제어 정보에 기초하여 좌석의 위치별 시트의 제어 명령을 생성할 수 있다.
명령어 생성기(136a)는 획득된 우선 순위에 기초하여 우선 순위가 가장 높은 화자를 확인하고 우선 순위가 가장 높은 화자의 모바일 기기에 저장된 기능 제어 정보에 기초하여 차량의 기능을 제어하기 위한 제어 명령을 생성할 수 있다.
명령어 생성기(136a)는 선발화 상황과 화자들간의 인물 관계에 기초하여 차량에서 수행되는 적어도 하나의 기능을 제어하기 위한 제어 명령을 생성할 수 있다.
서비스 편집기(134a)는 외부 서버(300a)에 각종 정보를 출력한다.
여기서 각종 정보는, 모바일 기기를 제어하기 위한 제어 명령에 대한 정보 또는 모바일 기기에 정보 제공을 요청하기 위한 정보일 수 있다.
그 외 결과 처리기(130a)에 대한 구체적 구성은, 일 실시 예와 동일하여 설명을 생략한다.
저장부(140a)는 대화 처리와 서비스 제공에 필요한 각종 정보를 저장한다.
예를 들어, 자연어 이해에 사용되는 도메인, 액션, 화행, 개체명과 관련된 정보를 미리 저장할 수 있고, 입력된 정보로부터 상황을 이해하기 위해 사용되는 상황 이해 테이블을 저장할 수도 있으며, 차량에 마련된 센서가 감지한 데이터, 사용자와 관련된 정보, 액션 수행을 위해 필요한 정보를 미리 저장할 수도 있다.
저장부(140a)는 차량의 상태 정보, 주행 환경 정보를 저장한다.
저장부(140a)는 복수 개의 모바일 기기에 저장된 연락처 정보 및 기능 제어 정보를 저장한다.
저장부(140a)는 차량에 탑승 가능한 화자들의 인물 관계, 화자들의 음성 패턴을 저장할 수 있다. 아울러 저장부(140a)는 그룹별로 화자들의 인물 관계를 저장하는 것도 가능하다.
저장부(140a)는 화자들의 호칭, 화자들의 모바일 기기의 식별 정보, 전화번호, 이름 및 기능 제어 정보를 저장할 수 있다.
저장부(140a)는 차량에 탑승한 화자들의 우선 순위를 저장할 수 있고, 화자들의 좌석 위치를 저장할 수 있다.
도 55는 다른 실시 예에 따른 대화 시스템이 마련된 차량의 제어 구성도로, 도 56 내지 도 61을 참조하여 설명한다.
차량은 시동이 온되면 각종 부하에 구동을 위한 전력을 공급한다. 이때 차량에 마련된 대화 시스템은, 음성 입력 장치, 음성 외 입력 장치 및 통신 장치 등과 함께 활성화될 수 있다.
차량은 통신 장치를 통해 복수 개의 모바일 기기와 통신을 수행할 수 있다. 이때 차량은 복수 개의 모바일 기기로부터 미리 정해진 한정 정보를 수신할 수 있다. 아울러 차량은 차량의 소유자의 모바일 기기로부터 미리 정해진 한정 정보를 수신하는 것도 가능하다.
여기서 한정 정보는, 차량에 탑승한 탑승자의 모바일 기기에 저장된 정보들 중 탑승자 개개인의 사생활이 침해되지 않는 수준에서 공유 가능한 정보로, 예를 들어 연락처 정보, 차량의 기능 제어 정보, 음악 정보 등을 포함할 수 있다.
복수 개의 모바일 기기로부터 수신된 정보는, 대화 시스템으로 전송될 수 있다.
도 56에 도시된 바와 같이, 차량의 대화 시스템은, 차량에 탑승한 탑승자의 모바일 기기로부터 각 모바일 기기에 저장된 연락처 정보를 수신할 수 있고, 모바일 기기의 소유자의 이름과 전화번호도 함께 수신할 수 있다.
여기서 연락처 정보는, 이름, 그룹, 전화번호를 포함할 수 있다. 아울러 이름은 호칭을 포함할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 복수 개의 모바일 기기로부터 수신한 연락처 정보들을 저장한다. 이때 대화 시스템은 수신된 연락처 정보들의 이름과 전화번호를 비교하여 동일한 이름과 전화번호를 가진 연락처를 검색하고 검색된 연락처를 중복 연락처로 판단하여 하나만을 제외하고 모두 삭제한다.
차량의 대화 시스템은 연락처 정보들 중 그룹과 이름에 기초하여 탑승자들 간의 인물 관계를 획득한다.
예를 들어, 연락처 정보 중 그룹이 회사이고 이름이 김과장이라고 저장되어 있는 경우, 이 연락처 정보가 저장된 모바일 기기의 소유자와 다른 탑승자들 간의 인물 관계는 회사의 동료 또는 회사의 협력 업체로, 과장의 직급을 가진 사람과의 관계라는 것을 획득할 수 있다.
아울러, 그룹이 지정되지 않은 경우, 대화시스템은 연락처 정보 중의 이름에 호칭이 존재하는지 판단하고 이름에 호칭이 존재한다고 판단되면 호칭으로부터 인물관계를 획득할 수 있다.
예를 들어, 연락처 정보 중 이름이 김과장이라고 저장되어 있는 경우, 이 연락처 정보가 저장된 모바일 기기의 소유자와 다른 탑승자들 간의 인물 관계는 회사의 동료 또는 협력 업체의 직원으로, 과장의 직급을 가진 사람과의 관계라는 것을 획득할 수 있다.
아울러, 차량은 음성 외 입력 장치를 통해 탑승자별 이름과 인물관계에 대한 정보를 입력받고 입력된 탑승자별 이름과 인물관계에 대한 정보를 대화 시스템에 저장하는 것도 가능하다. 이때 탑승자별 인물관계는 탑승자별 호칭, 즉 화자별 호칭일 수 있다.
또한 차량은 음성 입력 장치를 통해 탑승자별 이름과 인물관계에 대한 정보를 음성으로 입력받고 입력된 음성을 대화 시스템에 전달하는 것도 가능하다. 이때 차량의 대화 시스템은 입력된 음성을 음성 인식하고 인식된 음성의 정보에 기초하여 탑승자별 이름과 인물관계를 획득하고, 획득된 탑승자별 이름과 인물 관계를 저장하는 것도 가능하다.
차량의 대화 시스템은 음성 입력 장치를 통해 입력된 화자별 음성을 각각 음성 인식하고 각각 음성 인식된 음성 정보 중 음성 패턴을 화자별로 저장하는 것도 가능하다.
즉 도 57에 도시된 바와 같이, 차량의 대화 시스템은 차량에 탑승하여 대화 가능한 화자들의 정보로, 화자별 이름, 그룹, 전화 번호, 인물관계 및 음성 패턴을 저장할 수 있다. 아울러 차량의 대화 시스템은 화자별 이름, 인물관계 및 음성 패턴만을 저장하는 것도 가능하다.
이와 같이 차량의 대화 시스템은, 차량에 탑승하여 대화 가능한 화자들의 정보를 음성 입력 장치 및 음성 외 입력 장치를 통해 직접 입력받는 것도 가능하다.
뿐만 아니라 차량의 대화 시스템은, 음서 입력 장치를 통해 입력된 화자들의 음성을 분석 및 인식하여 차량에 탑승한 화자들의 정보를 자동으로 획득하는 것도 가능하다. 이에 대해 좀 더 구체적으로 설명한다.
차량에 탑승한 화자들 사이에서 대화가 이루어질 때, 음성 입력 장치를 통해 차량에 탑승한 화자의 음성이 시간 순으로 순차적으로 입력(1001)될 수 있다.
즉, 차량은 음성 입력 장치를 통해 실시간으로 음성을 입력받을 수 있다. 이때 차량의 대화 시스템은 음성 입력 장치에 입력되는 음성의 순서대로 음성 인식을 수행한다.
음성 인식을 수행하는 것은, 음성 인식 알고리즘을 적용하여 사용자가 발화한 음성에 대한 텍스트 형태의 발화문을 획득하고, 자연어 이해 기술을 적용하여 발화문에 내포된 사용자의 의도를 파악하며 텍스트 형태의 발화문에 대해 형태소 분석을 수행하며, 형태소 분석 결과에 기초하여 발화문으로부터 도메인을 추출하는 것을 포함한다. 도메인은 사용자가 발화한 언어의 주제를 식별하는 것이다.
음성 인식을 수행하는 것은, 발화문으로부터 개체명을 인식하고 발화문이 갖는 화행을 분석하며, 인물관계 규칙DB(141b)에 저장된 정보에 기초하여 발화문이 높임말인지, 낮춤말인지를 인식하고, 발화문의 존칭 여부를 인식하는 것을 포함한다.
여기서 개체명은 인명, 지명, 조직명, 시간, 날짜, 화폐, 호칭 등의 고유 명사로서, 개체명 인식은 문장에서 개체명을 식별하고 식별된 개체명의 종류를 결정하는 작업이다.
그리고 화행 분석은 사용자 발화에 대한 의도를 분석하는 작업으로, 사용자가 질의를 하는 것인지, 요청을 하는 것인지, 명령을 하는 것인지, 응답을 하는 것인지, 단순한 감정 표현을 하는 것인지 등에 관한 발화의 의도를 파악하는 것이다.
그리고 음성 인식을 수행하는 것은, 특정 방향으로 빔을 형성하는 빔포밍 알고리즘을 이용하여 발화 위치, 즉 화자의 좌석의 위치를 획득하는 것을 포함할 수 있다.
또한 음성 인식을 수행하는 것은, 입력된 음성의 음성 패턴을 인식하는 것을 포함한다.
아울러 차량의 대화 시스템은 인식된 음성 패턴을 가진 음성이 발화된 위치를 확인함으로써 화자별 좌석의 위치를 획득할 수 있고, 획득된 화자별 좌석의 위치를 저장할 수 있다.
이와 같이, 차량은 대화 시스템을 이용하여 차량 내에서 실시간으로 이루어지는 대화에 대한 음성 인식을 수행하고, 실시간으로 인식된 화자들의 음성에서 발화문과 음성 패턴을 획득(1002)하고 획득된 음성 패턴별로 발화문을 분류하여 저장할 수 있다. 즉 차량은 음성 패턴별로 발화문을 분류하여 저장함으로써 화자별로 대화 내용을 분류(1003)할 수 있다.
그리고 차량의 대화 시스템은 발화문으로부터 개체명을 인식하는 과정을 통해 획득된 발화문에 호칭이 포함되어 있는지 판단하고, 호칭이 포함되어 있다고 판단되면 판단된 호칭에 기초하여 화자와 다른 화자들 사이의 인물 관계를 획득(1004)할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 발화문으로부터 개체명을 인식하는 과정을 통해 획득된 발화문에 존칭이 포함되어 있는지 판단하고, 존칭이 포함되어 있다고 판단되면 판단된 존칭에 기초하여 화자와 다른 화자 사이의 인물 관계를 획득할 수 있고, 화자와 다른 화자 사이의 상하 관계(즉 서열)를 획득할 수 있다.
좀 더 구체적으로, 차량의 대화 시스템은 시간 순서대로 입력된 음성들에 대한 음성 인식을 수행하고 인식된 음성들 간의 전후 음성들의 관계가 질의와 응답인지, 명령과 응답인지, 요청과 응답인지를 인식하며, 질의와 응답의 관계, 명령과 응답의 관계, 요청과 응답의 관계를 가진 대화 내에서 인식된 음성 정보의 발화문에 기초하여 화자들간의 인물 관계를 획득하고, 음성 패턴을 순서대로 획득한다.
즉, 차량의 대화 시스템은 이전에 음성 인식된 음성 정보 중 발화문에 기초하여 사용자와의 인물 관계를 획득하기 위한 호칭을 획득하고, 이전 발화에 대한 응답의 음성이 입력되면 입력된 음성을 인식하고, 현재 음성 인식된 음성 정보 중 음성 패턴을 획득하며 이전에 획득된 호칭과 현재 획득된 음성 패턴을 매칭시켜 저장한다.
이는 이전 발화한 음성에 포함된 호칭을 가진 화자가, 이전 음성에 응답하여 현재 음성을 발화하였다고 판단한 것이다. 이를 통해 이전 음성 내에 포함된 호칭을 인물 관계로 저장하고, 이 인물관계에 현재 음성의 음성 패턴을 매칭시켜 저장한다.
아울러, 차량의 대화 시스템은 현재 음성에 호칭이 존재하는지 판단하고 호칭이 존재한다고 판단되면 존재하는 호칭을 획득하고, 이전에 음성 인식에 의해 획득된 음성 패턴과 현재 획득된 호칭을 매칭시켜 저장하는 것도 가능하다.
즉, 대화 시스템은 현재 응답 음성이 이전 질의 음성을 발화한 화자에 대한 응답 음성으로 판단하여 응답 음성에 포함된 호칭을 인물 관계로 저장하고 이 인물 관계에 이전 음성의 음성 패턴을 매칭시켜 저장할 수 있다.
다음 차량의 대화 시스템은 차량에 탑승한 화자들의 인물 관계 및 화자별 대화 내용에 기초하여 화자들 각각의 의도와 상황을 이해(1005)하고, 화자들의 인물 관계, 화자들 각각의 의도와 상황, 차량의 상태 정보 및 차량의 주행 환경 정보 중 적어도 하나에 기초하여 액션을 결정하며 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력(1007)한다.
또한 차량의 대화 시스템은 차량 내에서 통신 가능한 복수 개의 모바일 기기 중 적어도 하나에 기초하여 액션을 결정하며 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력하는 것도 가능하다.
이를 도 58을 참조하여 설명한다.
차량의 대화 시스템은 차량에 탑승한 제1화자(U1)의 음성을 음성 인식하고 음성 인식의 결과로 '과장'이라는 호칭을 획득할 수 있고, 질의 음성이라는 발화 의도를 획득할 수 있으며, 제1화자(U1)의 음성 패턴을 획득할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 차량에 탑승한 제2화자(U2)의 음성을 음성 인식하고 응답 음성이라는 발화 의도를 획득할 수 있으며 제2화자(U2)의 음성 패턴을 획득할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 제1, 2 화자의 대화로부터, 제2화자가 다른 화자들 사이에서 '과장'이라는 인물관계가 있다는 것을 알 수 있다. 이때 차량의 대화 시스템은 제2화자, 과장, 제2화자의 음성 패턴을 매칭시켜 저장할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 제1, 2 화자의 대화에서 제1화자의 음성에 '님'이라는 존칭과, '갈까요'라는 높임말이 포함되어 있음을 확인하고, 또한 제2화자의 음성에 '그래', '좋겠어'라는 낮춤말이 포함되어 있음을 확인함으로써, 제1, 2화자의 서열을 획득할 수 있다. 즉, 대화 시스템은 제 2 화자의 서열이 제1화자의 서열보다 높다는 서열 정보를 획득할 수 있다.
차량은 차량 상태 정보 및 주행 환경 정보를 확인하고 확인된 차량 상태 정보 및 주행 환경 정보 중 적어도 하나와 제1, 2 화자의 대화 내용에 대응하는 액션을 결정하고 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력(S1)할 수 있다.
예를 들어, 제1, 2 화자 간의 대화를 통해 최종 목적지가 결정되었을 때, 대화 시스템은 최종 목적지와 AVN의 내비게이션의 목적지를 비교하고 두 목적지가 상이하면 AVN의 내비게이션의 목적지를 제1, 2 화자 간의 대화에 의한 최종 목적지로 설정한다는 내용의 발화를 출력할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 제2화자의 음성 인식 종료 후, 제1화자의 음성이 입력되면 현재 입력된 제1화자의 음성과 이전에 입력된 제2화자의 음성 간의 발화 의도의 관계를 확인하고, 현재 제1화자의 음성과 이전 제2화자의 음성 간의 연결 관계가 없다고 판단되면, 현재 제1화자의 음성을 음성 인식하여 발화문, 음성패턴 및 발화의도를 획득하여 저장하고, 다음 음성 입력을 대기한다.
이때 차량의 대화 시스템은 음성 인식의 결과로 'C주임'이라는 호칭을 획득할 수 있고, 질의 음성이라는 발화 의도를 획득할 수 있으며, 제1화자(U1)의 음성 패턴을 획득할 수 있다. 아울러 차량의 대화 시스템은 이전 두 번의 대화에서 인식된 음성 패턴과 현재 획득된 음성 패턴을 비교함으로써 현재 발화한 화자가 첫 번째 발화한 화자와 동일 화자라는 정보를 획득할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 제3화자의 음성이 입력되면 제3화자의 음성을 음성 인식하여 발화문, 음성패턴 및 발화의도를 획득한다. 이때 차량의 대화 시스템은 음성 인식의 결과로 응답 음성이라는 발화 의도를 획득할 수 있으며, 제3화자(U3)의 음성 패턴을 획득할 수 있다.
즉 차량의 대화 시스템은 이전 세 번의 대화에서 인식된 음성 패턴들 중 현재 획득된 음성 패턴과 동일한 음성 패턴이 존재하는지 판단하고, 동일한 음성 패턴이 존재하지 않는다고 판단되면 현재 발화한 화자를 새로운 화자로 인식할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 제1, 3 화자의 대화로부터, 제3화자가 다른 화자들 사이에서 '주임'이라는 인물관계가 있다는 것을 알 수 있다. 이때 차량의 대화 시스템은 제3화자, 주임, 제3화자의 음성 패턴을 매칭시켜 저장할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 제1, 3 화자의 대화에서 제1화자의 음성에 낮춤말이 포함되어 있음을 확인하고, 또한 제3화자의 음성에 '네', '왔어요'라는 높임말이 포함되어 있음을 확인함으로써, 제1, 3화자의 서열을 획득할 수 있다. 즉, 대화 시스템은 제 1 화자의 서열이 제3화자의 서열보다 높다는 서열 정보를 획득할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 제3화자의 음성 인식 종료 후, 제3화자의 음성이 입력되면 현재 입력된 제3화자의 음성과 이전에 입력된 제3화자의 음성 간의 발화 의도의 관계를 확인하고, 현재 제3화자의 음성과 이전 제3화자의 음성 간의 연결 관계가 없다고 판단되면, 현재 제3화자의 음성을 음성 인식하여 발화문, 음성패턴 및 발화의도를 획득하여 저장하고, 다음 음성 입력을 대기한다.
이때 차량의 대화 시스템은 현재 음성의 음성 인식의 결과로 '부장님'이라는 호칭을 획득할 수 있고, 질의 음성이라는 발화 의도를 획득할 수 있으며, 제3화자(U3)의 음성 패턴을 획득할 수 있다. 아울러 차량의 대화 시스템은 이전 네 번의 대화에서 인식된 음성 패턴과 현재 획득된 음성 패턴을 비교함으로써 현재 발화한 화자가 네 번째 발화한 화자와 동일 화자라는 정보를 획득할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 제4화자(U4)의 음성이 입력되면 제4화자의 음성을 음성 인식하여 발화문, 음성패턴 및 발화의도를 획득한다. 이때 차량의 대화 시스템은 음성 인식의 결과로 응답 음성이라는 발화 의도를 획득할 수 있으며, 제4화자(U4)의 음성 패턴을 획득할 수 있다.
즉 차량의 대화 시스템은 이전 네 번의 대화에서 인식된 음성 패턴들 중 현재 획득된 음성 패턴과 동일한 음성 패턴이 존재하는지 판단하고, 동일한 음성 패턴이 존재하지 않는다고 판단되면 현재 발화한 화자를 새로운 화자로 인식할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 제3, 4 화자의 대화로부터, 제4화자가 다른 화자들 사이에서 '부장'이라는 인물관계가 있다는 것을 알 수 있다. 이때 차량의 대화 시스템은 제4화자, 부장, 제4화자의 음성 패턴을 매칭시켜 저장할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 제3, 4 화자의 대화에서 제3화자의 음성에 '님'의 존칭과, '춥나요'의 높임말이 포함되어 있음을 확인하고, 또한 제4화자의 음성에 '어', '좋겠어'라는 낮춤말이 포함되어 있음을 확인함으로써, 제3, 4화자의 서열을 획득할 수 있다. 즉, 대화 시스템은 제 4 화자의 서열이 제3화자의 서열보다 높다는 서열 정보를 획득할 수 있다.
차량은 차량 상태 정보 및 주행 환경 정보를 확인하고 확인된 차량 상태 정보 및 주행 환경 정보 중 적어도 하나와 동일한 주제로 대화하는 제3, 4 화자의 대화 내용에 대응하는 액션을 결정하고 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력(S1)할 수 있다.
예를 들어, 제3, 4 화자 간의 대화를 통해 공조 장치의 온도를 1도 상승으로 하는 액션이 결정되었을 때, 공조 장치의 목표 온도를 1도 높이겠다는 발화를 출력할 수 있다.
아울러 차량의 대화 시스템은 제1, 2, 3, 4 화자의 대화를 통해 제1, 2, 3, 4의 서열을 확인할 수 있으며, 서열에 대응하는 우선 순위를 결정할 수 있다.
결과적으로, 차량의 대화 시스템은 제1화자가 제2화자에게 과장이라는 호칭을 사용하였기 때문에 제2화자의 직급이 과장이라는 것을 알 수 있고, 제1화자가 제3화자에게 주임이라는 호칭을 사용하였기 때문에 제3화자의 직급이 주임이라는 것을 알 수 있으며, 제3화자가 제4화자에게 부장이라는 호칭을 사용하였기 때문에 제4화지의 직급이 부장이라는 것을 알 수 있다.
그리고 차량의 대화 시스템은 제1화자가 제2화자에게 존칭을 사용하였기 때문에 제2화자가 제1화자보다 서열이 높음을 알 수 있고, 제3화자가 제1화자에게 존칭을 사용하였기 때문에 제1화자가 제3화자보다 서열이 높음을 알 수 있으며, 제3화자가 제4화자에게 존칭을 사용하였기 때문에 제4화자가 제3화자보다 서열이 높음을 알 수 있다.
아울러, 대화 시스템은 위 대화에서 제1화자의 직급은 알 수 없으나, 제1, 2, 3, 4화자의 대화로부터 제1화자의 직급이 대리, 또는 제3화자와 동일 직급으로 제3화자의 연차가 높거나, 제2화자와 동일 직급으로 제2화자보다 연차가 낮은 정도라는 것을 예측할 수 있고, 예측된 서열을 우선 순위로 저장할 수 있다.
차량의 대화 시스템은 선발화 상황인지를 판단하고 선발화 상황이라 판단되면 선발화 상항에 대응하는 액션을 결정하고 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력한다.
그리고 차량의 대화 시스템은 결정된 액션에 대응하여 적어도 하나의 기능을 제어해야 한다고 판단되면, 결정된 액션에 기초하여 적어도 하나의 기능을 제어하기 위한 제어 명령을 생성(1008)하고, 생성된 제어 명령에 기초하여 차량에 마련된 복수 개의 부하 중 적어도 하나의 동작을 제어(1009)함으로써 적어도 하나의 기능을 제어하는 것을 더 포함한다.
좀 더 구체적으로, 차량의 대화 시스템은, 상황 정보 DB(142a), 장기 메모리(143a) 또는 단기 메모리(144a)로부터 전달된 상황 정보가 선발화 조건 테이블(145a)의 선발화 조건을 만족하는지 여부를 판단하고, 선발화 조건이 만족되면, 현재 발생한 선발화 상황에 관련된 태스크의 중복 여부를 판단한다.
차량의 대화 시스템은 현재 선발화 상황에 관련된 태스크가 중복 태스크인 것으로 판단되면 선발화 상황을 종료시키고, 중복 태스크가 아닌 것으로 판단되면, 선발화 동작을 수행할 수 있다.
선발화 동작을 수행하는 것은, 선발화 상황에 대응되는 선발화 메시지를 스피커(232)를 통해 출력하는 것을 포함할 수 있다. 이 때 화자의 음성이 입력되면 입력된 음성을 인식하고 인식된 음성에 대응하는 기능을 수행할 수 있다.
예를 들어, 교통정보의 변화에 따라 목적지까지의 경로 변경을 제안해야 할 경우, 대화 시스템은 경로 변경 제안에 대한 음성을 선발화로 출력하고, 화자에 의해 경로 변경 동의에 대한 응답 음성이 입력되면 목적지까지의 경로를 변경하도록 AVN에 경로 변경에 대한 제어 명령을 출력한다. 이때 AVN는 목적지까지 경로를 변경하고 변경된 경로에 기초하여 길 안내 정보를 출력한다.
차량의 대화 시스템은 차량에 탑승한 화자들간의 대화를 통해 인물관계, 음성 패턴 및 좌석의 위치를 획득하는 것도 가능하지만, 저장부에 저장된 정보를 이용하여 화자들의 정보를 획득하는 것도 가능하다. 이를 좀 더 구체적으로 설명한다.
차량의 대화 시스템은 차량에 탑승한 화자들의 대화를 음성 인식하여 음성 패턴을 획득하고 획득된 음성 패턴과 저장부(140a)에 저장된 음성 패턴을 비교하여 차량에 탑승한 화자들을 인식하고 저장부(140a)에 저장된 화자들의 정보를 획득하는 것도 가능하다.
여기서 획득된 화자들의 정보는, 이름, 전화번호, 인물관계, 음성 패턴을 포함할 수 있다.
대화 시스템은 특정 방향으로 빔을 형성하는 빔포밍 알고리즘을 이용하여 발화 위치, 즉 화자의 좌석의 위치를 획득하는 것을 포함할 수 있다. 이때 차량의 대화 시스템은 획득된 음성 패턴을 가진 음성이 발화된 위치를 확인함으로써 화자별 좌석의 위치를 획득할 수 있다.
다음 차량의 대화 시스템은 수집된 화자들의 정보로부터 화자들의 인물관계를 획득하고, 획득된 인물관계에 기초하여 화자들의 우선 순위를 결정한다.
도 59a에 도시된 바와 같이, 차량에 대리, 과장, 주임, 부장이 탑승한 경우, 대화 시스템은 직급에 따라 부장의 우선 순위를 가장 높게 결정하고, 과장의 우선 순위를 부장의 우선 순위 다음으로 결정하며, 대리의 우선 순위를 과장의 우선 순위 다음으로 결정하고, 주임의 우선 순위를 가장 낮게 결정할 수 있다.
도 59b에 도시된 바와 같이, 차량에 딸, 아버지, 어머니가 탑승한 경우, 대화 시스템은 가족 관계의 서열에 따라 아버지의 우선 순위를 가장 높게 결정하고, 어머니의 우선 순위를 아버지의 우선 순위 다음으로 결정하며, 딸의 우선 순위를 가장 낮게 결정할 수 있다. 아울러, 대화 시스템은 어머니와 아버지의 우선 순위를 동일하게 가장 높게 결정하는 것도 가능하다.
차량의 대화 시스템은 화자들의 모바일 기기에 통신을 요청한다.
차량의 대화 시스템은 복수 개의 모바일 기기와의 통신이 수행되면 복수 개의 모바일 기기로부터 차량의 기능을 제어하기 위한 기능 제어 정보를 수신하고 수신된 복수 개의 모바일 기기의 기능 제어 정보를 저장한다.
차량의 대화 시스템은 화자의 이름, 전화번호 등과 같은 화자의 식별 정보와, 복수 개의 모바일 기기의 전화번호, 소유자 이름 정보 등을 비교하여 화자별로 모바일 기기를 인식하고 인식 결과에 기초하여 화자별 기능 제어 정보를 획득할 수 있다.
차량은 차량에 탑승한 화자들의 좌석의 위치를 확인하고, 확인된 화자별 좌석의 위치와 화자별 기능 제어 정보에 기초하여 좌석의 시트의 동작을 제어할 수 있다.
차량은 우선 순위가 가장 높은 화자의 모바일 기기에 저장된 기능 제어 정보에 기초하여 차량에서 수행되는 복수의 기능 중 적어도 하나의 기능을 제어하는 것도 가능하다.
또한 차량은 우선 순위가 가장 높은 화자가 둘 이상이면, 둘 이상의 화자 중 어느 하나의 화자 선택을 음성으로 요청하고, 음성 입력 장치를 통해 음성이 입력되면 입력된 음성을 인식하고 인식된 음성의 발화문에 포함된 화자를 확인하고 확인된 화자의 모바일 기기에 저장된 기능 제어 정보에 기초하여 차량에서 수행되는 복수의 기능 중 적어도 하나의 기능을 제어하는 것도 가능하다.
화자들의 우선 순위에 기초하여 차량에서 수행되는 적어도 하나의 기능을 제어하는 구성을 예를 들어 설명한다.
도 59a에 도시된 바와 같이, 대리가 차량의 운전석, 부장이 조수석, 과장이 후석의 좌측, 주임이 후석의 우측에 탑승한 경우, 대화 시스템은 직급에 따라 부장의 우선 순위를 가장 높게 결정하고, 부장의 모바일 기기와의 통신을 요청하고 부장의 모바일 기기와 통신이 연결되면 부장의 모바일 기기로부터 차량의 기능을 제어하기 위한 기능 제어 정보를 수신하고 수신된 기능 제어 정보를 저장한다.
도 60에 도시된 바와 같이, 대화 시스템은 부장의 모바일 기기에 저장된 라디오 채널 정보, 공조 정보 및 시트 정보를 수신하고 수신된 라디오 채널 정보, 공조 정보 및 시트 정보를 저장할 수 있다.
다음 대화 시스템은 저장된 라디오 채널 정보, 공조 정보 및 시트 정보에 대응하는 액션을 결정하고 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력할 수 있다.
도 61에 도시된 바와 같이, 대화 시스템은 기능 제어 정보에 기초하여 부장이 라디오를 즐겨 청취한다고 판단하고 부장의 호칭과 함께 라디오 청취에 대한 발화를 출력할 수 있다.
대화 시스템은 음성 입력 장치를 통해 입력된 음성을 인식하고 인식된 음성의 음성 정보로부터 발화문과 음성 패턴을 획득하고, 획득된 음성 패턴이 부장의 음성 패턴이고, 발화문이 긍정의 단어가 포함된 발화문이라고 판단되면 라디오 기능의 온 명령을 생성한다.
대화 시스템은 기능 제어 정보에 복수 개의 라디오 채널이 포함되어 있다고 판단되면 복수 개의 라디오 채널에 대한 정보를 발화로 출력한다.
대화 시스템은 음성 입력 장치를 통해 입력된 음성을 인식하고 인식된 음성의 음성 정보로부터 발화문과 음성 패턴을 획득하고, 획득된 음성 패턴이 부장의 음성 패턴이고, 발화문에 포함된 채널의 정보를 획득하고, 획득된 채널의 정보를 발화로 출력한다.
그리고 대화 시스템은 획득된 채널의 정보에 대한 제어 명령을 생성하고 생성된 라디오 기능의 온 명령과 채널 정보에 대한 제어 명령을 차량에 마련된 라디오에 전송한다.
대화 시스템은 부장의 모바일 기기에 저장된 기능 제어 정보에 기초하여 부장이 선호하는 공조 정보를 획득하고 획득된 공조 정보에 대한 발화를 출력할 수 있다.
대화 시스템은 음성 입력 장치를 통해 입력된 음성을 인식하고 인식된 음성의 음성 정보로부터 발화문과 음성 패턴을 획득하고, 획득된 음성 패턴이 부장의 음성 패턴이고, 발화문이 긍정의 단어가 포함된 발화문이라고 판단되면 공조 기능의 변경에 대한 발화를 출력한다.
그리고 대화 시스템은 공조 기능에 대한 제어 명령을 생성하고 생성된 제어 명령을 공조 장치에 출력한다.
이때 공조 장치는, 현재 공조 장치에 설정된 정보와 수신된 제어 명령에 대응하는 정보를 비교하고 두 정보가 상이하다고 판단되면 수신된 제어 명령에 기초하여 공조 장치의 설정 정보를 변경한다.
즉, 공조 장치는 현재 설정된 온도가 25이고 수신된 목표 온도가 24도이면 목표 온도를 24도로 변경하고, 현재 설정된 풍량이 '중'이고 수신된 목표 풍량이 '약'이면 풍량을 약으로 변경한다.
아울러 공조 장치는 현재 설정된 온도가24이고 수신된 목표 온도가 24도이면 목표 온도를 24도로 유지시키고, 현재 설정된 풍량이 '약'이고 수신된 목표 풍량이 '약'이면 풍량을 약으로 유지시킨다.
대화 시스템은 부장의 모바일 기기에 저장된 기능 제어 정보 중 시트 정보에 기초하여 시트의 기울기, 전후방 위치, 럼버 서포트, 열선을 제어하기 위한 제어 명령을 생성하고 생성된 제어 명령을 조수석의 시트에 전달할 수 있다.
이때 조수석의 시트는 수신된 제어 명령에 대응하는 시트의 기울기 정보, 전후방 위치 정보, 럼버 서포트 정보, 열선 정보를 확인하고 확인된 정보에 기초하여 기울기, 전후방의 수평 위치, 럼버 서포트 및 열선을 제어한다.
아울러 대화 시스템은 과장, 주임의 모바일 기기에 저장된 기능 제어 정보를 각각 수신하고 수신된 각각의 시트 정보에 기초하여 시트의 기울기, 전후방 위치, 럼버 서포트, 열선을 제어하기 위한 제어 명령을 생성하고 생성된 각각의 제어 명령을 좌측 후석과 우측 후석의 시트에 전달할 수 있다.
이때 후석의 좌우 시트는 수신된 제어 명령에 대응하는 시트의 기울기 정보, 전후방 위치 정보, 럼버 서포트 정보, 열선 정보를 확인하고 확인된 정보에 기초하여 기울기, 전후방의 수평 위치, 럼버 서포트 및 열선을 제어한다.
상기의 설명은 기술적 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 상기에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 기술적 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술적 사상은 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
지금까지 설명한 대화 시스템, 이를 포함하는 차량 및 대화 처리 방법에 의하면, 차량 환경에 특화된 대화 처리 기술을 이용하여 사용자의 의도에 부합되거나 사용자에게 필요한 최적의 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 차량 내부에서 발생하는 다양한 상황을 고려하여 사용자에게 필요한 최적의 서비스를 제공할 수 있다. 특히, 사용자의 발화와 무관하게 대화 시스템(100)이 수집한 상황 정보 또는 운전자 정보에 기초하여 사용자에게 필요한 서비스를 스스로 판단하고 이를 선제적으로 제공하는 것이 가능하다.
100: 대화 시스템
110: 입력 처리기
120: 대화 관리기
130: 결과 처리기
200: 차량
210: 음성 입력 장치
220: 음성 외 입력 장치
230: 대화자 출력 장치
280: 통신 장치
110: 입력 처리기
120: 대화 관리기
130: 결과 처리기
200: 차량
210: 음성 입력 장치
220: 음성 외 입력 장치
230: 대화자 출력 장치
280: 통신 장치
Claims (23)
- 복수 화자들의 음성이 입력되면 상기 입력된 음성을 인식하여 발화문과 음성 패턴을 각각 획득하고 상기 획득된 발화문과 음성 패턴에 기초하여 화자별로 대화 내용을 분류하는 음성 입력 처리기;
상기 획득된 발화문에 기초하여 화자들의 인물관계를 획득하고, 상기 획득된 화자들의 인물관계에 기초하여 상기 복수 화자들의 우선 순위를 결정하고, 상기 획득된 화자들의 인물 관계 및 상기 화자별 대화 내용에 기초하여 화자별 의도와 상황을 이해하는 상황 정보 처리기;
상기 화자들 간의 인물관계와 화자별 음성 패턴을 저장하는 저장부;
상기 결정된 우선 순위, 화자별 의도 및 상황에 대응하는 액션을 결정하는 대화 관리기; 및
상기 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력하는 결과 처리기를 포함하고,
상기 화자들의 인물관계는, 상기 화자들 간의 서열을 포함하는 대화 시스템. - 제 1 항에 있어서, 상기 상황 정보 처리기는,
모바일 기기로부터 연락처 정보가 수신되면 수신된 연락처 정보에 기초하여 사용자와 대화 가능한 화자별 이름, 호칭, 전화번호 중 적어도 하나의 정보를 획득하고, 상기 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여 화자 간의 인물 관계를 획득하는 것을 더 포함하는 대화 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 저장부는, 화자별 기능 제어 정보를 더 저장하고,
상기 결과 처리기는, 상기 결정된 우선 순위와 상기 저장된 화자별 기능 제어 정보에 기초하여 적어도 하나의 기능을 제어하는 제어 명령을 생성하고 생성된 제어 명령을 적어도 하나의 기기에 출력하는 것을 더 포함하는 대화 시스템. - 제 1 항에 있어서,
선발화 상황인지를 판단하는 선발화 판단기를 더 포함하고,
상기 상황 정보 처리기는, 상기 결정된 우선 순위에 기초하여 우선 순위가 가장 높은 화자를 인식하고,
상기 대화 관리기는, 상기 우선 순위가 가장 높은 화자와 상기 선발화 상황에 대응하는 액션을 결정하는 것을 포함하는 대화 시스템. - 복수 개의 부하;
적어도 두 개의 마이크로 폰을 포함하고, 음성을 입력받는 음성 입력 장치;
상기 음성 입력 장치에 입력된 음성을 인식하여 발화문과 음성 패턴을 획득하고 상기 획득된 발화문과 음성 패턴에 기초하여 화자별로 대화 내용을 분류하고, 상기 획득된 발화문에 기초하여 화자들의 인물관계를 획득하고, 상기 적어도 두 개의 마이크로 폰에 음성의 신호가 도달한 시간 차와 미리 저장된 적어도 두 개의 마이크로 폰 사이의 거리에 기초하여 상기 화자들의 좌석 위치를 인식하고, 상기 획득된 화자들의 인물 관계, 상기 화자별 대화 내용 및 상기 화자들의 좌석 위치에 기초하여 화자별 의도와 상황을 이해하고, 상기 획득된 인물관계 및 화자별 의도, 상황에 대응하는 액션을 결정하고, 상기 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력하고 상기 결정된 액션에 대응하는 제어명령을 생성하는 대화 시스템; 및
상기 제어 명령이 수신되면 수신된 제어 명령에 기초하여 상기 복수 개의 부하 중 적어도 하나의 부하를 제어하는 차량 제어기를 포함하는 차량. - 제 5 항에 있어서,
모바일 기기와 통신을 수행하는 통신 장치를 더 포함하고,
상기 대화 시스템은, 상기 모바일 기기로부터 연락처 정보가 수신되면 수신된 연락처 정보에 기초하여 사용자와 대화 가능한 화자별 이름, 호칭, 전화번호 중 적어도 하나의 정보를 획득하고, 상기 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여 화자 간의 인물 관계를 획득하고, 상기 화자별 이름, 호칭, 전화번호 중 적어도 하나의 정보와, 화자들 간의 인물 관계 및 화자별 음성 패턴을 저장부에 저장하고,
상기 화자들의 인물관계는, 상기 화자들 간의 서열을 포함하는 것을 더 포함하는 차량. - 제 6 항에 있어서, 상기 대화 시스템은,
상기 복수의 화자들의 모바일 기기로부터 차량의 기능을 제어하기 위한 기능 제어 정보를 각각 수신하고, 수신된 기능 제어 정보를 화자별로 상기 저장부에 저장하고, 상기 화자별 인물관계에 기초하여 상기 복수 화자들의 우선 순위를 결정하고, 상기 결정된 우선 순위와 상기 저장된 화자별 기능 제어 정보에 대응하는 액션을 결정하며 상기 결정된 우선 순위와 상기 저장된 화자별 기능 제어 정보에 기초하여 적어도 하나의 기능을 제어하는 제어 명령을 생성하고 생성된 제어 명령을 상기 복수 개의 부하 중 적어도 하나의 부하에 출력하는 것을 더 포함하는 차량. - 제 7 항에 있어서, 상기 대화 시스템은,
음성 입력 장치를 통해 음성이 입력되면 입력된 음성을 인식하고 인식된 음성의 음성 패턴과 저장부에 저장된 음성패턴을 비교하여 화자를 인식하는 것을 포함하는 차량. - 제 7 항에 있어서, 상기 기능 제어 정보는,
좌석별로 시트의 각도 정보, 시트의 전후방의 수평 위치 정보, 공조 장치의 풍량과 풍향 정보, 시트 열선 온오프 정보, 시트 열선 온도 정보, 시트의 통풍 온오프 정보 및 럼버 서포트 정보를 포함하는 차량. - 제9항에 있어서,
음성 외 입력 장치를 더 포함하고,
상기 대화 시스템은 상기 음성 외 입력 장치를 통해 입력된 화자별 좌석 위치를 저장하는 것을 포함하는 차량. - 삭제
- 제 5 항에 있어서,
화자가 착석하는 복수 개의 시트;
상기 복수 개의 시트에 각각 마련되고, 각 시트의 각도와 전후방의 수평 위치를 감지하는 감지부를 더 포함하고
상기 대화 시스템은, 상기 감지부에서 각각 감지된 시트별 시트의 각도와 전후방의 수평 위치를 상기 화자들의 좌석 위치와 매치시켜 저장하는 것을 포함하는 차량. - 제 5 항에 있어서, 상기 대화 시스템은,
선발화 상황인지를 판단하고 선발화 상황이라고 판단되면 상기 인물 관계에 기초하여 상기 선발화 상황에 대응하는 발화를 출력하는 것을 더 포함하는 차량. - 제 13 항에 있어서, 상기 대화 시스템은,
상기 화자들간의 인물관계에 기초하여 화자들의 우선 순위를 결정하고, 상기 결정된 우선 순위에 기초하여 우선 순위가 가장 높은 화자를 인식하고, 상기 우선 순위가 가장 높은 화자와 상기 선발화 상황에 대응하는 액션을 결정하고,
상기 화자들의 인물관계는, 상기 화자들 간의 서열을 포함하는 것을 더 포함하는 차량. - 제 5 항에 있어서, 상기 대화 시스템은,
현재 입력된 음성의 발화 의도가 이전에 입력된 음성에 대한 응답이라고 판단되면 상기 이전에 입력된 음성에 대응하는 발화문에 기초하여 상기 현재 입력된 음성을 발화한 화자와의 인물관계를 획득하는 것을 더 포함하는 차량. - 제 15 항에 있어서, 상기 대화 시스템은,
상기 획득된 현재 입력된 음성을 발화한 화자와의 인물관계와, 상기 현재 입력된 음성의 음성 패턴을 매치시켜 저장하는 것을 더 포함하는 차량. - 적어도 두 개의 마이크로 폰이 마련된 음성 입력 장치를 통해 복수 화자들의 음성이 입력되면 입력된 음성을 인식하여 발화문과 음성 패턴을 획득하고,
상기 획득된 발화문과 음성 패턴에 기초하여 화자별로 대화 내용을 분류하고,
상기 획득된 발화문에 기초하여 화자들의 인물관계를 획득하고,
상기 적어도 두 개의 마이크로 폰에 상기 음성의 신호가 도달한 시간 차와 미리 저장된 적어도 두 개의 마이크로 폰 사이의 거리에 기초하여 상기 복수 화자들의 좌석 위치를 인식하고,
상기 획득된 복수 화자들의 인물 관계, 상기 화자별 대화 내용 및 상기 복수 화자들의 좌석 위치에 기초하여 화자별 의도와 상황을 이해하고,
상기 획득된 인물관계 및 화자별 의도, 상황에 대응하는 액션을 결정하고, 상기 결정된 액션에 대응하는 발화를 출력하고,
상기 결정된 액션에 대응하는 제어명령을 생성하고,
상기 생성된 제어 명령에 기초하여 복수 개의 부하 중 적어도 하나의 부하를 제어하는 차량의 제어 방법. - 제 17 항에 있어서,
모바일 기기로부터 연락처 정보가 수신되면 수신된 연락처 정보에 기초하여 화자별 이름, 호칭, 전화번호 중 적어도 하나의 정보를 획득하고,
상기 획득된 적어도 하나의 정보에 기초하여 상기 복수 화자들 간의 인물 관계를 획득하고,
상기 화자별 이름, 호칭, 전화번호 중 적어도 하나의 정보와, 화자들 간의 인물 관계를 저장부에 저장하는 것을 더 포함하고,
상기 화자들의 인물관계는, 상기 화자들 간의 서열을 포함하는 차량의 제어 방법. - 제 18 항에 있어서,
상기 복수의 화자들의 모바일 기기로부터 차량의 기능을 제어하기 위한 기능 제어 정보를 각각 수신하고,
상기 화자별 인물관계에 기초하여 상기 복수 화자들의 우선 순위를 결정하고,
상기 결정된 우선 순위와 상기 저장된 화자별 기능 제어 정보에 대응하는 액션을 결정하고,
상기 결정된 우선 순위와 상기 저장된 화자별 기능 제어 정보에 기초하여 적어도 하나의 기능을 제어하는 제어 명령을 생성하고,
상기 생성된 제어 명령을 상기 복수 개의 부하 중 적어도 하나의 부하에 출력하는 것을 더 포함하는 차량의 제어 방법. - 제 17 항에 있어서,
화자별 좌석 위치를 입력받고,
상기 입력된 화자별 좌석 위치를 저장하는 것을 포함하는 차량의 제어 방법. - 삭제
- 제 17 항에 있어서,
상기 복수 화자들간의 인물관계에 기초하여 화자들의 우선 순위를 결정하고,
상기 결정된 우선 순위에 기초하여 우선 순위가 가장 높은 화자를 인식하고,
선발화 상황인지를 판단하고,
선발화 상황이라고 판단되면 상기 우선 순위가 가장 높은 화자와 상기 선발화 상황에 대응하는 발화를 출력하는 결정하는 것을 더 포함하고,
상기 복수 화자들 간의 인물관계는, 상기 화자들 간의 서열을 포함하는 차량의 제어 방법. - 제 17 항에 있어서, 상기 획득된 발화문에 기초하여 화자들의 인물관계를 획득하는 것은,
현재 입력된 음성의 발화 의도가 이전에 입력된 음성에 대한 응답이라고 판단되면
상기 이전에 입력된 음성에 대응하는 발화문에 기초하여 상기 현재 입력된 음성을 발화한 화자와의 인물관계를 획득하고,
상기 획득된 현재 입력된 음성을 발화한 화자와의 인물관계와, 상기 현재 입력된 음성의 음성 패턴을 매치시켜 저장하는 것을 포함하는 차량의 제어 방법.
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| US10908419B2 (en) * | 2018-06-28 | 2021-02-02 | Lucyd Ltd. | Smartglasses and methods and systems for using artificial intelligence to control mobile devices used for displaying and presenting tasks and applications and enhancing presentation and display of augmented reality information |
| CN112585674A (zh) * | 2018-08-31 | 2021-03-30 | 三菱电机株式会社 | 信息处理装置、信息处理方法和程序 |
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| US11455982B2 (en) * | 2019-01-07 | 2022-09-27 | Cerence Operating Company | Contextual utterance resolution in multimodal systems |
| JP7250547B2 (ja) * | 2019-02-05 | 2023-04-03 | 本田技研工業株式会社 | エージェントシステム、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| KR20200129922A (ko) * | 2019-05-10 | 2020-11-18 | 현대자동차주식회사 | 음성인식 기반 정보 제공 시스템 및 방법 |
| US11392771B2 (en) * | 2020-02-28 | 2022-07-19 | Rovi Guides, Inc. | Methods for natural language model training in natural language understanding (NLU) systems |
| US11574127B2 (en) * | 2020-02-28 | 2023-02-07 | Rovi Guides, Inc. | Methods for natural language model training in natural language understanding (NLU) systems |
| US11393455B2 (en) * | 2020-02-28 | 2022-07-19 | Rovi Guides, Inc. | Methods for natural language model training in natural language understanding (NLU) systems |
| US11626103B2 (en) | 2020-02-28 | 2023-04-11 | Rovi Guides, Inc. | Methods for natural language model training in natural language understanding (NLU) systems |
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| CN111312254A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-06-19 | 镁佳(北京)科技有限公司 | 语音对话方法和装置 |
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| CN111703385B (zh) * | 2020-06-28 | 2022-03-11 | 广州易点智慧出行科技有限公司 | 一种内容互动方法以及一种车辆 |
| CN111901622B (zh) * | 2020-07-31 | 2021-11-16 | 联想(北京)有限公司 | 一种控制方法、装置及电子设备 |
| KR20220020515A (ko) * | 2020-08-12 | 2022-02-21 | 현대자동차주식회사 | 차량 및 그 제어 방법 |
| CN112017659A (zh) * | 2020-09-01 | 2020-12-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 多音区语音信号的处理方法、装置、设备以及存储介质 |
| KR20220073513A (ko) * | 2020-11-26 | 2022-06-03 | 현대자동차주식회사 | 대화 시스템, 차량 및 대화 시스템의 제어 방법 |
| JP2022098790A (ja) * | 2020-12-22 | 2022-07-04 | スズキ株式会社 | 遠隔操作装置、通信環境発信装置、通信環境確認プログラム、及び通信環境発信プログラム |
| US11393475B1 (en) * | 2021-01-13 | 2022-07-19 | Artificial Solutions Iberia S.L | Conversational system for recognizing, understanding, and acting on multiple intents and hypotheses |
| KR20220129366A (ko) * | 2021-03-16 | 2022-09-23 | 현대자동차주식회사 | 음성 인식 시스템 및 그 제어 방법 |
| KR102527346B1 (ko) * | 2021-06-22 | 2023-05-02 | 주식회사 인텔로이드 | 차량용 음성 인식 장치, 이를 이용한 차량의 주행상태를 고려한 응답 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램 |
| CN113539265B (zh) * | 2021-07-13 | 2022-09-16 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种控制方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113674732B (zh) * | 2021-08-16 | 2022-05-17 | 北京百度网讯科技有限公司 | 语音置信度检测方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN113990322B (zh) * | 2021-11-04 | 2023-10-31 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 语音交互方法、服务器、语音交互系统和介质 |
| CN116153318B (zh) * | 2023-04-21 | 2023-07-04 | 深圳依时货拉拉科技有限公司 | 一种订单监管方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
| CN117332823B (zh) * | 2023-11-28 | 2024-03-05 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 目标内容自动生成方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140074480A1 (en) | 2012-09-11 | 2014-03-13 | GM Global Technology Operations LLC | Voice stamp-driven in-vehicle functions |
| US20140136187A1 (en) | 2012-11-15 | 2014-05-15 | Sri International | Vehicle personal assistant |
| KR101579533B1 (ko) | 2014-10-16 | 2015-12-22 | 현대자동차주식회사 | 차량 및 그 제어 방법 |
Family Cites Families (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR19990060724A (ko) | 1997-12-31 | 1999-07-26 | 전주범 | 화상 회의 시스템 |
| US7003465B2 (en) * | 2000-10-12 | 2006-02-21 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method for speech recognition, apparatus for the same, and voice controller |
| KR100814143B1 (ko) * | 2003-10-03 | 2008-03-14 | 아사히 가세이 가부시키가이샤 | 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 장치 제어 프로그램 |
| US20110093266A1 (en) * | 2009-10-15 | 2011-04-21 | Tham Krister | Voice pattern tagged contacts |
| KR101097186B1 (ko) * | 2010-03-03 | 2011-12-22 | 미디어젠(주) | 대화체 앞뒤 문장정보를 이용한 다국어 음성합성 시스템 및 방법 |
| JP5708155B2 (ja) * | 2011-03-31 | 2015-04-30 | 富士通株式会社 | 話者状態検出装置、話者状態検出方法及び話者状態検出用コンピュータプログラム |
| KR101683083B1 (ko) | 2011-09-30 | 2016-12-07 | 애플 인크. | 가상 비서에서 커맨드 처리를 용이하게 하기 위한 컨텍스트 정보의 이용 |
| DE102013007502A1 (de) * | 2013-04-25 | 2014-10-30 | Elektrobit Automotive Gmbh | Computer-implementiertes Verfahren zum automatischen Trainieren eins Dialogsystems und Dialogsystem zur Erzeugung von semantischen Annotationen |
| TW201513095A (zh) * | 2013-09-23 | 2015-04-01 | Hon Hai Prec Ind Co Ltd | 語音處理系統、裝置及方法 |
| US9286030B2 (en) * | 2013-10-18 | 2016-03-15 | GM Global Technology Operations LLC | Methods and apparatus for processing multiple audio streams at a vehicle onboard computer system |
| US10079013B2 (en) * | 2013-11-27 | 2018-09-18 | Sri International | Sharing intents to provide virtual assistance in a multi-person dialog |
| KR102249392B1 (ko) * | 2014-09-02 | 2021-05-07 | 현대모비스 주식회사 | 사용자 맞춤형 서비스를 위한 차량 기기 제어 장치 및 방법 |
| KR101610151B1 (ko) * | 2014-10-17 | 2016-04-08 | 현대자동차 주식회사 | 개인음향모델을 이용한 음성 인식장치 및 방법 |
| KR20160051395A (ko) * | 2014-11-03 | 2016-05-11 | 엘지전자 주식회사 | 우선 순위를 기초로 하는 이동 단말기 및 서비스 제공 방법 |
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| JP2017009825A (ja) * | 2015-06-23 | 2017-01-12 | トヨタ自動車株式会社 | 会話状況分析装置および会話状況分析方法 |
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| CN106657865B (zh) * | 2016-12-16 | 2020-08-25 | 联想(北京)有限公司 | 会议纪要的生成方法、装置及视频会议系统 |
| US10621990B2 (en) * | 2018-04-30 | 2020-04-14 | International Business Machines Corporation | Cognitive print speaker modeler |
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140074480A1 (en) | 2012-09-11 | 2014-03-13 | GM Global Technology Operations LLC | Voice stamp-driven in-vehicle functions |
| US20140136187A1 (en) | 2012-11-15 | 2014-05-15 | Sri International | Vehicle personal assistant |
| KR101579533B1 (ko) | 2014-10-16 | 2015-12-22 | 현대자동차주식회사 | 차량 및 그 제어 방법 |
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