KR102598273B1 - 답신 메시지 추천 방법 및 이를 위한 디바이스 - Google Patents

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Abstract

답신 메시지를 전송하는 디바이스 및 이의 답신 메시지 전송 방법이 제공된다. 상기 디바이스는, 정보를 표시하는 디스플레이부, 다른 디바이스로부터 질문 메시지를 수신하는 통신부, 및 상기 수신된 질문 메시지에 대한 답신 메시지에 포함 가능한 복수 개의 추천 정보들 및 상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 표시되도록 상기 디스플레이부를 제어하는 프로세서를 포함한다.

Description

답신 메시지 추천 방법 및 이를 위한 디바이스{METHOD OF RECOMMANDING A REPLY MESSAGE AND DEVICE THEREOF}
본 개시는 수신된 메시지를 분석하고, 분석된 메시지의 내용에 기초하여 답신 메시지를 작성하기 위해 필요한 사용자 인터페이스 또는 추천 답신 메시지를 제공하는 방법 및 이를 위한 디바이스에 관한 것이다.
자연어 처리 기술이 발전함에 따라, 디바이스는 사용자들간에 주고받는 메시지의 의미를 분석할 수 있다. 자연어 처리 기술이란, 인간이 의사 소통을 위해 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 처리하는 기술 또는 컴퓨터에 의해 처리된 정보를 인간이 의사 소통하는 언어로 표현하는 기술을 의미할 수 있다.
한편, 디바이스가 모바일화, 소형화 됨에 따라, 디바이스를 가지고 다니기는 편리해졌으나, 디바이스에 문자를 입력하기가 점점 어려워지고 있다. 따라서, 메시지가 수신되었을 때, 최소한의 입력으로 수신된 메시지에 적합한 답신 메시지를 전송할 필요가 증가하고 있다.
본 개시는 답신 메시지를 작성하기 위해 필요한 사용자 인터페이스 또는 추천 답신 메시지를 제공하는 다양한 실시 예를 제공하는데 목적이 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 1 실시예에 따른, 답신 메시지를 전송하는 디바이스는, 정보를 표시하는 디스플레이부; 다른 디바이스로부터 질문 메시지를 수신하는 통신부; 상기 수신된 질문 메시지에 대한 답신 메시지에 포함 가능한 복수 개의 추천 정보들 및 상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 표시되도록 상기 디스플레이부를 제어하는 프로세서; 및 상기 복수 개의 추천 정보들 중 적어도 하나의 추천 정보를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 사용자 입력부를 포함하며, 상기 통신부는 상기 사용자 입력에 따라, 상기 선택된 추천 정보를 포함하는 답신 메시지를 상기 다른 디바이스에게 전송할 수 있다.
그리고, 상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽은, 상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 트리 구조 또는 방사형 구조로 나타낼 수 있다.
또한, 상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계는, 상기 복수 개의 추천 정보들 간에 선호도, 중요도, 위치, 시간 및 분위기 중 적어도 하나의 속성에 관한 가중치를 가지고 서로 연결될 수 있다.
그리고, 상기 복수 개의 추천 정보들은, 사용자에 의하여 등록된 콘텐트에 기초하여 생성될 수 있다.
또한, 상기 복수 개의 추천 정보들은, 상기 등록된 콘텐트의 태그 정보 및 중요도에 기초하여 생성될 수 있다.
그리고, 상기 복수 개의 추천 정보들은, 사용자에 의하여 검색, 캡쳐, 촬영 또는 메모된 데이터로부터 생성될 수 있다.
또한, 상기 복수의 추천 정보들이 이미지들인 경우, 상기 답신 메시지는 상기 이미지들 중 선택된 적어도 하나의 이미지로부터 획득된 키워드를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 복수의 추천 정보들이 이미지들인 경우, 상기 답신 메시지는 상기 이미지들 중 선택된 적어도 하나의 이미지를 포함할 수 있다.
또한, 상기 다른 디바이스로부터 수신된 상기 질문 메시지가 대화창에 표시된 상태에서, 또 다른 디바이스로부터 제2 질문 메시지를 수신하는 경우, 상기 프로세서는, 상기 대화창의 입력 필드에서 태그 정보를 입력하는 사용자 입력에 따라, 상기 또 다른 디바이스의 식별 정보가 상기 대화창의 입력 필드에 자동으로 표시되도록 상기 디스플레이부를 제어할 수 있다.
그리고, 상기 다른 디바이스로부터 수신된 질문 메시지가 대화창에 표시된 상태에서, 또 다른 디바이스로부터 제2 질문 메시지를 수신하는 경우, 상기 통신부는, 상기 대화창의 입력 필드에서 태그 정보, 상기 또 다른 디바이스의 식별 정보 및 상기 제2 질문 메시지에 대한 제2 답신 메시지를 입력하는 사용자 입력에 따라, 상기 제2 답신 메시지를 상기 또 다른 디바이스에게 전송할 수 있다.
본 개시의 제 2 실시예에 따른, 답신 메시지를 전송하는 디바이스의 답신 메시지 전송 방법은, 다른 디바이스로부터 질문 메시지를 수신하는 단계; 상기 수신된 질문 메시지에 대한 답신 메시지에 포함 가능한 복수 개의 추천 정보들 및 상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽을 표시하는 단계; 및 상기 복수 개의 추천 정보들 중 적어도 하나의 추천 정보를 선택하는 사용자 입력에 따라, 상기 선택된 추천 정보를 포함하는 답신 메시지를 상기 다른 디바이스에게 전송하는 단계;를 포함한다.
그리고, 상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽은, 상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 트리 구조 또는 방사형 구조로 나타낼 수 있다.
또한, 상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계는, 상기 복수 개의 추천 정보들 간에 선호도, 중요도, 위치, 시간 및 분위기 중 적어도 하나의 속성에 관한 가중치를 가지고 서로 연결될 수 있다.
그리고, 상기 복수 개의 추천 정보들은, 사용자에 의하여 등록된 콘텐트에 기초하여 생성될 수 있다.
또한, 상기 복수 개의 추천 정보들은, 상기 등록된 콘텐트의 태그 정보 및 중요도에 기초하여 생성될 수 있다.
그리고, 상기 복수 개의 추천 정보들은, 상기 사용자에 의하여 검색, 캡쳐, 촬영 또는 메모된 데이터로부터 생성될 수 있다.
또한, 상기 복수의 추천 정보들이 이미지들인 경우, 상기 답신 메시지는 상기 이미지들 중 선택된 적어도 하나의 이미지로부터 획득된 키워드를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 복수의 추천 정보들이 이미지들인 경우, 상기 답신 메시지는 상기 이미지들 중 선택된 적어도 하나의 이미지를 포함할 수 있다.
또한, 상기 다른 디바이스로부터 수신된 상기 질문 메시지가 대화창에 표시된 상태에서, 또 다른 디바이스로부터 제2 질문 메시지를 수신하는 단계; 및 상기 대화창의 입력 필드에서 태그 정보를 입력하는 사용자 입력에 따라, 상기 또 다른 디바이스의 식별 정보를 상기 대화창의 입력 필드에 자동으로 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
그리고, 상기 다른 디바이스로부터 수신된 상기 질문 메시지가 대화창에 표시된 상태에서, 또 다른 디바이스로부터 제2 질문 메시지를 수신하는 단계; 상기 대화창의 입력 필드에서 태그 정보, 상기 또 다른 디바이스의 식별 정보 및 상기 제2 질문 메시지에 대한 제2 답신 메시지를 입력하는 사용자 입력에 따라, 상기 제2 답신 메시지를 상기 또 다른 디바이스에게 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 1a 및 도 1b는, 본 개시의 일 실시 예에 따른, 메시지를 수신하였을 때, 디바이스가 답신 메시지를 입력하기 위해 필요한 정보를 제공하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 2는, 본 개시의 일 실시 예에 따른, 디바이스에 대한 블록도를 간략히 도시한 도면이다.
도 3는, 본 개시의 일 실시 예에 따른, 답신 메시지를 생성하는 엔진을 도시한다.
도 4는, 본 개시의 일 실시 예에 따른, 이미지로부터 키워드를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a 내지 도 5c는, 본 개시의 일 실시 예에 따른 추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 도면들이다.
도 6a 및 도 6b는, 본 개시의 일 실시 예에 따른, 답신 메시지를 위한 추천 정보들을 나타내는 도면들이다.
도 7은, 본 개시의 다른 일 실시 예에 따른, 답신 메시지를 위한 추천 정보들을 나타내는 도면들이다.
도 8a 및 도 8b는, 본 개시의 또 다른 일 실시 예에 따른, 답신 메시지를 위한 추천 정보들을 나타내는 도면들이다.
도 9a 및 도 9b는, 본 개시의 일 실시 예에 따른, 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 도면들이다.
도 10a 내지 도 10c는, 본 개시의 일 실시 예에 따른, 통신 디바이스 및 웨어러블 디바이스를 이용하여 추천 답신 메시지를 제공하는 방법을 나타내는 흐름도들이다.
도 11a 및 도 11b는, 본 개시의 일 실시 예에 따른, 답신 메시지 생성에 활용할 데이터가 결정되는 것을 나타내는 도면들이다.
도 12a 및 도 13b은, 본 개시의 다른 일 실시 예에 따른, 답신 메시지를 제공하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면들이다.
도 14a 내지 도 15d는, 본 개시의 다른 일 실시 예에 따른, 추천 정보로서 이미지를 제공하는 화면을 나타내는 도면들이다.
도 16a 내지 도 16d는, 본 개시의 다른 일 실시 예에 따른, 복수의 디바이스를 대상으로 답신 메시지를 제공하는 화면을 나타내는 도면들이다.
도 17은, 본 개시의 다른 실시 예에 따른 디바이스의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 18은 본 개시의 다른 일 실시 예에 따른, 추천 정보를 이용하여 외부 디바이스를 제어하는 시스템을 나타내는 도면이다.
도 19 및 도 20은 본 개시의 일 실시예에 따른, 추천 정보를 이용하여 외부 디바이스를 제어하는 방법을 나타내는 사용도들이다.
도 21 내지 도 24는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 디바이스가 답신 메시지에 포함 가능한 추천 정보들을 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 본 개시의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 개시에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 개시에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 개시에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 개시에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 개시에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 디바이스"라는 표현은, 그 디바이스가 다른 디바이스 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 부프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 디바이스에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 개시에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 개시에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 개시에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 개시에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 개시에서 정의된 용어일지라도 본 개시의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
도 1a 및 도 1b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 메시지를 수신하였을 때, 디바이스(10)가 답신 메시지를 입력하기 위해 필요한 정보를 제공하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 1a의 (a)를 참조하면, 다른 디바이스로부터 메시지를 수신함에 따라, 디바이스(10)는 답신 메시지를 입력하기 위해 필요한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
예를 들어, "어디서 볼까"라는 메시지를 수신한 경우, 디바이스(10)는 수신된 메시지에 대한 답신 메시지를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, "어디서 볼까"라는 메시지를 수신한 경우, 디바이스(100)는 발신자의 발신 의도가 장소를 묻는 질문인 것으로 분석하고, 답신 메시지의 후보로서, "모르겠어(102)", "글쎄", "왜?" 또는 "아무 곳이나" 등을 추천할 수 있다.
또한, 디바이스(100)는 답신 메시지에 포함될 추천 정보를 제공하기 위한 "추천 정보 보기" 사용자 인터페이스(10)를 제공할 수 있다. 다음으로, 디바이스(100)는 "추천 정보 보기" 사용자 인터페이스(10) 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
사용자 인터페이스(10)를 선택하는 사용자 입력에 따라, 도 1a의 (b)와 같이, 디바이스(100)는 답신 메시지에 포함 가능한 복수 개의 추천 정보들(101,102,103,104,105,106) 및 복수 개의 추천 정보들 간에 관계를 나타내는 그래픽(112,113,114,115,116)을 표시할 수 있다. 그래픽은, 예를 들어, 트리 구조가 될 수 있으며, 트리 구조의 예로는, 노드 구조 또는 하이라키(hierarchy) 구조 등이 있을 수 있다.
다음으로, 복수 개의 추천 정보들(101~106) 중 일 추천 정보로서 "미식회"(105)를 선택하는 사용자 입력에 따라, 도 1b의 (c)와 같이, 디바이스(100)는 선택된 추천 정보(105)를 포함하는 답신 메시지로서, "수요미식회에 나온 강남역 맛집 가보자(11)" 등을 생성할 수 있다. 다른 예로, 디바이스(100)는 선택된 추천 정보(105)의 일부를 포함하는 답신 메시지를 생성할 수도 있다. 예를 들어, "미식회"를 줄임말인 "수요미", "수요미식" 등의 텍스트를 포함하는 답신 메시지를 생성할 수도 있다.
다음으로, 생성된 답신 메시지(11)를 선택하는 사용자 입력에 따라, 도 1b의 (d)와 같이, 디바이스(100)는 생성된 답신 메시지(11)를 메시지 입력 창에 표시할 수 있다.
다음으로, 전송 버튼(30)을 선택하는 사용자 입력에 따라, 디바이스(100)는 메시지 입력 창에 표시된 답신 메시지(11)를 다른 디바이스로 전송할 수 있다.
이와 같이, 추천 정보들뿐만 아니라, 추천 정보들 간의 관계가 그래프로 표시됨에 따라, 답신 메시지를 생성하는 사용자의 가시성 및 검색의 용이성이 향상될 수 있다.
　　　　
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 디바이스(100)에 대한 블록도를 간략히 도시한 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 일 실시 예에 따른, 디바이스(100)는 통신부(130), 사용자 입력부(145), 디스플레이부(110) 및 프로세서(170)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 디바이스(100)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성 요소에 의해서도 디바이스(100)는 구현될 수 있다.
또한, 도 3에 도시된 엔진(200)은 도 2에 도시된 구성으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 엔진(200)은 메모리(미도시)에 저장된 프로그램이 프로세서(170)에서 실행됨으로써 구현될 수 있다.
통신부(130)는 다른 디바이스로부터 메시지를 수신할 수 있다. 또한, 통신부(130)는 답신 메시지를 다른 디바이스에게 전송할 수 있다.
프로세서(170)는 수신된 질문 메시지에 대한 답신 메시지에 포함 가능한 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간에 관계를 결정할 수 있다.
디스플레이부(110)는, 프로세서(170)에서 결정된 질문 메시지에 대한 답신 메시지에 포함될 추천 정보 및 복수 개의 추천 정보들 간에 관계를 표시할 수 있다.
사용자 입력부(145)는 답신 메시지에 포함될 정보를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 또한, 사용자 입력부(145)는 메뉴를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 이 경우, 메뉴를 선택하는 사용자 입력에 따라, 프로세서(170)는 선택된 메뉴에 대응되는 기능을 실행할 수 있다.
도 3는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 답신 메시지를 생성하는 엔진을 도시한다.
디바이스(100)는 답신 메시지를 생성하는 엔진(200)을 포함할 수 있다.
도 3을 참조하면, 답신 메시지를 생성하는 엔진(200)은 수신된 메시지의 발신 의도를 결정하는 메시지 분석 모듈(Message Analyzer, 210), 분석된 발신 의도에 기초하여, 추천 답신 메시지를 생성하는 후보 답변 생성 모듈(Candidate Reply Generator, 230)을 포함할 수 있다.
메시지 분석 모듈(210)은 수신된 메시지의 발신 의도를 결정할 수 있다. 메시지 분석 모듈은 노멀라이즈 모듈(Normalizer, 212), 형태/구문 분석 모듈(Morphologic / Syntactic Analyzer, 214) 및 의미 분석 모듈(Semantic Analyzer, 216)을 포함할 수 있다.
노멀라이즈 모듈(212)은 수신된 메시지 내에 포함된 은어 또는 약어를 본래의 표준어로 복원할 수 있다.
노멀라이즈 모듈(212)은 기 결정된 공식에 기초하여 은어 또는 약어를 표준어로 복원할 수 있다. 또한, 노멀라이즈 모듈(212)은 은어 또는 약어가 표준어에 매핑된 사전에 기초하여, 메시지 내에 포함된 은어 또는 약어를 표준어로 복원할 수도 있다. 일 실시 예에 따른 은어 또는 약어가 표준어에 매핑된 사전은 표 1과 같은 형태일 수 있다.
은어/약어 - 표준어 표준어 빈도수
낼 내일 87
~거 ~ 것 81
걍 그냥 77
웅 응 71
넵 네 53
머 뭐 52
넘 너무 47
마니 많이 42
어케 어떻게 37
금욜 금요일 35
행님 형님 33
넹 네 30
담주 다음주 28
젤 제일 27
담에 다음에 23
꺼 거 22
ㅇㅇ 응 21
엉 응 21
겁나 엄청 20
잇는 있는 20
잇어 있어 20
예를 들어, “?ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ짱우껴”라는 메시지가 수신된 경우, 노멀라이즈 모듈(212)은 "?" 및 "짱"을 은어로 판단하고, "□"를 감타사 "아"로, "짱"을 감탄사 "진짜"로 변환할 수 있다. 또한, 예를 들어, "길동씨, 있다가 저녁식사는 어디서 볼까요ㅋㅋ"라는 메시지가 수신된 경우, 노멀라이즈 모듈(212)은 "있다가"를 문법에 맞지 않은 단어로 판단하고, "있다가"를 "이따가"로 변환할 수 있다.
또한, 디바이스(100)에는 발신자에 대응하여 사용자가 발신자와 주고 받았던 메시지 내의 단어, 표현법 또는 말투가 저장되어 있을 수 있다. 이에 따라, 노멀라이즈 모듈(212)은 사용자가 발신자와 주고 받았던 메시지 내의 단어, 표현법 또는 말투에 기초하여, 수신된 메시지 내에 포함된 은어 또는 약어를 본래의 표준어로 복원할 수 있다.
또한, 전화번호부의 지인과 과거에 주고받았던 대화 내용이 분석되어, 지인에 따라 사용했던 단어, 말투 또는 표현법이 저장되어 있을 수 있다. 노멀라이즈 모듈(212)은 발신자에 대응하여 저장된 단어, 말투 또는 표현법에 기초하여, 발신자가 보낸 문자 메시지에 포함된 은어 또는 약어를 본래의 표준어로 복원할 수 있다.
형태/구문 분석 모듈(214)은 메시지 내에 포함된 형태소(morpheme)들을 결정하고, 결정된 형태소들의 문장 성분을 결정할 수 있다.
예를 들어, 형태/구문 분석 모듈(214)은 "회의 언능 들어오세요"라는 메시지에 포함된 형태소로써, "회의","얼른", "들어오-", "세요"를 결정할 수 있다. 또한, 형태/구문 분석 모듈(214)은 결정된 형태소의 문장 성분으로써 "회의", "얼른"을 부사어, "들어오-"를 서술어, "세요"를 존칭을 나타내는 존칭어로써 결정할 수 있다.
또한, 형태/구문 분석 모듈(214)은 결정된 문장 성분에 기초하여, 메시지에 포함된 동사, 수신된 메시지의 발신 의도 및 존칭 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 형태/구문 분석 모듈(214)은 "회의 언능 들어오세요"라는 메시지에 포함된 동사를 "들어오다"로 결정하고, 수신된 메시지의 발신 의도를 들어올 것을 명령하는 의도로써 결정하고, 수신된 메시지가 존칭으로 표현된 메시지임을 결정할 수 있다.
의미 분석 모듈(216)은, 형태/구문 분석 모듈에서 분석된 형태소 및 문장 성분에 기초하여, 개체명, 발신 의도, 존칭 사용 여부, 발신자의 감정을 결정하고, 답변 타입을 결정할 수 있다.
의미 분석 모듈(216)은 개체명 인식 모듈(Named Entity Recognizer, 216a), 발신자 의도 인식 모듈(Intention Recognizer, 216b), 존칭 사용 여부 인식 모듈(Honorific Recognizer, 216c), 발신자 감정 인식 모듈(Emotion Recognizer, 216d) 및 답변 타입 결정 모듈(Reply Type determiner, 216e)를 포함할 수 있다.
개체명 인식 모듈(216a)은 수신된 메시지 내에 포함된 개체명을 인식할 수 있다. 개체명(Named entity)이란 문서에서 나타나는 고유한 의미를 가지는 명사 또는 숫자를 의미할 수 있다. 개체명은 크게 인명, 지명, 기관명과 같은 이름 표현, 날짜나 시간과 같은 시간 표현, 금액이나 퍼센트와 같은 수치 표현 등으로 구분될 수 있다. 개체명 인식(Named entity Recognition)이란, 메시지에 포함된 개체명을 인식하고, 인식된 개체명의 종류를 결정하는 것을 의미할 수 있다.
예를 들어, "길동씨, 이따가 저녁식사는 어디서 볼까요ㅋㅋ"라는 메시지가 수신된 경우, 개체명 인식 모듈(216a)은 "길동", "저녁식사"를 개체명으로써 인식하고, "길동"을 사람의 이름으로써, "저녁식사"를 저녁에 먹는 끼니로써 인식할 수 있다. 예를 들어, 개체명 인식 모듈(216a)은 디바이스(100)에 저장된 연락처에 기초하여, "길동"을 사람의 이름으로써 결정할 수 있으며, 연락처에 "길동"과의 관계가 저장되어 있는 경우, "길동"과 사용자와의 관계를 획득할 수 있다. 또한, 개체명 인식 모듈(216a)은 기 저장된 개체명 사전을 참조하여 "저녁식사"를 저녁에 먹는 끼니로써 인식할 수 있다.
발신자 의도 인식 모듈(216b)은 메시지에 표현된 발신자의 발신 의도를 결정할 수 있다. 발신 의도는, 예를 들어, 인사, 질문, 명령, 요청, 제안, 감정 표현 또는 정보 전달을 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다.
발신자 의도 인식 모듈(216b)은 분석된 형태소, 개체명, 문장 성분 또는 품사에 기초하여, 메시지의 발신 의도를 결정할 수 있다.
예를 들어, 발신자 의도 인식 모듈(216b)은 메시지가 영어이고, 메시지의 첫 단어가 "Be" 동사나, 동사의 원형인 경우, 수신된 메시지의 발신 의도가 명령인 것으로 결정할 수 있다. 또한, 메시지가 영어이고, 메시지의 첫 단어가 "Would you" 또는 "Please" 등과 같은 부탁을 표현하기 위한 단어가 포함된 경우, 발신자 의도 인식 모듈(216b)은 수신된 메시지의 발신 의도가 요청인 것으로 결정할 수 있다.
또한, 수신된 메시지의 발신 의도가 질문인 경우, 발신자 의도 인식 모듈(216b)은 수신된 메시지의 발신 의도가 yes or no 질문인지, 복수개의 선택 사항 중 적어도 하나를 선택할 것을 요구하는 질문인지, 동의 하는지 여부를 묻는 질문인지 또는 육하원칙(5W1H) 중 하나를 묻는 질문인지 등을 판단할 수 있다. 예를 들어, 수신된 메시지가 "Mr. kildong, where shall we meet for a dinner today?"인 경우, 발신자 의도 인식 모듈(216b)은 메시지 내의 형태소들 중 "where"의 문장 성분 및 의문문을 나타내는 문장 부호 "?"에 기초하여, 육하원칙 중 어디인지를 묻는 질문인 것으로 결정할 수 있다.
발신자 의도 인식 모듈(216b)은 메시지가 나타내는 발신 의도를 표 2와 같이 복수개의 카테고리로 분류할 수 있으며, 각각의 카테고리에 대하여 복수개의 하부 카테고리로 분류할 수 있다.
발신 의도
Level1　 Level2　



greeting　		 meet　
farewell　
new year
christma
morning　
night　
ask after




question　

 location　
time　
age
price　
count　
person　
activity　
confirm
reason　
simple answer
yes_no　
agreement　

command/request/suggest/help　

 move
work　
meet　
invite　


express emotion


irritated
happy
surprised
worried
sad
angry




inform　



 location　
time　
age　
price　
count　
person　
activity　
confirm
reason　
thanks
 to user
to third person
apologies　
 to user
to third person

sympathy　
 condolences　
congratulations　
compliment　
blame　
 to user
to third person
complaint　
 to user
to third person
call　
 to user
to third person
예를 들어, 수신된 메시지의 발신 의도가 질문인 것으로 결정한 경우, 발신자 의도 인식 모듈(216b)은 수신된 메시지가 위치, 시간, 나이, 가격, 횟수, 사람, 활동, 이유 중에서 무엇을 묻는 질문인지를 결정할 수 있다.
존칭 사용 여부 인식 모듈(216c)은 메시지가 존칭으로 표현되었는지를 결정할 수 있다. 예를 들어, 메시지 내의 형태소 중 "please", "~세요", "습니" 등의 존칭을 나타내는 형태소가 포함된 경우, 존칭 사용 여부 인식 모듈(216c)은 수신된 메시지가 존칭으로 표현된 것으로 결정할 수 있다.
발신자 감정 인식 모듈(216d)은 메시지에 표현된 발신자의 감정을 인식할 수 있다. 발신자의 감정은 예를 들어, 행복감, 웃김, 슬픔, 두려움, 놀람 또는 화남 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
발신자의 감정 인식 모듈(216d)은 메시지에 포함된 감탄사, 비속어 또는 이모티콘에 기초하여, 발신자의 감정을 인식할 수 있다. 예를 들어, 수신된 메시지가, “지각했다ㅡ.ㅡ;"이고, "ㅡ.ㅡ;" 가 언짢은 기분을 나타내는 이모티콘인 경우, 발신자의 감정 인식 모듈(216d)은 발신자의 감정이 언짢은 것으로 결정할 수 있다.
답변 타입 결정 모듈(216e)은 수신된 메시지의 타입을 결정할 수 있다. 예를 들어, 답변 타입 결정 모듈(216e)은 발신자 의도 인식 모듈(216b)에 의해 결정된 메시지의 발신 의도에 기초하여, 메시지의 타입을 결정할 수 있다. 예를 들어, 수신된 메시지의 발신 의도가 yes or no 질문, 명령, 요청 또는 제안인 경우, 답변 타입 결정 모듈(216e)은 메시지의 타입을 예 또는 아니오 중 하나를 선택하는 타입으로 결정할 수 있다. 또한, 수신된 메시지의 발신 의도가 특정 카테고리에 속하는 데이터를 요구하는 질문인 경우, 답변 타입 결정 모듈(216e)은 메시지의 타입을 단답형 타입으로 결정할 수 있다. 특정 카테고리에 속하는 데이터를 요구하는 질문은, 예를 들어, 특정 정보를 요청하는 질문(예를 들어, "해준이 전화번호가 뭐야")을 포함할 수 있으며, 발신자와 사용자가 함께 하고자 하는 일, 시간, 장소, 방법 등을 묻는 질문(예를 들어, "저녁 몇 시에 볼까")을 포함할 수 있다. 또한, 예를 들어, 답변 타입 결정 모듈(216e)은 메시지의 타입을 표 3과 같이 복수개의 카테고리로 분류할 수 있다.
메시지 타입
Level1 Level2 Level3
yes no
yes n/a
no n/a














short answer






















person

 relationship　
phone number
job
age


location

 home
office
school
subway
gps value

date/time
 relative
day of week
hour
number
 count
date







activity







 exercising
size
price
age
studying
working
relaxing
cooking
cleaning
traveling
car driving
watching tv
breakfast
lunch
dinner
snack



food


 bibimbap
bulgogi
spaghetti
risotto
pizza
sushi
ramen

choose one
A or B n/a
A or B or C n/a
a plurality of X n/a



custom
greeting
 How _are you
How_are_you _doing
What_are_you_doing
weather Nice_weather

good-bye

 Have_a_nice_day
Have_a_nice_dinner
Have_a_nice_weekend
Good_night
표 3에 나타난 바와 같이, 메시지 타입은 yes or no 타입, 단답형 타입, 주어진 복수개의 항목 중 하나를 선택하는 타입 등을 포함할 수 있으며, 하나의 메시지 타입은 복수개의 카테고리로 다시 분류될 수 있다. 예를 들어, 단답형 타입의 경우, 메시지 타입은 특정 인물에 대한 답변인지, 특정 위치에 대한 답변인지, 특정 숫자에 대한 답변인지 등으로 분류될 수 있다. 표 3은 답변 타입에 대한 예시일 뿐이며, 발신 의도 각각에 대응하여 답변 타입이 지정되어 있을 수도 있다.
후보 답변 생성 모듈(230)은 사용자에게 제공할 적어도 하나의 추천 답신 메시지를 생성할 수 있다. 후보 답변 생성 모듈(230)은 답변 검색 모듈(Reply Searcher, 232), 답변 문장 생성 모듈(Reply Sentence Generator, 234) 및 코퍼스 데이터베이스(Corpus Database, 236)를 포함할 수 있다.
또한, 코퍼스 데이터베이스(236)에는 발신 의도에 대응하는 답변 의도가 저장되어 있을 수 있다. 예를 들어, 코퍼스 데이터베이스(236)에는 yes or no 질문에 대응하여 긍정, 부정, 모름이 답변 의도로써 저장되어 있을 수 있다. 또한, 예를 들어, 코퍼스 데이터베이스(236)에는 발신자와 사용자가 함께 하고자 하는 일, 시간, 장소, 방법 등을 묻는 질문(HOW_WILL_WE_DO_QUESTION)에 대응하는 답변 의도로써 사용자에 의해 선택된 데이터에 기초한 제안 의도 또는 권유 의도가 저장되어 있을 수 있다.
발신 의도 답변 의도

YES_OR_NO_QUESTION　
 ANSWER_POSITIVE
ANSWER_NEGATIVE　
ANSWER_NOT_SURE　
INFORMATION_QUESTION　
 ANSWER_XX
ANSER_DO_NOT_KNOW

HOW_WILL_WE_DO_QUESTION　
 SUGGEST_XX
LETS_XX　
ANSER_DO_NOT_KNOW

SUGGESTION　
 ANSWER_AGREE
ANSWER_DISAGREE
ANSER_DO_NOT_KNOW
congratulations　 ANSWER_THANKYOU
HAVE_A_NICE_WEEDEND　 HAVE_A_NICE_WEEDEND　
또한, 코퍼스 데이터베이스(236)에는 답변 의도에 대응하는 추천 답신 메시지가 저장되어 있을 수 있다. 예를 들어, 표 5를 참조하면, 저녁을 맛있게 먹으라는 답변 의도(HAVE_A_NICE_DINNER)에 대응하여 "저녁 맛있게 먹어", "즐거운 식사시간 되길", "저녁 맛있게 드세요"가 저장되어 있을 수 있다.
답변 의도(Corpus ID) 존칭 여부 추천 답변 메시지(Corpus)

HAVE_A_NICE_DINNER　
 비존칭　
 저녁 맛있게 먹어.
즐거운 식사시간 되길.
존칭 저녁 맛있게 드세요.

HAVE_A_NICE_WEEDEND　

 존칭
 주말 잘 보내세요.
행복한 주말 되세요.
비존칭　
 주말 잘 보내.
주말 잘 쉬어

ASK_WHO　
 비존칭
 누구　
누구야　
존칭 누구세요　

ANSWER_LOCATION_XX　
 존칭 XX입니다.　
비존칭
 XX에 있습니다.
X에 있어

SUGGEST_XX　		 존칭 XX 어떠세요
비존칭 XX 괜찮아
답변 검색 모듈(232)은, 수신된 메시지의 발신 의도에 기초하여, 답변 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 답변 검색 모듈(232)은 코퍼스 데이터베이스(236)로부터 발신 의도에 대응하는 답변 의도를 획득할 수 있다.
답변 검색 모듈(232)은 사용자에 의해 선택된 추천 정보를 답변 의도로써 결정할 수 있다. 예를 들어, 장소를 묻는 단답형 질문을 수신한 경우, 답변 검색 모듈(232)은 선택 가능한 복수 개의 추천 정보를 제공하고, 제공된 복수 개의 추천 정보들 중 사용자에 의해 선택된 추천 정보를 답변 의도로써 결정할 수 있다.
예를 들어, 수신된 메시지가 "Mr. kildong, where shall we meet for a dinner today?"인 경우, 의미 분석 모듈(216)은 수신된 메시지의 발신 의도가 저녁 식사를 위한 장소를 묻는 질문인 것으로 결정할 수 있다. 메시지의 발신 의도가 저녁 식사에 대한 장소를 묻는 질문인 경우, 답변 검색 모듈(232)은 복수 개의 장소 또는 지도를 디스플레이하고, 디스플레이된 복수개의 장소 중 하나를 선택하거나, 지도 상의 하나의 지점을 선택하는 사용자 입력을 수신함에 따라, 선택된 장소에서 만나자는 제안을 답변 의도로써 결정할 수 있다.
적어도 하나의 답변 의도를 결정함에 따라, 답변 검색 모듈(232)은 코퍼스 데이터베이스(236)로부터, 결정된 답변 의도에 대응하는 추천 답신 메시지를 획득할 수 있다. 이 경우, 답변 검색 모듈(232)은 수신된 메시지의 존칭 사용 여부 및 발신자와 사용자와의 관계에 기초하여, 답신 메시지에 존칭을 사용할 것인지를 결정하고, 존칭을 사용할 것인지에 따라, 다른 추천 정보를 획득할 수 있다.
답변 문장 생성 모듈(234)은 획득된 추천 정보를 이용하여 사용자가 발신자와 주고 받았던 메시지 내의 단어, 표현법 또는 말투로 변경할 수 있다. 디바이스(100)에는 발신자에 대응하여 사용자와 발신자가 주고 받았던 메시지 내의 단어, 표현법 또는 말투가 저장되어 있을 수 있다. 이에 따라, 답변 문장 생성 모듈(234)은, 답변 의도에 대응하는 적어도 하나의 메시지를 획득하고, 획득된 메시지 내의 단어, 표현법 또는 말투를 발신자에 대응하는 단어, 표현법 또는 말투로 변경할 수 있다.
예를 들어, 평소 사용자가 발신자와 주소 받는 메시지의 문장의 어미에 "ㅇ"를 붙이는 습관이 있고, 획득된 추천 답신 메시지가 "가로수길 어때요"인 경우, 답변 문장 생성 모듈(234)은 "가로수길 어때요"를 "가로수길 어때용?"으로 수정할 수 있다.
또한, 디바이스(100)에는 지인에 따라 과거에 주고받았던 대화 내용이 분석되어, 지인에 따라 사용했던 단어, 말투 또는 표현법이 저장되어 있을 수 있다. 답변 문장 생성 모듈(234)은 발신자에 대응하여 저장된 단어, 말투 또는 표현법에 따라, 추천 답신 메시지를 생성할 수 있다.
이에 따라, 디바이스(100)는 발신자와의 친밀도가 반영된 답신 메시지를 자동으로 생성할 수 있다.
트리 생성 모듈(Tree generation module)(235)은 획득된 데이터를 이용하여 복수 개의 추천 정보들을 결정하고, 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 생성할 수 있다. 예를 들어, 트리 생성 모듈(235)은 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 트리 구조를 사용자에게 제공하고, 복수 개의 추천 정보들 중 사용자에 의해 선택된 적어도 하나의 추천 정보를 답변 검색 모듈(232)로 전송할 수 있다. 답변 검색 모듈(232)은 트리 생성 모듈(235)로부터 획득된 적어도 하나의 추천 정보를 답변 의도로써 결정할 수 있다. 이 경우, 트리 구조는, 추천 정보들의 중요도, 사용 빈도, 단어들 간 유사도에 따라 나열되거나 그룹핑되어 표시될 수 있다.
트리 생성 모듈(235)은 추천 정보들을 생성하는데 필요한 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 트리 생성 모듈(235)은 코퍼스 데이터베이스(236)로부터 데이터를 수집할 수 있다. 또한, 트리 생성 모듈(235)은 컨텍스트 프레임워크(Context Framework, 300)로부터 사용자의 컨텍스트를 획득할 수 있다. 또한, 트리 생성 모듈(235)은, 카메라, 이미지를 저장한 어플리케이션, 메모 어플리케이션, 웹 페이징 어플리케이션, 메시지 어플리케이션 등에서 데이터를 수집할 수 있다.
또는, 트리 생성 모듈(235)은 복수 개의 추천 정보들을 생성하는데 필요한 데이터로서, 사용자가 등록한 데이터를 이용할 수도 있다. 예를 들어, 사용자는 데이터 등록 모드(또는, 자동 생각 모드(auto thinking mode))를 실행할 수 있다. 데이터 등록 모드를 실행한 상태에서, 사용자가 검색한 데이터, 캡쳐한 데이터, 메모한 데이터 또는 촬영한 데이터들은 높은 우선 순위를 가지고 추천 정보들을 생성하는데 필요한 데이터로 결정될 수 있다. 또는, 콘텐트가 제공 중인 상태에서, 사용자는 데이트 등록 메뉴를 선택하여, 제공 중인 콘텐트를 추천 정보를 생성하는데 필요한 데이터로 등록할 수도 있다. 이 경우, 사용자는 콘텐트에 대한 태그 및 중요도를 함께 등록할 수 있다. 데이터 등록 모드를 통하여 사용자가 추천 정보에 이용할 데이터를 결정하는 예는, 도 11a 및 도 11b에서 상세히 후술될 예정이다.
트리 생성 모듈(235)은 수집된 데이터에 기초하여 키워드들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 트리 생성 모듈(235)은 콘텐트, 링크 정보 등으로부터 텍스트를 추출하여 키워드를 생성할 수 있다. 또, 트리 생성 모듈(235)은 콘텐트의 메타 데이터, 사용자가 입력한 콘텐트의 태그 또는 중요도를 이용하여 키워드를 생성할 수 있다. 또는, 콘텐트가 이미지 또는 동영상인 경우, 트리 생성 모듈(235)은 이미지 또는 동영상을 분석하여 키워드를 생성할 수도 있다. 예를 들어, 도 4의 이미지(401)로부터 트리 생성 모듈(235)은 "치킨", "홍대", "아웃닭", "감자튀김", "맛집", "양념치킨", "맥주', "치맥" 등의 키워드를 생성할 수 있다.
트리 생성 모듈(235)은 생성된 키워드를 분류할 수 있다. 복수의 키워드들은 대표 키워드의 그룹에 포함될 수 있다. 예를 들어, "양념치킨", "아웃닭", "치킨" 은 "치킨"이라는 대표 키워드 그룹으로 분류될 수 있다.
트리 생성 모듈(235)은 키워드 및 대표 키워드를 답변 의도에 대응하는 추천 정보들로 결정하고, 이를 트리 구조로 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 각 추천 정보들은, 각 노드들에 대응되어 서로 간의 관계를 가지고 노드 구조로 제공될 수 있다.
도 5a 내지 도 5c는, 본 개시의 일 실시 예에 따른 추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 도면들이다.
도 5a를 참조하면, 트리 생성 모듈(235)은 목적(event), 및 목적을 위하여 필요한 구체적 사물 또는 조건에 따라 추천 정보들을 분류하고, 각 추천 정보들 간에 관계를 정의할 수 있다. 예를 들어, 추천 정보들은 목적에 따라, "데이트", "가족", "여행지"로 분류될 수 있다. 이 경우, "데이트" 와 관계를 가지는 추천 정보는, 예로, "영화", "운동", "맛집" 이 있을 수 있다. "맛집"은 "강남" 또는 "격식을 차린" 등과 같은 다른 추천 정보들과 관계를 가질 수 있다. 또한, 다른 추천 정보들은 객체들은 계속하여 또 다른 추천 정보들과 관계를 가질 수 있다. 예를 들어, "강남"은 다시 "미식회 맛집"과 관계를 가질 수 있다.
이 때, 각 추천 정보들 간의 관계는 선호도, 중요도, 위치, 시간 및 분위기 중 적어도 하나와 같은 다양한 속성에 관한 가중치를 가지고 연결될 수 있다. 예를 들어, "데이트"와 연결된 "영화", "맛집A", "여행" 간에는 선호 가중치(예로, good for(w))를 가지는 관계로 연결될 수 있다. 또한, "맛집A"와 연결된 "강남" 간에는 위치 가중치(예로, located in(w))를 가지는 관계로 연결될 수 있다. 또한, "맛집A"와 연결된 "격식을 차린" 간에는 동등/포함 관계를 가지는 가중치(예로, is a(w))로 연결될 수 있다. 또한, "강남"과 연결된 "미식회 맛집" 간에는 위치 가중치 및 동등/포함 관계를 모두 가지는 가중치로 연결될 수도 있다.
한편, 추천 정보들은 카테고리 별로 그룹핑 되어 추천 정보들을 대표하는 대표 추천 정보가 트리 구조의 노드로서 정의될 수도 있다. 예를 들어, 대표 추천 정보에는, "맛집A", "맛집B", "맛집C"를 대표하는 "맛집" 이 될 수 있으며, 또한, "영화", "스포츠", "여행"과 같이 특정 분야를 대표하는 키워드가 있을 수 있다.
트리 생성 모듈(235)은 수신된 메시지의 발신 의도에 기초하여, 발신자와 높은 가중치로 관계를 가지는 추천 정보들을 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 5b에서, 발신자가 "사람B"인 경우, 트리 생성 모듈(235)은 "사람B"와 높은 가중치로 관계를 가지는 추천 정보로서 "데이트" 를 획득할 수 있다. 다시, 트리 생성 모듈(235)은 "데이트"와 높은 가중치로 관계를 가지는 추천 정보로서 "맛집A"를 획득하고, "맛집A"와 높은 가중치로 관계를 가지는 추천 정보로서 "강남"을 획득할 수 있다.
이에 따라, 도 5c와 같이, "사람B"의 발신 의도에 기초한 추천 정보들이 트리 구조의 형태로 사용자에게 제공될 수 있다.　 예를 들어, 추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계는 도 5c와 같이 노드 및 노드 간을 연결하는 화살표로 나타날 수 있으나, 이제 제한되지 않고 다양한 형태로 나타날 수 있다.
추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계에 기초하여, 사용자가 적어도 하나의 추천 정보를 결정하면, 트리 생성 모듈(235)은 결정된 추천 정보를 답변 검색 모듈(232)로 전송할 수 있다. 답변 검색 모듈(232)은 수신된 추천 정보들을 답변 의도로써 결정할 수 있다.
다시 도 3에 대해 설명하면, 디바이스(100)는 컨텍스트 프레임워크(Context Framework, 300)을 포함할 수 있다.
컨텍스트 프레임워크(300)는 특정 시간의 사용자의 컨텍스트를 획득할 수 있다. 사용자의 컨텍스트는 예를 들어, 시간, 요일, 날짜, 사용자의 일정, 사용자가 위치한 장소, 사용자의 활동을 포함할 수 있으나, 이에 제한 되지 않는다. 예를 들어, 컨텍스트 프레임워크(300)는 디바이스(100)에 저장된 사용자의 일정 정보에 기초하여 특정 시간에서의 사용자의 일정 정보를 획득할 수 있다. 또한, 컨텍스트 프레임워크(300)는 디바이스(100)에 구비된 위치 센서(예를 들어, GPS)를 이용하여 사용자가 위치한 장소를 획득할 수 있다. 또한, 컨텍스트 프레임워크(300)는 디바이스(100)에 구비된, 카메라, 자세 센서 또는 움직임 센서 등을 이용하여 사용자의 활동을 검출할 수도 있다.
후보 답변 생성 모듈(230)은, 수신된 메시지의 발신 의도 및 컨텍스트 프레임워크(300)를 통해 획득한 사용자의 컨텍스트에 기초하여, 추천 답신 메시지를 결정할 수 있다.
예를 들어, 답변 검색 모듈(232)은 컨텍스트 프레임워크(300)로부터 사용자의 컨텍스트를 획득할 수 있다. 답변 검색 모듈(232)은 발신 의도뿐만 획득된 사용자의 컨텍스트에 기초하여, 추천 답신 메시지를 결정할 수 있다.
코퍼스 데이터베이스(236)에는 발신 의도 및 컨텍스트에 대응하여 답변 의도가 저장되어 있을 수 있다. 예를 들어, 표 6에 도시된 바와 같이, 발신 의도 및 컨텍스트에 대응하여 적어도 하나의 답변 의도가 저장되어 있을 수 있다.
수신된 메시지의 형태 컨텍스트 답변 의도
발신　
의도
(lv1)　		 발신
의도
(lv2)　		 메세지　
타입　
(lv1)　		 메시지　
타입　
(lv2)　		 존칭　
여부　		 시간 요일　 Contact
등록여부　　
Greeting　 Night custom　 Good_night　 존칭 저녁 월요일　 등록됨 HAVE_A_NICE_DINNER　
Greeting　 Night custom　 Good_night　 비존칭 저녁 금요일　 등록됨 HAVE_A_NICE_WEEDEND　
Greeting　 Night custom　 Good_night　 비존칭 저녁 화요일 등록안됨　 ASK_WHO
HAVE_A_NICE_DINNER　
Question　 Location　 Short Answer Location 존칭 오전오후 수요일 등록됨 ANSWER_LOCATION_OFFICE　
ANSWER_LOCATION_HOME
Question　 Location　 Short Answer Location 비존칭 밤　 목요일 등록됨 ANSWER_LOCATION_HOME
ANSWER_LOCATION_OFFICE　
이에 따라, 답변 검색 모듈(232)은 발신 의도 및 컨텍스트에 대응하는 답변 의도를 획득할 수 있다.
예를 들어, 밤에 "좋은 저녁 보내~"라는 메시지를 수신한 경우, 답변 검색 모듈(232)은 "좋은 저녁 보내~"라는 메시지가 수신되었을 때의 시간, 요일, 발신자의 연락처가 디바이스(100)에 저장되어 있는지 여부를 결정할 수 있다. 답변 검색 모듈(232)은 "좋은 저녁 보내~"의 발신 의도를 밤에 하는 인사로써 결정할 수 있으며, 메시지가 수신된 시간은 저녁, 요일은 수요일이고, 발신자의 연락처는 디바이스(100)에 저장되어 있는 것으로 결정할 수 있다. 이에 따라, 답변 검색 모듈(232)은 코퍼스 데이터베이스(236)로부터 발신 의도가 밤에 하는 인사이고, 컨텍스트가 저녁 시간, 수요일, 발신자의 연락처가 디바이스(100)에 저장된 상태인 경우에 대응하여 저녁을 맛있게 먹으라는 답변 의도(HAVE_A_NICE_DINNER)를 획득할 수 있다.
이에 따라, 디바이스(100)는 동일한 메시지를 수신하더라도 사용자의 컨텍스트에 따라, 다른 추천 답신 메시지를 제공할 수 있다.
또한, 코퍼스 데이터베이스(236)에는 발신 의도 및 컨텍스트 뿐만 아니라, 존칭을 사용할지 여부 또는 발신자의 연락처가 디바이스(100)에 저장되어 있는지 여부에 따라 다른 추천 답신 메시지가 저장되어 있을 수 있다.
답변 검색 모듈(232)은 발신자의 전화번호가 디바이스(100)에 저장되어 있는지 여부 및 발신자의 전화번호에 대응하여 저장된 이름에 기초하여, 발신자와 사용자와의 관계를 결정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)에 저장된, 발신자의 전화번호에 대응하는 이름이 "엄마" 또는 "어머니"인 경우, 답변 검색 모듈(232)은 발신자가 사용자의 어머니인 것으로 결정할 수 있다. 또한, 답변 검색 모듈(232)은 발신자의 전화번호가 속하는 연락처 그룹에 기초하여, 발신자와 사용자와의 관계를 결정할 수도 있다. 연락처 그룹은 예를 들어, 가족, 회사, 학교, 동호회 등을 포함할 수 있다.
답변 검색 모듈(232)은 발신자와 사용자와의 관계에 기초하여, 답신 메시지에 존칭을 사용할 지 여부를 결정할 수 있다. 이에 따라, 답변 검색 모듈(232)은 발신 의도 및 사용자의 컨텍스트뿐만 아니라, 발신자와 사용자와의 관계에 기초하여, 추천 답신 메시지를 결정할 수도 있다.
예를 들어, 디바이스(100)는 사용자의 어머니로부터 2015년 3월 30일 오전 9시 30분에 "지금 뭐해"라는 메시지를 수신할 수 있다. 이 경우, 답변 검색 모듈은 존칭으로 표현된 "왜요", "일하는 중이요", "지금 좀 바빠요", "무슨 일 있어요?" 및 "모르겠어요"를 추천 답신 메시지로써 결정할 수 있다.
반면, 사용자의 소개팅 남자로부터 동일한 시간에 동일한 메시지를 수신하는 경우, 답변 검색 모듈은 "왜?", "일해", "바빠", "무슨 일이야", "모르겠어"를 추천 답신 메시지로써 결정할 수 있다.
도 6a 및 도 6b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 답신 메시지를 위한 추천 정보들을 나타내는 도면들이다.
도 6a의 (a)를 참조하면, 디바이스(100)는 웨어러블 와치일 수 있다. 이 경우, 통신부(130)는 "어디서 볼까?"라는 메시지를 수신할 수 있다. 수신된 메시지에 응답하여, 사용자 입력부(145)는 확인 버튼(601)을 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
사용자 입력을 수신함에 따라, 프로세서(170)는 도 6a의 (b-1) 또는 도 6a의 (b-2)와 같이, 답신 메시지를 결정하기 위한 복수의 사용자 인터페이스들(602,603,604)이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
일 실시 예로, 도 6a의 (b-1)와 같이, 프로세서(170)는 화면의 영역을 중심 영역과 바깥 영역을 포함하는 복수의 영역으로 분할하고, 분할된 영역 중 중심 영역에 수신된 메시지가 표시되고, 바깥 영역에 복수의 사용자 인터페이스들(602,603,604)이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
이 경우, 프로세서(170)는 메시지에 대한 추천 답신 메시지로서 "글쎄" 문구를 포함하는 사용자 인터페이스(602)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
또한, 프로세서(170)는 메시지의 발신 의도가 장소를 묻는 질문인 경우, 사용자가 장소를 선택하기 위한 사용자 인터페이스(603)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
또한, 프로세서(170)는 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스(604)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
디바이스(100)는 베젤 영역에 휠이 장착된 디바이스(100)일 수 있다. 이 경우, 프로세서(170)는 사용자에 의해 선택된 사용자 인터페이스를 다른 사용자 인터페이스와 구별되어 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 선택된 사용자 인터페이스가 표시된 영역이 다른 영역과 구별되는 색 또는 무늬를 가지도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
디바이스(100)의 휠을 돌리는 사용자 입력이 수신됨에 따라, 프로세서(170)는 돌리는 방향에 의하여 차례대로 사용자 인터페이스들(602,603,604)을 선택할 수 있다. 또한, 기준 각도 이상으로 휠을 돌리는 사용자 입력을 수신함에 따라, 프로세서(170)는 표시된 사용자 인터페이스를 삭제하고, 새로운 사용자 인터페이스가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
다른 실시 예로, 도 6a의 (b-2)와 같이, 프로세서(170)는 화면이 선 또는 색을 기준으로 복수의 영역들로 분할되고, 복수의 영역들 중 윗 영역 상에 수신된 메시지가 표시되고, 아래 영역 상에 복수의 사용자 인터페이스들(602,603,604)이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
디바이스(100)의 휠을 돌리는 사용자 입력이 수신됨에 따라, 프로세서(170)는 돌리는 방향에 의하여 차례대로 사용자 인터페이스들(602,603,604)을 선택할 수 있다. 또한, 기준 각도 이상 휠을 돌리는 사용자 입력을 수신함에 따라, 프로세서(170)는 표시된 사용자 인터페이스를 삭제하고, 새로운 사용자 인터페이스가 스크롤링되면서 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
도 6a의 (b-1) 또는 도 6a의 (b-2)에서 사용자 입력부(145)는 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스(604)를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
도 6a의 (b-1) 또는 도 6a의 (b-2)에서, 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스(604)를 선택하는 사용자 입력에 따라, 도 6b의 (c)와 같이, 프로세서(170)는 추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 경우, 추천 정보들은 노드에 포함되어 나타나고, 추천 정보들 간의 관계는 노드 간을 연결하는 화살표로 표시될 수 있다. 구체적으로, 발신 메시지가 "어디서 볼까?"인 경우, 프로세서(170)는 발신 메시지의 발신 의도에 기초한 추천 정보들을 생성할 수 있다. 추천 정보들은 "발신자", "데이트", "맛집", "과거방문", "홍대", "치킨" 또는 "냉면"의 순서대로 연결될 수 있다. 사용자는 추천 정보들로부터 일 추천 정보를 선택할 수 있다. 도 6b의 (c)에서, 사용자 입력부(145)는 "치킨"(611)을 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
사용자의 입력이 수신됨에 따라, 도 6b의 (d)와 같이, 프로세서(170)는 추천 정보를 포함하는 답신 메시지를 생성하고, 생성된 답신 메시지가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 "치킨"이라는 추천 정보를 이용하여, "치킨 먹을래?"라는 발신 메시지를 생성할 수 있다.　 프로세서(170)는 사용자가 선택한 추천 정보뿐만 아니라 추천 정보와 연결된 다른 추천 정보들을 이용하여 답신 메시지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 3의 엔진(200)의 각 모듈들의 동작을 통하여 발신 의도에 부합하는 답신 의도를 갖는 다양한 형태의 답신 메시지가 생성될 수 있다.
한편, 도시되지는 않았으나, 추천 정보를 이용한 다양한 형태의 복수의 답신 메시지들이 생성되어 표시될 수도 있다. 이 경우, 복수의 답신 메시지들 중 일 답신 메시지를 선택하는 사용자 입력에 따라, 프로세서(170)는 선택된 답신 메시지를 발신자에게 전송할 메시지로 결정할 수 있다.
도 7은, 본 개시의 다른 일 실시 예에 따른, 답신 메시지를 위한 추천 정보들을 나타내는 도면들이다.
도 6a의 (b-1) 또는 도 6a의 (b-2)에서, 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스(604)를 선택하는 사용자 입력에 따라, 도 7의 (a)와 같이, 프로세서(170)는 추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 경우, 사용자 입력부(145)는 복수 개의 추천 정보로서, "미식회(711)" 및 "치킨(611)"을 함께 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 복수 개의 추천 정보들을 선택하는 사용자 입력은 순차적으로 수행될 수도 있으며, 또는 멀티 터치 제스처 등을 이용하여 동시 또는 일정 시간(예로, 1초 이내)에 수행될 수도 있다.
사용자 입력에 따라, 도 7의 (b)와 같이, 프로세서(170)는 복수 개의 추천 정보들을 포함하는 답신 메시지를 생성하고, 생성된 답신 메시지가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 "치킨"(611) 및 "미식회"(711)라는 추천 정보들을 이용하여, "미식회에 나온 치킨집 갈래"라는 발신 메시지를 생성할 수 있다. 이 경우, 프로세서(170)는 사용자가 선택한 추천 정보들뿐만 아니라 추천 정보들과 연결된 다른 추천 정보들을 이용하여 답신 메시지를 생성할 수 도 있다. 예를 들어, 도 3의 엔진(200)의 각 모듈들의 동작을 통하여 발신 의도에 부합하는 답신 의도를 갖는 다양한 형태의 답신 메시지가 생성될 수 있다.
한편, 도시되지는 않았으나, 복수 개의 추천 정보들을 이용한 다양한 형태의 복수의 답신 메시지들이 생성되어 표시될 수도 있다. 이 경우, 복수의 답신 메시지들 중 일 답신 메시지를 선택하는 사용자 입력에 따라, 프로세서(170)는 선택된 답신 메시지를 발신자에게 전송할 메시지로 결정할 수 있다.
도 8a 및 도 8b는, 본 개시의 또 다른 일 실시 예에 따른, 답신 메시지를 위한 추천 정보들을 나타내는 도면들이다.
도 6a의 (b-1) 또는 도 6a의 (b-2)에서, 추천 정보 보기를 위한 사용자 인터페이스(604)를 선택하는 사용자 입력에 따라, 도 8a의 (a)와 같이, 프로세서(170)는 추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 경우, 사용자 입력부(145)는 "데이트(801)"를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 이 때, 사용자 입력은 "데이트(801)"와 연결된 다른 추천 정보를 표시하기 위한 것일 수 있다. 이에 따라, "데이트(801)"를 추천 정보로 결정하는 사용자 입력과 "데이트"(801)와 연결된 다른 추천 정보들을 표시하기 위한 사용자 입력은 서로 구분될 수 있다. 예를 들어, "데이트(801)"를 추천 정보로 결정하는 사용자 입력은 탭 제스처이고, "데이트(801)"와 연결된 다른 추천 정보들을 표시하기 위한 사용자 입력은 터치 앤 홀드 제스처가 될 수 있다.
사용자 입력에 따라, 도 8a의 (b)와 같이, 프로세서(170)는 "데이트"(801)를 기준으로 하여 "데이트(801)"와 연결된 제1 추천 정보들 및 제1 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 경우, "데이트(801)"를 기준으로 하는 또 다른 추천 정보들이 존재하는 경우, 프로세서(170)는 또 다른 추천 정보들을 표시하기 위한 사용자 인터페이스(811)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 다음으로, 프로세서(170)는 사용자 인터페이스(811)를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
사용자 입력에 따라, 도 8b의 (c)와 같이, 프로세서(170)는 "데이트(801)"를 기준으로 하여 "데이트(801)"와 연결된 제2 추천 정보들 및 제2 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 경우, 사용자 입력부(145)는 제2 추천 정보들 중 일 추천 정보로서, "자전거(821)"를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
사용자 입력에 따라, 프로세서(170)는 "자전거(821)"를 포함하는 답신 메시지를 생성하고, 생성된 답신 메시지가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
한편, 도 8b의 (c)에서 사용자 인터페이스(812)를 선택하는 사용자 입력에 따라, 프로세서(170)는 또 다른 "데이트(801)"를 기준으로 하는 추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 또는, 더 이상 "데이트(801)"를 기준으로 하는 추천 정보들이 존재하지 않는 경우, 프로세서(170)는 다시 도 8a의 (b)의 화면으로 화면이 순환되어 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
도 9a 및 도 9b는, 본 개시의 일 실시 예에 따른, 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 도면들이다.
추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계는 다양한 형태로 표시될 수 있다. 예를 들어, 추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계는 전술한 바와 같이 노드 및 화살표를 포함하는 트리 구조의 형태로 표시될 수 있다. 또는, 이것들은 도 9a의 (a) 및 (b)와 같이, 일 추천 정보를 중심으로 일 추천 정보에 연결된 다른 추천 정보들이 방사형의 형태로 표시될 수도 있다. 이 때, 추천 정보들 간의 관계는 도 9a의 (a)와 같이 화살표 또는 선으로 나타날 수 있으나, 또는 도 9a의 (b)와 같이, 화살표 또는 선이 없이 추천 정보들이 표시되는 위치로 추천 정보들 간의 관계가 나타날 수도 있다. 예를 들어, 도 9ab의 (b)에서 일 추천 정보에 인접한 추천 정보들은 상기 일 추천 정보와 관계를 가지는 추천 정보들로 간주될 수 있다.
또는, 추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계는, 도 9b의 (c)와 같이, 분할된 영역의 위치를 기준으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 화면이 복수의 구역으로 분할된 경우, 화면의 중심에 가까울수록 기준이 되고, 다수의 추천 정보들과 관계를 가지는 추천 정보가 표시될 수 있다. 그리고, 화면의 바깥 영역으로 갈수록 화면의 중심에 위치한 추천 정보로부터 분기된 또 다른 추천 정보들이 표시될 수 있다.
도 10a 내지 도 10c는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 통신 디바이스(100a) 및 웨어러블 디바이스(100b)를 이용하여 수신된 메시지에 대한 추천 답신 메시지를 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
통신 디바이스(100a) 및 웨어러블 디바이스(100b)는 도 2의 엔진(200) 내의 적어도 하나의 구성을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 2의 엔진(200) 내의 구성들이 통신 디바이스(100a) 및 웨어러블 디바이스(100b)로 나뉘어질 수 있다. 웨어러블 디바이스(100b)는 통신 디바이스(100a)의 외부에 위치한 디바이스로서, 예를 들어, 사용자의 신체 일부에 부착되어 사용되는 디바이스(100)를 의미할 수 있다. 웨어러블 디바이스(100b)는 근거리 무선 통신뿐만 아니라, 원거리 무선 통신을 할 수 있다. 통신 디바이스(100a)와 웨어러블 디바이스(100b)는 근거리 무선 통신 연결이 설정되어 있을 수 있다. 예를 들어, 통신 디바이스(100a)와 웨어러블 디바이스(100b)는 블루투스 페어링되어 있을 수 있다. 이에 따라, 웨어러블 디바이스(100b)가 통신 디바이스(100a)와 기준 거리 내에 위치하는 경우, 통신 디바이스(100a)와 웨어러블 디바이스(100b)간에 근거리 무선 통신 연결이 자동으로 설정될 수 있다.
일 실시 예로, 도 10a의 단계 S1001에서, 통신 디바이스(100a)는 메시지를 수신할 수 있다.
단계 S1003에서, 통신 디바이스(100a)는 수신된 메시지의 발신 의도 또는 메시지 타입을 결정하고, 결정된 발신 의도 또는 메시지 타입에 기초하여, 적어도 하나의 추천 답신 메시지를 결정할 수 있다. 통신 디바이스(100a)에는 도 2에 도시된 구성이 저장되어 있을 수 있다.
단계 S1005에서, 통신 디바이스(100a)는 결정된 적어도 하나의 추천 답신 메시지를 웨어러블 디바이스(100b)로 전송할 수 있다.
단계 S1007에서, 웨어러블 디바이스(100b)는 수신된 추천 답신 메시지를 표시할 수 있다.　 또한, 웨어러블 디바이스(100b)는 답신 메시지 생성에 필요한 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다.
단계 S1009에서, 사용자에 의하여 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스가 선택되면, 웨어러블 디바이스(100b)는 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스가 선택된 것을 나타내는 정보를 통신 디바이스(100a)로 전송할 수 있다.
단계 S1011에서, 통신 디바이스(100a)는 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 결정할 수 있다.
단계 S1013에서, 통신 디바이스(100a)는 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 정보를 웨어러블 디바이스(100b)로 전송할 수 있다.
단계 S1015에서, 웨어러블 디바이스(100b)는 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽을 표시할 수 있다.
단계 S1017에서, 사용자에 의하여 복수 개의 추천 정보들 중 일 추천 정보가 선택되면, 웨어러블 디바이스(100b)는 선택된 일 추천 정보를 통신 디바이스(100a)로 전송할 수 있다.
단계 S1019에서, 통신 디바이스(100a)는 선택된 일 추천 정보, 발신 의도 및 메시지 타입에 기초하여 추천 정보를 포함하는 답신 메시지를 생성할 수 있다.
단계 S1021에서, 통신 디바이스(100a)는 생성된 답신 메시지를 발신자에게 전송할 수 있다. 또는, 통신 디바이스(100a)는 생성된 답신 메시지를 웨어러블 디바이스(100b)로 전송하고, 사용자의 확인에 따라, 생성된 답신 메시지를 발신자에게 전송할 수 있다.
다른 실시 예로, 도 10b의 단계 S1031에서, 웨어러블 디바이스(100b)는 메시지를 수신할 수 있다.
단계 S1033에서, 웨어러블 디바이스(100b)는 수신된 메시지를 통신 디바이스(100a)로 전송할 수 있다.
단계 S1035에서, 통신 디바이스(100a)는 발신 의도 또는 메시지 타입에 기초하여, 적어도 하나의 추천 답신 메시지를 결정할 수 있다.
단계 S1037에서, 통신 디바이스(100a)는 결정된 적어도 하나의 추천 답신 메시지를 웨어러블 디바이스(100b)로 전송할 수 있다
단계 S1039에서, 웨어러블 디바이스(100b)는 수신된 추천 답신 메시지를 표시할 수 있다.　 또한, 웨어러블 디바이스(100b)는 답신 메시지 생성에 필요한 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다.
단계 S1041에서, 사용자에 의하여 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스가 선택되면, 웨어러블 디바이스(100b)는 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스가 선택된 것을 나타내는 정보를 통신 디바이스(100a)로 전송할 수 있다.
단계 S1043에서, 통신 디바이스(100a)는 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 결정할 수 있다.
단계 S1045에서, 통신 디바이스(100a)는 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽을 표시할 수 있다.
단계 S1047에서, 사용자에 의하여 복수 개의 추천 정보들 중 일 추천 정보가 선택되면, 통신 디바이스(100a)는 선택된 일 추천 정보, 발신 의도 및 메시지 타입에 기초하여 추천 정보를 포함하는 답신 메시지를 생성할 수 있다.
단계 S1049에서, 통신 디바이스(100a)는 생성된 답신 메시지를 웨어러블 디바이스(100b)로 전송할 수 있다.
단계 S1051에서, 웨어러블 디바이스(100b)는 수신된 답신 메시지를 발신자에게 전송할 수 있다.
또 다른 실시 예로, 도 10c의 단계 S1061에서, 웨어러블 디바이스(100b)는 메시지를 수신할 수 있다.
단계 S1063에서, 웨어러블 디바이스(100b)는 발신 의도 또는 메시지 타입에 기초하여, 적어도 하나의 추천 답신 메시지를 결정할 수 있다.
단계 S1065에서, 웨어러블 디바이스(100b)는 수신된 추천 답신 메시지를 표시할 수 있다.　 또한, 웨어러블 디바이스(100b)는 답신 메시지 생성에 필요한 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다.
단계 S1067에서, 사용자에 의하여 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스가 선택되면, 웨어러블 디바이스(100b)는 추천 정보를 보기 위한 사용자 인터페이스가 선택된 것을 나타내는 정보를 통신 디바이스(100a)로 전송할 수 있다.
이하, 단계 S1069 내지 단계 S1077에서, 웨어러블 디바이스(100b)는 사용자가 선택한 복수 개의 추천 정보들에 기초하여 생성된 답신 메시지를 발신자에게 전송할 수 있다. 여기에서, 단계 S1069 내지 단계 S1077는, 각각 도 10b의 단계 S1043 내지 단계 S1051에 대응하므로 자세한 설명은 생략한다.
도 11a 및 도 11b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 답신 메시지 생성에 활용될 데이터가 결정되는 것을 나타내는 도면들이다.
도 11a의 (a)를 참조하면, 환경 설정 화면에서 데이터 등록 모드 사용자 인터페이스(1101)를 통하여 데이터 등록 모드를 온 상태로 전환하는 사용자 입력에 따라, 프로세서(170)는 데이트 등록 모드를 실행할 수 있다.
이에 따라, 프로세서(170)는 데이터의 일 예로 콘텐트를 제공 또는 표시하는 경우, 도 11a의 (b)와 같이, 콘텐트를 답신 메시지 생성에 활용할 데이터로 등록할 수 있는 데이터 등록 메뉴(1102)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 여기서, 콘텐트는 동영상, 이미지, 텍스트, 오디오 또는 웹 문서 등 다양한 종류의 정보들을 포함할 수 있다.
다음으로, 사용자 입력부(145)는 제공 중인 콘텐트를 답신 메시지 생성에 활용할 데이터로 등록하기 위하여, 데이터 등록 메뉴(1102)를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
사용자 입력에 따라, 도 11b의 (c)와 같이, 프로세서(180)는 제공 중인 콘텐트를 답신 메시지 생성에 활용할 데이터로 지정하기를 확인하는 팝업 화면(1103)이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 팝업 화면(1103)에는 태그 입력 창(1103-1) 및 중요도 선택 사용자 인터페이스(1103-2)가 포함될 수 있다. 태그 입력 창(1103-1)을 통하여 사용자 입력에 따라, 프로세서(170)는 제공 중인 콘텐트에 대한 태그 정보를 수신할 수 있다. 태그 정보는, 예를 들어, 콘텐트에 대한 설명, 콘텐트의 활용도 또는 콘텐트의 출처 등이 될 수 있다. 또한, 중요도 선택 사용자 인터페이스(1103-2)를 통한 사용자 입력에 따라, 프로세서(170)는 콘텐트의 중요도를 수신할 수 있다. 콘텐트의 중요도는, 예를 들어, 매우 중요함, 보통 중요함, 약간 중요함 중 하나가 될 수 있다.
프로세서(170)는 등록된 콘텐트, 등록된 콘텐트의 관련 정보들로서 등록된 콘텐트의 메타데이터 및 콘텐트의 태그 정보와 중요도를 이용하여 추천 정보 또는 답신 메시지를 생성할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(170)는 전술한 콘텐트 및 콘텐트 관련 정보들을 컨텍스트 프레임워크(300)의 사용자 등록 데이터 영역에 저장할 수 있다. 다음으로, 추천 답신 메시지 또는 추천 답신 메시지에 이용될 추천 정보가 생성되는 경우, 프로세서(170)는 사용자 등록 데이터 영역에 저장된 콘텐트 및 콘텐트 관련 정보들을 우선하여 이용할 수 있다.
이와 같이, 사용자가 직접 등록한 데이터 및 데이터를 이용하여 추천 답신 메시지 또는 추천 정보가 생성됨에 따라, 메시지 기능을 이용하는 사용자의 만족도 및 편의성이 향상될 수 있다.
도 12 및 도 13은 본 개시의 다른 일 실시 예에 따른, 답신 메시지를 제공하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면들이다.
도 12a의 (a)를 참조하면, 프로세서(170)는 소셜 서버에 등록된 콘텐트(1201)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 소셜 서버에 접속하여 제3 자가 등록한 콘텐트를 검색함에 따라, 프로세서(170)는 콘텐트(1201)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 경우, 사용자 입력부(145)는 소셜 서버에 등록된 콘텐트(1201)에 대하여 답신 메시지(예로, 댓글 등)를 등록하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다.
이 경우, 프로세서(170)는 제3 자가 등록한 콘텐트(1201)로부터 키워드를 생성할 수 있다.　 예를 들어, 프로세서(170)는 콘텐트(1201)로부터 도 12a의 (b)와 같이, "홍대", "아웃닭", "치킨", "치맥", "맥주", "양념치킨", "먹스타그램", "foodstagram", "instrafood", "instasize" 등의 키워드를 생성할 수 있다. 이 때, 프로세서(170)가 콘텐트로부터 키워드를 생성하는 것은, 이미지 자체를 분석하여 키워드를 생성하는 것뿐만 아니라 제3 자가 이미 등록한 태그들 또는 콘텐트의 메타 데이터로부터 키워드를 획득하는 것을 포함할 수 있다. 또는, 프로세서(170)는 외부 서버의 검색 엔진을 이용하여 이미지와 관련된 키워드 등을 획득할 수 있다. 예를 들어, 이미지가 음식 이미지인 경우, 프로세서(170)는 음식 이미지를 주로 제공하는 음식점, 음식 이미지와 관련된 최근 뉴스, 음식 이미지의 선호 대상 등을 외부 서버로부터 검색하여, 이를 키워드로 획득할 수 있다.
다음으로, 도 12a의 (c)와 같이, 프로세서(170)는 키워드 또는 키워드가 가공 또는 분류된 키워드를 추천 정보들로 결정하고, 결정된 추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 다음으로, 사용자 입력부(145)는 추천 정보들로부터 적어도 하나의 추천 정보(1202)를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
사용자 입력에 따라, 도 12b의 (d)와 같이, 프로세서(170)는 선택된 추천 정보(1202)와 답신 메시지로 이용 가능한 템플릿(1203)을 이용하여 답신 메시지 후보들(1204)을 생성할 수 있다. 이 경우, 프로세서(170)는 선택된 추천 정보(1202)의 속성에 따라 템플릿을 결정할 수 있다. 예를 들어, 선택된 추천 정보(1202)의 속성이 음식인 경우, 프로세서(170)는 음식을 포함하여 답신 메시지를 생성할 수 있는 템플릿을 선별하고, 이를 이용하여 답신 메시지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 "치킨" 추천 정보와 "다음에 나랑 (#음식) 먹으러 같이 가자~"라는 템플릿을 결합하여 "다음에 나랑 치킨 먹으러 같이가자~"라는 답신 메시지를 생성할 수 있다. 또는, 복수 개의 추천 정보로서 "치킨" 과 "맥주"가 선택된 경우, 프로세서(170)는 상기 복수 개의 추천 정보들과 "여기 (#음식) 맛있어?" 라는 템플릿을 결합하여 "여기 치킨 맥주 맛있어"라는 답신 메시지를 생성할 수 있다.
이와 같이, 복수 개의 답신 메시지 후보들이 생성되면, 프로세서(170)는 복수 개의 답신 메시지 후보들 중에서 일 답신 메시지를 사용자로부터 선택 받기 위한 사용자 인터페이스가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이에 따라, 사용자로부터 일 답신 메시지가 선택되면, 프로세서(170)는 선택된 일 답신 메시지를 소셜 서버에 등록할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 제3 자가 등록한 콘텐트에 대한 댓글로서 선택된 답신 메시지를 소셜 서버에 등록할 수 있다.
다른 실시 예로, 도 13a의 (a)를 참조하면, 프로세서(170)는 소셜 서버에 등록된 콘텐트(1301)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 경우, 사용자 입력부(145)는 소셜 서버에 등록된 콘텐트(1301)에 대하여 답신 메시지를 등록하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다.
이 경우, 프로세서(170)는 콘텐트(1301)로부터 도 13a의 (b)와 같이, "홍대", "아웃닭", "outdark", "foodstagram", "먹스타그램", "맛스타그램", "치킨", "스마트폰", "치즈스틱", "고구마스틱", "치느님", "일상", "먹방" 등의 키워드를 생성할 수 있다.
다음으로, 도 13a의 (c)와 같이, 프로세서(170)는 생성된 키워드들을 이용하여 추천 정보들을 결정하고, 결정된 추천 정보들 및 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 다음으로, 사용자 입력부(145)는 추천 정보들로부터 적어도 하나의 추천 정보(1302)를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
사용자 입력에 따라, 도 13b의 (d)와 같이, 프로세서(170)는 선택된 추천 정보(1302)와 답신 메시지로 이용 가능한 템플릿(1303)을 이용하여 답신 메시지 후보들(1304)을 생성할 수 있다. 이 경우, 프로세서(170)는 선택된 추천 정보(1302)의 속성에 따라 템플릿을 결정할 수 있다.　 예를 들어, 선택된 추천 정보의 속성이 동작(activity)인 경우, 프로세서(170)는 동작을 포함하여 답신 메시지를 생성할 수 있는 템플릿을 선별하고, 이를 이용하여 답신 메시지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 "먹방" 추천 정보와 "나랑도 (#동작) 같이 하자~"라는 템플릿을 결합하여 "나랑도 먹방 같이 하자~"라는 답신 메시지를 생성할 수 있다. 또는, 복수 개의 추천 정보들이 선택되고, 복수 개의 추천 정보들 속성이 각각 다른 경우, 프로세서(170)는 속성이 다른 복수 개의 추천 정보들을 이용하여 답신 메시지를 생성할 수 있는 템플릿을 선별하고, 이를 이용하여 답신 메시지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 속성이 다른 복수 개의 추천 정보들로서 "치킨", "홍대"가 선택되면, 프로세서(170)는 복수 개의 추천 정보들과 "오랜만에 (#음식) 먹으러 (#위치) 가자"라는 템플릿을 결합하여 "오랜만에 치킨 먹으러 홍대 가자"라는 답신 메시지를 생성할 수 있다.
도 14a 내지 도 15d는, 본 개시의 다른 일 실시 예에 따른 추천 정보로서 이미지를 제공하는 화면을 나타내는 도면들이다.
디바이스(100)가 이미지 또는 동영상이 제공이 가능한 경우, 답신 메시지에 포함되는 추천 정보로서 이미지 또는 동영상이 이용될 수 있다. 디바이스(100)는 발신자와 사용자 간의 메시지 이력으로부터 발신자 또는 사용자의 대화 의도를 파악하고, 대화 의도에 기초하여 답신 메시지에 포함 가능한 이미지 또는 동영상을 자동으로 제공할 수 있다. 이와 같이, 자동으로 답신 메시지에 포함될 이미지 또는 동영상이 제공됨에 따라, 답신 메시지를 작성하는 사용자의 편의성이 향상될 수 있다.
일 실시 예로, 도 14a의 (a)를 참조하면, 발신자의 디바이스로부터 메시지를 수신함에 따라, 프로세서(170)는 발신자와 사용자 간의 대화한 메시지가 화면에 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 발신자의 디바이스로부터 수신한 "여자 친구랑 주말에 뭐했어?"와, 이에 대한 응답으로 사용자가 입력한 "올림픽 공원 다녀왔지"와, 이에 대한 발신자의 응답으로 발신자의 디바이스로부터 수신한 "어땠어?"라는 메시지들이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 경우, 프로세서(170)는 답신 메시지에 포함될 추천 정보들을 제공하기 위한 사용자 인터페이스(1401)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
사용자 인터페이스(1401)를 선택하는 사용자 입력에 따라, 도 14a의 (b)와 같이, 프로세서(170)는 추천 정보들로서 이미지들(1402,1403,1404,1405)이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.　
이를 위하여, 프로세서(170)는 발신자와 사용자 간 대화한 메시지들로부터 적어도 하나의 키워드를 획득하고, 획득된 키워드를 이용하여 추천할 이미지들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 도 14a의 (b)의 발신자의 "여자 친구랑 주말에 뭐했어?"라는 메시지로부터 "여자 친구" 및 "주말"이라는 키워드를 획득하고, 사용자의 "올림픽 공원 다녀왔지"라는 메시지로부터 "올림픽 공원"이라는 키워드를 획득할 수 있다. 그리고, 프로세서(170)는 획득된 키워드들의 조합으로 추천할 이미지를 검색할 검색 키워드를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 "여자 친구", "주말" 및 "올림픽 공원"이라는 키워드를 이용하여 검색된 이미지들을 제1 이미지 그룹으로 정의할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 "여자 친구"와 "올림픽 공원"이라는 키워드를 이용하여 검색된 이미지들을 제2 이미지 그룹으로 정의할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 "여자 친구"와 "주말"이라는 키워드를 이용하여 검색된 이미지들을 제3 이미지 그룹으로 정의할 수 있다. 이로 인하여, 프로세서(170)는 도 12a의 (b)와 같이 프로세서(170)는 각 이미지 그룹의 대표 이미지들(1402~1405)이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 다음으로, 사용자 입력부(145)는 복수의 대표 이미지들(1402~1405) 중 일 대표 이미지(1402)를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
사용자 입력에 따라, 프로세서(170)는 선택된 대표 이미지(1402) 및 선택된 대표 이미지(1402)의 그룹에 포함된 다른 이미지들을 획득하고, 획득된 이미지들이 도 14b의 (d)와 같이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 과정에서, 도 14b의 (c)와 같이 프로세서(170)는 대표 이미지(1402)를 중심으로 대표 이미지(1502)의 그룹에 포함된 이미지들이 검색 또는 취합되어지는 시각적 효과가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
도 14b의 (d)에서 프로세서(170)는 검색된 이미지들이 화면의 일 영역(예로, 화면의 상단)(1411)에 정렬(예로, 키워드와 관계 정도가 높은 순서, 이미지 생성 시간 순서, 이미지 크기 순서 등)하여 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 화면의 다른 영역(예로, 화면의 하단)(1412)에는 대표 이미지 그룹의 포함되지 않은 이미지들이 정렬(예로, 이미지 생성 시간 순서, 이미지 크기 순서 등)되어 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
다음으로, 도 14c의 (e)와 같이, 사용자 입력부(145)는 검색된 이미지들 중에서 답신 메시지에 이용될 적어도 하나의 이미지(1421,1422,1423,1424)를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 사용자 입력에 응답하여, 프로세서(170)는 선택된 이미지들(1421~1424)이 다른 이미지들과 구분되도록 하이라이트되어 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
이 경우, 프로세서(170)는 도 14c의 (f)와 같이 선택된 이미지들(1421~1424)로부터 키워드들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 선택된 이미지들(1421~1424)을 분석하여 키워드들을 생성할 수 있다. 이 경우, 프로세서(170)는 NLG(Natural Language Generation) 기능을 이용하여 선택된 이미지들(1421~1424)을 분석하여 키워드들을 생성할 수 있다.
또는, 프로세서(170)는 선택된 이미지들(1421~1424)의 메타 데이터, 태그, 사용자 로그로부터 키워드들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 제1 이미지(1421))로부터 "올림픽 공원"이라는 장소 키워드를 획득하고, 제2 이미지(1422)로부터 "2015.8.10"이라는 날짜 키워드를 획득하고, 제3 이미지(1423)로부터 "여자 친구"라는 인물 키워드를 획득할 수 있다.
다음으로, 도 14c의 (g)와 같이, 프로세서(170)는 복수의 템플릿들 중에서 획득한 키워드에 기초하여 답신 메시지로 이용 가능한 템플릿을 결정할 수 있다. 예를 들어, 선택된 이미지에 대응하는 키워드들의 속성이 장소 및 인물인 경우, 프로세서(170)는 장소와 인물을 포함하는 템플릿(1431)을 답신 메시지를 생성하기 위한 템플릿으로 결정할 수 있다.
다음으로, 도 14d의 (h)와 같이, 프로세서(170)는 답신 메시지로서, 결정된 템플릿에 따라 키워드가 포함된 텍스트 형태의 답신 메시지 및 생성된 키워드와 관련된 이미지들(1441,1442)이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 때, 획득된 키워드와 관련된 이미지들(1441,1442)은 도 14c의 (e)에서 사용자가 선택한 이미지가 될 수도 있고, 또는 도 14c의 (f)에서 획득된 키워드와 관련하여 다시 검색된 이미지들의 대표 이미지가 될 수도 있다.　
도 14d의 (h)에서, 답신 메시지에 "올림픽 공원", "여자친구" 이미지들(1441,1442)이 포함되면, 사용자 입력부(145)는 이미지들(1441,1442) 중 "여자친구" 이미지(1442)를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
사용자 입력에 따라, 도 14d의 (i)와 같이 프로세서(170)는 선택된 이미지(1442)와 관련된 다른 이미지들이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 상기 다른 이미지들은, 선택된 이미지(1442)와 관련된 키워드를 이용하여 다시 검색된 이미지가 될 수도 있고, 또는 선택된 이미지(1442)가 대표 이미지인 경우, 대표 이미지의 그룹에 포함되는 이미지들일 수도 있다. 또는, 선택된 이미지(1442)와 관련된 다른 이미지들은, 선택된 이미지(1442)로부터 키워드를 새로 획득하여, 획득된 키워드를 이용하여 새로 검색된 이미지가 될 수도 있다. 이러한 이미지들은, 썸네일 형태, 또는 이미지 목록으로 제공될 수도 있고, 또는 앨범 형태로 제공되어 시간이 경과함에 따라 슬라이드 되면서 표시될 수도 있다. 또는, 특정 개수의 이미지만 표시되고, 다른 이미지들은 좌/우 또는 상/하 버튼을 선택하는 사용자 입력에 따라 순차적으로 표시될 수도 있다.
다른 일 실시 예로, 도 15a의 (a)를 참조하면, 발신자의 디바이스로부터 메시지를 수신함에 따라, 프로세서(170)는 발신자와 사용자 간의 대화한 메시지가 화면에 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 발신자의 디바이스로부터 수신한 "뭐 먹고 싶어"라는 메시지들이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 때, 프로세서(170)는 사용자가 입력하는 답신 메시지에 포함될 추천 정보들을 선택하기 위한 사용자 인터페이스(1501)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
사용자 인터페이스(1501)를 선택하는 사용자 입력에 따라, 도 15a의 (b)와 같이, 프로세서(170)는 추천 정보들로서 이미지들(1501,1502,1503,1504)이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.　 이를 위하여, 프로세서(170)는 발신자와 사용자 간 대화한 메시지들로부터 적어도 하나의 키워드를 획득하고, 획득된 키워드를 이용하여 추천할 이미지들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 도 15a의 (b)의 발신자의 "뭐 먹고 싶어"라는 메시지로부터 "뭐", "먹다", 및 "~고 싶다"이라는 키워드를 획득할 수 있다. 그리고, 획득된 키워드의 조합으로 추천할 이미지를 검색할 검색 키워드를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 발신자의 발신 의도가 음식을 문의하는 것으로 판단하고, 발신자와 사용자 간의 대화 이력, 사용자의 검색 이력, 디바이스(100)에 저장된 이미지 등에 기초하여 음식과 관련된 새로운 키워드들을 생성할 수 있다. 새롭게 생성된 키워드들 조합은, 예를 들어, "롤케이크", "소주" 및 "고기", "치킨" 및 "맥주"가 될 수 있다. 다음으로, 프로세서(170)는 디바이스(100) 또는 디바이스(100)와 연결된 서버에 저장된 이미지들로부터 생성된 키워드들의 조합과 관련된 이미지들을 검색하고, 이들을 그룹화할 수 있다. 이에 따라, 도 15a의 (b)와 같이 프로세서(170)는 각 이미지 그룹의 대표 이미지들(1502,1503,1504,1505)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 다음으로, 사용자 입력부(145)는 복수의 대표 이미지들(1502~1505) 중 일 대표 이미지(1502)를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
사용자 입력에 따라, 프로세서(170)는 선택된 대표 이미지(1502) 및 선택된 대표 이미지(1502)의 그룹에 포함된 다른 이미지들을 획득하고, 획득된 이미지들이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 과정에서, 도 15b의 (c)와 같이 프로세서(170)는 대표 이미지(1502)를 중심으로 대표 이미지(1502)의 그룹에 포함된 이미지들이 검색 또는 취합되는 시각적 효과가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 또한, 도 15b의 (d)와 같이 프로세서(170)는 검색된 이미지들이 화면의 일 영역(예로, 화면의 상단)(1511)에 정렬되어 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 화면의 다른 영역(예로, 화면의 하단)(1512)에는 대표 이미지 그룹의 포함되지 않은 이미지들이 정렬되어 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
다음으로, 도 15c의 (e)와 같이, 사용자 입력부(145)는 검색된 이미지들 중에서 답신 메시지에 이용될 적어도 하나의 이미지(1521,1522,1523,1524)를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 사용자 입력에 응답하여, 프로세서(170)는 선택된 이미지들(1521~1524)이 다른 이미지들과 구분되도록 하이라이트되어 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
이 경우, 프로세서(170)는 도 15c의 (f)와 같이 선택된 이미지들(1521~1524)로부터 키워드들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 선택된 이미지들(1521~1524)을 분석하여 키워드들을 생성할 수 있다. 또는, 프로세서(170)는 선택된 이미지들(1521~1524)의 메타 데이터, 태그, 사용자 로그로부터 키워드들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 제1 이미지(1521), 제2 이미지(1522) 및 제3 이미지(1523)로부터 "치킨"이라는 음식 키워드를 획득하고, 제4 이미지(1524)로부터 "생맥주"라는 음식 키워드를 획득할 수 있다.
다음으로, 도 15c의 (g)와 같이, 프로세서(170)는 복수의 템플릿들 중에서 획득한 키워드에 기초하여 답신 메시지로 이용 가능한 템플릿을 결정할 수 있다. 예를 들어, 선택된 이미지에 대응하는 키워드들의 속성이 음식인 경우, 프로세서(170)는 복수 개의 음식을 포함하는 템플릿(1531)을 답신 메시지를 생성하기 위한 템플릿으로 결정할 수 있다.
다음으로, 도 15d의 (h)와 같이, 프로세서(170)는 결정된 템플릿에 따라 키워드가 포함된 텍스트 형태의 답신 메시지 및 생성된 키워드와 관련된 이미지들(1551,1552)이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 이 때, 획득된 키워드와 관련된 이미지들(1551,1552)은 도 15c의 (e)에서 사용자가 선택한 이미지가 될 수도 있고, 또는 도 15c의 (f)에서 획득된 키워드와 관련하여 다시 검색된 이미지들의 대표 이미지가 될 수도 있다.　
도 15d의 (h)에서, 답신 메시지에 "치킨", "생맥주" 이미지들(1551,1552)이 포함되면, 사용자 입력부(145)는 이미지들 중 일 이미지로서, "치킨" 이미지(1552)를 선택하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
사용자 입력에 따라, 도 15d의 (i)와 같이 프로세서(170)는 선택된 "치킨" 이미지(1552)와 관련된 다른 이미지들이 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 상기 다른 이미지들은 선택된 이미지(1552)와 관련된 키워드를 이용하여 다시 검색된 이미지가 될 수도 있고, 또는 선택된 이미지(1552)가 대표 이미지인 경우, 대표 이미지의 그룹에 포함되는 이미지들일 수도 있다. 또는, 상기 다른 이미지들은 선택된 이미지(1552)로부터 키워드를 새로 획득하여, 획득된 키워드를 이용하여 새로 검색된 이미지가 될 수도 있다. 상기 다른 이미지들은, 썸네일 형태, 또는 이미지 목록으로 제공될 수도 있고, 또는 앨범 형태로 제공되어 시간이 경과함에 따라 슬라이드 되면서 표시될 수도 있다. 또는, 특정 개수의 이미지만 표시되고, 다른 이미지들은 좌/우 또는 상/하 버튼을 선택하는 사용자 입력에 따라 순차적으로 표시될 수도 있다.
도 16a 내지 도 16d는, 본 개시의 다른 일 실시 예에 따른, 복수의 디바이스를 대상으로 답신 메시지를 제공하는 화면을 나타내는 도면들이다.
사용자가 복수의 발신자들 각각과 복수의 대화창을 이용하여 메시지 수/발신하는 경우, 대화창을 빈번하게 변경해야 하는 불편함이 발생할 수 있다. 이에 따라, 제1 발신자와 대화창을 통해 메시지를 수/발신하는 도중에, 사용자가 대화창의 변경 없이 제2 발신자와 메시지를 수/발신하도록 사용자의 불편함이 개선될 필요성이 요구될 수 있다.
도 16a의 (a)를 참조하면, 프로세서(170)는 대화창에 제1 발신자의 제1 디바이스로부터 수신된 제1 질문 메시지(1601)와 사용자의 제1 답신 메시지(1602)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
제2 발신자의 제2 디바이스로부터 제2 질문 메시지(1611)가 수신되면, 도 16a의 (b)와 같이, 프로세서(170)는 제2 질문 메시지(1611)의 적어도 일부가 화면에 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
이 경우, 사용자 입력부(145)는 대화창의 입력 필드를 통하여 태그 정보(1621)를 입력하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 태그 정보(1621)를 입력하는 사용자 입력에 따라, 도 16b의 (c)와 같이, 프로세서(170)는 대화창의 입력 필드에 태그 정보(1621)가 표시되고, 또한 제2 디바이스의 식별 정보(1622)가 자동으로 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 제2 디바이스의 식별 정보(1622)는 제2 질문 메시지(1611)와 함께 전송되는 부가 정보 또는 헤더 정보로부터 획득될 수 있다. 제2 디바이스의 식별 정보(1622)는, 예로, 제2 발신자의 아이디, 전화번호 또는 별칭 등이 될 수 있다.
다음으로, 태그 정보(1621) 및 제2 디바이스(1622)의 식별 정보가 표시된 상태에서, 사용자 입력부(145)는 제2 질문 메시지(1601)에 대한 제2 답신 메시지(1623)를 입력하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 제2 답신 메시지(1623)를 입력하는 사용자 입력에 따라, 도 16b의 (d)와 같이, 프로세서(170)는 대화창의 입력 필드에 태그 정보(1621), 제2 디바이스의 식별 정보(1622) 및 제2 답신 메시지(1623)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
한편, 도 16a의 (b)에서, 사용자 입력부(145)가 대화창의 입력 필드를 통하여 태그 정보(1621), 제2 디바이스의 식별 정보(1622) 및 제2 답신 메시지(1623)를 직접 입력 받을 수 도 있다. 이 경우에도, 도 16b의 (d)와 같이, 프로세서(170)는 대화창의 입력 필드에 태그 정보(1621), 제2 디바이스의 식별 정보(1622) 및 제2 답신 메시지(1623)가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다.
다음으로, 전송 버튼(1624)을 선택하는 사용자 입력에 따라, 프로세서(170)는 작성된 제2 답신 메시지(1623)가 제2 디바이스로 전송되도록 통신부(130)를 제어할 수 있다. 그리고, 도 16c의 (e)와 같이, 프로세서(170)는 화면에 제2 디바이스로 전송한 답신 메시지(1623)가 대화창에 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(170)는 대화창의 영역이 색 또는 선 등에 의하여 복수의 영역들(1631,1632)로 분리되고, 복수의 영역들(1631,1632) 중 일 영역(1631)에는 제2 디바이스 전송된 답신 메시지가 표시되고, 다른 일 영역(1632)에는 제1 디바이스로 전송된 답신 메시지가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 또는, 다른 실시 예로, 프로세서(170)는 화면의 상태바 영역 또는 대화창의 밖의 영역에 제2 디바이스로 전송된 답신 메시지가 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수도 있다.
도 17은 본 개시의 다른 실시 예에 따른 디바이스(100)의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 17에 도시된 바와 같이, 디바이스(100) 의 구성은, 예를 들어, 휴대폰, 태블릿 PC, PDA, MP3 플레이어, 키오스크, 전자 액자, 네비게이션 디바이스, 디지털 TV, 스마트 워치(Smart watch), 손목 시계(Wrist watch) 또는 스마크 글래스(Smart Glass), HMD(Head-Mounted Display)와 같은 웨어러블 디바이스(Wearable device) 등과 같은 다양한 유형의 디바이스에 적용될 수 있다.
도 17에 따르면, 디바이스(100) 는 디스플레이부(110), 프로세서(170), 메모리(120), GPS 칩(125), 통신부(130), 비디오 프로세서(135), 오디오 프로세서(140), 사용자 입력부(145), 마이크부(150), 촬상부(155), 스피커부(160), 움직임 감지부(165) 중 적어도 하나를 포함 할 수 있다.
디스플레이부(110)는 표시패널(111) 및 표시 패널(111)을 제어하는 컨트롤러(미도시)를 포함할 수 있다. 표시패널(111)에는 LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diodes) 디스플레이, AM-OLED(Active-Matrix Organic Light-Emitting Diode), PDP(Plasma Display Panel) 등과 같은 다양한 형태의 디스플레이로 구현될 수 있다. 표시패널(111)은 유연하게(flexible), 투명하게(transparent) 또는 착용할 수 있게(wearable) 구현될 수 있다. 디스플레이부(110)는 사용자 입력부(145)의 터치 패널(147)과 결합되어 터치 스크린(미도시)으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 터치 스크린(미도시)은 표시 패널(111)과 터치 패널(147)이 적층 구조로 결합된 일체형의 모듈을 포함할 수 있다.
메모리(120)는 내장 메모리(Internal Memory)(미도시) 및 외장 메모리(External Memory)(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
내장 메모리는, 예를 들어, 휘발성 메모리(예를 들면, DRAM(Dynamic RAM), SRAM(Static RAM), SDRAM(Synchronous Dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(예를 들면, OTPROM(One Time Programmable ROM), PROM(Programmable ROM), EPROM(Erasable and Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM), Mask ROM, Flash ROM 등), 하드 디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(170)는 비휘발성 메모리 또는 다른 구성요소 중 적어도 하나로부터 수신한 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드(load)하여 처리할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 다른 구성요소로부터 수신하거나 생성된 데이터를 비휘발성 메모리에 보존할 수 있다.
외장 메모리는, 예를 들면, CF(Compact Flash), SD(Secure Digital), Micro-SD(Micro Secure Digital), Mini-SD(Mini Secure Digital), xD(extreme Digital) 및 Memory Stick 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
메모리(120)는 디바이스(100) 의 동작에 사용되는 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다.
프로세서(170)는 질문 메시지에 대한 답신 메시지에 포함 가능한 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 디스플레이부(110)에 표시되도록 디스플레이부(110)를 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 메모리(120)에 저장된 컨텐츠의 일부를 디스플레이부(110)에 표시할 수 있다. 또한, 프로세서(170)는 디스플레이부(110)의 일 영역에서 사용자 입력이 이루어지면, 사용자 입력에 대응되는 제어 동작을 수행할 수 있다.
프로세서(170)는 RAM(171), ROM(172), CPU(173), GPU(Graphic Processing Unit)(174) 및 버스(175) 중 적어도 하나를 포함 할 수 있다. RAM(171), ROM(172), CPU(173) 및 GPU(174) 등은 버스(175)를 통해 서로 연결될 수 있다.
CPU(173)는 메모리(120)에 액세스하여, 메모리(120)에 저장된 O/S를 이용하여 부팅을 수행한다. 그리고, 메모리(120)에 저장된 각종 프로그램, 컨텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행한다.
ROM(172)에는 시스템 부팅을 위한 명령어 세트 등이 저장된다. 예로, 휴대 단말기(100)는 턴온 명령이 입력되어 전원이 공급되면, CPU(173)가 ROM(172)에 저장된 명령어에 따라 메모리(120)에 저장된 O/S를 RAM(171)에 복사하고, O/S를 실행시켜 시스템을 부팅시킬 수 있다. 부팅이 완료되면, CPU(173)는 메모리(120)에 저장된 각종 프로그램을 RAM(171)에 복사하고, RAM(171)에 복사된 프로그램을 실행시켜 각종 동작을 수행한다. GPU(174)는 모바일 디바이스 (100)의 부팅이 완료되면, 디스플레이부(110)의 영역에 UI 화면을 디스플레이한다. 구체적으로는, GPU(174)는 컨텐츠, 아이콘, 메뉴 등과 같은 다양한 객체를 포함하는 전자문서가 표시된 화면을 생성할 수 있다. GPU(174)는 화면의 레이아웃에 따라 각 객체들이 표시될 좌표값, 형태, 크기, 컬러 등과 같은 속성 값을 연산한다. 그리고, GPU(174)는 연산된 속성값에 기초하여 객체를 포함하는 다양한 레이아웃의 화면을 생성할 수 있다. GPU(174)에서 생성된 화면은 디스플레이부(110)로 제공되어, 디스플레이부(110)의 각 영역에 각각 표시될 수 있다.
GPS 칩(125)은 GPS(Grobal Positioning System) 위성으로부터 GPS 신호를 수신하여, 디바이스(100)의 현재 위치를 산출할 수 있다. 프로세서(170)는 네비게이션 프로그램을 이용할 때나 그 밖에 사용자의 현재 위치가 필요할 경우에, GPS 칩(125)을 이용하여 사용자 위치를 산출할 수 있다.
통신부(130)는 다양한 유형의 통신방식에 따라 다양한 유형의 외부 디바이스와 통신을 수행할 수 있다. 통신부(130)는 와이파이칩(131), 블루투스 칩(132), 무선 통신 칩(133), NFC 칩(134) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(170)는 통신부(130)를 이용하여 각종 외부 디바이스와 통신을 수행할 수 있다. 통신부(130)는 다른 디바이스로부터 질문 메시지를 수신할 수도 있고, 수신된 질문 메시지에 대한 답신 메시지를 다른 디바이스로 전송할 수도 있다.
와이파이 칩(131), 블루투스 칩(132)은 각각 WiFi 방식, 블루투스 방식으로 통신을 수행할 수 있다. 와이파이 칩(131)이나 블루투스 칩(132)을 이용하는 경우에는 SSID 및 세션 키 등과 같은 각종 연결 정보를 먼저 송수신하여, 이를 이용하여 통신 연결한 후 각종 정보들을 송수신할 수 있다. 무선 통신 칩(133)은 IEEE, 지그비, 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evoloution) 등과 같은 다양한 통신 규격에 따라 통신을 수행하는 칩을 의미한다. NFC 칩(134)은 135kHz, 13.56MHz, 433MHz, 860~960MHz, 2.45GHz 등과 같은 다양한 RF-ID 주파수 대역들 중에서 13.56MHz 대역을 사용하는 NFC(Near Field Communication) 방식으로 동작하는 칩을 의미한다.
비디오 프로세서(135)는 통신부(130)를 통해 수신된 컨텐츠 또는, 메모리(120)에 저장된 컨텐츠에 포함된 비디오 데이터를 처리할 수 있다. 비디오 프로세서(135)에서는 비디오 데이터에 대한 디코딩, 스케일링, 노이즈 필터링, 프레임 레이트 변환, 해상도 변환 등과 같은 다양한 이미지 처리를 수행할 수 있다.
오디오 프로세서(140)는 통신부(130)를 통해 수신된 컨텐츠 또는, 메모리(120)에 저장된 컨텐츠에 포함된 오디오 데이터를 처리할 수 있다. 오디오 프로세서(140)에서는 오디오 데이터에 대한 디코딩이나 증폭, 노이즈 필터링 등과 같은 다양한 처리가 수행될 수 있다.
프로세서(170)는 멀티미디어 컨텐츠에 대한 재생 프로그램이 실행되면 비디오 프로세서(135) 및 오디오 프로세서(140)를 구동시켜, 해당 컨텐츠를 재생할 수 있다. 스피커부(160)는 오디오 프로세서(140)에서 생성한 오디오 데이터를 출력할 수 있다.
사용자 입력부(145)는 사용자로부터 다양한 명령어를 입력 받을 수 있다. 사용자 입력부(145)는 키(146), 터치 패널(147) 및 펜 인식 패널(148) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
키(146)는 디바이스(100)의 본체 외관의 전면부나 측면부, 배면부 등의 다양한 영역에 형성된 기계적 버튼, 휠 등과 같은 다양한 유형의 키를 포함할 수 있다.
터치 패널(147)은 사용자의 터치 입력을 감지하고, 감지된 터치 신호에 해당하는 터치 이벤트 값을 출력할 수 있다. 터치 패널(147)이 표시 패널(111)과 결합하여 터치 스크린(미도시)을 구성한 경우, 터치 스크린은 정전식이나, 감압식, 압전식 등과 같은 다양한 유형의 터치 센서로 구현될 수 있다. 정전식은 터치 스크린 표면에 코팅된 유전체를 이용하여, 사용자의 신체 일부가 터치 스크린 표면에 터치되었을 때 사용자의 인체로 야기되는 미세 전기를 감지하여 터치 좌표를 산출하는 방식이다. 감압식은 터치 스크린에 내장된 두 개의 전극 판을 포함하여, 사용자가 화면을 터치하였을 경우, 터치된 지점의 상하 판이 접촉되어 전류가 흐르게 되는 것을 감지하여 터치 좌표를 산출하는 방식이다. 터치 스크린에서 발생하는 터치 이벤트는 주로 사람의 손가락에 의하여 생성될 수 있으나, 정전 용량 변화를 가할 수 있는 전도성 재질의 물체에 의해서도 생성될 수 있다.
펜 인식 패널(148)은 사용자의 터치용 펜(예컨대, 스타일러스 펜(stylus pen), 디지타이저 펜(digitizer pen))의 운용에 따른 펜의 근접 입력 또는 터치 입력을 감지하고 감지된 펜 근접 이벤트 또는 펜 터치 이벤트를 출력할 수 있다. 펜 인식 패널(148)은, 예로, EMR 방식으로 구현될 수 있으며, 펜의 근접 또는 터치에 의한 전자기장의 세기 변화에 따라 터치 또는 근접 입력을 감지할 수 있다. 상세하게는 펜 인식 패널(148)은 그리드 구조를 가지는 전자 유도 코일 센서(미도시)와 전자 유도 코일 센서의 각 루프 코일에 순차적으로 소정의 주파수를 가지는 교류 신호를 제공하는 전자 신호 처리부(미도시)를 포함하여 구성될 수 있다. 이러한 펜 인식 패널(148)의 루프 코일 근방에 공진회로를 내장하는 펜이 존재하면, 해당 루프 코일로부터 송신되는 자계가 펜 내의 공진회로에 상호 전자 유도에 기초한 전류를 발생시킨다. 이 전류를 기초로 하여, 펜 내의 공진 회로를 구성하는 코일로부터 유도 자계가 발생하게 되고, 펜 인식 패널(148)은 이 유도 자계를 신호 수신 상태에 있는 루프 코일에서 검출하게 되어 펜의 접근 위치 또는 터치 위치가 감지될 수 있다. 펜 인식 패널(148)은 표시 패널(111)의 하부에 일정 면적, 예를 들어, 표시 패널(111)의 표시 영역을 커버할 수 있는 면적을 가지고 마련될 수 있다.
마이크부(150)는 사용자 음성이나 기타 소리를 입력 받아 오디오 데이터로 변환할 수 있다. 프로세서(170)는 마이크 부(150)를 통해 입력되는 사용자 음성을 통화 동작에서 이용하거나, 오디오 데이터로 변환하여 메모리(120)에 저장할 수 있다.
촬상부(155)는 사용자의 제어에 따라 정지 영상 또는 동영상을 촬상할 수 있다. 촬상부(155)는 전면 카메라, 후면 카메라와 같이 복수 개로 구현될 수도 있다.
촬상부(155) 및 마이크부(150)가 마련된 경우, 프로세서(170)는 마이크부(150)를 통해 입력되는 사용자 음성이나 촬상부(155)에 의해 인식되는 사용자 모션에 따라 제어 동작을 수행할 수도 있다. 예컨대, 디바이스(100)는 모션 제어 모드나 음성 제어 모드로 동작할 수 있다. 모션 제어 모드로 동작하는 경우, 프로세서(170)는 촬상부(155)를 활성화시켜 사용자를 촬상하고, 사용자의 모션 변화를 추적하여 그에 대응되는 제어 동작을 수행할 수 있다. 음성 제어 모드로 동작하는 경우 프로세서(170)는 마이크부(150)를 통해 입력된 사용자 음성을 분석하고, 분석된 사용자 음성에 따라 제어 동작을 수행하는 음성 인식 모드로 동작할 수 있다.
움직임 감지부(165)는 디바이스(100)의 본체 움직임을 감지할 수 있다.　 디바이스(100)는 다양한 방향으로 회전되거나 기울어질 수 있다. 이 때, 움직임 감지부(165)는 지자기 센서, 자이로 센서, 가속도 센서 등과 같은 다양한 센서들 중 적어도 하나를 이용하여 회전 방향 및 각도, 기울기 등과 같은 움직임 특성을 감지할 수 있다.
그 밖에, 도 17에 도시하지는 않았으나, 실시 예에는, 디바이스(100) 내에 USB 커넥터가 연결될 수 있는 USB 포트나, 헤드셋, 마우스, LAN 등과 같은 다양한 외부 단자와 연결하기 위한 다양한 외부 입력 포트, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 신호를 수신하여 처리하는 DMB 칩, 다양한 센서 등을 더 포함할 수 있다.
도 18은 본 개시의 다른 일 실시 예에 따른, 추천 정보를 이용하여 외부 디바이스를 제어하는 시스템을 나타내는 도면이다.
도 18에서, 시스템(1800)은, 디바이스(100), 외부 디바이스(1810) 및 허브 디바이스(1820)를 포함할 수 있다.
여기서, 외부 디바이스(1810)는 예로, IoT 디바이스가 될 수 있다. IoT 디바이스는 다양한 종류의 가전 제품(home appliance)일 수 있다. 가전 제품은, 예를 들면, 세탁기(1811), 냉장고(1812), 에어컨(1813), 스마트 TV, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 청소기, 오븐, 전자레인지, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), 홈 오토매이션 컨트롤 패널(home automation control panel), 보안 컨트롤 패널(security control panel), TV 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더(camcorder), 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, IoT 디바이스는 가정 내의 상태를 감지하기 위한 센서일 수 있다. 이때, 센서는 움직임 센서, 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서 등과 같은 다양한 센서로 구현될 수 있다.
허브 디바이스(1820)는 홈 게이트웨이, 홈 서버와 같은 별도의 디바이스일 수도 있으며, 전술한 IoT 디바이스들 중에 일 디바이스가 허브 디바이스(1820)로 동작할 수도 있다.
사용자가 디바이스(100)가 제공하는 메시지 화면을 통하여 외부 디바이스(1810)를 제어하기 위한 메시지를 입력하면, 디바이스(100)는 입력된 메시지에 대응하는 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간에 관계를 나타내는 관계 정보를 획득할 수 있다.
이 경우, 전술한 트리 생성 모듈(235)은 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간에 관계를 나타내는 관계 정보를 생성할 수 있다. 트리 생성 모듈(235)은 디바이스(100)에 포함될 수도 있고, 또는 외부 디바이스(1810)나 허브 디바이스(1820)에도 포함될 수 있다. 이 때, 추천 정보 및 관계 정보는, 외부 디바이스(1810)의 사용 이력 또는 미리 설정된 정보에 기초하여 선택 및 생성될 수 있다.
일 예로, 트리 생성 모듈(235)이 허브 디바이스(1820)에 구비된 경우, 허브 디바이스(1820)는 디바이스(100)로부터 사용자가 입력한 메시지를 수신할 수 있다. 메시지를 수신한 허브 디바이스(1820)는 입력된 메시지를 분석하여 외부 디바이스(1810)와 높은 가중치를 가지는 추천 정보를 선택하고, 각 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 관계 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 허브 디바이스(1820)는 생성된 추천 정보 및 관계 정보를 디바이스(100)로 전송할 수 있다.
다른 예로, 트리 생성 모듈(235)이 외부 디바이스(1810)에 구비된 경우, 외부 디바이스(1810)는 사용자가 입력한 메시지를 허브 디바이스(1820)를 거쳐서 수신하거나 또는 직접 수신할 수 있다. 외부 디바이스(1810)는 수신된 메시지를 분석하여 추천 정보 및 각 추천 정보들 간의 관계 정보를 생성할 수 있다. 그리고, 외부 디바이스(1810)는 생성된 추천 정보 및 관계 정보를 허브 디바이스(1820)를 거쳐서 디바이스(100)로 전송하거나, 또는 직접 디바이스(100)로 전송할 수 있다.
이와 같이, 디바이스(100)가 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간에 관계를 나타내는 관계 정보를 획득하면, 디바이스(100)는 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽을 화면에 표시할 수 있다.
사용자는 표시된 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽에 기초하여, 복수 개의 추천 정보들 중 일 정보를 선택할 수 있다.
사용자에 입력에 따라, 디바이스(100)는 선택된 추천 정보와 관련된 제어 명령을 허브 디바이스(1820)를 거쳐서 외부 디바이스(1810)로 전송하거나, 또는 외부 디바이스(1810)로 직접 전송할 수 있다.
외부 디바이스(1810)는 수신된 제어 명령에 따라 동작을 수행할 수 있다.
도 19는 본 개시의 일 실시예에 따른, 추천 정보를 이용하여 외부 디바이스(1810)를 제어하는 방법을 나타내는 사용도들이다.
도 19의 (a)를 참조하면, 사용자는 연락처 목록(1910)들 중에서, 제어를 위하여 메시지를 전송할 외부 디바이스(1810)의 식별 정보(1911)를 선택할 수 있다. 외부 디바이스(1810)의 식별 정보는, 예로, 세탁기(1811)의 식별 정보일 수 있다.
외부 디바이스(1810)의 식별 정보가 선택되면, 도 19의 (b)와 같이, 디바이스(10)는 외부 디바이스(1810)와 관련된 메시지를 표시하거나 또는 입력할 수 있는 메시지 화면(1920)을 제공할 수 있다.
메시지 화면(1920)이 제공되면, 사용자는 외부 디바이스(1910)의 상태를 요청하는 메시지(1921)를 입력할 수 있다. 예로, 사용자는 "세탁물 상태를 알려줘"라는 메시지(1921)를 입력할 수 있다.
디바이스(100)는 메시지(1921)를 분석한 결과로서, 외부 디바이스(1810)의 상태를 요청하는 명령을 외부 디바이스(1810)로 직접 전송하거나, 또는 허브 디바이스(1820)를 거쳐서 외부 디바이스(1810)로 전송할 수 있다.
수신된 명령에 응답하여, 외부 디바이스(1810)는 상태 정보를 디바이스(100)로 직접 전송하거나, 허브 디바이스(1820)을 거쳐서 디바이스(100)로 전송할 수 있다.
외부 디바이스(1810)의 상태 정보는, 예로, 외부 디바이스(1810)의 동작 상태, 외부 디바이스(1810)에서 처리하는 대상물의 상태 및 외부 디바이스(1810)의 주변의 상태 중 적어도 하나가 될 수 있다. 예로, 외부 디바이스(1810)가 세탁기(1811)인 경우, 외부 디바이스(1810)의 상태 정보는, 세탁량, 세탁물의 냄새 정도, 외부 디바이스(1810)에 투입된 세제량 및 섬유 유연제량 중 적어도 하나가 될 수 있다. 이 경우, 상기 정보들은 세탁기(1811)에 구비된 카메라, 냄새 센서 또는 압력 센서 등을 이용하여 감지될 수 있다.
외부 디바이스(1810)의 상태를 요청하는 메시지(1921)에 대한 응답으로 외부 디바이스(1810)의 상태 정보가 획득되면, 디바이스(100)는 외부 디바이스(1810)의 상태 정보를 메시지(1923)로 변환하여 메시지 화면(1920)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 세탁물의 상태로서 "세탁량(1kg), 세탁물 냄새(강), 세제량(대), 섬유 유연제량(소)"라는 메시지(1923)를 화면에 표시할 수 있다.
외부 디바이스(1810)의 상태 정보와 관련된 메시지(1923)가 메시지 화면(1920)에 표시되면, 사용자는 외부 디바이스(1810)의 상태 정보에 기초하여 외부 디바이스(1810)를 제어하기 위한 메시지(1925)를 입력할 수 있다. 예로, 사용자는 "세탁기 좀 돌려줘"라는 메시지(1925)를 입력할 수 있다.
디바이스(100)는 메시지(1925)를 분석한 결과로서, 도 19의 (c)와 같이, 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽을 표시할 수 있다. 이 경우, 그래픽은, 예로, 복수 개의 추천 정보들을 연결하는 그래픽으로서 트리 구조, 노드 구조 또는 하이라키 구조 등을 형성할 수 있다.
외부 디바이스(1810)가, 예로, 세탁기인 경우, 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽은 세탁 코스의 종류, 세탁 온도의 종류 및 헹굼 횟수의 종류에 대한 정보 및 이들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 될 수 있다.
다음으로, 사용자가 최하위 노드에 있는 복수 개의 추천 정보들(1931,1933,1935) 중 일 추천 정보로서 "헹굼 1회" 추천 정보(1931)를 선택하면, 디바이스(100)는 선택된 추천 정보(1931) 및 선택된 추천 정보(1931)와 관련된 상위 노드들(1937,1939,1941)의 추천 정보를 포함하는 메시지로서 "코스(표준), 세탁온도(40도), 헹굼횟수(1회)"라는 메시지를 생성할 수 있다.
그리고, 도 19의 (d)와 같이, 디바이스(100)는 생성된 메시지(1927)를 메시지 입력 창(1920-1)에 표시할 수 있다
다음으로, 전송 버튼(1920-2)을 선택하는 사용자 입력에 따라, 디바이스(100)는 메시지 입력 창(1920-1)에 표시된 메시지(1927)를 허브 디바이스(1820)를 거쳐서 외부 디바이스(1810)로 전송하거나 또는 외부 디바이스(1810)로 직접 전송할 수 있다. 이 경우, 메시지(1927)를 전송한다는 것은, 메시지(1927)를 외부 디바이스(1810)가 해석할 수 있는 제어 명령으로 변환하여 전송하는 것을 포함할 수 있다.
다른 예로, 사용자가 최하위 노드의 추천 정보(1931)를 선택하면, 디바이스(100)는 최하위 노드의 추천 정보(1931)와 관련된 상위 노드들(1937,1939,1941)의 추천 정보를 포함하는 메시지(1927)를 메시지 입력 창(1920-1)에 표시 없이 곧바로 외부 디바이스(1810)로 전송할 수도 있다. 이 경우, 전송 결과로서, 외부 디바이스(1810)로 전송한 메시지가 메시지 화면(1920)에 표시될 수 있다.
도 20은 본 개시의 다른 일 실시예에 따른, 추천 정보를 이용하여 외부 디바이스를 제어하는 방법을 나타내는 도면들이다.
도 20의 (a)와 같이, 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 표시될 수 있다. 도 20의 (a)의 상황은 도 19b의 (c)와 동일한 상황일 수 있다.
이 경우, 사용자는 복수 개의 추천 정보들 중 일 노드의 추천 정보를 변경하기를 원하여, 복수 개의 추천 정보들 중 변경을 원하는 중간 노드의 추천 정보(2011)를 선택할 수 있다.
중간 노드의 추천 정보(2011)가 선택되면, 도 20의 (b)와 같이, 디바이스(100)는 중간 노드를 기준으로 하여 다른 복수 개의 추천 정보들 및 다른 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽을 표시할 수 있다.
이 경우, 사용자가 최하위 노드에 있는 복수 개의 추천 정보들(2013,2015,2017) 중 일 추천 정보로서 "헹굼 3회" 추천 정보(2015)를 선택하면, 디바이스(100)는 선택된 추천 정보(2015) 및 선택된 추천 정보(2015)와 관련된 상위 노드들(2019,2021,2011)의 추천 정보를 포함하는 메시지로서 "코스(찌든때), 모드(불림), 세탁온도(60도), 헹굼횟수(3회)"라는 메시지를 생성할 수 있다. 그리고, 도 20의 (c)와 같이, 디바이스(100)는 생성된 메시지(1923)를 메시지 입력 창(1920-1)에 표시할 수 있다
다음으로, 전송 버튼(1920-2)을 선택하는 사용자 입력에 따라, 디바이스(100)는 메시지 입력 창(1920-1)에 표시된 메시지(1923)를 허브 디바이스(1820)를 거쳐서 외부 디바이스(1810)로 전송하거나 또는 외부 디바이스(1810)로 직접 전송할 수 있다.
도 21은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 디바이스(100)가 답신 메시지에 포함 가능한 추천 정보들을 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S2101에서, 디바이스(100)는 다른 디바이스로부터 질문 메시지를 수신할 수 있다.
단계 S2103에서, 디바이스(100)는 수신된 질문 메시지에 대한 답신 메시지에 포함 가능한 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽을 표시할 수 있다. 이 경우, 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽은 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 트리 구조 또는 방사형 구조로 나타낸 것일 수 있다. 또한, 복수의 개의 추천 정보들 간의 관계는, 선호도, 중요도, 장소, 시간 또는 분위기 등의 속성을 가진 가중치를 가지고 연결된 것일 수 있다.
단계 S2105에서, 디바이스(100)는 복수 개의 추천 정보들 중 적어도 하나의 추천 정보를 선택하는 사용자 입력이 수신되는지를 판단할 수 있다.
사용자 입력이 수신되면, 단계 S2107에서, 디바이스(100)는 선택된 추천 정보를 포함하는 답신 메시지를 생성하여 표시할 수 있다. 그리고, 전송 버튼을 선택하는 사용자 입력에 따라, 선택된 추천 정보를 포함하는 답신 메시지를 다른 디바이스에게 전송할 수 있다.
도 22는 본 개시의 다른 일 실시 예에 따른, 디바이스(100)가 답신 메시지에 포함 가능한 추천 정보들을 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S2201에서, 디바이스(100)는 사용자가 등록한 데이터를 저장할 수 있다. 사용자가 등록한 데이터는, 예를 들어, 사용자가 데이터 등록 메뉴를 통하여 답신 메시지 생성에 활용할 데이터로 등록한 콘텐트가 될 수 있다. 또한, 사용자가 등록한 데이터는 사용자가 검색, 캡쳐, 촬용 또는 메모한 데이터가 될 수 있다.
단계 S2203에서, 디바이스(100)는 다른 디바이스로부터 질문 메시지를 수신할 수 있다.
단계 S2205에서, 디바이스(100)는 사용자가 등록한 데이터에 기초하여 답신 메시지에 포함 가능한 복수 개의 추천 정보들 및 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽을 표시할 수 있다.
단계 S2207에서, 디바이스(100)는 복수 개의 추천 정보들 중 적어도 하나의 추천 정보를 선택하는 사용자 입력이 수신되는지를 판단할 수 있다.
사용자 입력이 수신되면, 단계 S2209에서, 디바이스(100)는 선택된 추천 정보를 포함하는 답신 메시지를 생성하여 표시할 수 있다. 그리고, 전송 버튼을 선택하는 사용자 입력에 따라, 선택된 추천 정보를 포함하는 답신 메시지를 다른 디바이스에게 전송할 수 있다.
도 23은 본 개시의 또 다른 일 실시 예에 따른, 디바이스(100)가 답신 메시지에 포함 가능한 추천 정보들을 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S2301에서, 디바이스(100)는 다른 디바이스로부터 질문 메시지를 수신할 수 있다.
단계 S2303에서, 디바이스(100)는 수신된 질문 메시지에 대한 답신 메시지에 포함 가능한 복수 개의 추천 이미지들을 표시할 수 있다.
단계 S2305에서, 디바이스(100)는 복수 개의 추천 이미지들 중 적어도 하나의 추천 이미지를 선택하는 사용자 입력이 수신되는지를 판단할 수 있다.
사용자 입력이 수신되면, 단계 S2307에서, 디바이스(100)는 선택된 추천 이미지로부터 키워드를 획득하고, 획득된 키워드를 포함하는 답신 메시지를 생성하여 표시할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 선택된 추천 이미지를 포함하는 답신 메시지를 생성하여 표시할 수도 있다. 그리고, 전송 버튼을 선택하는 사용자 입력에 따라, 디바이스(100)는 획득된 키워드를 포함하는 답신 메시지를 다른 디바이스에게 전송할 수 있다. 또한, 디바이스(100)는 선택된 추천 이미지를 포함하는 답신 메시지를 다른 디바이스에게 전송할 수도 있다.
도 24은 본 개시의 또 다른 일 실시 예에 따른, 디바이스(100)가 답신 메시지에 포함 가능한 추천 정보들을 제공하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
단계 S2401에서, 디바이스(100)는 제1 디바이스로부터 질문 메시지를 수신할 수 있다.
단계 S2403에서, 디바이스(100)는 수신된 질문 메시지를 대화창에 표시할 수 있다.
단계 S2405에서, 디바이스(100)는 제2 디바이스로부터 질문 메시지를 수신할 수 있다.
단계 S2407에서, 디바이스(100)는 대화창의 입력 필드를 통해 태그 정보를 입력하는 사용자 입력이 수신되는지를 판단할 수 있다.
사용자 입력이 수신되면, 단계 S2409에서, 디바이스(100)는 대화창의 입력 필드에 제2 디바이스의 식별 정보를 표시할 수 있다.
단계 S2411에서, 디바이스(100)는 대화창의 입력 필드를 통해 답신 메시지를 입력하는 사용자 입력이 수신되는지를 판단할 수 있다.
사용자 입력이 수신되면, 디바이스(100)는 수신된 답신 메시지를 대화창의 입력 필드에 표시할 수 있다. 그리고, 전송 버튼을 선택하는 사용자 입력에 따라, 단계 S2413에서, 디바이스(100)는 표시된 답신 메시지를 제2 디바이스에게 전송할 수 있다.
전술한 디바이스(100)의 구성 요소들의 명칭은 달라질 수 있다. 또한, 본 개시에 따른 디바이스(100)는 전술한 구성요소들 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있으며, 일부 구성요소가 생략되거나 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 개시의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 개시의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 개시의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (20)

  1. 답신 메시지를 전송하는 디바이스에 있어서,
    디스플레이부;
    통신부;
    사용자 입력부; 및
    프로세서;를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 통신부를 통해 다른 디바이스로부터 질문 메시지를 수신하고,
    상기 수신된 질문 메시지에 대한 답신 메시지에 포함될 수 있는 선택가능한 복수 개의 추천 정보들 및 상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽이 표시되도록 상기 디스플레이부를 제어하고,
    상기 사용자 입력부를 통해 상기 복수 개의 추천 정보들 중 적어도 하나의 추천 정보를 선택하는 사용자 입력을 수신하며,
    상기 선택된 적어도 하나의 추천 정보를 포함하는 답신 메시지를 생성하며,
    상기 통신부를 통해 상기 생성된 답신 메시지를 상기 다른 디바이스에게 전송하는 것
    을 특징으로 하는 디바이스.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽은,
    상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 트리 구조 또는 방사형 구조로 나타낸 것
    을 특징으로 하는 디바이스.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계는,
    상기 복수 개의 추천 정보들 간에 선호도, 중요도, 위치, 시간 및 분위기 중 적어도 하나의 속성에 관한 가중치를 가지고 서로 연결된 것
    을 특징으로 하는 디바이스.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 복수 개의 추천 정보들은,
    사용자에 의하여 등록된 콘텐트에 기초하여 생성된 것
    을 특징으로 하는 디바이스.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 복수 개의 추천 정보들은,
    상기 등록된 콘텐트의 태그 정보 및 중요도에 기초하여 생성된 것
    을 특징으로 하는 디바이스.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 복수 개의 추천 정보들은,
    사용자에 의하여 검색, 캡쳐, 촬영 또는 메모된 데이터로부터 생성된 것
    을 특징으로 하는 디바이스.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 추천 정보들이 이미지들인 경우,
    상기 답신 메시지는 상기 이미지들 중 선택된 적어도 하나의 이미지로부터 획득된 키워드를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 디바이스.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 복수의 추천 정보들이 이미지들인 경우,
    상기 답신 메시지는 상기 이미지들 중 선택된 적어도 하나의 이미지를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 디바이스.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 다른 디바이스로부터 수신된 상기 질문 메시지가 대화창에 표시된 상태에서, 또 다른 디바이스로부터 제2 질문 메시지를 수신하는 경우,
    상기 프로세서는,
    상기 대화창의 입력 필드에서 태그 정보를 입력하는 사용자 입력에 따라, 상기 또 다른 디바이스의 식별 정보가 상기 대화창의 입력 필드에 자동으로 표시되도록 상기 디스플레이부를 제어하는 것
    을 특징으로 하는 디바이스.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 다른 디바이스로부터 수신된 질문 메시지가 대화창에 표시된 상태에서, 또 다른 디바이스로부터 제2 질문 메시지를 수신하는 경우,
    상기 통신부는,
    상기 대화창의 입력 필드에서 태그 정보, 상기 또 다른 디바이스의 식별 정보 및 상기 제2 질문 메시지에 대한 제2 답신 메시지를 입력하는 사용자 입력에 따라, 상기 제2 답신 메시지를 상기 또 다른 디바이스에게 전송하는 것
    을 특징으로 하는 디바이스.
  11. 답신 메시지를 전송하는 디바이스의 답신 메시지 전송 방법에 있어서,
    다른 디바이스로부터 질문 메시지를 수신하는 단계;
    상기 수신된 질문 메시지에 대한 답신 메시지에 포함될 수 있는 선택 가능한 복수 개의 추천 정보들 및 상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽을 표시하는 단계;
    상기 복수 개의 추천 정보들 중 적어도 하나의 추천 정보를 선택하는 사용자 입력을 수신하는 단계;
    상기 선택된 적어도 하나의 추천 정보를 포함하는 답신 메시지를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 답신 메시지를 상기 다른 디바이스에게 전송하는 단계;
    를 포함하는 답신 메시지 전송 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 나타내는 그래픽은,
    상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계를 트리 구조 또는 방사형 구조로 나타낸 것
    을 특징으로 하는 답신 메시지 전송 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 복수 개의 추천 정보들 간의 관계는,
    상기 복수 개의 추천 정보들 간에 선호도, 중요도, 위치, 시간 및 분위기　 중 적어도 하나의 속성에 관한 가중치를 가지고 서로 연결된 것
    을 특징으로 하는 답신 메시지 전송 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 복수 개의 추천 정보들은,
    사용자에 의하여 등록된 콘텐트에 기초하여 생성된 것
    을 특징으로 하는 답신 메시지 전송 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 복수 개의 추천 정보들은,
    상기 등록된 콘텐트의 태그 정보 및 중요도에 기초하여 생성된 것
    을 특징으로 하는 답신 메시지 전송 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 복수 개의 추천 정보들은,
    상기 사용자에 의하여 검색, 캡쳐, 촬영 또는 메모된 데이터로부터 생성된 것
    을 특징으로 하는 답신 메시지 전송 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 추천 정보들이 이미지들인 경우,
    상기 답신 메시지는 상기 이미지들 중 선택된 적어도 하나의 이미지로부터 획득된 키워드를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 답신 메시지 전송 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 복수의 추천 정보들이 이미지들인 경우,
    상기 답신 메시지는 상기 이미지들 중 선택된 적어도 하나의 이미지를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 답신 메시지 전송 방법.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 다른 디바이스로부터 수신된 상기 질문 메시지가 대화창에 표시된 상태에서, 또 다른 디바이스로부터 제2 질문 메시지를 수신하는 단계; 및
    상기 대화창의 입력 필드에서 태그 정보를 입력하는 사용자 입력에 따라, 상기 또 다른 디바이스의 식별 정보를 상기 대화창의 입력 필드에 자동으로 표시하는 단계
    를 더 포함하는 답신 메시지 전송 방법.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 다른 디바이스로부터 수신된 상기 질문 메시지가 대화창에 표시된 상태에서, 또 다른 디바이스로부터 제2 질문 메시지를 수신하는 단계;
    상기 대화창의 입력 필드에서 태그 정보, 상기 또 다른 디바이스의 식별 정보 및 상기 제2 질문 메시지에 대한 제2 답신 메시지를 입력하는 사용자 입력에 따라, 상기 제2 답신 메시지를 상기 또 다른 디바이스에게 전송하는 단계
    를 더 포함하는 답신 메시지 전송 방법.

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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WO2018040040A1 (zh) * 2016-08-31 2018-03-08 北京小米移动软件有限公司 消息通信方法及装置
US10331719B2 (en) * 2016-11-07 2019-06-25 Oath Inc. Tip generation
US10984333B2 (en) * 2016-11-08 2021-04-20 Microsoft Technology Licensing, Llc Application usage signal inference and repository
US10423304B2 (en) * 2016-12-02 2019-09-24 International Business Machines Corporation Dynamic web actions palette
USD916712S1 (en) * 2017-04-21 2021-04-20 Scott Bickford Display screen with an animated graphical user interface having a transitional flower design icon
USD930656S1 (en) * 2017-06-02 2021-09-14 Raytheon Company Display screen with graphical user interface for accessing cluster information
FR3076023A1 (fr) * 2017-12-26 2019-06-28 Orange Interface d'utilisateur a interaction perfectionnee par presentation de contenu informatif approprie
US11062084B2 (en) 2018-06-27 2021-07-13 Microsoft Technology Licensing, Llc Generating diverse smart replies using synonym hierarchy
US11188194B2 (en) * 2018-06-27 2021-11-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Personalization and synonym hierarchy for smart replies
US11089147B2 (en) * 2018-06-29 2021-08-10 Google Llc Systems, devices, and methods for generating messages
CN109522543B (zh) * 2018-09-18 2024-02-20 维沃移动通信有限公司 一种信息处理方法及终端设备
KR102130944B1 (ko) * 2018-11-15 2020-07-07 한국인터넷진흥원 개체명 인식 기반의 디바이스 정보 식별 방법 및 그 장치
KR102132696B1 (ko) * 2018-12-26 2020-07-13 지의소프트 주식회사 대화형 정보 제공 시스템 및 그 방법
CN109918530A (zh) * 2019-03-04 2019-06-21 北京字节跳动网络技术有限公司 用于推送图像的方法和装置
JP7318241B2 (ja) * 2019-03-18 2023-08-01 コニカミノルタ株式会社 音声情報処理装置及びプログラム
CN110417637A (zh) * 2019-04-26 2019-11-05 成海林 Ai人工智能辅助沟通技术
KR102031522B1 (ko) * 2019-05-17 2019-10-11 (사)아름다운사람들복지회 전자서적 라이브러리
US20220414346A1 (en) * 2019-07-29 2022-12-29 Artificial Intelligence Robotics Pte. Ltd. Stickering method and system for linking contextual text elements to actions
CN110910887B (zh) * 2019-12-30 2022-06-28 思必驰科技股份有限公司 语音唤醒方法和装置
WO2022169992A1 (en) 2021-02-04 2022-08-11 Keys Inc Intelligent keyboard
CN113190767B (zh) * 2021-04-27 2023-05-05 维沃移动通信（深圳）有限公司 一种信息应答方法和装置
KR102536806B1 (ko) * 2021-08-11 2023-05-26 라인플러스 주식회사 인스턴트 메시징 애플리케이션을 통해 통화 중 콘텐츠를 공유하는 방법 및 시스템
JP7082234B1 (ja) * 2021-08-18 2022-06-07 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
CN114430490A (zh) * 2022-01-20 2022-05-03 阿里巴巴（中国）有限公司 直播问答及界面展示方法及计算机存储介质
US20230308467A1 (en) * 2022-03-24 2023-09-28 At&T Intellectual Property I, L.P. Home Gateway Monitoring for Vulnerable Home Internet of Things Devices

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070094221A1 (en) * 1998-05-28 2007-04-26 Lawrence Au Method and system for analysis of intended meaning of natural language
US20110040553A1 (en) * 2006-11-13 2011-02-17 Sellon Sasivarman Natural language processing
US20130282814A1 (en) * 2010-02-08 2013-10-24 Yellowpages.Com Llc Providing an answer to a question from a social network site using a separate messaging site
US20140057239A1 (en) * 2012-08-24 2014-02-27 Discovery Communications, Llc. Methods and apparatuses for facilitating online knowledge transfers

Family Cites Families (63)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7886221B1 (en) * 1999-11-05 2011-02-08 Decentrix, Inc. Method and apparatus for storing web site data by web site dimensions and generating a web site having complementary elements
AU2003293071A1 (en) * 2002-11-22 2004-06-18 Roy Rosser Autonomous response engine
JP4622589B2 (ja) * 2005-03-08 2011-02-02 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体
JP4654776B2 (ja) * 2005-06-03 2011-03-23 富士ゼロックス株式会社 質問応答システム、およびデータ検索方法、並びにコンピュータ・プログラム
US20070016614A1 (en) * 2005-07-15 2007-01-18 Novy Alon R J Method and apparatus for providing structured data for free text messages
US8726169B2 (en) * 2006-09-05 2014-05-13 Circleup, Inc. Online system and method for enabling social search and structured communications among social networks
US9318108B2 (en) 2010-01-18 2016-04-19 Apple Inc. Intelligent automated assistant
JP2008165303A (ja) 2006-12-27 2008-07-17 Fujifilm Corp コンテンツ登録装置、及びコンテンツ登録方法、及びコンテンツ登録プログラム
US8661046B2 (en) * 2007-09-18 2014-02-25 Palo Alto Research Center Incorporated Using a content database to infer context information for activities from messages
US8666909B2 (en) * 2007-11-02 2014-03-04 Ebay, Inc. Interestingness recommendations in a computing advice facility
US9805020B2 (en) * 2009-04-23 2017-10-31 Deep Sky Concepts, Inc. In-context access of stored declarative knowledge using natural language expression
US8719249B2 (en) 2009-05-12 2014-05-06 Microsoft Corporation Query classification
US9756170B2 (en) * 2009-06-29 2017-09-05 Core Wireless Licensing S.A.R.L. Keyword based message handling
KR20110002929A (ko) 2009-07-03 2011-01-11 주식회사 인프라웨어 텍스트 기반의 사용자 활동 분석을 통한 프로그램 개인화 방법
US8370358B2 (en) 2009-09-18 2013-02-05 Microsoft Corporation Tagging content with metadata pre-filtered by context
US20110106895A1 (en) * 2009-10-30 2011-05-05 Google Inc. Social search engine
US20110111735A1 (en) * 2009-11-06 2011-05-12 Apple Inc. Phone hold mechanism
JP2012119637A (ja) * 2010-12-03 2012-06-21 Sumitomo Electric Device Innovations Inc 光半導体装置の製造方法
JP2012168614A (ja) * 2011-02-10 2012-09-06 Fujitsu Ltd 情報処理装置
US9407753B2 (en) 2011-04-08 2016-08-02 Microsoft Technology Licensing, Llc Integrated contact card communication
US8332424B2 (en) 2011-05-13 2012-12-11 Google Inc. Method and apparatus for enabling virtual tags
US8589407B2 (en) 2011-06-17 2013-11-19 Google Inc. Automated generation of suggestions for personalized reactions in a social network
CN102323873B (zh) * 2011-09-07 2015-12-16 上海量明科技发展有限公司 即时通信中用以触发图标回复的方法及系统
CN103095548A (zh) * 2011-10-28 2013-05-08 华移联科（沈阳）技术有限公司 一种利用微博点播的方法
US9008433B2 (en) 2012-02-08 2015-04-14 International Business Machines Corporation Object tag metadata and image search
US20130246290A1 (en) * 2012-03-16 2013-09-19 Precision Litigation, LLC Machine-Assisted Legal Assessments
KR101348670B1 (ko) 2012-03-22 2014-02-14 신동헌 지식구조화 기반의 소셜 네트워크 서비스 제공 시스템 및 방법
US9223776B2 (en) * 2012-03-27 2015-12-29 The Intellectual Group, Inc. Multimodal natural language query system for processing and analyzing voice and proximity-based queries
US9685160B2 (en) * 2012-04-16 2017-06-20 Htc Corporation Method for offering suggestion during conversation, electronic device using the same, and non-transitory storage medium
US9785883B2 (en) * 2012-04-27 2017-10-10 Excalibur Ip, Llc Avatars for use with personalized generalized content recommendations
US20130317808A1 (en) * 2012-05-24 2013-11-28 About, Inc. System for and method of analyzing and responding to user generated content
US20150161632A1 (en) * 2012-06-15 2015-06-11 Anthony W. Humay Intelligent social polling platform
US20140030688A1 (en) * 2012-07-25 2014-01-30 Armitage Sheffield, Llc Systems, methods and program products for collecting and displaying query responses over a data network
KR101419504B1 (ko) 2012-08-24 2014-07-15 (주)에이엔비 사용자 성향 분석을 통한 맞춤형 쇼핑 정보 제공 시스템 및 방법
US8869211B2 (en) * 2012-10-30 2014-10-21 TCL Research America Inc. Zoomable content recommendation system
US8996555B2 (en) * 2012-11-26 2015-03-31 Sap Se Question answering framework for structured query languages
CN103079008B (zh) * 2013-01-07 2015-05-27 播思通讯技术（北京）有限公司 根据短信内容自动生成回复建议的方法和系统
KR101532908B1 (ko) 2013-04-11 2015-07-01 에스케이플래닛 주식회사 메시지 서비스에서의 비밀 메시지 전송 방법, 이를 위한 장치 및 시스템
US20140310306A1 (en) * 2013-04-15 2014-10-16 5D Innovations, LLC System And Method For Pattern Recognition And User Interaction
KR102130796B1 (ko) * 2013-05-20 2020-07-03 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 이의 제어방법
US10162884B2 (en) * 2013-07-23 2018-12-25 Conduent Business Services, Llc System and method for auto-suggesting responses based on social conversational contents in customer care services
KR20150015058A (ko) 2013-07-30 2015-02-10 에스케이플래닛 주식회사 공통 관심사 기반 그룹 생성 시스템 및 그 방법, 그리고 이에 적용되는 서비스 장치
KR102076992B1 (ko) * 2013-09-03 2020-02-13 엘지디스플레이 주식회사 백라이트 유닛 및 이를 이용한 액정표시장치
US8817968B1 (en) * 2013-09-25 2014-08-26 West Corporation Short message service (SMS) response and interpretation application
US9298766B2 (en) * 2013-10-09 2016-03-29 International Business Machines Corporation Empathy injection for question-answering systems
US9461945B2 (en) * 2013-10-18 2016-10-04 Jeffrey P. Phillips Automated messaging response
CN103593412B (zh) * 2013-10-24 2017-10-03 北京京东尚科信息技术有限公司 一种基于树形结构问题的应答方法及系统
CN104598445B (zh) 2013-11-01 2019-05-10 腾讯科技（深圳）有限公司 自动问答系统和方法
US9552395B2 (en) 2013-11-13 2017-01-24 Google Inc. Methods, systems, and media for presenting recommended media content items
KR20150055448A (ko) * 2013-11-13 2015-05-21 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그것의 제어방법
WO2015102125A1 (ko) 2013-12-31 2015-07-09 엘지전자 주식회사 문자형 대화 시스템 및 방법
WO2015183699A1 (en) * 2014-05-30 2015-12-03 Apple Inc. Predictive messaging method
WO2016018111A1 (en) * 2014-07-31 2016-02-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Message service providing device and method of providing content via the same
US9396483B2 (en) * 2014-08-28 2016-07-19 Jehan Hamedi Systems and methods for determining recommended aspects of future content, actions, or behavior
US9811515B2 (en) * 2014-12-11 2017-11-07 International Business Machines Corporation Annotating posts in a forum thread with improved data
US10303798B2 (en) * 2014-12-18 2019-05-28 Nuance Communications, Inc. Question answering from structured and unstructured data sources
KR102477272B1 (ko) 2015-04-16 2022-12-14 삼성전자주식회사 응답 문자 추천 방법 및 이를 위한 장치
WO2016167424A1 (ko) * 2015-04-16 2016-10-20 주식회사 플런티코리아 답변 추천 장치, 자동 문장 완성 시스템 및 방법
US9910886B2 (en) * 2015-04-17 2018-03-06 International Business Machines Corporation Visual representation of question quality
US20160328406A1 (en) * 2015-05-08 2016-11-10 Informatica Llc Interactive recommendation of data sets for data analysis
US10446142B2 (en) * 2015-05-20 2019-10-15 Microsoft Technology Licensing, Llc Crafting feedback dialogue with a digital assistant
US20160364374A1 (en) * 2015-06-09 2016-12-15 International Business Machines Corporation Visual indication for images in a question-answering system
KR102598273B1 (ko) 2015-09-01 2023-11-06 삼성전자주식회사 답신 메시지 추천 방법 및 이를 위한 디바이스

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070094221A1 (en) * 1998-05-28 2007-04-26 Lawrence Au Method and system for analysis of intended meaning of natural language
US20110040553A1 (en) * 2006-11-13 2011-02-17 Sellon Sasivarman Natural language processing
US20130282814A1 (en) * 2010-02-08 2013-10-24 Yellowpages.Com Llc Providing an answer to a question from a social network site using a separate messaging site
US20140057239A1 (en) * 2012-08-24 2014-02-27 Discovery Communications, Llc. Methods and apparatuses for facilitating online knowledge transfers

Also Published As

Publication number Publication date
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