KR102612835B1 - 전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법 - Google Patents

전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102612835B1
KR102612835B1 KR1020180046141A KR20180046141A KR102612835B1 KR 102612835 B1 KR102612835 B1 KR 102612835B1 KR 1020180046141 A KR1020180046141 A KR 1020180046141A KR 20180046141 A KR20180046141 A KR 20180046141A KR 102612835 B1 KR102612835 B1 KR 102612835B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
module
user
electronic device
utterance
Prior art date
Application number
KR1020180046141A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190130202A (ko
Inventor
송가진
김정화
김지현
장동호
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020180046141A priority Critical patent/KR102612835B1/ko
Priority to US16/388,294 priority patent/US11127400B2/en
Publication of KR20190130202A publication Critical patent/KR20190130202A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102612835B1 publication Critical patent/KR102612835B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16—Sound input; Sound output
    • G06F3/167—Audio in a user interface, e.g. using voice commands for navigating, audio feedback
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/04—Segmentation; Word boundary detection
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/08—Speech classification or search
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/28—Constructional details of speech recognition systems
    • G10L15/30—Distributed recognition, e.g. in client-server systems, for mobile phones or network applications
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/72—Mobile telephones; Cordless telephones, i.e. devices for establishing wireless links to base stations without route selection
    • H04M1/724—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones
    • H04M1/72403—User interfaces specially adapted for cordless or mobile telephones with means for local support of applications that increase the functionality
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/08—Speech classification or search
    • G10L2015/088—Word spotting
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
    • G10L2015/223—Execution procedure of a spoken command

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 시스템은, 통신 회로, 마이크, 및 스피커를 포함하는 제1 전자 장치; 상기 제1 전자 장치의 일부분이거나 상기 제1 전자 장치와 원격으로 통신하는 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 제1 전자 장치 상에 또는 상기 제1 전자 장치의 외부에 위치하여, 상기 적어도 하나의 프로세서와 작동적으로 연결된 메모리;를 포함하며, 상기 메모리는, 실행시에 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 동작을 수행하고, 상기 동작을 수행하는 동안, 상기 마이크를 통해 사용자의 발화를 수신하고, 상기 발화는 음성 기반의 지능형 서비스를 호출하도록 사용되는 적어도 하나의 선택된 웨이크업 단어만을 포함하며, 상기 동작과 관련된 응답을 생성 또는 선택하고, 상기 스피커를 통해 상기 응답을 제공하도록 설정된 인스트럭션들을 저장할 수 있으며, 그 외 다양한 실시 예가 가능할 수 있다.

Description

전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR EXECUTING FUNCTION OF ELECTRONIC DEVICE}
본 발명의 다양한 실시 예들은 전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법에 관한 것이다.
인공지능 시스템은 인간 수준의 지능을 구현하는 컴퓨터 시스템으로서 기계가 스스로 학습하고 판단하며, 사용할수록 인식률이 향상되는 시스템이다
인공지능 기술은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘을 이용하는 기계학습(딥러닝) 기술 및 기계학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 요소 기술들로 구성된다.
요소기술들은, 예로, 인간의 언어/문자를 인식하는 언어적 이해 기술, 사물을 인간의 시각처럼 인식하는 시각적 이해 기술, 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 추론/예측 기술, 인간의 경험 정보를 지식데이터로 처리하는 지식 표현 기술 및 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 동작 제어 기술 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
언어적 이해는 인간의 언어/문자를 인식하고 응용/처리하는 기술로서, 자연어 처리, 기계 번역, 대화시스템, 질의 응답, 음성 인식/합성 등을 포함한다.
추론 예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론, 최적화 예측, 선호 기반 계획, 추천 등을 포함한다.
사용자는 지능화 시스템에서 동작하는 전자 장치로 발화를 입력할 수 있다. 상기 전자 장치가 사용자와 일정 거리 이상으로 떨어져 있거나 화면 잠금(hold) 상태에서 동작하는 경우 사용자는 전자 장치에서 상기 발화에 대한 동작이 수행되고 있는지 확인하기 어려울 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법은, 지정된 단어로 구성된 발화(예: 웨이크업 발화)가 전자 장치로 입력되면, 상기 지능화 시스템을 활성화시키고, 전자 장치에서 실행 중인 어플리케이션의 정보를 상기 발화의 피드백으로 출력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 시스템은, 통신 회로, 마이크, 및 스피커를 포함하는 제1 전자 장치; 상기 제1 전자 장치의 일부분이거나 상기 제1 전자 장치와 원격으로 통신하는 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 제1 전자 장치 상에 또는 상기 제1 전자 장치의 외부에 위치하여, 상기 적어도 하나의 프로세서와 작동적으로 연결된 메모리;를 포함하며, 상기 메모리는, 실행시에 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 동작을 수행하고, 상기 동작을 수행하는 동안, 상기 마이크를 통해 사용자의 발화를 수신하고, 상기 발화는 음성 기반의 지능형 서비스를 호출하도록 사용되는 적어도 하나의 선택된 웨이크업 단어만을 포함하며, 상기 동작과 관련된 응답을 생성 또는 선택하고, 상기 스피커를 통해 상기 응답을 제공하도록 설정된 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 기능 실행 방법은, 적어도 하나의 동작을 수행하는 동작, 상기 적어도 하나의 동작을 수행하는 동안, 상기 마이크를 통해 사용자의 발화를 수신하는 동작, 상기 동작과 관련된 응답을 생성 또는 선택하는 동작 및 스피커를 통해 상기 응답을 제공하는 동작을 포함하며, 상기 발화는 음성 기반의 지능형 서비스를 호출하도록 사용되는 적어도 하나의 선택된 웨이크업 단어만을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 기능 실행 방법은, 적어도 하나의 동작을 수행하는 동작; 상기 적어도 하나의 동작을 수행하는 동안, 상기 마이크를 통해 사용자의 발화를 수신하는 동작; 상기 동작과 관련된 응답을 생성 또는 선택하는 동작; 및 스피커를 통해 상기 응답을 제공하는 동작;을 포함하며, 상기 발화는 음성 기반의 지능형 서비스를 호출하도록 사용되는 적어도 하나의 선택된 웨이크업 단어만을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법은, 전자 장치가 사용자로부터 일정 거리 떨어져 위치하거나 홀드 상태로 동작하여 사용자가 전자 장치의 현재 상태를 확인할 수 없더라도, 지정된 발화를 입력하여 실행 중인 어플리케이션의 상태를 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법은, 실행 중인 어플리케이션의 태스크를 확인할 뿐 아니라 현재 태스크와 관련하여 수행 가능한 다른 태스크를 수행할지를 여부를 확인할 수 있으며, 사용자는 어플리케이션의 동작을 제어하기 위한 추가 발화를 입력하지 않고도 어플리케이션이 동작하도록 제어할 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 사용자 단말을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 지능형 앱을 실행시키는 것을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 지능형 서버를 나타낸 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 서비스 모듈의 컨텍스트 모듈이 현재 상태를 수집하는 것을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 서비스 모듈의 제안 모듈을 나타낸 블록도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 패스 플래너 모듈(path planner module)의 패스 룰(path rule)을 생성하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 서비스 모듈의 페르소나 모듈(persona module)이 사용자의 정보를 관리하는 것을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 전자 장치의 기능 실행의 동작의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 전자 장치의 기능 실행의 동작의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 서버와 전자 장치 간의 동작의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 지능화 시스템 구성 및 구성들 간의 동작의 일 예를 도시한 블록도이다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 서버와 전자 장치 간의 동작의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 서버와 전자 장치 간의 동작의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 15는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 지능화 시스템 구성 및 구성들 간의 동작의 일 예를 도시한 블록도이다.
도 16은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 지능화 서비스를 이용할 어플리케이션을 설정하는 화면 구성의 일 예를 도시한 도면이다.
도 17a 내지 17c는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서, 사용자의 발화 입력에 따라 전자 장치에서 피드백을 출력하는 상황의 다양한 예를 도시한 도면들이다.
도 18은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서, 사용자의 발화 입력에 따라 스마트 스피커에서 피드백을 출력하는 상황의 일 예를 도시한 도면이다.
도 19는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 실시예 및 이에 사용된 용어들은 본 발명에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 발명에서, "A 또는 B" 또는 "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 발명에서, "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다. 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서(processor)"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토매이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(예: XboxTM, PlayStationTM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 실시예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), 금융 기관의 ATM, 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치(예: 전구, 각종 센서, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도조절기, 가로등, 토스터, 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치는 가구, 건물/구조물 또는 자동차의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터, 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치는 플렉서블하거나, 또는 전술한 다양한 장치들 중 둘 이상의 조합일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다. 본 발명에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 통합 지능화 시스템(10)은 사용자 단말(100), 지능형 서버(200), 개인화 정보 서버(300) 또는 제안 서버(400)를 포함할 수 있다.
사용자 단말(100)은 사용자 단말(100) 내부에 저장된 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))(예: 알람 앱, 메시지 앱, 사진(갤러리) 앱 등)을 통해 사용자에게 필요한 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 사용자 단말(100) 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 다른 앱을 실행하고 동작시킬 수 있다. 사용자 단말(100)의 상기 지능형 앱을 통해 상기 다른 앱의 실행하고 동작을 실행시키기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼, 터치 패드, 음성 입력, 원격 입력 등을 통해 수신될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant) 또는 노트북 컴퓨터 등 인터넷에 연결 가능한 각종 단말 장치(또는, 전자 장치)가 이에 해당될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 사용자의 발화를 사용자 입력으로 수신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 사용자의 발화를 수신하고, 상기 사용자의 발화에 기초하여 앱을 동작시키는 명령을 생성할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(100)은 상기 명령을 이용하여 상기 앱을 동작시킬 수 있다.
지능형 서버(200)는 통신망을 통해 사용자 단말(100)로부터 사용자 음성 입력(voice input)을 수신하여 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 다른 실시 예에서는, 지능형 서버(200)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 패스 룰(path rule)을 생성(또는, 선택)할 수 있다. 상기 패스 룰은 앱의 기능을 수행하기 위한 동작(action)(또는, 오퍼레이션(operation))에 대한 정보 또는 상기 동작을 실행하기 위해 필요한 파라미터에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상기 패스 룰은 상기 앱의 상기 동작의 순서를 포함할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 패스 룰을 수신하고, 상기 패스 룰에 따라 앱을 선택하고, 상기 선택된 앱에서 상기 패스 룰에 포함된 동작을 실행시킬 수 있다.
본 문서의 "패스 룰(path rule)" 이라는 용어는 일반적으로, 전자 장치가 사용자에 의해 요청된 태스크를 수행하기 위한 상태들의 시퀀스를 의미할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. 다시 말해, 패스 룰은 상태들의 시퀀스에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 태스크는, 예를 들어, 지능형 앱이 제공할 수 있는 어떠한 동작(action)일 수 있다. 상기 태스크는 일정을 생성하거나, 원하는 상대방에게 사진을 전송하거나, 날씨 정보를 제공하는 것을 포함 할 수 있다. 사용자 단말(100)은 적어도 하나 이상의 상태(예: 사용자 단말(100)의 동작 상태)를 순차적으로 갖음으로써, 상기 태스크를 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 룰은 인공 지능(artificial intelligent)(AI) 시스템에 의해 제공되거나, 생성될 수 있다. 인공지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neual network-based system)(예: 피드포워드 신경망(feedforward neural network(FNN)), 순환 신경망(recurrent neural network(RNN))) 일 수도 있다. 또는 전술한 것의 조합 또는 이와 다른 인공지능 시스템일 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 패스 룰은 미리 정의된 패스 룰들의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의 된 복수의 패스 룰 중 적어도 패스 룰을 선택하거나, 동적(또는, 실시간)으로 패스 룰을 생성할 수 있다. 또한, 사용자 단말(100)은 패스 룰을 제공하기 위해 하이브리드 시스템을 사용할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 상기 동작을 실행하고, 동작을 실행한 사용자 단말(100)의 상태에 대응되는 화면을 디스플레이에 표시할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자 단말(100)은 상기 동작을 실행하고, 동작을 수행한 결과를 디스플레이에 표시하지 않을 수 있다. 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 복수의 동작을 실행하고, 상기 복수의 동작의 일부 결과 만을 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 마지막 순서의 동작을 실행한 결과만을 디스플레이에 표시할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 사용자 단말(100)은 사용자의 입력을 수신하여 상기 동작을 실행한 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다.
개인화 정보 서버(300)는 사용자 정보가 저장된 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 개인화 정보 서버(300)는 사용자 단말(100)로부터 사용자 정보(예: 컨텍스트 정보, 앱 실행 등)를 수신하여 상기 데이터베이스에 저장할 수 있다. 지능형 서버(200)는 통신망을 통해 개인화 정보 서버(300)로부터 상기 사용자 정보를 수신하여 사용자 입력에 대한 패스 룰을 생성하는 경우에 이용할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 통신망을 통해 개인화 정보 서버(300)로부터 사용자 정보를 수신하여 데이터베이스를 관리하기 위한 정보로 이용할 수 있다.
제안 서버(400)는 단말 내에 기능 혹은 어플리케이션의 소개 또는 제공될 기능에 대한 정보가 저장된 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제안 서버(400)는 개인화 정보 서버(300)로부터 사용자 단말기(100)의 사용자 정보를 수신하여 사용자가 사용 할 수 있는 기능에 대한 데이터베이스를 포함 할 수 있다. 사용자 단말(100)은 통신망을 통해 제안 서버(400)로부터 상기 제공될 기능에 대한 정보를 수신하여 사용자에게 정보를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 사용자 단말을 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 사용자 단말(100)은 입력 모듈(110), 디스플레이(120), 스피커(130), 메모리(140) 또는 프로세서(150)를 포함할 수 있다. 사용자 단말(100)은 하우징을 더 포함할 수 있고, 상기 사용자 단말(100)의 구성들은 상기 하우징의 내부에 안착되거나 하우징 상에(on the housing) 위치할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 하우징의 내부에 위치한 통신 회로를 더 포함할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 통신 회로를 통해 외부 서버(예: 지능형 서버(200))와 데이터(또는, 정보)를 송수신할 수 있다.
일 실시 예에 따른, 입력 모듈(110)은 사용자로부터 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 입력 모듈(110)은 연결된 외부 장치(예: 키보드, 헤드셋)로부터 사용자 입력을 수신할 수 있다. 다른 예를 들어, 입력 모듈(110)은 디스플레이(120)와 결합된 터치 스크린(예: 터치 스크린 디스플레이)을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 입력 모듈(110)은 사용자 단말(100)(또는, 사용자 단말(100)의 하우징)에 위치한 하드웨어 키(또는, 물리적 키)(112)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 입력 모듈(110)은 사용자의 발화를 음성 신호로 수신할 수 있는 마이크를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 모듈(110)은 발화 입력 시스템(speech input system)을 포함하고, 상기 발화 입력 시스템을 통해 사용자의 발화를 음성 신호로 수신할 수 있다. 상기 마이크는, 예를 들어, 하우징의 일부분(예: 제1 부분)을 통해 노출될 수 있다.
일 실시 예에 따른, 디스플레이(120)는 이미지나 비디오, 및/또는 어플리케이션의 실행 화면을 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(120)는 앱의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface)(GUI)를 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(120)는 하우징의 일부분(예: 제2 부분)을 통해 노출될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 스피커(130)는 음성 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어, 스피커(130)는 사용자 단말(100) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 스피커(130)는 하우징의 일부분(예: 제3 부분)을 통해 노출될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 복수의 앱(또는, 어플리케이션 프로그램 application program))(141, 143)을 저장할 수 있다. 복수의 앱(141, 143)은, 예를 들어, 사용자 입력에 대응되는 기능을 수행하기 위한 프로그램(program)일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 또는 지능형 서비스 모듈(149)을 저장할 수 있다. 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 및 지능형 서비스 모듈(149)은, 예를 들어, 수신된 사용자 입력(예: 사용자 발화)을 처리하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 어플리케이션 프레임워크(application framework))일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 사용자 입력을 인식하는데 필요한 정보를 저장할 수 있는 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(140)는 로그(log) 정보를 저장할 수 있는 로그 데이터베이스를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 메모리(140)는 사용자 정보를 저장할 수 있는 페르소나 데이터베이스를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 복수의 앱(141, 143)을 저장하고, 복수의 앱(141, 143)은 로드되어 동작할 수 있다. 예를 들어, 메모리(140)에 저장된 복수의 앱(141,143)은 실행 매니저 모듈(147)에 의해 로드되어 동작할 수 있다. 복수의 앱(141, 143)은 기능을 수행하는 실행 서비스 모듈(141a, 143a)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 복수의 앱(141,143)은 기능을 수행하기 위해서 실행 서비스 모듈(141a, 143a)을 통해 복수의 동작(예: 상태 들의 시퀀스)(141b, 143b)을 실행할 수 있다. 다시 말해, 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 실행 매니저 모듈(147)에 의해 활성화되고, 복수의 동작(141b, 143b)을 실행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)이 실행되었을 때, 동작(141b, 143b)의 실행에 따른 실행 상태 화면은 디스플레이(120)에 표시될 수 있다. 상기 실행 상태 화면은, 예를 들어, 동작(141b, 143b)이 완료된 상태의 화면일 수 있다. 상기 실행 상태 화면은, 다른 예를 들어, 동작(141b, 143b)의 실행이 정지된 상태(partial landing)(예: 동작(141b, 143b)에 필요한 파라미터가 입력되지 않은 경우)의 화면일 수 있다.
일 실시 예에 따른, 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 패스 룰에 따라 동작(141b, 143b)을 실행할 수 있다. 예를 들어, 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 실행 매니저 모듈(147)에 의해 활성화되고, 실행 매니저 모듈(147)로부터 상기 패스 룰에 따라 실행 요청을 전달 받고, 상기 실행 요청에 따라 동작(141b, 143b)을 함으로써, 앱(141, 143)의 기능을 실행할 수 있다. 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 상기 동작(141b, 143b)의 수행이 완료되면 완료 정보를 실행 매니저 모듈(147)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 앱(141, 143)에서 복수의 동작(141b, 143b)이 실행되는 경우, 복수의 동작(141b, 143b)은 순차적으로 실행될 수 있다. 실행 서비스 모듈(141a, 143a)은 하나의 동작(예: 제1 앱(141)의 동작 1, 제2 앱(143)의 동작 1)의 실행이 완료되면 다음 동작(예: 제1 앱(141)의 동작 2, 제2 앱(143)의 동작 2)을 오픈하고 완료 정보를 실행 매니저 모듈(147)로 송신할 수 있다. 여기서 임의의 동작을 오픈한다는 것은, 임의의 동작을 실행 가능한 상태로 천이시키거나, 임의의 동작의 실행을 준비하는 것으로 이해될 수 있다. 다시 말해서, 임의의 동작이 오픈되지 않으면, 해당 동작은 실행될 수 없다. 실행 매니저 모듈(147)은 상기 완료 정보가 수신되면 다음 동작(예: 제1 앱(141)의 동작 2, 제2 앱(143)의 동작 2)에 대한 실행 요청을 실행 서비스 모듈로 전달할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱(141, 143)이 실행되는 경우, 복수의 앱(141, 143)은 순차적으로 실행될 수 있다. 예를 들어, 제1 앱(141)의 마지막 동작(예: 제1 앱(141)의 동작 3)의 실행이 완료되어 완료 정보를 수신하면, 실행 매니저 모듈(147)은 제2 앱(143)의 첫번째 동작(예: 제2 앱(143)의 동작 1)의 실행 요청을 실행 서비스(143a)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 앱(141, 143)에서 복수의 동작(141b, 143b)이 실행된 경우, 상기 실행된 복수의 동작(141b, 143b) 각각의 실행에 따른 결과 화면은 디스플레이(120)에 표시될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 실행된 복수의 동작(141b, 143b)의 실행에 따른 복수의 결과 화면 중 일부만 디스플레이(120)에 표시될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)는 지능형 에이전트(145)와 연동된 지능형 앱(예: 음성 인식 앱)을 저장할 수 있다. 지능형 에이전트(145)와 연동된 앱은 사용자의 발화를 음성 신호로 수신하여 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(145)와 연동된 앱은 입력 모듈(110)을 통해 입력되는 특정 입력(예: 하드웨어 키를 통한 입력, 터치 스크린을 통한 입력, 특정 음성 입력)에 의해 동작될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(140)에 저장된 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 또는 지능형 서비스 모듈(149)이 프로세서(150)에 의해 실행될 수 있다. 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 또는 지능형 서비스 모듈(149)의 기능은 프로세서(150)에 의해 구현될 수 있다. 상기 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 및 지능형 서비스 모듈(149)의 기능에 대해 프로세서(150)의 동작으로 설명하겠다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(140)에 저장된 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 또는 지능형 서비스 모듈(149)는 소프트웨어뿐만 아니라 하드웨어로 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 사용자 단말(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 입력 모듈(110)을 제어하여 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 디스플레이(120)를 제어하여 이미지를 표시할 수 있다. 프로세서(150)는 스피커(130)를 제어하여 음성 신호를 출력할 수 있다. 프로세서(150)는 메모리(140)를 제어하여 프로그램을 실행시키고, 필요한 정보를 불러오거나 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 메모리(140)에 저장된 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 또는 지능형 서비스 모듈(149)을 실행시킬 수 있다. 이에 따라, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 또는 지능형 서비스 모듈(149)의 기능을 구현할 수 있다.
일 실시 예에 따른, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 사용자 입력으로 수신된 음성 신호에 기초하여 앱을 동작시키는 명령을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따른, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 실행하여 상기 생성된 명령에 따라 메모리(140)에 저장된 앱(141, 143)을 실행시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 지능형 서비스 모듈(149)을 실행하여 사용자의 정보를 관리하고, 상기 사용자의 정보를 이용하여 사용자 입력을 처리할 수 있다.
프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 입력 모듈(110)을 통해 수신된 사용자 입력을 지능형 서버(200)로 송신하고, 지능형 서버(200)를 통해 상기 사용자 입력을 처리할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 상기 사용자 입력을 지능형 서버(200)로 송신하기 전에 상기 사용자 입력을 전처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(145)는 상기 사용자 입력을 전처리하기 위하여, 적응 반향 제거(adaptive echo canceller)(AEC) 모듈, 노이즈 억제(noise suppression)(NS) 모듈, 종점 검출(end-point detection)(EPD) 모듈 또는 자동 이득 제어(automatic gain control)(AGC) 모듈을 포함할 수 있다. 상기 적응 반향 제거부는 상기 사용자 입력에 포함된 에코(echo)를 제거할 수 있다. 상기 노이즈 억제 모듈은 상기 사용자 입력에 포함된 배경 잡음을 억제할 수 있다. 상기 종점 검출 모듈은 상기 사용자 입력에 포함된 사용자 음성의 종점을 검출하고, 상기 검출된 종점을 이용하여 사용자의 음성이 존재하는 부분을 찾을 수 있다. 상기 자동 이득 제어 모듈은 상기 사용자 입력을 인식하고, 상기 인식된 사용자 입력을 처리하기 적합하도록 상기 사용자 입력의 음량을 조절할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 성능을 위하여 상기 전처리 구성을 전부 실행시킬 수 있지만, 다른 실시 예에서 프로세서(150)는 저전력으로 동작하기 위해 상기 전처리 구성 중 일부를 실행시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(145)는 사용자의 호출을 인식하기 위해 메모리(140)에 저장된 웨이크업(wake up) 인식 모듈을 실행시킬 수 있다. 이에 따라, 프로세서(150)는 상기 웨이크업 인식 모듈을 통해 사용자의 웨이크업 명령을 인식할 수 있고, 상기 웨이크업 명령을 수신한 경우 사용자 입력을 수신하기 위한 지능형 에이전트(145)를 실행시킬 수 있다. 상기 웨이크업 인식 모듈은 저전력 프로세서(예: 오디오 코덱에 포함된 프로세서)로 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 하드웨어 키를 통한 사용자 입력을 수신하였을 때 지능형 에이전트(145)를 실행시킬 수 있다. 지능형 에이전트(145)가 실행된 경우, 지능형 에이전트(145)와 연동된 지능형 앱(예: 음성 인식 앱)이 실행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(145)는 사용자 입력을 실행하기 위한 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 프로세서(150)는 상기 음성 인식 모듈을 통해 앱에서 동작을 실행하도록 하기 위한 사용자 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 상기 음성 인식 모듈을 통해 앱(141, 143)에서 상기 웨이크업 명령과 같은 동작을 실행하는 제한된 사용자(음성) 입력(예: 카메라 앱이 실행 중일 때 촬영 동작을 실행시키는 "찰칵"과 같은 발화 등)을 인식할 수 있다. 프로세서(150)는 상기 지능형 서버(200)를 보조하여 상기 음성 인식 모듈을 통해 사용자 단말(100)내에서 처리할 수 있는 사용자 명령을 인식하여 빠르게 처리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 입력을 실행하기 위한 지능형 에이전트(145)의 음성 인식 모듈은 앱 프로세서에서 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 에이전트(145)의 음성 인식 모듈(웨이크업 모듈의 음성 인식 모듈을 포함)은 음성을 인식하기 위한 알고리즘을 이용하여 사용자 입력을 인식할 수 있다. 상기 음성을 인식하기 위해 사용되는 알고리즘은, 예를 들어, HMM(hidden markov model) 알고리즘, ANN(artificial neural network) 알고리즘 또는 DTW(dynamic time warping) 알고리즘 중 적어도 하나일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 사용자의 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 사용자의 음성을 지능형 서버(200)로 송신하고, 지능형 서버(200)로부터 사용자의 음성에 대응되는 텍스트 데이터를 수신할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(150)는 상기 변환된 텍스트 데이터를 디스플레이(120)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 지능형 서버(200)로부터 패스 룰을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 상기 패스 룰을 실행 매니저 모듈(147)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 지능형 서버(200)로부터 수신된 패스 룰에 따른 실행 결과 로그(log)를 지능형 서비스 모듈(149)로 전달하고, 상기 전달된 실행 결과 로그는 페르소나 모듈(persona manager)(149b)의 사용자의 선호(preference) 정보에 누적되어 관리될 수 있다.
일 실시 예에 따른, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 실행하여 지능형 에이전트(145)로부터 패스 룰을 전달받아 앱(141, 143)을 실행시키고, 앱(141, 143)이 상기 패스 룰에 포함된 동작(141b, 143b)을 실행하도록 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 앱(141, 143)으로 동작(141b, 143b)을 실행하기 위한 명령 정보(예: 패스 룰 정보)를 송신할 수 있고, 상기 앱(141, 143)으로부터 동작(141b, 143b)의 완료 정보를 전달 받을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 실행하여 지능형 에이전트(145)와 앱(141, 143)의 사이에서 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)을 실행하기 위한 명령 정보(예: 패스 룰 정보)를 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 상기 패스 룰에 따라 실행할 앱(141, 143)을 바인딩(binding)하고, 상기 패스 룰에 포함된 동작(141b, 143b)의 명령 정보(예: 패스 룰 정보)를 앱(141, 143)으로 전달할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 상기 패스 룰에 포함된 동작(141b, 143b)을 순차적으로 앱(141, 143)으로 전달하여, 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)을 상기 패스 룰에 따라 순차적으로 실행시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 실행하여 앱(141, 143)의 동작(141b, 143b)의 실행 상태를 관리할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 앱(141, 143)으로부터 상기 동작(141b, 143b)의 실행 상태에 대한 정보를 전달 받을 수 있다. 상기 동작(141b, 143b)의 실행 상태가, 예를 들어, 정지된 상태(partial landing)인 경우(예: 동작(141b, 143b)에 필요한 파라미터가 입력되지 않은 경우), 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 상기 정지된 상태에 대한 정보를 지능형 에이전트(145)로 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 상기 전달 받은 정보를 이용하여, 사용자에게 필요한 정보(예: 파라미터 정보)의 입력을 요청할 수 있다. 상기 동작(141b, 143b)의 실행 상태가, 다른 예를 들어, 동작 상태인 경우, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 사용자로부터 발화를 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)를 통해 상기 실행되고 있는 앱(141, 143) 및 앱(141, 143)의 실행 상태에 대한 정보를 지능형 에이전트(145)로 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 상기 사용자 발화를 지능형 서버(200)로 송신할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 지능형 서버(200)로부터 상기 사용자의 발화의 파라미터 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 상기 수신된 파라미터 정보를 실행 매니저 모듈(147)로 전달할 수 있다. 실행 매니저 모듈(147)은 상기 수신한 파라미터 정보를 이용하여 동작(141b, 143b)의 파라미터를 새로운 파라미터로 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 실행하여 패스 룰에 포함된 파라미터 정보를 앱(141, 143)으로 전달할 수 있다. 상기 패스 룰에 따라 복수의 앱(141, 143)이 순차적으로 실행되는 경우, 실행 매니저 모듈(147)은 하나의 앱에서 다른 앱으로 패스 룰에 포함된 파라미터 정보를 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 실행하여 복수의 패스 룰을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 사용자의 발화에 기초하여 복수의 패스 룰이 선택될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 사용자의 발화가 일부 동작(141a)을 실행할 일부 앱(141)을 특정하였지만, 나머지 동작(143b)을 실행할 다른 앱(143)을 특정하지 않은 경우, 일부 동작(141a)를 실행할 동일한 앱(141)(예: 갤러리 앱)이 실행되고 나머지 동작(143b)를 실행할 수 있는 서로 다른 앱(143)(예: 메시지 앱, 텔레그램 앱)이 각각 실행되는 서로 다른 복수의 패스 룰을 수신할 수 있다. 프로세서(150)는, 예를 들어, 실행 매니저 모듈(147)을 통해 상기 복수의 패스 룰의 동일한 동작(141b, 143b)(예: 연속된 동일한 동작(141b, 143b))을 실행할 수 있다. 프로세서(150)는 상기 동일한 동작까지 실행한 경우, 실행 매니저 모듈(147)을 통해 상기 복수의 패스 룰에 각각 포함된 서로 다른 앱(141, 143)을 선택할 수 있는 상태 화면을 디스플레이(120)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 지능형 서비스 모듈(149)은 컨텍스트 모듈(149a), 페르소나 모듈(149b) 또는 제안 모듈(149c)을 포함할 수 있다.
프로세서(150)는 컨텍스트 모듈(149a)을 실행하여 앱(141, 143)으로부터 앱(141, 143)의 현재 상태를 수집할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 컨텍스트 모듈(149a)을 실행하여 앱(141, 143)의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 수신하고, 상기 수신된 컨텍스트 정보를 통해 앱(141, 143)의 현재 상태를 수집할 수 있다.
프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 실행하여 사용자 단말(100)을 사용하는 사용자의 개인 정보를 관리할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 실행하여 사용자 단말(100)의 사용 정보 및 수행 결과를 수집하고, 상기 수집된 사용자 단말(100)의 사용 정보 및 수행 결과를 이용하여 사용자의 개인 정보를 관리할 수 있다.
프로세서(150)는 제안 모듈(149c)을 실행하여 사용자의 의도를 예측하고, 상기 사용자의 의도에 기초하여 사용자에게 명령을 추천해줄 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 제안 모듈(149c)을 실행하여 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소, 상황, 앱)에 따라 사용자에게 명령을 추천해줄 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 시스템(10)은 통신 회로, 입력 모듈(110)(예, 마이크, 및 스피커)를 포함하는 제1 전자 장치(예, 사용자 단말(100)); 상기 제1 전자 장치의 일부분이거나 상기 제1 전자 장치와 원격으로 통신하는 적어도 하나의 프로세서(예, 프로세서(150)); 및 상기 제1 전자 장치 상에 또는 상기 제1 전자 장치의 외부에 위치하여, 상기 적어도 하나의 프로세서와 작동적으로 연결된 메모리(140);를 포함하며, 상기 메모리는, 실행시에 상기 적어도 하나의 프로세서로 하여금, 동작을 수행하고, 상기 동작을 수행하는 동안, 상기 마이크를 통해 사용자의 발화를 수신하고, 상기 발화는 음성 기반의 지능형 서비스를 호출하도록 사용되는 적어도 하나의 선택된 웨이크업 단어만을 포함하며, 상기 동작과 관련된 응답을 생성 또는 선택하고, 상기 스피커를 통해 상기 응답을 제공하도록 설정된 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 상기 제1 전자 장치는 상기 적어도 하나의 프로세서 중 제1 프로세서를 포함하며, 상기 시스템은 상기 적어도 하나의 프로세서 중 제2 프로세서를 포함하는 서버를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 상기 인스트럭션들은 상기 제1 프로세서가, 상기 동작을 수행하고, 상기 사용자의 발화를 수신한 이후, 상기 서버로 상기 동작과 관련된 데이터를 전송하고, 상기 서버로부터 상기 응답을 수신하고, 상기 응답 중 적어도 일부에 기반하여 음성 응답을 상기 스피커를 통해 출력하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 상기 인스트럭션들은 상기 제2 프로세서가, 상기 제1 전자 장치로부터 상기 사용자의 발화와 관련된 데이터를 수신하고, 상기 동작과 관련된 응답을 생성 또는 선택하고, 상기 제1 장치로 상기 응답을 전송하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 상기 동작은, 전화 이벤트, 알람 이벤트, 타이머 이벤트, 음악 재생, 비디오 재생, 핸즈 프리 이벤트, 또는 컨텐트 다운로드 이벤트를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 상기 응답에 포함되는 정보는, 상기 동작의 정보, 상기 동작의 진행 상태 정보 또는 상기 동작의 다음 동작의 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 상기 인스트럭션들은 상기 제1 프로세서가, 상기 응답을 생성한 이후, 지정된 시간 이내에 변경되거나 추가된 진행 상태 정보를 확인하고, 상기 확인된 진행 상태 정보를 포함하는 제1 응답을 상기 스피커를 통해 더 출력하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 상기 인스트럭션들은 상기 제1 프로세서가, 상기 응답에 대한 사용자 입력을 수신하고, 상기 수신된 사용자 입력이 지정된 입력에 대응하는 경우, 상기 동작과 관련된 제2 동작을 확인하고, 상기 제2 동작의 수행 여부를 확인하는 제2 응답을 더 출력하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 상기 인스트럭션들은 상기 제1 프로세서가, 상기 응답에 대한 사용자 입력을 수신하고, 상기 수신된 사용자 입력이 지정된 입력에 대응하지 않는 경우, 상기 동작에 대응하는 적어도 하나의 기능을 수행하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 상기 인스트럭션들은 상기 제1 프로세서가, 상기 사용자의 발화를 수신한 이후 지정된 시간 이내에 추가 발화가 수신되지 않는 경우, 상기 서버로 상기 동작과 관련된 데이터를 전송하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 상기 인스트럭션들은 상기 제1 프로세서가, 상기 전자 장치가 지정된 모드로 동작하는지 확인하여, 상기 사용자의 발화를 수신한 이후 상기 서버로 상기 동작과 관련된 데이터를 전송하도록 설정될 수 있다. 예컨대, 상기 지정된 모드는 상기 사용자 단말(100)의 사용자의 생채 정보를 인식하여 상기 사용자가 상기 사용자 단말(100)을 보고 있지 않거나 지정된 거리로부터 떨어져 있는 상태인 모드(eyes free mode) 또는 지정된 시간 동안 사용자 입력이 확인되지 않아 의 화면(예, 표시 장치(160))를 오프시키는 홀드 상태를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 단말의 지능형 앱을 실행시키는 것을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 사용자 단말(100)이 사용자 입력을 수신하여 지능형 에이전트(145)와 연동된 지능형 앱(예: 음성 인식 앱)을 실행시키는 것을 나타낸 것이다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 하드웨어 키(112)를 통해 음성을 인식하기 위한 지능형 앱을 실행시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 하드웨어 키(112)를 통해 사용자 입력을 수신한 경우 디스플레이(120)에 지능형 앱의 UI(user interface)(121)를 표시할 수 있다. 사용자는, 예를 들어, 지능형 앱의 UI(121)가 디스플레이(120)에 표시된 상태에서 음성을 입력(120b)하기 위해 지능형 앱의 UI(121)에 음성인식 버튼(121a)를 터치할 수 있다. 사용자는, 다른 예를 들어, 음성을 입력(120b)하기 위해 상기 하드웨어 키(112)를 지속적으로 눌러서 음성을 입력(120b)을 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 마이크(111)를 통해 음성을 인식하기 위한 지능형 앱을 실행시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(100)은 마이크(111)를 통해 지정된 음성(예: 일어나!(wake up!))이 입력(120a)된 경우 디스플레이(120)에 지능형 앱의 UI(121)를 표시할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 통합 지능화 시스템의 지능형 서버를 나타낸 블록도이다.
도 4를 참조하면, 지능형 서버(200)는 자동 음성 인식(automatic speech recognition)(ASR) 모듈(210), 자연어 이해(natural language understanding)(NLU) 모듈(220), 패스 플래너(path planner) 모듈(230), 대화 매니저(dialogue manager)(DM) 모듈(240), 자연어 생성(natural language generator)(NLG) 모듈(250) 또는 텍스트 음성 변환(text to speech)(TTS) 모듈(260)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)는 통신 회로, 메모리 및 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 명령어를 실행하여 자동 음성 인식 모듈(210), 자연어 이해 모듈(220), 패스 플래너 모듈(230), 대화 매니저 모듈(240), 자연어 생성 모듈(250) 및 텍스트 음성 변환 모듈(260)을 구동시킬 수 있다. 지능형 서버(200)는 상기 통신 회로를 통해 외부 전자 장치(예: 사용자 단말(100))와 데이터(또는, 정보)를 송수신할 수 있다.
지능형 서버(200)의 자연어 이해 모듈(220) 또는 패스 플래너 모듈(230)은 패스 룰(path rule)을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자동 음성 인식(automatic speech recognition)(ASR) 모듈(210)은 사용자 단말(100)로부터 수신된 사용자 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자동 음성 인식 모듈(210)은 사용자 단말(100)로부터 수신된 사용자 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들어, 자동 음성 인식 모듈(210)은 발화 인식 모듈을 포함할 수 있다. 상기 발화 인식 모듈은 음향(acoustic) 모델 및 언어(language) 모델을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 음향 모델은 발성에 관련된 정보를 포함할 수 있고, 상기 언어 모델은 단위 음소 정보 및 단위 음소 정보의 조합에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 발화 인식 모듈은 발성에 관련된 정보 및 단위 음소 정보에 대한 정보를 이용하여 사용자 발화를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 상기 음향 모델 및 언어 모델에 대한 정보는, 예를 들어, 자동 음성 인식 데이터베이스(automatic speech recognition database)(ASR DB)(211)에 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자 의도를 파악할 수 있다. 상기 문법적 분석은 사용자 입력을 문법적 단위(예: 단어, 구, 형태소 등)로 나누고, 상기 나누어진 단위가 어떤 문법적인 요소를 갖는지 파악할 수 있다. 상기 의미적 분석은 의미(semantic) 매칭, 룰(rule) 매칭, 포뮬러(formula) 매칭 등을 이용하여 수행할 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력이 어느 도메인(domain), 의도(intent) 또는 상기 의도를 표현하는데 필요한 파라미터(parameter)(또는, 슬롯(slot))를 얻을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 도메인(domain), 의도(intend) 및 상기 의도를 파악하는데 필요한 파라미터(parameter)(또는, 슬롯(slot))로 나누어진 매칭 규칙을 이용하여 사용자의 의도 및 파라미터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 상기 하나의 도메인(예: 알람)은 복수의 의도(예: 알람 설정, 알람 해제 등)를 포함할 수 있고, 하나의 의도는 복수의 파라미터(예: 시간, 반복 횟수, 알람음 등)을 포함할 수 있다. 복수의 룰은, 예를 들어, 하나 이상의 필수 요소 파라미터를 포함할 수 있다. 상기 매칭 규칙은 자연어 인식 데이터베이스(natural language understanding database)(NLU DB)(221)에 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 형태소, 구 등의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 사용자 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 도메인 및 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 각각의 도메인 및 의도에 사용자 입력에서 추출된 단어가 얼마나 포함되어 있는 지를 계산하여 사용자 의도를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 상기 의도를 파악하는데 기초가 된 단어를 이용하여 사용자 입력의 파라미터를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도를 파악하기 위한 언어적 특징이 저장된 자연어 인식 데이터베이스(221)를 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 개인화 언어 모델(personal language model)(PLM)을 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 개인화된 정보(예: 연락처 리스트, 음악 리스트)를 이용하여 사용자의 의도를 결정할 수 있다. 상기 개인화 언어 모델은, 예를 들어, 자연어 인식 데이터베이스(221)에 저장될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)뿐만 아니라 자동 음성 인식 모듈(210)도 자연어 인식 데이터베이스(221)에 저장된 개인화 언어 모델을 참고하여 사용자의 음성을 인식할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 파라미터에 기초하여 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도에 기초하여 실행될 앱을 선택하고, 상기 선택된 앱에서 수행될 동작을 결정할 수 있다. 상자연어 이해 모듈(220)은 상기 결정된 동작에 대응되는 파라미터를 결정하여 패스 룰을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)에 의해 생성된 패스 룰은 실행될 앱, 상기 앱에서 실행될 동작(예: 적어도 하나 이상의 상태(state)) 및 상기 동작을 실행하는데 필요한 파라미터에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 파라미터를 기반으로 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 패스 플래너 모듈(230)로부터 사용자 단말(100)에 대응되는 패스 룰 셋을 수신하고, 사용자 입력의 의도 및 파라미터를 상기 수신된 패스 룰 셋에 매핑하여 패스 룰을 결정할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 파라미터에 기초하여 실행될 앱, 상기 앱에서 실행될 동작 및 상기 동작을 실행하는데 필요한 파라미터를 결정하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 단말(100)의 정보를 이용하여 상기 실행될 앱 및 상기 앱에서 실행될 동작을 사용자 입력의 의도에 따라 온톨로지(ontology) 또는 그래프 모델(graph model) 형태로 배열하여 패스 룰을 생성할 수 있다. 상기 생성된 패스 룰은, 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)를 통해 패스 룰 데이터베이스(path rule database)(PR DB)(231)에 저장될 수 있다. 상기 생성된 패스 룰은 데이터베이스(231)의 패스 룰 셋에 추가될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 생성된 복수의 패스 룰 중 적어도 하나의 패스 룰을 선택할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 상기 복수의 패스 룰 최적의 패스 룰을 선택할 수 있다. 다른 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 발화에 기초하여 일부 동작만이 특정된 경우 복수의 패스 룰을 선택할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 사용자의 추가 입력에 의해 상기 복수의 패스 룰 중 하나의 패스 룰을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 대한 요청으로 패스 룰을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 대응되는 하나의 패스 룰을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 다른 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 대응되는 복수의 패스 룰을 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 상기 복수의 패스 룰은, 예를 들어, 사용자 발화에 기초하여 일부 동작만이 특정된 경우 자연어 이해 모듈(220)에 의해 생성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 복수의 패스 룰 중 적어도 하나의 패스 룰을 선택할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 자연어 이해 모듈(220)로 복수의 패스 룰을 포함하는 패스 룰 셋을 전달할 수 있다. 상기 패스 룰 셋의 복수의 패스 룰은 패스 플래너 모듈(230)에 연결된 패스 룰 데이터베이스(231)에 테이블 형태로 저장될 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 지능형 에이전트(145)로부터 수신된 사용자 단말(100)의 정보(예: OS 정보, 앱 정보)에 대응되는 패스 룰 셋을 자연어 이해 모듈(220)로 전달할 수 있다. 상기 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장된 테이블은, 예를 들어, 도메인 또는 도메인의 버전 별로 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 패스 룰 셋에서 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 선택하여 자연어 이해 모듈(220)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자의 의도 및 파라미터를 사용자 단말(100) 에 대응되는 패스 룰 셋에 매칭하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 선택하여 자연어 이해 모듈(220)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자 의도 및 파라미터를 이용하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 패스 플래너 모듈(230)은 사용자 의도 및 파라미터에 기초하여 실행될 앱 및 상기 앱에서 실행될 동작을 결정하여 하나의 패스 룰, 또는 복수의 패스 룰을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 상기 생성된 패스 룰을 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)은 자연어 이해 모듈(220)에서 생성된 패스 룰을 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다. 상기 생성된 패스 룰은 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장된 패스 룰 셋에 추가될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장된 테이블에는 복수의 패스 룰 또는 복수의 패스 룰 셋을 포함할 수 있다. 복수의 패스 룰 또는 복수의 패스 룰 셋은 각 패스 룰을 수행하는 장치의 종류, 버전, 타입, 또는 특성을 반영할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 자연어 이해 모듈(220)에 의해 파악된 사용자의 의도가 명확한지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 대화 매니저 모듈(240)은 파라미터의 정보가 충분하지 여부에 기초하여 사용자의 의도가 명확한지 여부를 판단할 수 있다. 대화 매니저 모듈(240)은 자연어 이해 모듈(220)에서 파악된 파라미터가 태스크를 수행하는데 충분한지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 사용자의 의도가 명확하지 않은 경우 사용자에게 필요한 정보를 요청하는 피드백을 수행할 수 있다. 예를 들어, 대화 매니저 모듈(240)은 사용자의 의도를 파악하기 위한 파라미터에 대한 정보를 요청하는 피드백을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 컨텐츠 제공(content provider) 모듈을 포함할 수 있다. 상기 컨텐츠 제공 모듈은 자연어 이해 모듈(220)에서 파악된 의도 및 파라미터에 기초하여 동작을 수행할 수 있는 경우, 사용자 입력에 대응되는 태스크를 수행한 결과를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 대화 매니저 모듈(240)은 사용자 입력에 대한 응답으로 상기 컨텐츠 제공 모듈에서 생성된 상기 결과를 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 생성 모듈(NLG)(250)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 상기 지정된 정보는, 예를 들어, 추가 입력에 대한 정보, 사용자 입력에 대응되는 동작의 완료를 안내하는 정보 또는 사용자의 추가 입력을 안내하는 정보(예: 사용자 입력에 대한 피드백 정보)일 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 사용자 단말(100)로 송신되어 디스플레이(120)에 표시되거나, 텍스트 음성 변환 모듈(260)로 송신되어 음성 형태로 변경될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 텍스트 음성 변환 모듈(260)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다. 텍스트 음성 변환 모듈(260)은 자연어 생성 모듈(250)로부터 텍스트 형태의 정보를 수신하고, 상기 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경하여 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 음성 형태의 정보를 스피커(130)로 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220), 패스 플래너 모듈(230) 및 대화 매니저 모듈(240)은 하나의 모듈로 구현될 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220), 패스 플래너 모듈(230) 및 대화 매니저 모듈(240)은 하나의 모듈로 구현되어 사용자의 의도 및 파라미터를 결정하고, 상기 결정된 사용자의 의도 및 파라미터에 대응되는 응답(예: 패스 룰)을 생성할 수 있다. 이에 따라, 생성된 응답은 사용자 단말(100)로 송신될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 서비스 모듈의 컨텍스트 모듈이 현재 상태를 수집하는 것을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)로부터 컨텍스트 요청을 수신(①)하면, 컨텍스트 모듈(149a)을 통해 앱(141, 143)의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 요청(②)할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 컨텍스트 모듈(149a)을 통해 앱(141, 143)으로부터 상기 컨텍스트 정보를 수신(③)하여 지능형 에이전트(145)로 송신(④)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 컨텍스트 모듈(149a)을 통해 앱(141, 143)으로부터 복수의 컨텍스트 정보를 전달 받을 수 있다. 상기 컨텍스트 정보는, 예를 들어, 가장 최근 실행된 앱(141, 143)에 대한 정보일 수 있다. 상기 컨텍스트 정보는, 다른 예를 들어, 앱(141, 143) 내의 현재 상태에 대한 정보(예: 갤러리에서 사진을 보고 있는 경우, 해당 사진에 대한 정보)일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 컨텍스트 모듈(149a)을 통해 앱(141, 143)뿐만 아니라, 디바이스 플랫폼(device platform)으로부터 사용자 단말(100)의 현재 상태를 나타내는 컨텍스트 정보를 수신할 수 있다. 상기 컨텍스트 정보는 일반적 컨텍스트 정보, 사용자 컨텍스트 정보 또는 장치 컨텍스트 정보를 포함할 수 있다.
상기 일반적 컨텍스트 정보는 사용자 단말(100)의 일반적인 정보를 포함할 수 있다. 상기 일반적 컨텍스트 정보는 디바이스 플랫폼의 센서 허브 등을 통해 데이터를 전달 받아서 내부 알고리즘을 통해 확인될 수 있다. 예를 들어, 상기 일반적 컨텍스트 정보는 현재 시공간에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 현재 시공간에 대한 정보는, 예를 들어, 현재 시간 또는 사용자 단말(100)의 현재 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 현재 시간은 사용자 단말(100) 상에서의 시간을 통해 확인될 수 있고, 상기 현재 위치에 대한 정보는 GPS(global positioning system)를 통해 확인될 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 일반적 컨텍스트 정보는 물리적 움직임에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 물리적 움직임에 대한 정보는, 예를 들어, 걷기, 뛰기, 운전 중 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 물리적 움직임 정보는 모션 센서(motion sensor)를 통해 확인될 수 있다. 상기 운전 중에 대한 정보는 상기 모션 센서를 통해 운행을 확인할 수 있을 뿐만 아니라, 차량 내의 블루투스 연결을 감지하여 탑승 및 주차를 확인할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 일반적 컨텍스트 정보는 사용자 활동 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자 활동 정보는, 예를 들어, 출퇴근, 쇼핑, 여행 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자 활동 정보는 사용자 또는 앱이 데이터베이스에 등록한 장소에 대한 정보를 이용하여 확인될 수 있다.
상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자의 감정적 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 감정적 상태에 대한 정보는, 예를 들어, 사용자의 행복, 슬픔, 화남 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 사용자 컨텍스트 정보는 사용자의 현재 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 현재 상태에 대한 정보는, 예를 들어, 관심, 의도 등(예: 쇼핑)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
상기 장치 컨텍스트 정보는 사용자 단말(100)의 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 장치 컨텍스트 정보는 실행 매니저 모듈(147)이 실행한 패스 룰에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 디바이스 정보는 배터리에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 배터리에 대한 정보는, 예를 들어, 상기 배터리의 충전 및 방전 상태를 통해 확인될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 디바이스 정보는 연결된 장치 및 네트워크에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 연결된 장치에 대한 정보는, 예를 들어, 상기 장치가 연결된 통신 인터페이스를 통해 확인될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 서비스 모듈의 제안 모듈을 나타낸 블록도이다.
도 6을 참조하면, 제안 모듈(149c)은 힌트 제공 모듈(149c_1), 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2), 조건 체킹 모듈(149c_3), 조건 모델 모듈(149c_4), 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 실행하여 사용자에게 힌트(hint)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2), 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)로부터 생성된 힌트를 전달 받아 사용자에게 힌트를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 조건 체킹 모듈(149c_3) 또는 조건 모델 모듈(149c_4)을 실행하여 현재 상태에 따라 추천될 수 있는 힌트를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 조건 체킹 모듈(149c_3)을 실행하여 현재 상태에 대응되는 정보를 전달 받을 수 있고, 조건 모델 모듈(149c_4)을 실행하여 상기 전달 받은 정보를 이용하여 조건 모델(condition model)을 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 조건 모델 모듈은(149c_4)을 실행하여 사용자에게 힌트를 제공하는 시점의 시간, 위치, 상황 사용중인 앱 등을 파악하여 해당 조건에서 사용할 가능성이 높은 힌트를 우선 순위가 높은 순으로 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)을 실행하여 사용 빈도에 따라 추천될 수 있는 힌트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)을 실행하여 사용자의 사용 패턴에 기초한 힌트를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)은 사용자에게 신규 기능 또는 다른 사용자가 많이 쓰는 기능을 소개하는 힌트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 신규 기능을 소개하는 힌트에는 지능형 에이전트(145)에 대한 소개(예: 작동 방법)를 포함할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 제안 모듈(149c)의 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2), 조건 체킹 모듈(149c_3), 조건 모델 모듈(149c_4), 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)은 개인화 정보 서버(300)에 포함될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 제안 모듈(149c)의 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 사용자 개인화 정보 서버(300)의 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2), 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)로부터 힌트를 수신하여 사용자에게 상기 수신된 힌트를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 다음의 일련의 프로세스에 따라 힌트를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)로부터 힌트 제공 요청을 수신하면, 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2)로 힌트 생성 요청을 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 상기 힌트 생성 요청을 전달 받으면, 조건 체킹 모듈(149c_3)을 통해 컨텍스트 모듈(149a) 및 페르소나 모듈(149b)로부터 현재 상태에 대응되는 정보를 전달 받을 수 있다. 프로세서(150)는 조건 체킹 모듈(149c_3)을 통해 상기 전달 받은 정보를 조건 모델 모듈(149c_4)로 전달하고, 조건 모델 모듈(149c_4)을 통해 상기 정보를 이용하여 사용자에게 제공되는 힌트 중 상기 조건에 사용 가능성이 높은 순서로 힌트에 대해 우선순위를 부여 할 수 있다. 프로세서(150)는 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2)을 통해 상기 조건을 확인(⑥)하고, 상기 현재 상태에 대응되는 힌트를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2)을 통해 상기 생성된 힌트를 힌트 제공 모듈(149c_1)로 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 지정된 규칙에 따라 상기 힌트를 정렬하고, 상기 힌트를 지능형 에이전트(145)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 복수의 컨텍스트 힌트를 생성할 수 있고, 지정된 규칙에 따라 복수의 컨텍스트 힌트에 우선 순위를 지정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 상기 복수의 컨텍스트 힌트 중에서 우선 순위가 높은 것을 사용자에게 먼저 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 사용 빈도에 따른 힌트를 제안할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)로부터 힌트 제공 요청을 전달 받으면, 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)로 힌트 생성 요청을 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 상기 힌트 생성 요청을 전달 받으면, 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)를 통해 페르소나 모듈(149b)로부터 사용자 정보를 전달 받을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)을 통해 페르소나 모듈(149b)의 사용자의 프리퍼런스 정보에 포함된 패스 룰, 패스 룰에 포함된 파라미터, 앱의 실행 빈도, 앱이 사용된 시공간 정보를 전달 받을 수 있다. 프로세서(150)는 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)을 통해 상기 전달 받은 사용자 정보에 대응되는 힌트를 생성할 수 있다. 프로세서(150)는 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5)을 통해 상기 생성된 힌트를 힌트 제공 모듈(149c_1)로 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 상기 힌트를 정렬하고, 상기 힌트를 지능형 에이전트(145)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 새로운 기능에 대한 힌트를 제안할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)로부터 힌트 제공 요청을 전달 받으면, 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)로 힌트 생성 요청을 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)을 통해 제안 서버(400)로부터 소개 힌트 제공 요청을 전달하여 제안 서버(400)로부터 소개될 기능에 대한 정보를 수신할 수 있다. 제안 서버(400)는, 예를 들어, 소개될 기능에 대한 정보를 저장할 수 있고, 상기 소개될 기능에 대한 힌트 리스트(hint list)는 서비스 운영자에 의해 업데이트될 수 있다. 프로세서(150)는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)을 통해 상기 생성된 힌트를 힌트 제공 모듈(149c_1)로 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 힌트 제공 모듈(149c_1)을 통해 상기 힌트를 정렬하고, 상기 힌트를 지능형 에이전트(145)로 전송(⑥)할 수 있다.
이에 따라, 프로세서(150)는 제안 모듈(149c)을 통해 컨텍스트 힌트 생성 모듈(149c_2), 재사용 힌트 생성 모듈(149c_5) 또는 소개 힌트 생성 모듈(149c_6)에서 생성된 힌트를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 제안 모듈(149c)을 통해 상기 생성된 힌트를 지능형 에이전트(145)을 동작시키는 앱에 표시할 수 있고, 상기 앱을 통해 사용자로부터 상기 힌트를 선택하는 입력을 수신할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 패스 플래너 모듈(path planner module)의 패스 룰(path rule)을 생성하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 7은 참조하면, 일 실시 예에 따른, 자연어 이해 모듈(220)은 앱의 기능을 어느 하나 동작(예: 상태 A 내지 상태 F)으로 구분하여 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 어느 하나의 동작(예: 상태)으로 구분된 복수의 패스 룰(A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F)을 포함하는 패스 룰 셋을 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 패스 플래너 모듈(230)의 패스 룰 데이터베이스(231)는 앱의 기능을 수행하기 위한 패스 룰 셋을 저장할 수 있다. 상기 패스 룰 셋은 복수의 동작(예: 상태들의 시퀀스)을 포함하는 복수의 패스 룰을 포함할 수 있다. 상기 복수의 패스 룰은 복수의 동작 각각에 입력되는 파라미터에 따라 실행되는 동작이 순차적으로 배열될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 상기 복수의 패스 룰은 온톨로지(ontology) 또는 그래프 모델(graph model) 형태로 구성되어 패스 룰 데이터베이스(231)에 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력의 의도 및 파라미터에 대응되는 상기 복수의 패스 룰(A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F) 중에 최적의 패스 룰(A-B1-C3-D-F)을 선택할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 완벽히 매칭되는 패스 룰이 없는 경우 사용자 단말(100)에 복수의 룰을 전달할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 부분적으로 대응된 패스 룰(예: A-B1)을 선택할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 입력에 부분적으로 대응된 패스 룰(예: A-B1)을 포함하는 하나 이상의 패스 룰(예: A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F)을 선택하여 사용자 단말(100)에 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 단말(100)의 추가 입력에 기초하여 복수의 패스 룰 중 하나를 선택하고, 상기 선택된 하나의 패스 룰을 사용자 단말(100)에 전달 할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 사용자 단말(100)에서 추가로 입력된 사용자 입력(예: C3를 선택하는 입력)에 따라 복수의 패스 룰(예: A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F) 중 하나의 패스 룰(예: A-B1-C3-D-F)을 선택하여 사용자 단말(100)에 송신할 수 있다.
또 다른 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 자연어 이해 모듈(220)을 통해 사용자 단말(100)에 추가로 입력된 사용자 입력(예: C3를 선택하는 입력)에 대응되는 사용자의 의도 및 파라미터를 결정할 수 있고, 상기 결정된 사용자의 의도 또는 파라미터를 사용자 단말(100)로 송신할 수 있다. 사용자 단말(100)은 상기 송신된 의도 또는 상기 파라미터에 기초하여, 복수의 패스 룰(예: A-B1-C1, A-B1-C2, A-B1-C3-D-F, A-B1-C3-D-E-F) 중 하나의 패스 룰(예: A-B1-C3-D-F)을 선택할 수 있다.
이에 따라, 사용자 단말(100)은 상기 선택된 하나의 패스 룰에 의해 앱(141, 143)의 동작을 완료시킬 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 정보가 부족한 사용자 입력이 지능형 서버(200)에 수신된 경우, 상기 수신한 사용자 입력에 부분적으로 대응되는 패스 룰을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(220)은 상기 부분적으로 대응된 패스 룰을 지능형 에이전트(145)로 송신할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 실행하여 상기 패스 룰을 수신하고, 실행 매니저 모듈(147)로 상기 부분적으로 대응된 패스 룰을 전달할 수 있다. 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)를 통해 상기 패스 룰에 따라 제1 앱(141)을 실행시킬 수 있다. 프로세서(150)는 실행 매니저 모듈(147)을 통해 제1 앱(141)을 실행하면서 부족한 파라미터에 대한 정보를 지능형 에이전트(145)로 송신할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 상기 부족한 파라미터에 대한 정보를 이용하여 사용자에게 추가 입력을 요청할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 사용자에 의해 추가 입력이 수신되면 사용자 입력을 지능형 서버(200)로 송신하여 처리할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 상기 추가로 입력된 사용자 입력의 의도 및 파라미터 정보에 기초하여 추가된 패스 룰을 생성하여 지능형 에이전트(145)로 송신할 수 있다. 프로세서(150)는 지능형 에이전트(145)를 통해 실행 매니저 모듈(147)로 상기 패스 룰을 송신하여 제2 앱(143)을 실행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 이해 모듈(220)은 일부 정보가 누락된 사용자 입력이 지능형 서버(200)에 수신된 경우, 개인화 정보 서버(300)로 사용자 정보 요청을 송신할 수 있다. 개인화 정보 서버(300)는 페르소나 데이터베이스에 저장된 사용자 입력을 입력한 사용자의 정보를 자연어 이해 모듈(220)로 송신할 수 있다. 자연어 이해 모듈(220)은 상기 사용자 정보를 이용하여 일부 동작이 누락된 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 선택할 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해 모듈(220)은 일부 정보가 누락된 사용자 입력이 지능형 서버(200)에 수신되더라도, 누락된 정보를 요청하여 추가 입력을 받거나 사용자 정보를 이용하여 상기 사용자 입력에 대응되는 패스 룰을 결정할 수 있다.
하기에 첨부된 표 1은 일 실시 예에 따른 사용자가 요청한 태스크와 관련한 패스 룰의 예시적 형태를 나타낼 수 있다.
Path rule ID State parameter
Gallery_101 pictureView(25) NULL
searchView(26) NULL
searchViewResult(27) Location,time
SearchEmptySelectedView(28) NULL
SearchSelectedView(29) ContentType,selectall
CrossShare(30) anaphora
표 1을 참조하면, 사용자 발화(예: "사진 공유해줘")에 따라 지능형 서버(도 1의 지능형 서버(200))에서 생성 또는 선택되는 패스 룰은 적어도 하나의 상태(state)(25, 26, 27, 28, 29 또는 30)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 적어도 하나의 상태(예: 단말의 어느 한 동작 상태)는 사진 어플리케이션 실행(PicturesView)(25), 사진 검색 기능 실행(SearchView)(26), 검색 결과 표시 화면 출력(SearchViewResult)(27), 사진이 미(non)선택된 검색 결과 표시 화면 출력(SearchEmptySelectedView)(28), 적어도 하나의 사진이 선택된 검색 결과 표시 화면 출력(SearchSelectedView)(29) 또는 공유 어플리케이션 선택 화면 출력(CrossShare)(30) 중 적어도 하나에 해당될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 패스 룰의 파라미터 정보는 적어도 하나의 상태(state)에 대응될 수 있다. 예를 들어, 상기 적어도 하나의 사진이 선택된 검색 결과 표시 화면 출력(29) 상태에 포함될 수 있다.
상기 상태(25, 26, 27, 28, 29)들의 시퀀스를 포함한 패스 룰의 수행 결과 사용자가 요청한 태스크(예: "사진 공유해줘!")가 수행될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 지능형 서비스 모듈의 페르소나 모듈(persona module)이 사용자의 정보를 관리하는 것을 나타낸 도면이다.
도 8을 참조하면, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 앱(141, 143), 실행 매니저 모듈(147) 또는 컨텍스트 모듈(149a)로부터 사용자 단말(100)의 정보를 전달 받을 수 있다. 프로세서(150)는 앱(141, 143) 및 실행 매니저 모듈(147)을 통해 앱의 동작(141b, 143b)을 실행한 결과 정보를 동작 로그 데이터베이스에 저장할 수 있다. 프로세서(150)는 컨텍스트 모듈(149a)을 통해 사용자 단말(100)의 현재 상태에 대한 정보를 컨텍스트 데이터베이스에 저장할 수 있다. 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스로부터 상기 저장된 정보를 전달 받을 수 있다. 상기 동작 로그 데이터베이스 및 상기 컨텍스트 데이터베이스에 저장된 데이터는, 예를 들어, 분석 엔진(analysis engine)에 의해 분석되어 페르소나 모듈(149b)로 전달될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 앱(141, 143), 실행 매니저 모듈(147) 또는 컨텍스트 모듈(149a)로부터 수신한 정보를 제안 모듈(149c)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 저장된 데이터를 제안 모듈(149c)로 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 앱(141, 143), 실행 매니저 모듈(147) 또는 컨텍스트 모듈(149a)로부터 전달 받은 정보를 개인화 정보 서버(300)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 누적되어 저장된 데이터를 주기적으로 개인화 정보 서버(300)에 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(150)는 페르소나 모듈(149b)을 통해 상기 동작 로그 데이터베이스 또는 상기 컨텍스트 데이터베이스에 저장된 데이터를 제안 모듈(149c)로 전달할 수 있다. 페르소나 모듈(149b)을 통해 생성된 사용자 정보는 페르소나 데이터베이스에 저장될 수 있다. 페르소나 모듈(149b)은 상기 페르소나 데이터베이스에 저장된 사용자 정보를 주기적으로 개인화 정보 서버(300)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(149b)을 통해 개인화 정보 서버(300)로 송신된 정보는 페르소나 데이터베이스에 저장될 수 있다. 개인화 정보 서버(300)는 상기 페르소나 데이터베이스에 저장된 정보를 이용하여 지능형 서버(200)의 패스 룰 생성에 필요한 사용자 정보를 추론할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 페르소나 모듈(149b)을 통해 송신된 정보를 이용하여 추론된 사용자 정보는 프로파일(profile) 정보 또는 프리퍼런스(preference) 정보를 포함할 수 있다. 상기 프로파일 정보 또는 프리퍼런스 정보는 사용자의 계정(account) 및 누적된 정보를 통해 추론될 수 있다.
상기 프로파일 정보는 사용자의 신상 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 사용자의 인구 통계 정보를 포함할 수 있다. 상기 인구 통계 정보는, 예를 들어, 사용자의 성(gender), 나이 등을 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 라이프 이벤트(life event) 정보를 포함할 수 있다. 상기 라이프 이벤트 정보는, 예를 들어, 로그 정보를 라이프 이벤트 모델(life event model)과 비교하여 추론되고, 행동 패턴(behavior patter)을 분석하여 보강될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 관심(interest) 정보를 포함할 수 있다. 상기 관심 정보는, 예를 들어, 관심 쇼핑 물품, 관심 분야(예: 스포츠, 정치 등) 등을 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 활동 지역 정보를 포함할 수 있다. 상기 활동 지역 정보는, 예를 들어, 집, 일하는 곳 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 활동 지역에 대한 정보는 장소의 위치에 대한 정보뿐만 아니라 누적 체류 시간 및 방문 횟수를 기준으로 우선 순위가 기록된 지역에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프로파일 정보는 활동 시간 정보를 포함할 수 있다. 상기 활동 시간 정보는, 예를 들어, 기상 시간, 출퇴근 시간, 수면 시간 등에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 출퇴근 시간에 대한 정보는 상기 활동 지역 정보(예: 집 및 일하는 곳에 대한 정보)를 이용하여 추론될 수 있다. 상기 수면 시간에 대한 정보는 사용자 단말(100)의 미사용 시간을 통해 추론될 수 있다.
상기 프리퍼런스 정보는 사용자의 선호도 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 앱 선호도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 앱 선호도는, 예를 들어, 앱의 사용 기록(예: 시간별, 장소별 사용 기록)을 통해 추론될 수 있다. 상기 앱의 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소)에 따라 실행될 앱을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 연락처 선호도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 연락처 선호도는, 예를 들어, 연락처의 연락 빈도(예: 시간별, 장소별 연락하는 빈도) 정보를 분석하여 추론될 수 있다. 상기 연락처 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 중복된 이름에 대한 연락)에 따라 연락할 연락처를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 세팅(setting) 정보를 포함할 수 있다. 상기 세팅 정보는, 예를 들어, 특정 세팅 값의 설정 빈도(예: 시간별, 장소별 세팅 값으로 설정하는 빈도) 정보를 분석하여 추론될 수 있다. 상기 세팅 정보는 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소, 상황)에 따라 특정 세팅 값을 설정하기 위해 이용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 장소 선호도를 포함할 수 있다. 상기 장소 선호도는, 예를 들어, 특정 장소의 방문 기록(예: 시간별 방문 기록)을 통해 추론될 수 있다. 상기 장소 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 시간)에 따라 방문하고 있는 장소를 결정하기 위하여 이용될 수 있다. 또 다른 예를 들어, 상기 프리퍼런스 정보는 명령 선호도를 포함할 수 있다. 상기 명령 선호도는, 예를 들어, 명령 사용 빈도(예: 시간별, 장소별 사용 빈도)를 통해 추론될 수 있다. 상기 명령 선호도는 사용자의 현재 상태(예: 시간, 장소)에 따라 사용될 명령어 패턴을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 특히, 상기 명령 선호도는 로그 정보를 분석하여 실행되고 있는 앱의 현재 상태에서 사용자가 가장 많이 선택한 메뉴에 대한 정보를 포함할 수 있다.
도 9는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 전자 장치의 기능 실행의 동작의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 910 동작에서, 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 사용자 단말(100))는 동작(operation)을 수행하는 동안 사용자의 발화를 수신할 수 있다. 예컨대, 상기 동작은, 전화 이벤트, 알람 이벤트, 타이머 이벤트, 음악 재생, 비디오 재생, 핸즈 프리 이벤트, 또는 컨텐트 다운로드 이벤트를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 920 동작에서, 전자 장치는 상기 발화에, 음성 기반의 지능형 서비스 이용을 위해 선택된 단어가 포함됨을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 발화는 음성 기반의 지능형 서비스를 호출하도록 사용되는 웨이크업(wake up) 발화이며, 적어도 하나의 선택된 웨이크업 단어만을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 930 동작에서, 전자 장치는 상기 동작과 관련된 응답을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 응답에 포함되는 정보는, 상기 동작의 정보, 상기 동작의 진행 상태 정보 또는 상기 동작의 다음 동작의 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 940 동작에서, 전자 장치는 스피커를 통해 응답을 출력할 수 있다. 예컨대, 상기 응답은, 상기 응답에 포함된, 동작의 정보 또는 동작의 진행 상태를 나타내는 정보를 포함하거나 상기 다음 동작을 수행할지를 묻는 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 전자 장치의 기능 실행 방법은, 적어도 하나의 동작을 수행하는 동작, 상기 적어도 하나의 동작을 수행하는 동안, 상기 마이크를 통해 사용자의 발화를 수신하는 동작, 상기 동작과 관련된 응답을 생성 또는 선택하는 동작 및 스피커를 통해 상기 응답을 제공하는 동작을 포함하며, 상기 발화는 음성 기반의 지능형 서비스를 호출하도록 사용되는 적어도 하나의 선택된 웨이크업 단어만을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 전자 장치의 기능 실행 방법은, 서버로 상기 사용자의 발화와 관련된 데이터를 전송하는 동작 및 상기 적어도 하나의 동작과 관련하여 생성된 응답을 상기 서버로부터 수신하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 전자 장치의 기능 실행 방법은, 상기 응답을 생성한 이후, 지정된 시간 이내에 변경되거나 추가된 진행 상태 정보를 확인하는 동작 및 상기 확인된 진행 상태 정보를 포함하는 제1 응답을 상기 스피커를 통해 더 출력 하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 전자 장치의 기능 실행 방법은, 상기 응답에 대한 사용자 입력을 수신하는 동작, 상기 수신된 사용자 입력이 지정된 입력에 대응하는 경우, 상기 동작과 관련된 제2 동작을 확인하는 동작 및 상기 제2 동작의 수행 여부를 확인하는 제2 응답을 더 출력하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 전자 장치의 기능 실행 방법은, 상기 응답에 대한 사용자 입력을 수신하는 동작 및 상기 수신된 사용자 입력이 지정된 입력에 대응하지 않는 경우, 상기 동작에 대응하는 적어도 하나의 기능을 수행 하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 전자 장치의 기능 실행 방법은, 상기 사용자의 발화를 수신한 이후 지정된 시간 이내에 추가 발화가 수신되지 않는 경우, 상기 서버로 상기 동작과 관련된 데이터를 전송 하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 전자 장치의 기능 실행 방법은, 상기 전자 장치가 지정된 모드로 동작하는지 확인하여, 상기 사용자의 발화를 수신한 이후 상기 서버로 상기 동작과 관련된 데이터를 전송 하는 동작을 더 포함할 수 있다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 전자 장치의 기능 실행의 동작의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 1010 동작에서 다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 사용자 단말(100))는 사용자로부터 웨이크업 명령(예: 웨이크업 발화 또는 하드웨어 키 입력)이 입력됨을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 웨이크업 발화는 지정 단어(예: 빅스비!)로 구성될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치에서는 상기 전자 장치의 지정된 버튼(예: 하드웨어 키(112)) 또는 상기 전자 장치와 유무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 유선 또는 무선 이어폰)의 버튼이 선택됨을 확인함에 따라, 웨이크업 명령이 입력된 것으로 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1020 동작에서, 전자 장치는 상기 전자 장치에서 실행 중인 어플리케이션의 태스크 정보를 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 태스크 정보는, 상기 실행 중인 어플리케이션에서 제공할 수 있는 동작과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1030 동작에서, 전자 장치는 상기 태스크 정보에 기반하여 상기 발화에 대한 제1 피드백을 출력할 수 있다. 예컨대, 상기 제1 피드백은 상기 어플리케이션에서 발생되는 이벤트 또는 실행 중인 동작의 정보를 포함하거나 상기 이벤트 또는 실행 중인 동작의 다음 동작으로 수행 가능한 제1 태스크를 수행할지는 묻는 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치에서 전화가 수신되는 상태인 경우, 전자 장치에서는 전화를 받는 동작을 상기 제1 태스크로 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1040 동작에서, 전자 장치는 상기 제1 피드백에 대한 사용자 긍정 입력이 수신되는지 여부를 판단할 수 있다. 예컨대, 상기 제1 피드백에 대한 사용자 입력은 상기 제1 태스크를 수행할지에 대한 긍정 또는 부정 응답을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 전자 장치는 지정된 시간 내에 사용자 입력이 수신되지 않으면 부정 응답으로 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전술된 1040 동작의 수행 결과 상기 제1 피드백에 대해 긍정 응답이 수신되면, 1041 동작에서 전자 장치는 상기 제1 태스크를 수행할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전술된 1040 동작의 수행 결과 상기 제1 피드백에 대해 부정 응답이 수신되면, 1050 동작에서 전자 장치는 상기 제1 태스크와 관련된 제2 태스크를 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 제2 태스크는 상기 어플리케이션에서 상기 제1 태스크의 다음 동작으로 수행되는 동작과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 제2 태스크는 상기 제1 태스크의 다음 동작으로 수행 가능한 동작으로써 전화 수신이 거부된 상대방으로 메시지를 전송하는 동작일 수 있다. 예컨대, 전자 장치에서는 상기 제1 태스크에 대한 부정 응답이 수신됨에 따라, 사용자가 전화를 수신할 수 없는 것으로 판단하고 상기 제2 태스크를, 상대방으로 사용자가 전화를 수신할 수 없는 상태임을 나타내는 정보(예: 전화를 받을 수 없습니다. )를 포함하는 메시지를 전송하는 동작으로 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1051 동작에서 전자 장치는 상기 제2 태스크와 관련된 제2 피드백을 출력할 수 있다. 예컨대, 상기 제2 피드백은 상기 제2 태스크가 수행됨에 따라 전자 장치에서 수행되는 동작의 정보(예: "상대방으로 메시지를 전송하겠습니다. ")를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1052 동작에서 전자 장치는 상기 제2 태스크를 수행할 수 있다. 예컨대, 전자 장치는 상기 제2 피드백이 출력되고 지정된 시간 내에 응답이 수신되지 않으면 상기 제2 피드백에 대한 긍정 응답이 수신된 것으로 확인하여 상기 제2 태스크를 수행할 수 있다.
도 11은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 서버와 전자 장치 간의 동작의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 지능화 시스템은 지능형 서버(200) 및 사용자 단말(100)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1110 동작에서, 사용자 단말(100)의 지능형 에이전트(145)는 웨이크업 명령(예: 웨이크업 발화)이 입력됨을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 웨이크업 발화는 지정된 단어(예: 빅스비!)로 구성될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치에서는 상기 전자 장치의 지정된 버튼(예: 도 3의 하드웨어 키(112)) 또는 상기 전자 장치와 유무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 커버, 유선 또는 무선 이어폰)의 버튼이 선택됨을 확인함에 따라, 상기 웨이크업 발화가 입력된 것으로 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1120 동작에서, 상기 지능형 에이전트(145)는 상기 발화가 입력되고 일정 시간 내에 추가로 발화가 입력되는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 판단 결과에 따라, 추가로 발화가 입력되면 1121 동작에서 사용자 단말(100)의 실행 매니저 모듈(147)은 발화와 관련된 동작 실행 명령을 어플리케이션으로 전달하여 상기 발화와 관련된 어플리케이션의 동작을 실행시킬 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전술된 1120 동작의 판단 결과에 따라, 추가로 발화가 입력되지 않는 경우, 1130 동작에서 지능형 에이전트(145)는 제1 어플리케이션(141)으로 어플리케이션의 콘텍스트 정보를 요청할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1140 동작에서 제1 어플리케이션(141)은 상기 제1 어플리케이션(141)에서 발생된 이벤트의 콘텍스트 정보를 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 콘텍스트 정보는 전화 이벤트가 발생함에 따라, '회사동료'인 '수지'로부터 수신된 전화 이벤트와 관련된 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1150 동작에서 제1 어플리케이션(141)은 상기 어플리케이션의 콘텍스트 정보를 지능형 에이전트(145)로 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1151 동작에서 지능형 에이전트(145)는 지능형 서버(200)로 상기 전송된 콘텍스트 정보를 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1160 동작에서 지능형 서버(200)는 지능형 에이전트(145)로 상기 발화에 대한 정보 피드백을 전송할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 지능형 에이전트(145)는 전송된 피드백이 사용자 단말(100)의 입출력 장치를 통해 출력되도록 제어할 수 있다. 예컨대, 상기 피드백은 회사동료인 수지로부터 전화가 왔음을 알리는 정보로서, "회사동료인 수지로부터 전화가 왔어요"의 내용을 포함할 수 있다.
도 12는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 지능화 시스템 구성 및 구성들 간의 동작의 일 예를 도시한 블록도이다.
도 12를 참조하면, 지능화 시스템은, 지능형 서버(200) 및 사용자 단말(100)을 포함할 수 있다. 상기 지능형 서버(200)는 ASR 모듈(210), NLU 모듈(220) 및 TTS 모듈(260)을 포함하며, 사용자 단말(100)은 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 및 전화 어플리케이션(예, 다이얼러(1253))을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1210 동작에서, 다이얼러(1253)는 전화 이벤트가 발생됨을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 전화 이벤트가 발생될 때 상기 다이얼러(1253)는 벨소리 및 발신자 정보를 음성, 이미지 또는 텍스트 데이터 등의 다양한 형태의 데이터로 출력하여 전화가 수신됨을 알릴 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1220 동작에서, 지능형 에이전트(145)는 상기 전화 이벤트가 발생되는 동안 사용자로부터 웨이크업 명령(또는, 웨이크업 발화)이 입력됨을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 웨이크업 발화는 지정된 단어로 구성된 것으로 지능형 서비스를 활성화시키기 위한 음성 명령일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1230 동작에서, 지능형 에이전트(145)는 상기 웨이크업 발화가 입력되고 일정 시간 이내에 추가 발화가 입력되는지 여부를 판단할 수 있다. 예컨대, 지정된 시간 이내에 추가 발화가 입력되면, 상기 추가 발화에 대응하는 사용자 단말(100)의 어플리케이션의 동작을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 지능형 에이전트(145)는 지정된 시간 이내에 추가 발화가 입력되지 않은 것으로 판단하면, 1240 동작에서 지능형 에이전트(145)는 실행 매니저 모듈(147)을 제어하여 다이얼러(1253)로 전화 어플리케이션의 콘텍스트 정보를 요청할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1250 동작에서 다이얼러(1253)는 전화 어플리케이션의 콘텍스트 정보를 확인하여 실행 매니저 모듈(147)로 전달할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1251 동작에서 실행 매니저 모듈(147)은 상기 콘텍스트 정보를 지능화 서버(200)의 ARS 모듈(210)로 전달할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1252 동작에서 상기 지능화 서버(200)의 ARS 모듈(210)은 상기 발화를 텍스트 데이터로 변환하여 NLU 모듈(220)로 상기 변환된 텍스트 데이터를 전달할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1260 동작에서 NLU 모듈(220)은 상기 콘텍스트 정보에 기반하여 발화에 대한 피드백을 선택할 수 있다. 예컨대, NLU 모듈(220)은 상기 전화 이벤트와 관련하여 다음 태스크 또는 진행 상태 정보가 확인되는지에 따라 다양한 정보 중 상기 발화에 대한 피드백에 포함할 정보를 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1270 동작에서 지능화 서버(200)는 상기 선택된 피드백을 TTS 모듈(260)을 통해 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1280 동작에서 지능형 에이전트(145)는 발화에 대한 피드백을 출력할 수 있다.
도 13은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 서버와 전자 장치 간의 동작의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 13을 참조하면, 지능화 시스템은 지능형 서버(200) 및 사용자 단말(100)을 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 지능형 에이전트(145) 및 제1 어플리케이션(141)을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자 단말(100)은 제1 어플리케이션(141)을 통해 이벤트가 발생하였음을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 제1 어플리케이션(141)은 콘텐트 재생을 위한 어플리케이션일 수 있으며, 재생하고자 하는 콘텐트 파일을 다운로드하는 이벤트가 발생됨을 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면 1310 동작에서 사용자 단말(100)의 지능형 에이전트(145)는 상기 이벤트가 발생되는 동안 웨이크업 명령(예: 웨이크업 발화)이 입력됨을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 웨이크업 발화는 지정된 단어(예: 빅스비!)로 구성될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 지능형 에이전트(145)는 상기 사용자 단말(100)의 지정된 버튼(예: 하드웨어 키(19)) 또는 상기 사용자 단말(100)와 유무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 유선 또는 무선 이어폰)의 버튼이 선택됨을 확인함에 따라, 상기 웨이크업 발화가 입력된 것으로 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1320 동작에서 지능형 에이전트(145)는 상기 발화가 입력된 후 일정 시간 내에 추가 발화가 입력되었는지 여부를 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전술된 1320 동작의 수행 결과 일정 시간 내에 추가 발화가 입력되면, 1321 동작에서 지능형 에이전트(145)는 상기 추가 발화와 관련된 동작을 실행하도록 하는 명령을 제1 어플리케이션(141)으로 전달할 수 있다. 예컨대, 지능형 에이전트(145)가 추가 발화와 관련된 동작 실행 명령을 상기 제1 어플리케이션(141)으로 전달하는 것으로 도시하였지만, 상기 추가 발화가 제1 어플리케이션(141)과 다른 어플리케이션의 동작을 지시하는 경우 지능형 에이전트(145)는 동작 실행 명령이 해당 어플리케이션으로 전달되도록 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전술된 1320 동작의 수행 결과 일정 시간 내에 추가 발화가 입력되지 않은 것으로 판단하면, 1330 동작에서 지능형 에이전트(145)는 상기 제1 어플리케이션(141)의 콘텍스트 정보를 실행 매니저 모듈(147)로 요청할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1331 동작에서 실행 매니저 모듈(147)은 상기 콘텍스트 정보 요청을 상기 제1 어플리케이션(141)으로 전달할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1340 동작에서 제1 어플리케이션(141)은 상기 발생된 이벤트와 관련된 콘텍스트 정보를 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1350 동작에서 제1 어플리케이션(141)은 상기 발생된 이벤트와 관련된 제1 콘텍스트 정보를 지능형 에이전트(145)로 전달할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1351 동작에서 지능형 에이전트(145)는 지능형 서버(200)로 상기 제1 콘텍스트 정보를 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1360 동작에서 지능형 서버(200)는 전송된 어플리케이션 콘텍스트 정보에 기반하여 발화에 대한 피드백을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 피드백은, 상기 이벤트에 대한 정보로서, 콘텐트 정보, 콘텐트 다운로드 진행 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1360 동작에서 지능형 서버(200)는 상기 확인된 피드백을 상기 지능형 에이전트(145)로 전송할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 지능형 에이전트(145)는 사용자 단말(100)의 입출력 장치(340)(예, 스피커 또는 디스플레이)를 통해 다양한 형태로 상기 피드백을 출력할 수 있다. 예컨대, 상기 피드백은, 이벤트의 진행 정보로서, "(콘텐트를) 10% 다운 받았습니다."의 내용 혹은 이벤트의 정보로서, "음악 다운로드 중입니다"의 내용을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1380 동작에서 제1 어플리케이션(141)은 타이머를 구동할 수 있다. 예컨대, 제1 어플리케이션(141)은 지정된 시간 내에 변경되거나 추가된 제2 콘텍스트 정보가 확인되는지를 판단하기 위해 상기 타이머를 구동할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1381 동작에서 제1 어플리케이션(141)은 타이머 만료 전 제2 콘텍스트 정보를 확인하면, 상기 제2 콘텍스트 정보를 실행 매니저 모듈(147)로 전달할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1382 동작에서 실행 매니저 모듈(147)은 전달된 제2 콘텍스트 정보를 지능형 에이전트(145)로 전달할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1383 동작에서 지능형 에이전트(145)는 제2 콘텍스트 정보를 지능형 서버(200)로 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1390 동작에서 지능형 서버(200)는 상기 확인된 제2 콘텍스트 정보에 기반하여 상기 발화에 대한 추가 피드백을 확인하고, 지능형 에이전트(145)로 전송할 수 있다. 예컨대, 상기 지능형 에이전트(145)는 상기 입출력 장치(340)를 통해 상기 추가 피드백을 출력할 수 있다. 상기 추가 피드백은 변경된 콘텐트 다운로드 진행 상태를 나타내는 정보로서, "(콘텐트를) 30% 다운 받았습니다."의 내용을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 사용자 단말(100)에서는 어플리케이션에 대한 이벤트가 발생하는 도중 발화가 입력되면, 상기 발화와 관련하여 이벤트의 진행 상태를 나타내는 정보를 피드백으로 출력할 수 있다. 추가적으로, 상기 진행 상태가 변경됨에 따라 상기 변경된 진행 상태를 나타내는 정보를 추가 피드백으로 출력할 수 있다. 예컨대, 사용자는 지능화 시스템을 통해, 어플리케이션에 대해 발생된 이벤트의 진행 상태 정보 및 변경된 진행 상태 정보를 제공받을 수 있다.
도 14는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서 서버와 전자 장치 간의 동작의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 14를 참조하면, 지능화 시스템은 지능형 서버(200) 및 사용자 단말(100)을 포함할 수 있다. 상기 전자 장치는 지능형 에이전트(145) 및 다이얼러 어플리케이션(1253)(또는, '다이얼러')을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1410 동작에서 사용자 단말(100)은 다이얼러 어플리케이션을 통해 전화 이벤트가 발생하였음을 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1420 동작에서 사용자 단말(100)의 지능형 에이전트(145)는 상기 전화 이벤트가 발생되는 동안 웨이크업 명령(예: 웨이크업 발화)이 입력됨을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 웨이크업 발화는 지정된 단어(예: 빅스비!)로 구성될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 지능형 에이전트(145)는 상기 사용자 단말(100)의 지정된 버튼(예: 하드웨어 키(112)) 또는 상기 사용자 단말(100)과 유무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 유선 또는 무선 이어폰)의 버튼이 선택됨을 확인함에 따라, 상기 웨이크업 발화가 입력된 것으로 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1430 동작에서 지능형 에이전트(1020)는 상기 전화 어플리케이션의 콘텍스트 정보를 상기 다이얼러(1253)로 요청할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1440 동작에서 다이얼러(1253)은 상기 발생된 전화 이벤트와 관련된 전화 콘텍스트 정보를 지능형 에이전트(145)로 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1450 동작에서 지능형 서버(200)는 전송된 전화 어플리케이션 콘텍스트 정보에 기반하여 발화에 대한 제1 피드백을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 제1 피드백은, 상기 전화 이벤트에 대한 정보 및 상기 이벤트에 대한 다음 동작을 수행할지를 묻는 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1461 동작에서 지능형 에이전트(145)는 사용자 단말(100)의 입출력 장치(340)(예, 스피커 또는 디스플레이)를 통해 다양한 형태로 상기 피드백을 출력할 수 있다. 예컨대, 상기 피드백은, 전화 이벤트에 대한 정보로서, "회사 동료 수지에게 전화가 왔어요."의 내용을 포함하고, 다음 동작을 수행할지 묻는 정보로서, "전화를 받을까요?"의 내용을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1470 동작에서 지능형 에이전트(145)는 상기 제1 피드백에 대한 사용자의 응답을 확인하고, 상기 사용자 응답을 지능형 서버(200)로 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1480 동작에서 지능형 서버(200)는 상기 사용자 응답에 따라 실행 가능한 전화 어플리케이션의 태스크를 지능형 에이전트(145)로 요청할 수 있다. 예컨대, 상기 제1 피드백에 대해 부정적인 사용자 응답이 입력하거나 지정된 시간 내에 응답이 수신되지 않은 경우, 지능형 서버(200)는 상기 전화 이벤트의 추가 동작으로 다이얼러(1253)에서 수행 가능한 전화 어플리케이션의 태스크를 요청하는 것일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1481 동작에서 지능형 에이전트(145)는 상기 태스크 요청을 다이얼러(1253)로 전달할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1482 동작에서 다이얼러(1253)는 상기 사용자 응답에 따른 태스크를 확인하고, 확인된 태스크를 지능형 서버(200)로 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1490 동작에서 지능형 서버(200)는 상기 확인된 태스크에 기반하여 상기 발화에 대한 제2 피드백을 확인하고, 지능형 에이전트(145)로 전송할 수 있다. 예컨대, 상기 제2 피드백은 상기 확인된 태스크를 실행할지를 묻는 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)에서는, 사용자가 발생된 전화 이벤트에 대해 전화를 받지 않는 등, 발화에 부정적인 응답을 입력함에 따라, 상기 발화의 다음 동작에 해당하는, 전화 발신자로 전화를 받을 수 없는 상황임을 알리는 메시지를 전송하는 동작을 제2 피드백으로 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1491 동작에서 지능형 에이전트(145)는 상기 지능형 서버(200)로부터 수신된 제2 피드백을 입출력 장치(340)를 통해 출력할 수 있다. 예컨대, 상기 제2 피드백은 전화 발신자로 메시지를 보낼 지를 묻는, "수지에게 운전중이라고 메시지를 보낼까요?"의 내용을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 사용자 단말(100)에서는 어플리케이션에 대한 이벤트가 발생하는 도중 발화가 입력되면, 상기 발화와 관련하여 이벤트가 발생된 어플리케이션의 동작을 수행할지를 묻는 정보를 피드백으로 출력할 수 있다. 선택적으로는, 상기 피드백에 대한 사용자 입력을 수신하여, 추가적으로 어플리케이션의 동작을 수행할지를 묻는 정보를 출력할 수 있다. 예컨대, 사용자는 지능화 시스템을 통해, 어플리케이션에 대해 발생된 이벤트를 확인하고 상기 이벤트와 관련된 동작을 수행할지를 묻는 피드백을 제공받을 수 있다.
도 15는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 지능화 시스템 구성 및 구성들 간의 동작의 일 예를 도시한 블록도이다.
도 15를 참조하면, 지능화 시스템은, 지능형 서버(200) 및 사용자 단말(100)을 포함할 수 있다. 상기 지능형 서버(200)는 ASR 모듈(210), NLU 모듈(220) 및 TTS 모듈(260)을 포함하며, 사용자 단말(100)은 지능형 에이전트(145), 실행 매니저 모듈(147) 및 알람 어플리케이션(1560b)(또는, '알람')을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1510 동작에서 알람(1560b)은 알람 이벤트가 발생됨을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 알람 이벤트가 발생될 때 상기 알람(1560b)은 현재 시간이 특정 일시에 도달하였음을 알리거나 지정된 일정이 다가옴을 알리는 정보를, 음성, 이미지 또는 텍스트 데이터 등의 다양한 형태의 데이터로 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1520 동작에서 지능형 에이전트(145)는 상기 알람 이벤트가 발생되는 동안 사용자로부터 웨이크업 명령(예: 웨이크업 발화)이 입력됨을 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 웨이크업 발화는 지정된 단어만으로 구성된 것일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1521 동작에서 지능형 에이전트(145)는 상기 발화가 입력되고 일정 시간 이내에 추가 발화가 입력되는지 여부를 판단할 수 있다. 예컨대, 지정된 시간 이내에 추가 발화가 입력되면, 상기 추가 발화에 대응하는 사용자 단말(100)의 어플리케이션의 동작을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 지능형 에이전트(145)는 지정된 시간 이내에 추가 발화가 입력되지 않은 것으로 판단하면, 1530 동작에서 지능형 에이전트(145)는 실행 매니저 모듈(147)을 제어하여 알람(1560b)으로 알람 어플리케이션의 콘텍스트 정보를 요청할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1531 동작에서 알람(1560b)은 알람 어플리케이션의 콘텍스트 정보를 확인하여 실행 매니저 모듈(147)로 전송할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 상기 실행 매니저 모듈(147)은 상기 콘텍스트 정보를 지능화 서버(200)로 전송할 수 있다. 예컨대, 1540 동작에서 상기 NLU 모듈(220)은 상기 콘텍스트 정보에 기반하여 발화에 대한 제1 피드백을 선택하고, 1544 동작에서 상기 선택된 피드백을 TTS 모듈(260)을 통해 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1550 동작에서 지능형 에이전트(145)는 발화에 대한 제1 피드백을 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1551 동작에서 지능형 에이전트(145)는 상기 제1 피드백에 대한 사용자 입력을 확인할 수 있다. 예컨대, 지능형 에이전트(145)는 상기 사용자 입력이 상기 제1 피드백에 대한 긍정 또는 부정 응답을 나타내는 지 혹은 지정된 시간 이내에 수신되었는지를 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1560 동작에서 지능형 에이전트(145)는 상기 제1 피드백에 대한 사용자 입력을 알람(1560b)으로 전달할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1561 동작에서 알람(1560b)은 상기 제1 피드백에 대한 사용자 입력에 따라 태스크 정보에 따른 제2 콘텍스트 정보를 확인 및 지능형 에이전트(145)로 전달할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자 입력이 부정 응답을 나타내거나 지정된 시간 이내에 수신되지 않는 경우, 상기 알람(1560b)은 알람(1560b) 내의 태스크 플로우(1563a) 정보에 기반하여 제2 콘텍스트 정보를 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1562 동작에서 지능형 에이전트(145)는 제2 콘텍스트 정보를 서버(200)의 ARS 모듈(210)로 전송하고, 1540 동작 및 1541 동작을 재 수행하여, 상기 NLU 모듈(220)을 통해 상기 제2 콘텍스트 정보에 기반하여 발화에 대한 제2 피드백을 선택하고, 상기 선택된 피드백을 TTS 모듈(260)을 통해 상기 사용자 단말(100)로 전송할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 태스크 플로우(1563a)는 알람(1560b)에서 이벤트 발생 시의 동작 흐름에 대한 정보를 포함하며, 상기 동작 흐름 중 특정 동작을 수행할지는 묻는 정보가 피드백으로 출력될 수 있다. 예컨대, 알람(1560b)은 알람 이벤트가 발생되면, 알람이 울리는 동작, 알람을 끄는 동작 및 알람을 다시 알리는(snooze) 동작을 포함하는 태스크 플로우를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 1570 동작에서 지능형 에이전트(145)는 상기 제2 피드백을 상기 사용자 단말(100)의 입출력 장치(예: 도 2의 디스플레이(120) 또는 스피커(130))를 통해 출력할 수 있다.
도 16은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 지능화 서비스를 이용할 어플리케이션을 설정하는 화면 구성의 일 예를 도시한 도면이다.
도 16을 참조하면, 전자 장치(100)는 지능화 서비스를 이용함에 있어서 실행 상태에 따른 피드백을 지원할지 여부를 설정하는 화면(1601)을 표시할 수 있다. 상기 화면(1601)은 어플리케이션의 특정 메뉴를 선택하는 경우 표시되거나 그 외 지정된 입력이 수신됨에 따라 표시될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 화면(1601)은 어플리케이션의 목록 및 각 어플리케이션에 대한 기능 설정 버튼(1611)을 표시할 수 있다. 상기 어플리케이션의 목록은, 전화 어플리케이션(call)(1610), 음악 재생 어플리케이션(music), 알람 어플리케이션(alarm), 인스턴스 메시지 어플리케이션(IM 또는 k-talk), SMS/MMS 어플리케이션(message) 또는 비디오 재생 어플리케이션(video)을 포함할 수 있으며, 그 외 전자 장치(100)에 저장된 다양한 어플리케이션들이 포함될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 'call'(1610)에 대응하는 버튼(1611)에 대한 입력이 수신되면 상기 버튼(1611)이 예를 들어, 오른쪽으로 이동하며 온(on) 설정 될 수 있다. 이 경우, 알람 어플리케이션의 실행 상태에 기반하여, 입력된 발화에 대한 피드백이 출력될 수 있다. 예컨대, 전화 어플리케이션에서 전화 이벤트 발생되는 동안 웨이크업 발화가 입력되면, 상기 전화 이벤트에 포함된 발신자 정보 또는 다음 동작(예, 전화 수신)을 수행할지 묻는 정보를 포함하여, 상기 입력된 발화에 대한 피드백을 출력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 상기 어플리케이션의 목록 중 'call'(1610) 항목이 선택되면, 상기 화면(1601)은 'call'의 상세 피드백 종류를 선택하기 위한 화면(1602)으로 전환될 수 있다. 예컨대, 상기 화면(1602)은 피드백의 종류 및 출력할 피드백을 선택하기 위한 선택 항목(예, 1621a)을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 상기 피드백의 종류에는, 이벤트의 정보를 포함하는 제1 피드백(information feedback)(1621)(예, '전화가 왔습니다'), 이벤트의 다음 동작으로 수행 가능한 태스크 정보를 포함하는 제2 피드백(next task feeback)(1622)(예, '전화를 받을까요?') 또는 이벤트의 진행 상태와 관련된 정보를 포함하는 제3 피드백(progress feedback)(1623)(예, '전화가 3번 울렸습니다')을 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자가 상기 제1 피드백(1621)에 대한 선택 항목(1621a)을 선택하면, 상기 전화 어플리케이션에서 전화 이벤트가 발생되는 도중 발화가 입력될 때, 상기 발화에 대한 피드백으로, 전화 이벤트의 정보를 포함하는 피드백이 출력될 수 있다.
도 17a 내지 17c는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서, 사용자의 발화 입력에 따라 전자 장치에서 피드백을 출력하는 상황의 다양한 예를 도시한 도면들이다.
도 17a를 참조하면, 사용자 단말(100)에서는 알람 어플리케이션(예, 알람(1560b))에서 알람 이벤트가 발생 중일 수 있다. 사용자(1301)는 상기 알람 이벤트가 발생되는 동안, 웨이크업 발화(예, '빅스비!")를 사용자 단말(100)로 입력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 발화가 입력되고 지정된 시간 이내에 추가 발화가 없는 경우, 사용자 단말(100)에서는 이벤트가 발생 중인 알람 어플리케이션의 콘텍스트 정보(app context info.)를 확인할 수 있다. 상기 알람 어플리케이션의 콘텍스트 정보는, 현재 태스크(current task), 다음 태스크(next task) 또는 피드백 종류(speech feedback type)를 포함할 수 있다. 예컨대, 사용자 단말(100)은 현재 태스크를 알람이 울리는 동작(alarm ringing)으로 확인하고, 다음 태스크는 상기 현재 태스크의 다음 동작으로 수행 가능한 동작으로써 알람 종료(alarm end)시키는 태스크를 확인하며, 피드백 종류는 상기 다음 태스크가 확인됨에 따라 '다음 태스크'를 수행할지를 묻는 정보를 포함하는 피드백으로 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 피드백 종류에 따라, 상기 발화에 대한 피드백을 출력할 수 있다. 예컨대, 사용자 단말(100)은 현재 태스크인 알람이 울리는 동작의 다음 태스크로 알람 종료시킬지를 묻는 정보(예, '알람을 끌까요?')를 포함하여 피드백을 출력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 사용자는 간단한 단어를 이용하여 지능화 시스템을 활성화 시킬 수 있으며, 현재 발생되는 이벤트의 다음 동작을 확인할 수 있을 뿐 아니라 수행할지 여부를 결정할 수 있다.
도 17b를 참조하면, 사용자 단말(100)에서는 전화 어플리케이션(예, 다이얼러(1253))에서 전화 이벤트가 발생될 수 있다. 사용자(1701)는 상기 전화 이벤트가 발생되는 동안, 웨이크업 발화(예, '빅스비!")로 구성된 발화를 사용자 단말(100)로 입력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 발화가 입력되고 지정된 시간 이내에 추가 발화가 없는 경우, 사용자 단말(100)에서는 이벤트가 발생 중인 전화 어플리케이션의 콘텍스트 정보를 확인할 수 있다. 상기 전화 어플리케이션의 현재 태스크는 전화 수신 동작(call ringing)이고, 피드백 종류는 상기 현재 태스크의 정보를 포함하는 피드백으로 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 피드백 종류에 따라, 전화 어플리케이션에서 실행되는 현재 태스크의 정보를 상기 발화에 대한 피드백으로 출력할 수 있다. 예컨대, 사용자 단말(100)은 '수지에게 전화가 왔습니다.'의 내용을 포함하는 피드백을 발화에 대한 피드백으로 출력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 상기 현재 태스크에 대한 다음 태스크를 추가로 확인하거나 상기 전화 어플리케이션에 대한 피드백 설정에 따라, 현재 태스크의 정보 및 다음 태스크를 수행할지를 묻는 정보를 포함하는 피드백을 출력할 수 있다. 예컨대, 사용자 단말(100)은 상기 전화가 수신되는 현재 태스크의 다음 태스크로, 수신되는 전화를 받는 동작을 확인함에 따라, 발화에 대한 피드백은, '수지에게 전화가 왔습니다. 전화를 받을까요?'의 내용을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 사용자는 간단한 단어를 이용하여 지능화 시스템을 활성화 시킬 수 있으며, 현재 발생되는 이벤트의 정보 및 다음 동작을 수행할지 여부를 묻는 정보를 피드백으로 제공받을 수 있다.
도 17c를 참조하면, 사용자 단말(100)에서는 음악 재생 어플리케이션(예, 미디어 플레이어(382))에서 음악 다운 이벤트가 발생될 수 있다. 사용자(1701)는 상기 음악 다운 이벤트가 발생되는 동안, 웨이크업 발화(예, '빅스비!")로 구성된 발화를 사용자 단말(100)로 입력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 발화가 입력되고 지정된 시간 이내에 추가 발화가 없는 경우, 사용자 단말(100)에서는 이벤트가 발생 중인 음악 재생 어플리케이션의 콘텍스트 정보를 확인할 수 있다. 예컨대, 사용자 단말(100)은 상기 음악 재생 어플리케이션의 현재 태스크로 음악 다운로드 동작(music downloading)을 확인함에 따라, 피드백 종류를 진행(progress) 상황을 나타내는 정보로 출력하는 것으로 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 음악 재생 어플리케이션에서 실행되는 음악 다운로드 태스크의 정보를 상기 발화에 대한 피드백으로 출력할 수 있다. 예컨대, 사용자 단말(100)은 '음악 다운 로드 10% 진행 중 입니다.'의 내용을 포함하는 피드백을 발화에 대한 피드백으로 출력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 사용자 단말(100)은 이벤트가 발생되는 콘텐트의 정보(예, 음악가 또는 노래 제목)를 확인함에 따라 및 현재 태스크의 진행 상황을 나타내는 정보와 함께 콘텐트의 정보를 피드백으로 출력할 수 있다. 예컨대, 발화에 대한 피드백은, '음악가(예, '이바이')의 노래 제목(하품)을 다운로드 중입니다. 10% 다운 받았습니다.'의 내용을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 사용자는 간단한 단어를 이용하여 지능화 시스템을 활성화 시킬 수 있으며, 현재 발생되는 이벤트의 정보 및 진행 상황을 피드백으로 제공받을 수 있다.
도 18은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 지능화 시스템에서, 사용자의 발화 입력에 따라 스마트 스피커에서 피드백을 출력하는 상황의 일 예를 도시한 도면이다.
도 18을 참조하면, 지능화 시스템은 스마트 스피커(또는 AI 스피커)(1803), 지능형 서비스 서버(1804) 또는 지능형 서버(200)를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자(1801)가 스마트 스피커(1803)에 웨이크업 발화를 입력할 수 있다. 예컨대, 상기 스마트 스피커(1803)는 지능형 서버(200)와 연결되어 수신되는 발화에 대한 피드백을 음성의 형태로 출력하는 장치일 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 스마트 스피커(1803)의 지능형 에이전트(예: 지능형 에이전트(145))에서는 상기 스마트 스피커(1803)의 지정된 버튼(예: 하드웨어 키(112))이 선택됨을 확인함에 따라, 상기 웨이크업 발화가 입력된 것으로 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 스마트 스피커(1803)는 상기 스마트 스피커(1803)로 서비스를 제공하기 위한 AI 서비스 플랫폼(service platform)을 지원하는 지능형 서비스 서버(1804)로 상기 수신된 발화를 전달할 수 있다. 예컨대, 상기 지능형 서비스 서버(1804)에서는 지정된 시간 내에 후속 발화가 들어오는지 여부를 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 스마트 스피커(1803)가 지능형 서비스 서버(1804)로 수신된 발화를 전달하는 것으로 설명하였지만, 상기 지능형 서비스 서버(1804)는 생략되거나 상기 스마트 스피커(1803)와 연결되지 않은 경우, 지능형 서버(200)로 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따라, 지능형 서버(200) 또는 지능형 서비스 서버(1804)에서는 상기 수신된 발화에 대한 후속 발화가 확인되지 않는 경우, 현재 지능형 스피커(1803)에서 실행되고 있는 서비스를 기반으로 피드백을 확인하고 상기 지능형 스피커(1803)로 상기 피드백을 전달할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자(1801)가 웨이크업 발화(예: "빅스비~")와 함께 "키친 타월을 주문해줘" 라고 발화한 경우, 지능형 서버(200) 또는 지능형 서비스 서버(1804)는 상기 사용자(1801)의 발화를 해석하여 '키친 타월'을 주문하기 위해 동작을 수행할 수 있다. 예컨대, 지능형 서버(200) 또는 지능형 서비스 서버(1804)는 상기 동작을 수행한 결과를 스마트 스피커(1803)로 전달하여 상기 결과가 음성의 형태로 상기 스마트 스피커(1803)를 통해 출력될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200) 또는 지능형 서비스 서버(1804)와 스마트 스피커(1803)와의 통신이 지연되는 등 상기 수신된 발화에 대한 피드백이 출력되지 않는 경우, 사용자(1801)는 웨이크업 발화를 재 입력할 수 있다. 예컨대, 지능형 서버(200) 또는 지능형 서비스 서버(1804)는 상기 재 입력된 웨이크업 발화에 대한 피드백으로, 상기 수신된 발화에 대한 정보를 포함하여 스마트 스피커(1803)로 전달할 수 있다. 예컨대, 재 입력된 웨이크업 발화에 대한 피드백은 처리 상태의 정보(예: "현재 검색 동작을 수행 중입니다.") 또는 상기 수신된 발화에 대한 다음 태스크 정보(예: "검색을 멈출까요?")를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 상기 스마트 스피커(1803)를 통해 사용자(1801)는 스트리밍 서비스로 음악 재생을 할 수 있다. 예컨대, 스트리밍 서비스 중 사용자(1801)가 웨이크업 발화를 입력하면, 지능형 서버(200) 또는 지능형 서비스 서버(1804)에서는 상기 스트리밍 서비스와 관련된 정보를 상기 웨이크업 발화에 대한 피드백으로 확인할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 스마트 스피커(1803)에서 노래가 재생되는 중에 일시적으로 재생이 끊기거나 스트리밍 서비스를 제공하는 서버와의 연결이 불안정한 경우, 사용자(1801)는 웨이크업 발화(예: "빅스비~")를 스마트 스피커(1803)로 입력할 수 있다. 예컨대, 지능형 서버(200) 또는 지능형 서비스 서버(1804)는 상기 웨이크업 발화에 대한 피드백으로 상기 스마트 스피커(1803)에서 실행 중인 스트리밍 서비스와 관련된 정보를 확인할 수 있다. 상기 스트리밍 서비스와 관련된 정보는, 스트리밍 서비스의 연결 상태 정보(예: "현재 네트워크 지연으로 음악을 다운받는데 지연되고 있습니다.", 다음 태스크 정보(예: "다운로드된 음악을 재생 할까요?" 또는 "다른 음악 스트리밍 서비스를 통해 음악 재생을 할까요?") 또는 스트리밍 서비스의 상태(예: "서버(예: 지능형 서비스 서버(1804))에서 응답이 느립니다." 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자(1801)는 스트리밍 서비스로 노래를 재생 중 해당 노래를 자신의 스마트 스피커(1803)의 메모리로 저장하거나 해당 노래를 구매하기 위한 발화(예: "지금 실행 중인 노래 저장해줘(또는 구매해줘)")를 웨이크업 발화(예: "빅스비~")와 함께 스마트 스피커(1803)로 입력할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자의 발화에 기반하여 특정 노래가 다운로드되는 동안, 사용자는 상기 다운로드의 상태를 확인하기 위해 웨이크업 발화를 입력할 수 있다. 예컨대, 스마트 스피커(1803)는 상기 웨이크업 발화에 대한 피드백으로 상기 다운로드 상태 정보(예: "현재 30% 다운 받았습니다. 남은시간은 3초입니다.")를 출력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200)와 연결되는 다양한 전자 장치를 통해 사용자가 웨이크업 발화를 입력하면, 해당 전자 장치에서 실행되는 기능에 기반하여 동작 상태 정보 또는 다음 태스크 정보를 포함하는 피드백이 출력될 수 있다.
도 19는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 네트워크 환경(1900) 내의 전자 장치(1901)(또는 제1 전자 장치)의 블럭도이다.
도 19를 참조하면, 네트워크 환경(1900)에서 전자 장치(1901)(예: 도 1의 사용자 단말(100))는 제 1 네트워크(1998)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1902)(또는 제2 전자 장치)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(1999)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1904) 또는 서버(1908)(예: 도 1의 지능형 서버(200))와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1901)는 서버(1908)를 통하여 전자 장치(1904)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1901)는 프로세서(1920)(예: 도 2의 프로세서(150)), 메모리(1940)(예: 도 2의 메모리(140)), 입력 장치(1950), 음향 출력 장치(1955)(예: 도 2의 스피커(130)), 표시 장치(1960)(예: 도 2의 디스플레이(120)), 오디오 모듈(1970), 센서 모듈(1976), 인터페이스(1977), 햅틱 모듈(1979), 카메라 모듈(1980), 전력 관리 모듈(1988), 배터리(1989), 통신 모듈(1990), 가입자 식별 모듈(1996), 또는 안테나 모듈(1997)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(1901)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(1960) 또는 카메라 모듈(1980))이 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(1976)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(1960)(예: 디스플레이)에 임베디드된 채 구현될 수 있다
프로세서(1920)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(1940))를 실행하여 프로세서(1920)에 연결된 전자 장치(1901)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(1920)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(1976) 또는 통신 모듈(1990))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(1932)에 로드하고, 휘발성 메모리(1932)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(1934)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(1920)는 메인 프로세서(1921)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(1923)(예: 그래픽 처리 장치, 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(1923)은 메인 프로세서(1921)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(1923)는 메인 프로세서(1921)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(1923)는, 예를 들면, 메인 프로세서(1921)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1921)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(1921)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1921)와 함께, 전자 장치(1901)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(1960), 센서 모듈(1976), 또는 통신 모듈(1990))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(1923)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(1980) 또는 통신 모듈(1990))의 일부로서 구현될 수 있다.
메모리(1940)는, 전자 장치(1901)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(1920) 또는 센서모듈(1976))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(1940)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(1940)는, 휘발성 메모리(1932) 또는 비휘발성 메모리(1934)를 포함할 수 있다.
프로그램(1940)은 메모리(1940)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(1942), 미들 웨어(1944) 또는 어플리케이션(1946)을 포함할 수 있다.
입력 장치(1950)는, 전자 장치(1901)의 구성요소(예: 프로세서(1920))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(1901)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(1950)는, 예를 들면, 마이크, 마우스, 또는 키보드를 포함할 수 있다.
음향 출력 장치(1955)는 음향 신호를 전자 장치(1901)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(1955)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
표시 장치(1960)는 전자 장치(1901)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(1960)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(1960)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서)를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(1970)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(1970)은, 입력 장치(1950)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(1955), 또는 전자 장치(1901)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1902))(예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(1976)은 전자 장치(1901)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(1976)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(1977)는 전자 장치(1901)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1902))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(1977)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(1978)는, 그를 통해서 전자 장치(1901)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1902))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(1978)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(1979)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(1979)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(1980)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(1980)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(1988)은 전자 장치(1901)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(388)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(1989)는 전자 장치(1901)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(1989)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(1990)은 전자 장치(1901)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1902), 전자 장치(1904), 또는 서버(1908))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(1990)은 프로세서(1920)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(1990)은 무선 통신 모듈(1992)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(1994)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(1998)(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(1999)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(1992)은 가입자 식별 모듈(1996)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(1998) 또는 제 2 네트워크(1999)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(1901)를 확인 및 인증할 수 있다.
안테나 모듈(1997)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(1997)은 하나 이상의 안테나들을 포함할 수 있고, 이로부터, 제 1 네트워크(1998) 또는 제 2 네트워크(1999)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(1990)에 의하여 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(1990)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(1999)에 연결된 서버(1908)를 통해서 전자 장치(1901)와 외부의 전자 장치(1904)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(1902, 104) 각각은 전자 장치(1901)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다.
일실시예에 따르면, 전자 장치(1901)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(1902, 1904, 또는 1908) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1901)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(1901)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(1901)로 전달할 수 있다. 전자 장치(1901)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및/또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C" 또는 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", "첫째" 또는 "둘째" 등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)으로 구성될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)(예: 내장 메모리(1936) 또는 외장 메모리(1938))에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(1940))로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시예들에 따른 전자 장치(예: 전자 장치(101))를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.
일시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    통신 회로, 마이크, 스피커, 메모리 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
    상기 메모리는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의한 실행시에, 상기 전자 장치가,
    제1 어플리케이션의 제1 동작을 수행하고,
    상기 제1 동작을 수행하는 동안, 상기 마이크를 통해 사용자의 웨이크업 발화를 수신하고,
    상기 웨이크업 발화가 음성 기반의 지능형 서비스를 호출하도록 사용되는 적어도 하나의 선택된 웨이크업 단어만을 포함하는 것, 및 상기 웨이크업 발화를 수신한 이후 지정된 시간 이내에 추가 발화가 수신되지 않는 것에 근거하여, 상기 제1 동작과 관련된 응답을 생성 또는 선택하고, 상기 스피커를 통해 상기 응답을 제공하고,
    상기 웨이크업 발화를 수신한 이후 상기 지정된 시간 이내에 추가 발화가 수신되는 것에 근거하여, 상기 추가 발화와 관련된 제2 어플리케이션의 동작을 수행하도록 설정된 인스트럭션들을 저장하는, 전자 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치가,
    상기 웨이크업 발화가 음성 기반의 지능형 서비스를 호출하도록 사용되는 적어도 하나의 선택된 웨이크업 단어만을 포함하는 것, 및 상기 웨이크업 발화를 수신한 이후 지정된 시간 이내에 추가 발화가 수신되지 않는 것에 근거하여, 서버로 상기 제1 동작과 관련된 데이터를 전송하고,
    상기 서버로부터 상기 응답을 수신하고,
    상기 응답 중 적어도 일부에 기반하여 음성 응답을 상기 스피커를 통해 출력하도록 설정된, 전자 장치.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 동작은, 전화 이벤트, 알람 이벤트, 타이머 이벤트, 음악 재생, 비디오 재생, 핸즈 프리 이벤트, 또는 컨텐트 다운로드 이벤트를 포함하는, 전자 장치.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 응답에 포함되는 정보는, 상기 제1 동작의 정보, 상기 제1 동작의 진행 상태 정보 또는 상기 제1 동작의 다음 동작의 정보를 포함하고,
    상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치가,
    상기 응답을 생성한 이후, 지정된 시간 이내에 변경되거나 추가된 진행 상태 정보를 확인하고,
    상기 확인된 진행 상태 정보를 포함하는 제1 응답을 상기 스피커를 통해 더 출력하도록 설정된, 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은 상기 전자 장치가,
    상기 응답에 대한 사용자 입력을 수신하고,
    상기 수신된 사용자 입력이 지정된 입력에 대응하는 경우, 상기 제1 동작과 관련된 제2 동작을 확인하고,
    상기 제2 동작의 수행 여부를 확인하는 제2 응답을 더 출력하도록 설정된, 전자 장치.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 전자 장치의 기능 실행 방법에 있어서,
    제1 어플리케이션의 제1 동작을 수행하는 동작;
    상기 제1 동작을 수행하는 동안, 상기 전자 장치의 마이크를 통해 사용자의 웨이크업 발화를 수신하는 동작;
    상기 웨이크업 발화가 음성 기반의 지능형 서비스를 호출하도록 사용되는 적어도 하나의 선택된 웨이크업 단어만을 포함하는 것, 및 상기 웨이크업 발화를 수신한 이후 지정된 시간 이내에 추가 발화가 수신되지 않는 것에 근거하여, 상기 제1 동작과 관련된 응답을 생성 또는 선택하고, 스피커를 통해 상기 응답을 제공하는 동작; 및
    상기 웨이크업 발화를 수신한 이후 상기 지정된 시간 이내에 추가 발화가 수신되는 것에 근거하여, 상기 추가 발화와 관련된 제2 어플리케이션의 동작을 수행하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 기능 실행 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 웨이크업 발화가 음성 기반의 지능형 서비스를 호출하도록 사용되는 적어도 하나의 선택된 웨이크업 단어만을 포함하는 것, 및 상기 웨이크업 발화를 수신한 이후 지정된 시간 이내에 추가 발화가 수신되지 않는 것에 근거하여, 서버로 상기 사용자의 발화와 관련된 데이터를 전송하는 동작; 및
    상기 제1 동작과 관련하여 생성된 응답을 상기 서버로부터 수신하는 동작;을 더 포함하는, 전자 장치의 기능 실행 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 제1 동작은, 전화 이벤트, 알람 이벤트, 타이머 이벤트, 음악 재생, 비디오 재생, 핸즈 프리 이벤트, 또는 컨텐트 다운로드 이벤트를 포함하는, 전자 장치의 기능 실행 방법.
  15. 삭제
  16. 제12항에 있어서,
    상기 응답에 포함되는 정보는, 상기 제1 동작의 정보, 상기 제1 동작의 진행 상태 정보 또는 상기 제1 동작의 다음 동작의 정보를 포함하고,
    상기 응답을 생성한 이후, 지정된 시간 이내에 변경되거나 추가된 진행 상태 정보를 확인하는 동작; 및
    상기 확인된 진행 상태 정보를 포함하는 제1 응답을 상기 스피커를 통해 더 출력 하는 동작;을 더 포함하는, 전자 장치의 기능 실행 방법.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 응답에 대한 사용자 입력을 수신하는 동작;
    상기 수신된 사용자 입력이 지정된 입력에 대응하는 경우, 상기 제1 동작과 관련된 제2 동작을 확인하는 동작; 및
    상기 제2 동작의 수행 여부를 확인하는 제2 응답을 더 출력하는 동작;을 더 포함하는, 전자 장치의 기능 실행 방법.
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
KR1020180046141A 2018-04-20 2018-04-20 전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법 KR102612835B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180046141A KR102612835B1 (ko) 2018-04-20 2018-04-20 전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법
US16/388,294 US11127400B2 (en) 2018-04-20 2019-04-18 Electronic device and method of executing function of electronic device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180046141A KR102612835B1 (ko) 2018-04-20 2018-04-20 전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190130202A KR20190130202A (ko) 2019-11-22
KR102612835B1 true KR102612835B1 (ko) 2023-12-13

Family

ID=68238157

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180046141A KR102612835B1 (ko) 2018-04-20 2018-04-20 전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11127400B2 (ko)
KR (1) KR102612835B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102398649B1 (ko) * 2017-03-28 2022-05-17 삼성전자주식회사 사용자 발화를 처리하는 전자 장치 및 그 동작 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3582069B2 (ja) 1994-08-05 2004-10-27 マツダ株式会社 音声対話型ナビゲーション装置
US20100312547A1 (en) 2009-06-05 2010-12-09 Apple Inc. Contextual voice commands
US20120034904A1 (en) 2010-08-06 2012-02-09 Google Inc. Automatically Monitoring for Voice Input Based on Context
US20150254058A1 (en) 2014-03-04 2015-09-10 Microsoft Technology Licensing, Llc Voice control shortcuts

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7424431B2 (en) * 2005-07-11 2008-09-09 Stragent, Llc System, method and computer program product for adding voice activation and voice control to a media player
US20070135098A1 (en) * 2005-12-14 2007-06-14 Symbol Technologies, Inc. Interactive voice browsing system for mobile devices on wireless networks
US8977255B2 (en) * 2007-04-03 2015-03-10 Apple Inc. Method and system for operating a multi-function portable electronic device using voice-activation
US8626511B2 (en) * 2010-01-22 2014-01-07 Google Inc. Multi-dimensional disambiguation of voice commands
US8473289B2 (en) * 2010-08-06 2013-06-25 Google Inc. Disambiguating input based on context
KR20140073889A (ko) * 2012-12-07 2014-06-17 현대자동차주식회사 대화형 음성인식을 위한 호출어 버퍼링 및 필링 인터페이스
US10770075B2 (en) * 2014-04-21 2020-09-08 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for activating application by speech input
KR101728941B1 (ko) * 2015-02-03 2017-04-20 주식회사 시그널비젼 음성 인식 기반 애플리케이션 구동 장치 및 제어 방법
US20160365101A1 (en) * 2015-06-15 2016-12-15 Motorola Mobility Llc Enabling Event Driven Voice Interaction with a Device
KR20170010494A (ko) 2015-07-20 2017-02-01 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그 제어 방법
US9892271B2 (en) * 2015-07-21 2018-02-13 Motorola Mobility Llc Device lock control apparatus and method with device user identification using a thermal signature
US9619202B1 (en) * 2016-07-07 2017-04-11 Intelligently Interactive, Inc. Voice command-driven database
US9825801B1 (en) * 2016-07-22 2017-11-21 Spotify Ab Systems and methods for using seektables to stream media items
KR20180060328A (ko) 2016-11-28 2018-06-07 삼성전자주식회사 멀티 모달 입력을 처리하는 전자 장치, 멀티 모달 입력을 처리하는 방법 및 멀티 모달 입력을 처리하는 서버
US9940930B1 (en) * 2016-12-07 2018-04-10 Google Llc Securing audio data
KR20180084392A (ko) * 2017-01-17 2018-07-25 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그의 동작 방법
KR20180084394A (ko) * 2017-01-17 2018-07-25 삼성전자주식회사 발화 완료 감지 방법 및 이를 구현한 전자 장치
KR102366617B1 (ko) 2017-03-28 2022-02-23 삼성전자주식회사 음성 인식 서비스 운용 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
EP3646161A1 (en) * 2017-06-30 2020-05-06 Google LLC Methods, systems, and media for voice-based call operations
US11145298B2 (en) * 2018-02-13 2021-10-12 Roku, Inc. Trigger word detection with multiple digital assistants

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3582069B2 (ja) 1994-08-05 2004-10-27 マツダ株式会社 音声対話型ナビゲーション装置
US20100312547A1 (en) 2009-06-05 2010-12-09 Apple Inc. Contextual voice commands
US20120034904A1 (en) 2010-08-06 2012-02-09 Google Inc. Automatically Monitoring for Voice Input Based on Context
US20150254058A1 (en) 2014-03-04 2015-09-10 Microsoft Technology Licensing, Llc Voice control shortcuts

Also Published As

Publication number Publication date
KR20190130202A (ko) 2019-11-22
US20190325872A1 (en) 2019-10-24
US11127400B2 (en) 2021-09-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102445382B1 (ko) 음성 처리 방법 및 이를 지원하는 시스템
KR102374910B1 (ko) 음성 데이터 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102298947B1 (ko) 음성 데이터 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102426704B1 (ko) 음성 인식 서비스 운용 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102596436B1 (ko) 사용자 발화를 처리하는 시스템 및 그 시스템의 제어 방법
KR102339819B1 (ko) 프레임워크를 이용한 자연어 표현 생성 방법 및 장치
KR102347208B1 (ko) 외부 장치를 이용한 태스크 수행 방법 및 이를 지원하는 전자 장치, 서버 및 저장 매체
KR102361458B1 (ko) 사용자 발화 응답 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102406718B1 (ko) 컨텍스트 정보에 기반하여 음성 입력을 수신하는 지속 기간을 결정하는 전자 장치 및 시스템
KR102440651B1 (ko) 자연어 표현 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102508863B1 (ko) 전자 장치 및 상기 전자 장치로부터 수신된 데이터를 처리하는 서버
KR102472010B1 (ko) 전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법
US11120792B2 (en) System for processing user utterance and controlling method thereof
KR102369083B1 (ko) 음성 데이터 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102391298B1 (ko) 음성 인식 서비스를 제공하는 전자 장치 및 그 방법
KR102594838B1 (ko) 사용자 발화에 응답하여 통화를 포함하는 태스크를 수행하는 전자 장치 및 그 동작 방법
KR102369309B1 (ko) 파셜 랜딩 후 사용자 입력에 따른 동작을 수행하는 전자 장치
KR102511517B1 (ko) 음성 입력 처리 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
US10976997B2 (en) Electronic device outputting hints in an offline state for providing service according to user context
KR102421745B1 (ko) Tts 모델을 생성하는 시스템 및 전자 장치
KR20190139489A (ko) 음성 인식 서비스 운용 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102612835B1 (ko) 전자 장치 및 전자 장치의 기능 실행 방법
KR102396147B1 (ko) 음성 명령을 이용한 동작을 수행하는 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법
KR102507249B1 (ko) 성능 모드 제어 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR102349681B1 (ko) 결여된 파라미터를 획득하고 기록하는 전자 장치

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)