KR102658691B1 - 정보 제공 방법 및 정보 제공 장치 - Google Patents

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Abstract

사물 인터넷을 위해 연결된 5G 환경에서 인공지능(artificial intelligence, AI) 알고리즘 및/또는 기계학습(machine learning) 알고리즘을 실행하여 사용자와 대화를 이어갈 수 있는 정보를 제공하는 정보 제공 방법 및 정보 제공 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 방법은, 홈 모니터링 장치로부터 사용자의 제1 전자 디바이스 조작을 포함하는 제1 상황 정보를 수집하는 단계와, 제1 전자 디바이스로부터 제1 전자 디바이스의 동작 모드 정보 및 동작 완료 소요 시간 정보 중 하나 이상을 포함하는 제2 상황 정보를 수집하는 단계와, 홈 모니터링 장치로부터 사용자의 행동 변화를 포함하는 제3 상황 정보를 수집하는 단계와, 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보를 기반으로 하여, 사용자에게 제공할 발화문을 생성하는 단계와, 사용자에게 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다. 본 발명에 의하면, 홈 모니터링 장치 및 전자 디바이스를 통하여 사용자의 행동을 기반으로 한 상황 정보를 수집하여 발화문을 생성하고 이를 발화 음성 정보로 변환하여 출력함으로써 사용자가 보다 자연스럽게 전자 디바이스와 음성으로 상호작용할 수 있는 환경을 제공할 수 있다.

Description

정보 제공 방법 및 정보 제공 장치{METHOD AND DEVICE FOR PROVIDING INFORMATION}
본 발명은 정보 제공 방법 및 정보 제공 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 전자 디바이스를 사용하는 사용자의 행동을 기반으로 한 상황 정보를 수집하여 발화문을 생성하고 이를 발화 음성 정보로 변환하여 출력함으로써 사용자에게 대화를 시도하며, 사용자의 피드백 발화 음성 정보의 분석을 통해 사용자와 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있는 신규 발화 음성 정보를 출력하는 정보 제공 방법 및 정보 제공 장치에 관한 것이다.
기술이 발달함에 따라 많은 분야에서 음성 인식 기술을 적용한 각종 서비스들이 소개되고 있다. 음성 인식 기술은 사람이 발성하는 음성을 기계 장치가 이해하여 사람이 원하는 서비스를 제공할 수 있도록 하는 기술로서, 사용자와 기계 장치의 상호작용을 보다 원활하게 할 수 있다.
이러한 음성 인식 기술이 적용되는 음성 인식 장치는 특정 명령어가 입력될 때에만 음성 인식이 시작된다. 이는 음성 명령 인식을 위한 기능이 상시적으로 활성화되는 경우 과도하게 전력 및 프로세싱 리소스가 소비되는 것을 방지하고, 사용자가 의도하지 않은 음성 인식이 일어나는 것을 방지하기 위한 것이다.
음성 인식을 시작하는 특정 명령어를 기동어(wake-up word)라 하며, 기동어 인식과 관련된 구성은 연산량이 많지 않으므로 음성 인식 장치에서 항상 작동한다. 즉, 기동어는 음성 인식 장치에 미리 등록된 단어로 사용자의 발화 음성 정보에 기동어가 포함되어 있을 경우, 음성 인식 장치는 기동어를 인식하여 음성 신호를 연동된 서버로 전송하거나 지정된 동작을 수행하도록 할 수 있다.
미국등록특허공보 제9,779,732호는 "음성 인식 방법 및 그 전자 장치"에 관한 발명으로, 전자장치를 이용하여 사용자의 음성 신호를 인식하고 사용자의 음성 신호가 사전에 설정된 키워드(기동어)인 경우 음성 인식 동작을 수행하는 기술을 개시하고 있다. 그러나, 상술된 문헌의 기술에 따르면 사용자가 기동어를 발화해야만 기계 장치의 음성 인식이 시작되기 때문에, 자연스러운 대화와는 달리, 사용자가 특정한 기동어를 발화하지 않으면 사용자가 기계 장치에 대해 음성 명령을 의도한 경우에도 기계 장치와 상호작용이 불가능하게 된다.
또한, 미국등록특허공보 제9,275,637호는 "웨이크 단어 평가"에 관한 발명으로, 복수의 기동어 후보 단어들을 수신하여 전체적인 스코어가 가장 높은 단어를 기동어로 선택하는 기술에 대해 개시하고 있다. 상술된 문헌의 기술은 좀 더 쉽게 기동어를 선택하고 사용할 수 있도록 하나, 여전히 기계 장치와 소통하기 위해 기동어가 필수적이라는 한계가 있다.
전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
선행기술 1: 미국등록특허공보 제9,779,732호 선행기술 2: 미국등록특허공보 제9,275,637호
본 발명의 일 과제는, 기동어를 사용하지 않고서는 사용자가 기계 장치와 음성으로 상호작용하기 원하는 경우에도 기계 장치의 음성 인식 기능이 활성화되지 않아 기계의 음성 인식이 불가능하다는 문제점을 해결하는 것이다.
본 발명의 일 과제는, 홈 모니터링 장치 및 전자 디바이스를 통하여 사용자의 행동을 기반으로 한 상황 정보를 수집하여 발화문을 생성하고 이를 발화 음성 정보로 변환하여 출력함으로써 사용자에게 자연스러운 대화를 시도하는데 있다.
본 발명의 일 과제는, 홈 모니터링 장치 및 전자 디바이스를 통하여 사용자의 행동을 기반으로 한 상황 정보와, 상황 정보를 수집한 시간의 기상 정보를 이용하여 발화문을 생성하고 이를 발화 음성 정보로 변환하여 출력함으로써 사용자에게 자연스러운 대화를 시도하는데 있다.
본 발명의 일 과제는, 발화 음성 정보 출력에 대응하는 사용자의 피드백 발화 음성 정보의 분석을 통해 사용자와 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있는 신규 발화 음성 정보를 출력하는데 있다.
본 발명의 정보 제공 방법은, 전자 디바이스를 사용하는 사용자의 행동을 기반으로 한 상황 정보를 수집하여 발화문을 생성하고 이를 발화 음성 정보로 변환하여 출력함으로써 사용자에게 대화를 시도하며, 사용자의 피드백 발화 음성 정보의 분석을 통해 사용자와 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있는 신규 발화 음성 정보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
구체적으로 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 방법은, 홈 모니터링 장치로부터 사용자의 제1 전자 디바이스 조작을 포함하는 제1 상황 정보를 수집하는 단계와, 제1 전자 디바이스로부터 제1 상황 정보에 대응하여 제1 전자 디바이스의 동작 모드 정보 및 동작 완료 소요 시간 정보 중 하나 이상을 포함하는 제2 상황 정보를 수집하는 단계와, 홈 모니터링 장치로부터 제1 상황 정보를 수집한 이후 사용자의 행동 변화를 포함하는 제3 상황 정보를 수집하는 단계와, 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보를 기반으로 하여, 사용자에게 제공할 발화문을 생성하는 단계와, 사용자에게 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
본 실시 예에 따른 정보 제공 방법을 통하여, 홈 모니터링 장치 및 전자 디바이스를 통하여 사용자의 행동을 기반으로 한 상황 정보를 수집하여 발화문을 생성하고 이를 발화 음성 정보로 변환하여 출력함으로써 사용자에게 자연스러운 대화를 시도하여 사용자가 보다 자연스럽게 전자 디바이스와 음성으로 상호작용할 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
또한, 발화문을 생성하는 단계는, 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 기반으로 생성될 발화문의 영역(domain)을 설정하는 단계와, 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 기반으로 발화문의 영역과 관련한 용어사전을 로딩하는 단계와, 제3 상황 정보가 수집되면, 용어사전으로부터 제3 상황 정보에 대응하는 단어를 추출 및 조합하여 발화문을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 실시 예에 따른 정보 제공 방법은, 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보가 발생한 시간 정보에 대응하는 기상 정보를 수집하는 단계를 더 포함하고, 발화문을 생성하는 단계는, 제3 상황 정보가 수집되면, 용어사전으로부터 제3 상황 정보 및 기상 정보에 대응하는 단어를 추출 및 조합하여 발화문을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 실시 예에 따른 정보 제공 방법에서, 제3 상황 정보는, 사용자가 제1 전자 디바이스가 배치된 공간에서 음성 출력이 가능한 제2 전자 디바이스가 배치된 공간으로 이동하는 상황에 대한 정보를 포함하고, 발화문을 생성하는 단계는, 제1 전자 디바이스를 조작하는 사용자의 조작 정보와, 제1 전자 디바이스의 동작 모드 및 동작 완료 소요 시간 정보를 분석하여 발화문을 생성하도록 미리 훈련된 심층 신경망 모델을 이용하여 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 분석하여 제2 전자 디바이스에서 출력될 발화문을 생성하는 단계를 포함하고, 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력하는 단계는, 발화 음성 정보를 제2 전자 디바이스로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 방법에서, 발화문은, 제1 전자 디바이스의 동작 모드 정보, 동작 상태 정보 및 동작 완료 시간 정보 중 하나 이상을 포함하고, 발화문을 생성하는 단계는, 제1 전자 디바이스가 동작 완료 시간에 도달하면 알람 정보를 출력하는 기능을 선택하도록 제안하는 제안 발화문을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 발화문을 생성하는 단계는, 제1 전자 디바이스와 연동되는 다른 전자 디바이스의 동작 모드의 설정을 제안하는 제안 발화문을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 실시 예에 따른 정보 제공 방법은, 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력하는 단계 이후에, 발화 음성 정보의 출력에 대응하는 사용자의 리액션 정보를 모니터링하여, 발화문의 품질을 검증하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 발화문의 품질을 검증하는 단계는, 발화 음성 정보의 출력 이후, 소정 시간 내에 홈 모니터링 장치에 구비된 카메라를 이용하여 획득한 사용자의 영상 정보 및 소정 시간 내에 홈 모니터링 장치에 구비된 마이크를 이용하여 획득한 사용자의 음성 정보 중 하나 이상으로부터 사용자의 리액션 정보를 모니터링하여 발화문의 품질을 검증하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 실시 예에 따른 정보 제공 방법은, 발화 음성 정보의 출력 이후, 사용자로부터 피드백 발화 음성 정보를 수신하는 단계와, 피드백 발화 음성 정보에 대한 음성 인식을 수행하는 단계와, 음성 인식의 수행 결과에 대응하는 신규 발화 음성 정보를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 피드백 발화 음성 정보에 대한 음성 인식을 수행하는 단계는, 피드백 발화 음성 정보를 텍스트로 변환한 피드백 텍스트를 생성하는 단계와, 피드백 텍스트에 문법적 분석 또는 의미적 분석을 수행하여 피드백 발화 음성 정보의 발화 의도를 파악하는 단계와, 발화 의도에 대응하는 지식 베이스를 이용하여 응답 텍스트를 생성하는 단계와, 응답 텍스트를 자연어 발화 형태의 신규 발화 음성 정보로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 장치는, 홈 모니터링 장치로부터 사용자의 제1 전자 디바이스 조작을 포함하는 제1 상황 정보를 수집하는 제1 수집부와, 제1 전자 디바이스로부터 제1 상황 정보에 대응하여 제1 전자 디바이스의 동작 모드 정보 및 동작 완료 소요 시간 정보 중 하나 이상을 포함하는 제2 상황 정보를 수집하는 제2 수집부와, 홈 모니터링 장치로부터 제1 상황 정보를 수집한 이후 사용자의 행동 변화를 포함하는 제3 상황 정보를 수집하는 제3 수집부와, 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보를 기반으로 하여, 사용자에게 제공할 발화문을 생성하는 생성부와, 사용자에게 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력하는 변환부를 포함할 수 있다.
본 실시 예에 따른 정보 제공 장치를 통하여, 홈 모니터링 장치 및 전자 디바이스를 통하여 사용자의 행동을 기반으로 한 상황 정보를 수집하여 발화문을 생성하고 이를 발화 음성 정보로 변환하여 출력함으로써 사용자에게 자연스러운 대화를 시도하여 사용자가 보다 자연스럽게 전자 디바이스와 음성으로 상호작용할 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
또한, 생성부는, 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 기반으로 생성될 발화문의 영역(domain)을 설정하는 설정부와, 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 기반으로 발화문의 영역과 관련한 용어사전을 로딩하는 로딩부와, 제3 상황 정보가 수집되면, 용어사전으로부터 제3 상황 정보에 대응하는 단어를 추출 및 조합하여 발화문을 생성하는 발화문 생성부를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 장치는, 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보가 발생한 시간 정보에 대응하는 기상 정보를 수집하는 제4 수집부를 더 포함하고, 발화문 생성부는, 제3 상황 정보가 수집되면, 용어사전으로부터 제3 상황 정보 및 기상 정보에 대응하는 단어를 추출 및 조합하여 발화문을 생성하도록 구성될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 장치에서, 제3 상황 정보는, 사용자가 제1 전자 디바이스가 배치된 공간에서 음성 출력이 가능한 제2 전자 디바이스가 배치된 공간으로 이동하는 상황에 대한 정보를 포함하고, 생성부는, 제1 전자 디바이스를 조작하는 사용자의 조작 정보와, 제1 전자 디바이스의 동작 모드 및 동작 완료 소요 시간 정보를 분석하여 발화문을 생성하도록 미리 훈련된 심층 신경망 모델을 이용하여 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 분석하여 제2 전자 디바이스에서 출력될 발화문을 생성하도록 구성되고, 정보 제공 장치는, 발화 음성 정보를 제2 전자 디바이스로 전송하는 통신부를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 장치에서, 발화문은, 제1 전자 디바이스의 동작 모드 정보, 동작 상태 정보 및 동작 완료 시간 정보 중 하나 이상을 포함하고, 생성부는, 제1 전자 디바이스가 동작 완료 시간에 도달하면 알람 정보를 출력하는 기능을 선택하도록 제안하는 제안 발화문을 생성하는 처리부를 더 포함할 수 있다.
또한, 생성부는, 제1 전자 디바이스와 연동되는 다른 전자 디바이스의 동작 모드의 설정을 제안하는 제안 발화문을 생성하는 처리부를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 장치는, 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력한 이후에, 발화 음성 정보의 출력에 대응하는 사용자의 리액션 정보를 모니터링하여, 발화문의 품질을 검증하는 검증부를 더 포함할 수 있다.
또한, 검증부는, 발화 음성 정보의 출력 이후, 소정 시간 내에 홈 모니터링 장치에 구비된 카메라를 이용하여 획득한 사용자의 영상 정보 및 소정 시간 내에 홈 모니터링 장치에 구비된 마이크를 이용하여 획득한 사용자의 음성 정보 중 하나 이상으로부터 사용자의 리액션 정보를 모니터링하여 발화문의 품질을 검증하도록 구성될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 장치는, 발화 음성 정보의 출력 이후, 사용자로부터 피드백 발화 음성 정보를 수신하고, 피드백 발화 음성 정보에 대한 음성 인식을 수행하며, 음성 인식의 수행 결과에 대응하는 신규 발화 음성 정보를 출력하는 음성 인식부를 더 포함할 수 있다.
또한, 음성 인식부는, 피드백 발화 음성 정보를 텍스트로 변환한 피드백 텍스트를 생성하고, 피드백 텍스트에 문법적 분석 또는 의미적 분석을 수행하여 피드백 발화 음성 정보의 발화 의도를 파악하고, 발화 의도에 대응하는 지식 베이스를 이용하여 응답 텍스트를 생성하며, 응답 텍스트를 자연어 발화 형태의 신규 발화 음성 정보로 변환하여 출력하도록 구성될 수 있다.
이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체가 더 제공될 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명에 의하면, 기동어를 사용하지 않으면서도 사용자가 기계 장치와 음성으로 상호작용하기 원하는 경우를 기계 장치가 적합하게 판단하여 음성 인식 기능을 활성화하도록 함으로써, 사용자가 보다 자연스럽게 장치와 음성으로 상호작용할 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
또한, 홈 모니터링 장치 및 전자 디바이스를 통하여 사용자의 행동을 기반으로 한 상황 정보를 수집하여 발화문을 생성하고 이를 발화 음성 정보로 변환하여 출력함으로써 사용자에게 자연스러운 대화를 시도하여 사용자가 보다 자연스럽게 전자 디바이스와 음성으로 상호작용할 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
또한, 홈 모니터링 장치 및 전자 디바이스를 통하여 사용자의 행동을 기반으로 한 상황 정보와, 상황 정보를 수집한 시간의 기상 정보를 이용하여 발화문을 생성하고 이를 발화 음성 정보로 변환하여 출력함으로써 사용자에게 자연스러운 대화를 시도하여 사용자가 보다 자연스럽게 전자 디바이스와 음성으로 상호작용할 수 있는 환경을 제공할 수 있다.
또한, 발화 음성 정보 출력에 대응하는 사용자의 피드백 발화 음성 정보의 분석을 통해 사용자와 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있는 음성 인식 서비스를 제공하여 음성 인식 서비스에 대한 사용자의 거부감을 낮추고 사용 효율을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 장치, 전자 디바이스, 홈 모니터링 장치, 서버 및 이들을 서로 연결하는 네트워크를 포함하는 정보 제공 환경의 예시도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 정보 제공 장치의 구현 예를 도시한 정보 제공 환경의 예시도 이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 장치의 상세 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 4는 도 4의 정보 제공 장치 중 정보 제공 관리부의 상세 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 5는 도 1의 정보 제공 환경 중 홈 모니터링 장치의 상세 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 디바이스 및 홈 모니터링 장치로부터 사용자 행동 분석에 따른 상황 정보를 수신한 정보 제공 장치가 사용자에게 대화를 시도하는 예시도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 디바이스 및 홈 모니터링 장치로부터 사용자 행동 분석에 따른 상황 정보를 수신한 정보 제공 장치가 사용자에게 대화를 시도하는 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시 예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
이하, 본 발명에 따른 실시 예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 장치, 전자 디바이스, 홈 모니터링 장치, 서버 및 이들을 서로 연결하는 네트워크를 포함하는 정보 제공 환경의 예시도이다. 도 1을 참조하면, 정보 제공 환경은, 정보 제공 장치(100), 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300), 홈 모니터링 장치(400), 서버(500) 및 네트워크(600)를 포함할 수 있다.
정보 제공 장치(100)는 사용자에게 대화를 시도할 발화문을 생성하고, 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력하고, 사용자로부터의 피드백 발화 음성 정보를 인식하여 사용자와 대화를 이어갈 신규 발화 음성 정보를 출력할 수 있다. 정보 제공 장치(100)가 발화문 생성 및 발화 음성 정보로의 변환과, 신규 발화 음성 정보 출력을 위해 제1 전자 디바이스(200) 및 홈 모니터링 장치(400)로부터 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보를 수집할 수 있다.
여기서, 제1 상황 정보는 홈 모니터링 장치(400)로부터 수집되는 정보로서, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 정보를 포함할 수 있다. 홈 모니터링 장치(400)는 실내에 위치한 카메라(도 5의 421)를 통하여 사용자의 행동을 모니터링하고, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)가 배치되어 있는 공간으로 접근하면, 즉, 사용자와 제1 전자 디바이스(200) 사이의 거리가 기설정된 거리(예를 들어 1m) 이하가 되면, 제1 사용자 이벤트 정보를 발생할 수 있다. 제1 사용자 이벤트 정보를 통하여 사용자가 제1 전자 디바이스(200)를 조작할 가능성이 있음을 예측할 수 있다.
제1 사용자 이벤트 정보가 발생하면, 홈 모니터링 장치(400)는 카메라(도 5의 421)를 통하여 실질적으로 사용자가 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 영상을 모니터링 하여 제1 상황 정보를 생성할 수 있다. 제1 상황 정보는 사용자가 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 영상의 분석을 통하여, 사용자가 조작하는 제1 전자 디바이스(200)의 종류와, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)에 대하여 무슨 조작을 하는지와, 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 시간 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어 사용자가 세탁기(202)를 조작하는 경우, 홈 모니터링 장치(400)는 사용자와 세탁기(202) 사이의 거리가 기설정된 거리(예를 들어 1m) 이하가 되면, 제1 사용자 이벤트 정보를 발생하고, 카메라(도 5의 421)를 통하여 실질적으로 사용자가 세탁기(202)를 조작하는 영상을 모니터링 하여 제1 상황 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 제1 상황 정보는 사용자가 조작하는 제1 전자 디바이스(200)의 종류가 세탁기(202)라는 것과, 사용자가 세탁기(202)에 대하여 무슨 조작을 하는지(예를 들어, 빨래를 넣고 세탁 버튼을 누름)와, 세탁기(202)를 조작하는 시간 정보(예를 들어 19시)를 포함할 수 있다.
정보 제공 장치(100)는 홈 모니터링 장치(400)로부터 제1 상황 정보를 수집할 수 있다. 여기서 홈 모니터링 장치(400)는 제1 사용자 이벤트 정보가 발생하면, 제1 상황 정보를 생성하여 정보 제공 장치(100)로 전송함으로써, 정보 제공 장치(100)가 제1 상황 정보를 수집할 수 있다. 선택적 실시 예로 정보 제공 장치(100)의 주기적인 요청에 의해, 홈 모니터링 장치(400)가 저장하고 있던 제1 상황 정보를 정보 제공 장치(100)로 전송함으로써, 정보 제공 장치(100)가 제1 상황 정보를 수집할 수 있다.
또한, 제2 상황 정보는 제1 전자 디바이스(200)로부터 수집되는 정보로서, 제1 상황 정보를 수집한 정보 제공 장치(100)가 제1 전자 디바이스(200)에 요청하여, 제1 전자 디바이스(200)로부터 수집할 수 있다. 제2 상황 정보는 제1 전자 디바이스(200)가 수신한 사용자의 조작 신호에 의해 생성하는 정보로서, 제1 전자 디바이스(200)의 동작 모드 정보 및 동작 완료 소요 시간 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 제2 상황 정보를 수집한 정보 제공 장치(100)는 제1 상황 정보에 포함된 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 시간 정보와, 제1 전자 디바이스(200)의 동작 완료 소요 시간 정보를 이용하여, 제1 전자 디바이스(200)가 동작을 종료하는 최종 시간 정보를 산출하고, 제1 전자 디바이스(200)가 동작을 종료하는 최종 시간 정보를 제2 상황 정보에 포함시킬 수 있다.
예를 들어, 홈 모니터링 장치(400)로부터 세탁기(202) 조작에 대한 제1 상황 정보를 수집하면, 정보 제공 장치(100)는 세탁기(202)에 요청하여, 세탁기(202)로부터 세탁기(202)의 동작 모드(예를 들어, 세탁 및 탈수) 정보 및 동작 완료 소요 시간(예를 들어, 50분) 정보 중 하나 이상을 포함하는 제2 상황 정보를 수신할 수 있다. 제2 상황 정보를 수집한 정보 제공 장치(100)는 제1 상황 정보에 포함된 세탁기(202)를 조작하는 시간(예를 들어, 19시) 정보와, 세탁기(202)의 동작 완료 소요 시간(예를 들어, 50분) 정보를 이용하여, 세탁기(202)가 동작을 종료하는 최종 시간(예를 들어, 19시 50분) 정보를 산출하고, 세탁기(202)가 동작을 종료하는 최종 시간(예를 들어, 19시 50분) 정보를 제2 상황 정보에 포함시킬 수 있다.
정보 제공 장치(100)는 홈 모니터링 장치(400)로부터 제1 상황 정보를 수집하면, 제1 전자 디바이스(200)에 제2 상황 정보를 요청하고, 제1 전자 디바이스(200)로부터 제2 상황 정보를 수집할 수 있다.
또한, 제3 상황 정보는 홈 모니터링 장치(400)로부터 수집되는 정보로서, 제1 상황 정보를 수집한 이후 사용자의 행동 변화를 포함하는 정보를 포함할 수 있다.
홈 모니터링 장치(400)는 실내에 위치한 카메라(도 5의 421)를 통하여 사용자의 행동을 모니터링하고, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)가 배치되어 있던 공간에서 제2 전자 디바이스(300)가 배치된 공간으로 이동하면, 즉, 사용자와 제1 전자 디바이스(200) 사이의 거리가 기설정된 거리(예를 들어 1m)를 초과하면, 제2 사용자 이벤트 정보를 발생할 수 있다. 제2 사용자 이벤트 정보를 통하여 사용자가 제1 전자 디바이스(200)의 조작을 마치고 제2 전자 디바이스(300)가 배치된 공간으로 이동함을 예측할 수 있다.
제2 사용자 이벤트 정보가 발생하면, 홈 모니터링 장치(400)는 카메라(도 5의 421)를 통하여 사용자의 이동 영상을 모니터링 하여 제3 상황 정보를 생성할 수 있다. 제3 상황 정보는 사용자가 이동하는 영상의 분석을 통하여, 사용자가 이동하는 방향이 어느 쪽인지, 사용자가 이동하는 방향에 사용자의 행동을 모니터링 할 수 있는 다른 카메라가 존재하는지, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)로부터 기설정된 거리를 초과한 시간 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어 사용자가 세탁기(202)를 조작하고 제2 전자 디바이스(300)가 배치되어 있는 거실로 이동하는 경우, 홈 모니터링 장치(400)는 사용자와 세탁기(202) 사이의 거리가 기설정된 거리(예를 들어 1m)를 초과하면, 제2 사용자 이벤트 정보를 발생하고, 카메라(도 5의 421)를 통하여 사용자의 이동 영상을 모니터링 하여 제3 상황 정보를 생성할 수 있다. 여기서, 제3 상황 정보는 사용자가 이동하는 방향이 어느 쪽인지(예를 들어 현재 세탁기(202)에서 거실은 북동쪽), 사용자가 이동하는 방향에 사용자의 행동을 모니터링 할 수 있는 다른 카메라가 존재하는지(예를 들어, 거실에 다른 카메라가 존재하는지), 사용자가 제1 전자 디바이스(200)로부터 기설정된 거리를 초과한 시간(예를 들어, 19시 02분) 정보를 포함할 수 있다.
정보 제공 장치(100)는 홈 모니터링 장치(400)로부터 제3 상황 정보를 수집할 수 있다. 여기서 홈 모니터링 장치(400)는 제2 사용자 이벤트 정보가 발생하면, 제3 상황 정보를 생성하여 정보 제공 장치(100)로 전송함으로써, 정보 제공 장치(100)가 제3 상황 정보를 수집할 수 있다. 선택적 실시 예로 정보 제공 장치(100)의 주기적인 요청에 의해, 홈 모니터링 장치(400)가 저장하고 있던 제3 상황 정보를 정보 제공 장치(100)로 전송함으로써, 정보 제공 장치(100)가 제3 상황 정보를 수집할 수 있다.
선택적 실시 예로 정보 제공 장치(100)는 기상 정보를 제공하는 기상 정보 제공 장치(미도시)에 요청하여 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보가 발생한 시간 정보에 대응하는 기상 정보를 수집할 수 있다.
제1 전자 디바이스(200) 및 홈 모니터링 장치(400)로부터 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보와 기상 정보를 수집하면, 정보 제공 장치(100)는 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보와 기상 정보를 기반으로 하여, 사용자에게 제공할 발화문을 생성하고, 사용자에게 대화를 시도할 목적으로 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력할 수 있다. 선택적 실시 예로 정보 제공 장치(100)는 발화 음성 정보를 제2 전자 디바이스(300)로 전송하여, 제2 전자 디바이스(300)가 발화 음성 정보를 출력하도록 할 수 있다.
본 실시 예에서 정보 제공 장치(100)는 사용자가 기동어를 발화 하지 않더라도, 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보로부터 정보 제공 장치(100)와 음성으로 상호작용하기 원하는 경우를 이해하고, 정보 제공 장치(100)는 음성 인식 기능을 활성화시켜 사용자에게 먼저 대화를 시도하고, 사용자의 피드백 발화 음성 정보를 인식하여 신규 발화 음성 정보를 출력할 수 있다.
정보 제공 장치(100)는 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 사용자의 조작 정보와, 제1 전자 디바이스(200)의 동작 모드 및 동작 완료 소요 시간 정보를 분석하여 발화문을 생성하도록 미리 훈련된 심층 신경망 모델을 이용하여 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 분석하여 제2 전자 디바이스(300)에서 출력될 발화문을 생성할 수 있다.
정보 제공 장치(100)는 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력한 이후에, 발화 음성 정보의 출력에 대응하는 사용자의 리액션 정보를 모니터링하여, 발화문의 품질을 검증할 수 있다.
정보 제공 장치(100)는 발화 음성 정보의 출력 이후, 사용자로부터 피드백 발화 음성 정보를 수신하고, 피드백 발화 음성 정보에 대한 음성 인식을 수행하며, 음성 인식의 수행 결과에 대응하는 신규 발화 음성 정보를 출력함으로써, 사용자와 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있다.
제1 전자 디바이스(200)는 사용자 단말기(201), 세탁기(202), 로봇 청소기(203), 에어컨(204), 냉장고(205), 전자 레인지(206) 및 인덕션(207)과 같은 사물인터넷(IoT)에 해당하는 각종 디바이스를 포함할 수 있다. 다만, 제1 전자 디바이스(200)의 예가 도 1에 묘사된 것에 한정되는 것은 아니다. 본 실시 예에서 제1 전자 디바이스(200)는 정보 제공 장치(100)의 정보 제공 요청에 대응하여 상술한 제2 상황 정보를 생성하고, 제2 상황 정보를 정보 제공 장치(100)로 전송할 수 있다.
이러한 제1 전자 디바이스(200) 중 사용자 단말기(201)는 정보 제공 장치 구동 어플리케이션 또는 정보 제공 장치 구동 사이트에 접속한 후 인증 과정을 통하여 정보 제공 장치(100)의 구동 또는 제어를 위한 서비스를 제공받을 수 있다. 본 실시 예에서 인증 과정을 마친 사용자 단말기(201)는 정보 제공 장치(100)를 구동하고, 정보 제공 장치(100)의 동작을 제어할 수 있다.
본 실시 예에서 사용자 단말기(201)는 사용자가 조작하는 데스크 탑 컴퓨터, 스마트폰, 노트북, 태블릿 PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP4 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 사용자 단말기(201)는 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 시계, 안경, 헤어 밴드 및 반지 등의 웨어러블 단말기 일 수 있다. 사용자 단말기(201)는 상술한 내용에 제한되지 아니하며, 웹 브라우징이 가능한 단말기는 제한 없이 차용될 수 있다.
제2 전자 디바이스(300)는 제1 전자 디바이스(200)를 네트워크(600)에 연결시키는 허브 역할을 하는 인공지능 스피커를 포함할 수 있다. 본 실시 예에서 제2 전자 디바이스(300)는 정보 제공 장치(100)로부터 발화 음성 정보를 수신하여 출력할 수 있다.
홈 모니터링 장치(400)는 가정 내에서 감시가 필요한 주요한 실내에 카메라(도 5의 421)를 구비하고, 카메라(421)가 촬영한 영상을 수신 장치(예를 들어, 개인용 컴퓨터, 정보 제공 장치(100), 제1 전자 디바이스(200) 등)로 전송하여, 근거리에서 원격 감시가 이루어 지도록 할 수 있다. 본 실시 예에서 홈 모니터링 장치(400)는 카메라(421)가 촬영한 사용자의 영상을 분석하여 사용자 이벤트 정보를 발생하고, 제1 상황 정보 및 제3 상황 정보를 생성하여 정보 제공 장치(100)로 전송할 수 있다.
또한 홈 모니터링 장치(400)는 정보 제공 장치(100)가 사용자를 향하여 발화 음성 정보를 출력한 이후, 소정 시간 내에 카메라(도 5의 421)를 이용하여 획득한 사용자의 영상 정보 및/또는 소정 시간 내에 마이크(도 5의 422)를 이용하여 획득한 사용자의 음성 정보 중 하나 이상으로부터 사용자의 리액션 정보를 생성하여 정보 제공 장치(100)로 전송할 수 있다. 이하 홈 모니터링 장치(400)의 상세 동작은 도 5를 참조하여 설명하기로 한다.
서버(500)는 각종 인공지능 알고리즘을 적용하는데 필요한 빅데이터 및 정보 제공 장치(100)를 동작시키는 데이터를 제공하는 데이터베이스 서버일 수 있다. 그 밖에 서버(500)는 사용자 단말기(201)에 설치된 정보 제공 장치 구동 어플리케이션 또는 정보 제공 장치 구동 웹 브라우저를 이용하여 정보 제공 장치(100)의 동작을 원격에서 제어할 수 있도록 하는 웹 서버 또는 애플리케이션 서버를 포함할 수 있다.
여기서 인공 지능(artificial intelligence, AI)은, 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 의미할 수 있다.
또한, 인공지능은 그 자체로 존재하는 것이 아니라, 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 특히 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여, 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.
머신 러닝(machine learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야를 포함할 수 있다. 구체적으로 머신 러닝은, 경험적 데이터를 기반으로 학습을 하고 예측을 수행하고 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술이라 할 수 있다. 머신 러닝의 알고리즘들은 엄격하게 정해진 정적인 프로그램 명령들을 수행하는 것이라기보다, 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 이끌어내기 위해 특정한 모델을 구축하는 방식을 취할 수 있다.
서버(500)는 정보 제공 장치(100)로부터 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보를 수신하고, 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보를 기반으로 하여 사용자에게 제공할 발화문을 생성하고, 발화문을 정보 제공 장치(100)로 전송할 수 있다. 서버(500)는 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 사용자의 조작 정보와, 제1 전자 디바이스(200)의 동작 모드 및 동작 완료 소요 시간 정보를 분석하여 발화문을 생성하도록 미리 훈련된 심층 신경망 모델을 이용하여 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 분석하여 제2 전자 디바이스(300)에서 출력될 발화문을 생성할 수 있다. 또한 서버(500)는 정보 제공 장치(100)로부터 사용자의 피드백 발화 음성 정보를 수신하고, 사용자의 피드백 발화 음성 정보에 대한 음성 인식을 수행하고, 음성 인식의 수행 결과에 대응하는 신규 발화 음성 정보를 정보 제공 장치(100)로 전송할 수 있다.
네트워크(600)는 정보 제공 장치(100)와, 제1 전자 디바이스(200)와, 홈 모니터링 장치(400)와, 서버(500)를 연결하는 역할을 수행할 수 있다. 이러한 네트워크(600)는 예컨대 LANs(local area networks), WANs(wide area networks), MANs(metropolitan area networks), ISDNs(integrated service digital networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 또한 네트워크(600)는 근거리 통신 및/또는 원거리 통신을 이용하여 정보를 송수신할 수 있다. 여기서 근거리 통신은 블루투스(bluetooth), RFID(radio frequency identification), 적외선 통신(IrDA, infrared data association), UWB(ultra-wideband), ZigBee, Wi-Fi (wireless fidelity) 기술을 포함할 수 있고, 원거리 통신은 CDMA(code division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), TDMA(time division multiple access), OFDMA(orthogonal frequency division multiple access), SC-FDMA(single carrier frequency division multiple access) 기술을 포함할 수 있다.
네트워크(600)는 허브, 브리지, 라우터, 스위치 및 게이트웨이와 같은 네트워크 요소들의 연결을 포함할 수 있다. 네트워크(600)는 인터넷과 같은 공용 네트워크 및 안전한 기업 사설 네트워크와 같은 사설 네트워크를 비롯한 하나 이상의 연결된 네트워크들, 예컨대 다중 네트워크 환경을 포함할 수 있다. 네트워크(600)에의 액세스는 하나 이상의 유선 또는 무선 액세스 네트워크들을 통해 제공될 수 있다. 더 나아가 네트워크(600)는 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망 및/또는 5G 통신을 지원할 수 있다.
도 2는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 정보 제공 장치의 구현 예를 도시한 정보 제공 환경의 예시도 이다. 이하의 설명에서 도 1에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 2a 내지 도 2d를 참조하면, 정보 제공 장치(100)는 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300), 홈 모니터링 장치(400) 및 서버(500) 중 하나에 포함될 수 있다. 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300), 홈 모니터링 장치(400) 및 서버(500) 중 하나에 정보 제공 장치(100)가 포함되도록 하는 방법은 다양하다. 구체적인 실시 예로서, 네트워크(600)를 통하여 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300), 홈 모니터링 장치(400) 및 서버(500) 중 하나에 정보 제공 장치(100)를 설치할 수 있다. 예를 들면 정보 제공 장치(100)를 하나의 어플리케이션 형태로 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300), 홈 모니터링 장치(400) 및 서버(500) 중 하나에 설치할 수 있다. 또 다른 구체적인 실시 예로서 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300), 홈 모니터링 장치(400) 및 서버(500) 중 하나에 오프라인을 통하여 정보 제공 장치(100)가 설치될 수도 있다. 그러나 이는 예시적인 형태로서 본 발명은 이에 한정되지 않고, 정보 제공 장치(100)가 제1 전자 디바이스(200), 홈 모니터링 장치(400) 및 서버(500) 중 하나에 다양한 형태로 설치될 수 있는 경우를 포함할 수 있다.
도 4은 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 장치의 상세 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다. 이하의 설명에서 도 1 및 도 2에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 도 4을 참조하면, 정보 제공 장치(100)는 통신부(110), 디스플레이부(121) 및 조작부(122)를 포함하는 사용자 인터페이스부(120), 오디오 입력부(131) 및 오디오 출력부(132)를 포함하는 오디오 처리부(130), 데이터베이스(140), 메모리(150), 정보 제공 관리부(160) 및 제어부(170)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 네트워크(600)와 연동하여 정보 제공 장치(100), 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300), 홈 모니터링 장치(400) 및/또는 서버(500) 간의 송수신 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는 데 필요한 통신 인터페이스를 제공할 수 있다. 나아가, 통신부(110)는 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300) 및/또는 홈 모니터링 장치(400)로부터 소정의 정보 요청 신호를 수신하는 역할을 할 수 있고, 정보 제공 장치(100)가 처리한 정보를 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300) 및/또는 홈 모니터링 장치(400)로 전송하는 역할을 수행할 수 있다. 또한 통신부(110)는 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300) 및/또는 홈 모니터링 장치(400)로부터 소정의 정보 요청 신호를 서버(500)로 전송하고, 서버(500)가 처리한 응답 신호를 수신하여, 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300) 및/또는 홈 모니터링 장치(400)로 전송할 수 있다. 또한 통신부(110)는 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.
또한, 통신부(110)는 각종 사물 지능 통신(IoT(internet of things), IoE(internet of everything), IoST(internet of small things) 등)을 지원할 수 있으며, M2M(machine to machine) 통신, V2X(vehicle to everything communication) 통신, D2D(device to device) 통신 등을 지원할 수 있다. 본 실시 예에서 통신부(110)는 발화 음성 정보를 제2 전자 디바이스(300)로 전송할 수 있다.
사용자 인터페이스부(120) 중 디스플레이부(121)는 제어부(170)의 제어 하에 정보 제공 장치(100)의 구동 상태를 디스플레이 할 수 있다. 실시 예에 따라서, 디스플레이부(121)는 터치패드와 상호 레이어 구조를 이루어 터치스크린으로 구성될 수 있다. 이 경우에, 디스플레이부(121)는 사용자의 터치에 의한 정보의 입력이 가능한 조작부(122)로도 사용될 수 있다. 이를 위해 디스플레이부(121)는 터치 인식 디스플레이 제어기 또는 이외의 다양한 입출력 제어기로 구성될 수 있다. 일 예로, 터치 인식 디스플레이 제어기는 장치와 사용자 사이에 출력 인터페이스 및 입력 인터페이스를 제공할 수 있다. 터치 인식 디스플레이 제어기는 전기 신호를 제어부(170)와 송수신할 수 있다. 또한, 터치 인식 디스플레이 제어기는 사용자에게 시각적인 출력을 표시하며, 시각적 출력은 텍스트, 그래픽, 이미지, 비디오와 이들의 조합을 포함할 수 있다. 이와 같은 디스플레이부(121)는 예를 들어 터치 인식이 가능한 OLED(organic light emitting display) 또는 LCD(liquid crystal display) 또는 LED(light emitting display)와 같은 소정의 디스플레이 부재일 수 있다.
사용자 인터페이스부(120) 중 조작부(122)는 복수의 조작 버튼(미도시)을 구비하여, 입력되는 버튼에 대응하는 신호를 제어부(170)로 전송할 수 있다. 이러한 조작부(122)는 사용자의 터치 또는 누름 조작을 인식할 수 있는 센서 또는 버튼, 스위치 구조로 구성될 수 있다. 본 실시 예에서 조작부(122)는 디스플레이부(121)에 표시되는 정보 제공 장치(100)의 구동과 관련한 각종 정보를 확인하거나, 변경하기 위해 사용자가 조작하는 조작 신호를 제어부(170)로 전송할 수 있다.
본 실시 예에서, 정보 제공 장치(100)가 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300) 및/또는 홈 모니터링 장치(400)에 포함되는 경우, 사용자 인터페이스부(120)는 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300) 및/또는 홈 모니터링 장치(400)의 디스플레이부(미도시) 및 조작부(미도시)로 대체될 수 있다.
오디오 처리부(130) 중 오디오 입력부(131)는 사용자로부터 피드백 발화 정보 및/또는 사용자의 음성 리액션 정보를 입력 받아 제어부(170)로 전송할 수 있고, 제어부(170)는 사용자의 피드백 발화 정보를 정보 제공 관리부(160)로 전송하여 음성 인식 처리를 수행하도록 할 수 있고, 제어부(170)는 사용자의 음성 리액션 정보를 정보 제공 관리부(160)로 전송하여 발화문의 품질을 검증하도록 할 수 있다. 이를 위해 오디오 입력부(131)는 하나 이상의 마이크로폰(미도시)을 구비할 수 있다. 또한 사용자의 피드백 발화 정보 및/또는 사용자의 음성 리액션 정보를 더 정확하게 수신하기 위해 복수의 마이크로폰(미도시)을 구비할 수 있다. 여기서, 복수의 마이크 각각은 서로 다른 위치에 이격되어 배치될 수 있고, 수신한 사용자의 피드백 발화 정보 및/또는 사용자의 음성 리액션 정보를 전기적인 신호로 처리할 수 있다.
선택적 실시 예로 오디오 입력부(131)는 사용자의 피드백 발화 정보 및/또는 사용자의 음성 리액션 정보를 수신하는 과정에서 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 다양한 노이즈 제거 알고리즘을 사용할 수 있다. 선택적 실시 예로 오디오 입력부(131)는 사용자의 피드백 발화 정보 및/또는 사용자의 음성 리액션 정보 수신 시에 노이즈를 제거하는 필터(미도시), 필터에서 출력되는 신호를 증폭하여 출력하는 증폭기(미도시) 등 사용자의 피드백 발화 정보 및/또는 사용자의 음성 리액션 정보의 신호 처리를 위한 각종 구성 요소들을 포함할 수 있다.
오디오 처리부(130) 중 오디오 출력부(132)는 제어부(170)의 제어에 따라 경고음, 동작모드, 동작상태, 에러상태 등의 알림 메시지, 사용자의 피드백 발화 정보에 포함되는 음성 명령어에 대응하는 처리 결과 등을 오디오로 출력할 수 있다. 본 실시 예에서 오디오 출력부(132)는 정보 제공 관리부(160)에서 생성한 사용자에게 제공할 발화문을 음성 변환한 발화 음성 정보와, 사용자의 피드백 발화 음성 정보에 대한 음성 인식 결과에 대응하는 신규 발화 음성 정보를 출력할 수 있다. 오디오 출력부(132)는 제어부(170)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력할 수 있다. 이를 위해, 스피커 등을 구비할 수 있다.
본 실시 예에서, 정보 제공 장치(100)가 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300) 및/또는 홈 모니터링 장치(400)에 포함되는 경우, 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300) 및/또는 홈 모니터링 장치(400)의 오디오 입력부(미도시) 및 오디오 출력부(미도시)로 대체될 수 있다.
데이터베이스(140)는 정보 제공 장치(100)가 수집하고, 생성한 정보를 저장하는 관리 데이터베이스를 포함할 수 있다. 여기서, 관리 데이터베이스는 제1 전자 디바이스(200)로부터 수집한 제2 상황 정보와, 홈 모니터링 장치(400)로부터 수집한 제1 상황 정보 및 제3 상황 정보와, 사용자에게 제공한 발화문 및 발화 음성 정보의 히스토리 정보와, 사용자로부터 수신한 피드백 발화 음성 정보와, 사용자에게 제공한 신규 발화 음성 정보의 히스토리 정보와, 다른 가전기기와의 연동 정보와 발화문 생성을 위한 용어사전 등을 저장할 수 있다.
나아가, 데이터베이스(140)는 사용자 정보를 저장하는 유저 데이터베이스를 더 포함할 수 있다. 여기서, 유저 데이터베이스는 정보 제공 장치(100)로부터 발화 음성 서비스를 수신할 사용자 정보를 저장할 수 있다. 여기서, 사용자 정보에는 사용자의 이름, 소속, 인적 사항, 성별, 나이, 연락처, 이메일, 주소 등 사용자에 대한 기본적인 정보와, 아이디(ID) (또는 이메일) 및 패스워드(password) 등 인증(로그인)에 대한 정보, 접속 국가, 접속 위치, 접속에 이용한 장치에 대한 정보, 접속된 네트워크 환경 등 접속과 관련된 정보 등을 포함할 수 있다.
메모리(150)는 정보 제공 장치(100)의 동작에 필요한 각종 정보 예를 들어, 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 사용자의 조작 정보와, 제1 전자 디바이스(200)의 동작 모드 및 동작 완료 소요 시간 정보를 분석하여 제2 전자 디바이스(300)에서 출력될 발화문을 생성하기 위한 심층 신경망 모델과, 선택적 실시 예로 발화문 생성을 위해 설정한 발화문의 영역(domain)과, 발화문의 영역과 관련한 용어 사전 정보를 로딩하여 저장하는 것으로, 휘발성 또는 비휘발성 기록 매체를 포함할 수 있다. 또한 메모리(150)에는 정보 제공 장치(100)를 동작시킬 수 있는 제어 소프트웨어가 저장될 수 있다.
여기서, 메모리(150)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 메모리(150)는 내장 메모리 및/또는 외장 메모리를 포함할 수 있으며, DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등과 같은 휘발성 메모리, OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, NAND 플래시 메모리, 또는 NOR 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, SSD. CF(compact flash) 카드, SD 카드, Micro-SD 카드, Mini-SD 카드, Xd 카드, 또는 메모리 스틱(memory stick) 등과 같은 플래시 드라이브, 또는 HDD와 같은 저장 장치를 포함할 수 있다.
여기서, 간단한 음성 인식은 정보 제공 장치(100)가 수행하고, 자연어 처리 등 고차원의 음성 인식은 서버(500)에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 제1 전자 디바이스(200) 및 홈 모니터링 장치(400)로부터 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보를 수집하는 경우, 정보 제공 장치(100)는 음성 인식 기능이 활성화 되고, 사용자의 피드백 발화 음성 정보를 수신하기 위한 상태로 전환할 수 있다. 정보 제공 장치(100)의 시스템 자원에는 한계가 있으므로, 복잡한 자연어 인식 및 처리는 서버(500)를 통하여 수행될 수 있다.
정보 제공 관리부(160)는 제1 전자 디바이스(200) 및 홈 모니터링 장치(400)로부터 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보와 기상 정보를 수집하면, 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보와 기상 정보를 기반으로 하여, 사용자에게 제공할 발화문을 생성하고, 사용자에게 대화를 시도할 목적으로 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력할 수 있다.
정보 제공 관리부(160)는 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력한 이후에, 발화 음성 정보의 출력에 대응하는 사용자의 리액션 정보를 모니터링하여, 발화문의 품질을 검증할 수 있다.
정보 제공 관리부(160)는 발화 음성 정보의 출력 이후, 사용자로부터 피드백 발화 음성 정보를 수신하고, 피드백 발화 음성 정보에 대한 음성 인식을 수행하며, 음성 인식의 수행 결과에 대응하는 신규 발화 음성 정보를 출력함으로써, 사용자와 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있다.
본 실시 예에서 정보 제공 관리부(160)는 제어부(170)와 연계하여 학습을 수행하거나, 제어부(170)로부터 학습 결과를 수신할 수 있다. 본 실시 예에서 정보 제공 관리부(160)는 도 4에 도시된 바와 같이 제어부(170) 외부에 구비될 수도 있고, 제어부(170) 내부에 구비되어 제어부(170)처럼 동작할 수도 있고, 도 1의 서버(500) 내부에 구비될 수도 있다. 이하 정보 제공 관리부(160)의 상세한 내용은 도 4를 참조하여 설명하기로 한다.
제어부(170)는 일종의 중앙처리장치로서 메모리(150)에 탑재된 제어 소프트웨어를 구동하여 정보 제공 장치(100) 전체의 동작을 제어할 수 있다. 제어부(170)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
본 실시 예에서 제어부(170)는 정보 제공 장치(100)가 최적의 발화문을 생성하여 발화 음성 정보를 출력하고, 사용자의 피드백 발화 음성을 인식하여 최적의 신규 발화 음성 정보를 출력할 수 있도록, 수집한 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보와, 기상 정보에 대하여 딥러닝(Deep Learning) 등 머신 러닝(machine learning)을 수행할 수 있고, 메모리(150)는, 머신 러닝에 사용되는 데이터, 결과 데이터 등을 저장할 수 있다.
머신 러닝의 일종인 딥러닝(deep learning) 기술은 데이터를 기반으로 다단계로 깊은 수준까지 내려가 학습할 수 있다. 딥러닝은 단계를 높여갈수록 복수의 데이터들로부터 핵심적인 데이터를 추출하는 머신 러닝 알고리즘의 집합을 나타낼 수 있다.
딥러닝 구조는 인공신경망(ANN)을 포함할 수 있으며, 예를 들어 딥러닝 구조는 CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), DBN(deep belief network) 등 심층신경망(DNN)으로 구성될 수 있다. 본 실시 예에 따른 딥러닝 구조는 공지된 다양한 구조를 이용할 수 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 딥러닝 구조는 CNN, RNN, DBN 등을 포함할 수 있다. RNN은, 자연어 처리 등에 많이 이용되고 있으며, 시간의 흐름에 따라 변하는 시계열 데이터(time-series data) 처리에 효과적인 구조로 매 순간마다 레이어를 쌓아올려 인공신경망 구조를 구성할 수 있다. DBN은 딥러닝 기법인 RBM(restricted boltzman machine)을 다층으로 쌓아 구성되는 딥러닝 구조를 포함할 수 있다. RBM 학습을 반복하여, 일정 수의 레이어가 되면 해당 개수의 레이어를 가지는 DBN을 구성할 수 있다. CNN은 사람이 물체를 인식할 때 물체의 기본적인 특징들을 추출되는 다음 뇌 속에서 복잡한 계산을 거쳐 그 결과를 기반으로 물체를 인식한다는 가정을 기반으로 만들어진 사람의 뇌 기능을 모사한 모델을 포함할 수 있다.
한편, 인공신경망의 학습은 주어진 입력에 대하여 원하는 출력이 나오도록 노드간 연결선의 웨이트(weight)를 조정(필요한 경우 바이어스(bias) 값도 조정)함으로써 이루어질 수 있다. 또한, 인공신경망은 학습에 의해 웨이트(weight) 값을 지속적으로 업데이트시킬 수 있다. 또한, 인공신경망의 학습에는 역전파(back propagation) 등의 방법이 사용될 수 있다.
한편, 제어부(170)에는 인공신경망(artificial neural network)이 탑재될 수 있고, 수신되는 음성 신호를 입력 데이터로 하는 머신 러닝 기반의 사용자 인식 및 사용자의 음성 인식을 수행할 수 있다.
제어부(170)는 인공신경망, 예를 들어, CNN, RNN, DBN 등 심층신경망(deep neural network: DNN)을 포함될 수 있고, 심층신경망을 학습할 수 있다. 이러한 인공신경망의 머신 러닝 방법으로는 자율학습(unsupervised learning)과 지도학습(supervised learning)이 모두 사용될 수 있다. 제어부(170)는 설정에 따라 학습 후 음색 인식 인공신경망 구조를 업데이트시키도록 제어할 수 있다.
도 4는 도 4의 정보 제공 장치 중 정보 제공 관리부의 상세 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 4에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 도 4를 참조하면, 정보 제공 관리부(160)는 제1 수집부(161) 내지 제4 수집부(164), 생성부(165), 변환부(166), 검증부(167) 및 음성 인식부(168)를 포함할 수 있다.
제1 수집부(161)는 홈 모니터링 장치(400)로부터 제1 상황 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 제1 상황 정보는 사용자가 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 정보로서, 사용자가 조작하는 제1 전자 디바이스(200)의 종류와, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)에 대하여 무슨 조작을 하는지와, 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 시간 정보를 포함할 수 있다.
제2 수집부(162)는 제1 상황 정보 수집에 대응하여 제1 전자 디바이스(200)로부터 제2 상황 정보를 수집할 수 있다. 제2 수집부(162)는 제1 상황 정보를 수집한 후 제1 전자 디바이스(200)에 제2 상황 정보의 전송을 요청하여, 제1 전자 디바이스(200)로부터 수집할 수 있다. 여기서, 제2 상황 정보는 제1 전자 디바이스(200)가 수신한 사용자의 조작 신호에 의해 생성하는 정보로서, 제1 전자 디바이스(200)의 동작 모드 정보 및 동작 완료 소요 시간 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 제2 상황 정보를 수집한 제2 수집부(162)는 제1 상황 정보에 포함된 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 시간 정보와, 제1 전자 디바이스(200)의 동작 완료 소요 시간 정보를 이용하여, 제1 전자 디바이스(200)가 동작을 종료하는 최종 시간 정보를 산출하고, 제1 전자 디바이스(200)가 동작을 종료하는 최종 시간 정보를 제2 상황 정보에 포함시킬 수 있다.
제3 수집부(163)는 제1 상황 정보를 수집한 이후 홈 모니터링 장치(400)로부터 제3 상황 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 제3 상황 정보는 제1 상황 정보를 수집한 이후 사용자의 행동 변화를 포함하는 정보로서, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)가 배치된 공간에서 제2 전자 디바이스(300)가 배치된 공간으로 이동하는 상황 정보를 포함할 수 있다. 제3 상황 정보는 사용자가 이동하는 방향이 어느 쪽인지, 사용자가 이동하는 방향에 사용자의 행동을 모니터링 할 수 있는 다른 카메라가 존재하는지, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)로부터 기설정된 거리(예를 들어, 1m)를 초과한 시간 정보를 포함할 수 있다.
제4 수집부(164)는 기상 정보를 제공하는 기상 정보 제공 장치에 요청하여 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보가 발생한 시간 정보에 대응하는 기상 정보를 수집할 수 있다.
생성부(165)는 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보와, 기상 정보를 기반으로 하여, 사용자에게 제공할 발화문을 생성할 수 있다. 생성부(165)는 사용자가 기동어를 발화 하지 않더라도, 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보로부터 정보 제공 장치(100)와 음성으로 상호작용하기 원하는 경우를 이해하고, 음성 인식 기능을 활성화시켜 사용자에게 먼저 대화를 시도하고, 사용자의 피드백 발화 음성 정보를 인식하여 신규 발화 음성 정보를 출력할 수 있다. 여기서 음성 인식 기능이라 함은, 변환부(166) 및/또는 음성 인식부(168)의 기능을 활성화 시키는 것을 포함할 수 있다.
생성부(165)는 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 사용자의 조작 정보와, 제1 전자 디바이스(200)의 동작 모드 및 동작 완료 소요 시간 정보를 분석하여 발화문을 생성하도록 미리 훈련된 심층 신경망 모델을 이용하여 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 분석하여 제2 전자 디바이스(300)에서 출력될 발화문을 생성할 수 있다.
본 실시 예에서 생성부(165)는 설정부(165-1), 로딩부(165-2), 발화문 생성부(165-3) 및 처리부(165-4)를 포함할 수 있다.
설정부(165-1)는 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 기반으로 생성될 발화문의 영역(domain)을 설정할 수 있다. 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보는 사용자의 제1 전자 디바이스(200)에 대한 조작을 통한 제1 전자 디바이스(200)의 동작과 관련한 정보로서, 발화문 생성 영역은 제1 전자 디바이스(200)와 관련한 영역을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이 사용자가 세탁기(202)를 조작하여 세탁기(202)를 동작시키는 경우, 생설될 발화문의 영역(domain)은 의류 처리 및/또는 의류와 관련한 영역을 포함할 수 있다. 또한 도 7에 도시된 바와 같이 사용자가 전자 레인지(206) 및 인덕션(207)을 조작하여 전자 레인지(206) 및 인덕션(207)을 동작시키는 경우, 생성될 발화문의 영역(domain)은 주방 가전 및/또는 조리, 음식과 관련한 영역을 포함할 수 있다.
로딩부(165-2)는 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 기반으로 생성될 발화문의 영역과 관련한 용어사전을 로딩할 수 있다. 여기서 용어사전은 정보 제공 장치(100)의 프로세싱 능력에 따라 데이터베이스(140)로부터 로딩하거나, 네트워크(600)를 통하여 서버(500)로부터 로딩할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이 사용자가 세탁기(202)를 조작하여 세탁기(202)를 동작시키는 경우, 로딩부(165-2)는 의류 처리 및/또는 의류와 관련한 용어사전을 로딩할 수 있고, 도 7에 도시된 바와 같이 사용자가 전자 레인지(206) 및 인덕션(207)을 조작하여 전자 레인지(206) 및 인덕션(207)을 동작시키는 경우, 로딩부(165-2)는 주방 가전 및/또는 조리, 음식과 관련한 용어사전을 로딩할 수 있다.
발화문 생성부(165-3)는 홈 모니터링 장치(400)로부터 제3 상황 정보가 수집되면, 용어사전으로부터 제3 상황 정보에 대응하는 단어를 추출 및 조합하여 발화문을 생성할 수 있다.
발화문 생성부(165-3)는 제3 상황 정보에 대응하여 제1 전자 디바이스(200)의 현재 동작 모드 정보, 동작 상태 정보 및 동작 완료 시간 정보 중 하나 이상을 포함하는 발화문을 생성할 수 있다.
선택적 실시 예로 발화문 생성부(165-3)는 홈 모니터링 장치(400)로부터 제3 상황 정보가 수집되면, 용어사전으로부터 제3 상황 정보 및 기상 정보에 대응하는 단어를 추출 및 조합하여 발화문을 생성할 수 있다.
처리부(165-4)는 제안 발화문을 생성하여 상술한 발화문에 포함시키거나, 제안 발화문 자체가 독립적인 발화문이 되도록 처리할 수 있다. 처리부(165-4)는 제1 전자 디바이스(200)가 동작 완료 시간에 도달하면 알람 정보를 출력하는 기능을 선택하도록 제안하는 제안 발화문을 생성하고 발화문에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 도 6에는 세탁기(202)가 동작 완료 시간에 도달하면 알람 정보를 출력하는 기능을 선택하도록 제안하는 제안 발화문이 발화문에 포함된 예가 도시되어 있다.
또한 처리부(165-4)는 현재 제1 전자 디바이스(200)와 연동되는 다른 제1 전자 디바이스(200)의 동작 모드의 설정을 제안하는 제안 발화문을 생성하고 발화문에 포함시키거나 제안 발화문 자체가 독립적인 발화문이 되도록 처리할 수 있다. 여기서 연동되었다 함은, 동일한 네트워크(600)로 서로 통신 가능하고, 어느 한 제1 전자 디바이스(200)가 다른 한 제1 전자 디바이스(200)의 제어 코드를 저장하고 있어서, 다른 한 제1 전자 디바이스(200)의 동작을 제어할 수 있다는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 세탁기(202)를 동작시키는 중에 기상 정보에 비가 내리는 경우, 처리부(165-4)는 세탁기(202)에 연동된 건조기(미도시)를 동작시키라는 제안 발화문을 생성하여 발화문에 포함시킬 수 있다.
변환부(166)는 사용자에게 대화를 시도할 목적으로 생성한 발화문 및/또는 제안 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력할 수 있다. 본 실시 예에서 변환부(166)는 음성 인식부(168)의 텍스트 음성 변환부(TTS(text to speech) unit), 168-4)로 대체될 수 있다.
검증부(167)는 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력한 이후에, 발화 음성 정보의 출력에 대응하는 사용자의 리액션 정보를 모니터링하여, 발화문의 품질을 검증할 수 있다.
여기서, 사용자의 리액션 정보라 함은, 변환부(166)가 출력한 발화 음성 정보에 대한 사용자의 반응 정보를 포함할 수 있다. 이러한 사용자의 리액션 정보는 사용자의 제스처 및/또는 사용자의 음성으로 표현할 수 있으며, 홈 모니터링 장치(400)로부터 획득할 수 있다. 또한 사용자의 리액션 정보는, 변환부(166)가 출력한 발화 음성 정보가 만족스러운 경우를 사용자의 제스처 및/또는 음성으로 표현한 긍정(positive) 리액션 정보와, 변환부(166)가 출력한 발화 음성 정보가 불만족스러운 경우를 사용자의 제스처 및/또는 음성으로 표현한 부정(negative) 리액션 정보와, 변환부(166)가 출력한 발화 음성 정보가 만족스럽지도 않고, 불만족스럽지도 않은 경우를 사용자의 제스처나 음성으로 않은 중립(neutral) 리액션 정보를 포함할 수 있다. 검증부(167)는 사용자의 리액션 정보를 누적 및 분석하여 긍정 리액션 정보에 대해서는 레이블링 하여 긍정 유발 특징을 추출하고, 긍정 레이블링 기반 학습을 수행하여 만족도를 예측하고 진화하도록 할 수 있으며, 부정 리액션 정보에 대하여 그 원인을 분석하고, 해결하도록 할 수 있다.
음성 인식부(168)는 발화 음성 정보의 출력 이후, 사용자로부터 피드백 발화 음성 정보를 수신하고, 피드백 발화 음성 정보에 대한 음성 인식을 수행하며, 음성 인식의 수행 결과에 대응하는 신규 발화 음성 정보를 출력할 수 있다. 본 실시 예에서, 음성 인식부(168)는 자동 음성 인식부(ASR(auto speech recognition) unit)(168-1), 자연어 이해부(natural language understanding unit)(168-2), 자연어 생성부(natural language generation unit)(168-3) 및 텍스트 음성 변환부(TTS(text to speech) unit)(168-4)를 포함할 수 있다.
자동 음성 인식부(168-1)는 오디오 입력부(131)를 통하여 수신한 사용자의 피드백 발화 음성 정보를 텍스트로 변환한 피드백 텍스트를 생성할 수 있다. 본 실시 예에서 자동 음성 인식부(168-1)는 음성 텍스트 변환(STT(speech to text)을 수행할 수 있다. 자동 음성 인식부(168-1)는 수신한 피드백 발화 음성 정보를 피드백 텍스트로 변환할 수 있다. 본 실시 예에서, 자동 음성 인식부(168-1)는 발화 인식부(미도시)를 포함할 수 있다. 발화 인식부는 음향(acoustic) 모델 및 언어(language) 모델을 포함할 수 있다. 예를 들어, 음향 모델은 발성에 관련된 정보를 포함할 수 있고, 언어 모델은 단위 음소 정보 및 단위 음소 정보의 조합에 대한 정보를 포함할 수 있다. 발화 인식부는 발성에 관련된 정보 및 단위 음소 정보에 대한 정보를 이용하여 사용자의 피드백 발화 음성을 피드백 텍스트로 변환할 수 있다. 음향 모델 및 언어 모델에 대한 정보는, 예를 들어, 자동 음성 인식부(168-1) 내의 자동 음성 인식 데이터베이스(미도시)에 저장될 수 있다.
자연어 이해부(168-2)는 피드백 텍스트에 대하여, 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 피드백 발화 음성 정보에 대한 발화 의도를 분석할 수 있다. 여기서, 문법적 분석은 질의 텍스트를 문법적 단위(예: 단어, 구, 형태소 등)로 나누고, 나누어진 단위가 어떤 문법적인 요소를 갖는지 파악할 수 있다. 또한 의미적 분석은 의미(semantic) 매칭, 룰(rule) 매칭, 포뮬러(formula) 매칭 등을 이용하여 수행할 수 있다. 이에 따라, 자연어 이해부(168-2)는 피드백 텍스트가 어떤 의도(intent)인지 또는 이러한 의도를 표현하는데 필요한 파라미터(parameter)를 얻을 수 있다.
자연어 생성부(168-3)는 자연어 이해부(168-2)에서 분석한 발화 의도에 기초하여 지식 베이스(knowledge- base)를 이용하여 피드백 텍스트에 대한 신규 응답 텍스트를 생성할 수 있다.
텍스트 음성 변환부(168-4)는 자연어 생성부(168-4)가 생성한 자연어 발화 형태의 신규 응답 텍스트에 대한 음성 변환 결과로서 신규 발화 음성 정보를 생성하고, 신규 발화 음성 정보를 오디오 출력부(132)를 통하여 출력할 수 있다.
이와 같이 사용자의 상황 정보를 기반으로 하여 사용자의 입력을 예측하고, 그에 대한 음성 인식을 준비함으로써, 음성 인식 정확도 및 처리 속도를 향상시킬 수 있다.
도 5는 도 1의 정보 제공 환경 중 홈 모니터링 장치의 상세 구성을 개략적으로 설명하기 위하여 도시한 도면이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 4에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다. 도 5를 참조하면, 홈 모니터링 장치(400)는 통신부(410), 입력부(420), 센싱부(430), 영상 처리부(440), 오디오 출력부(450), 저장부(460) 및 제어부(470)를 포함할 수 있다.
통신부(410)는 네트워크(600)와 연동하여 정보 제공 장치(100), 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300) 및/또는 서버(500) 간의 송수신 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는데 필요한 통신 인터페이스를 제공할 수 있다. 또한, 통신부(410)는 각종 사물 지능 통신(IoT(internet of things), IoE(internet of everything), IoST(internet of small things) 등)을 지원할 수 있으며, M2M(machine to machine) 통신, V2X(vehicle to everything communication) 통신, D2D(device to device) 통신 등을 지원할 수 있다.
입력부(420)는 영상 신호를 입력 받을 수 있는 카메라(421) 및 오디오 신호 입력을 받을 수 있는 마이크(422)를 포함할 수 있다. 카메라(421)는 제1 카메라(421_1) 내지 제N 카메라(421_N)를 포함할 수 있다. 카메라(421)는, 제어부(470)의 제어 하에, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 영상과, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)의 조작을 완료하고 이동하는 영상과, 사용자의 리액션 정보 생성을 위해 정보 제공 장치(100)가 발화 음성을 출력한 후에 사용자의 영상 정보를 촬영할 수 있다. 카메라(421)는 예컨대 COMS(complementary metal-oxide semiconductor) 모듈(미도시) 또는 CCD(charge coupled device) 모듈(미도시) 등을 이용하여 촬영영역 내의 피사체를 촬영하는 카메라를 의미하는 것으로, 입력되는 영상 프레임은 렌즈(미도시)를 통해 COMS 모듈 또는 CCD 모듈로 제공되고, COMS 모듈 또는 CCD 모듈은 렌즈를 통과한 피사체의 광신호를 전기적 신호로 변환하여 출력할 수 있다. 또한, 카메라(421)는 팬(pan)/틸트(tilt)/줌(zoom) 기능을 구비한 PTZ 카메라 일 수 있다. 카메라(421)는 정지영상은 물론이고, 정지영상으로 구성된 프레임들로 이루어진 동영상을 촬영할 수 있다. 한편, 카메라(421)가 촬영하여 획득한 영상은 저장부(460)에 저장될 수 있다.
마이크(microphone, 422)는 제어부(470)의 제어 하에, 정보 제공 장치(100), 제1 전자 디바이스(200), 제2 전자 디바이스(300) 및/또는 홈 모니터링 장치(400)를 향하여 발화하는 사용자의 피드백 발화 음성 정보와, 사용자의 리액션 정보 생성을 위해 정보 제공 장치(100)가 발화 음성을 출력한 후에 사용자의 발화 음성 정보를 입력 받을 수 있다. 또한 사용자의 피드백 발화 음성 정보 및/또는 사용자의 발화 음성 정보를 더 정확하게 수신하기 위해 복수의 마이크(422)를 구비할 수 있다. 여기서, 복수의 마이크 각각은 서로 다른 위치에 이격되어 배치될 수 있고, 수신한 사용자의 피드백 발화 음성 정보 및/또는 사용자의 발화 음성 정보를 전기적인 신호로 처리할 수 있다. 여기서 입력부(420)는 사용자의 피드백 발화 음성 정보 및/또는 사용자의 발화 음성 정보를 수신하는 과정에서 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 다양한 노이즈 제거 알고리즘을 사용할 수 있다. 선택적 실시 예로 입력부(420)는 사용자의 피드백 발화 음성 정보 및/또는 사용자의 발화 음성 정보 수신 시에 노이즈를 제거하는 필터(미도시), 필터에서 출력되는 신호를 증폭하여 출력하는 증폭기(미도시) 등 음성 신호 처리를 위한 각종 구성 요소들을 포함할 수 있다.
센싱부(430)는 홈 모니터링 장치(400)를 둘러싼 주변 환경 정보 및 사용자 정보 중 적어도 하나를 센싱하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(430)는 장애물 센서(가령, 근접센서(proximity sensor), 라이다 센서((Lidar sensor) 등), 무게 감지 센서, 조도 센서(illumination sensor), 터치 센서(touch sensor), 가속도 센서(acceleration sensor), 자기 센서(magnetic sensor), 중력 센서(G-sensor), 자이로스코프 센서(gyroscope sensor), 모션 센서(motion sensor), RGB 센서, 적외선 센서(IR 센서: infrared sensor), 지문인식 센서(finger scan sensor), 초음파 센서(ultrasonic sensor), 광 센서(optical sensor, 예를 들어, 카메라(121 참조)), 마이크로폰(microphone, 422 참조), 환경 센서(예를 들어, 기압계, 습도계, 온도계, 방사능 감지 센서, 열 감지 센서, 가스 감지 센서 등), 화학 센서(예를 들어, 전자 코, 헬스케어 센서, 생체 인식 센서 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
영상 처리부(440)는 카메라(421)로 촬영한 영상 정보로부터 제1 사용자 이벤트 정보, 제1 상황 정보, 제2 사용자 이벤트 정보, 제3 상황 정보, 사용자의 리액션 정보 생성을 위한 영상 인식 및 처리를 수행할 수 있다. 영상 처리부(440)는 카메라(421) 내부에 구비될 수도 있고, 도 5와 같이 카메라(421) 외부에 구비될 수도 있다.
영상 처리부(440)는 카메라(421)가 촬영한 영상 프레임에 대하여 노이즈를 저감하고, 감마 보정(gamma correction), 색필터 배열보간(color filter array interpolation), 색 매트릭스(color matrix), 색보정(color correction), 색 향상(color enhancement) 등의 화질 개선을 위한 영상 신호 처리를 수행할 수 있다. 또한, 영상 처리부(440)는 기능적으로 색채 처리, 블러 처리, 에지 강조 처리, 영상 해석 처리, 영상 인식 처리, 영상 이펙트 처리 등도 수행할 수 있다. 영상 인식 처리로 얼굴 인식, 장면 인식 처리, 모션 인식 등을 행할 수 있다. 예를 들어, 휘도 레벨 조정, 색 보정, 콘트라스트 조정, 윤곽 강조 조정, 화면 분할 처리, 캐릭터 영상 등 생성 및 영상의 합성 처리 등을 수행할 수 있다.
오디오 출력부(450)는 홈 모니터링 장치(400)의 동작과 관련한 정보를 오디오 데이터로 출력할 수 있는데, 제어부(470)의 제어에 따라 경고음, 동작모드, 동작상태, 에러상태 등의 알림 메시지 등을 오디오로 출력할 수 있다. 오디오 출력부(450)는, 제어부(470)로부터의 전기 신호를 오디오 신호로 변환하여 출력할 수 있다. 이를 위해, 스피커(미도시) 등을 구비할 수 있다.
저장부(460)는 홈 모니터링 장치(400)의 다양한 기능을 지원하는 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(460)는 홈 모니터링 장치(400)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 홈 모니터링 장치(400)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 본 실시 예에서 저장부(460)는 카메라(421)가 촬영한 영상 정보와, 마이크(422)가 수신한 음성 신호와, 센싱부(430)가 감지한 감지 신호와, 영상 처리부(440)가 생성한 제1 사용자 이벤트 정보, 제1 상황 정보, 제2 사용자 이벤트 정보, 제3 상황 정보, 사용자의 리액션 정보, 오디오 출력부(450)가 출력한 오디오 신호 등을 저장할 수 있다.
본 실시 예에서 저장부(460)는 제어부(470)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서, 저장부(460)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 저장부(460)는 내장 메모리 및/또는 외장 메모리를 포함할 수 있으며, DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등과 같은 휘발성 메모리, OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, NAND 플래시 메모리, 또는 NOR 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, SSD. CF(compact flash) 카드, SD 카드, Micro-SD 카드, Mini-SD 카드, Xd 카드, 또는 메모리 스틱(memory stick) 등과 같은 플래시 드라이브, 또는 HDD와 같은 저장 장치를 포함할 수 있다.
제어부(470)는 일종의 중앙처리장치로서 저장부(460)에 탑재된 제어 소프트웨어를 구동하여 홈 모니터링 장치(400) 전체의 동작을 제어할 수 있다. 본 실시 예에서 제어부(470)는 홈 모니터링 장치(400)의 동작 모드를 판단하며, 제1 사용자 이벤트 정보가 발생하면 제1 상황 정보를 정보 제공 장치(100)로 전송하고, 제2 사용자 이벤트 정보가 발생하면 제3 상황 정보를 정보 제공 장치(100)로 전송하며, 정보 제공 장치(100)의 요청에 의해 사용자의 리액션 정보를 정보 제공 장치(100)로 전송할 수 있다.
여기서, 제어부(470)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 디바이스 및 홈 모니터링 장치로부터 사용자 행동 분석에 따른 상황 정보를 수신한 정보 제공 장치가 사용자에게 대화를 시도하는 예시도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 5에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 6을 참조하면, 사용자가 세탁기(202)를 조작하고 이동한 상태에서, 사용자로부터 기동어를 수신하지 않더라도, 정보 제공 장치(100)가 탑재된 제2 전자 디바이스(300)가 사용자에게 대화를 시도하는 예를 도시하고 있다.
제1 사용자 이벤트 정보 발생에 대응하여 제1 카메라(421_1)는 사용자 영상을 촬영하고 제1 상황 정보를 생성하여 정보 제공 장치(100)가 탑재된 제2 전자 디바이스(300)로 전송할 수 있다. 이후 정보 제공 장치(100)가 탑재된 제2 전자 디바이스(300)는 세탁기(202)에게 제2 상황 정보의 전송을 요청하고, 세탁기(202)로부터 제2 상황 정보를 수신할 수 있다. 제2 사용자 이벤트 정보 발생에 대응하여 제1 카메라(421_1) 및/또는 제2 카메라(421_2)는 사용자 영상을 촬영하고 제3 상황 정보를 생성하여 정보 제공 장치(100)가 탑재된 제2 전자 디바이스(300)로 전송할 수 있다.
정보 제공 장치(100)가 탑재된 제2 전자 디바이스(300)는 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보를 이용하여 발화문을 생성하고, 사용자에게 대화를 시도할 목적으로 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력할 수 있다. 일 실시 예로 정보 제공 장치(100)가 탑재된 제2 전자 디바이스(300)가 출력하는 발화 음성 정보는 <빨래가 시작되었습니다. 1시간 40분 후에 완료 예정 입니다. 알람을 설정할까요?>를 포함할 수 있다.
정보 제공 장치(100)가 탑재된 제2 전자 디바이스(300)는 출력한 발화 음성 정보에 대하여 사용자의 피드백 발화 음성을 수신하면, 사용자의 피드백 발화 음성에 포함된 사용자 명령어에 따른 처리를 수행할 수 있다. 일 실시 예로 사용자의 피드백 발화 음성이 예를 들어, <알람을 설정해줘>인 경우, 정보 제공 장치(100)가 탑재된 제2 전자 디바이스(300)는 1시간 30분 후에 세탁기가 빨래를 완료하였음을 알람을 통하여 사용자에게 제공할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 디바이스 및 홈 모니터링 장치로부터 사용자 행동 분석에 따른 상황 정보를 수신한 정보 제공 장치가 사용자에게 대화를 시도하는 예시도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 6에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 7을 참조하면, 사용자가 전자 레인지(206) 및 인덕션(207)을 조작하고 이동한 상태에서, 사용자로부터 기동어를 수신하지 않더라도, 정보 제공 장치(100)가 탑재된 제2 전자 디바이스(300)가 사용자에게 대화를 시도하는 예를 도시하고 있다. 이하, 상세한 설명은 도 6과 유사하므로 생략하기로 한다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 7에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 8을 참조하면, S810단계에서, 정보 제공 장치(100)는 홈 모니터링 장치(400)로부터 제1 상황 정보를 수집한다. 여기서, 제1 상황 정보는 사용자가 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 정보로서, 사용자가 조작하는 제1 전자 디바이스(200)의 종류와, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)에 대하여 무슨 조작을 하는지와, 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 시간 정보를 포함할 수 있다.
S820단계에서, 정보 제공 장치(100)는 제1 상황 정보 수집에 대응하여 제1 전자 디바이스(200)로부터 제2 상황 정보를 수집한다.
정보 제공 장치(100)는 제1 상황 정보를 수집한 후 제1 전자 디바이스(200)에 제2 상황 정보의 전송을 요청하여, 제1 전자 디바이스(200)로부터 수집할 수 있다. 여기서, 제2 상황 정보는 제1 전자 디바이스(200)가 수신한 사용자의 조작 신호에 의해 생성하는 정보로서, 제1 전자 디바이스(200)의 동작 모드 정보 및 동작 완료 소요 시간 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 제2 상황 정보를 수집한 정보 제공 장치(100)는 제1 상황 정보에 포함된 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 시간 정보와, 제1 전자 디바이스(200)의 동작 완료 소요 시간 정보를 이용하여, 제1 전자 디바이스(200)가 동작을 종료하는 최종 시간 정보를 산출하고, 제1 전자 디바이스(200)가 동작을 종료하는 최종 시간 정보를 제2 상황 정보에 포함시킬 수 있다.
S830단계에서, 정보 제공 장치(100)는 제1 상황 정보를 수집한 이후 홈 모니터링 장치(400)로부터 제3 상황 정보를 수집한다.
여기서, 제3 상황 정보는 제1 상황 정보를 수집한 이후 사용자의 행동 변화를 포함하는 정보로서, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)가 배치된 공간에서 제2 전자 디바이스(300)가 배치된 공간으로 이동하는 상황 정보를 포함할 수 있다. 제3 상황 정보는 사용자가 이동하는 방향이 어느 쪽인지, 사용자가 이동하는 방향에 사용자의 행동을 모니터링 할 수 있는 다른 카메라가 존재하는지, 사용자가 제1 전자 디바이스(200)로부터 기설정된 거리(예를 들어, 1m)를 초과한 시간 정보를 포함할 수 있다. 선택적 실시 예로, 정보 제공 장치(100)는 기상 정보를 제공하는 기상 정보 제공 장치에 요청하여 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보가 발생한 시간 정보에 대응하는 기상 정보를 수집할 수 있다.
S840단계에서, 정보 제공 장치(100)는 제1 전자 디바이스(200) 및 홈 모니터링 장치(400)로부터 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보를 수집하면, 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보를 기반으로 하여, 사용자에게 제공할 발화문을 생성한다.
정보 제공 장치(100)는 제1 전자 디바이스(200)를 조작하는 사용자의 조작 정보와, 제1 전자 디바이스(200)의 동작 모드 및 동작 완료 소요 시간 정보를 분석하여 발화문을 생성하도록 미리 훈련된 심층 신경망 모델을 이용하여 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 분석하여 제2 전자 디바이스(300)에서 출력될 발화문을 생성할 수 있다. 선택적 실시 예로 정보 제공 장치(100)는 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 기반으로 생성될 발화문의 영역(domain)을 설정하고, 제1 상황 정보 및 제2 상황 정보를 기반으로 생성될 발화문의 영역과 관련한 용어사전을 로딩하며, 제3 상황 정보가 수집되면, 용어사전으로부터 제3 상황 정보에 대응하는 단어를 추출 및 조합하여 발화문을 생성할 수 있다. 선택적 실시 예로 정보 제공 장치(100)는 제1 전자 디바이스(200) 및 홈 모니터링 장치(400)로부터 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보를 수집하고, 기상 정보 제공 장치로부터 기상 정보를 수신하면, 제1 상황 정보 내지 제3 상황 정보와 기상 정보를 기반으로 하여, 사용자에게 제공할 발화문을 생성한다.
S840단계에서, 정보 제공 장치(100)는 발화문 생성이 완료되면, 사용자에게 대화를 시도할 목적으로 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력한다.
선택적 실시 예로, 정보 제공 장치(100)는 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력한 이후에, 발화 음성 정보의 출력에 대응하는 사용자의 리액션 정보를 모니터링하여, 발화문의 품질을 검증할 수 있다.
선택적 실시 예로, 정보 제공 장치(100)는 발화 음성 정보의 출력 이후, 사용자로부터 피드백 발화 음성 정보를 수신하고, 피드백 발화 음성 정보에 대한 음성 인식을 수행하며, 음성 인식의 수행 결과에 대응하는 신규 발화 음성 정보를 출력함으로써, 사용자와 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시 예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다.
한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.
본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 "상기"의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다.
본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 정보 제공 장치
200: 제1 전자 디바이스
300: 제2 전자 디바이스
400: 홈 모니터링 장치
500: 서버
600: 네트워크

Claims (20)

  1. 정보 제공 방법으로서,
    정보 제공 장치가, 홈 모니터링 장치로부터 사용자가 제1 전자 디바이스를 조작하는 조작 영상을 기반으로 생성한 제1 전자 디바이스의 종류 및 조작 시간 정보를 포함하는 제1 상황 정보를 수집하는 단계;
    상기 정보 제공 장치가, 상기 제1 상황 정보를 수집하면 상기 제1 전자 디바이스로 제2 상황 정보를 요청하는 단계;
    상기 정보 제공 장치가, 상기 제1 전자 디바이스로부터 상기 제1 상황 정보에 대응하여 상기 제1 전자 디바이스의 동작 모드 정보 및 동작 완료 소요 시간 정보 중 하나 이상을 포함하는 상기 제2 상황 정보를 수집하는 단계;
    상기 정보 제공 장치가, 상기 제1 상황 정보에 포함된 상기 조작 시간 정보 및 상기 제2 상황 정보에 포함된 상기 동작 완료 소요 시간 정보를 기반으로 산출한 상기 제1 전자 디바이스의 동작을 종료하는 최종 시간 정보를 상기 제2 상황 정보에 추가하는 단계;
    상기 정보 제공 장치가, 상기 홈 모니터링 장치로부터 상기 제1 상황 정보를 수집한 이후 상기 사용자의 행동 변화를 포함하는 제3 상황 정보를 수집하는 단계;
    상기 정보 제공 장치가, 상기 제1 상황 정보, 상기 최종 시간 정보가 추가된 상기 제2 상황 정보 및 상기 제3 상황 정보를 기반으로 하여, 상기 사용자에게 제공할 발화문을 생성하는 단계; 및
    상기 정보 제공 장치가, 상기 사용자에게 상기 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력하는 단계를 포함하는,
    정보 제공 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 발화문을 생성하는 단계는,
    상기 제1 상황 정보 및 상기 최종 시간 정보가 추가된 상기 제2 상황 정보를 기반으로 생성될 발화문의 영역(domain)을 설정하는 단계;
    상기 제1 상황 정보 및 상기 최종 시간 정보가 추가된 상기 제2 상황 정보를 기반으로 상기 발화문의 영역과 관련한 용어사전을 로딩하는 단계; 및
    상기 제3 상황 정보가 수집되면, 상기 용어사전으로부터 상기 제3 상황 정보에 대응하는 단어를 추출 및 조합하여 상기 발화문을 생성하는 단계를 포함하는,
    정보 제공 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제1 상황 정보 내지 상기 제3 상황 정보가 발생한 시간 정보에 대응하는 기상 정보를 수집하는 단계를 더 포함하고,
    상기 발화문을 생성하는 단계는,
    상기 제3 상황 정보가 수집되면, 상기 용어사전으로부터 상기 제3 상황 정보 및 상기 기상 정보에 대응하는 단어를 추출 및 조합하여 상기 발화문을 생성하는 단계를 포함하는,
    정보 제공 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제3 상황 정보는, 상기 사용자가 상기 제1 전자 디바이스가 배치된 공간에서 음성 출력이 가능한 제2 전자 디바이스가 배치된 공간으로 이동하는 상황에 대한 정보를 포함하고,
    상기 발화문을 생성하는 단계는,
    상기 제1 전자 디바이스를 조작하는 사용자의 조작 정보와, 상기 제1 전자 디바이스의 동작 모드 및 동작 완료 소요 시간 정보를 분석하여 발화문을 생성하도록 미리 훈련된 심층 신경망 모델을 이용하여 상기 제1 상황 정보 및 상기 최종 시간 정보가 추가된 상기 제2 상황 정보를 분석하여 상기 제2 전자 디바이스에서 출력될 상기 발화문을 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력하는 단계는,
    상기 발화 음성 정보를 상기 제2 전자 디바이스로 전송하는 단계를 포함하는,
    정보 제공 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 발화문은,
    상기 제1 전자 디바이스의 동작 모드 정보, 동작 상태 정보 및 상기 최종 시간 정보 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 발화문을 생성하는 단계는,
    상기 제1 전자 디바이스가 상기 동작 완료 시간에 도달하면 알람 정보를 출력하는 기능을 선택하도록 제안하는 제안 발화문을 생성하는 단계를 포함하는,
    정보 제공 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 발화문을 생성하는 단계는,
    상기 제1 전자 디바이스와 연동되는 다른 전자 디바이스의 동작 모드의 설정을 제안하는 제안 발화문을 생성하는 단계를 포함하는,
    정보 제공 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력하는 단계 이후에, 상기 발화 음성 정보의 출력에 대응하는 상기 사용자의 리액션 정보를 모니터링하여, 상기 발화문의 품질을 검증하는 단계를 더 포함하는,
    정보 제공 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 발화문의 품질을 검증하는 단계는,
    상기 발화 음성 정보의 출력 이후, 소정 시간 내에 상기 홈 모니터링 장치에 구비된 카메라를 이용하여 획득한 사용자의 영상 정보 및 소정 시간 내에 상기 홈 모니터링 장치에 구비된 마이크를 이용하여 획득한 사용자의 음성 정보 중 하나 이상으로부터 상기 사용자의 리액션 정보를 모니터링하여 상기 발화문의 품질을 검증하는 단계를 포함하는,
    정보 제공 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 발화 음성 정보의 출력 이후, 상기 사용자로부터 피드백 발화 음성 정보를 수신하는 단계;
    상기 피드백 발화 음성 정보에 대한 음성 인식을 수행하는 단계; 및
    상기 음성 인식의 수행 결과에 대응하는 신규 발화 음성 정보를 출력하는 단계를 더 포함하는,
    정보 제공 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 피드백 발화 음성 정보에 대한 음성 인식을 수행하는 단계는,
    상기 피드백 발화 음성 정보를 텍스트로 변환한 피드백 텍스트를 생성하는 단계;
    상기 피드백 텍스트에 문법적 분석 또는 의미적 분석을 수행하여 상기 피드백 발화 음성 정보의 발화 의도를 파악하는 단계;
    상기 발화 의도에 대응하는 지식 베이스를 이용하여 응답 텍스트를 생성하는 단계; 및
    상기 응답 텍스트를 자연어 발화 형태의 상기 신규 발화 음성 정보로 변환하는 단계를 포함하는,
    정보 제공 방법.
  11. 정보 제공 장치로서,
    홈 모니터링 장치로부터 사용자가 제1 전자 디바이스를 조작하는 조작 영상을 기반으로 생성한 제1 전자 디바이스의 종류 및 조작 시간 정보를 포함하는 제1 상황 정보를 수집하는 제1 수집부;
    상기 정보 제공 장치가, 상기 제1 상황 정보를 수집하면 상기 제1 전자 디바이스로 제2 상황 정보를 요청하고, 상기 제1 전자 디바이스로부터 상기 제1 상황 정보에 대응하여 상기 제1 전자 디바이스의 동작 모드 정보 및 동작 완료 소요 시간 정보 중 하나 이상을 포함하는 제2 상황 정보를 수집하며, 상기 제1 상황 정보에 포함된 상기 조작 시간 정보 및 상기 제2 상황 정보에 포함된 상기 동작 완료 소요 시간 정보를 기반으로 산출한 상기 제1 전자 디바이스의 동작을 종료하는 최종 시간 정보를 상기 제2 상황 정보에 추가하는 제2 수집부;
    상기 홈 모니터링 장치로부터 상기 제1 상황 정보를 수집한 이후 상기 사용자의 행동 변화를 포함하는 제3 상황 정보를 수집하는 제3 수집부;
    상기 제1 상황 정보, 상기 최종 시간 정보가 추가된 상기 제2 상황 정보 및 상기 제3 상황 정보를 기반으로 하여, 상기 사용자에게 제공할 발화문을 생성하는 생성부; 및
    상기 사용자에게 상기 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력하는 변환부를 포함하는,
    정보 제공 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 생성부는,
    상기 제1 상황 정보 및 상기 최종 시간 정보가 추가된 상기 제2 상황 정보를 기반으로 생성될 발화문의 영역(domain)을 설정하는 설정부;
    상기 제1 상황 정보 및 상기 최종 시간 정보가 추가된 상기 제2 상황 정보를 기반으로 상기 발화문의 영역과 관련한 용어사전을 로딩하는 로딩부; 및
    상기 제3 상황 정보가 수집되면, 상기 용어사전으로부터 상기 제3 상황 정보에 대응하는 단어를 추출 및 조합하여 상기 발화문을 생성하는 발화문 생성부를 포함하는,
    정보 제공 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 제1 상황 정보 내지 상기 제3 상황 정보가 발생한 시간 정보에 대응하는 기상 정보를 수집하는 제3 수집부를 더 포함하고,
    상기 발화문 생성부는,
    상기 제3 상황 정보가 수집되면, 상기 용어사전으로부터 상기 제3 상황 정보 및 상기 기상 정보에 대응하는 단어를 추출 및 조합하여 상기 발화문을 생성하도록 구성되는,
    정보 제공 장치.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 제3 상황 정보는, 상기 사용자가 상기 제1 전자 디바이스가 배치된 공간에서 음성 출력이 가능한 제2 전자 디바이스가 배치된 공간으로 이동하는 상황에 대한 정보를 포함하고,
    상기 생성부는,
    제1 전자 디바이스를 조작하는 사용자의 조작 정보와, 상기 제1 전자 디바이스의 동작 모드 및 동작 완료 소요 시간 정보를 분석하여 발화문을 생성하도록 미리 훈련된 심층 신경망 모델을 이용하여 상기 제1 상황 정보 및 상기 최종 시간 정보가 추가된 상기 제2 상황 정보를 분석하여 상기 제2 전자 디바이스에서 출력될 상기 발화문을 생성하도록 구성되고,
    상기 정보 제공 장치는,
    상기 발화 음성 정보를 상기 제2 전자 디바이스로 전송하는 통신부를 더 포함하는,
    정보 제공 장치.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 발화문은,
    상기 제1 전자 디바이스의 동작 모드 정보, 동작 상태 정보 및 상기 최종 시간 정보 중 하나 이상을 포함하고,
    상기 생성부는,
    상기 제1 전자 디바이스가 상기 동작 완료 시간에 도달하면 알람 정보를 출력하는 기능을 선택하도록 제안하는 제안 발화문을 생성하는 처리부를 더 포함하는,
    정보 제공 장치.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 생성부는,
    상기 제1 전자 디바이스와 연동되는 다른 전자 디바이스의 동작 모드의 설정을 제안하는 제안 발화문을 생성하는 처리부를 더 포함하는,
    정보 제공 장치.
  17. 제 11 항에 있어서,
    상기 발화문을 발화 음성 정보로 변환하여 출력한 이후에, 상기 발화 음성 정보의 출력에 대응하는 상기 사용자의 리액션 정보를 모니터링하여, 상기 발화문의 품질을 검증하는 검증부를 더 포함하는,
    정보 제공 장치.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 검증부는,
    상기 발화 음성 정보의 출력 이후, 소정 시간 내에 상기 홈 모니터링 장치에 구비된 카메라를 이용하여 획득한 사용자의 영상 정보 및 소정 시간 내에 상기 홈 모니터링 장치에 구비된 마이크를 이용하여 획득한 사용자의 음성 정보 중 하나 이상으로부터 상기 사용자의 리액션 정보를 모니터링하여 상기 발화문의 품질을 검증하도록 구성되는,
    정보 제공 장치.
  19. 제 11 항에 있어서,
    상기 발화 음성 정보의 출력 이후, 상기 사용자로부터 피드백 발화 음성 정보를 수신하고, 상기 피드백 발화 음성 정보에 대한 음성 인식을 수행하며, 상기 음성 인식의 수행 결과에 대응하는 신규 발화 음성 정보를 출력하는 음성 인식부를 더 포함하는,
    정보 제공 장치.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 음성 인식부는,
    상기 피드백 발화 음성 정보를 텍스트로 변환한 피드백 텍스트를 생성하고, 상기 피드백 텍스트에 문법적 분석 또는 의미적 분석을 수행하여 상기 피드백 발화 음성 정보의 발화 의도를 파악하고, 상기 발화 의도에 대응하는 지식 베이스를 이용하여 응답 텍스트를 생성하며, 상기 응답 텍스트를 자연어 발화 형태의 상기 신규 발화 음성 정보로 변환하여 출력하도록 구성되는,
    정보 제공 장치.
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