KR20090108985A - 통신 단말기 및 그의 통합 자연어 인터페이스 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 통신 단말기 및 그의 통합 자연어 인터페이스 방법에 관한 것으로, 다양한 입력 채널을 통해 다수개의 음절들로 이루어지는 문자 정보 생성 시, 미리 결정된 속성으로 정의되는 속성 데이터의 위치가 설정된 문법 조건에 따라 음절들 중 적어도 일부가 배열되는지의 여부를 판단하고, 문법 조건에 따라 배열되면, 설정된 위치에서 음절들 중 적어도 일부를 속성 데이터로 추출하고, 그렇지 않으면, 음절들의 미리 저장된 속성 확률값을 순차적으로 파악하고, 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하는 음절들 중 적어도 일부를 속성 데이터로 추출하며, 추출된 속성 데이터를 분석하여 추출된 속성 데이터를 처리하기 위한 기능을 결정하고, 추출된 속성 데이터로 결정된 기능을 수행하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 통신 단말기에서 다수개의 기능을 이용하기 위하여 문자열 분석 및 처리 기능을 사용하는 통합된 자연어 인터페이스를 제공할 수 있다.
통신 단말기, 문자 정보, 음절, 속성 데이터, 문법 조건

Description

통신 단말기 및 그의 통합 자연어 인터페이스 방법{COMMUNICATION TERMINAL AND METHOD FOR UNIFIED NATURAL LANGUAGE INTERFACE THEREOF}
본 발명은 통신 단말기 및 그의 문자 정보 처리 방법에 관한 것으로, 특히 문자 정보로부터 속성 데이터를 추출하는 것이 가능한 통신 단말기 및 그의 통합 자연어 인터페이스 방법에 관한 것이다.
일반적으로 통신 단말기는 다양한 기능들이 부가되어 복합적인 기능을 수행한다. 즉 현재의 통신 단말기는 통화 기능 이외에 메시지 송수신 기능, 무선 인터넷 기능, 폰북 관리 기능, 가계부 관리 기능, 스케줄 관리 기능 등의 각종 편의 기능을 제공하고 있다. 이 때 통신 단말기는 문자 정보를 기능 별로 분류하여 관리한다. 예를 들면, 메시지 수신 시, 통신 단말기는 수신된 통신 메시지들을 다른 기능과 별도로 관리한다. 또는 스케줄 생성 시, 통신 단말기는 생성된 스케줄들을 다른 기능과 별도로 관리한다. 그리고 통신 단말기는 각각의 기능들에 각기 다른 사용자 인터페이스를 제공하므로, 통신 단말기의 사용자는 각각의 기능에 따른 사용자 인터페이스를 숙지할 필요가 있다.
그런데 상기와 같은 통신 단말기는 다수개의 기능들 사이에서 문자 정보를 공유시키지 못하는 문제점이 있다. 예를 들면, 메시지 수신 시, 통신 단말기는 수신된 메시지를 이용하여 스케줄을 생성하지 못한다. 이로 인하여, 통신 단말기는 각각의 기능 별로 문자 정보를 생성해야 한다. 즉 통신 단말기에서 문자 정보를 관리하는 것이 용이하지 않다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 통합 자연어 인터페이스 방법은, 다수개의 음절들로 이루어지는 문자 정보 생성 시, 미리 결정된 속성으로 정의되는 속성 데이터의 위치가 설정된 문법 조건에 따라 상기 음절들 중 적어도 일부가 배열되는지의 여부를 판단하는 과정과, 상기 문법 조건에 따라 배열되면, 상기 설정된 위치에서 상기 음절들 중 적어도 일부를 상기 속성 데이터로 추출하며, 그렇지 않으면, 상기 음절들의 미리 저장된 속성 확률값을 순차적으로 파악하고, 상기 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하는 상기 음절들 중 적어도 일부를 상기 속성 데이터로 추출하는 과정과, 상기 추출된 속성 데이터를 분석하여 상기 추출된 속성 데이터를 처리하기 위한 기능을 결정하고, 상기 추출된 속성 데이터로 상기 결정된 기능을 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 통합 자연어 인터페이스 방법은, 다수개의 음절들로 이루어지는 문자 정보를 포함하는 통신 메시지 생성 시, 상기 음절들의 미리 저장된 속성 확률값을 순차적으로 파악하고, 상기 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하는 상기 음절들 중 적어도 일부를 미리 결정된 속성으로 정의되는 속성 데이터로 추출하는 과정과, 상기 추출된 속성 데이터를 재배열하여 스케줄 등록 기능을 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 통합 자연어 인터페이스 방법은, 문자 정보 작성 모드에서 다수개의 음절들로 이루어지는 문자 정보 생성 시, 상기 음절들 중 연속하는 적어도 두 개가 속성 키워드인지의 여부를 판단하는 과정과, 상기 속성 키워드이면, 상기 음절들 중 상기 속성 키워드에 이웃하며, 연속하는 적어도 두 개를 미리 결정된 속성으로 정의되는 속성 데이터로 추출하는 과정과, 상기 속성 키워드를 이용하여 상기 추출된 속성 데이터를 처리하기 위한 기능을 결정하고, 상기 추출된 속성 데이터로 상기 결정된 기능을 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 통신 단말기는, 다수개의 음절들로 이루어지는 문자 정보 생성 시, 미리 결정된 속성으로 정의되는 속성 데이터의 위치가 설정된 문법 조건에 따라 상기 음절들 중 적어도 일부가 배열되는지의 여부를 판단하는 문자 정보 분류부와, 상기 문법 조건에 따라 배열되면, 상기 설정된 위치에서 상기 음절들 중 적어도 일부를 상기 속성 데이터로 추출하는 문법적 추출부와, 상기 문법 조건에 따라 배열되지 않으면, 상기 음절들의 미리 저장된 속성 확률값을 순차적으로 파악하고, 상기 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하는 상기 음절들 중 적어도 일부를 상기 속성 데이터로 추출하는 비문법적 추출부와, 상기 추출된 속성 데이터를 분석하여 상기 추출된 속성 데이터를 처리하기 위한 기능을 결정하고, 상기 추출된 속성 데이터로 상기 결정된 기능을 수행하는 속성 데이터 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
따라서, 상기와 같은 본 발명에 따른 통신 단말기 및 그의 통합 자연어 인터페이스 방법은, 제 1 기능을 통해 문자 정보 생성 시, 문자 정보로부터 속성 데이터를 추출함으로써, 통신 단말기는 추출된 속성 데이터를 제 2 기능으로 처리할 수 있다. 이로 인하여, 통신 단말기에서 다수개의 기능들 사이에서 문자 정보를 공유시킬 수 있다. 즉 통신 단말기는 단일 문자 정보를 다수개의 기능으로 관리할 수 있다. 이에 따라, 통신 단말기에서 문자 정보를 용이하게 관리할 수 있는 이점이 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다.
하기 설명에서, "기능"이라는 용어는 통신 단말기에서 각종 응용 프로그램을 통해 실행 가능한 동작을 의미한다. 이러한 기능은, 예컨대 통화 기능, 통신 메시지 송수신 기능, 무선 인터넷 기능, 폰북 관리 기능, 가계부 관리 기능, 스케줄 관리 기능, 네비게이션 기능 등을 포함한다.
"문자 정보(text informaion)"라는 용어는 통신 단말기에서 특정 기능을 통해 생성되며, 문자를 포함하는 정보를 의미한다. 여기서, 문자는 숫자, 기호, 한 글, 영문 등을 포함한다. 이 때 문자 정보는 통신 단말기에서 외부로부터 수신할 수 있으며, 통신 단말기에서 자체적으로 생성할 수도 있다. 이러한 문자 정보는, 예컨대 통신 메시지, 즉 단문 메시지(short message), 멀티미디어 메시지(multimedia message), 이메일(email) 등에 포함되어 생성될 수 있다. 또는 문자 정보는, 통신 단말기에서 문자 정보를 생성하기 위한 문자 정보 작성 모드를 수행함에 따라서 생성될 수도 있다. 그리고 문자 정보는 다수개의 음절들로 이루어진다. 여기서, 음절은 말소리의 단위로서, 적어도 하나의 음소로 이루어진다.
"속성 데이터"라는 용어는 문자 정보에서 의미(meaning)를 갖도록 연속하는 적어도 하나의 음절의 조합으로 이루어지는 데이터를 의미한다. 이러한 속성 데이터는 형태소 또는 단어일 수 있다. 그리고 속성 데이터는 통신 단말기에서 미리 결정된 속성으로 정의될 수 있다. 이 때 속성은 날짜, 시간, 금액, 이름, 장소, 전화번호 및 특정 기능을 결정 및 수행하기 위한 명령어 등을 포함한다.
"기본 데이터"라는 용어는 문자 정보가 생성되는 시점에 문자 정보와 관련하여 필수적으로 생성되는 데이터를 의미한다. 이러한 기본 데이터는, 예컨대 문자 정보의 생성 날짜, 생성 시간, 생성 대상, 즉 작성자 또는 수신자 등의 식별 정보 등을 포함한다.
"문법 조건"이라는 용어는 문자 정보에서 속성 데이터의 배열 규칙을 의미한다. 즉 문법 조건은 문자 정보에서 추출하기 위한 속성 데이터의 위치가 미리 설정된 것을 의미한다. 이러한 문법 조건은 속성 키워드 별로 설정될 수 있다. 여기서, "속성 키워드"라는 용어는 해당 문자 정보를 다른 문자 정보와 구분하기 위한 식별 키워드를 의미한다. 즉 속성 키워드는 문자 정보에 포함되어야 할 어느 하나의 속성 데이터일 수 있다. 또는 속성 키워드는 해당 문자 정보로부터 추출될 속성 데이터를 처리하기 위한 특정 기능을 결정 및 수행하기 위한 명령어일 수도 있다.
"속성 확률값"이라는 용어는 문자를 이룰 수 있는 음절들에 있어서, 속성 데이터일 수 있는 가능성을 나타내는 수를 의미한다. 이러한 속성 확률값은 제 1 속성 확률값 및 제 2 속성 확률값으로 구분될 수 있다. 여기서, 제 1 속성 확률값은 각각의 음절이 단일 음절로서 속성 데이터일 수 있는 가능성을 나타내는 수를 의미한다. 그리고 제 2 속성 확률값은 연속하는 적어도 두 개의 음절로서 속성 데이터일 수 있는 가능성을 나타내는 수를 의미한다. 또한 "기준 확률값"이라는 용어는 속성 확률값과 비교하기 위해 미리 설정되는 수를 의미한다. 이러한 기준 확률값은 특정 음절이 속성 데이터인지의 여부를 판단하기 위한 기준으로서의 수를 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 통신 단말기의 개략적인 구성을 도시하는 블록도이다. 이 때 본 실시예에서 통신 단말기는 휴대 전화기인 경우를 가정하여 설명한다. 그리고 본 실시예에서 제 1 기능은 문자 정보를 생성하기 위한 기능이며, 제 2 기능은 속성 데이터를 처리하기 위한 기능으로 가정하여 설명한다. 또한 도 2는 도 1에서 메모리의 개략적인 구성을 도시하는 블록도이다. 또한 도 3은 도 1에서 제어부의 개략적인 구성을 도시하는 블록도이다. 여기서, 도 4는 도 3에서 문법적 추출부의 개략적인 구성을 도시하는 블록도이다. 게다가, 도 5는 도 3에서 비문법적 추출부의 개략적인 구성을 도시하는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예의 통신 단말기(10)는 무선 통신부(100), 메모리(200), 제어부(300), 표시부(400) 및 키 입력부(500)를 포함한다.
무선 통신부(100)는 통신 단말기(10)의 무선 통신 기능을 수행한다. 무선 통신부(100)는 송신되는 신호의 주파수를 상승변환 및 증폭하는 RF 송신기와, 수신되는 신호를 저잡음 증폭하고 주파수를 하강변환하는 RF 수신기 등을 포함한다.
메모리(200)는 프로그램 메모리 및 데이터 메모리들로 구성될 수 있다. 프로그램 메모리는 통신 단말기(10)의 각종 기능의 일반적인 동작을 제어하기 위한 프로그램들을 저장한다. 이 때 프로그램 메모리는 본 발명의 실시예에 따라 문자 정보를 관리하기 위한 프로그램들을 저장할 수 있다. 데이터 메모리는 프로그램들을 수행하는 중에 발생되는 데이터들을 저장하는 기능을 수행한다. 그리고 메모리(200)는 본 발명의 실시예에 따라 도 2에 도시된 바와 같이, 문자 정보 메모리(210), 문법 조건 메모리(230), 속성 확률값 메모리(250) 및 표준화 정보 메모리(270)를 포함한다.
문자 정보 메모리(210)는 문자 정보를 제 1 기능에 대응시켜 저장하며, 문자 정보의 속성 데이터를 적어도 하나의 제 2 기능에 대응시켜 저장할 수 있다. 문법 조건 메모리(230)는 미리 설정된 문법 조건을 저장한다. 이 때 문법 조건 메모리(230)는 속성 키워드 별로 미리 설정된 문법 조건을 저장할 수 있다. 속성 확률값 메모리(250)는 미리 설정된 속성 확률값을 저장한다. 즉 속성 확률값 메모리(250)는 제 1 속성 확률값 및 제 2 속성 확률값을 저장한다. 이에 더하여, 속성 확률값 메모리(250)는 기준 확률값을 더 저장한다. 표준화 정보 메모리(270)는 속 성 데이터를 일정 기준에 따라 객관화시키기 위한 표준 정보를 저장한다.
제어부(300)는 통신 단말기(10)의 전반적인 동작을 제어하는 기능을 수행한다. 이러한 제어부(300)는 송신되는 신호를 부호화 및 변조하는 송신기와, 수신되는 신호를 복조 및 복호화하는 수신기 등을 구비하는 데이터 처리부를 포함한다. 이 때 데이터 처리부는 모뎀(MODEM) 및 코덱(CODEC)으로 구성될 수 있다. 그리고 코덱은 패킷 데이터 등을 처리하는 데이터 코덱과 음성 등의 오디오 신호를 처리하는 오디오 코덱을 구비한다. 그리고 제어부(300)는 본 발명의 실시예에 따라 도 3에 도시된 바와 같이, 문자 정보 처리부(310), 속성 데이터 추출부(330) 및 속성 데이터 처리부(390)를 포함한다.
문자 정보 처리부(310)는 제 1 기능을 통해 문자 정보 생성 시, 문자 정보로부터 기본 데이터를 추출한다. 그리고 문자 정보 처리부(310)는 문자 정보의 오타 및 띄어쓰기 등을 보정한다.
속성 데이터 추출부(330)는 문자 정보로부터 속성 데이터를 추출한다. 이러한 문자 정보 분류부(340), 문법적 추출부(360) 및 비문법적 추출부(380)를 포함한다. 문자 정보 분류부(340)는 문자 정보에서 문법 조건에 따라 음절들 중 적어도 일부가 배열되는지의 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 문자 정보를 분류한다. 문법적 추출부(360)는 문법 조건에 따라 배열되면, 문자 정보로부터 문법 조건에 따라 속성 데이터를 추출한다. 즉 문법적 추출부(360)는 설정된 위치에서 음절들 중 적어도 일부를 속성 데이터로 추출한다. 비문법적 추출부(380)는 문법 조건에 따라 배열되지 않으면, 음절들의 속성 확률값을 파악한다. 그리고 비문법적 추출 부(380)는 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하면, 음절들 중 적어도 일부를 속성 데이터로 추출한다.
그리고 문법적 추출부(360)는 도 4에 도시된 바와 같이 제 1 문법적 추출부(361) 및 제 2 문법적 추출부(371)를 구비한다. 제 1 문법적 추출부(361)는 속성 키워드를 포함하는 문자 정보가 정형화된 구조로 생성되면, 문자 정보에서 미리 설정된 위치로부터 속성 데이터를 추출한다. 이러한 제 1 문법적 추출부(361)는 다수개의 키워드 에이전트(362 내지 368)로 이루어지며, 키워드 에이전트(362 내지 368) 별로 각기 다른 속성 키워드에 대응하는 문법 조건에 따라 속성 데이터를 추출한다. 예를 들면, 제 1 문법적 추출부(361)는 신용카드 이용정보 등과 같이 일정한 형태로 생성되는 문자 정보로부터 속성 데이터를 추출할 수 있다. 제 2 문법적 추출부(371)는 속성 키워드를 포함하는 문자 정보에서 속성 키워드에 이웃하여 속성 데이터로 예상되는 연속하는 적어도 하나의 음절이 존재하면, 속성 키워드에 이웃하는 음절을 속성 데이터로 추출한다. 이러한 제 2 문법적 추출부(371)는 다수개의 조건 에이전트(372 내지 378)로 이루어지며, 조건 에이전트(372 내지 378) 별로 각기 다른 속성 키워드에 대응하는 문법 조건에 따라 속성 데이터를 추출한다.
또한 비문법적 추출부(380)는 도 5에 도시된 바와 같이 유한 상태 추출부(381) 및 확률적 추출부(391)를 구비한다. 유한 상태 추출부(381)는 유한 상태 조건에 따라 속성 데이터를 추출한다. 이 때 유한 상태 추출부(381)는 속성 데이터에 해당하는 음절을 순차적으로 추출하기 위한 유한 상태 기계(Finite State Machine; FSM)일 수 있다. 이러한 유한 상태 추출부(381)는 문자 정보에서 음절들 을 순차적으로 분석한다. 여기서, 유한 상태 조건은 추출 가능하도록 유한한 수로 한정된 음절들의 집합을 의미하며, 예컨대 0 내지 9의 숫자 등일 수 있다. 즉 유한 상태 추출부(381)는 음절들 중 연속하는 적어도 하나가 숫자이면, 음절들 중 연속하는 적어도 하나를 속성 데이터로 추출할 수 있다. 확률적 추출부(391)는 문자 정보에서 음절들의 속성 확률값을 순차적으로 파악한다. 그리고 확률적 추출부(391)는 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하면, 음절들 중 적어도 일부를 속성 데이터로 추출한다. 이 때 확률적 추출부(391)는 나이브 베이즈 분류기(Na??ve Bayes Classifier)일 수 있다.
속성 데이터 처리부(390)는 추출된 속성 데이터를 분석하여, 추출된 속성 데이터를 처리하기 위한 제 2 기능을 결정한다. 그리고 속성 데이터 처리부(390)는 추출된 속성 데이터로 결정된 기능을 수행한다. 이 때 속성 데이터 처리부(390)는 속성 데이터 뿐만 아니라 기본 데이터를 이용하여 결정된 기능을 수행할 수 있다.
표시부(400)는 제어부(300)에서 출력되는 사용자 데이터를 표시한다. 이러한 표시부(400)는 LCD를 사용할 수 있으며, 이러한 경우 표시부(400)는 LCD 제어부, 영상 데이터를 저장할 수 있는 메모리 및 LCD 표시소자 등을 구비할 수 있다. 그리고 LCD를 터치 스크린(touch screen) 방식으로 구현하는 경우, 입력부로 동작할 수도 있다. 이 때 터치 스크린은 물리량, 예컨대 저장, 정전용량 등의 변화로부터 터치, 드롭, 드래그 등과 같은 동작을 감지한다. 그리고 터치 스크린은 물리량의 변화를 터치 신호로 변환한다.
키 입력부(500)는 문자 정보를 입력하기 위한 키들 및 각종 기능들을 설정하 기 위한 기능 키들로 이루어진다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 문자 정보 관리 절차를 도시하는 순서도이다. 그리고 도 7a 내지 도 7d는 본 발명의 실시예에 따른 문자 정보 관리 절차 수행 시 표시되는 화면의 구성예를 도시하는 예시도들이다. 여기서, 도 7a의 (a), 도 7b의 (a), 도 7c의 (a) 및 도 7d의 (a)는 문자 정보 생성 시 표시되는 화면들을 도시하고 있으며, 도 7a의 (b), 도 7b의 (b), 도 7c의 (b) 및 도 7d의 (b)는 속성 데이터 처리 시 표시되는 화면들을 도시하고 있다.
도 6을 참조하면, 본 실시예의 문자 정보 관리 절차는, 제어부(300)가 411단계에서 제 1 기능을 통해 문자 정보가 생성되는 것을 감지하는 것으로부터 출발한다. 이 후 제어부(300)는 413단계에서 문자 정보를 처리한다. 이 때 제어부(300)는 문자 정보를 제 1 기능에 대응시켜 저장할 수 있다. 예를 들면, 도 7a의 (a) 및 도 7b의 (a)에 도시된 바와 같이 문자 정보를 포함하는 통신 메시지를 수신하거나, 도 7c의 (a) 및 도 7d의 (a)에 도시된 바와 같이 문자 정보 작성 모드에서 문자 정보가 생성되면, 제어부(300)는 411단계에서 이를 감지하고, 413단계에서 문자 정보를 처리한다. 이 때 제어(300)는 문자 정보의 기본 데이터를 추출한다. 그리고 제어부(300)는 일정 기준에 따라 문자 정보의 오타 및 띄어쓰기 등을 보정할 수 있다. 여기서, 제어부(300)는 하기 <표 1>과 같이 기본 데이터 및 문자 정보를 추출할 수 있다.
Figure 112008026520524-PAT00001
한편, 제어부(300)는 도 7c의 (a) 및 도 7d의 (a)에 도시된 바와 같이 문자 정보를 생성하기 위한 별도의 문자 정보 작성 모드를 수행할 수 있다. 이 때 키 입력부(500)는 문자 작성 모드를 수행하기 위한 단축키를 더 포함할 수 있다. 그리고 문자 정보 작성 모드에서 문자 정보 생성 감지 시, 제어부(300)는 문자 정보를 처리할 수 있다.
이어서, 제어부(300)는 415단계에서 문자 정보가 문법 조건 메모리(230)의 문법 조건에 부합하는지의 여부를 판단한다. 즉 제어부(300)는 문자 정보에서 음절들을 순차적으로 분석하고, 문법 조건에 따라 음절들 중 적어도 일부가 배열되는지의 여부를 판단한다. 이 때 제어부(300)는 문자 정보에서 음절들 중 연속하는 적어도 두 개가 속성 키워드인지의 여부를 판단할 수 있다.
계속해서, 415단계에서 문자 정보가 문법 조건에 부합하는 것으로 판단되면, 제어부(300)는 417단계에서 문자 정보로부터 문법적으로 속성 데이터를 추출한다. 즉 제어부(300)는 해당 속성 키워드에 대응하는 문법 조건에 따라 속성데이터를 추출한다. 이와 같이, 제어부(300)가 문법적으로 속성 데이터를 추출하는 절차를 도 8을 참조하여 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다.
도 8은 도 6에서 문법적 속성 데이터 추출 절차를 도시하는 순서도이다.
도 8을 참조하면, 제어부(300)는 511단계에서 속성 키워드에 대응하는 문법 조건을 결정한다. 즉 제어부(300)는 속성 키워드에 대응하여 미리 설정되며, 문자 정보에서 추출해야 할 속성 데이터의 위치를 파악한다. 여기서, 문법 조건 메모리(230)는 하기 <표 2>와 같이 속성 키워드 별 문법 조건을 문법 조건 테이블로 저장할 수 있다. 이 때 문법 조건 메모리(230)는 해당 문법 조건에 따라 추출될 속성 데이터를 처리하기 위한 제 2 기능을 매칭시켜 문법 조건 테이블에 저장할 수 있다. 이 후 제어부(300)는 513단계에서 문자 정보의 각각의 위치에서 속성 데이터를 추출한 다음, 도 6으로 리턴한다.
속성 키워드 문법 조건 제 2 기능
AA카드 [카드사]승인[날짜][시간][가맹점][금액] 가계부 관리 기능
ZZ카드 ([카드사][시간][가맹점](무이자,[금액])
** **[이름] 폰북 검색 기능
전화번호 [이름]전화번호
전화 [이름]전화
# #[이름][전화번호] 폰북 등록 기능
- - - - - - - - -
예를 들면, 문자 정보가 'AA카드승인4월1일11시40분BB주유소50,000원(일시불)'이면, 제어부(300)는 속성 키워드 'AA카드'에 대응하는 문법 조건에 따라 속성 별로 속성 데이터를 추출할 수 있다. 여기서, 제어부(300)는 하기 <표 3>과 같이 속성 데이터를 추출할 수 있다. 또는 문자 정보가 '#CCC012-345-6789'이면, 제어부(300)는 속성 키워드 '#'에 대응하는 문법 조건에 따라 속성 별로 속성 데이터를 추출할 수 있다. 여기서 제어부(300)는 하기 <표 4>와 같이 속성 데이터를 추출할 수 있다.
속성 카드사 지불날짜 지불시간 가맹점 납부방법 금액
속성 데이터 AA카드 4월1일 11시40분 BB주유소 일시불 50,000원
속성 이름 전화번호
속성 데이터 CCC 012-345-6789
한편, 415단계에서 문자 정보가 문법 조건에 부합하지 않는 것으로 판단되면, 제어부(300)는 419단계에서 문자 정보로부터 비문법적으로 속성 데이터를 추출한다. 즉 제어부(300)는 문자 정보에서 음절들을 개별적으로 또는 이웃하는 적어도 하나의 다른 음절과 조합하여 분석한 결과에 따라 속성 데이터를 추출한다. 이와 같이, 제어부(300)가 비문법적으로 속성 데이터를 추출하는 절차를 도 9를 참조하여 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다.
도 9는 도 6에서 비문법적 속성 데이터 추출 절차를 도시하는 순서도이다.
도 9를 참조하면, 제어부(300)는 611단계에서 유한 상태 조건에 따라 속성 데이터를 추출한다. 여기서, 유한 상태 조건은 추출 가능하도록 유한한 수로 한정된 음절들의 집합을 의미하며, 예컨대 0 내지 9의 숫자 등일 수 있다. 이 때 제어부(300)는 문자 정보에서 음절들을 순차적으로 분석한다. 그리고 제어부(300)는 음절들 중 연속하는 적어도 하나가 숫자이면, 음절들 중 연속하는 적어도 하나를 속성 데이터로 추출할 수 있다. 여기서, 제어부(300)는 날짜, 시간, 금액 등과 같은 속성으로 정의되는 속성 데이터를 추출할 수 있다. 이와 같이, 제어부(300)가 유한 상태 조건에 따라 속성 데이터를 추출하는 절차를 도 10 참조하여 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다.
도 10은 도 9에서 유한 상태 조건에 따른 속성 데이터 추출 절차를 도시하는 순서도이다. 이 때 본 실시예에서 날짜를 추출하는 경우를 가정하여 설명한다.
도 10을 참조하면, 유한 상태 추출부(381)는 711단계에서 N을 1로 설정한다. 이 때 N은 문자 정보에서 분석하기 위한 음절의 순서를 의미한다. 즉 유한 상태 추출부(381)는 문자 정보에서 첫 번째 음절을 분석한다. 이 후 유한 상태 추출부(381)는 713단계에서 N 번째 음절이 숫자, 즉 0 내지 9 중 어느 하나인지의 여부를 판단한다. 이 때 713단계에서 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나가 아닌 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 715단계에서 N을 N+1로 설정한다. 즉 유한 상태 추출부(381)는 다음 순서의 음절을 분석한다. 여기서, 유한 상태 추출부(381)는 713단계에서 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 판단될 때까지 713단계 및 715단계를 반복하여 수행할 수 있다.
이어서, 713단계에서 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 717단계에서 N을 N+1로 설정한다. 즉 유한 상태 추출부(381)는 다음 순서의 음절을 분석한다. 이 때 도시되지는 않았으나, 713단계에서 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 N을 N+1로 설정한 다음, N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인지의 여부를 재차 판단한다. 그리고 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 재차 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 717단계에서 N을 N+1로 설정한다. 또는 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 재차 판단되지 않더라도, 유한 상태 추출부(381)는 717단계에서 N을 N+1로 설정한다.
계속해서, 유한 상태 추출부(381)는 719단계에서 N 번째 음절이 '/'인지의 여부를 판단한다. 이 때 719단계에서 N 번째 음절이 '/'인 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 721단계에서 N을 N+1로 설정한다. 즉 유한 상태 추출부(381)는 다음 순서의 음절을 분석한다.
마지막으로, 유한 상태 추출부(381)는 723단계에서 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인지의 여부를 판단한다. 그리고 723단계에서 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 741단계에서 속성 데이터를 결정한 다음, 도 8로 리턴한다. 이 때 도시되지는 않았으나, 723단계에서 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 N을 N+1로 설정한 다음, N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인지의 여부를 재차 판단한다. 그리고 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 재차 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 741단계에서 속성 데이터를 결정한다. 또는 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 재차 판단되지 않더라도, 유한 상태 추출부(381)는 741단계에서 속성 데이터를 결정한다. 즉 유한 상태 추출부(381)는 문자 정보에서 '/' 전후의 음절들을 속성 데이터로 추출한다. 예를 들면, 문자 정보가 '음악회3/29'이면, 유한 상태 추출부(381)는 문자 정보에서 '3/29'를 추출할 수 있다.
한편, 723단계에서 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 판단되지 않으면, 유한 상태 추출부(381)는 도 8로 리턴한다.
한편, 719단계에서 N 번째 음절이 '/'이 아닌 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 725단계에서 N 번째 음절이 '월'인지의 여부를 판단한다. 이 때 725단계에서 N 번째 음절이 '월'인 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 727단계에서 N을 N+1로 설정한다. 즉 유한 상태 추출부(381)는 다음 순서의 음절을 분석한다.
다음으로, 유한 상태 추출부(381)는 729단계에서 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인지의 여부를 판단한다. 그리고 729단계에서 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 731단계에서 N을 N+1로 설정한다. 즉 유한 상태 추출부(381)는 다음 순서의 음절을 분석한다. 이 때 도시되지는 않았으나, 729단계에서 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 N을 N+1로 설정한 다음, N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인지의 여부를 재차 판단한다. 그리고 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 재차 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 731단계에서 N을 N+1로 설정한다. 또는 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 재차 판단되지 않더라도, 유한 상태 추출부(381)는 731단계에서 N을 N+1로 설정한다.
마지막으로, 유한 상태 추출부(381)는 733단계에서 N 번째 음절이 '일'인지의 여부를 판단한다. 이 때 733단계에서 N 번째 음절이 '일'인 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 741단계에서 속성 데이터를 결정한 다음, 도 8로 리턴한다. 즉 유한 상태 추출부(381)는 문자 정보에서 '월' 이전의 음절과 '일' 이전의 음절을 속성 데이터로 추출한다. 예를 들면, 문자 정보가 '4월5일청계천에서만나'이면, 유한 상태 추출부(381)는 문자 정보에서 '4월5일'을 추출할 수 있다.
한편, 729단계에서 N 번째 음절이 0 내지 9 중 어느 하나인 것으로 판단되지 않으면, 유한 상태 추출부(381)는 도 8로 리턴한다. 또는 733단계에서 N 번째 음절이 '일'이 아닌 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 도 8로 리턴한다.
한편, 725단계에서 N 번째 음절이 '월'이 아닌 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 735단계에서 N 번째 음절이 '일'인지의 여부를 판단한다. 이 때 735단계에서 N 번째 음절이 '일'인 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 737단계에서 N을 N+1로 설정한다. 즉 유한 상태 추출부(381)는 다음 순서의 음절을 분석한다.
마지막으로, 유한 상태 추출부(381)는 739단계에서 N 번째 음절이 '뒤' 또는 '후'인지의 여부를 판단한다. 이 때 739단계에서 N 번째 음절이 '뒤' 또는 '후'인 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 741단계에서 속성 데이터를 결정한 다음, 도 8로 리턴한다. 즉 유한 상태 추출부(381)는 문자 정보에서 '일' 이전의 음절과 '뒤' 또는 '후'를 속성 데이터로 추출한다. 또는 739단계에서 N 번째 음절이 '뒤' 또는 '후'가 아닌 것으로 판단되면, 유한 상태 추출부(381)는 741단계에서 속성 데이터를 결정한다. 즉 유한 상태 추출부(381)는 문자 정보에서 '일' 이전의 음절을 속성 데이터로 추출한다. 예를 들면, 문자 정보가 '3일동창회에서보자'이면, 유한 상태 추출부(381)는 문자 정보에서 '3일'을 추출할 수 있다. 또는 문자 정보가 '최종기한은5일후입니다'이면, 유한 상태 추출부(381)는 문자 정보에서 '5일후'를 추출할 수 있다.
한편, 본 실시예에서 유한 상태 추출부(381)가 숫자를 포함하는 속성 데이터, 특히 날짜를 나타내는 속성 데이터를 추출하는 예를 개시하였으나, 이에 한정하는 것은 아니다. 예를 들면, 유한 상태 추출부(381)는 문자 정보에서 음절을 순차적으로 분석하여, 날짜 이외에 시간 또는 금액을 나타내는 속성 데이터를 추출할 수 있다. 즉 음절이 연속하는 적어도 하나의 숫자로 이루어지고, 다음 순서의 음절이 ':', '시', '분', '뒤' 또는 '후' 중 적어도 어느 하나이면, 유한 상태 추출부(381)는 시간을 나타내는 속성 데이터를 추출할 수 있다. 또는 음절이 연속하는 적어도 하나의 숫자로 이루어지고, 다음 순서의 음절이 '원' 또는 '달러'이면, 유한 상태 추출부(381)는 금액을 나타내는 속성 데이터를 추출할 수 있다. 또는 음절이 '￦' 또는 '＄'이고, 다음 순서의 음절이 연속하는 적어도 하나의 숫자로 이루어지면, 유한 상태 추출부(381)는 금액을 나타내는 속성 데이터를 추출할 수 있다. 이에 더하여, 유한 상태 추출부(381)는 문자 정보에서 음절을 순차적으로 분석하여, 요일을 나타내는 속성 데이터를 추출할 수 있다. 즉 연속하는 적어도 두 개의 음절이 '이번주', '이번', '다음주', '다음', '월요일' 내지 '일요일', '주말' 중 적어도 어느 하나이면, 유한 상태 추출부(381)는 요일을 나타내는 속성 데이터를 추출할 수 있다.
다음으로, 제어부(300)는 613단계에서 음절들의 속성 확률값을 이용하여 음절들 중 적어도 일부를 속성 데이터로 추출한 다음, 도 6으로 리턴한다. 이 때 제어부(300)는 문자 정보에서 음절들의 속성 확률값을 순차적으로 파악한다. 그리고 제어부(300)는 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하면, 음절들 중 적어도 일부를 속성 데이터로 추출할 수 있다. 이 때 제어부(300)는 시간, 장소 등과 같은 속성으로 정의되는 속성 데이터를 추출할 수 있다.
이와 같이, 제어부(300)가 속성 확률값을 이용하여 속성 데이터를 추출하는 절차를 도 11을 참조하여 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다.
도 11은 도 9에서 속성 확률값 이용 속성 데이터 추출 절차를 도시하는 순서도이다.
도 11을 참조하면, 확률적 추출부(391)는 811단계에서 N을 1로 설정한다. 이 때 N은 문자 정보에서 분석하기 위한 음절의 순서를 의미한다. 즉 확률적 추출부(391)는 문자 정보에서 첫 번째 음절을 분석한다. 이 후 확률적 추출부(391)는 813단계에서 N 번째 음절의 제 1 속성 확률값을 파악한다. 이 후 확률적 추출부(391)는 815단계에서 N 번째 음절 및 N+1 번째 음절의 조합의 제 2 속성 확률값을 파악한다. 여기서, 속성 확률값 메모리(250)는 하기 <표 5>와 같이 음절 또는 음절 조합 별 속성 확률값을 속성 확률값 테이블로 저장할 수 있다. 이 때 속성 확률값 메모리(250)는 음절 또는 음절 조합에 있어서, 속성 데이터의 첫 음절로서의 속성 확률값(Begining; B), 가운데 음절로서의 속성 확률값(Inside; I), 끝 음절로서의 속성 확률값(End; E) 또는 단일 음절로서의 속성 확률값(Single; S) 등으로 분류하여 저장할 수 있다. 또한 속성 확률값 메모리(250)는 음절 또는 음절 조합에 있어서, 장소의 속성으로서의 속성 확률값(Location; L) 또는 내용의 속성으로서의 속성 확률값(Cotext; C)으로 분류하여 저장할 수 있다.
Figure 112008026520524-PAT00002
예를 들면, 문자 정보가 '청계천에서만나'이면, 확률적 추출부(391)는 '청'의 속성 확률값 및 '청계'의 속성 확률값을 파악한다. 이 때 확률적 추출부(391)는 '청'에 있어서, 속성 데이터의 첫 음절로서의 속성 확률값이 가장 높으므로, 이를 '청'의 속성 확률값으로 파악할 수 있다. 그리고 확률적 추출부(391)는 '청계'에 있어서, 속성 데이터의 첫 음절로서의 속성 확률값이 가장 높으므로, 이를 '청계'의 속성 확률값으로 파악할 수 있다.
다음으로, 확률적 추출부(391)는 817단계에서 N 번째 음절의 제 1 속성 확률값이 N 번째 음절 및 N+1 번째 음절의 조합의 제 2 속성 확률값을 초과하는지의 여부를 판단한다. 이 때 817단계에서 제 1 속성 확률값이 제 2 속성 확률값을 초과하는 것으로 판단되면, 확률적 추출부(391)는 819단계에서 제 1 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하는지의 여부를 판단한다. 그리고 819단계에서 제 1 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하는 것으로 판단되면, 확률적 추출부(391)는 821단계에서 N 번째 음절을 속성 데이터로 추출한다. 예를 들면, '청'의 속성 확률값이 '청계'의 속성 확률값을 초과하므로, 확률적 추출부(391)는 '청'을 속성 데이터의 첫 음절로 추출할 수 있다.
한편, 817단계에서 제 1 속성 확률값이 제 2 속성 확률값을 초과하지 않는 것으로 판단되면, 확률적 추출부(391)는 823단계에서 제 2 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하는지의 여부를 판단한다. 그리고 823단계에서 제 2 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하는 것으로 판단되면, 확률적 추출부(391)는 825단계에서 N 번째 및 N+1 번째 음절의 조합을 속성 데이터로 추출한다.
다음으로, 확률적 추출부(391)는 827단계에서 N을 N+1로 설정한다. 즉 확률적 추출부(391)는 다음 순서의 음절을 분석한다. 이 후 확률적 추출부(391)는 829계에서 속성 확률값 이용 속성 데이터 추출 절차를 종료할지의 여부를 판단한다. 즉 확률적 추출부(391)는 분석하기 위한 다음 순서의 음절이 존재하는지의 여부를 판단한다. 이 때 829단계에서 속성 확률값 이용 속성 데이터 추출 절차를 종료해야 하는 것으로 판단되면, 확률적 추출부(391)는 831단계에서 속성 데이터를 결정한 다음, 도 8로 리턴한다. 또는 829단계에서 속성 확률값 이용 속성 데이터 추출 절차를 종료하지 않아야 하는 것으로 판단되면, 확률적 추출부(391)는 813단계 내지 829단계를 반복하여 수행한다.
예를 들면, 확률적 추출부(391)는 '천'의 속성 확률값 및 '천에'의 속성 확률값을 파악한다. 이 때 확률적 추출부(391)는 '천'에 있어서, 속성 데이터의 끝 음절로서의 속성 확률값이 가장 높으므로, 이를 '천'의 속성 확률값으로 파악할 수 있다. 그리고 확률적 추출부(391)는 '천에'에 있어서, 속성 데이터의 끝 음절로서의 속성 확률값이 가장 높으므로, 이를 '천에'의 속성 확률값으로 파악할 수 있다. 이에 더하여, '천'의 속성 확률값이 '천에'의 속성 확률값을 초과하므로, 확률적 추출부(391)는 '천'을 속성 데이터의 끝 음절로 추출할 수 있다. 즉 확률적 추출부(391)는 '청'이 첫 음절이고, '천'이 끝 음절인 '청계천'을 속성 데이터로 추출할 수 있다. 이 때 확률적 추출부(391)는 '청계천'을 장소의 속성으로 정의되는 속성 데이터로 추출할 수 있다.
한편, 본 실시예에서는 확률적 추출부(391)가 N 번째 음절의 제 1 속성 확률값과 N 번째 음절 및 N+1 번째 음절 조합의 제 2 속성 확률값을 비교하여 속성 데이터의 적어도 일부를 추출하는 예를 개시하였으나, 이에 한정하는 것은 아니다. 예를 들면, 확률적 추출부(391)는 N-1 번째 음절의 제 1 속성 확률값과 N-1 번째 음절 및 N 번째 음절 조합의 제 2 속성 확률값을 비교하여 속성 데이터의 적어도 일부를 추출함으로써, 본 발명을 구현하는 것도 가능하다. 아울러, 본 실시예에서는 확률적 추출부(391)가 단일 음절의 제 1 속성 확률값과 연속하는 두 개의 음절 조합의 제 2 속성 확률값을 비교하여 속성 데이터의 적어도 일부를 추출하는 예를 개시하였으나, 이에 한정하는 것은 아니다. 즉 확률적 추출부(391)는 단일 음절의 제 1 속성 확률값과 연속하는 적어도 두 개의 음절 조합의 제 2 속성 확률값을 비교하여 속성 데이터의 적어도 일부를 추출함으로써, 본 발명을 구현하는 것도 가능하다.
여기서, 유한 상태 추출부(381) 및 확률적 추출부(391)는 하기 <표 6>과 같이 속성 데이터를 추출할 수 있다.
날짜 시간 장소
4월5일 12시 청계천
예를 들면, 문자 정보가 '4월5일12시에청계천에서만나'이면, 유한 상태 추출부(381)는 '4월5일' 및 '12시'를 추출할 수 있으며, 확률적 추출부(391)는 '청계천'을 추출할 수 있다.
다음으로, 제어부(300)는 421단계에서 속성 데이터를 처리한다. 이 때 제어부(300)는 기본 데이터와 속성 데이터의 적어도 일부를 제 2 기능에 대응시켜 저장할 수 있다. 예를 들면, 속성 데이터 처리부(390)는 도 7a의 (b), 도 7b의 (b), 도 7c의 (b) 및 도 7d의 (b)에 도시된 바와 같이 기본 데이터와 속성 데이터를 처리할 수 있다.
이와 같이, 제어부(300)가 속성 데이터를 처리하는 절차를 도 12를 참조하여 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다. 도 12는 도 6에서 속성 데이터 처리 절차를 도시하는 순서도이다.
도 12를 참조하면, 제어부(300)는 911단계에서 속성 데이터를 분석하여, 속성 데이터를 처리하기 위한 제 2 기능을 결정한다. 이 때 제어부(300)는 상기 <표 2>와 같이 문자 정보의 속성 키워드에 대응하여 매칭된 제 2 기능을 결정할 수 있다. 또는 제어부(300)는 속성 데이터의 속성에 대응하여 매칭된 제 2 기능을 결정할 수 있다. 예를 들면, 단일 문자 정보로부터 추출된 속성 데이터의 속성이 상기 <표 6>과 같이 날짜, 시간, 장소로 구성되면, 제어부(300)는 제 2 기능으로 스케줄 관리 기능을 결정할 수 있다.
다음으로, 제어부(300)는 913단계에서 속성 데이터를 표준화한다. 즉 제어부(300)는 속성 데이터를 일정 기준에 따라 객관화시킨다. 예를 들면, 제어부(300)는 날짜, 시간, 금액 등을 일정 서식으로 통일시킬 수 있다. 그리고 제어부(300)는 생성 날짜, 생성 시간을 기준으로 속성 데이터를 표준화할 수 있다. 이 때 속성 데이터 처리부(390)는 표준화 정보 메모리(270)의 표준화 정보를 이용하여 속성 데이터를 표준화할 수 있다. 여기서, 표준화 정보 메모리(270)는 하기 <표 7>과 같이 속성 데이터 별 표준화 정보를 테이블로 저장할 수 있다.
Figure 112008026520524-PAT00003
예를 들면, 속성 데이터가 '4월5일' 또는 '04/05'이고, 생성 날짜가 '2008년3월29일'이면, 제어부(300)는 '4월5일'을 '20080405'로 표준화할 수 있다. 또는 속성 데이터가 '5일'이고, 생성 날짜가 '2008년3월29일'이면, 제어부(300)는 '5일'을 생성 날짜 이후의 '20080405'로 표준화할 수 있다.
다음으로, 제어부(300)는 915단계에서 속성 데이터로 제 2 기능을 수행한다. 이 때 제어부(300)는 제 2 기능에 적용 가능하도록 속성 데이터를 재배열하여 제 2 기능을 수행한다.
본 발명에 따르면, 제 1 기능을 통해 문자 정보 생성 시, 문자 정보로부터 속성 데이터를 추출함으로써, 통신 단말기는 추출된 속성 데이터를 제 2 기능으로 처리할 수 있다. 이로 인하여, 통신 단말기에서 다수개의 기능들 사이에서 문자 정보를 공유시킬 수 있다. 즉 통신 단말기는 단일 문자 정보를 다수개의 기능으로 관리할 수 있다. 이에 따라, 통신 단말기에서 문자 정보를 용이하게 관리할 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 통신 단말기의 개략적인 구성을 도시하는 블록도,
도 2는 도 1에서 메모리의 개략적인 구성을 도시하는 블록도,
도 3은 도 1에서 제어부의 개략적인 구성을 도시하는 블록도,
도 4는 도 3에서 문법적 추출부의 개략적인 구성을 도시하는 블록도,
도 5는 도 3에서 비문법적 추출부의 개략적인 구성을 도시하는 블록도,
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 문자 정보 관리 절차를 도시하는 순서도,
도 7a 내지 도 7d는 본 발명의 실시예에 따른 문자 정보 관리 절차 수행 시 표시되는 화면의 구성예를 도시하는 예시도들,
도 8은 도 6에서 문법적 속성 데이터 추출 절차를 도시하는 순서도,
도 9는 도 6에서 비문법적 속성 데이터 추출 절차를 도시하는 순서도,
도 10은 도 9에서 유한 상태 조건에 따른 속성 데이터 추출 절차를 도시하는 순서도,
도 11은 도 9에서 속성 확률값 이용 속성 데이터 추출 절차를 도시하는 순서도, 그리고
도 12는 도 6에서 속성 데이터 처리 절차를 도시하는 순서도이다.

Claims (24)

  1. 다수개의 음절들로 이루어지는 문자 정보 생성 시, 미리 결정된 속성으로 정의되는 속성 데이터의 위치가 설정된 문법 조건에 따라 상기 음절들 중 적어도 일부가 배열되는지의 여부를 판단하는 과정과,
    상기 문법 조건에 따라 배열되면, 상기 설정된 위치에서 상기 음절들 중 적어도 일부를 상기 속성 데이터로 추출하며, 그렇지 않으면, 상기 음절들의 미리 저장된 속성 확률값을 순차적으로 파악하고, 상기 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하는 상기 음절들 중 적어도 일부를 상기 속성 데이터로 추출하는 과정과,
    상기 추출된 속성 데이터를 분석하여 상기 추출된 속성 데이터를 처리하기 위한 기능을 결정하고, 상기 추출된 속성 데이터로 상기 결정된 기능을 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 추출 과정은,
    상기 문법 조건에 따라 배열되지 않으면, 상기 음절 각각의 제 1 속성 확률값 및 상기 음절들 중 연속하는 적어도 두 개의 제 2 속성 확률값을 파악하는 과정과,
    상기 제 1 속성 확률값 및 상기 제 2 속성 확률값이 상기 기준 확률값을 초과하면, 상기 제 1 속성 확률값 및 상기 제 2 속성 확률값 중 어느 하나에 대응하 는 음절을 상기 속성 데이터의 적어도 일부로 추출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 추출 과정은,
    상기 음절들 중 연속하는 적어도 하나가 숫자이면, 상기 음절들 중 연속하는 적어도 하나를 상기 속성 데이터로 추출하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 문법 조건은 속성 키워드 별로 설정되고,
    상기 판단 과정은,
    상기 음절들 중 연속하는 적어도 두 개가 상기 속성 키워드인지의 여부를 판단하는 과정을 포함하며,
    상기 추출 과정은,
    상기 속성 키워드이면, 상기 설정된 위치에서 상기 속성 데이터를 추출하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 기능은 스케줄 등록 기능, 가계부 등록 기능, 폰북 검색 기능 및 폰북 등록 기능 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 수행 과정은,
    상기 문자 정보의 생성 날짜, 생성 시간, 생성 대상을 포함하는 기본 데이터를 이용하여 상기 결정된 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 속성은 날짜, 시간, 금액, 이름, 장소, 전화번호 및 상기 기능을 결정하기 위한 명령어를 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  8. 다수개의 음절들로 이루어지는 문자 정보를 포함하는 통신 메시지 생성 시, 상기 음절들의 미리 저장된 속성 확률값을 순차적으로 파악하고, 상기 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하는 상기 음절들 중 적어도 일부를 미리 결정된 속성으로 정의되는 속성 데이터로 추출하는 과정과,
    상기 추출된 속성 데이터를 재배열하여 스케줄 등록 기능을 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 추출 과정은,
    상기 속성 데이터의 위치가 설정된 문법 조건에 따라 상기 음절들 중 적어도 일부가 배열되지 않으면, 수행되는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 추출 과정은,
    상기 음절 각각의 제 1 속성 확률값 및 상기 음절들 중 연속하는 적어도 두 개의 제 2 속성 확률값을 파악하는 과정과,
    상기 제 1 속성 확률값 및 상기 제 2 속성 확률값이 상기 기준 확률값을 초과하면, 상기 제 1 속성 확률값 및 상기 제 2 속성 확률값 중 어느 하나에 대응하는 음절을 상기 속성 데이터의 적어도 일부로 추출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 추출 과정은,
    상기 음절들 중 연속하는 적어도 하나가 숫자이면, 상기 음절들 중 연속하는 적어도 하나를 상기 속성 데이터로 추출하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 속성은 날짜, 시간, 금액, 이름 및 장소를 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 문법 조건은 속성 키워드 별로 설정되고,
    상기 추출 과정은,
    상기 음절들 중 연속하는 적어도 두 개가 상기 속성 키워드이면, 상기 설정된 위치에서 상기 속성 데이터를 추출하는 과정을 더 포함하며,
    상기 추출된 속성 데이터를 재배열하여 가계부 등록 기능을 수행하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 속성은 날짜, 시간, 금액, 이름 및 장소를 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  15. 문자 정보 작성 모드에서 다수개의 음절들로 이루어지는 문자 정보 생성 시, 상기 음절들 중 연속하는 적어도 두 개가 속성 키워드인지의 여부를 판단하는 과정과,
    상기 속성 키워드이면, 상기 음절들 중 상기 속성 키워드에 이웃하며, 연속하는 적어도 두 개를 미리 결정된 속성으로 정의되는 속성 데이터로 추출하는 과정 과,
    상기 속성 키워드를 이용하여 상기 추출된 속성 데이터를 처리하기 위한 기능을 결정하고, 상기 추출된 속성 데이터로 상기 결정된 기능을 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 속성 키워드는 상기 기능을 수행하기 위한 명령어이며,
    상기 기능은 폰북 검색 기능 또는 폰북 등록 기능인 것을 특징으로 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 속성은 전화번호인 것을 하는 통합 자연어 인터페이스 방법.
  18. 다수개의 음절들로 이루어지는 문자 정보 생성 시, 미리 결정된 속성으로 정의되는 속성 데이터의 위치가 설정된 문법 조건에 따라 상기 음절들 중 적어도 일부가 배열되는지의 여부를 판단하는 문자 정보 분류부와,
    상기 문법 조건에 따라 배열되면, 상기 설정된 위치에서 상기 음절들 중 적어도 일부를 상기 속성 데이터로 추출하는 문법적 추출부와,
    상기 문법 조건에 따라 배열되지 않으면, 상기 음절들의 미리 저장된 속성 확률값을 순차적으로 파악하고, 상기 속성 확률값이 기준 확률값을 초과하는 상기 음절들 중 적어도 일부를 상기 속성 데이터로 추출하는 비문법적 추출부와,
    상기 추출된 속성 데이터를 분석하여 상기 추출된 속성 데이터를 처리하기 위한 기능을 결정하고, 상기 추출된 속성 데이터로 상기 결정된 기능을 수행하는 속성 데이터 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 단말기.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 문법 조건, 상기 음절 각각의 제 1 속성 확률값 및 상기 음절들 중 연속하는 적어도 두 개의 제 2 속성 확률값을 저장하는 메모리를 더 포함하며,
    상기 비문법적 추출부는,
    상기 상기 제 1 속성 확률값 및 상기 제 2 속성 확률값이 상기 기준 확률값을 초과하면, 상기 제 1 속성 확률값 및 상기 제 2 속성 확률값 중 어느 하나를 상기 속성 데이터로 추출하는 것을 특징으로 하는 통신 단말기.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 비문법적 추출부는,
    상기 음절들 중 연속하는 적어도 하나가 숫자이면, 상기 음절들 중 연속하는 적어도 하나를 상기 속성 데이터로 추출하는 것을 특징으로 하는 통신 단말기.
  21. 제 19 항에 있어서,
    상기 메모리는,
    상기 문법 조건을 속성 키워드 별로 저장하며,
    상기 문자 정보 분류부는,
    상기 음절들 중 연속하는 적어도 두 개가 상기 속성 키워드인지의 여부를 판단하며,
    상기 문법적 추출부는,
    상기 속성 키워드이면, 상기 설정된 위치에서 상기 속성 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는 통신 단말기.
  22. 제 19 항에 있어서,
    상기 기능은 스케줄 등록 기능, 가계부 등록 기능, 폰북 검색 기능 및 폰북 등록 기능 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 통신 단말기.
  23. 제 19 항에 있어서,
    상기 속성 데이터 처리부는,
    상기 문자 정보의 생성 날짜, 생성 시간, 생성 대상을 포함하는 기본 데이터를 이용하여 상기 결정된 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 통신 단말기.
  24. 제 19 항에 있어서,
    상기 속성은 날짜, 시간, 금액, 이름, 장소, 전화번호 및 명령어를 포함하는 것을 특징으로 하는 통신 단말기.
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