KR20140048976A - 동적 포함관계 추론 - Google Patents

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Abstract

동적 포함관계 추론을 위한 시스템들 및 방법들이 기재된다. 예를 들어, 동적 포함관계 추론을 위한 방법은, 현재 시간과 연관된 시간 신호를 수신하는 단계; 현재 시간에서 사용자와 연관된 데이터를 포함하는 제 1 입력 신호를 수신하는 단계; 제 1 입력 신호 및 현재 시간에 기초하여 제 1 콘텍스트를 결정하는 단계; 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스와 제 1 콘텍스트를 비교하는 단계; 및 비교에 부분적으로 기초하여 제 2 콘텍스트를 결정하는 단계를 포함할 수도 있다.

Description

동적 포함관계 추론{DYNAMIC SUBSUMPTION INFERENCE}
관련 출원들에 대한 상호 참조
본 특허출원은 발명의 명칭이 "Dynamic Subsumption Inference" 로 2011년 7월 14일자로 출원된 미국 가출원 제 61/507,934호에 대한 우선권을 주장하며, 그 가출원의 전체는 여기에 인용에 의해 포함된다. 이러한 특허 출원은 또한, 발명의 명칭이 "Dynamic Subsumption Inference" 로 2012년 7월 12일자로 출원된 미국 실용신안 제 13/547,902호에 대한 우선권을 주장하며, 그 실용신안의 전체는 여기에 인용에 의해 포함된다.
본 발명은 일반적으로 데이터의 해석들에 관한 것으로, 더 상세하게는, 사용자 데이터와 연관된 학습 알고리즘(learning algorithm)들에 관한 것이다.
데이터의 기계 해석들은 사람이 그 데이터를 어떻게 인지할 수도 있는지와는 상이하다. 기계 학습 알고리즘은, SPS, 가속도계, WiFi, 또는 다른 신호들과 같은 데이터에 기초하여 상황들 또는 장소들을 식별할 수도 있다. 기계가 이들 신호들과 연관된 위치 또는 상황에 할당하는 라벨들은, 사용자에게 의미있는 라벨들과 매칭하도록 변경될 필요가 있다.
본 발명의 실시예들은, 동적 포함관계 추론을 위한 시스템들 및 방법들을 제공한다. 예를 들어, 일 실시예에서, 동적 포함관계 추론을 위한 방법은, 현재 시간과 연관된 시간 신호를 수신하는 단계; 현재 시간에서 사용자와 연관된 데이터를 포함하는 제 1 입력 신호를 수신하는 단계; 제 1 입력 신호 및 현재 시간에 기초하여 제 1 콘텍스트(context)를 결정하는 단계; 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스와 제 1 콘텍스트를 비교하는 단계; 및 비교에 부분적으로 기초하여 제 2 콘텍스트를 결정하는 단계를 포함한다.
이들 예시적인 실시예들은 본 발명을 제한하거나 정의하는 것이 아니라 본 발명의 이해를 보조하기 위한 예들을 제공하도록 언급된다. 예시적인 실시예들은 상세한 설명에 설명되어 있으며, 본 발명의 추가적인 설명이 여기에 제공된다. 본 발명의 다양한 실시예들에 의해 제공된 이점들은 본 명세서를 검토함으로써 추가적으로 이해될 수도 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 모바일 디바이스의 컴포넌트들의 블록도이다.
도 2는 동적 포함관계 추론을 수행하도록 동작가능한 시스템의 블록도이다.
도 3a는 위치에 대한 사용자의 시각(perspective)과 기계 시각 사이의 차이의 다이어그램이다.
도 3b는 위치의 사용자에 대한 시각과 기계 시각 사이의 차이의 다른 다이어그램이다.
도 4a는 위치 데이터에 기초하여 신호들에 적용된 태그(tag)들의 다이어그램이다.
도 4b는 태그들에 기초한 포함관계 결정의 다이어그램이다.
도 5a는 특정한 위치에서 이용가능한 신호들의 다이어그램이다.
도 5b는 일 실시예에 따른 동적 포함관계 추론의 다이어그램이다.
도 6a는 일 실시예에 따른 동적 포함관계 추론의 다른 다이어그램이다.
도 6b는 일 실시예에 따른 동적 포함관계 추론의 다른 다이어그램이다.
도 7은 일 실시예에 따른 동적 포함관계 추론을 위한 방법에 대한 흐름도이다.
본 발명의 실시예들은, 새로운 정보가 이용가능하게 될 경우 정제(refine)될 수 있는 동적으로 발전하는(evolving) 모델을 구현하기 위한 시스템들 및 방법들을 제공한다. 이러한 정보는 사용자 프롬프트(prompt)에 응답하여 수신된 데이터 또는 센서로부터 수신된 데이터, 예를 들어, "SPS"(Satellite Positioning Signal) 신호, Wi-Fi 신호, 사용자 프롬프트에 대한 응답, 또는 모션 센서 또는 다른 센서로부터 수신된 신호 형태로 도래할 수도 있다.
본 발명에 따른 디바이스가 새로운 정보를 수신할 경우, 디바이스는, 사용자에 관한 다른 이용가능한 정보, 예를 들어, 이전의 센서 데이터 또는 과거의 프롬프트들에 대한 응답들과 이러한 새로운 정보를 결합한다. 이것은 본 발명에 따른 디바이스가, 새로운 데이터가 수신된 경우 성장 및 적응하는 모델을 개발할 수 있게 한다.
여기에 설명된 바와 같이, 사용자에 관한 데이터는 콘텍스트로서 지칭된다. 콘텍스트는, 엔티티의 상황을 특성화하는데 사용될 수 있는 임의의 정보이다. 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트는 사용자 및 사용자가 달성하고 있는 태스크에 관련된 변수들과 연관될 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트는 사용자 위치, 현재 위치와 연관된 특성들(예를 들어, 환경적 인자들), 사용자가 현재 취하고 있는 동작, 사용자가 완료하기를 시도하고 있는 태스크, 사용자의 현재 상태, 또는 임의의 다른 이용가능한 정보와 연관될 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트는 모바일 디바이스 또는 애플리케이션과 연관될 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트는 특정한 모바일 디바이스 또는 특정한 애플리케이션과 연관될 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트는 소셜 네트워킹 애플리케이션, 맵 애플리케이션, 또는 메시징 애플리케이션과 같은 모바일 애플리케이션과 연관될 수도 있다. 콘텍스트들의 추가적인 예들은 위치, 시간들, 활동들, 현재 사운드(sound)들, 및 온도, 습도, 또는 다른 관련 정보와 같은 다른 환경적 인자들과 연관된 정보를 포함한다.
몇몇 실시예들에서, 콘텍스트 또는 콘텍스트들은 센서들, 예를 들어, 가속도계들, SPS 및 WiFi 센서들, 광 센서들, 오디오 센서들, 생체인식 센서들, 또는 당업계에 알려진 다른 이용가능한 물리적 센서들과 같은 물리적 센서들로부터 결정될 수도 있다. 다른 실시예들에서, 콘텍스트는 가상 센서들, 예를 들어, 하나 또는 그 초과의 센서들 및 그들 센서들과 연관된 로직으로부터 수신된 정보에 의해 결정될 수도 있다. 일 실시예에서, 가상 센서는, 사용자가 홈(home)에 있다고 결정하기 위해 프로그래밍하는 것과 결합하여 SPS, wi-fi, 및 시간 센서들을 사용하는 센서를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 이들 센서들, 및 관련 프로그래밍 및 프로세서는, 센서로서 지칭되는 단일 모듈의 일부일 수도 있다.
센서들로부터 수집된 콘텍스트 정보는, 다양한 목적들을 위해, 예를 들어, 모바일 디바이스의 동작을 변경시키거나 관련 정보를 사용자에게 제공하기 위해 사용될 수도 있다. 그러나, 기계, 예를 들어, 모바일 디바이스는 사람이 정보를 인지할 수도 있는 것과 동일한 방식으로 정보를 인지하지 않는다. 본 발명은 기계 판독가능한 센서 데이터와 사람 레벨 주석(annotation)들을 연관시키기 위한 시스템들 및 방법들을 설명한다. 예를 들어, 본 발명의 몇몇 실시예들은 센서 데이터를 수신하는 것, 사용자와 연관된 데이터의 데이터베이스와 그 센서 데이터를 비교하는 것, 및 비교에 기초하여 사용자에 관한 결정들을 행하는 것을 고려한다. 그 후, 이들 결정들은 디바이스의 동작을 변경시키거나 특정한 유용한 정보를 사용자에게 안내하는데 사용될 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 사용자와 연관된 센서 데이터는 모바일 디바이스(또는 콘텍스트 엔진)에 의해 수신되고, 사용자의 현재 콘텍스트에 관한 정보를 결정하는데 사용될 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 이러한 결정은, 사용자의 과거 콘텍스트 또는 콘텍스트들과 연관된 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 행해질 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 센서는 사용자의 현재 위치와 연관된 데이터를 검출하고 그 데이터를 콘텍스트 엔진에 송신할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 그 센서 데이터에 기초하여, 콘텍스트 엔진은 사용자가 홈에 있다고 결정할 수도 있다. 유사하게, 다른 실시예에서, 콘텍스트 엔진은 부가적인 데이터, 예를 들어, 사용자의 현재 물리적 활동을 수신하고, 이러한 데이터에 기초하여 부가적인 결정들을 행할 수도 있다. 또 다른 실시예들에서, 콘텍스트 엔진은 다수의 센서 신호들을 수신할 수도 있다. 그러한 일 실시예에서, 하나의 센서 신호는 사용자가 현재 홈에 있다는 것을 표시할 수도 있고, 다른 센서 신호는 사용자가 수면중이라는 것을 표시할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 콘텍스트 엔진은 이러한 정보를 과거의 사용자 콘텍스트들과 비교하고, 사용자가 침대에 있다고 결정할 수도 있다. 또한, 다른 실시예에서, 콘텍스트 엔진은, 현재 시간이 4PM이라는 것을 표시하는 추가적인 센서 데이터를, 예를 들어, 시간 센서로부터 수신할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 그 후, 시스템은 이러한 부가적인 데이터를 데이터베이스와 비교하고, 과거의 콘텍스트들에 기초하여 사용자가 침대에 있는 것이 아니라 오히려 사용자의 거실의 소파 상에서 수면중이라고 결정할 수도 있다. 그러한 결정은 포함관계의 개념을 도입하며, 여기서, 하나의 더 큰 콘텍스트, 예를 들어, 홈은 다수의 더 작은 콘텍스트들, 예를 들어, 침실, 부엌, 및 거실을 포함한다.
본 발명의 추가적인 실시예들에서, 콘텍스트 엔진은 사용자 입력에 적어도 부분적으로 기초하여 콘텍스트를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 콘텍스트 엔진은, 콘텍스트에 관련된 사용자 입력을 수신하기 위한 사용자 인터페이스를 생성하도록 구성될 수도 있으며, 사용자 입력에 의해 생성된 신호들에 응답하여, 사용자의 현재 콘텍스트와 연관된 부가적인 정보를 결정할 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 콘텍스트 엔진은, 프롬프트들을 디스플레이할 수도 있고, 사용자는 사용자의 현재 상황에 관한 대답들로 그 프롬프트에 응답한다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 이들 프롬프트들은, "작업중인가", "식사중인가", 또는 "현재 늦었는가" 와 같은 프롬프트들을 포함할 수도 있으며, 사용자의 현재 콘텍스트에 관한 부가적인 정보를 결정하는데 사용될 수도 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트 엔진은 다른 인터페이스들 또는 애플리케이션들, 예를 들어, 소셜 네트워킹 페이지들 또는 포스트(post)들, 텍스트 메시지들, 이메일들, 캘린더 애플리케이션들, 문서 작성 소프트웨어, 또는 사용자 입력을 수신하도록 구성된 다른 애플리케이션들로부터 사용자 입력을 수신할 수도 있다. 예를 들어, 콘텍스트 엔진은 사용자의 저장된 캘린더 정보에 액세스하도록 구성될 수도 있다. 그러한 일 실시예에서, 사용자는 8AM의 치과 예약과 연관된 데이터를 저장했을 수도 있다. 센서 데이터에 기초하여, 콘텍스트 엔진은, 현재 시간이 8:10AM이고 사용자가 시간 당 50마일로 현재 이동중이라고 결정할 수도 있다. 이러한 정보에 기초하여, 콘텍스트 엔진은, 사용자가 치과 예약에 현재 늦었다고 결정할 수도 있다. 시스템은, 사용자가 치과 예약으로의 루트에 있다고 결정하기 위해, 부가적인 센서 데이터, 예를 들어, 사용자의 현재 위치를 나타내는 SPS 데이터를 추가적으로 참조할 수도 있다. 추가적인 실시예에서, 시스템은 사용자가 치과에 있다는 부가적인 센서 데이터를 수신할 수도 있다.
추가적으로, 본 발명의 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트 엔진은 사용자와 연관된 데이터베이스에 콘텍스트 정보를 적용할 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트 엔진은, 사용자의 콘텍스트에 관한 장래의 결정들을 행하기 위해 이러한 데이터베이스에 액세스하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 데이터베이스는 주중의 특정한 시간에 직장으로의 보행과 연관된 콘텍스트를 저장할 수도 있다. 이러한 데이터에 기초하여, 콘텍스트 엔진은, 그 특정한 시간에, 사용자가 직장으로 보행중이거나 직장으로 보행해야 한다고 결정할 수도 있다.
본 발명의 실시예에서, 시스템은 다수의 목적들을 위해 콘텍스트 데이터를 사용할 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 콘텍스트 엔진은, 리마인더(reminder)들을 선택적으로 적용하기 위해, 모바일 디바이스의 동작을 변경시키기 위해, 특정한 마케팅을 지시하기 위해, 또는 몇몇 다른 기능을 위해 콘텍스트 데이터를 사용할 수도 있다. 예를 들어, 치과 예약에 늦은 사용자에 관해 상술된 실시예에서, 콘텍스트 정보에 기초하여, 콘텍스트 엔진은, 사용자가 늦었다고 결정하고, 사용자에게 출력할 리마인더를 생성할 수도 있다. 추가적으로, 일 실시예에서, 콘텍스트 엔진은 사용자의 현재 위치를 식별하고, 치과로의 최단 루트를 사용자에게 나타내는 디스플레이를 생성 및 출력할 수도 있다. 또는, 다른 실시예에서, 디바이스는, 사용자가 예약을 재스케줄링하기 위해 전화통화할 수 있도록 치과의 전화 번호를 사용자에게 나타내는 프롬프트를 생성할 수도 있다. 유사하게, 몇몇 실시예들에서, 사용자가 정시에 치과에 도달하면, 콘텍스트 엔진은, 캘린더 리마인더가 비활성화되어야 한다고 결정하도록 콘텍스트 데이터를 사용할 수도 있으므로, 사용자를 귀찮게 하지 않는다.
다른 실시예들에서, 콘텍스트 정보는 다른 목적들을 위해 사용될 수도 있다. 일 실시예에서, 콘텍스트 엔진은, 예를 들어, 사용자가 오피스에 있다는 SPS 데이터, 현재 시각, 및 "미팅"과 연관된 사용자의 캘린더 내의 엔트리에 기초하여, 사용자가 미팅중인 높은 확률이 존재한다는 것을 표시하는 센서 데이터를 수신할 수도 있다. 따라서, 본 발명에 따른 시스템은, 벨소리(ringer)를 무음(silent)으로 셋팅하도록 사용자의 모바일 디바이스의 디바이스 셋팅들을 조정할 수도 있으므로, 사용자는 미팅동안 방해받지 않는다. 추가적으로, 몇몇 실시예들에서, 이러한 정보는 다이렉트 마케팅(direct marketing)을 위해 사용될 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 사용자의 현재 위치 및 활동에 기초하여 모바일 광고가 사용자에게 안내될 수도 있다. 예를 들어, 그러한 일 실시예에서, 본 발명의 시스템은, 사용자가 배고플 것 같다고 결정할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 콘텍스트 엔진은, 현재 시각과 연관된 입력 데이터 및 사용자가 일반적으로 식사하는 시간에 관한 과거의 입력에 기초하여 이러한 결정을 행할 수도 있다. 이러한 콘텍스트에 기초하여, 본 발명의 콘텍스트 엔진은 레스토랑들과 연관된 웹 페이지들을 사용자에게 출력할 수도 있다. 본 발명의 추가적인 실시예에서, 콘텍스트 엔진은, 사용자의 현재 위치와 연관된 콘텍스트를 결정하고, 근방의 레스토랑들에 관련된 마케팅을 출력할 수도 있다. 추가적인 실시예에서, 시스템은, 사용자가 이전에 선호도를 표시했던 레스토랑들과 연관된 콘텍스트를 결정하고, 그들 레스토랑들에만 연관된 정보를 사용자에게 제공할 수도 있다.
유사한 참조 번호들이 수 개의 도면들 전반에 걸쳐 유사한 엘리먼트들을 표시하는 도면들을 이제 참조하면, 도 1은, 프로세서(120), 소프트웨어(124)를 포함한 메모리(122), 입력/출력(I/O) 디바이스(들)(126)(예를 들어, 디스플레이, 스피커, 키패드, 터치 스크린 또는 터치패드 등), 센서들(130), 및 하나 또는 그 초과의 안테나들(128)을 포함한 컴퓨터 시스템을 포함하는 모바일 디바이스의 일 예(112)를 도시한다. 안테나(들)(128)는 디바이스(112)에 대한 통신 기능을 제공하고, (도 1에 도시되지 않은) 기지국 제어기들과의 양방향 통신을 용이하게 한다. 안테나들은 또한, SPS(satellite positioning system) 신호들, 예를 들어, (도 1에 도시되지 않은) SPS 위성들로부터의 신호들의 수신 및 측정을 가능하게 할 수도 있다. 안테나(들)(128)는 송신기 및/또는 수신기 모듈로부터의 명령들에 기초하여 동작할 수 있으며, 이는 (예를 들어, 메모리(122) 상에 저장된 소프트웨어(124)에 기초하여) 프로세서(120)를 통해 그리고/또는 디바이스(112)의 다른 컴포넌트들에 의해 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 모바일 디바이스(112)는, 예를 들어, 전화기, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, GPS, 포켓 오거나이저(pocket organizer), 핸드헬드 디바이스, 또는 여기에 설명된 컴포넌트들 및 기능을 포함하는 다른 디바이스를 포함할 수도 있다.
프로세서(120)는 지능형 하드웨어 디바이스, 예를 들어, Intel
Figure pct00001
Corporation 또는 AMD
Figure pct00002
에 의해 제조된 것들과 같은 중앙 프로세싱 유닛(CPU), 마이크로제어기, 주문형 집적 회로(ASIC) 등이다. 메모리(122)는 랜덤 액세스 메모리(RAM)과 같은 비-일시적인(non-transitory) 저장 매체들 및 판독-전용 메모리(ROM)를 포함한다. 메모리(122)는, 실행된 경우 프로세서(120)로 하여금 여기에 설명된 다양한 기능들을 수행하게 하도록 구성된 명령들을 포함하는 컴퓨터-판독가능 컴퓨터-실행가능 소프트웨어 코드인 소프트웨어(124)를 저장한다. 대안적으로, 소프트웨어(124)는, 프로세서(120)에 의해 직접 실행가능하지 않을 수도 있지만, 예를 들어, 컴파일 및 실행된 경우 컴퓨터로 하여금 기능들을 수행하게 하도록 구성된다.
센서(들)(130)는 당업계에 알려진 임의의 타입의 센서를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 그것은 SPS 센서들, 속도 센서들, 생체인식 센서들, 온도 센서들, 클록들, 광 센서들, 볼륨 센서들, wi-fi 센서들, 또는 무선 네트워크 센서들을 포함한다. 몇몇 실시예들에서, 센서(들)(130)는 가상 센서들, 예를 들어, 하나 또는 그 초과의 센서들 및 그들 센서들과 연관된 로직을 포함할 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 이들 다수의 센서들, 예를 들어, Wi-Fi 센서, SPS 센서, 및 모션 센서, 및 그들과 연관된 로직은 단일 센서(130)로서 함께 패키징될 수도 있다.
I/O 디바이스들(126)은 당업계에 알려진 임의의 타입의 입력 출력 디바이스를 포함한다. 예를 들어, 그것은 디스플레이, 스피커, 키패드, 터치 스크린 또는 터치패드 등을 포함한다. I/O 디바이스들(126)은 사용자가 프로세서(120)에 의해 실행되는 소프트웨어(124)와 상호작용할 수 있도록 구성된다. 예를 들어, I/O 디바이스들(126)은, 사용자가 프로세서(120) 상에서 구동하는 캘린더 프로그램을 업데이트하기 위해 사용할 수도 있는 터치-스크린을 포함할 수도 있다.
동적 포함관계 추론을 수행하도록 동작가능한 시스템(200)의 일 실시예인 도 2를 이제 참조한다. 시스템(200)은, 하나 또는 그 초과의 액세스 네트워크들(예를 들어, 예시적인 액세스 네트워크(230))을 통해 그리고 가능하게는 (도 2에 도시되지 않은) 하나 또는 그 초과의 트랜지트 네트워크(transit network)들을 통해 모바일 디바이스(220)에 통신가능하게 커플링된 서버(210)를 포함한다. 특정한 실시예에서, 액세스 네트워크(230)는 코드 분할 다중 액세스(CDMA) 네트워크, 시분할 다중 액세스(TDMA) 네트워크, 주파수 분할 다중 액세스(FDMA) 네트워크, 직교 FDMA(OFDMA) 네트워크, 단일-캐리어 FDMA(SC-FDMA) 네트워크 등일 수도 있다. CDMA 네트워크는 UTRA(Universal Terrestrial Radio Access), CDMA2000 등과 같은 라디오 기술을 구현할 수도 있다. UTRA는 광대역-CDMA(W-CDMA) 및 낮은 칩 레이트(LCR)를 포함한다. CDMA2000은 IS-2000, IS-95 및 IS-856 표준들을 커버한다. TDMA 네트워크는 모바일 통신들을 위한 글로벌 시스템(GSM)과 같은 라디오 기술을 구현할 수도 있다. OFDMA 네트워크는 이벌브드 UTRA(E-UTRA), IEEE 802.11, IEEE 802.16, IEEE 802.20, Flash-OFDM
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등과 같은 라디오 기술을 구현할 수도 있다. UTRA, E-UTRA, 및 GSM은 유니버셜 모바일 원격통신 시스템(UMTS)의 일부이다. 롱텀 에볼루션(LTE)은 E-UTRA를 사용하는 UMTS의 릴리즈이다. UTRA, E-UTRA, GSM, UMTS 및 LTE는 "3세대 파트너쉽 프로젝트(3GPP)"로 명칭된 조직으로부터의 문헌들에 설명되어 있다. CDMA2000은 "3세대 파트너쉽 프로젝트 2(3GPP2)"로 명칭된 조직으로부터의 문헌들에 설명되어 있다. LTE 포지셔닝 프로토콜(LPP)은, LTE에 대해 개발된 메시지 포맷 표준이며, 그것은, A-GPS 기능에서 일반적으로 사용되는 위치 서버들과 모바일 디바이스 사이의 메시지 포맷을 정의한다.
서버(210)는 프로세서(211) 및 프로세서(211)에 커플링된 메모리(212)를 포함할 수도 있다. 특정한 실시예에서, 메모리(212)는 프로세서(211)에 의해 실행가능한 명령들(214)을 저장할 수도 있으며, 여기서, 명령들은 다양한 로지컬 모듈들, 컴포넌트들, 및 애플리케이션들을 나타낸다. 예를 들어, 메모리(212)는, 실행된 경우 프로세서(211)로 하여금 여기에 설명된 다양한 기능들을 수행하게 하도록 구성되는 명령들을 포함한 컴퓨터-판독가능 컴퓨터-실행가능 소프트웨어 코드를 저장할 수도 있다. 메모리(212)는 또한, 서버(210)의 하나 또는 그 초과의 보안 인증서(credential)들을 저장할 수도 있다.
모바일 디바이스(220)는 프로세서(221) 및 프로세서(221)에 커플링된 메모리(222)를 포함할 수도 있다. 특정한 실시예에서, 메모리(222)는 프로세서(221)에 의해 실행가능한 명령들(224)을 저장하며, 여기서, 명령들은 다양한 로지컬 모듈들, 컴포넌트들, 및 애플리케이션들을 나타낼 수도 있다. 예를 들어, 메모리(222)는, 실행된 경우 프로세서(221)로 하여금 여기에 설명된 다양한 기능들을 수행하게 하도록 구성되는 명령들을 포함한 컴퓨터-판독가능 컴퓨터-실행가능 소프트웨어 코드를 저장할 수도 있다. 메모리(222)는 또한, 모바일 디바이스(220)의 하나 또는 그 초과의 보안 인증서들을 저장할 수도 있다.
위치(310)에 대한 사용자의 인식과 위치(310)에 대한 SPS 인식 사이의 잠재적인 미스매치의 다이어그램 표현인 도 3a를 이제 참조하면, 도 3a에 도시된 바와 같이, 위치(310)는, 예를 들어, 홈을 포함할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 모바일 디바이스 상의 SPS 엔진은 단일 라벨에 매핑하는 (위도, 경도, 및 불확실도와 같은) 위치 정보를 결정할 수도 있다. 따라서, 콘텍스트 엔진은 SPS 위치 정보와 라벨 "홈" 사이의 1-대-1 매핑에 기초하여 위치(320)를 홈으로서 인식할 수도 있으며, 위치(320)는 이러한 위치(310)에 대한 사용자 인식과 실질적으로 중첩한다. 따라서, 이러한 위치에 대한 기계와 사람 인식 사이에 실질적으로 완전한 중첩이 존재한다. 그러한 실시예는 실질적인 추론을 요구하지 않을 수도 있으며, 즉, 기계는, 단일 타입의 센서 신호들로부터 사용자가 특정한 위치에 있다고 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 3a에 도시된 실시예에서, SPS 또는 wi-fi 위치 시스템은 사용자가 홈에 있다고 표시한다. 그러나, 많은 다른 위치들은 하나 또는 그 초과의 서브-위치들, 예를 들어, 하우스 내의 방(room)들 또는 캠퍼스(campus) 내의 빌딩들을 포함할 수도 있다. 따라서, 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트 엔진은 사용자의 위치를 결정하기 위해 부가적인 계산들을 행해야 한다.
하나 초과의 서브-위치(312, 314, 및 316)를 포함하는 위치(310)의 다이어그램 표현인 도 3b를 이제 참조하면, 도 3b는 이러한 위치에 대한 사용자의 인식 및 머신의 인식에서의 차이를 나타낸다. 예를 들어, 도 3b에 도시된 바와 같이, 위치에 대한 사용자 인식은 또한 (310)으로서 도시되어 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 사용자는 라벨 "캠퍼스" 와 위치를 연관시킬 수도 있다. 그러나, 수신 센서 신호들, 예를 들어, SPS 또는 wi-fi 신호들을 통해, 디바이스는 3개의 상이한 라벨들(예를 들어, 기숙사(312), 체육관(314), 및 엔지니어링 빌딩(316))과 연관된 3개의 상이한 위치들(312, 314, 및 316)을 인식한다. 그러나, 그러한 실시예에서, 디바이스는 이들 3개의 더 협소한(narrow) 라벨들(312, 314, 및 316)과 사용자 라벨 "캠퍼스"(310)를 연관시키지 않을 수도 있다. 따라서, 상기 일 실시예에서, 기숙사(312), 체육관(314), 및 엔지니어링 빌딩(316)에 대한 디바이스 라벨들은 캠퍼스(310)의 사용자의 인식과 미스매치된다.
도 3b에 도시된 실시예에서, (310)은 위치들(312, 314, 및 316)과 연관된 3개의 라벨들을 포괄한다(subsume). 그러한 실시예에서, 디바이스는 (310) 내의 더 협소한 위치들만을 표시하는 것으로서 센서 신호들을 해석할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 디바이스는, 이들 위치들이 실제로는 (310)의 일부라는 것을 인식하지 못할 수도 있다. 즉, 위치(310)의 사용자 라벨은 3개의 위치들(312, 314, 및 316)과 연관되지 않는다. 따라서, 콘텍스트 엔진은, 위치들(312, 314, 및 316)과 연관된 3개의 라벨들이 (310) 내에 포괄된다는 결정을 행할 필요가 있다. 예를 들어, 상술된 실시예에서, 캠퍼스(310)는 기숙사(312), 체육관(314), 또는 엔지니어링 빌딩(316)에 대한 더 협소한 콘텍스트를 포괄한다.
도 3b에 도시된 실시예는 포함관계의 개념을 도입한다. 도 3b에 도시된 바와 같이, 더 큰 콘텍스트(예를 들어, 캠퍼스(310))에 의해 모두 포괄되는 다수의 서브-콘텍스트들(예를 들어, 기숙사(312), 체육관(314), 또는 엔지니어링 빌딩(316))이 존재한다. 여기에 기재된 실시예들은, 더 큰 콘텍스트의 일부들로서 서브-콘텍스트들에 관한 다른 센서 정보에 기초하여 결정들을 행하는 것을 설명한다. 이들 결정들은, 다양한 소스들로부터 수신된 정보, 예를 들어, 도 1의 디바이스(112)에 도시된 센서(들)(130), I/O 디바이스들(126), 및/또는 다른 소스들로부터 수신된 신호들에 기초할 수도 있다.
이제 도 4a를 참조하면, 도 4a는 입력 데이터에 기초하여 적용된 태그들의 다이어그램 표현이다. 예를 들어, 도 4a에 도시된 바와 같이, 일 실시예에서, 디바이스는 위치 P1에 존재할 수도 있으며, 그곳에 있는 동안, 위치 신호 또는 무선 네트워크와 연관된 신호를 포함할 수도 있는 신호 WiFi 1을 검출할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 디바이스는, 입력 디바이스 또는 센서로부터 수신된 신호를 포함할 수도 있는 태그 1을 추가적으로 수신할 수도 있다. 태그 1에 기초하여, 디바이스는 P1에 관한 결정을 행할 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 태그 1에 기초하여, 디바이스는, P1이 특정한 위치라고 결정할 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 디바이스는 P1이 사용자의 오피스라고 결정할 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 태그 1은 프롬프트에 응답하여 사용자에 의해 적용된 태그를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 디바이스는, 디바이스가 WiFi 1의 범위 내로 진입하는 경우, 사용자가 위치를 식별하게 요청하는 프롬프트를 생성할 수도 있다. 다른 실시예들에서, 태그 1은 상이한 정보를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 태그 1은 특정한 시각, 예를 들어, 사용자가 일반적으로 일하고 있는 시간을 포함할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 이러한 정보에 기초하여, 디바이스는 사용자가 직장에 있다고 결정할 수도 있다. 다른 실시예들에서, 태그 1은 다른 센서 정보, 예를 들어, 사운드들, 광, 또는 다른 인자들과 연관된 정보와 연관될 수도 있으며, 그 정보에 기초하여, 위치 P1에 관한 결정을 행할 수도 있다.
유사하게, 도 4a에 도시된 바와 같이, 태그 2 및 WiFi 2에 기초하여, 몇몇 실시예들에서, 디바이스는 위치 P2에 관한 제 2 결정을 행할 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 태그 1에서와 같이, 태그 2는 다양한 이용가능한 센서 또는 사용자 입력 정보에 기초할 수도 있다.
이제 도 4b를 참조하면, 도 4b는 태그 1 및 태그 2에 기초하여 행해진 포함관계 결정의 다이어그램이다. 도 4b에 도시된 바와 같이, 몇몇 실시예들에서, 디바이스는, 태그 1 및 태그 2가 동등하다고 추가적으로 결정할 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 사용자는 (예를 들어, 사용자 프롬프트에 응답하여) 태그 1 및 태그 2 양자에 동일한 태그를 적용할 수도 있다. 또는, 다른 실시예에서, 태그 1 및 태그 2는 상이할 수도 있으며, 예를 들어, 그들은 상이한 센서들로부터의 것일 수도 있다. 그러나, 몇몇 실시예들에서, 디바이스는 각각의 태그가 동등하다는 결정을 행할 수도 있다. 예를 들어, 도 1의 디바이스(112)의 컴포넌트로서 도시되어 있는 센서(들)(130) 또는 I/O 디바이스들(126)로부터 수신되고 메모리(122)에 저장된 이전의 정보에 기초하여, 디바이스는 2개의 태그들의 등가에 관한 결정을 행할 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 태그 1은, 디바이스가 체육관(gym)과 연관시키는 시각일 수도 있다 (예를 들어, 사용자는 월요일, 수요일, 및 금요일에 체육관에 갈 수도 있다). 추가적으로, 그러한 실시예에서, 태그 2는 상이한 타입의 입력 신호를 포함할 수도 있다. 예를 들어, 태그 2는 사용자와 연관된 생체인식 데이터(예를 들어, 심박수, 체온 등)와 연관될 수도 있다. 그러한 실시예에서, 디바이스는, 사용자가 운동중이라고 결정할 수도 있고, 따라서 Wi-Fi 2를 체육관과 또한 연관시킬 수도 있다. 그러한 실시예에서, 도 4b에 도시된 바와 같이, 태그 1 및 태그 2는 결합되며, 위치들 P1 및 P2는 더 높은 레벨의 추상화(abstraction), 즉 위치 P3으로 포괄된다. 따라서, 예를 들어, 상술된 실시예에서, 위치 P3은 체육관을 포함할 수도 있고, 위치들 P1 및 P2는 웨이트 룸(weight room) 또는 심장강화운동(cardio) 룸을 각각 포함할 수도 있다.
이제 도 5a를 참조하면, 도 5a는 특정한 위치에서 이용가능한 위치 신호들의 다이어그램이다. 도 5a에 도시된 실시예에서, 위치 P1에서의 디바이스는 하나 또는 그 초과의 Wi-Fi 신호들 Wifi 1 및 하나 또는 그 초과의 SPS 신호들 SPS 1을 수신한다. 몇몇 실시예들에서, SPS-결정된 위치는 WiFi 신호들을 사용하여 결정된 위치보다 덜 정확하다. 예를 들어, 빌딩 내의 다수의 룸들은 동일한 SPS 결정된 위치에 대응할 수도 있지만, 더 정밀한(granular) WiFi 위치 결정 시스템에 의해 구별가능할 수도 있다. 따라서, 도 5a에 도시된 실시예에서, 사용자가 위치 내에서 이동할 경우, SPS 1은 WiFi 1보다 덜 빈번하게 변하며, 예를 들어, 사용자가 빌딩 내의 룸마다 이동할 경우, WiFi 1은 변할 수도 있지만, SPS 1은 동일하게 유지된다.
이제 도 5b를 참조하면, 도 5b는 일 실시예에 따른 동적 포함관계 추론의 다이어그램 설명이다. 도 5b에 도시된 실시예에서, 디바이스는, 어느 태그들도 다양한 수신 신호들에 적용되지 않았다는 것을 의미하는 언트레이닝된(untrained) 모델로 시작할 수도 있다. 도 5b에 도시된 실시예에서, 2개의 위치들 P1 및 P2가 존재한다. 위치들 P1 및 P2는 오피스 빌딩 내에 2개의 상이한 위치들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, P1은 회의실을 포함할 수도 있고, P2는 오피스를 포함할 수도 있다. 위치들 P1 및 P2 각각에서, 디바이스는 2개의 신호들을 수신한다. 위치 P1에서, 디바이스는 신호들 WiFi 1 및 SPS 1을 수신한다. 위치 P2에서, 디바이스는 신호들 Wifi 2 및 SPS 1을 수신한다. 몇몇 실시예들에서, 사용자가 위치 P1로부터 위치 P2로 이동하고 디바이스에 의해 수신된 신호들이 변할 경우, 태그, 즉 태그 1 또는 태그 2는 각각의 위치에 각각 적용된다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 상술된 바와 같이, 태그는 프롬프트에 응답하여 사용자에 의해 적용될 수도 있다. 또한, 다른 실시예들에서, 태그는 디바이스 상의 다른 센서로부터 수신된 데이터를 모니터링함으로써 디바이스에 의해 적용될 수도 있다.
추가적으로, 도 5b에 도시된 바와 같이, 사용자가 위치 P1로부터 위치 P2로 이동할 경우, 신호 SPS 1이 변하지 않기 때문에, 디바이스는 위치들 P1 및 P2 양자를 커버하는 제 3 위치 P3을 결정한다. 이러한 위치가 결정된 경우, 디바이스는 새로운 태그, 즉 태그 3을 이러한 위치에 적용할 수도 있다. 예를 들어, 상술된 실시예에서, 위치 P1은 회의실을 포함할 수도 있고, P2는 오피스를 포함할 수도 있으며, 위치 P3은 라벨 "직장"과 연관될 수도 있다.
이제 도 6a를 참조하면, 도 6a는 일 실시예에 따른 동적 포함관계 추론의 다른 다이어그램 설명이다. 도 6a는 3개의 위치들 PA, PB, 및 PC를 도시하며, 이들 각각은 WiFi 신호, 즉 Wifi A, WiFi B, 및 WiFi C와 각각 연관된다. 추가적으로, 도 6a에 도시된 바와 같이, 위치들 PA 및 PB는 위치 PE로 포괄된다. 이것은 더 상세히 상술된 바와 같이, 각각의 위치에 적용된 태그들에 의해 결정될 수도 있다. 유사하게, 도 6a에 도시된 실시예에서, 위치들 PE 및 PC 각각은 위치 PD로 포괄된다. 추가적으로, 도 6a에 도시된 바와 같이, 각각의 위치는 신호 SPS 2와 연관된다. 따라서, 예를 들어, 도 6a에 도시된 실시예에서, 위치들 PA 및 PB는 빌딩 PE 내의 교실들과 같은 위치들일 수도 있다. 그리고, 그러한 실시예에서, 위치 PC는 다른 빌딩일 수도 있다. 추가적으로, 빌딩 PC 및 빌딩 PE는 동일한 캠퍼스 PD 상에 위치될 수도 있다.
이제 도 6b를 참조하면, 도 6b는 일 실시예에 따른 동적 포함관계 추론의 다른 다이어그램 설명이다. 도 6b는, 도 5b 및 6a에 도시된 엘리먼트들을 포함하는 부가적인 추상화 계층을 도시한다. 예를 들어, 도 6b에 도시된 바와 같이, 위치들 PA 및 PB 양자는 위치 PE의 일부이다. 예를 들어, 상술된 실시예에서, PA 및 PB 각각은 빌딩 PE 내의 교실들일 수도 있다. 유사하게, PC는, 빌딩 PE와 함께 동일한 캠퍼스 PD의 일부인 다른 빌딩일 수도 있다. 추가적으로, 캠퍼스 PD와 연관된 위치들의 각각은 신호 SPS 2와 연관될 수도 있다.
추가적으로, 도 6b에 도시된 바와 같이, 위치들 P1 및 P2 양자는 더 큰 위치 P3 내의 서브-위치들이다. 예를 들어, 상술된 실시예에서, 위치 P1은 회의실을 포함할 수도 있고 P2는 오피스를 포함할 수도 있으며, 위치 P3은, P1 및 P2 양자가 위치된 복합관(complex)을 포함할 수도 있다. 추가적으로, 몇몇 실시예들에서, P3 내의 위치들의 각각은 동일한 신호 SPS 1과 연관될 수도 있다. 도 6b에 도시된 바와 같이, 위치들 P3 및 PD 각각은 더 큰 영역(810)의 일부일 수도 있다. 이러한 더 큰 영역은, 예를 들어, 신호들 SPS 1 및 SPS 2 양자와 연관된 이웃 또는 도시를 포함할 수도 있다.
상기 예들은 위치 결정과 연관된 위치들 및 신호들에 관해 설명되어 있다. 그러나, 다른 실시예들에서, 콘텍스트 엔진은 다른 신호들, 예를 들어, I/O 디바이스들(126), 센서(들)(130)로부터의 신호들, 또는 메모리(122)에 저장된 데이터에 기초하여 다른 결정들을 행하기 위해 포함관계를 사용할 수도 있다. 따라서, 다른 실시예들에서, 콘텍스트 엔진은 임의의 타입의 콘텍스트 및 대응하는 라벨들 및 모델들의 합성물들에 대한 포함관계 모델을 구축할 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 사용자 제공된 라벨은 다수의 기계 생성된 콘텍스트들 및 대응하는 모델들에 대응할 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 라벨들은 마음 상태들(예를 들어, 행복함, 슬픔, 집중 등), 활동들(일하기, 놀기, 운동, 휴가 등), 또는 사용자의 필요성들(예를 들어, 목마름, 배고픔, 또는 상점에서 무언가를 탐색하기)과 연관될 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트는 사용자의 자동차 내에서의 이동과 연관될 수도 있다. 그러한 실시예에서, 사용자의 속도 또는 위치, 시각, 사용자의 캘린더 애플리케이션에 저장된 엔트리들, 소셜 네트워크로의 포스트들, 또는 임의의 다른 이용가능한 데이터와 같은 인자들과 연관된 센서 신호들은, 사용자의 콘텍스트에 관한 추론들을 행하도록 콘텍스트 엔진에 의해 사용될 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 사용자가 일반적으로 식사를 하는 시각에 수 개의 레스토랑들 근방에 사용자가 있다는 것을 표시하는 신호들을 콘텍스트 엔진이 수신하면, 콘텍스트 엔진은 사용자가 레스토랑을 탐색하는 것과 연관된 콘텍스트를 결정할 수도 있다. 유사하게, 다른 실시예에서, 동일한 시간에 사용자가 여전히 오피스에 있고, 사용자가 일반적으로 식사를 하는 시간을 상당히 지나 또한 계속 오피스에 있으면, 디바이스는 사용자가 배고프다는 것과 연관된 콘텍스트를 결정할 수도 있다. 이들 실시예들 중 어느 하나의 실시예에서, 디바이스는 근방의 레스토랑들로부터의 메뉴를 사용자에게 추가적으로 제공할 수도 있다.
추가적인 실시예들에서, 또 다른 인자들이 고려될 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트 엔진은 사용자의 활성도과 연관된 센서 신호들에 기초하여 결정들을 행할 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 콘텍스트 엔진은 상이한 활동들을 동일한 더 큰 위치 내의 상이한 위치들과 연관시킬 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 콘텍스트 엔진은, 예를 들어, 사용자가 TV를 시청중인 동안, 거실에 앉아있는 것과 연관된 콘텍스트를 결정할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 콘텍스트 엔진은 부엌에 있는 동안 앉아있는 것과 연관된 다른 콘텍스트를 결정할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 콘텍스트 엔진은 침실에서 자는 것과 연관된 또 다른 콘텍스트를 결정할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 콘텍스트 엔진이 위치 신호들에 기초하여 사용자의 정확한 위치를 결정할 수 없더라도, 그것은 활동에 기초하여 위치를 좁힐 수 있을 수도 있다. 예를 들어, 상술된 실시예에서, 콘텍스트 엔진은, 사용자가 앉아있으면, 사용자가 2개의 룸들 중 하나에 있을 것이라고 결정할 수도 있다.
이제 도 7을 참조하면, 도 7은 일 실시예에 따른 동적 포함관계 추론을 위한 방법에 대한 흐름도이다. 몇몇 실시예들에서, 도 7의 스테이지들은 프로세서, 예를 들어, 범용 컴퓨터, 서버, 또는 모바일 디바이스 내의 프로세서, 예를 들어, 도 1에 도시된 프로세서(120)에 의해 실행되는 프로그램 코드로 구현될 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 이들 스테이지들은 프로세서들의 그룹, 예를 들어, 모바일 디바이스(112) 상의 프로세서(120) 및 서버들과 같은 하나 또는 그 초과의 범용 컴퓨터들 상의 프로세서들에 의해 구현될 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 도 7의 단계들 중 몇몇은 도 7에 도시된 것과는 상이한 순서로 우회되거나 수행된다.
도 7에 도시된 바와 같이, 방법(700)은, 시간 신호가 수신되는 스테이지(702)에서 시작한다. 몇몇 실시예들에서, 시간 신호는 현재 시간과 연관될 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 시간 신호는 도 1에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스(112) 상의 프로세서(120)에 의해 수신될 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 모바일 디바이스는 정확한 시간을 출력하도록 구성된 컴포넌트를 포함할 수도 있다. 다른 실시예들에서, 프로세서(120)는 정확한 타임키핑(timekeeping) 기능(예를 들어, 내부 클록)을 포함할 수도 있다.
방법(700)은, 제 1 입력 신호가 수신되는 스테이지(704)로 계속된다. 몇몇 실시예들에서, 제 1 입력 신호는 현재 시간에서 사용자와 연관된 데이터를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 제 1 입력 신호는 도 1에 도시된 I/O 디바이스들(126), 센서(들)(130), 또는 안테나(들)(128) 중 하나로부터 수신될 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 제 1 입력 신호는 위치 신호, 예를 들어, SPS 신호를 포함할 수도 있다. 다른 실시예에서, 제 1 입력 신호는 사용자로부터의 입력, 예를 들어, 사용자 프롬프트에 대한 응답을 포함할 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 그러한 응답은 "태그"로서 지칭될 수도 있다. 추가적인 실시예들에서, 제 1 입력 신호는 센서 데이터를 포함한다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 제 1 입력 신호는 당업계에 알려진 바와 같은 가속도계들, 광 센서들, 오디오 센서들, 생체인식 센서들, 또는 다른 이용가능한 센서들 중 하나 또는 그 초과로부터 수신된 데이터를 포함할 수도 있다.
다음으로, 스테이지(706)에서 제 1 콘텍스트가 결정된다. 몇몇 실시예들에서, 제 1 콘텍스트는 제 1 입력 신호 및 현재 시간에 기초하여 결정될 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 제 1 콘텍스트는, 예를 들어, 특정한 룸 내의 사용자의 현재 위치와 연관된 콘텍스트를 포함할 수도 있다. 일 실시예에서, 이러한 특정한 룸은 부엌을 포함할 수도 있다. 그러한 결정은 제 1 입력 신호에 기초하여 행해질 수도 있다. 예를 들어, 제 1 입력 신호가 위치 신호를 포함하면, 그것은 사용자가 부엌에 존재한다는 것을 표시할 수도 있다. 다른 실시예들에서, 그러한 결정은 상이한 타입의 입력 신호에 대해 행해질 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 입력 신호는, 사용자가 요리중이라는 것을 표시하는 활동 신호를 포함할 수도 있다. 추가적으로, 몇몇 실시예들에서, 마이크로폰은 제 1 룸과 연관된 사운드들을 검출할 수도 있다. 예를 들어, 제 1 룸이 부엌이면, 이들 사운드들은 식사, 전자레인지 구동중, 커피 추출(brewing), 또는 부엌과 연관된 몇몇 다른 사운드와 연관될 수도 있다. 또 다른 실시예들에서, 콘텍스트 결정은 광 센서에 기초할 수도 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 사용자는 어두운 룸(dark room)에 있을 수도 있다. 그러한 실시예에서, 광 센서는 낮은 레벨의 주변 광을 검출할 수도 있고, 수면 또는 침실과 연관된 콘텍스트를 결정할 수도 있다.
방법은, 제 1 콘텍스트가 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스와 비교되는 스테이지(708)로 계속된다. 몇몇 실시예들에서, 데이터베이스는 도 1의 메모리(122)에 저장된 데이터베이스일 수도 있다. 다른 실시예들에서, 데이터베이스는 서버, 예를 들어, 데이터 접속을 통해 디바이스에 접속된 서버 상에 저장된 원격 데이터베이스를 포함할 수도 있다.
방법은, 스테이지(708)에서 설명된 비교에 부분적으로 기초하여 제 2 콘텍스트가 결정되는 스테이지(710)로 계속된다. 몇몇 실시예들에서, 제 2 콘텍스트는 제 1 콘텍스트의 서브세트를 포함한다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 제 1 콘텍스트는 위치 신호, 예를 들어, 사용자의 집과 연관된 위치 신호에 기초할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 데이터베이스는, 사용자가 현재 시간에 일반적으로 식사하고 있다는 것을 표시하는 데이터를 포함할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 디바이스는 부엌과 연관된 제 2 콘텍스트를 결정할 수도 있다.
방법은, 제 2 입력 신호가 수신되는 스테이지(712)에서 계속된다. 제 1 입력 신호처럼, 몇몇 실시예들에서, 제 2 입력 신호는 현재 시간의 사용자와 연관된 데이터를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 제 1 입력 신호는 도 1에 도시된 I/O 디바이스들(126), 센서(들)(130), 또는 안테나(들)(128)로부터 수신될 수도 있다.
다음으로, 스테이지(714)에서 제 3 콘텍스트가 결정된다. 몇몇 실시예들에서, 제 3 콘텍스트는 제 2 입력 신호 및 현재 시간에 기초할 수도 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 제 1 콘텍스트는 사용자의 현재 위치(예를 들어, 직장에 있음)와 연관될 수도 있다. 그러한 실시예에서, 데이터베이스는, 사용자가 일반적으로 현재 시간에 미팅을 하고 있다는 것을 표시할 수도 있으며, 따라서, 제 2 콘텍스트는 미팅과 연관될 수도 있다. 추가적으로, 제 2 입력 신호는 사용자의 캘린더 애플리케이션 상의 데이터 입력과 연관될 수도 있다. 그러한 실시예에서, 캘린더 애플리케이션은, 사용자가 현재 시간에 스케줄링된 전화 회의(conference call) 중이라는 것을 표시할 수도 있다. 따라서, 제 3 콘텍스트는 오피스에서의 전화 회의와 연관될 수도 있다.
방법은, 제 3 콘텍스트가 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스와 비교되는 스테이지(716)로 계속된다. 몇몇 실시예들에서, 데이터베이스는 도 1의 메모리(122)에 저장된 데이터베이스일 수도 있다. 다른 실시예들에서, 데이터베이스는 서버, 예를 들어, 데이터 접속을 통해 디바이스에 접속된 서버 상에 저장된 원격 데이터베이스를 포함할 수도 있다.
방법은, 스테이지(716)에 관해 설명된 비교에 부분적으로 기초하여 제 4 콘텍스트가 결정되는 스테이지(718)로 계속된다. 예를 들어, 일 실시예에서, 제 1 콘텍스트는 위치 신호, 예를 들어, 사용자의 집과 연관된 위치 신호에 기초할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 데이터베이스는, 사용자가 현재 시간에 일반적으로 식사중이라는 것을 표시하는 데이터를 포함할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 디바이스는 부엌과 연관된 제 2 콘텍스트를 결정할 수도 있다. 그러한 실시예에서, 제 3 입력 신호는 사용자가 배고프다는 소셜 네트워킹 사이트 상의 포스트와 연관될 수도 있다. 이에 기초하여, 제 3 콘텍스트는 사용자가 배고프다는 것과 연관될 수도 있다. 추가적으로, 그러한 실시예에서, 데이터베이스는 사용자가 좋아하는 음식의 타입들과 연관된 데이터를 포함할 수도 있다. 따라서, 그러한 실시예에서, 디바이스는, 사용자가 일반적으로 좋아하는 음식의 타입들을 서빙하는 근방의 레스토랑들에 대한 메뉴를 사용자에게 제공할 수도 있다.
방법은, 콘텍스트들 중 하나 또는 그 초과가 데이터베이스에 저장되는 스테이지(720)로 계속된다. 몇몇 실시예들에서, 데이터베이스는 스테이지들(708 및 716)에 관해 상술된 동일한 데이터베이스일 수도 있다. 다른 실시예들에서, 데이터베이스는 상이한 데이터베이스를 포함할 수도 있다. 몇몇 실시예들에서, 데이터베이스는 도 1의 메모리(122)에 저장될 수도 있다. 다른 실시예들에서, 데이터베이스는 서버, 예를 들어, 데이터 접속을 통해 디바이스에 접속된 서버 상에 저장된 원격 데이터베이스를 포함할 수도 있다.
본 발명의 실시예들은 다수의 이점들을 제공한다. 예를 들어, 사용자 입력 데이터와 원(raw) 디바이스 데이터(예를 들어, 센서들로부터의 데이터) 사이에 직접적인 매핑들이 종종 존재하지 않는다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 데이터에 대한 디바이스 및 사람의 해석들 사이의 갭을 브리지(bridge)하기 위한 시스템들 및 방법들을 제공한다. 추가적인 실시예들은, 사용자의 활동에 관한 결정들에 기초하여 동작들을 변경시킬 수 있는 더 유용한 디바이스들과 같은 부가적인 이득들을 제공한다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들은, 사용자가 모바일 디바이스를 사용하도록 고려하기 전에 데이터의 탐색 또는 벨소리의 비활성화와 같은 태스크들을 수행할 수 있는 디바이스들을 제공한다. 그러한 실시예들은 모바일 디바이스들의 더 넓은 적응 및 더 큰 사용자 만족도를 유도할 수 있다.
상술된 방법들, 시스템들, 및 디바이스들은 예들이다. 다양한 구성들은 적절한 바와 같이 다양한 절차들 또는 컴포넌트들을 생략, 대체, 또는 부가할 수도 있다. 예를 들어, 대안적인 구성들에서, 방법들은 설명된 순서와 상이한 순서로 수행될 수도 있고, 그리고/또는 다양한 스테이지들이 부가, 생략, 및/또는 결합될 수도 있다. 또한, 특정한 구성들에 관해 설명된 특성들은 다양한 다른 구성들에서 결합될 수도 있다. 구성들의 상이한 양상들 및 엘리먼트들은 유사한 방식으로 결합될 수도 있다. 또한, 기술이 진보되며, 따라서, 대부분의 엘리먼트들은 예들이고, 본 발명 또는 청구항들의 범위를 제한하지 않는다.
(구현들을 포함하는) 예시적인 구성들의 철저한 이해를 제공하기 위해 특정한 세부사항들이 본 발명에서 주어진다. 그러나, 구성들은 이들 특정한 세부사항들 없이도 실시될 수도 있다. 예를 들어, 잘 알려진 회로들, 프로세스들, 알고리즘들, 구조들, 및 기술들은 구성들을 불명료하게 하는 것을 회피하기 위해 불필요한 세부사항 없이 도시되어 있다. 이러한 설명은 단지 예시적인 구성들을 제공할 뿐이며, 청구항들의 범위, 적용가능성, 또는 구성들을 제한하지 않는다. 오히려, 구성들의 이전 설명은, 설명된 기술들을 구현하기 위한 가능한 설명을 당업계의 당업자들에게 제공할 것이다. 다양한 변화들은, 본 발명의 사상 또는 범위를 벗어나지 않으면서 엘리먼트들의 기능 및 배열에서 행해질 수도 있다.
또한, 구성들은, 흐름도 또는 블록도로서 도시된 프로세스로서 설명될 수도 있다. 각각이 순차적인 프로세스로서 동작들을 설명할 수도 있지만, 대부분의 동작들은 병렬로 또는 동시에 수행될 수 있다. 부가적으로, 동작들의 순서는 재배열될 수도 있다. 프로세스는 도면에 포함되지 않은 부가적인 단계들을 가질 수도 있다. 또한, 방법들의 예들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 디스크립션(description) 언어들, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수도 있다. 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 또는 마이크로코드로 구현될 경우, 필요한 태스크들을 수행하기 위한 프로그램 코드 또는 코드 세그먼트들은 저장 매체와 같은 비-일시적인 컴퓨터-판독가능 매체에 저장될 수도 있다. 프로세서들은 설명된 태스크들을 수행할 수도 있다.
수개의 예시적인 구성들을 설명하였고, 다양한 변형물들, 대안적인 구성들, 및 등가물들은 본 발명의 사상을 벗어나지 않으면서 사용될 수도 있다. 예를 들어, 상기 엘리먼트들은 더 큰 시스템의 컴포넌트들일 수도 있으며, 여기서, 다른 법칙들은 본 발명의 애플리케이션보다 우위를 취할 수도 있거나 그렇지 않으면 그 애플리케이션을 변경시킬 수도 있다. 또한, 상기 엘리먼트들이 고려되기 전에, 그 동안, 또는 그 이후, 다수의 단계들이 착수될 수도 있다. 따라서, 상기 설명은 청구항들의 범위를 제한하지 않는다.
여기서, "하도록 적응되는" 또는 "하도록 구성되는"의 사용은, 부가적인 태스크들 또는 단계들을 수행하도록 적응되거나 구성되는 디바이스들을 배제(foreclose)하지 않는 개방적이고 포괄적인 언어로서 의미된다. 부가적으로, "에 기초하는"의 사용은, 하나 또는 그 초과의 인용된 조건들 또는 값들"에 기초하는" 프로세스, 단계, 계산, 또는 다른 동작이 실제로는 인용된 것들을 넘어선(beyond) 부가적인 조건들 또는 값들에 기초할 수도 있다는 점에서, 개방적이고 포괄적인 것으로 의미된다. 여기에 포함된 표제들(heading), 리스트들, 및 넘버링은 단지 설명의 용이함을 위한 것이며, 제한하는 것으로 의미되지 않는다.
본 발명의 사항의 양상들에 따른 실시예들은 디지털 전자 회로, 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 상기의 결합들로 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨터는 프로세서 또는 프로세서들을 포함할 수도 있다. 프로세서는, 프로세서에 커플링된 랜덤 액세스 메모리(RAM)와 같은 컴퓨터-판독가능 매체로의 액세스를 포함하거나 갖는다. 프로세서는, 상술된 방법들을 수행하기 위한 센서 샘플링 루틴, 선택 루틴들, 및 다른 루틴들을 포함하는 하나 또는 그 초과의 컴퓨터 프로그램들을 실행하는 것과 같이, 메모리에 저장된 컴퓨터-실행가능 프로그램 명령들을 실행한다.
그러한 프로세서들은 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA)들, 및 상태 기계들을 포함할 수도 있다. 그러한 프로세서들은 PLC들, 프로그래밍가능 인터럽트 제어기(PIC)들, 프로그래밍가능 로직 디바이스(PLD)들, 프로그래밍가능 판독-전용 메모리(PROM)들, 전기적으로 프로그래밍가능 판독-전용 메모리들(EPROM들 또는 EEPROM들), 또는 다른 유사한 디바이스들과 같은 프로그래밍가능 전자 디바이스들을 더 포함할 수도 있다.
그러한 프로세서들은, 프로세서에 의해 실행될 경우 프로세서로 하여금 프로세서에 의해 수행되거나 보조되는 바와 같은, 여기에 설명된 단계들을 수행하게 할 수 있는 명령들을 저장할 수도 있는 매체, 예를 들어, 유형의 컴퓨터-판독가능 매체들을 포함할 수도 있거나 그 매체들과 통신할 수도 있다. 컴퓨터-판독가능 매체들의 실시예들은, 컴퓨터-판독가능 명령들을 웹 서버 내의 프로세서와 같은 프로세서에 제공할 수 있는 모든 전자, 광, 자기, 또는 다른 저장 디바이스들을 포함할 수도 있다 (하지만 이에 제한되지 않음). 매체들의 다른 예들은 플로피 디스크, CD-ROM, 자기 디스크, 메모리 칩, ROM, RAM, ASIC, 구성된 프로세서, 모든 광학 매체들, 모든 자기 테이프 또는 다른 자기 매체들, 또는 컴퓨터 프로세서가 판독할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함한다 (하지만 이에 제한되지 않음). 또한, 다양한 다른 디바이스들은 라우터, 사설 또는 공용 네트워크, 또는 다른 송신 디바이스와 같은 컴퓨터-판독가능 매체들을 포함할 수도 있다. 설명된 프로세서, 및 프로세싱은 하나 또는 그 초과의 구조들에 존재할 수도 있으며, 하나 또는 그 초과의 구조들을 통해 산재되어 있을 수도 있다. 프로세서는, 여기에 설명된 방법들(또는 방법들의 일부들) 중 하나 또는 그 초과를 수행하기 위한 코드를 포함할 수도 있다.
본 발명의 사항이 본 발명의 특정한 실시예들에 관해 상세히 설명되었지만, 전술한 것의 이해를 획득할 시에, 당업계의 당업자들이 그러한 실시예들의 대안물들, 변형물들, 및 등가물들을 용이하게 생성할 수도 있음을 인식할 것이다. 따라서, 당업계의 당업자에 용이하게 명백할 바와 같이, 본 발명이 제한보다는 예시의 목적들을 위해 제공되며, 본 발명의 사항에 대한 그러한 변형물들, 변경물들 및/또는 부가물들의 포함을 배제하지 않음을 이해해야 한다.

Claims (40)

  1. 방법으로서,
    현재 시간과 연관된 시간 신호를 수신하는 단계;
    상기 현재 시간에서 사용자와 연관된 데이터를 포함하는 제 1 입력 신호를 수신하는 단계;
    상기 제 1 입력 신호 및 상기 현재 시간에 기초하여 제 1 콘텍스트(context)를 결정하는 단계;
    상기 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스와 상기 제 1 콘텍스트를 비교하는 단계; 및
    상기 비교에 부분적으로 기초하여 제 2 콘텍스트를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 콘텍스트는 모바일 디바이스의 동작을 변경시키는데 사용되는, 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스의 동작을 변경시키는 것은, 상기 사용자에게 마케팅을 안내하는 것을 포함하는, 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 현재 시간에서 상기 사용자와 연관된 제 2 입력 신호를 수신하는 단계; 및
    상기 제 2 입력 신호 및 상기 현재 시간에 기초하여 제 3 콘텍스트를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스와 상기 제 3 콘텍스트를 비교하는 단계; 및
    상기 비교에 부분적으로 기초하여 제 4 콘텍스트를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터베이스에 상기 콘텍스트들 중 하나 또는 그 초과를 저장하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 입력 신호는 콘텍스트에 상기 사용자에 의해 적용된 태그를 포함하는, 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 입력 신호는, 소셜 네트워킹 사이트, 상기 사용자의 위치, 또는 상기 사용자의 현재 속도 중 하나 또는 그 초과와 연관된 데이터를 포함하는, 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 콘텍스트는 상기 제 2 콘텍스트의 서브세트인, 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 콘텍스트를 결정하는 단계는, 유사한 시각과 연관된 하나 또는 그 초과의 이전 콘텍스트들과 상기 제 1 콘텍스트를 비교하는 단계를 포함하는, 방법.
  11. 시스템으로서,
    사용자와 연관된 데이터를 검출하도록 구성된 센서;
    상기 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스; 및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    현재 시간과 연관된 시간 신호를 수신하고;
    상기 사용자와 연관된 데이터를 포함하는 입력 신호를 상기 센서로부터 수신하고;
    상기 현재 시간 및 상기 입력 신호에 기초하여 제 1 콘텍스트를 결정하고;
    상기 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스와 상기 제 1 콘텍스트를 비교하며; 그리고,
    상기 비교에 부분적으로 기초하여 제 2 콘텍스트를 결정
    하도록 구성되는, 시스템.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 제 2 콘텍스트에 기초하여 모바일 디바이스의 동작을 변경시키도록 추가적으로 구성되는, 시스템.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스의 동작을 변경시키는 것은, 상기 사용자에게 마케팅을 안내하는 것을 포함하는, 시스템.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 현재 시간에서 상기 사용자와 연관된 제 2 입력 신호를 수신하고; 그리고,
    상기 제 2 입력 신호 및 상기 현재 시간에 기초하여 제 3 콘텍스트를 결정
    하도록 추가적으로 구성되는, 시스템.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스와 상기 제 3 콘텍스트를 비교하는 것; 및
    상기 비교에 부분적으로 기초하여 제 4 콘텍스트를 결정하는 것을 더 포함하는, 시스템.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 데이터베이스에 상기 콘텍스트들 중 하나 또는 그 초과를 저장하도록 추가적으로 구성되는, 시스템.
  17. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 1 입력 신호는 콘텍스트에 상기 사용자에 의해 적용된 태그를 포함하는, 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 제 1 입력 신호는, 소셜 네트워킹 사이트, 상기 사용자의 위치, 또는 상기 사용자의 현재 속도 중 하나 또는 그 초과와 연관된 데이터를 포함하는, 시스템.
  19. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 1 콘텍스트는 상기 제 2 콘텍스트의 서브세트인, 시스템.
  20. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 2 콘텍스트를 결정하는 것은, 유사한 시각과 연관된 하나 또는 그 초과의 이전 콘텍스트들과 상기 제 1 콘텍스트를 비교하는 것을 포함하는, 시스템.
  21. 시스템으로서,
    현재 시간과 연관된 시간 신호를 수신하기 위한 수단;
    상기 현재 시간에서 사용자와 연관된 데이터를 포함하는 제 1 입력 신호를 수신하기 위한 수단;
    상기 제 1 입력 신호 및 상기 현재 시간에 기초하여 제 1 콘텍스트를 결정하기 위한 수단;
    상기 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스와 상기 제 1 콘텍스트를 비교하기 위한 수단; 및
    상기 비교에 부분적으로 기초하여 제 2 콘텍스트를 결정하기 위한 수단을 포함하는, 시스템.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 2 콘텍스트는 모바일 디바이스의 동작을 변경시키는데 사용되는, 시스템.
  23. 제 22 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스의 동작을 변경시키는 것은, 상기 사용자에게 마케팅을 안내하는 것을 포함하는, 시스템.
  24. 제 21 항에 있어서,
    상기 현재 시간에서 상기 사용자와 연관된 제 2 입력 신호를 수신하기 위한 수단; 및
    상기 제 2 입력 신호 및 상기 현재 시간에 기초하여 제 3 콘텍스트를 결정하기 위한 수단을 더 포함하는, 시스템.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스와 상기 제 3 콘텍스트를 비교하기 위한 수단; 및
    상기 비교에 부분적으로 기초하여 제 4 콘텍스트를 결정하기 위한 수단을 더 포함하는, 시스템.
  26. 제 21 항에 있어서,
    상기 데이터베이스에 상기 콘텍스트들 중 하나 또는 그 초과를 저장하기 위한 수단을 더 포함하는, 시스템.
  27. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 1 입력 신호는 콘텍스트에 상기 사용자에 의해 적용된 태그를 포함하는, 시스템.
  28. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 1 입력 신호는, 소셜 네트워킹 사이트, 상기 사용자의 위치, 또는 상기 사용자의 현재 속도 중 하나 또는 그 초과와 연관된 데이터를 포함하는, 시스템.
  29. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 1 콘텍스트는 상기 제 2 콘텍스트의 서브세트인, 시스템.
  30. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 2 콘텍스트를 결정하는 것은, 유사한 시각과 연관된 하나 또는 그 초과의 이전 콘텍스트들과 상기 제 1 콘텍스트를 비교하는 것을 포함하는, 시스템.
  31. 프로세서 실행가능 소스 코드를 포함하는 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 시스템으로서,
    상기 프로세서 실행가능 소스 코드는, 실행될 경우 프로세서로 하여금
    현재 시간과 연관된 시간 신호를 수신하게 하고;
    상기 현재 시간에서 사용자와 연관된 데이터를 포함하는 제 1 입력 신호를 수신하게 하고;
    상기 제 1 입력 신호 및 상기 현재 시간에 기초하여 제 1 콘텍스트를 결정하게 하고;
    상기 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스와 상기 제 1 콘텍스트를 비교하게 하며; 그리고,
    상기 비교에 부분적으로 기초하여 제 2 콘텍스트를 결정
    하게 하도록 구성되는, 시스템.
  32. 제 31 항에 있어서,
    상기 제 2 콘텍스트는 모바일 디바이스의 동작을 변경시키는데 사용되는, 시스템.
  33. 제 32 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스의 동작을 변경시키는 것은, 상기 사용자에게 마케팅을 안내하는 것을 포함하는, 시스템.
  34. 제 32 항에 있어서,
    상기 프로세서 실행가능 소스 코드는, 실행될 경우 상기 프로세서로 하여금,
    상기 현재 시간에서 상기 사용자와 연관된 제 2 입력 신호를 수신하게 하고; 그리고,
    상기 제 2 입력 신호 및 상기 현재 시간에 기초하여 제 3 콘텍스트를 결정
    하게 하도록 추가적으로 구성되는, 시스템.
  35. 제 34 항에 있어서,
    상기 프로세서 실행가능 소스 코드는, 실행될 경우 상기 프로세서로 하여금,
    상기 사용자와 연관된 콘텍스트들의 데이터베이스와 상기 제 3 콘텍스트를 비교하게 하고; 그리고,
    상기 비교에 부분적으로 기초하여 제 4 콘텍스트를 결정
    하게 하도록 추가적으로 구성되는, 시스템.
  36. 제 31 항에 있어서,
    상기 프로세서 실행가능 소스 코드는, 실행될 경우 상기 프로세서로 하여금, 상기 데이터베이스에 상기 콘텍스트들 중 하나 또는 그 초과를 저장하게 하도록 추가적으로 구성되는, 시스템.
  37. 제 31 항에 있어서,
    상기 제 1 입력 신호는 콘텍스트에 상기 사용자에 의해 적용된 태그를 포함하는, 시스템.
  38. 제 31 항에 있어서,
    상기 제 1 입력 신호는, 소셜 네트워킹 사이트, 상기 사용자의 위치, 또는 상기 사용자의 현재 속도 중 하나 또는 그 초과와 연관된 데이터를 포함하는, 시스템.
  39. 제 31 항에 있어서,
    상기 제 1 콘텍스트는 상기 제 2 콘텍스트의 서브세트인, 시스템.
  40. 제 31 항에 있어서,
    상기 제 2 콘텍스트를 결정하는 것은, 유사한 시각과 연관된 하나 또는 그 초과의 이전 콘텍스트들과 상기 제 1 콘텍스트를 비교하는 것을 포함하는, 시스템.
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