KR20160021834A - 사용자 기분 및 정황을 이용하여 사용자에게 조언하기 - Google Patents

Abstract

사용자의 기분 및 정황을 이용하여 사용자에게 조언하기 위한 다양한 시스템들 및 방법들이 본원에 설명된다. 데이터는 사용자와 연관된 모바일 디바이스에서 수신될 수 있다. 사용자의 기분은 데이터에 기초하여 판정된다. 사용자가 연관되는 이벤트가 식별되고 이벤트와 관련하여 사용자에게 조언이 제공되며, 조언은 수신된 데이터, 기분, 및 이벤트에 기초한다.

Description

사용자 기분 및 정황을 이용하여 사용자에게 조언하기{USING USER MOOD AND CONTEXT TO ADVISE USER}

본원에 설명된 실시예들은 일반적으로 데이터 수집에 관련되며, 특히, 사용자의 기분 및 정황을 이용하여 사용자에게 조언하기 위한 시스템 및 방법에 관련된다.

때때로, 사람들이 행하는 판단들은, 스트레스, 졸림 또는 기분(mood)과 같은 개인의 정황적 요인들에 의해 영향을 받는다. 판단들이 정서적 또는 생리적(physiological) 상태들을 제대로 이해하지 못한 채 이루어지는 경우, 판단들은 위험하거나 현명하지 못할 수 있다.

반드시 축척대로 도시되는 것은 아닌 도면들에서, 유사한 번호들은 상이한 도면들에서 유사한 컴포넌트들을 기술할 수 있다. 상이한 문자 접미사들을 갖는 유사한 번호들은 유사한 컴포넌트들의 상이한 경우들을 나타낼 수 있다. 일부 실시예들은, 첨부 도면들의 도면들에서, 제한이 아닌 예로써, 도시된다.
도 1은 실시예에 따른, 사용자의 기분 및 정황을 이용하여 사용자에게 조언하기 위한 시스템을 예시하는 개략도이다;
도 2는 실시예에 따른, 사용자의 기분을 검출하고 그 기분을 이용하여 사용자에게 조언하는 방법을 예시하는 흐름도이다;
도 3은 실시예에 따른, 사용자의 기분 및 정황을 이용하여 사용자에게 조언하는 방법을 예시하는 흐름도이다; 및
도 4는 예시적인 실시예에 따른, 본원에서 설명된 기법들(예를 들어, 방법론들) 중 하나 이상이 수행될 수 있는 예시적인 머신을 예시하는 블록도이다.

전자기기들의 일상 생활로의 통합이 해마다 증가하고 있다. 많은 사람들이 셀룰러 폰들, 개인용 정보 단말기들(personal digital assistants), 태블릿 컴퓨터들 또는 랩톱들과 같은 개인용 전자기기들을 소지하기를 원한다. 개인용 전자기기들은 생리적, 환경적 및 다른 정보를 감지하도록 구성되어 개인의 기분(예를 들어, 정서 상태)을 표시하는 개인의 정황을 구축하고 유지할 수 있다. 그러한 정보를 이용하여, 개인용 전자 디바이스는 사용자에게 그들의 기분을 통지하도록 사용될 수 있다. 또한, 개인용 전자 디바이스는 감지된 기분의 관점에서, 판단 또는 이벤트에 대하여 사용자에게 조언할 수 있다.

본 개시내용은 지능적인 판단들, 제안들을 행하고, 액션들 등을 취하기 위해 다른 사용자 정황(생물학적, 건강, 위치 등과 같은)과 조합하여 개인의 기분에 관한 정보를 이용하기 위한 시스템을 설명한다. 시스템은, 현재 사용자가 관련되거나 또는 관련되는 것으로 스케줄링된 활동들을 판정할 수 있다. 미팅, 연설, 계약서 작성과 같은 활동들 또는 여행, 친구 또는 가족 구성원을 보기 위한 병원 방문 등과 같은 다른 중요하거나 중대한 이벤트들이 추적, 확인(ascertain)될 수 있거나 또는 사용자의 환경, 활동들 또는 관련 데이터로부터 추론될 수 있다. 판정되면, 시스템은 사용자가 현재 관련되거나 또는 관련되는 것으로 스케줄링된 활동들과 관련하여 사용자에게 조언을 제공할 수 있다. 또한, 시스템은 친구들, 가족, 또는 직업관련 인맥(professional contacts)과 같은 사용자의 사회적 단체(social circle) 내의 다른이들에게 사용자의 현재 기분 상태에 관하여 통지하거나 조언할 수 있다. 시스템에 의해 제공되는 조언의 양 및 종류는 사용자에 의해 제어 또는 구성될 수 있다. 마찬가지로, 사용자의 기분의 공유에 대한 양 및 종류는 사용자에 의해 제어 또는 구성될 수 있다. 사용자의 기분에 관하여 감지된 정보는 대응하는 액션들에 대한 지능적인 판단을 행하는데 있어서 사용자를 보조하기 위해 상관되고 사용될 수 있다.

도 1은 실시예에 따른, 사용자의 기분 및 정황을 이용하여 사용자에게 조언하기 위한 시스템(100)을 예시하는 개략도이다. 시스템(100)은 컴퓨터 시스템일 수 있고 사람에 의해 착용 또는 소지될 수 있다. 시스템(100)의 부분들은, 웨어러블 디바이스(스마트 워치, 스마트 글래스 등), 스마트폰, 랩톱 또는 태블릿 컴퓨터와 같은 디바이스 내로 통합될 수 있다. 또한, 시스템(100)은, 센서들 또는 생리적 측정계들(physiological monitors), 네비게이션 시스템들, 또는 환경 시스템들과 같은 다른 시스템들과 통합될 수 있다.

생리적 측정계들은 심박수 측정기들, 혈압계들, 피부 온도계들 등을 포함할 수 있다. 네비게이션 시스템들은 위성 항법 시스템들(global positioning systems), 실내 위치 시스템들(indoor location systems), 맵핑 시스템들 또는 트래픽 라우팅 시스템들(traffic routing systems)을 포함할 수 있다. 환경 시스템들은 환경 온도계들, 마이크로폰들, 태양열 복사계(solar radiometer), 날씨 서비스들 등을 포함할 수 있다.

네비게이션 또는 위치 기반 시스템은 사용자의 위치 또는 사용자에 의해 사용되는 모바일 디바이스(102)의 위치를 판정하도록 사용될 수 있다. 네비게이션 정보는, 사용자가 경험하고 있는 교통 상황, 도로 건설, 차량 내에서의 시간 등과 같은 사용자의 정황에 대한 이해를 제공할 수 있다. 위치 정보 또는 다른 네비게이션 정보가 타임스탬프될 수 있다(timestamped). 타임스탬프는 특정 이벤트가 발생한 날짜 및/또는 시간을 표기하는 글자들의 시퀀스일 수 있다.

외부 환경 정보는 사용자 또는 모바일 디바이스(102) 주위에서 발생하거나 존재하는 이벤트들 또는 대상들에 관련된 임의의 정보일 수 있다. 센서들은 기후 관련 정보, 습도, 온도, 주변 잡음(ambient noise) 등을 판정 또는 획득하기 위해 사용될 수 있다.

시스템(100)에서, 모바일 디바이스(102)는 하나 이상의 센서들(104A, 104B 및 104C)(총체적으로 104)로부터 데이터를 수신한다. 센서들(104)은, 전술한 바와 같은 생리적 측정계들, 네비게이션 시스템들, 환경 시스템들 또는 사용자 또는 사용자의 환경으로부터 또는 그에 관한 데이터를 획득하는데 사용되는 다른 타입의 센서들, 검출기들 또는 측정계들을 포함할 수 있다. 센서들(104)은 모바일 디바이스(102)(예를 들어, 스마트폰에 통합된 카메라) 내로 통합될 수 있거나, 또는 모바일 디바이스(102) 외부에 그리고 그와는 독립된 것일 수 있다.

모바일 디바이스(102)는 데이터 모듈(106), 기분 판정 모듈(108), 이벤트 모듈(110), 제시 모듈(112), 사용자 선호도 모듈(114) 및 데이터 공유 모듈(116)을 포함한다. 모바일 디바이스(102)는 또한, RAM(random access memory), 자기 디스크 저장 매체, 광학 저장 매체, 플래시 메모리 디바이스들과 같은 임의의 메모리 타입 또는 다른 타입의 저장소 디바이스들 또는 매체일 수 있는 저장소 디바이스(118)를 포함한다. 저장소 디바이스(118)는 보안 디지털(SD™) 카드, CompactFlash®(CF) 카드, 또는 USB(universal serial bus) 드라이브와 같은 다양한 폼팩터들의 것일 수 있다.

실시예에서, 데이터 모듈(106)은 디바이스(102)에서 데이터를 수신하도록 구성된다. 데이터 모듈(106)은 센서들(104)과 같은 다양한 소스들로부터 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 데이터 모듈(106)은 클라우드 콘텍스트 제공자(cloud context provider)(120)로부터 정보를 수신할 수 있다. 클라우드 콘텍스트 제공자(120)는, 사용자의 정황을 판정하는데 사용될 수 있는, 사용자에 대한 정보를 제공 또는 유지하는 서비스이다. 예를 들어, 클라우드 콘텍스트 제공자(120)는 사용자에 대한 약속 스케줄을 유지할 수 있다(예를 들어, 온라인 달력). 약속 스케줄을 이용하여, 모바일 디바이스(102)는 사용자의 기분 또는 정서 상태에 영향을 줄 수 있는 위치 또는 다른 정황 정보를 확인 또는 추론할 수 있다. 다른 예로서, 데이터 모듈(106)은 사용자에 의해 착용된 디바이스로부터 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 착용된 디바이스들은, 손목 시계 도는 흉부 스트랩(chest strap) 내에 통합된 혈압계와 같은 생리적 측정계들일 수 있다. 데이터 모듈(106)은 또한 클라우드 콘텍스트 제공자들(120)과 센서들(104) 간의 데이터 취득을 조정할 수 있다. 예를 들어, 데이터 모듈(106)은 GPS 센서에 의해 감지된 사용자의 현재 위치와 관련된 날씨 콘텍스트를 제공하는 클라우드 날씨 서비스에 쿼리(query)할 수 있다.

기분 판정 모듈(108)은 수집된 데이터에 기초하여 사용자의 기분을 판정하도록 구성된다. 기분 판정 모듈(108)은 다양한 통계적 메커니즘을 이용하여 사용자의 정황, 생리적 상태와 사용자의 기분을 판정하기 위한 다른 입력들을 상관시킬 수 있다.

실시예에서, 데이터 모듈(106)에 의해 수신된 데이터는 생리적 데이터를 포함한다. 그러한 실시예에서, 사용자의 기분을 판정하기 위해, 기분 판정 모듈(108)은 모델에 따라 생리적 데이터를 분석하고, 그리고 분석에 기초하여 기분을 분류하도록 구성된다.

실시예에서, 데이터 모듈(106)에 의해 수신된 데이터는 위치 데이터를 포함한다. 따라서, 사용자의 기분을 판정하기 위해, 기분 판정 모듈(108)은 위치 데이터에 기초하여 위치를 식별하고, 위치와 기분 사이의 상관관계를 판정하여 기분을 분류하도록 구성될 수 있다.

이벤트 모듈(110)은 사용자가 관련되는 이벤트를 식별하도록 구성된다. 이벤트는, 이것으로 한정되는 것은 아니지만, (예를 들어, 미팅, 일, 약속 또는 사용자가 곧 연루될 또는 현재 연루되는 다른 이벤트를 판정하기 위해 전화 호출들, 텍스트 메시지들, 또는 다른 동시발생적인 메시지들을 모니터링하는 것에 기초한) 검출된 이벤트들, 스케줄(예를 들어, 달력) 상의 이벤트들을 포함한다. 실시예에서, 이벤트 모듈(110)은 사용자의 전자 스케줄에 액세스하고, 전자 스케줄 상의 약속을 이벤트로서 식별하도록 구성된다. 실시예에서, 전자 스케줄은 로컬 저장소(예를 들어, 저장소 디바이스(118))로부터 검색될 수 있다. 실시예에서, 전자 스케줄은 모바일 디바이스(102) 상에 저장된 전자 달력이다. 다른 실시예에서, 전자 스케줄은 원격 저장소(예를 들어, 클라우드 콘텍스트 제공자(120))로부터 검색된다. 약속은 미팅일 수 있다. 기분 판정 모듈(108)은 또한 사용자의 달력 콘텍스트/이벤트를 이용하여 그의 기분을 판정할 수 있다(예를 들어, 기념일 또는 그의 자녀의 생일 파티는 더 좋은 기분을 선사할 수 있다).

제시 모듈(112)은 이벤트와 관련하여 사용자에게 조언을 제공하도록 구성되며, 조언은 수신된 데이터, 기분, 및 이벤트에 기초한다. 실시예에서, 이벤트와 관련하여 사용자에게 조언을 제공하기 위해, 제시 모듈(112)은 사용자가 이벤트에 참석해야 하는지에 관하여 권고(recommendation)를 제공하도록 구성된다. 예를 들어, 기분 판정 모듈(108)이 사용자가 기분이 좋지 않다고 판정하는 경우, 제시 모듈(112)은 사용자에게 그 날의 사용자의 목록(agenda) 상에 있는 세일즈 미팅을 재스케줄할 것을 조언할 수 있다.

다른 실시예에서, 이벤트와 관련하여 사용자에게 조언하기 위해, 제시 모듈(112)은 이벤트와 관련하여 사용자가 취해야 할 접근법에 대한 권고를 제공하도록 구성된다. 예를 들어, 기분 판정 모듈(112)이 사용자가 속상해 하고 있거나 좌절감을 느끼고 있다고 판정하는 경우, 제시 모듈(112)은 사용자에게 특정 태도를 갖고 세일즈 콜(sales call)을 착수하거나 침착하고(calm), 조용하거나(quiet) 진정되는(soothing) 환경에서 세일즈 콜을 할 것을 조언할 수 있다.

디바이스의 양 및 타입은 사용자에 의해 구성될 수 있다. 실시예에서, 사용자 선호도 모듈(114)은 조언을 제공하기 위해 사용자의 선호도를 저장 및 검색한다. 또한, 사용자는 시스템(100)이 사용자의 기분을 그들의 소셜 네트워크(122) 내의 사용자의 소셜 단체들의 하나 이상의 다른 사람들과 공유하는 것을 허용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 그들의 기분을 그들의 배우자와 공유하기를 원할 수 있다. 실시예에서, 사용자 선호도 모듈(114)은 공유 선호도를 판정하도록 구성되며, 공유 선호도는 사용자에 의해 설정되며 기분의 타입과 연관된다. 데이터 공유 모듈(116)은, 기분이 공유 선호도와 연관되는 기분의 타입인 경우, 기분을 다른 사람과 조건부로 공유하도록 구성될 수 있다. 기분들은 "좋은(good)", "중립적인(neutral)", 및 "나쁜(bad)"의 3개의 일반적인 기분들로 분류될 수 있다. 이러한 타입들 각각은 서브타입들로 더 분류될 수 있다(예를 들어, 카테고리들, 서브-카테고리들 등). 예를 들어, "좋은"은 "크게 기쁜(euphoric)", "행복한(happy)", "쾌활한(cheerful)", "흥분된(excited)" 등으로 더 분류될 수 있다. 일반적인 "중립적인" 기분 타입은 "지루한(bored)", "졸린(sleepy)", "침착한", "사색적인(contemplative)" 등으로 더 분류될 수 있다. 일반적인 "나쁜" 기분 타입은 "화난(angry)", "지친(exhausted)", "아픈(sick)", "짜증내는(cranky)" 등의 서브타입으로 더 분류될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 사용자는 일반적인 기분 타입들, 서브타입들 또는 실제 기분들에 대한 공유 선호도를 정의할 수 있다.

데이터 공유 모듈(116)과 소셜 네트워크(122) 간의 메시지들은, 이것으로 한정되는 것은 아니지만, 셀룰러 송신, Wi-Fi® 또는 위성(satellite)을 포함하는 각종의 송신 프로토콜들 또는 메커니즘들 중 임의의 것을 이용하여 송신될 수 있다. 메시지들은, PGP(Pretty Good Privacy) 또는 IPSec(IP security)와 같은 비대칭 키 암호화, TLS(transport layer security), SSL(secure sockets layer)와 같은 각종의 암호화 메커니즘들을 이용하여 암호화될 수 있다.

도 2는 실시예에 따른, 사용자의 기분을 검출하고 그 기분을 이용하여 사용자에게 조언하는 방법(200)을 예시하는 흐름도이다. 블록(202)에서, 계획된 액션이 사용자의 디바이스에서 검출된다. 예를 들어, 디바이스는 사용자의 수첩(appointment book)에 액세스하고 사용자가 한 시간 내에 위치 X에서 고객 A와의 미팅을 갖는다고 판정할 수 있다. 블록(204)에서, 정황적 정보를 나타내는 데이터는 데이터 수집 및 상관 엔진(data collection and correlation engine)(DCCE)에 의해 수집된다. 데이터는 다양한 센서들 또는 다른 소스들로부터 수집될 수 있다. 예를 계속하면, 데이터는 사용자의 스트레스 레벨, 최근의 활동들, 스케줄링된 미팅의 성질, 위치 X까지의 운전 거리, 가는 중의 도로 상황, 교통 상황, 날씨 등을 포함할 수 있다. 판단 블록(206)에서, 사용자가 양호한 기분(right mood)인지가 판정된다. 양호한 기분은 주관적이지만, 기분들의 구성가능한 세트(예를 들어, 범위)로 표현될 수 있고 "나쁜" 기분을 표현하는 스케일의 더 낮은 종단 및 "좋은" 기분을 나타내는 스케일의 더 높은 종단을 갖는 스케일된 값으로 더 표현될 수 있다. DCCE에 대해 이용가능한 다양한 정황적, 생리적, 및 다른 정보에 따라, 사용자의 기분이 평가되고 레이팅(rate)될 수 있다. 사용자의 기분이 기분 스펙트럼의 "좋은" 기분 종단을 향하여 임계값을 만족 또는 초과하는 경우, DCCE는 사용자가 "양호한 기분"이라고 판정할 수 있다. 사용자가 양호한 기분이라고 판정되는 경우, 어떤 액션도 취해지지 않고 모니터링이 계속될 수 있다. 대안적으로, 사용자가 양호한 기분이 아니라고 판정되는 경우, 하나 이상의 피드백 액션이 수행될 수 있다. 피드백은 가청의, 텍스트의, 촉각의 형식일 수 있거나 또는 통신의 다른 형식들일 수 있다. 피드백은, 사용자의 현재 기분 하에서 스케줄링된 계획된 액션을 취하는 것에 대한 그들의 인지된 스트레스 레벨, 잠재적 도전성 또는 결과들에 관하여 사용자에게 통지하는, 그래픽 사용자 인터페이스를 통하는 등의, 경고일 수 있다. 피드백은 고객 A를 호출하고, 미팅을 재스케줄링하거나 또는 거래를 처리할 다른 사람을 보내는 등의 대안적인 액션을 포함할 수 있다. 피드백은 또한 사용자의 소셜 단체 내의 하나 이상의 사람에게 경고 또는 다른 정보를 전송하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 미팅을 포기하기로 결정하는 경우, 이를 표시하는 경고가 사용자의 동료에게 발생될 수 있고, 하나 이상의 동료가 사용자 대신에 그 상황을 처리하게 할 수 있다. 이것은 단지 하나의 예이고, 사용자 활동들의 다른 타입들이 감지 또는 추적될 수 있고, 다른 타입들의 피드백이 사용될 수 있고, 그리고 "양호한" 기분에 대한 판정은 더 많거나 더 적은 변수들에 의존할 수 있다는 것이 이해된다.

도 3은 실시예에 따른, 사용자의 기분 및 정황을 이용하여 사용자에게 조언하는 방법(300)을 예시하는 흐름도이다. 블록(302)에서, 데이터는 사용자와 연관된 모바일 디바이스에서 수신된다. 실시예에서, 데이터는 사용자에 의해 착용된 디바이스로부터 수신된다.

실시예에서, 데이터는 생리적 데이터를 포함한다. 그러한 실시예에서, 사용자의 기분을 판정하는 것은 모델에 따라 생리적 데이터를 분석하는 것, 그리고 분석에 기초하여 기분을 분류하는 것을 포함한다.

실시예에서, 데이터는 위치 데이터를 포함한다. 그러한 실시예에서, 사용자의 기분을 판정하는 것은 위치 데이터에 기초하여 위치를 식별하는 것 그리고 기분을 분류하기 위해 위치와 기분 간의 상관관계를 판정하는 것을 포함한다.

블록(304)에서, 사용자의 기분은 데이터에 기초하여 판정된다.

블록(306)에서, 사용자가 관련된 이벤트가 식별된다. 실시예에서, 이벤트를 식별하는 것은 사용자의 전자 스케줄에 액세싱하는 것 및 전자 스케줄 상의 약속을 이벤트로서 식별하는 것에 의해 수행된다. 추가의 실시예에서, 전자 스케줄은 모바일 디바이스 상에 저장된 전자 달력이다. 추가의 실시예에서, 약속은 미팅이다.

블록(308)에서, 조언은 이벤트와 관련하여 사용자에 제공되고, 여기서 조언은 수신된 데이터, 기분, 및 이벤트에 기초한다. 실시예에서, 이벤트와 관련하여 사용자에게 조언을 제공하는 것은 사용자가 이벤트에 참석해야 하는지에 관하여 권고를 제공하는 것을 포함한다. 다른 실시예에서, 이벤트와 관련하여 사용자에게 조언을 제공하는 것은 이벤트와 관련하여 사용자가 취해야할 접근법에 대한 권고를 제공하는 것을 포함한다.

실시예에서, 방법(300)은 공유 선호도를 판정하는 것을 포함하고, 여기서 공유 선호도는 사용자에 의해 설정되며 기분의 타입과 연관되고 기분이 공유 선호도와 관련된 기분인 경우 다른 사람과 기분을 조건부로 공유한다.

하드웨어 플랫폼

실시 형태들은 하드웨어, 펌웨어 및 소프트웨어 중 하나 또는 조합으로 구현될 수 있다. 실시 형태들은 또한 본원에서 설명된 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 프로세서에 의해 판독 및 실행될 수 있는 머신-판독가능 저장 디바이스에 저장된 명령어들로 구현될 수 있다. 머신-판독가능 저장 디바이스는 머신(예컨대, 컴퓨터)에 의해 판독 가능한 형태로 정보를 저장하기 위한 임의의 비일시적인 메커니즘을 포함할 수 있다. 예를 들어, 머신-판독가능 저장 디바이스는 판독 전용 메모리(read-only memory: ROM), 랜덤 액세스 메모리(random-access memory: RAM), 자기 디스크 저장 매체, 광 저장 매체, 플래시-메모리(flash-memory) 디바이스들, 및 다른 저장 디바이스들 및 매체를 포함할 수 있다.

본 명세서에 설명되는 바와 같이, 예들은, 로직 또는 다수의 컴포넌트들, 모듈들 또는 메커니즘들을 포함할 수 있거나 또는 이들 상에서 동작할 수 있다. 모듈은 명시된 동작들을 수행할 수 있는 유형의 엔티티(예컨대, 하드웨어)이고, 특정의 방식으로 구성 또는 배열될 수 있다. 일 예에서, 회로들은 모듈로서 특정된 방식으로(예를 들어, 내부적으로 또는 다른 회로들과 같은 외부 엔티티에 대해) 배치될 수 있다. 일 예에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템들(예를 들어, 독립적인, 클라이언트 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 하나 이상의 하드웨어 프로세서들의 전부 또는 일부는 특정된 동작들을 수행하도록 동작하는 모듈로서 펌웨어 또는 소프트웨어(예를 들어, 명령들, 애플리케이션 부분, 또는 애플리케이션)에 의해 구성될 수 있다. 일 예에서, 소프트웨어는 머신-판독가능 매체 상에 상주할 수 있다. 일 예에서, 소프트웨어는, 모듈의 기반 하드웨어에 의해 실행될 때, 하드웨어가 특정된 동작들을 수행하게 한다.

따라서, "모듈"이라는 용어는, 유형의 엔티티를 포함하는 것으로, 특정된 방식으로 동작하거나 또는 본원에서 설명되는 임의의 동작의 일부 또는 전부를 수행하도록, 물리적으로 구성되거나, 구체적으로 구성되거나(예를 들어, 배선됨), 또는 임시로(예를 들어, 일시적으로) 구성되는(예를 들어, 프로그램되는) 엔티티인 것으로 이해된다. 모듈들이 임시로 구성되는 예들을 고려하면, 모듈들 각각이 시간 상 임의의 한 순간에 인스턴트화될 필요는 없다. 예를 들어, 모듈들이 소프트웨어를 사용하여 구성된 범용 하드웨어 프로세서를 포함하는 경우, 범용 하드웨어 프로세서는 상이한 시간들에 각자의 상이한 모듈들로서 구성될 수 있다. 따라서, 소프트웨어는, 예를 들어, 하나의 시간 인스턴스에서 특정 모듈을 구성하고, 상이한 시간 인스턴스에서 상이한 모듈을 구성하도록 하드웨어 프로세서를 구성할 수 있다.

도 4은 예시적인 실시 형태에 따른, 컴퓨터 시스템(400)의 예시적 형태로 머신을 예시하는 블록도로서, 이 머신 내에서 명령어들의 세트 또는 시퀀스가 실행되어 머신으로 하여금 본원에서 논의된 방법론들 중 임의의 하나를 수행하게 할 수 있다. 대안 실시 형태들에서, 머신은 독립 디바이스로서 동작하거나, 다른 머신들에 접속(예를 들어, 네트워킹)될 수 있다. 네트워킹된 배치에서, 머신은 서버-클라이언트 네트워크 환경들에서 서버 또는 클라이언트 머신의 자격으로 동작할 수 있거나, 피어 투 피어(peer-to-peer)(또는 분산형) 네트워크 환경들에서 피어 머신으로서 역할을 할 수 있다. 머신은 온보드 차량 시스템(onboard vehicle system), PC(Personal Computer), 태블릿 PC, PDA(Personal Digital Assistant), 모바일 전화, 또는 그 머신에 의해 취해질 액션들을 특정하는 명령어들을 (순차적 또는 다른 방식으로) 실행하는 것이 가능한 임의의 머신일 수 있다. 또한, 단일 머신만이 도시되지만, 용어 "머신"은 본원에서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하기 위해 명령어들의 세트(또는 다수의 세트)를 개별적으로 또는 공동으로 실행하는 머신들의 임의의 집합을 포함하는 것으로도 간주되어야 한다.

예시적인 컴퓨터 시스템(400)은, 적어도 하나의 프로세서(402)(예를 들어, CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphics Processing Unit) 또는 양자 모두, 프로세서 코어들, 계산 노드들 등등), 메인 메모리(404) 및 정적 메모리(406)를 포함하고, 이들은 링크(408)(예를 들어, 버스)를 통해 서로 통신한다. 컴퓨터 시스템(400)은 비디오 디스플레이 유닛(410), 영숫자 입력 장치(412)(예컨대, 키보드), 및 사용자 인터페이스(UI) 네비게이션 디바이스(414)(예컨대, 마우스)를 추가로 포함할 수 있다. 일 실시 형태에서, 비디오 디스플레이 유닛(410), 입력 디바이스(412) 및 UI 내비게이션 디바이스(414)는 터치 스크린 디스플레이에 통합된다. 컴퓨터 시스템(400)은 또한 저장 디바이스(416)(예를 들어, 드라이브 유닛), 신호 생성 디바이스(418)(예를 들어, 스피커), 네트워크 인터페이스 디바이스(420), 및 GPS(global positioning system) 센서, 나침반, 가속도계나 다른 센서와 같은 하나 이상의 센서들(도시 안 됨)을 포함할 수 있다.

저장 디바이스(416)는 본원에서 설명된 방법들 또는 기능들 중 임의의 하나 이상을 구현되거나 그에 의해 이용되는 데이터 구조들 및 명령어들(424)(예를 들어, 소프트웨어)의 하나 이상의 세트를 저장하는 머신-판독 가능 매체(422)를 포함한다. 명령어들(424)은 또한, 메인 메모리(404), 정적 메모리(406) 내에, 및/또는 컴퓨터 시스템(400)에 의한 실행 중에 프로세서(402) 내에, 전체로서 또는 적어도 부분적으로 상주할 수 있으며, 메인 메모리(404), 정적 메모리(406) 및 프로세서(402)는 또한 머신-판독 가능 매체를 구성한다.

머신-판독 가능 매체(422)는 예시적 실시 형태에서 단일 매체인 것으로 설명되지만, 용어 "머신-판독 가능 매체"는 하나 이상의 명령어들(424)을 저장하는 단일 매체 또는 다수의 매체(예를 들어, 중앙형 또는 분산형 데이터베이스 및/또는 관련 캐시들 및 서버들)를 포함할 수 있다. 용어 "머신-판독 가능 매체"는 또한, 머신에 의한 실행을 위한 명령어들을 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있고, 머신으로 하여금 본 개시내용의 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하거나, 그러한 명령어들에 의해 사용되거나 그들과 관련되는 데이터 구조들을 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있는 임의의 유형 매체를 포함하는 것으로 간주되어야 한다. 따라서, 용어 "머신-판독 가능 매체"는 솔리드-스테이트 메모리, 및 광학 및 자기 매체를 포함하지만, 이에 한정되지 않는 것으로 간주되어야 한다. 머신 판독 가능 매체의 구체적인 예는 예를 들어 반도체 메모리 디바이스들(예로서, EPROM(Electrically Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)) 및 플래시 메모리 디바이스들을 포함하는 비휘발성 메모리; 내부 하드 디스크들 및 이동식 디스크들과 같은 자기 디스크들; 광자기 디스크들; 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크들을 포함한다.

명령어들(424)은 또한 다수의 공지된 전송 프로토콜(예를 들어, HTTP) 중 어느 하나를 이용하여 네트워크 인터페이스 디바이스(420)를 통해 전송 매체를 이용하여 통신 네트워크(426)를 통해 전송 또는 수신될 수 있다. 통신 네트워크들의 예들은 근거리 네트워크(LAN), 광역 네트워크(WAN), 인터넷, 모바일 전화 네트워크들, POTS(Plain Old Telephone) 네트워크들 및 무선 데이터 네트워크들(예를 들어, Wi-Fi, 3G, 및 4G LTE/LTE-A 또는 WiMAX 네트워크들)을 포함한다. 용어 "전송 매체"는 머신에 의한 실행을 위한 명령어들을 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있는 임의의 무형 매체를 포함하는 것으로 간주되어야 하며, 디지털 또는 아날로그 통신 신호들 또는 그러한 소프트웨어의 통신을 가능하게 하기 위한 다른 무형 매체를 포함한다.

추가적인 유의사항들 & 예들:

예 1은 기분을 판정하고 이용하여 조언을 제공하는 시스템을 포함하는 디바이스, 장치, 또는 머신과 같은 발명을 포함하며, 시스템은: 데이터를 수신하도록 구성된 데이터 모듈; 데이터에 기초하여 디바이스의 사용자의 기분을 판정하도록 구성된 기분 판정 모듈; 사용자가 관련되는 이벤트를 식별하도록 구성된 이벤트 모듈; 및 이벤트와 관련하여 사용자에게 조언을 제공하도록 구성된 제시 모듈을 포함하고, 조언은 수신된 데이터, 기분 및 이벤트에 기초한다.

예 2에서, 예 1의 발명은, 디바이스에서 데이터를 수신하기 위해, 데이터 모듈이 사용자에 의해 착용된 디바이스로부터 데이터를 수신하도록 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 3에서, 예 1 내지 예 2의 임의의 하나 이상의 발명은, 데이터가 생리적 데이터를 포함하고, 사용자의 기분을 판정하기 위해, 기분 판정 모듈은: 모델에 따라 생리적 데이터를 분석하고; 분석에 기초하여 기분을 분류하도록 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 4에서, 예 1 내지 예 3의 임의의 하나 이상의 발명은, 데이터가 위치 데이터를 포함하고, 사용자의 기분을 판정하기 위해, 기분 판정 모듈은: 위치 데이터에 기초하여 위치를 식별하고; 위치와 기분 간의 상관관계를 판정하여 기분을 분류하도록 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 5에서, 예 1 내지 예 4의 임의의 하나 이상의 발명은, 이벤트를 식별하기 위해, 이벤트 모듈은: 사용자의 전자 스케줄에 액세스하고; 전자 스케줄 상의 약속을 이벤트로서 식별하도록 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 6에서, 예 1 내지 예 5의 임의의 하나 이상의 발명은, 전자 스케줄은 디바이스 상에 저장된 전자 달력인 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 7에서, 예 1 내지 예 6의 임의의 하나 이상의 발명은, 약속이 미팅인 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 8에서, 예 1 내지 예 7의 임의의 하나 이상의 발명은, 이벤트와 관련하여 사용자에게 조언을 제공하기 위해, 제시 모듈은 사용자가 이벤트에 참석해야 하는지에 관하여 권고를 제공하도록 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 9에서, 예 1 내지 예 8의 임의의 하나 이상의 발명은, 이벤트와 관련하여 사용자에게 조언을 제공하기 위해, 제시 모듈은 이벤트와 관련하여 사용자가 취해야 할 접근법에 대한 권고를 제공하도록 구성되는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 10에서, 예 1 내지 예 9의 임의의 하나 이상의 발명은, 공유 선호도를 판정하도록 구성된 사용자 선호도 모듈 - 공유 선호도는 사용자에 의해 설정되고 기분의 타입과 연관됨 - ; 및 기분이 공유 선호도와 연관된 기분의 타입인 경우, 기분을 다른 사람과 조건부로 공유하도록 구성된 데이터 공유 모듈을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 11은 예 1 내지 예 10의 임의의 하나의 발명을 포함하거나 그와 선택적으로 결합될 수 있고, 모바일 디바이스에서 데이터를 수신하는 단계 - 모바일 디바이스는 사용자와 연관됨 - ; 데이터에 기초하여 사용자의 기분을 판정하는 단계; 사용자가 연관되는 이벤트를 식별하는 단계; 및 이벤트와 관련하여 사용자에게 조언을 제공하는 단계 - 조언은 수신된 데이터, 기분, 및 이벤트에 기초함 - 을 제공하는 단계를 포함하는, 사용자의 기분 및 정황을 이용하는 (행동을 수행하는 방법, 수단, 머신에 의해 실행되는 경우 머신으로 하여금 행동들을 수행하게 하는 명령어들을 포함하는 머신 판독가능한 매체, 또는 행동들을 수행하도록 구성된 장치와 같은) 발명을 포함한다.

예 12에서, 예 11의 발명은, 데이터를 수신하는 단계는: 사용자에 의해 착용된 디바이스로부터 데이터를 수신하는 단계를 선택적으로 포함할 수 있다.

예 13에서, 예 11 내지 예 12의 임의의 하나 이상의 발명은, 데이터가 생리적 데이터를 포함하고, 사용자의 기분을 판정하는 단계는: 모델에 따라 생리적 데이터를 분석하는 단계; 및 분석에 기초하여 기분을 분류하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 14에서, 예 11 내지 예 13의 임의의 하나 이상의 발명은, 데이터가 위치 데이터를 포함하고, 사용자의 기분을 판정하는 단계는: 위치 데이터에 기초하여 위치를 식별하는 단계; 및 위치와 기분 간의 상관관계를 판정하여 기분을 분류하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 15에서, 예 11 내지 예 14의 임의의 하나 이상의 발명은, 이벤트를 식별하는 단계가: 사용자의 전자 스케줄에 액세스하는 단계; 및 전자 스케줄 상의 약속을 이벤트로서 식별하는 단계를 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 16에서, 예 11 내지 예 15의 임의의 하나 이상의 발명은, 전자 스케줄이 모바일 디바이스 상에 저장된 전자 달력인 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 17에서, 예 11 내지 16의 임의의 하나 이상의 발명은, 약속이 미팅인 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 18에서, 예 11 내지 예 17의 임의의 하나 이상의 발명은, 이벤트와 관련하여 사용자에게 조언을 제공하는 것은 사용자가 이벤트에 참석해야 하는지에 관하여 권고를 제공하는 것을 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 19에서, 예 11 내지 예 18의 임의의 하나 이상의 발명은, 이벤트와 관련하여 사용자에게 조언을 제공하는 것은 이벤트와 관련하여 사용자가 취해야 할 접근법에 대한 권고를 제공하는 것을 포함하는 것을 선택적으로 포함할 수 있다.

예 20에서, 예 11 내지 예 19의 임의의 하나 이상의 발명은, 공유 선호도를 판정하는 단계 - 공유 선호도는 사용자에 의해 설정되고 기분의 타입과 연관됨 - ; 및 기분이 공유 선호도와 연관된 기분의 타입인 경우, 기분을 다른 사람과 조건부로 공유하는 단계를 선택적으로 포함할 수 있다.

예 21은 예 1 내지 예 20의 임의의 하나의 발명을 포함하거나 그와 선택적으로 결합될 수 있고, 머신에 의해 실행되는 경우, 머신으로 하여금 예 1 내지 예 20의 임의의 하나의 예의 동작들을 수행하게 하는, 기분을 이용하여 조언을 제공하기 위한 명령어들을 포함하는 머신 판독가능한 매체를 포함한다.

예 22는 예 1 내지 예 20의 임의의 하나의 발명을 포함하거나 그와 선택적으로 결합될 수 있고, 예 1 내지 예 20의 임의의 예를 수행하는 수단을 포함하는 장치를 포함한다.

상기 상세한 설명은 첨부 도면들에 대한 참조를 포함하며, 이는 상세한 설명의 일부를 형성한다. 도면들은, 예시로서, 실시될 수 있는 특정 실시예들을 보여준다. 이러한 실시 형태들은 또한 "예들"로서 본원에 언급된다. 이러한 예들은 도시되거나 설명된 것 이외의 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 본 명세서에 도시되거나 설명된 구성요소들을 포함하는 예들이 또한 고려된다. 또한, 본 명세서에 도시되거나 설명된 특정 예(또는 그것의 하나 이상의 양상들)에 대해, 또는 다른 예들(또는 그것의 하나 이상의 양상들)에 대해, 도시되거나 설명된 해당 구성요소들(또는 그것의 하나 이상의 양상들)의 임의의 조합 또는 치환을 사용하는 예들이 또한 고려된다.

본 문헌에서 언급되는 공보들, 특허들 및 특허 문헌들은, 개별적으로 참조로써 포함되더라도, 그 전부가 본 명세서에 참조로써 포함된다. 본 문헌과 참조로써 이와 같이 포함되는 해당 문헌들 사이의 불일치한 사용의 경우에, 포함되는 참조문헌(들)에서의 사용은 본 문헌의 사용에 대해 보충적인 것이고; 양립불가한 불일치함에 대해서는, 본 문헌에서의 사용이 지배한다.

본 문헌에서, "하나(a 또는 an)"라는 용어는, 특허 문헌들에서 흔한 것으로, "적어도 하나" 또는 "하나 이상"의 임의의 다른 경우들 또는 사용들에 독립적인, 하나 또는 하나보다 많은 것을 포함하는데 사용된다. 본 문헌에서, "또는(or)"이라는 용어는 비배타적 논리합(nonexclusive or)을 말하는데 사용되는 것으로, "A 또는 B"는, 달리 표시되지 않는 한, "A이지만 B는 아닌", "B이지만 A는 아닌", 및 "A 및 B"를 포함한다. 첨부된 청구항들에서, "포함하는(including)" 및 "~하는(in which)"라는 용어들은 각각의 용어들 "포함하는(comprising)" 및 "여기서(wherein)"의 평이한 영어 등가어들로서 사용된다. 또한, 이하의 청구항들에서, "포함하는(including)" 및 "포함하는(comprising)"이라는 용어들은 개방어로, 즉 청구항 내의 그러한 용어 뒤에 열거되는 것들 이외의 엘리먼트들을 포함하는 시스템, 디바이스, 물품 또는 프로세스도 그 청구항의 범위 내에 있는 것으로 간주된다. 또한, 이하의 청구항들에서, "제1", "제2" 및 "제3" 등이라는 용어는 단순히 레이블들로서 사용되며, 이들의 대상들에 대한 수치적 순서를 제안하려고 의도되는 것은 아니다.

상기 설명은 제한적인 것이 아니라 예시적인 것으로 의도된다. 예를 들어, 위에 설명된 예들(또는 그의 하나 이상의 양상)은 다른 것들과 조합으로 사용될 수 있다. 다른 실시예들은, 위의 설명의 검토시 기술분야의 통상의 기술자에 의해 사용될 수 있다. 요약서는 독자가 기술적 개시내용의 속성을 신속히 확인할 수 있게 하는 것이고, 예를 들어 미국의 37 C.F.R. §1.72(b)에 따르기 위한 것이다. 그것이 청구항들의 범위 또는 의미를 해석하거나 제한하는데 이용되지는 않을 것이라는 이해가 수반된다. 또한, 위의 상세한 설명에서, 본 개시물을 간소화하기 위해 다양한 특징들이 함께 그룹화될 수 있다. 그러나, 실시예들이 상기 특징들의 서브세트를 포함할 수 있기 때문에, 청구항들은 본 명세서에 설명된 모든 특징을 개시하지 않을 수 있다. 또한, 실시예들은 특정 예에서 개시되는 것보다 더 적은 특징들을 포함할 수 있다. 따라서, 이하의 청구항들은 이에 의해 상세한 설명에 포함되고, 청구항은 그 자체가 별도의 실시예로서 존재한다. 본 명세서에 개시되는 실시예들의 범위는, 첨부된 청구항들에 부여되는 등가물들의 전체 범위와 함께, 이러한 청구항들과 관련하여 결정되어야 한다.

Claims (22)

1. 조언을 제공하기 위해 기분(mood)을 판정하고 이용하는 디바이스로서,
   데이터를 수신하도록 구성된 데이터 모듈;
   상기 데이터에 기초하여 상기 디바이스의 사용자의 기분을 판정하도록 구성된 기분 판정 모듈;
   상기 사용자가 연관되는 이벤트를 식별하도록 구성된 이벤트 모듈; 및
   상기 이벤트와 관련하여 상기 사용자에게 조언을 제공하도록 구성된 제시 모듈 - 상기 조언은 수신된 데이터, 상기 기분, 및 상기 이벤트에 기초함 -
   을 포함하는 디바이스.
2. 제1항에 있어서,
   상기 디바이스에서 데이터를 수신하기 위해, 상기 데이터 모듈은 상기 사용자에 의해 착용된 디바이스로부터 데이터를 수신하도록 구성되는 디바이스.
3. 제1항에 있어서,
   상기 데이터는 생리적(physiological) 데이터를 포함하고 상기 사용자의 상기 기분을 판정하기 위해, 상기 기분 판정 모듈은:
   모델에 따라 상기 생리적 데이터를 분석하고; 및
   상기 분석에 기초하여 상기 기분을 분류하도록 구성되는 디바이스.
4. 제1항에 있어서,
   상기 데이터는 위치 데이터를 포함하고, 상기 사용자의 상기 기분을 판정하기 위해, 상기 기분 판정 모듈은:
   상기 위치 데이터에 기초하여 위치를 식별하고; 및
   상기 위치와 상기 기분 간의 상관관계를 판정하여 상기 기분을 분류하도록 구성되는 디바이스.
5. 제1항에 있어서,
   상기 이벤트를 식별하기 위해, 상기 이벤트 모듈은:
   상기 사용자의 전자 스케줄에 액세스하고; 및
   상기 전자 스케줄 상의 약속을 상기 이벤트로서 식별하도록 구성되는 디바이스.
6. 제5항에 있어서,
   상기 전자 스케줄은 상기 디바이스 상에 저장된 전자 달력인 디바이스.
7. 제5항에 있어서,
   상기 약속은 미팅인 디바이스.
8. 제1항에 있어서,
   상기 이벤트와 관련하여 상기 사용자에게 조언을 제공하기 위해, 상기 제시 모듈은 상기 사용자가 상기 이벤트에 참석해야 하는지에 관하여 권고를 제공하도록 구성되는 디바이스.
9. 제1항에 있어서,
   상기 이벤트와 관련하여 상기 사용자에게 조언을 제공하기 위해, 상기 제시 모듈은 상기 이벤트와 관련하여 상기 사용자가 취해야 할 접근법에 대한 권고를 제공하도록 구성되는 디바이스.
10. 제1항에 있어서,
    공유 선호도를 판정하도록 구성된 사용자 선호도 모듈 - 상기 공유 선호도는 사용자에 의해 설정되고 기분의 타입과 연관됨 - ; 및
    상기 기분이 상기 공유 선호도와 연관된 기분의 타입인 경우, 상기 기분을 다른 사람과 조건부로 공유하도록 구성된 데이터 공유 모듈
    을 포함하는 디바이스.
11. 사용자의 기분 및 정황(context)을 이용하여 사용자에게 조언하기 위한 방법으로서,
    모바일 디바이스에서 데이터를 수신하는 단계 - 상기 모바일 디바이스는 상기 사용자와 연관됨 - ;
    상기 데이터에 기초하여 상기 사용자의 기분을 판정하는 단계;
    상기 사용자가 연관되는 이벤트를 식별하는 단계; 및
    상기 이벤트와 관련하여 상기 사용자에게 조언을 제공하는 단계 - 상기 조언은 상기 수신된 데이터, 상기 기분 및 상기 이벤트에 기초함 -
    를 포함하는 방법.
12. 제11항에 있어서,
    데이터를 수신하는 단계는,
    상기 사용자에 의해 착용된 디바이스로부터 데이터를 수신하는 단계를 포함하는 방법.
13. 제11항에 있어서,
    상기 데이터는 생리적 데이터를 포함하고, 상기 사용자의 상기 기분을 판정하는 단계는:
    모델에 따라 상기 생리적 데이터를 분석하는 단계; 및
    상기 분석에 기초하여 상기 기분을 분류하는 단계
    를 포함하는 방법.
14. 제11항에 있어서,
    상기 데이터는 위치 데이터를 포함하고, 상기 사용자의 상기 기분을 판정하는 단계는:
    상기 위치 데이터에 기초하여 위치를 식별하는 단계; 및
    상기 위치와 상기 기분 간의 상관관계를 판정하여 상기 기분을 분류하는 단계
    를 포함하는 방법.
15. 제11항에 있어서,
    상기 이벤트를 식별하는 단계는:
    상기 사용자의 전자 스케줄에 액세스하는 단계; 및
    상기 전자 스케줄 상의 약속을 상기 이벤트로서 식별하는 단계
    를 포함하는 방법.
16. 제15항에 있어서,
    상기 전자 스케줄은 상기 모바일 디바이스 상에 저장된 전자 달력인 방법.
17. 제15항에 있어서,
    상기 약속은 미팅인 방법.
18. 제11항에 있어서,
    상기 이벤트와 관련하여 상기 사용자에게 조언을 제공하는 단계는, 상기 사용자가 상기 이벤트에 참석해야 하는지에 관하여 권고를 제공하는 단계를 포함하는 방법.
19. 제11항에 있어서,
    상기 이벤트와 관련하여 상기 사용자에게 조언을 제공하는 단계는 상기 이벤트와 관련하여 상기 사용자가 취해야할 접근법에 대한 권고를 제공하는 단계를 포함하는 방법.
20. 제11항에 있어서,
    공유 선호도를 판정하는 단계 - 상기 공유 선호도는 상기 사용자에 의해 설정되고 기분의 타입과 연관됨 - ; 및
    상기 기분이 상기 공유 선호도와 연관된 기분의 타입인 경우, 상기 기분을 다른 사람과 조건부로 공유하는 단계
    를 포함하는 방법.
21. 머신에 의해 실행되는 경우, 상기 머신으로 하여금 제11항 내지 제20항 중 어느 한 항의 동작들을 수행하게 하는, 기분을 이용하여 조언을 제공하기 위한 명령어들을 포함하는 머신 판독가능한 매체.
22. 제11항 내지 제20항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 수단을 포함하는 장치.

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