KR20160138982A - 병렬 처리용 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처 - Google Patents

Abstract

본 발명은 원격 및 로컬 서비스의 모두의 고유 능력을 레버리징 이용할 수 있는 예시적인 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 설명한다. 데이터는 원격 및 로컬 프로세스에 의해 병렬 처리될 수 있다. 병렬 처리 중에 생성된 결과는 원격 및 로컬 서비스 사이에 교환되고 개별 서비스에 의해 생성된 결과를 업데이트하는데 사용될 수 있다. 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처는 향상된 추론, 로컬 및 원격 구독에 기초하는 하이브리드 구독을 생성하고, 자연 언어 표현 평가 서비스를 향상시키는데 이용될 수 있다.

Description

병렬 처리용 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처{HYBRID CLIENT/SERVER ARCHITECTURE FOR PARALLEL PROCESSING}

분산형 네트워크는 일반적으로 더 많은 컴퓨팅 리소스에 액세스를 하며, 따라서 복잡한 처리 작업을 비교적 효율적으로 수행할 수 있다. 부가적으로, 분산형 네트워크 상에 상주하는 애플리케이션은 빈번하게 업데이트될 수 있고, 그에 따라 보다 새로운 기능성을 포함시키는 경향이 있다. 이러한 이유로, 이전에는 로컬 디바이스 상에서 수행되었던 다수의 서비스가 이제는 분산형 네트워크의 일부분일 수 있는 원격 디바이스를 사용하여 수행된다. 그러나, 원격 서비스는 일반적으로 다수의 상이한 클라이언트에 의해 사용될 수 있도록 구현된다. 이 때문에, 일반화된 원격 디바이스는 특정 사용자를 위한 고도의 개인화를 제공하는데 사용될 수 있는 정보에 액세스하지 못할 수 있다. 더욱이, 다수의 상황에서, 클라이언트 디바이스 상의 개인 데이터는 원격 디바이스에 전달될 수 없다. 따라서, 개인에 대한 개인화된 작업을 수행하기 위한 방식으로 원격 서비스를 이용하는 것은 곤란하다.

이는 실시예가 구성되어 있는 이들 및 다른 일반적인 고려사항에 관련한다. 또한, 비교적 특정 문제점이 설명되어 있지만, 실시예는 배경기술에 식별된 특정 문제점을 해결하는 것에 한정되어서는 안된다는 것이 이해되어야 한다.

본 발명의 실시예는 클라이언트 디바이스에 로컬인 서비스 및 네트워크를 통해 클라이언트 디바이스와 통신하는 원격 서비스에 의해 태블릿 컴퓨터, 스마트폰, 또는 임의의 다른 컴퓨팅 시스템과 같은, 클라이언트 디바이스에서 수신된 입력의 공유 처리를 제공하는 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처에 관한 것이다. 클라이언트 디바이스가 사용자로부터의 입력, 디바이스에 로컬인 프로세서 또는 애플리케이션으로부터의 데이터, 디바이스 센서(예를 들어, 마이크로폰, GPS, 가속도계 등)로부터의 데이터, 또는 원격 디바이스 또는 프로세스로부터의 데이터를 수신할 때, 클라이언트 디바이스는 데이터를 원격 서비스에 송신하여 디바이스 상에서 생성할 수 있는 데이터의 임의의 처리에 추가하여 처리되게 하는데 적절한지 그리고/또는 효율적인지 여부를 판정하도록 데이터를 분석할 수도 있다. 디바이스가 데이터가 원격 서비스(예를 들어, 서버와 같은 원격 디바이스, 및/또는 원격 디바이스의 분산형 네트워크 상에서 실행하는 애플리케이션)에 제공되어야 한다고 판정하면, 클라이언트 디바이스는 데이터(및 임의의 관련된 명령 또는 정보)를 처리를 위해 원격 서비스에 송신한다. 한편, 로컬 디바이스는 또한 로컬 서비스를 사용하여 데이터를 처리하기 시작한다. 원격 서비스는 데이터를 수신할 수 있고 디바이스 상에서 수행될 수 있는 임의의 처리에 추가하여 처리를 시작한다. 원격 서비스는 디바이스와 동시에 또는 실질적으로 동시에 데이터를 처리할 수 있고, 디바이스가 데이터를 처리하는 것을 완료하기 전에 데이터를 처리하기 시작할 수 있고, 또는 다른 시간에 데이터를 처리할 수 있다. 실시예에서, 로컬 서비스 및 원격 서비스는 처리 중에 데이터를 교환한다. 이와 같이 하는 것은 로컬 및 원격 서비스의 모두의 처리 능력을 향상시킬 수 있다.

실시예에서, 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처는 클라이언트 디바이스와의 사용자의 상호작용(들)에 기초하여 사용자에 대한 추론을 생성하도록 이용될 수 있다. 실시예에서, 추론은 사용자의 좋아요(likes) 및 싫어요(dislikes), 습관, 사용자가 참석하도록 계획한 도래하는 이벤트 등을 포함하는 사람에 대한 정보를 식별할 수 있다. 실시예에서, 추론은 사용자의 습관, 위치, 달력, 웹 이력, 검색 이력, 연락처, 디바이스 사용량 등에 기초하여 개인에 대한 그리고/또는 관련된 정보의 임의의 유형의 식별 또는 결정일 수 있다. 클라이언트 디바이스 상의 로컬 추론 서비스는 예를 들어, 개인 데이터와 같은 원격 서비스에 송신하는데 적절하지 않을 수 있는 몇몇 데이터, 또는 예를 들어 사용자에 대한 초기 추론을 생성하기 위한 가속도계 데이터와 같은, 네트워크를 통해 송신하기에 효율적이지 않을 수 있는 데이터를 처리할 수 있다. 보다 구체적인 실시예에서, 초기 추론은 개인 데이터를 포함하지 않을 수 있고 또는 임의의 개인 데이터를 제거하도록 추상화될 수 있다. 초기 추론이 개인 정보를 포함하지 않는다고 판정할 때, 추론은 추가의 처리를 위해 원격 추론 서비스에 송신될 수 있다. 원격 추론 서비스는 향상된 추론을 제공하기 위해 원격 디바이스 및/또는 원격 디바이스의 분산형 네트워크에 이용가능한 부가의 데이터를 레버리징할 수 있다. 향상된 추론은 사용자 프로파일 내에 저장되고 사용자와의 디바이스 상호작용을 맞춤화하는데 사용될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 하이브리드 클라이언트/서비스 아키텍처는 로컬 및 원격 구독에 기초하여 하이브리드 구독을 생성하도록 이용될 수 있다. 사용자의 위치를 모니터링하는 로컬 서비스와 같은 로컬 구독과 뉴스 업데이트를 전달하는 원격 서비스와 같은 원격 서비스 사이의 관계가 식별될 수 있다. 서비스들 사이의 관계는 로컬 및 원격 서비스의 조합에 기초하여 사용자에 통지를 지능적으로 제시하는 하이브리드 서비스를 생성하도록 레버리징될 수 있다.

본 발명의 다른 실시예는 양 로컬 및 원격 자연 언어 표현(NLE) 평가 프로세스 또는 서비스에 의해 제공된 이익을 레버리징하고 병합하는 것이 가능한 하이브리드 클라이언트/서비스 아키텍처를 제공한다. 실시예에서 NLE 프로세스는 자연 언어로서 입력을 수신하고, 명령, 데이터 등을 식별하기 위해 NLE를 해석한다. 예시적인 NLE 평가 프로세스는 음성 인식기이다. 그러나, 예를 들어, 텍스트 평가 프로세스와 같은 다른 NLE 평가 프로세스가 본 명세서에 개시된 실시예와 함께 이용될 수 있다. 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처는 자연 언어 표현이 로컬하게 그리고 원격 서비스에 의한 모두에 의해 평가될 수 있다. 로컬 및 원격 평가 서비스는 각각의 서비스가 음성 인식 결과를 업데이트하고 향상시키기 위해 사용될 수 있는 해석을 교환할 수 있다. 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처는 또한 특정 애플리케이션에 관련된 자연 언어 표현의 평가를 보조하는데 사용될 수 있는 서드 파티 지식 베이스(예를 들어, 서드 파티, 서드 파티 문법, 서드 파티 힌트 등에 의해 제공된 데이터 및/또는 규칙)를 규정하는 능력을 서드 파티 개발자에 제공하도록 레버리징될 수도 있다. 서드 파티 지식 베이스는 결과를 향상시키기 위해 NLE를 평가하기 위해 이들의 내장된 능력을 선택적으로 증가시키도록 로컬 또는 원격 기반 NLE 평가 프로세스에 의해 사용될 수 있다.

이 요약 설명은 상세한 설명에서 이하에 더 설명되는 간단화된 형태의 개념의 선택을 소개하도록 제공된 것이다. 이 요약 설명은 청구된 요지의 주요 특징 또는 본질적인 특징을 식별하도록 의도된 것은 아니고, 또한 청구된 요지의 범주를 제한하는데 사용되도록 의도된 것도 아니다.

비한정적인 그리고 개략적인 실시예가 이하의 도면을 참조하여 설명된다.
도 1은 클라이언트 디바이스 및 분산형 네트워크 상에 데이터 공유 처리를 수행하는 것이 가능한 하이브리드 클라이언트/서버 시스템(100)의 실시예이다.
도 2는 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 사용하여 데이터 공유 처리를 위한 방법(200)의 실시예이다.
도 3은 최종 결과를 생성하는 방법(300)의 실시예이다.
도 4는 하이브리드 클라이언트/서버 추론 시스템(400)의 실시예이다.
도 5는 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 사용하여 추론을 생성하기 위한 방법(500)의 실시예이다.
도 6은 하이브리드 구독(subscription)을 구성하는 것이 가능한 하이브리드 클라이언트/서버 시스템(600)의 예시적인 실시예를 도시하고 있다.
도 7은 하이브리드 구독 경고를 생성하기 위한 방법(700)의 예시적인 실시예를 도시하고 있다.
도 8은 향상된 음성 인식을 위한 하이브리드 클라이언트/서버 시스템(800)의 실시예이다.
도 9는 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 사용하는 음성의 공유 처리를 위한 방법(900)의 실시예이다.
도 10은 자연 언어 표현의 하나 이상의 해석을 선택하거나 생성하기 위한 방법(1000)의 실시예이다.
도 11은 음성 인식 중에 서드 파티 힌트를 식별하기 위한 방법(1100)의 실시예이다.
도 12는 영화 애플리케이션을 위한 예시적인 서드 파티 문법(1200)의 실시예이다.
도 13은 통신 애플리케이션을 위한 예시적인 서드 파티 문법(1300)의 실시예이다.
도 14는 본 발명의 하나 이상의 실시예를 실행하기 위한 태블릿 컴퓨팅 디바이스를 도시하고 있다.
도 15는 본 명세서에 개시된 하나 이상의 실시예를 구현하기 위해 적합한 컴퓨팅 환경의 블록도를 도시하고 있다.
도 16a는 본 명세서에 개시된 하나 이상의 실시예를 실행하는 모바일 컴퓨팅 디바이스의 일 실시예를 도시하고 있다.
도 16b는 본 명세서에 개시된 하나 이상의 실시예를 실시하기 위해 적합한 예시적인 모바일 컴퓨팅 디바이스의 간단화된 블록도이다.
도 17은 본 명세서에 개시된 하나 이상의 실시예를 실시하기 위해 적합한 예시적인 분산형 컴퓨팅 시스템의 간단화된 블록도이다.

다양한 실시예는 명세서의 부분을 형성하고 특정 예시적인 실시예를 도시하고 있는 첨부 도면을 참조하여 이하에 더 상세히 설명된다. 그러나, 실시예는 다수의 상이한 형태로 구현될 수 있고, 본 명세서에 설명된 실시예에 한정되는 것으로서 해석되어서는 안되며, 오히려 이들 실시예는 본 개시내용이 철저하고 완전하고 당 기술 분야의 숙련자에게 실시예의 범주를 완전히 전달하도록 제공된다. 실시예는 방법, 시스템 및/또는 디바이스로서 실시될 수 있다. 이에 따라, 실시예는 하드웨어 구현예, 전적인 소프트웨어 구현예 또는 소프트웨어 및 하드웨어 양태를 조합하는 구현예의 형태를 취할 수 있다. 따라서, 이하의 상세한 설명은 한정의 개념으로서 취해져서는 안된다.

본 발명의 실시예는 디바이스 특정 프로세스를 디커플링하고 데이터의 처리가 "클라우드"라 또한 칭하는 분산형 네트워크 및 클라이언트 디바이스를 가로질러 분할되게 하는 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처에 관한 것이다. 분산형 네트워크는 예를 들어, 인터넷과 같은 네트워크를 거쳐 클라이언트 디바이스와 통신하는 하나 이상의 원격 디바이스를 포함할 수 있다. 특정 양태에서, 분산형 네트워크는 더 큰 작업의 성능을 허용하고 이들이 클라이언트 디바이스 상에서 수행되면 작업의 더 고속 완료를 허용하는 더 많은 가용 자원(예를 들어, 메모리 및 처리 능력)을 가질 수 있다. 이와 같이, 분산형 네트워크는 클라이언트 디바이스 상에 상주하는 로컬 서비스보다 부가의 기능성을 제공하는 원격 서비스(예를 들어, 프로세스 또는 애플리케이션, 클라우드 서비스 등)를 제공할 수 있다. 그러나, 특정 상황에서, 분산형 네트워크에 작업을 완료할 필요가 있는 정보를 제공하는 것은 바람직하지 않을 수 있다. 예를 들어, 프라이버시 문제, 대역폭 사용량, 전력 소비 등과 같은 이유는 처리를 위해 분산형 네트워크에 소정 유형의 정보를 송신하는 것을 바람직하지 않게 할 수도 있다. 이러한 고려사항으로부터 생성하는 제한은 클라이언트 디바이스 상의 로컬 서비스 및 분산형 네트워크의 부분일 수 있는 하나 이상의 원격 디바이스(예를 들어, 서버 또는 서버들) 상에서 실행하는 원격 서비스에 의해 작업의 공유 처리를 허용하는 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 이용함으로써 극복될 수 있다. 그러나, 다른 실시예에서, 원격 디바이스는 분산형 네트워크의 부분이 아닐 수도 있다. 개시된 실시예는 처리 중에 로컬 서비스와 원격 서비스 사이의 정보의 교환을 또한 제공한다. 실시예에서, 이러한 정보는 개별 프로세스에 의해 생성된 결과 또는 개별 프로세스에 이용가능한 데이터의 상이한 세트를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예는 생산성 애플리케이션, 달력 애플리케이션, 및 지도 애플리케이션과 같은 애플리케이션, 디바이스 통지, 디바이스 기능성 등을 향상시키기 위해 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 이용한다. 다른 실시예에서, 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처는 클라이언트 디바이스 상의 개인 휴대 정보 단말과 같은 애플리케이션 또는 디바이스의 다른 사용자 경험(user experience: UX)을 향상시키도록 이용될 수 있다. 실시예에서, 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처는 데이터를 해석하고 처리하기 위해 로컬 디바이스 및 하나 이상의 원격 디바이스의 모두의 강도를 레버리징 생성하는데 이용될 수 있다. 다른 용도들 중에서도, 본 명세서에 개시된 하이브리드/클라이언트 서버 실시예는 향상된 추론, 하이브리드 구독, 및 향상된 자연 언어 표현 평가(예를 들어, 음성 인식, 텍스트 처리 등)를 제공하고, 사용자에 관심 있는 또는 관련될 수 있는 정보를 식별하는데 사용될 수 있다. 이들 특징은 특정 사용자의 좋아요, 싫어요, 및/또는 패턴에 기초하여, 애플리케이션, 애플리케이션 또는 디바이스의 UX 요소를 지능적으로 업데이트하고, 디바이스에 부가의 정보를 제공하는 등을 위해 사용될 수 있다.

도 1은 데이터를 공유 처리하는 것이 가능한 하이브리드 클라이언트/서버 시스템(100)의 실시예이다. 데이터의 공유 처리는 원격 서비스 또는 로컬 서비스가 데이터 처리를 완료하는 것과 병렬로, 그리고/또는 전에, 디바이스와 동시에 또는 실질적으로 동시에 하나 이상의 로컬 서비스(예를 들어, 클라이언트 디바이스 상에서 실행되는 서비스, 애플리케이션, 프로세스 등) 및 원격 서비스 데이터에 의한 데이터의 처리를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 공유 처리는 공통 작업을 수행하고, 공통 솔루션을 식별하고, 공통 결과에 도달하는 등을 위해 분산형 네트워크 및 하나 이상의 디바이스 상에서 상이한 서비스에 의한 처리를 포함할 수 있다. 하이브리드 클라이언트/서버 시스템(100)은 통신 네트워크(110)를 거쳐 분산형 네트워크(112)와 통신하는 적어도 하나의 클라이언트 디바이스(102)를 포함한다. 통신 네트워크(110)는 임의의 유형의 유선 또는 무선 네트워크 또는 유선 및 무선 네트워크의 조합일 수 있다. 이러한 네트워크의 비한정적인 예는 근거리 통신망(local area network: LAN), 광대역 통신망(wide area network: WAN), 기존 전화 서비스(plain old telephone service: POTS) 네트워크, 셀룰러 데이터 네트워크, 위성 데이터 네트워크, 와이파이 네트워크, 및/또는 인터넷을 포함한다. 실시예에서, 클라이언트 디바이스(102)는 스마트폰, 태블릿, 랩탑, 퍼스널 컴퓨터, 또는 네트워크를 통해 데이터를 교환하는 것이 가능한 임의의 다른 유형의 컴퓨팅 디바이스일 수 있다. 실시예에서, 분산형 네트워크(112)는 결과를 생성하기 위해 네트워크 리소스를 공유하고 디바이스를 가로질러 동작을 조화하는 것이 가능한 컴퓨팅 디바이스, 데이터 저장소, 및 소프트웨어의 분산형 시스템일 수 있다. 분산형 네트워크(112)를 구성하는 컴퓨팅 디바이스, 데이터 저장소, 및 소프트웨어는 클라이언트 디바이스(102)로부터 원격으로 위치된다. 실시예에서, 분산형 네트워크(112)는 작업을 수행하기 위해 분산형 프로그램을 실행하는 것이 가능할 수 있다. 작업의 구성요소는 분산형 네트워크(112)의 부분인 다수의 컴퓨팅 디바이스를 가로질러 확산될 수 있는데, 그 각각은 작업의 구성요소를 수행하고 메시지를 사용하여 서로간에 작업에 관련된 데이터를 통신한다. 분산형 네트워크(112)의 부분인 개별 컴퓨팅 디바이스 및 데이터 저장소는 LAN, WAN, 또는 임의의 다른 유형의 네트워크와 같은 네트워크에 의해 접속될 수 있다.

하이브리드 클라이언트/서버 시스템은 데이터가 클라이언트 디바이스(102) 및 분산형 네트워크(112)에 의해 병렬로 처리되게 한다. 데이터의 공유 처리를 수행하는 능력은 클라이언트 디바이스 및 분산형 네트워크에 의해 제공된 상이한 기능 및 데이터 저장소의 장점을 취한다. 예를 들어, 클라이언트 디바이스는 분산형 네트워크 상에서 이용가능하지 않을 수 있는 사용자 연락처, 달력 정보, 현재 위치와 같은 개인 데이터를 포함할 수 있다. 이와 같이, 본 명세서에 개시된 시스템 및 방법은 이들에 한정되는 것은 아니지만, 보안 감사(security auditing), 제품 지원, 제품 향상, 제품 등록, 및 사용자 등록과 같은 일상의 비즈니스 목적으로 개인 식별가능 정보(personally-identifiable information: PII)를 포함할 수 있는 정보를 수집할 수 있다. 본 명세서에 사용될 때, PII는 사용자가 다른 사람이 인지하지 않기를 원하는 임의의 것을 널리 포함한다. 이는 일반적으로 이들이 그 정보를 공유하기 위한 기관을 명시적으로 허가하지 않으면 사용자에 대해 수집된 또는 사용자에 의해 제공된 임의의 데이터를 의미한다. PII의 몇몇 통상의 예는 성명, 생년월일, SSN, 계정명, 및 전화번호이다. PII로 고려될 수 있는 다른 데이터는 IP 어드레스, 회사명, 및 위치 정보를 포함한다. 프라이버시를 위해, 사람은 그 또는 그녀의 위치가 추적되지 않고 전송되지 않도록 선택할 수도 있지만, 몇몇 사람은 기꺼이 이들의 위치가 전송되는 것을 허용하도록 선택할 것이다.

클라이언트 디바이스는 클라이언트 디바이스(102) 및/또는 분산형 네트워크(112)에 의한 처리를 위한 데이터를 생성하거나 또는 다른 방식으로 제공할 수 있도록 상이한 유형의 하드웨어 및 소프트웨어 구성요소를 포함할 수 있다. 실시예에서, 클라이언트 디바이스(102)의 하드웨어 및 소프트웨어 구성요소는 또한 데이터를 처리하는데 이용될 수 있다. 분산형 네트워크(112)는 다른 한편으로는, 클라이언트 디바이스(102)로부터 수신된 데이터를 처리하는데 사용될 수 있는 더 많은 데이터 및 정보로의 액세스 및 더 많은 처리 파워를 갖는다. 하이브리드 클라이언트/서버 시스템(100)은 데이터의 세트를 처리할 때 향상된 결정 또는 결과에 도달하도록 클라이언트 디바이스(102) 및 분산형 네트워크(112)의 상이한 강도를 레버리징하는 능력을 제공한다. 실시예에서, 하이브리드 클라이언트/서버 시스템은 클라이언트(112) 및 분산형 네트워크(112)에 의한 데이터의 공유 처리를 조화하는 오케스트레이션 서비스(orchestration service)(118)를 또한 포함한다. 실시예에서, 오케스트레이션 서비스는 어느 데이터가 처리를 위해 분산형 네트워크(112)에 송신되어야 하는지를 결정하고, 최종 결과가 클라이언트 디바이스(102) 또는 분산형 네트워크(112)에 의해 도달되었을 때를 결정하고, 그리고/또는 클라이언트(102) 및 분산형 네트워크(112)에 의해 제공된 결과의 세트로부터 최선의 결과를 결정할 수 있다. 실시예에서, 오케스트레이션 서비스(118)는 클라이언트 디바이스(102) 상에, 분산형 네트워크(112) 상에, 또는 상이한 디바이스 상에 상주할 수 있다.

일반적으로, 클라이언트 디바이스(102)는 데이터를 생성하고 그리고/또는 수신할 수 있고, 데이터의 생성 또는 수신시에, 수신된 데이터에 관한 작업 또는 프로세스를 식별할 수 있다. 클라이언트 디바이스(102)는 또한 로컬 서비스(108A 내지 108C)와 같은, 하나 이상의 로컬 서비스(108)를 사용하여 데이터를 처리하면서 통신 네트워크(110)를 거쳐 분산형 네트워크(112)에 데이터를 송신할 수 있다. 클라이언트 디바이스(112)가 데이터를 로컬하게 처리하는 동안, 분산형 네트워크(112)는 디바이스에 의해 처리되는 데이터 또는 디바이스에 의해 처리되는 데이터의 서브세트를 수신하고, 클라이언트로부터 원격 서비스(116A 내지 116C)와 같은 하나 이상의 원격 서비스(116)를 사용하여 수신된 데이터를 처리하기 시작한다. 실시예에서, 처리 중에 행해진 결과 및/또는 결정은 이들이 생성됨에 따라 클라이언트 디바이스(102)(또는 클라이언트(102) 또는 로컬 디바이스(102)라 칭함)와 분산형 네트워크(112) 사이에 공유될 수 있다. 공유된 결과는 이들 자신의 결정 및/또는 결과를 업데이트하기 위해 클라이언트 디바이스(102) 및 분산형 네트워크(112)의 모두에 의해 사용될 수 있고, 또는 클라이언트(102) 및/또는 분산형 네트워크(112)에 의해 생성된 결정 및/또는 결과를 세밀화하기 위해 데이터를 처리하는 서비스에 입력으로서 수신될 수 있다. 실시예에서, 초기 결정을 공유한 후에, 최종 결과 또는 결정은 클라이언트(102) 및 분산형 네트워크(112)의 모두에 의해 생성될 수 있다. 최종 결과 또는 결정은 최선의 결과 또는 결정을 결정하기 위해, 오케스트레이션 서비스(118)와 같은 다른 서비스에 의해 분석될 수 있다. 최선의 결과 또는 결정은 클라이언트(102)에 의해, 분산형 네트워크(112)에 의해, 클라이언트(102) 및 분산형 네트워크(112)의 모두에 의해 도달될 수 있고, 또는 클라이언트(102) 및 분산형 네트워크에 의해 도달된 결과의 조합일 수 있다. 향상된 결과, 또는 결정이 이어서 클라이언트 디바이스(102), 분산형 네트워크(112), 또는 양자 모두에 제공될 수 있다. 실시예에서, 향상된 결과는 처리되는 데이터가 제공되면 가장 가능한 결과, 정확한 것의 최고 확신을 갖는 결과일 수 있고, 그리고/또는 정확한 결과를 식별하기 위한 부가의 동작(예를 들어, 정확한 결과를 선택하기 위해 사용자를 프롬프팅함)의 결정일 수 있다. 실시예에서, 클라이언트 디바이스(102)는 오케스트레이션 서비스(118)에 의해 결정된 최종 결과에 기초하여 동작을 수행할 수 있다.

일반적으로, 클라이언트 디바이스(102)는 신호 라우터(104), 클라이언트 데이터(106), 및 로컬 서비스(108)를 포함한다. 신호 라우터(104)는 하나 이상의 데이터를 수신한다. 데이터는 사용자 요청 또는 질의, 명령, 또는 임의의 다른 유형의 데이터를 포함할 수 있다. 데이터는 예를 들어, 클라이언트 디바이스(102)의 사용자 입력 구성요소와 사용자 상호작용 또는 음성을 통해 사용자 입력에 의해 생성될 수 있다. 데이터는 또한 디바이스 클럭, 가속도계, GPS 구성요소, 및/또는 클라이언트 디바이스(102)의 부분인 임의의 다른 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소와 같은 다른 디바이스 구성요소에 의해 생성될 수 있다. 다른 실시예에서, 데이터는 네트워크를 거쳐 원격 디바이스로부터 클라이언트 디바이스(102)에 의해 수신될 수 있다. 데이터를 수신할 때, 신호 라우터(104)는 데이터가 분산형 네트워크(112)에 송신되어야 하는지 여부를 결정할 수 있다. 결정을 행할 때, 신호 라우터는 분산형 네트워크(112)에, 수신된 및/또는 생성된 데이터의 모두, 수신된 및/또는 생성된 데이터의 서브세트를 송신하도록, 또는 어떠한 수신된 및/또는 생성된 데이터도 송신하지 않도록 결정할 수 있다. 실시예에서, 데이터를 송신해야 하는지 여부의 결정은 프라이버시 정책, 클라이언트 디바이스(102) 및/또는 분산형 네트워크(112) 능력, 사용자 요청, 및/또는 프로토콜 요구와 같은, 정책에 기초할 수도 있다. 당 기술 분야의 숙련자들은 다른 클라이언트측 판정이 어느 데이터가 분산형 네트워크(112)에 송신되어야 하는지를 제한하기 위해 다양한 이유로 이루어질 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 신호 라우터(104)가 데이터, 또는 데이터의 서브세트를 분산형 네트워크(112)에 제공하려고 결정하는지 여부에 무관하게, 신호 라우터는 처리를 위해 데이터를 로컬 서비스(108)에 제공할 수 있다. 실시예에서, 데이터를 처리하기 위해 어느 로컬 서비스를 호출해야 하는지의 결정은 신호 라우터에 의해, 또는 클라이언트 디바이스 운영 체제의 부분인 또는 로컬 서비스와 다른 방식으로 연계된 콘트롤러에 의해 이루어질 수 있다.

로컬 서비스(108)는 클라이언트 디바이스(102) 상에 상주하는 서비스(108A 내지 108C)와 같은 하나 이상의 서비스를 포함할 수 있다. 로컬 서비스는 소프트웨어(예를 들어, 애플리케이션, 프로세스 등), 하드웨어 인코딩된 기능성, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합일 수 있다. 로컬 서비스(108)는 결정을 행하고, 결과를 생성하고, 데이터 변환을 수행하고, 동작을 수행하거나, 또는 데이터를 다른 방식으로 분석하기 위해 데이터를 처리하는 능력을 제공한다. 예시적인 로컬 서비스(108)는 클라이언트 디바이스(102)의 부분인 구성요소 또는 애플리케이션의 요구에 따라 추론을 도출하고, 명령을 식별하고, 동작을 수행하고, 경고를 생성하고, 구독을 모니터링하고, 음성 인식을 수행하거나, 또는 데이터를 다른 방식으로 처리하는데 사용될 수 있다. 당 기술 분야의 숙련자는 임의의 수의 로컬 서비스(108)가 도 1에 도시된 로컬 서비스 1(108A) 내지 로컬 서비스 N(108C)에 의해 도시된 바와 같이, 클라이언트 디바이스(102) 상에 상주할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 더욱이, 당 기술 분야의 숙련자는 로컬 서비스(108)에 의해 이용된 프로세스(들)가 수신된 데이터의 유형, 로컬 서비스가 관련되는 애플리케이션 또는 구성요소, 사용자 요청 등에 따라 다양할 수 있다. 이와 같이, 클라이언트 디바이스(102) 상의 애플리케이션은 애플리케이션에 의해 요구된 바와 같이 데이터를 처리하기 위해 로컬 서비스(108)의 세트에 추가될 수 있는 그 자신의 로컬 서비스 또는 서비스들을 제공할 수 있다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시예는 새로운 애플리케이션의 추가를 통해 그리고/또는 소프트웨어 업데이트를 거쳐 수정될 수 있는 로컬 서비스의 동적 라이브러리를 허용한다.

실시예에서, 로컬 서비스(108)는 데이터를 처리하는 것을 보조하기 위해 클라이언트 데이터(106)를 이용할 수 있다. 실시예에서, 클라이언트 데이터(106)는 클라이언트 디바이스(102) 상에 상주하거나 클라이언트 디바이스(102)에 다른 방식으로 이용가능한 모든 데이터를 포함한다. 예시적인 데이터는 디바이스 위치, 사용자 연락처, 디바이스 사용량(예를 들어, 방문한 웹사이트, 통화한 전화번호, 특정 동작의 시간 등), 디바이스 구성요소 정보(예를 들어, 셀룰러 정보, GPS 정보, 가속도계 데이터), 서드 파티 애플리케이션 데이터(예를 들어, 로컬 애플리케이션 데이터, 문법 및/또는 힌트를 포함할 수 있는 서드 파티 지식 베이스) 등을 포함하지만, 이들에 한정되는 것은 아니다. 실시예에서, 서드 파티 애플리케이션은 수행할 수 있는 동작의 유형 또는 만족하는 것이 가능한 사용자 의도에 대한 지시를 제공할 수 있다. 지시는 어떻게 로컬 및/또는 원격 음성 시스템이 데이터를 처리하고 그리고/또는 결과를 라우팅하는지의 지시를 보조하는데 사용될 수 있다. 특정 실시예에서, 몇몇, 그러나 전체는 아닌 클라이언트 데이터(106)는 분산형 네트워크(112)와 공유될 수 있다. 예를 들어, 프라이버시 규제 또는 디바이스 능력에 기인하여, 모든 클라이언트 데이터(106)를 분산형 네트워크(112)에 송신하는 것은 최적이 아닐 수도 있다. 프라이버시 규제는 클라이언트 디바이스(102)가 사용자 연락처, 통화 내역, 디바이스 위치 등과 같은 특정 데이터를 전송하는 것을 금지할 수 있다. 다른 실시예에서, 이 정보는 분산형 네트워크(112)에 송신될 수 있다. 프라이버시 규제는 사용자에 의해, 법 또는 규칙에 의해, 또는 네트워크 캐리어와 같은 서드 파티에 의해 선택되고 부여될 수 있다. 다른 실시예에서, 프라이버시 규제는 디바이스 유형에 기초하여 선정될 수 있다. 예를 들어, 게이밍 콘솔과 같은 거실 디바이스를 위한 프라이버시 규제는 전화를 위한 프라이버시 규제와는 상이할 수 있다. 상이한 규제는 사용자에 의해 결정되거나 또는 애플리케이션 및/또는 서비스 공급자에 의해 자동으로 결정될 수 있다. 더욱이, 디바이스 능력은 특정 유형의 클라이언트 데이터(106)의 공유를 금지할 수 있다. 예를 들어, 가속도계와 같은 특정 디바이스 구성요소에 의해 생성된 데이터의 양은 데이터를 분산형 네트워크(112)에 전송하기 위해 대량의 대역폭을 필요로 할 수 있다. 이러한 규제는 디바이스 배터리의 고갈일 수 있고(데이터의 대량 전달을 수행하기 위한 연속적인 접속을 요구함으로써) 또는 예를 들어 셀룰러 캐리어로부터 부가의 데이터를 구매하기 위한 증가된 금전 비용을 야기할 수 있다. 더욱이, 몇몇 클라이언트 데이터(106)는 클라이언트 디바이스(106) 상에 더 효율적으로 처리될 수 있다. 이러한 상황 하에서, 로컬 서비스(108)는 데이터를 처리하기 위해 클라이언트 데이터(106)를 레버리징하도록 더 양호하게 위치될 수 있다.

분산형 네트워크(112)는 원격 데이터(114) 및 원격 서비스(116A 내지 116C)와 같은 원격 서비스(116)를 포함할 수 있다. 실시예에서, 분산형 네트워크(112)는 신호 라우터(104)에 의해 결정된 적어도 데이터의 서브세트를 수신할 수 있다. 분산형 네트워크는 디바이스(102)의 로컬 서비스(108)에 병렬로, 추가하여, 동시에, 또는 실질적으로 동시에 수신된 데이터를 처리하도록 하나 이상의 원격 서비스(116)를 호출할 수 있다. 실시예에서, 원격 서비스(116)는 수신된 데이터를 처리할 때 분산형 네트워크(112)의 더 큰 컴퓨팅 파워를 레버리징할 수 있다. 원격 서비스(116)는 또한 클라이언트 디바이스(102)로부터 수신된 데이터의 처리를 보조하기 위해 원격 데이터(114)를 이용할 수 있다. 원격 데이터(114)는 서드 파티 소스(예를 들어, 뉴스 공급자, 주식 데이터, 항공 데이터 등)로부터의 데이터, 뿐만 아니라 클라이언트 디바이스(102) 상에 저장되기에는 너무 큰 언어 문법(예를 들어, 영화의 리스트, TV 쇼, 도시명, 사용자가 동작을 요청할 수 있는 상이한 방식 등)과 같은 디바이스에 이용 가능하지 않은 데이터를 포함할 수 있다.

로컬 서비스(108) 및 원격 서비스(116)는 로컬 디바이스(102)와 분산형 네트워크(112) 사이의 처리 파워의 차이가 제공되면, 상이한 능력을 가질 수 있고, 클라이언트 디바이스(102)로부터 수신된 데이터에 기초하여 결정을 행하거나 결과를 생성하기 위해 데이터를 처리하도록 레버리징될 수 있는 상이한 데이터 소스에 액세스할 수 있다. 이는 로컬 서비스(108) 및 원격 서비스(116)에 의한 상이한 결정 또는 결과의 생성을 야기할 수 있다. 그러나, 로컬 서비스(108) 및 원격 서비스(116)가 모두 관련 데이터를 처리할 수 있기 때문에, 로컬 서비스(108) 및 원격 서비스(116)는 임의의 데이터, 결과, 및/또는 이들이 생성하는 결정을 교환할 수 있어, 다른 서비스가 더 양호한 결과 및/또는 결정을 확인하고, 업데이트하고, 또는 다른 방식으로 생성하도록 교환된 데이터를 또한 처리할 수 있게 된다. 데이터는 실시간으로(예를 들어, 사용자가 말하거나 타이핑할 때 등) 또는 입력 신호가 완전히 입력된 후에 그러나 최종 분석이 완료되기 전에 교환될 수 있다. 이와 같이 함으로써, 하이브리드 클라이언트/서버 시스템(100)은, 사용자 동작, 사용자 질의, 사용자 요청, 또는 로컬 디바이스(102)에 의해 식별된 및/또는 생성된 이벤트에 응답하여 향상된 결정을 행하고 향상된 결정을 제공하기 위해 로컬 디바이스(102) 및 분산형 네트워크(112)의 모두의 고유 데이터 및 능력을 레버리징한다.

실시예에서, 결과 및/또는 결정을 생성할 때, 클라이언트 디바이스(102) 및 분산형 네트워크(112)는 오케스트레이션 서비스(118)에 결과를 송신할 수 있다. 실시예에서, 오케스트레이션 서비스는 최종 결과 및/또는 결정을 결정하기 위해 로컬 서비스(108) 및 원격 서비스(116)로부터 결과를 분석할 수 있다. 실시예에서, 오케스트레이션 서비스(118)는 기계 학습(예를 들어, 구문 및 단어 레벨의 모두, 도메인, n-베스트 리스트의 중첩에서 로컬 및/또는 원격 서비스에 의해 생성된 결과의 신뢰), 현재 사용자 상태(이들이 최근에 취한 동작이 무엇인지, 이들의 구동되는지 여부 등), 신경 네트워크, 랭킹 시스템, 스코어링 시스템, 신뢰 시스템, 가우스 모델, 분류 모델을 이용할 수 있고, 임의의 다른 유형의 알고리즘, 모델, 및/또는 규칙 기반 메커니즘을 이용하여 로컬 서비스(108) 및/또는 원격 서비스(116)로부터 수신된 결과에 기초하여 최종 결과를 생성할 수 있다. 당 기술 분야의 숙련자는 오케스트레이션 서비스(118)에 의해 이용된 알고리즘 또는 모델의 유형이 로컬 서비스(108)로부터 수신된 결과 또는 결정의 유형에 따라 또는 요청될 동작 또는 출력의 유형에 기초하여 다양할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 실시예에서, 최종 결과, 또는 결과들을 취출할 때, 오케스트레이션 서비스(118)는 클라이언트 디바이스(102)에 결과를 리턴할 수 있다. 실시예에서, 최종 결과의 리스팅이 우선순위화될 수 있다. 다른 실시예에서, 최종 결과(들)는 최종 의도를 결정하는데 사용될 수 있는 대화 또는 다른 UX 출력의 형태의 정보를 갖고 송신될 수 있다. 오케스트레이션 서비스(118)로부터 최종 결과(들)를 수신할 때, 클라이언트 디바이스(102)는 동작을 수행하고, 결과를 저장하고, 또는 수신된 결과에 기초하여 사용자 경험을 생성할 수 있다.

도 1과 관련하여 설명된 실시예는 오케스트레이션 서비스(118)가 로컬 서비스(108) 및/또는 원격 서비스(116)로부터 수신된 결과로부터 최종 결과를 결정하는 상태로 설명되었지만, 다른 실시예에서, 오케스트레이션 서비스(118)는 또한 원격 서비스(116) 및 로컬 서비스(108)로부터 초기 결과를 수신하고 초기 결과에 기초하여 결정을 행할 수 있다. 예를 들어, 서비스들 중 하나로부터의 결과를 수신할 때, 오케스트레이션 서비스(118)는 정확한 결과가 식별되어 있다고 결정하고 다른 서비스로부터 초기 결과를 대기하지 않고 최종 결과를 제공할 수 있다. 실시예에서, 클라이언트 디바이스(102)에 의해 수신된 데이터가 실시간 응답을 예측하는 사용자에 의해 제공될 수 있기 때문에, 오케스트레이션 서비스(118)는 로컬 서비스(108) 또는 원격 서비스(116) 중 하나로부터의 지연된 응답과 같은 지연을 식별할 수 있고, 사용자가 타이밍 조절 방식으로 응답을 수신하는 것을 보장하도록 최종 결과를 생성할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 오케스트레이션 서비스(118)는 초기 결과가 로컬 서비스(108)와 원격 서비스(116) 사이에 공유되어야 하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 로컬 서비스(108)로부터의 결과는 프라이버시 정책에 기인하여 분산되지 않아야 하는 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 실시예에서, 오케스트레이션 서비스(118)는 결과가 분산형 네트워크(112)에 전달되는 것을 금지하거나 또는 임의의 보호된 데이터를 제거하기 위해 초기 결과를 추상화하고 추상화된 결과를 분산형 네트워크에 송신할 수 있다. 그러나, 다른 실시예에서, 원격 서비스(116) 및 로컬 서비스(108)는 초기 결과가 공유되어야 하는지 여부를 결정할 수 있다.

예시적인 하이브리드 클라이언트/서버 시스템을 설명하였고, 본 명세서는 이제 클라이언트 디바이스 및 분산형 네트워크에 의한 데이터의 공유 처리를 위한 예시적인 방법을 설명할 것이다. 도 2는 도 1에 도시된 아키텍처와 같은 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 사용하여 데이터를 공유 처리하기 위한 방법(200)의 실시예이다. 본 명세서에 개시된 시스템 및 방법의 공유 성질 때문에, 도 2는 분산형 네트워크 상의 클라이언트 디바이스 및 서버와 같은 원격 디바이스의 모두에 의해 수행된 동작을 도시하고 있다. 도시된 실시예에서, 동작 202 내지 216은 클라이언트 디바이스(102)(도 1)와 같은 클라이언트 디바이스에 의해 수행되고, 반면에 동작 218 내지 226은 분산형 네트워크(112)(도 1)와 같은 분산형 네트워크의 부분인 서버 컴퓨터에 의해, 병렬로, 추가적으로, 동시에, 또는 실질적으로 동시에 수행될 수 있다.

흐름은 동작 202에서 시작하고, 여기서 클라이언트 디바이스가 하나 이상의 데이터를 수신한다. 실시예에서, 하나 이상의 데이터는, 사용자가 디바이스의 입력 구성요소(예를 들어, 다른 구성요소들 중에서도, 키패드, 터치스크린, 또는 음성 및/또는 음악을 식별하기 위한 마이크로폰)와 상호작용하는 것과 같은, 사용자 동작에 의해 생성될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 동작 202에서 수신된 하나 이상의 데이터는 클라이언트 디바이스의 구성요소, 클라이언트 디바이스 상에 상주하는 애플리케이션에 의해, 및/또는 클라이언트 디바이스와 통신하는 원격 디바이스 또는 애플리케이션에 의해 생성될 수 있다. 실시예에서, 흐름은 동작 204 및 206으로 동시에 또는 실질적으로 동시에 계속된다. 동작 204에서, 공유 처리를 위해 분산형 네트워크에 적어도 데이터의 서브세트를 송신하도록 결정이 행해진다. 실시예에서, 데이터가 개인 데이터를 포함하지 않으면, 분산형 네트워크의 부분인 원격 서비스에 이용가능하지 않은 능력을 요구하지 않고, 동작 204에서 분산형 네트워크에 송신될 수 있는 전송에 리소스 집약적이지 않다. 대안적인 실시예에서, 송신을 위한 데이터의 유형에 관한 결정은 이하에 더 상세히 설명되는 동작 206 중에 이루어질 수 있다. 데이터, 또는 적어도 데이터의 적어도 서브세트는 동작 218에서 분산형 네트워크에 의해 수신된다. 대안적인 실시예에서, 동작 204 및 206은 순차적으로 수행될 수 있다.

실시예에서, 동작 204에서 분산형 네트워크에 어느 데이터가 송신되어야 하는지를 결정하는 동안, 클라이언트 디바이스는 또한 동작 206에서 수신된 데이터를 처리하기 시작할 수 있다. 실시예에서, 동작 202에서 수신된 데이터는 사용자 요청에 관련될 수 있다. 사용자의 경험을 향상시키기 위해 가능한 한 신속하게 사용자 요청에 대한 응답을 제공하는 것이 일반적으로 바람직하다. 이와 같이, 데이터를 수신할 때, 방법(200)은 실시예에서, 데이터가 분산형 네트워크에 의해 처리되어야 하는지 여부에 대한 결정이 행해지는 동안 클라이언트 디바이스에서 데이터의 즉각적인 처리를 제공한다. 실시예에서, 신호는 동작 206에서 클라이언트 디바이스 상에 상주하는 하나 이상의 로컬 서비스에 의해 처리될 수 있다. 당 기술 분야의 숙련자는 동작 206에서 수행된 처리가 동작 202에서 수신된 데이터의 유형에 기초하여 상이할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시예에서, 동작 206에서 신호를 처리하는 것은 동작을 수행하고, 추론을 생성하고, 경고를 트리거링하고, 음성 인식을 수행하고, 또는 임의의 다른 유형의 동작 또는 계산을 수행할 수 있다. 동작 206에서 수행된 처리의 예시적인 실시예는 도 5 내지 도 11과 관련하여 더 상세히 설명될 것이다. 실시예에서, 로컬 서비스는 동작 206에서 데이터를 처리하기 위해 클라이언트 데이터 및 구성요소를 이용하는 것이 가능할 수 있다.

클라이언트 디바이스가 동작 206에서 데이터를 처리하는 동안, 분산형 네트워크는 동작 220에서 적어도 데이터의 서브세트를 처리할 수 있다. 실시예에서, 데이터의 서브세트는 동작 202에서 수신된 일부, 그러나 전체는 아닌 데이터를 포함한다. 동작 206에 유사하게, 당 기술 분야의 숙련자는 동작 206에서 수행된 처리가 동작 202에서 수신된 데이터의 유형에 기초하여 상이할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시예에서, 동작 206에서 데이터를 처리하는 것은 동작을 수행하고, 추론을 생성하고, 경고를 트리거링하고, 음성 인식을 수행하고, 그리고/또는 임의의 다른 유형의 동작 또는 계산을 수행할 수 있다. 동작 206에서 수행된 처리의 예시적인 실시예는 도 5 내지 도 11과 관련하여 더 상세히 설명될 것이다. 실시예에서, 하나 이상의 원격 서비스는 동작 220에서 데이터의 서브세트를 처리하기 위해 분산형 네트워크에 의해 제공된 원격 데이터 및/또는 향상된 처리 파워를 이용할 수 있다. 이와 같이, 동작 206 및 220에서 각각 디바이스 및 원격 디바이스(들)에 의해 병렬로, 추가적으로, 동시에, 또는 실질적으로 동시에 수행된 처리는 동작 202에서 수신된 데이터에 대한 결과 또는 결정을 생성하기 위해 상이한 데이터 세트 및/또는 능력을 레버리징한다.

동작 206과 관련하여, 클라이언트 디바이스가 로컬 서비스를 사용하여 신호를 처리함에 따라, 이는 하나 이상의 결과를 생성할 수 있다. 실시예에서, 결과는 동작 206의 실행 중에 생성된 초기 결과일 수 있다. 동작 208에서 생성되고 제공된 결과는 로컬 서비스에 의해 생성된 결정 또는 결론일 수 있다. 다른 실시예에서, 결과는 데이터를 처리하는 동안 로컬 서비스에 의해 식별되거나 다른 방식으로 생성된 명령, 힌트, 또는 데이터일 수 있다. 동작 208에서, 초기 결과는 원격 디바이스에 제공될 수 있다. 본 명세서에 사용될 때, 용어 초기 결과는 부분 결정 및/또는 불완전한 분석이라 칭할 수 있다. 다른 실시예에서, 용어 초기 결과는 추가의 처리시에 변화할 수 있는 1차 결정 또는 분석을 칭할 수 있다. 유사하게, 동작 222에서, 원격 서비스는 또한 초기 결과를 생성할 수 있다. 초기 원격 서비스 결과(본 명세서에서 또한 "원격 결과"라 칭함)는 부분 결론, 결정, 명령, 힌트 등일 수 있다. 초기 로컬 및 원격 서비스 결과는 상이한 프로세스에 이용가능한 처리 파워 및 데이터의 차이에 기인하여 상이할 수 있다. 실시예에서, 동작 208 및 222는 클라이언트 디바이스 및 분산형 네트워크가 결과가 생성함에 따라 결과를 송신하게 한다. 달리 말하면, 데이터는 데이터를 교환하기에 앞서 로컬 서비스(들) 및/또는 원격 서비스(들)가 완료하는 것을 요구하지 않고 생성됨에 따라 교환될 수 있다. 이와 같이, 동작 208 및 222에서의 초기 결과를 교환하는 것은 이어서 향상된 결과를 제공할 수 있는 데이터의 처리를 향상시키기 위해 그렇지 않으면 이용불가능할 수 있는 데이터를 채택하기 위한 로컬 서비스 및 원격 서비스를 위한 능력을 제공한다.

초기 결과를 교환할 때, 흐름은 동작 206으로부터 동작 210으로 그리고 동작 220으로부터 동작 224로 계속한다. 동작 210에서, 로컬 서비스 결과(본 명세서에서 또한 "로컬 결과"라 칭함)는 초기 원격 서비스 결과로 업데이트된다. 일 실시예에서, 초기 원격 서비스 결과로 로컬 서비스 결과를 업데이트하는 것은 클라이언트 디바이스가 부가의 입력으로서 초기 원격 서비스 결과를 사용하여 데이터 및 로컬 서비스 결과를 재처리하는 것을 요구할 수 있다. 이러한 실시예에서, 동작 206에서 실행된 로컬 서비스는 초기 원격 서비스 결과에 의해 제공된 부가의 데이터를 사용하여 재차 수행될 수 있다. 다른 실시예에서, 초기 원격 서비스 결과는 하나 이상의 로컬 서비스가 여전히 데이터를 처리하는 동안 수신될 수 있다. 이러한 경우에, 하나 이상의 로컬 서비스는 완료에 앞서 초기 원격 서비스 결과를 처리할 수 있어, 이에 의해 초기 원격 서비스 결과로 데이터를 재처리할 필요 없이 로컬 서비스 결과를 업데이트한다. 실시예에서, 동작 210에서 로컬 서비스 결과를 업데이트하는 것은 중간 로컬 서비스 결과의 생성을 야기할 수 있다.

유사하게, 동작 224에서, 원격 서비스 결과는 초기 로컬 서비스 결과로 업데이트된다. 일 실시예에서, 초기 로컬 서비스 결과로 원격 서비스 결과를 업데이트하는 것은 서버 디바이스가 부가의 입력으로서 초기 로컬 서비스 결과로 데이터, 또는 데이터의 서브세트, 및 원격 서비스 결과를 재처리하는 것을 요구할 수 있다. 이러한 실시예에서, 동작 220에서 실행된 원격 서비스는 초기 로컬 서비스 결과에 의해 제공된 부가의 데이터를 사용하여 재차 수행될 수 있다. 다른 실시예에서, 초기 로컬 서비스 결과는 하나 이상의 원격 서비스가 여전히 데이터를 처리하는 동안 수신될 수 있다. 이러한 경우에, 하나 이상의 원격 서비스는 또한 완료에 앞서 초기 로컬 서비스 결과를 처리할 수 있어, 이에 의해 데이터 및 초기 원격 서비스 결과를 재처리할 필요 없이 원격 서비스 결과를 업데이트한다. 동작 224에서 초기 원격 서비스 결과를 업데이트한 후에, 흐름은 동작 226으로 계속되고, 여기서 중간 원격 서비스 결과가 클라이언트에 또는 오케스트레이션 서비스(또는 오케스트레이션 서비스(118)(도 1)) 또는 중재기와 같은 다른 구성요소 또는 프로세스에 제공되는데, 이는 도 8 내지 도 11과 관련하여 본 명세서에 더 상세히 설명되어 있다. 실시예에서, 중간 원격 서비스 결과는 로컬 서비스로부터 초기 결과를 수신한 후에 다른 방식으로 생성되고, 업데이트되거나, 재처리된 결정, 결과, 명령, 힌트, 또는 데이터일 수 있다.

디바이스 동작으로 복귀하면, 동작 210에서 로컬 서비스 결과를 업데이트한 후에, 흐름은 선택적 동작 212로 계속된다. 동작 212에서, 중간 로컬 서비스 결과는 중간 원격 서비스 결과와 비교될 수 있다. 실시예에서, 하나 이상의 로컬 서비스는 부가의 입력으로서 중간 원격 서비스 결과로 재차 실행될 수 있다. 다른 실시예에서, 비교는 기계 학습, 신경 네트워크, 랭킹 시스템, 스코어링 시스템, 신뢰 시스템, 가우스 모델, 분류 모델을 사용하여 수행될 수 있고, 또는 중간 결과의 세트로부터 최선의 결과를 생성하기 위해 임의의 다른 유형의 알고리즘 또는 모델을 이용할 수 있다. 동작 212는 도 3과 관련하여 더 상세히 설명된다.

흐름은 동작 214로 계속되고, 여기서 클라이언트 디바이스가 최종 결과를 생성한다. 최종 결과는 동작 206 또는 210에서 생성된 로컬 서비스 결과 중 하나일 수 있다. 다른 실시예에서, 최종 결과는 선택적 동작 212에서 생성되거나 식별된 결과일 수 있다. 다른 실시예에서, 동작 214에서 최종 결과를 생성하는 대신에, 클라이언트는 예를 들어 오케스트레이션 서비스 또는 원격 디바이스로부터 최종 결과를 수신할 수 있다. 실시예에서, 최종 결과는 단일 결과, 다수의 결과, 또는 결과의 격자를 포함할 수 있다.

흐름은 동작 216으로 계속되고, 여기서 디바이스는 동작 214에서 생성된 최종 결과에 기초하여 동작을 수행한다. 당 기술 분야의 숙련자는 동작의 유형이 동작 214에서 생성된 결과에 의존한다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 디바이스는 동작을 수행할 수 있다(예를 들어, 웹 검색을 수행하고, 연락처에 전화하거나 문자 전송하고, 맵을 표시하고, 예약을 하고, 프로파일 정보를 업데이트하는 등). 다른 실시예에서, 중의성해소(disambiguation)를 필요로 하는 다수의 결과가 동작 214에서 결정되면, 동작 216에서, 디바이스는 다수의 결과를 사용자에게 표시하고 사용자가 정확한 결과를 선택하게 할 수 있다.

도 2는 클라이언트와 원격 디바이스(들) 사이의 결과의 단일의 교환을 도시하고 있지만, 실시예에서 원격 디바이스(들) 및 클라이언트는 결과를 교환하고 그리고/또는 하나 또는 양 클라이언트 및 원격 디바이스(들)가 만족스러운 결과가 도달되었다고 결정할 때까지 다수회 업데이트 처리를 수행한다. 다른 실시예에서, 수신된 데이터의 유형에 따라, 데이터의 다수회 교환이 처리 동작 206 및 220 및/또는 업데이트 동작 210 및 224의 부분으로서 수행될 수 있다. 예를 들어, 수신된 데이터가 음성 인식을 필요로 하면, 양 클라이언트 및 원격 디바이스(들)는 음성 인식을 수행하고 이들의 초기 결과를 교환할 수 있다. 초기 결과를 수신할 때, 양 클라이언트 및 원격 디바이스(들)는 이들의 결과를 업데이트할 수 있다. 결과를 업데이트하는 것에 추가하여, 클라이언트 및 원격 디바이스(들)는 또한 도메인 검출과 같은 부가의 처리를 수행할 수 있다. 도메인 검출에 의해 생성된 결과는 이어서 클라이언트와 원격 디바이스(들) 사이에 교환될 수 있고, 이 때 각각의 측은 재차 이들의 결과를 업데이트할 것이다. 도메인 검출의 완료시에, 양 클라이언트 및 원격 디바이스(들)는 재차 추가의 언어 이해를 수행하도록 결과를 처리할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 및 원격 디바이스(들)는 의도 검출, 맥락 결정(contextual determinations), 엔티티 검출, 및 데이터베이스 룩업을 수행하도록 이들의 결과를 각각 분석할 수 있다. 이 부가의 분석으로부터의 결과는 또한 클라이언트와 원격 디바이스(들) 사이에서 교환될 수 있어, 이에 의해 각각의 측이 개별 결정에 기초하여 결과를 더 업데이트하게 한다. 이와 같이, 당 기술 분야의 숙련자는 다수의 로컬 및 원격 서비스가 호출될 수 있고 다수의 교환이 방법(200)의 수행 중에 생성할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

도 3은 최종 결과를 생성하는 방법(300)의 실시예이다. 실시예에서, 방법(300)은 오케스트레이션 서비스 또는 중재기에 의해 수행될 수 있다. 방법(300)은 클라이언트 디바이스에 의해, 분산형 네트워크의 부분일 수 있는 원격 디바이스(들)(예를 들어, 서버)에 의해, 또는 클라이언트도 아니고 또한 분산형 네트워크의 부분도 아닌 다른 원격 디바이스에 의해 수행될 수 있다. 실시예에서, 도 3에 설명된 동작은 도 2의 동작 212 또는 214에서 수행될 수도 있다. 흐름은 동작 302에서 시작되고, 여기서 제 1 결과가 수신된다. 실시예에서, 제 1 결과는 클라이언트 디바이스(예를 들어, 로컬 서비스에 의해 생성됨) 또는 분산형 네트워크(예를 들어, 원격 서비스에 의해 생성됨)로부터 일 수 있다. 흐름은 판정 동작 304로 계속되고, 여기서 방법(300)은 제 2 결과가 수신되었는지 여부를 판정한다. 실시예에서, 제 2 결과는 클라이언트 또는 원격 디바이스(들)에 의해 수신될 수 있다. 제 2 결과가 수신되지 않았으면, 흐름은 동작 306으로 아니오로 분기한다.

동작 306에서, 방법(300)은 대기 시간이 만료되었는지 여부를 판정한다. 실시예에서, 결과는 사용자 요청에 응답하여 생성될 수 있다. 이러한 실시예에서, 판정 수행 프로세스가 임박하거나 사용자가 결과를 장시간 대기해야 하면 사용자 경험은 열화된다. 이러한 실시예에서, 다른 결과가 사용자 대기 시간을 최소화하기 위해 수신되어 있더라도 최종 결과는 제 1 결과만을 사용하여 생성될 수도 있다. 대기 시간은 사전결정될 수 있고 또는 생성되는 결과의 유형 또는 요청 또는 유형에 기초하여 동적으로 결정될 수 있다. 대기 시간이 만료되지 않았으면, 흐름은 아니오로 분기하고 판정 동작 304로 복귀한다.

대기 시간이 만료하였으면, 흐름은 동작 308로 예로 분기하고, 여기서 최종 결과가 단지 제 1 결과만을 사용하여 생성될 수 있다. 실시예에서, 최종 결과를 생성하는 것은 제 1 결과에 부가의 동작을 수행하는 것을 필요로 할 수 있다. 다른 실시예에서, 최종 결과를 생성하는 것은 최종 결과로서 미수정된 초기 결과를 선택하는 것을 포함할 수 있다. 흐름은 동작 312로 계속되고, 여기서 최종 결과가 클라이언트 디바이스, 분산형 네트워크 내의 원격 디바이스, 분산형 네트워크의 부분이 아닌 다른 원격 디바이스, 및/또는 분산형 네트워크 내의 로컬 디바이스, 원격 디바이스, 및 다른 원격 디바이스의 조합에 제공된다.

동작 304로 복귀하면, 제 2 결과가 수신되었으면, 흐름은 동작 310으로 예로 분기한다. 동작 310에서, 최종 결과는 제 1 결과 및 제 2 결과에 기초하여 생성된다. 일 실시예에서, 최종 결과를 생성하는 것은 제 1 및 제 2 결과에 기초하여 새로운 최종 결과를 생성하기 위해 프로세스 또는 알고리즘에 제 1 결과 및 제 2 결과를 제공하는 것을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 최종 결과를 생성하는 것은 최종 결과로서 제 1 또는 제 2 결과 중 하나를 선택하는 것을 포함할 수 있다. 선택은 기계 학습, 신경 네트워크, 랭킹 시스템, 스코어링 시스템, 신뢰 시스템, 가우스 모델, 분류 모델에 기초하여 결정될 수 있고, 또는 최선의 대답을 선택하기 위해 임의의 다른 유형의 알고리즘 또는 모델을 이용할 수 있다. 최종 결과를 생성할 때, 흐름은 동작 312로 계속되고, 여기서 최종 결과가 클라이언트 디바이스, 분산형 네트워크의 부분일 수 있는 서버, 또는 양자 모두에 제공된다.

도 3은 2개의 결과를 수신하는 것으로서 설명하고 있지만, 다른 실시예에서, 2개 초과의 결과가 최종 결과를 생성하는데 사용될 수 있다. 부가적으로, 다수의 로컬 서비스 및/또는 원격 서비스가 데이터를 처리하는데 사용될 수 있다. 본 명세서에 설명된 실시예는 실질적으로 동시 방식으로 디바이스 및/또는 분산형 네트워크 상에서 실행하는 다수의 서비스 사이에 데이터를 교환하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 디바이스 상의 마이크로폰에 의해 수신된 입력이 로컬 음성 인식 프로세스, 로컬 음악 인식 프로세스, 원격 음성 인식 프로세스, 및/또는 원격 음악 인식 프로세스에 의해 처리될 수 있다. 본 명세서에 개시된 실시예는 동시에 실행하는 다수의 프로세스 사이에 결과를 교환하는데 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 동작 308 또는 310에서 생성된 최종 결과는 부가의 및/또는 향상된 최종 결과를 생성하기 위해 더 처리되고, 분석되고, 또는 다른 결과와 조합될 수 있다.

동작시의 일반 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 표현하는 시스템 및 방법을 설명하였고, 본 명세서는 이제 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 사용하여 이용될 수 있는 부가의 실시예를 설명할 것이다. 클라이언트 디바이스 상에 특정 정보를 유지하는 것이 바람직할 수 있다. 이러한 정보는 예를 들어, 사용자 연락처, 약속, 및/또는 임의의 소정 일시에 위치와 같은 개인 사용자 정보에 관련할 수 있다. 그러나, 개인 휴대 정보 단말의 성능은 사용자의 좋아요, 싫어요, 및/또는 습관과 같은 특정 특성을 식별함으로써 향상될 수 있다. 개인 휴대 정보 단말의 기능성은 개인 휴대 정보 단말이 특성을 명시적으로 제공하고 그리고/또는 규정하도록 사용자에게 요청할 필요 없이 이러한 특성을 식별할 수 있는 메커니즘을 제공함으로써 또한 증강될 수 있다. 이와 같이 하는 것은 개인 휴대 정보 단말 애플리케이션이 시간 경과에 따라 사용자에 대해 학습할 뿐만 아니라 사용자의 거동의 변화를 조정하게 한다. 다양한 추론 서비스가 클라이언트 디바이스와 사용자의 상호작용, 사용자의 위치, 사용자의 자주 연락하는 연락처 등에 기초하여 사용자에 대한 특성을 식별하고 업데이트하도록 이용될 수 있다. 그러나, 클라이언트 디바이스는 이러한 추론을 정확하게 도출하도록 요구된 리소스(예를 들어, 처리 파워, 가용 메모리 등)가 종종 결여되어 있다. 분산형 네트워크는 다른 한편으로, 이러한 추론을 결정하기 위한 리소스를 갖지만, 클라이언트 디바이스 상에 상주할 수 있는 추론을 행하도록 요구된 사용자 데이터를 갖지 않는다. 이슈를 더 복잡하게 하기 위해, 사용자에 의해 또는 법적으로 규정된 프라이버시 정책이 이러한 추론을 행하도록 요구된 개인 데이터의 원격 디바이스로의 전달을 금지할 수 있다. 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처는 사용자 데이터의 프라이버시를 유지하면서 리소스 요구된 도출 추론을 제공하도록 이용될 수 있다.

도 4는 하이브리드 클라이언트/서버 추론 시스템(400)의 실시예이다. 하이브리드 클라이언트/서버 추론 시스템(400)은 통신 네트워크(410)를 거쳐 통신하는 클라이언트 디바이스(402) 및 분산형 네트워크(410)를 포함한다. 시스템(400)은 도 1의 하이브리드 클라이언트/서버 시스템(100)에 설명된 바와 유사한 구성요소를 포함할 수 있지만, 용이한 도시를 위해, 도 1에 제공된 설명에 유사한 방식으로 동작하는 구성요소는 도 4에 포함되지 않는다(예를 들어, 도 1로부터의 신호 라우터(104)). 실시예에서, 클라이언트 디바이스(402)는 로컬 추론 서비스(404)와 같은 하나 이상의 추론 서비스를 포함한다. 실시예에서, 로컬 추론 서비스(404)는 입력으로서 클라이언트 데이터(406)를 수신한다. 클라이언트 데이터(406)는 특정 시점에서의 디바이스 위치, 사용자 연락처 정보, 사용자의 스케쥴 또는 약속, 및/또는 다른 유형의 개인 입력과 같은 데이터를 포함한다. 로컬 추론 서비스(404)는 디바이스(402) 상에 위치되기 때문에, 클라이언트 데이터(406)는 클라이언트 디바이스(402) 상에 잔류하고, 따라서 클라이언트 데이터(406)가 로컬 추론 서비스(404)에 의해 액세스될 때 어떠한 프라이버시 규제도 침해되지 않는다. 로컬 추론 서비스(404)는 로컬 추론을 생성하도록 클라이언트 데이터(406) 상에서 동작한다. 당 기술 분야의 숙련자는 다수의 상이한 유형의 추론 서비스가 결정될 추론의 유형에 따라 디바이스(404) 상에서 이용될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 로컬 추론 서비스는 즐겨찾기 위치를 식별하는데 이용될 수 있고, 반면에 연락처 추론 서비스는 자주 연락하는 연락처를 식별하는데 이용될 수 있다. 추론 서비스의 동작은 서비스의 유형에 기초하여 상이할 수 있다.

예로서, 클라이언트 디바이스 상의 위치 서비스는 낮 동안에 상이한 포인트에서 사용자의 위치를 규칙적으로 추적할 수 있다. 충분한 양의 로케이션 데이터를 취득한 후에, 위치 서비스는 시간 및 위치에 기초하여 위치 추론을 생성할 수 있다. 예를 들어, 1개월과 같은 결정된 시간 기간에 걸쳐, 사용자의 디바이스가 밤에 특정 위치에 규칙적으로 위치되어 있으면, 로컬 추론 서비스(404)는 그 위치가 사용자의 집인 것으로 결정할 수 있다. 다른 실시예에서, 결정은 시간에 기초하지 않고, 오히려 얼마나 많은 데이터가 정확한 결정을 행하도록 요구되는지를 결정하기 위한 신뢰값에 기초할 수 있다. 당 기술 분야의 숙련자는 결정이 본 명세서의 사상으로부터 벗어나지 않고 임의의 수의 인자에 기초할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 유사하게, 사용자가 낮 동안에 특정 위치에 규칙적으로 위치되어 있으면, 추론 서비스(404)는 그 위치가 사용자의 직장인 것으로 결정할 수 있다. 다른 예로서, 사용자가 특정 연락처에 빈번히 통화하고, 이메일 전송하고, 그리고/또는 문자 전송하면, 추론 서비스는 그 연락처를 가족 구성원, 친구, 또는 다르게는 자주 연락하는 리스트에 추가되어야 하는 연락처로서 식별할 수 있다. 로컬 추론 서비스의 특정 예가 본 명세서에 설명되었지만, 당 기술 분야의 숙련자는 상이한 유형의 추론 서비스가 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않고 이용될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

로컬 추론 서비스(404)는 사용자의 개인 데이터 및 습관으로부터 제한된 추론을 도출하는 것이 가능할 수 있지만, 로컬 추론 서비스(404)는 종종 완전한 추론을 도출하는 능력이 결여되어 있다. 예를 들어, 로컬 추론 서비스(404)는 사용자의 집 또는 직장으로서 특정 위치를 식별할 수 있지만, 집 또는 사용자의 업무지의 주소를 식별하는 것은 가능하지 않을 수도 있다. 그러나, 원격 추론 서비스(414A 내지 414C)와 같은 분산형 네트워크(412) 상의 원격 추론 서비스(414)는 충분히 정교할 수 있고 그리고/또는 더 완전한 추론을 생성하기 위해 요구되는 데이터를 가질 수 있다. 실시예에서, 로컬 추론 서비스(404)에 의해 생성된 추론은 개인 데이터를 제거하기 위해 추상화되고 통신 네트워크(410) 또는 오케스트레이션 서비스(418)를 거쳐 원격 추론 서비스(414)에 송신될 수 있다. 일 실시예에서, 로컬 추론 서비스(404)는 추상적 결론을 생성하고 원격 추론 서비스(414)로부터 추가의 추론을 위한 요청을 송신할 수 있다. 다른 실시예에서, 오케스트레이션 서비스는 추상을 생성할 수도 있다. 대안적인 실시예에서, 로컬 추론 서비스는 위치를 결정할 수 있지만, 원격 추론 서비스로부터 부가의 정보를 수신할 때까지 이를 홈 또는 직장으로서 식별하는 것은 가능하지 않을 수 있다. 예를 들어, 사용자가 원격 추론 서비스(또는 로컬 추론 서비스)가 지시하는 것이 쇼핑몰인 위치에서 밤을 보내고 원격 추론 서비스(또는 로컬 추론 서비스)가 지시하는 것이 주거 영역인 위치에서 낮을 보내는 것으로 로컬 추론 서비스가 판정하면, 로컬 추론 서비스(404)는 사용자가 밤에 일하고 몰이 사용자 직장이며, 낮의 위치는 사용자의 집이라고 판정할 수 있다.

집 및 직장 예를 재차 참조하면, 사용자의 집과 연계된 위치는 원격 추론 서비스(414)에 제공된 추론 또는 데이터로부터 추출될 수 있다. 위치 정보는 원격 추론 서비스(414)에 송신하기에 앞서, 위치가 사용자의 집이라는 지시와 같은 임의의 개인 데이터가 제거될 수도 있다. 원격 추론 서비스(404)는 이어서 위치 정보에 대한 추가의 추론 및/또는 결론을 도출하기 위해 원격 데이터(416)를 레버리징할 수 있다. 실시예에서, 원격 데이터(416)는 이들에 한정되는 것은 아니지만, 맵 데이터, 주소록, 서드 파티 레코드 등과 같은 실세계 데이터를 포함할 수 있다. 원격 추론 서비스(414)는 부가의 정보를 제공하고 그리고/또는 로컬 추론에 대한 부가의 결론을 도출하기 위해 원격 데이터(416)와 로컬 추론 서비스(404)로부터의 추상화된 데이터를 교차 참조할 수 있다. 예를 들어, 원격 추론 서비스(414)는 사용자의 집 및/또는 직장의 주소를 식별하기 위해 위치 정보에 역 지오코드 룩업(reverse geocode lookup)을 수행할 수 있다. 부가의 예에서, 주소는 이어서 사용자의 직장명을 식별하기 위해 주소 데이터 저장소와 교차 참조될 수 있다. 하이브리드 아키텍처를 이용함으로써, 클라이언트 디바이스(402)에 이용 가능하지 않은 부가의 정보가 클라이언트 디바이스(402)로부터 분산형 네트워크(412)로 임의의 개인 데이터를 전달하지 않고 추론될 수 있다.

원격 추론 서비스(414)에 의해 식별된 부가의 추론 데이터는 오케스트레이션 서비스(418)에 제공될 수 있다. 오케스트레이션 서비스(418)는 로컬 추론 서비스(404)에 의해 생성된 로컬 추론을 원격 추론 서비스(414)에 의해 생성된 부가의 추론 정보와 조합하여 업데이트된 추론을 생성할 수 있다. 오케스트레이션 서비스(418)는 이어서 사용자 프로파일(420)에 대한 업데이트된 추론을 저장할 수 있다. 예를 들어, 추론 정보의 조합을 통해, 사용자 프로파일(420)은 이들이 미국 워싱턴주 레드몬드 ABC 스트리트 123에 거주하고 사용자가 마이크로소프트사에서 일한다는 것을 지시하도록 업데이트될 수 있다.

업데이트된 사용자 프로파일(420)은 클라이언트 디바이스(402) 상에 저장될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 사용자 프로파일은 분산형 네트워크 내에, 또는 부분적으로 분산형 네트워크 및 디바이스 내에 저장될 수 있다. 클라이언트 디바이스(402) 상의 사용자 경험(UX) 생성기(408)는 더 양호한 사용자 경험을 제공하기 위해 업데이트된 사용자 프로파일로부터 정보를 사용할 수 있다. 예를 들어, 사용자 프로파일이 사용자가 마이크로소프트사에서 일하는 것을 지시하기 때문에, UX 생성기는 마이크로소프트사에 대한 뉴스 스토리를 사용자에게 자동으로 표시할 수 있고, 아침 및/또는 저녁에 사용자의 집과 마이크로소프트사 사이의 맵 및/또는 교통 정보를 자동으로 표시할 수 있는 등이다. 이와 같이, 그리고 다른 이익에 추가하여, 하이브리드 클라이언트/서버 추론 시스템(400)은 개인 휴대 정보 단말이 사용자에 대해 계속 학습하는 능력을 제공하고 더 관련성이 있고 바람직한 정보를 사용자에게 제공하기 위해 이전에 식별된 프라이버시 규제 및 디바이스 제한을 극복한다.

도 5는 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 사용하여 추론을 생성하기 위한 방법(500)의 실시예이다. 본 명세서에 개시된 시스템 및 방법의 공유 성질 때문에, 도 5는 분산형 네트워크 상의 클라이언트 디바이스 및 서버와 같은 컴퓨팅 디바이스의 모두에 의해 수행된 동작을 도시하고 있다. 도시된 실시예에서, 동작 502 내지 512는 클라이언트 디바이스(402)(도 4)와 같은 클라이언트 디바이스에 의해 수행되고, 반면에 동작 514 내지 516은 분산형 네트워크(412)(도 4)와 같은 분산형 네트워크의 부분인 서버 컴퓨터에 의해, 병렬로, 추가적으로, 동시에, 또는 실질적으로 동시에 수행될 수 있다. 도 5는 특정 순서를 도시하고 있지만, 당 기술 분야의 숙련자는 다른 유형의 순서화가 본 명세서에 개시된 시스템 및 방법에 의해 이용될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 데이터는 분산형 네트워크로부터, 다른 디바이스로부터, 또는 분산형 네트워크, 디바이스, 및/또는 다른 디바이스의 조합으로부터 생성할 수 있다.

흐름은 동작 502에서 시작하고, 여기서 클라이언트 디바이스가 하나 이상의 데이터를 수신한다. 실시예에서, 하나 이상의 데이터는, 디바이스 구성요소(예를 들어, GPS 신호, 착신 호 또는 이메일 등) 또는 사용자가 디바이스의 입력 구성요소(예를 들어, 키패드, 터치스크린, 또는 음성을 식별하기 위한 마이크로폰)와 상호작용하는 것과 같은, 사용자 동작에 의해 생성될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 동작 502에서 수신된 하나 이상의 데이터는 클라이언트 디바이스의 구성요소, 클라이언트 디바이스 상에 상주하는 애플리케이션에 의해, 또는 디바이스와 통신하는 원격 디바이스 또는 애플리케이션에 의해 생성될 수 있다. 실시예에서, 흐름은 동작 504로 계속된다. 동작 504에서, 데이터가 로컬 디바이스의 오프로 송신될 수 없다는 판정이 행해진다. 실시예에서, 데이터는 사용자 선호도 또는 프라이버시 법칙이 디바이스의 오프로 전달되는 것을 금지하는 보호된 또는 개인 데이터를 포함하기 때문에 원격 디바이스로 송신될 수 없다.

흐름은 동작 506으로 계속되고, 여기서 데이터가 하나 이상의 로컬 추론 서비스에 의해 처리되어 하나 이상의 로컬 추론을 생성한다. 전술된 바와 같이, 이러한 추론을 생성하는데 사용된 프로세스는 결정되는 추론의 유형, 수신된 데이터의 유형, 및/또는 추론의 유형과 데이터 유형의 조합에 따라 상이할 수 있다. 예를 들어, 도 4와 관련하여 설명된 집 및 직장 추론은 동작 506에서 생성될 수 있다. 동작 506에서 하나 이상의 추론을 생성한 후에, 흐름은 판정 동작 508로 계속되고, 여기서 로컬 추론이 추가의 처리를 위해 원격 서비스에 송신되어야 하는지 여부에 대한 판정이 행해진다. 예를 들어, 실시예에서, 로컬 추론은 추상화되거나 일반화될 수 없는 개인 정보를 포함할 수 있다. 이러한 상황에서, 흐름은 동작 510으로 아니오로 분기하고, 여기서 로컬 추론이 향상된 사용자 경험을 제공하도록 액세스될 수 있는 사용자 프로파일에 세이브된다.

다른 한편으로, 동작 506에서 생성된 로컬 추론이 보호된 또는 개인 정보를 포함하지 않으면, 또는 로컬 추론이 보호된 또는 개인 데이터를 제거하도록 더 추상화되거나 일반화될 수 있으면, 로컬 추론 데이터는 원격 디바이스에 송신되고 흐름은 동작 514로 예로 분기하고, 여기서 분산형 네트워크의 부분일 수 있는 서버와 같은 원격 디바이스가 로컬 추론 데이터를 수신한다. 실시예에서, 로컬 추론 데이터는 로컬 추론 서비스에 의해 생성된 결론 또는 결과 및/또는 주소, 식별자, 명칭, 토픽(예를 들어, 스포츠, 뉴스 카테고리 등)과 같은 결론 또는 결과에 관련된 데이터일 수 있다. 흐름은 동작 516으로 계속되고, 여기서 로컬 추론이 원격 디바이스 상에 그리고/또는 분산형 네트워크 내에 상주하는 하나 이상의 원격 추론 서비스에 의해 처리된다. 실시예에서, 분산형 네트워크 내의 원격 추론 서비스는 클라이언트 디바이스에 이용가능하지 않은 부가의 데이터(예를 들어, 원격 데이터(416)(도 4)) 및/또는 서비스(예를 들어, 역 지오코드 룩업)로의 액세스를 가질 수 있다. 로컬 추론은 로컬 추론과 연계된 부가의 정보(예를 들어, 주소, 직장명, 관계)를 식별하기 위해 원격 추론 서비스에 의해 처리될 수 있다. 다른 실시예에서, 원격 추론 서비스는 로컬 추론에 관련된 다른 유형의 서비스(예를 들어, 맵/교통 데이터, 뉴스 소스, 서드 파티 리소스 등)를 식별할 수 있다. 동작 516에서 원격 추론 서비스에 의한 처리는 업데이트된 추론을 생성하거나 추론과 연계될 수 있는 부가의 정보(예를 들어, 뉴스 소스 또는 서드 파티 리소스로의 접속)를 결정할 수 있다. 동작 518에서, 업데이트된 추론 및/또는 로컬 추론에 관련된 정보는 클라이언트 디바이스에 송신될 수 있고, 여기서 업데이트된 추론은 향상된 사용자 경험을 제공하도록 액세스될 수 있는 사용자 프로파일에 세이브된다.

하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처는 디바이스에 로컬인 구독 및 분산형 네트워크 내에 저장된 구독에 기초하여 복합, 또는 하이브리드 구독 서비스를 생성하도록 또한 이용될 수 있다. 실시예에서, 구독은 사용자가 관심 있을 수 있는 정보를 수집하여 사용자가 정보를 수동으로 검색하는 것을 요구하지 않고 경고 및/또는 정보를 사용자에 자동으로 제공하는 서비스일 수 있다. 예시적인 로컬 구독은 로컬 경고, 위치 모니터링(예를 들어, 디바이스가 지오펜스(geo-fence)를 교차할 때 경고를 생성함), 달력 리마인더 등을 포함하지만, 이들에 한정되는 것은 아니다. 예시적인 원격 구독은 뉴스 소스 또는 스포츠 스코어에 대한 구독, 주식 시장 업데이트, 서드 파티 서비스(예를 들어, 이들의 비행이 지연되면 사용자에 자동으로 통지하기 위해 비행 상황을 모니터링하는 서비스)에 대한 구독, 교통 업데이트 등을 포함하지만, 이들에 한정되는 것은 아니다. 일반적으로, 로컬 디바이스 구독은 원격 구독에 관련되지 않는다. 개인 휴대 정보 단말 애플리케이션은 로컬 및 원격 구독 사이의 관계를 식별하기 위해 로컬 구독 및 원격 구독을 식별함으로써 향상될 수 있다. 개인 휴대 정보 단말 애플리케이션은 향상된 구독 서비스를 제공하기 위해 상이한 구독을 자동으로 관련시킬 수 있는 하이브리드 구독을 생성하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 현재 장소에서 보도가치가 있는 이벤트를 사용자에게 통지하는 하이브리드 서비스가 생성될 수 있다.

예를 들어, 하이브리드 구독은 사용자의 위치를 모니터링하는 로컬 구독 및 뉴스 소스로의 원격 구독으로 구성될 수 있다. 하이브리드 구독은 뉴스 소스로부터 사용자의 현재 위치에 관련된 뉴스 기사를 제공하는 구독을 생성할 수 있다. 하이브리드 구독에 의해 전달된 콘텐트는 사용자가 이동함에 따라 동적으로 변경될 수 있다. 다른 실시예에서, 하이브리드 구독은 다수의 원격 및/또는 로컬 구독을 상관시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자가 교통 데이터 및 비행 상황으로의 원격 구독 및 사용자의 현재 위치를 모니터링하는 로컬 구독을 가지면, 하이브리드 구독은 그녀가 그녀의 비행기를 놓치지 않는 것을 보장하기 위해 교통 정보에 기초하여 그녀가 공항으로 출발해야 할 때를 사용자에게 음성안내하는 경고를 생성하는 하이브리드 구독에 3개의 구독을 조합할 수 있다. 하이브리드 구독의 특정 예가 설명되었지만, 당 기술 분야의 숙련자는 다른 유형의 하이브리드 구독이 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 사용하여 생성될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 실시예에서, 로컬 구독 및 원격 구독은 유사한 로직을 사용하여 구성될 수 있어, 이에 의해 다양한 구독이 하이브리드 구독에 조합되게 한다.

도 6은 하이브리드 구독을 구성하는 것이 가능한 하이브리드 클라이언트/서버 시스템(600)의 실시예이다. 하이브리드 클라이언트/서버 시스템(600)은 통신 네트워크(612)를 거쳐 통신하는 클라이언트 디바이스(602) 및 분산형 네트워크(614)를 포함한다. 실시예에서, 클라이언트 디바이스(602)는 하나 이상의 로컬 구독(예를 들어, 구독(604A 내지 604C))을 포함하는 로컬 구독(604)의 세트를 포함한다. 전술된 바와 같이, 예시적인 로컬 구독은 로컬 경고, 위치 모니터링(예를 들어, 디바이스가 지오펜스를 교차할 때 경고를 생성함), 달력 리마인더 등을 포함하지만, 이들에 한정되는 것은 아니다. 실시예에서, 클라이언트 디바이스(602)는 로컬 스트림 프로세서(606)를 또한 포함할 수 있다. 로컬 스트림 프로세서는 구독 이벤트가 생성될 때를 결정하기 위해 구독 세트(604) 및 클라이언트 데이터(608)로부터 하나 이상의 구독을 모니터링할 수 있다. 클라이언트 데이터(608)는 디바이스의 위치, 사용자 입력, 디바이스 시간 등에 기초하여 클라이언트 디바이스(602)에 대한 정보를 포함할 수 있다. 실시예에서, 로컬 서비스(들)(609)는 도 1과 관련하여 설명된 바와 같이 클라이언트 데이터(608)를 파퓰레이팅하고 그리고/또는 생성하는데 사용될 수 있다. 스트림 프로세서(606)는 클라이언트 데이터(608)를 디바이스 구독(604)의 세트에 비교하여 로컬 구독 이벤트가 생성될 때를 결정한다. 로컬 구독의 다른 예는 심지어 디바이스가 지오펜스를 교차하는 것의 판정이다. 당 기술 분야의 숙련자는 다양한 상이한 방법론이 로컬 구독 이벤트가 생성될 때를 결정하기 위해 스트림 프로세서에 의해 이용될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 구독 이벤트가 식별될 때, 스트림 프로세서(606)는 경고를 생성하는 것과 같은, 구독 이벤트에 의해 식별된 동작을 수행한다. 경고는 사용자 경험(UX) 생성기(610)에 제공되어 사용자에 통지를 제공할 수 있다.

실시예에서, 분산형 네트워크(614)는 사용자에 관련된 하나 이상의 구독(예를 들어, 구독(616A 내지 616C))을 포함하는 원격 구독의 세트를 포함한다. 전술된 바와 같이, 예시적인 원격 구독은 뉴스 소스 또는 스포츠 스코어에 대한 구독, 주식 시장 업데이트, 서드 파티 서비스(예를 들어, 이들의 비행이 지연되면 사용자에 자동으로 통지하기 위해 비행 상황을 모니터링하는 서비스)에 대한 구독, 교통 업데이트 등을 포함하지만, 이들에 한정되는 것은 아니다. 분산형 네트워크(614)는 원격 구독 이벤트를 식별하기 위해 원격 구독 세트(616)의 부분인 원격 구독에 대해 원격 데이터(620)를 모니터링하는 원격 스트림 프로세서(618)를 또한 포함할 수 있다. 실시예에서, 원격 데이터(620)는 이들에 한정되는 것은 아니지만, 뉴스 업데이트, 스포츠 스코어, 주식 시장 정보, 또는 비행 상황과 같은 서드 파티 제공 데이터와 같은 실세계 데이터를 포함할 수 있다. 원격 구독 이벤트의 예시적인 예는 사용자에 관심이 있는 비행이 지연되거나 취소되었다는 판정이다. 실시예에서, 원격 스트림 프로세서는 통신 네트워크(612)를 거쳐 로컬 디바이스(602)에 전달된 원격 구독 이벤트를 생성할 수 있다. 원격 구독은 사용자에게 통지를 제공하기 위해 UX 생성기(610)에 전달될 수 있다.

실시예에서, 로컬 구독 세트(604) 및 원격 구독(616)은 오케스트레이션 서비스(622)에 의해 모니터링될 수 있다. 실시예에서, 오케스트레이션 서비스(622)는 로컬 구독 이벤트와 원격 구독 이벤트 사이의 관계를 식별할 수 있다. 관련된 로컬 및 원격 구독은 오케스트레이션 서비스(622)에 의해 하나 이상의 하이브리드 구독(624)에 조합될 수 있다. 하나 이상의 하이브리드 구독(624)을 생성한 후에, 오케스트레이션 서비스는 하이브리드 구독 조건이 트리거링될 때를 결정하기 위해 로컬 스트림 프로세서(606) 및 원격 스트림 프로세서(618)에 의해 생성된 이벤트를 모니터링할 수 있다. 하이브리드 구독이 트리거링될 때, 통지가 UX 생성기(610)에 전달되어 사용자에 통지를 제공할 수 있다.

도 7은 하이브리드 구독 경고를 생성하기 위한 방법(700)의 예시적인 실시예를 도시하고 있다. 흐름은 동작 702에서 시작하고, 여기서 방법은 클라이언트 디바이스로부터 로컬 구독을 수신한다. 전술된 바와 같이, 예시적인 로컬 구독은 로컬 경고, 위치 모니터링(예를 들어, 디바이스가 지오펜스를 교차할 때 경고를 생성함), 달력 리마인더 등을 포함하지만, 이들에 한정되는 것은 아니다. 흐름은 동작 704로 계속되고, 여기서 방법(700)은 하나 이상의 원격 디바이스로부터 원격 구독을 수신한다. 재차, 전술된 바와 같이, 예시적인 원격 구독은 뉴스 소스 또는 스포츠 스코어에 대한 구독, 주식 시장 업데이트, 서드 파티 서비스(예를 들어, 이들의 비행이 지연되면 사용자에 자동으로 통지하기 위해 비행 상황을 모니터링하는 서비스)에 대한 구독, 교통 업데이트 등을 포함하지만, 이들에 한정되는 것은 아니다.

로컬 및 원격 구독을 수신한 후에, 흐름은 동작 706으로 계속되고, 여기서 구독은 관계가 구독들 사이에 존재하는지 여부를 판정하도록 분석된다. 예를 들어, 뉴스의 전달에 관련된 원격 구독은 클라이언트 디바이스 위치를 모니터링하는 로컬 구독에 관련될 수 있다. 관계는 뉴스 구독이 장소에 기초하여 정보를 포함한다는 사실에 기초하여 결정될 수 있다. 실시예에서, 구조화된 표현 언어는 로컬 및 원격 구독 사이의 관계를 식별하는데 사용될 수 있다. 로컬 및 원격 구독 자체는 구조화된 표현 언어로 표현을 포함할 수 있고, 실시예에서, 로컬 및 원격 구독의 표현은 착신 이벤트(예를 들어, 전화기로부터의 위치 데이터, 또는 실세계 데이터의 변화 - 비행 상황 변화, 교통 사고, 주식 시세 표시기 이동 등)의 스트림에 대해 평가될 수 있다. 표현의 조건이 부합될 때, 예를 들어, 오케스트레이션 서비스와 같은 프로세스 또는 애플리케이션 내의 동작을 트리거링하는 이벤트가 생성할 수도 있고, 관련 구조화된 정보는 그 때에 클라이언트 디바이스로부터 원격 디바이스(들)로(또는 그 반대로) 패스될 수 있다. 관계의 특정 예가 본 명세서에 설명되었지만, 당 기술 분야의 숙련자는 다른 유형의 관계가 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않고 식별될 수 있다는 것이 이해될 수 있을 것이다. 관계가 존재하지 않으면, 흐름은 아니오로 분기하고 동작 702로 복귀하고, 여기서 부가의 구독이 수신된다.

관계가 존재하면, 흐름은 동작 708로 예로 분기한다. 동작 708에서, 부가의 통지를 제공하기 위해 사용자에 관심이 있는 정보를 연계하는 하이브리드 구독을 생성하도록 로컬 및 원격 구독으로부터 관련된 데이터를 조합하는 하이브리드 구독이 생성된다. 이전의 예를 재차 참조하면, 하이브리드 구독은 그녀가 그녀의 비행기를 놓치지 않는 것을 보장하기 위해 교통 정보에 기초하여 그녀가 공항으로 출발해야 할 때를 사용자에게 통지하는 경고와 같은 사전 경고를 생성하는 것이 가능한 복합 구독으로 3개의 구독을 조합하는 하이브리드 구독을 생성하기 위해 사용자의 현재 위치를 모니터링하는 로컬 구독과 원격 서비스(들)로부터의 교통 데이터 및 비행 상황 구독을 병합할 수 있다.

흐름은 동작 710으로 계속되고, 여기서 방법은 로컬 및 원격 스트림 프로세서의 모두로부터 데이터를 모니터링한다. 판정 동작 712에서, 하이브리드 구독 조건이 로컬 및 원격 스트림 프로세서에 의해 생성된 이벤트에 기초하여 트리거링되었는지 여부에 대한 판정이 행해진다. 하이브리드 구독이 트리거링되지 않았으면, 흐름은 아니오로 분기하고 동작 710으로 복귀하여 로컬 및 원격 스트림 프로세서의 모니터링이 계속된다. 하이브리드 구독이 트리거링되면, 흐름은 동작 714로 예로 분기하고, 여기서 하이브리드 구독 경고가 생성된다. 하이브리드 구독 경고는 사용자에 하이브리드 구독 이벤트의 통지를 제공하기 위해 클라이언트 디바이스의 UX 생성기에 전달될 수 있다. 당 기술 분야의 숙련자는 하이브리드 클라이언트/아키텍처가 개인 휴대 정보 단말이 사용자에 관심이 있는 정보를 지능적으로 조합하여 사용자가 다양한 정보의 소스들 사이의 복잡한 관계를 식별하는 것을 요구하지 않고 유용한 관련 통지를 제공하게 한다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처는 또한 향상된 자연 언어 표현 평가를 수행하도록 이용될 수 있다. 자연 언어 표현은 사용자가 클라이언트 디바이스에 제공할 수 있는 명령, 요청, 질의, 또는 다른 입력이다. 자연 언어 표현은 특정 규칙에 의해 제약될 수 있는 컴퓨터 프로그래밍 언어와 같은 구조화된 언어 또는 형식 언어로부터 구별된다. 달리 말하면, 예시적인 자연 언어 표현은 2명의 사람 사이의 대화(구어 또는 문어)에 사용된 발언이다. 개인 휴대 정보 단말 애플리케이션의 실용성은 사용자가 자연 언어 표현을 사용하여 개인 휴대 정보 단말에 질의 또는 요청(구어 또는 문어)을 제출하게 하는 자연 언어 인터페이스를 통해 향상될 수 있다. 이는 사용자가 인공적으로 보이고 사용자에 비친숙한 규칙 기반 명령 구조를 학습하게 강요하는 것보다 사용자가 개인 휴대 정보 단말 애플리케이션(또는 클라이언트 디바이스)과 직관적으로 상호작용하게 한다. 더욱이, 자연 언어 인터페이스는 사용자와 개인 휴대 정보 단말 애플리케이션 사이의 상호작용을 촉진하는데 유리할 수 있는 개인 휴대 정보 단말 애플리케이션의 의인화(anthropomorphization)를 허용한다.

자연 언어 인식을 수행하는 일 방식은 지식 베이스의 활용이다. 자연 언어 표현은 자연 언어 표현의 의미를 식별하기 위한 인스트럭션을 제공하는 문법과 같은 정보를 포함하는 지식 베이스에 비교될 수 있다. 일반적으로, 음성 인식의 수행은 큰 지식 베이스가 음성 인식 프로세스에 액세스가능하게 함으로써 이익이 된다. 이 때문에, 클라이언트 디바이스 상의 음성 인식은 제한되는 경향이 있다. 스마트폰 또는 태블릿과 같은 클라이언트 디바이스는 간단히 음성 인식을 위한 큰 지식 베이스를 저장하기 위한 충분한 메모리를 갖지 않고 또한 큰 지식 베이스에 대해 자연 언어 표현을 분석하도록 요구된 처리 파워도 갖지 않는다. 이 때문에, 더 효과적인 음성 인식 애플리케이션이 일반적으로 분산형 네트워크를 이용하는 것이 가능한 분산형 프로그램으로서 구현된다. 이는 분산형 네트워크가 음성 인식 목적으로 큰 지식 베이스를 저장하고 분석하기 위한 저장 용량 및 처리 파워를 갖기 때문이다. 그러나, 분산형 네트워크 상에 저장된 큰 지식 베이스는 넓은 사용자의 스펙트럼을 가로질러 사용을 위해 일반화되는 경향이 있다. 이 때문에, 일반화된 지식 베이스를 사용하는 음성 인식 프로세스가 개인이 규칙적으로 사용하는 고유 명칭 또는 용어와 같은 개인에 고유한 용어를 식별하는 것이 곤란할 수도 있다.

다른 한편으로, 클라이언트 디바이스는 상당히 더 작은 지식 베이스를 가지면서, 예를 들어 사용자의 연락처 저장소(예를 들어, 성명)로의 액세스, 사용 패턴, 및/또는 맞춤법 검사 목적을 위한 은어의 반복된 사용을 인식하도록 일반적으로 적용될 수 있는 로컬 사전, 또는 클라이언트 디바이스에 고유한 다른 형태의 지식을 거쳐 개인이 규칙적으로 사용하는 고유 용어에 액세스할 수 있다. 이 때문에, 로컬 지식 베이스로의 액세스를 갖는 클라이언트 디바이스 상에 상주하는 자연 언어 평가 프로세스는 고유 용어 식별에 대해 더 양호한 성능을 제공할 수 있다. 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처의 실시예는 분산형 네트워크 상에 상주하는 자연 언어 평가 프로세스의 파워 및 큰 지식 베이스 및 로컬 자연 언어 평가 프로세스에 액세스가능한 로컬 지식 베이스에서 발견되는 고유 용어 및 사용 패턴에 액세스하는 능력을 이용할 수 있는 시스템을 제공한다.

더욱이, 본 발명의 실시예는 애플리케이션에 고유한 자연 언어 표현을 이해하는 것을 보조하기 위해 특정화된 지식 베이스를 제공하는 능력을 서드 파티 개발자에 제공하도록 레버리징될 수 있다. 예를 들어 음성 인식을 보조하기 위한 문법과 같은 지식 베이스를 개발하는 것은 특정화된 스킬을 필요로 하는 복잡화된 프로세스이다. 이 때문에, 서드 파티 개발자는 예를 들어, 분산형 네트워크의 지식 베이스와 같은 공유된 지식 베이스를 수정하도록 요구된 경험 및 지식이 종종 결여되어 있다. 그러나, 서드 파티 개발자는 어떻게 사용자가 이들의 애플리케이션과 상호작용하는지의 특정화된 지식을 종종 갖는다. 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처는 클라이언트 디바이스 상에 또는 분산형 네트워크 상에 상주하는 음성 인식 프로세스에 안내 또는 힌트를 제공하도록 레버리징될 수 있는 애플리케이션에 특정한 서드 파티 지식 베이스(예를 들어, 서드 파티, 서드 파티 문법, 서드 파티 힌트 등에 의해 제공된 데이터 및/또는 규칙)를 분산하는 서드 파티 개발자의 능력을 제공한다. 예를 들어, 영화 애플리케이션의 개발자는 영화 제목 또는 TV 쇼에 이어지는 자연 언어 표현 "MovieApp watch" 또는 "MovieApp I want to watch"를 식별하는 지식 베이스를 제공할 수 있는데, 여기서 용어 무비앱은 애플리케이션의 명칭이다. 이들 구문을 식별하는 것에 추가하여, 서드 파티 지식 베이스는 자연 언어 평가 프로세스에 힌트를 제공할 수 있다. 제공된 예에서, 예시적인 힌트는 구문이 영화 제목 또는 TV 쇼에 이어질 것이라는 것일 수 있다. 이들 힌트는 사용자에 의해 요청된 영화 또는 TV 쇼를 식별하는 것을 돕기 위해 영화 또는 TV 쇼에 관련된 특정 도메인, 문법, 또는 지식 베이스에 프로세스를 디렉팅하는 자연 언어 평가 프로세스에 제공될 수 있다. 이와 같이, 클라이언트/서버 아키텍처의 실시예는 서드 파티 개발자가 클라이언트 디바이스 상의 로컬 자연 언어 평가 프로세스 및 자연 언어 표현을 해석하기 위한 원격 자연 언어 평가 프로세스의 모두에 의해 사용될 수 있는 힌트를 제공하게 함으로써 자연 언어 평가(예를 들어, 음성 인식, 텍스트 인식 등)를 더 향상시킨다. 힌트는 또한 어느 동작을 애플리케이션이 수행할 수 있는지(예를 들어, 통화를 하고, 이메일을 송신하고, 영화를 재생함)에 대한 정보를 제공할 수 있다. 다른 용도 중에서도, 이 유형의 정보는 사용자의 의도를 해독하는데 사용될 수 있다. 당 기술 분야의 숙련자는 힌트가 또한 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않고, 제 1 파티 애플리케이션, 운영 체제에 의해 제공될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

도 8은 향상된 NLE 평가를 위한 하이브리드 클라이언트/서버 시스템(800)의 실시예이다. 실시예에서, NLE 평가 프로세스는 입력으로서 자연 언어 표현을 수신하고 입력에 기초하여 동작을 수행하는 것이 가능한 음성 인식 프로세스 또는 임의의 다른 유형의 프로세스일 수 있다. 하이브리드 클라이언트/서버 시스템(800)은 통신 네트워크(812)를 거쳐 통신하는 클라이언트 디바이스(802) 및 분산형 네트워크(814)를 포함한다. 실시예에서, 클라이언트 디바이스(804)는 자연 언어 표현을 식별하는 신호 라우터(804)를 포함한다. 자연 언어 표현은 텍스트 입력(예를 들어, 사용자가 자연 언어 표현을 입력함) 또는 구어 발언의 형태일 수 있다. 실시예에서, 신호 라우터(804)는 자연 언어 표현을 인식하고, 처리를 위해 로컬 NLE 평가 서비스(806)에 표현을 송신한다. 신호 라우터(804)는 또한 로컬 NLE 평가 서비스(806)에 병렬로, 추가적으로, 동시에, 또는 실질적으로 동시에 처리되도록 통신 네트워크(812)를 거쳐 원격 NLE 평가 서비스(816)에 자연 언어 표현을 송신할 수 있다.

로컬 NLE 평가 서비스(806)는 신호 프로세서로부터 자연 언어 표현을 수신하고, 로컬 지식 베이스(808) 및 서드 파티 지식 베이스(810)를 로딩한다. 실시예에서, 로컬 지식 베이스(808)는 사용자의 연락처, 달력 이벤트, 로컬 사전, 또는 임의의 다른 로컬 데이터를 포함할 수 있다. 로컬 지식 베이스(808)는 로컬 NLE 평가 프로세스(806)가 예를 들어, 고유 성(last name) 또는 은어 발언과 같은 사용자에 고유할 수 있는 용어를 식별하게 한다. 서드 파티 지식 베이스(810)는 로컬 인식기(806)가 특정 애플리케이션에 관련된 발언을 식별하는 것을 보조하는 서드 파티 애플리케이션 개발자에 의해 제공된 문법 및 힌트를 포함할 수 있다. 도 12 및 도 13은 서드 파티 문법의 예시적인 실시예를 도시하고 있다. 예를 들어, 도 12는 영화 애플리케이션을 위한 예시적인 서드 파티 문법(1200)의 실시예이다. 서드 파티 문법(1200)은 특정 애플리케이션을 식별하는 명령 프리픽스(prefix)(1202)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 명령 프리픽스(1202)는 애플리케이션 "MovieApp"을 식별한다. 애플리케이션을 식별하는 것에 추가하여, 서드 파티 문법은 관련 애플리케이션 명령인 자연 언어 표현의 다양한 예를 식별할 수 있다. 예를 들어, 문법(1200)은 애플리케이션 "WatchShow" 명령(1204), 이어서 "WatchShow" 명령을 지시하는 예시적인 자연 언어 표현 "Play Raising Hope"(1206)를 식별한다. 예시적인 자연 언어 표현(1206)을 식별하는 것에 추가하여, 서드 파티 문법(1200)은 자연 언어 표현을 해석하려고 시도하는 NLE 평가 프로세스를 안내하기 위해 힌트(1208), 또는 인스트럭션을 제공한다. 실시예에서, 힌트는 전형적인 NLE 평가 시스템에 의해 이용된 제약이 아니다. 대신에, 힌트는 NLE 평가 프로세스(예를 들어, NLE 서비스)를 안내하는데 사용된 정보일 수 있다. 도 13은 통신 애플리케이션을 위한 또 다른 예시적인 서드 파티 문법(1300)을 도시하고 있다. 예시적인 서드 파티 문법이 개시되어 있지만, 당 기술 분야의 숙련자는 다른 파티 문법, 힌트, 정의 등이 본 명세서에 개시된 실시예와 함께 이용될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 서드 파티 문법은 본 발명의 사상으로부터 벗어나지 않고 상이한 유형의 애플리케이션을 위해 제공될 수 있고 또는 마크업 언어 문서 이외의 포맷을 가질 수 있다.

로컬 NLE 서비스(806)는 신호 라우터로부터 수신된 자연 언어 표현을 파싱하고(parse) 해석하기 위해 로컬 지식 베이스(808) 및 서드 파티 지식 베이스(810)를 이용할 수 있다. 로컬 NLE 평가 서비스(806)가 자연 언어 표현을 처리하는 동안, 이는 초기 처리 결과를 사용자에게 표시하기 위해 사용자 경험(UX) 생성기(824)에 초기 결과를 송신할 수 있다. 부가적으로, 로컬 NLE 평가 서비스(806)는 예를 들어 고유 연락처 명칭 또는 서드 파티 애플리케이션 힌트의 식별과 같은 그 초기 처리 결과를 원격 NLE 서비스(816)와 공유할 수 있다.

분산형 네트워크(814)는 실시예에서, 로컬 서비스(806)에 병렬로, 추가하여, 동시에, 또는 실질적으로 동시에 신호 라우터(804)로부터 수신된 자연 언어 표현을 처리하는 원격 NLE 서비스(816)를 포함할 수 있다. 원격 NLE 서비스(816)는 원격 지식 베이스(818) 내에 저장된 정보를 이용할 수 있다. 전술된 바와 같이, 원격 지식 데이터베이스는 로컬 지식 데이터베이스보다 훨씬 더 광대할 수 있어, 이에 의해 원격 NLE 서비스(816)가 향상된 NLE 평가를 수행하도록 의존할 수 있는 부가의 문법 및 힌트를 제공한다. 부가적으로, 원격 NLE 평가 서비스(816)는 또한 NLE 평가 중에 사용될 수 있는 서드 파티 지식 베이스(예를 들어, 서드 파티 문법, 힌트, 정의 등)로부터 정보를 수신할 수 있다. 실시예에서, 원격 NLE 서비스(816)는 로컬 NLE 서비스(806)와 병렬로, 동시에, 또는 실질적으로 동시에 자연 언어 표현을 처리하기 때문에, 2개의 프로세스는 자연 언어 표현의 해석을 보조하기 위해 NLE 평가 서비스의 각각에 의해 채택될 수 있는 초기 결과를 교환할 수 있다.

하이브리드 클라이언트/서버 NLE 평가 시스템(800)은 랭킹 서비스(820)를 또한 포함할 수 있다. 랭킹 서비스(820)는 클라이언트 디바이스(802), 분산형 네트워크(814) 상에, 다른 디바이스 상에, 그리고/또는 다수의 디바이스를 가로질러(예를 들어, 클라이언트 디바이스(802) 및 분산형 네트워크(814)의 모두 상에) 상주할 수 있다. 실시예에서, 랭커(820)는 로컬 NLE 서비스(806) 및 원격 NLE 서비스로부터 결과를 수신하고 결과를 병합한다. 실시예에서, 랭커는 기계 학습, 신경 네트워크, 랭킹 시스템, 스코어링 시스템, 신뢰 시스템, 가우스 모델, 분류 모델을 이용하고, 또는 각각의 프로세서로부터 결과를 병합하고 랭킹하기 위해 임의의 다른 유형의 알고리즘 또는 모델을 이용할 수 있다. 랭킹된 결과는 랭킹 서비스(820)로부터의 결과에 기초하여, 최선의 결과를 식별하고 또는 중의성(ambiguity)이 존재하는지를 판정하는 중재기(822)에 제공될 수 있다. 랭킹 서비스(820)에 유사하게, 중재기(822)는 기계 학습, 신경 네트워크, 랭킹 시스템, 스코어링 시스템, 신뢰 시스템, 가우스 모델, 분류 모델을 이용하고, 또는 결과가 도달되었는지 여부 또는 결과가 사용자로부터 중의성해소를 필요로 하는지 여부를 판정하기 위해 임의의 다른 유형의 알고리즘 또는 모델을 이용할 수 있다. 실시예에서, 중의성해소는 결과가 다수의 도메인에 걸쳐 해석될 수 있으면 요구될 수 있다. 실시예에서, 단일 결과 또는 다수의 중의적인 결과가 중재기(822)에 의해 식별되어 있건간에, 결과 또는 결과들은 사용자에 제시를 위해 UX 생성기(822)에 제공된다. 중의성이 존재하면, UX 생성기(822)는 사용자에 다수의 결과를 표시하고 중의적인 결과의 리스트로부터 적절한 결과의 선택을 수신하기 위해 제공될 수 있다.

하이브리드 클라이언트/서버 NLE 평가 시스템(800)은 NLE 평가의 결과를 향상시키기 위해 원격 NLE 서비스(816)의 확장 지식 베이스와 로컬 NLE 서비스(806)에 이용가능한 고유 지식 베이스를 갖는 능력을 병합한다. 도 9는 하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 사용하는 음성의 공유 처리를 위한 방법(900)의 실시예이다. 본 명세서에 개시된 시스템 및 방법의 공유 성질 때문에, 도 9는 분산형 네트워크의 부분일 수 있는 클라이언트 디바이스 및 서버와 같은 원격 디바이스의 모두에 의해 수행된 동작을 도시하고 있다. 도시된 실시예에서, 동작 902 내지 916은 클라이언트 디바이스(802)(도 8)와 같은 클라이언트 디바이스에 의해 수행되고, 반면에 동작 918 내지 926은 분산형 네트워크(814)(도 8)와 같은 분산형 네트워크의 부분일 수 있는 원격 디바이스에 의해, 병렬로, 추가적으로, 동시에, 또는 실질적으로 동시에 수행될 수 있다.

흐름은 동작 902에서 시작하고, 여기서 클라이언트 디바이스가 하나 이상의 자연 언어 표현을 수신한다. 자연 언어 표현은 구어 발언 또는 텍스트 표현일 수 있다. 실시예에서, 흐름은 동작 904 및 906으로 동시에 또는 실질적으로 동시에 계속된다. 대안적인 실시예에서, 동작 904 및 906은 직렬로 수행될 수 있다. 동작 904에서, 자연 표현은 처리를 위해 분산형 네트워크에 송신될 수 있다. 사용자에게 즉각적인 피드백을 제공하기 위해, 클라이언트 디바이스는 또한 동작 906에서 하나 이상의 로컬 NLE 서비스를 사용하여 로컬하게 자연 언어 표현을 처리하기 시작할 수 있다. 대안적인 양태에서, 다른 유형의 인식 프로세스(예를 들어, 음성 인식 프로세스, 텍스트 인식 프로세스, 번역 프로세스 등)가 NLE 평가기에 대안적으로 또는 추가하여 이용될 수 있다. 로컬 NLE 서비스는 자연 언어 표현을 해석하기 위해 고유 로컬 지식 베이스 및/또는 서드 파티 제공 지식 베이스를 사용할 수 있다. 로컬 처리 중에, 동작 908에서 하나 이상의 로컬 음성 인식 프로세스에 의해 생성된 초기 로컬 판정은 하나 이상의 원격 NLE 서비스에 제공될 수 있다. 동작 906 및 908에서 수행된 로컬 NLE 평가 프로세스에 의해 수행된 처리의 실시예가 도 11과 관련하여 더 상세히 설명된다.

동작 906에서 클라이언트 디바이스가 자연 언어 표현을 처리하는 동안, 동작 920에서 원격 디바이스(들)는 병렬로, 추가적으로, 동시에, 또는 실질적으로 동시에 자연 언어 표현을 처리할 수 있다. 실시예에서, 동작 920에서 원격 NLE 평가 서비스(들)는 데이터의 서브세트를 처리하기 위해 분산형 네트워크에 의해 제공된 향상된 처리 파워 및/또는 광대한 원격 지식 베이스를 이용할 수 있다. 이와 같이, 동작 906 및 920에서 각각 디바이스 및 원격 디바이스에 의해 병렬로, 추가적으로, 동시에, 또는 실질적으로 동시에 수행된 처리는 동작 902에서 수신된 자연 언어 표현에 대한 결과 또는 해석을 생성하기 위해 상이한 지식 베이스 및 능력을 레버리징한다. 더욱이, 동작 906에서 클라이언트 NLE 평가 서비스(들) 및 동작 920에서 원격 NLE 평가 서비스(들)에 의해 생성된 초기 결과는 동작 908 및 922에 의해 도시된 바와 같이 교환될 수 있다. 이와 같이, 동작 908 및 922에서 초기 결과를 교환하는 것은 로컬 및 원격 NLE 서비스에 의해 음성 인식을 향상시키기 위해 그렇지 않으면 상이한 서비스에 이용불가능할 것인 상이한 지식 베이스에 기초하여 해석을 채택하기 위한 로컬 NLE 서비스(들) 및 원격 NLE 서비스의 능력을 제공한다.

교환된 초기 결과를 사용하여, 흐름은 동작 906으로부터 동작 910으로 그리고 동작 920으로부터 동작 924로 계속된다. 동작 910에서, 로컬 해석은 자연 언어 표현의 초기 원격 해석에 기초하여 업데이트될 수 있다. 일 실시예에서, 초기 원격 해석으로 로컬 해석을 업데이트하는 것은 클라이언트 디바이스가 로컬 NLE 서비스에 부가로서 초기 원격 서비스 결과를 사용하여 데이터 및 로컬 서비스 결과를 재처리하는 것을 요구할 수 있다. 이러한 실시예에서, 동작 906에서 실행된 로컬 NLE 서비스는 원격 NLE 서비스에 의해 제공된 해석을 사용하여 재차 수행될 수 있다. 다른 실시예에서, 초기 원격 해석은 하나 이상의 로컬 NLE 서비스가 여전히 자연 언어 표현을 처리하는 동안 수신될 수 있다. 이러한 경우에, 하나 이상의 로컬 NLE 서비스는 부가적으로 완료에 앞서 초기 원격 해석을 처리할 수 있어, 이에 의해 초기 원격 결정의 견지에서 자연 언어 표현을 재처리할 필요 없이 로컬 서비스 결과를 업데이트한다. 실시예에서, 동작 920에서 로컬 서비스 결과를 업데이트하는 것은 중간 로컬 해석의 생성을 야기할 수 있다.

유사하게, 동작 924에서, 초기 원격 해석은 중간 원격 해석을 생성하도록 초기 로컬 해석으로 업데이트될 수 있다. 동작 924에서 초기 원격 NLE 평가 서비스 결과를 업데이트한 후에, 흐름은 동작 926으로 계속되고, 여기서 중간 원격 NLE 평가 서비스는 클라이언트에 그리고/또는 랭킹 서비스 및/또는 중재기와 같은 다른 구성요소 또는 프로세스에 제공된다.

디바이스 동작으로 복귀하면, 동작 910에서 로컬 서비스 결과를 업데이트한 후에, 흐름은 선택적 동작 912로 계속된다. 동작 912에서, 중간 로컬 해석은 중간 원격 해석과 비교되고 그리고/또는 병합될 수 있다. 동작 912는 도 10과 관련하여 더 상세히 설명된다.

흐름은 동작 914로 계속되고, 여기서 클라이언트 디바이스가 최종 결과를 생성한다. 일 실시예에서, 최종 결과는 동작 908 또는 910에서 생성된 로컬 해석 중 하나일 수 있다. 다른 실시예에서, 최종 결과는 선택적 동작 912에서 생성되거나 선택된 해석일 수 있다. 다른 실시예에서, 동작 914에서 최종 해석을 생성하는 대신에, 클라이언트는 예를 들어 중재기 또는 원격 디바이스로부터 최종 해석을 수신할 수 있다. 실시예에서, 최종 결과는 단일 해석 또는 사용자에 의한 중의성을 필요로 하는 다수의 해석을 포함할 수 있다. 흐름은 동작 916으로 계속되고, 여기서 디바이스는 동작 914에서 생성된 최종 해석에 기초하여 동작을 수행한다.

도 10은 자연 언어 표현의 하나 이상의 해석을 선택하거나 생성하기 위한 방법(1000)의 실시예이다. 실시예에서, 방법(1000)은 랭킹 서비스, 중재기, 또는 랭킹 서비스와 중재기의 동작을 조합하는 구성요소에 의해 수행될 수 있다. 방법(1000)은 클라이언트 디바이스, 분산형 네트워크의 부분인 원격 컴퓨팅 디바이스, 또는 클라이언트 디바이스 및/또는 원격 디바이스와 통신하는 다른 디바이스에 의해 수행될 수 있다. 실시예에서, 도 9의 선택적 동작 912는 방법(1000)의 동작을 수행할 수 있다. 흐름은 동작 1002에서 시작하고, 여기서 하나 이상의 초기 결정이 수신된다. 하나 이상의 초기 결정은 클라이언트 디바이스 상의 로컬 NLE 서비스, 분산형 네트워크의 부분일 수 있는 원격 디바이스 상에서 실행된 원격 NLE 서비스, 또는 양자 모두로부터 수신될 수 있다.

흐름은 판정 동작 1004로 계속된다. 동작 1004에서, 방법(1000)은 하나 이상의 자연 언어 평가 서비스로부터의 후처리를 대기해야 하는지 여부를 판정한다. 실시예에서, 초기 해석이 높은 신뢰값을 갖고 정확한 것으로 판정되면, 자연 언어 표현의 부가의 처리를 수행하는 것이 불필요할 수 있다. 다른 실시예에서, 상당한 네트워크 지연이 존재하면 또는 타이머가 만료되었으면, 부가의 처리를 대기하기 위해 사용자 경험에 부정적으로 영향을 미칠 수 있다. 이들 상황 하에서, 흐름은 동작 1006으로 아니오로 분기하고, 여기서 최종 해석은 초기 결과에 기초하여 생성될 수 있다. 최종 해석 또는 해석들을 생성하는 것은 초기 해석 중 하나 이상을 선택하는 것 또는 하나 이상의 새로운 해석을 생성하도록 초기 해석을 병합하는 것을 포함할 수 있다. 최종 해석(들)의 생성은 기계 학습, 신경 네트워크, 랭킹 시스템, 스코어링 시스템, 신뢰 시스템, 가우스 모델, 분류 모델을 사용하여 수행될 수 있고, 또는 당 기술 분야에 공지된 임의의 다른 유형의 알고리즘 또는 모델을 이용할 수 있다.

동작 1004로 복귀하면, 부가의 처리가 요구되면 흐름은 동작 1008로 분기하고, 여기서 하나 이상의 중간 해석이 수신된다. 하나 이상의 중간 결정은 클라이언트 디바이스 상의 로컬 NLE 평가 서비스, 원격 디바이스 상의 원격 NLE 평가 서비스, 또는 양자 모두로부터 수신될 수 있다. 흐름은 선택적 동작 1010으로 계속되고, 여기서 부가의 해석이 서드 파티로부터 수신될 수 있다. 예를 들어, 자연 언어 표현, 또는 표현의 부분은 부가의 해석을 위해 검색 엔진 또는 전용 지식 베이스와 같은 서드 파티에 제출될 수 있다. 이러한 상황에서, 동작 1010에서 서드 파티 해석이 수신될 수 있다.

흐름은 동작 1012로 계속되고, 여기서 초기 해석, 중간 해석, 및/또는 서드 파티 해석이 병합된다. 기계 학습 기술, 신경 네트워크, 랭킹 시스템, 스코어링 시스템, 신뢰 시스템, 가우스 모델, 분류 모델, 또는 당 기술 분야에 공지된 임의의 다른 유형의 알고리즘 또는 모델이 동작 1012에서 결과를 병합하는데 사용될 수 있다. 실시예에서, 결과를 병합하는 것은 하나 이상의 랭킹된 해석을 생성할 수 있다. 해석은 신뢰값, 도메인 스코어 등에 의해 랭킹될 수 있다. 흐름은 동작 1014로 계속되고, 여기서 하나 이상의 최종 결과가 병합된 결과로부터 생성된다. 일 실시예에서, 최종 해석을 생성하는 것은 최고 랭킹된 스코어를 선택하는 것을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 추가의 처리가 하나 이상의 최종 결과를 생성하도록 랭킹된 결과 상에 수행될 수 있다.

도 11은 NLE 평가 중에 서드 파티 힌트를 식별하기 위한 방법(1100)의 실시예이다. 방법(1100)은 클라이언트 디바이스 상에 로컬 NLE 평가 프로세스에 의해 수행될 수 있다. 실시예에서, 방법(1100)은 도 9에 설명된 동작 906 및 908 중에 수행될 수 있다. 흐름은 동작 1102에서 시작되고, 여기서 자연 언어 표현이 수신된다. 자연 언어 표현은 음성 발언 또는 텍스트 입력일 수 있다. 흐름은 동작 1104로 계속되고, 여기서 로컬 지식 베이스가 로딩된다. 실시예에서, 로컬 지식 베이스는 로컬 디바이스에 고유한 정보를 포함할 수 있다. 로컬 지식 베이스에 포함될 수 있는 예시적인 데이터는 사용자 연락처, 사용자 달력 정보, 로컬 사전 엔트리, 로컬 메시지, 텍스트, 통화 등일 수 있지만, 이들에 한정되는 것은 아니다.

흐름은 동작 1106으로 계속되고, 여기서 서드 파티 지식 베이스가 로딩된다. 실시예에서, 서드 파티 지식 베이스는 서드 파티 개발자에 의해 생성된 문법 또는 힌트를 포함할 수 있다. 실시예에서, 서드 파티 문법은 클라이언트 디바이스 상의 애플리케이션으로 설치될 수 있다. 더욱이, 문법은 애플리케이션이 업데이트될 때 서드 파티 개발자에 의해 계속 업데이트될 수 있다. 예시적인 서드 파티 문법은 도 12 내지 도 13에 제공된다. 서드 파티 지식 베이스는 이들의 애플리케이션에 관련된 자연 언어 표현의 해석을 보조하는 능력을 애플리케이션 개발자에게 제공한다. 이는 서드 파티 개발자가 NLE 평가 프로세스를 개발하거나 수정하도록 요구하지 않고 사용자가 이들의 애플리케이션과 자연적으로 상호작용하게 한다.

흐름은 동작 1108로 계속되고, 여기서 로컬 NLE 서비스는 로컬 지식 베이스 및 서드 파티 지식 베이스의 모두를 사용하여 자연 언어 표현을 분석한다. 서드 파티 지식 베이스는 특정 애플리케이션 문법을 평가하도록 로컬 NLE 평가를 디렉팅하는 프리픽스를 포함할 수 있다. 이러한 프리픽스의 일 예는 애플리케이션 명칭일 수 있다. 애플리케이션으로부터의 문법이 로컬 NLE 평가 프로세스에 의해 관련된 것으로서 식별될 때, 흐름은 동작 1110으로 계속되고, 여기서 자연 언어 표현이 힌트를 식별하기 위해 애플리케이션 문법에 대해 평가될 수 있다. 예시적인 힌트는 어떻게 표현의 평가를 계속하는지에 대한 NLE 서비스를 위한 지시기로 이어지는 식별가능한 구문을 포함한다. 예를 들어, 도 12의 예시적인 문법(1200)은 단어 "Play"를 포함하는 자연 언어 표현의 예를 제공한다. 문법에 따르면, 동사 "Play"가 인식되면, NLE 평가는 동사 "play" 다음의 쇼 명칭 또는 쇼 명칭의 어법을 식별해야 한다. 실시예에서, 힌트를 수신할 때, 로컬 인식기는 쇼 명칭 또는 영화 제목에 관련된 문법을 로딩할 수 있어, 이에 의해 NLE 서비스가 명령을 정확하게 해석하는 확률을 증가시킨다. 본 명세서의 실시예는 동사를 인식하는 것과 관련하여 설명되었지만, 예를 들어 구문(예를 들어, 영화 제목), 수치 시퀀스(예를 들어, 전화번호 또는 우편번호) 등과 같은 자연 언어 표현의 다른 구성요소가 인식될 수 있다.

하나 이상의 힌트를 식별할 때, 동작 1112에서 힌트가 원격 NLE 평가 서비스에 송신될 수 있다. 전술된 바와 같이, 원격 NLE 평가 서비스는 진보된 인식 기술을 수행하기 위해 부가의 처리 파워 및 더 큰 지식 베이스를 레버리징할 수 있다. 서드 파티 힌트를 원격 NLE 평가 서비스에 송신하는 것은 관련 도메인 또는 문법으로 프로세스를 디렉팅하는 원격 NLE 평가 서비스에 부가의 정보를 제공한다. 따라서, 원격 NLE 서비스는 힌트를 송신함으로써 클라이언트 디바이스 상에 저장된 서드 파티 지식 베이스에 의해 향상될 수 있다. 다른 실시예에서, 서드 파티 지식 베이스는 분산형 네트워크의 부분일 수 있는 원격 디바이스에 저장될 수 있다. 이러한 실시예에서, 클라이언트 디바이스는 서드 파티 NLE 평가 프로세스가 사용해야 하는 분산형 네트워크의 부분인 서드 파티 지식 베이스를 식별할 수 있다.

하이브리드 클라이언트/서버 아키텍처를 이용하는 시스템 및 방법의 다양한 실시예를 설명하였고, 본 명세서는 이제 이러한 시스템 및 방법을 구현하는데 사용될 수 있는 다양한 컴퓨팅 디바이스 및 운영 체제를 설명할 것이다. 도 14는 본 명세서에 개시된 하나 이상의 실시예를 실행할 수 있는 예시적인 태블릿 컴퓨팅 디바이스(1400)를 도시하고 있다. 게다가, 본 명세서에 설명된 실시예 및 기능성은 분산형 시스템(예를 들어, 클라우드 기반 컴퓨팅 시스템)을 통해 동작할 수 있고, 여기서 애플리케이션 기능성, 메모리, 데이터 저장 장치 및 검색 및 다양한 처리 기능이 인터넷 또는 인트라넷과 같은 분산형 컴퓨팅 네트워크를 통해 서로로부터 이격하여 동작될 수 있다. 다양한 유형의 사용자 인터페이스 및 정보는 온보드 컴퓨팅 디바이스 디스플레이를 거쳐 또는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스와 연계된 원격 디스플레이 유닛을 거쳐 표시될 수 있다. 예를 들어, 다양한 유형의 사용자 인터페이스 및 정보는 다양한 유형의 사용자 인터페이스 및 정보가 투영되는 벽면 상에 표시되고 상호작용될 수 있다. 본 발명의 실시예가 실시될 수 있는 다수의 컴퓨팅 시스템과의 상호작용은 키스트로크 입력, 터치스크린 입력, 음성 또는 다른 오디오 입력, 연계된 컴퓨팅 디바이스가 컴퓨팅 디바이스의 기능성을 제어하기 위한 사용자 제스처를 캡처하고 해석하기 위한 검출(예를 들어, 카메라) 기능성을 구비하는 제스처 입력 등을 포함한다. 도 15 내지 도 17 및 연계된 설명은 본 발명의 실시예가 실시될 수 있는 다양한 동작 환경의 설명을 제공한다. 그러나, 도 15 내지 도 17과 관련하여 도시되고 설명된 디바이스 및 시스템은 예 및 예시의 목적이고, 본 명세서에 설명된 본 발명의 실시예를 실시하기 위해 이용될 수 있는 광대한 수의 컴퓨팅 디바이스 구성의 한정은 아니다.

도 15는 본 발명의 실시예가 실시될 수 있는 컴퓨팅 디바이스(1500)의 예시적인 물리적 구성요소를 도시하는 블록도이다. 이하에 설명되는 컴퓨팅 디바이스 구성요소는 전술된 컴퓨팅 디바이스를 위해 적합할 수 있다. 기본 구성에서, 컴퓨팅 디바이스(1500)는 적어도 하나의 처리 유닛(1502) 및 시스템 메모리(1504)를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스의 구성 및 유형에 따라, 시스템 메모리(1504)는 휘발성 저장 장치(예를 들어, 랜덤 액세스 메모리), 비휘발성 저장 장치(예를 들어, 판독 전용 메모리), 플래시 메모리 또는 임의의 조합을 포함할 수 있지만, 이들에 한정되는 것은 아니다. 시스템 메모리(1504)는 애플리케이션(1520)을 실행하기 위해 적합한 운영 체제(1505), 하나 이상의 프로그램 모듈(1506)을 포함할 수 있다. 운영 체제(1505)는 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1500)의 동작을 제어하기 위해 적합할 수 있다. 더욱이, 본 발명의 실시예는 그래픽 라이브러리, 다른 운영 체제, 또는 임의의 다른 애플리케이션 프로그램과 함께 실시될 수 있고, 임의의 특정 애플리케이션 또는 시스템에 한정되지 않는다. 이 기본 구성은 점선(1508) 내에 이들 구성요소에 의해 도 15에 도시되어 있다. 컴퓨팅 디바이스(1500)는 부가의 특징 또는 기능성을 가질 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1500)는 예를 들어, 자기 디스크, 광학 디스크, 또는 테이프와 같은 부가의 데이터 저장 디바이스(이동식 및/또는 비이동식)를 또한 포함할 수 있다. 이러한 부가의 저장 장치는 이동식 저장 디바이스(1509) 및 비이동식 저장 디바이스(1510)에 의해 도 15에 도시되어 있다.

전술된 바와 같이, 다수의 프로그램 모듈 및 데이터 파일이 시스템 메모리(1504) 내에 저장될 수 있다. 처리 유닛(1502) 상에서 실행하는 동안, 프로그램 모듈(1506)은 예를 들어, 본 명세서에 설명된 방법의 스테이지 중 하나 이상을 포함하는 프로세스를 수행할 수 있다. 전술된 프로세스는 예이고, 처리 유닛(1502)은 다른 프로세스를 수행할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따라 사용될 수 있는 다른 프로그램 모듈은 전자 메일 및 연락처 애플리케이션, 워드 프로세싱 애플리케이션, 스프레드시트 애플리케이션, 데이터베이스 애플리케이션, 슬라이드 프리젠테이션 애플리케이션, 그리기 또는 컴퓨터 보조 애플리케이션 프로그램, 위치 애플리케이션 등을 포함할 수 있다.

일반적으로, 본 발명의 실시예에 따르면, 프로그램 모듈은 루틴, 프로그램, 구성요소, 데이터 구조, 및 특정 작업을 수행할 수 있는 또는 특정 추상 데이터 유형을 구현할 수 있는 다른 유형의 구조를 포함할 수 있다. 더욱이, 본 발명의 실시예는 핸드헬드 디바이스, 멀티프로세서 시스템, 마이크로프로세서 기반 또는 프로그램가능 소비자 전자 기기, 미니컴퓨터, 메인스트림 컴퓨터 등을 포함하는, 다른 컴퓨터 시스템 구성으로 실시될 수 있다. 본 발명의 실시예는 작업이 통신 네트워크를 통해 링크되는 원격 처리 디바이스에 의해 수행되는 분산형 컴퓨팅 환경에서 또한 실시될 수 있다. 분산형 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 디바이스의 모두에 위치될 수 있다.

더욱이, 본 발명의 실시예는 이산 전자 요소, 논리 게이트를 포함하는 패키징된 또는 집적 전자 칩, 마이크로프로세서를 이용하는 회로, 또는 전자 요소 또는 마이크로프로세서를 포함하는 단일칩을 포함하는 전자 회로 내에 실시될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예는 도 15에 도시된 각각의 또는 다수의 구성요소가 단일 집적 회로 상에 집적될 수 있는 시스템 온 칩(system-on-a-chip: SOC)을 거쳐 실시될 수 있다. 이러한 SOC 디바이스는 하나 이상의 처리 유닛, 그래픽 유닛, 통신 유닛, 시스템 가상화 유닛 및 다양한 애플리케이션 기능성을 포함할 수 있는데, 이들 모두는 단일 집적 회로로서 칩 기판 상에 집적된다(또는 "버닝됨"). SOC를 거쳐 동작할 때, 본 명세서에 설명된 기능성은 단일 집적 회로(칩) 상에 컴퓨팅 디바이스(1500)의 다른 구성요소와 집적된 주문형 응용 로직을 거쳐 동작될 수 있다. 본 발명의 실시예는 예를 들어, 이들에 한정되는 것은 아니지만, 기계적, 광학적, 유체, 및 양자 기술을 포함하는 AND, OR 및 NOT과 같은 논리 연산을 수행하는 것이 가능한 다른 기술을 사용하여 또한 실시될 수 있다. 게다가, 본 발명의 실시예는 범용 컴퓨터 내에 또는 임의의 다른 회로 또는 시스템에서 실시될 수 있다.

본 발명의 실시예는 예를 들어, 컴퓨터 프로세스(방법), 컴퓨팅 시스템으로서, 또는 컴퓨터 프로그램 제품 또는 컴퓨터 판독가능 매체와 같은 제조 물품으로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 시스템에 의해 판독가능하고 컴퓨터 프로세스를 실행하기 위한 인스트럭션의 컴퓨터 프로그램을 인코딩하는 컴퓨터 저장 매체일 수 있다.

용어 컴퓨터 판독가능 매체는 본 명세서에 사용될 때 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 인스트럭션, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 다른 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술에서 구현된 휘발성 및 비휘발성, 이동식 및 비이동식 매체를 포함할 수 있다. 시스템 메모리(1504), 이동식 저장 디바이스(1509), 및 비이동식 저장 디바이스(1510)는 모두 컴퓨터 저장 매체 예(즉, 메모리 저장 장치)이다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, 전기적 소거가능 판독 전용 메모리(electrically erasable read-only memory: EEPROM), 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다기능 디스크(digital versatile disks: DVD) 또는 다른 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 다른 자기 저장 디바이스, 또는 정보를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨팅 디바이스(1500)에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 탠저블 매체를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 임의의 이러한 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨팅 디바이스(1500)의 부분일 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1500)는 키보드, 마우스, 펜, 사운드 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스 등과 같은 하나 이상의 입력 디바이스(들)(1512)를 또한 가질 수 있다. 디스플레이, 스피커, 프린터 등과 같은 출력 디바이스(들)(1514)가 또한 포함될 수 있다. 전술된 디바이스는 예이고, 다른 것들이 사용될 수도 있다.

용어 컴퓨터 판독가능 매체는 본 명세서에 사용될 때 통신 매체를 또한 포함할 수 있다. 통신 매체는 반송파 또는 다른 전송 메커니즘과 같은 변조된 데이터 신호 내의 컴퓨터 판독가능 인스트럭션, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 다른 데이터에 의해 구체화될 수 있고, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. 용어 "변조된 데이터 신호"는 신호 내에 정보를 인코딩하는 이러한 방식으로 변경된 또는 설정된 하나 이상의 특성을 갖는 신호를 기술할 수 있다. 예로서, 비한정적으로, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 유선 접속과 같은 유선 매체, 및 음향, 무선 주파수(RF), 적외선, 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1500)는 다른 컴퓨팅 디바이스(1518)와 통신을 허용하는 하나 이상의 통신 접속부(1516)를 포함할 수 있다. 적합한 통신 접속부(1516)의 예는 RF 송신기, 수신기, 및/또는 송수신기 회로; 범용 직렬 버스(universal serial bus: USB), 병렬 또는 직렬 포트, 및 응용 가능한 컴퓨터 판독가능 매체와 함께 사용을 위해 적합한 다른 접속부를 포함하지만, 이들에 한정되는 것은 아니다.

도 16a 및 도 16b는 본 발명의 실시예가 실시될 수 있는 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600), 예를 들어, 휴대폰, 스마트폰, 태블릿 퍼스널 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터 등을 도시하고 있다. 도 16a를 참조하면, 실시예를 구현하기 위한 예시적인 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)가 도시되어 있다. 기본 구성에서, 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)는 입력 요소 및 출력 요소의 모두를 갖는 핸드헬드 컴퓨터이다. 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)는 통상적으로 디스플레이(1605)와, 사용자가 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600) 내에 정보를 입력하게 하는 하나 이상의 입력 버튼(1610)을 포함한다. 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)의 디스플레이(1605)는 입력 디바이스(예를 들어, 터치스크린 디바이스)로서 또한 기능할 수 있다. 포함되면, 선택적 사이드 입력 요소(1615)가 추가의 사용 입력을 허용한다. 사이드 입력 요소(1615)는 회전형 스위치, 버튼, 또는 임의의 다른 유형의 수동 입력 요소일 수 있다. 대안적인 실시예에서, 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)는 더 많거나 적은 입력 요소를 구비할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(1605)는 몇몇 실시예에서 터치스크린이 아닐 수도 있다. 또 다른 대안적인 실시예에서, 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)는 휴대폰과 같은 휴대 전화 시스템이다. 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)는 선택적 키패드(1635)를 또한 포함할 수 있다. 선택적 키패드(1635)는 물리적 키패드 또는 터치스크린 디스플레이 상에 생성된 "소프트" 키패드일 수 있다. 다양한 실시예에서, 출력 요소는 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface: GUI)를 표시하기 위한 디스플레이(1605), 시각적 지시기(1620)(예를 들어, 발광 다이오드), 및/또는 오디오 트랜스듀서(1625)(예를 들어, 스피커)를 포함한다. 몇몇 실시예에서, 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)는 촉각 피드백을 사용자에게 제공하기 위한 진동 트랜스듀서를 구비한다. 또 다른 실시예에서, 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)는 외부 디바이스에 데이터를 송신하거나 외부 디바이스로부터 데이터를 수신하기 위한 오디오 입력(예를 들어, 마이크로폰 잭), 오디오 출력(예를 들어, 헤드폰 잭), 및 비디오 출력(예를 들어, HDMI 포트)과 같은 입출력 포트를 구비한다.

모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)와 조합하여 본 명세서에 설명되었지만, 대안적인 실시예에서, 본 발명의 특징은 데스크탑 환경, 랩탑 또는 노트북 컴퓨터 시스템, 멀티프로세서 시스템, 마이크로프로세서 기반 또는 프로그램가능 소비자 전자 기기, 네트워크 PC, 미니 컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터 등과 같은 임의의 수의 컴퓨터 시스템과 조합하여 사용될 수 있다. 본 발명의 실시예는 작업이 분산형 컴퓨팅 환경에서 통신 네트워크를 통해 링크된 원격 처리 디바이스에 의해 수행되는 분산형 컴퓨팅 환경에서 또한 실시될 수 있고, 프로그램은 로컬 및 원격 메모리 저장 디바이스의 모두에 위치될 수 있다. 요약하면, 복수의 환경 센서, 사용자에 통지를 제공하기 위한 복수의 출력 요소 및 복수의 통지 이벤트 유형을 갖는 컴퓨터 시스템이 본 발명의 실시예를 채택할 수 있다.

도 16b는 모바일 컴퓨팅 디바이스의 일 실시예의 아키텍처를 도시하는 블록도이다. 즉, 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)는 몇몇 실시예를 구현하기 위한 시스템(즉, 아키텍처)(1602)을 구비할 수 있다. 일 실시예에서, 시스템(1602)은 하나 이상의 애플리케이션(예를 들어, 브라우저, 이메일, 달력, 연락처 관리자, 메시징 클라이언트, 게임, 및 미디어 클라이언트/플레이어) 상에서 실행하는 것이 가능한 "스마트폰"으로서 구현된다. 몇몇 실시예에서, 시스템(1602)은 통합형 개인 휴대 정보 단말(PDA) 및 무선 전화와 같은 컴퓨팅 디바이스로서 통합된다.

하나 이상의 애플리케이션 프로그램(1666)이 메모리(1662) 내에 로딩되고 운영 체제(1664) 상에서 또는 연계되어 실행될 수 있다. 애플리케이션 프로그램의 예는 전화기 다이얼러 프로그램, 이메일 프로그램, 개인 정보 관리(personal information management: PIM) 프로그램, 워드 프로세싱 프로그램, 스프레드시트 프로그램, 인터넷 브라우저 프로그램, 메시징 프로그램 등을 포함한다. 시스템(1602)은 메모리(1662) 내에 비휘발성 저장 영역(1668)을 또한 포함한다. 비휘발성 저장 영역(1668)은 시스템(1602)이 파워다운되면 손실되지 않아야 하는 지속적 정보를 저장하는데 사용될 수 있다. 애플리케이션 프로그램(1666)은 이메일 애플리케이션에 의해 사용된 이메일 또는 다른 메시지 등과 같은 비휘발성 저장 영역(1668) 내에 정보를 사용하고 저장할 수 있다. 동기화 애플리케이션(도시 생략)이 또한 시스템(1602) 상에 상주하고, 호스트 컴퓨터에서 저장된 대응 정보와 동기화된 비휘발성 저장 영역(1668) 내에 저장된 정보를 유지하도록 호스트 컴퓨터 상에 상주하는 대응 동기화 애플리케이션과 상호작용하도록 프로그램된다. 이해되어야 하는 바와 같이, 다른 애플리케이션이 메모리(1662) 내에 로딩되고 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600) 상에서 실행될 수 있다.

시스템(1602)은 하나 이상의 배터리로서 구현될 수 있는 전원(1670)을 갖는다. 전원(1670)은 배터리를 보충하거나 재충전하는 AC 어댑터 또는 전원식 도킹 크래들과 같은 외부 전력 소스를 추가로 포함할 수도 있다.

시스템(1602)은 무선 주파수 통신을 전송하고 수신하는 기능을 수행하는 무선 장치(1672)를 또한 포함할 수 있다. 무선 장치(1672)는 통신 캐리어 또는 서비스 공급자를 거쳐, 시스템(1602)과 "외부 세계" 사이의 무선 접속성을 용이하게 한다. 무선 장치(1672)로 및 그로부터의 전송은 운영 체제(1664)의 제어 하에서 수행된다. 달리 말하면, 무선 장치(1672)에 의해 수신된 통신은 운영 체제(1664)를 거쳐 애플리케이션 프로그램(1666)에 그리고 그 반대로 보급될 수 있다.

무선 장치(1672)는 시스템(1602)이 예를 들어 네트워크를 거쳐 다른 컴퓨팅 디바이스와 통신하게 한다. 무선 장치(1672)는 통신 매체의 일 예이다. 통신 매체는 통상적으로 반송파 또는 다른 전송 메커니즘과 같은 변조된 데이터 신호 내의 컴퓨터 판독가능 인스트럭션, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 다른 데이터에 의해 구체화될 수 있고, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. 용어 "변조된 데이터 신호"는 신호 내에 정보를 인코딩하는 이러한 방식으로 변경된 또는 설정된 그 특성 중 하나 이상을 갖는 신호를 의미한다. 예로서, 비한정적으로, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 유선 접속과 같은 유선 매체, 및 음향, RF, 적외선, 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다. 용어 컴퓨터 판독가능 매체는 본 명세서에 사용될 때 저장 매체 및 통신 매체의 모두를 포함한다.

시스템(1602)의 본 실시예는 시각적 통지를 제공하는데 사용될 수 있는 시각적 지시기(1620) 및/또는 오디오 트랜스듀서(1625)를 거쳐 가청 통지를 생성하는 오디오 인터페이스(1674)를 사용하여 통지를 제공한다. 도시된 실시예에서, 시각적 지시기(1620)는 발광 다이오드(light emitting diode: LED)이고, 오디오 트랜스듀서(1625)는 스피커이다. 이들 디바이스는 전원(1670)에 직접 결합될 수 있어, 프로세서(1660) 및 다른 구성요소가 배터리 전력을 보존하기 위해 셧다운될 수 있더라도, 활성화될 때, 이들이 통지 메커니즘에 의해 지시된 기간 동안 잔류하게 한다. LED는 디바이스의 파워온 상태를 지시하기 위해 사용자가 동작을 취할 때까지 무기한으로 온 상태로 유지하도록 프로그램될 수 있다. 오디오 인터페이스(1674)는 사용자에 가청 데이터를 제공하고 사용자로부터 가청 데이터를 수신하는데 사용된다. 예를 들어, 오디오 트랜스듀서(1625)에 결합되는 것에 추가하여, 오디오 인터페이스(1674)는 또한 예를 들어 전화 대화를 용이하게 하도록 가청 입력을 수신하기 위해 마이크로폰에 결합될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 마이크로폰은 또한 이하에 설명되는 바와 같이, 통지의 제어를 용이하게 하기 위해 오디오 센서로서 기능할 수 있다. 시스템(1602)은 동화상, 비디오 스트림 등을 레코딩하기 위해 온보드 카메라(1630)의 동작을 가능하게 하는 비디오 인터페이스(1676)를 추가로 포함할 수 있다.

시스템(1602)을 구현하는 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)는 부가의 특징 또는 기능성을 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)는 자기 디스크, 광학 디스크, 또는 테이프와 같은 부가의 데이터 저장 디바이스(이동식 및/또는 비이동식)를 또한 포함할 수 있다. 이러한 부가의 저장 장치는 비휘발성 저장 영역(1668)에 의해 도 16b에 도시되어 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 인스트럭션, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 다른 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 이동식 및 비이동식 매체를 포함할 수 있다.

모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)에 의해 생성되거나 캡처되고 시스템(1602)을 거쳐 저장된 데이터/정보는 전술된 바와 같이, 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600) 상에 로컬하게 저장될 수 있고, 또는 데이터는 무선 장치(1672)를 거쳐 또는 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)와 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)와 연계된 개별 컴퓨팅 디바이스, 예를 들어 인터넷과 같은 분산형 컴퓨팅 네트워크 내의 서버 컴퓨터 사이의 유선 접속을 거쳐 디바이스에 의해 액세스될 수 있는 임의의 수의 저장 매체 상에 저장될 수 있다. 이해되어야 하는 바와 같이, 이러한 데이터/정보는 무선 장치(1672)를 거쳐 또는 분산형 컴퓨팅 네트워크를 거쳐 모바일 컴퓨팅 디바이스(1600)를 거쳐 액세스될 수 있다. 유사하게, 이러한 데이터/정보는 전자 메일 및 협동 데이터/정보 공유 시스템을 포함하여, 공지의 데이터/정보 전달 및 저장 수단에 따라 저장 및 사용을 위해 컴퓨팅 디바이스들 사이에 즉시 전달될 수 있다.

도 17은 전술된 바와 같이 하나 이상의 클라이언트 디바이스에 변환된 문서를 제공하기 위한 시스템의 아키텍처의 일 실시예를 도시하고 있다. 특정 실시예에서, 변환된 문서는 상이한 통신 채널 또는 다른 저장 유형으로 저장될 수 있다. 예를 들어 변환된 문서를 포함하는 다양한 문서가 디렉토리 서비스(1722), 웹 포털(1724), 메일박스 서비스(1726), 인스턴트 메시징 저장소(1728), 또는 소셜 네트워킹 사이트(1730)를 사용하여 저장될 수 있다. 시스템(100)의 다양한 구성요소는 본 명세서에 설명된 바와 같이, 데이터 활용을 가능하게 하기 위해 임의의 이들 유형의 시스템 등을 사용한다. 서버(1720)는 변환된 단락을 클라이언트에 제공할 수 있다. 서버(1720)는 네트워크(1715)를 통해 클라이언트에 웹을 통해 변환된 단락 및 상태 업데이트를 제공할 수 있다. 예로서, 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(1718)는 컴퓨팅 디바이스(1700)로서 구현되고, 퍼스널 컴퓨터(1718a), 태블릿 컴퓨팅 디바이스(1718b) 및/또는 모바일 컴퓨팅 디바이스(1718c)(예를 들어, 스마트폰) 내에 구체화될 수 있다. 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(1718)의 임의의 이들 실시예는 저장소(1716)로부터 콘텐트를 얻을 수 있다. 다양한 실시예에서, 본 발명을 구성하는 컴퓨팅 디바이스들 사이의 통신을 위해 사용된 네트워크의 유형은 인터넷, 인트라넷, 광대역 네트워크(WAN), 근거리 네트워크(LAN), 및 가상 개인 네트워크(VPN)를 포함하지만, 이들에 한정되는 것은 아니다. 본 출원에 있어서, 네트워크는 기업 네트워크 및 클라이언트 컴퓨팅 디바이스가 기업 네트워크(즉, 클라이언트 네트워크)에 액세스하는 네트워크를 포함한다. 일 실시예에서, 클라이언트 네트워크는 기업 네트워크의 부분이다. 다른 실시예에서, 클라이언트 네트워크는 게이트웨이, 원격 액세스 프로토콜, 또는 공개 또는 개인 인터넷 어드레스와 같은 외부 이용가능 엔트리 포인트를 통해 기업 네트워크에 액세스하는 개별 네트워크이다.

다른 예들 중에서도, 본 발명은 클라이언트 디바이스를 사용하는 데이터의 병렬 처리를 위한 시스템 및 방법을 제시하고, 클라이언트 디바이스에서, 데이터를 포함하는 신호를 수신하는 단계; 로컬 서비스를 사용하여 데이터를 처리하는 단계; 분석을 위해 초기 로컬 서비스 결과를 원격 서비스에 송신하는 단계; 원격 서비스로부터, 로컬 서비스를 사용하여 초기 원격 서비스 결과를 수신하는 단계; 및 중간 로컬 서비스 결과를 생성하는 단계를 포함하고, 중간 로컬 서비스 결과를 생성하는 단계는 초기 원격 서비스 결과에 기초하여 초기 로컬 서비스 결과를 업데이트하는 단계를 포함한다. 다른 예에서, 데이터의 서브세트를 송신하는 단계는 데이터의 서브세트가 개인 데이터를 포함하지 않는다고 판정하는 단계를 추가로 포함한다. 다른 예에서, 로컬 서비스는 추론 서비스이고, 로컬 서비스를 사용하여 데이터를 처리하는 단계는 초기 로컬 서비스 결과로서 로컬 추론을 생성하도록 개인 데이터를 분석하는 단계를 포함한다. 다른 예에서, 초기 로컬 서비스 결과를 송신하는 단계는 로컬 추론이 원격 서비스에 제공될 수 있는지 여부를 판정하도록 로컬 추론을 분석하는 단계; 및 로컬 추론이 원격 서비스에 제공될 수 있을 때, 로컬 추론을 원격 서비스에 송신하는 단계를 추가로 포함한다. 다른 예에서, 로컬 추론이 원격 서비스에 제공될 수 없을 때, 개인 데이터를 제거하도록 로컬 추론을 추상화하는 단계; 및 추상화된 로컬 추론을 원격 서비스에 송신하는 단계를 추가로 포함한다. 다른 예에서, 초기 원격 서비스 결과를 수신하는 단계는 원격 서비스로부터 업데이트된 추론을 수신하는 단계를 추가로 포함하고, 업데이트된 추론은 로컬 추론에 대한 부가의 정보를 포함한다. 다른 예에서, 업데이트된 추론에 기초하여 사용자 경험을 생성한다. 다른 예에서, 데이터는 자연 언어 표현을 포함하고, 로컬 서비스는 로컬 자연 언어 표현 평가 프로세스를 포함한다. 다른 예에서, 데이터를 처리하는 단계는 로컬 지식 베이스를 로딩하는 단계; 서드 파티 지식 베이스를 로딩하는 단계; 및 로컬 지식 베이스 및 서드 파티 지식 베이스를 사용하여 자연 언어 표현을 처리하는 단계를 추가로 포함한다. 다른 예에서, 자연 언어 표현으로 고유 언어를 식별하고, 고유 언어는 로컬 지식 베이스를 사용하여 식별된다. 다른 예에서, 자연 언어 표현에서 프리픽스를 식별하는 단계 - 프리픽스는 서드 파티 애플리케이션을 식별함 -; 및 서드 파티 애플리케이션과 연계된 서드 파티 문법에 대해 자연 언어 표현을 비교하는 단계를 추가로 포함한다. 다른 예에서, 서드 파티 지식 베이스로부터 적어도 하나의 힌트를 식별하고, 분석을 위해 초기 로컬 서비스 결과를 원격 서비스에 송신하는 단계는 서드 파티 문법으로부터 적어도 하나의 힌트를 송신하는 단계를 포함한다. 다른 예에서, 원격 서비스 결과를 수신하는 단계; 중간 로컬 서비스 결과와 중간 원격 서비스 결과를 비교하는 단계; 및 비교에 기초하여 최종 결과를 생성하는 단계를 추가로 포함한다.

본 명세서에 개시된 다른 양태는 분산형 네트워크를 사용하는 데이터의 처리를 위한 예시적인 시스템 및 방법을 제공하고, 분산형 네트워크에서 데이터를 수신하는 단계; 원격 서비스를 사용하여 데이터를 처리하는 단계; 데이터의 처리 중에, 초기 원격 서비스 결과를 생성하는 단계; 초기 원격 서비스 결과를 클라이언트 디바이스에 송신하는 단계; 클라이언트 디바이스로부터, 초기 로컬 서비스 결과를 수신하는 단계 - 초기 로컬 서비스 결과는 데이터의 처리의 완료에 앞서 수신됨 -; 초기 로컬 서비스 결과로 데이터의 처리를 업데이트하는 단계; 중간 원격 서비스 결과를 생성하는 단계; 및 중간 원격 서비스 결과를 클라이언트 디바이스에 송신하는 단계를 포함한다. 다른 예에서, 초기 로컬 서비스 결과는 로컬 추론이고, 중간 원격 서비스 결과는 로컬 추론에 관련된 부가의 데이터를 포함한다. 다른 예에서, 데이터는 자연 언어 표현이고, 초기 로컬 서비스 결과는 적어도 하나의 서드 파티 힌트를 포함한다. 다른 예에서, 데이터의 처리를 업데이트하는 단계는 적어도 하나의 서드 파티 힌트에 기초하여 적어도 하나의 관련 지식 베이스를 식별하는 단계; 및 적어도 하나의 관련 지식 베이스를 사용하여 자연 언어 표현을 분석하는 단계를 추가로 포함한다. 다른 예에서, 중간 로컬 서비스 결과를 수신하는 단계; 및 중간 로컬 서비스 결과에 기초하여 중간 원격 서비스 결과를 업데이트하는 단계를 추가로 포함한다.

본 명세서에 개시된 부가의 양태는 클라이언트 디바이스; 및 적어도 하나의 서버를 포함하는 분산형 네트워크를 포함하고, 클라이언트 디바이스는 적어도 하나의 클라이언트 프로세서; 및 클라이언트가 이하의 단계: 자연 언어 표현을 수신하는 단계; 자연 언어 표현을 원격 음성 인식 프로세스에 송신하는 단계; 자연 언어 표현의 초기 로컬 해석을 생성하기 위해 자연 언어 표현을 처리하는 단계; 분산형 네트워크로부터 자연 언어 표현의 초기 원격 해석을 수신하는 단계를 수행하는 컴퓨터 실행가능 인스트럭션을 인코딩하는 클라이언트 저장 매체를 포함하고, 서버는 적어도 하나의 서버 프로세서; 및 적어도 하나의 서버 프로세서에 의해 실행될 때 서버가 이하의 단계: 클라이언트 디바이스로부터 자연 언어 표현을 수신하는 단계; 자연 언어 표현의 초기 원격 해석을 생성하기 위해 클라이언트 디바이스와 병렬로 자연 언어 표현을 처리하는 단계; 언어 표현의 초기 원격 해석을 클라이언트 디바이스에 송신하는 단계; 자연 언어 표현의 초기 로컬 해석을 수신하는 단계; 중간 원격 해석을 생성하기 위해 초기 로컬 해석에 기초하여 초기 원격 해석을 업데이트하는 단계; 및 중간 원격 해석을 클라이언트 디바이스에 송신하는 단계를 수행하는 컴퓨터 실행가능 인스트럭션을 인코딩하는 서버 컴퓨터 저장 매체를 포함하는 예시적인 하이브리드 클라이언트/서버 시스템을 제공한다. 다른 예에서, 초기 로컬 해석은 적어도 하나의 서드 파티 힌트를 포함한다.

본 명세서에 설명된 실시예는 본 명세서에 개시된 시스템 및 방법을 구현하고 수행하기 위해 소프트웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어와 하드웨어의 조합을 사용하여 이용될 수 있다. 특정 디바이스가 특정 기능을 수행하는 것으로서 본 명세서에 전체에 걸쳐 언급되어 있지만, 당 기술 분야의 숙련자는 이들 디바이스가 예시적인 목적으로 제공되어 있고, 다른 디바이스가 본 발명의 범주로부터 벗어나지 않고 본 명세서에 개시된 기능성을 수행하도록 이용될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

이 개시내용은 가능한 양태의 단지 일부만이 설명되어 있는 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 기술의 몇몇 실시예를 설명하였다. 그러나, 다른 양태가 다수의 상이한 형태로 구체화될 수 있고, 본 명세서에 개시된 특정 실시예는 본 명세서에 설명된 개시내용의 다양한 양태에 한정되는 것으로서 해석되어서는 안된다. 오히려, 이들 예시적인 실시예는 본 개시내용이 철저하고 완전하며 당 기술 분야의 숙련자들에게 다른 가능한 실시예의 범주를 완전히 전달하도록 제공되었다. 예를 들어, 본 명세서에 개시된 다양한 실시예의 양태는 본 발명의 범주로부터 벗어나지 않고 수정되고 그리고/또는 조합될 수 있다.

특정 실시예가 본 명세서에 설명되었지만, 기술의 범주는 이들 특정 실시예에 한정되는 것은 아니다. 당 기술 분야의 숙련자는 본 발명의 기술의 범주 및 사상 내에 있는 다른 실시예 또는 개량을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 특정 구조, 동작, 또는 매체는 단지 예시적인 실시예로서 개시된 것이다. 기술의 범주는 이하의 청구범위 및 그 임의의 등가물에 의해 규정된다.

Claims (15)

1. 클라이언트 디바이스를 이용하여 데이터를 병렬 처리하는 방법으로서,
   상기 클라이언트 디바이스에서, 상기 데이터를 포함하는 신호를 수신하는 단계;
   로컬 서비스를 사용하여 데이터를 처리하는 단계;
   분석을 위해 초기 로컬 서비스 결과를 원격 서비스에 송신하는 단계;
   상기 로컬 서비스를 사용하여 상기 데이터를 처리하는 동안, 상기 원격 서비스로부터 초기 원격 서비스 결과를 수신하는 단계; 및
   중간 로컬 서비스 결과를 생성하는 단계 - 상기 중간 로컬 서비스 결과를 생성하는 단계는 상기 초기 원격 서비스 결과에 기초하여 상기 초기 로컬 서비스 결과를 업데이트하는 단계를 포함함 - 를 포함하는
   방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 로컬 서비스는 추론 서비스이고, 상기 로컬 서비스를 사용하여 상기 데이터를 처리하는 단계는 개인 데이터를 분석하여 상기 초기 로컬 서비스 결과로서 로컬 추론을 생성하는 단계를 포함하는
   방법.
   
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 초기 로컬 서비스 결과를 송신하는 단계는
   상기 로컬 추론을 분석하여 상기 로컬 추론이 상기 원격 서비스에 제공될 수 있는지 여부를 판정하는 단계; 및
   상기 로컬 추론이 상기 원격 서비스에 제공될 수 있으면, 상기 로컬 추론을 상기 원격 서비스에 송신하는 단계를 추가로 포함하는
   방법.
   
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 로컬 추론이 상기 원격 서비스에 제공될 수 없으면, 개인 데이터를 제거하도록 상기 로컬 추론을 추상화하는 단계; 및
   상기 추상화된 로컬 추론을 상기 원격 서비스에 송신하는 단계를 추가로 포함하는
   방법.
   
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 데이터는 자연 언어 표현을 포함하고, 상기 로컬 서비스는 로컬 자연 언어 표현(natural language expression: NLE) 평가 프로세스를 포함하는
   방법.
   
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 데이터를 처리하는 단계는
   로컬 지식 베이스(local knowledge base)를 로딩하는 단계;
   서드 파티 지식 베이스(third party knowledge base)를 로딩하는 단계; 및
   상기 로컬 지식 베이스 및 상기 서드 파티 지식 베이스를 사용하여 상기 자연 언어 표현을 처리하는 단계를 추가로 포함하는
   방법.
   
7. 적어도 하나의 원격 디바이스를 포함하는 분산형 네트워크를 이용하여 데이터를 병렬 처리하는 방법으로서,
   상기 적어도 하나의 원격 디바이스에서, 클라이언트로부터 데이터를 수신하는 단계;
   원격 서비스를 사용하여 상기 데이터를 처리하는 단계;
   상기 데이터의 처리 중에, 초기 원격 서비스 결과를 생성하는 단계;
   상기 초기 원격 서비스 결과를 상기 클라이언트 디바이스에 송신하는 단계;
   상기 클라이언트 디바이스로부터, 초기 로컬 서비스 결과를 수신하는 단계 - 상기 초기 로컬 서비스 결과는 상기 원격 서비스에 의한 상기 데이터의 처리의 완료에 앞서 수신됨 -;
   상기 원격 서비스에 의한 데이터의 처리를 상기 초기 로컬 서비스 결과로 업데이트하는 단계;
   상기 업데이트에 기초하여, 상기 중간 원격 서비스 결과를 생성하는 단계; 및
   상기 중간 원격 서비스 결과를 상기 클라이언트 디바이스에 송신하는 단계를 포함하는
   방법.
   
8. 제 7 항에 있어서,
   상기 데이터는 자연 언어 표현(NLE)이고, 상기 초기 로컬 서비스 결과는 적어도 하나의 서드 파티 힌트를 포함하는
   방법.
   
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 데이터의 처리를 업데이트하는 단계는
   상기 적어도 하나의 서드 파티 힌트에 기초하여 적어도 하나의 관련 지식 베이스를 식별하는 단계; 및
   상기 적어도 하나의 관련 지식 베이스를 사용하여 상기 자연 언어 표현을 분석하는 단계를 추가로 포함하는
   방법.
   
10. 하이브리드 클라이언트/서버 시스템에 있어서,
    클라이언트 디바이스; 및
    적어도 하나의 서버를 포함하는 분산형 네트워크를 포함하고,
    상기 클라이언트 디바이스는
    적어도 하나의 클라이언트 프로세서; 및
    클라이언트가 이하의 단계:
    자연 언어 표현을 수신하는 단계;
    상기 자연 언어 표현을 원격 음성 인식 프로세스에 송신하는 단계;
    상기 자연 언어 표현을 처리하여 상기 자연 언어 표현의 초기 로컬 해석을 생성하는 단계;
    상기 분산형 네트워크로부터 상기 자연 언어 표현의 초기 원격 해석을 수신하는 단계
    를 수행하는 컴퓨터 실행가능 인스트럭션을 포함하는 클라이언트 저장 매체를 포함하고,
    상기 서버는
    적어도 하나의 서버 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 서버 프로세서에 의해 실행될 때 상기 서버가:
    상기 클라이언트 디바이스로부터 상기 자연 언어 표현을 수신하는 단계;
    상기 클라이언트 디바이스와 병렬로 상기 자연 언어 표현을 처리하여 상기 자연 언어 표현의 초기 원격 해석을 생성하는 단계;
    상기 언어 표현의 초기 원격 해석을 상기 클라이언트 디바이스에 송신하는 단계;
    상기 자연 언어 표현의 초기 로컬 해석을 수신하는 단계;
    상기 초기 로컬 해석에 기초하여 상기 초기 원격 해석을 업데이트하여 중간 원격 해석을 생성하는 단계; 및
    상기 중간 원격 해석을 상기 클라이언트 디바이스에 송신하는 단계
    를 수행하는 컴퓨터 실행가능 인스트럭션을 포함하는 서버 컴퓨터 저장 매체를 포함하는
    하이브리드 클라이언트/서버 시스템.
    
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 초기 로컬 해석은 적어도 하나의 서드 파티 힌트를 포함하는
    하이브리드 클라이언트/서버 시스템.
    
12. 제 6 항에 있어서,
    상기 자연 언어 표현에서 고유 언어를 식별하는 단계를 추가로 포함하고, 상기 고유 언어는 상기 로컬 지식 베이스를 사용하여 식별되는
    방법.
    
13. 제 12 항에 있어서,
    상기 자연 언어 표현에서 프리픽스를 식별하는 단계 - 상기 프리픽스는 서드 파티 애플리케이션을 식별함 -; 및
    상기 서드 파티 애플리케이션과 연계된 서드 파티 문법에 대해 상기 자연 언어 표현을 비교하는 단계를 추가로 포함하는
    방법.
    
14. 제 13 항에 있어서,
    상기 서드 파티 지식 베이스로부터 적어도 하나의 힌트를 식별하는 단계를 추가로 포함하고,
    분석을 위해 초기 로컬 서비스 결과를 상기 원격 서비스에 송신하는 상기 단계는 상기 서드 파티 문법으로부터 상기 적어도 하나의 힌트를 송신하는 단계를 포함하는
    방법.
    
15. 제 1 항에 있어서,
    중간 원격 서비스 결과를 수신하는 단계;
    상기 중간 로컬 서비스 결과와 상기 중간 원격 서비스 결과를 비교하는 단계; 및
    상기 비교에 기초하여, 최종 결과를 생성하는 단계를 추가로 포함하는
    방법.

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