KR20190139773A

KR20190139773A - IoT 장치들 간의 맥락 확장 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20190139773A
Application number: KR1020190066131A
Authority: KR
Inventors: 샤르마하리트; 모하메드 씨엘나벨
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2018-06-08
Filing date: 2019-06-04
Publication date: 2019-12-18
Also published as: WO2019235810A1; US20210329073A1

Abstract

IoT 장치들 간의 맥락 확장을 위한 맥락 확장 장치로서, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리, 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 맥락 정보 생성 장치로부터 맥락 정보를 수신하고, 맥락 확장 트리거 이벤트의 발생에 따라, 상기 수신된 맥락 정보 및 상기 발생한 맥락 확장 트리거 이벤트에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정하고, 상기 결정된 맥락 확장 액션이 수행되도록 하는, 맥락 확장 장치가 개시된다.

Description

IoT 장치들 간의 맥락 확장 방법 및 장치 {Method and apparatus for context extension between IoT devices}

본 개시는 IoT 장치들 간의 맥락 확장 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근 IoT 기술의 발전에 따라 많은 IoT 장치가 사용되고 있다. 이에 따라 다수의 IoT 장치들 간의 맥락 확장 기술이 요구된다. 한편, 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템은 기존 Rule 기반 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하며 똑똑해지는 시스템이다. 인공지능 시스템은 사용할수록 인식률이 향상되고 사용자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 Rule 기반 스마트 시스템은 점차 딥러닝 기반 인공지능 시스템으로 대체되고 있다. 인공지능 기술은 기계학습(딥러닝) 및 기계학습을 활용한 요소 기술들로 구성된다. 기계학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소기술은 딥러닝 등의 기계학습 알고리즘을 활용하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야로 구성된다.

본 개시의 일 실시예는, IoT 장치들 간에 맥락이 확장되도록 할 수 있도록 한다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 일 실시예는, IoT 장치들 간의 맥락 확장을 위한 맥락 확장 장치로서, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리, 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 맥락 정보 생성 장치로부터 맥락 정보를 수신하고, 맥락 확장 트리거 이벤트의 발생에 따라, 상기 수신된 맥락 정보 및 상기 발생한 맥락 확장 트리거 이벤트에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정하고, 상기 결정된 맥락 확장 액션이 수행되도록 하는, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치와 상이한 상기 맥락 정보 생성 장치로부터 상기 맥락 정보를 수신하는, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 복수의 맥락 정보 생성 장치들 각각으로부터 맥락 정보를 수신하고, 상기 복수의 맥락 정보 생성 장치 각각으로부터 수신된 맥락 정보 간의 관계에 기초하여 상기 맥락 확장 액션을 결정하는, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 맥락 확장 액션에 관한 정보를 포함하는 맥락 확장 정보를 생성하고, 상기 맥락 확장 액션을 수행할 IoT 장치를 결정하고, 상기 결정된 IoT 장치로 상기 맥락 확장 정보를 송신함으로써 상기 결정된 맥락 확장 액션이 수행되도록 하는, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 맥락 확장 액션을 연동하여 수행할 복수의 IoT 장치를 결정하고, 상기 결정된 복수의 IoT 장치 중 적어도 하나로 상기 맥락 정보를 송신하는, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 맥락 정보 생성 장치와 상이한 장치의 사용 이력 정보를 수신하고, 상기 맥락 정보와 상기 사용 이력 정보 간의 관계에 기초하여 상기 맥락 확장 액션을 결정하는, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 데이터베이스에 저장된 맥락 정보, 맥락 확장 트리거 이벤트, 및 맥락 확장 액션 간의 매칭 정보에 기초하여 상기 맥락 확장 액션을 결정하는, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 맥락 정보 생성 장치로부터 수신한 맥락 정보, 상기 발생한 맥락 확장 트리거 이벤트, 및 실제로 수행된 액션에 기초하여, 상기 데이터베이스를 갱신하는, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 맥락 정보 생성 장치가 브로드캐스팅하는 상기 맥락 정보를 수신하는, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 근처에 존재하는 장치들이 근거리 통신으로 송신하는 맥락 정보를 수신함으로써 상기 맥락 정보를 수신하는, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 맥락 정보 생성 장치는, 상기 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치와 동일한 사용자에 등록되지 않은 것인, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 맥락 확장 액션을 수행할 적어도 하나의 IoT 장치는, 상기 맥락 정보 생성 장치와 동일한 사용자에 등록되지 않은 것인, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 맥락 정보에 관련된 애플리케이션과 상기 맥락 확장 액션에 관련된 애플리케이션은 서로 다른 애플리케이션인, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 맥락 정보에 관련된 시점 및 상기 맥락 확장 트리거 이벤트에 관련된 시점에 기초하여 상기 맥락 확장 액션을 결정하는, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 수신된 맥락 정보 및 상기 맥락 정보에 관련된 맥락 확장 액션에 따라 검출할 맥락 확장 트리거 이벤트를 결정하는, 맥락 확장 장치를 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시예는, IoT 장치들 간의 맥락 확장을 위한 맥락 정보 생성 장치로서, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리, 및 상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 맥락 정보 생성 장치의 현재 상태에 기초하여 맥락 정보를 생성하고, 상기 생성된 맥락 정보를 맥락 확장 장치로 송신하는, 맥락 정보 생성 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 근처의 IoT 장치들로 상기 맥락 정보를 근거리 통신으로 브로드캐스팅함으로써 상기 생성된 맥락 정보를 맥락 확장 장치로 송신하는, 맥락 정보 생성 장치를 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 반복적으로 주변의 IoT 장치들로 상기 맥락 정보를 브로드캐스팅하는, 맥락 정보 생성 장치를 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시예는, IoT 장치들 간의 맥락 확장을 위한 맥락 확장 장치의 동작 방법으로서, 맥락 정보 생성 장치로부터 맥락 정보를 수신하는 동작, 맥락 확장 트리거 이벤트의 발생에 따라, 상기 수신된 맥락 정보 및 상기 맥락 확장 트리거 이벤트에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정하는 동작, 및 상기 결정된 맥락 확장 액션이 수행되도록 하는 동작을 포함하는 맥락 확장 장치의 동작 방법을 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시예는, IoT 장치들 간의 맥락 확장을 위한 맥락 정보 생성 장치의 동작 방법으로서, 상기 맥락 정보 생성 장치의 현재 상태에 기초하여 맥락 정보를 생성하는 동작, 및 상기 생성된 맥락 정보를 맥락 확장 장치로 송신하는 동작을 포함하는 맥락 정보 생성 장치의 동작 방법을 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시예는, 본 개시의 일 실시예에 의한 방법을 컴퓨터에서 실행시키도록 기록매체에 저장된 프로그램을 포함한다.

본 개시의 일 실시예는, 본 개시의 일 실시예에 의한 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함한다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 확장 장치의 개략적 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 정보 생성 장치의 개략적 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 정보 생성 장치의 동작 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 확장 장치의 동작 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 확장 시스템의 동작을 도시한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 확장 시스템의 동작을 도시한 도면이다.
도 7a는 본 개시의 일 실시예에 의한 택시 예약 시나리오를 도시한 도면이다.
도 7b는 본 개시의 일 실시예에 의한 택시 예약 시나리오를 도시한 도면이다.
도 7c는 본 개시의 일 실시예에 의한 운동화 구매 시나리오를 도시한 도면이다.
도 7d는 본 개시의 일 실시예에 의한 동영상 상품 결제 시나리오를 도시한 도면이다.
도 7e는 본 개시의 일 실시예에 의한 영화 구매 시나리오를 도시한 도면이다.
도 7f는 본 개시의 일 실시예에 의한 통행료 지불 시나리오를 도시한 도면이다.
도 7g는 본 개시의 일 실시예에 의한 채팅 창을 여는 시나리오를 도시한 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 의한, IoT 환경에서 IoT 장치들 간의 맥락 인식 상호작용을 관리하는 장치의 블록도를 도시한다.
도 9는 본 명세서에 개시된 실시예에 따른 다양한 모듈을 포함하는 도 8에 도시된 처리 모듈의 상세도를 도시한다.
도 10은 본 명세서에 개시된 실시예들에 따라, IoT 환경에서 IoT 장치들 간의 맥락 인식 상호작용을 관리하기 위한 시스템의 블록도를 도시한다.
도 11a는 본 명세서에 개시된 실시예에 따라 맥락 메타데이터를 분석하는 방법의 블록도를 도시한다.
도 11b는 본 명세서에 개시된 실시예에 따라 IoT 장치와의 통상적 사용자 상호작용을 결정하는 방법의 블록도를 도시한다.
도 12는 본 명세서에 개시된 실시예에 따라, IoT 환경에서 IoT 장치들 간의 맥락 인식 상호작용을 관리하기 위한 맥락 연속성 프레임 워크를 도시한다.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 개시의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 본 개시에서 설명되는 특정 실행들은 일 실시예일 뿐이며, 어떠한 방법으로도 본 개시의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 및 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다.

그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 도면에 도시된 구성 요소들 간의 연결 선 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것일 뿐이다. 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가된 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들에 의해 구성 요소들 간의 연결이 구현될 수 있다.

본 개시에서 사용되는 용어는, 본 개시에서 언급되는 기능을 고려하여 현재 사용되는 일반적인 용어로 기재되었으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 다양한 다른 용어를 의미할 수 있다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 용어의 명칭만으로 해석되어서는 안되며, 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 한다. 또한, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 이 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 이 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로 사용된다. 본 개시에서 다양한 곳에 등장하는 "일 실시예에서" 등의 어구는 반드시 모두 동일한 실시예를 가리키는 것은 아니다. 또한, 본 개시에서, "a, b 또는 c 중 적어도 하나를 포함한다"는 a만 포함하거나, b만 포함하거나, c만 포함하거나, a 및 b를 포함하거나, b 및 c를 포함하거나, a 및 c를 포함하거나, a, b 및 c를 모두 포함하는 것을 의미할 수 있다.

본 개시의 일 실시예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는, 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 마이크로프로세서들에 의해 구현되거나, 소정의 기능을 위한 회로 구성들에 의해 구현될 수 있다. 또한, 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 다양한 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 개시는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다.

본 개시를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성요소에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 설명의 편의를 위하여 필요한 경우에는 장치와 방법을 함께 서술하도록 한다.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 개시를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 확장 장치의 개략적 구성을 도시한 블록도이다. 도 1을 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 확장 장치(10)는, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리(11) 및 메모리(11)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서(12)를 포함할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 통신이 가능한 IoT 장치일 수 있다. IoT 장치는 스마트폰, 웨어러블 기기, 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, 스마트 스피커, 가전제품, 가구, 헬스기기, 방범기기, 센서, 계량기, 로봇, 사무기기, 의료기기, 생산기기, 운송수단 등 다양한 장치를 포함할 수 있다. IoT 장치는 가정 또는 건물 자동화 시스템, 사무, 농업, 제조, 유통, 판매, 교통, 금융 등의 각종 산업 자동화 시스템, 에너지 또는 환경 시스템, 스마트 시티 등에 이용되는 각종 장치를 포함할 수 있다. 이하에서 장치라 하면 특별히 다른 언급이 없는 한 IoT 장치를 포함할 수 있다. 메모리(11)는 하나의 메모리이거나, 복수의 메모리일 수 있다. 프로세서(12)는 하나의 프로세서이거나, 복수의 프로세서일 수 있다. 프로세서(12)의 동작은 아래에서 도 4 등을 참조하여 구체적으로 설명한다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 정보 생성 장치의 개략적 구성을 도시한 블록도이다. 도 2를 참조하면, 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 정보 생성 장치(20)는, 하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리(21) 및 메모리(21)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 프로세서(22)를 포함할 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)는 통신이 가능한 IoT 장치일 수 있다. 메모리(21)는 하나의 메모리이거나, 복수의 메모리일 수 있다. 프로세서(22)는 하나의 프로세서이거나, 복수의 프로세서일 수 있다. 프로세서(22)의 동작은 아래에서 도 3 등을 참조하여 구체적으로 설명한다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 정보 생성 장치의 동작 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 맥락 정보 생성 장치(20)의 프로세서(22)는, 동작 S31에서 맥락 정보 생성 장치(20)의 현재 상태에 기초하여 맥락 정보를 생성하고, 생성된 맥락 정보를 동작 S32에서 맥락 확장 장치(10)로 송신할 수 있다.

맥락 정보는 맥락 정보 생성 장치(20)의 현재 상태를 나타내는 정보를 말한다. 예를 들어, 맥락 정보는 컴퓨터의 아이들 상태, 스마트 워치에 특정 알림이 떠있거나 아무런 알림이 안 떠있는 상태, 텔레비전에서 특정 콘텐트가 재생되는 상태(예: 중간 광고가 재생되는 상태, 특정 상품에 대한 광고가 재생되는 상태, 특정 영화의 예고편이 재생되는 상태, 특정 물건이 포함된 화면이 재생되는 상태), 스마트폰이 가만히 놓여 있는 상태, 스마트폰이 주머니나 가방에 들어있는 상태, 태블릿에서 특정 앱이 실행되고 있는 상태, 모바일 장치가 빠르게 이동하는 상태, 세탁기에서 빨래가 완료된 상태, 거실 등이 켜져 있는 상태, 공기청정기가 높은 공기오염도를 감지한 상태 등을 나타낼 수 있다. 맥락 정보는 복수의 개별 상태의 집합 또는 조합을 나타내는 정보일 수 있다.

맥락 정보를 맥락 확장 장치(10)로 송신하는 것은, 적어도 하나의 장치를 목적지로 지정하여 맥락 정보를 송신하는 것일 수도 있고, 목적지 지정 없이 임의의 장치로 맥락 정보를 송신하는 것일 수도 있다. 맥락 정보를 맥락 확장 장치(10)로 송신하는 것은 맥락 정보를 브로드캐스팅하는 것일 수 있다. 브로드캐스팅은 특정 통신 방식으로 데이터를 수신할 수 있는 모든 장치로 맥락 정보를 송신하는 것을 의미할 수 있다. 브로드캐스팅은 브로드캐스트 도메인 내의 모든 장치로 맥락 정보를 송신하는 것을 의미할 수 있다. 브로드캐스팅은 근거리 통신을 이용하여 근처에 존재하는 모든 장치로 맥락 정보를 송신하는 것을 의미할 수 있다. 브로드캐스팅은 게시(advertising)를 의미할 수 있다. 예를 들어, 맥락 정보를 맥락 확장 장치(10)로 송신하는 것은, Wi-Fi, 블루투스, 저에너지 블루투스(BLE), 초음파 통신, 광 무선 통신(OWC; Optical Wireless Communication) 등을 이용해 맥락 정보를 브로드캐스팅하는 것일 수 있다.

맥락 정보 생성 장치(20)가 맥락 정보를 맥락 확장 장치(10)로 송신하는 것은, 자신과 동일한 사용자에 등록된 장치로 맥락 정보를 송신하는 것일 수도 있고, 사용자 등록 여부와 무관하게 임의의 장치로 맥락 정보를 송신하는 것일 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)가 맥락 정보를 맥락 확장 장치(10)로 송신하는 것은, 자신과 동일한 사용자에 등록되지 않은 장치로 맥락 정보를 송신하는 것일 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)가 맥락 정보를 맥락 확장 장치(10)로 송신하는 것은, 자신과 동일한 그룹에 등록된 장치로 맥락 정보를 송신하는 것일 수도 있고, 그룹 등록 여부와 무관하게 임의의 장치로 맥락 정보를 송신하는 것일 수 있다. 여기서 그룹은 맥락이 서로 확장되도록 미리 지정된 장치들의 집합을 말할 수 있다. 그룹은 특정한 가정, 사무실, 회사, 모임 등을 나타낼 수 있다. 본 개시에 의한 맥락 확장 방법을 수행할 수 있는 모든 장치들의 집합은 여기서의 그룹에 해당하지 않으며, 그 중에서 서로 맥락이 확장되도록 별도로 또는 직접적으로 지정된 장치들의 집합을 그룹이라 할 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)가 맥락 정보를 맥락 확장 장치(10)로 송신하는 것은, 자신과 동일한 그룹에 등록되지 않은 장치로 맥락 정보를 송신하는 것일 수 있다.

맥락 정보 생성 장치(20)가 맥락 정보를 맥락 확장 장치(10)로 송신하는 것은, 자신과 동일한 사용자 또는 그룹에 등록되었는지 여부와 무관하게 임의의 장치로 맥락 정보를 브로드캐스팅하는 것일 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)가 맥락 정보를 맥락 확장 장치(10)로 송신하는 것은, 자신과 동일한 사용자 또는 그룹에 등록되었는지 여부와 무관하게 근처의 장치로 맥락 정보를 브로드캐스팅하는 것일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)와 맥락 정보 생성 장치(20)는 본 개시에 의한 맥락 확장 방법을 수행할 수 있는 것 외에는, 서로 간에 맥락이 확장되도록 별도로 또는 직접적으로 지정되거나 등록되지 않았을 수 있다. 예를 들어, 어떤 사용자가 자신의 스마트폰을 지니고 식당에서 식사를 하고 있는 중, 식당에 설치된 텔레비전에서 근거리 통신을 이용해 현재 재생되고 있는 콘텐트에 관한 정보를 브로드캐스팅하고, 사용자의 스마트폰이 이를 수신할 수 있다. 이 경우 사용자의 스마트폰, 식당의 텔레비전, 현재 재생되고 있는 콘텐트에 관한 정보는 각각 맥락 확장 장치(10), 맥락 정보 생성 장치(20), 맥락 정보에 해당할 수 있다. 이때 맥락 확장 장치(10)인 사용자의 스마트폰과 맥락 정보 생성 장치(20)인 텔레비전은 본 개시에 의한 맥락 확장 방법을 수행할 수 있는 것 외에는 서로 간에 사전에 지정되거나 등록된 것이 없을 수 있다.

맥락 정보를 맥락 확장 장치(10)로 송신하는 것은 미리 지정된 장치로 맥락 정보를 송신하는 것일 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)가 맥락 정보를 맥락 확장 장치(10)로 송신하는 것은, 자신과 동일한 사용자 또는 그룹에 등록된 장치들 중 현재 근처에 존재하는 장치로 맥락 정보를 송신하는 것일 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)가 맥락 정보를 맥락 확장 장치(10)로 송신하는 것은, 다른 장치를 경유하여 맥락 정보를 송신하는 것을 포함할 수 있다. 여기서 다른 장치는 단순히 라우팅상의 경유지일 수도 있고, 적극적으로 맥락 정보를 수집하여 전달하는 장치일 수도 있다. 맥락 정보를 수집하여 전달하는 장치는 맥락 정보 생성 장치(20)와 맥락 확장 장치(10)의 위치 정보를 이용하여 근처에 존재하는 장치 간에 맥락 정보를 전달할 수 있다.

맥락 정보 생성 장치(20)는 사용자의 지시 없이 자동으로 맥락 정보를 송신할 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)는 맥락 정보가 발생하는 때에 이를 송신할 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)는 상태 변화가 발생하는 때에 맥락 정보를 송신할 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)는 맥락 정보 발생 시점과 독립적인 시점에 맥락 정보를 송신할 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)는 반복적으로 맥락 정보를 송신할 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)는 주기적으로 맥락 정보를 송신할 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)는 임의의 시간에 맥락 정보를 송신할 수 있다. 맥락 정보 생성 장치(20)는 지속적으로 맥락 정보를 송신할 수 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 확장 장치의 동작 방법의 흐름을 개략적으로 나타낸 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 맥락 확장 장치(10)의 프로세서(12)는, 동작 S41에서 맥락 정보 생성 장치(20)로부터 맥락 정보를 수신하고, 동작 S42에서 맥락 확장 트리거 이벤트의 발생에 따라, 수신된 맥락 정보 및 맥락 확장 트리거 이벤트에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정하고, 동작 S43에서 결정된 맥락 확장 액션이 수행되도록 할 수 있다.

앞서 도 3과 관련하여 설명한 바와 같이, 맥락 확장 장치(10)가 맥락 정보를 수신하는 것은, 맥락 정보 생성 장치(20)가 자신을 목적지로 하여 송신하는 맥락 정보를 수신하는 것일 수도 있고, 맥락 정보 생성 장치(20)가 목적지 지정 없이 임의의 장치로 송신하는 맥락 정보를 수신하는 것일 수도 있다. 맥락 확장 장치(10)가 맥락 정보를 수신하는 것은, 맥락 정보 생성 장치(20)가 브로드캐스팅하는 맥락 정보를 수신하는 것일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)가 맥락 정보를 수신하는 것은, 근처에 존재하는 장치들이 근거리 통신으로 송신하는 맥락 정보를 수신하는 것일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)가 맥락 정보 생성 장치(20)로부터 맥락 정보를 수신하는 것은, 다른 장치를 경유하여 맥락 정보를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 생성 장치(20)와 동일한 사용자 또는 그룹에 등록된 것일 수도 있고, 맥락 정보 생성 장치(20)와 동일한 사용자 또는 그룹에 등록되지 않은 것일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)와 맥락 정보 생성 장치(20)는 서로 간에 맥락이 확장되도록 별도로 또는 직접적으로 지정되거나 등록되지 않았을 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 복수의 맥락 정보 생성 장치(20) 각각으로부터 해당 장치의 맥락 정보를 수신할 수 있다.

맥락 확장 트리거 이벤트는 맥락 확장 액션의 수행을 유발(trigger)하는 이벤트로서, 사용자의 행동에 의해 발생하는 이벤트를 말한다. 맥락 확장 트리거 이벤트는 사용자와 하나 이상의 IoT 장치 간의 상호작용에 의해 발생하는 이벤트일 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트는 사용자와 IoT 장치 간의 물리적 상호작용이 감지된 것일 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트는 IoT 장치에 의해 사용자의 제스처가 감지된 것일 수 있다.

예를 들어, 맥락 확장 트리거 이벤트는, 스마트폰을 주머니에서 꺼내거나 주머니에 넣기, 놓여 있던 태블릿을 집어들거나 손에 들고 있던 태블릿을 내려놓기, 스마트폰을 잠그거나 잠금을 해제하기, 랩탑의 덮개를 열거나 닫기, 앱 전환 버튼을 누르기, 스마트 워치로 시간을 확인하기, 텔레비전을 켜거나 끄기, 텔레비전을 무음으로 전환하기, 스마트 스피커를 호출하기, 두 장치를 서로 근접시키기, 냉장고, 전자레인지, 옷장, 자동차, 집 등의 문을 열기, 의자에 앉기 등일 수 있다.

맥락 확장 트리거 이벤트는 복수의 개별 이벤트의 집합 또는 조합일 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트는 장치에 구비된 물리 센서나 장치 내의 상태 변화 등에 기초하여 판단할 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생하는 경우 해당 장치의 상태가 변경될 수 있으므로, 맥락 확장 트리거 이벤트에 따라 해당 장치의 맥락 정보가 생성될 수 있다.

맥락 확장 트리거 이벤트는 맥락 확장 장치(10)에서 발생한 것일 수도 있고, 다른 장치에서 발생한 것일 수도 있다. 맥락 확장 장치(10)는 다른 장치로부터 맥락 확장 트리거 이벤트의 발생에 관한 정보를 수신할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)가 다른 장치로부터 맥락 확장 트리거 이벤트의 발생에 관한 정보를 수신하는 것은, 맥락 정보 생성 장치(20)로부터 맥락 정보를 수신하는 것과 마찬가지로 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치가 맥락 확장 장치(10)를 목적지로 하여 송신하는 정보를 수신하는 것일 수도 있고, 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치가 목적지 지정 없이 임의의 장치로 송신하는 정보를 수신하는 것일 수도 있다. 맥락 확장 장치(10)가 맥락 확장 트리거 이벤트의 발생에 관한 정보를 수신하는 것은, 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치가 브로드캐스팅하는 정보를 수신하는 것일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)가 맥락 확장 트리거 이벤트의 발생에 관한 정보를 수신하는 것은, 근처에 존재하는 장치들이 근거리 통신으로 송신하는 정보를 수신하는 것일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)가 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치로부터 맥락 확장 트리거 이벤트의 발생에 관한 정보를 수신하는 것은, 다른 장치를 경유하여 정보를 수신하는 것을 포함할 수 있다.

맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치는, 맥락 확장 장치(10) 또는 맥락 정보 생성 장치(20)와 동일한 사용자에 등록된 것일 수도 있고, 맥락 확장 장치(10) 또는 맥락 정보 생성 장치(20)와 동일한 사용자에 등록되지 않은 것일 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치는, 맥락 확장 장치(10) 또는 맥락 정보 생성 장치(20)와 동일한 그룹에 등록된 것일 수도 있고, 맥락 확장 장치(10) 또는 맥락 정보 생성 장치(20)와 동일한 그룹에 등록되지 않은 것일 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치와, 맥락 확장 장치(10), 또는 맥락 정보 생성 장치(20)는 서로 간에 맥락이 확장되도록 별도로 또는 직접적으로 지정되거나 등록되지 않았을 수 있다.

맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치는 맥락 정보 생성 장치(20)와 동일한 것일 수도 있고, 상이한 것일 수도 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치와 상이한 장치로부터 맥락 정보를 수신할 수 있다. 즉, 맥락 확장 장치(10)는 제1 장치로부터 맥락 정보를 수신하고, 제2 장치로부터 맥락 확장 트리거 이벤트의 발생에 관한 정보를 수신하고, 이들에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다.

맥락 확장 트리거 이벤트는 임의의 사용자의 행동에 의한 이벤트일 수도 있고, 미리 정의된 것들 중 하나일 수도 있다. 일 실시예에서, 맥락 확장 장치(10)는 사용자의 모든 행동에 의한 이벤트에 대해 맥락 정보에 기초하여 맥락 확장 액션을 판단할 수 있다. 일 실시예에서, 맥락 확장 장치(10)는 미리 정의된 맥락 확장 트리거 이벤트들 중 어느 하나가 발생하는지 여부를 감시할 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트는 현재 맥락 확장 장치(10)가 가지고 있는 맥락 정보에 따라 결정된 것일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 수신된 맥락 정보에 따라, 검출할 적어도 하나의 맥락 확장 트리거 이벤트를 동적으로 결정할 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트는 현재 맥락 확장 장치(10)가 가지고 있는 맥락 정보 및 그와 관련하여 수행할 맥락 확장 액션에 따라 결정된 것일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 수신된 맥락 정보 및 그에 관련된 맥락 확장 액션에 따라, 검출할 적어도 하나의 맥락 확장 트리거 이벤트를 동적으로 결정할 수 있다.

본 개시에 의한 맥락 확장 방법은 이와 같이 맥락 확장 트리거 이벤트를 이용함으로써, 사용자가 어떤 행동을 취했을 때 그에 맞는 액션을 자동으로 수행하거나 사용자에게 추천해 주도록 할 수 있다. 본 개시에 의한 맥락 확장 방법은 단순한 맥락 정보뿐만 아니라 사용자의 행동에 의해 발생하는 맥락 확장 트리거 이벤트를 이용함으로써, 사용자의 의사에 맞는 액션을 보다 정확하게 판단할 수 있다.

맥락 확장 액션은, 맥락 정보 및 맥락 확장 트리거 이벤트에 따라 사용자가 다음에 취할 것으로 예상되는 액션, 또는 사용자가 다음에 취하도록 추천/제안되는 액션일 수 있다. 맥락 확장 액션은 복수의 개별 액션의 집합 또는 조합일 수 있다. 예를 들어 맥락 확장 액션은 특정 앱을 실행하기, 특정 앱의 세부항목을 자동으로 채우기, 특정 앱을 실행하고 해당 앱의 세부항목을 자동으로 채우기 등일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 복수의 맥락 정보 생성 장치(20) 각각으로부터 수신된 맥락 정보 간의 관계에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 및 맥락 확장 트리거 이벤트에 맞는 맥락 확장 액션을 결정하기 위해 인공지능을 이용할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 액션 목록에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 액션 목록은 후술하듯이 데이터베이스에 저장되고 인공지능으로 갱신되며 관리될 수 있다. 사용자가 필요에 따라 액션 목록에 원하는 액션을 추가 또는 제거할 수 있다.

맥락 확장 액션은 맥락 확장 트리거 이벤트가 직접적으로 나타내는 액션을 포함하지 않는다. 예를 들어, 맥락 확장 트리거 이벤트가 사용자가 앱 전환 버튼을 누른 것일 경우, 앱 전환 화면이 표시되는 것은 맥락 확장 액션이 될 수 없으며, 자동으로 특정 앱으로 전환되는 것은 맥락 확장 액션이 될 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트가 사용자가 특정 앱으로 전환한 것일 경우, 해당 앱이 실행되는 것은 맥락 확장 액션이 될 수 없으며, 해당 앱 내의 세부사항이 자동으로 채워지는 것은 맥락 확장 액션이 될 수 있다.

일 실시예에서, 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 및 맥락 확장 트리거 이벤트에 기초하여 특정 앱에 대한 입력 내용을 결정할 수 있으며, 맥락 확장 액션은 결정된 입력 내용을 해당 앱에 입력하는 것일 수 있다.

일 실시예에서, 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보에 관련된 시점 및 맥락 확장 트리거 이벤트에 관련된 시점에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 여기서 맥락 정보에 관련된 시점은, 맥락 정보가 수신된 시점, 맥락 정보가 생성된 시점, 맥락 정보에 관련된 상태가 발생한 시점 등일 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트에 관련된 시점은, 맥락 확장 트리거 이벤트의 수신 시점, 맥락 확장 트리거 이벤트의 발생 시점, 맥락 확장 트리거 이벤트에 관련된 동작의 행위 시점 등일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보에 관련된 시점 및 맥락 확장 트리거 이벤트에 관련된 시점 간의 시간 차에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 예를 들어, 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보에 관련된 상태 중 최후에 발생한 상태의 발생 시점과, 맥락 확장 트리거 이벤트에 관련된 동작 중 최초에 발생한 동작의 발생 시점 간의 시간 차가 소정의 값 이내인 경우에 맥락 정보와 맥락 확장 트리거 이벤트 간에 관련이 있다고 판단하고 이들에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 다른 예로, 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보가 발생한 시점과 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 시점과의 시간 차의 크기에 따라 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다.

맥락 확장 장치(10)는 결정된 맥락 확장 액션이 자동으로 수행되도록 할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 사용자의 명시적 지시 없이 결정된 맥락 확장 액션이 수행되도록 할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 사용자의 명시적 거부 행위가 없으면 결정된 맥락 확장 액션이 수행되도록 할 수 있다. 예를 들어, 맥락 확장 장치(10)는 결정된 맥락 확장 액션을 사용자에게 제시한 후, 일정 시간 내에 사용자가 거부 입력을 하지 않으면 맥락 확장 액션이 수행되도록 할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 결정된 맥락 확장 액션이 사용자의 선택에 따라 수행되도록 할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 확장 액션을 제안한 후 그 수행 여부를 사용자가 확인하도록 할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 복수의 맥락 확장 액션을 제안하고, 그 중 사용자에 의해 선택된 액션이 수행되도록 할 수 있다.

맥락 확장 장치(10)가 맥락 확장 액션이 수행되도록 하는 것은, 맥락 확장 액션을 자신이 수행하는 것일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)가 맥락 확장 액션이 수행되도록 하는 것은, 다른 장치가 맥락 확장 액션을 수행하도록 하는 것일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치가 맥락 확장 액션을 수행하도록 할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치와 상이한 장치가 맥락 확장 액션을 수행하도록 할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 확장 액션에 관한 정보를 포함하는 맥락 확장 정보를 생성하고, 맥락 확장 액션을 수행할 장치를 결정하고, 결정된 장치로 맥락 확장 정보를 송신함으로써 맥락 확장 액션이 수행되도록 할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 생성 장치(20), 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치, 또는 이들 중 적어도 하나의 근처에 존재하는 장치 중에서 맥락 확장 액션을 수행할 장치를 결정할 수 있다.

맥락 확장 장치(10)가 맥락 확장 액션이 수행되도록 하는 것은, 특정 애플리케이션이 맥락 확장 액션을 수행하도록 하는 것일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 확장 액션을 수행할 애플리케이션을 결정하고, 결정된 애플리케이션으로 맥락 확장 정보를 전달함으로써 맥락 확장 액션이 수행되도록 할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)가 맥락 확장 액션이 수행되도록 하는 것은, 특정 프레임워크나 특정 서비스가 맥락 확장 액션을 수행하도록 하는 것일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 확장 액션을 수행할 프레임워크 또는 서비스를 결정하고, 결정된 프레임워크 또는 서비스로 맥락 확장 정보를 전달함으로써 맥락 확장 액션이 수행되도록 할 수 있다. 맥락 확장 정보는 특정 IoT 장치, 특정 프레임워크, 특정 서비스, 또는 특정 애플리케이션에 전달되어 이용될 수 있다.

맥락 확장 액션을 수행할 장치는, 맥락 확장 장치(10), 맥락 정보 생성 장치(20), 또는 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치와 동일한 사용자에 등록된 것일 수도 있고, 맥락 확장 장치(10), 맥락 정보 생성 장치(20), 또는 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치와 동일한 사용자에 등록되지 않은 것일 수 있다. 맥락 확장 액션을 수행할 장치는, 맥락 확장 장치(10), 맥락 정보 생성 장치(20), 또는 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치와 동일한 그룹에 등록된 것일 수도 있고, 그렇지 않은 것일 수 있다. 맥락 확장 액션을 수행할 장치와, 맥락 확장 장치(10), 맥락 정보 생성 장치(20), 또는 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치는 서로 간에 맥락이 확장되도록 별도로 또는 직접적으로 지정되거나 등록되지 않았을 수 있다.

맥락 확장 장치(10)는 맥락 확장 액션을 수행할 복수의 장치들을 결정하고, 결정된 복수의 장치들 중 적어도 하나로 맥락 확장 정보를 송신함으로써, 맥락 확장 액션이 복수의 장치들에 의해 연동되어 수행되도록 할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 확장 액션을 수행할 장치로, 맥락 확장 액션을 연동하여 수행할 다른 장치에 관한 정보를 송신할 수 있다. 맥락 확장 액션을 수행할 복수의 장치들 중 하나는 맥락 확장 장치(10)일 수 있다.

맥락 확장 장치(10)는 사용 이력 정보에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 사용 이력 정보는 특정 IoT 장치가 과거에 사용된 이력에 관한 정보일 수 있다. 사용 이력 정보는 특정 사용자 또는 특정 그룹에 대하여 과거에 IoT 장치가 사용된 이력에 관한 정보일 수 있다. 사용 이력 정보는 특정 사용자 또는 특정 그룹과 무관하게 과거에 IoT 장치가 사용된 이력에 관한 정보일 수 있다. 사용 이력 정보는 브라우징 이력 또는 앱 사용 이력을 포함할 수 있다. 브라우징 이력은 검색 이력, 쿠기, 캐시 파일 등을 포함할 수 있다. 앱 사용 이력은 앱 사용 패턴, 앱 사용 시간 등을 포함할 수 있다. 사용 이력 정보는 맥락 확장 장치(10), 맥락 정보 생성 장치(20), 또는 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치의 사용 이력일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 다른 장치로부터 사용 이력 정보를 수신할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 생성 장치(20) 또는 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치로부터 사용 이력 정보를 수신할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 다양한 통신 방식으로 사용 이력 정보를 수신할 수 있고, 다른 장치를 경유하여 사용 이력 정보를 수신할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 생성 장치와 상이한 장치의 사용 이력 정보를 수신하고, 맥락 정보와 사용 이력 정보 간의 관계에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 즉, 맥락 확장 장치(10)는 제1 장치의 맥락 정보를 수신하고, 제2 장치의 사용 이력 정보를 수신하고, 제1 장치의 맥락 정보와 제2 장치의 사용 이력 정보 간의 관계에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다.

사용 이력 정보는 특정 사용자 또는 특정 그룹에 관한 것일 수도 있고, 특정 사용자 또는 특정 그룹과 무관한 것일 수도 있다. 예를 들어, 맥락 확장 장치(10)는 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치와 동일한 사용자에 등록된 맥락 정보 생성 장치(20)의 사용 이력 정보에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 생성 장치(20)의 복수의 사용자에 대한 사용 이력 정보 중 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치의 사용자에 대한 사용 이력 정보를 참조할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 생성 장치(20)의 복수의 사용자에 대한 사용 이력 정보 중 맥락 확장 트리거 이벤트를 발생시킨 사용자에 대한 사용 이력 정보를 참조할 수 있다.

맥락 확장 장치(10)는 데이터베이스를 참조하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 데이터베이스는 맥락 확장 장치(10)에 포함된 것이거나, 별도의 데이터베이스 장치에 포함된 것일 수 있다. 데이터베이스에는 맥락 정보, 맥락 확장 트리거 이벤트, 사용 이력 정보, 맥락 확장 액션, 액션 목록 등에 관한 정보가 저장되어 있을 수 있다. 데이터베이스에는 맥락 정보, 사용 이력 정보, 및 맥락 확장 트리거 이벤트 중 적어도 하나와 맥락 확장 액션 간의 관계가 저장되어 있을 수 있다.

일 실시예에서, 맥락 확장 장치(10)는 데이터베이스에 저장된 맥락 정보, 맥락 확장 트리거 이벤트, 및 맥락 확장 액션 간의 매칭 정보에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 맥락 확장 장치(10)는 데이터베이스에 저장된 맥락 정보, 맥락 확장 트리거 이벤트, 사용 이력 정보, 및 맥락 확장 액션 간의 매칭 정보에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 데이터베이스에 저장된 데이터 중 특정 사용자 또는 특정 그룹에 관련된 데이터에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 생성 장치(20)로부터 수신한 맥락 정보, 발생한 맥락 확장 트리거 이벤트, 및 실제로 수행된 액션에 기초하여, 데이터베이스를 갱신할 수 있다. 일 실시예에서, 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 생성 장치(20)로부터 수신한 맥락 정보, 발생한 맥락 확장 트리거 이벤트, 사용 이력 정보, 및 실제로 수행된 액션에 기초하여, 데이터베이스를 갱신할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 데이터베이스에 저장된 맥락 정보와 맥락 확장 액션 간의 매칭 정보를 갱신할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 데이터베이스에 저장된 맥락 정보, 맥락 확장 트리거 이벤트, 및 맥락 확장 액션 간의 매칭 정보를 갱신할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 데이터베이스에 저장된 맥락 정보, 맥락 확장 트리거 이벤트, 사용 이력 정보, 및 맥락 확장 액션 간의 매칭 정보를 갱신할 수 있다.

여기서, 실제로 수행된 액션은 맥락 확장 장치(10)에 의해 제시된 액션일 수도 있고, 아닐 수도 있다. 실제로 수행된 액션은, 맥락 확장 장치(10)에 의해 제시된 액션 중 사용자의 확인이나 선택에 의해, 또는 사용자가 거부하지 않아 수행된 액션을 포함할 수 있다. 실제로 수행된 액션은, 맥락 확장 장치(10)에 의해 제시된 액션의 수행 후, 잇따라 수행된 액션을 포함할 수 있다. 실제로 수행된 액션은, 맥락 확장 장치(10)에 의해 제시된 액션의 수행 후, 일정 시간 내에 수행된 액션을 포함할 수 있다.

맥락 확장 장치(10)는 실제로 수행된 액션이 맥락 정보 및 맥락 확장 트리거 이벤트와 관련된 것인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에서, 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보에 관련된 시점 또는 맥락 확장 트리거 이벤트에 관련된 시점과 액션의 수행 시점 간의 관계에 기초하여 액션이 맥락 정보 및 맥락 확장 트리거 이벤트와 관련된 것인지 여부를 판단할 수 있다. 실제로 수행된 액션은, 맥락 정보 생성 장치(20)로부터 수신한 맥락 정보 또는 발생한 맥락 확장 트리거 이벤트 중 적어도 하나의 발생 시점으로부터 소정의 시간 내에 수행된 액션을 포함할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 인공지능 및 기계 학습을 통해 데이터베이스를 갱신할 수 있다.

본 개시에 의한 맥락 확장 방법은, 장치, 플랫폼, 애플리케이션에 종속되지 않는다. 즉, 본 개시에 의한 맥락 확장 방법에 의하면 서로 다른 장치 간에, 서로 다른 플랫폼 간에, 서로 다른 애플리케이션 간에 맥락이 확장될 수 있다. 따라서 맥락 정보에 관련된 애플리케이션과 맥락 확장 액션에 관련된 애플리케이션은 서로 다른 애플리케이션일 수 있다. 맥락 정보에 관련된 애플리케이션은 맥락 정보가 발생하도록 한 애플리케이션일 수 있다. 맥락 정보에 관련된 애플리케이션은 그 내부에서 맥락 정보가 발생한 애플리케이션일 수 있다. 맥락 확장 액션에 관련된 애플리케이션은 맥락 확장 액션을 수행하는 애플리케이션일 수 있다. 맥락 확장 액션에 관련된 애플리케이션은 그 내부에서 맥락 확장 액션이 수행되는 애플리케이션일 수 있다. 서로 다른 애플리케이션이란, 동일한 애플리케이션이 아닌 것일 수도 있고, 유사한 애플리케이션이 아닌 것일 수도 있다. 유사한 애플리케이션이 아니라는 것은, 서로 연동하여 실행될 것이 예정되어 있지 않은 애플리케이션들, 또는 서로 직접적으로 연동하여 실행되도록 설계되지 않은 애플리케이션들일 수 있다. 따라서 본 발명에 의하면 서로 연동하여 실행될 수 없던 애플리케이션들 간에 맥락이 확장될 수 있게 된다.

도 5는 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 확장 시스템의 동작을 도시한 도면이다. 도 5는 맥락 확장 장치(10)에서 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 경우를 도시한 것이다. 맥락 확장 장치(10)는 하나 이상의 맥락 정보 생성 장치(20)로부터 맥락 정보를 수신하고, 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 경우, 수신된 맥락 정보 및 발생한 맥락 확장 트리거 이벤트에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정하고, 맥락 확장 액션 수행 장치(30)가 이를 수행하도록 할 수 있다. 맥락 확장 장치(10) 자신의 맥락 정보 또는 맥락 확장 액션 수행 장치(30)의 맥락 정보를 이용할 수도 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 생성 장치(20)로부터 맥락 정보를 수신할 때 다른 장치를 경유하여 수신할 수 있다.

여기서 맥락 확장 장치(10), 맥락 정보 생성 장치(20), 및 맥락 확장 액션 수행 장치(30) 중 둘 이상은 동일한 장치일 수 있다. 두 장치가 동일한 장치인 경우 두 장치 간의 데이터 전송은 장치 내의 데이터 전송 또는 프로세서 내의 데이터 전송일 수 있다. 예를 들어 맥락 확장 장치(10)와 맥락 정보 생성 장치(20)가 동일한 장치인 경우, 프로세서(12)와 프로세서(22)는 동일한 프로세서일 수 있으며, 맥락 정보 생성 장치(20)에서 맥락 확장 장치(10)로의 맥락 정보 전송은 프로세서 내부의 데이터 전송일 수 있다. 이때 맥락 확장 장치(10)와 맥락 정보 생성 장치(20)는 하나의 장치 내의 서로 다른 모듈로 볼 수도 있다. 맥락 확장 장치(10)와 맥락 확장 액션 수행 장치(30)가 동일한 장치인 경우, 맥락 확장 장치(10)는 결정된 맥락 확장 액션을 스스로 수행하는 것이 된다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 의한 맥락 확장 시스템의 동작을 도시한 도면이다. 도 6은 맥락 확장 장치(10)와 상이한 장치(40)에서 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 경우를 도시한 것이다. 맥락 확장 장치(10)는 하나 이상의 맥락 정보 생성 장치(20)로부터 맥락 정보를 수신하고, 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40)에서 맥락 확장 트리거 이벤트에 관한 정보를 수신하고, 수신된 맥락 정보 및 발생한 맥락 확장 트리거 이벤트에 관한 정보에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정하고, 맥락 확장 액션 수행 장치(30)가 이를 수행하도록 할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 생성 장치(20)와 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40)의 위치 정보를 이용하여 양 장치가 근거리에 존재하는지 판단할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 자신의 맥락 정보, 맥락 확장 액션 수행 장치(30)의 맥락 정보, 또는 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40)를 이용할 수도 있다.

맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 또는 맥락 확장 트리거 이벤트에 관한 정보를 수신할 때 다른 장치를 경유하여 수신할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 맥락 정보 생성 장치(20)로부터 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40)를 경유하여 맥락 정보를 수신할 수 있다. 즉, 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40)는 적어도 하나의 맥락 정보 생성 장치(20)로부터 맥락 정보를 수신하고, 이를 맥락 확장 트리거 이벤트에 관한 정보와 함께 맥락 확장 장치(10)로 송신할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 복수의 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40)에서 맥락 확장 트리거 이벤트에 관한 정보를 수신하고, 이에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 하나 이상의 사용 이력 생성 장치(50)로부터 사용 이력을 수신하고 이에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다.

맥락 확장 장치(10), 맥락 정보 생성 장치(20), 맥락 확장 액션 수행 장치(30), 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40), 및 사용 이력 생성 장치(50) 중 둘 이상이 동일한 장치일 수 있다. 예를 들어, 맥락 확장 액션 수행 장치(30)와 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40)가 동일한 장치일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)와 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40)가 동일한 장치인 경우 도 5의 실시예가 된다.

하나의 IoT 장치가 다른 IoT 장치와의 관계에서 맥락 확장 장치(10)이면서 동시에 맥락 정보 생성 장치(20)일 수 있다. 즉 IoT 장치가 다른 IoT 장치로부터 맥락 정보를 수신하여 맥락 확장을 판단하고, 자신의 맥락 정보를 다른 IoT 장치로 송신함으로써 다른 IoT 장치가 맥락 확장을 판단할 수 있도록 할 수 있다. 하나의 IoT 장치가 다른 IoT 장치와의 관계에서 맥락 확장 액션 수행 장치(30), 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40), 또는 사용 이력 생성 장치(50)일 수도 있음은 물론이다. 다시 말해, 본 개시에 의하면 맥락 확장 생태계 내의 모든 IoT 장치들이 서로 맥락 확장에 관한 정보를 주고 받으면서 맥락 확장을 수행할 수 있게 된다.

이제 도 7a 내지 7f를 참조하여 본 개시에 의한 여러 가지 시나리오를 살펴보도록 한다.

도 7a는 본 개시의 일 실시예에 의한 택시 예약 시나리오를 도시한 도면이다. 도 7a를 참조하면, 사용자가 스마트 워치를 착용하고 있고, 스마트 워치로 "지금 제임스의 생일 파티를 위해 ABC 카페로 와"와 같은 이동에 관련된 문자 메시지가 수신되었을 때, 사용자가 아이들 상태에 있던 스마트폰을 집어들면, 스마트폰에서 자동으로 택시 앱이 실행될 수 있다.

여기서 스마트폰이 맥락 확장 장치(10)이고 스마트 워치가 맥락 정보 생성 장치(20)일 수 있다. 스마트 워치는 문자 메시지가 수신되었을 때 이를 사용자에게 알리고, 해당 문자 메시지에 대한 알림이 떠있다는 맥락 정보를 생성하고, 이를 스마트폰으로 송신할 수 있다. 스마트폰은 스마트 워치로부터 맥락 정보를 수신하고, 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생하면 맥락 정보와 맥락 확장 트리거 이벤트에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다.

스마트폰은 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40)일 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트는 가만히 놓여 있던 스마트폰을 사용자가 집어들거나, 주머니 속에 들어 있던 스마트폰을 사용자가 꺼내는 것일 수 있다. 스마트폰은 가속도 센서, 근접 센서 등을 이용하여 사용자가 스마트폰을 집어들거나 주머니 속에서 꺼내는 것을 검출할 수 있다. 스마트폰은 현재 스마트폰이 가만히 놓여 있거나 주머니 속에 들어 있다는 것을 자신의 맥락 정보로 이용할 수 있다. 즉, 스마트폰은 맥락 정보 생성 장치(20)일 수 있다. 스마트폰은 스마트 워치에 떠있는 알림의 내용과 사용자가 스마트폰을 집어드는 행동에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다.

스마트폰은 맥락 확장 액션 수행 장치(30)일 수 있다. 결정된 맥락 확장 액션은 택시 앱을 실행하는 것일 수 있으며, 택시 앱을 실행하여 목적지에 "ABC 카페"를 입력하는 것일 수도 있다. 스마트폰은 문자 메시지가 스마트 워치의 화면에 표시된 후 소정의 시간, 예를 들어 30초 이내에 사용자가 스마트폰을 집어든 경우 택시 앱을 실행할 수 있다.

여기서 스마트폰은 맥락 확장 장치(10)이면서 동시에 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40) 및 맥락 확장 액션 수행 장치(30)일 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 스마트폰이 아닌 별도의 장치일 수 있다.

사용자가 스마트폰을 사용하고 있는 경우, 사용자가 택시 앱을 실행하는 것이 맥락 확장 트리거 이벤트일 수 있다. 이러한 시나리오는 도 7b를 참조하여 설명한다.

도 7b는 본 개시의 일 실시예에 의한 택시 예약 시나리오를 도시한 도면이다. 도 7b를 참조하면, 사용자의 스마트 워치로 "지금 제임스의 생일 파티를 위해 ABC 카페로 와"라는 문자 메시지 수신되었을 때, 사용자가 이미 스마트폰을 사용하고 있는 중이라면, 사용자가 택시 앱을 실행하는 경우에 스마트폰은 택시 앱의 목적지에 "ABC 카페"를 자동으로 입력할 수 있다. 이 경우 사용자의 입력에 의해 택시 앱이 실행되는 것이 맥락 확장 트리거 이벤트가 된다. 스마트폰은 현재 사용자가 스마트폰을 사용하고 있는 상태라는 것을 자신의 맥락 정보로 이용할 수 있다.

또한, 문자 메시지가 수신되었을 때 사용자가 스마트폰을 사용하지 않고 있었더라도, 소정의 시간, 예를 들어 30초가 지난 후에 사용자가 스마트폰을 집어들면 맥락 확장 장치(10)는 택시 앱이 자동으로 실행되도록 하지 않을 수 있다. 이 경우 사용자가 스마트폰을 집어든 후 택시 앱을 실행한다면, 이를 목적지에 "ABC 카페"를 입력하기 위한 맥락 확장 트리거 이벤트로 인식하고, 택시 앱의 목적지에 "ABC 카페"를 자동으로 입력할 수 있다. 스마트폰은 문자 메시지가 스마트 워치의 화면에 표시된 후 소정의 시간, 예를 들어 10분 이내에 사용자가 택시 앱을 실행한 경우 목적지에 "ABC 카페"를 입력할 수 있다. 또한 스마트폰은 택시비 지불 화면을 자동으로 열 수 있다.

도 7c는 본 개시의 일 실시예에 의한 운동화 구매 시나리오를 도시한 도면이다. 도 7c를 참조하면, 사용자가 최근에 랩톱 컴퓨터로 운동화 구입에 관하여 검색한 이력이 있는데, 텔레비전에서 특정 브랜드의 운동화 광고가 재생될 때 사용자가 놓여 있던 스마트폰을 집어들면, 자동으로 쇼핑 앱이 실행되고 티비에서 광고 중이던 브랜드의 운동화에 관한 검색어가 자동으로 입력될 수 있다.

여기서 스마트폰이 맥락 확장 장치(10)이고 랩톱 컴퓨터와 텔레비전 중 적어도 하나가 맥락 정보 생성 장치(20)일 수 있다. 랩톱 컴퓨터는 사용 이력 생성 장치(50)일 수 있다. 랩톱 컴퓨터는 사용자가 최근에 운동화 구입에 관하여 검색하였다는 사용 이력 정보를 생성하고, 이를 스마트폰으로 송신할 수 있다. 이때 랩톱 컴퓨터와 스마트폰이 동일 사용자에 등록돼 있을 수 있다. 사용자가 스마트폰에서 사용하는 계정과 동일한 계정으로 랩톱 컴퓨터에서 브라우저에 로그인하여 검색을 하였을 수도 있다. 텔레비전은 사용자의 텔레비전일 수도 있고, 근처에 존재하는 임의의 텔레비전일 수 있다. 예를 들어 텔레비전은 식당, 학교, 회사, 지하철, 공항 등에 설치된 텔레비전일 수 있다. 텔레비전은 블루투스, 초음파 통신, 화면상에 표시되는 광 무선 통신의 invisible code 등으로 현재 재생 중인 콘텐트가 특정 브랜드의 운동화 광고라는 맥락 정보를 근처에 존재하는 모든 장치로 송신할 수 있다. 스마트폰은 텔레비전으로부터 맥락 정보를 수신할 수 있다.

맥락 확장 트리거 이벤트는 놓여 있던 스마트폰을 사용자가 집어드는 것일 수 있다. 스마트폰은 현재 스마트폰이 놓여 있다는 것을 자신의 맥락 정보로 이용할 수 있다. 스마트폰은 랩톱 컴퓨터로부터 수신한 사용자의 검색 이력, 텔레비전으로부터 수신한 현재 재생 중인 콘텐트, 및 사용자가 스마트폰을 집어드는 행동에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 결정된 맥락 확장 액션은 쇼핑 앱을 실행하는 것일 수 있으며, 쇼핑 앱을 실행하여 검색창에 사용자의 검색 이력 및 텔레비전에서 재생 중인 광고와 관련된 검색어를 입력하는 것일 수도 있다. 스마트폰은 티비에서 운동화 광고가 시작된 후 소정의 시간 이내에 사용자가 스마트폰을 집어든 경우 쇼핑 앱을 실행할 수 있다.

맥락 확장 트리거 이벤트는 사용자가 쇼핑 앱을 실행하는 것일 수 있다. 스마트폰은 랩톱 컴퓨터로부터 수신한 사용자의 검색 이력, 근처의 텔레비전으로부터 수신한 현재 재생 중인 콘텐트, 및 사용자가 쇼핑 앱을 실행하는 행동에 기초하여, 쇼핑 앱의 검색창에 사용자의 검색 이력 및 텔레비전에서 재생 중인 광고와 관련된 검색어를 입력하는 것을 맥락 확장 액션으로 결정할 수 있다.

도 7d는 본 개시의 일 실시예에 의한 동영상 상품 결제 시나리오를 도시한 도면이다. 도 7d를 참조하면, 사용자가 동영상 앱으로 동영상을 보고 있는 중, 중간 광고가 실행될 수 있다. 사용자는 중간 광고가 실행되자 마자 앱 전환 버튼을 누른다. 스마트폰은 사용자가 동영상 앱에서 중간 광고가 나오지 않도록 하기 위해 결제를 하려는 것이라고 판단하고 결제 관련 앱을 실행할 수 있다. 스마트폰은 결제 관련 앱에서 결제 화면을 띄우고, 사용자가 평소에 사용하던 상품 및 결제 수단 정보를 자동으로 채울 수 있다.

여기서 스마트폰이 맥락 확장 장치(10)이면서 동시에 맥락 정보 생성 장치(20)일 수 있다. 스마트폰은 특정 동영상 앱에서 중간 광고가 재생되고 있다는 것을 자신의 맥락 정보로 이용할 수 있다. 스마트폰은 사용자가 앱 전환 버튼을 눌렀다는 것을 맥락 확장 트리거 이벤트로 인식할 수 있다.

스마트폰은 동영상 앱에서 중간 광고가 재생되고 있다는 정보 및 사용자가 앱 전환 버튼을 누르는 행동에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 스마트폰은 사용 이력 생성 장치(50)일 수 있다. 스마트폰은 사용자가 평소에 해당 동영상 앱을 유료로 이용하고 있었다는 것을 자신의 사용 이력 정보로 이용할 수 있다. 스마트폰은 사용자가 평소에 이용하던 상품 및 결제 수단 정보를 자신의 사용 이력 정보로 이용할 수 있다. 스마트폰은 맥락 확장 액션 수행 장치(30)일 수 있다. 결정된 맥락 확장 액션은 결제 관련 앱을 실행하는 것일 수 있으며, 결제 관련 앱을 실행하여 검색창에 결제할 상품 및 결제 수단 정보를 입력하는 것일 수도 있다. 스마트폰은 중간 광고가 재생되는 도중, 또는 중간 광고가 시작되고 소정의 시간 내에 사용자가 앱 전환 버튼을 눌렀을 때 자동으로 결제 관련 앱을 실행할 수 있다. 맥락 확장 장치(10)는 스마트폰이 아닌 별도의 장치일 수 있다.

도 7e는 본 개시의 일 실시예에 의한 영화 구매 시나리오를 도시한 도면이다. 도 7e를 참조하면, 사용자가 최근에 랩톱 컴퓨터로 특정 영화의 리뷰를 읽은 적 있는데, 근처의 텔레비전에서 해당 영화의 예고편이 재생될 때 사용자가 잠겨 있던 스마트폰의 잠금을 해제하면, 자동으로 쇼핑 앱이 실행되고 티비에서 재생 중이던 영화에 관한 검색어가 자동으로 입력될 수 있다. 스마트폰은 사용자에게 VOD 앱 또는 영화 티켓 구매 앱의 실행을 제안하고 사용자가 선택하도록 할 수도 있다.

도 7f는 본 개시의 일 실시예에 의한 통행료 지불 시나리오를 도시한 도면이다. 도 7f를 참조하면, 스마트폰을 지닌 사용자가 차를 타고 톨게이트에 접근하였을 때, 사용자가 놓여 있던 스마트폰을 집어들면, 자동으로 결제 앱이 실행되고 통행료 지불에 관한 세부항목이 자동으로 입력될 수 있다.

여기서 스마트폰이 맥락 확장 장치(10)이고 톨게이트가 맥락 정보 생성 장치(20)일 수 있다. 톨게이트는 특정 사용자에 등록되지 않은 IoT 장치일 수 있다. 즉, 톨게이트는 스마트폰과 동일한 사용자에 등록되지 않은 장치일 수 있다. 톨게이트는 근거리 통신 등을 이용해 근처의 IoT 장치들로 통행료에 관한 정보를 맥락 정보로 브로드캐스팅할 수 있다. 톨게이트의 각 차선에 설치된 맥락 정보 생성 장치(20)가 해당 차선으로 주행하는 차량으로만 맥락 정보를 송신할 수도 있다.

스마트폰은 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40)일 수 있다. 스마트폰을 지닌 사용자의 이동으로 인해 스마트폰이 톨게이트로 접근하는 것, 사용자가 놓여 있던 스마트폰을 집어드는 것, 또는 이들의 조합이 맥락 확장 트리거 이벤트일 수 있다. 스마트폰은 맥락 정보 생성 장치(20)일 수 있다. 스마트폰은 자신이 빠른 속도로 이동 중이라는 것을 자신의 맥락 정보로 이용할 수 있다. 스마트폰은 사용 이력 생성 장치(50)일 수 있다. 스마트폰은 사용자의 과거 결제 내역, 사용자의 결제 수단 정보, 또는 사용자의 차량 정보 등을 자신의 사용 이력 정보로 이용할 수 있다. 스마트폰은 톨게이트로부터 수신한 통행료에 관한 정보, 자신이 빠른 속도로 이동 중이라는 것, 사용자의 결제 내역 등에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다.

스마트폰은 맥락 확장 액션 수행 장치(30)일 수 있다. 결정된 맥락 확장 액션은 결제 앱을 실행하는 것일 수 있으며, 결제 앱을 실행하여 자동으로 통행료 지불에 관한 세부항목를 입력하는 것일 수도 있다. 맥락 확장 장치(10)는 스마트폰이 아닌 별도의 장치일 수 있다.

도 7g는 본 개시의 일 실시예에 의한 채팅 창을 여는 시나리오를 도시한 도면이다. 도 7g를 참조하면, 사용자가 스마트 워치를 착용하고 있고, 스마트 워치로 특정 메신저(예: 라인, 카카오톡, 페이스북)의 메시지가 수신되었을 때, 사용자가 주머니에 있던 스마트폰을 꺼내면, 스마트폰에서 자동으로 해당 메신저가 실행되고 수신된 메시지에 해당하는 채팅 창이 자동으로 열릴 수 있다.

여기서 스마트폰이 맥락 확장 장치(10)이고 스마트 워치가 맥락 정보 생성 장치(20)일 수 있다. 스마트 워치는 메시지가 수신되었을 때 이를 사용자에게 알리고, 특정 메신저의 특정 메시지가 도착해 있다는 맥락 정보를 생성하고, 이를 스마트폰으로 송신할 수 있다. 스마트폰은 스마트 워치로부터 맥락 정보를 수신하고, 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생하면 맥락 정보와 맥락 확장 트리거 이벤트에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다.

스마트폰은 맥락 확장 트리거 이벤트 발생 장치(40)일 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트는 주머니 속에 들어 있던 스마트폰을 사용자가 꺼내는 것일 수 있다. 스마트폰은 스마트 워치에 수신된 메시지와 사용자가 스마트폰을 꺼내는 행동에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정할 수 있다. 스마트폰은 맥락 확장 액션 수행 장치(30)일 수 있다. 결정된 맥락 확장 액션은 해당 메신저 앱을 실행하는 것일 수 있으며, 메신저 앱을 실행하여 해당 메시지에 해당하는 채팅 창을 여는 것일 수 있다.

이하 도 8 내지 12를 참조하여 본 개시의 실시예들을 설명한다. IoT 장치의 맥락 정보는 IoT 장치의 특성, IoT 장치의 상태 정보, IoT 장치와 관련된 맥락 메타데이터, 또는 장치 메타데이터를 포함할 수 있다. 맥락 확장 트리거 이벤트는 IoT 장치와 관련된 상호작용 데이터 또는 사용자 트리거 데이터를 포함할 수 있다. 맥락 확장 액션은 맥락 인식 상호작용(context aware interaction)을 포함할 수 있다. 맥락 확장 정보는 맥락 확장 데이터, 맥락 연속성 의도, 또는 맥락 의도 데이터를 포함할 수 있다.

도 8은 본 개시의 일 실시예에 의한, IoT 환경에서 IoT 장치들 간의 맥락 인식 상호작용을 관리하는 장치(100)의 블록도를 도시한다. 장치(100)는 메모리부(102), 저장부(106), 표시부(110), 및 프로세서(112)를 포함할 수 있다. 또한, 장치(100)는 메모리부(102)에 있는 처리 모듈(104)을 포함할 수 있다. 기계가 읽을 수 있는 인스트럭션들이 실행되면, 처리 모듈(104)은 장치(100)가 컴퓨팅 환경에서 데이터를 처리하도록 한다. 또한, 여기서 장치(100)는 전자 장치(100)라고도 하며, 장치(100)는 서버로 동작할 수 있다. 장치(100)/전자 장치(100)의 예는 이동전화, 스마트폰, 태블릿, 핸드헬드 장치, 패블릿, 랩탑, 컴퓨터, 웨어러블 컴퓨팅 장치, 서버, IoT 장치, IoT 허브 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 장치(100)는 입력/출력 인터페이스, 통신 인터페이스 등(미도시)과 같은 다른 구성요소들을 포함할 수 있다. 장치(100)는 IoT 환경에서 IoT 장치들 간의 맥락 인식 상호작용을 관리하기 위한 애플리케이션 프레임워크(미도시), 애플리케이션 관리 프레임워크(미도시), 및 사용자 애플리케이션 인터페이스(미도시)를 포함할 수 있다. 애플리케이션 프레임워크는 특정 환경에 대한 애플리케이션 개발을 지원하기 위한 기본 구조를 제공하는 소프트웨어 라이브러리일 수 있다. 애플리케이션 프레임워크는 GUI 및 웹기반 애플리케이션들을 개발하기 위해 이용될 수도 있다. 또한, 애플리케이션 관리 프레임워크는 데이터 파일들 및 데이터베이스들에서 사용되는 데이터 구조들의 정의 및 애플리케이션의 유지 및 관리를 책임질 수 있다.

일 실시예에서, 본 방법들은 장치(100)를 이용하여 구현될 수 있다. 일 실시예는 사용자에 의해 제공된 명령 또는 명령들의 집합에 응답하여 정보 또는 데이터에 대한 지정된 처리를 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 본 방법들은 서버(미도시)와 같은 장치(100)를 사용하여 구현될 수있다. 서버는 장치(100)를 사용하여 구현될 수 있다. 장치(100)는 독립형 장치로서 또는 다른 컴퓨터 시스템들에 연결하는 연결된(예를 들어, 네트워크화 된) 장치로서 동작할 수 있다. 네트워크 배치에서, 장치(100)는 서버-클라이언트 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트로서 동작할 수 있거나, 피어-투-피어(또는 분산) 네트워크 환경에서 피어 장치로서 동작할 수 있다. 또한, 단지 하나의 컴퓨터 시스템이 도시되어 있지만, 복수의 컴퓨팅 시스템이 여기에서 논의된 임의의 하나 이상의 방법을 수행하기 위한 명령들을 공동으로 실행하도록 동작할 수 있다.

예를 들어, 장치(100)는 통신 인터페이스를 가지며 정보를 유선 또는 무선 연결을 통해 하나 이상의 다른 장치들로 정보를 전송할 수 있는 기기, 센서, 전자 장치 등과 같은 IoT 장치일 수 있다. IoT 장치는 고속 응답(QR) 코드, 무선-주파수 식별(RFID) 태그, NFC 태그 등과 같은 수동 통신 인터페이스, 또는 모뎀, 트랜시버, 송신기-수신기 등과 같은 능동적인 통신 인터페이스를 가질 수 있다. IoT 장치는 장치 상태 또는 상태와 같은 속성/특성 집합을 가질 수 있다. 예를 들어, 장치 상태는 IoT 장치가 켜져 있는지 또는 꺼져 있는지, 열리거나 닫혔는지, 유휴 또는 활성인지, 작업 실행 가능하거나 또는 바쁜지 등과, 냉각 또는 가열 기능, 환경 모니터링 또는 기록 기능, 발광 기능, 음향 출력 기능 등을 포함할 수 있다.

IoT 장치의 예는 냉장고, 히터, 토스터, 오븐, 전자 레인지, 냉동고, 식기 세척기, 수공구, 세탁기, 의류 건조기, 난로, 에어컨, 서모스탯, 텔레비전, 전등 설비, 진공 청소기, 스프링클러, 전기 계량기, 가스 계량기, 문, 차량, 휴대 전화, 스마트폰, 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 태블릿, PDA, 웨어러블 컴퓨팅 장치 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

또한, 상기 장치는 저장부(106) 및 필요한 데이터를 저장하는 데이터베이스(108)를 포함할 수 있다. 장치(100)는 때때로 통신 네트워크(미도시)를 통해 서버(미도시)에 접속할 수 있다. 통신 네트워크는 유선(근거리 통신망, 이더넷 등) 또는 무선 통신 네트워크(Wi-Fi, 블루투스 등)일 수 있다. 장치(100)는 또한 요구에 기초하여 외부 데이터베이스(미도시)로부터 데이터를 가져오고 가져온 데이터를 장치(100)와 연관된 로컬 데이터베이스(108)에 저장할 수 있다. 장치(100)는 원격 데이터베이스(미도시)로부터 데이터를 추출할 수 있고 예를 들어 장치(100) 또는 원격 서버(미도시)에 의해 수신된 질의 또는 명령에 응답하여 맥락 인식 상호작용들을 실행할 수 있다.

일 실시예에서, 본 방법은 부분적으로 클라이언트 장치(미도시)를 사용하고 부분적으로 서버를 사용하여 구현될 수 있다. 본 실시예에서, 클라이언트 장치는 전자 장치(100) 또는 장치(100) 일 수있 다. 본 실시예에서, 서버는 원격 서버 또는 클라우드 서버 일 수 있으며, 여기서 클라이언트 장치와 서버는 통신 세션을 수립하기 위해 통신 가능하게 결합된다. 본 방법들은 클라이언트 장치와 서버의 조합에 의해 순차적인 방식으로 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 장치(100)는 서버에 데이터를 전송할 수 있고 서버는 데이터를 처리할 수 있다. 또한, 서버는 장치(100) 또는 다른 IoT 장치에 의해 실행될 맥락 인식 상호작용을 되받아 전송할 수 있다.

일 실시예에서, 장치(100)는 통신 네트워크를 통해 통신 가능하게 접속된 적어도 하나의 IoT 장치의 특성을 획득하도록 구성되며, 적어도 하나의 IoT 장치의 특성은 상태, 콘텐트 데이터, 맥락 메타데이터, 브라우징 이력 데이터, 검색 이력 데이터, 사용 데이터, 및 장치 메타데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 장치(100)는 적어도 하나의 IoT 장치의 획득된 특성에 기초하여, 적어도 하나의 장치와 관련된 획득된 맥락 메타데이터를 분석하도록 구성된다. 적어도 하나의 IoT 장치의 특성들은 각 IoT 장치에 의해 주기적으로 지그비, 블루투스 저에너지(BLE), Wi-Fi 등과 같은 통신 네트워크를 통해 다른/마스터 IoT 장치에 상주하는 IoT 장치의 각 애플리케이션, 다른/마스터 IoT 장치에 상주하는 OEM(Original Equipment Manufacturer) 애플리케이션, IoT/네트워크 허브, 클라우드 중 적어도 하나로 전송될 수 있다. IoT 장치들로부터 수신된 특성들은 IoT/네트워크 허브, 클라우드, IoT 장치 등에 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 장치(100)는 분석된 맥락 메타데이터에 기초하여 적어도 하나의 IoT 장치와 관련된 상호작용 데이터를 결정하도록 구성되며, 여기서 상호작용 데이터는 적어도 하나의 제2 장치와의 사용자 상호작용 데이터, 사용자 행동 데이터, 및 사용자 제스처 데이터 중 적어도 하나를 포함한다. 상호작용 데이터는 IoT 장치와의 주기적인 상호작용 데이터, 특정 이벤트에 대한 상호작용 등을 포함하여, 마스터/다른 IoT 장치에 저장될 수 있다. 예를 들어, 상호작용 데이터는 웨어러블 컴퓨팅 장치 또는 IoT 장치의 이동 패턴, IoT 장치를 향한 제스처, 특정 알림을 위해 사용자가 주머니에서 스마트폰을 꺼내기 등을 포함하며, IoT/네트워크 허브 또는 마스터/다른 IoT 장치에 저장한 후 클라우드와 공유될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 웨어러블 컴퓨팅 장치에서 비디오를 시청하기 위한 웹 링크와 함께 메시지를 수신하면, 수신된 메시지에 기초하여 사용자가 주머니로부터 스마트폰을 꺼내면, 스마트폰은 메시지를 통해 수신된 비디오를 재생하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 장치(100)는 특성들, 맥락 메타데이터, 및 상호작용 데이터 중 적어도 하나를 분석하는 것에 기초하여, 맥락 확장 데이터를 전송할 적어도 하나의 관련 IoT 장치를 식별함으로써, 맥락 인식 상호작용을 수행하기 위한 맥락 확장 데이터를 출력하도록 구성된다. 여기서 출력하는 동작은 애플리케이션의 실행, 맥락 인식 상호작용의 실행 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어, 장치(100)는 수신된 메시지로부터 목적지 및 시간을 추출하고 결정된 목적지 및 시간에 기초하여 동작을 확장된 애플리케이션 또는 연속성 애플리케이션에 푸시하도록 구성된다. 작업/동작 또는 이벤트가 추출된 맥락 데이터에 태그될 수 있다.

일 실시예에서, 장치(100)는 특정 동작 및 특정 애플리케이션과 관련된 사용자 상호작용 및 사용자 제스처 중 적어도 하나에 대응하는 사용자 트리거 데이터를 주기적으로 식별하도록 구성된다. 일 실시예에서, 장치(100)는 획득된 사용 데이터, 적어도 하나의 IoT 장치의 현재 상태 정보, 적어도 하나의 IoT 장치의 맥락 메타데이터를 분석하도록 구성된다. 일 실시예에서, 장치(100)는 분석된 사용 데이터, 적어도 하나의 IoT 장치의 현재 상태 정보, 맥락 메타데이터를 데이터베이스(108)에 저장된 미리 결정된 데이터와 동화(assimilation)시키도록 구성된다. 일 실시예에서, 장치(100)는 분석된 데이터를 동화시킴에 기초하여 맥락 데이터 및 맥락 확장 데이터를 결정하도록 구성된다.

일 실시예에서, 장치(100)는 획득된 맥락 메타데이터를 데이터베이스(108)에 저장된 미리 결정된 데이터와 동화시키도록 구성된다. 일 실시예에서, 동화는 순차 시간-전진(sequential time-stepping) 처리에 의해 이전에 획득된 특성들을 현재 획득된 특성들과 비교하는 것을 포함한다. 맥락 메타데이터의 동화는 데이터 집계(aggregation)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 집계된 데이터는 시간, 장소, 이벤트, 동작, 제안, 작업, 감정 등을 포함할 수 있다. 맥락 메타데이터의 의도는 데이터 집계에 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들어, IoT 냉장고는 채소를 즉시 구매하도록 스마트폰에 알림을 보내거나 채소 재고가 2일 간 소모 가능하면 알림을 보낼 수 있다. 또한, 스마트폰은 사용자가 여가 시간이거나 집에 있으면 선호하는 애플리케이션을 열어 채소 목록을 채우거나 또는 스마트폰은 채소를 구입하도록 알림을 설정하거나 알림 시간 동안 애플리케이션을 열기 위해 애플리케이션에 채소 목록을 미리 채울 것이다. 일 실시예에서, 장치(100)는 맥락 메타데이터에 대응하는 맥락 의도 데이터를 매핑하도록 구성되며, 맥락 의도 데이터는 맥락 의도 데이터를 맥락 메타데이터와 매핑하는 것에 기초하여 적어도 하나의 IoT 장치에 의해 실행될 맥락 인식 상호작용을 예측하는 것을 포함한다. 일 실시예에서, 장치(100)는 맥락 메타데이터에 대응하는 맥락 의도 데이터를 매핑하는 것에 기초하여 적어도 하나의 IoT 장치에 의해 실행될 맥락 인식 상호작용을 생성하도록 구성된다. 일 실시예에서, 장치(100)는 맥락 의도 데이터와 연관된 맥락 인식 상호작용을 출력하도록 구성된다. 일 실시 형태에서, 장치(100)는 IoT 환경에서 제1 사용자 장치로부터 제2 사용자 장치로 입력을 수신하도록 구성되며, 입력은 무선 통신 인터페이스를 통해 제2 사용자 장치에 의해 수신된다. 실시예에서, 장치(100)는 수신된 입력에 기초하여 제1 사용자 장치와 연관된 콘텐트 데이터 및 맥락 확장 데이터를 결정하도록 구성된다. 일 실시예에서, 장치(100)는 결정된 콘텐트 데이터 및 맥락 확장 데이터에 기초하여 콘텐트 데이터 및 맥락 확장 데이터를 제2 사용자 장치로 출력하도록 구성된다.

일 실시예에서, 적어도 하나의 장치의 상태는 적어도 하나의 장치의 현재 상태, 알림, 텍스트 메시지, 및 유휴 상태 지속 기간을 포함한다. 일 실시예에서, 콘텐트 데이터, 맥락 메타데이터, 및 장치 메타데이터는 맥락 데이터, 미디어 데이터, 및 광고 데이터 중 적어도 하나를 포함하며, 사용 데이터는 애플리케이션의 사용 지속 시간, 애플리케이션의 사용 패턴을 포함한다. 일 실시예에서, 사용자 행동 데이터는 애플리케이션 액세스, 검색 데이터, 후속 애플리케이션 사용, 및 대체 애플리케이션 사용 중 적어도 하나를 포함한다. 일 실시예에서, 사용자 트리거 데이터는 알림, 텍스트 메시지, 상업 광고, 전화 통화, 전자 상거래 쇼핑, 청구서 지불, 택시 예약, 휴가 예약, 및 영화 예약 중 적어도 하나에 대응하는 특정 이벤트에 대한 사용자 상호작용을 포함한다. 일 실시예에서, 출력하는 것은 제2 장치가 맥락 인식 상호작용을 재개하고 요구되는 세부 사항들을 미리 채우게 하는 것을 포함한다.

도 8의 도해는, 컴퓨터 구현 시스템의 기능적 구성요소들을 도시한다. 경우에 따라 구성요소는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합일 수 있다. 일부 구성요소는 애플리케이션 수준 소프트웨어일 수 있고, 다른 구성요소는 운영체제 수준 구성요소일 수 있다. 경우에 따라, 하나의 구성요소와 다른 구성요소의 연결은 두 개 이상의 구성요소가 단일 하드웨어 플랫폼에서 작동하는 가까운 연결일 수 있다. 다른 경우에서, 연결들은 먼 거리에 걸친 네트워크 연결을 통해 이루어질 수 있다. 각 실시예는 개시된 기능을 달성하기 위해 상이한 하드웨어, 소프트웨어, 및 상호 접속 구조를 사용할 수 있다.

도 9는 본 명세서에 개시된 실시예에 따른 다양한 모듈을 포함하는 도 8에 도시된 처리 모듈의 상세도를 도시한다.

일 실시예에서, 장치(100)는(도 8에 도시된 바와 같이) 메모리부(102)에 저장된 처리 모듈(104)을 포함할 수 있다. 처리 모듈(104)은 복수의 서브 모듈들을 포함할 수 있다. 복수의 서브 모듈들은 장치 특성 결정 모듈(202), 맥락 메타데이터 분석 모듈(204), 상호작용 데이터 결정 모듈(206), 및 맥락 확장 데이터 출력 모듈(208)을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 장치 특성 결정 모듈(202)은 통신 네트워크를 통해 통신 가능하게 접속된 적어도 하나의 IoT 장치의 특성을 획득하도록 구성된다. 적어도 하나의 IoT 장치의 특성은 상태, 콘텐트 데이터, 맥락 메타데이터, 브라우징 이력 데이터, 검색 이력 데이터, 사용 데이터, 및 장치 메타데이터 중 적어도 하나를 포함한다. 일 실시예에서, 맥락 메타데이터 분석 모듈(204)은 적어도 하나의 IoT 장치의 획득된 특성들에 기초하여, 적어도 하나의 장치와 관련된 획득된 맥락 메타데이터를 분석하도록 구성된다. 일 실시예에서, 상호작용 데이터 결정 모듈(206)은 분석된 맥락 메타데이터에 기초하여 적어도 하나의 IoT 장치와 관련된 상호작용 데이터를 결정하도록 구성된다. 상호작용 데이터는 적어도 하나의 제2 장치와의 사용자 상호작용 데이터, 사용자 행동 데이터, 및 사용자 제스처 데이터 중 적어도 하나를 포함한다. 일 실시예에서, 맥락 확장 데이터 출력 모듈(208)은 특성들, 맥락 메타데이터, 및 상호작용 데이터 중 적어도 하나를 분석하는 것에 기초하여, 관련된 적어도 하나의 IoT 장치를 식별하여 맥락 확장 데이터를 송신하도록 함으로써 맥락 인식 상호작용을 수행하기 위해 맥락 확장 데이터를 출력하도록 구성된다. 출력하는 것은 애플리케이션 실행, 맥락 인식 상호작용 실행 중 적어도 하나를 포함한다.

본 실시예들은 하드웨어 및 소프트웨어 요소들을 포함할 수 있다. 소프트웨어로 구현되는 실시예들은 펌웨어, 상주 소프트웨어, 마이크로 코드 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 본 명세서에 설명된 다양한 모듈들에 의해 수행되는 기능들은 다른 모듈들 또는 다른 모듈들의 조합으로 구현될 수 있다. 이 설명의 목적을 위해, 컴퓨터 사용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 매체는 명령 실행 시스템, 기기, 또는 장치에 의해 또는 그와 연계하여 사용되는 프로그램을 포함하거나, 저장하거나, 통신하거나, 전파하거나, 전송할 수 있는 임의의 장치일 수 있다.

도 10은 본 명세서에 개시된 실시예들에 따라, IoT 환경에서 IoT 장치들(306a-n) 간의 맥락 인식 상호작용을 관리하기 위한 시스템(300)의 블록도를 도시한다.

시스템은 IoT 장치들(306a-n), 네트워크(304), 및 서버(302)를 포함할 수 있다. 서버(302)는 장치(100)일 수 있고, 서버(302) 없이 IoT 장치들(306a-n)이 장치(100)일 수 있다. 서버(302)는 콘텐트 매핑 모듈, 동작 생성 모듈과 같은 서브 모듈을 포함할 수 있다. 서버는 맥락 저장소 및 의도 데이터베이스와 같은 데이터베이스를 포함할 수 있다. IoT 장치들(306a-n)로부터의 사용자 활동 및 맥락은 캡처되고 네트워크(304)를 통해 서버(302)에 저장될 수 있다. 캡처된 데이터는 맥락 연속성 의도를 정확하게 결정하는 데 사용될 수 있다. 제1 단계에서, 이벤트가 IoT 장치(306a)에서 수신된다. 제2 단계에서, 임의의 수신된 이벤트 및 IoT 장치(306a)상의 맥락에 대해, 서버(302)에 저장된 정보를 사용하여 확장된 맥락이 결정된다. 제3 단계에서, IoT 장치(306b)에서의 사용자의 현재 물리적 동작은 확장된 의도와 함께 다른 애플리케이션으로 작업을 계속하도록 사용될 수 있다.

시스템(300)은 송신기 장치, 호출 메커니즘 트리거링 장치, 및 수신기 장치를 포함할 수 있다. 또한, 동작 리스트가 서버(302) 또는 호출 메커니즘 트리거 장치 또는 장치(100)에 포함될 수 있다.

송신기 장치의 예는 착용 기기, 스마트 시계, 심박수 모니터, 이어폰, 가상 현실(VR) 헤드셋 중 적어도 하나 일 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 호출 메커니즘 트리거링 장치는 장치(100) 또는 서버(302) 일 수 있다. 호출 메커니즘 트리거링 장치는 센서 변동들, 근접 장치 데이터, 및 장치 상태 데이터 중 적어도 하나를 결정할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 센서 변동 데이터는 장치와의 상호작용을 추정하는 데 사용될 수 있다. 장치들(송신기/수신기)의 근접성을 기반으로 NFC(근거리 무선 통신) 또는 BLE(블루투스 저에너지)를 사용하여 근접 장치 데이터가 결정될 수 있다. 클라우드 또는 로컬 허브를 통해 임의의 장치의 상태 변경을 모니터링함에 기반하여 장치 상태가 식별될 수 있다. 동작 리스트는 알림으로부터의 자동 실행, 맥락 기반 애플리케이션 실행, 자동 콘텐트 전송, 관련 애플리케이션 자동 준비, 장치 간 애플리케이션 설치/동기화, 용이한 장치 페어링/접속 중 적어도 하나를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 수신기 장치의 예는 스마트폰, 태블릿, 랩탑/컴퓨터 중 적어도 하나 일 수 있지만 이에 한정되지 않는다.

송신기/수신기 장치들은 모두 각각 초기 고유 상태 또는 맥락을 가질 수있다. 통신 기술은 산업 표준에 따라 변경될 수 있다. 작업 목록은 사용자가 필요에 따라 선호되는 작업들을 추가/제거할 수 있도록 한다. 여러 작업의 경우 사용자는 가능한 작업들의 목록에서 선택할 수 있다. 송신기/수신기 장치는 서로 통신할 수 있는 일반적인 휴대용 IoT 장치들(306a-n)일 수 있다. 일 예에서, 의도 데이터는 탐색 패널의 임시 바닥글, 가장자리 항목, 또는 알림 등으로 사용자에게 알려지거나 시각화될 수 있다. 또한, 사용자는 특정 의도 데이터에 대한 피드백을 제공할 수 있으며, 피드백 데이터는 후속 맥락 연속성 의도를 생성하는 데 사용될 수 있다.

도 11a는 본 명세서에 개시된 실시예에 따라 맥락 메타데이터를 분석하는 방법의 블록도를 도시한다.

장치(100) 또는 서버(302)는 맥락 메타데이터를 분석하기 위한 서브 모듈을 포함할 수 있다. 서버(302) 또는 장치(100)는 이전에 실행된 의도 동작 및 사용자와 관련된 맥락 메타데이터(사용 이력, 장치 정보, 물리적 트리거, 사용자 활동 등)를 저장할 수 있다. 또한, 맵핑 정보는 특정 사용자에 대해 IoT 장치들(306a-n) 간에 맥락을 확장하기 위한 후속 의도 동작을 도출하기 위해 후속적으로 수신된 맥락 메타데이터와 함께 사용될 수 있다.

도 11b는 본 명세서에 개시된 실시예에 따라 IoT 장치와의 통상적 사용자 상호작용을 결정하는 방법의 블록도를 도시한다.

사용자가 IoT 장치(306a-n)와 상호작용한다고 가정한다. 일 예에서, 사용자 상호작용은 하나 이상의 애플리케이션에 액세스하는 것, 검색을 수행하는 것 등을 포함할 수 있다. 또한 사용자 또는 다른 소스로부터의 트리거일 수 있는 트리거가 있다고 가정한다. 트리거의 예는 임의의 물리적 상호작용, 물리적 제스처 등이 될 수 있다. 사용 기반 데이터, 장치의 물리적 정보, 장치 메타데이터와 같은 데이터가 맥락 연속성 엔진에 의해 동화된다.

흐름도는 장치(100)에 의해 수행될 수 있는 처리 동작들을 나타낼 수 있다. 장치(100)는 센서들을 통해 서로 다른 장치들과의 사용자의 통상적인 상호작용(애플리케이션 액세스, 검색 수행, 및 후속 애플리케이션들의 사용)을 캡처할 수 있고 장치(100) 또는 서버(302)에 저장할 수 있다. 또한, IoT 장치(306a)에서 이벤트가 발생하면, 미리 저장된 맥락, 다른 IoT 장치(306a-n)으로의 사용자의 물리적 동작, 및 다른 IoT 장치(306a-n)의 현재 상태에 기초하여 맥락이 결정되고 다른 IoT 장치(306a-n)로 확장될 수 있다. 또한, 사용자 의도에 따라 IoT 장치(306a)에 의해 결과가 예측되어 다른 IoT 장치(306a-n)로 출력될 수 있다.

도 12는 본 명세서에 개시된 실시예에 따라, IoT 환경에서 IoT 장치(들) 간의 맥락 인식 상호작용을 관리하기 위한 맥락 연속성 프레임 워크를 도시한다.

장치(100)는 도 12에 도시된 것과 같은 복수의 모듈들 및 서브 모듈들을 포함하는 맥락 연속성 프레임 워크를 포함할 수 있다. 맥락 정보는 장치 상태 정보 및 장치 콘텐트 / 장치 메타데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니다. 장치 상태 정보는 IoT 장치(306a-n)의 유휴 상태 지속 기간, 알림, 메시지 중 적어도 하나를 포함할 수 있지만 이에 한정되지는 않는다. 장치 콘텐트 / 장치 메타데이터는 현재의 장치의 맥락, 텔레비전의 상업 광고, 온라인 비디오 간의 광고 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 사용 이력은 브라우징 이력 및 애플리케이션 사용 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 브라우징 이력은 쿠키, 시스템 캐시 등의 적어도 하나를 포함할 수 있지만 이에 한정되지는 않는다. 애플리케이션 사용 데이터는 소비된 시간, 사용 패턴 등의 적어도 하나를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 물리적 상호작용은 IoT 장치(306a-n)와의 물리적 상호작용을 포함할 수 있다. 장치(306a-n)와의 물리적 상호작용은 주머니에서 모바일 장치를 꺼내는 것, 스마트 워치에서 시간을 확인하는 것, 문을 여는 것, 모바일 장치에서 애플리케이션을 전환하기 위해 홈 버튼을 클릭하는 것, IoT 장치들(306a-n) 간의 근접성 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 맥락 연속성 엔진은 맥락 분석 모듈 및 맥락 연속성 의도 모듈을 포함할 수 있다. 맥락 분석 모듈은 IoT 환경을 분석하고, 도메인 지식을 추출하며, 맥락의 신뢰성 및 관련성을 평가할 수 있다. 맥락 연속성 의도 모듈은 택시 예약, 온라인 쇼핑 또는 구매, 자동 채우기 정보, 메시징 대화로 리디렉션, 충전, 및 청구서 납부 등과 같은 후속 맥락을 예측할 수 있다. 애플리케이션 및 서비스 모듈은 다수의 IoT 장치들(306a-n)에 상주하는 모듈일 수 있다. 애플리케이션은 쇼핑 애플리케이션, 메시징 애플리케이션, 택시 예약 애플리케이션, 충전 및 청구 애플리케이션 등을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 유사한 라인의 게임에 관한 블로그를 읽는 동안 시스템(300) 내의 임의의 장치에 대한 사용자 활동에 의해 특정 게임에 대한 사용자의 관심이 감지될 때, 시스템(300)은 관련 서비스를 가능하게 하는 임의의 애플리케이션을 이용하여 사용자를 위해 인근 게임 존에서 해당 게임에 대한 자리를 예약할 수 있다.

다른 예에서, 사용자는 텔레비전 쇼를 보도록 하는 메시지를 수신할 수 있다. 사용자가 집에 있는 경우 스마트폰이 애플리케이션을 실행하고 텔레비전 쇼를 재생할 수 있다. 동시에 사용자가 휴대 전화를 텔레비전으로 향하면, 동일한 텔레비전 쇼가 텔레비전에서 재개되어 재생될 수 있다.

본 명세서에 개시된 실시예에 따른, IoT 환경에서 IoT 장치(들) 간의 맥락 인식 상호작용을 관리하기 위한 방법을 설명한다.

본 방법은 통신 네트워크(304)를 통해 통신 가능하게 연결된 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 특성을 얻는 동작을 포함한다. 일 실시예에서, 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 특성은 맥락 메타데이터를 포함한다. 본 방법은 획득된 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 특성에 기초하여, 획득된 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)와 연관된 맥락 메타데이터를 분석하는 동작을 포함한다. 본 방법은 분석된 맥락 메타데이터에 기초하여 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)와 관련된 상호작용 데이터를 결정하는 동작을 포함한다. 일 실시예에서, 상호작용 데이터는 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)와의 사용자 상호작용 데이터, 사용자 행동 데이터, 및 사용자 제스처 데이터 중 적어도 하나를 포함한다. 본 방법은 프로세서(112)에 의해 특성들, 맥락 메타데이터, 및 상호작용 데이터 중 적어도 하나를 분석하는 것에 기초하여, 맥락 확장 데이터를 전송할 관련된 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)를 식별하여 맥락 인식 상호작용을 수행하기 위한 맥락 확장 데이터를 출력하는 동작을 포함한다. 일 실시예에서, 출력하는 동작은 애플리케이션 실행 및 맥락 인식 상호작용 실행 중 적어도 하나를 포함한다.

본 방법의 다양한 동작들은 제시된 순서로, 다른 순서로, 또는 동시에 수행될 수 있다. 또한, 일부 실시예에서, 일부 동작들이 생략될 수 있다.

본 명세서에 개시된 실시예에 따른, 맥락 데이터 및 맥락 확장 데이터를 결정하는 방법을 설명한다.

본 방법은 특정 동작 및 특정 애플리케이션과 관련된 사용자 상호작용 및 사용자 제스처 중 적어도 하나에 대응하는 사용자 트리거 데이터를 주기적으로 식별하는 동작을 포함한다. 본 방법은 획득된 사용 데이터, 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 현재 상태 정보, 식별된 사용자 트리거 데이터, 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 맥락 메타데이터 중 적어도 하나를 분석하는 동작을 포함한다. 본 방법은 분석된 사용 데이터, 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 현재 상태 정보, 맥락 메타데이터, 식별된 사용자 트리거 데이터 중 적어도 하나를 데이터베이스(108)에 저장된 미리 정의된 데이터와 동화시키는 동작을 포함한다. 본 방법은 분석된 데이터를 동화시키는 것에 기초하여 맥락 데이터 및 맥락 확장 데이터를 결정하는 동작을 포함한다.

본 명세서에 개시된 실시예에 따라, 적어도 하나의 IoT 장치에 의해 실행될 맥락 인식 상호작용을 생성하기 위한 방법을 설명한다.

본 방법은 획득된 맥락 메타데이터를 데이터베이스(108)에 저장된 사전 결정된 데이터와 동화시키는 동작을 포함한다. 본 방법은 사전 결정된 데이터로 획득된 맥락 메타데이터를 동화시키 것에 기초하여 맥락 메타데이터에 대응하는 맥락 의도 데이터를 매핑하는 동작을 포함하며, 맥락 의도 데이터는 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)에 의해 실행될 맥락 인식 상호작용을 예측하는 것을 포함한다. 본 방법은 맥락 메타데이터에 대응하는 맥락 의도 데이터를 매핑하는 것에 기초하여 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)에 의해 실행될 맥락 인식 상호작용을 생성하는 동작을 포함한다. 본 방법은 맥락 의도 데이터와 연관된 맥락 인식 상호작용을 출력하는 동작을 포함한다.

본 명세서에 개시된 실시예에 따른, 제1 사용자 장치로부터의 입력을 수신하는 것에 기초하여 제2 사용자 장치로 콘텐트 데이터 및 맥락 확장 데이터를 출력하는 방법을 설명한다.

본 방법은 IoT 환경에서 IoT 장치(306a)로부터 다른 IoT 장치(306b)로 입력을 수신하는 동작을 포함하며, 입력은 무선 통신 인터페이스(304)를 통해 다른 IoT 장치(306b)에 의해 수신된다. 본 방법은 수신된 입력에 기초하여 IoT 장치(306a)와 연관된 콘텐트 데이터 및 맥락 확장 데이터를 결정하는 동작을 포함한다. 본 방법은 결정된 콘텐트 데이터 및 맥락 확장 데이터에 기초하여 콘텐트 데이터 및 맥락 확장 데이터를 다른 IoT 장치(306b)로 출력하는 동작을 포함한다.

본 실시예들은 현재의 맥락 및 물리적인 사용자 상호작용에 기초하여 동적으로 동작들을 예측할 수 있고, 가장 가능성 높은 사용자의 다음 작업을 지능적으로 예측할 수 있고, 맥락 정보, 사용 이력, 및 물리적 상호작용을 분석하여 맥락 연속성 의도를 생성/생산할 수 있다. 본 실시예들은 사용자이 의도 및 현재의 맥락을 고려하여 장치들 간에 여러 제약 조건을 갖는 복잡한 시나리오를 처리할 수 있다.

본 실시예들은 스위칭 동안 끊김없는 경험을 유지하기 위해, 이전의 작업/애플리케이션/장치/동작으로부터, 사용중인 다른 애플리케이션 또는 장치에 필요한 세부 사항을 제공함으로써 맥락을 재개할 수 있다. 본 실시예들은 사용자의 인지 부하 및 처리 시간을 감소시킨다. 본 실시예들은 장치에서 애플리케이션을 찾고, 애플리케이션을 실행하고, 필요한 정보를 채우는 것과 같은 몇 가지 동작들을 지능적으로 우회함으로써 최종 사용자에 대한 상호작용 방식을 감소시킬 수 있다.

본 실시예들은 사용자가 세부 사항들의 정신적 동화에 기초하여 장치들 간에 스위칭한 후 더 맥락을 취하는 수동 프로세스의 우회를 가능하게 한다. 본 실시예들은 맥락을 더 계속하고 다음의 가능한 장치 상태로 자동적으로 안내한다. 본 실시예들은 애플리케이션을 가로질러 작업하려는 의도를 지원한다. 본 실시예들은 의도를 트리거하기 위해 적시에 일반적인 물리적 상호작용만을 필요로 한다.

본 개시의 일 실시예는, IoT 환경에서 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n) 간의 맥락 인식 상호작용을 관리하기 위한 방법(700a)으로서,

프로세서(112)에 의해, 통신 네트워크(304)를 통해 통신 가능하게 연결된 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 특성을 얻는 동작으로서, 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 특성은 맥락 메타데이터를 포함하는 동작;

프로세서(112)에 의해, 획득된 적어도 하나의 장치(306a-n)의 특성에 기초하여, 획득된 적어도 하나의 장치(306a-n)와 연관된 맥락 메타데이터를 분석하는 동작으로서, 맥락 메타데이터는 사용 이력, 장치 정보, 물리적 트리거, 알림 콘텐트, 작업 데이터, 및 사용자 활동 중 적어도 하나를 포함하는 동작;

프로세서(112)에 의해, 분석된 콘텍스트 메타데이터에 기초하여 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)와 관련된 상호작용 데이터를 결정하는 동작으로서, 상호작용 데이터는 복수의 사용자들의 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)와의 상호작용 데이터, 사용자 행동 데이터, 및 사용자 제스처 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 동작; 및

프로세서(112)에 의해, 특성들, 맥락 메타데이터, 및 상호작용 데이터 중 적어도 하나를 분석하는 것에 기초하여, 콘텍스트 확장 데이터를 전송할 관련된 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)를 식별함으로써, 콘텍스트 확장 상호작용을 수행하기 위한 콘텍스트 확장 데이터를 출력하는 동작으로서, 출력하는 것은 애플리케이션 실행 및 맥락 인식 상호작용의 실행 중 적어도 하나를 포함하는 동작을 포함하는 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(112)에 의해, 특정 동작 및 특정 애플리케이션과 관련된, 사용자 상호작용 및 사용자 제스처 중 적어도 하나에 대응하는 사용자 트리거 데이터를 주기적으로 식별하는 동작;

프로세서(112)에 의해, 획득된 사용 데이터, 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 현재 상태 정보, 식별된 사용자 트리거 데이터, 및 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 맥락 메타데이터 중 적어도 하나를 분석하는 동작;

프로세서(112)에 의해, 분석된 사용 데이터, 적어도 하나의 장치(306a-n)의 현재 상태 정보, 맥락 메타데이터, 식별된 사용자 트리거 데이터 중 적어도 하나를 데이터베이스(108)에 저장된 미리 결정된 데이터와 동화시키는 동작; 및

프로세서(112)에 의해, 분석된 데이터를 동화시킴에 기초하여 콘텍스트 데이터 및 콘텍스트 확장 데이터를 결정하는 동작을 더 포함하는 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(112)에 의해, 획득된 맥락 메타데이터를 데이터베이스(108)에 저장된 사전 결정된 데이터와 동화시키는 동작;

프로세서(112)에 의해, 콘텍스트 의도 데이터를 콘텍스트 메타데이터와 매핑하는 것에 기초하여, 콘텍스트 메타데이터에 대응하는 콘텍스트 의도 데이터를 매핑하는 동작으로서, 콘텍스트 의도 데이터는 콘텍스트를 매핑하는 것에 기초하여 적어도 하나의 장치(306a-n)에 의해 실행될 콘텍스트 인식 상호작용을 예측하는 것을 포함하는 동작;

프로세서(112)에 의해, 콘텍스트 메타데이터에 대응하는 콘텍스트 인덴트 데이터를 매핑하는 것에 기초하여, 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)에 의해 실행될 콘텍스트 인식 상호작용을 생성하는 동작; 및

프로세서(112)에 의해, 콘텍스트 의도 데이터와 연관된 콘텍스트 인식 상호작용을 출력하는 동작을 더 포함하는 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(112)에 의해, IoT 환경에서 IoT 장치(306a)로부터 다른 IoT 장치(306b)로의 입력을 수신하는 동작으로서, 입력은 무선 통신 인터페이스(304)를 통해 다른 IoT 장치(306b)에 의해 수신되는 동작;

프로세서(112)에 의해, 수신된 입력에 기초하여, IoT 장치(306a)와 관련된 콘텐트 데이터 및 맥락 확장 데이터를 결정하는 동작; 및

프로세서(112)에 의해, 결정된 콘텐트 데이터 및 맥락 확장 데이터에 기초하여, 콘텐트 데이터 및 맥락 확장 데이터를 다른 IoT 장치(306b)로 출력하는 동작을 더 포함하는 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 특성은 상태, 현재 상태, 알림, 텍스트 메시지, 장치 메타데이터, 및 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 유휴 상태의 지속 기간 중 적어도 하나를 포함하는 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 사용자 행동 데이터는 애플리케이션 액세스, 검색 이력 데이터, 브라우징 이력 데이터, 후속 애플리케이션 사용, 사용 데이터, 및 대체 애플리케이션 사용 중 적어도 하나를 포함하는 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 사용자 트리거 데이터는 알림, 문자 메시지, 상업 광고, 전화 통화, 전자 상거래 쇼핑, 청구서 지불, 택시 예약, 휴가 예약, 및 영화 예약 중 적어도 하나에 대응하는 특정 이벤트에 대한 사용자 상호작용을 포함하는 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 동화하는 동작은 순차 시간-전진 처리에 의해 이전에 획득된 특성을 현재 획득된 특성과 비교하는 동작을 포함하는 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 출력하는 동작은 다른 IoT 장치(306b)가 상황 인식 상호작용을 재개하고 요구되는 세부 사항들을 미리 채우도록 하는 동작을 포함하는 방법을 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 콘텐트 데이터, 콘텍스트 메타데이터, 및 장치 메타데이터는 콘텍스트 데이터, 미디어 데이터, 및 광고 데이터 중 적어도 하나를 포함하고, 사용 데이터는 애플리케이션의 사용 기간, 애플리케이션의 사용 패턴을 포함하는 방법을 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시예는, IoT 환경에서 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n) 간의 맥락 인식 상호작용을 관리하기 위한 방법으로서,

제1 IoT 장치(306a-n)에 의해, 적어도 하나의 트리거 파라미터가 제1 IoT 장치(306a-n)에서 수신되는 것을 결정하는 동작으로서, 적어도 하나의 트리거 파라미터는 알림, 광고, 및 트리거된 트랜잭션을 포함하는 동작;

제1 IoT 장치(306a-n)에 의해, 적어도 하나의 트리거 파라미터를 수신하는 것에 기초하여, 제1 IoT 장치(306a-n) 및 제2 IoT 장치(306a-n)의 맥락 메타데이터를 분석하는 동작으로서, 맥락 메타데이터는 사용 이력, 장치 정보, 물리적 트리거, 알림 내용, 작업 데이터, 맥락 데이터, 및 사용자 활동 중 적어도 하나를 포함하는 동작;

제1 IoT 장치(306a-n)에 의해, 적어도 하나의 트리거 파라미터를 수신하는 것에 응답하여, 제2 IoT 장치(306a-n)와 관련된 물리적 상호작용 트리거와 상호작용 데이터를 식별하는 동작으로서, 상호작용 데이터는 제스처, 사용 기반 데이터, 장치 정보, 및 장치 메타데이터 중 적어도 하나를 포함하며, 물리적 상호작용 트리거는 센서 변동, 근접 데이터, 및 장치 상태 중 적어도 하나를 포함하는 동작;

제1 IoT 장치(306a-n)에 의해, 적어도 하나의 트리거 파라미터를 수신하는 것에 응답하여, 제2 IoT 장치(306a-n)와 관련된 물리적 상호작용 트리거와 상호작용 데이터를 식별하는 것에 기초하여, 복수의 사용자들의 의도 동작을 결정하는 동작으로서, 의도 동작은 애플리케이션 실행, 애플리케이션 중지, 애플리케이션 간 전환, IoT 장치(306a-n)의 잠금 해제, 및 IoT 장치(306a-n)와의 물리적 상호작용 트리거 중 적어도 하나를 포함하는 동작; 및

제1 IoT 장치(306a-n)에 의해, 의도 액션을 결정하는 것에 기초하여, 맥락 인식 상호작용을 수행하기 위해 제2 IoT 장치(306a-n)로 맥락 확장 데이터를 출력하는 동작으로서, 제2 IoT 장치(306a-n)로 맥락 확장 데이터를 출력하는 동작은 제2 IoT 장치(306a-n)에서의 맥락 인식 상호작용 실행 및 애플리케이션 실행 중 적어도 하나를 포함하는 동작을 포함하는 방법을 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시예는, IoT 환경에서 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n) 간의 맥락 인식 상호작용을 관리하기 위한 장치(100)로서,

프로세서(112); 및

프로세서(112)에 연결된 메모리부를 포함하며, 메모리부에 포함되는 처리 모듈(104)은,

통신 네트워크(304)를 통해 통신 가능하게 연결된 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 특성을 얻되, 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)의 특성은 맥락 메타데이터를 포함하고,

획득된 적어도 하나의 장치(306a-n)의 특성에 기초하여, 획득된 적어도 하나의 장치(306a-n)와 연관된 맥락 메타데이터를 분석하고

분석된 콘텍스트 메타데이터에 기초하여 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)와 관련된 상호작용 데이터를 결정하되, 상호작용 데이터는 사용자의 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)와의 상호작용 데이터, 사용자 행동 데이터, 및 사용자 제스처 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 동작; 및

특성들, 맥락 메타데이터, 및 상호작용 데이터 중 적어도 하나를 분석하는 것에 기초하여, 콘텍스트 확장 데이터를 전송할 관련된 적어도 하나의 IoT 장치(306a-n)를 식별함으로써, 콘텍스트 확장 상호작용을 수행하기 위한 콘텍스트 확장 데이터를 출력하되, 출력하는 것은 애플리케이션 실행 및 맥락 인식 상호작용의 실행 중 적어도 하나를 포함하는 장치를 제공할 수 있다.

프로세서(112); 및

적어도 하나의 트리거 파라미터가 제1 IoT 장치(306a-n)에서 수신되는 것을 결정하되, 적어도 하나의 트리거 파라미터는 알림, 광고, 및 트리거된 트랜잭션을 포함하고,

적어도 하나의 트리거 파라미터를 수신하는 것에 기초하여, 제1 IoT 장치(306a-n) 및 제2 IoT 장치(306a-n)의 맥락 메타데이터를 분석하되, 맥락 메타데이터는 사용 이력, 장치 정보, 물리적 트리거, 알림 내용, 작업 데이터, 맥락 데이터, 및 사용자 활동 중 적어도 하나를 포함하고,

적어도 하나의 트리거 파라미터를 수신하는 것에 응답하여, 제2 IoT 장치(306a-n)와 관련된 물리적 상호작용 트리거와 상호작용 데이터를 식별하되, 상호작용 데이터는 제스처, 사용 기반 데이터, 장치 정보, 및 장치 메타데이터 중 적어도 하나를 포함하며, 물리적 상호작용 트리거는 센서 변동, 근접 데이터, 및 장치 상태 중 적어도 하나를 포함하고,

적어도 하나의 트리거 파라미터를 수신하는 것에 응답하여, 제2 IoT 장치(306a-n)와 관련된 물리적 상호작용 트리거와 상호작용 데이터를 식별하는 것에 기초하여, 복수의 사용자들의 의도 동작을 결정하되, 의도 동작은 애플리케이션 실행, 애플리케이션 중지, 애플리케이션 간 전환, IoT 장치(306a-n)의 잠금 해제, 및 IoT 장치(306a-n)와의 물리적 상호작용 트리거 중 적어도 하나를 포함하고,

의도 액션을 결정하는 것에 기초하여, 맥락 인식 상호작용을 수행하기 위해 제2 IoT 장치(306a-n)로 맥락 확장 데이터를 출력하되, 제2 IoT 장치(306a-n)로 맥락 확장 데이터를 출력하는 동작은 제2 IoT 장치(306a-n)에서의 맥락 인식 상호작용 실행 및 애플리케이션 실행 중 적어도 하나를 포함하는 장치를 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 또는 프로그램 모듈과 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 본 개시에서 사용되는 데이터 베이스를 기록매체에 기록하는 것이 가능하다.

지금까지 본 개시에 대하여 도면에 도시된 바람직한 실시예들을 중심으로 상세히 살펴보았다. 이러한 실시예들은 이 개시를 한정하려는 것이 아니라 예시적인 것에 불과하며, 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 이러한 실시예들을 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

비록 본 명세서에 특정한 용어들이 사용되었으나 이는 단지 본 개시의 개념을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 개시의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 본 개시의 각 동작은 반드시 기재된 순서대로 수행되어야 할 필요는 없고, 병렬적, 선택적 또는 개별적으로 수행될 수 있다.

본 개시의 진정한 기술적 보호범위는 전술한 설명이 아니라 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 하며, 청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 개시의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다. 균등물은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 개시된 모든 구성요소를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

Claims

IoT 장치들 간의 맥락 확장을 위한 맥락 확장 장치로서,
하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
맥락 정보 생성 장치로부터 맥락 정보를 수신하고,
맥락 확장 트리거 이벤트의 발생에 따라, 상기 수신된 맥락 정보 및 상기 발생한 맥락 확장 트리거 이벤트에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정하고,
상기 결정된 맥락 확장 액션이 수행되도록 하는, 맥락 확장 장치.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치와 상이한 상기 맥락 정보 생성 장치로부터 상기 맥락 정보를 수신하는, 맥락 확장 장치.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
복수의 맥락 정보 생성 장치들 각각으로부터 맥락 정보를 수신하고,
상기 복수의 맥락 정보 생성 장치들 각각으로부터 수신된 맥락 정보 간의 관계에 기초하여 상기 맥락 확장 액션을 결정하는, 맥락 확장 장치.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
맥락 확장 액션에 관한 정보를 포함하는 맥락 확장 정보를 생성하고,
상기 맥락 확장 액션을 수행할 IoT 장치를 결정하고,
상기 결정된 IoT 장치로 상기 맥락 확장 정보를 송신함으로써 상기 결정된 맥락 확장 액션이 수행되도록 하는, 맥락 확장 장치.
제4항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 맥락 확장 액션을 연동하여 수행할 복수의 IoT 장치를 결정하고,
상기 결정된 복수의 IoT 장치 중 적어도 하나로 상기 맥락 확장 정보를 송신하는, 맥락 확장 장치.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 맥락 정보 생성 장치와 상이한 장치의 사용 이력 정보를 수신하고,
상기 맥락 정보와 상기 사용 이력 정보 간의 관계에 기초하여 상기 맥락 확장 액션을 결정하는, 맥락 확장 장치.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
데이터베이스에 저장된 맥락 정보, 맥락 확장 트리거 이벤트, 및 맥락 확장 액션 간의 매칭 정보에 기초하여 상기 맥락 확장 액션을 결정하는, 맥락 확장 장치.
제7항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 맥락 정보 생성 장치로부터 수신한 맥락 정보, 상기 발생한 맥락 확장 트리거 이벤트, 및 실제로 수행된 액션에 기초하여, 상기 데이터베이스를 갱신하는, 맥락 확장 장치.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 맥락 정보 생성 장치가 브로드캐스팅하는 상기 맥락 정보를 수신하는, 맥락 확장 장치.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
근처에 존재하는 장치들이 근거리 통신으로 송신하는 맥락 정보를 수신함으로써 상기 맥락 정보를 수신하는, 맥락 확장 장치.
제1항에 있어서,
상기 맥락 정보 생성 장치는, 상기 맥락 확장 트리거 이벤트가 발생한 장치와 동일한 사용자에 등록되지 않은 것인, 맥락 확장 장치.
제4항에 있어서,
상기 맥락 확장 액션을 수행할 적어도 하나의 IoT 장치는, 상기 맥락 정보 생성 장치와 동일한 사용자에 등록되지 않은 것인, 맥락 확장 장치.
제1항에 있어서,
상기 맥락 정보에 관련된 애플리케이션과 상기 맥락 확장 액션에 관련된 애플리케이션은 서로 다른 애플리케이션인, 맥락 확장 장치.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 맥락 정보에 관련된 시점 및 상기 맥락 확장 트리거 이벤트에 관련된 시점에 기초하여 상기 맥락 확장 액션을 결정하는, 맥락 확장 장치.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 수신된 맥락 정보 및 상기 맥락 정보에 관련된 맥락 확장 액션에 따라 검출할 맥락 확장 트리거 이벤트를 결정하는, 맥락 확장 장치.
IoT 장치들 간의 맥락 확장을 위한 맥락 정보 생성 장치로서,
하나 이상의 인스트럭션들을 저장하는 메모리; 및
상기 메모리에 저장된 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 맥락 정보 생성 장치의 현재 상태에 기초하여 맥락 정보를 생성하고,
상기 생성된 맥락 정보를 맥락 확장 장치로 송신하는, 맥락 정보 생성 장치.
제16항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
근처의 IoT 장치들로 상기 맥락 정보를 근거리 통신으로 브로드캐스팅함으로써 상기 생성된 맥락 정보를 맥락 확장 장치로 송신하는, 맥락 정보 생성 장치.
제17항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
반복적으로 주변의 IoT 장치들로 상기 맥락 정보를 브로드캐스팅하는, 맥락 정보 생성 장치.
IoT 장치들 간의 맥락 확장을 위한 맥락 확장 장치의 동작 방법으로서,
맥락 정보 생성 장치로부터 맥락 정보를 수신하는 동작;
맥락 확장 트리거 이벤트의 발생에 따라, 상기 수신된 맥락 정보 및 상기 맥락 확장 트리거 이벤트에 기초하여 맥락 확장 액션을 결정하는 동작; 및
상기 결정된 맥락 확장 액션이 수행되도록 하는 동작을 포함하는 맥락 확장 장치의 동작 방법.
IoT 장치들 간의 맥락 확장을 위한 맥락 정보 생성 장치의 동작 방법으로서,
상기 맥락 정보 생성 장치의 현재 상태에 기초하여 맥락 정보를 생성하는 동작; 및
상기 생성된 맥락 정보를 맥락 확장 장치로 송신하는 동작을 포함하는 맥락 정보 생성 장치의 동작 방법.