KR20200069251A - 대화형 게임을 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents

대화형 게임을 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법 Download PDF

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Abstract

사용자에 대하여 수집된 사용자 데이터를 획득하고, 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하고, 사용자 데이터 중 결정된 타입에 속하는 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임에 대한 질문 및 답변을 생성하고, 질문 및 답변을 포함하는 대화형 게임을 사용자에게 제공하는, 전자 장치에서 사용자에게 대화형 게임을 제공하는 방법이 개시된다.

Description

대화형 게임을 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법 {Electronic device and operating method for providing a conversational game}
본 개시는, 대화형 게임을 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.
전자 장치는, 질문, 농담, 수수께끼 등의 여러 데이터를 이용하여 사용자에게 여러가지 오락거리를 제공할 수 있다. 그러나, 중앙 서버에서 일괄적으로 배포하는 오락거리는, 사용자 맞춤으로 생성된 것이 아니어서, 사용자가 이러한 오락거리에 흥미를 가지기 어려울 수 있다.
따라서, 전자 장치는, 사용자가 흥미를 가질만한 정보를 포함하는 사용자 맞춤의 다양한 종류의 오락거리를 제공할 필요가 있다.
본 개시가 해결하고자 하는 과제는 전술한 문제를 해결하기 위한 것으로서, 대화형 게임을 제공하는 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다. 해결하려는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제1 측면은, 전자 장치에서 사용자에게 대화형 게임을 제공하는 방법에 있어서, 상기 사용자에 대하여 수집된 사용자 데이터를 획득하는 단계; 상기 사용자 데이터에 기초하여, 상기 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하는 단계; 상기 사용자 데이터 중 상기 결정된 타입에 속하는 사용자 데이터에 기초하여, 상기 대화형 게임에 대한 질문 및 답변을 생성하는 단계; 및 상기 질문 및 답변을 포함하는 상기 대화형 게임을 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는, 방법을 제공할 수 있다.
또한, 본 개시의 제2 측면은, 사용자에게 대화형 게임을 제공하는 전자 장치에 있어서, 상기 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 입력을 수신하는 사용자 입력부; 상기 사용자 입력이 수신됨에 따라, 상기 사용자에 대하여 수집된 사용자 데이터를 획득하고, 상기 사용자 데이터에 기초하여, 상기 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하고, 상기 사용자 데이터 중 상기 결정된 타입에 속하는 사용자 데이터에 기초하여, 상기 대화형 게임에 대한 질문 및 답변을 생성하는, 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 질문 및 답변을 포함하는 상기 대화형 게임을 상기 사용자에게 제공하는 출력부를 포함하는, 전자 장치를 제공할 수 있다.
상기 제2 측면에서, 상기 사용자 입력부는, 상기 사용자 입력을 수신하기 위한, 터치 스크린 디스플레이 및 마이크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 제2 측면에서, 상기 출력부는, 상기 대화형 게임을 제공하기 위한, 디스플레이 및 스피커 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 본 개시의 제3 측면은, 제1 측면의 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 전자 장치에서 수집한 사용자 데이터를 활용하여, 사용자가 흥미를 가질만한 정보를 포함하는 사용자 맞춤의 대화형 게임을 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 의한 전자 장치에 의하여, 사용자 맞춤의 대화형 게임을 제공하는 일 예를 나타낸 것이다.
도 2는 일 실시 예에 의한 대화형 게임을 제공하는 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 일 실시 예에 의한 전자 장치의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 일 실시 예에 의한 전자 장치의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 5는 일 실시 예에 의한 전자 장치에서 대화형 게임을 제공하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 6은 일 실시 예에 의한 대화형 게임을 수행하는 일 예를 설명하기 위한 블록도이다.
도 7은 일 실시 예에 의한 사용자 데이터의 타입을 예측하기 위한 예측 모델의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 의한 질문을 생성하기 위한 예측 모델의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 의한 연락처에 관한 대화형 게임을 제공하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 10은 일 실시 예에 의한 앱 사용 이력에 관한 대화형 게임을 제공하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 11은 일 실시 예에 의한 IoT 장치에 관한 대화형 게임을 제공하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 12는 일 실시 예에 의한 영상에 관한 대화형 게임을 제공하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 13은 일 실시 예에 의한 위치에 관한 대화형 게임을 제공하는 일 예를 나타낸 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 개시에 따른 인공지능과 관련된 기능은 프로세서와 메모리를 통해 동작된다. 프로세서는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 이때, 하나 또는 복수의 프로세서는 CPU, AP, DSP(Digital Signal Processor) 등과 같은 범용 프로세서, GPU, VPU(Vision Processing Unit)와 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공지능 전용 프로세서일 수 있다. 하나 또는 복수의 프로세서는, 메모리에 저장된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델에 따라, 입력 데이터를 처리하도록 제어한다. 또는, 하나 또는 복수의 프로세서가 인공지능 전용 프로세서인 경우, 인공지능 전용 프로세서는, 특정 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계될 수 있다.
기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델은 학습을 통해 만들어진 것을 특징으로 한다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 인공지능 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버 및/또는 시스템을 통해 이루어 질 수도 있다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
인공지능 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 인공지능 모델의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 학습 과정 동안 인공지능 모델에서 획득한 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 갱신될 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN:Deep Neural Network)를 포함할 수 있으며, 예를 들어, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 또는 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks) 등이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)에 의하여, 사용자 맞춤의 대화형 게임을 제공하는 일 예를 나타낸 것이다.
도 1을 참조하면, 전자 장치(1000)는, 110, 120 및 130 순서로 동작할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자 맞춤의 대화형 게임을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 전자 장치(1000)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 기술되는 전자 장치(1000)는, 디지털 카메라, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 태블릿 PC, 전자북 단말기, 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
본 명세서에서 기술되는 전자 장치(1000)는 사용자에 의해 착용될 수 있는 장치(wearable device)일 수 있다. 웨어러블 디바이스는 액세서리 형 장치(예컨대, 시계, 반지, 팔목 밴드, 발목 밴드, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈), 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형 장치(예: 전자 의복), 신체 부착형 장치(예컨대, 스킨 패드(skin pad)), 또는 생체 이식형 장치(예: implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 이하에서는, 설명의 편의상, 전자 장치(1000)가 스마트 폰인 경우를 예로 들어 설명하기로 한다.
일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 대화형 인터페이스를 통해 사용자의 입력(111)을 수신하고, 사용자의 입력(111)에 대응하여 대화형 게임을 제공하는 장치일 수 있다. 대화형 인터페이스는 사용자로부터의 입력(예컨대, 음성 입력 또는 텍스트 입력)을 수신하고, 사용자로부터의 입력에 대한 응답을 제공하는 사용자를 위한 인터페이스일 수 있다. 일 실시예에 의하면, 대화형 인터페이스는 가상 어시스턴트(Virtual assistant), 인공지능 어시스턴트 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 가상 비서 또는 인공지능 비서는 사용자가 요구하는 작업을 처리하고 사용자에게 특화된 서비스를 제공하는 소프트웨어 에이전트일 수 있다.
110에서, 전자 장치(1000)는 사용자에 의해 발화된 "지겹다??"(111)라는 내용을 포함하는 사용자의 음성을 인식할 수 있다. 전자 장치(1000)는 사용자의 음성을 인식한 결과에 기초하여, 120에서, 일 실시 예에 의한 대화형 게임을 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 사용자의 발화에 대하여 음성 인식된 결과가, 대화형 게임을 요청하는 내용을 명확하게 포함하지 않더라도, 전자 장치(1000)는, 사용자의 억양, 톤, 사용자의 현재 상태 등 사용자에 관한 다양한 정보에 기초하여, 대화형 게임을 사용자에게 제공할 지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 사용자의 음성 인식 결과에 기초하여, 사용자가 전자 장치(1000)에서 제공된 대화형 게임에 흥미를 가질 확률이 높을지 여부에 따라 대화형 게임을 사용자에게 제공할 지 여부를 판단할 수 있다.
상술한 예에 한하지 않고, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 다양한 종류의 사용자 입력이 수신됨에 따라서, 대화형 게임을 사용자에게 제공할 수 있다.
120에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 전자 장치(1000)는, 사용자 입력에 기초하여, 대화형 게임이 제공됨을 알리는 안내 메시지(121)를 음성 또는 디스플레이 화면을 통해 출력할 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 사용자에게, 전자 장치(1000)에 저장된 사용자 데이터와 관련된 대화형 게임(123)을 제공할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는, 사용자 데이터 중 영상과 관련된 대화형 게임(123)을 제공할 수 있다.
일 실시 에에 의한 전자 장치(1000)는 대화형 게임을 위한 질문(122)를 음성 출력하면서, 질문에 대한 답변들(123)을 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 의한 사용자는 답변들(123) 중 하나를 선택함으로써, 대화형 게임의 질문(122)에 대해 답변할 수 있다.
일 실시 예에 의한 사용자 데이터는, 사용자가 전자 장치(1000) 또는 다른 외부 장치를 이용함에 따라 생성된 사용자에 관한 다양한 종류의 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자 데이터는, 사용자에 의해 촬영되거나 저장된 영상과 관련된 데이터, 전자 장치(1000)에 대한 위치와 관련된 데이터, 전자 장치(1000)에 저장된 연락처와 관련된 데이터, 전자 장치(1000)에 설치된 앱(app)에 관한 정보, 전자 장치(1000)와 연결된 다른 외부 장치들에 관한 정보 등을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)와 연결된 다른 외부 장치들은, 전자 장치(1000)와 연결되어 자신의 상태에 관한 정보를 전자 장치(1000)로 전달할 수 있는 전자 장치일 수 있다. 예를 들면, 상기 외부 장치들은, 스마트 TV, 스마트 냉장고, 로봇 청소기, 스마트 공기 청정기 등과 같은 IoT(Internet of Things) 장치일 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 전자 장치(1000)와 연결된 다른 외부 장치들은 사용자와 관련된 다양한 정보를 수집하여, 전자 장치(1000)에 전달할 수 있는 다양한 종류의 전자 장치일 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하고, 사용자 데이터 중 결정된 타입의 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 위한 질문 및 답변을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)에 의해 결정될 수 있는 사용자 데이터의 타입은, 영상, 위치, 연락처, 앱 사용 이력, 외부 장치 정보 등, 다양한 종류의 데이터 타입을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 의한 사용자 데이터의 타입은, 각 사용자 데이터의 포맷, 내용, 특징 등 다양한 방법에 따라 사용자 데이터들이 분류됨으로써 결정될 수 있다. 예를 들면, 사용자 데이터에 대한 타입을 추출하기 위한, 미리 학습된 인공지능 모델에 기초하여, 사용자 데이터의 타입이 결정될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 다양한 종류의 데이터 타입이 전자 장치(1000)에 의해 결정될 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 여러가지 사용자 데이터의 타입들 중 사용자가 흥미를 가질 것으로 예측되는 사용자 데이터의 타입이 결정될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는, 사용자 데이터에 기초하여, 사용자가 영상 촬영, 열람 및 편집에 관심이 많은 성향을 가진 것으로 판단되는 경우, 데이터의 타입을 "영상"으로 결정할 수 있다. 또한, 전자 장치(1000)는 "영상"과 관련된 사용자 데이터에 기초하여, 질문 및 답변을 생성할 수 있다.
따라서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자가 흥미를 가질 것으로 예측되는 사용자 데이터의 타입에 기초하여 대화형 게임을 제공함으로써, 사용자가 흥미를 가질만한 정보를 포함하는, 대화형 게임을 제공할 수 있다.
또한, 일 실시 예에 의한 대화형 게임의 질문 및 답변도 사용자가 흥미를 가질만한 정보를 포함하도록 생성될 수 있다. 예를 들면, 대화형 게임의 질문 및 답변 중 적어도 하나는, 일 실시 예에 따라 결정된 사용자 데이터의 타입에 속하는 사용자 데이터 중, 사용자가 사용자 데이터에 대해 흥미를 가질 가능성에 기초하여 결정된, 적어도 하나의 사용자 데이터에 관한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들면, 사용자가 사용자 데이터에 대해 흥미를 가질 가능성은, 일 실시 예에 따라 결정된 사용자 데이터의 타입에 속하는 사용자 데이터 중 적어도 하나의 사용자 데이터에 대한 사용 이력에 기초하여 결정될 수 있다.
또 다른 예로, 사용자가 사용자 데이터에 대해 흥미를 가질 가능성은, 일 실시 예에 따라 결정된 사용자 데이터의 타입에 속하는 사용자 데이터 중 적어도 하나의 사용자 데이터로부터 판단될 수 있는 상기 사용자의 행동 패턴과 관련된 정보에 기초하여 결정될 수 있다.
130에서, 전자 장치(1000)는, 120에서 제공된 대화형 게임에 대한 사용자의 답변에 따른 응답 메시지(131)를 음성 또는 화면으로 출력할 수 있다.
또한, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 대화형 게임을 다시 실행할지 여부를 사용자에게 문의(132)하고, 사용자의 선택에 따라, 대화형 게임을 재실행할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는 사용자에게 다른 타입의 사용자 데이터에 관한 대화형 게임을 할지, 현재의 사용자 데이터 타입(ex. 영상)에 대하여 다른 질문 및 답변을 포함하는 대화형 게임을 다시 실행할지 여부를 사용자에게 문의할 수 있다.
상술한 예에 한하지 않고, 전자 장치(1000)는, 120에서 제공된 대화형 게임에 대한 사용자의 답변에 따라서, 다양한 동작을 수행할 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 의한 대화형 게임을 제공하는 전자 장치(1000)의 동작을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 대화형 게임 제공을 위한 어시스턴트를 실행(210)하여, 사용자 데이터(220)를 획득하고, 사용자 데이터(220)에 기초하여, 대화형 게임을 제공(240)할 수 있다. 일 실시 예에 의한 어시스턴트는, 사용자로부터의 입력을 수신하고, 수신된 입력에 대한 응답을 제공하는 대화형 인터페이스에 따라 동작할 수 있다
210에서, 전자 장치(1000)는 사용자의 입력을 수신하여 다양한 동작을 수행하기 위한 어시스턴트를 실행할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는 사용자의 음성 입력을 수신하고, 사용자의 음성 입력에 대한 응답을 출력하기 위한 사용자 인터페이스로서, 음성 어시스턴트를 실행할 수 있다.
상술한 예에 한하지 않고, 전자 장치(1000)는 어시스턴트를 실행하지 않고, 다른 사용자 인터페이스 또는 다른 어플리케이션 등의 다양한 방법을 통하여, 일 실시 예에 의한 대화형 게임을 제공할 수도 있다.
220에서, 전자 장치(1000)는, 210에서 실행된 어시스턴트를 통하여 수신된 사용자 입력에 기초하여, 일 실시 예에 의한 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 의한 사용자 데이터는, 전자 장치(1000)에서 수집된 사용자에 관한 다양한 종류의 데이터를 포함할 수 있다.
230에서, 전자 장치(1000)는 220에서 수집된 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 질문 및 답변을 생성하는 동작을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 의한 대화형 게임을 위한 질문 및 답변을 생성하는 동작은, 사용자 데이터의 타입을 선택하고(231), 선택된 타입에 따라 질문(232) 및 답변(233)을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
231에서, 전자 장치(1000)는, 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)는 사용자가 각각의 사용자 데이터에 대해 흥미를 가질 가능성에 기초하여 사용자 데이터의 타입을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 의한 대화형 게임에 대한 질문 및 답변 중 적어도 하나는, 이하 232 및 233에서, 사용자가 각각의 사용자 데이터에 대해 흥미를 가질 가능성에 기초하여 결정된, 적어도 하나의 사용자 데이터에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 일 실시 예에 의한 답변은, 사용자에 의해 답변으로서 선택될 확률에 따라서, 생성될 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 사용자 데이터에 대한 사용 이력에 기초하여, 사용자가 흥미를 가질 가능성이 높은 사용자 데이터인지 여부가 결정될 수 있다. 예를 들어, 최근 24시간 동안, 사용자 데이터 중, 미리 결정된 수만큼의 영상들이 사용자에 의해 열람된 경우, 전자 장치(1000)에 저장된 다른 영상들 중 열람된 지 소정 기간 이상 경과(ex. 6개월 이상)된 영상들은, 사용자가 흥미를 가질 가능성이 높은 것으로 예측되는 사용자 데이터인 것으로 결정될 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(1000)는, 사용자 데이터에 관한 사용 이력에 기초하여, 사용자가 여러 장소에서 촬영되었던 영상들을 확인하기 위하여, 여러가지 영상들을 일정한 시간 동안에 열람하고 있는 상태임을 판단할 수 있다. 전자 장치(1000)의 사용자 데이터 중에서, 전자 장치(1000)는, 사용자가, 다른 영상들과는 달리, 작년 가을 유럽 여행 중에 촬영된 영상들은, 열람된 지 일정한 기간이 지난 것으로 판단할 수 있다. 따라서, 전자 장치(1000)는, 작년 가을 유럽 여행 중에 촬영된 영상들에 대해, 여러 장소에서 촬영되었던 영상들을 확인하고 있는 중인, 사용자가 흥미를 가질 가능성이 높은 것으로 예측할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 작년 가을 유럽 여행 중에 촬영된 영상들 중 하나의 영상에 대하여, 마지막으로 열람한 날짜를 묻는 질문과 답변을 생성할 수 있다.
또 다른 예로, 전자 장치(1000)는 미리 결정된 기간 동안, 전자 장치(1000)에 저장된 연락처 중 미리 결정된 수만큼의 적어도 하나의 연락처를 통해 메시지, 전화 등이 수행된 이력이 존재하는지 판단할 수 있다. 일 실시 예에 의한 사용자가 인맥 관리를 위하여, 연락처의 인물들에게 정기적으로 연락하는 성향을 가진 사람일 수 있다. 따라서, 연락한지 오래된 연락처에 대한 사용자의 흥미도가 높을 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 사용자 데이터에 포함된 연락처 중 연결이 수행된 지 소정 기간 이상 경과(ex. 6개월 이상)된 연락처에 대하여, 사용자의 흥미도가 가장 높을 것으로 예측되는, 사용자 데이터인 것으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 의한 사용자 데이터에 대한 사용자 데이터의 사용 이력, 현재 상태 등, 사용자 데이터로부터 판단될 수 있는 사용자의 행동 패턴에 기초하여, 사용자가 흥미를 가질 가능성이 높은 사용자 데이터인지 여부가 결정될 수 있다. 일 실시 예에 의한 사용자의 행동 패턴은, 사용자의 일상 생활에서 나타날 수 있는 다양한 종류의 행동 패턴을 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자의 행동 패턴은, 사용자가 전자 장치(1000)에 저장된 영상을 편집하거나, 열람하는 행위, 전자 장치(1000)와 연결된 여러가지 IoT 장치들을 이용하는 행위, 여러 장소(ex. 카페, 상점)를 방문하는 행위, 전자 장치(1000)에 저장된 연락처를 통해 다른 사람들에게 연락하는 행위 등을 포함할 수 있다.
따라서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자의 행동 패턴과 관련된 정보를 대화형 게임으로서 사용자에게 제공함으로써, 사용자에게 이득이 되거나 바람직한 행동을 할 수 있도록 유도할 수 있다. 또한, 일 실시 예에 의하면, 자신의 행동 패턴을 나타내는 정보가 대화형 게임으로서, 사용자에게 제공됨에 따라, 사용자는 일 실시 예에 의한 대화형 게임에 큰 흥미를 가질 수 있다.
232에서, 전자 장치(1000)는, 231에서 결정된 타입에 기초하여, 질문을 생성할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는 231에서 결정된 타입에 속하는 사용자 데이터 중, 사용자의 흥미도가 가장 높은 것으로 예측되는 적어도 하나의 사용자 데이터에 관한 질문을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 의한 사용자 데이터에 대한 질문은, 사용자의 생각을 문의하는 질문을 생성할 수 있다.
233에서, 전자 장치(1000)는, 232에서 생성된 질문에 기초하여, 사용자가 선택할 수 있는 적어도 하나의 답변을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면 사용자가 답변으로 선택할 확률이 높은지에 따라서, 사용자 데이터에 기초하여, 적어도 하나의 답변이 생성될 수 있다.
예를 들어, 사용자는 유럽에서 한국으로 귀국하는 비행기에서 여행 중 촬영된 영상을 열람했을 가능성이 높으므로, 전자 장치(1000)는, 사용자가 유럽에서 한국으로 귀국하는 비행기를 탑승한 날과 가까운 날을 질문에 대한 답변으로 선택할 가능성이 높은 것으로 판단할 수 있다. 따라서, 전자 장치(1000)는, 유럽에서 한국으로 귀국하는 비행기를 탑승한 날에 속하는 "작년 가을"을 질문에 대한 답변으로 생성할 수 있다.
상술한 예에 한하지 않고, 전자 장치(1000)는, 사용자가 답변으로 선택할 가능성이 높은 다양한 종류의 답변을, 다양한 방법을 통해 생성할 수 있다.
240에서, 전자 장치(1000)는, 232 내지 233에서 생성된 질문 및 답변을 출력함으로써, 사용자에게 대화형 게임을 제공할 수 있다. 일 실시 예에 의한 대화형 게임은, 사용자 데이터에 기초하여 결정된 데이터 타입과 관련된 질문 및 답변을 포함함에 따라서, 사용자는 자신의 상황을 고려하여, 사용자가 흥미를 가질 가능성이 높은 것으로 예측되는 정보를 포함하는, 대화형 게임을 제공받을 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 대화형 게임에 대해 사용자가 선택한 적어도 하나의 답변에 기초하여, 사용자 데이터와 관련된 동작을 추가적으로 수행할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자가 선택한 답변에 기초하여, 사용자가 흥미를 가질 가능성이 높은 것으로 예측되는 동작을 추가적으로 수행할 수 있다. 예를 들어, 제공된 대화형 게임에서 제시된 영상에 대한 열람 시기가 2018년 2월로 선택된 경우, 전자 장치(1000)는, 사용자 입력에 따라 2018년 2월에 사용자에 의하여 열람된 영상들을 표시할 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 전자 장치(1000)는, 프로세서(1300), 사용자 입력부(1100) 및 출력부(1200)을 포함할 수 있다. 그러나, 도 3에 도시된 구성 요소 모두가 전자 장치(1000)의 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도 3에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 전자 장치(1000)가 구현될 수도 있고, 도 3에 도시된 구성 요소보다 적은 구성 요소에 의해 전자 장치(1000)가 구현될 수도 있다.
예를 들면, 전자 장치(1000)는 도 4에 도시된 바와 같이, 일부 실시예에 따른 전자 장치(1000)는, 프로세서(1300), 사용자 입력부(1100) 및 출력부(1200) 이외에 통신부(1500), 센싱부(1400), A/V 입력부(1600) 및 메모리(1700)를 더 포함할 수도 있다.
사용자 입력부(1100)는, 사용자가 전자 장치(1000)를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 사용자 입력부(1100)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시 예에 의하면, 사용자 입력부(1100)는, 전자 장치(1000)가 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 사용자 입력부(1100)의 키패드, 터치 패드 등을 통해 수신된 사용자 입력에 기초하여, 전자 장치(1000)는, 대화형 게임을 제공하거나, 제공된 대화형 게임에 대한 사용자의 답변을 획득할 수 있다.
출력부(1200)는, 오디오 신호 또는 비디오 신호 또는 진동 신호를 출력할 수 있으며, 출력부(1200)는 디스플레이부(1210), 음향 출력부(1220), 및 진동 모터(1230)를 포함할 수 있다.
디스플레이부(1210)는 전자 장치(1000)에서 처리되는 정보를 표시 출력한다. 일 실시 예에 의하면, 디스플레이부(1210)는 사용자 데이터에 기초하여 생성된 대화형 게임을 출력할 수 있다.
한편, 디스플레이부(1210)와 터치패드가 레이어 구조를 이루어 터치 스크린으로 구성되는 경우, 디스플레이부(1210)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 디스플레이부(1210)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고 전자 장치(1000)의 구현 형태에 따라 전자 장치(1000)는 디스플레이부(1210)를 2개 이상 포함할 수도 있다.
음향 출력부(1220)는 통신부(1500)로부터 수신되거나 메모리(1700)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 일 실시 예에 의하면, 음향 출력부(1220)는 사용자 데이터에 기초하여 대화형 게임을 제공하는데 필요한 오디오 데이터를 출력할 수 있다. 예를 들면, 음향 출력부(1220)는, 음성 어시스턴트를 통하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 메시지를 포함하는 오디오 데이터를 출력할 수 있다.
진동 모터(1230)는 진동 신호를 출력할 수 있다. 또한, 진동 모터(1230)는 터치스크린에 터치가 입력되는 경우 진동 신호를 출력할 수도 있다. 일 실시 예에 의하면, 진동 모터(1230)는 대화형 게임을 제공하기 위한 메시지를 포함하는 진동 신호를 출력할 수 있다.
프로세서(1300)는, 통상적으로 전자 장치(1000)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(1300)는, 메모리(1700)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 사용자 입력부(1100), 출력부(1200), 센싱부(1400), 통신부(1500), A/V 입력부(1600) 등을 전반적으로 제어할 수 있다.
전자 장치(1000)는 적어도 하나의 프로세서(1300)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는 CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphics Processing Unit), NPU(Neural Processing Unit) 등의 다양한 종류의 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서(1300)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(1700)로부터 프로세서(1300)에 제공되거나, 통신부(1500)를 통해 수신되어 프로세서(1300)로 제공될 수 있다. 예를 들면 프로세서(1300)는 메모리와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
일 실시 예에 의한 프로세서(1300)는 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하고, 사용자 데이터 중 결정된 타입에 속하는 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임에 대한 질문 및 답변을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 의한 프로세서(1300)는, 결정된 타입에 속하는 사용자 데이터 중 사용자가 흥미를 가질 가능성이 높은 것으로 예측되는 사용자 데이터에 기초하여, 질문 및 답변을 생성할 수 있다. 따라서, 일 실시 예에 의한 사용자는, 자신이 흥미나 관심을 가질만한 정보를 포함하는, 대화형 게임을 제공받을 수 있다.
센싱부(1400)는, 전자 장치(1000)의 상태 또는 전자 장치(1000) 주변의 상태를 감지하고, 감지된 정보를 프로세서(1300)로 전달할 수 있다.
센싱부(1400)는, 지자기 센서(Geomagnetic sensor)(1410), 가속도 센서(Acceleration sensor)(1420), 온/습도 센서(1430), 적외선 센서(1440), 자이로스코프 센서(1450), 위치 센서(예컨대, GPS)(1460), 기압 센서(1470), 근접 센서(1480), 및 RGB 센서(illuminance sensor)(1490) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시 예에 의한 사용자 데이터는 센싱부(1400)에 의해 감지된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자 데이터는 센싱부(1400)에 의해 감지된 전자 장치(1000)의 위치 정보를 포함할 수 있다.
통신부(1500)는, 전자 장치(1000)가 서버(2000) 또는 외부 장치(미도시)와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(1500)는, 근거리 통신부(1510), 이동 통신부(1520), 방송 수신부(1530)를 포함할 수 있다.
근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(1510)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra wideband) 통신부, Ant+ 통신부 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이동 통신부(1520)는, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
방송 수신부(1530)는, 방송 채널을 통하여 외부로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 구현 예에 따라서 전자 장치(1000)가 방송 수신부(1530)를 포함하지 않을 수도 있다.
일 실시 예에 의한, 통신부(1500)는 외부 장치로부터 사용자 데이터를 획득하기 위한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 통신부(1500)에 의해 수신된 외부 장치의 상태에 관한 정보에 기초하여, 사용자 데이터 중 사용자가 이용하는 외부 장치의 상태와 관련된 정보가 획득될 수 있다.
A/V(Audio/Video) 입력부(1600)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 이에는 카메라(1610)와 마이크로폰(1620) 등이 포함될 수 있다. 카메라(1610)는 화상 통화모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서를 통해 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 얻을 수 있다. 이미지 센서를 통해 캡쳐된 이미지는 프로세서(1300) 또는 별도의 이미지 처리부(미도시)를 통해 처리될 수 있다.
일 실시 예에 의한 A/V(Audio/Video) 입력부(1600)에 의해 촬영된 영상 또는 오디오 신호는, 사용자 데이터로서 획득될 수 있다. 예를 들어, A/V 입력부(1600)에 의해 촬영된 영상들이 사용자 데이터로서 획득될 수 있고, 영상과 관련된 사용자 데이터에 기초하여 생성된 대화형 게임이 사용자에게 제공될 수 있다.
마이크로폰(1620)은, 외부의 음향 신호를 입력 받아 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 예를 들어, 마이크로폰(1620)은 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자의 음성 입력을 수신할 수 있다.
메모리(1700)는, 프로세서(1300)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 전자 장치(1000)로 입력되거나 전자 장치(1000)로부터 출력되는 데이터를 저장할 수도 있다.
일 실시 예에 의한 메모리(1700)는 다양한 종류의 사용자 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(1700)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
메모리(1700)에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 예를 들어, UI 모듈(1710), 터치 스크린 모듈(1720), 알림 모듈(1730) 등으로 분류될 수 있다.
UI 모듈(1710)은, 애플리케이션 별로 전자 장치(1000)와 연동되는 특화된 UI, GUI 등을 제공할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1720)은 사용자의 터치 스크린 상의 터치 제스처를 감지하고, 터치 제스처에 관한 정보를 프로세서(1300)로 전달할 수 있다. 일부 실시예에 따른 터치 스크린 모듈(1720)은 터치 코드를 인식하고 분석할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1720)은 컨트롤러를 포함하는 별도의 하드웨어로 구성될 수도 있다.
터치스크린의 터치 또는 근접 터치를 감지하기 위해 터치스크린의 내부 또는 근처에 다양한 센서가 구비될 수 있다. 터치스크린의 터치를 감지하기 위한 센서의 일례로 촉각 센서가 있다. 촉각 센서는 사람이 느끼는 정도로 또는 그 이상으로 특정 물체의 접촉을 감지하는 센서를 말한다. 촉각 센서는 접촉면의 거칠기, 접촉 물체의 단단함, 접촉 지점의 온도 등의 다양한 정보를 감지할 수 있다.
사용자의 터치 제스처에는 탭, 터치&홀드, 더블 탭, 드래그, 패닝, 플릭, 드래그 앤드 드롭, 스와이프 등이 있을 수 있다.
알림 모듈(1730)은 전자 장치(1000)의 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 발생할 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)에서 대화형 게임을 제공하는 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5를 참조하면, 단계 510에서, 전자 장치(1000)는, 사용자에 대하여 수집된 사용자 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 의한 사용자 데이터는, 각각의 사용자 데이터에 대한 사용 이력에 관한 정보를 더 포함할 수 있다. 또한, 일 실시 예에 의한 사용자 데이터는, 사용 이력과 관련하여, 사용자의 행동 패턴과 관련된 정보를 더 포함할 수 있다.
예를 들면, 사용자 데이터 중 영상 데이터는, 사용자에 의해 편집되거나 열람된 이력에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 데이터 중 연락처 데이터는, 각 연락처 데이터에 대하여 연락(ex. 메시지, 통화)이 수행된 이력에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 데이터 중 외부 장치들에 관한 데이터는, 전자 장치(1000)와 연결된 다른 외부 장치들(ex. IoT 장치)의 상태 정보 및 각 외부 장치들이 사용자에 의해 사용된 이력에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 데이터 중 위치 정보는, 전자 장치(1000)의 시간대별 위치 정보를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 데이터 중 어플리케이션에 관한 정보는, 전자 장치(1000) 또는 전자 장치(1000)와 연결된 다른 외부 장치들(ex. IoT 장치)에서 사용자에 의한 어플리케이션의 사용 이력에 관한 정보를 포함할 수 있다.
상술한 예에 한하지 않고, 일 실시 예에 따라 전자 장치(1000)에서 수집될 수 있는 사용자 데이터는, 사용자에 대하여 수집된 다양한 종류의 데이터와, 각 사용자 데이터에 대한 사용 이력 및 행동 패턴에 관한 정보를 포함할 수 있다.
단계 520에서, 전자 장치(1000)는 단계 510에서 획득된 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 의한 사용자 데이터의 타입은, 사용자가 관심을 가장 크게 가질 것으로 예측되는 타입으로 결정될 수 있다.
일 실시 예에 의하면 상기 사용자 데이터의 타입을 결정하기 위한 예측 모델이 미리 학습되어 전자 장치(1000)에 저장되어 있을 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 미리 저장된 예측 모델에, 단계 510에서 획득된 사용자 데이터를 입력함으로써, 사용자가 가장 관심을 가질 것으로 예측되는 사용자 데이터의 타입을 결정할 수 있다.
상술한 예측 모델을 이용하여 타입을 결정하는 실시예에 한하지 않고, 전자 장치(1000)는, 다양한 방법을 통하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터에 대한 타입을 결정할 수 있다.
단계 530에서, 전자 장치(1000)는, 단계 510에서 획득된 사용자 데이터 중에서, 단계 520에서 결정된 타입에 속하는 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임에 대한 질문 및 답변을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 의한 대화형 게임에 대한 질문은, 사용자가 흥미를 가질 가능성이 높은 것으로 예측되는 정보를 포함하도록 생성될 수 있다.
또한, 대화형 게임에 대한 답변은, 사용자에 의해 답변으로서 선택될 확률에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 답변은, 사용자에 의해 답변으로서 선택될 확률이 얼마나 높은지에 따라서, 결정될 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 대화형 게임을 위한 질문 및 답변을 생성하기 위한 예측 모델이 미리 학습되어 전자 장치(1000)에 저장되어 있을 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 미리 저장된 예측 모델에, 단계 510에서 획득된 사용자 데이터 및 단계 520에서 결정된 타입에 관한 정보를 입력함으로써, 대화형 게임을 위한 질문 및 답변을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 대화형 게임을 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하고, 대화형 게임을 위한 질문 및 답변을 생성하기 위한 예측 모델은, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등의 뉴럴 네트워크(Neural Network)를 기반으로 하는 인공지능 모델일 수 있다.
일 실시 예에 있어서, 대화형 게임을 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하기 위한 예측 모델과, 질문을 생성하기 위한 예측 모델 및 답변을 생성하기 위한 예측 모델이 각각 존재하고, 전자 장치(1000)는 각각의 예측 모델에 기초하여 대화형 게임을 제공할 수 있다. 그러나, 상술한 예에 한하지 않고, 하나의 예측 모델에 따라, 단계 510에서 수집된 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 위한 단계 520의 타입 결정 및 단계 530의 질문 및 답변 생성이 수행될 수도 있다. 또한, 대화형 게임을 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하기 위한 예측 모델과, 질문 및 답변을 생성하기 위한 예측 모델, 즉, 두 개의 예측 모델에 따라 대화형 게임이 제공될 수도 있다.
단계 540에서, 전자 장치(1000)는 단계 530에서 생성된 질문 및 답변을 포함하는 대화형 게임을 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 대화형 게임에 대하여 적어도 하나의 답변을 선택하기 위한 입력을 수신할 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 사용자 입력에 기초하여, 상술한 사용자 데이터의 타입을 결정하고, 대화형 게임을 위한 질문 및 답변을 생성하기 위한 적어도 하나의 예측 모델을 갱신할 수 있다. 예를 들면, 사용자 입력에 기초하여, 상기 사용자가 각각의 사용자 데이터에 대해 흥미를 가질 가능성에 기초하여, 사용자 데이터의 타입이 결정되고, 사용자가 관심을 가질만한 정보를 포함하는 질문 및 답변이 생성될 수 있도록, 예측 모델이 갱신될 수 있다.
또한, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자 입력에 기초하여, 사용자 데이터와 관련된 동작을 추가적으로 수행할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는, 사용자 입력에 기초하여, 사용자에 의해 수행될만한 사용자 데이터와 관련된 동작을 결정하고, 상기 결정된 동작에 대한 사용자의 동의에 기초하여 상기 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따른 대화형 게임 이후, 추가적으로 수행될 수 있는 상기 동작은, 사용자에 의해 수행될 것으로 예측되는 동작을 결정하기 위한 예측 모델에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 사용자의 대화형 게임에 대한 답변이 상기 예측 모델에 입력됨으로써, 사용자에 의해 수행될 것으로 예측되는 동작이 결정될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 전자 장치(1000)는 다양한 방법으로, 추가적으로 수행될 수 있는 동작을 결정할 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 의한 대화형 게임을 수행하는 일 예를 설명하기 위한 블록도이다.
도 6을 참조하면, 601에서, 전자 장치(1000)는, 사용자에 의해 발화된 "지겨워"를 포함한 음성 신호를 수신하고, 수신된 음성 신호에 대해 602에서 음성 인식을 수행할 수 있다.
603에서, 전자 장치(1000)는 음성 인식 결과에 기초하여, 대화형 게임을 수행할지 여부를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 음성 인식 결과에 한하지 않고, 사용자가 대화형 게임에 흥미를 가질 만한 상황인지를 판단함으로써, 일 실시 예에 의한 대화형 게임을 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는, 사용자의 음성 신호, 사용자의 스케줄 정보, 사용자의 현재 위치 등 사용자에 관한 다양한 정보에 기초하여, 대화형 게임을 제공할지 여부를 결정할 수 있다.
604에서, 전자 장치(1000)는, 603에서 결정한 결과에 기초하여, 사용자에게 대화형 게임을 제공하는 것이 적합하지 않다고 판단하는 경우, 음성 인식 결과에 기초한 일반적인 응답을 출력할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는 사용자가 대화형 게임에 대해 관심이 없거나 대화형 게임을 원하지 않는 상황이라고 판단한 경우, 사용자에게 대화형 게임을 제공하지 않을 수 있다.
605에서, 전자 장치(1000)는, 사용자 데이터(609)에 기초하여, 대화형 게임을 위한 사용자 데이터의 타입을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 의한 사용자 데이터(609)는, 앱 사용 이력, 전자 장치(1000)의 상황에 관한 데이터, 사용자 프로필, SNS(social network service) 정보 등 사용자에 관한 다양한 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 사용자 데이터(609)는, 일 실시 예에 따라 수행된 대화형 게임의 이력에 관한 정보를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 예측 모델에 따라, 각 데이터 타입에 대한 사용자가 흥미를 가질 확률을 나타내는 값이 결정될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는, 예측 모델에 의해 결정된 확률 값에 따라서, 사용자 데이터의 타입을 "영상"으로 정할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 사용자 데이터의 타입이 "영상"으로 결정됨에 따라, "영상"과 관련된 대화형 게임인, 갤러리 게임이 사용자에게 제공될 수 있다.
606에서, 전자 장치(1000)는, 605에서 결정된 사용자 데이터의 타입 및 사용자 데이터(609)에 기초하여, 질문을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 질문 생성을 위한 예측 모델에 따라, 각각의 질문 타입에 대한, 사용자가 흥미를 가질 확률을 나타내는 값이 결정될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는, 예측 모델에 의해 결정된 확률 값에 따라서, 질문 타입을 "이미지의 위치"로 정할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 질문 타입이 "이미지의 위치"로 결정됨에 따라, "이미지의 위치"에 관한 내용을 포함하는, "작년 사진을 가장 많이 열람한 장소는?"을 포함한 질문이 대화형 게임으로서 생성될 수 있다.
상술한 예에 한하지 않고, 다양한 방법에 따라서 다양한 종류의 질문이, 생성될 수 있다.
607에서, 전자 장치(1000)는, 606에서 생성된 질문 및 사용자 데이터(609)에 기초하여, 사용자가 대화형 게임에서 답변으로서 선택할 수 있는, 적어도 하나의 답변을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 답변 생성을 위한 예측 모델에 따라, 각각의 답변 타입에 대한, 사용자가 흥미를 가질 확률을 나타내는 값이 결정될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는 예측 모델에 의해 결정된 확률 값에 따라서, 답변 타입을 "도시"로 정할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 답변 타입이 "도시"로 결정됨에 따라, "도시"에 해당되는, "서울", "뭄바이", "산호세" 등을 포함한 답변이 대화형 게임으로서 생성될 수 있다.
상술한 예에 한하지 않고, 다양한 방법에 따라서 다양한 종류의 답변이, 생성될 수 있다.
608에서, 전자 장치(1000)는 607에서 생성된 답변 중 적어도 하나의 답변을 선택하는 사용자의 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자의 답변에 기초하여, 사용자 데이터(609)의 대화형 게임의 이력을 업데이트할 수 있다.
또한, 일 실시 예에 의하면, 업데이트된 대화형 게임의 이력에 기초하여, 대화형 게임을 위한 예측 모델이 갱신될 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 갱신된 예측 모델에 기초하여, 데이터 타입이 결정되고, 질문 및 답변이 생성됨으로써, 사용자의 답변(608)이 반영된 대화형 게임이 사용자에게 제공될 수 있다.
610 및 611에서, 전자 장치(1000)는, 사용자의 입력에 따라 동일한 사용자 데이터의 타입에 대한 대화형 게임을 재실행하거나, 다른 사용자 타입에 대한 대화형 게임을 실행할 수 있다. 또한, 612에서, 사용자의 입력에 따라 일 실시 예에 의한 대화형 게임의 제공이 종료될 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 의한 사용자 데이터의 타입을 예측하기 위한 예측 모델의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 전자 장치(1000)는, 예측 모델을 학습하기 위한 학습 데이터(710)에 기초하여, 711 내지 713에서 예측 모델을 학습할 수 있다.
711에서, 전자 장치(1000)는, 학습 데이터(710)를 분석함으로써, 학습 데이터(710)에 포함된 각각의 데이터의 특징들(x1 내지 xn)과, 상기 특징들을 분류하기 위한 적어도 하나의 라벨(y)를 추출할 수 있다.
일 실시 예에 의한 학습 데이터(710)는, 예측 모델을 학습하는데 필요한 데이터로, 다양한 방법으로 수집된 다양한 종류의 사용자 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 의한 학습 데이터(710)는, 예측 모델 학습을 위하여, 수집된 사용자 데이터일 수 있다.
또한, 학습 데이터(710)는, 사용자와 비슷한 성향의 다른 사용자에 대하여 수집된 사용자 데이터를 포함할 수도 있다. 따라서, 사용자 데이터가 부족한 경우에도, 예측 모델이 충분히 학습될 수 있다.
상술한 예에 한하지 않고, 일 실시 예에 의한 학습 데이터(710)는, 전자 장치(1000) 또는 외부의 다른 장치에서 다양한 방법으로 수집된 다양한 종류의 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 의한 데이터의 특징은, 데이터로부터 특징을 추출하기 위한 다양한 종류의 학습 모델을 통해, 학습 데이터(710)로부터 추출될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 데이터의 특징은, 다양한 방법을 통해 추출될 수 있다.
일 실시 예에 의한 데이터의 특징은, 사용자의 위치, 어플리케이션 사용, 시간, 대화형 게임 이력, 대화형 게임에 관한 트렌드 등 상술한 예에 한하지 않고, 다양한 종류의 특징이 추출될 수 있다.
일 실시 예에 의한 라벨(y)은, 학습 데이터(710)로부터 추출된 특징들을 여러가지 기준에 따라 분류하기 위한 것으로, 라벨을 결정하기 위한 다양한 종류의 학습 모델을 통해, 학습 데이터(710)로부터 추출될 수 있다. 예를 들면, 라벨은, 유사한 특징들이 하나의 라벨로 분류될 수 있도록, 결정될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 라벨은, 다양한 방법을 통해 추출될 수 있다.
일 실시 예에 의한 라벨은, 사용자 데이터의 타입과 대응될 수 있다. 따라서, 예측 모델에 따라 각 라벨에 대한 확률 값이 결정됨으로써, 사용자 데이터의 타입이 결정될 수 있다.
712에서, 전자 장치(1000)는 711에서 결정된 특징과, 라벨을 서로 매칭시킴으로써, 학습 데이터(711)로부터 추출된 특징을 적어도 하나의 라벨에 따라 분류할 수 있다.
또한, 713에서, 분류된 특징들에 기초하여, 사용자 데이터의 타입을 결정하기 위한 예측 모델이 생성될 수 있다. 일 실시 예에 의한 예측 모델은, 학습 데이터(710)에 기초하여, 사용자가 선호하거나 흥미를 가지는 사용자 데이터의 타입이 선택될 수 있도록, 각 라벨과 매칭되는 데이터의 특징이 결정되고, 각 라벨에 대하여, 사용자가 선호하거나 흥미를 가지는 정도를 나타내는 확률 값이 결정됨으로써, 생성될 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자 데이터(720)에 기초하여, 721 내지 723에서, 대화형 게임을 위한 사용자 데이터의 타입을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 의하며, 예측 모델에, 사용자 데이터(720)로부터 추출된 적어도 하나의 특징들(x1 내지 xn)이 입력됨으로써, 각 라벨이 결정되고, 각 라벨에 대한 확률이 결정될 수 있다.
721에서, 전자 장치(1000)는 사용자 데이터(720)로부터 적어도 하나의 특징(x1 내지 xn)을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 의한 특징(x1 내지 xn)은, 데이터로부터 특징을 추출하기 위한 다양한 종류의 학습 모델을 통해, 사용자 데이터(720)로부터 추출될 수 있다.
722에서, 전자 장치(1000)는, 713에서 학습된 예측 모델에 기초하여, 723에서, 각 타입에 대한 확률 값을 구함으로써, 사용자가 선호할만한 데이터 타입을 예측할 수 있다. 예를 들면, 확률 값이 높을수록, 사용자의 흥미도가 높을 것으로 예측되는 데이터 타입인 것으로 결정될 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 724에서, 타입 1의 확률 값이 가장 높은 것으로 결정됨에 따라, 타입 1에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 질문을 생성할 수 있다.
도 8은 일 실시 예에 의한 질문을 생성하기 위한 예측 모델의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 8을 참조하면, 전자 장치(1000)는, 예측 모델을 학습하기 위한 학습 데이터(810)에 기초하여, 811 내지 813에서 예측 모델을 학습할 수 있다.
811에서, 전자 장치(1000)는, 학습 데이터(810)를 분석함으로써, 학습 데이터(810)에 포함된 각각의 데이터의 특징들(x1 내지 xn)과, 상기 특징들을 분류하기 위한 적어도 하나의 라벨(y)를 추출할 수 있다.
일 실시 예에 의한 학습 데이터(810)는, 예측 모델을 학습하는데 필요한 데이터로, 다양한 방법으로 수집된 다양한 종류의 사용자 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 의한 학습 데이터(710)는, 예측 모델 학습을 위하여, 수집된 사용자 데이터일 수 있다.
또한, 학습 데이터(810)는, 사용자와 비슷한 성향의 다른 사용자에 대하여 수집된 사용자 데이터를 포함할 수도 있다. 따라서, 사용자 데이터가 부족한 경우에도, 예측 모델이 충분히 학습될 수 있다.
상술한 예에 한하지 않고, 일 실시 예에 의한 학습 데이터(810)는, 전자 장치(1000) 또는 외부의 다른 장치에서 다양한 방법으로 수집된 다양한 종류의 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 의한 데이터의 특징은, 데이터로부터 특징을 추출하기 위한 다양한 종류의 학습 모델을 통해, 학습 데이터(810)로부터 추출될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 데이터의 특징은, 다양한 방법을 통해 추출될 수 있다.
일 실시 예에 의한 데이터의 특징은, 사용자의 위치, 어플리케이션 사용, 시간, 대화형 게임 이력, 대화형 게임에 관한 성향(trend) 등 상술한 예에 한하지 않고, 다양한 종류의 특징이 추출될 수 있다.
일 실시 예에 의한 라벨(y)은, 학습 데이터(810)로부터 추출된 특징들을 여러가지 기준에 따라 분류하기 위한 것으로, 라벨을 결정하기 위한 다양한 종류의 학습 모델을 통해, 학습 데이터(810)로부터 추출될 수 있다. 예를 들면, 라벨은, 유사한 특징들이 하나의 라벨로 분류될 수 있도록, 결정될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 라벨은, 다양한 방법을 통해 추출될 수 있다.
일 실시 예에 의한 라벨은, 여러 종류의 질문 타입과 각각 대응될 수 있다. 따라서, 예측 모델에 따라 각 라벨에 대한 확률 값이 결정됨으로써, 질문 타입이 결정되고, 결정된 질문 타입에 기초하여, 질문이 생성될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 질문 타입의 결정 없이, 예측 모델에 사용자 데이터 및 데이터 타입이 입력됨으로써, 완성된 질문이 출력될 수도 있다.
812에서, 전자 장치(1000)는 811에서 결정된 특징과, 라벨을 서로 매칭시킴으로써, 학습 데이터(811)로부터 추출된 특징을 적어도 하나의 라벨에 따라 분류할 수 있다.
또한, 813에서, 분류된 특징들에 기초하여, 질문 타입을 결정하기 위한 예측 모델이 생성될 수 있다. 일 실시 예에 의한 예측 모델은, 학습 데이터(810)에 기초하여, 사용자가 선호하거나 흥미도가 높은 질문 타입이 선택될 수 있도록, 각 라벨과 매칭되는 데이터의 특징이 결정되고, 각 라벨에 대하여, 사용자가 선호하거나 흥미를 가지는 정도를 나타내는 확률 값이 결정됨으로써, 생성될 수 있다.
또한, 일 실시 예에 의한 확률 값은, 학습 데이터(810)뿐만 아니라 도 7의 예측 모델에 따라 결정될 수 있는 사용자 데이터의 타입에 따라서, 사용자가 선호하거나 흥미도가 높은 질문 타입이 선택될 수 있도록, 결정될 수 있다. 예를 들면, 확률 값은, 사용자 데이터에 대한 사용 이력 또는 행동 패턴과 관련된 정보에 기초하여, 사용자가 선호하거나 흥미도가 높은 질문 타입이 선택될 수 있도록, 결정될 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자 데이터(820)에 기초하여, 821 내지 823에서, 대화형 게임을 위한 질문 타입을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 의하며, 예측 모델에, 사용자 데이터(820)로부터 추출된 적어도 하나의 특징들(x1 내지 xn)이 입력됨으로써, 각 라벨이 결정되고, 각 라벨에 대한 확률이 결정될 수 있다.
821에서, 전자 장치(1000)는 사용자 데이터(820)로부터 적어도 하나의 특징(x1 내지 xn)을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 의한 특징(x1 내지 xn)은, 데이터로부터 특징을 추출하기 위한 다양한 종류의 학습 모델을 통해, 사용자 데이터(820)로부터 추출될 수 있다.
일 실시 예에 의하면 질문 예측 모델에, 821에서 추출된 특징들과, 도 7의 예측 모델에 따라 미리 결정된 사용자 데이터의 타입이 입력됨으로써, 각 질문 타입에 대한 확률 값이 823과 같이 획득될 수 있다.
822에서, 전자 장치(1000)는, 813에서 학습된 예측 모델에 기초하여, 823에서, 각 질문에 대한 확률 값을 구함으로써, 사용자가 선호할만한 질문 타입을 예측할 수 있다. 예를 들면, 확률 값이 높을수록, 사용자 흥미도가 높은 질문 타입에 해당되는 것으로 예측될 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 824에서, 질문 1의 확률 값이 가장 높은 것으로 결정됨에 따라, 질문 1에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 질문을 생성할 수 있다.
824에서, 전자 장치(1000)는, 질문 예측 모델에 따라 결정된 질문 타입에 기초하여, 답변을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 의한 답변은, 질문과 동일하게, 답변을 생성하기 위한 답변 예측 모델에 따라 생성될 수 있다. 예를 들면, 학습 데이터에 기초하여, 답변 생성을 위한 답변 예측 모델이 학습되고, 학습된 답변 예측 모델에 사용자 데이터 및 질문 예측 모델에 따라 결정된 질문 타입이 입력됨으로써, 답변이 생성될 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 의한 연락처에 관한 대화형 게임을 제공하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 9를 참조하면, 910에서, 전자 장치(1000)는, 사용자의 음성 입력에 따라서, 대화형 게임을 제공할지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하고, 결정된 타입에 기초하여, 대화형 게임을 제공할 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 결정된 타입이 "연락처"인 경우, "연락처"에 관한 대화형 게임인, "선호도 게임"을 진행할지 여부를 사용자에게 문의하여, "연락처"에 관한 대화형 게임을 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에 의한 "연락처"에 관한 대화형 게임은, 각 연락처에 대한 선호도를 사용자가 직접 결정하는 게임일 수 있다.
920에서, 전자 장치(1000)는, 사용자의 음성 입력에 따라, 대화형 게임에 대한 질문 및 답변을 생성하여 출력할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 사용자 데이터 중 "연락처"에 해당되는 데이터에서, 사용자가 선호하거나 흥미를 가질만한 연락처 데이터를 선택하고, 선택된 연락처 데이터에 기초하여, 질문을 생성할 수 있다. 예를 들면, 질문 예측 모델에 기초하여, 질문 타입으로서, 연락처 데이터의 특징이 결정되고, 결정된 특징에 기초하여, 연락처 데이터 중 "차이트라"에 대한 선호도를 묻는 질문과 답변이 생성될 수 있다.
일 실시 예에 의한 답변은, "좋음", "싫음" 및 "보통"이 사용자에 의해 선택될 수 있도록 생성될 수 있다.
930에서, 전자 장치(1000)는, "좋음", "싫음" 및 "보통" 중 하나를 선택하는 사용자의 답변을 수신함에 따라서, 대화형 게임의 결과를 출력할 수 있다. 예를 들면, 대화형 게임이 여러 번 수행된 결과, 복수 개의 연락처에 대해 선호도가 선택된 결과가 디스플레이에 표시될 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 사용자의 선택에 따라, 다른 연락처에 대하여, "선호도 게임"이 재실행될 수 있다. 일 실시 예에 따라 대화형 게임이 재실행되는 경우, 사용자 입력에 따라, 다른 질문에 대한 대화형 게임이 실행되거나, 다른 사용자 데이터 타입에 대한 대화형 게임이 실행될 수 있다.
사용자 입력에 따라, 대화형 게임이 종료되는 경우, 940에서, 전자 장치(1000)는, 920에서 선택된 사용자의 답변에 기초하여, 추가적인 동작을 사용자에게 제안할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는, 사용자가 "차이트라" 연락처에 대해 "좋음"을 선택함에 따라서, "차이트라"에 전화를 걸기 위한 추가 동작을 사용자에게 제안할 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 의한 앱 사용 이력에 관한 대화형 게임을 제공하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 10을 참조하면, 1010에서, 전자 장치(1000)는, 사용자의 음성 입력에 따라서, 대화형 게임을 제공할지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하고, 결정된 타입에 기초하여, 대화형 게임을 제공할 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 결정된 타입이 "앱 사용 이력"인 경우, "앱 사용 이력"에 관한 대화형 게임인, "웰빙 게임"을 진행할지 여부를 사용자에게 문의하여, "앱 사용 이력"에 관한 대화형 게임을 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에 의한 "앱 사용 이력"에 관한 대화형 게임은, 전자 장치(1000)에 설치된 적어도 하나의 앱의 사용량에 관하여 문의하는 게임일 수 있다.
1020에서, 전자 장치(1000)는, 사용자의 음성 입력에 따라, 대화형 게임에 대한 질문 및 답변을 생성하여 출력할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 사용자 데이터 중 "앱 사용 이력"에 해당되는 데이터에서, 사용자가 선호하거나 흥미를 가질만한 적어도 하나의 앱의 사용 이력을 나타내는 데이터를 선택하고, 선택된 데이터에 기초하여, 질문을 생성할 수 있다. 예를 들면, 질문 예측 모델에 기초하여 결정된 질문 타입에 따라서, 어떤 앱에 대해 물을지, 앱의 사용량과 관련하여, 어떤 특징을 물을지 여부를 결정하고, 상기 결정에 따라 질문과 답변이 생성될 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 예측 모델에 따라 결정된 적어도 하나의 답변이 사용자에 의해 선택될 수 있도록 생성될 수 있다.
1030에서, 전자 장치(1000)는, "앱 1" 및 "앱 2" 중 하나를 선택하는 사용자의 답변을 수신함에 따라서, 대화형 게임의 결과를 출력할 수 있다. 예를 들면, 대화형 게임이 여러 번 수행된 결과, 사용자가 대화형 게임에서 정답을 맞춘 개수를 나타내는 결과가 디스플레이에 표시될 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 사용자의 선택에 따라, 다른 앱에 대하여, "웰빙 게임"이 재실행될 수 있다. 일 실시 예에 따라 대화형 게임이 재실행되는 경우, 사용자 입력에 따라, 다른 질문에 대한 대화형 게임이 실행되거나, 다른 사용자 데이터 타입에 대한 대화형 게임이 실행될 수 있다.
사용자 입력에 따라, 대화형 게임이 종료되는 경우, 1040에서, 전자 장치(1000)는, 1020에서 선택된 사용자의 답변에 기초하여, 추가적인 동작을 사용자에게 제안할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는, 사용자가 앱 2를 선택함에 따라서, 앱 2의 피드를 확인하는 동작을 사용자에게 제안할 수 있다.
도 11은 일 실시 예에 의한 IoT 장치에 관한 대화형 게임을 제공하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 11을 참조하면, 1110에서, 전자 장치(1000)는, 사용자의 음성 입력에 따라서, 대화형 게임을 제공할지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하고, 결정된 타입에 기초하여, 대화형 게임을 제공할 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 결정된 타입이 "IoT 장치"인 경우, "IoT 장치"에 관한 대화형 게임인, "IoT 게임"을 진행할지 여부를 사용자에게 문의하여, "IoT 장치"에 관한 대화형 게임을 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에 의한 "IoT 장치"에 관한 대화형 게임은, IoT 장치의 현재 상태를 사용자가 맞추는 게임일 수 있다.
1120에서, 전자 장치(1000)는, 사용자의 음성 입력에 따라, 대화형 게임에 대한 질문 및 답변을 생성하여 출력할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 사용자 데이터 중 "IoT 장치"에 관한 데이터에서, 사용자가 선호하거나 흥미를 가질만한 "IoT 장치"에 관한 데이터를 선택하고, 선택된 "IoT 장치"에 관한 데이터에 기초하여, 질문을 생성할 수 있다. 예를 들면, 질문 예측 모델에 기초하여 어떤 IoT 장치에 대하여 물을지, IoT의 어떤 상태에 대하여 물을지가 결정되고, 결정된 결과에 기초하여, "IoT 장치"에 관한 상태를 묻는 질문과 질문에 대응되는 답변이 생성될 수 있다.
1130에서, 전자 장치(1000)는, 1220에 표시된 답변 중 하나를 선택하는 사용자의 답변을 수신함에 따라서, 대화형 게임의 결과를 출력할 수 있다. 예를 들면, 대화형 게임이 여러 번 수행된 결과, 사용자가 대화형 게임에서 정답을 맞춘 개수를 나타내는 결과가 디스플레이에 표시될 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 사용자의 선택에 따라, 다른 앱에 대하여, "IoT 게임"이 재실행될 수 있다. 일 실시 예에 따라 대화형 게임이 재실행되는 경우, 사용자 입력에 따라, 다른 질문에 대한 대화형 게임이 실행되거나, 다른 사용자 데이터 타입에 대한 대화형 게임이 실행될 수 있다.
사용자 입력에 따라, 대화형 게임이 종료되는 경우, 1140에서, 전자 장치(1000)는, 1120에서 선택된 사용자의 답변에 기초하여, 추가적인 동작을 사용자에게 제안할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는, 사용자가 냉장고에 없는 식료품을 선택하는 질문에 대해 오답을 선택함에 따라서, 냉장고에 저장된 식료품 목록을 전자 장치(1000)에 표시하는 동작을 사용자에게 제안할 수 있다.
도 12는 일 실시 예에 의한 영상에 관한 대화형 게임을 제공하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 12를 참조하면, 1210에서, 전자 장치(1000)는, 사용자의 음성 입력에 따라서, 대화형 게임을 제공할지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하고, 결정된 타입에 기초하여, 대화형 게임을 제공할 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 결정된 타입이 "영상"인 경우, "영상"에 관한 대화형 게임인, "영상"을 진행할지 여부를 사용자에게 문의하여, "영상"에 관한 대화형 게임을 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에 의한 "영상"에 관한 대화형 게임은, "영상"에 관한 특징을 사용자가 맞추는 게임일 수 있다.
1220에서, 전자 장치(1000)는, 사용자의 음성 입력에 따라, 대화형 게임에 대한 질문 및 답변을 생성하여 출력할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 사용자 데이터 중 "영상"에 관한 데이터에서, 사용자가 선호하거나 흥미를 가질만한 "영상"에 관한 데이터를 선택하고, 선택된 "영상"에 관한 데이터에 기초하여, 질문을 생성할 수 있다. 예를 들면, 질문 예측 모델에 기초하여 어떤 영상에 대하여 물을지, 영상의 어떤 정보에 대하여 물을지가 결정되고, 결정된 결과에 기초하여, "영상"에 관한 특징을 묻는 질문과 질문에 대응되는 답변이 생성될 수 있다.
1230에서, 전자 장치(1000)는, 1220에 표시된 답변 중 하나를 선택하는 사용자의 답변을 수신함에 따라서, 대화형 게임의 결과를 출력할 수 있다. 예를 들면, 대화형 게임이 여러 번 수행된 결과, 사용자가 대화형 게임에서 정답을 맞춘 개수를 나타내는 결과가 디스플레이에 표시될 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 사용자의 선택에 따라, 다른 영상에 대하여, "추억 게임"이 재실행될 수 있다. 일 실시 예에 따라 대화형 게임이 재실행되는 경우, 사용자 입력에 따라, 다른 질문에 대한 대화형 게임이 실행되거나, 다른 사용자 데이터 타입에 대한 대화형 게임이 실행될 수 있다.
사용자 입력에 따라, 대화형 게임이 종료되는 경우, 1240에서, 전자 장치(1000)는, 1220에서 선택된 사용자의 답변에 기초하여, 추가적인 동작을 사용자에게 제안할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는, 사용자가 영상을 열람한 기간을 묻는 질문에 대해 오답을 선택함에 따라서, 선택된 기간에 열람했던 영상을 표시하는 동작을 사용자에게 제안할 수 있다.
도 13은 일 실시 예에 의한 위치에 관한 대화형 게임을 제공하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 13을 참조하면, 1310에서, 전자 장치(1000)는, 사용자의 음성 입력에 따라서, 대화형 게임을 제공할지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자 데이터에 기초하여, 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하고, 결정된 타입에 기초하여, 대화형 게임을 제공할 수 있다.
일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 결정된 타입이 "위치"인 경우, "위치"에 관한 대화형 게임인, "위치"을 진행할지 여부를 사용자에게 문의하여, "위치"에 관한 대화형 게임을 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에 의한 "위치"에 관한 대화형 게임은, 전자 장치(1000)에 기록되어 있는 "위치" 정보에 관한 특징을 사용자가 맞추는 게임일 수 있다.
1320에서, 전자 장치(1000)는, 사용자의 음성 입력에 따라, 대화형 게임에 대한 질문 및 답변을 생성하여 출력할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 사용자 데이터 중 "위치"에 관한 데이터에서, 사용자가 선호하거나 흥미를 가질만한 "위치"에 관한 데이터를 선택하고, 선택된 "위치"에 관한 데이터에 기초하여, 질문을 생성할 수 있다. 예를 들면, 질문 예측 모델에 기초하여 어떤 위치에 대하여 물을지, 위치의 어떤 정보에 대하여 물을지가 결정되고, 결정된 결과에 기초하여, "위치"에 관한 특징을 묻는 질문과 질문에 대응되는 답변이 생성될 수 있다.
1330에서, 전자 장치(1000)는, 1320에 표시된 답변 중 하나를 선택하는 사용자의 답변을 수신함에 따라서, 대화형 게임의 결과를 출력할 수 있다. 예를 들면, 대화형 게임이 여러 번 수행된 결과, 사용자가 대화형 게임에서 정답을 맞춘 개수를 나타내는 결과가 디스플레이에 표시될 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 사용자의 선택에 따라, 다른 영상에 대하여, "지도 게임"이 재실행될 수 있다. 일 실시 예에 따라 대화형 게임이 재실행되는 경우, 사용자 입력에 따라, 다른 질문에 대한 대화형 게임이 실행되거나, 다른 사용자 데이터 타입에 대한 대화형 게임이 실행될 수 있다.
사용자 입력에 따라, 대화형 게임이 종료되는 경우, 1340에서, 전자 장치(1000)는, 1320에서 선택된 사용자의 답변에 기초하여, 추가적인 동작을 사용자에게 제안할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는, 사용자가 복수 위치 중 가장 많이 방문한 상점 위치를 묻는 질문에 대해 오답을 선택함에 따라서, 사용자가 선택한 상점의 정보를 확인하는 동작을 사용자에게 제안할 수 있다.
일 실시 예에 의하면, 전자 장치에서 수집한 사용자 데이터를 활용하여, 사용자가 흥미를 가질만한 정보를 포함하는 사용자 맞춤의 대화형 게임을 제공할 수 있다.
기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적 저장매체'는 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다. 예로, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품(예: 다운로더블 앱(downloadable app))의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
또한, 본 명세서에서, “부”는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.　

Claims (15)

  1. 전자 장치에서 사용자에게 대화형 게임을 제공하는 방법에 있어서,
    상기 사용자에 대하여 수집된 사용자 데이터를 획득하는 단계;
    상기 사용자 데이터에 기초하여, 상기 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하는 단계;
    상기 사용자 데이터 중 상기 결정된 타입에 속하는 사용자 데이터에 기초하여, 상기 대화형 게임에 대한 질문 및 답변을 생성하는 단계; 및
    상기 질문 및 답변을 포함하는 상기 대화형 게임을 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 대화형 게임에 대한 질문은,
    상기 결정된 타입에 속하는 사용자 데이터 중 적어도 하나의 사용자 데이터에 대한 상기 사용자의 생각을 문의하는 질문을 포함하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 대화형 게임에 대한 질문 및 답변 중 적어도 하나는
    상기 결정된 데이터의 타입에 속하는 사용자 데이터 중, 상기 사용자가 상기 사용자 데이터에 대해 흥미를 가질 가능성에 기초하여 결정된, 적어도 하나의 사용자 데이터에 관한 정보를 포함하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 흥미를 가질 가능성은,
    상기 결정된 데이터의 타입에 속하는 사용자 데이터 중 적어도 하나의 사용자 데이터에 대한 사용 이력에 기초하여 결정되는, 방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 흥미를 가질 가능성은,
    상기 결정된 데이터의 타입에 속하는 사용자 데이터 중 적어도 하나의 사용자 데이터로부터 판단될 수 있는 상기 사용자의 행동 패턴과 관련된 정보에 기초하여 결정되는, 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 대화형 게임에 대한 답변은
    상기 사용자 데이터에 기초하여, 상기 질문에 대한 답변으로서, 상기 사용자에 의해 선택될 확률에 따라 결정된, 적어도 하나의 답변을 포함하는, 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 대화형 게임에 대한 답변 중 상기 사용자가 선택한 적어도 하나의 답변에 기초하여, 상기 사용자 데이터와 관련된 동작을 수행하는 방법.
  8. 사용자에게 대화형 게임을 제공하는 전자 장치에 있어서,
    상기 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 입력을 수신하는 사용자 입력부;
    상기 사용자 입력이 수신됨에 따라, 상기 사용자에 대하여 수집된 사용자 데이터를 획득하고, 상기 사용자 데이터에 기초하여, 상기 대화형 게임을 제공하기 위한 사용자 데이터의 타입을 결정하고, 상기 사용자 데이터 중 상기 결정된 타입에 속하는 사용자 데이터에 기초하여, 상기 대화형 게임에 대한 질문 및 답변을 생성하는, 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 질문 및 답변을 포함하는 상기 대화형 게임을 상기 사용자에게 제공하는 출력부를 포함하는, 전자 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 대화형 게임에 대한 질문은,
    상기 결정된 타입에 속하는 사용자 데이터 중 적어도 하나의 사용자 데이터에 대한 상기 사용자의 생각을 문의하는 질문을 포함하는, 전자 장치.
  10. 제8항에 있어서, 상기 대화형 게임에 대한 질문 및 답변 중 적어도 하나는
    상기 결정된 데이터의 타입에 속하는 사용자 데이터 중, 상기 사용자가 상기 사용자 데이터에 대해 흥미를 가질 가능성에 기초하여 결정된, 적어도 하나의 사용자 데이터에 관한 정보를 포함하는, 전자 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 흥미를 가질 가능성은,
    상기 결정된 데이터의 타입에 속하는 사용자 데이터 중 적어도 하나의 사용자 데이터에 대한 사용 이력에 기초하여 결정되는, 전자 장치.
  12. 제10항에 있어서, 상기 흥미를 가질 가능성은,
    상기 결정된 데이터의 타입에 속하는 사용자 데이터 중 적어도 하나의 사용자 데이터로부터 판단될 수 있는 상기 사용자의 행동 패턴과 관련된 정보에 기초하여 결정되는, 전자 장치.
  13. 제8항에 있어서, 상기 대화형 게임에 대한 답변은
    상기 사용자 데이터에 기초하여, 상기 질문에 대한 답변으로서, 상기 사용자에 의해 선택될 확률에 따라 결정된, 적어도 하나의 답변을 포함하는, 전자 장치.
  14. 제8항에 있어서, 상기 대화형 게임에 대한 답변 중 상기 사용자가 선택한 적어도 하나의 답변에 기초하여, 상기 사용자 데이터와 관련된 동작을 수행하는, 전자 장치.
  15. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
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