KR20200106703A

KR20200106703A - 사용자 선택 기반의 정보를 제공하는 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20200106703A
Application number: KR1020190025262A
Authority: KR
Inventors: 최두순; 여재영
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2019-03-05
Filing date: 2019-03-05
Publication date: 2020-09-15
Also published as: US20220164071A1; WO2020180034A1

Abstract

다양한 실시예들은 전자 장치에서 사용자 선택 기반의 정보(information)를 사용자에게 제공하는 방법에 장치에 관하여 개시한다. 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치는, 디스플레이, 상기 디스플레이와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서, 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하며, 상기 메모리는, 제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램 및 제2 사용자 인터페이스를 포함하는 제2 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 구성되며, 상기 메모리는, 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 상기 제1 어플리케이션 프로그램을 이용한 태스크를 요청하는 제1 사용자 입력을 수신하고, 상기 태스크의 수행 결과를 포함하는 상기 제1 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 태스크를 저장하는 제2 사용자 입력을 수신하고, 상기 제2 사용자 입력에 적어도 일부 기초하여, 상기 태스크와 관련된 정보를 상기 메모리에 저장하고, 상기 정보를 저장한 후, 상기 제2 어플리케이션 프로그램을 실행하는 제3 사용자 입력을 수신하고, 상기 제3 사용자 입력에 따라, 상기 저장된 태스크와 관련된 정보를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

사용자 선택 기반의 정보를 제공하는 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR PROVIDING INFORMATION BASED ON USER SELECTION}

본 발명의 다양한 실시예들은 전자 장치에서 사용자 선택 기반의 정보(information)를 생성하여, 사용자에게 제공하는 방법에 장치에 관하여 개시한다.

최근 디지털 기술의 발달과 함께 이동통신 단말기, 스마트폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC(personal computer), 노트북(notebook), 웨어러블 장치(wearable device), 디지털 카메라(digital camera), 개인용 컴퓨터(personal computer), 또는 사물 인터넷(IoT, internet of things) 장치와 같은 다양한 유형의 전자 장치가 널리 사용되고 있다.

최근 들어, 전자 장치는 인공지능(AI, artificial intelligent) 비서 역할과 같은 기능(또는 서비스)을 위한 지능 어시스턴트(intelligence assistant) 어플리케이션 프로그램(또는 기능)을 제공하고, 지능 어시스턴트에 관련된 페이지(page)(예: 개인 페이지(personal page))(또는 사용자 인터페이스(UI, user interface))를 통해 사용자에게 필요한(또는 관련된) 다양한 정보를 카드(card) 형태(예: 정보 카드(information card))로 구성하여 제공하고 있다. 예를 들면, 전자 장치에서는 사용자의 컨텍스트(context)를 분석하여, 사용자의 장소, 시간, 또는 이벤트 정보를 기반으로, 여러 정보들 중 사용자에게 필요한 정보를 판단하고, 판단된 정보를 카드 형태로 구성하여 관련된 페이지를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.

하지만, 전자 장치에서는 단순히 사용자의 컨텍스트를 분석하여 사용자의 컨텍스트에 관련되지만, 사용자의 의도와는 무관할 수 있는 단순 정보를 제공하고 있다. 이에 따라, 종래의 전자 장치에서는 사용자가 필요로 하는(또는 의도하는) 개인화된(또는 특화된) 정보를 정확히 제공하는 것에는 한계가 있고, 사용자로 하여금 사용자에게 특화되고 유의미한(또는 의미 있는(meaningful)) 정보로서 제공에 한계가 있다. 따라서, 지능 어시스턴트 어플리케이션 프로그램(또는 기능)은 단순 정보의 정보 카드를 제공함에 있어서, 사용자에게 의미 있는 정보가 아닌, 단순히 관련 정보를 모아놓은 정보 카드를 제공하고 있어서, 그 사용률이 현저히 떨어지고 있다.

다양한 실시예들에서는, 사용자에게 필요한 정보를 카드 형태의 인터페이스(예: 정보 카드)로 제공하는 개인 페이지 형태의 사용자 인터페이스에 있어서, 여러 정보 중 사용자에게 보다 개인화된(또는 특화된) 의미 있는 정보를 구성하여 제공하는 방법 및 장치에 관하여 개시한다.

다양한 실시예들에서는, 어플리케이션 프로그램에 관련된 사용자 인터페이스에서, 사용자의 의미 있는 정보를 획득(또는 스크랩(scrap))할 수 있는 스크랩 객체(또는 스크랩 인터페이스(scrap interface))를 제공하고, 스크랩 객체를 통해 사용자가 명시적으로 의도하는 콘텐트(content)를 스크랩하고, 스크랩된 콘텐트에 관한 정보에 기반하여 사용자에게 개인화된 의미 기반 정보(personalized semantic-based information)를 제공할 수 있는 방법 및 장치에 관하여 개시한다.

다양한 실시예들에서는, 사용자에게 의미 있는 정보로 생성된 정보 카드에 기반하여 개인화 페이지 인터페이스를 구성하고, 사용자에게 필요한 시점(예: 시간, 장소, 또는 관심사)에 따라 개인화 페이지 인터페이스의 정보 카드를 우선 순위(예: 순서 재배치를 통해)로 추천하여 사용자에게 제공할 수 있는 방법 및 장치에 관하여 개시한다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 디스플레이, 상기 디스플레이와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서, 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하며, 상기 메모리는, 제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램 및 제2 사용자 인터페이스를 포함하는 제2 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 구성되며, 상기 메모리는, 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 상기 제1 어플리케이션 프로그램을 이용한 태스크를 요청하는 제1 사용자 입력을 수신하고, 상기 태스크의 수행 결과를 포함하는 상기 제1 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 태스크를 저장하는 제2 사용자 입력을 수신하고, 상기 제2 사용자 입력에 적어도 일부 기초하여, 상기 태스크와 관련된 정보를 상기 메모리에 저장하고, 상기 정보를 저장한 후, 상기 제2 어플리케이션 프로그램을 실행하는 제3 사용자 입력을 수신하고, 상기 제3 사용자 입력에 따라, 상기 저장된 태스크와 관련된 정보를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1 어플리케이션 프로그램을 이용한 태스크를 요청하는 제1 사용자 입력을 수신하는 동작, 상기 태스크의 수행 결과를 포함하는 상기 제1 사용자 인터페이스를 디스플레이에 표시하는 동작, 상기 태스크를 저장하는 제2 사용자 입력을 수신하는 동작, 상기 제2 사용자 입력에 적어도 일부 기초하여, 상기 태스크와 관련된 정보를 메모리에 저장하는 동작, 상기 정보를 저장한 후, 상기 제2 어플리케이션 프로그램을 실행하는 제3 사용자 입력을 수신하는 동작, 상기 제3 사용자 입력에 따라, 상기 저장된 태스크와 관련된 정보를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주는 동작을 포함할 수 있다.

상기와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 다양한 실시예들에서는, 상기 방법을 프로세서에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 전자 장치 및 그의 동작 방법에 따르면, 컨텐츠 제공자(CP, contents provider)에게 사용자가 관심 있는 컨텐츠(contents)(또는 사용자에게 개인화된 의미 기반 컨텐츠)를 보다 쉽게 지능 어시스턴트(intelligence assistant)에 추가할 수 있는 사용자 인터페이스(UI, user interface)(예: 스크랩 객체(또는 스크랩 인터페이스(scrap interface))를 포함하는 사용자 인터페이스)를 구성하도록 제공할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 사용자는 컨텐츠 제공자의 어플리케이션 프로그램(예: 3rd application program)에 관한 사용자 인터페이스의 스크랩 객체(또는 스크랩 인터페이스)를 통해 사용자의 관심 사항(또는 콘텐트)(예: 사용자에게 의미 있는 객체(또는 정보))를 스크랩(scrap)할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치는 사용자에 의해 스크랩된 객체에 관한 정보(예: 개인화된 의미 기반 정보)에 기반하여, 정보 카드(예: 개인화된 의미 기반 정보 카드)를 개인화 페이지 인터페이스에 등록하고, 정보 카드(또는 정보 카드의 관련 정보)를 사용자가 필요한 상황에서 해당 상황에 적합한 방식으로 제공할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치는 사용자에게 의미 있는 정보 카드(예: 카드 형태의 인터페이스)로 개인화 페이지 인터페이스를 구성하여 제공할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 정보 카드는 사용자가 스크랩한 각각의 객체들에 기반하여 콘텐트 형식(content type), 및/또는 액션 형식(action type)과 같은 다양한 형태로 재구성되어 사용자에게 제공할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 단순히 사용자의 컨텍스트에 관련된 정보를 모아놓은 개인화 페이지 인터페이스가 아니라, 사용자에 의해 의미 있게 스크랩된 객체들에 기반하여, 개인화된 의미 기반 정보의 정보 카드로 구성된 개인화 페이지 인터페이스를 사용자에게 제공할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 개인화 페이지 인터페이스에서도 사용자가 정보 카드가 필요한 시점(예: 시간, 장소, 또는 관심사)에 따라 정보 카드의 우선 순위를 변경하여 제공하거나, 추천하여 제공할 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예들에 따른 통합 지능화(integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 다양한 실시예들에 따른 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른 사용자 단말이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.
도 5는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 정보 카드를 제공하는 시스템의 예를 도시하는 도면이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 어플리케이션들 간의 인터랙션 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 카드를 구성하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 10A, 도 10B, 및 도 10C는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 개인화 페이지 인터페이스를 통해 카드를 제공하는 예를 설명하기 위한 도면들이다.
도 11은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 12, 도 13, 및 도 14는 다양한 실시예들에 따른 스크랩 객체를 포함하는 사용자 인터페이스의 예를 도시하는 도면들이다.
도 15 및 도 16은 다양한 실시예들에 따른 스크랩 객체를 포함하는 사용자 인터페이스의 예를 도시하는 도면들이다.
도 17, 도 18, 및 도 19는 다양한 실시예들에 따른 사용자 인터페이스의 예를 도시하는 도면들이다.
도 20은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)의 동작 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 21 및 도 22는 다양한 실시예들에 따른 카드를 제공하는 사용자 인터페이스의 예를 도시하는 도면들이다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.

도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 표시 장치(160) 또는 카메라 모듈(180))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성 요소들 중 일부들은 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 예를 들면, 센서 모듈(176)(예: 지문 센서, 홍채 센서, 또는 조도 센서)은 표시 장치(160)(예: 디스플레이)에 임베디드(embedded)된 채 구현될 수 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성 요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성 요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성 요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(volatile memory)(132)에 로드(load)하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(non-volatile memory)(134)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치(CPU, central processing unit) 또는 어플리케이션 프로세서(AP, application processor)), 및 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치(GPU, graphic processing unit), 이미지 시그널 프로세서(ISP, image signal processor), 센서 허브 프로세서(sensor hub processor), 또는 커뮤니케이션 프로세서(CP, communication processor))를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(inactive)(예: 슬립(sleep)) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(active)(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성 요소들 중 적어도 하나의 구성 요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))과 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(OS, operating system)(142), 미들웨어(middleware)(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성 요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)는, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커(speaker) 또는 리시버(receiver)를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있고, 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)는, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 회로(touch circuitry), 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 센서 회로(예: 압력 센서(pressure sensor))를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서(gesture sensor), 자이로 센서(gyro sensor), 기압 센서(barometer sensor), 마그네틱 센서(magnetic sensor), 가속도 센서(acceleration sensor), 그립 센서(grip sensor), 근접 센서(proximity sensor), 컬러 센서(color sensor)(예: RGB(red, green, blue) 센서), IR(infrared) 센서, 생체 센서(biometric sensor), 온도 센서(temperature sensor), 습도 센서(humidity sensor), 또는 조도 센서(illuminance sensor)를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)의 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜(protocol)들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD(secure digital) 카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(connection terminal)(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(haptic module)(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터(motor), 압전 소자(piezoelectric element), 또는 전기 자극 장치(electrical stimulation device)를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지(fuel cell)를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, Wi-Fi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(199)(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN(wide area network))와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다.

무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI, international mobile subscriber identity))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 하나의 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC)가 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

상기 구성 요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고, 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호 간에 교환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104) 간에 송신 또는 수신될 수 있다. 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104 또는 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들(102, 104)에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들(102, 104)은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅(cloud computing), 분산 컴퓨팅(distributed computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅(client-server computing) 기술이 이용될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들을 서술하기에 앞서, 본 발명의 일 실시예가 적용될 수 있는 통합 지능화 시스템에 대해 설명한다.

도 2는 다양한 실시예들에 따른 통합 지능화(integrated intelligence) 시스템(20)을 나타낸 블록도이다.

도 2를 참조하면, 일 실시예의 통합 지능화 시스템(또는, 인공 지능(AI, artificial intelligent) 시스템)(20)은 사용자 단말(200)(예: 도 1의 전자 장치(101)), 지능형 서버(300), 및 서비스 서버(400)를 포함할 수 있다.

일 실시예의 사용자 단말(200)은, 인터넷에 연결 가능한 단말 장치(또는, 전자 장치(101))일 수 있으며, 예를 들어, 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, TV(television), 백색 가전(major appliance or domestic appliance), 웨어러블 장치, HMD(head mounted display), 또는 스마트 스피커(smart speaker)일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 사용자 단말(200)은 통신 인터페이스(210), 마이크(220), 스피커(230), 디스플레이(240), 메모리(250), 및 프로세서(260)를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성 요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 통신 인터페이스(210)는 외부 장치와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 마이크(220)는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 스피커(230)는 전기적 신호를 소리(예: 음성)로 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이(240)는 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이(240)는 실행되는 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI, graphic user interface)를 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 메모리(250)는 클라이언트 모듈(251), SDK(software development kit)(253), 및 복수의 앱들(255)을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(251), 및 SDK(253)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램(solution program))를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(251) 또는 SDK(253)는 음성 입력을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 복수의 앱들(255)은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 앱들(255)은 제1 앱(255_1), 제2 앱(255_3)을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 앱들(255) 각각은 지정된 기능을 수행하기 위한 복수의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 복수의 앱들(255)은, 알람 앱, 메시지 앱, 또는 스케줄 앱 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 앱들(255)은 프로세서(260)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(260)는 사용자 단말(200)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(260)는 통신 인터페이스(210), 마이크(220), 스피커(230), 디스플레이(240), 및 메모리(250)와 전기적으로 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(260)는 상기 메모리(250)에 저장된 프로그램을 실행시켜 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(260)는 클라이언트 모듈(251) 또는 SDK(253) 중 적어도 하나를 실행하여, 음성 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(260)는, 예를 들어, SDK(253)를 통해 복수의 앱들(255)의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(251) 또는 SDK(253)의 동작으로 설명된 이하의 동작은 프로세서(260)의 실행에 의한 동작일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 클라이언트 모듈(251)은 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(251)은 마이크(220)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 생성할 수 있다. 클라이언트 모듈(251)은 수신된 음성 입력을 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 클라이언트 모듈(251)은 수신된 음성 입력과 함께, 사용자 단말(200)의 상태 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 클라이언트 모듈(251)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(251)은 지능형 서버(300)로부터 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(251)은 상기 수신된 결과를 디스플레이(240)에 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 클라이언트 모듈(251)은 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜(plan)을 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(251)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이(240)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(251)은 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이에 표시할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자 단말(200)은 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이(240)에 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 클라이언트 모듈(251)은 지능형 서버(300)로부터 음성 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 상기 결과를 산출하기 위해 필요한 정보는, 예를 들어, 사용자 단말(200)의 상태 정보일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 클라이언트 모듈(251)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 클라이언트 모듈(251)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(300)는 상기 결과 정보를 통해 수신된 음성 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 클라이언트 모듈(251)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 클라이언트 모듈(251)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(251)은 지정된 입력(예: 웨이크 업)을 통해 유기적인 동작을 수행하기 위한 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지능형 서버(300)는 통신 망을 통해 사용자 단말(200)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지능형 서버(300)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지능형 서버(300)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 사용자 음성 입력과 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜(plan)을 생성할 수 있다

일 실시예에 따르면, 플랜은 인공 지능(AI, artificial intelligent) 시스템에 의해 생성될 수 있다. 인공 지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neural network-based system)(예: 피드포워드 신경망(FNN, feedforward neural network), 순환 신경망(RNN, recurrent neural network))일 수도 있다. 또는, 전술한 것의 조합 또는 이와 상이한 인공 지능 시스템일 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 플랜은 미리 정의된 플랜의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공 지능 시스템은 미리 정의된 복수의 플랜 중 적어도 하나의 플랜을 선택할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지능형 서버(300)는 생성된 플랜에 따라 산출된 결과를 사용자 단말(200)로 송신하거나, 생성된 플랜을 사용자 단말(200)로 송신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(200)은 플랜에 따라 산출된 결과를 디스플레이(240)에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(200)은 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이(240)에 표시할 수 있다.

일 실시예의 지능형 서버(300)는 프론트 엔드(front end)(310), 자연어 플랫폼(natural language platform)(320), 캡슐 데이터베이스(capsule DB)(330), 실행 엔진(execution engine)(340), 엔드 유저 인터페이스(end user interface)(350), 매니지먼트 플랫폼(management platform)(360), 빅 데이터 플랫폼(big data platform)(370), 및 분석 플랫폼(analytic platform)(380)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프론트 엔드(310)는 사용자 단말(200)로부터 수신된 음성 입력을 수신할 수 있다. 프론트 엔드(310)는 상기 음성 입력에 대응되는 응답을 송신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 자연어 플랫폼(320)은 자동 음성 인식 모듈(automatic speech recognition module)(ASR module)(321), 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)(323), 플래너 모듈(planner module)(325), 자연어 생성 모듈(natural language generator module)(NLG module)(327), 및 텍스트 음성 변환 모듈(text to speech module)(TTS module)(329)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 자동 음성 인식 모듈(321)은 사용자 단말(200)로부터 수신된 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 자연어 이해 모듈(323)은 음성 입력의 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(323)은 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 자연어 이해 모듈(323)은 형태소 또는 구의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 음성 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 플래너 모듈(325)은 자연어 이해 모듈(323)에서 결정된 의도 및 파라미터를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 플래너 모듈(325)은 상기 결정된 의도에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 복수의 도메인(domain)을 결정할 수 있다. 플래너 모듈(325)은 상기 의도에 기초하여 결정된 복수의 도메인 각각에 포함된 복수의 동작을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 플래너 모듈(325)은 상기 결정된 복수의 동작을 실행하는데 필요한 파라미터나, 상기 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 결정할 수 있다. 상기 파라미터 및 상기 결과 값은 지정된 형식(또는, 클래스)과 관련된 컨셉(concept)으로 정의될 수 있다. 이에 따라, 플랜은 사용자의 의도에 의해 결정된 복수의 동작(action), 및 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 플래너 모듈(325)은 상기 복수의 동작, 및 상기 복수의 컨셉 사이의 관계를 단계적(또는, 계층적)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 플래너 모듈(325)은 복수의 컨셉에 기초하여 사용자의 의도에 기초하여 결정된 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 다시 말해, 플래너 모듈(325)은 복수의 동작의 실행에 필요한 파라미터, 및 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과에 기초하여, 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 이에 따라, 플래너 모듈(325)은 복수의 동작, 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보(예: 온톨로지(ontology))가 포함된 플랜을 생성할 수 있다. 상기 플래너 모듈(325)은 컨셉과 동작의 관계들의 집합이 저장된 캡슐 데이터베이스(330)에 저장된 정보를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 자연어 생성 모듈(327)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 일 실시예의 텍스트 음성 변환 모듈(329)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 복수의 도메인에 대응되는 복수의 컨셉과 복수의 동작의 관계에 대한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 캡슐 데이터베이스(330)는 플랜의 복수의 동작 오브젝트(action object)(또는, 동작 정보) 및 컨셉 오브젝트(concept object)(또는, 컨셉 정보)를 포함하는 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 CAN(concept action network)의 형태로 상기 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 캡슐은 캡슐 데이터베이스(330)에 포함된 기능 저장소(function registry)에 저장될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 음성 입력에 대응되는 플랜을 결정할 때 필요한 전략 정보가 저장된 전략 레지스트리(strategy registry)를 포함할 수 있다. 상기 전략 정보는 음성 입력에 대응되는 복수의 플랜이 있는 경우, 하나의 플랜을 결정하기 위한 기준 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 지정된 상황에서 사용자에게 후속 동작을 제안하기 위한 후속 동작의 정보가 저장된 후속 동작 레지스트리(follow up registry)를 포함할 수 있다. 상기 후속 동작은, 예를 들어, 후속 발화를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 사용자 단말(200)을 통해 출력되는 정보의 레이아웃(layout) 정보를 저장하는 레이아웃 레지스트리(layout registry)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 캡슐 정보에 포함된 어휘(vocabulary) 정보가 저장된 어휘 레지스트리(vocabulary registry)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 사용자와의 대화(dialog)(또는, 인터랙션(interaction)) 정보가 저장된 대화 레지스트리(dialog registry)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 개발자 툴(developer tool)을 통해 저장된 오브젝트를 업데이트(update)할 수 있다. 상기 개발자 툴은, 예를 들어, 동작 오브젝트 또는 컨셉 오브젝트를 업데이트하기 위한 기능 에디터(function editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 어휘를 업데이트하기 위한 어휘 에디터(vocabulary editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 플랜을 결정하는 전략을 생성 및 등록하는 전략 에디터(strategy editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 사용자와의 대화를 생성하는 대화 에디터(dialog editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 후속 목표를 활성화하고, 힌트를 제공하는 후속 발화를 편집할 수 있는 후속 동작 에디터(follow up editor)를 포함할 수 있다. 상기 후속 목표는 현재 설정된 목표, 사용자의 선호도 또는 환경 조건에 기초하여 결정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 사용자 단말(200) 내에도 구현될 수 있다. 다시 말해, 사용자 단말(200)은 음성 입력에 대응되는 동작을 결정하기 위한 정보를 저장하는 캡슐 데이터베이스(330)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 실행 엔진(340)은 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 엔드 유저 인터페이스(350)는 산출된 결과를 사용자 단말(200)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(200)은 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 매니지먼트 플랫폼(360)은 지능형 서버(300)에서 이용되는 정보를 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 빅 데이터 플랫폼(370)은 사용자의 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 분석 플랫폼(380)은 지능형 서버(300)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(380)은 지능형 서버(300)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서비스 서버(400)는 사용자 단말(200)에 지정된 서비스(예: 음식 주문 또는 호텔 예약)를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서비스 서버(400)는 제3 자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 예를 들어, 서비스 서버(400)는 서로 다른 제3 자에 의해 운영되는 제1 서비스 서버(401), 제2 서비스 서버(403), 및/또는 제3 서비스 서버(405)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서비스 서버(400)는 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(300)에 제공할 수 있다. 상기 제공된 정보는, 예를 들어, 캡슐 데이터베이스(330)에 저장될 수 있다. 또한, 서비스 서버(400)는 플랜에 따른 결과 정보를 지능형 서버(300)에 제공할 수 있다.

상기에 기술된 통합 지능화 시스템(20)에서, 상기 사용자 단말(200)은, 사용자 입력에 응답하여 사용자에게 다양한 인텔리전트 서비스를 제공할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼을 통한 입력, 터치 입력 또는 음성 입력을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 사용자 단말(200)은 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 사용자 단말(200)은 상기 마이크(220)를 통해 수신된 사용자 발화(utterance) 또는 음성 입력(voice input)을 인식하고, 인식된 음성 입력에 대응되는 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 사용자 단말(200)은 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버(300) 및/또는 서비스 서버(400)와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)은 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 사용자 단말(200)이 지능형 서버(300) 및/또는 서비스 서버(400)와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 사용자 단말(200)은, 상기 마이크(220)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 사용자 단말(200)은, 상기 음성 데이터를 통신 인터페이스(210)를 이용하여 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 지능형 서버(300)는 사용자 단말(200)로부터 수신된 음성 입력에 대한 응답으로써, 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜, 또는 상기 플랜에 따라 동작을 수행한 결과를 생성할 수 있다. 상기 플랜은, 예를 들어, 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 복수의 동작, 및 상기 복수의 동작과 관련된 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 컨셉은 상기 복수의 동작의 실행에 입력되는 파라미터나, 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 정의한 것일 수 있다. 상기 플랜은 복수의 동작, 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예의 사용자 단말(200)은, 통신 인터페이스(210)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 사용자 단말(200)은 상기 스피커(230)를 이용하여 사용자 단말(200) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이(240)를 이용하여 사용자 단말(200) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.

도 3은 다양한 실시예들에 따른 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.

상기 지능형 서버(300)의 캡슐 데이터베이스(예: 캡슐 데이터베이스(330))는 CAN(concept action network)(500) 형태로 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스는 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크를 처리하기 위한 동작, 및 상기 동작을 위해 필요한 파라미터(parameter)를 CAN(concept action network) 형태로 저장할 수 있다. 상기 CAN은 동작(action)과 상기 동작을 수행하는데 필요한 파라미터를 정의한 컨셉(concept) 사이의 유기적인 관계를 나타낸 것일 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스는 복수의 도메인(예: 어플리케이션) 각각에 대응되는 복수의 캡슐(예: Capsule A(501), Capsule B(502))을 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 하나의 캡슐(예: Capsule A(501))은 하나의 도메인(예: 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐은 캡슐과 관련된 도메인의 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자(예: CP 1(503), CP 2(504), CP 3(505), 또는 CP 4(506))에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작(51) 및 적어도 하나 이상의 컨셉(52)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 자연어 플랫폼(320)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 수신된 음성 입력에 대응하는 태스크를 수행하기 위한 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 플랫폼(예: 자연어 플랫폼(320))의 플래너 모듈(325)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, Capsule A(501)의 동작들(5011, 5013)과 컨셉들(5012, 5014) 및 Capsule B(502)의 동작(5041)과 컨셉들(5042)을 이용하여 플랜(507)을 생성할 수 있다.

도 4는 다양한 실시예들에 따른 사용자 단말(200)이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.

일 실시예에 따르면, 사용자 단말(200)은 지능형 서버(300)를 통해 사용자 입력을 처리하기 위해 지능형 앱을 실행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 410 화면에서, 사용자 단말(200)은 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)을 인식하거나 하드웨어 키(예: 전용 하드웨어 키)를 통한 입력을 수신하면, 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다. 사용자 단말(200)은, 예를 들어, 스케줄 앱을 실행한 상태에서 지능형 앱을 실행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(200)은 지능형 앱에 대응되는 오브젝트(예: 아이콘)(411)를 디스플레이(240)에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(200)은 사용자 발화에 의한 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)은 “이번 주 일정 알려줘!”라는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(200)은 수신된 음성 입력의 텍스트 데이터가 표시된 지능형 앱의 UI(user interface)(413)(예: 입력창)를 디스플레이(240)에 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 420 화면에서, 사용자 단말(200)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 디스플레이(240)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신하고, 플랜에 따라 ‘이번 주 일정’을 디스플레이(240)에 표시할 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치(wearable device), 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치(101)는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성 요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다.

본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", “A 또는 B 중 적어도 하나”, "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나" 및 “A, B, 또는 C 중 적어도 하나”와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성 요소를 다른 해당 구성 요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성 요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성 요소가 다른(예: 제2) 구성 요소에 "기능적으로” 또는 “통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성 요소가 상기 다른 구성 요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성 요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어(firmware)로 구현된 유닛(unit)을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직(logic), 논리 블록(logic block), 부품(component), 또는 회로(circuit)의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101))에 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들(instructions)을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러(compiler) 생성된 코드 또는 인터프리터(interpreter)에 의해 실행될 수 있는 코드(code)를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

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: CD-ROM, compact disc read only memory)의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어^TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 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.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성 요소들의 각각의 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성 요소들 중 하나 이상의 구성 요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성 요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성 요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성 요소는 상기 복수의 구성 요소들 각각의 구성 요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성 요소들 중 해당 구성 요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱(heuristic)하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

도 5는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 정보 카드를 제공하는 시스템(50)의 예를 도시하는 도면이다.

일 실시예에 따라, 도 5는, 전자 장치(101)가 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160), 또는 도 2의 디스플레이(240)) 상에 스크랩 객체(scrap object)(또는 스크랩 인터페이스(scrap interface))를 포함하는 사용자 인터페이스(예: 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 사용자 인터페이스)를 표시하고, 스크랩 객체를 이용한 사용자 입력에 기초하여, 사용자 의도 기반 정보를 획득하고, 획득된 사용자 의도 기반 정보에 기초하여 정보 카드를 생성하고, 생성된 정보 카드를 개인화된 페이지(예: 개인화 페이지 인터페이스)에 추가(또는 설정)하기 위한 시스템 구조(system architecture)의 예를 나타낼 수 있다.

도 5를 참조하면, 다양한 실시예들에 따른 시스템(50)은, 어시스턴트 모듈(assistant module)(510), 의미 분석 모듈(semantic analysis module)(520), 및 인터페이스 제공 모듈(interface providing module)(550)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른, 어시스턴트 모듈(510)은, 예를 들면, 보이스 어시스턴트(voice assistant)(511), 어플리케이션(application)(513), 또는 스크랩(scrap) API(application program interface)(515)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 어시스턴트 모듈(510)은, 어플리케이션 프로그램에서 사용자의 의미 있는 정보를 획득(또는 스크랩(scrap))할 수 있는 인터페이스(예: 스크랩 객체(scrap object), 또는 스크랩 인터페이스(scrap interface))를 제공하기 위한 모듈을 나타낼 수 있다. 예를 들면, 어시스턴트 모듈(510)은 어플리케이션 프로그램(예: 보이스 어시스턴트(511), 어플리케이션(513), 또는 스크랩 API(515))에 관한 컨텐츠 제공자(CP, contents provider)(또는 3rd party, 어플리케이션 프로그램 개발자)에게, 사용자의 콘텐트(content)를 스크랩 할 수 있는 인터페이스를 구성할 수 있는 관련 정보(예: API, 또는 소프트웨어 개발 키트(SDK, software development kit))를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따른, 의미 분석 모듈(520)은 스크랩 되는 콘텐트(content)의 의미에 근거해서 그 콘텐트를 해석하여 의미 정보(또는 스크랩 정보)(예: 태스크의 수행 결과에 따른 태스크와 관련된 정보)를 제공하는 모듈을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 의미 분석 모듈(520)은 콘텐트(및/또는 인텐트(intent))가 어떻게 구성되었는지를 나타내는 규칙을 분석하고, 그에 관한 의미 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른, 의미 분석 모듈(520)은, 예를 들면, 제1 데이터베이스(DB, database)(530)와, 카드 생성 모듈(card generation module)(540)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 제1 데이터베이스(530)는 사용자에 의해 스크랩되는 스크랩 정보(또는 의미 정보)를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따라, 카드 생성 모듈(540)은 스크랩된 콘텐트 정보를 이용하여 카드(또는 정보 카드)를 생성하고, 생성된 카드를 개인화 페이지 인터페이스에 추가(또는 배치)할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 인터페이스 제공 모듈(550)은 의미 분석 모듈(520)에서 생성된 카드를 개인화 페이지 인터페이스에 추가(또는 배치)하는 모듈을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따른, 인터페이스 제공 모듈(550)은, 예를 들면, 스코어링 모듈(scoring module)(560), 개인화 페이지 인터페이스 모듈(personal page interface module)(570), 및 제2 데이터베이스(580)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 스코어링 모듈(560)은 카드의 배치 또는 제안을 위한 스코어를 결정하기 위한 모듈을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 스코어링 모듈(560)은 카드에 대한 스코어링(또는 점수화)을 수행하고, 스코어링 결과에 기반하여 카드 별로 표시 여부, 표시 시점, 및/또는 표시 순서를 결정할 수 있고, 카드 별 해당 표시 시점에 기반하여 사용자에게 통지(notification) 형태로, 해당 카드를 제공하도록 할 수 있다. 일 실시예에 따른, 스코어링 모듈(560)은, 예를 들면, 카드 스코어링(card scoring) 모듈(561) 및/또는 제안 스코어링(suggestion scoring) 모듈(563)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 카드 스코어링 모듈(561)은 개인화 페이지 인터페이스에 추가된 카드의 표시 여부와 표시 순서를 결정하기 위한 모듈로서, 예를 들면, 사용자 행동 패턴 기반의 스코어링에 의해 카드의 표시 여부와 표시 순서를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카드 스코어링 모듈(561)은 축적된 사용자 행동 패턴 기반의 정보들에 기반하여, 카드의 스코어를 유추할 수 있고, 유추된 스코어 값을 사용하여 표시 여부, 표시 시점 및/또는 표시 순서를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따른, 카드 스코어링 방법에 대하여 후술하는 도면들을 참조하여 설명된다.

일 실시예에 따르면, 제안 스코어링 모듈(563)은 개인화 페이지 인터페이스에 추가된 카드에서, 사용자의 상황에 관련된 최적의 카드(및/또는 의미 정보)를 제안(suggestion)하는 모듈을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제안 스코어링 모듈(563)은 사용자의 설정 기반 및/또는 학습된 사용자의 행동 패턴에 기반하여 카드의 스코어를 유추할 수 있고, 유추된 스코어 값을 사용하여 카드의 제안 여부 및/또는 제안 순서를 결정할 수 있다.

일 실시예에 따라, 개인화 페이지 인터페이스 모듈(570)은 적어도 하나의 카드(예: 액션 카드(action card)(571) 및/또는 콘텐트 카드(content card)(573))를 포함(또는 추가)하여 개인화 페이지 인터페이스를 제공하는 모듈을 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 제2 데이터베이스(580)는 사용자 컨텍스트(user context) 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따라, 사용자 컨텍스트 정보는 사용자에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 컨텍스트 정보는 사용자의 감정적 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 감정적 상태에 대한 정보는, 예를 들어, 사용자의 행복, 슬픔, 또는 화남과 같은 감정에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자 컨텍스트 정보는 사용자의 현재 상태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 현재 상태에 대한 정보는, 예를 들어, 관심, 또는 의도(예: 쇼핑, 놀이)에 대한 정보를 포함할 수 있다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는, 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160), 또는 도 2의 디스플레이(240)), 상기 디스플레이와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 도 1의 프로세서서(120), 또는 도 2의 프로세서(260)), 및 상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리(예: 도 1의 메모리(130))를 포함하며, 상기 메모리는, 제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램 및 제2 사용자 인터페이스를 포함하는 제2 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 구성되며, 상기 메모리는, 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 상기 제1 어플리케이션 프로그램을 이용한 태스크를 요청하는 제1 사용자 입력을 수신하고, 상기 태스크의 수행 결과를 포함하는 상기 제1 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 태스크를 저장하는 제2 사용자 입력을 수신하고, 상기 제2 사용자 입력에 적어도 일부 기초하여, 상기 태스크와 관련된 정보를 상기 메모리에 저장하고, 상기 정보를 저장한 후, 상기 제2 어플리케이션 프로그램을 실행하는 제3 사용자 입력을 수신하고, 상기 제3 사용자 입력에 따라, 상기 저장된 태스크와 관련된 정보를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 태스크와 관련된 정보는 상기 태스크와 관련된 URI(uniform resource identifier) 또는 커맨드(command) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 태스크와 관련된 정보는 상기 태스크의 수행 결과와 관련된 콘텐트(content)를 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 제3 사용자 입력을 수신한 후, 상기 저장된 태스크를 재수행하고, 상기 재수행된 태스크의 결과에 관련된 콘텐트를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 태스크와 관련된 정보를 저장한 후 제3 사용자 입력을 수신 전에, 상기 저장된 태스크를 재수행하고, 상기 재수행된 태스크의 결과에 관련된 콘텐트를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 상기 제1 사용자 인터페이스의 적어도 일부 영역을 통해, 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하기 위한 스크랩 객체(scrap object)를 표시하고, 상기 스크랩 객체에 기초하여 상기 제1 사용자 입력을 수신하도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 제1 사용자 입력에 기초하여 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하고, 상기 태스크와 관련된 정보에 기초하여 카드를 생성하고, 상기 제2 어플리케이션 프로그램의 상기 제2 사용자 인터페이스의 적어도 일부 영역에 상기 카드를 추가하도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 생성된 카드를 스코어링 하고, 상기 스코어링 결과에 기반하여 상기 카드의 표시 시점을 결정하고, 상기 카드의 표시 시점에 기반하여 상기 카드를 통지(notification)하도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 태스크와 관련된 정보는, 상기 제1 사용자 인터페이스에서 사용자의 명시적인 의도에 따라 스크랩 되는 사용자에게 개인화된 의미 기반 정보(personalized semantic-based information)를 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델(learning model)을 이용하여, 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 인공 지능 알고리즘으로서, 기계 학습(machine learning), 신경망(neural network), 유전자(genetic), 딥러닝(deep learning), 또는 분류 알고리즘(classification algorithm) 중 적어도 하나를 이용하여 학습된 학습 모델을 이용하여 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하도록 할 수 있다.

다양한 실시예들에 따라, 이하에서 설명하는 전자 장치(101)에서 수행하는 동작들은, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(예: 프로세싱 회로를 포함하는 적어도 하나의 프로세서로서, 예를 들면, 도 1의 프로세서서(120), 또는 도 2의 프로세서(260))(이하, ‘프로세서(120)’이라 한다)에 의해 실행될 수 있다. 일 실시예에 따라, 전자 장치(101)에서 수행하는 동작들은, 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장되고, 실행 시에, 프로세서(120)가 동작하도록 하는 인스트럭션들에 의해 실행될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는, 디스플레이(예: 도 1의 표시 장치(160), 도 2의 디스플레이(240)), 디스플레이와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(120), 및 프로세서(120)에 작동적으로 연결된 메모리(예: 도 1의 메모리(130))를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 메모리는, 제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램(예: 컨텐츠 제공자(또는 3rd party)의 어플리케이션 프로그램, 전자 장치(101)의 제2 어플리케이션 프로그램 이외의 다른 어플리케이션 프로그램) 및 제2 사용자 인터페이스를 포함하는 제2 어플리케이션 프로그램(예: 지능형 어플리케이션 프로그램, 또는 지능 어시스턴트(intelligence assistant) 어플리케이션 프로그램)을 저장하도록 구성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 인공 지능(AI) 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델(learning model)을 이용하여, 사용자에게 개인화된 의미 기반 정보(personalized semantic-based information)를 구성하여 제공하는 것에 관련된 동작을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델(learning model)을 이용하여, 사용자의 의도를 판단(또는 예측)하고, 사용자의 의도에 따른 개인화된 의미 기반 정보를 생성하고, 개인화된 의미 기반 정보에 따른 정보 카드를 생성하고, 정보 카드를 개인화 페이지 인터페이스(personal page interface)에 추가하고, 및/도는 사용자에 정보 카드가 필요한 시점을 판단(또는 예측)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 인공 지능 알고리즘으로서, 예를 들면, 기계 학습(machine learning), 신경망(neural network), 유전자(genetic), 딥러닝(deep learning), 또는 분류 알고리즘(classification algorithm) 중 적어도 하나를 이용하여, 사용자에게 개인화된 의미 기반 정보를 구성하여 제공하는 것에 관련된 동작을 수행할 수 있다.

도 6은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)의 동작 방법을 도시하는 흐름도(600)이다.

도 6을 참조하면, 동작 601에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 제1 어플리케이션 프로그램을 이용한 태스크(task)를 요청하는 제1 사용자 입력을 수신할 수 있다.

동작 603에서, 프로세서(120)는 태스크의 수행 결과를 포함하는 제1 사용자 인터페이스를 디스플레이에 표시할 수 있다.

동작 605에서, 프로세서(120)는 태스크를 저장하는 제2 사용자 입력을 수신할 수 있다.

동작 607에서, 프로세서(120)는 제2 사용자 입력에 적어도 일부 기초하여, 태스크와 관련된 정보를 메모리에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 태스크와 관련된 정보는 태스크와 관련된 주소(예: URI, uniform resource identifier) 또는 커맨드(command) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 태스크와 관련된 정보는 태스크의 수행 결과와 관련된 콘텐트를 포함할 수 있다.

동작 609에서, 프로세서(120)는 태스크와 관련된 정보를 저장한 후, 제2 어플리케이션 프로그램을 실행하는 제3 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 태스크와 관련된 정보를 메모리에 저장 시에, 또는 저장한 후에, 제2 어플리케이션 프로그램의 실행에 관련된 제3 사용자 입력을 수신할 수 있다.

동작 611에서, 프로세서(120)는 제3 사용자 입력에 따라, 저장된 태스크와 관련된 정보를 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제3 사용자 입력을 수신한 후, 저장된 태스크를 재수행하고, 재수행된 태스크의 결과에 관련된 콘텐트를 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 태스크와 관련된 정보를 저장한 후 제3 사용자 입력을 수신 전에, 저장된 태스크를 재수행하고, 재수행된 태스크의 결과에 관련된 콘텐트를 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 표시할 수도 있다.

도 7은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)의 동작 방법을 도시하는 흐름도(700)이다.

도 7을 참조하면, 동작 701에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 제1 사용자 인터페이스를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 사용자 인터페이스는 사용자의 의미 있는 정보를 획득(또는 스크랩(scrap))할 수 있는 스크랩 객체(scrap object)(또는 스크랩 인터페이스(scrap interface))를, 제1 사용자 인터페이스의 적어도 일부 영역을 통해 제공(또는 표시)할 수 있다.

동작 703에서, 프로세서(120)는 제1 사용자 인터페이스에서 스크랩에 관련된 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따라, 스크랩에 관련된 사용자 입력은 제1 사용자 인터페이스를 통해 제공되는 스크랩 객체와 관련된 입력(예: 스크랩 객체 터치 입력, 음성 입력)일 수 있다. 일 실시예에 따라, 스크랩에 관련된 사용자 입력은, 예를 들면, 제1 사용자 인터페이스에 기초하여 스크랩을 위한 지정된 입력(예: 터치 제스처 입력, 음성 입력)일 수 있다.

동작 705에서, 프로세서(120)는 제1 어플리케이션 프로그램에 관련된 태스크 관련 정보를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자 입력에 적어도 일부 기초하여, 제1 사용자 인터페이스에서 사용자의 의도를 예측하고, 제1 어플리케이션 프로그램에 기초하여, 예측된 사용자의 의도에 관한 태스크를 수행(예: 콘텐트(또는 관심 항목) 스크랩)하고, 제1 어플리케이션 프로그램에서 태스크의 수행 결과(예: 태스크 관련 정보)를 생성할 수 있다.

동작 707에서, 프로세서(120)는 태스크 관련 정보에 기반하여 카드(예: 정보 카드, 또는 카드 형태의 인터페이스)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 제1 사용자 인터페이스에 기초하여 획득된 콘텐트(또는 관심 항목)를 스크랩하고, 스크랩된 콘텐트 정보(예: 스크랩 정보(scrap information))에 기반하여 사용자의 의도를 예측하고, 예측에 기반하여 사용자 의도에 따른 의미 정보를 생성하고, 의미 정보를 사용자에게 시각적으로 제공할 수 있는 정보 카드(또는 카드 형태의 인터페이스)로 생성할 수 있다. 일 실시예에 따라, 의미 정보는, 예를 들면, 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델을 이용하여, 사용자의 의도를 예측(또는 판단)하고, 예측하는 결과에 기반하여 제1 어플리케이션 프로그램(또는 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 제1 사용자 인터페이스)에 포함된 콘텐트(또는 관심 항목)로부터 획득(또는 수집)된 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 태스크 관련 정보에 기반하여 카드를 생성하는 동작과 관련하여 후술하는 도면들을 참조하여 설명된다.

동작 709에서, 프로세서(120)는 카드에 관한 프리뷰(preview)를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 사용자 인터페이스(또는 화면 전환에 의한 제2 어플리케이션 프로그램에 관한 제2 사용자 인터페이스(예: 개인화 페이지 인터페이스))를 통해 의미 정보를 포함하는 정보 카드(또는 카드 형태의 인터페이스)를 프리뷰로 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 동작 709의 프리뷰를 표시하는 동작은 수행하지 않고, 동작 711으로 진행하여, 동작 711 이하의 동작을 수행하도록 할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(120)는 사용자에 의한 전자 장치(101)의 옵션(option) 설정에 따라 카드에 관한 프리뷰는 표시하지 않을 수 있다. 다시 말해, 동작 709는 선택적으로 수행하거나, 수행하지 않을 수 있다.

동작 711에서, 프로세서(120)는 제2 어플리케이션 프로그램에 관한 제2 사용자 인터페이스(예: 개인화 페이지 인터페이스, 또는 지능형 어시스턴트(예: 지능형 가상 비서 역할을 하는 빅스비(Bixby), 구글(Google) 어시스턴트, 또는 시리(Siri)의 홈(home))의 적어도 일부 영역에 카드를 추가할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제2 사용자 인터페이스에 포함된 사용자의 개인화된 의미 기반 정보에 관한 적어도 하나의 카드(예: 기 생성된 정보 카드들) 사이에서, 생성된 카드를 적절한 위치에 추가(또는 배치)할 수 있다.

일 실시예에 따라, 제2 사용자 인터페이스(예: 개인화 페이지 인터페이스)에서 카드의 배치(또는 표시되는 시점 및/또는 순서)는, 예를 들면, 사용자의 명시적 선택에 의해 설정되거나, 학습된 학습 모델(예: 사용자의 행동 패턴) 기반에 의해 자동으로 결정되어 설정되거나, 또는 학습된 학습 모델(예: 사용자의 행동 패턴) 기반의 스코어링(scoring)에 의해 자동으로 결정되어 설정될 수 있다. 일 실시예에 따라, 카드를 배치하는 조건(예: 카드의 표시 여부와 순서에 대한 조건)에 따라 카드의 배치를 설계하는 것과 관련하여 후술하는 도면들을 참조하여 설명된다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 제2 어플리케이션 프로그램을 실행하는 사용자 입력에 기반하여 적어도 하나의 카드를 포함하는 제2 사용자 인터페이스(예: 개인화 페이지 인터페이스)를 디스플레이에 표시하여 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 생성된 카드를 스코어링 하고, 스코어링 결과에 기반하여 카드의 표시 시점을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 카드의 표시 시점에 기반하여 해당 카드를 사용자에게 통지(notification) 형태로 제공할 수 있다.

동작 713에서, 프로세서(120)는 카드에 관한 업데이트 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 카드를 구성하는 콘텐트(content)(예: 의미 정보)에 관한 업데이트가 필요한지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따라, 카드에 관한 업데이트는, 예를 들면, 사용자의 제2 어플리케이션 프로그램의 사용에 따라 콘텐트(또는 의미 정보)가 변경되거나, 제2 사용자 인터페이스에서 스크랩을 위한 사용자 입력이 재수신 되거나, 또는 콘텐트(또는 의미 정보)가 사용자의 위치, 장소, 또는 상황에 따라 업데이트가 필요한 정보(예: 날씨 정보, 위치 정보, 알림 정보, 환경 정보)인 경우 해당 위치, 장소, 또는 상황에서(또는 업데이트를 위한 조건이 충족되는 경우에) 카드의 업데이트로 판단할 수 있다.

동작 713에서, 프로세서(120)는 카드에 관한 업데이트가 판단되지 않는 경우(예: 동작 713의 ‘아니오’), 전술한 동작을 종료할 수 있고, 이후, 사용자 입력에 기반한 관련 동작(예: 전자 장치(101)를 사용자의 조작에 따른 동작)을 처리할 수 있다.

동작 713에서, 프로세서(120)는 카드에 관한 업데이트가 판단되는 경우(예: 동작 713의 ‘예’), 동작 715에서, 제1 어플리케이션 프로그램에 기반하여 카드에 관한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 어플리케이션 프로그램(또는 제1 어플리케이션 프로그램의 컨텐츠 제공자(또는 컨텐츠 서버))을 통해 카드에 관련된 콘텐트(또는 의미 정보)를 획득(수집)할 수 있다.

동작 717에서, 프로세서(120)는 획득된 카드에 관한 정보에 기초하여, 제2 사용자 인터페이스의 해당 카드의 태스크 관련 정보를 업데이트 할 수 있다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 카드를 통해 제공되는 객체(예: 태스크 관련 정보에 대응하는 객체)를 업데이트된 태스크 관련 정보에 대응하도록 변경하는 것에 의해, 카드를 업데이트 할 수 있다.

도 8은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)에서 어플리케이션들 간의 인터랙션 예(800)를 설명하기 위한 도면이다.

일 실시예에 따르면, 도 8에서는 사용자가 관심 있는 콘텐트(예: 의미 정보)를 지능형 어시스턴트에 추가하는 것과 관련하여, 전자 장치(101) 내에 설치(install)된 제1 어플리케이션 프로그램(810)과 제2 어플리케이션 프로그램(820) 간에 수행되는 동작 예를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라, 제1 어플리케이션 프로그램은, 예를 들면, 컨텐츠 제공자(또는 3rd party)의 어플리케이션 프로그램이거나, 또는 전자 장치(101)의 제2 어플리케이션 프로그램 이외의 보이스 어시스턴트와 같은 다른 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다. 예를 들면, 제1 어플리케이션 프로그램은 지정된 제1 사용자 인터페이스를 통해 제1 어플리케이션 프로그램에 관련된 컨텐츠(또는 데이터)를 사용자에게 제공하는 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 제2 어플리케이션 프로그램은, 예를 들면, 지능형 어플리케이션 프로그램이거나, 또는 지능 어시스턴트 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다. 예를 들면, 제2 어플리케이션 프로그램은 지정된 제2 사용자 인터페이스(예: 개인화 페이지 인터페이스, 또는 지능형 어시스턴트의 홈)를 통해 사용자의 명시적인 의도에 따라 스크랩된 콘텐트 정보(또는 의미 정보)(예: 태스크와 관련된 정보)에 기반하여 구성된 적어도 하나의 카드를 사용자에게 제공하는 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다. 일 예로, 제2 어플리케이션 프로그램은, 지능형 가상 비서 역할을 하는 어플리케이션 프로그램으로, 예를 들면, 빅스비(Bixby), 구글(Google) 어시스턴트, 또는 시리(Siri)와 같은 지능형 어시스턴트를 나타낼 수 있다.

도 8을 참조하면, 동작 801에서, 제1 어플리케이션 프로그램(810)은 스크랩을 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따라, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 사용자에 의해 실행 요청되는 제1 어플리케이션 프로그램을 실행하고, 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 지정된 제1 사용자 인터페이스를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 사용자 인터페이스는 구성된(또는 제공되는) 콘텐트(또는 컨텐츠) 별로 구분된 적어도 하나의 스크랩 객체(또는 스크랩 인터페이스)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 제1 어플리케이션 프로그램(810)은 스크랩 객체에 기반하여 태스크(예: 스크랩)를 요청하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 제1 사용자 인터페이스의 스크랩 객체에 적어도 일부 기초하여, 사용자 입력이 수신되는 것을 판단할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 사용자는 스크랩 객체를 통해, 제1 어플리케이션 프로그램(또는 제1 사용자 인터페이스)에 의해 제공되는 특정 콘텐트(예: 사용자의 의도에 관한 관심 항목)를 스크랩하도록 요청(또는 명령)할 수 있다. 일 실시예에 따라, 스크랩 요청은, 스크랩 객체에 대응하는 스크랩 기능을 위한 지정된 음성 명령 입력, 지정된 터치 제스처 입력, 또는 지정된 전자 장치(101)의 모션 제어 입력에 기반하여 수행할 수도 있다. 예를 들면, 스크랩 객체에 대응하는 스크랩 기능을 수행할 수 있는 인터페이스는 특정 어플리케이션 프로그램에 제한되지 않으며, 시스템(또는 전자 장치(101))에서 API 형태로 지원하여 다양한 어플리케이션 프로그램 또는 음성 명령 시스템에 있는 컨텐츠 제공자들에게 제공될 수 있다. 일 예로, 다양한 어플리케이션 프로그램 개발자와 보이스 어시스턴트 컨텐츠 제공자(또는 컨텐츠 서버)들은, 해당 API를 통해 사용자들이 사용자 의도의 콘텐트를 스크랩 할 수 있는 인터페이스(예: 스크랩 객체)를 제공할 수 있다.

동작 803에서, 제1 어플리케이션 프로그램(810)은 사용자 입력에 기초하여, 카드에 관련된 제1 정보를 제2 어플리케이션 프로그램(820)에 전달할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자 입력에 적어도 일부 기초하여, 제1 어플리케이션 프로그램(810)에서 태스크(예: 스크랩)의 수행 결과(예: 의미 정보)를 포함하는 카드를 제2 어플리케이션 프로그램에서 생성할 수 있도록 하는 것과 관련된 제1 정보(예: 태스크와 관련된 정보)를 제2 어플리케이션 프로그램(820)으로 전달하도록 할 수 있다. 일 실시예에 따라, 제1 정보는, 제1 어플리케이션 프로그램(810)에서 태스크를 수행하고, 태스크의 수행 결과에 기초한 카드의 프리뷰(preview)를 사용자에게 제공하고, 사용자 선택에 따라 카드의 추가(add)를 제2 어플리케이션 프로그램(820)에게 요청하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 제1 정보는, 예를 들면, 아래 <표 1>의 예시와 같이, 카드 템플릿 식별자(card template ID), 카드 주소(예: card URI) 및/또는 커맨드(command)(예: arguments), 및 목적 설명(purpose description)과 같은 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 어플리케이션 프로그램(810)은, 사용할 템플릿의 템플릿 식별자를 결정하고, 템플릿에 따른 해당 카드를 지칭할 수 있는 URI를 자체적으로 생성하여, 제2 어플리케이션 프로그램(820)에 전달할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 어플리케이션 프로그램(810)은 해당 카드의 목적(purpose)을 알 수 있도록 설명(description)을 함께 전달할 수도 있다.

1	Card template ID	카드의 레이아웃(layout)과 데이터(data) 형식을 미리 정의하여 제공되는 템플릿(template)의 식별자(ID)로, 콘텐트(content) 제공 시 주어진 템플릿(또는 포맷)에 따름.
2	Card URI + arguments(optional)	유니크(unique)하게 카드 콘텐트(card content)를 지칭할 수 있는 URI 스트링과와 특정 콘텐트를 쿼리(query) 시에 필요한 인자.
3	Purpose description	카드의 카테고리(category)와 카드가 사용자에게 전달하는 의미를 기술(description)

일 실시예에 따라, 태스크와 관련된 정보에서, 카드 주소(예: 태스크와 관련된 카드 URI)와 커맨드(예: argument)의 형식은, 아래 <표 2>의 예시와 같이, “scheme://authority/path/cardid?arg1=value1&arg2=value2...”와 같이 구성할 수 있으며, “path” 부분과, “arg1 이하” 부분은 선택적으로 포함될 수 있다.

다양한 실시 예들에 따르면, <표 1>과 <표 2>에 예시한 바와 같이, 제1 어플리케이션 프로그램(810)에 관한 특정 콘텐트(content)에 대한 쿼리(query) 시에 인자 값이 필요한 경우, 사용자가 이를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 하나의 컨텐츠 제공자가 복수 개의 카드들을 제공할 경우에도, 복수 개의 카드들에 관하여 사용자가 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

동작 805에서, 제2 어플리케이션 프로그램(820)은 제1 어플리케이션 프로그램(810)에게 카드에 관련된 제2 정보를 요청할 수 있다. 일 실시예에 따라, 제2 정보는, 예를 들면, 제1 어플리케이션 프로그램(810)에서 사용자 입력에 기초하여 획득(또는 수집)하는 콘텐트(또는 의미 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 정보(예: 태스크와 관련된 정보)를 전자 장치(101)의 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장하고, 제1 어플리케이션 프로그램(810)에게 카드에 관련된 콘텐트를 제2 어플리케이션 프로그램(820)으로 전달하도록 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 어플리케이션 프로그램(820)은, 제1 어플리케이션 프로그램(810)으로부터 전달된 제1 정보(예: 태스크와 관련된 정보)를 저장하며, 제1 어플리케이션 프로그램(810)(또는 제1 어플리케이션 프로그램의 컨텐츠 제공자(또는 서버))에게 콘텐트를 요청할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 어플리케이션 프로그램(820)은 제1 어플리케이션 프로그램(810)으로부터 전달된 제1 정보(예: 카드 URI)를 인자로 하여, 제1 어플리케이션 프로그램(810)에게 해당 카드에 관한 콘텐트를 요청할 수 있다.

동작 807에서, 제1 어플리케이션 프로그램(810)은 제2 어플리케이션 프로그램(820)으로 카드에 관련된 제2 정보(예: 콘텐트)를 전달할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제2 어플리케이션 프로그램(820)의 콘텐트 요청에 기반하여, 제1 어플리케이션 프로그램(810)이 대응하는 콘텐트를 제2 어플리케이션 프로그램(820)으로 전달하도록 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 어플리케이션 프로그램(810)은 제2 정보를 전달할 때, 템플릿(template) 정의 규약(또는 정의된 규격)에 맞게 콘텐트를 채워서 전달할 수 있다.

동작 809에서, 제2 어플리케이션 프로그램(820)은 카드를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제2 어플리케이션 프로그램(820)에 의해 제1 어플리케이션 프로그램(810)에 의해 전달된 콘텐트를 포함하는 카드를 구성하여 표시하도록 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 어플리케이션 프로그램(810)과 제2 어플리케이션 프로그램(820) 사이에서 미리 정해진 템플릿 정의 규약(예: <표 1>의 카드 템블릿 식별자)에 맞추어서 콘텐트를 포함하는 카드를 구성하여 표시하고, 카드에 대한 사용자 행동에 반응하도록 할 수 있다. 이의 예시에 대하여 도면 도 10을 참조하여 설명한다.

도 9는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)에서 카드를 구성하는 예를 설명하기 위한 도면이다.

다양한 실시예들에 따르면, 프로세서(120)는 제1 어플리케이션 프로그램(810)과 제2 어플리케이션 프로그램(820) 간에 정의된 템플릿 정의 규약(예: 카드 템플릿 식별자)에 기반하여, 제1 어플리케이션 프로그램(810)의 태스크와 관련된 정보를 포함하는 카드를 구성하여, 디스플레이에 표시하고, 카드에 대한 사용자 행동에 반응하도록 할 수 있다.

도 9를 참조하면, 예시 A는, 예를 들면, 제1 어플리케이션 프로그램(810)이 제2 어플리케이션 프로그램(820)으로 전달하는 태스크와 관련된 정보의 예를 나타낼 수 있고, 예시 B는, 제2 어플리케이션 프로그램(820)에서 제1 어플리케이션 프로그램(810)에 전달되는 태스크와 관련된 정보에 기반하여 구성된 카드의 예를 나타낼 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 어플리케이션 프로그램들 간에 전달되는 태스크와 관련된 정보(또는 템플릿 정의 규약)은, 예를 들면, 제1 객체(915)를 위한 제1 객체 정보(910), 제2 객체(925)를 위한 제2 객체 정보(920), 제3 객체(935)를 위한 제3 객체 정보(930), 또는 제4 객체(945)를 위한 제4 객체 정보(940)와 같이 다양한 객체들(915, 925, 935, 945)에 관련된 객체 정보들(910, 920, 930, 940)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 태스크와 관련된 정보(예: 객체 정보들(910, 920, 930, 940))은, 예를 들면, 템플릿에 관한 고유 템플릿 식별자(template ID)와 함께, 레이아웃(layout)과 데이터 타입, 및/또는 사용자가 객체를 선택(예: 터치) 시에 관련 기능을 수행할 수 있는 액션(action) URI의 제공 유무에 대해 정의할 수 있다. 예를 들면, 태스크와 관련된 정보는, 액션 URI, 원격 데이터(remote data) URI, 로컬 데이터(local data), 및/또는 텍스트(text)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 액션 URI는, 예를 들면, 사용자가 해당 객체를 선택(예: 터치) 시에 웹 페이지(web page), 컨텐츠 제공자(또는 서버), 또는 컨텐츠 제공자의 어플리케이션 프로그램(예: 제1 어플리케이션 프로그램(810))으로 점프(예: 웹 페이지나 해당 어플리케이션 프로그램의 화면으로 이동(또는 전환))할 수 있는 정보를 포함할 수 있고, 커맨드와 인자를 포함할 수 있다. 예를 들면, 액션 URI는 태스크를 수행할 수 있는 정보를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 원격 데이터 URI, 로컬 데이터, 및/또는 텍스트(text)는 콘텐트(content)를 가져올 수 있는 정보를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 원격 데이터 URI는 웹(web) 상이나 서버에 존재하는 리소스들이나 데이터에 접근하여 가져올 수 있는 주소를 포함할 수 있다. 예를 들면, 로컬 데이터는 전자 장치(101) 상에 존재하면서 가져올 수 있는 리소스 이미지, 파일, 또는 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들면, 텍스트는 화면에 표시될 단순 텍스트 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 도 9에 도시한 바와 같이, 프로세서(120)는 제1 객체 정보(910)(예: 타이틀 텍스트(title text) 및 액션 URI)에 기반하여 액션이 가능한 제1 객체(915)(예: “My Card”)를 제1 영역에 제공하고, 제2 객체 정보(920)(예: 이미지(image) 및 액션 URI)에 기반하여 액션이 가능한 제2 객체(925)(예: “이미지”)를 제2 영역에 제공하고, 제3 객체 정보(930)(예: 텍스트)에 기반하여 제3 객체(935)(예: “Beautiful place”)를 제3 영역에 제공하고, 제4 객체 정보(940)(예: button 정보)에 기반하여 액션이 가능한 제4 객체(945)(예: “button” 객체)를 제4 영역에 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 액션 URI는 각 객체들의 특성(예: 연관된 기능으로 점프할 수 있는 특성)에 따라 선택적으로 포함될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전술한 바에 따라 구성(또는 생성)되어 제2 어플리케이션 프로그램(820)에 추가된 카드들은, 제2 어플리케이션 프로그램(820)의 제2 사용자 인터페이스(예: 개인화 페이지 인터페이스)를 통해 사용자에게 제공될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 제2 어플리케이션 프로그램(820)에 추가된 카드들은, 제2 사용자 인터페이스를 통한 표시 여부, 표시 시점, 및/또는 표시 순서에 대한 조건이 설정될 수 있다. 예를 들면, 카드들에 관한 표시 여부, 표시 시점 및/또는 표시 순서에 대한 조건은, 사용자의 명시적 선택에 의해 설정될 수 있고, 사용자 행동 패턴 기반의 스코어링(scoring)(예: 점수화)에 의해 자동으로 결정되어 설정될 수도 있다. 예를 들면, 제2 어플리케이션 프로그램(820)에 추가된(또는 생성된) 카드들은 스코어링 모듈(560)에 기반하여 스코어링(또는 점수화) 되고, 스코어링 결과에 기반하여 카드 별로 표시 시점이 결정될 수 있고, 카드 별 해당 표시 시점에 기반하여 사용자에게 통지(notification) 형태로, 해당 카드가 제공될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 사용자가 명시적으로 선택할 수 있는 조건들은, 예를 들면, 시간(예: 절대적 시간, 사용자 행동 패턴에 의한 시간(예: 아침에 일어나는 시간, 잠자리에 들기 전 시간)), 장소(예: 집에 있을 때, 직장에 있을 때), 또는 상황(예: 특정 발화를 했을 때)을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 카드들에 관한 표시 여부, 표시 시점, 및/또는 표시 순서가 스코어링에 기반하여 동작(예: 자동 설정)하는 경우에는, 축적된 사용자 행동 기반의 정보들을 통해, 카드 별 카드 스코어(card score)를 유추하고, 유추된 스코어 값을 사용하여 표시 여부, 표시 시점, 및/또는 표시 순서를 결정할 수 있다.

일 실시예에 따라, 축적하게 되는 X features(예: 공통의 환경적 정보, 카드 특화 정보)과, X features에 따른 사용자 반응 결과를 축적하는 Y 값을 구성하는 동작 예를 설명한다. 아래 <표 3>은 X features이 공통의 환경적 정보인 예를 나타낼 수 있고, 아래 <표 4>는 X features이 카드 특화 정보인 예를 나타낼 수 있다.

Time	잠들기 전, 일어나는 시간, 출근 시간, 집으로 돌아오는 시간
Place	집, 직장, 학교, 자주 가는 장소, 처음 가보는 장소
Day	주중, 주말, 요일
Time of Day	아침(5~10), 낮(10~15), 저녁(15~20), 밤(20~5)

Category	카드의 카테고리 예) Utility, News, Entertainment, Social, Reminder, Trends, Player
App usage	카드와 연관된 어플리케이션 프로그램의 사용 빈도
New content	사용자에게 새로운 콘텐트 인지 여부

일 실시예에 따라, 사용자 반응 결과인 Y는, 예를 들면, 사용자가 보는 것과 터치한 행동을 점수로 계산하여 축적할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자의 적극적 행동인 터치에 대해 가중치를 더 주도록 할 수 있으며, 이를 기반으로 계산식을 설정하면, 아래 <수학식 1>의 예와 같이 나타낼 수 있다.

<수학식 1>에서, 팩터(factor) “C”는 사용자 터치 여부(예: 0 or 1)를 나타내고, 팩터 “V”는 사용자가 보았는지 여부(예: 0 or 1)를 나타내며, 팩터 “D”는 사용자가 카드를 사라지게 디스미스(dismiss) 했는지 여부(예: 0 or 1)를 나타낼 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(또는 프로세서(120))는 <수학식 1>의 예시한 바와 같은 계산식에 기반하여 획득(또는 산출)된 데이터를 이용하여, 인공 지능 알고리즘(예: 기계 학습(machine learning), 신경망(neural network), 유전자(genetic), 딥러닝(deep learning), 또는 분류 알고리즘(classification algorithm))에 기반하여 학습(또는 훈련(training))할 수 있고, 학습된 학습 모델을 이용하여 카드에 관한 스코어를 판단(또는 예측)할 수 있다. 일 실시예에 따라, 아래 <표 5>에 예시한 바와 같이, <수학식 1>에 의해 획득된 데이터를 이용하여, 기계 학습 알고리즘에 의해 학습하고, 그에 따라 구해진 벡터(vector) “W”와 “B”를 가지고, 사용자 상황마다 주어지는 X 값(예: X features(예: TPO(time, place, occurrence))에 대한 Y 값(Yscore)을 유추해서 카드의 스코어로 사용할 수 있다. 일 실시예에 따라, 아래 <표 5>는 n개의 X features과 k개의 카드들이 존재하는 경우의 예를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 3개의 카드(예: 카드 A, 카드 B, 카드 C)가 아래 <표 6>과 같고, 수집된 Y 값(Yscore)가 아래 <표 7>과 같으며, 데이터 세트 샘플(data set sample)로 총6개의 세트가 아래 <표 8>과 같다고 가정할 수 있다.

Card A = ID : 100 = [ 1 0 0 ]
Card B = ID : 200 = [ 0 1 0 ]
Card C = ID : 300 = [ 0 0 1 ]

Card A 3
Card B 2
Card C 1

[ T P O Card ID ]
1) T P O 100
2) T P O 100
3) T P O 100
4) T P O 200
5) T P O 200
6) T P O 300

일 실시예에 따르면, 상기한 가정에 기초하여, <표 4>에 예시한 바와 같이, 예측되는 Y는 "Y predict = WX + B로 가설을 정의할 수 있다. 여기서, W와 B 초기값은 임의로 설정될 수 있다. 일 실시예에 따라, <표 8>에서 data set 1(예: T P O 100)을 아래 <수학식 2>와 같은 SoftMax로 변환한 결과가, 예를 들면, "[0.5 0.3 0.2]"와 같다고 가정할 때, 손실 함수(Loss function)(예: Loss function

)는 아래 <수학식 3>과 같이 나타낼 수 있다.

예를 들면, 카드 A(Card A) 일 때, 카드 A에 대한 발생 확률이 “1”이면 “0” (log (1) = 0)으로, 일치하는 것으로 판단할 수 있다. 다시 말해, data set 1의 cross entropy는 -log(0.5)일 수 있다. 이러한 동작을 반복하여 6개 샘플의 H를 계산하여 더하면, cross entropy에 대한 계산을 완료할 수 있다. 일 실시예에 따라, 학습은 cross entropy를 최소화 하는 방향으로 진행할 수 있다. 일 실시예에 따라, 학습은, 예를 들면, 손실(loss)을 최소화 하는 값으로 W를 변화시키는 방향으로 학습할 수 있다. 예를 들면, 경사 하강법(Gradient Descendent) 방법으로 최소값을 찾아 W를 변경시키면서 학습할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 하나의 카드를 구성하는 정보들은, 예를 들면, 의미 분석(semantic analysis) 과정을 거치게 되고, 해당 정보를 기반으로 카드의 연관성과 중요도를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카드를 구성하는 정보들은 복수 개의 목적 또는 의도 문구를 가질 수 있으며, 각각의 독립적 의미와 복합적 의미가 모두 분석에 사용될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기와 같이 생성된 정보들은 사용자의 필요 정도에 따라 그 중요도를 달리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 정보들에 관한 중요도를 다르게 하기 위해 사용자의 컨텍스트 정보(context information), 예를 들면, 시간(time), 장소(place), 상황(occasion), 또는 이벤트(event)에 관한 정보와 사용자의 어플리케이션 프로그램 및/또는 보이스 어시스턴트 사용 정보와 같이 다양한 사용자 정보가 사용 될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 이상에서 예시된 바와 같은 동작에 따라, 최종적으로 사용자에게 해당 결과물(예: 의미 정보를 포함하는 카드)을 개인화 페이지 인터페이스를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 개인화 페이지 인터페이스를 통해 카드가 제공되는 예가 도 10에 도시된다.

도 10A, 도 10B, 및 도 10C는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)에서 개인화 페이지 인터페이스를 통해 카드를 제공하는 예를 설명하기 위한 도면들이다.

일 실시예에 따라, 도 10A, 도 10B, 및 도 10C는 개인화 페이지 인터페이스에서 카드를 제공하는 예를 나타낸 것으로, 사용자의 설정에 따르거나, 또는 상황에 따라 다양한 형식의 카드 인터페이스 타입(card interface type)으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 도 10A, 도 10B, 및 도 10C는, 예를 들면, 3개의 카드(예: 카드 A, 카드 B, 카드 C)에 관한 다양한 형식의 카드 인터페이스의 예를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 10A는, 카드 인터페이스의 예로서, 예를 들면, 카드 A(1011), 카드 B(1021), 및 카드 C(1031)가, 태스크와 관련된 정보에 관한 객체들(예: icon, text, button)을 포함하고, 각 객체들(예: icon, text, button)이 수평 배열을 가지는 제1 형식의 카드 인터페이스인 예를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라, 카드 A(1011), 카드 B(1021), 및 카드 C(1031)는 지정된 순서에 따라 수직 배열(또는 배치)되는 예를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 10B는 카드 인터페이스의 예로서, 예를 들면, 카드 A(1013), 카드 B(1023), 및 카드 C(1033)가, 태스크와 관련된 정보에 관한 객체들(예: icon, text, button)을 포함하고, 카드 A(1013)와 카드 B(1023)의 각 객체들(예: icon, text, button)이 수평 및 수직 배열을 가지는 제2 형식의 카드 인터페이스이고, 카드 C(1033)의 객체들(예: icon, text, button)이 수평 배열을 가지는 제1 형식의 카드 인터페이스인 예를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라, 카드 A(1013)와 카드 B(1023)는 수평 배열되고, 이들에 카드 C(1033)가 수직 배열되는 예를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 10C는, 카드 인터페이스의 예로서, 예를 들면, 카드 A(1015)와 카드 B(1025)가, 태스크와 관련된 정보에 관한 일부 객체들(예: icon, button)을 포함하고, 각 객체들(예: icon, button)이 수평 배열을 가지는 제3 형식의 카드 인터페이스이고, 카드 C(1035)가, 태스크와 관련된 정보에 관한 객체들(예: icon, text, button)을 포함하고, 객체들(예: icon, text, button)이 수평 배열을 가지는 제1 형식의 카드 인터페이스인 예를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라, 카드 A(1015)와 카드 B(1025)는 수평 배열되고, 이들에 카드 C(1035)가 수직 배열되는 예를 나타낼 수 있다. 다양한 실시예들이 도 10A, 도 10B, 또는 도 10C에 도시된 카드 인터페이스의 형식에 한정하는 것은 아니며, 이들 외에도 다양한 카드 인터페이스의 형식이 이용될 수 있다.

도 10A, 도 10B, 또는 도 10C에 예시한 바와 같이, 다양한 실시예들에 따르면, 단순히 사용자가 고정적 정보를 스크랩 해서 보관하는 메모장 형태가 아니라, 사용자의 목적이나 의도에 맞게 관련된 콘텐트, 직접 실행이 가능한 액션 을 포함하는 형태의 카드를 제공할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 개인화 페이지 인터페이스의 카드에 관한 레이아웃(layout)을 구성하는 요소들의 내용은 상황에 따라 어플리케이션 프로그램(예: 제1 어플리케이션 프로그램(810))으로부터 콘텐트를 받아서, 계속 업데이트(update) 될 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 개인화 페이지 인터페이스의 카드에 관한 레이아웃은 사용자가 수동으로 설정하거나, 또는 가중치(weight)를 주는 것도 가능할 수 있다.

도 11은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)의 동작 방법을 도시하는 흐름도(1100)이다.

도 11을 참조하면, 동작 1101에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 제1 사용자 인터페이스를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 사용자 인터페이스는 사용자의 의미 있는 콘텐트(또는 의미 정보)를 스크랩(또는 획득)할 수 있는 스크랩 객체(또는 스크랩 인터페이스)를, 제1 사용자 인터페이스의 적어도 일부 영역을 통해 표시할 수 있다.

동작 1103에서, 프로세서(120)는 스크랩을 위한 제1 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 사용자 인터페이스에서 스크랩 객체에 기반하여 스크랩에 관련된 사용자 입력을 수신할 수 있다.

동작 1105에서, 프로세서(120)는 스크랩 요청된 콘텐트 형식을 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 콘텐트 형식은 사용자와 상호작용(interaction)을 필요로 하지 않는(또는 비상호작용(non-interaction) 하는) 제1 형식과, 사용자와 상호작용을 필요로 하는 제2 형식을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 제1 형식의 콘텐트는, 스크랩에 따른 태스크에 관한 정보가, 예를 들면, 최근 추가한 곡이거나, 또는 최근 청취 곡과 같이, 대상이 명확하고 가변적인 정보가 없는 콘텐트를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제1 형식의 콘텐트는 미리 정의된 쿼리(pre-defined query)(또는 고정적 콘텐트(또는 정보))를 포함하는 콘텐트를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라, 제2 형식의 콘텐트는, 스크랩에 따른 태스크에 관한 정보가, 예를 들면, 야구 방송과 같이, 야구 경기에 대한 방송, 또는 특정 야구 경기(예: “OO”팀의 야구 경기)에 대한 방송과 같이 대상이 복수이거나, 날씨 정보와 같이, 날짜 또는 지역(또는 위치)에 따라 가변적인 정보이거나, 또는 대상(예: 안내 날짜 또는 안내 지역)이 복수인 콘텐트를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제2 형식의 콘텐트는 커스텀 쿼리(custom query)(또는 가변적 콘텐트(또는 정보))를 포함하는 콘텐트를 나타낼 수 있다.

동작 1107에서, 프로세서(120)는 콘텐트 형식을 분석하는 결과에 기반하여, 콘텐트 형식이 사용자와 상호작용을 필요로 하는 제1 형식에 해당하는지, 또는 사용자와 상호작용을 필요로 하지 않는(또는 비상호작용 하는) 제2 형식에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 콘텐트가 고정되는 미리 정의된 쿼리(또는 고정적 콘텐트)를 포함하는 경우 제1 형식의 콘텐트로 판단할 수 있고, 콘텐트가 가변적인 커스텀 쿼리(또는 가변적 콘텐트)를 포함하는 경우 제2 형식의 콘텐트로 판단할 수 있다.

동작 1107에서, 프로세서(120)는 콘텐트 형식이 제1 형식인 것을 판단하면(예: 동작 1107의 ‘예’), 동작 1109에서, 제1 사용자 입력에 기초하여, 콘텐트에 관한 태스크(예: 스크랩)를 수행할 수 있다.

동작 1107에서, 프로세서(120)는 콘텐트 형식이 제1 형식이 아닌(또는 콘텐트 형식이 제2 형식인) 것을 판단하면(예: 동작 1107의 ‘아니오’), 동작 1111에서, 제1 사용자 인터페이스의 적어도 일부 영역을 통해 상호작용에 관련된 객체(또는 인터페이스)를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 사용자 인터페이스의 스크랩 객체(예: 제1 스크랩 객체)를 사용자와 상호작용을 위한 적어도 하나의 다른 스크랩 객체(예: 적어도 하나의 제2 스크랩 객체)로 대체하여 제공(또는 표시)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 스크랩 객체는, 예를 들면, 스크랩 대상의 콘텐트에 연관되고, 콘텐트에서 파생(또는 분리)될 수 있는 서브 콘텐트(또는 종속 콘텐트)(예: 서브 콘텐트의 개수)에 대응하여 제공될 수 있다. 이에 대하여, 후술하는 도면 도 16을 참조하여 설명된다.

동작 1113에서, 프로세서(120)는 객체에 관련된 제2 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 사용자 인터페이스에서 적어도 하나의 제2 스크랩 객체 중 어느 하나의 제2 스크랩 객체에 기반하여 스크랩에 관련된 제2 사용자 입력을 수신할 수 있다.

동작 1115에서, 프로세서(120)는 제2 사용자 입력에 기초하여, 객체(예: 선택된 제2 스크랩 객체)의 서브 콘텐트에 관한 태스크(예: 스크랩)을 수행할 수 있다.

동작 1117에서, 프로세서(120)는 동작 1109 또는 동작 1115에서 태스크의 수행 결과를 포함하는 태스크와 관련된 정보를 생성할 수 있다.

동작 1119에서, 프로세서(120)는 태스크와 관련된 정보에 기반하여 카드(예: 정보 카드, 또는 카드 형태의 인터페이스)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 제1 사용자 인터페이스에 기초하여 획득된 콘텐트(또는 서브 콘텐트)를 스크랩하고, 스크랩된 정보(예: 콘텐트 정보)에 기반하여 사용자의 의도를 예측하고, 예측에 기반하여 사용자 의도에 따른 의미 정보를 생성하고, 의미 정보를 사용자에게 시각적으로 제공할 수 있는 정보 카드를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따라, 의미 정보는, 예를 들면, 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델을 이용하여, 사용자의 의도를 예측(또는 판단)하고, 예측하는 결과에 기반하여 제1 어플리케이션 프로그램(또는 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 제1 사용자 인터페이스)에 포함된 콘텐트(또는 관심 항목)로부터 획득(또는 수집)된 정보를 포함할 수 있다.

동작 1121에서, 프로세서(120)는 제2 어플리케이션 프로그램에 관한 제2 사용자 인터페이스(예: 개인화 페이지 인터페이스, 또는 지능형 어시스턴트(예: 지능형 가상 비서의 홈)의 적어도 일부 영역에 카드를 추가할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제2 사용자 인터페이스에 포함된 사용자의 개인화된 의미 기반 정보에 관한 적어도 하나의 카드(예: 기 생성된 정보 카드들) 사이에서, 생성된 카드를 적절한 위치에 추가(또는 배치)할 수 있다. 일 실시예에 따라, 제2 사용자 인터페이스(예: 개인화 페이지 인터페이스)에서 카드의 배치(또는 표시되는 순서)는, 예를 들면, 사용자의 명시적 선택에 의해 설정되거나, 학습된 학습 모델(예: 사용자의 행동 패턴) 기반에 의해 자동으로 결정되어 설정되거나, 또는 학습된 학습 모델(예: 사용자의 행동 패턴) 기반의 스코어링(scoring)에 의해 자동으로 결정되어 설정될 수 있다. 일 실시예에 따라, 프로세서(120)는 제2 어플리케이션 프로그램을 실행하는 제3 사용자 입력에 기반하여 적어도 하나의 카드를 포함하는 제2 사용자 인터페이스(예: 개인화 페이지 인터페이스)를 디스플레이에 표시할 수 있다.

도 12, 도 13, 및 도 14는 다양한 실시예들에 따른 스크랩 객체를 포함하는 사용자 인터페이스의 예를 도시하는 도면들이다.

도 12, 도 13, 및 도 14에 도시한 바와 같이, 전자 장치(101)는 어플리케이션 프로그램에 관한 사용자 인터페이스(1210, 1310, 1410)의 적어도 일부 영역을 통해 스크랩 객체(1200, 1300, 1400)를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따라, 어플리케이션 프로그램은, 컨텐츠 제공자(또는 3rd party)의 어플리케이션 프로그램(예: 도 12의 예시)이거나, 또는 전자 장치(101)의 보이스 어시스턴트와 같은 다른 어플리케이션 프로그램(예: 도 13 또는 도 14의 예시)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 어플리케이션 프로그램은 지정된 사용자 인터페이스(1210, 1310, 1410)를 통해 해당 어플리케이션 프로그램에 관련된 컨텐츠(또는 데이터)를 사용자에게 제공하는 어플리케이션 프로그램을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 어플리케이션 프로그램에서는, 사용자가 콘텐트(content) 또는 액션(action)을 스크랩 할 수 있는 스크랩 객체(1200, 1300, 1400)를 포함하는 사용자 인터페이스(1210, 1310, 1410)를 제공 할 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 12를 참조하면, 사용자는 어플리케이션 프로그램(예: 지도 어플리케이션 프로그램)을 이용하여 특정 지역(또는 장소)을 검색할 수 있다. 일 실시예에 따라, 어플리케이션 프로그램에서는 “지도에서 특정 지역 검색” 이라는 태스크(task)를 수행하고, 태스크를 수행하는 결과(또는 콘텐트)(예: 탐색되어 표시된 특정 지역의 지도(또는 정보))를 사용자 인터페이스(1210)를 통해 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 어플리케이션 프로그램은 태스크 수행 및 태스크를 수행하는 결과(예: 콘텐트)를 사용자 인터페이스(1210)를 통해 표시하는 액션(action)을 사용자가 스크랩 할 수 있는 스크랩 객체(1200)를 사용자 인터페이스(1210)의 적어도 일부 영역을 통해 제공할 수 있다. 사용자는, 스크랩 객체(1200)를 선택(또는 터치)하는 것에 의해, 어플리케이션 프로그램에 관한 상기의 액션을 스크랩 하여 카드로 생성할 수 있다. 일 실시예에 따라, 스크랩 객체(1200)에 대응하는 스크랩 명령은, 예를 들면, 음성 입력, 버튼 입력, 또는 지정된 터치 제스처 입력과 같이 다양한 방법이 가능할 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 13을 참조하면, 사용자는 어플리케이션 프로그램(예: 보이스 어시스턴트)을 통해 “오늘 주식 시장 주요 지수 알려줘”의 예시와 같이 음성 명령을 입력할 수 있다. 일 실시예에 따라, 어플리케이션 프로그램에서는 음성 명령에 관련하여 “오늘 주식 시장 주요 지수 검색” 이라는 태스크를 수행하고, 태스크를 수행하는 결과(예: 오늘 주식 시장 주요 지수)를 사용자 인터페이스(1310)를 통해 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 어플리케이션 프로그램은 태스크 수행 및 태스크를 수행하는 결과를 사용자 인터페이스(1310)를 통해 표시하는(예: 음성 명령을 수행하는) 액션을 스크랩 할 수 있는 스크랩 객체(1300)를 사용자 인터페이스(1310)의 적어도 일부 영역을 통해 제공할 수 있다. 사용자는, 스크랩 객체(1300)를 선택(또는 터치)하는 것에 의해, 어플리케이션 프로그램에 관한 상기의 액션을 스크랩 하여 카드로 생성할 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 14를 참조하면, 사용자는 어플리케이션 프로그램(예: 보이스 어시스턴트)를 통해 “금일의 운세 확인”의 예시와 같이 음성 명령을 입력할 수 있다. 일 실시예에 따라, 어플리케이션 프로그램에서는 음성 명령에 관련하여 사용자에 관련된 “금일의 운세 검색” 이라는 태스크를 수행하고, 태스크를 수행하는 결과(예: 금일의 운세)를 사용자 인터페이스(1410)를 통해 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 어플리케이션 프로그램은 태스크 수행 및 태스크를 수행하는 결과를 사용자 인터페이스(1410)를 통해 표시하는(예: 음성 명령을 수행하는) 액션을 스크랩 할 수 있는 스크랩 객체(1400)를 사용자 인터페이스(1410)의 적어도 일부 영역을 통해 제공할 수 있다. 사용자는, 스크랙 객체(1400)를 선택(또는 터치)하는 것에 의해, 어플리케이션 프로그램에 관한 상기의 태스크의 결과(예: 콘텐트)(예: 운세 정보) 자체를 스크랩 하여 카드로 생성할 수 있다.

도 12, 도 13, 또는 도 14를 참조한 예시에서와 같이, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자가 어플리케이션 프로그램이 가지고 있는 여러 가지 인텐트(intent)와 콘텐트(content)를 스크랩 가능하도록 할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 사용자 인터페이스(1210, 1310, 1410)의 적어도 일부 영역을 통해 표시되는 스크랩 객체(1200, 1300, 1400)는, 사용자의 설정에 기반하여 상시 표시되거나, 사용자의 호출 명령에 따라 표시되거나, 또는 사용자의 설정 조건(예: 지정된 어플리케이션 프로그램, 또는 지정된 사용자 행동 패턴)에 따라 표시되도록 할 수 있다.

도 15 및 도 16은 다양한 실시예들에 따른 스크랩 객체를 포함하는 사용자 인터페이스의 예를 도시하는 도면들이다.

도 15 및 도 16에 도시한 바와 같이, 전자 장치(101)는 어플리케이션 프로그램에 관한 사용자 인터페이스를 복수의 서브 사용자 인터페이스(1515, 1525)로 구분하여 제공할 수 있고, 각각의 서브 사용자 인터페이스(1515, 1525) 별로 스크랩 객체(1510, 1520)를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서브 사용자 인터페이스(1515, 1525)는 어플리케이션 프로그램에 의해 제공되는 컨텐츠 별로 구분될 수 있다.

도 15를 참조하면, 어플리케이션 프로그램의 사용자 인터페이스가 컨텐츠 별로 구분된 제1 서브 사용자 인터페이스(1515)와 제2 서브 사용자 인터페이스(1525) 각각의 적어도 일부 영역을 통해 스크랩 객체(1510, 1520)가 제공될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 스크랩 객체(1510, 1520)는 해당 서브 사용자 인터페이스(1515, 1525)의 컨텐츠에 관한 태스크와 관련된 정보(예: 콘텐트)를 스크랩 하도록 설정될 수 있다. 예를 들면, 어플리케이션 프로그램이 복수의 다른 컨텐츠를 제공하는 경우, 사용자는 각각의 컨텐츠에 대해 구분된 스크랩 객체(1510, 1520)를 통해 각 컨텐츠에 관한 콘텐트의 스크랩이 가능할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 어플리케이션 프로그램은 복수개의 인텐트(intent)와 콘텐트(content)가 존재할 수 있다. 예를 들면, 사용자 인터페이스(1515)의 스크랩 객체(1510)에 기초한 사용자 입력에 따른 태스크의 수행 결과(예: 제2 형식의 콘텐트)가 복수의 서브 콘텐트를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 제2 형식의 콘텐트는, 태스크의 수행 대상이 복수인 콘텐트를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제2 형식의 콘텐트는 커스텀 쿼리(custom query)(또는 가변적 콘텐트(또는 정보))를 포함하는 콘텐트를 나타낼 수 있다. 다양한 실시예들에서는, 상기와 같이 어플리케이션 프로그램에 복수개의 인텐트와 콘텐트가 존재하는 경우, 사용자가 정확히 어떠한 콘텐트를 스크랩 할지를 명시적으로 확인하기 위한 추가적인 메뉴(예: 스크랩 객체(1600))를 제공할 수 있다. 이러한 예시가 도 16에 도시된다.

도 16을 참조하면, 도 16은, 예를 들면, 도 15에서 서브 사용자 인터페이스(1515)의 스크랩 객체(1510)에 관련된 사용자 입력에 따라, 스크랩 객체(1510)를 복수의 서브 스크랩 객체(1600)로 대체하여 제공하는 예를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 사용자가 도 15의 제1 서브 사용자 인터페이스(1515)의 스크랩 객체(1510)를 선택(예: 터치)하고, 해당 스크랩 부분이 세 가지의 서브 콘텐트(예: 예약 정보(reservation), 위치 정보(Location), 웹 링크(WEB link)의 정보)를 가지고 있는 경우의 예를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 세 가지의 서브 콘텐트에 따라, 제1 서브 사용자 인터페이스(1515)의 스크랩 객체(1510)를 사용자와 상호작용을 위한 세 개의 서브 스크랩 객체(1610, 1620, 1630)로 대체하여 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서브 스크랩 객체(1610, 1620, 1630)는, 예를 들면, 스크랩 대상의 콘텐트에 연관되고, 콘텐트에서 파생(또는 분리)될 수 있는 서브 콘텐트(또는 종속 콘텐트)(예: 서브 콘텐트의 개수)에 대응하여 제공될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는, 예약 정보에 관한 스크랩을 위한 제1 서브 스크랩 객체(1610)(예: reservation), 위치 정보에 관한 스크랩을 위한 제2 서브 스크랩 객체(1620)(예: Location), 및 웹 링크에 관한 스크랩을 위한 제3 서브 스크랩 객체(1630)(예: WEB link)를 제공하여, 사용자가 세 가지의 서브 콘텐트 중에서 어떠한 서브 콘텐트를 스크랩 할 지에 대해 사용자가 명시적으로 선택하도록 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서브 스크랩 객체는 복수개의 서브 콘텐트(또는 복수개의 속성)를 모두 스크랩할 수 있는 서브 스크랩 객체(예: ALL)를 추가 제공하여, 모든 서브 콘텐트를 스크랩하여 카드를 생성하도록 할 수도 있다.

도 17, 도 18, 및 도 19는 다양한 실시예들에 따른 사용자 인터페이스의 예를 도시하는 도면들이다.

도 17에 도시한 바와 같이, 전자 장치(101)는 어플리케이션 프로그램에 관한 사용자 인터페이스의 적어도 일부 영역을 통해, 사용자가 콘텐트(content) 또는 액션(action)을 스크랩 할 수 있는 스크랩 객체(1700)를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따라, 사용자는 어플리케이션 프로그램(예: 파이낸스(finance) 어플리케이션 프로그램)을 이용하여, 사용자의 관심 종목(예: My Watchlist) 부분에 있는 스크랩 객체(1700)를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따라, 전자 장치(101)는 스크랩 객체(1700)에 의한 사용자 입력에 기초하여, 어플리케이션 프로그램에 관한 상기의 액션을 스크랩 하여 카드로 생성할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 카드를 생성하고, 카드에 관한 프리뷰(preview)(예: 프리뷰 카드 이미지(1800))를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 18에 도시한 바와 같이, 전자 장치(101)는 어플리케이션 프로그램에 관한 상기의 액션을 스크랩 하여 카드로 생성하여 저장하기 이전에, 생성될 카드에 관한 프리뷰(1800)를 디스플레이에 표시하여 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시예에 따라, 카드에 관한 프리뷰(1800)는, 예를 들면, 어플리케이션 프로그램의 사용자 인터페이스에 중첩하여 표시하거나, 또는 카드가 실질적으로 추가되는 지능형 어플리케이션 프로그램의 사용자 인터페이스로 전환하고, 전환된 사용자 인터페이스(예: 개인화 페이지 인터페이스)에서 다른 카드들 사이에 배치하여 표시할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 사용자는 카드에 관한 프리뷰(1800)를 통해 카드를 생성하는 것에 관한 사용자 입력(예: 프리뷰(1800) 선택 입력, 확인 버튼 입력, 지정된 제스처 입력, 또는 음성 명령 입력)을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 입력에 기초하여, 카드를 생성 및 저장하고, 해당 카드를 지능형 어플리케이션 프로그램의 사용자 인터페이스(예: 개인화 페이지 인터페이스)에 추가할 수 있다. 이러한 예가 도 19에 도시된다. 도 19에 도시한 바와 같이, 전자 장치(101)는 개인화 페이지 인터페이스 상에, 도 18의 프리뷰(1800)에 대응하는 실질적인 카드(1910)를 추가하고, 미리 생성된 다른 카드(1920)와의 관계(예: 우선 순위)에 기초하여 해당 위치에 추가(또는 배치)할 수 있다. 일 실시예에 따라, 개인화 페이지 인터페이스는 사용자의 지능형 어플리케이션 프로그램을 실행하는 사용자 입력에 기초하여 디스플레이에 표시될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자는 개인화 페이지 인터페이스에 여러 개의 카드(1910, 1920)가 등록되는 경우, 사용자의 필요에 따라 그 순서와 내용을 변경할 수도 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는, 카드를 생성할 때, 복수개의 인텐트(intent), 파라미터(parameter), 및/또는 콘텐트(content)가 포함되는 경우, 이를 복합적으로 포함한 카드를 생성하거나, 또는 각각의 형질(character)을 가진 복수개의 카드들을 생성할 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 복수의 형질을 가진 복수의 카드들을 생성하는 것도 가능할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 도 18에 예시한 바와 같이, 카드에 관한 프리뷰(1800)를 제공할 때, 전자 장치(101)는 사용자가 프리뷰(1800)를 선택한 경우, 카드가 사용자에게 제공되는 조건에 관한 인터페이스(예: 가이드 인터페이스)를 더 포함하여 제공할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 생성된 카드를 어떤 경우에 사용자에게 제공할 것인지를 사용자가 결정할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는, 컨텍스트 기반(context base)(예: 아침에 일어나서, 잠자기 전, 집에 있을 때, 또는 항상), 터치 제스처 기반(touch gesture base)(예: 화면에 어떤 패턴으로 그렸을 때), 발화 기반(utterance base)(예: 특정 음성 입력), 인공 지능 기반(AI base)(예: 제1 및 제2 어플리케이션 프로그램의 사용 패턴 학습 기반으로 선정), 또는 시간 기반(time base)(예: 절대 시간 설정)과 같은 조건 설정을 위한 인터페이스를 제공하여, 사용자가 카드가 표시될 환경을 설정하도록 할 수 있다.

도 20은 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)의 동작 방법을 도시하는 흐름도(2000)이다.

도 20을 참조하면, 동작 2001에서, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 카드에 관한 설정된 조건을 모니터링 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카드에 관한 설정된 조건은, 예를 들면, 사용자에 의해 스크랩된 정보(예: 카드 및/또는 의미 정보)를, 사용자에게 제공(예: 알림)하기 위한 조건을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따라, 카드에 관한 설정된 조건은, 예를 들면, 사용자의 설정 기반 및/또는 학습된 사용자의 행동 패턴 기반에 따른 조건을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자에 의해 지정된 적어도 하나의 조건(예: 지정된 시간, 지정된 장소, 지정된 어플리케이션 프로그램의 실행)을 모니터링 할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 지능형 어플리케이션 프로그램에 등록된 카드에 대응하는 컨텍스트(예: 시간, 장소(또는 위치), 상황, 또는 어플리케이션 프로그램)를 모니터링 할 수 있다. 예를 들면, 카드에 연관된 어플리케이션 프로그램의 실행 여부, 카드에 연관된 시간 또는 장소의 감지 여부를 모니터링 할 수도 있다.

동작 2003에서, 프로세서(120)는 모니터링 하는 결과에 기반하여, 조건이 감지되는지 여부를 판단할 수 있다.

동작 2003에서, 프로세서(120)는 조건이 감지되지 않는 경우(예: 동작 2003의 ‘아니오’), 동작 2001로 진행하여, 동작 2001 이하의 동작을 수행할 수 있다.

동작 2003에서, 프로세서(120)는 조건이 감지되는 경우(예: 동작 2003의 ‘예’), 동작 2005에서, 조건에 관련된 적어도 하나의 카드를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자가 지정된(또는 카드에 연관된) 어플리케이션 프로그램을 실행(또는 사용)하는 경우, 해당 어플리케이션 프로그램에 연관된 카드가 있는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 위치 정보에 기반하여 사용자가 지정된 특정 장소에 진입(또는 존재)하는 것을 판단하는 경우, 지정된 특정 장소에 연관된 카드가 있는지 여부를 판단할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 지정된 어플리케이션 프로그램뿐만 아니라, 어플리케이션 프로그램이 실행(또는 사용)되는 경우, 해당 어플리케이션 프로그램에 연관된 카드가 있는지 여부를 판단할 수도 있다.

동작 2007에서, 프로세서(120)는 설정된 인터페이스에 기반하여 카드 및/또는 정보를 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 현재 실행 중인(또는 표시 중인) 어플리케이션 프로그램의 사용자 인터페이스에 카드를 중첩하여(예: 팝업 윈도우 형식) 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 디스플레이가 오프(off) 상태(예: 전자 장치(101)의 미사용 상태)인 경우, 디스플레이를 턴-온(turn-on)하여 카드를 팝업 윈도우 형식으로 표시하고, 추가적으로, 또는 대체적으로, 카드의 팝업에 관해 사용자가 인지할 수 있는 피드백을 출력(예: 진동 출력, 알림음 출력)할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 디스플레이가 오프 상태인 경우, 카드에 관한 의미 정보를 오디오 신호로 변환하여 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 변환된 오디오 신호를 음향 출력 장치(예: 도 1의 음향 출력 장치(155), 이어폰, 또는 헤드셋)를 이용하여 출력할 수 있다.

도 21 및 도 22는 다양한 실시예들에 따른 카드를 제공하는 사용자 인터페이스의 예를 도시하는 도면들이다.

도 21 및 도 22는, 사용자에 의해 스크랩된 정보를 기반으로 사용자의 상황에 관련된 최적의 카드(및/또는 의미 정보)를 제안(suggestion)하는 형태의 인터페이스를 제공하는 예를 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따라, 도 21 및 도 22에서는, 전자 장치(101)가 지정된 어플리케이션 프로그램의 실행을 모니터링 하고, 지정된 어플리케이션 프로그램에 기반하여 설정된 조건을 감지하는 경우, 디스플레이를 통해 관련 카드를 제공하는 예를 나타낼 수 있다.

일 실시예에 따라, 도 21에 도시한 바와 같이, 사용자는 전자 장치(101)를 이용하여 어플리케이션 프로그램(예: 지도 어플리케이션 프로그램)을 실행할 수 있다. 일 실시예에 따라, 전자 장치(101)는 어플리케이션 프로그램을 실행할 때, 어플리케이션 프로그램에 관한 사용자 인터페이스(2110)의 적어도 일부 영역에 스크랩 객체(2120)를 포함하여 제공할 수 있다. 일 실시예에 따라, 도 21의 예시와 같이 실행되는 어플리케이션 프로그램은, 예를 들면, 사용자에 의해 카드 및/또는 관련 정보를 제안 받기 위해 지정된 어플리케이션 프로그램일 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 지정된 어플리케이션 프로그램에 관한 실행을 감지하는 경우, 지정된 어플리케이션 프로그램에서 설정된 조건(예: 어플리케이션 프로그램의 사용에 관한 사용자 입력)을 모니터링 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 21의 예시에서, 전자 장치(101)는 지도 어플리케이션 프로그램을 실행하는 경우, 위치 지정을 위한 사용자 입력(2100)(예: 설정된 조건)을 모니터링 할 수 있다. 일 실시예에 따라, 전자 장치(101)는 지정된 어플리케이션에 기반하여 설정된 조건(예: 사용자 입력(2100))을 감지하는 경우, 지정된 어플리케이션 프로그램에 관한(또는 연관된) 카드(예: 설정된 조건에 관련된 카드로, 예를 들면, 지정된 위치에 관한 환경 정보 카드)를 추출하여, 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 22에 도시한 바와 같이, 지정된 어플리케이션 프로그램에 관한 카드(2200)를 사용자 인터페이스(2110)의 적어도 일부 영역에 중첩하여 표시하여 사용자에게 제공할 수 있다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)의 동작 방법은, 상기 제1 어플리케이션 프로그램을 이용한 태스크를 요청하는 제1 사용자 입력을 수신하는 동작, 상기 태스크의 수행 결과를 포함하는 상기 제1 사용자 인터페이스를 디스플레이에 표시하는 동작, 상기 태스크를 저장하는 제2 사용자 입력을 수신하는 동작, 상기 제2 사용자 입력에 적어도 일부 기초하여, 상기 태스크와 관련된 정보를 메모리에 저장하는 동작, 상기 정보를 저장한 후, 상기 제2 어플리케이션 프로그램을 실행하는 제3 사용자 입력을 수신하는 동작, 상기 제3 사용자 입력에 따라, 상기 저장된 태스크와 관련된 정보를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 제3 사용자 입력을 수신한 후, 상기 저장된 태스크를 재수행하는 동작, 상기 재수행된 태스크의 결과에 관련된 콘텐트를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 태스크와 관련된 정보를 저장한 후 제3 사용자 입력을 수신 전에, 상기 저장된 태스크를 재수행하는 동작, 상기 재수행된 태스크의 결과에 관련된 콘텐트를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 제1 사용자 입력을 수신하는 동작은, 상기 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 상기 제1 사용자 인터페이스의 적어도 일부 영역을 통해, 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하기 위한 스크랩 객체(scrap object)를 표시하는 동작, 상기 스크랩 객체에 기초하여 상기 제1 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 제1 사용자 입력에 기초하여 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하는 동작, 상기 태스크와 관련된 정보에 기초하여 카드를 생성하는 동작, 상기 제2 어플리케이션 프로그램의 상기 제2 사용자 인터페이스의 적어도 일부 영역에 상기 카드를 추가하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 생성된 카드를 스코어링 하는 동작, 상기 스코어링 결과에 기반하여 상기 카드의 표시 시점을 결정하는 동작, 상기 카드의 표시 시점에 기반하여 상기 카드를 통지(notification)하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 태스크와 관련된 정보의 획득은, 인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델(learning model)을 이용하여, 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하는 동작은, 상기 인공 지능 알고리즘으로서, 기계 학습(machine learning), 신경망(neural network), 유전자(genetic), 딥러닝(deep learning), 또는 분류 알고리즘(classification algorithm) 중 적어도 하나를 이용하여 학습된 학습 모델을 이용하여 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.

본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 다양한 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 범위는 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

101: 전자 장치
120, 260: 프로세서
130: 메모리
810: 제1 어플리케이션 프로그램
820: 제2 어플리케이션 프로그램
1200, 1300, 1400, 1510, 1520, 1600, 1700, 2120: 스크랩 객체(스크랩 인터페이스)

Claims

전자 장치에 있어서,
디스플레이;
상기 디스플레이와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서; 및
상기 프로세서에 작동적으로 연결된 메모리를 포함하며,
상기 메모리는, 제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램 및 제2 사용자 인터페이스를 포함하는 제2 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 구성되며,
상기 메모리는, 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,
상기 제1 어플리케이션 프로그램을 이용한 태스크를 요청하는 제1 사용자 입력을 수신하고,
상기 태스크의 수행 결과를 포함하는 상기 제1 사용자 인터페이스를 상기 디스플레이에 표시하고,
상기 태스크를 저장하는 제2 사용자 입력을 수신하고,
상기 제2 사용자 입력에 적어도 일부 기초하여, 상기 태스크와 관련된 정보를 상기 메모리에 저장하고,
상기 정보를 저장한 후, 상기 제2 어플리케이션 프로그램을 실행하는 제3 사용자 입력을 수신하고,
상기 제3 사용자 입력에 따라, 상기 저장된 태스크와 관련된 정보를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 태스크와 관련된 정보는 상기 태스크와 관련된 URI(uniform resource identifier) 또는 커맨드(command) 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 태스크와 관련된 정보는 상기 태스크의 수행 결과와 관련된 콘텐트(content)를 포함하는 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 제3 사용자 입력을 수신한 후, 상기 저장된 태스크를 재수행하고,
상기 재수행된 태스크의 결과에 관련된 콘텐트를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주도록 하는 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 태스크와 관련된 정보를 저장한 후 제3 사용자 입력을 수신 전에, 상기 저장된 태스크를 재수행하고,
상기 재수행된 태스크의 결과에 관련된 콘텐트를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주도록 하는 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 상기 제1 사용자 인터페이스의 적어도 일부 영역을 통해, 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하기 위한 스크랩 객체(scrap object)를 표시하고, 상기 스크랩 객체에 기초하여 상기 제1 사용자 입력을 수신하도록 하는 전자 장치.
제6항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 제1 사용자 입력에 기초하여 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하고,
상기 태스크와 관련된 정보에 기초하여 카드를 생성하고,
상기 제2 어플리케이션 프로그램의 상기 제2 사용자 인터페이스의 적어도 일부 영역에 상기 카드를 추가하도록 하는 전자 장치.
제7항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 생성된 카드를 스코어링 하고,
상기 스코어링 결과에 기반하여 상기 카드의 표시 시점을 결정하고,
상기 카드의 표시 시점에 기반하여 상기 카드를 통지(notification)하도록 하는 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 태스크와 관련된 정보는,
상기 제1 사용자 인터페이스에서 사용자의 명시적인 의도에 따라 스크랩 되는 사용자에게 개인화된 의미 기반 정보(personalized semantic-based information)를 포함하는 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델(learning model)을 이용하여, 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하도록 하는 전자 장치.
제10항에 있어서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 인공 지능 알고리즘으로서, 기계 학습(machine learning), 신경망(neural network), 유전자(genetic), 딥러닝(deep learning), 또는 분류 알고리즘(classification algorithm) 중 적어도 하나를 이용하여 학습된 학습 모델을 이용하여 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하도록 하는 전자 장치.
전자 장치의 동작 방법에 있어서,
상기 제1 어플리케이션 프로그램을 이용한 태스크를 요청하는 제1 사용자 입력을 수신하는 동작,
상기 태스크의 수행 결과를 포함하는 상기 제1 사용자 인터페이스를 디스플레이에 표시하는 동작,
상기 태스크를 저장하는 제2 사용자 입력을 수신하는 동작,
상기 제2 사용자 입력에 적어도 일부 기초하여, 상기 태스크와 관련된 정보를 메모리에 저장하는 동작,
상기 정보를 저장한 후, 상기 제2 어플리케이션 프로그램을 실행하는 제3 사용자 입력을 수신하는 동작,
상기 제3 사용자 입력에 따라, 상기 저장된 태스크와 관련된 정보를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주는 동작을 포함하는 방법.
제12항에 있어서,
상기 태스크와 관련된 정보는 상기 태스크와 관련된 URI(uniform resource identifier) 또는 커맨드(command) 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
제12항에 있어서,
상기 태스크와 관련된 정보는 상기 태스크의 수행 결과와 관련된 콘텐트(content)를 포함하는 방법.
제12항에 있어서,
상기 제3 사용자 입력을 수신한 후, 상기 저장된 태스크를 재수행하는 동작,
상기 재수행된 태스크의 결과에 관련된 콘텐트를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주는 동작을 포함하는 방법.
제12항에 있어서,
상기 태스크와 관련된 정보를 저장한 후 제3 사용자 입력을 수신 전에, 상기 저장된 태스크를 재수행하는 동작,
상기 재수행된 태스크의 결과에 관련된 콘텐트를 상기 제2 사용자 인터페이스의 일부 영역에 보여주는 동작을 포함하는 방법.
제12항에 있어서, 상기 제1 사용자 입력을 수신하는 동작은,
상기 제1 어플리케이션 프로그램에 관한 상기 제1 사용자 인터페이스의 적어도 일부 영역을 통해, 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하기 위한 스크랩 객체(scrap object)를 표시하는 동작,
상기 스크랩 객체에 기초하여 상기 제1 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함하는 방법.
제17항에 있어서,
상기 제1 사용자 입력에 기초하여 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하는 동작,
상기 태스크와 관련된 정보에 기초하여 카드를 생성하는 동작,
상기 제2 어플리케이션 프로그램의 상기 제2 사용자 인터페이스의 적어도 일부 영역에 상기 카드를 추가하는 동작을 포함하는 방법.
제18항에 있어서,
상기 생성된 카드를 스코어링 하는 동작,
상기 스코어링 결과에 기반하여 상기 카드의 표시 시점을 결정하는 동작,
상기 카드의 표시 시점에 기반하여 상기 카드를 통지(notification)하는 동작을 포함하는 방법.
제12항에 있어서,
인공 지능 알고리즘을 이용하여 학습된 학습 모델(learning model)을 이용하여, 상기 태스크와 관련된 정보를 획득하는 동작을 포함하는 방법.