KR20200142071A

KR20200142071A - 제3자 정보 및 사용자 상호작용들에 기초한 관련 정보 결정

Info

Publication number: KR20200142071A
Application number: KR1020207032972A
Authority: KR
Inventors: 지오반니 엠. 애그놀리; 매튜 제이. 선드스트롬; 콘래드 비. 크래머; 카일 티. 호워스; 윌리엄 씨. 맥카트니; 조슈아 알. 포드; 폴 더블유. 살즈만; 아리 알. 웨인스타인; 루즈베 마다비안; 조슈아 씨. 웨인버그; 자레드 케이. 맥간
Original assignee: 애플 인크.
Priority date: 2018-06-03
Filing date: 2019-03-19
Publication date: 2020-12-21
Also published as: KR102554384B1; AU2019281373A1; AU2019281373B2; CN111919195A; EP3756078B1; WO2019236166A1; EP3756078A1; KR20230106755A; US20230214241A1; US11604661B2; US20190370029A1

Abstract

사용자 상호작용들에 기초하여 관련 정보를 결정하기 위한 시스템은 하나 이상의 애플리케이션들로부터 애플리케이션 데이터를 수신하도록 구성된 프로세서를 포함할 수 있으며, 애플리케이션 데이터는 하나 이상의 애플리케이션들로부터의 사용자 활동과 관련된 특징들을 포함하고, 하나 이상의 애플리케이션은 메모리에 저장된 디바이스에 대한 로컬 애플리케이션들 및 디바이스에 대한 외부 애플리케이션들을 포함한다. 프로세서는, 기계 학습(ML)모델을 사용하여, 특징들의 각각에 기초하여 하나 이상의 사용자 인터페이스(UI) 요소들의 각각에 대한 관련성 점수를 제공하도록 추가로 구성될 수 있다. 프로세서는 관련성 점수들의 순위에 기초하여 하나 이상의 UI 요소들을 분류하도록 추가로 구성될 수 있다. 프로세서는 순위에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 UI 요소들을 출력으로서 제공하도록 추가로 구성될 수 있다.

Description

제3자 정보 및 사용자 상호작용들에 기초한 관련 정보 결정

관련 출원에 대한 상호 참조

본 출원은, 2018년 6월 3일에 출원되고 발명의 명칭이 "DETERMINING RELEVANT INFORMATION BASED ON THIRD PARTY INFORMATION AND USER INTERACTIONS"인 미국 가특허 출원 제62/679,887호의 이익을 주장하며, 이로써 상기 출원은 본 명세서에 전체적으로 참고로 포함되고 모든 목적들을 위해 본 발명의 미국 실용 특허 출원의 일부를 형성한다.

기술분야

본 개시내용은 일반적으로, 예컨대 사용자 디바이스에서의 사용자 상호작용들에 기초하여 관련 정보를 결정하는 것을 포함하는, 사용자 상호작용들에 기초하여 관련 정보를 결정하는 것에 관한 것이다.

모바일 전자 디바이스들(예컨대, 시계 또는 스마트폰)은 인기가 있고, 일상적이고/이거나 반복되는 작업들을 수행하는 사용자들에 의해 종종 휴대된다. 예를 들어, 모바일 전자 디바이스의 사용자는 디바이스 상에 로컬로 설치된 모바일 애플리케이션들을 사용함으로써 하루 종일 디바이스와 상호작용할 수 있다. 그러나, 모바일 전자 디바이스는 임의의 주어진 시간에 사용자에게 제공될 수 있는 정보의 양을 제한하는 작은 스크린을 가질 수 있다. 따라서, 임의의 주어진 시간에 사용자에게 제공되는 정보가 사용자와 관련이 없는 경우, 사용자는 관련 정보 및/또는 애플리케이션들을 찾기 위해 모바일 전자 디바이스와 추가로 상호작용해야 할 수 있다.

본 기술의 특정 특징들이 첨부된 청구범위에 제시된다. 그러나, 설명의 목적을 위해, 본 기술의 여러 실시예들이 다음 도면들에서 제시된다.
도 1은 하나 이상의 구현예들에 따른, 사용자 상호작용들에 기초하여 관련 정보를 제공하기 위한 예시적인 네트워크 환경을 예시한다.
도 2는 하나 이상의 구현예들에 따른, 사용자 상호작용들에 기초하여 관련 정보를 제공하기 위한 시스템의 아키텍처의 예시적인 다이어그램을 예시한다.
도 3은 하나 이상의 구현예들에 따른, 추천들을 제공하기 위해 사용자 인터페이스(UI) 요소들의 순위를 매기기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도를 예시한다.
도 4는 하나 이상의 구현예들에 따른, 각각의 사용자 인터페이스 요소들의 형태의 추천들을 디스플레이하는 예시적인 그래픽 사용자 인터페이스를 예시한다.
도 5는 본 기술의 하나 이상의 구현예들이 구현될 수 있는 디바이스(예컨대, 웨어러블 디바이스)의 예시적인 블록도이다.
도 6은 본 기술의 하나 이상의 구현예들이 구현될 수 있는 전자 시스템을 예시한다.

아래에 제시되는 상세한 설명은 본 기술의 다양한 구성들에 대한 설명으로 의도되며 본 기술이 실시될 수 있는 유일한 구성들을 나타내는 것으로 의도되지 않는다. 첨부된 도면들은 본 명세서에 포함되고, 상세한 설명의 일부를 구성한다. 상세한 설명은 본 기술의 완전한 이해를 제공하는 목적을 위한 특정 세부사항들을 포함한다. 그러나, 본 기술은 본 명세서에 제시된 특정 세부사항들로 제한되지 않으며, 하나 이상의 다른 구현예들을 사용하여 실시될 수 있다. 하나 이상의 구현예들에서, 본 기술의 개념들을 모호하게 하는 것을 피하기 위해, 구조들 및 컴포넌트들은 블록도 형태로 도시된다.

본 시스템은 로컬(예컨대, 전자 디바이스 상에서 실행되는 애플리케이션들로부터) 및 상이한 전자 디바이스로부터의 외부 데이터 소스들(예컨대, 상이한 전자 디바이스 상에서 실행되는 애플리케이션들)에 의해 제공되는 데이터의 관련성 점수 및/또는 순위를 제공하는 로컬에 저장된 기계 학습(ML) 모델을 사용하여 전자 디바이스에서 관련 정보를 결정할 수 있는 아키텍처를 제공한다. 일례에서, 관련성 점수는 적어도 사용자의 현재 환경 및/또는 과거 사용자 행동 정보를 설명하는 입력 신호들에 기초한다. 하나 이상의 구현예들에서, 본 시스템은 다른 전자 디바이스(예컨대, 모바일 스마트폰)와 함께 작동하는 웨어러블 전자 디바이스(예컨대, 스마트 시계)로 구현될 수 있지만, 본 기술은 다른 유형들의 디바이스들 상에서 구현될 수 있고 다른 유형들의 출력 포맷들(예컨대, 그래픽, 청각 등)을 활용할 수 있다는 것이 이해된다.

보다 구체적으로, 본 명세서에 설명된 구현예들은, 하나 이상의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)들을 사용하여 시스템에 정보를 증여하는(donate) 제3자 데이터 소스들(예컨대, 특정 전자 디바이스(들) 상의 제3자 애플리케이션들)을 포함하는 데이터 소스들에 의해 제공되는 데이터의 관련성 점수 및 순위에 기초하여, ML 모델을 사용하여 추천들(예컨대, 제안된 콘텐츠 및/또는 제안된 미래의 액션들)이 제공될 수 있게 하는 시스템을 제공한다. 제3자 애플리케이션은 상이한 엔티티 또는 개발자에 의해 개발된 애플리케이션을 지칭한다. 본 명세서에서 언급되는 바와 같이, 정보로서 "증여된" 것(또는 "증여들" 또는 "증여된 정보")는, 애플리케이션들이 적어도 그러한 애플리케이션들 내의 사용자 활동과 관련된 정보를 적어도 사용자를 위한 추천들을 결정하기 위해 시스템에 제공할 수 있게 하는 메커니즘들과 관련하여 언급되거나 논의될 수 있다. 일례에서, 사용자가 관련 콘텐츠를 수행하게 하기 위한 제안된 액션들을 표시하고/표시하거나 사용자에게 관련 콘텐츠를 제공하는 추천들이 특정 전자 디바이스 상에 디스플레이된 사용자 인터페이스(UI) 요소들의 형태로 제공될 수 있다.

도 1은 하나 이상의 구현예들에 따른, 전자 디바이스에 관련 데이터를 제공하기 위한 예시적인 네트워크 환경(100)을 예시한다. 그러나, 도시된 컴포넌트들 모두가 모든 구현예들에서 사용될 수 있는 것은 아니며, 하나 이상의 구현예들은 도면에 도시된 것들보다 추가의 또는 상이한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 컴포넌트들의 배열 및 유형의 변형들은 본 명세서에 제시된 바와 같은 청구범위의 사상 또는 범주로부터 벗어남이 없이 이루어질 수 있다. 추가의 컴포넌트들, 상이한 컴포넌트들, 또는 더 적은 컴포넌트들이 제공될 수 있다.

네트워크 환경(100)은 전자 디바이스(120), 웨어러블 전자 디바이스(110) 및 서버(130)를 포함한다. 네트워크(106)는, 예를 들어, 전자 디바이스(120), 웨어러블 전자 디바이스(110) 및/또는 서버 (130) 중 임의의 2개 이상을 통신가능하게(직접적으로 또는 간접적으로) 결합할 수 있다. 하나 이상의 구현예들에서, 네트워크(106)는 인터넷을 포함하거나 인터넷에 통신가능하게 결합될 수 있는 디바이스들의 상호연결된 네트워크일 수 있다. 설명의 목적을 위해, 네트워크 환경(100)은 도 1에서 전자 디바이스(120), 웨어러블 전자 디바이스(110), 및 서버(130)를 포함하는 것으로서 예시되어 있지만; 네트워크 환경(100)은 임의의 수의 전자 디바이스들 및 임의의 수의 서버들을 포함할 수 있다.

서버(130)는 클라우드 컴퓨팅 또는 데이터 센터 구현예에서와 같이, 컴퓨터들의 네트워크 또는 서버들의 그룹의 일부일 수 있다. 서버(130)는 웨어러블 전자 디바이스(110) 및/또는 전자 디바이스(120) 상에서 액세스가능할 수 있는 사진들, 음악, 텍스트, 웹 페이지들 및/또는 그 안에 제공된 콘텐츠 등과 같은 데이터를 저장할 수 있다.

전자 디바이스(120)는, 예를 들어, 랩톱 컴퓨터, 스마트폰, 주변기기 디바이스(예컨대, 디지털 카메라, 헤드폰), 태블릿 디바이스, 스마트 스피커 등과 같은 휴대용 컴퓨팅 디바이스, 또는 예를 들어, WLAN 무선통신장치들, 셀룰러 무선통신장치들, 블루투스 무선통신장치들, 지그비 무선통신장치들, 근거리 통신(NFC) 무선통신장치들, 및/또는 다른 무선 무선통신장치들과 같은 하나 이상의 무선 인터페이스들을 포함하는 임의의 다른 적절한 디바이스일 수 있다. 도 1에서, 예를 들어, 전자 디바이스(120)는 모바일 스마트폰 디바이스로서 도시되어 있다. 전자 디바이스(120)는 도 6과 관련하여 이하에서 논의되는 전자 시스템일 수 있고/있거나, 전자 시스템의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다. 전자 디바이스(120)는 웨어러블 전자 디바이스(110)와 통신할 수 있다.

예를 들어, 웨어러블 전자 디바이스(110)는 하나 이상의 무선 인터페이스들, 예컨대 WLAN 무선통신장치들, 셀룰러 무선통신장치들, 블루투스 무선통신장치들, 지그비 무선통신장치들, 근거리 통신(NFC) 무선통신장치들, 및/또는 다른 무선 무선통신장치들을 포함하는, 사용자의 팔에 착용되도록 구성된 웨어러블 디바이스일 수 있다. 웨어러블 전자 디바이스(110)는 도 5에 관련하여 아래 논의되는 전자 디바이스의 전부 또는 일부이고/이거나 그의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.

웨어러블 전자 디바이스(110)가 네트워크(106)를 사용하여 다른 디바이스 또는 서버와 통신할 수 있는 것으로 예시되어 있지만, 본 명세서에 설명된 하나 이상의 구현예들에서, 웨어러블 전자 디바이스(110)는 (예컨대, 네트워크(106) 및/또는 서버(130)를 통해 통신하지 않으면서) 관련 데이터를 사용자에게 제공하기 위해 디바이스 자체 상에서 로컬로 동작들을 수행한다.

도 2는 하나 이상의 구현예들에 따른, 제3자 소스들로부터 증여된 정보를 사용하여 관련 데이터를 결정하기 위한, 상이한 전자 디바이스들 상의 예시적인 아키텍처들(200, 202)을 예시한다. 설명의 목적을 위해, 아키텍처(200)는 도 1의 웨어러블 전자 디바이스(110)에 의해, 예컨대 웨어러블 전자 디바이스(110)의 프로세서 및/또는 메모리에 의해 구현되는 것으로 기술되고, 아키텍처(202)는 전자 디바이스(120)에 의해, 예컨대 전자 디바이스(120)의 프로세서 및/또는 메모리에 의해 구현되는 것으로 기술되지만; 아키텍처(200) 및/또는 아키텍처(202)는 임의의 다른 전자 디바이스(들)에 의해 구현될 수 있다. 그러나, 도시된 컴포넌트들 모두가 모든 구현예들에서 사용될 수 있는 것은 아니며, 하나 이상의 구현예들은 도면에 도시된 것들보다 추가의 또는 상이한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 컴포넌트들의 배열 및 유형의 변형들은 본 명세서에 제시된 바와 같은 청구범위의 사상 또는 범주로부터 벗어남이 없이 이루어질 수 있다. 추가의 컴포넌트들, 상이한 컴포넌트들, 또는 더 적은 컴포넌트들이 제공될 수 있다.

예시된 바와 같이, 웨어러블 전자 디바이스(110) 상에서 실행되는 애플리케이션들로부터 증여된 정보를 사용하여 추천들을 제공하기 위해, 아키텍처(200)는 웨어러블 전자 디바이스(110) 상에서 구현될 수 있다. 웨어러블 전자 디바이스(110)는 관련성 엔진 및 추천 제공자(210), 하나 이상의 웨어러블 디바이스 애플리케이션들(230), 데이터베이스(240), 및 애플리케이션 데이터 큐레이터(curator)(220)를 포함한다.

웨어러블 디바이스 애플리케이션들(230)은, 하나 이상의 API들을 사용하여, 애플리케이션 데이터(235)를 데이터베이스(240)에 증여할 수 있다. 웨어러블 디바이스 애플리케이션들(230)은 웨어러블 전자 디바이스(110) 상에 로컬로 저장되고/되거나 실행되는 애플리케이션, 서비스, 위젯, 또는 프로그램을 포함할 수 있다. 데이터베이스(240)는 인덱스(242)에 애플리케이션 데이터(235)를 저장할 수 있다. 인덱스(242)는 아키텍처(200)의 다른 컴포넌트들에 의해 액세스가능한 검색가능한 인덱스일 수 있다. 일례에서, 애플리케이션 데이터(235)는 웨어러블 디바이스 애플리케이션들(230)로부터의 증여된 정보를 포함한다. 또한, 애플리케이션 데이터(235)는 증여된 정보 이외에 인덱스(242)에 저장될 수 있는 추가적인 정보를 포함할 수 있다는 것이 또한 이해된다. 일례에서, 사용자의 현재 위치 및/또는 현재 시간에 대응하는 정보가 애플리케이션 데이터(235)에 포함되고 인덱스(242)에 저장될 수 있다.

위에 언급된 증여된 정보는 특정 웨어러블 디바이스 애플리케이션에 관련된 최근 및/또는 과거 사용자 활동에 관련된 정보, 및/또는 특정 웨어러블 디바이스 애플리케이션 내의 콘텐츠에 관련된 정보(사용자-생성 콘텐츠를 포함함)를 포함할 수 있다. 특정 웨어러블 디바이스 애플리케이션에 대한 그러한 사용자 활동은 특정 웨어러블 디바이스 애플리케이션 내에서 사용자에 의해 수행된 이전 액션들 및/또는 웨어러블 디바이스 애플리케이션의 개발자가 증여된 정보와 함께 포함되는 것으로 표시한(예컨대, 태그한) 특정 정보를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 증여된 정보는 특정 웨어러블 디바이스 애플리케이션과 관련하여 수행될 미래의 액션들을 추가로 포함하며, 이는 주기적으로 발생하는 유사한 사용자 활동(예컨대, 매일 특정 유형의 커피 구매, 매주 특정 TV 쇼 시청, 평일에 동일한 출퇴근 수행, 주중 특정 요일들에 체육관에 가기, 집에 있는 동안 저녁에 뉴스 읽기 등)의 이력과 같은 이전 사용자 활동에 적어도 기초하여 특정 웨어러블 디바이스 애플리케이션에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 미래의 액션들은 특정 웨어러블 디바이스 애플리케이션에 관련된 UI 요소를 보여줄 특정 위치 또는 컨텍스트(예컨대, 집에서, 체육관에서, 직장에서, 통근 중 등) 및/또는 특정 웨어러블 디바이스 애플리케이션을 개시할 시기를 표시할 수 있다. 또한, 애플리케이션 데이터(235)는 이전 사용자 위치들 및/또는 스케줄링 정보(예컨대, 캘린더 이벤트들, 회의들 등)에 기초하여 사용자가 있을 가능성이 높은 위치에 대응하는 정보, 및 사용자의 하루의 시작 및 끝을 결정하기 위한 손목 검출 정보를 포함할 수 있다.

또한, 사용자 활동은, 예를 들어, 사용자에 의해 수행된 체류 시간(dwell time), 탭 스루(tap through) 및/또는 스크롤링을 포함하는 웨어러블 디바이스 애플리케이션과의 상호작용들의 유형들(예컨대, 사용 정보)을 표시할 수 있다. 본 명세서에서 언급되는 바와 같이, 체류 시간은 사용자가 웨어러블 디바이스 애플리케이션에 의해 제공된 특정 UI 요소 상에서 얼마나 오래 호버링하는지에 대응한다. 스크롤링 활동은 사용자가 하나 이상의 웨어러블 디바이스 애플리케이션들에 의해 제공되는 UI 요소들의 목록을 아래로 얼마나 멀리 스크롤하는지에 대응할 수 있다. 또한, 탭 스루 여부 활동(tap through or not activity)은 사용자가 UI 요소를 탭핑하는지 여부에 대응하며, 이는 사용자가 UI 요소에 의해 제공되는 콘텐츠와 관련된 더 많은 정보를 얻길 원했는지 여부를 표시한다.

아키텍처(200)는, 애플리케이션 데이터(235)에 기초하여, 증여된 정보 및/또는 인덱스(242)에 저장된 다른 정보를 수신하는 애플리케이션 데이터 큐레이터(220)를 포함한다. 하나 이상의 구현예들에서, 애플리케이션 데이터 큐레이터(220)는 웨어러블 전자 디바이스(110) 상에서 실행되는 백그라운드 프로세스(예컨대, 데몬(daemon))로서 구현될 수 있다. 애플리케이션 데이터 큐레이터(220)는 또한, 인덱스(242)에 대한 업데이트들을 사전행동적으로 추적하고, 업데이트된 사용자 활동 정보 및/또는 애플리케이션 데이터(235)에 포함된 다른 증여된 정보를 검출할 수 있다. 다른 예에서, 애플리케이션 데이터 큐레이터(220)는 인덱스(242)에 액세스하지 않고서 애플리케이션 데이터(235)로부터(또는 웨어러블 디바이스 애플리케이션들(230)로부터) 정보(예컨대, 사용자의 현재 위치 및/또는 현재 시간)를 직접 수신할 수 있다. 애플리케이션 데이터 큐레이터(220)는 관련성 점수들의 순위에 기초하여 관련성 점수들 및 추천들을 결정하기 위해 사용자 활동에 관한 정보 및/또는 다른 증여된 정보를 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)에게 제공한다. 그러한 추천들은 디스플레이를 위해 웨어러블 전자 디바이스(110) 상에 제공되는 각각의 UI 요소들의 형태일 수 있다. 일례에서, 그러한 UI 요소들은 웨어러블 디바이스 페이스 타일(face tile)들로서 제공되고, 이들은 (도 4에서 추가로 논의된 바와 같이) 사용자가 웨어러블 디바이스 페이스 타일들과 터치 입력, 제스처들 및/또는 스크롤링 등을 통해 상호작용할 수 있는 방식으로 제시될 수 있다.

추천으로서 제공될 수 있는 특정 UI 요소에 대한 관련성 점수를 결정하기 위해, 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)는 각각의 특정 특징에 대한 가우스 곡선을 계산할 수 있으며, 여기서 가우스 곡선은 특정 특징의 친화도 값(예를 들어, 가우스 곡선의 평균) 및 신뢰도 값(예컨대, 가우스 곡선의 분산)을 표시한다. 상이한 유형들의 입력들에 관련된 특징들의 예들이 아래에서 추가로 논의된다. 특정 UI 요소에 대한 관련성 점수는 다수의 상이한 특징들에 대한 상이한 가우스 곡선들의 총합 및/또는 아래에서 추가로 논의되는 다른 값들에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수 있다.

위에서 논의된 가우스 곡선의 평균은 사용자에 대한 특징의 친화도(예컨대, 관련성)를 표시하는 값에 대응한다. 분산은 사용자에 대한 특징의 친화도의 신뢰도 값을 표시한다. 일례에서, 특징의 양(positive)의 친화도는 사용자가 웨어러블 디바이스 애플리케이션과 연관된 UI 요소 상에서 탭핑하거나 클릭할 때와 같은 사용자 행동에 대응할 수 있다. 추가적으로, 특징의 음(negative)의 친화도는 사용자가 임의의 추가적인 상호작용 없이, 웨어러블 디바이스 애플리케이션과 연관된 UI 요소를 스크롤하여 지나가고/지나가거나 UI 요소를 탭핑하거나 클릭하지 않을 때와 같은 사용자 행동에 대응할 수 있다. 또한, 예로서, 특정 특징의 높은 분산은 특징의 친화도 값(예컨대, 가우스 곡선의 평균)이 낮은 신뢰도를 갖는다는 것을 표시하고, 특정 특징의 낮은 분산은 특징의 친화도 값이 높은 신뢰도를 갖는다는 것을 표시한다.

또한, 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)는 관련성 점수를 결정하는 것의 일부로서 활용될 수 있는 특정 UI 요소에 대한 "바이어스(bias)" 값을 결정한다. 본 명세서에 사용되는 바와 같이, 바이어스 값은 사용자가 웨어러블 전자 디바이스(110)의 디스플레이를 보고 있을 때 사용자가 특정 UI 요소를 클릭하거나 탭핑할 가능성 또는 표시를 지칭하며, 적어도 하나의 구현예에서, 특정 UI 요소에 대한 관련성 점수를 결정하는 것에 항상 포함되는 특정 특징이다. 관련성 점수에 대한 최종 값을 결정하기 위해, 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)는 전술한 가우스 곡선들의 총합과 바이어스 값을 결정한다. 하나 이상의 구현예들에서, 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)는 전술한 방식으로 관련성 점수를 결정하기 위해 ML 모델을 활용할 수 있다. 예를 들어, ML 모델은 딥 신경망(deep neural network), 콘볼루션 망(convolutional network), 비지도(unsupervised) 학습 기술(예컨대, 클러스터링), 베이시안(Bayesian) 망, 은닉 마르코프 모델(hidden Markov model), 협업 필터링, 및/또는 매트릭스 분해 등을 사용하여 구현될 수 있다.

(예컨대, 관련성 점수가 계산될 수 있는) 전술한 특징들의 일부 비제한적인 예들은, 사용자의 현재 환경을 설명하고/설명하거나 과거의 사용자 행동 또는 가능성 있는 사용자 행동을 설명하는 정보, 예컨대, 사용자의 현재 위치, 하루 중 현재 시간 또는 하루 중 특정 기간(예컨대, 오전, 오후, 저녁), 최근 사용자 활동(예컨대, 사용자가 하고 있던 것), 개인 디지털 어시스턴트 정보, 사용자에 의해 요청된 과거 토픽 정보 또는 사용자에 의해 검색된 다른 정보(예컨대, 주식, 날씨, 스포츠, 애플리케이션들의 카테고리들 등), 로컬로 저장된 사용자 프로파일 정보, 체류 시간, 스크롤링 활동(예컨대, 사용자가 UI 요소들의 목록을 아래로 얼마나 멀리 스크롤하는지), 탭 스루 여부 활동(예컨대, 사용자가 UI 요소 상의 사용자 탭을 수행하는가), 사용자가 애플리케이션을 개시할 가능성(예컨대, 이전 사용자 활동 및 확률 계산과 같은 정보에 기초함), 및/또는 사용자가 (예컨대, 사용자의 전형적인 시작 및 끝을 결정하기 위해) 웨어러블 디바이스 또는 디바이스를 착용하거나 벗을 때를 포함할 수 있다. 특정 UI 요소의 콘텐츠는 관련성 점수에 포함될 수 있는 특징으로 간주될 수 있다. 특징들의 다른 예들은 특정 애플리케이션에 대한 애플리케이션 식별자, 및 애플리케이션에 의해 제공된 특정 UI 요소에 대한 식별자를 포함할 수 있다.

적어도 일 구현예에서, 특징들은 상이한 그룹들에 포함될 수 있다. 예를 들어, 특징들은 특정 애플리케이션(들)에 특정되지 않은 특징들을 포함하는 "일반화(generalizing)" 그룹, 또는 특정 애플리케이션에 특정되는 특징들을 포함하는 "메모리화(memorizing)" 그룹 중 어느 하나에 포함될 수 있다. 또한, 특정 특징 그룹은 상이한 레벨들의 특징들을 포함할 수 있다. 일반화 그룹에 포함된 특징들의 예들은 현재 위치, 현재 시간, 및 하루 중 기간을 표시하는 특징들을 포함한다. 메모리화 그룹에 포함된 특징들의 예들은 체류 시간에 관련된 특징들, 특정 애플리케이션에 대한 탭 스루, 사용자에 의해 수행된 특정 애플리케이션을 지나서 스크롤링하는 것, 사용자가 애플리케이션을 개시할 가능성, 특정 애플리케이션에 대한 애플리케이션 식별자, 및 특정 시간 및/또는 위치를 포함한다. 일반화 그룹에 대한 특징들의 레벨들의 예들은 시간 및/또는 위치에 관련된 특징들을 포함하는 제1 레벨, 및 애플리케이션들의 카테고리들(예컨대, 사업체, 게임 등)에 대한 제2 레벨을 포함할 수 있다. 메모리화 그룹에 대한 특징들의 레벨들의 예들은 특정 시간 및/또는 특정 위치와 관련된 특징들을 포함하는 제1 레벨, 및 특정 애플리케이션의 특정 그래픽 요소들에 관련된 특징들에 대한 제2 레벨을 포함할 수 있다.

일례에서, 특정 애플리케이션에 대한 새로운 UI 요소(예컨대, 웨어러블 디바이스 페이스 타일)가 도입될 때, 일반화 그룹에 포함된 특징들에는 메모리화 그룹에 포함된 다른 특징들보다 더 많은 가중치가 부여될 수 있다. 초기에, 이러한 새로운 UI 요소에 대해, 일반화 특징들은, 메모리화 특징들에 대한 더 높은 분산(예컨대, 더 낮은 신뢰도를 표시함)과 비교하여 더 낮은 분산(예컨대, 더 큰 신뢰도를 표시함)을 가질 수 있다. 시간 경과에 따라 사용자가 새로운 UI 요소와의 사용자 활동에 관련된 추가 정보를 제공하기 위해 상호작용을 증가시킴에 따라, 메모리화 그룹에 포함된 특징들에는 일반화 그룹에 포함된 특징들보다 더 많은 가중치가 부여될 수 있다. 또한, 일례에서, 사용자가 새로운 UI 요소에 대한 초기 액션을 수행한 후에, 새로운 UI 요소에 대한 각각의 후속 액션에 대해, 매우 높은 분산을 갖는 주어진 특징에는 더 낮은 분산을 갖는 다른 특징보다 더 많은 가중치가 부여될 수 있다. 이러한 방식으로, 시스템은 낮은 신뢰도를 갖는 특징이 탐색될 더 큰 기회를 갖게 하고, 더 큰 신뢰도를 갖는 다른 특징이 활용될 더 큰 기회를 가질 수 있게 한다.

하나 이상의 구현예들에서, ML 모델은 시간 경과에 따른 웨어러블 전자 디바이스(110)의 사용자의 행동에 기초하여 관련성 점수들을 결정하는 데 이용되는 관련성 메트릭들을 조정하기 위해 추가로 활용될 수 있다. 예를 들어, 새로운 증여된 정보 및/또는 다른 정보가 하나 이상의 특징들에 대해 수신될 때, 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)는 위에서 논의된 바와 같이 특징(들)에 할당된 상수들(예컨대, 가중치들)의 세트를 조정하기 위해 새로운 증여된 정보 및/또는 다른 정보를 ML 모델에게 제공할 수 있다. 다른 예에서, ML 모델은 또한 관련성 점수 자체의 값을 조정(예를 들어, 부스팅)할 수 있다. 이어서 조정된 상수들 및/또는 관련성 메트릭(들)은, 적용가능한 경우, 관련성 점수들을 조정하기 위해 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)로 다시 전달된다.

관련성 엔진 및 추천 제공자(210)는, 각각의 관련성 점수들을 사용하여, 가장 높은 관련성 점수로부터 가장 낮은 관련성 점수의 순서(또는 일부 다른 적절한 순서)에 따라 (예컨대, 각각의 추천들에 대응하는) 다수의 UI 요소들의 순위를 매길 수 있고, 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)에 의해 제공되는 관련성의 순서에 기초하여, 웨어러블 전자 디바이스(110)에 의한 디스플레이를 위한 추천들에 대응하는 하나 이상의 UI 요소들을 제공할 수 있다. 추천들을 제공하기 위한 UI 요소들의 순위를 매기는 것에 대한 예시적인 프로세스가 아래의 도 3에서 더 상세히 설명된다. 상이한 UI 요소들의 형태로 추천들을 디스플레이하는 예시적인 UI가 도 4를 참조하여 설명된다.

하나 이상의 구현예들에서, 위에서 논의된 UI 요소들의 순위에 기초하여, 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)는 웨어러블 전자 디바이스(110) 상의 디스플레이로부터 하나 이상의 UI 요소들을 제거할 수 있다. 또한, 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)는 또한 후속 시간에 이전에 제거된 UI 요소들을 재디스플레이할 수 있다.

추가로 예시된 바와 같이, 전자 디바이스(120)(예컨대, 모바일 스마트폰)는 하나 이상의 추천들을 제공하기 위해 웨어러블 전자 디바이스(110)에 의해 수신될 수 있는, 전자 디바이스(120) 상의 모바일 애플리케이션들로부터의 정보를 증여하기 위한 아키텍처(202)를 구현할 수 있다. 하나 이상의 구현예들에서, 전자 디바이스(120)는 하나 이상의 모바일 애플리케이션들(270), 데이터베이스(280), 애플리케이션 데이터 큐레이터(250), 및 제안된 액션 UI(260)를 포함한다.

모바일 애플리케이션들(270)은, 하나 이상의 API를 사용하여, 애플리케이션 데이터(275)를 데이터베이스(240)에 증여할 수 있다. 모바일 애플리케이션들(270)은 전자 디바이스(120) 상에 로컬로 저장되고/되거나 실행되는 애플리케이션, 서비스, 위젯, 또는 프로그램을 포함할 수 있다. 데이터베이스(280)는 인덱스(282)에 애플리케이션 데이터(275)를 저장할 수 있다. 인덱스(282)는 아키텍처(202)의 다른 컴포넌트들에 의해 액세스가능한 검색가능한 인덱스일 수 있다. 일례에서, 애플리케이션 데이터(275)는 모바일 애플리케이션들(270)로부터의 증여된 정보를 포함한다.

아키텍처(202)는, 애플리케이션 데이터(275)에 기초하여, 증여된 정보 및/또는 인덱스(282)에 저장된 다른 정보를 수신하는 애플리케이션 데이터 큐레이터(250)를 포함한다. 하나 이상의 구현예들에서, 애플리케이션 데이터 큐레이터(250)는 웨어러블 전자 디바이스(110) 상에서 실행되는 백그라운드 프로세스(예컨대, 데몬)로서 구현될 수 있다. 애플리케이션 데이터 큐레이터(250)는 또한, 인덱스(282)에 대한 업데이트들을 사전행동적으로 추적하고, 업데이트된 사용자 활동 정보 및/또는 애플리케이션 데이터(275)에 포함된 다른 증여된 정보를 검출할 수 있다. 아키텍처(202)는 웨어러블 전자 디바이스(110) 상에 구현된 아키텍처(200)와 함께 작동할 수 있다. 적어도 하나의 구현예에서, 애플리케이션 데이터 큐레이터(250)는 웨어러블 전자 디바이스(110) 상의 애플리케이션 데이터 큐레이터(220)에 사용자 활동에 관한 정보 및/또는 다른 증여된 정보를 제공하여, 웨어러블 전자 디바이스(110)에 의한 디스플레이를 위한 관련성 점수들의 순위에 기초하여 관련성 점수들 및 추천들을 결정한다. 또한, 일 구현예에서, 그러한 추천들은 웨어러블 전자 디바이스(110)로부터 애플리케이션 데이터 큐레이터(250)에 의해 수신되고 이어서 제안된 액션 UI(260)에 제공될 수 있다. 일 구현예에서, 제안된 액션 UI(260)는 디바이스가 잠금 모드에 있는 동안 전자 디바이스(120)의 디스플레이 상에 각각의 추천들을 제공할 수 있다.

일부 경우들에서, 전자 디바이스(120)의 아키텍처(202)는 웨어러블 전자 디바이스(110) 상에서 이용가능하지 않은 특정 애플리케이션을 포함할 수 있다는 것이 이해된다. 이러한 예에서, 애플리케이션 데이터 큐레이터(250)는 전자 디바이스(120) 상의 특정 모바일 애플리케이션 상에서 사용자에 의해 수행된 특정 액션(예컨대, 사용자는 웨어러블 전자 디바이스(110) 상에서 이용가능하지 않은 모바일 애플리케이션 상의 특정 항목을 주문함)에 관련된 (예컨대, 애플리케이션 데이터(275)로부터의) 증여된 정보를 웨어러블 전자 디바이스(110)에 의해 추천으로서 (잠재적으로) 제공하기 위해 애플리케이션 데이터 큐레이터(220)에 제공할 수 있다. 또한, 일부 경우들에서, 전자 디바이스(120)가 액션을 완료할 필요가 없는 경우, 전자 디바이스(120)는 웨어러블 전자 디바이스(110)에 근접할 필요가 없다.

위에서 설명된 바와 같이, 본 기술의 일 양태는, 초청 콘텐츠 또는 사용자들이 관심을 가질 수 있는 임의의 다른 콘텐츠의 사용자들에게로의 전달을 향상시키기 위한, 다양한 소스들로부터 입수가능한 데이터의 수집 및 사용이다. 본 개시내용은, 일부 경우들에 있어서, 이러한 수집된 데이터가 특정 개인을 고유하게 식별하거나 또는 그와 연락하거나 그의 위치를 확인하는 데 이용될 수 있는 개인 정보 데이터를 포함할 수 있음을 고려한다. 그러한 개인 정보 데이터는 인구통계 데이터, 위치 기반 데이터, 전화 번호들, 이메일 주소들, 트위터 ID들, 집 주소들, 사용자의 건강 또는 피트니스 레벨에 관한 데이터 또는 기록들(예컨대, 바이탈 사인(vital sign) 측정치들, 약물 정보, 운동 정보), 생년월일, 또는 임의의 다른 식별 또는 개인 정보를 포함할 수 있다.

본 개시내용은 본 기술에서의 그러한 개인 정보 데이터의 사용이 사용자들에게 이득을 주기 위해 사용될 수 있음을 인식한다. 예를 들어, 개인 정보 데이터는 사용자에게 더 큰 관심 대상인 타겟 콘텐츠를 전달하는 데 이용될 수 있다. 따라서, 그러한 개인 정보 데이터의 이용은 사용자들이 전달된 콘텐츠의 계산된 제어를 할 수 있게 한다. 게다가, 사용자에게 이득을 주는 개인 정보 데이터에 대한 다른 이용들이 또한 본 개시내용에 의해 고려된다. 예를 들어, 건강 및 피트니스 데이터는 사용자의 일반적인 웰니스(wellness)에 대한 식견들을 제공하는 데 사용될 수 있거나, 또는 웰니스 목표들을 추구하는 기술을 이용하는 개인들에게 긍정적인 피드백으로서 사용될 수 있다.

본 개시내용은 그러한 개인 정보 데이터의 수집, 분석, 공개, 전송, 저장, 또는 다른 이용을 담당하는 엔티티들이 잘 확립된 프라이버시 정책들 및/또는 프라이버시 관례들을 준수할 것이라는 것을 고려한다. 특히, 그러한 엔티티들은, 대체로 개인 정보 데이터를 사적이고 안전하게 유지시키기 위한 산업적 또는 행정적 요건들을 충족시키거나 넘어서는 것으로 인식되는 프라이버시 정책들 및 관례들을 구현하고 지속적으로 이용해야 한다. 그러한 정책들은 사용자들에 의해 용이하게 액세스가능해야 하고, 데이터의 수집 및/또는 사용이 변화함에 따라 업데이트되어야 한다. 사용자들로부터의 개인 정보는 엔티티의 적법하며 적정한 사용들을 위해 수집되어야 하고, 이들 적법한 사용들을 벗어나서 공유되거나 판매되지 않아야 한다. 또한, 그러한 수집/공유는 사용자들의 통지된 동의를 수신한 후에 발생해야 한다. 부가적으로, 그러한 엔티티들은 그러한 개인 정보 데이터에 대한 액세스를 보호하고 안전하게 하며 개인 정보 데이터에 대한 액세스를 갖는 다른 사람들이 그들의 프라이버시 정책들 및 절차들을 고수한다는 것을 보장하기 위한 임의의 필요한 단계들을 취하는 것을 고려해야 한다. 게다가, 그러한 엔티티들은 널리 인정된 프라이버시 정책들 및 관례들에 대한 그들의 고수를 증명하기 위해 제3자들에 의해 그들 자신들이 평가를 받을 수 있다. 추가로, 정책들 및 관례들은 수집되고/되거나 액세스되고 있는 특정 유형들의 개인 정보 데이터에 대해 적응되어야 하고, 관할권 특정적 고려사항들을 포함하는 적용가능한 법률들 및 표준들에 적응되어야 한다. 예를 들어, 미국에서, 소정 건강 데이터의 수집 또는 그에 대한 액세스는 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)와 같은 연방법 및/또는 주법에 의해 통제될 수 있는 반면; 다른 국가들에서의 건강 데이터는 다른 법령들 및 정책들의 대상이 될 수 있고, 그에 따라 다루어져야 한다. 따라서, 각 국가에서의 상이한 개인 데이터 유형들에 대해 상이한 프라이버시 관례들이 유지되어야 한다.

전술한 것에도 불구하고, 본 개시내용은 또한 사용자들이 개인 정보 데이터의 사용, 또는 그에 대한 액세스를 선택적으로 차단하는 실시예들을 고려한다. 즉, 본 개시내용은 그러한 개인 정보 데이터에 대한 액세스를 방지하거나 차단하기 위해 하드웨어 및/또는 소프트웨어 요소들이 제공될 수 있다는 것을 고려한다. 예를 들어, 광고 전달 서비스들의 경우에, 본 기술은 사용자들이 서비스를 위한 등록 중 또는 이후 임의의 시간에 개인 정보 데이터의 수집 시의 참여의 "동의" 또는 "동의하지 않음"을 선택하는 것을 허용하도록 구성될 수 있다. 다른 예에서, 사용자들은 타겟 콘텐츠 전달 서비스들을 위한 분위기-연관된 데이터를 제공하지 않도록 선택할 수 있다. 또 다른 예에서, 사용자들은 분위기-연관된 데이터가 유지되는 시간의 길이를 제한하거나 또는 베이스라인 분위기 프로파일의 개발을 전적으로 금지하도록 선택할 수 있다. "동의" 및 "동의하지 않음" 옵션들을 제공하는 것에 부가하여, 본 개시내용은 개인 정보의 액세스 또는 사용에 관한 통지들을 제공하는 것을 고려한다. 예를 들어, 사용자는 그들의 개인 정보 데이터가 액세스될 앱을 다운로드할 시에 통지받고, 이어서 개인 정보 데이터가 앱에 의해 액세스되기 직전에 다시 상기하게 될 수 있다.

더욱이, 의도하지 않은 또는 인가되지 않은 액세스 또는 사용의 위험요소들을 최소화하는 방식으로 개인 정보 데이터가 관리되고 다루어져야 한다는 것이 본 개시내용의 의도이다. 위험요소는, 데이터의 수집을 제한하고 데이터가 더 이상 필요하지 않다면 그것을 삭제함으로써 최소화될 수 있다. 부가적으로, 그리고 소정의 건강 관련 애플리케이션들에 적용가능한 것을 포함하여 적용가능할 때, 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해 데이터 식별해제가 사용될 수 있다. 적절한 경우, 특정 식별자들(예컨대, 생년월일 등)을 제거함으로써, 저장된 데이터의 양 또는 특이성을 제어함으로써(예컨대, 주소 레벨보다는 도시 레벨로 위치 데이터를 수집함으로써), 데이터가 저장되는 방식을 제어함으로써(예컨대, 사용자들에 걸쳐 데이터를 집계함으로써), 그리고/또는 다른 방법들에 의해, 식별해제가 용이하게 될 수 있다.

따라서, 본 개시내용이 하나 이상의 다양한 개시된 실시예들을 구현하기 위해 개인 정보 데이터의 사용을 광범위하게 커버하지만, 본 개시내용은 다양한 실시예들이 또한 그러한 개인 정보 데이터에 액세스할 필요 없이 구현될 수 있다는 것을 또한 고려한다. 즉, 본 기술의 다양한 실시예들은 이러한 개인 정보 데이터의 전부 또는 일부분의 결여로 인해 동작 불가능하게 되지 않는다. 예를 들어, 콘텐츠는, 사용자와 연관된 디바이스에 의해 요청되는 콘텐츠, 콘텐츠 전달 서비스들에 대해 이용가능한 다른 비-개인 정보, 또는 공개적으로 입수가능한 정보와 같은 비-개인 정보 데이터 또는 최소량의 개인 정보에 기초하여 선호도를 추론함으로써 선택되고 사용자들에게 전달될 수 있다.

도 3은 하나 이상의 구현예들에 따른, 추천들을 제공하기 위한 예시적인 프로세스(300)의 흐름도를 예시한다. 설명의 목적을 위해, 프로세스(300)는 본 명세서에서 도 1의 웨어러블 전자 디바이스(110)를 참조하여 주로 설명된다. 그러나, 프로세스(300)는 도 1의 웨어러블 전자 디바이스(110)로 제한되지 않으며, 프로세스(300)의 하나 이상의 블록들(또는 동작들)은 전자 디바이스(120)의 하나 이상의 다른 컴포넌트들에 의해 그리고/또는 기타 적합한 디바이스들에 의해 수행될 수 있다. 또한, 설명의 목적을 위해, 프로세스(300)의 블록들은 본 명세서에서 직렬 또는 선형적으로 발생하는 것으로 설명된다. 그러나, 프로세스(300)의 다수의 블록들은 병렬로 발생할 수 있다. 또한, 프로세스(300)의 블록들은 도시된 순서로 수행될 필요가 없고/없거나 프로세스(300)의 하나 이상의 블록들이 수행될 필요가 없고/없거나 다른 동작들에 의해 대체될 수 있다.

도 3에 예시된 바와 같이, 웨어러블 전자 디바이스(110)는 하나 이상의 애플리케이션들로부터 애플리케이션 데이터를 수신하며, 애플리케이션 데이터는 하나 이상의 애플리케이션들로부터의 사용자 활동에 관련된 특징들을 포함한다(302). 일례에서, 애플리케이션 데이터는 웨어러블 전자 디바이스(110)(예컨대, 웨어러블 디바이스 애플리케이션 또는 모바일 디바이스 애플리케이션)의 로컬 및/또는 외부에 있는 애플리케이션들로부터의 연관된 정보, 및 사용자의 현재 환경 또는 과거 사용자 행동 정보를 설명하는 신호들의 세트를 포함할 수 있다. 애플리케이션 데이터는 애플리케이션들로부터의 UI 요소들과 관련된 관련성 점수를 결정하기 위해, 상이한 특징들의 정보를 포함하는, 도 2에서 위에서 논의된 바와 같은 애플리케이션들로부터 증여된 정보를 포함할 수 있다.

웨어러블 전자 디바이스(110)에 로컬인 애플리케이션들의 일부 비제한적인 예들은 다음과 같은 웨어러블 디바이스 애플리케이션들, 위젯들, 또는 프로그램들 등을 포함할 수 있다: 캘린더, 리마인더들, 알람들, 타이머들, 스톱워치, 날씨, 주식, 스포츠, TV 쇼들, 지도들, 턴바이턴(turn-by-turn) 내비게이션, 일출, 일몰, 액티비티, 호흡, 피트니스, 심박동 정보, 활동적인 운동, 통근, 뉴스, 사물 인터넷(IoT), 홈 자동화, 디지털 지갑, 및/또는 증여된 정보를 제공하는 다른 웨어러블 디바이스 애플리케이션들 등. 웨어러블 전자 디바이스의 외부에 있는 애플리케이션들은 다른 디바이스(예컨대, 전자 디바이스(120))에 의해 제공되는 모바일 애플리케이션들을 포함한다. 다른 예에서, 애플리케이션 데이터는 예측된 미래의 액션들(예컨대, 적어도 시간 및/또는 위치에 기초하여 상이한 유형의 커피를 주문함)에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 그러한 미래의 액션들은, 사용자가 통근 중일 때, 사용자가 직장에 있을 때, 사용자가 체육관에 있을 때, 및/또는 사용자가 집에 있을 때 등과 같은 위치, 컨텍스트, 및/또는 루틴에 기초할 수 있다.

신호들의 일부 비제한적인 예들은, 사용자의 현재 환경을 설명하고/설명하거나 과거의 사용자 행동 또는 가능성 있는 사용자 행동을 설명하는 다음의 정보를 포함할 수 있다: 사용자의 현재 위치, 하루 중 현재 시간, 최근 사용자 활동(예컨대, 사용자가 무엇을 하고 있었는지), 개인 디지털 어시스턴트 정보, 생체인식 데이터(예컨대, 사용자의 심박동수), 사용자에 의해 요청된 과거 토픽 정보 또는 사용자에 의해 검색된 다른 정보(예컨대, 주식, 날씨, 스포츠, 애플리케이션들의 카테고리들 등), 로컬로 저장된 사용자 프로파일 정보, 체류 시간(예컨대, 시계 구현예에서 사용자가 데이터 아이템 상에서 얼마나 오래 호버링하는지), 스크롤링 활동(예컨대, 사용자가 요소들의 목록을 아래로 얼마나 멀리 스크롤하는지), 탭 스루 여부 활동(예컨대, 사용자가 요소 상의 사용자 탭을 수행하는가), 사용자가 애플리케이션을 개시할 가능성(예를 들어, 이전 사용자 활동 및 확률 계산과 같은 정보에 기초함), 및/또는 사용자가 (예컨대, 사용자의 전형적인 시작 및 끝을 결정하기 위해) 시계 또는 디바이스를 착용하거나 벗을 때.

웨어러블 전자 디바이스(110)는, ML 모델을 사용하여, 특징들 각각에 기초하여 하나 이상의 사용자 인터페이스(UI) 요소들에 대한 관련성 점수를 제공한다(304). 도 2에서 논의된 바와 같이, 각각의 특정 특징에 대한 가우스 곡선이 결정될 수 있는데, 이때 가우스 곡선은 특정 특징의 친화도 값(예컨대, 가우스 곡선의 평균) 및 특정 특징의 신뢰도 값(예컨대, 가우스 곡선의 분산)을 표시한다. 특정 UI 요소에 대한 관련성 점수는 다수의 상이한 특징들에 대한 상이한 가우스 곡선들의 총합 및/또는 다른 값들에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수 있다. 관련성 점수에 영향을 줄 수 있는 특징들에 관련된 신호들의 예들은 사용자가 디바이스 상의 하나 이상의 앱들을 개시하는 순서 및 다른 인자들(예컨대, 캘린더 초대에서 중요한 사람)에 기초한 UI 요소의 중요성을 포함한다. 터치 인터페이스 구현예에서, 웨어러블 전자 디바이스(110)는 이전 활동을 추적하며, 사용자가 UI 요소를 탭핑하지 않거나 그와 상호작용하지 않는 이력을 보이는 경우, 해당 UI 요소는 더 낮은 점수를 받을 수 있다. 또한, 웨어러블 전자 디바이스(110)는 또한 사용자가 웨어러블 전자 디바이스(110)의 스크린을 보고 있지만 UI 요소와 상호작용하지 않는 경우, (예컨대, 움직임을 검출하는 센서를 사용하여) 이를 결정할 수 있고, 그 UI 요소에 대한 점수를 감소시킬 수 있다. 유사하게, 웨어러블 전자 디바이스가 사용자가 스크린을 보고 있으며 UI 요소와 상호작용하고 있음을 검출할 때, UI 요소에 대한 점수는 증가될 수 있다. 점수들은 새로운 신호들이 수신됨에 따라 동적으로 업데이트/재계산될 수 있다. 이들 새로운 신호들은 전술한 바와 같이 최종 관련성 점수를 조정하기 위해 ML 모델에 공급될 수 있다. 또한, 도 2에서 논의된 바와 같이, 특징들에 대한 각각의 가중치들은 시간의 경과에 따라 조정될 수 있고 이는 관련성 점수에 영향을 줄 수 있다.

웨어러블 전자 디바이스(110)는 각각의 UI 요소(306)에 대한 관련성 점수에 기초하여 UI 요소들을 분류/순위 매김한다. 예를 들어, 분류는 점수 및 연대순(시간)에 의한 것일 수 있다. 다른 예에서, 다른 분류 방식들(예컨대, 관련성이 가장 낮은 것부터 가장 높은 것까지(역 관련성 순서))이 사용될 수 있다. 웨어러블 전자 디바이스(110)는 순위에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 UI 요소들을 출력으로서 제공한다(308). 일례에서, 출력은 UI를 사용자에게 렌더링하기 위해 웨어러블 전자 디바이스(110)에 제공된다(아래의 도 4에서 더 상세히 설명됨). 일례에서, 출력은 웨어러블 전자 디바이스(110)가 잠금 모드에 있는 동안 제공될 수 있다. 다른 예에서, 출력은 청각적 포맷일 수 있다(예컨대, 개인 디지털 어시스턴트). 또 다른 예에서, 출력은 텍스트 포맷일 수 있다(예컨대, 메시징 애플리케이션).

도 4는 하나 이상의 구현예들에 따른, 순위가 매겨진 데이터 아이템들을 디스플레이하는 예시적인 그래픽 사용자 인터페이스를 예시한다. 웨어러블 전자 디바이스(110)의 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)는, 그 안에 디스플레이를 위한 각각의 콘텐츠를 포함할 수 있는 UI 요소들(410, 420, 430, 440)을 제시하기 위한 사용자 인터페이스(400)를 디스플레이를 위해 제공할 수 있다. 하나 이상의 구현예들에서, UI 요소들(410, 420, 430, 440) 각각은, 적어도 증여된 정보 및/또는 애플리케이션 데이터(예컨대, 애플리케이션 데이터(235), 애플리케이션 데이터(275))로부터의 다른 정보에 적어도 기초하여 웨어러블 전자 디바이스(110)에 의해 디스플레이된 각각의 웨어러블 디바이스 페이스 타일일 수 있다. 각각의 UI 요소는 상이한 관련성 점수를 가질 수 있고, 관련성 점수들은 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)에 의해 순위가 매겨진다. 이러한 예에서, UI 요소들(410, 420, 430, 440)은 가장 높은 관련성 점수로부터 가장 낮은 관련성 점수로 분류된다. 그러나, UI 요소들(410, 420, 430, 440)이 도 4에 도시된 예와는 상이한 순서(들)로 분류될 수 있다는 것이 이해된다. 또한, 관련성 엔진 및 추천 제공자(210)는, 설명의 목적을 위해 도 4에 4개의 UI 요소들이 도시되어 있지만, 임의의 수의 순위가 매겨진 데이터 항목들(또는 그의 서브세트)을 동시에 표시할 수 있다.

도 5는 본 기술의 하나 이상의 구현예들에 따른 웨어러블 디바이스(500)(예컨대, 스마트 워치)의 예시적인 블록도이다. 웨어러블 디바이스(500)는 도 1에 도시된 웨어러블 전자 디바이스(110)일 수 있고/있거나 그의 일부일 수 있다. 웨어러블 디바이스(500)는 프로세싱 서브시스템(502), 저장 서브시스템(504), 입력/출력(506), RF 인터페이스(508), 커넥터 인터페이스(510), 전력 서브시스템(512), 환경 센서들(514), 및 스트랩 센서들(516)을 포함할 수 있다. 웨어러블 디바이스(500)는 또한 다른 컴포넌트들(명시적으로 도시되지 않음)을 포함할 수 있다.

많은 구현예들에서, 웨어러블 디바이스(500)는 시간을 기록 및 디스플레이하여, 본질적으로 그 중에서도 특히 손목 시계로서 기능할 수 있다. 시간은 디바이스, 그의 설정, 및 (일부 경우들에서) 사용자의 선호도에 따라, 아날로그 또는 디지털 포맷으로 디스플레이될 수 있다. 일반적으로, 시간은 디바이스의 외부의 일부를 형성하는 디지털 디스플레이 스택 상에 디스플레이된다.

저장 서브시스템(504)은, 예컨대, 자기 저장 매체들, 플래시 메모리, 다른 반도체 메모리(예컨대, DRAM, SRAM), 또는 임의의 다른 비일시적 저장 매체, 또는 매체들의 조합을 사용하여 구현될 수 있으며, 휘발성 및/또는 비휘발성 매체들을 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 저장 서브시스템(504)은 오디오 파일들, 비디오 파일들, 이미지 또는 아트워크 파일들과 같은 미디어 항목들; 사용자의 연락처들(이름들, 주소들, 전화 번호들 등)에 관한 정보; 사용자의 예정된 약속들 및 이벤트들에 관한 정보; 메모들; 및/또는 다른 유형들의 정보 - 그 예들은 이하에서 설명됨 -를 저장할 수 있다. 일부 구현예들에서, 저장 서브시스템(504)은 또한 프로세싱 서브시스템(502)에 의해 실행될 하나 이상의 애플리케이션 프로그램들(예컨대, 비디오 게임 프로그램들, 개인 정보 관리 프로그램들, 미디어 재생 프로그램들, 특정의 호스트 디바이스들 및/또는 호스트 디바이스 기능성들과 연관된 인터페이스 프로그램들 등)을 저장할 수 있다.

입력/출력(506)은 입력 및 출력 디바이스들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 사용자는 웨어러블 디바이스(500)의 기능성을 호출하기 위해 입력/출력(506)의 입력 디바이스들을 동작시킬 수 있고, 입력/출력(506)의 출력 디바이스들을 통해 웨어러블 디바이스(500)로부터의 출력을 보고, 듣고, 그리고/또는 다른 방식으로 경험할 수 있다.

출력 디바이스들의 예들은 디스플레이(520), 스피커들(522), 및 햅틱 출력 생성기(524)를 포함한다. 디스플레이(520)는 콤팩트한 디스플레이 기술들, 예컨대, LCD(액정 디스플레이), LED(발광 다이오드), OLED(유기 발광 다이오드), 등을 사용하여 구현될 수 있다. 일부 구현예들에서, 디스플레이(520)는 가요성 디스플레이 요소 또는 만곡된-유리 디스플레이 요소를 포함하여, 웨어러블 디바이스(500)가 원하는 형상에 일치하게 할 수 있다. 하나 이상의 스피커들(522)은 전자 신호들을 가청 음파들로 변환할 수 있는 임의의 기술을 포함한, 소형 폼 팩터 스피커 기술들을 사용하여 제공될 수 있다. 일부 구현예들에서, 스피커들(522)은 톤들(예컨대, 비핑(beeping) 또는 링잉(ringing))을 생성하는 데 사용될 수 있고, 음성 또는 음악과 같은 사운드들을 임의의 특정 정도의 충실도(fidelity)로 재생할 수 있지만 그럴 필요는 없다. 햅틱 출력 생성기(524)는, 예컨대, 전자 신호들을 진동들로 변환하는 디바이스일 수 있고; 일부 구현예들에서, 진동들은 웨어러블 디바이스(500)를 착용한 사용자에 의해 느껴질만큼 충분히 강하지만 별개의 사운드들을 생성할만큼 강하지는 않을 수 있다.

입력 디바이스들의 예들은 마이크로폰(526), 터치 센서(528), 및 카메라(529)를 포함한다. 마이크로폰(526)은 음파들을 전자 신호들로 변환하는 임의의 디바이스를 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 마이크로폰(526)은 사용자가 말하는 특정 단어들의 표현을 제공하도록 충분히 민감할 수 있고; 다른 구현예들에서, 마이크로폰(526)은 특정 사운드들의 고품질 전자적 표현을 꼭 제공하는 것은 아니면서 일반적인 주변 사운드 레벨들의 표시들을 제공하는 데 사용가능할 수 있다.

터치 센서(528)는, 예컨대, 센서의 표면 상의 특정 지점 또는 영역에 대한 접촉들을 위치확인하는(localize) 능력, 및 일부 경우들에서, 다수의 동시 접촉들을 구별하는 능력을 갖는 용량성 센서 어레이를 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 터치 센서(528)는 터치스크린 인터페이스를 제공하도록 디스플레이(520) 위에 오버레이될 수 있으며, 프로세싱 서브시스템(502)은 터치 이벤트들(하나 이상의 접촉들로 행해진 탭핑들 및/또는 다른 제스처들을 포함함)을 디스플레이(520) 상에 현재 무엇이 디스플레이되는지에 따라 특정 사용자 입력들로 변환할 수 있다. 일부 구현예들에서, 터치 센서(528)는 또한 커버 유리 상에서의 터치의 위치를 결정할 수 있다. 터치 센서는 터치의 위치를 결정하기 위해 디스플레이 스택 상에 또는 그 내에 통합될 수 있다. 터치 센서는 특정 구현예들에서 자기-용량성, 다른 실시예들에서는 상호-용량성이거나, 또는 이들의 조합일 수 있다.

카메라(529)는 예를 들어, CMOS 센서와 같은 이미지 센서 및 이미지 센서 상으로 이미지를 집속시키도록 배열된 광학 컴포넌트들(예컨대, 렌즈들)과 함께, 이미징 컴포넌트들을 이용하여 스틸 및/또는 비디오 이미지들을 캡처 및 저장하도록 동작가능한 제어 로직을 포함하는, 콤팩트 디지털 카메라를 포함할 수 있다. 이미지들은, 예컨대, 저장 서브시스템(504)에 저장될 수 있고/있거나 웨어러블 디바이스(500)에 의해 저장을 위해 다른 디바이스들로 전송될 수 있다. 구현예에 따라, 광학 컴포넌트들은 고정 초점 거리 또는 가변 초점 거리를 제공할 수 있고; 후자의 경우에, 오토포커스(autofocus)가 제공될 수 있다. 구현예에 따라, 0개의, 하나의, 또는 더 많은 카메라들이 제공될 수 있다.

일부 구현예들에서, 입력/출력(506)은 헤드셋과 같은 보조 디바이스로 출력을 제공할 수 있고/있거나 그로부터 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 오디오 잭(530)은 오디오 케이블(예컨대, 표준 2.5-mm 또는 3.5-mm 오디오 케이블)을 통해 보조 디바이스에 연결될 수 있다. 오디오 잭(530)은 입력 및/또는 출력 경로들을 포함할 수 있다. 따라서, 오디오 잭(530)은 보조 디바이스에 오디오를 제공할 수 있고/있거나 보조 디바이스로부터 오디오를 수신할 수 있다. 일부 구현예들에서, 무선 연결 인터페이스가 보조 디바이스와 통신하는 데 사용될 수 있다.

프로세싱 서브시스템(502)은 데이터 또는 명령어들을 프로세싱, 수신, 또는 전송할 수 있는 임의의 전자 디바이스로서 구현될 수 있다. 프로세싱 서브시스템(502)은 하나 이상의 집적 회로들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 서브시스템(502)은 하나 이상 단일-코어 또는 다중-코어 마이크로프로세서들 또는 마이크로컨트롤러들, 중앙 프로세싱 유닛(CPU), ASIC(application-specific integrated circuit), 디지털 신호 프로세서(DSP), 또는 그러한 디바이스들의 추가적인 조합들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 동작 중에, 프로세싱 서브시스템(502)은 웨어러블 디바이스(500)의 동작을 제어할 수 있다. 다양한 구현예들에서, 프로세싱 서브시스템(502)은 프로그램 코드에 응답하여 다양한 프로그램들을 실행할 수 있고, 다수의 동시에 실행되는 프로그램들 또는 프로세스들을 유지할 수 있다. 임의의 주어진 시간에, 실행될 프로그램 코드의 일부 또는 전부는 프로세싱 서브시스템(502)에 그리고/또는 저장 서브시스템(504)과 같은 저장 매체들에 존재할 수 있다.

적합한 프로그래밍을 통해, 프로세싱 서브시스템(502)은 웨어러블 디바이스(500)에 다양한 기능성을 제공할 수 있다. 예를 들어, 일부 구현예들에서, 프로세싱 서브시스템(502)은 운영 체제(OS)(532), 및, 예컨대, 전화 인터페이스 애플리케이션(534), 텍스트 인터페이스 애플리케이션(536), 및/또는 미디어 인터페이스 애플리케이션(538)과 같은, 호스트 디바이스와 인터페이싱하기 위한 다양한 애플리케이션들을 실행할 수 있다.

일부 구현예들에서, 프로세싱 서브시스템(502)은 또한 호스트 디바이스와 검증된 통신 세션을 확립하고 유지하는 것에 대한 지원을 제공하는 호스트 보안 프로세스(560)를 실행할 수 있다. 사용자 데이터(562)는, 식별 정보, 사용자 지정 설정들 및 선호사항들, 커스터마이즈된 정보(예컨대, 연락처들, 미리정의된 텍스트 메시지들), 및 임의의 다른 사용자 관련 데이터 또는 콘텐츠와 같은, 사용자에 특정적인 임의의 정보를 포함할 수 있다.

RF(라디오 주파수) 인터페이스(508)는 웨어러블 디바이스(500)가 다양한 호스트 디바이스들과 무선으로 통신하게 할 수 있다. RF 인터페이스(508)는, 예컨대, Wi-Fi(IEEE 502.5 계열 표준들), 블루투스®(블루투스 SIG 사에 의해 공표된 표준들 계열), 또는 무선 데이터 통신을 위한 다른 프로토콜들을 이용하여 무선 매체를 통한 데이터 통신을 가능하게 하기 위해 안테나 및 지원 회로부와 같은 RF 송수신기 컴포넌트들을 포함할 수 있다. RF 인터페이스(508)는 하드웨어(예컨대, 드라이버 회로들, 안테나들, 변조기들/복조기들, 인코더들/디코더들, 및 다른 아날로그 및/또는 디지털 신호 프로세싱 회로들) 및 소프트웨어 컴포넌트들의 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 일부 구현예들에서, RF 인터페이스(508)는, 예컨대, ISO/IEC 18092 표준들, 등을 구현하는, 근거리 통신("NFC") 능력을 제공할 수 있고; NFC는 매우 짧은 범위(예컨대, 20 센티미터 이하)에 걸쳐 디바이스들 사이의 무선 데이터 교환을 지원할 수 있다. 다수의 상이한 무선 통신 프로토콜들 및 연관된 하드웨어가 RF 인터페이스(508)에 통합될 수 있다.

커넥터 인터페이스(510)는 웨어러블 디바이스(500)가 유선 통신 경로를 통해, 예컨대, USB(Universal Serial Bus), UART(universal asynchronous receiver/transmitter), 또는 유선 데이터 통신을 위한 다른 프로토콜들을 사용하여, 다양한 호스트 디바이스들과 통신하게 할 수 있다. 일부 구현예들에서, 커넥터 인터페이스(510)는 전력 포트를 제공하여, 웨어러블 디바이스(500)가, 예컨대, 내부 배터리를 충전시키기 위해, 전력을 수신하게 할 수 있다. 예를 들어, 커넥터 인터페이스(510)는 mini-USB 커넥터 또는 커스텀 커넥터와 같은 커넥터는 물론, 지원 회로부를 포함할 수 있다.

환경 센서들(514)은 웨어러블 디바이스(500) 주위의 외부 조건들에 관련된 정보를 제공하는 다양한 전자, 기계, 전자기계, 광학, 또는 다른 디바이스들을 포함할 수 있다. 센서들(514)은 일부 구현예들에서, 예컨대, 원하는 바에 따라 스트리밍 기반으로 또는 프로세싱 서브시스템(502)에 의한 폴링(polling)에 응답하여, 디지털 신호들을 프로세싱 서브시스템(502)에 제공할 수 있다. 임의의 유형 또는 조합의 환경 센서들이 사용될 수 있고; 가속도계(542), 자력계(544), 자이로스코프 센서(546), 및 GPS 수신기(548)가 예로서 도시되어 있다.

센서들(516)은 걸쇠 부재들이 서로 맞물림되거나 서로 맞물림 해제될 때를 검출할 수 있는 걸쇠 센서(550)와 같은, 웨어러블 디바이스(500)에 정보를 제공하는 다양한 전자, 기계적, 전자기계, 광학, 또는 다른 디바이스들을 포함할 수 있다. 다른 예로서, 하나 이상의 크라운 센서(552)가 크라운으로부터의 입력을 검출하도록 배치될 수 있다. 크라운 센서들(552)은 또한 움직임 센서들, 가속도계들, 압력 센서들(예컨대, 압전 디바이스들), 등을 포함할 수 있다.

전력 서브시스템(512)은 웨어러블 디바이스(500)에 대한 전력 및 전력 관리 능력들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 전력 서브시스템(512)은 배터리(540)(예컨대, 재충전가능한 배터리) 및 전력을 배터리(540)로부터 전력을 요구하는 웨어러블 디바이스(500)의 다른 컴포넌트들로 분배하기 위한 연관된 회로부를 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 전력 서브시스템(512)은 또한, 예컨대, 커넥터 인터페이스(510)가 전원에 연결될 때 배터리(540)를 충전하도록 동작가능한 회로부를 포함할 수 있다. 일부 구현예들에서, 전력 서브시스템(512)은 커넥터 인터페이스(510)에 의존하지 않으면서 배터리(540)를 충전하기 위한, 유도 충전기와 같은 "무선" 충전기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 유도 충전 베이스는 디바이스의 배터리를 충전하기 위해 디바이스 내의 유도 수신기에게 전력을 전송할 수 있다.

웨어러블 디바이스(500)가 예시적이라는 것과 변형들 및 수정들이 가능하다는 것이 이해될 것이다.

도 6은 본 기술의 하나 이상의 구현예들이 구현될 수 있는 전자 시스템(600)을 예시한다. 전자 시스템(600)은 도 1에 도시된 전자 디바이스(120) 및/또는 서버(130)일 수 있고/있거나 그 일부일 수 있다. 전자 시스템(600)은 다양한 유형들의 컴퓨터 판독가능 매체들 및 다양한 다른 유형들의 컴퓨터 판독가능 매체들을 위한 인터페이스들을 포함할 수 있다. 전자 시스템(600)은 버스(608), 하나 이상의 프로세싱 유닛(들)(612), 시스템 메모리(604)(및/또는 버퍼), ROM(610), 영구 저장 디바이스(602), 입력 디바이스 인터페이스(614), 출력 디바이스 인터페이스(606), 및 하나 이상의 네트워크 인터페이스들(616), 또는 이들의 서브세트들 및 변형들을 포함한다.

버스(608)는 전자 시스템(600)의 다수의 내부 디바이스들을 통신가능하게 연결하는 모든 시스템, 주변기기, 및 칩셋 버스들을 총괄하여 표현한다. 하나 이상의 구현예들에서, 버스(608)는 하나 이상의 프로세싱 유닛(들)(612)을 ROM(610), 시스템 메모리(604), 및 영구 저장 디바이스(602)와 통신가능하게 연결한다. 이들 다양한 메모리 유닛들로부터, 하나 이상의 프로세싱 유닛(들)(612)은 본 개시내용의 프로세스들을 실행하기 위해 실행할 명령어들 및 프로세싱할 데이터를 검색한다. 하나 이상의 프로세싱 유닛(들)(612)은 상이한 구현예들에서 단일 프로세서 또는 멀티-코어 프로세서일 수 있다.

ROM(610)은 하나 이상의 프로세싱 유닛(들)(612) 및 전자 시스템(600)의 다른 모듈들에 의해 필요한 정적 데이터 및 명령어들을 저장한다. 다른 한편, 영구 저장 디바이스(602)는 판독-기록 메모리 디바이스일 수 있다. 영구 저장 디바이스(602)는 전자 시스템(600)이 오프일 때도 명령어들 및 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리 유닛일 수 있다. 하나 이상의 구현예들에서, 영구 저장 디바이스(602)로서 (자기 또는 광 디스크 및 그의 대응하는 디스크 드라이브와 같은) 대용량 저장 디바이스가 사용될 수 있다.

하나 이상의 구현예들에서, 영구 저장 디바이스(602)로서 (플로피 디스크, 플래시 드라이브, 및 그의 대응하는 디스크 드라이브와 같은) 제거가능한 저장 디바이스가 사용될 수 있다. 영구 저장 디바이스(602)와 같이, 시스템 메모리(604)는 판독-기록 메모리 디바이스일 수 있다. 그러나, 영구 저장 디바이스(602)와 달리, 시스템 메모리(604)는 랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 판독-기록 메모리일 수 있다. 시스템 메모리(604)는 하나 이상의 프로세싱 유닛(들)(612)이 런타임 시에 필요로 할 수 있는 명령어들 및 데이터 중 임의의 것을 저장할 수 있다. 하나 이상의 구현예들에서, 본 개시내용의 프로세스들은 시스템 메모리(604), 영구 저장 디바이스(602), 및/또는 ROM(610)에 저장된다. 이들 다양한 메모리 유닛들로부터, 하나 이상의 프로세싱 유닛(들)(612)은 하나 이상의 구현예들의 프로세스들을 실행하기 위해 실행할 명령어들 및 프로세싱할 데이터를 검색한다.

버스(608)는 또한 입력 및 출력 디바이스 인터페이스들(614, 606)에 연결된다. 입력 디바이스 인터페이스(614)는 사용자가 전자 시스템(600)으로 정보를 통신하게 하고 그에 대한 명령들을 선택할 수 있게 한다. 입력 디바이스 인터페이스(614)와 함께 사용될 수 있는 입력 디바이스들은, 예를 들어, 영숫자 키보드들 및 포인팅 디바이스들("커서 제어 디바이스들"로도 지칭됨)을 포함할 수 있다. 출력 디바이스 인터페이스(606)는 예를 들어, 전자 시스템(600)에 의해 생성된 이미지들의 디스플레이를 가능하게 할 수 있다. 출력 디바이스 인터페이스(606)와 함께 사용될 수 있는 출력 디바이스들은 예를 들어, 프린터들 및 디스플레이 디바이스들, 예컨대 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 가요성 디스플레이, 평판 디스플레이, 솔리드 스테이트 디스플레이, 프로젝터, 또는 정보를 출력하기 위한 임의의 다른 디바이스를 포함할 수 있다. 하나 이상의 구현예들은 터치스크린과 같은, 입력 및 출력 디바이스들 둘 모두로서 기능하는 디바이스들을 포함할 수 있다. 이들 구현예들에서, 사용자에게 제공되는 피드백은 시각적 피드백, 청각적 피드백, 또는 촉각적 피드백과 같은 임의의 형태의 감각 피드백일 수 있고; 사용자로부터의 입력은 음향, 음성, 또는 촉각적 입력을 포함하는 임의의 형태로 수신될 수 있다.

마지막으로, 도 6에 도시된 바와 같이, 버스(608)는, 또한, 하나 이상의 네트워크 인터페이스(들)(616)를 통해, 전자 시스템(600)을 하나 이상의 네트워크들 및/또는 하나 이상의 네트워크 노드들, 예컨대 도 1에 도시된 전자 디바이스(120)에 결합시킨다. 이러한 방식으로, 전자 시스템(600)은 컴퓨터들의 네트워크(예컨대, LAN, 광역 네트워크("WAN"), 또는 인트라넷, 또는 네트워크들의 네트워크, 예컨대 인터넷의 일부일 수 있다. 전자 시스템(600)의 임의의 또는 모든 컴포넌트들은 본 개시내용과 함께 사용될 수 있다.

본 개시내용의 범주 내의 구현예들은 하나 이상의 명령어들을 인코딩하는 유형의(tangible) 컴퓨터 판독가능 저장 매체(또는 하나 이상의 유형들의 다수의 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체들)를 사용하여 부분적으로 또는 전체적으로 실현될 수 있다. 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 또한 사실상 비일시적일 수 있다.

컴퓨터 판독가능 저장 매체는 명령어들을 실행할 수 있는 임의의 프로세싱 전자장치 및/또는 프로세싱 회로부를 포함하는 범용 또는 특수 목적 컴퓨팅 디바이스에 의해 판독, 기록, 또는 그렇지 않으면 액세스될 수 있는 임의의 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 제한 없이, 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, DRAM, SRAM, T-RAM, Z-RAM, 및 TTRAM과 같은 임의의 휘발성 반도체 메모리를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 또한 ROM, PROM, EPROM, EEPROM, NVRAM, 플래시, nvSRAM, FeRAM, FeTRAM, MRAM, PRAM, CBRAM, SONOS, RRAM, NRAM, 레이스트랙(racetrack) 메모리, FJG, 및 밀리피드(Millipede) 메모리와 같은 임의의 비휘발성 반도체 메모리를 포함할 수 있다.

또한, 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 임의의 비-반도체 메모리, 예컨대 광 디스크 저장소, 자기 디스크 저장소, 자기 테이프, 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 하나 이상의 명령어들을 저장할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 하나 이상의 구현예들에서, 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨팅 디바이스에 직접 결합될 수 있는 반면, 다른 구현예들에서, 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨팅 디바이스에, 예를 들어 하나 이상의 유선 연결부들, 하나 이상의 무선 연결부들, 또는 이들의 임의의 조합을 통해, 간접적으로 결합될 수 있다.

명령어들은 직접 실행가능할 수 있거나 또는 실행가능 명령어들을 개발하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 명령어들은 실행가능 또는 비-실행가능 기계 코드로서, 또는 실행가능 또는 비-실행가능 기계 코드를 생성하도록 컴파일링될 수 있는 고레벨 언어에서의 명령어들로서 실현될 수 있다. 또한, 명령어들은 또한 데이터로서 실현될 수 있거나 데이터를 포함할 수 있다. 컴퓨터 실행가능 명령어들은 또한 루틴들, 서브루틴들, 프로그램들, 데이터 구조들, 객체들, 모듈들, 애플리케이션들, 애플릿들, 함수들 등을 비롯한 임의의 포맷으로 조직화될 수 있다. 당업자에 의해 인식되는 바와 같이, 명령어들의 수, 구조, 시퀀스, 및 조직화를 포함하지만 이에 제한되지 않는 상세사항들은 기초가 되는 로직, 함수, 프로세싱, 및 출력을 변경하지 않으면서 현저하게 변경될 수 있다.

위의 논의는 소프트웨어를 실행시키는 마이크로프로세서 또는 멀티-코어 프로세서들을 주로 언급하지만, 하나 이상의 구현예들은 ASIC들 또는 FPGA들과 같은 하나 이상의 집적 회로들에 의해 수행된다. 하나 이상의 구현예들에서, 그러한 집적 회로들은 회로 자체 상에 저장된 명령어들을 실행시킨다.

당업자는 본 명세서에 설명된 다양한 예시적인 블록들, 모듈들, 요소들, 컴포넌트들, 방법들, 및 알고리즘들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 둘 모두의 조합들로서 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 호환성을 예시하기 위해, 다양한 예시적인 블록들, 모듈들, 요소들, 컴포넌트들, 방법들, 및 알고리즘들이 일반적으로 그들의 기능성에 관하여 전술되었다. 그러한 기능성이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전체 시스템에 부과되는 특정 애플리케이션 및 설계 제약들에 의존한다. 당업자는 설명된 기능성을 각각의 특정 애플리케이션에 대해 다양한 방식들로 구현할 수 있다. 다양한 컴포넌트들 및 블록들이 모두 본 기술의 범주로부터 벗어남이 없이 상이하게 배열될 수 있다(예컨대, 상이한 순서로 배열되거나 상이한 방식으로 분할됨).

개시된 프로세스들에서 블록들의 임의의 특정한 순서 또는 계층이 예시적인 접근법들의 예시임이 이해된다. 설계 선호도들에 기초하여, 프로세스들에서 블록들의 특정한 순서 또는 계층이 재배열될 수 있거나, 또는 모든 예시된 블록들이 수행될 수 있는 것이 이해된다. 블록들 중 임의의 것들이 동시에 수행될 수 있다. 하나 이상의 구현예들에서, 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 더욱이, 전술한 구현예들에서의 다양한 시스템 컴포넌트들의 분리는 모든 구현예들에서 그러한 분리를 요구하는 것으로 이해되지 않아야 하며, 설명된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품 내에 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품 내에 패키징될 수 있다는 것을 이해해야 한다.

본 명세서 및 본 출원의 임의의 청구범위에서 사용된 바와 같이, 용어들 "기지국", "수신기", "컴퓨터", "서버", "프로세서", 및 "메모리" 모두는 전자 또는 다른 기술적인 디바이스들을 지칭한다. 이러한 용어들은 사람들 또는 사람들의 그룹들을 배제한다. 본 명세서의 목적들을 위해, 용어들 "디스플레이" 또는 "디스플레이하는"은 전자 디바이스 상에서 디스플레이하는 것을 의미한다.

본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 항목들 중 임의의 것을 구분하기 위해 용어 "및" 또는 "또는"을 갖는 일련의 항목들 뒤에 오는 어구 "중 적어도 하나"는 리스트의 각각의 멤버(즉, 각각의 항목)보다는 리스트를 전체적으로 수식한다. 어구 "중 적어도 하나"는 열거된 각각의 항목 중 적어도 하나의 선택을 요구하지 않고, 오히려, 이 어구는 항목들 중 임의의 것 중 적어도 하나, 및/또는 항목들의 임의의 조합 중 적어도 하나, 및/또는 항목들 각각 중 적어도 하나를 포함하는 의미를 허용한다. 예시의 방식으로, 어구 "A, B 및 C 중 적어도 하나" 또는 어구 "A, B 또는 C 중 적어도 하나" 각각은 오직 A, 오직 B 또는 오직 C; A, B, 및 C의 임의의 조합; 및/또는 A, B, 및 C 각각의 적어도 하나를 지칭한다.

서술 문구들 "~ 하도록 구성되는", "~ 하도록 동작가능한", 및 "~ 하도록 프로그래밍된"은 대상의 임의의 특정한 유형이거나 비유형의 변형을 암시하지 않고, 오히려 상호교환가능하게 사용되도록 의도된다. 하나 이상의 구현예들에서, 동작 또는 컴포넌트를 모니터링 및 제어하도록 구성된 프로세서는 또한 동작을 모니터링 및 제어하도록 프로그래밍되는 프로세서, 또는 동작을 모니터링 및 제어하도록 동작가능한 프로세서를 의미할 수 있다. 마찬가지로, 코드를 실행하도록 구성된 프로세서는 코드를 실행하도록 프로그래밍되거나 코드를 실행하도록 동작가능한 프로세서로서 해석될 수 있다.

일 양태, 양태, 다른 양태, 일부 양태들, 하나 이상의 양태들, 일 구현예, 구현예, 다른 구현예, 일부 구현예들, 하나 이상의 구현예들, 일 실시예, 실시예, 다른 실시예, 일부 구현예들, 하나 이상의 구현예들, 일 구성, 구성, 다른 구성, 일부 구성들, 하나 이상의 구성들, 본 개시내용의 기술, 개시, 본 개시, 이들의 다른 변형들 등과 같은 어구들은 편의를 위한 것이며, 이러한 어구(들)와 관련된 개시가 본 개시내용의 기술에 필수적인 것이라거나 이러한 개시가 본 개시내용의 기술의 모든 구성들에 적용되는 것을 의미하지는 않는다. 이러한 어구(들)와 관련된 개시내용은 모든 구성들 또는 하나 이상의 구성들에 적용될 수 있다. 이러한 어구(들)와 관련된 개시내용은 하나 이상의 예들을 제공할 수 있다. 일 양태 또는 일부 양태들과 같은 어구는 하나 이상의 양태들을 지칭할 수 있고 그 반대도 마찬가지이며, 이는 다른 전술한 어구들에 유사하게 적용된다.

본 명세서에서 단어 "예시적인"은 "일례, 사례, 또는 예시의 역할을 하는 것"을 의미하기 위해 사용된다. 본 명세서에서 "예시적인" 또는 "일례"로서 설명된 임의의 실시예는 반드시 다른 구현예들에 비해 바람직하거나 유리한 것으로 해석되어야 하는 것은 아니다. 또한, 용어 "포함한다", "갖는다" 등이 상세한 설명 또는 청구항에 사용되는 범위까지, 그러한 용어는, 청구항에서 "포함하다"가 전이 어구로서 이용되는 경우 해석되는 바와 같이, 용어 "포함하다"와 유사한 방식으로 포괄적으로 의도된다.

당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자들에게 공지되거나 추후에 알려지게 될 본 개시 전반에 걸쳐 설명된 다양한 양태들의 요소들에 대한 모든 구조적 및 기능적 등가물은 본 명세서에서 참조로서 명시적으로 포함되며 청구범위에 포함되는 것으로 의도된다. 또한, 본 명세서에 개시된 어떠한 것도 그러한 개시가 청구범위에 명시적으로 언급되었는지 여부에 관계없이 대중에게 전용되도록 의도되는 것은 아니다. 어떠한 청구항 구성요소도, 그 구성요소가 "수단"이라는 문구를 사용하여 명시적으로 인용되지 않는 한, 또는 방법 청구항의 경우 구성요소가 "단계"라는 문구를 사용하여 인용되지 않는 한, 35 U.S.C.§112의 제6 단락의 규정 하에서 해석되어서는 안된다.

이전의 설명은 당업자가 본 명세서에 설명된 다양한 양태들을 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 양태들에 대한 다양한 변형들은 당업자들에게 용이하게 명백할 것이며, 본 명세서에 정의된 일반적인 원리들은 다른 양태들에 적용될 수 있다. 따라서, 청구항은 본 명세서에 도시된 양태들로 제한되는 것으로 의도되는 것이 아니라, 언어 청구항에 부합하는 전체 범주로 허용되어야 하며, 여기서 단수의 구성요소에 대한 언급은 구체적으로 그와 같이 언급되지 않는 한 "오직 하나만"을 의미하도록 의도되는 것이 아니고, 오히려 "하나 이상"을 의미하는 것으로 의도된다. 달리 구체적으로 언급되지 않는 한, 용어 "일부"는 하나 이상을 지칭한다. 남성 대명사(예컨대, 그의)는 여성 및 중성(예컨대, 그녀의 및 그것의)을 포함하고, 그 반대의 경우도 마찬가지이다. 표제들 및 부제목들은, 존재한다면, 오직 편의를 위해서만 사용되며 본 개시내용을 제한하지 않는다.

Claims

디바이스로서,
메모리; 및
적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
하나 이상의 애플리케이션들로부터 애플리케이션 데이터를 수신하고 - 상기 애플리케이션 데이터는 상기 하나 이상의 애플리케이션들로부터의 사용자 활동과 관련된 특징들을 포함하고, 상기 하나 이상의 애플리케이션들은 상기 메모리에 저장된 상기 디바이스에 대한 로컬 애플리케이션들 및 상기 디바이스에 대한 외부 애플리케이션들을 포함함 -;
기계 학습(ML) 모델을 사용하여, 상기 특징들의 각각에 기초하여 하나 이상의 사용자 인터페이스(UI) 요소들의 각각에 대한 관련성 점수를 제공하고 - 상기 관련성 점수는 상기 사용자 활동 및 상기 특징들의 각각의 분산 값들에 기초하여 특징들에 할당된 가중치들에 적어도 부분적으로 기초함 -;
상기 관련성 점수들의 순위에 기초하여 하나 이상의 UI 요소들을 분류하고;
상기 순위에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 UI 요소들을 출력으로서 제공하도록 구성되는, 디바이스.
제1항에 있어서, 상기 관련성 점수는 각각의 가우스 곡선들의 총합에 적어도 부분적으로 기초하는, 디바이스.
제1항에 있어서, 상기 관련성 점수는 사용자가 특정 UI 요소를 클릭하거나 탭핑할 가능성을 표시하는 값에 추가로 기초하는, 디바이스.
제1항에 있어서, 제1 특징의 높은 분산 값은 상기 제1 특징과 연관된 낮은 신뢰도를 표시하고, 제2 특징의 낮은 분산 값은 상기 제2 특징과 연관된 높은 신뢰도를 표시하며, 상기 제1 특징에는 상기 관련성 점수를 제공하기 위해 상기 제2 특징보다 더 큰 가중치가 할당되는, 디바이스.
제1항에 있어서, 상기 특징들은 위치 또는 시간에 기초한 신호를 포함하는, 디바이스.
제1항에 있어서, 상기 애플리케이션 데이터는 하나 이상의 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스들을 사용하여 상기 애플리케이션에 의해 제공되는, 디바이스.
제1항에 있어서, 특징들에 할당된 상기 가중치들은 시간 경과에 따라 사용자 활동과 관련된 새로운 애플리케이션 데이터가 수신됨에 따라 조정되는, 디바이스.
제1항에 있어서, 상기 특징들은 상이한 그룹들에 포함되는, 디바이스.
제8항에 있어서, 상기 상이한 그룹들은 상기 애플리케이션들에 걸쳐 공유되는 특징들의 그룹 및 특정 애플리케이션에 특정된 특징들의 제2 그룹을 포함하는, 디바이스.
제8항에 있어서, 상기 디바이스는 웨어러블 전자 디바이스를 포함하고, 각각의 UI 요소는 상기 순위에 따라 상기 웨어러블 전자 디바이스에 의해 디스플레이를 위해 제공되고, 상기 각각의 UI 요소는 시계 화면 그래픽 요소에 대응하는, 디바이스.
방법으로서,
하나 이상의 애플리케이션들로부터 애플리케이션 데이터를 수신하는 단계 - 상기 애플리케이션 데이터는 상기 하나 이상의 애플리케이션들로부터의 사용자 활동과 관련된 특징들을 포함하고, 상기 하나 이상의 애플리케이션들은 디바이스에 대한 로컬 애플리케이션들 및 상기 디바이스에 대한 외부 애플리케이션들을 포함함 -;
기계 학습(ML) 모델을 사용하여, 상기 특징들의 각각에 기초하여 하나 이상의 사용자 인터페이스(UI) 요소들의 각각에 대한 관련성 점수를 제공하는 단계 - 상기 관련성 점수는 상기 사용자 활동 및 상기 특징들의 각각의 분산 값들에 기초하여 특징들에 할당된 가중치들에 적어도 부분적으로 기초함 -;
상기 관련성 점수들의 순위에 기초하여 하나 이상의 UI 요소들을 분류하는 단계; 및
상기 순위에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 UI 요소들을 출력으로서 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서, 상기 코드는,
하나 이상의 애플리케이션들로부터 애플리케이션 데이터를 수신하는 코드 - 상기 애플리케이션 데이터는 상기 하나 이상의 애플리케이션들로부터의 사용자 활동과 관련된 특징들을 포함하고, 상기 하나 이상의 애플리케이션들은 디바이스에 대한 로컬 애플리케이션들 및 상기 디바이스에 대한 외부 애플리케이션들을 포함함 -;
기계 학습(ML) 모델을 사용하여, 상기 특징들의 각각에 기초하여 하나 이상의 사용자 인터페이스(UI) 요소들의 각각에 대한 관련성 점수를 제공하는 코드 - 상기 관련성 점수는 상기 사용자 활동 및 상기 특징들의 각각의 분산 값들에 기초하여 특징들에 할당된 가중치들에 적어도 부분적으로 기초함 -;
상기 관련성 점수들의 순위에 기초하여 하나 이상의 UI 요소들을 분류하는 코드; 및
상기 순위에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 UI 요소들을 출력으로서 제공하는 코드를 포함하는, 컴퓨터 프로그램 제품.