KR20210096518A

KR20210096518A - 전자 장치 및 그 제어 방법

Info

Publication number: KR20210096518A
Application number: KR1020200010079A
Authority: KR
Inventors: 최현미; 김우목; 김주영; 송동신
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2020-01-28
Filing date: 2020-01-28
Publication date: 2021-08-05
Also published as: WO2021153885A1

Abstract

전자 장치가 개시된다. 전자 장치는 센서 및 센서에 의해 센싱된 신호에 기초하여 객체가 식별되면, 식별된 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 식별된 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 객체에 제공될 서비스를 식별하고, 식별된 서비스에 대응되는 가이드의 타입을 결정하고, 결정된 가이드의 타입에 기초하여 가이드를 제공하는 프로세서를 포함한다.

Description

전자 장치 및 그 제어 방법 {Electronic device and control method thereof}

본 개시는 식별된 객체에게 가이드를 제공하는 전자 장치 및 그 제어 방법에 관한 것이다.

근래에는 로봇 분야의 발달로 서비스 로봇이 고객을 응대하는 기술이 발전하고 있다.

예를 들어, 리테일 서비스 로봇은 고객이 편리하게 쇼핑을 하도록 서비스를 제공하는 로봇으로서, 매장 내 고객에게 상품 설명, 최신 제품 추천 등 다양한 업무를 수행한다.

다만, 한 대의 서비스 로봇은 한 번에 한 고객을 대상으로 서비스를 제공한다. 이에 따라, 더 많은 고객을 대응하기 위해서는 더 많은 서비스 로봇이 필요한 문제가 있었다.

본 개시는 상술한 필요성에 따른 것으로, 본 개시의 목적은, 가이드의 타입에 따라 전자 장치가 직접 가이드를 제공하거나 사용자 단말로 가이드와 관련된 정보를 제공하는 전자 장치 및 그 제어 방법을 제공함에 있다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치는 센서 및 상기 센서에 의해 센싱된 신호에 기초하여 객체가 식별되면, 상기 식별된 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 상기 식별된 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 객체에 제공될 서비스를 식별하고, 상기 식별된 서비스에 대응되는 가이드의 타입을 결정하고, 상기 결정된 가이드의 타입에 기초하여 가이드를 제공하는 프로세서를 포함한다.

상기 프로세서는 상기 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 상기 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나 및 상기 객체로부터 입력된 정보에 기초하여 상기 서비스를 결정할 수 있다.

상기 전자 장치는 회로(Circuitry)를 포함하는 통신 인터페이스를 더 포함할 수 있다.

상기 가이드의 타입은 상기 전자 장치가 상기 가이드를 제공하는 제1 타입 또는 사용자 단말이 상기 가이드를 제공하는 제2 타입을 포함할 수 있다.

상기 프로세서는 상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입이면, 상기 가이드를 직접 제공하고, 상기 가이드의 타입이 상기 제2 타입이면, 상기 가이드와 관련된 정보를 상기 사용자 단말로 전송하도록 상기 통신 인터페이스를 제어할 수 있다.

상기 프로세서는 상기 제2 타입에 기초하여 상기 사용자 단말에서 가이드가 제공되는 중 상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입으로 변경되면, 상기 사용자 단말로부터 위치 정보를 수신하고, 상기 수신된 위치 정보에 기초하여 상기 전자 장치를 이동시키고, 상기 이동된 위치에서 상기 가이드를 직접 제공할 수 있다.

상기 프로세서는 상기 가이드의 타입이 상기 제2 타입이면, 상기 가이드의 내용 및 상기 가이드의 출력 형태에 대한 정보를 상기 사용자 단말로 전송하도록 상기 통신 인터페이스를 제어할 수 있다.

상기 가이드의 출력 형태는 상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입인 경우, 상기 전자 장치를 통해 제공되는 상기 가이드의 출력 형태와 동일할 수 있다.

상기 전자 장치는 스피커를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입 및 상기 제2 타입으로 식별되면, 상기 가이드의 타입에 대한 문의를 제공하도록 상기 스피커를 제어하고, 상기 가이드의 타입에 대한 피드백 정보가 수신되면, 상기 수신된 피드백 정보에 기초하여 상기 전자 장치 또는 상기 사용자 단말이 가이드를 제공할 수 있다.

상기 전자 장치는 객체에 제공될 서비스를 식별하도록 학습된 신경망 모델이 저장된 메모리를 더 포함할 수 있다.

상기 프로세서는 상기 센서를 통해 획득된 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 상기 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 상기 신경망 모델에 입력하고, 상기 신경망 모델로부터 출력되는 상기 서비스에 기초하여 상기 가이드를 제공할 수 있다.

상기 프로세서는 상기 통신 인터페이스를 통해 상기 사용자 단말로부터 제공되는 가이드와 관련된 정보가 수신되면, 상기 제공된 가이드 및 상기 수신된 가이드와 관련된 정보를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 상기 신경망 모델을 업데이트할 수 있다.

상기 전자 장치는 스피커를 더 포함할 수 있다.

상기 프로세서는 상기 가이드의 타입이 사용자 단말이 가이드를 제공하는 타입이면, 상기 사용자 단말을 상기 전자 장치의 기설정된 영역에 근접 또는 터치하도록 하는 요청을 출력하도록 상기 스피커를 제어하고, 상기 전자 장치의 기설정된 영역에 상기 사용자 단말이 근접 또는 터치된 것으로 식별되면, 상기 사용자 단말에서 상기 가이드를 제공받기 위한 정보를 제공할 수 있다.

상기 프로세서는 상기 식별된 객체 및 상기 객체로부터 입력된 정보를 매핑하여 상기 메모리에 저장하고, 상기 저장된 정보에 기초하여 상기 가이드를 제공할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 객체를 식별하는 단계,

상기 객체가 식별되면, 상기 식별된 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 상기 식별된 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 객체에 제공될 서비스를 식별하고, 상기 식별된 서비스에 대응되는 가이드의 타입을 결정하는 단계 및 상기 결정된 가이드의 타입에 기초하여 가이드를 제공하는 단계를 포함한다.

상기 가이드의 타입을 결정하는 단계는 상기 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 상기 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나 및 상기 객체로부터 입력된 정보에 기초하여 상기 서비스를 결정할 수 있다.

상기 가이드를 제공하는 단계는 상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입이면, 상기 가이드를 직접 제공하고, 상기 가이드의 타입이 상기 제2 타입이면, 상기 가이드와 관련된 정보를 상기 사용자 단말로 전송할 수 있다.

상기 가이드를 제공하는 단계는 상기 제2 타입에 기초하여 상기 사용자 단말에서 가이드가 제공되는 중 상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입으로 변경되면, 상기 사용자 단말로부터 위치 정보를 수신하고, 상기 수신된 위치 정보에 기초하여 상기 전자 장치를 이동시키고, 상기 이동된 위치에서 상기 가이드를 직접 제공할 수 있다.

상기 가이드를 제공하는 단계는 상기 가이드의 타입이 상기 제2 타입이면, 상기 가이드의 내용 및 상기 가이드의 출력 형태에 대한 정보를 상기 사용자 단말로 전송할 수 있다.

상기 가이드를 제공하는 단계는, 상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입 및 상기 제2 타입으로 식별되면, 상기 가이드의 타입에 대한 문의를 제공하고, 상기 가이드의 타입에 대한 피드백 정보가 수신되면, 상기 수신된 피드백 정보에 기초하여 상기 전자 장치 또는 상기 사용자 단말이 가이드를 제공할 수 있다.

상기 가이드를 제공하는 단계는 상기 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 상기 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를, 객체에 제공될 서비스를 식별하도록 학습된 기 저장된 신경망 모델에 입력하고, 상기 신경망 모델로부터 출력되는 상기 서비스에 기초하여 상기 가이드를 제공할 수 있다.

상기 제어 방법은 상기 사용자 단말로부터 제공되는 가이드와 관련된 정보가 수신되면, 상기 제공된 가이드 및 상기 수신된 가이드와 관련된 정보를 비교하는 단계 및 비교 결과에 기초하여 상기 신경망 모델을 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 가이드를 제공하는 단계는 상기 가이드의 타입이 사용자 단말이 가이드를 제공하는 타입이면, 상기 사용자 단말을 상기 전자 장치의 기설정된 영역에 근접 또는 터치하도록 하는 요청을 출력하고, 상기 전자 장치의 기설정된 영역에 상기 사용자 단말이 근접 또는 터치된 것으로 식별되면, 상기 사용자 단말에서 상기 가이드를 제공받기 위한 정보를 제공할 수 있다.

상기 가이드를 제공하는 단계는 상기 식별된 객체 및 상기 객체로부터 입력된 정보를 매핑하여 저장하고, 상기 저장된 정보에 기초하여 상기 가이드를 제공할 수 있다.

상술한 바와 같이 본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자 단말을 통해 서비스 로봇과 같은 가이드가 제공되므로 서비스 로봇의 개수를 크게 증가시킬 필요가 없어 경제적일 수 있다.

사용자 단말을 통해 가이드를 제공하더라도 가이드 타입에 따라 서비스 로봇이 필요한 경우에는 서비스 로봇이 직접 가이드를 제공하므로 사용자의 편의가 증대된다.

서비스 로봇과 사용자 단말은 통신 연결되어 있으므로 고객에게 매끄러운(Seamless) 가이드 서비스를 제공할 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치 및 사용자 단말 장치 간 관계를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 가이드를 제공하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 컨텍스트 정보를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 가이드의 타입이 제1 타입인 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 가이드의 타입이 제2 타입인 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 가이드의 타입이 제2 타입에서 제1 타입으로 변경되는 경우를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하에서는 첨부 도면을 참조하여 본 개시를 상세히 설명한다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 개시에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.

본 개시의 실시 예에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 개시의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 개시의 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 개시된 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 실시 예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구성되다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

A 및/또는 B 중 적어도 하나라는 표현은 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 중 어느 하나를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.

본 명세서에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.

어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다.

본 개시에서 "모듈" 혹은 "부"는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 "모듈" 혹은 복수의 "부"는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 "모듈" 혹은 "부"를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서(미도시)로 구현될 수 있다. 본 명세서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 개시를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 개시의 일 실시 예를 보다 상세하게 설명한다.

도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치 및 사용자 단말 장치 간 관계를 설명하기 위한 도면이다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 사용자 음성을 이해하고 응답하는 장치로서 인간을 모사하는 로봇이며, 예를 들어, 리테일(retail) 서비스 로봇으로 구현될 수 있다. 여기서, 리테일 서비스 로봇이란 고객이 편리하게 쇼핑을 하도록 서비스를 제공하는 로봇이다. 다만, 전자 장치(100)는 리테일 서비스 로봇에 한정되는 것은 아니며, 고객 응대가 필요한 다양한 분야에 적용될 수 있음은 물론이다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 전자 장치(100)가 리테일 서비스 로봇으로 구현되는 경우를 상정한다.

일 예로, 전자 장치(100)는 매장 내에서 고객과 동행하며 제품을 설명하고, 고객의 문의에 대한 응답을 제공할 수 있다. 다만, 물리적으로 로봇의 개수는 제한되므로 모든 고객을 리테일 서비스 로봇이 응대하기는 어려울 수 있다. 이 경우, 기설정된 조건이 만족되면, 전자 장치(100)는 리테일 서비스 로봇이 제공하는 서비스와 동일 또는 유사한 서비스를 사용자 단말(200)에서 제공하도록 리테일 서비스 로봇의 서비스와 관련된 정보를 사용자 단말(200)로 전송할 수 있다. 여기서, 기설정된 조건이란 사용자 단말(200)을 전자 장치(100)의 기설정된 영역에 근접 또는 터치하는 동작일 수 있다. 이에 따라, 리테일 서비스 로봇의 서비스와 관련된 어플리케이션이 사용자 단말(200)에 설치되고, 어플리케이션을 통해 리테일 서비스 로봇과 동일 또는 유사한 서비스가 고객에게 제공될 수 있다.

이에 따라, 고객은 물리적인 리테일 서비스 로봇이 동행하지 않더라도 고객의 단말 장치(예를 들어, 스마트 폰 등)를 통해 서비스를 제공받을 수 있다. 이하에서는 이와 같이, 로봇(전자 장치(100))이 직접 서비스를 제공하거나 사용자 단말(200)이 서비스를 제공하는 경우에 대해 자세히 설명하도록 한다.

도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 블록도이다.

도 2에 따르면, 전자 장치(100)는 센서(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.

센서(110)는 데이터를 센싱하여 객체를 식별하기 위한 구성이다. 예를 들어, 센서(110)는 카메라, Lidar(LIght Detection And Ranging) 장치, Radar(RAdio Detection And Ranging) 장치, IR(Infra-Red) 장치 또는 마이크 중 적어도 하나로 구현될 수 있다.

카메라는 전자 장치(100)의 주변 이미지를 촬영할 수 있다. 일 예로, 카메라를 통해 전자 장치 주변에 위치한 객체, 객체 주변 환경 등이 촬영될 수 있다. 카메라는 단일 카메라 또는 복수 개의 카메라로 구현될 수 있다.

LIDAR(LIght Detection And Ranging)는 레이저를 발사하고 주변 객체에서 반사되어 돌아오는 반사광을 이용하여 객체의 형상, 객체와의 거리 등 객체 및 주변 환경을 검출할 수 있는 센서일 수 있다. LIDAR는 반사광을 이용하여 주변의 3차원 이미지를 생성할 수 있다.

RADAR(RAdio Detection And Ranging)는 전자기파를 발사하고 주변 객체에서 반사되어 돌아오는 반향파를 이용하여 객체의 위치, 객체의 속도 및/또는 방향을 검출할 수 있다. 즉, RADAR 장치는 무선 신호를 이용하여 전자 장치(100)가 위치한 환경 내의 객체를 감지하도록 구성되는 센서일 수 있다.

IR(Infra-Red)은 적외선을 이용해 온도 등을 측정하여 객체를 검출할 수 있는 장치이다.

일 예로, 센서(110)가 카메라로 구현되는 경우, 카메라는 주변 환경을 촬영하고, 프로세서(120)는 촬영된 이미지에 기초하여 객체 검출(object detection)을 수행하여 객체를 식별하고, 객체의 타입을 식별할 수 있다. 다시 말해, 센서(110)가 객체를 식별하는 것이 아닌, 센서(110)를 통해 획득된 데이터에 기초하여 프로세서(120)가 객체를 식별할 수 있다.

다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 센서(110)는 객체 및 객체의 타입까지 식별할 수도 있다. 예를 들어, 센서(110) 내부에 프로세서의 기능을 수행하는 칩이 구비되는 경우, 센서(110)에 의해 획득된 데이터에 기초하여 센서(110)는 객체 검출을 수행하고, 검출된 객체에 대한 정보를 프로세서(120)로 전송할 수도 있다.

프로세서(120)는 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다.

본 개시의 일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는 디지털 신호를 처리하는 디지털 시그널 프로세서(digital signal processor(DSP), 마이크로 프로세서(microprocessor), TCON(Time controller)으로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), 컨트롤러(controller), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)), ARM 프로세서, AI(Artificial Intelligence) 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 프로세싱 알고리즘이 내장된 SoC(System on Chip), LSI(large scale integration)로 구현될 수도 있고, FPGA(Field Programmable gate array) 형태로 구현될 수도 있다. 프로세서(120)는 메모리(미도시)에 저장된 컴퓨터 실행가능 명령어(computer executable instructions)를 실행함으로써 다양한 기능을 수행할 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 센서(110)에 의해 센싱된 신호에 기초하여 객체를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 카메라에 의해 촬영된 이미지에서 객체 검출(object detection)을 수행하여 이미지에 포함된 객체를 검출하고, 객체의 타입 또한 검출할 수 있다. 일 예로, 프로세서(120)는 이미지에 포함된 객체의 특징 점을 검출하고, 특징 점들의 분포에 기초하여 객체의 타입을 식별할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(120)는 센서(110)로부터 식별된 객체 및 객체의 타입에 대한 정보를 수신할 수도 있다.

프로세서(120)는 객체의 타입이 사람인 경우, 식별된 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 식별된 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 식별할 수 있다.

여기서, 객체에 관한 컨텍스트 정보는 객체의 상태를 의미한다. 예를 들어, 객체가 제품 주변에 서 있는 상태, 객체가 주변을 둘러보는 상태, 객체가 제품을 만지는 상태, 객체가 점원과 대화하는 상태 등이 객체에 관한 컨텍스트 정보에 포함될 수 있다. 다시 말해, 프로세서(120)는 객체에 관한 컨텍스트 정보를 통해 객체가 제품에 관한 가이드가 필요한 경우인지 여부를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 객체가 제품 주변에 서 있는 상태, 객체가 주변을 둘러보는 상태, 객체가 제품을 만지는 상태의 컨텍스트 정보에 기초하여 가이드가 필요한 경우로 식별하고, 객체가 점원과 대화하는 상태의 컨텍스트 정보에 기초하여 가이드가 필요한 경우로 식별하지 않을 수 있다. 이미 객체는 점원으로부터 가이드를 받고 있는 것으로 식별되기 때문이다.

또한, 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보는 객체의 주변 환경 상태를 의미한다. 예를 들어, 객체가 긴 줄에 서서 기다리는 경우, 객체가 응시하는 제품의 위치에 복수의 객체들이 존재하는 경우, 점원이 다른 고객을 응대하는 경우, 점원이 존재하지 않는 경우 등이 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보에 포함될 수 있다. 다시 말해, 프로세서(120)는 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보를 통해 객체가 가이드가 필요한 경우인지 여부를 식별할 수 있다.

한편, 프로세서(120)는 식별된 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 식별된 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 객체에 제공될 서비스를 결정할 수 있다. 객체에 제공될 서비스는 예를 들어, 고객에게 특정 물품을 운반하는 서비스, 특정 장소로 고객을 안내하는 서비스, 제품 결제를 돕는 서비스, 제품에 대한 설명을 제공하는 서비스 등일 수 있다.

이후, 프로세서(120)는 식별된 서비스에 대응되는 가이드의 타입을 결정할 수 있다. 여기서, 가이드의 타입은 전자 장치(100)가 직접 가이드를 제공하는 제1 타입 또는 사용자 단말(200)이 가이드를 제공하는 제2 타입을 포함할 수 있다. 다시 말해, 프로세서(120)는 객체에게 제공될 가이드가 로봇(전자 장치)의 직접적인 가이드가 필요한 경우인지를 식별할 수 있다. 여기서, 로봇의 직접적인 가이드가 필요한 경우란 로봇의 이동이 요구되는 경우로서, 예를 들어, 고객에게 특정 제품의 운반이 필요한 경우, 특정 장소로 고객을 안내하기 위해 고객과 동행이 필요한 경우, 제품 결제가 필요한 경우일 수 있다. 또한, 로봇의 직접적인 가이드가 필요하지 않은 경우란 로봇의 이동이 요구되지 않는 경우로서, 예를 들어, 음성 또는 UI를 통해 제품에 대한 설명이 필요한 경우, 최근 인기 제품의 추천이 필요한 경우일 수 있다.

한편, 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 서비스를 결정하기 위해서는 메모리(미도시)에 저장된 신경망 모델이 이용될 수 있다.

구체적으로, 프로세서(120)는 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 신경망 모델에 입력하고, 신경망 모델로부터 출력되는 서비스 정보를 획득할 수 있다.

여기서, 신경망 모델은 객체에 제공될 서비스를 식별하도록 학습된 모델일 수 있다. 신경망 모델은 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 신경망 모델의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 학습 과정 동안 신경망 모델에서 획득한 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 업데이트될 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN:Deep Neural Network)를 포함할 수 있으며, 예를 들어, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 또는 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks) 등이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.

또한, 신경망 모델은 다양한 학습 알고리즘을 통해 전자 장치(100) 또는 별도의 서버/시스템을 통해 학습된 것일 수 있다. 학습 알고리즘은, 다수의 학습 데이터들을 이용하여 소정의 대상 기기를 훈련시켜 소정의 대상 기기 스스로 결정을 내리거나 예측을 할 수 있도록 하는 방법이다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으며, 본 개시에서의 학습 알고리즘은 명시한 경우를 제외하고 전술한 예에 한정되지 않는다.

예를 들어, 프로세서(120)는 신경망 모델에 객체가 응시하는 제품의 위치에 복수의 객체들이 존재하는 이미지 및 해당 이미지는 객체가 응시하는 제품에 대한 설명을 제공하는 서비스가 요구되는 상태에 해당된다는 레이블 정보를 학습 데이터로서 이용하여 신경망 모델을 학습시킬 수 있다. 여기서, 레이블 정보란 입력 데이터에 대한 명시적인 정답 정보를 의미한다.

이와 같이, 학습된 신경망 모델에 이미지가 입력되면, 신경망 모델은 확률 값을 출력할 수 있다. 예를 들어, 신경망 모델은 고객이 제품 설명에 대한 서비스를 필요로 하는 경우일 확률 0.1, 제품 결제에 대한 서비스를 필요로 하는 경우일 확률 0.8, 특정 물품에 대한 운반 서비스를 필요로 하는 경우일 확률 0.1과 같이 확률 값을 생성할 수 있다. 신경망 모델은 생성된 확률 값 중 가장 높은 확률 값을 갖는 정보를 출력할 수 있다.

이에, 프로세서(120)는 신경망 모델로부터 출력된 정보에 기초하여 객체에 제공될 서비스를 식별할 수 있다. 이후, 프로세서(120)는 식별된 서비스에 대응되는 가이드의 타입을 결정할 수 있다. 일 예로, 각 서비스에 대응되는 가이드의 타입에 대한 정보가 메모리에 저장될 수 있다. 예를 들어, 제품 결제 서비스는 제1 타입이고, 제품 설명에 대한 서비스는 제1 타입 및 제2 타입 모두에 해당될 수 있다는 정보와 같이 서비스 및 이에 대응되는 가이드의 타입에 대한 정보가 메모리에 저장될 수 있다. 이러한 정보는 메모리에 기저장되어 있거나 외부 서버로부터 수신된 정보일 수 있다.

프로세서(120)는 저장된 정보에 기초하여 식별된 서비스에 대응되는 가이드의 타입을 결정할 수 있다.

한편, 식별된 서비스에 대응되는 가이드 타입이 제1 타입 및 제2 타입 모두 가능한 경우를 상정한다. 이 경우, 프로세서(120)는 가이드의 타입에 대한 문의를 제공하도록 스피커를 제어할 수 있다. 프로세서(120)는 가이드의 타입에 대한 피드백 정보가 수신되면, 수신된 피드백 정보에 기초하여 전자 장치(100) 또는 사용자 단말(200)이 가이드를 제공할 수 있다.

예를 들어, 스피커를 통해"제품 설명을 누구에게 들으시겠어요?"와 같은 음성을 제공하여 사용자에게 전자 장치(100) 또는 사용자 단말(200)을 선택하도록 요청할 수 있다. 이후, 사용자로부터 전자 장치(100)가 선택되면 사용자 단말(200)이 아닌 전자 장치(100)가 직접 제품에 대한 설명을 제공할 수 있다.한편, 프로세서(120)는 통신 인터페이스를 통해 사용자 단말(200)로부터 제공되는 가이드와 관련된 정보가 수신되면 제공된 가이드 및 수신된 가이드와 관련된 정보를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 신경망 모델을 업데이트할 수 있다.

구체적으로, 신경망 모델은 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 서비스를 출력하고, 출력된 서비스에 대응되는 가이드의 타입이 사용자 단말(200)이 가이드를 제공하는 제2 타입으로 식별된 경우를 상정한다. 이에 따라, 사용자 단말(200)이 가이드를 제공하였으나, 고객으로부터 사용자 단말(200)이 제공한 가이드에 대해 부정적인 피드백이 입력되는 경우, 사용자 단말(200)은 제공한 가이드 및 제공한 가이드와 관련된 정보(고객의 피드백 정보)를 전자 장치(100)로 전송할 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 통신 인터페이스를 통해 사용자 단말(200)로부터 제공되는 가이드와 관련된 정보가 수신되면, 사용자 단말(200)에서 제공된 가이드 및 수신된 가이드와 관련된 정보(고객의 피드백 정보)를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 신경망 모델을 업데이트할 수 있다.

또한, 프로세서(120)는 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보뿐만 아니라 객체로부터 입력된 정보에 기초하여 서비스를 식별하여 가이드의 타입을 결정할 수도 있다.

구체적으로, 프로세서(120)는 전자 장치(100)에 구비된 마이크(미도시) 또는 사용자 단말(200)에 구비된 마이크를 통해 수신된 사용자 음성을 인식하여 사용자의 의도 정보를 식별하고, 의도 정보에 기초하여 가이드의 타입을 결정할 수 있다. 의도 정보 및 가이드 타입의 관계에 대하여는 룩업 테이블 형태로 메모리에 저장될 수 있다. 이와 같은, 룩업 테이블은 전자 장치(100)의 메모리에 기 저장되어 있거나, 외부 서버로부터 수신하여 저장될 수 있다.

예를 들어, 사용자의 의도 정보가 제품의 설명을 요청하는 경우, 이에 대응되는 가이드의 타입은 사용자 단말(200)이 가이드를 제공하는 제2 타입에 해당된다는 관계 정보가 메모리에 저장될 수 있다. 이에 따라, 프로세서(120)는 객체로부터 입력된 정보에 기초하여 가이드의 타입을 결정할 수 있다.

이와 같이 객체로부터 정보를 입력받기 위해, 프로세서(120)는 객체에 필요한 서비스를 문의할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 스피커(150)를 통해 "어떤 서비스를 원하세요?"와 같이 구체적인 가이드를 문의할 수 있다. 이에 따라, 객체로부터 정보가 입력되면, 프로세서(120)는 입력된 정보에 대응되는 가이드의 타입을 결정할 수 있다.

상술한 바와 같이, 프로세서(120)는 가이드의 타입이 제1 타입이면 전자 장치(100)를 통해 가이드를 직접 제공하고, 가이드의 타입이 제2 타입이면 가이드와 관련된 정보를 사용자 단말(200)로 전송하도록 통신 인터페이스(미도시)를 제어할 수 있다.

여기서, 가이드와 관련된 정보는 가이드의 내용 및 가이드의 출력 형태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다시 말해, 프로세서(120)는 가이드의 타입이 제2 타입이면, 가이드의 내용 및 가이드의 출력 형태에 대한 정보를 사용자 단말(200)로 전송하도록 통신 인터페이스를 제어할 수 있다.

구체적으로, 프로세서(120)는 가이드의 타입이 사용자 단말(200)이 가이드를 제공하는 제2 타입이면, 사용자 단말(200)을 전자 장치(100)의 기설정된 영역에 근접 또는 터치하도록 하는 요청을 출력하도록 스피커(미도시)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 스피커를 통해 "고객님의 휴대폰을 제 얼굴에 터치해주세요"와 같은 음성이 제공될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 전자 장치(100)에 구비된 디스플레이(미도시)를 통해 사용자 단말(200)을 전자 장치(100)의 기설정된 영역에 근접 또는 터치하도록 하는 메시지가 출력될 수도 있다.

프로세서(120)는 전자 장치(100)의 기설정된 영역에 사용자 단말(200)이 근접 또는 터치된 것으로 식별되면, 사용자 단말(200)에서 가이드를 제공받기 위한 정보를 제공할 수 있다. 일 예로, 프로세서(120)는 기설정된 영역에 배치된 NFC(Near Field Communication) 모듈을 통해 가이드와 관련된 정보를 사용자 단말(200)로 전송할 수 있다.

이에 따라, 전자 장치(100) 및 사용자 단말(200)은 객체로부터 하나의 질의에 대해 동일한 응답 정보를 제공할 수 있다. 여기서, 가이드의 출력 형태란 음성 또는 UI 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)를 통해 제공되는 음성과 사용자 단말(200)을 통해 제공되는 음성이 동일할 수 있다. 또는 전자 장치(100)를 통해 제공되는 UI의 외형과 사용자 단말(200)을 통해 제공되는 UI의 외형이 동일할 수 있다. 다시 말해, 제2 타입인 경우의 가이드의 출력 형태는, 가이드의 타입이 제1 타입인 경우, 전자 장치(100)를 통해 제공되는 가이드의 출력 형태와 동일 또는 유사할 수 있다. 이에 따라, 고객은 사용자 단말(200)을 통해 서비스를 제공받는 경우에도 리테일 서비스 로봇을 통해 가이드를 제공받는 경우와 유사한 것으로 인식할 수 있다.

한편, 가이드의 타입이 사용자 단말(200)이 가이드를 제공하는 제2 타입으로 식별된 경우, 사용자 단말(200)로 제공되는 가이드와 관련된 정보는 가이드를 제공하기 위한 어플리케이션에 관한 정보일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)로 제공되는 가이드와 관련된 정보는 기설정된 어플리케이션을 사용자 단말(200)에 설치하기 위한 정보일 수 있다. 사용자 단말(200)은 설치된 어플리케이션을 통해 전자 장치(100)에서 제공되는 가이드의 내용과 동일한 내용을 출력하고, 전자 장치(100)에서 제공되는 가이드의 출력 형태와 동일 또는 유사한 출력 형태를 제공할 수 있다.

한편, 프로세서(120)는 제2 타입에 기초하여 사용자 단말(200)에서 가이드가 제공되는 중 가이드의 타입이 전자 장치(100)가 가이드를 제공하는 제1 타입으로 변경되면, 사용자 단말(200)로부터 위치 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(120)는 수신된 위치 정보에 기초하여 전자 장치(100)를 이동시키고, 이동된 위치에서 가이드를 직접 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200)이 가이드를 제공하는 중 객체로부터 "카탈로그 가져다줘"와 같은 정보가 입력되면, 사용자 단말(200)은 객체로부터 입력된 정보에 대응되는 가이드의 타입이 제1 타입임을 식별할 수 있다. 이 경우, 사용자 단말(200)은 위치 정보 및 객체로부터 입력된 정보를 전자 장치(100)로 전송할 수 있다. 이 경우, 프로세서(120)는 사용자 단말(200)로부터 위치 정보 및 객체로부터 입력된 정보가 수신되면, 객체의 요청에 대응되는 카탈로그를 구비하여 위치 정보에 기초하여 사용자 단말(200)이 위치한 장소(객체가 위치한 장소)로 전자 장치(100)를 이동시킬 수 있다. 이후, 전자 장치(100)는 객체에게 요청한 카탈로그를 제공할 수 있다.

다만, 이에 한정되는 것은 아니며 프로세서(120)는 사용자 단말과 통신 연결되어 사용자 단말(200)로부터 주기적으로 위치 정보를 수신할 수도 있다. 따라서, 제1 타입의 가이드를 제공하는 전자 장치(100)와 제2 타입의 가이드를 제공하는 사용자 단말(200)이 근접하는 경우, 객체 간 충돌이 발생하지 않도록 전자 장치(100) 또는 사용자 단말(200)은 충돌이 발생할 수 있음을 알리는 정보 등을 스피커를 통해 제공할 수 있다. 이는 사각 지대에서 고객 간 서로를 인지하지 못한 경우에도, 전자 장치(100) 및 사용자 단말(200)은 상호 위치 정보를 공유하여 이를 고객에게 제공함으로써 고객 간 충돌 또는 전자 장치(100) 및 고객 간 충돌이 방지될 수 있다.

한편, 프로세서(120)는 식별된 객체 및 객체로부터 입력된 정보를 매핑하여 메모리에 저장하고, 저장된 정보에 기초하여 가이드를 제공할 수 있다.

예를 들어, A라는 객체로부터 특정 냉장고에 대한 설명이 요청되는 경우, 프로세서(120)는 A 객체 및 특정 냉장고에 대한 설명 요청이라는 입력 정보를 매핑하여 저장할 수 있다. 이후, A 객체가 매장을 재방문하는 경우, 프로세서(120)는 해당 냉장고에 대한 최신 정보 또는 냉장고에 대한 추천 제품 등에 대한 정보를 제공할 수 있다.

다시 말해, 프로세서(120)는 객체의 프로파일 정보를 저장하여, 객체를 응대하는 경우 프로파일 정보에 기초한 가이드를 제공할 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.

도 3에 따르면, 전자 장치(100)는 센서(110), 프로세서(120), 통신 인터페이스(130), 메모리(140), 스피커(150), 마이크(160), 디스플레이(170)를 포함한다. 도 3에 도시된 구성 중 도 2에 도시된 구성과 중복되는 부분에 대해서는 자세한 설명을 생략하도록 한다.

프로세서(120)는 메모리(140)에 저장된 각종 프로그램을 이용하여 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다.

프로세서(120)는 RAM, ROM, 메인 CPU, 제1 내지 n 인터페이스, 버스를 포함한다. 이때, RAM, ROM, 메인 CPU, 제1 내지 n 인터페이스 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다.

ROM에는 시스템 부팅을 위한 명령어 세트 등이 저장된다. 턴온 명령이 입력되어 전원이 공급되면, 메인 CPU는 ROM에 저장된 명령어에 따라 메모리(140)에 저장된 O/S를 RAM에 복사하고, O/S를 실행시켜 시스템을 부팅시킨다. 부팅이 완료되면, 메인 CPU는 메모리(140)에 저장된 각종 어플리케이션 프로그램을 RAM에 복사하고, RAM에 복사된 어플리케이션 프로그램을 실행시켜 각종 동작을 수행한다.

메인 CPU는 메모리(140)에 액세스하여, 메모리(140)에 저장된 O/S를 이용하여 부팅을 수행한다. 그리고, 메인 CPU는 메모리(140)에 저장된 각종 프로그램, 컨텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행한다.

제1 내지 n 인터페이스는 상술한 각종 구성요소들과 연결된다. 인터페이스들 중 하나는 네트워크를 통해 외부 장치와 연결되는 네트워크 인터페이스가 될 수도 있다.

회로(circuitry)를 포함하는 통신 인터페이스(130)는 사용자 단말(200)과 통신할 수 있는 구성이다. 구체적으로, 통신 인터페이스(130)는 사용자 단말(200)로 가이드와 관련된 정보를 전송할 수 있다.

통신 인터페이스(130)는 NFC(Near Field Communication) 모듈, 와이파이 모듈(미도시), 블루투스 모듈(미도시), IR(infrared) 모듈, LAN(Local Area Network) 모듈, 무선 통신 모듈(미도시) 등을 포함할 수 있다. 여기서, 각 통신 모듈은 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈은 상술한 통신 방식 이외에 지그비(zigbee), 이더넷(Ethernet), USB(Universal Serial Bus), MIPI CSI(Mobile Industry Processor Interface Camera Serial Interface), 3G(3rd Generation), 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(LTE Advanced), 4G(4th Generation), 5G(5th Generation)등과 같은 다양한 무선 통신 규격에 따라 통신을 수행하는 적어도 하나의 통신 칩을 포함할 수 있다. 다만 이는 일 실시 예에 불과하며 통신 인터페이스(130)는 다양한 통신 모듈 중 적어도 하나의 통신 모듈을 이용할 수 있다.

특히, 통신 인터페이스(130)는 사용자 단말(200)로 가이드와 관련된 정보를 전송할 수 있다. 가이드와 관련된 정보는 가이드의 내용 및 가이드의 출력 형태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또는, 가이드와 관련된 정보는 가이드를 제공하기 위한 어플리케이션에 관한 정보일 수 있다.

이 경우, 통신 인터페이스(130)는 NFC 모듈로 구현되어, 사용자 단말(200)이 전자 장치(100)의 NFC 모듈이 배치된 기설정된 영역에 근접하거나 터치되는 경우, NFC 모듈을 통해 가이드와 관련된 정보가 사용자 단말(200)로 전송될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 NFC 모듈 이외의 근접 통신 모듈이 이용되거나, 전자 장치(100)의 기설정된 영역과 사용자 단말(200)의 근접과 관계없는 무선 통신 모듈을 통해 가이드와 관련된 정보가 사용자 단말(200)로 전송될 수 있다.

한편, 통신 인터페이스(130)는 상술한 무선 통신 방식뿐만 아니라 유선 통신 방식을 통해서도 사용자 단말(200)과 통신을 수행할 수 있다.

메모리(140)는 데이터 저장 용도에 따라 전자 장치(100)에 임베디드된 메모리 형태로 구현되거나, 전자 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리 형태로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 구동을 위한 데이터의 경우 전자 장치(100)에 임베디드된 메모리에 저장되고, 전자 장치(100)의 확장 기능을 위한 데이터의 경우 전자 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리에 저장될 수 있다. 한편, 전자 장치(100)에 임베디드된 메모리의 경우 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나로 구현되고, 전자 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리의 경우 메모리 카드(예를 들어, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 등), USB 포트에 연결 가능한 외부 메모리(예를 들어, USB 메모리) 등과 같은 형태로 구현될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 메모리(140)는 객체에 제공될 서비스를 식별하도록 학습된 신경망 모델을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(140)는 식별된 객체 및 객체로부터 입력된 정보를 매핑하여 저장할 수 있다. 메모리(140)는 서비스 및 이에 대응되는 가이드 타입의 관계 정보를 저장할 수 있다. 또한, 사용자의 의도 정보 및 가이드 타입의 관계 정보를 저장할 수 있다. 메모리(140)는 센서(110)로부터 획득된 데이터를 저장할 수도 있다.

스피커(150)는 각종 오디오 데이터뿐만 아니라 각종 알림 음이나 음성 메시지를 출력하는 구성이다. 특히, 스피커(150)는 가이드의 타입이 사용자 단말(200)이 가이드를 제공하는 제2 타입이면, 사용자 단말(200)을 전자 장치(100)의 기설정된 영역에 근접 또는 터치하도록 하는 요청을 출력할 수 있다. 예를 들어, 스피커(150)는 "고객님의 휴대폰을 제 얼굴에 터치해주세요"와 같은 음성을 제공할 수 있다.

이와 같이, 스피커(150)는 프로세서(120)의 제어에 따라 음성을 통해 제품에 대한 정보, 고객 질의에 대한 응답 정보 등 다양한 정보를 제공할 수 있다.

마이크(160)는 객체의 음성 신호를 획득하는 구성이다. 마이크(160)를 통해 수신된 음성 신호는 음성 인식 모듈을 통해 텍스트 정보로 변환되어 화자의 의도 정보가 식별될 수 있다. 예를 들어, 마이크(160)를 통해 "최신 냉장고를 추천해줘"라는 음성이 수신되는 경우, 음성 인식 과정을 통해 화자의 의도 정보가 식별되어, 전자 장치(100)는 최신 냉장고에 대한 정보를 스피커(150) 또는 디스플레이(170)를 통해 제공할 수 있다.

또한, 마이크(160)를 통해 수신되는 음성 신호에 기초하여 프로세서(120)에 의해 객체 또는 객체의 타입이 식별될 수도 있다.

한편, 마이크(160)는 전자 장치(100)에 구비되는 것으로 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니며 마이크는 사용자 단말(200)에 구비될 수도 있다. 사용자 단말(200)에 구비되는 마이크 또한 상술한 마이크(160)와 동일한 동작을 수행할 수 있다.

디스플레이(170)는 다양한 컨텐츠 또는 정보를 디스플레이하는 구성이다. 특히, 디스플레이(170)는 고객의 요청에 대한 응답 정보, 최신 제품 정보, 사용자 단말(200)로 가이드와 관련된 정보를 제공하기 위해 사용자 단말(200)이 근접 또는 터치되어야 하는 기설정된 영역 등을 디스플레이할 수 있다.

디스플레이(170)는 LCD(liquid crystal display), OLED(organic light-emitting diode), LCoS(Liquid Crystal on Silicon), DLP(Digital Light Processing), QD(quantum dot) 디스플레이 패널, QLED(quantum dot light-emitting diodes), 마이크로 LED(micro light-emitting diode) 등과 같은 다양한 형태의 디스플레이로 구현될 수 있다.

디스플레이(170)는 터치패드와 상호 레이어 구조를 이루는 터치스크린 형태로 구현될 수 있다. 여기서, 터치스크린은 터치 입력 위치 및 면적뿐만 아니라 터치 입력 압력까지도 검출할 수 있도록 구성될 수 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 가이드를 제공하는 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.

전자 장치(100)는 객체를 식별할 수 있다(S410). 구체적으로, 전자 장치(100)는 센서(110)를 통해 센싱된 신호에 기초하여 객체를 식별할 수 있다. 예를 들어, 카메라, Lidar 또는 마이크(160)를 통해 획득된 데이터에 기초하여 객체를 식별할 수 있다. 여기서, 객체의 타입은 고객 즉, 사람일 수 있다.

전자 장치(100)는 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 식별할 수 있다(S420). 여기서, 객체에 관한 컨텍스트 정보는 객체의 상태를 의미한다. 예를 들어, 객체가 제품 주변에 서 있는 경우, 객체가 주변을 둘러보는 경우, 객체를 제품을 만지는 경우 등이 객체에 관한 컨텍스트 정보에 포함될 수 있다. 또한, 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보는 객체의 주변 환경 상태를 의미한다. 예를 들어, 객체가 긴 줄에 서서 기다리는 경우, 객체가 응시하는 제품의 위치에 복수의 객체들이 존재하는 경우, 점원이 다른 고객을 응대하는 경우, 점원이 존재하지 않는 경우 등이 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보에 포함될 수 있다.

전자 장치(100)는 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나 및 객체로부터 입력된 정보에 기초하여 서비스를 식별하고, 식별된 서비스에 대응되는 가이드의 타입을 결정할 수 있다(S430).

일 예로, 컨텍스트 정보 또는 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나가 신경망 모델에 입력되면, 학습된 신경망 모델은 서비스를 출력할 수 있다.

다른 예로, 전자 장치(100)는 객체로부터 입력된 정보로부터 객체의 의도 정보를 획득하고, 의도 정보에 대응되는 가이드의 타입을 식별할 수 있다. 의도 정보 및 가이드의 타입의 관계 정보는 전자 장치(100)에 기 저장되어 있거나, 전자 장치(100)는 외부 서버(미도시)로부터 의도 정보 및 가이드 타입의 관계 정보를 수신할 수 있다. 전자 장치(100)는 의도 정보 및 가이드 타입의 관계 정보에 기초하여 객체로부터 입력된 정보로부터 가이드의 타입을 식별할 수 있다.

전자 장치(100)는 식별된 가이드의 타입이 전자 장치(100)가 가이드를 직접 제공하는 제1 타입인지 여부를 식별할 수 있다(S440). 다시 말해, 프로세서(120)는 객체에게 제공될 가이드가 리테일 서비스 로봇(전자 장치)의 직접적인 가이드가 필요한 경우인지를 식별할 수 있다. 여기서, 로봇의 직접적인 가이드가 필요한 경우란 로봇의 이동이 요구되는 경우로서, 예를 들어, 특정 제품을 고객에게 운반하는 경우, 특정 장소로 고객을 안내하기 위해 고객과 동행하는 경우일 수 있다.

식별된 가이드의 타입이 제1 타입인 경우(S440-Y), 로봇으로 구현되는 전자 장치(100)가 직접 가이드를 제공할 수 있다(S450).

식별된 가이드의 타입이 제1 타입이 아닌 제2 타입인 경우(S440-N), 전자 장치(100)는 기설정된 영역에 사용자 단말(200)을 근접 또는 터치하도록 하는 요청을 출력할 수 있다(S460). 예를 들어, 스피커(150)를 통해 "고객님의 휴대폰을 제 얼굴에 터치해주세요"와 같은 음성이 제공될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 전자 장치(100)에 구비된 디스플레이(170)를 통해 사용자 단말(200)을 전자 장치(100)의 기설정된 영역에 근접 또는 터치하도록 하는 메시지가 출력될 수도 있다.

이에 따라, 사용자 단말(200)이 전자 장치(100)의 기설정된 영역에 근접 또는 터치되는 경우, 전자 장치(100)는 사용자 단말(200)로 가이드와 관련된 정보를 전송할 수 있다. 여기서, 가이드와 관련된 정보는 가이드의 내용 및 가이드의 출력 형태에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또는, 가이드와 관련된 정보는 가이드를 제공하기 위한 어플리케이션에 관한 정보일 수 있다.

이후, 사용자 단말(200)은 전자 장치(100)로부터 수신된 가이드와 관련된 정보에 기초하여 객체에게 가이드를 제공할 수 있다(S470).

도 5는 본 개시의 일 실시 예에 따른 컨텍스트 정보를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.

본 개시에서 컨텍스트 정보는 객체에 관한 컨텍스트 정보 및 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보를 포함한다.

도 5에 따르면, 객체에 관한 컨텍스트 정보는 객체가 냉장고 주변에 존재하며 냉장고를 응시하는 경우를 포함할 수 있다. 또한, 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보는 객체가 응시하는 냉장고 주변에 다수의 객체가 존재하는 경우를 포함할 수 있다.

전자 장치(100)는 이와 같은 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 신경망 모델에 입력하고, 신경망 모델로부터 출력되는 정보에 기초하여 서비스를 식별하고, 식별된 서비스에 대응되는 가이드의 타입을 결정할 수 있다.

도 5를 참고하면, 객체가 냉장고를 응시하는 정보로부터 객체의 관심사가 냉장고라는 정보가 획득될 수 있고, 냉장고 주변에 다수의 객체가 존재하므로 냉장고 주변에 접근하지 못한다는 정보가 획득될 수 있다. 이에 따라, 신경망 모델은 객체가 냉장고에 대한 설명이 필요하다는 정보를 획득할 수 있다. 다시 말해, 신경망 모델은 냉장고 설명에 대한 서비스를 객체에 제공될 서비스로서 출력할 수 있다. 전자 장치(100)는 냉장고에 대한 설명은 전자 장치(100)의 이동이 요구되는 경우는 아니므로, 사용자 단말(200)이 가이드를 제공하는 제2 타입으로 가이드의 타입을 결정할 수 있다.

이에 따라, 전자 장치(100)의 기설정된 영역에 사용자 단말(200)이 근접 또는 터치되는 경우, 전자 장치(100)는 사용자 단말(200)로 가이드와 관련된 정보를 전송할 수 있다.

이후, 사용자 단말(200)은 객체가 응시한 냉장고에 대한 정보를 제공할 수 있다.

도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 가이드의 타입이 제1 타입인 경우를 설명하기 위한 도면이다.

전자 장치(100)는 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나 및 객체로부터 입력된 정보에 기초하여 서비스를 식별하고, 식별된 서비스에 대응되는 가이드의 타입을 결정할 수 있다.

도 6에서는, 객체로부터 입력된 정보에 기초하여 가이드의 타입이 결정되는 경우를 설명한다.

예를 들어, 객체의 컨텍스트 정보가 주변을 둘러보는 경우를 상정한다. 이에 따라, 전자 장치(100)는 객체가 가이드를 필요로 하는 경우로 식별하여 객체에게 접근할 수 있다.

이후, 객체로부터 특정 제품에 대한 카탈로그 요청이 입력되는 경우, 전자 장치(100)는 음성 인식을 통해 객체의 의도 정보가 카탈로그 요청임을 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 메모리(140)에 저장된 의도 정보 및 가이드의 타입 간 관계 정보에 기초하여 카탈로그 요청에 대한 가이드의 타입을 식별할 수 있다. 카탈로그 요청은 객체에게 직접 카탈로그를 운반해야 하는 즉, 전자 장치(100)의 이동이 요구되는 타입이므로 전자 장치(100)는 제1 타입으로 가이드 타입을 결정할 수 있다.

이에 전자 장치(100)는 사용자 단말(200)로 가이드와 관련된 정보를 전송하지 않고, 직접 카탈로그를 운반하여 고객에게 제공할 수 있다.

도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 가이드의 타입이 제2 타입인 경우를 설명하기 위한 도면이다.

전자 장치(100)는 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나 및 객체로부터 입력된 정보에 기초하여 가이드의 타입을 제2 타입으로 결정한 경우를 상정한다.

이 경우, 전자 장치(100)는 사용자 단말(200)을 전자 장치(100)의 기설정된 영역에 근접 또는 터치하도록 하는 요청을 출력하도록 스피커(150)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 스피커를 통해 "고객님의 휴대폰을 제 얼굴에 터치해주세요"와 같은 음성이 제공될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 전자 장치(100)에 구비된 디스플레이(170)를 통해 사용자 단말(200)을 전자 장치(100)의 기설정된 영역에 근접 또는 터치하도록 하는 메시지가 출력될 수도 있다.

전자 장치(100)의 기설정된 영역에 사용자 단말(200)이 근접 또는 터치된 것으로 식별되면, 전자 장치(100)는 사용자 단말(200)에서 가이드를 제공받기 위한 정보를 제공할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(100)는 가이드와 관련된 어플리케이션 정보를 사용자 단말(200)로 전송할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(200)에 가이드와 관련된 어플리케이션이 설치되고, 설치된 어플리케이션을 통해 객체에게 가이드가 제공될 수 있다.

사용자 단말(200)에서 제공되는 가이드의 음성은 전자 장치(100)를 통해 제공되는 음성 동일할 수 있다. 또한, 사용자 단말(200)에서 제공되는 가이드의 UI는 전자 장치(100)를 통해 제공되는 UI의 외형과 동일할 수 있다. 이에 따라, 고객은 사용자 단말(200)을 통해 서비스를 제공받는 경우에도 전자 장치(100)를 통해 가이드를 제공받는 경우와 유사한 것으로 인식할 수 있다.

도 8은 본 개시의 일 실시 예에 따른 가이드의 타입이 제2 타입에서 제1 타입으로 변경되는 경우를 설명하기 위한 도면이다.

이에 따라, 사용자 단말(200)은 전자 장치(100)로부터 가이드와 관련된 정보를 수신하여 객체에게 가이드를 제공할 수 있다.

이와 같이, 사용자 단말(200)로부터 가이드가 제공되는 중 객체로부터 정보가 입력되는 경우를 상정한다.

예를 들어, 객체로부터 "카탈로그 가져다줘"라는 음성이 사용자 단말(200)에 입력되는 경우, 사용자 단말(200)은 음성 인식 등의 과정을 거쳐 객체의 의도 정보가 카탈로그 요청임을 식별할 수 있다. 이 경우, 사용자 단말(200)은 의도 정보 및 가이드 타입 간 관계 정보에 기초하여 객체로부터 입력된 정보에 대응되는 가이드의 타입을 식별할 수 있다. 여기서, 사용자 단말(200)은 의도 정보 및 가이드 타입 간 관계 정보는 전자 장치(100)로부터 수신하거나 외부 서버로부터 수신하여 저장할 수 있다.

사용자 단말(200)은 객체로부터 입력된 정보에 대응되는 가이드의 타입이 전자 장치(100)의 이동이 요구되는 제1 타입임을 식별할 수 있다. 이 경우, 사용자 단말(200)은 사용자 단말(200)의 위치 정보 및 객체로부터 입력된 정보를 전자 장치(100)로 전송할 수 있다. 사용자 단말(200)로부터 위치 정보 및 객체로부터 입력된 정보를 수신한 전자 장치(100)는 전자 장치(100)의 현재 상태를 식별할 수 있다. 이에 따라, 즉각적으로 객체로부터 입력된 정보에 대응되는 동작을 수행할 수 있는 경우, 전자 장치(100)는 사용자 단말(200)로 해당 동작을 수행할 수 있다는 정보를 전송하고, 해당 동작을 수행한 후 수신된 위치 정보에 기초하여 사용자 단말(200)로 이동할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치(100)는 사용자 단말(200)로부터 카탈로그 요청에 대한 정보가 수신되는 경우, 위치 정보에 기초하여 카탈로그를 객체에게 운반할 수 있다.

다만, 전자 장치(100)의 현재 상태가 다른 고객을 응대하는 등 즉각적으로 객체로부터 입력된 정보에 대응되는 동작을 수행할 수 없는 경우, 전자 장치(100)는 사용자 단말(200)로 해당 동작을 수행할 수 없다는 정보를 전송할 수 있다. 이 경우, 사용자 단말(200)은 카탈로그의 위치 정보를 제공하는 등 객체로부터 입력된 정보와 관련된 정보를 제공할 수 있다.

도 9는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

전자 장치(100)는 객체를 식별할 수 있다(S910).

전자 장치(100)는 객체가 식별되면, 식별된 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 식별된 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 객체에 제공될 서비스를 식별하고, 식별된 서비스에 대응되는 가이드의 타입을 결정할 수 있다(S920).

여기서, 가이드의 타입은 전자 장치(100)가 가이드를 제공하는 제1 타입 또는 사용자 단말(200)이 가이드를 제공하는 제2 타입을 포함할 수 있다.

전자 장치(100)는 가이드의 타입이 제1 타입이면 가이드를 직접 제공하고, 가이드의 타입이 제2 타입이면 가이드와 관련된 정보를 사용자 단말(200)로 전송할 수 있다.

전자 장치(100)는 결정된 가이드의 타입에 기초하여 가이드를 제공할 수 있다(S930).

전자 장치(100)는 제2 타입에 기초하여 사용자 단말(200)에서 가이드가 제공되는 중 가이드의 타입이 제1 타입으로 변경되면, 사용자 단말(200)로부터 위치 정보를 수신하고, 수신된 위치 정보에 기초하여 전자 장치(100)를 이동시키고, 이동된 위치에서 가이드를 직접 제공할 수 있다.

전자 장치(100)는 가이드의 타입이 제2 타입이면, 가이드의 내용 및 가이드의 출력 형태에 대한 정보를 사용자 단말(200)로 전송할 수 있다.

여기서, 가이드의 출력 형태는 가이드의 타입이 제1 타입인 경우, 전자 장치(100)를 통해 제공되는 가이드의 출력 형태와 동일할 수 있다.

전자 장치(100)는 가이드의 타입이 사용자 단말(200)이 가이드를 제공하는 제2 타입이면, 사용자 단말(200)을 전자 장치(100)의 기설정된 영역에 근접 또는 터치하도록 하는 요청을 출력하고, 전자 장치(100)의 기설정된 영역에 사용자 단말(200)이 근접 또는 터치된 것으로 식별되면, 사용자 단말(200)에서 가이드를 제공받기 위한 정보를 제공할 수 있다.

전자 장치(100)는 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를, 객체에 제공될 서비스를 식별하도록 학습된 기 저장된 신경망 모델에 입력하고, 신경망 모델로부터 출력되는 서비스에 기초하여 가이드를 제공할 수 있다.

전자 장치(100)는 사용자 단말(200)로부터 제공되는 가이드와 관련된 정보가 수신되면, 제공된 가이드 및 수신된 가이드와 관련된 정보를 비교하고, 비교 결과에 기초하여 신경망 모델을 업데이트할 수 있다.

한편, 전자 장치(100)는 식별된 객체 및 객체로부터 입력된 정보를 매핑하여 저장하고, 저장된 정보에 기초하여 가이드를 제공할 수 있다.

각 단계의 상세 동작에 대해서는 상술한 바 있으므로 자세한 설명은 생략하도록 한다.

한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치(전자 장치)에 설치 가능한 어플리케이션 형태로 구현될 수 있다.

또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 방법들은, 기존 전자 장치(전자 장치)에 대한 소프트웨어 업그레이드, 또는 하드웨어 업그레이드 만으로도 구현될 수 있다.

또한, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들은 전자 장치에 구비된 임베디드 서버, 또는 전자 장치 중 적어도 하나의 외부 서버를 통해 수행되는 것도 가능하다.

한편, 본 개시의 일시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 전자 장치를 포함할 수 있다. 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 프로세서의 제어 하에 다른 구성요소들을 이용하여 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.

또한, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

또한, 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다. 일부 경우에 있어 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 동작을 수행할 수 있다.

한편, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 기기의 프로세싱 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium) 에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 명령어는 특정 기기의 프로세서에 의해 실행되었을 때 상술한 다양한 실시 예에 따른 기기에서의 처리 동작을 특정 기기가 수행하도록 한다.

비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.

또한, 상술한 다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시 예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

100 : 전자 장치 110 : 센서
120 : 프로세서 130 : 통신 인터페이스
140 : 메모리 150 : 스피커
160 : 마이크 170 : 디스플레이
200 : 사용자 단말

Claims

전자 장치에 있어서,
센서; 및
상기 센서에 의해 센싱된 신호에 기초하여 객체가 식별되면, 상기 식별된 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 상기 식별된 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 객체에 제공될 서비스를 식별하고,
상기 식별된 서비스에 대응되는 가이드의 타입을 결정하고,
상기 결정된 가이드의 타입에 기초하여 가이드를 제공하는 프로세서;를 포함하는 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 상기 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나 및 상기 객체로부터 입력된 정보에 기초하여 상기 서비스를 결정하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
회로(Circuitry)를 포함하는 통신 인터페이스;를 더 포함하며,
상기 가이드의 타입은,
상기 전자 장치가 상기 가이드를 제공하는 제1 타입 또는 사용자 단말이 상기 가이드를 제공하는 제2 타입을 포함하며,
상기 프로세서는,
상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입이면, 상기 가이드를 직접 제공하고,
상기 가이드의 타입이 상기 제2 타입이면, 상기 가이드와 관련된 정보를 상기 사용자 단말로 전송하도록 상기 통신 인터페이스를 제어하는, 전자 장치.
제3항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제2 타입에 기초하여 상기 사용자 단말에서 가이드가 제공되는 중 상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입으로 변경되면, 상기 사용자 단말로부터 위치 정보를 수신하고,
상기 수신된 위치 정보에 기초하여 상기 전자 장치를 이동시키고, 상기 이동된 위치에서 상기 가이드를 직접 제공하는, 전자 장치.
제3항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 가이드의 타입이 상기 제2 타입이면, 상기 가이드의 내용 및 상기 가이드의 출력 형태에 대한 정보를 상기 사용자 단말로 전송하도록 상기 통신 인터페이스를 제어하며,
상기 가이드의 출력 형태는,
상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입인 경우, 상기 전자 장치를 통해 제공되는 상기 가이드의 출력 형태와 동일한, 전자 장치,
제3항에 있어서,
스피커;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입 및 상기 제2 타입으로 식별되면, 상기 가이드의 타입에 대한 문의를 제공하도록 상기 스피커를 제어하고,
상기 가이드의 타입에 대한 피드백 정보가 수신되면, 상기 수신된 피드백 정보에 기초하여 상기 전자 장치 또는 상기 사용자 단말이 가이드를 제공하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
객체에 제공될 서비스를 식별하도록 학습된 신경망 모델이 저장된 메모리;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 센서를 통해 획득된 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 상기 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를 상기 신경망 모델에 입력하고, 상기 신경망 모델로부터 출력되는 상기 서비스에 기초하여 상기 가이드를 제공하는, 전자 장치.
제7항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 통신 인터페이스를 통해 상기 사용자 단말로부터 제공되는 가이드와 관련된 정보가 수신되면, 상기 제공된 가이드 및 상기 수신된 가이드와 관련된 정보를 비교하고,
비교 결과에 기초하여 상기 신경망 모델을 업데이트하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
스피커;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 가이드의 타입이 사용자 단말이 가이드를 제공하는 타입이면, 상기 사용자 단말을 상기 전자 장치의 기설정된 영역에 근접 또는 터치하도록 하는 요청을 출력하도록 상기 스피커를 제어하고,
상기 전자 장치의 기설정된 영역에 상기 사용자 단말이 근접 또는 터치된 것으로 식별되면, 상기 사용자 단말에서 상기 가이드를 제공받기 위한 정보를 제공하는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
메모리;를 더 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 식별된 객체 및 상기 객체로부터 입력된 정보를 매핑하여 상기 메모리에 저장하고,
상기 저장된 정보에 기초하여 상기 가이드를 제공하는, 전자 장치.
전자 장치의 제어 방법에 있어서,
객체를 식별하는 단계;
상기 객체가 식별되면, 상기 식별된 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 상기 식별된 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 객체에 제공될 서비스를 식별하고, 상기 식별된 서비스에 대응되는 가이드의 타입을 결정하는 단계; 및
상기 결정된 가이드의 타입에 기초하여 가이드를 제공하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 가이드의 타입을 결정하는 단계는,
상기 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 상기 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나 및 상기 객체로부터 입력된 정보에 기초하여 상기 서비스를 결정하는, 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 가이드의 타입은,
상기 전자 장치가 상기 가이드를 제공하는 제1 타입 또는 사용자 단말이 상기 가이드를 제공하는 제2 타입을 포함하며,
상기 가이드를 제공하는 단계는,
상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입이면, 상기 가이드를 직접 제공하고,
상기 가이드의 타입이 상기 제2 타입이면, 상기 가이드와 관련된 정보를 상기 사용자 단말로 전송하는, 제어 방법.
제13항에 있어서,
상기 가이드를 제공하는 단계는,
상기 제2 타입에 기초하여 상기 사용자 단말에서 가이드가 제공되는 중 상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입으로 변경되면, 상기 사용자 단말로부터 위치 정보를 수신하고,
상기 수신된 위치 정보에 기초하여 상기 전자 장치를 이동시키고, 상기 이동된 위치에서 상기 가이드를 직접 제공하는, 제어 방법.
제13항에 있어서,
상기 가이드를 제공하는 단계는,
상기 가이드의 타입이 상기 제2 타입이면, 상기 가이드의 내용 및 상기 가이드의 출력 형태에 대한 정보를 상기 사용자 단말로 전송하며,
상기 가이드의 출력 형태는,
상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입인 경우, 상기 전자 장치를 통해 제공되는 상기 가이드의 출력 형태와 동일한, 제어 방법.
제13항에 있어서,
상기 가이드를 제공하는 단계는,
상기 가이드의 타입이 상기 제1 타입 및 상기 제2 타입으로 식별되면, 상기 가이드의 타입에 대한 문의를 제공하고,
상기 가이드의 타입에 대한 피드백 정보가 수신되면, 상기 수신된 피드백 정보에 기초하여 상기 전자 장치 또는 상기 사용자 단말이 가이드를 제공하는, 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 가이드를 제공하는 단계는,
상기 객체에 관한 컨텍스트 정보 또는 상기 객체의 주변 환경에 관한 컨텍스트 정보 중 적어도 하나를, 객체에 제공될 서비스를 식별하도록 학습된 기 저장된 신경망 모델에 입력하고, 상기 신경망 모델로부터 출력되는 상기 서비스에 기초하여 상기 가이드를 제공하는, 제어 방법.
제17항에 있어서,
상기 사용자 단말로부터 제공되는 가이드와 관련된 정보가 수신되면, 상기 제공된 가이드 및 상기 수신된 가이드와 관련된 정보를 비교하는 단계; 및
비교 결과에 기초하여 상기 신경망 모델을 업데이트하는 단계;를 더 포함하는, 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 가이드를 제공하는 단계는,
상기 가이드의 타입이 사용자 단말이 가이드를 제공하는 타입이면, 상기 사용자 단말을 상기 전자 장치의 기설정된 영역에 근접 또는 터치하도록 하는 요청을 출력하고,
상기 전자 장치의 기설정된 영역에 상기 사용자 단말이 근접 또는 터치된 것으로 식별되면, 상기 사용자 단말에서 상기 가이드를 제공받기 위한 정보를 제공하는, 제어 방법.
제11항에 있어서,
상기 가이드를 제공하는 단계는,
상기 식별된 객체 및 상기 객체로부터 입력된 정보를 매핑하여 저장하고,
상기 저장된 정보에 기초하여 상기 가이드를 제공하는, 제어 방법.