KR20210128328A - 플랜을 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents

Abstract

복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 획득하고, 플랜에 기초해서 시간에 따라 소비될 수 있는, 제1 재료의 보유량을 적어도 하나의 시점에 대하여 예측하고, 적어도 하나의 시점에서, 제1 재료의 보유량을 측정하고, 적어도 하나의 시점 중 제1 시점에서, 측정된 값과 예측된 값 간의 차이값을 검출하고, 검출된 차이값이 기준값 이상인 경우, 제1 시점 이후에, 차이값이 감소하도록, 플랜을 수정하여 제공하는, 전자 장치에서, 플랜을 제공하는 방법이 제공된다.

Description

플랜을 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법 {Electronic device and operating method for providing a plan}

본 개시는, 플랜을 생성하여 사용자에게 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

사용자는 건강을 유지하고, 개인적인 목표를 실현하기 위하여, 여러가지 계획을 세우고 실천할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치는, 사용자의 선호도나 목표에 맞게 여러 종류의 플랜, 예를 들면, 식단 계획, 운동 계획 등 다양한 계획을 생성하여, 사용자에게 제공할 수 있다.

사용자에게 제공된 플랜은 사용자 입력에 따라 자유롭게 변경될 수 있다. 그러나, 사용자는, 플랜을 구성하는 각각의 아이템(ex. 레시피)의 특성(ex. 영양분, 칼로리)을 모두 고려하여, 미리 설정된 목표를 달성하기에 적합하게, 플랜을 변경하기 불편하다. 따라서, 다양한 상황에 따라서, 사용자에게 적합한 플랜을 제공할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

본 개시가 해결하고자 하는 과제는 전술한 문제를 해결하기 위한 것으로서, 플랜을 제공하는 전자 장치 및 그 동작 방법을 제공하기 위한 것이다.

또한, 상기 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다. 해결하려는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제1 측면은, 전자 장치에서, 플랜을 제공하는 방법에 있어서, 복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 획득하는 단계; 상기 플랜에 기초해서 시간에 따라 소비되는, 제1 재료의 보유량을 적어도 하나의 시점에 대해 예측하는 단계; 상기 적어도 하나의 시점에서, 상기 제1 재료의 보유량을 측정하는 단계; 상기 적어도 하나의 시점 중 제1 시점에서, 상기 측정된 값과 상기 예측된 값 간의 차이값을 검출하는 단계; 및 상기 검출된 차이 값이, 기준 값 이상인 경우, 상기 제1 시점 이후에, 상기 차이값이 감소하도록, 상기 플랜을 수정하여 제공하는 단계를 포함하는, 방법을 제공할 수 있다.

또한, 본 개시의 제2 측면은, 전자 장치에서, 플랜을 제공하는 방법에 있어서, 미리 설정된 조건에 기초하여, 복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 생성하는 단계; 외부 입력 신호에 따라서, 상기 복수 개의 아이템 중 하나를 선택하는 단계; 상기 선택된 아이템을 교체하기 위한 제1 후보 아이템을 획득하는 단계; 상기 선택된 아이템이 상기 제1 후보 아이템으로 교체됨에 따라, 상기 미리 설정된 조건이 만족되지 않는 경우, 상기 복수 개의 아이템 중 상기 미리 설정된 조건을 만족할 수 있도록 교체될 아이템을 식별하는 단계; 상기 식별된 아이템을 교체하기 위한 제2 후보 아이템을 획득하는 단계; 및 상기 제1 후보 아이템 및 상기 제2 후보 아이템에 기초하여, 상기 플랜을 수정하고, 상기 수정된 플랜을 디스플레이하는 단계를 더 포함하는, 방법을 제공할 수 있다.

또한, 본 개시의 제3 측면은, 플랜을 제공하는 전자 장치에 있어서, 외부 입력을 수신하는, 입력부; 하나 이상의 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 하나 이상의 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 획득하고, 상기 플랜에 기초하여, 시간에 따라 소비될 수 있는, 제1 재료의 보유량을 적어도 하나의 시점에 대해 예측하고, 상기 적어도 하나의 시점에서, 상기 제1 재료의 보유량을 측정하고, 상기 적어도 하나의 시점 중 제1 시점에서, 상기 측정된 값과 상기 예측된 값 간의 차이값을 검출하고, 상기 검출된 차이값이 기준값 이상인 경우, 상기 제1 시점 이후에, 상기 차이값이 감소하도록, 상기 플랜을 수정하여 제공하는, 전자 장치를 제공할 수 있다.

또한, 본 개시의 제4 측면은, 플랜을 제공하는 전자 장치에 있어서, 외부 입력을 수신하는 입력부; 하나 이상의 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 저장된 하나 이상의 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며, 상기 적어도 하나의 프로세서는 미리 설정된 조건에 기초하여, 복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 생성하고, 상기 외부 입력 신호에 따라서, 상기 복수 개의 아이템 중 하나를 선택하고, 상기 선택된 아이템을 교체하기 위한 제1 후보 아이템을 획득하고, 상기 선택된 아이템이 상기 제1 후보 아이템으로 교체됨에 따라, 상기 미리 설정된 조건이 만족되지 않는 경우, 상기 복수 개의 아이템 중 상기 미리 설정된 조건을 만족할 수 있도록 교체될 아이템을 식별하고, 상기 식별된 아이템을 교체하기 위한 제2 후보 아이템을 획득하고, 상기 제1 후보 아이템 및 상기 제2 후보 아이템에 기초하여, 상기 플랜을 수정하고, 상기 수정된 플랜을 제공하는, 전자 장치를 제공할 수 있다.

또한, 본 개시의 제5 측면은, 제1 측면의 방법을 수행하도록 하는 프로그램이 저장된 기록매체를 제공할 수 있다.

일 실시 예에 의하면 사용자가 플랜을 변경하는 경우에도, 미리 설정된 목표를 달성하거나 사용자의 건강을 유지할 수 있는 플랜을 제공할 수 있다.

일 실시 예에 의하면 재료의 보유량 변화에 따라, 플랜을 적절히 수정하여 제공할 수 있다.

도 1은 일 실시 예에 의한 플랜을 제공하는 시스템의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 의한 플랜 생성을 위해 정보를 입력하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 의한 플랜을 생성하는 일 예를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 일 실시 예에 의한 사용자의 입력에 따라 플랜에 포함된 아이템을 교체하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 의한 플랜을 수정하는 일 예를 나타낸 블록도이다.
도 6은 일 실시 예에 의한 플랜에 따른 재료의 보유량을 예측하는 일 예를 나타낸 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 의한 플랜에 따른 재료의 보유량에 대해 실제 측정된 값의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 의한 플랜에 따른 재료의 보유량에 대해 실제 측정된 값의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 의한 전자 장치의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 10은 일 실시 예에 의한 전자 장치의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 11은 일 실시 예에 의한 플랜을 제공하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 12는 일 실시 예에 의한 플랜을 제공하는 방법을 나타낸 순서도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

본 개시에 따른 인공지능과 관련된 기능은 프로세서와 메모리를 통해 동작된다. 프로세서는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 이때, 하나 또는 복수의 프로세서는 CPU, AP, DSP(Digital Signal Processor) 등과 같은 범용 프로세서, GPU, VPU(Vision Processing Unit)와 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공지능 전용 프로세서일 수 있다. 하나 또는 복수의 프로세서는, 메모리에 저장된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델에 따라, 입력 데이터를 처리하도록 제어한다. 또는, 하나 또는 복수의 프로세서가 인공지능 전용 프로세서인 경우, 인공지능 전용 프로세서는, 특정 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계될 수 있다.

기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델은 학습을 통해 만들어진 것을 특징으로 한다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 인공지능 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버 및/또는 시스템을 통해 이루어 질 수도 있다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.

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

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 일 실시 예에 의한 플랜을 제공하는 시스템(100)의 일 예를 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 일 실시 예에 의한 플랜을 제공하는 시스템(100)은, 전자 장치(1000) 및 서버(2000)를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 사용자의 요청에 따라서, 서버(2000)로부터 플랜을 생성하는데 필요한 데이터를 수신하고, 사용자의 여러가지 활동과 관련된 계획을 포함하는 플랜을 생성하여, 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시 예에 의한 플랜은, 사용자의 건강한 생활과 목표 달성을 위해, 시간표에 적어도 하나의 아이템이 배치됨으로써, 생성될 수 있다. 일 실시 예에 의한 플랜은, 목적에 따라서, 식단 계획, 운동 계획, 공부 계획, 업무 계획 등 사용자의 다양한 활동에 관한 계획을 포함할 수 있다.

예를 들어, 플랜이 식단 계획에 관한 것인 경우, 적어도 하나의 레시피들이, 아이템으로서, 시간표에 배치됨으로써, 플랜이 생성될 수 있다. 또한, 플랜이 운동 계획에 관한 것인 경우, 적어도 하나의 운동들(ex. 달리기, 자전거, 필라테스 등)이 아이템으로서, 시간표에 배치됨으로써, 플랜이 생성될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 플랜은 사용자의 다양한 활동들로 구성될 수 있다.

일 실시예에 따른 전자 장치(1000)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 기술되는 전자 장치(1000)는, 디지털 카메라, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 태블릿 PC, 전자북 단말기, 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션, MP3 플레이어, 차량(vehicle), 로봇 청소기, 냉장고, TV 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 본 명세서에서 기술되는 전자 장치(1000)는 사용자에 의해 착용될 수 있는 장치(wearable device)일 수 있다. 웨어러블 디바이스는 액세서리 형 장치(예컨대, 시계, 반지, 팔목 밴드, 발목 밴드, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈), 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형 장치(예: 전자 의복), 신체 부착형 장치(예컨대, 스킨 패드(skin pad)), 또는 생체 이식형 장치(예: implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

일 실시 예에 의한 서버(2000)는, 전자 장치(1000)의 요청에 따라서, 플랜을 생성하는데 필요한 데이터를 전자 장치(1000)로 전달할 수 있다. 예를 들면, 서버(2000)는, 사용자의 선호도, 목표, 건강 상태 등 사용자에 관한 다양한 정보를 전자 장치(1000)로부터 수신함으로써, 사용자에게 적합한 플랜을 생성하기 위한 적어도 하나의 아이템에 관한 정보를 전자 장치(1000)에 전달할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 서버(2000)로부터 수신된 아이템 중 적어도 하나의 아이템을 플랜에 배치함으로써, 플랜을 생성할 수 있다.

상술한 예에 한하지 않고, 서버(2000)는, 전자 장치(1000)가 플랜을 생성하는데 필요한 다양한 종류의 데이터를 전자 장치(1000)로 전달할 수 있다.

일 실시 예에 의한 아이템과 관련된 정보는, 아이템의 특성과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 아이템이 레시피인 경우, 아이템 정보는, 레시피에 대한 영양 성분, 혈당 지수에 영향을 미치는 정도, 조리 방법, 재료 정보, 명칭, 구입 비용 등의, 플랜에서, 사용자에게 적합하도록, 각각의 아이템을 배치하는데 이용될 수 있는 다양한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 의한 서버(2000)는, 전자 장치(1000)가 실행할 수 있는 동작들을 대신 수행할 수도 있다. 예를 들어, 서버(2000)는, 사용자의 요청을 전자 장치(1000)로부터 수신함에 따라, 전자 장치(1000) 대신 플랜을 생성하여 전자 장치(1000)에 전달할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 서버(2000)로부터 수신된 플랜을 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 사용자는 플랜을 참조하여, 운동, 식단, 업무 등 다양한 활동을 수행할 수 있고, 이에 따라, 활동에 필요한 여러가지 재료(ex. 식재료, 물품)들이 소비될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 플랜에 포함된 레시피에 따라 식단을 구성함에 따라서, 레시피에 포함된 식재료들이 소비될 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 소비 기한이 존재하는 재료의 경우, 소비 기한 내에 재료가 소비되는 것이 바람직하므로, 플랜은 재료의 소비 기한을 고려하여 생성될 수 있다. 일 실시 예에 의한 플랜은, 사용자에 관한 정보에 한하지 않고, 플랜에서 이용될 수 있는 재료의 소비 기한을 더 이용하여 생성될 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 재료의 소비 기한에 기초하여 결정된, 재료의 소비 속도에 따라, 플랜이 생성될 수 있다. 예를 들면, 플랜이 식단 계획인 경우, 적어도 하나의 식재료들이 각각의 소비 기한 내에 모두 소비될 수 있도록, 적어도 하나의 레시피들이 시간표에 배치됨에 따라, 플랜이 생성될 수 있다.

일 실시 예에 의한 재료는, 재료의 종류에 따라 구분되어, 소비 기한이 각각 독립적으로 결정됨에 따라, 플랜이 생성되거나 수정될 수 있다. 또한, 일 실시 예에 의한 재료는, 채소, 고기, 유제품 등 다양한 기준에 따라 분류될 수 있고, 각 분류에 대해 소비 기한이 결정됨에 따라서, 플랜이 생성되거나 수정될 수도 있다. 이 경우, 플랜의 각 아이템에서는, 각각의 재료들이 구별되어 이용될 수 있으나, 일 실시 예에 의한 플랜이 수정되는데 이용될 수 있는, 소비 기한은, 복수의 재료를 포함하는 상위 카테고리(ex. 채소, 고기, 유제품)별로 결정될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 다양한 기준에 따라 구분된 여러가지 재료에 대해 소비 기한이 설정됨에 따라서, 플랜이 생성되거나 수정될 수 있다.

일 실시 예에 의한 소비 기한은, 재료가 소비되기에 적절한 기한을 나타내는 것으로, 예를 들면, 식재료의 경우, 각각의 식재료의 유통 기한에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시 예에 의한 소비 기한은, 유통 기한과는 달리, 식재료의 보관 상태에 따라서, 실시간으로 변동될 수 있다. 예를 들어, 식재료 중 생고기가 상온에서 상당한 기간 동안 보관된 경우, 소비 기한은 유통 기한보다 더 이른 시점으로 변경될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 재료의 소비 기한은 다양한 방법에 따라서 결정될 수 있다.

또한, 일 실시 예에 의한 플랜은, 재료의 소비 기한이 기준값 이상 차이가 나도록 변경되는 경우에, 변경된 소비 기한에 따라, 수정될 수도 있다. 일 실시 예에 의하면, 재료의 소비 기한은, 재료의 보관 상태에 따라 실시간으로 변경될 수 있으며, 변경된 소비 기한에 따라, 플랜도 함께 수정될 수 있다.

일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자가 보유한 적어도 하나의 재료를 감지하고, 각 재료의 보유량 및 소비 기한을 판단할 수 있다. 예를 들면, 냉장고에 보관된 적어도 하나의 식재료의 무게, 외관, 바코드 또는 QR(Quick Response)코드, 등이 감지되거나, 구매 내역에서 검출된 식재료의 정보에 따라, 각각의 식재료의 보유량 및 소비 기한이 결정될 수 있다. 또는, 사용자에 의해, 사용자가 보유한 재료에 관한 정보가 전자 장치(1000)에 직접 입력될 수도 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 다양한 방법에 따라서, 적어도 하나의 재료의 보유량 및 소비 기한이 결정될 수 있고, 이에 기초하여, 플랜이 생성되거나 수정될 수 있다.

또한, 일 실시 예에 의하면, 플랜에 따라 예측된 재료의 소비량과, 사용자의 활동에 의하여, 실제로 소비되는 재료의 양이 서로 다를 수 있다.

예를 들어, 플랜이 식단 계획인 경우, 사용자가 플랜에서 미리 설정된 식재료의 양보다 더 많은 양을 사용하여 식단을 구성할 수도 있다. 이 경우, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 재료의 보유량을 실시간으로 측정하고, 측정된 값에 따라, 플랜을 적절하게 수정하여, 사용자에게 다시 제공할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 현재 시점 이후에 계획된 플랜 부분을 현재 측정된 재료의 보유량에 따라 수정할 수 있다.

일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 플랜에 따라 미리 예측된 재료의 보유량과, 실제 재료의 보유량을 비교하여, 그 차이가 기준값 이상인 경우, 플랜을 수정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)에 의해 감지된 재료의 보유량이 미리 예측된 보유량에 비해 많은 경우, 소비 기한 내에 재료가 모두 소비되기 어려울 수 있다. 따라서, 전자 장치(1000)는 플랜에 의해 동일 기간 동안 소비될 수 있는 재료의 양이 더 증가될 수 있도록, 플랜을 수정할 수 있다. 반면에, 전자 장치(1000)에 의해 감지된 재료의 보유량이 미리 예측된 보유량에 비해 적은 경우, 소비 기한보다 더 이른 시점에 재료가 모두 소비될 수 있다. 따라서, 전자 장치(1000)는 플랜에 의해 동일 기간 동안 소비될 수 있는 재료의 양이 더 감소될 수 있도록, 플랜을 수정할 수 있다.

일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 플랜에 의해 소비될 수 있는 적어도 하나의 재료의 보유량을 실시간으로 감지하여, 각 재료의 소비 기한에 따라, 재료가 적절한 속도로 소비될 수 있도록, 플랜을 지속적으로 수정할 수 있다.

일 실시 예에 따라 플랜이 수정되는 범위는, 사용자의 입력 또는 선호도에 따라 결정될 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 재료의 보유량 변화에 따라서, 현재 시점 이후에 대해 작성된 플랜 중 설정된 범위에 속한 플랜이 수정될 수 있다. 또한, 사용자의 입력 및 선호도에 따라, 플랜이 수정되는 정도가 다를 수 있다.

예를 들어, 사용자 입력 및 사용자의 선호도에 따라서, 현재 시점보다 3일 이후의 시점부터, 플랜이 수정될 수 있도록 설정될 수 있다. 또한, 사용자 입력에 따라서, 플랜이 미리 설정된 개수만큼의 아이템만 수정될 수 있도록, 미리 설정될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 플랜이 수정되는 범위는 다양한 방법에 따라서, 미리 설정될 수 있다.

도 2는 일 실시 예에 의한 플랜 생성을 위해 정보를 입력하는 일 예를 나타낸 도면이다.

도 2를 참조하면, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 210 및 220에서 수신된 사용자의 입력에 따라서, 230의 플랜을 생성하여 사용자에게 제공할 수 있다.

210 및 220에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자로부터, 플랜을 생성하는데 필요한 정보를 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는, 플랜에 포함될 아이템의 특성이나 조건에 관한 정보로서, 식습관, 제외될 식재료에 관한 정보, 목표 등에 관한 정보 등을 사용자로부터 입력 받을 수 있다.

일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 플랜을 생성하는데 필요한 정보를 사용자로부터 직접 입력 받을 수 있으나, 이에 한하지 않고, 사용자에 관한 다양한 정보를 수집하여, 플랜을 생성하는데 이용할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는, 사용자에 의해 이전에 생성된 플랜에 관한 정보, 사용자의 건강 상태에 관한 정보, 사용자의 생활 패턴에 관한 정보, 현재 사용자가 사용 가능한 식재료에 관한 정보 등, 사용자에 관한 다양한 정보들을 수집하여, 플랜을 생성할 수 있다.

또한, 일 실시 예에 의한 플랜은, 사용자가 보유한 적어도 하나의 재료가 소비 기간 이내에 소비될 수 있도록, 적어도 하나의 아이템이 배치됨으로써, 생성될 수도 있다.

상술한 예에 한하지 않고, 전자 장치(1000)는, 플랜에 배치될 아이템을 선택하고, 배치하는데 이용될 수 있는, 사용자에 관한 다양한 정보를 다양한 방법을 통해 획득할 수 있다.

230에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자로부터 수신된 정보 또는, 사용자에 관하여 수집된 다양한 종류의 정보에 기초하여, 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자에 관한 정보를 서버(2000)에 전송하고, 플랜에 포함될 수 있는 적어도 하나의 아이템을 서버(2000)로부터 수신함으로써, 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 플랜이 식단 계획인 경우, 전자 장치(1000)는, 서버(2000)로부터 여러가지 레시피에 관한 정보를 수신하고, 7일 간의 아침, 점심 및 저녁 식사 계획에 레시피들을 배치함으로써, 플랜을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 210 및 220에서, 사용자가 설정한 조건 및 목표에 맞게 플랜이 생성될 수 있도록, 아이템을 선택하고, 배치할 수 있다. 예를 들어, 210에서, 사용자가 식재료 중 "감자"가 제외된 식단이 생성되도록 설정함에 따라서, 전자 장치(1000)는, "감자"를 식재료로 이용하지 않은 복수 개의 레시피를 선택하여, 플랜(230)을 생성할 수 있다. 전자 장치(1000)는, 각 레시피의 식재료에 관한 정보에 기초하여, 식재료로서, "감자"를 포함하지 않는 레시피를 선택함으로써, 플랜(230)을 생성할 수 있다.

또한, 210에서, 사용자가 선택한 식습관 정보에 따라, 전자 장치(1000)는, 저지방, 비건, 및 저염식 조건을 만족할 수 있는 플랜(230)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는 각 레시피의 영양 성분 및 식재료에 관한 정보에 기초하여, 상기 조건들을 만족할 수 있도록, 레시피들을 배치함으로써, 플랜(230)을 생성할 수 있다.

또한, 220에서, 사용자가 선택한 목표에 따라, 전자 장치(1000)는 각 레시피의 영양 성분 및 칼로리에 관한 정보에 기초하여, 레시피들을 배치할 수 있다. 예를 들어, 체중 감량이 목표로 설정된 경우, 각 레시피의 영양 성분 및 칼로리에 관한 정보에 기초하여, 하루 동안의 레시피들의 칼로리 합이 "체중 감량"으로 미리 설정된 칼로리 범위 내에 속하도록, 플랜(230)에서, 레시피들이 배치될 수 있다.

상술한 예에 한하지 않고, 전자 장치(1000)는, 사용자에 의해 설정된 다양한 정보에 기초하여, 플랜(230)을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 의한 플랜(230)은, 사용자에게 적합하도록, 플랜(230)에 대한 적어도 하나의 스코어의 집합에 기초하여, 생성될 수 있다. 일 실시 예에 의한 스코어는, 플랜(230)이 사용자에게 적합한 정도 또는 사용자의 플랜(230)에 대한 선호도를 나타내는 값일 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 스코어의 집합에 대응하는 최종 스코어 값이, 가장 큰 값을 가지도록, 적어도 하나의 아이템이 플랜(230)에 배치됨으로써, 플랜이(230)이 생성될 수 있다. 일 실시 예에 의한 최종 스코어 값은, 적어도 하나의 스코어들의 합으로 결정될 수 있으나, 이에 한하지 않고, 다양한 방법에 따라서, 결정될 수 있다.

일 실시 예에 의한 스코어의 집합은, 플랜(230) 내 아이템들이 서로 중복되는 정도를 나타내는 스코어, 영양 성분에 관한 기준을 만족하는 정도를 나타내는 스코어, 아이템들 간 식재료의 요리 방법에 있어서의 다양한 정도를 나타내는 스코어, 적어도 하나의 재료가 소비 기한 내에 소비될 수 있는지를 나타내는 스코어 등 다양한 기준에 따라 생성된 스코어를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 의한 각각의 스코어는, 미리 학습된 스코어 모델에 기초하여, 결정될 수 있다. 일 실시 예에 의한 스코어 모델은, 플랜(230)이 사용자에게 적합한 정도 또는 사용자의 플랜(230)에 대한 선호도를 나타낼 수 있는 스코어 값을 획득하기 위해, 미리 학습된 인공지능 모델 또는 룰 기반의 모델로 구성될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 일 실시 예에 의한 플랜(230)의 스코어는, 다양한 방법에 따라 결정될 수 있다.

도 3은 일 실시 예에 의한 플랜을 생성하는 일 예를 설명하기 위한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 플랜 관리자(310), 플랜 생성자(320) 및 아이템 추천자(330)를 이용하여, 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 의한 플랜 관리자(310), 플랜 생성자(320) 및 아이템 추천자(330) 중 적어도 하나는, 전자 장치(1000)에 의해 수행되고, 나머지는 서버(2000) 또는 외부 장치에 의해 수행될 수 있다.

일 실시 예에 의한 플랜 관리자(310)는, 플랜을 생성하는데 이용되는, 사용자에 관한 다양한 정보를 수집하고, 관리할 수 있다. 예를 들어, 플랜 관리자(310)는, 사용자에 관한 정보로서, 사용자 프로필(311), 플랜 이력(312), 스코어 모델(313) 및 재료 정보(314)를 저장하고 갱신할 수 있다.

일 실시 예에 의한 사용자 프로필(311)은, 사용자에 관한 다양한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 프로필(311)은, 사용자의 나이, 키, 성별, 몸무게, 건강상태, 생활 패턴, 알레르기 정보, 사용자의 주변 환경에 관한 정보, 생활 목표, 선호도 정보 등, 사용자에 관한 다양한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 의한 사용자 프로필(311)은, 사용자에 대해 수집된 정보에 따라서, 지속적으로 업데이트될 수 있다.

일 실시 예에 의한 플랜 이력(312)은, 이전에 사용자에게 제공된 플랜에 관한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 전자 장치(1000)에 의해 적어도 하나의 플랜이 사용자에게 제시되고, 이중에서 사용자가 최종적으로 선택된 플랜이 사용자에 의해 직접 이용될 수 있다. 따라서, 최종적으로 사용자에 의해 선택된 플랜이 사용자에게 가장 적합하고 선호도가 높은 플랜으로 판단될 수 있다. 일 실시 예에 의한 플랜 이력(312)은, 최종적으로 사용자에 의해 선택된 플랜에 관한 정보를 포함하여, 전자 장치(1000)에서, 사용자에게 적합한 플랜을 제공하는데 이용될 수 있다.

일 실시 예에 의한 스코어 모델(313)은, 플랜에 대한 적어도 하나의 스코어를 결정하기 위한 적어도 하나의 스코어 모델을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 의한 스코어는, 사용자의 플랜에 대한 선호도, 또는 플랜이 사용자에게 적합한 정도 등을 나타낼 수 있으며, 스코어 모델은, 스코어를 결정하기 위해 미리 학습된 모델일 수 있다.

예를 들어, 스코어 모델(313)은, 플랜 내 아이템들이 서로 중복되는 정도를 나타내는 스코어, 영양 성분에 관한 기준을 만족하는 정도를 나타내는 스코어, 아이템들 간 식재료의 요리 방법에 있어서의 다양한 정도를 나타내는 스코어, 사용자가 보유한 적어도 하나의 재료가 소비 기한 내에 소비될 수 있는지를 나타내는 스코어 등 다양한 종류의 스코어를 결정하기 위한 모델을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 의한 스코어 모델(313)은, 플랜에 대한 사용자의 선택에 따라서, 지속적으로 갱신될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 입력에 따라서, 플랜에 포함된 아이템이 다른 아이템으로 교체되는 경우, 사용자에 의해 선택된 다른 아이템에 대한 사용자의 선호도가 기존의 플랜에 포함되어 있던 아이템보다 높은 것으로 판단될 수 있다. 따라서, 스코어 모델(313)은, 기존의 아이템보다 선택된 다른 아이템을 포함하는 플랜에 대하여, 더 높은 값의 스코어가 획득될 수 있도록, 갱신될 수 있다. 일 실시 예에 의한 스코어 모델(313)은, 사용자 프로필(311) 및 플랜 이력(312)에 기초하여, 사용자의 선호도가 플랜 생성에 반영될 수 있도록, 지속적으로 갱신될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 사용자의 플랜에 대한 다양한 요청 및 입력에 따라서, 스코어 모델(313)은, 지속적으로 갱신될 수 있다.

일 실시 예에 의한 스코어 모델(313)은 인공지능 모델 또는 룰 기반의 모델일 수 있으나, 상술한 예에 한하지 않고, 다양한 방법으로 구성된 모델을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 의한 재료 정보(314)는, 사용자가 플랜에 따라 여러가지 활동을 수행할 때, 소비할 수 있는 적어도 하나의 재료에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 재료 정보(314)는, 사용자가 현재 보유하고 있는 적어도 하나의 재료의 보유량 및 소비 기한에 관한 정보를 포함할 수 있다.

또한, 일 실시 예에 의한 재료 정보(314)는, 각 재료에 대한 사용자의 사용 이력에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 재료의 사용 이력에 따라서, 사용자가 식재료 중 소고기는 레시피에서 설정된 양 보다 더 많이 사용하는 성향이 있는 것으로 판단되는 경우, 플랜은, 사용자의 성향에 따라, 레시피에 포함된 소고기의 양이 더 많아지도록, 생성될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 재료 정보(314)는, 플랜을 생성하는데 이용될 수 있는 재료에 관한 다양한 정보를 포함할 수 있다.

일 실시 예에 의한 아이템 추천자(330)는, 플랜을 구성할 수 있는 적어도 하나의 아이템을 수집하고, 플랜 생성자(320)의 요청에 따라서, 수집된 아이템 중 적어도 하나를 플랜 생성자(320)에 전달할 수 있다. 일 실시 예에 의한 아이템 추천자(330)는, 플랜 생성자(320)의 요청에 따라, 수집된 아이템(331) 중에서, 사용자의 플랜을 생성하는데 적합한 적어도 하나의 아이템을 식별하고, 식별된 적어도 하나의 아이템을 플랜 생성자(320)로 전달할 수 있다.

일 실시 예에 의한 아이템 추천자(330)는, 외부에서 새로운 아이템에 관한 정보를 지속적으로 수집할 수 있다. 예를 들면, 식단과 관련된 트렌드가 변화하거나, 새로운 조리 방법이 등장하는 등, 새로운 레시피들이 등장함에 따라서, 아이템 추천자(330)는, 웹페이지 검색이나, 외부의 레시피들을 저장하는 데이터 베이스를 통해, 지속적으로 새로운 레시피들을 수집할 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 아이템 추천자(330)는 다양한 방법을 통해 다양한 아이템들을 지속적으로 수집하고 저장할 수 있다.

일 실시 예에 의한, 아이템 추천자(330)는, 검색 등으로 외부로부터 지속적으로 수집된 아이템(331) 중에서, 사용자에 관한 정보, 예를 들면, 사용자의 프로필 정보(311)에 기초하여, 플랜을 생성하는데 이용될 수 있는 아이템을 식별할 수 있다. 예를 들어, 아이템 추천자(330)는, 사용자의 프로필 정보(311)에 포함된 사용자의 알레르기 정보 또는, 건강 상태에 따라서, 사용자가 섭취하기 어려운 레시피를 제외하고, 사용자가 섭취 가능한 레시피를, 플랜 생성에 이용될 수 있는 아이템으로서 식별할 수 있다. 또한, 아이템 추천자(330)는, 사용자의 프로필 정보(311)에 포함된 사용자에 의해 플랜 생성과 관련하여 미리 설정된 조건에 관한 정보에 따라서, 사용자에게 적합한 레시피를, 플랜 생성에 이용될 수 있는 아이템으로서 식별할 수 있다. 이 경우, 사용자의 프로필(311)은, 사용자에 의해 입력된 플랜 생성과 관련하여 미리 설정된 조건에 관한 정보로서, 예를 들면, 도 2의 210 및 220에 포함된 정보를 더 포함할 수 있다.

상술한 예에 한하지 않고, 아이템 추천자(330)는, 다양한 방법으로 플랜을 생성하는데 이용될 수 있는 아이템을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 의한 플랜 생성자(320)는, 사용자의 요청에 따라서, 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 의한 플랜 생성자(320)는, 아이템 추천자(330)로부터 적어도 하나의 후보 아이템을 획득하고(321), 후보 아이템에 기초하여, 플랜을 생성(322)할 수 있다.

일 실시 예에 의한 플랜 생성자(320)는, 사용자의 플랜 생성 요청에 따라서, 플랜 관리자(310)로부터 수신된 사용자 프로필(311)을 아이템 추천자(330)로 전달함으로써, 아이템 추천자(330)로부터 적어도 하나의 후보 아이템을 획득(321)할 수 있다.

또한, 일 실시 예에 의한 플랜 생성자(320)는, 플랜 관리자(310)로부터 수신된 플랜 이력(312) 및 스코어 모델(313)에 따른 스코어 값에 기초하여, 적어도 하나의 후보 아이템을 사용자 선호도에 맞게 플랜에 배치함으로써, 플랜을 생성(322)할 수 있다.

일 실시 예에 의한 플랜 생성자(320)는, 사용자 프로필(311), 플랜 이력(312) 및 스코어 모델(313) 등 사용자에 관한 다양한 정보에 기초하여, 플랜에 대해 미리 설정된 조건을 만족하면서, 사용자 선호도가 가장 높은, 플랜을 생성할 수 있다.

예를 들어, 플랜에 관한 조건은, 사용자의 건강 상태에 따라, 제외해야 할 식재료에 관한 조건, 칼로리 범위에 관한 조건, 영양 성분의 범위에 관한 조건 등 플랜 생성 시 고려되어야 하는, 다양한 종류의 조건을 포함할 수 있다.

일 예로, 사용자가, 도 2의 210 및 220과 같은 인터페이스를 통하여, 체중 감량을 목표로 하는 플랜을 요청하는 경우, 플랜 생성자(320)는, 칼로리 및 영양 성분에 관한 조건을 만족하면서, 사용자 선호도를 나타내는 스코어 값이 가장 높은, 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 의한 스코어 값은, 사용자 선호도뿐만 아니라, 플랜에 의하면, 사용자가 보유한 적어도 하나의 재료를 소비 기한 내에 소비할 수 있는지에 더 기초하여 결정될 수 있다.

도 4는 일 실시 예에 의한 사용자의 입력에 따라 플랜에 포함된 아이템을 교체하는 일 예를 나타낸 도면이다.

도 4를 참조하면, 410에서, 전자 장치(1000)는, 플랜에 포함된 아이템 중 하나의 아이템(411)에 대하여 교체를 요청하는 사용자의 입력(414)을 수신할 수 있다.

일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자의 입력(414)에 따라, 420에서, 교체 요청된 아이템이 다른 아이템으로 수정된 적어도 하나의 후보 플랜(430, 440)을 제안할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 사용자의 선택(445)에 따라서, 제안된 후보 플랜들(430, 440) 중 하나가 선택될 수 있고, 선택된 후보 플랜에 따라서, 플랜이 수정될 수 있다.

일 실시 예에 의한 후보 플랜(430, 440)은, 교체 요청된 아이템(431, 441)과 상당한 차이를 가진 후보 아이템(432, 442)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 교체 요청된 아이템과의 유사도가 기준값 이하인 아이템이 후보 아이템으로 제안될 수 있다.

일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자가 교체 요청된 아이템을 선호하지 않음에 따라, 교체를 요청한 것으로 보고, 교체 요청된 아이템의 특성과는 상당한 차이를 가진 아이템을 후보 아이템으로 제안할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 후보 아이템(432, 442)은, 교체 요청된 아이템(431, 441)의 영양 성분과 상당히 다른 아이템으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 교체 요청된 아이템(431, 441)의 단백질이 기준값 이하로 포함되어 있거나, 칼로리가 기준값 이하인 경우, 후보 아이템(432, 442)은, 기준값 대비, 단백질이 많은 아이템(432), 또는 칼로리가 높은 아이템(442)으로 결정될 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 각 후보 플랜(430, 440)에서, 교체 요청된 아이템(411) 이외의 다른 아이템(412, 413)이 추가적으로 수정될 것이 제안될 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 각 후보 플랜(430, 440)에서, 교체 요청된 아이템(411)이 상당히 다른 특성을 가진 아이템으로 교체되는 경우에도, 도 2의 210 및 220에서 입력된 정보에 따른, 사용자의 목표나, 식습관에 따라서, 플랜에 대해 미리 설정된 조건을 그대로 만족할 수 있도록, 플랜의 적어도 하나의 아이템(412, 413)을 추가적으로 수정할 수 있다. 일 예로, 체중감량 목표에 따라서, 1일 식단의 총 칼로리가 1500kcal 이내로 미리 설정된 경우, 미리 설정된 조건을 만족할 수 있도록, 플랜의 적어도 하나의 아이템이 추가적으로 수정된, 후보 플랜이 제안될 수 있다.

예를 들어, 제1 후보 플랜(430)에서, 후보 아이템(432)의 칼로리가 교체 요청된 아이템(431)의 칼로리보다 더 많음으로 인해, 화요일 식단의 총 칼로리가 미리 설정된 값을 초과할 수 있다. 따라서, 미리 설정된 칼로리 값을 초과하지 않도록, 화요일 식단 중 다른 아이템, 예를 들면, 412의 아이템이 칼로리가 더 적은 아이템으로 변경되도록, 추가적으로 제안될 수 있다.

또 다른 예로, 제1 후보 플랜(430)과 동일하게, 제2 후보 플랜(440)에서도, 후보 아이템(441)의 칼로리가 교체 요청된 아이템(441)의 칼로리 보다 더 많음에 따라, 화요일 식단의 총 칼로리가 미리 설정된 값을 초과할 수 있다. 제2 후보 플랜(440)에서는, 화요일 식단의 총 칼로리가 증가한 만큼 목요일 식단의 칼로리가 감소될 수 있도록, 제2 후보 플랜(440)에서, 목요일 식단 중 다른 아이템(413, 443)이 칼로리가 더 적은 아이템(444)으로 변경되도록, 추가적으로 제안될 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 각 후보 플랜에서, 교체 요청된 아이템(411)이 수정됨에 따라, 추가적으로 수정되는 다른 아이템은, 사용자의 선호도에 따라서, 선택될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 아침 식단의 칼로리가 낮아지는 것보다 저녁 식단의 칼로리가 낮아지는 것을 더 선호하거나, 화요일 아침 식단으로 배치된 아이템보다, 화요일 저녁 식단으로 배치된 아이템에 대한 선호도가 더 낮은 경우, 후보 플랜(430)에서, 화요일 식단 중 저녁 식단의 아이템(412, 433)이, 칼로리가 더 적은 아이템(434)으로 변경될 것이 제안될 수 있다. 또 다른 예로, 화요일의 아침 식단 및 저녁 식단으로 배치된 아이템들에 대한 사용자의 선호도가 기준값 이상인 경우, 다른 요일에서 설정된 아이템 중 사용자의 선호도가 기준값 이하인 아이템이, 추가적으로 변경 제안될 아이템으로 선택될 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 상술한 예에 한하지 않고, 사용자의 선호도가 높아질 수 있는 방향으로, 미리 설정된 조건을 만족시키기 위해, 추가적으로 변경될 아이템이 선택될 수 있다. 또한, 일 실시 예에 의한 사용자의 선호도는, 스코어 모델(313)에 따른 스코어 값으로써 획득될 수 있으나, 이에 한하지 않고, 다양한 방법으로 획득될 수 있다.

일 실시 예에 의한 후보 플랜들(430, 440)은, 각 후보 플랜에 대해 획득된 최종 스코어에 기초하여, 순서대로 나열될 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 각 후보 플랜에 대한 최종 스코어는, 각 후보 플랜에 포함된 변경 제안된 아이템(432, 434, 442, 444)에 따라서, 획득될 수 있다.

예를 들면, 각 후보 플랜(430, 440)에 대한 최종 스코어는, 각 후보 플랜에서, 교체 요청된 아이템(431, 433) 대신 변경 제안된 아이템들(432, 434)이 포함된 플랜에 기초하여, 획득될 수 있다.

또 다른 예로, 각 후보 플랜(430, 440)은, 교체 대상의 아이템(431, 433, 441, 443)이 변경 제안된 아이템(432, 434, 442, 444)으로 수정됨에 따라, 변화되는 스코어의 차이에 기초하여, 순서대로 나열될 수 있다.

일 예로, 제1 후보 플랜(430)에서, 431의 아이템이 432의 아이템으로 변경되는 경우, 플랜에 대한 스코어 중 레시피 간 중복되는 정도를 나타내는 스코어가 3만큼 더 증가될 수 있다. 또한, 433의 아이템이 434의 아이템으로 변경되는 경우, 플랜에 대한 스코어 중 영양 성분의 적합 정도를 나타내는 스코어가 2만큼 더 증가될 수 있다. 따라서, 제1 후보 플랜(430)의 스코어는, 410의 플랜의 스코어 대비, 총 5만큼 증가되는 것으로 결정될 수 있다.

동일한 방법으로, 제2 후보 플랜(440)의 스코어가, 410의 플랜의 스코어 대비, 총 4만큼 증가되는 것으로 결정된 경우, 증가되는 스코어의 양이 더 큰, 제1 후보 플랜(430)이 제2 후보 플랜(440)보다 우선하는 순위로 표시되도록 사용자에게 제공될 수 있다.

상술한 예에 한하지 않고, 다양한 방법에 따라 결정된 각 후보 플랜의 우선 순위에 따라서, 사용자에게 후보 플랜들이 제공될 수 있다.

도 5는 일 실시 예에 의한 플랜을 수정하는 일 예를 나타낸 블록도이다.

도 5를 참조하면, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 플랜에 의해 이용되는 재료들의 보유량이 변화함에 따라, 재료의 소비 기한까지 재료가 모두 소비될 수 있도록, 사용자에게 이미 제공된 플랜을 수정할 수 있다. 예를 들어, 플랜 생성 시 예측된 재료의 보유량이, 실제 측정된 재료의 보유량과 상당히 차이가 나는 경우, 전자 장치(1000)는, 실제 측정된 재료의 보유량에 적합하도록 플랜을 수정할 수 있다.

단계 510에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 사용자가 현재 보유하고 있는 적어도 하나의 재료에 대한 보유량에 대하여, 실시간으로 측정할 수 있다. 예를 들면, 냉장고에 보관된 재료의 무게, 외관, 바코드, QR 코드 등이 감지됨으로써, 사용자의 재료 보유량이 실시간으로 측정될 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 사용자의 재료 보유량에 관한 정보는 다양한 방법에 따라서 획득될 수 있다.

단계 520에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 단계 510에서 측정된 재료의 보유량에 기초하여, 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따른 플랜은, 단계 510에서 측정된 재료의 보유량에 따라, 소비 기한까지 재료가 모두 소비될 수 있도록, 생성될 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 재료의 소비 기한에 기초하여, 재료의 소비되는 속도가 결정됨에 따라, 플랜이 생성될 수 있다.

예를 들면, 시간이 경과함에 따라, 재료의 보유량이 완만하게 감소되어, 재료의 소비 기한이 도래하기 전에 재료의 보유량이 0이 될 수 있도록, 플랜이 생성될 수 있다.

단계 530에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 단계 520에서 생성된 플랜에 따라 사용자가 활동을 수행하는 경우, 재료의 보유량이 어떻게 변화 할지에 대하여 예측할 수 있다. 예를 들어, 플랜이 식단 계획인 경우, 플랜에 포함된 각각의 레시피에서 이용되는 식재료의 양에 기초하여, 시간 경과에 따른 식재료의 보유량이 예측될 수 있다.

단계 530 이후, 단계 520에서 생성된 플랜은 사용자에게 제공될 수 있고, 사용자의 활동에 따라서, 적어도 하나의 재료가 소비될 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 플랜에 따라 사용자에 의해 소비되는 적어도 하나의 재료의 보유량을 실시간으로 측정할 수 있고, 이하 단계 540에 따라, 플랜을 수정할 수 있다.

단계 540에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 단계 530에서 예측된 재료의 보유량과, 실제로 측정된 재료의 보유량 간의 차이에 따라, 플랜을 수정할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 예측된 보유량과, 측정된 보유량 간의 차이가 기준 값 이상인 경우, 현재 제공된 플랜은 재료를 소비 기한 이내에 적절한 속도로 소비하기에 적합하지 않은 것으로 보고, 플랜을 수정할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 이후 시점에서, 예측된 보유량과 실제 측정된 보유량 간의 차이가 감소될 수 있도록, 재료의 소비되는 속도가 다시 결정됨에 따라, 플랜이 수정될 수 있다.

예를 들어, 현재 측정된 재료의 보유량이 미리 예측된 보유량에 비해 많은 경우, 소비 기한 이내에 재료가 모두 소비되기 어려울 수 있다. 따라서, 플랜에 의해 소비될 수 있는 재료의 양이 더 증가될 수 있도록, 플랜이 수정될 수 있다.

또한, 현재 측정된 재료의 보유량이 미리 예측된 보유량에 비해 적은 경우, 소비 기한보다 상당히 이른 시점에 재료가 모두 소진될 수 있다. 따라서, 플랜에 의해 소비될 수 있는 재료의 양이 더 감소될 수 있도록, 플랜이 수정될 수 있다.

일 실시 예에 의한 플랜 수정은, 사용자의 선택에 따라 수행되거나 수행되지 않을 수 있다. 일 실시 예에 따라, 사용자가 플랜 수정을 선택하지 않은 경우, 재료 보유량에 기초하여, 사용자의 적절한 행동을 유도하기 위한 정보가 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들면, 측정된 재료 보유량이 예측 값보다 적은 경우, 재료의 추가 구매가 필요함을 나타내는 정보가 제공될 수 있다. 또한, 측정된 재료 보유량이 예측 값보다 많은 경우, 소비 기한까지 재료가 소비되지 못할 가능성이 있음을 나타내는 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 상술한 예에 한하지 않고, 다양한 형태로 재료 보유량에 관한 정보가 사용자에게 제공될 수 있다.

도 6은 일 실시 예에 의한 플랜에 따른 재료의 보유량을 예측하는 일 예를 나타낸 도면이다.

도 6을 참조하면, 610은, 소비 기한 이내에 이상적으로 소비되는 재료의 보유량에 대한 변화를 나타낸 것이고, 620은, 플랜에 의해 소비될 것으로 예측되는 재료의 보유량의 변화를 나타낸 것이다. 일 실시 예에 의하면, 620이 610에 가까워지도록, 플랜이 생성될 수 있다. 예를 들어, 플랜에 의해 소비될 것으로 예측되는 재료의 양에 따라서, 재료의 보유량이 610에 가깝게 변화할 수 있도록, 플랜이 생성될 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 소비 기한까지 완만하게 재료가 소비되는 것을 이상적으로 보고, 이에 따라 플랜이 생성될 수 있다. 다만, 상술한 예에 한하지 않고, 다양한 형태의 재료의 보유량에 대한 변화에 따라서, 재료를 소비할 수 있는 플랜이 생성될 수 있다. 예를 들면, 소비 기한에서 3일 이른 시점까지 재료가 완만하게 소비될 수 있도록, 플랜이 생성될 수도 있다.

도 7은 일 실시 예에 의한 플랜에 따른 재료의 보유량에 대해 실제 측정된 값의 일 예를 나타낸 도면이다.

도 7을 참조하면, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 730과 같이, 실시간으로, 재료의 보유량을 측정할 수 있다. 또한, 전자 장치(1000)는, 재료의 보유량에 대한 측정값(730)과, 예측값(720)을 서로 비교하여 기준값 이상인지 여부를 지속적으로 판단할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, t1 시점에서, 전자 장치(1000)는, 측정값(730)과 예측값(720) 간의 차이(740)가 기준값 이상임을 감지함에 따라서, 플랜을 수정할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, t1 시점에서, 측정값(730)이 예측값(720)보다 작음에 따라, 전자 장치(1000)는 플랜에 의해 소비될 수 있는 재료의 양이 더 감소될 수 있도록, 즉, 재료 보유량이 감소되는 속도가 더 느려지도록, 플랜을 수정할 수 있다.

도 8은 일 실시 예에 의한 플랜에 따른 재료의 보유량에 대해 실제 측정된 값의 일 예를 나타낸 도면이다.

도 8을 참조하면, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 830과 같이, 실시간으로, 재료의 보유량을 측정할 수 있다. 또한, 전자 장치(1000)는, 재료의 보유량에 대한 측정값(830)과, 예측값(820)을 서로 비교하여 기준값 이상인지 여부를 지속적으로 판단할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, t2 시점에서, 전자 장치(1000)는, 측정값(830)과 예측값(820) 간의 차이(840)가 기준값 이상임을 감지함에 따라서, 플랜을 수정할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, t2 시점에서, 측정값(830)이 예측값(820)보다 더 큼에 따라, 전자 장치(1000)는 플랜에 의해 소비될 수 있는 재료의 양이 더 증가될 수 있도록, 즉, 재료 보유량이 감소되는 속도가 더 빨라지도록, 플랜을 수정할 수 있다.

도 9는 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 10은 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.

도 9를 참조하면, 전자 장치(1000)는, 입력부(1100), 프로세서(1300), 및 출력부(1200)를 포함할 수 있다. 그러나, 도 9에 도시된 구성 요소 모두가 전자 장치(1000)의 필수 구성 요소인 것은 아니다. 도 9에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 전자 장치(1000)가 구현될 수도 있고, 도 9에 도시된 구성 요소보다 적은 구성 요소에 의해 전자 장치(1000)가 구현될 수도 있다.

예를 들면, 전자 장치(1000)는 도 10에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 전자 장치(1000)는, 입력부(1100), 프로세서(1300), 및 출력부(1200) 이외에 센싱부(1400), 통신부(1500), A/V 입력부(1600) 및 메모리(1700)를 더 포함할 수도 있다.

입력부(1100)는, 전자 장치(1000)를 제어하기 위한 명령 또는 데이터를 전자 장치(1000)의 외부(ex. 사용자)로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 입력부(1100)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

일 실시 예에 의하면, 입력부(1100)는, 플랜을 생성하기 위한 외부 입력을 수신할 수 있다. 또한, 입력부(1100)는, 플랜을 수정하기 위한 외부 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 외부 입력에 따라, 플랜에 포함된 아이템을 수정하여, 사용자에게 제공할 수 있다.

출력부(1200)는, 오디오 신호 또는 비디오 신호 또는 진동 신호를 출력할 수 있으며, 출력부(1200)는 디스플레이부(1210), 음향 출력부(1220), 및 진동 모터(1230)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 의한 출력부(1200)는, 사용자의 입력에 따라 생성되거나 수정된 플랜을 사용자에게 제공할 수 있다.

디스플레이부(1210)는 전자 장치(1000)에서 처리되는 정보를 표시 출력한다. 일 실시 예에 의하면, 디스플레이부(1210)는 사용자의 입력에 따라 생성된 플랜을 표시 출력할 수 있다.

한편, 디스플레이부(1210)와 터치패드가 레이어 구조를 이루어 터치 스크린으로 구성되는 경우, 디스플레이부(1210)는 출력 장치 이외에 입력 장치로도 사용될 수 있다. 디스플레이부(1210)는 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고 전자 장치(1000)의 구현 형태에 따라 전자 장치(1000)는 디스플레이부(1210)를 2개 이상 포함할 수도 있다.

음향 출력부(1220)는 통신부(1500)로부터 수신되거나 메모리(1700)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 진동 모터(1230)는 진동 신호를 출력할 수 있다. 또한, 진동 모터(1230)는 터치스크린에 터치가 입력되는 경우 진동 신호를 출력할 수도 있다. 일 실시 예에 의하면, 음향 출력부(1220) 및 진동 모터(1230)는, 사용자의 입력에 따라 생성된 플랜과 관련된 정보를 출력할 수 있다.

프로세서(1300)는, 통상적으로 전자 장치(1000)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(1300)는, 메모리(1700)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 사용자 입력부(1100), 출력부(1200), 센싱부(1400), 통신부(1500), A/V 입력부(1600) 등을 전반적으로 제어할 수 있다.

전자 장치(1000)는 적어도 하나의 프로세서(1300)를 포함할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1000)는 CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphics Processing Unit), NPU(Neural Processing Unit) 등의 다양한 종류의 프로세서를 포함할 수 있다.

프로세서(1300)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(1700)로부터 프로세서(1300)에 제공되거나, 통신부(1500)를 통해 수신되어 프로세서(1300)로 제공될 수 있다. 예를 들면 프로세서(1300)는 메모리와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

일 실시 예에 의한 프로세서(1300)는 미리 설정된 조건에 기초하여, 복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 생성하고, 사용자의 입력에 따라서, 복수 개의 아이템 중 하나를 선택할 수 있다. 또한, 프로세서(1300)는, 선택된 아이템을 교체하기 위한 제1 후보 아이템을 획득하고, 선택된 아이템이 상기 제1 후보 아이템으로 교체됨에 따라, 상기 미리 설정된 조건이 만족되지 않는 경우, 상기 복수 개의 아이템 중 미리 설정된 조건을 만족할 수 있도록 교체될 아이템을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 의한 제1 후보 아이템은, 상기 사용자에 의해 선택된 아이템과의 유사도가 기준값 이하인 아이템 중에서 획득될 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 선택된 아이템은, 사용자가 선호하지 않는 아이템일 가능성이 높으므로, 선택된 아이템과 기준값 이상 특성에 있어 차이가 나는 아이템으로 교체될 수 있다.

또한, 프로세서(1300)는, 식별된 아이템을 교체하기 위한 제2 후보 아이템을 획득하고, 제1 후보 아이템 및 제2 후보 아이템에 기초하여, 플랜을 수정하고, 사용자에게 수정된 플랜을 제공할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 플랜에 포함된 복수 개의 아이템 중 교체될 아이템으로 식별되는 아이템은, 플랜에 포함된 복수 개의 아이템 중 사용자의 선호도가 기준값 이하인 아이템 중에서 식별될 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 사용자 선호도가 낮은 아이템이 교체되는 것이 바람직하므로, 제2 후보 아이템에 의해 교체될 아이템은 사용자 선호도가 기준값 이하인 아이템 중에서 결정될 수 있다. 일 실시 예에 의한 사용자 선호도는, 미리 학습된 스코어 모델(313)에 기초하여 결정될 수 있으나, 이에 한하지 않고, 다양한 방법으로 결정될 수 있다.

또한, 일 실시 예에 의한 제1 후보 아이템이 복수 개 존재하는 경우, 각각의 제1 후보 아이템과 대응되는 복수 개의 후보 플랜이, 우선 순위에 따라서, 사용자에게 제공될 수 있다. 일 실시 예에 의한 우선 순위는, 제1 후보 아이템 및 제2 후보 아이템에 의해, 플랜의 아이템들이 교체되는 경우, 스코어가 변화되는 정도에 기초하여, 결정될 수 있다. 또한, 우선 순위는, 제1 후보 아이템 및 제2 후보 아이템에 의해, 플랜의 아이템들이 교체되는 경우, 수정된 플랜에 대하여 획득되는 스코어에 기초하여, 결정될 수 있다.

또한, 일 실시 예에 의한 프로세서(1300)는 재료 보유량이 변화됨에 따라서, 플랜을 수정하여 제공할 수 있다. 일 실시 예에 의한 프로세서(1300)는, 복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 획득하고, 플랜에 따라 소비될 수 있는, 제1 재료의 보유량을 적어도 하나의 시점에 대해 예측하고, 플랜에 따라 상기 제1 재료가 소비되는 동안, 적어도 하나의 시점에서, 제1 재료의 보유량을 측정할 수 있다. 또한, 프로세서(1300)는, 적어도 하나의 시점 중 제1 시점에서, 측정된 값과 예측된 값 간의 차이가 기준값 이상임을 감지함에 따라, 제1 시점 이후에, 제1 재료의 보유량에 대한 측정값과 예측된 값 간의 차이가 감소될 수 있도록, 플랜을 수정하여 제공할 수 있다.

일 실시 예에 의한 플랜은, 제1 재료의 소비 기한에 기초하여, 제1 재료의 소비되는 속도가 결정됨에 따라서, 생성될 수 있다. 다만, 제1 시점에서, 측정된 값과 예측된 값 간의 차이값이 기준값 이상인 경우, 제1 시점 이후에는, 상기 차이값이 감소될 수 있도록, 제1 재료의 소비되는 속도가 다시 결정됨에 따라서, 플랜이 수정될 수 있다. 예를 들면, 제1 재료의 소비되는 속도는 예측값과 측정값 간의 차이값이 최소화될 수 있도록, 다시 결정됨에 따라, 플랜이 수정될 수 있다.

센싱부(1400)는, 전자 장치(1000)의 상태 또는 전자 장치(1000) 주변의 상태를 감지하고, 감지된 정보를 프로세서(1300)로 전달할 수 있다.

센싱부(1400)는, 지자기 센서(Geomagnetic sensor)(1410), 가속도 센서(Acceleration sensor)(1420), 온/습도 센서(1430), 적외선 센서(1440), 자이로스코프 센서(1450), 위치 센서(예컨대, GPS)(1460), 기압 센서(1470), 근접 센서(1480), 및 RGB 센서(illuminance sensor)(1490) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

일 실시 예에 의하여 센싱부(1400)에 의해 감지된 정보는, 사용자에 대해 수집된 정보로서 획득될 수 있다. 이에 한하지 않고, 센싱부(1400)에 의해 감지된 정보는, 플랜이 제공되는데 다양하게 이용될 수 있다.

통신부(1500)는, 전자 장치(1000)가 서버(2000) 또는 외부 장치(미도시)와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(1500)는, 근거리 통신부(1510), 이동 통신부(1520), 방송 수신부(1530)를 포함할 수 있다.

근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(1510)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra wideband) 통신부, Ant+ 통신부 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

이동 통신부(1520)는, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.

방송 수신부(1530)는, 방송 채널을 통하여 외부로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 구현 예에 따라서 전자 장치(1000)가 방송 수신부(1530)를 포함하지 않을 수도 있다.

일 실시 예에 의한, 통신부(1500)는 서버(2000) 또는 외부의 다른 장치로부터, 플랜을 생성하는데 필요한 데이터를 수신하는데 이용될 수 있다.

A/V(Audio/Video) 입력부(1600)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 이에는 카메라(1610)와 마이크로폰(1620) 등이 포함될 수 있다. 카메라(1610)는 화상 통화모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서를 통해 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 얻을 수 있다. 이미지 센서를 통해 캡쳐된 이미지는 프로세서(1300) 또는 별도의 이미지 처리부(미도시)를 통해 처리될 수 있다.

마이크로폰(1620)은, 외부의 음향 신호를 입력 받아 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 예를 들어, 마이크로폰(1620)은 플랜 생성을 요청하는, 사용자의 음성 입력을 수신할 수 있다.

메모리(1700)는, 프로세서(1300)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 전자 장치(1000)로 입력되거나 전자 장치(1000)로부터 출력되는 데이터를 저장할 수도 있다.

일 실시 예에 의한 메모리(1700)는 플랜을 생성하는데 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들면, 메모리(1700)는, 사용자의 프로필 정보, 건강 상태에 관한 정보, 주변 환경에 관한 정보, 플랜 생성 이력에 관한 정보 등 사용자에 관한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(1700)는, 플랜에 대한 스코어를 획득하기 위한 스코어 모델을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 의한 스코어는, 플랜에 대한 사용자의 선호도를 나타낼 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 플랜에 대한 스코어에 기초하여, 사용자 선호도가 높은 플랜을 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시 예에 의한 메모리(1700)는, 플랜에서 이용되는 재료와 관련된 정보로서, 예를 들면, 재료의 보유량에 대하여 예측된 값 및 측정된 값을 저장할 수 있다.

메모리(1700)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.

메모리(1700)에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 예를 들어, UI 모듈(1710), 터치 스크린 모듈(1720), 알림 모듈(1730) 등으로 분류될 수 있다.

UI 모듈(1710)은, 애플리케이션 별로 전자 장치(1000)와 연동되는 특화된 UI, GUI 등을 제공할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1720)은 사용자의 터치 스크린 상의 터치 제스처를 감지하고, 터치 제스처에 관한 정보를 프로세서(1300)로 전달할 수 있다. 일부 실시예에 따른 터치 스크린 모듈(1720)은 터치 코드를 인식하고 분석할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1720)은 컨트롤러를 포함하는 별도의 하드웨어로 구성될 수도 있다.

터치스크린의 터치 또는 근접 터치를 감지하기 위해 터치스크린의 내부 또는 근처에 다양한 센서가 구비될 수 있다. 터치스크린의 터치를 감지하기 위한 센서의 일례로 촉각 센서가 있다. 촉각 센서는 사람이 느끼는 정도로 또는 그 이상으로 특정 물체의 접촉을 감지하는 센서를 말한다. 촉각 센서는 접촉면의 거칠기, 접촉 물체의 단단함, 접촉 지점의 온도 등의 다양한 정보를 감지할 수 있다.

사용자의 터치 제스처에는 탭, 터치&홀드, 더블 탭, 드래그, 패닝, 플릭, 드래그 앤드 드롭, 스와이프 등이 있을 수 있다.

알림 모듈(1730)은 전자 장치(1000)의 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 발생할 수 있다.

도 11은 일 실시 예에 의한 플랜을 제공하는 방법을 나타낸 순서도이다.

도 11을 참조하면, 단계 1101에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 미리 설정된 조건에 기초하여, 복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 생성할 수 있다.

일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 외부 입력(ex. 사용자에 의한 입력)에 기초하여, 플랜 생성을 위한 조건을 설정하고, 설정된 조건을 만족하면서, 사용자에게 가장 적합한 것으로 판단되는, 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1000)는, 도 2의 210 및 220의 인터페이스를 통하여 입력된 정보에 기초하여, 플랜에 대한 조건을 설정하고, 플랜에 대한 사용자 선호도를 나타내는 스코어 값을, 미리 학습된 스코어 모델에 기초하여 획득함으로써, 플랜을 생성할 수 있다.

단계 1102에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 외부 입력에 따라, 단계 1101에서, 생성된 플랜에 포함된 복수 개의 아이템 중 하나를 선택할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 사용자는, 단계 1101에서, 생성된 플랜에 포함된 아이템들 중에서, 선호하지 않는 아이템을 교체하기 위해, 단계 1102에서, 하나의 아이템을 선택할 수 있다.

단계 1103에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 단계 1102에서, 선택된 아이템을 교체하기 위한 제1 후보 아이템을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 의한 제1 후보 아이템은, 선택된 아이템과의 유사도가 기준값 이상인 아이템으로 획득될 수 있다. 이는, 사용자에 의해 단계 1102에서, 선택된 아이템은, 사용자가 선호하지 않는 특징을 가진 아이템일 가능성이 높으므로, 선택된 아이템과의 특성이 상당히 차이가 나는 다른 아이템이 제1 후보 아이템으로서 획득될 수 있다.

일 실시 예에 의한 아이템 간의 유사도는, 아이템의 특성을 추출하고, 아이템 간의 유사도를 판단하기 위해 미리 학습된 모델에 따라서 판단될 수 있으나, 이에 한하지 않고, 다양한 방법에 따라서, 판단될 수 있다.

단계 1104에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 단계 1102에서 선택된 아이템이 제1 후보 아이템으로 교체되는 경우, 플랜에 대해 미리 설정된 조건이 그대로 만족할 수 있도록, 플랜에서 추가적으로 교체할 아이템을 식별할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 사용자의 입력에 따라서, 단계 1102에서 선택된 아이템이 교체되는 경우, 플랜이 미리 설정된 조건을 만족하지 못할 수 있다. 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 단계 1102에서 선택된 아이템이 교체되더라도, 미리 설정된 조건을 그대로 만족할 수 있도록, 플랜에서, 추가적으로 다른 아이템을 교체할 수 있다.

일 실시 예에 따라 단계 1104에서, 식별되는 아이템은, 사용자 선호도가 기준값 이하인지에 따라 식별될 수 있다. 일 실시 예에 의한 사용자 선호도는, 상술한 스코어 모델(313)에 따라 획득된 스코어 값에 따라서, 판단될 수 있다. 예를 들면, 식별된 아이템에 대한 사용자 선호도를 나타내는, 스코어 값이 기준값 이하 인지에 따라서, 교체될 아이템으로 식별될 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 사용자 선호도가 낮은 아이템이 교체됨으로써, 사용자에게 더 적합한 플랜이 생성될 수 있다. 따라서, 일 실시 예에 의하면, 복수의 아이템 중에서, 사용자 선호도가 낮은 아이템이, 추가적으로 교체될 아이템으로 식별될 수 있다.

단계 1105에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 식별된 아이템을 교체하기 위한 제2 후보 아이템을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 플랜에 대해 미리 설정된 조건이 만족될 수 있는 제2 후보 아이템이 획득될 수 있다.

일 실시 예에 의한 제1 후보 아이템이 복수 개 존재하는 경우에는, 복수 개의 제1 후보 아이템을 각각 포함하는 복수 개의 후보 플랜들이, 우선 순위에 따라서, 사용자에게 제공될 수 있다. 일 실시 예에 의한 우선 순위는, 복수 개의 후보 플랜에 따라, 플랜에 포함된 아이템들이 각각 교체됨에 의하여, 스코어가 변화되는 정도 또는, 복수 개의 후보 플랜에 따라 수정된 플랜에 대한 스코어에 기초하여 결정될 수 있다.

예를 들면, 복수 개의 후보 플랜에 따라, 플랜에 대한 스코어가 변화되는 정도가 더 큰 후보 플랜이 더 큰 우선 순위를 가질 수 있다. 또 다른 예로, 복수 개의 후보 플랜에 따라, 수정된 플랜에 대한 스코어 값이 더 큰 후보 플랜이 더 큰 우선 순위를 가질 수 있다.

일 실시 예에 의한 복수 개의 후보 플랜은, 스코어 값에 따른 우선 순위로, 사용자에게 제공되므로, 사용자 선호도가 더 높을 것으로 판단되는, 후보 플랜이 우선하여, 사용자에게 제공될 수 있다.

단계 1106에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 제1 후보 아이템 및 제2 후보 아이템을 포함하는, 수정된 플랜을 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들면, 제1 후보 아이템 및 제2 후보 아이템으로 각각 단계 1102에서 사용자에 의해 선택된 아이템 및 단계 1104에서 식별된 아이템이 교체된 수정된 플랜이 사용자에게 제공될 수 있다.

도 12는 일 실시 예에 의한 플랜을 제공하는 방법을 나타낸 순서도이다.

도 12를 참조하면, 단계 1201에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 의한 플랜은 예를 들면, 레시피들로 구성된 식단 계획일 수 있다. 일 실시 예에 의한 사용자는 플랜에 따라서, 식단을 구성함에 따라, 적어도 하나의 재료를 소비할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 사용자의 선호도 뿐만 아니라, 플랜에서 이용되는 재료의 보유량을 더 고려하여, 플랜이 생성될 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 제1 재료의 소비 기한에 기초하여, 제1 재료의 소비되는 속도가 결정됨에 따라서, 플랜이 생성될 수 있다. 또한, 일 실시 예에 의하면, 적어도 하나의 재료가 사용자에 의해 소비되는 정도에 따라서, 각 재료가 적절한 소비 기한 내에 소비될 수 있도록, 플랜이 수정되어 제공될 수 있다.

단계 1202에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는 적어도 하나의 재료 중 제1 재료의 보유량에 대하여, 적어도 하나의 시점에 대해 미리 예측된 값을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 의한, 제1 재료의 보유량에 대한 미리 예측된 값은, 단계 1201에서 획득된 플랜에 따라 사용자가 제1 재료를 소비하는 경우, 예측될 수 있는 제1 재료의 보유량을 의미할 수 있다.

단계 1203에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 플랜에 따라서, 제1 재료가 소비되는 동안, 적어도 하나의 시점에서, 제1 재료의 보유량을 측정할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 단계 1203에서 측정된 값과 단계 1202에서 예측된 값은 서로 비교될 수 있다.

일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 적어도 하나의 시점 중 제1 시점에서, 단계 1203에서 측정된 값과 단계 1202에서 예측된 값을 서로 비교한 결과, 단계 1204에서, 측정 값과 예측 값 간의 차이값이 기준 값 이상인지 여부를 판단할 수 있다.

단계 1205에서, 일 실시 예에 의한 전자 장치(1000)는, 단계 1204에서, 감지된 차이에 기초하여, 플랜을 수정할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 제1 시점 이후에, 제1 재료의 보유량에 대한 측정값과 상기 예측된 값 간의 차이가 감소될 수 있도록, 플랜이 수정될 수 있다.

예를 들면, 제1 시점 이후에, 상기 차이값이 최소화될 수 있도록, 제1 재료의 소비되는 속도가 다시 결정됨에 따라, 플랜이 수정될 수 있다. 일 예로, 측정값이 예측값보다 큰 경우, 제1 재료가 더 빠르게 소비되도록, 플랜이 수정될 수 있다. 또한, 측정값이 예측값보다 작은 경우, 제1 재료가 더 느리게 소비되도록, 플랜이 수정될 수 있다.

일 실시 예에 의하면 사용자가 플랜을 변경하는 경우에도, 미리 설정된 목표를 달성하거나 사용자의 건강을 유지할 수 있는 플랜을 제공할 수 있다.

일 실시 예에 의하면 재료의 보유량 변화에 따라, 플랜을 적절히 수정하여 제공할 수 있다.

기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적 저장매체'는 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다. 예로, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품(예: 다운로더블 앱(downloadable app))의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

또한, 본 명세서에서, “부”는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (15)

1. 전자 장치에서, 플랜을 제공하는 방법에 있어서,
   복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 획득하는 단계;
   상기 플랜에 기초해서 시간에 따라 소비되는, 제1 재료의 보유량을 적어도 하나의 시점에 대해 예측하는 단계;
   상기 적어도 하나의 시점에서, 상기 제1 재료의 보유량을 측정하는 단계;
   상기 적어도 하나의 시점 중 제1 시점에서, 상기 측정된 값과 상기 예측된 값 간의 차이값을 검출하는 단계; 및
   상기 검출된 차이 값이, 기준 값 이상인 경우, 상기 제1 시점 이후에, 상기 차이값이 감소하도록, 상기 플랜을 수정하여 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 플랜은, 상기 제1 재료의 소비 기한에 기초하여, 상기 제1 재료의 소비되는 속도가 결정됨에 따라, 생성되는, 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 플랜은,
   상기 제1 시점 이후에, 상기 차이가 감소되도록, 상기 제1 재료의 소비되는 속도가 다시 결정됨에 따라, 수정되는, 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 제1 재료의 소비 기한은
   상기 제1 재료의 보관 상태에 따라서, 실시간으로 변경될 수 있고,
   상기 제1 재료의 변경된 소비 기한에 기초하여, 상기 플랜이 수정되는, 방법.
5. 전자 장치에서, 플랜을 제공하는 방법에 있어서,
   미리 설정된 조건에 기초하여, 복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 생성하는 단계;
   외부 입력 신호에 따라서, 상기 복수 개의 아이템 중 하나를 선택하는 단계;
   상기 선택된 아이템을 교체하기 위한 제1 후보 아이템을 획득하는 단계;
   상기 선택된 아이템이 상기 제1 후보 아이템으로 교체됨에 따라, 상기 미리 설정된 조건이 만족되지 않는 경우, 상기 복수 개의 아이템 중 상기 미리 설정된 조건을 만족할 수 있도록 교체될 아이템을 식별하는 단계;
   상기 식별된 아이템을 교체하기 위한 제2 후보 아이템을 획득하는 단계; 및
   상기 제1 후보 아이템 및 상기 제2 후보 아이템에 기초하여, 상기 플랜을 수정하고, 상기 수정된 플랜을 디스플레이하는 단계를 더 포함하는, 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 복수 개의 아이템 중 사용자의 선호도가 기준값 이하인 아이템이 상기 미리 설정된 조건을 만족할 수 있도록 교체될 아이템으로 식별되는, 방법.
7. 제5항에 있어서, 상기 제1 후보 아이템이 복수 개 존재하는 경우,
   상기 복수 개의 제1 후보 아이템 및 상기 복수 개의 제1 후보 아이템과 대응되는 상기 제2 후보 아이템을, 각각 포함하는, 복수 개의 후보 플랜에 관한 정보가, 각 후보 플랜의 우선 순위에 따라, 디스플레이되고,
   상기 우선 순위는, 상기 복수 개의 후보 플랜에 대한 사용자의 선호도를 나타내는 스코어에 기초하여, 결정되는, 방법.
8. 플랜을 제공하는 전자 장치에 있어서,
   외부 입력을 수신하는, 입력부;
   하나 이상의 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리; 및
   상기 메모리에 저장된 하나 이상의 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
   상기 적어도 하나의 프로세서는,
   복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 획득하고,
   상기 플랜에 기초하여, 시간에 따라 소비될 수 있는, 제1 재료의 보유량을 적어도 하나의 시점에 대해 예측하고,
   상기 적어도 하나의 시점에서, 상기 제1 재료의 보유량을 측정하고,
   상기 적어도 하나의 시점 중 제1 시점에서, 상기 측정된 값과 상기 예측된 값 간의 차이값을 검출하고,
   상기 검출된 차이값이 기준값 이상인 경우, 상기 제1 시점 이후에, 상기 차이값이 감소하도록, 상기 플랜을 수정하여 제공하는, 전자 장치.
9. 제8항에 있어서, 상기 플랜은, 상기 제1 재료의 소비 기한에 기초하여, 상기 제1 재료의 소비되는 속도가 결정됨에 따라, 생성되는, 전자 장치.
10. 제8항에 있어서, 상기 플랜은,
    상기 제1 시점 이후에, 상기 차이가 감소되도록, 상기 제1 재료의 소비되는 속도가 다시 결정됨에 따라, 수정되는, 전자 장치.
11. 제8항에 있어서, 상기 제1 재료의 소비 기한은
    상기 제1 재료의 보관 상태에 따라서, 실시간으로 변경될 수 있고,
    상기 제1 재료의 변경된 소비 기한에 기초하여, 상기 플랜이 수정되는, 전자 장치.
12. 플랜을 제공하는 전자 장치에 있어서,
    외부 입력을 수신하는 입력부;
    하나 이상의 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 하나 이상의 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하며,
    상기 적어도 하나의 프로세서는
    미리 설정된 조건에 기초하여, 복수 개의 아이템을 포함하는 플랜을 생성하고,
    상기 외부 입력 신호에 따라서, 상기 복수 개의 아이템 중 하나를 선택하고,
    상기 선택된 아이템을 교체하기 위한 제1 후보 아이템을 획득하고,
    상기 선택된 아이템이 상기 제1 후보 아이템으로 교체됨에 따라, 상기 미리 설정된 조건이 만족되지 않는 경우, 상기 복수 개의 아이템 중 상기 미리 설정된 조건을 만족할 수 있도록 교체될 아이템을 식별하고,
    상기 식별된 아이템을 교체하기 위한 제2 후보 아이템을 획득하고,
    상기 제1 후보 아이템 및 상기 제2 후보 아이템에 기초하여, 상기 플랜을 수정하고, 상기 수정된 플랜을 제공하는, 전자 장치.
13. 제12항에 있어서, 상기 복수 개의 아이템 중 사용자의 선호도가 기준값 이하인 아이템이 상기 미리 설정된 조건을 만족할 수 있도록 교체될 아이템으로 식별되는, 전자 장치.
14. 제12항에 있어서, 상기 제1 후보 아이템이 복수 개 존재하는 경우,
    상기 복수 개의 제1 후보 아이템 및 상기 복수 개의 제1 후보 아이템과 대응되는 상기 제2 후보 아이템을, 각각 포함하는, 복수 개의 후보 플랜에 관한 정보가, 각 후보 플랜의 우선 순위에 따라, 디스플레이되고,
    상기 우선 순위는, 상기 복수 개의 후보 플랜에 대한 상기 사용자의 선호도를 나타내는 스코어에 기초하여, 결정되는, 전자 장치.
15. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.

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