KR20220013799A - 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 - Google Patents
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Abstract
본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치는, 적어도 하나의 센서, 디스플레이, 메모리, 및 상기 적어도 하나의 센서, 상기 디스플레이, 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 속도, 상기 전자 장치의 위치, 외부 소음의 크기, 외부 조도, 사용자의 개인 정보 또는 상기 전자 장치와 외부 전자 장치와의 연결 상태 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 사용자의 컨텍스트(context)를 인식하고, 상기 인식한 컨텍스트에 기초하여 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시예가 가능하다.
이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시예가 가능하다.
Description
본 문서에서 개시되는 다양한 실시 예들은, 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법과 관련된다.
최근의 전자 장치들은 키보드나 마우스를 이용한 전통적인 입력 방식에 부가하여, 음성 입력과 같은 다양한 입력 방식을 지원할 수 있다. 예를 들어, 스마트폰(smart phone)이나 태블릿(tablet)과 같은 전자 장치들은 사용자 발화를 수신하고, 수신한 사용자 발화에 대응하는 동작을 실행하는 음성 어시스턴트 어플리케이션을 제공하고 있다.
종래의 전자 장치는 다양한 환경에서 음성 어시스턴트 어플리케이션을 사용하는 사용자에게 편리함을 제공하기 어렵다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들은, 사용자의 편의성을 향상 시킨 음성 어시스턴트 어플리케이션을 포함하는 전자 장치를 제공하고자 한다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들은, 전자 장치의 컨텍스트 또는 사용자의 컨텍스트에 기반하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어하는 전자 장치를 제공하고자 한다.
본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 적어도 하나의 센서, 디스플레이, 메모리, 및 상기 적어도 하나의 센서, 상기 디스플레이, 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 속도, 상기 전자 장치의 위치, 외부 소음의 크기, 외부 조도, 사용자의 개인 정보 또는 상기 전자 장치와 외부 전자 장치와의 연결 상태 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 사용자의 컨텍스트(context)를 인식하고, 상기 인식한 컨텍스트에 기초하여 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 적어도 하나의 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 속도, 상기 전자 장치의 위치, 외부 소음의 크기, 외부 조도, 사용자의 개인 정보 또는 상기 전자 장치와 외부 전자 장치와의 연결 상태 중 적어도 하나에 기초하여, 사용자의 컨텍스트(context)를 인식하는 동작 및 상기 인식한 컨텍스트에 기초하여 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시 예들에 따르면, 사용자의 편의성을 향상 시킨 음성 어시스턴트 어플리케이션을 포함하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시 예들에 따르면, 전자 장치의 컨텍스트 또는 사용자의 컨텍스트에 기반하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어하는 전자 장치를 제공할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시예에 따른, 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른, 사용자 단말이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.
도 5는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 6a는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 6b는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도이다.
도 7은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 컨텍스트 및 전자 장치의 제어 항목들을 설명하는 도면이다.
도 8은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치가 디스플레이에 표시되는 복수의 레이어들을 제어하는 것을 설명하는 도면이다.
도 9는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치가 복수의 레이어들을 중첩한 상태에서, 음성 인식 어플리케이션을 실행하는 것을 설명하는 도면이다.
도 10은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치가 복수의 레이어들을 제어하는 것을 설명하는 도면이다.
도 11은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치가 설정 값을 제어하는 것을 설명하는 도면이다.
도 12는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작 방법의 순서도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 2는 다양한 실시예에 따른, 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른, 사용자 단말이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.
도 5는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 6a는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 6b는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도이다.
도 7은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 컨텍스트 및 전자 장치의 제어 항목들을 설명하는 도면이다.
도 8은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치가 디스플레이에 표시되는 복수의 레이어들을 제어하는 것을 설명하는 도면이다.
도 9는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치가 복수의 레이어들을 중첩한 상태에서, 음성 인식 어플리케이션을 실행하는 것을 설명하는 도면이다.
도 10은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치가 복수의 레이어들을 제어하는 것을 설명하는 도면이다.
도 11은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치가 설정 값을 제어하는 것을 설명하는 도면이다.
도 12는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작 방법의 순서도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예의 통합 지능 시스템은 사용자 단말(200a), 지능형 서버(200b), 및 서비스 서버(200c)를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 사용자 단말(200a)은, 인터넷에 연결 가능한 단말 장치(또는, 전자 장치)일 수 있으며, 예를 들어, 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, TV(television), 백색 가전, 웨어러블 장치, HMD (head mounted device), 또는 스마트 스피커일 수 있다.
도시된 실시 예에 따르면, 사용자 단말(200a)은 통신 인터페이스(201), 마이크(202), 스피커(203), 디스플레이(204), 메모리(205), 또는 프로세서(206)를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다.
일 실시 예의 통신 인터페이스(201)는 외부 장치와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 마이크(202)는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 일 실시예의 스피커(203)는 전기적 신호를 소리(예: 음성)로 출력할 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이(204)는 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이(204)는 또한 실행되는 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface, GUI)를 표시할 수 있다.
일 실시 예의 메모리(205)는 클라이언트 모듈(205-1), SDK(software development kit)(205-2), 및 복수의 앱들(205-3, 205-4, …)을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(205-1), 및 SDK(205-2)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램)를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(205-1) 또는 SDK(205-2)는 음성 입력을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.
상기 복수의 앱들(205-3, 205-4, …)은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱들(205-3, 205-4, …)은 제1 앱(205-3), 및/또는 제2 앱(205-4)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱들(205-3, 205-4, …) 각각은 지정된 기능을 수행하기 위한 복수의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 앱들은, 알람 앱, 메시지 앱, 및/또는 스케줄 앱을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 앱들(205-3, 205-4, …)은 프로세서(206)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.
일 실시 예의 프로세서(206)는 사용자 단말(200a)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(206)는 통신 인터페이스(201), 마이크(202), 스피커(203), 및 디스플레이(204)와 전기적으로 연결되어 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(206)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 프로세서(206)는 또한 상기 메모리(205)에 저장된 프로그램을 실행하여 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(206)는 클라이언트 모듈(205-1) 또는 SDK(205-2) 중 적어도 하나를 실행하여, 음성 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(206)는, 예를 들어, SDK(205-2)를 통해 복수의 앱들(205-3, 205-4, …)의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(205-1) 또는 SDK(205-2)의 동작으로 설명된 이하의 동작들은 프로세서(206)의 실행에 의하여 수행되는 동작일 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(205-1)은 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(205-1)은 마이크(202)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(205-1)은 수신된 음성 입력(예: 음성 신호)을 지능형 서버(200b)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(205-1)은 수신된 음성 입력과 함께, 사용자 단말(200a)의 상태 정보를 지능형 서버(200b)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(205-1)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(205-1)은 지능형 서버(200b)에서 상기 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(205-1)은 상기 수신된 결과를 디스플레이(204)에 표시할 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(205-1)은 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(205-1)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이(204)에 표시할 수 있다. 클라이언트 모듈(205-1)은, 예를 들어, 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(200a)은, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(205-1)은 지능형 서버(200b)로부터 음성 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(205-1)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(200b)로 송신할 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(205-1)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(200b)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(200b)는 상기 결과 정보를 이용하여 수신된 음성 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(205-1)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(205-1)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(205-1)은 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)에 대응하여 유기적인 동작을 수행함으로써 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다.
일 실시 예의 지능형 서버(200b)는 통신 망을 통해 사용자 단말(200a)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200b)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(200b)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 사용자 음성 입력과 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 적어도 하나의 플랜(plan)을 생성할 수 있다
일 실시 예에 따르면, 플랜은 인공 지능(artificial intelligent)(AI) 시스템에 의해 생성될 수 있다. 인공지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neual network-based system)(예: 피드포워드 신경망(feedforward neural network(FNN)), 및/또는 순환 신경망(recurrent neural network(RNN))) 일 수도 있다. 또는, 전술한 것의 조합 또는 이와 다른 인공지능 시스템일 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 플랜은 미리 정의된 플랜들의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의 된 복수의 플랜들 중 적어도 하나의 플랜을 선택할 수 있다.
일 실시 예의 지능형 서버(200b)는 생성된 플랜에 따른 결과를 사용자 단말(200a)로 송신하거나, 생성된 플랜을 사용자 단말(200a)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(200a)은 플랜에 따른 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(200a)은 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다.
일 실시 예의 지능형 서버(200b)는 프론트 엔드(front end)(210), 자연어 플랫폼(natual language platform)(220), 캡슐 데이터베이스(capsule database)(230), 실행 엔진(execution engine)(240), 엔드 유저 인터페이스(end user interface)(250), 매니지먼트 플랫폼(management platform)(260), 빅 데이터 플랫폼(big data platform)(270), 또는 분석 플랫폼(analytic platform)(280)을 포함할 수 있다.
일 실시 예의 프론트 엔드(210)는 사용자 단말(200a)로부터 수신된 음성 입력을 수신할 수 있다. 프론트 엔드(210)는 상기 음성 입력에 대응되는 응답을 사용자 단말(200a)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(220)은 자동 음성 인식 모듈(automatic speech recognition module)(ASR module)(221), 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)(223), 플래너 모듈(planner module)(225), 자연어 생성 모듈(natural language generator module)(NLG module)(227), 및/또는 텍스트 음성 변환 모듈(text to speech module)(TTS module)(229)를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 자동 음성 인식 모듈(221)은 사용자 단말(200a)로부터 수신된 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(223)은 음성 입력의 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(223)은 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(223)은 형태소 또는 구의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 음성 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다.
일 실시 예의 플래너 모듈(225)은 자연어 이해 모듈(223)에서 결정된 의도 및 파라미터를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(225)은 상기 결정된 의도에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 복수의 도메인을 결정할 수 있다. 플래너 모듈(225)은 상기 의도에 기초하여 결정된 복수의 도메인 각각에 포함된 복수의 동작을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(225)은 상기 결정된 복수의 동작을 실행하는데 필요한 파라미터나, 상기 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 결정할 수 있다. 상기 파라미터, 및 상기 결과 값은 지정된 형식(또는, 클래스)의 컨셉으로 정의될 수 있다. 이에 따라, 플랜은 사용자의 의도에 의해 결정된 복수의 동작, 및/또는 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 플래너 모듈(225)은 상기 복수의 동작, 및 상기 복수의 컨셉 사이의 관계를 단계적(또는, 계층적)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 플래너 모듈(225)은 복수의 컨셉에 기초하여 사용자의 의도에 기초하여 결정된 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 다시 말해, 플래너 모듈(225)은 복수의 동작의 실행에 필요한 파라미터, 및 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과에 기초하여, 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 이에 따라, 플래너 모듈(225)는 복수의 동작 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보(예: 온톨로지(ontology))가 포함된 플랜를 생성할 수 있다. 상기 플래너 모듈(225)은 컨셉과 동작의 관계들의 집합이 저장된 캡슐 데이터베이스(230)에 저장된 정보를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.
일 실시 예의 자연어 생성 모듈(227)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 일 실시 예의 텍스트 음성 변환 모듈(229)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(220)의 기능의 일부 기능 또는 전체 기능은 사용자 단말(200a)에서도 구현가능 할 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스(230)는 복수의 도메인에 대응되는 복수의 컨셉과 동작들의 관계에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따른 캡슐은 플랜에 포함된 복수의 동작 오브젝트(action object)(또는 동작 정보) 및 컨셉 오브젝트(concept object)(또는 컨셉 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 CAN(concept action network)의 형태로 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 캡슐은 캡슐 데이터베이스(230)에 포함된 기능 저장소(function registry)에 저장될 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스(230)는 음성 입력에 대응되는 플랜을 결정할 때 필요한 전략 정보가 저장된 전략 레지스트리(strategy registry)를 포함할 수 있다. 상기 전략 정보는 음성 입력에 대응되는 복수의 플랜이 있는 경우, 하나의 플랜을 결정하기 위한 기준 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 지정된 상황에서 사용자에게 후속 동작을 제안하기 위한 후속 동작의 정보가 저장된 후속 동작 레지스트리(follow up registry)를 포함할 수 있다. 상기 후속 동작은, 예를 들어, 후속 발화를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 사용자 단말(200a)을 통해 출력되는 정보의 레이아웃(layout) 정보를 저장하는 레이아웃 레지스트리(layout registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 캡슐 정보에 포함된 어휘(vocabulary) 정보가 저장된 어휘 레지스트리(vocabulary registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(230)는 사용자와의 대화(dialog)(또는, 인터렉션(interaction)) 정보가 저장된 대화 레지스트리(dialog registry)를 포함할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스(230)는 개발자 툴(developer tool)을 통해 저장된 오브젝트를 업데이트(update)할 수 있다. 상기 개발자 툴은, 예를 들어, 동작 오브젝트 또는 컨셉 오브젝트를 업데이트하기 위한 기능 에디터(function editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 어휘를 업데이트하기 위한 어휘 에디터(vocabulary editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 플랜을 결정하는 전략을 생성 및 등록 하는 전략 에디터(strategy editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 사용자와의 대화를 생성하는 대화 에디터(dialog editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 후속 목표를 활성화하고, 힌트를 제공하는 후속 발화를 편집할 수 있는 후속 동작 에디터(follow up editor)를 포함할 수 있다. 상기 후속 목표는 현재 설정된 목표, 사용자의 선호도 또는 환경 조건에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시 예에서는 캡슐 데이터베이스(230) 은 사용자 단말(200a) 내에도 구현이 가능할 수 있다.
일 실시 예의 실행 엔진(240)은 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 엔드 유저 인터페이스(250)는 산출된 결과를 사용자 단말(200a)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(200a)은 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시 예의 매니지먼트 플랫폼(260)은 지능형 서버(200b)에서 이용되는 정보를 관리할 수 있다. 일 실시 예의 빅 데이터 플랫폼(270)은 사용자의 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시 예의 분석 플랫폼(280)을 지능형 서버(200b)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(280)은 지능형 서버(200b)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.
일 실시 예의 서비스 서버(200c)는 사용자 단말(200a)에 지정된 서비스(예: 음식 주문 또는 호텔 예약)를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서비스 서버(200c)는 제3 자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 일 실시 예의 서비스 서버(200c)는 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(200b)에 제공할 수 있다. 상기 제공된 정보는 캡슐 데이터베이스(230)에 저장될 수 있다. 또한, 서비스 서버(200c)는 플랜에 따른 결과 정보를 지능형 서버(200b)에 제공할 수 있다.
위에 기술된 통합 지능 시스템에서, 상기 사용자 단말(200a)은, 사용자 입력에 응답하여 사용자에게 다양한 인텔리전트 서비스를 제공할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼을 통한 입력, 터치 입력 또는 음성 입력을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 사용자 단말(200a)은 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 사용자 단말(200a)은 상기 마이크를 통해 수신된 사용자 발화(utterance) 또는 음성 입력(voice input)를 인식하고, 인식된 음성 입력에 대응되는 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에서, 사용자 단말(200a)은 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버 및/또는 서비스 서버와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200a)은 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에서, 사용자 단말(200a)이 지능형 서버(200b) 및/또는 서비스 서버와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 사용자 단말은, 상기 마이크(202)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 사용자 단말은, 상기 음성 데이터를 통신 인터페이스(201)를 이용하여 지능형 서버(200b)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따른 지능형 서버(200b)는 사용자 단말(200a)로부터 수신된 음성 입력에 대한 응답으로써, 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜, 또는 상기 플랜에 따라 동작을 수행한 결과를 생성할 수 있다. 상기 플랜은, 예를 들어, 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 복수의 동작 및/또는 상기 복수의 동작과 관련된 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 컨셉은 상기 복수의 동작의 실행에 입력되는 파라미터나, 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 정의한 것일 수 있다. 상기 플랜은 복수의 동작 및/또는 복수의 컨셉 사이의 연관 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 사용자 단말(200a)은, 통신 인터페이스(201)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 사용자 단말(200a)은 상기 스피커(203)를 이용하여 사용자 단말(200a) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이(204)를 이용하여 사용자 단말(200a) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.
도 3은 다양한 실시 예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
지능형 서버(200b)의 캡슐 데이터베이스(예: 캡슐 데이터베이스(230))는 CAN (concept action network) 형태로 캡슐을 저장할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스는 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크를 처리하기 위한 동작, 및 상기 동작을 위해 필요한 파라미터를 CAN(concept action network) 형태로 저장될 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스는 복수의 도메인(예: 어플리케이션) 각각에 대응되는 복수의 캡슐(capsule(A)(301), capsule(B)(304))을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐(예: capsule(A)(301))은 하나의 도메인(예: 위치(geo), 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐에는 캡슐과 관련된 도메인에 대한 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자(예: CP 1(302) 또는 CP 2 (303))가 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작(310) 및 적어도 하나 이상의 컨셉(320)을 포함할 수 있다.
자연어 플랫폼(220)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 수신된 음성 입력에 대응하는 태스크를 수행하기 위한 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 플랫폼의 플래너 모듈(225)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 캡슐 A (301) 의 동작들(3011,3013)과 컨셉들(3012,3014) 및 캡슐 B(304)의 동작(3041)과 컨셉(3042) 를 이용하여 플랜(307)을 생성할 수 있다.
도 4는 다양한 실시 예에 따른, 사용자 단말이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.
사용자 단말(200a)은 지능형 서버(200b)를 통해 사용자 입력을 처리하기 위해 지능형 앱을 실행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 410 화면에서, 사용자 단말(200a)은 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)를 인식하거나 하드웨어 키(예: 전용 하드웨어 키)를 통한 입력을 수신하면, 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다. 사용자 단말(200a)은, 예를 들어, 스케줄 앱을 실행한 상태에서 지능형 앱을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(200a)은 지능형 앱에 대응되는 오브젝트(예: 아이콘)(411)를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(200a)은 사용자 발화에 의한 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200a)은 “이번주 일정 알려줘!”라는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(200a)은 수신된 음성 입력의 텍스트 데이터가 표시된 지능형 앱의 UI(user interface)(413)(예: 입력창)를 디스플레이에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 420 화면에서, 사용자 단말(200a)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(200a)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신하고, 플랜에 따라 ‘이번주 일정’을 디스플레이에 표시할 수 있다.
도 5는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 5를 참조하면, 전자 장치(500)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 사용자 단말(200a))은 적어도 하나의 센서(510)(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 디스플레이(520)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)) 또는 도 2의 디스플레이(204)), 메모리(530)(예: 도 1의 메모리(130) 또는 도 2의 메모리(205)) 및 프로세서(540)(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 2의 프로세서(206))를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 센서(510)는 전자 장치(500)의 상태 또는 외부 상황을 감지할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 센서(510)는 위치 센서, 자이로 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서, 또는 외부 소음의 크기를 감지하는 소음 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 센서(510)는 감지된 전자 장치(500)의 상태에 관련된 정보 또는 외부 상황에 관련된 정보를 프로세서(540)에 제공할 수 있다. 프로세서(540)는 적어도 하나의 센서(510)를 통해서 수신한 정보를 기초로, 전자 장치(500)의 컨텍스트(context) 또는 사용자의 컨텍스트를 인식(또는 결정)할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디스플레이(520)는 전자 장치(500)의 동작에 관련된 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(520)는 전자 장치(500)가 실행하고 있는 어플리케이션을 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(520)는, 전자 장치(500)가 복수의 어플리케이션들을 실행하는 경우, 서로 다른 레이어(layer)에 각각의 어플리케이션의 실행 내용을 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(520)는 제1 어플리케이션에 대한 실행 내용 또는 실행 결과를 제1 레이어에 표시할 수 있다. 디스플레이(520)는 제2 어플리케이션에 대한 실행 내용 또는 실행 결과를 제2 레이어에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디스플레이(520)는 프로세서(540)의 제어에 의해, 제1 어플리케이션이 실행되는 도중에 제2 어플리케이션이 실행되는 경우, 제2 어플리케이션에 대한 실행 내용 또는 실행 결과를 표시하는 제2 레이어를 제1 레이어와 중첩하여(overlay) 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 레이어와 제2 레이어가 중첩되는 것은 제1 레이어 위에 제2 레이어가 커버 업(cover up) 되는 것으로 이해될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이(520)는 프로세서(540)의 제어에 의해서, 제1 레이어 위에 제2 레이어가 중첩된 상태에서 제1 레이어에 포함된 콘텐트가 제2 레이어를 통해서 외부(예: 사용자)로 표시되도록, 제2 레이어의 투명도를 조절할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디스플레이(520)는 프로세서(540)의 제어에 의해서, 디스플레이(520)에 표시되는 텍스트의 크기, 디스플레이(540)의 밝기, 디스플레이(520)에 표시되는 복수의 레이어들 각각의 해제 여부 또는 복수의 레이어들 각각의 표시 시간을 조절할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메모리(530)는 프로세서(540)에 의해서 실행되는 적어도 하나의 프로그램, 어플리케이션, 데이터, 또는 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(530)는 도 1에 도시된 메모리(130)의 적어도 일부 또는 도 2에 도시된 메모리(205)의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(530)는 후술하는 전자 장치(300)의 동작의 적어도 일부가 수행되도록 하는 정보 또는 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(530)는 프로세서(540)에 의해서 실행되는 복수의 어플리케이션들과 관련된 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(530)는 사용자의 발화를 획득하고, 사용자의 발화 내용에 대응하는 태스크(task)를 수행하는 음성 어시스턴트 어플리케이션에 대응하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는, 적어도 하나의 센서(510)를 이용하여 감지한 전자 장치(500)의 상태 또는 외부의 환경 정보, 사용자의 개인 정보, 또는 외부 전자 장치(미도시)와의 연결 상태 중 적어도 하나에 기반하여, 전자 장치(500)의 컨텍스트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(500)의 컨텍스트는 전자 장치(500)의 환경 또는 상황에 대응할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(500)의 컨텍스트는 전자 장치(500)를 사용하는 사용자의 환경 또는 상황에 대응할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 전자 장치(500)가 외부 전자 장치(미도시)와 유선 및/또는 무선으로 연결된 상태인지 여부를 감지하여, 전자 장치(500)의 컨텍스트를 인식할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(540)는 인식한 컨텍스트에 기반하여, 전자 장치(500)가 실행하는 음성 어시스턴트 어플리케이션의 인터페이스(interface) 또는 실행 환경을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(540)는 인식한 컨텍스트에 기반하여, 전자 장치(500)의 설정 값을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는, 인식한 컨텍스트에 기반하여, 획득한 사용자의 발화에 따른 태스크를 수행하는 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 전자 장치(500)의 컨텍스트를 운전 모드로 인식할 수 있다. 예를 들어, 운전 모드는, 전자 장치(500)의 사용자가 차량을 운전 중인 상태에 대응할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 적어도 하나의 센서(510)를 이용하여 감지된 전자 장치(500)의 이동 속도가 기준 속도를 초과하는 경우, 전자 장치(500)의 컨텍스트를 운전 모드로 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 전자 장치(500)와 외부 전자 장치(미도시)(예: 차량의 전자 장치)가 유선 및/또는 무선으로 연결된 상태임을 감지한 경우, 전자 장치(500)의 컨텍스트를 운전 모드로 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 운전과 관련된 어플리케이션(예: 내비게이션(navigation) 어플리케이션)이 실행 중인 경우, 전자 장치(500)의 컨텍스트를 운전 모드로 인식할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 것을 기초로, 디스플레이(520)에 표시되는 복수의 레이어(layer)들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 내비게이션 어플리케이션을 실행하고, 내비게이션 화면을 디스플레이(520)의 제1 레이어에 표시할 수 있다. 내비게이션 어플리케이션이 실행 중인 상태에서, 프로세서(540)는 사용자의 명령에 기반하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 프로세서(540)는 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행 중인 화면을 포함하는 제2 레이어를 디스플레이(520)에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 제1 레이어와 제2 레이어를 중첩하여 디스플레이(520)에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 운전 모드에서, 프로세서(540)는 제2 레이어의 투명도를 조절하여 제1 레이어의 콘텐트가 제2 레이어를 통하여 디스플레이(520)에 표시되도록 할 수 있다. 사용자는 음성 어시스턴트 어플리케이션이 실행 중인 상태에서도, 내비게이션 어플리케이션이 제공하는 콘텐트를 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 사용자로부터 사용자 발화를 획득하여 사용자 발화에 대응하는 태스크를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 제2 레이어를 디스플레이(520)로부터 해제(또는 제거)하고, 태스크를 수행한 결과를 포함하는 제3 레이어를 디스플레이(520)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 제3 레이어를 제1 레이어 및/또는 제2 레이어와 중첩하여 디스플레이(520)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 제3 레이어는 불투명하게 디스플레이(520)에 표시될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 지정된 시간이 지난 후에 제3 레이어를 디스플레이(520)로부터 해제(또는 제거)할 수 있다. 예를 들어 프로세서(540)는 태스크를 수행한 결과를 지정된 시간(예: N초, N은 양수) 동안 디스플레이(520)에 표시하고, 지정된 시간이 지난 후에 디스플레이(520)에 태스크를 수행한 결과를 표시하지 않도록 할 수 있다. 프로세서(540)는 지정된 시간이 지난 후에, 제1 레이어를 디스플레이(520)에 표시하여 사용자로부터 추가적인 입력 없이 제1 레이어에 포함된 내비게이션 화면을 디스플레이(520)에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 인식한 컨텍스트에 기반하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하는 사용자의 명령을 인식하는 민감도를 조정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 운전 모드에서, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하는 사용자의 명령을 상대적으로 민감하게 인식하도록 민감도 조정 값을 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 사용자의 명령을 인식하는 기준 값(예: 사용자의 명령을 인식하는 정확도, 또는 사용자의 명령을 인식하는 크기 레벨)을 설정하고, 기준 값에 대응하는 사용자의 명령이 수신되는 경우에, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는, 운전 모드에서, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하는 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정할 수 있다. 운전 모드에서, 프로세서(540)는, 조정된 기준 값에 기초하여 사용자의 명령에 상대적으로 민감하게 응답하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는, 운전 모드에서, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 동작 시간을 조절할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 하는 사용자의 명령에 기초하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 음성 어시스턴트 어플리케이션이 실행된 상태에서, 프로세서(540)는 제1 시간 동안 사용자로부터 사용자 발화를 수신하는 것을 대기하고, 제1 시간 이후의 제2 시간 동안 사용자로부터 사용자 발화를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 운전 모드에서, 전자 장치(500)의 사용자의 시선 및/또는 주의가 음성 어시스턴트 어플리케이션 외의 다른 지점으로 수시로 이동할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(540)는, 운전 모드에서, 사용자 발화를 수신하는 것을 상대적으로 긴 시간 동안 대기하도록 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는, 운전 모드에서 사용자 발화를 대기하는 제1 시간을 미리 지정된 대기 시간보다 큰 값을 갖도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 전자 장치(500)에 포함된 마이크(미도시)의 입력 대기 시간을 미리 지정된 대기 시간 보다 큰 값을 갖도록 제어할 수 있다
일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는, 운전 모드에서, 음성 어시스턴트 어플리케이션이 실행되는 경우, 전자 장치(500)의 설정 값을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운전 모드에서, 프로세서(540)는 디스플레이(540)에 표시되는 텍스트의 크기를 미리 지정된 텍스트 크기 값보다 크게 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 음성 어시스턴트 어플리케이션이 태스크를 수행한 결과를 텍스트 형태로 디스플레이(540)에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는, 운전 모드에서, 디스플레이(540)에 표시되는 텍스트의 크기를 미리 지정된 텍스트 크기 값보다 크게 설정하여, 사용자가 음성 어시스턴트 어플리케이션이 태스크를 수행한 결과를 쉽게 인식할 수 있도록 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는, 운전 모드에서, 디스플레이(520)에 표시되는 텍스트의 시인성을 향상 시킬 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운전 모드에서, 프로세서(540)는 디스플레이(540)의 밝기를 미리 지정된 밝기 값보다 크게 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 디스플레이(540)의 밝기를 미리 지정된 밝기 값보다 크게 설정하여, 사용자가 음성 어시스턴트 어플리케이션이 태스크를 수행한 결과를 쉽게 인식할 수 있도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운전 모드에서, 프로세서(540)는 전자 장치(500)에 포함된 음향 장치(미도시)(예: 스피커)의 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 크게 설정할 수 있다. 예를 들어, 음성 어시스턴트 어플리케이션이 태스크를 수행한 결과를 음성으로 사용자에게 제공하는 경우, 프로세서(540)는 음향 장치(미도시)의 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 크게 설정하여, 사용자가 태스크의 수행 결과를 쉽게 인식할 수 있도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)는 외부 소음이 큰 환경에 있을 수 있다. 예를 들어, 전술한 운전 모드는 외부 소음이 큰 환경에 대응할 수 있다. 프로세서(540)는 음향 장치(미도시)의 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 큰 값을 갖도록 하여 외부 소음이 큰 환경에서도 사용자에게 효율적으로 음성 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는, 고소음의 컨텍스트를 인식하는 경우, 음향 장치(미도시)의 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 크게 설정하여 음성 어시스턴트 어플리케이션의 응답을 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운전 모드에서, 프로세서(540)는 전자 장치(500)의 입력 방식을 핸즈 프리 방식으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 운전 모드에서, 사용자는 전자 장치(500)에 사용자의 신체적 접촉을 이용하는 터치 입력을 제공하기 어려운 환경에 있을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 사용자로부터 입력을 수신해야 하는 경우(예: 데이터 입력)에, 마이크(미도시)를 활성화 하여, 음성을 이용한 보이스 입력을 수신할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 전자 장치(500)의 컨텍스트를 운전 준비 모드로 인식할 수 있다. 예를 들어, 운전 준비 모드는 전자 장치(500)의 사용자가 차량을 운전 시작하기 전의 상태에 대응할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 적어도 하나의 센서(510)를 이용하여 전자 장치(500)의 위치와 차량과의 거리가 기준 거리 이내인 것을 감지하여, 전자 장치(500)의 컨텍스트를 운전 준비 모드로 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 전자 장치(500)와 외부 전자 장치(미도시)(예: 차량의 통신 장치)가 연결된 상태인 것을 인식하여, 전자 장치(500)의 컨텍스트를 운전 준비 모드로 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(500)는 외부 전자 장치(미도시)(예: 차량의 통신 장치)와 유선 및/또는 무선으로 연결될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 전자 장치(500)의 컨텍스트를 운전 준비 모드로 인식한 것에 기반하여, 프로세서(540)는 운전과 관련된 어플리케이션(예: 내비게이션 어플리케이션)을 실행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 전자 장치(500)의 컨텍스트를 운전 준비 모드로 인식한 것에 기반하여, 운전과 관련된 캡슐(capsule)을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 차량 주행 시에 사용자에게 필요한 정보를 제공하는 캡슐을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 차량 주행에 관한 10부제 알림 정보 또는 교통 규제에 관련된 정보를 제공하는 캡슐을 실행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 운전과 관련된 캡슐(capsule)은 전자 장치(500) 또는 외부 전자 장치(미도시)(예: 서버)에 의해서 제공될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 전자 장치(500)의 위치와 관련된 컨텍스트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 적어도 하나의 센서(510)를 이용하여 전자 장치(500)의 위치를 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 인식한 위치와 미리 저장되어 있는 사용자의 개인 정보(예: 사용자의 집의 위치, 회사의 위치, 및/또는 학교의 위치)를 기초로, 전자 장치(500)가 사용자의 집, 직장 또는 학교에 위치한 것을 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 사용자의 생활 패턴에 관한 사용자의 개인 정보(예: 취침 시간, 기상 시간, 근무 시간, 또는 학교의 수업 시간)를 이용하여, 전자 장치(500)가 사용자의 집, 직장 또는 학교에 위치한 것으로 인식할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 전자 장치(500)의 컨텍스트가 직장 또는 학교에 대응한 것으로 인식하는 경우, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하는 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(540)는 전자 장치(500)의 컨텍스트가 사용자의 직장 또는 학교에 대응하는 것을 인식하는 경우, 전자 장치(500)가 상대적으로 고소음의 환경에 위치한 것으로 판단할 수 있다. 프로세서(540)는, 전자 장치(500)의 고소음에 대응하는 컨텍스트를 인식한 경우, 사용자의 명령을 인식하는 기준 값(예: 사용자의 명령을 인식하는 정확도, 또는 사용자의 명령을 인식하는 크기 레벨)을 조정할 수 있다. 프로세서(540)는, 조정된 기준 값에 따라, 상대적으로 높은 민감도로 사용자의 명령을 인식하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는, 조정된 기준 값에 기초하여, 사용자의 명령에 상대적으로 민감하게 응답하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(540)는 전자 장치(500)의 컨텍스트가 사용자의 집에 대응하는 것을 인식하는 경우, 전자 장치(500)가 상대적으로 저소음의 환경에 위치한 것으로 판단할 수 있다. 프로세서(540)는, 전자 장치(500)의 저소음에 대응하는 컨텍스트를 인식한 경우, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하는 사용자의 명령을 인식하는 기준 값(예: 사용자의 명령을 인식하는 정확도, 또는 사용자의 명령을 인식하는 크기 레벨)을 조정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는, 조정된 기준 값에 따라, 상대적으로 낮은 민감도로 사용자의 명령을 인식하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 프로세서(540)는, 조정된 기준 값에 기초하여, 사용자의 명령에 상대적으로 덜 민감하게 응답하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)가 전자 장치(500)의 컨텍스트가 사용자의 집에 대응하는 것을 인식하면, 전자 장치(500)의 잠금 모드를 자동으로 해제할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 적어도 하나의 센서(510) 및 사용자의 생활 패턴에 관한 사용자의 개인 정보를 이용하여, 사용자의 취침 시간 또는 기상 시간에 대응하는 컨텍스트를 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)가 집에 위치하고, 현재 시간이 사용자의 취침 시간인 경우, 프로세서(540)는 전자 장치(500)의 컨텍스트가 사용자의 취침 시간에 대응하는 것을 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 인식한 취침 시간에 대응하는 컨텍스트에 기반하여, 전자 장치(500)의 설정 값을 제어할 수 있다. 예를 들어, 취침 시간에 대응하는 컨텍스트에서, 프로세서(540)는 전자 장치(500)에 포함된 음향 장치(미도시)(예: 스피커)의 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 작게 설정하고, 디스플레이(520)의 밝기를 미리 지정된 밝기 값보다 작게 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 취침 시간에 대응하는 컨텍스트에서, 프로세서(540)는 사용자의 일정에 관련된 캡슐을 실행하여, 사용자에게 일정 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는, 사용자의 개인 정보 중 사용자의 내일 일정에 관련된 정보를 스피커(미도시)를 이용하여 외부로 출력하거나, 디스플레이(520)에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)가 집에 위치하고, 현재 시간이 사용자의 기상 시간인 경우, 프로세서(540)는 전자 장치(500)의 컨텍스트가 사용자의 기상 시간에 대응하는 것을 인식할 수 있다. 프로세서(540)는, 인식한 기상 시간에 대응하는 컨텍스트에 기반하여, 전자 장치(500)의 설정 값을 제어할 수 있다. 예를 들어, 기상 시간의 컨텍스트에서, 프로세서(540)는 전자 장치(500)에 포함된 음향 장치(미도시)(예: 스피커)의 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값 이상으로 설정하고, 디스플레이(520)의 밝기를 미리 지정된 밝기 값 이상으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 기상 시간에 대응하는 컨텍스트에서, 프로세서(540)는 취침 시간에 대응하는 컨텍스트에 기초하여 변경한 전자 장치(500)의 설정 값을 원래대로 복구할 수 도 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 실행 중인 어플리케이션의 유형 및/또는 적어도 하나의 센서(510)에 기초하여, 전자 장치(500)의 컨텍스트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 전자 장치(500)가 음악 재생 어플리케이션을 실행 중인 경우, 전자 장치(500)의 컨텍스트가 상대적으로 고소음의 상황(또는 상태)에 대응하는 것을 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 전자 장치(500)가 운동 어플리케이션을 실행 중인 경우, 전자 장치(500)의 컨텍스트가 상대적으로 고소음의 상황(또는 상태)에 대응하는 것을 인식할 수 있다. 이 경우, 프로세서(540)는 사용자의 명령에 민감하게 응답하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있도록, 사용자의 명령을 인식하는 기준 값(예: 사용자의 명령을 인식하는 정확도, 또는 사용자의 명령을 인식하는 크기 레벨)을 조정할 수 있다. 프로세서(540)는, 조정된 기준 값에 기초하여 상대적으로 높은 민감도로 사용자의 명령을 인식하고, 인식한 사용자의 명령에 응답하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는, 전자 장치(500)가 요리 어플리케이션을 실행중인 경우, 사용자의 컨텍스트가 요리 중인 상황(또는 상태)에 대응하는 것을 인식할 수 있다. 전술한 운전 모드와 유사하게, 사용자의 컨텍스트가 요리 중인 상황인 경우, 프로세서(540)는, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 사용자 발화를 대기하는 제1 시간을 미리 지정된 대기 시간보다 큰 값을 갖도록 제어할 수 있다. 프로세서(540)는, 사용자의 컨텍스트가 요리 중인 상황인 경우, 디스플레이(540)에 표시되는 텍스트의 크기를 미리 지정된 텍스트 크기 값보다 크게 설정할 수 있다. 프로세서(540)는, 사용자의 컨텍스트가 요리 중인 상황인 경우, 디스플레이(540)의 밝기를 미리 지정된 밝기 값보다 크게 설정할 수 있다. 프로세서(540)는, 사용자의 컨텍스트가 요리 중인 상황인 경우, 전자 장치(500)에 포함된 음향 장치(미도시)(예: 스피커)의 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 크게 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자의 컨텍스트가 요리 중인 상황인 경우, 음성 어시스턴트 어플리케이션이 사용자의 발화에 기초하여 태스크를 수행하고, 프로세서(540)는 태스크의 수행 결과를 나타내는 화면을 지정된 표시 시간 보다 긴 시간 동안 디스플레이(520)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 컨텍스트가 요리 중인 상황인 경우, 프로세서(540)는, 요리법을 요청하는 사용자의 발화를 수신하고, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 이용하여 사용자에게 요리법을 제공하는 태스크를 수행할 수 있다. 일 실시예에 따른 프로세서(540)는, 태스크를 수행한 결과에 대응하는 콘텐트를 상대적으로 긴 시간 동안 디스플레이(520)에 표시하여, 사용자가 용이하게 콘텐트(예: 요리법)를 참조하도록 할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(540)는, 적어도 하나의 센서(510)를 이용하여 전자 장치(500) 외부 소음의 크기를 측정할 수 있다. 프로세서(540)는 측정한 외부 소음의 크기에 기초하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하는 사용자의 명령을 인식하는 민감도를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 측정된 외부 소음의 크기에 기초하여, 전자 장치(500)의 컨텍스트가 고소음의 환경에 대응하는 것을 인식할 수 있다. 프로세서(540)는, 고소음의 환경에 대응하는 컨텍스트에서, 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 높은 민감도로 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 고소음의 환경에 대응하는 컨텍스트에서, 조정된 기준 값에 기초하여 사용자의 명령을 민감하게 인식하고, 인식한 사용자의 명령에 응답하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(540)는 측정된 외부 소음의 크기에 기초하여, 전자 장치(500)의 컨텍스트가 저소음의 환경에 대응하는 것을 인식할 수 있다. 프로세서(540)는, 저소음의 환경에 대응하는 컨텍스트에서, 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 낮은 민감도로 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(540)는 저소음의 환경에 대응하는 컨텍스트에서, 조정된 기준 값에 기초하여 사용자의 명령을 덜 민감하게 인식하고, 인식한 사용자의 명령에 응답하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(500)는 전자 장치(500)의 내부 및/또는 외부 컨텍스트를 인식하거나 또는 사용자와 관련된 다양한 컨텍스트를 인식하고, 인식한 컨텍스트에 부합하도록 음성 어시스턴트 어플리케이션의 인터페이스 및/또는 전자 장치(500)의 설정 값을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)는 내부 및/또는 외부 환경에 기초하거나 또는 사용자의 환경에 기초하여, 전자 장치(500)의 동작을 제어함으로써 사용자에게 향상된 편의성을 제공할 수 있다.
도 6a는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 6a를 참조하면, 전자 장치(610)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 사용자 단말(200a) 또는 도 5의 전자 장치(500))는 음성 어시스턴트 클라이언트(601), 실행 매니저(602), 센서(603)(예: 도 1의 센서 모듈(176) 또는 도 5의 적어도 하나의 센서(510)), ASR 모듈(604)(예: 도 2의 자동 음성 인식 모듈(221)), NLU 모듈(605)(예: 도 2의 자연어 이해 모듈(223)), 데이터 분석 모듈(608), NLG 모듈(606)(예: 도 2의 자연어 생성 모듈(227)), TTS 모듈(607)(예: 도 2의 텍스트 음성 변환 모듈(229)), 및 음성 어시스턴트 환경 제어 모듈(609)을 포함할 수 있다.
예를 들어, 도 6a에 도시된 전자 장치(610)의 구성들은 전자 장치(610)의 메모리(예: 도 1의 메모리(130) 또는 도 2의 메모리(205) 또는 도 5의 메모리(530))에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 포함하는 소프트웨어 모듈들일 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어 모듈들은 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 2의 프로세서(206) 또는 도 5의 프로세서(540))에 의해 실행될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 구성들은 중 적어도 하나는 물리적인 하드웨어 모듈, 로직, 논리 블록, 또는 회로를 이용하여 구현될 수 있고, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 2의 프로세서(206) 또는 도 5의 프로세서(540))는 상기 구성들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 도 6a에 도시된 구성들 중에서 적어도 일부가 생략되거나, 둘 이상의 구성들이 통합적으로 동작할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(610)에 포함된 프로세서의 개수는 도시된 것에 제한되지 않는다. 예를 들어, 도 6a에 도시된 구성들은 둘 이상의 프로세서들(미도시)을 이용하여 구현될 수 있다. 또한, 도 6a에 도시된 구성들은 설명의 편의를 위해 예시적으로 도시한 것이므로, 전술한 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되지 않는다.
일 실시예에 따르면, 음성 어시스턴트 클라이언트(601)는 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 하는 사용자의 명령 및 태스크의 수행을 요청하는 사용자의 발화를 수신할 수 있다. 수신된 사용자의 명령 및 사용자의 발화는 ASR 모듈(604)에 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 실행 매니저(602)는 사용자의 발화가 의도하는 태스크를 수행하기 위해 전자 장치(610)의 하드웨어 구성들 및/또는 소프트웨어 구성들을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 센서(603)는, 전자 장치(610) 또는 전자 장치(610)의 상태 또는 외부 상황을 감지하여 전자 장치(610)의 컨텍스트 또는 사용자의 컨텍스트를 인식하기 위한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 센서(603)는 위치 센서, 자이로 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서, 또는 외부 소음의 크기를 감지하는 소음 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서(603)는 획득한 정보를 데이터 분석 모듈(603)에 제공할 수 있다. 도 6a에 도시된 센서(603)는 예시에 불과하므로, 센서(603)의 개수는 도 6a에 도시된 것에 제한되어 해석되지 않는다.
일 실시예에 따르면, ASR 모듈(604)은 음성 데이터로 구성된 사용자의 발화를 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 변환된 텍스트 데이터는 NLU 모듈(605)에 제공될 수 있다.
일 실시예에 따르면, NLU 모듈(605)은 사용자의 발화에 대응하는 텍스트 데이터를 수신하여 사용자의 발화를 분석할 수 있다. 예를 들어, NLU 모듈(605)는 사용자의 발화를 분석하여 대응하는 도메인, 사용자의 의도, 및/또는 파라미터를 추출할 수 있다. 예를 들어, NLU 모듈(605)은 문법적 분석(syntactic analyze) 또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 도메인 및/또는 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, NLU 모듈(605)은 형태소 또는 구의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 음성 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 데이터 분석 모듈(608)은 센서(604)를 통해 획득한 정보를 이용하여 전자 장치(610)의 컨텍스트 또는 사용자의 컨텍스트를 분석하거나 및/또는 인식할 수 있다. 도 5를 참조하여 전술한 바와 같이, 데이터 분석 모듈(608)은, 센서(604) 및/또는 외부 전자 장치(미도시)와의 연결 상태에 기초하여, 전자 장치(610)의 컨텍스트(예: 운전 모드, 운전 준비 모드, 사용자의 집, 직장, 학교, 취침 시간, 기상 시간, 외부 소음의 크기, 사용자가 요리 중인 상태 및/또는 운동 중인 상태 중 적어도 하나)를 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 분석 모듈(608)은 인식한 전자 장치(610)의 컨텍스트에 관한 정보를 음성 어시스턴트 환경 제어 모듈(609)에 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, NLG 모듈(606)은 음성 어시스턴트 어플리케이션이 사용자에게 제공할 응답을 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 발화에 대응하는 태스크가 사용자에게 응답을 제공하는 것을 포함하는 경우, 전자 장치(610)는 NLG 모듈(606)을 이용하여 응답을 생성할 수 있다. 예를 들어, NLG 모듈(606)이 생성한 응답은 텍스트 데이터로 구성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, TTS 모듈(607)은 NLG 모듈(606)을 이용하여 생성된 응답을 음성 데이터로 변환할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 음성 어시스턴트 환경 제어 모듈(609)은 데이터 분석 모듈(608)이 인식한 컨텍스트에 기초하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 인터페이스(interface) 또는 실행 환경을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 음성 어시스턴트 환경 제어 모듈(609)은 데이터 분석 모듈(608)이 인식한 컨텍스트에 기초하여, 전자 장치(610)에 포함된 장치들의 설정 값(예: 디스플레이에 표시되는 텍스트의 크기, 디스플레이의 밝기, 음향 장치의 볼륨 크기 및/또는 마이크의 활성화 여부)을 제어할 수 있다. 전자 장치(610)의 컨텍스트를 인식하고, 인식한 컨텍스트에 기초하여 음성 어시스턴트 어플리케이션의 인터페이스, 실행 환경 및/또는 설정 값을 제어하는 상세한 설명은, 도 5를 참조하여 전술한 바, 중복되는 설명은 생략한다.
도 6b는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치 및 외부 전자 장치의 블록도이다.
일 실시예에 따르면, 도 6b에 도시된 구성들은 적어도 일부는 전자 장치(620)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 사용자 단말(200a) 또는 도 5의 전자 장치(500) 또는 도 6a의 전자 장치(610))에 의해서 수행될 수 있다. 전자 장치(620)가 수행하는 구성들을 제외한 나머지는 외부 전자 장치(630)(예: 서버)에 의해서 수행될 수 있다. 도 6b는 전자 장치(620)와 외부 전자 장치(630)가 수행하는 구성들을 예시적으로 도시한 것이므로, 다양한 실시예에서 전자 장치(620)와 외부 전자 장치(630)가 수행하는 구성들은 도 6b에 도시된 것과 달라질 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 도 6b에 도시된 구성들 중에서 적어도 일부가 생략되거나, 둘 이상의 구성들이 통합적으로 동작할 수 있다. 도 6b에 도시된 구성들은 도 6a에 도시된 구성들과 동일 또는 실질적으로 동일하므로 중복되는 설명은 생략한다.
도 7은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 컨텍스트 및 전자 장치의 제어 항목들을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 사용자 단말(200a) 또는 도 5의 전자 장치(500) 또는 도 6a의 전자 장치(610) 또는 도 6b의 전자 장치(620))는 전자 장치(700)의 컨텍스트 또는 사용자의 컨텍스트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트는 전자 장치의 모드(예: 운전 모드, 운전 준비 모드), 전자 장치의 위치(예: 사용자의 집, 직장, 학교), 시간(예: 취침 시간, 기상 시간), 외부 소음의 크기, 전자 장치의 상태(예: 사용자가 요리 중인 상태 및/또는 운동 중인 상태) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는 인식한 컨텍스트에 기초하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 인터페이스 및/또는 전자 장치(700)의 설정 값을 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는 인식한 컨텍스트에 기초하여, 디스플레이에 표시되는 복수의 레이어들 중 적어도 하나의 해제(또는 제거) 여부 및/또는 투명도를 조절할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는 인식한 컨텍스트에 기초하여, 음향 장치의 볼륨 크기를 조절할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는 인식한 컨텍스트에 기초하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 하는 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조절할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(700)는 사용자의 명령을 인식하는 민감도를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는 음향 장치(예: 스피커)의 볼륨 크기를 조절하여, 외부로 출력하는 음성 어시스턴트 어플리케이션의 응답 목소리를 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는 인식한 컨텍스트에 기초하여, 디스플레이에 표시되는 텍스트 크기를 조절할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는, 인식한 컨텍스트에 기초하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 동작 시간을 조절하여, 사용자 발화를 수신하는 것을 대기하는 대기 시간을 조절할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는, 인식한 컨텍스트에 기초하여, 디스플레이의 밝기를 조절할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는, 인식한 컨텍스트에 기초하여, 전자 장치(700)의 잠금 모드를 자동으로 해제하거나, 전자 장치(700)의 입력 방식을 핸즈 프리 방식으로 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(700)는, 인식한 컨텍스트에 기초하여, 추천 서비스를 제공할 수 있다.
도 8은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치가 디스플레이에 표시되는 복수의 레이어들을 제어하는 것을 설명하는 도면이다.
도 8을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(800)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 사용자 단말(200a) 또는 도 5의 전자 장치(500) 또는 도 6a의 전자 장치(610) 또는 도 6b의 전자 장치(620) 또는 도 7의 전자 장치(700))의 컨텍스트가 운전 모드인 경우, 둘 이상의 어플리케이션이 실행됨에 따라 디스플레이에 표시되는 화면들이 도시된다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(800)는 제1 어플리케이션을 실행함에 따라, 제1 어플리케이션과 관련된 콘텐트를 포함한 제1 화면(810)을 디스플레이의 제1 레이어에 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 어플리케이션은 운전과 관련된 어플리케이션(예: 내비게이션(navigation) 어플리케이션)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(800)는 사용자의 명령에 응답하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행함에 따라, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 콘텐트를 포함한 제2 화면(820)을 디스플레이의 제2 레이어에 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(800)는 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 여부를 표시하는 제1 UI(821)을 제2 레이어에 더 포함시킬 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(800)는 제1 레이어 및 제2 레이어가 중첩된(overlaid) 제3 화면(830)을 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따른 전자 장치(800)는 컨텍스트에 기초하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(800)는 음성 어시스턴트 어플리케이션이 실행되는 도중에 제1 레이어에 표시되는 제1 어플리케이션의 콘텐트를 사용자가 인식할 수 있도록, 제2 레이어의 투명도를 제어할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(800)는, 운전 모드에서, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하는 경우에, 제2 레이어의 투명도를 조절하여 사용자가 제1 레이어에 표시되는 제1 어플리케이션에 관련된 콘텐트를 계속해서 인식하도록 할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(800)는, 운전 모드에서, 제2 레이어의 투명도를 높게 설정하여, 제2 레이어를 통하여 제1 레이어에 포함된 콘텐트가 디스플레이에 표시되도록 할 수 있다.
도 9는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치가 복수의 레이어들을 중첩한 상태에서, 음성 인식 어플리케이션을 실행하는 것을 설명하는 도면이다.
도 9를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(900)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 사용자 단말(200a) 또는 도 5의 전자 장치(500) 또는 도 6a의 전자 장치(610) 또는 도 6b의 전자 장치(620) 또는 도 7의 전자 장치(700) 또는 도 8의 전자 장치(800))의 컨텍스트가 운전 모드인 경우, 복수의 레이어들이 중첩된 상태에서 디스플레이에 표시되는 화면들이 도시된다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(900)는, 제1 레이어 및 제2 레이어가 중첩된(overlaid) 제1 화면(910)을 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는(900)는, 컨텍스트가 운전 모드인 경우에, 제2 레이어의 투명도를 조절하여 제1 레이어에 포함된 콘텐트가 제2 레이어를 통하여 외부로 표시되도록 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 레이어는, 제1 어플리케이션과 관련된 콘텐트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 어플리케이션은 운전과 관련된 어플리케이션(예: 내비게이션(navigation) 어플리케이션)을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 레이어는, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 여부를 표시하는 제1 UI(911)를 포함할 수 있다.
제1 화면(910)을 참조하면, 음성 어시스턴트 어플리케이션이 실행된 상태에서, 전자 장치(900)는 사용자로부터 사용자 발화를 수신하는 것을 대기하는 동안 제1 UI(911)을 제2 레이어에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따른 전자 장치(900)는, 제2 레이어의 투명도를 조절하므로, 제1 UI(911)을 제2 레이어에 표시한 상태에서, 제1 레이어에 포함된 콘텐트가 디스플레이를 통해 노출되도록 할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(900)는, 음성 어시스턴트 어플리케이션이 실행되는 동안에, 사용자가 운전과 관련된 어플리케이션에 의해서 표시되는 콘텐트를 인식하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(900)는 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우, 제1 UI(911)을 표시하는 시간을 상대적으로 길게 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(900)는, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행한 후, 사용자로부터 사용자 발화를 수신하는 것을 대기하는 제1 시간을 미리 지정된 대기 시간보다 큰 값을 갖도록 제어할 수 있다. 전자 장치(900)는 제1 시간 동안 제1 UI(911)을 제2 레이어에 표시할 수 있다. 전자 장치(900)는 상대적으로 사용자의 시선 및/또는 주의가 수시로 이동하는 운전 모드에서, 미리 지정된 대기 시간보다 긴 시간 동안 사용자 발화를 수신하는 것을 대기할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(900)는, 음성 어시스턴트 어플리케이션이 실행된 상태에서, 사용자로부터 사용자 발화를 수신하는 동안에 제1 레이어 및 제2 레이어가 중첩된(overlaid) 제2 화면(920)을 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(900)는 사용자로부터 사용자 발화를 수신하는 제2 시간 동안 사용자 발화에 대응하는 제2 UI(912)를 제2 레이어에 표시할 수 있다. 예를 들어, 제2 UI(912)는 사용자의 발화에 대응하는 텍스트 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 UI(912)는 음성 데이터로 입력된 사용자의 발화를 실시간으로 텍스트 데이터로 변환한 결과를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(900)는 운전 모드에서, 제2 레이어의 투명도를 조절하므로, 제2 UI(912)가 표시된 상태에서 제1 레이어에 포함된 콘텐트가 디스플레이를 통해 노출되도록 할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(900)는 제2 UI(912)를 표시하는 제2 시간 동안에 운전과 관련된 어플리케이션에 의해서 표시되는 콘텐트를 사용자가 인식하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(900)는, 음성 어시스턴트 어플리케이션이 실행된 상태에서, 사용자로부터 수신한 사용자 발화를 분석하는 동안에, 제1 레이어 및 제2 레이어가 중첩된(overlaid) 제3 화면(930)을 디스플레이에 표시할 수 있다. 제3 화면(930)을 참조하면, 전자 장치(900)가 사용자 발화를 분석하는 동안, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 여부를 표시하는 제1 UI(911)의 외관(예: 모양, 크기, 및/또는 색)이 변경될 수 있다.
도 10은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치가 복수의 레이어들을 제어하는 것을 설명하는 도면이다.
도 10를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(1000)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 사용자 단말(200a) 또는 도 5의 전자 장치(500) 또는 도 6a의 전자 장치(610) 또는 도 6b의 전자 장치(620) 또는 도 7의 전자 장치(700) 또는 도 8의 전자 장치(800) 또는 도 9의 전자 장치(900))의 컨텍스트가 운전 모드인 경우, 전자 장치(1000)가 음성 어시스턴트 어플리케이션을 이용하여 사용자가 요청한 태스크를 수행하는 화면들이 도시된다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(1000)는, 제1 어플리케이션을 실행하여 제1 어플리케이션과 관련된 콘텐트를 포함하는 제1 레이어를 표시하는 제1 화면(1010)을 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 어플리케이션은 운전과 관련된 어플리케이션(예: 내비게이션(navigation) 어플리케이션)을 포함할 수 있다. 전자 장치(1000)는 사용자로부터 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 하는 사용자의 명령을 수신하여 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 전자 장치(1000)는 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행한 상태에서, 사용자로부터 사용자 발화를 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 발화는 “오늘 날씨 알려줘”를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(1000)는, 제1 어플리케이션과 관련된 콘텐트를 포함한 제1 레이어 및 음성 어시스턴트 어플리케이션의 콘텐트를 포함한 제2 레이어를 중첩한 제2 화면(1020)을 디스플레이에 표시할 수 있다. 음성 어시스턴트 어플리케이션이 실행되는 동안, 전자 장치(1000)는 제1 UI(1011)를 제2 레이어에 포함하여 디스플레이에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(1000)는, 사용자 발화를 분석한 후 제2 레이어를 디스플레이로부터 해제(또는 제거)할 수 있다. 전자 장치(1000)는, 분석한 사용자 발화에 대응하는 태스크를 수행한 결과를 포함하는 제3 레이어를 포함한 제3 화면(1030)을 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 제3 화면(1030)은 제1 레이어와 제3 레이어가 중첩된 상태에서 디스플레이에 표시되는 화면일 수 있다. 예를 들어, 제3 레이어는 불투명하게 디스플레이에 표시될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(1000)는 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 것을 기초로, 음성 어시스턴트 어플리케이션이 태스크를 수행한 결과를 포함하는 제3 레이어를 지정된 시간(예: N초, N은 양수) 동안 디스플레이에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(1000)는, 인식한 컨텍스트를 기초로, 지정된 시간 이후에 제3 레이어를 디스플레이로부터 해제(또는 제거)할 수 있다. 전자 장치(1000)는 제3 레이어가 해제(또는 제거)되어 제1 레이어를 포함한 제4 화면(1040)을 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우, 전자 장치(1000)는 사용자가 요청한 태스크에 대한 결과를 포함하는 제3 레이어를 지정된 시간 동안 표시한 후, 지정된 시간 이후에 제3 레이어를 해제(또는 제거)할 수 있다. 전자 장치(1000)는 제3 레이어를 해제(또는 제거)한 후, 제1 어플리케이션과 관련된 콘텐트(예: 내비게이션 화면)를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따른 전자 장치(1000)는, 추가적인 사용자 입력을 수신하지 않고, 지정된 시간 이후에 제3 레이어를 자동으로 해제(또는 제거)하여 제1 레이어를 디스플레이에 다시 표시할 수 있다.
도 11은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치가 설정 값을 제어하는 것을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(1100)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 사용자 단말(200a) 또는 도 5의 전자 장치(500) 또는 도 6a의 전자 장치(610) 또는 도 6b의 전자 장치(620) 또는 도 7의 전자 장치(700) 또는 도 8의 전자 장치(800) 또는 도 9의 전자 장치(900) 또는 도 10의 전자 장치(1000))는 컨텍스트를 인식하고, 인식한 컨텍스트에 기초하여 전자 장치(1100)의 설정 값을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(1100)는 주변 소음의 크기에 따라서 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 하는 사용자의 명령을 인식하는 민감도를 제어(또는, 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정)할 수 있다.
예를 들어, 고소음의 컨텍스트에서, 전자 장치(1100)는 사용자의 명령을 인식하는 민감도를 높게 설정하여, 사용자의 명령을 상대적으로 민감하게 인식할 수 있다. 전자 장치(1100)는, 인식한 사용자의 명령에 응답하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 예를 들어, 상대적으로 정확도가 낮은 발음의 사용자의 명령이 수신되거나, 상대적으로 작은 크기의 사용자의 명령이 수신되면, 전자 장치(1100)는 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다.
예를 들어, 저소음의 컨텍스트에서, 전자 장치(1100)는 사용자의 명령을 인식하는 민감도를 낮게 설정하여, 사용자의 명령을 상대적으로 덜 민감하게 인식할 수 있다. 전자 장치(1100)는, 인식한 사용자의 명령에 응답하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 예를 들어, 상대적으로 정확도가 큰 발음의 사용자의 명령이 수신되거나, 상대적으로 큰 크기의 사용자의 명령이 수신되면, 전자 장치(1100)는 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(1100)는 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하고, 사용자로부터 사용자 발화(예:“오늘 날씨 알려줘”)를 수신할 수 있다. 전자 장치(1100)는 사용자 발화에 대응하는 태스크를 수행하고, 그 결과를 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 인식한 컨텍스트에 기초하여, 전자 장치(1100)는 디스플레이의 밝기를 조절할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1100)의 주변 조도가 낮거나, 사용자의 개인 정보를 기초로 인식한 컨텍스트가 사용자의 취침 시간에 대응하는 경우, 전자 장치(1100)는 디스플레이의 밝기를 낮출 수 있다(a). 예를 들어, 전자 장치(1100)의 주변 조도가 높거나, 전자 장치(1100)가 다른 어플리케이션(예: 내비게이션 어플리케이션, 음악 재생 어플리케이션, 요리 어플리케이션)을 실행 중이거나, 또는 사용자의 개인 정보를 기초로 인식한 컨텍스트가 사용자의 기상 시간에 대응하는 경우, 전자 장치(1100)는 디스플레이의 밝기를 높일 수 있다(b).
일 실시예에 따르면, 인식한 컨텍스트에 기초하여, 전자 장치(1100)는 음향 장치(예: 스피커)의 볼륨 크기를 조절할 수 있다. 전자 장치(1100)는 조절된 볼륨 크기에 따라서 음성 어시스턴트 어플리케이션의 응답 목소리를 외부로 출력할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1100)가 저소음의 환경에 있거나, 사용자의 개인 정보를 기초로 인식한 컨텍스트가 사용자의 취침 시간에 해당하는 경우, 전자 장치(1100)는 음향 장치의 볼륨 크기를 낮출 수 있다(c). 예를 들어, 전자 장치(1100)가 고소음의 환경에 있거나, 다른 어플리케이션(예: 내비게이션 어플리케이션, 음악 재생 어플리케이션, 요리 어플리케이션)을 실행 중이거나, 또는 사용자의 개인 정보를 기초로 인식한 컨텍스트가 사용자의 기상 시간에 해당한 경우, 음향 장치의 볼륨 크기를 높일 수 있다(d).
전술한 도면들을 참조하여 설명한 실시예들은, 전자 장치(1100)가 컨텍스트를 인식하고, 인식한 컨텍스트에 기반하여 음성 어시스턴트 어플리케이션의 인터페이스 및/또는 전자 장치(1100)의 설정 값을 변경하는 것을 예시적으로 설명한 것이다. 전자 장치(1100)는 설명한 실시예들 이외에도 인식한 컨텍스트에 기반한 다양한 동작들을 수행할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 사용자 단말(200a) 또는 도 5의 전자 장치(500) 또는 도 6a의 전자 장치(610) 또는 도 6b의 전자 장치(620) 또는 도 7의 전자 장치(700) 또는 도 8의 전자 장치(800) 또는 도 9의 전자 장치(900) 또는 도 10의 전자 장치(1000) 또는 도 11의 전자 장치(1100))는, 적어도 하나의 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176) 또는 도 5의 적어도 하나의 센서(510) 또는 도 6a 또는 도 6b의 센서(603)), 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)) 또는 도 2의 디스플레이(204) 또는 도 5의 디스플레이(520)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130) 또는 도 2의 메모리(205) 또는 도 5의 메모리(530)), 및 상기 적어도 하나의 센서, 상기 디스플레이, 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결되는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 2의 프로세서(206) 또는 도 5의 프로세서(540))를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 속도, 상기 전자 장치의 위치, 외부 소음의 크기, 외부 조도, 사용자의 개인 정보 또는 상기 전자 장치와 외부 전자 장치와의 연결 상태 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 사용자의 컨텍스트(context)를 인식하고, 상기 인식한 컨텍스트에 기초하여 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 실행 환경은, 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행시키는 상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값, 상기 디스플레이에 표시되는 레이어의 투명도, 상기 디스플레이에 표시되는 레이어의 해제 여부, 상기 디스플레이에 표시되는 텍스트의 크기, 상기 디스플레이의 밝기 또는 상기 전자 장치에 포함된 음향 장치의 볼륨 크기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 인식한 컨텍스트가 운전(driving) 모드인 경우, 상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정하고, 상기 조정된 기준 값에 기초하여, 상기 사용자의 명령에 상대적으로 민감하게 응답하여 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 제1 어플리케이션과 관련된 제1 레이어가 상기 디스플레이에 표시된 상태에서 상기 사용자의 명령을 수신함에 따라, 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션과 관련된 제2 레이어를 상기 제1 레이어와 중첩된 상태로 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 제2 레이어가 상기 제1 레이어와 중첩된 상태에서, 제1 시간 동안 사용자 발화를 대기하고, 상기 제2 레이어가 상기 제1 레이어와 중첩된 상태에서, 제2 시간 동안 상기 사용자 발화를 수신하고, 상기 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우, 상기 제1 레이어와 상기 제2 레이어가 중첩된 상태에서, 상기 제2 레이어의 상기 투명도를 제어하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우, 상기 제1 시간은 미리 지정된 대기 시간보다 큰 값을 갖도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우, 상기 사용자 발화에 응답하여, 상기 제2 레이어를 상기 디스플레이로부터 제거하고, 상기 사용자 발화에 대응하는 태스크를 수행하고, 상기 태스크를 수행한 결과를 포함하는 제3 레이어를 상기 디스플레이에 지정된 시간 동안 표시하고, 상기 지정된 시간 이후에 상기 제3 레이어를 상기 디스플레이로부터 제거하여 상기 제1 레이어를 상기 디스플레이에 표시하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우, 상기 텍스트의 크기를 미리 지정된 텍스트 크기 값보다 큰 값으로 설정하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우, 상기 디스플레이의 밝기를 미리 지정된 밝기 값보다 큰 값으로 설정하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우, 상기 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 큰 값으로 설정하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 인식한 컨텍스트가 고소음 환경인 경우, 상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정하여, 상기 사용자의 명령을 상대적으로 높은 민감도로 인식하여, 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하고, 상기 인식한 컨텍스트가 저소음 환경인 경우, 상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정하여, 상기 사용자의 명령을 상대적으로 낮은 민감도로 인식하여 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 제2 어플리케이션이 실행 중인 것을 기초로, 상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정하여 상기 사용자의 명령에 상대적으로 민감하게 응답하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 제2 어플리케이션이 실행 중인 것을 기초로, 상기 텍스트의 크기를 미리 지정된 텍스트 크기 값보다 큰 값으로 설정하고, 상기 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 큰 값으로 설정하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 제2 어플리케이션은, 음악 어플리케이션, 운동 어플리케이션, 또는 요리 어플리케이션 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 개인 정보에 기반하여, 상기 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 작은 값으로 설정하고, 상기 디스플레이의 밝기를 미리 지정된 밝기 값보다 작은 값으로 설정하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 개인 정보에 기반하여, 상기 사용자의 일정에 관련된 캡슐을 실행하여 상기 사용자에게 일정 정보를 제공하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 전자 장치의 속도가 기준 속도를 초과하거나 또는 상기 전자 장치가 상기 외부 전자 장치와 연결된 경우, 상기 컨텍스트를 운전 모드로 결정하고, 상기 운전 모드에 기반하여, 운전 어플리케이션을 실행하거나 또는 운전 정보를 상기 사용자에게 제공할 수 있다.
도 12는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작 방법의 순서도이다.
일 실시예에 따르면, 1210 동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 사용자 단말(200a) 또는 도 5의 전자 장치(500) 또는 도 6a의 전자 장치(610) 또는 도 6b의 전자 장치(620) 또는 도 7의 전자 장치(700) 또는 도 8의 전자 장치(800) 또는 도 9의 전자 장치(900) 또는 도 10의 전자 장치(1000) 또는 도 11의 전자 장치(1100))는 적어도 하나의 센서를 통해 획득한 정보 또는 전자 장치와 외부 전자 장치와의 연결 상태 중 적어도 하나에 기초하여, 전자 장치의 컨텍스트 또는 사용자의 컨텍스트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 센서는 위치 센서, 자이로 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 온도 센서, 습도 센서, 조도 센서, 또는 외부 소음의 크기를 감지하는 소음 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 적어도 하나의 센서를 통해 외부 소음의 크기를 측정하고, 측정한 외부 소음의 크기를 기초로, 고소음의 환경 또는 저소음의 환경 중 어느 컨텍스트에 해당하는 지를 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 적어도 하나의 센서 또는 외부 전자 장치와의 연결 상태를 기초로, 운전 모드, 집, 직장, 학교 중 어느 컨텍스트에 해당하는 지를 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치의 이동 속도가 기준 속도를 초과하거나, 전자 장치가 운전과 관련된 어플리케이션을 실행 중인 경우, 전자 장치는 사용자의 컨텍스트를 운전 모드로 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 사용자의 개인 정보에 기초하여, 전자 장치의 사용자가 취침 시간 또는 기상 시간 중 어느 컨텍스트에 대응하는 지를 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 실행 중인 어플리케이션에 기초하여 사용자가 어떤 상황에 있는 지를 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치가 요리 어플리케이션을 실행하는 상태인 경우, 전자 장치는 사용자가 요리 중인 상황에 있음을 인식할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 1220 동작에서, 전자 장치는, 인식한 컨텍스트에 기반하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우, 운전 모드에 최적화되도록 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 하는 사용자의 명령을 인식하는 민감도(또는, 사용자의 명령을 인식하는 기준 값)를 조정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 하는 사용자의 명령을 인식하는 민감도를 높게 설정하여, 상대적으로 정확도가 낮은 발음의 사용자의 명령이 수신되거나, 상대적으로 작은 크기의 사용자의 명령이 수신되는 경우, 전자 장치(1100)는 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 사용자가 실행 중인 제1 어플리케이션(예: 내비게이션 어플리케이션)의 콘텐트를 인식할 수 있도록 음성 어시스턴트 어플리케이션에 관련된 레이어의 투명도를 조절할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 사용자로부터 사용자 발화를 수신하는 것을 대기하는 시간을 미리 지정된 대기 시간보다 길게 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 음성 어시스턴트 어플리케이션이 수행한 태스크 결과를 포함하는 레이어를 지정된 시간 동안 디스플레이에 표시하고, 지정된 시간이 지난 후에 태스크 결과를 포함하는 레이어를 디스플레이로부터 해제(또는 제거)할 수 있다. 전자 장치는, 태스크 결과를 포함하는 레이어를 해제(또는 제거)한 후, 사용자로부터 추가적인 입력을 수신하지 않고 제1 어플리케이션의 레이어를 디스플레이에 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 인식한 컨텍스트가 사용자의 취침 시간에 해당하는 경우, 디스플레이의 밝기를 미리 지정된 밝기 값보다 작게 설정하거나 또는 전자 장치에 포함된 음향 장치의 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 작게 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 인식한 컨텍스트가 사용자의 기상 시간에 해당하는 경우, 디스플레이의 밝기를 미리 지정된 밝기 값 이상으로 설정하거나 또는 전자 장치에 포함된 음향 장치의 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값 이상으로 설정할 수 있다. 전자 장치는 설정된 디스플레이의 밝기에 따라, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 태스크 수행 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 전자 장치는 설정된 음향 장치의 볼륨 크기에 따라, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 응답 목소리의 크기를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 실행 중인 어플리케이션이 요리와 관련된 경우, 요리 중인 사용자의 상태에 최적화되도록 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 하는 사용자의 명령을 인식하는 민감도(또는, 사용자의 명령을 인식하는 기준 값)를 조정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 하는 사용자의 명령을 인식하는 민감도를 높게 설정하여, 상대적으로 정확도가 낮은 발음의 사용자의 명령이 수신되거나, 상대적으로 작은 크기의 사용자의 명령이 수신되는 경우, 전자 장치는 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 사용자로부터 사용자 발화를 수신하는 것을 대기하는 시간을 미리 지정된 대기 시간보다 길게 설정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 음성 어시스턴트 어플리케이션이 태스크를 수행한 결과(예: 요리법)를 지정된 표시 시간보다 긴 시간 동안 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 디스플레이의 밝기를 미리 지정된 밝기 값보다 크게 설정하거나, 텍스트의 크기를 미리 지정된 텍스트 크기 값보다 크게 설정하여, 사용자가 용이하게 디스플레이에 표시되는 콘텐트를 인식하도록 할 수 있다. 전술한 실시예들 외에도, 일 실시예에 따른 전자 장치는, 전자 장치의 컨텍스트 또는 사용자의 컨텍스트에 기반하여, 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경 또는 전자 장치의 설정 값을 제어할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2의 사용자 단말(200a) 또는 도 5의 전자 장치(500) 또는 도 6a의 전자 장치(610) 또는 도 6b의 전자 장치(620) 또는 도 7의 전자 장치(700) 또는 도 8의 전자 장치(800) 또는 도 9의 전자 장치(900) 또는 도 10의 전자 장치(1000) 또는 도 11의 전자 장치(1100))의 동작 방법은, 적어도 하나의 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 속도, 상기 전자 장치의 위치, 외부 소음의 크기, 외부 조도, 사용자의 개인 정보 또는 상기 전자 장치와 외부 전자 장치와의 연결 상태 중 적어도 하나에 기초하여, 사용자의 컨텍스트(context)를 인식하는 동작 및 상기 인식한 컨텍스트에 기초하여 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 실행 환경을 제어하는 동작은, 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행시키는 상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값, 상기 전자 장치에 포함된 디스플레이에 표시되는 레이어의 투명도, 상기 디스플레이에 표시되는 레이어의 해제 여부, 상기 디스플레이에 표시되는 텍스트의 크기, 상기 디스플레이의 밝기 또는 상기 전자 장치에 포함된 음향 장치의 볼륨 크기 중 적어도 하나를 제어하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나를 제어하는 동작은, 상기 인식한 컨텍스트가 운전(driving) 모드인 경우, 상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정하는 동작; 및 상기 조정된 기준 값에 기초하여, 상기 사용자의 명령에 상대적으로 민감하게 응답하여 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하는 동작;을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나를 제어하는 동작은, 상기 인식한 컨텍스트가 운전(driving) 모드인 경우, 제1 어플리케이션과 관련된 제1 레이어가 상기 디스플레이에 표시된 상태에서 상기 사용자의 명령을 수신함에 따라, 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하여 제2 레이어를 상기 제1 레이어와 중첩된 상태로 상기 디스플레이에 표시하는 동작, 상기 제2 레이어가 상기 제1 레이어와 중첩된 상태에서, 상기 제2 레이어의 상기 투명도를 제어하는 동작, 상기 제2 레이어의 상기 투명도가 제어된 상태에서, 제1 시간 동안 사용자 발화를 대기하는 동작, 및 상기 제2 레이어의 상기 투명도가 제어된 상태에서, 제2 시간 동안 상기 사용자 발화를 수신하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 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 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어™)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
Claims (20)
- 전자 장치에 있어서,
적어도 하나의 센서;
디스플레이;
메모리; 및
상기 적어도 하나의 센서, 상기 디스플레이, 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결되는 프로세서를 포함하고,
상기 메모리는, 실행 시, 상기 프로세서가,
상기 적어도 하나의 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 속도, 상기 전자 장치의 위치, 외부 소음의 크기, 외부 조도, 사용자의 개인 정보 또는 상기 전자 장치와 외부 전자 장치와의 연결 상태 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 사용자의 컨텍스트(context)를 인식하고,
상기 인식한 컨텍스트에 기초하여 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 포함하는, 전자 장치. - 제1항에 있어서,
상기 실행 환경은,
상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행시키는 상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값, 상기 디스플레이에 표시되는 레이어의 투명도, 상기 디스플레이에 표시되는 레이어의 해제 여부, 상기 디스플레이에 표시되는 텍스트의 크기, 상기 디스플레이의 밝기 또는 상기 전자 장치에 포함된 음향 장치의 볼륨 크기 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치. - 제2항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 인식한 컨텍스트가 운전(driving) 모드인 경우,
상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정하고,
상기 조정된 기준 값에 기초하여, 상기 사용자의 명령에 상대적으로 민감하게 응답하여 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 하는, 전자 장치. - 제2항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
제1 어플리케이션과 관련된 제1 레이어가 상기 디스플레이에 표시된 상태에서 상기 사용자의 명령을 수신함에 따라, 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션과 관련된 제2 레이어를 상기 제1 레이어와 중첩된 상태로 상기 디스플레이에 표시하고,
상기 제2 레이어가 상기 제1 레이어와 중첩된 상태에서, 제1 시간 동안 사용자 발화를 대기하고,
상기 제2 레이어가 상기 제1 레이어와 중첩된 상태에서, 제2 시간 동안 상기 사용자 발화를 수신하고,
상기 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우,
상기 제1 레이어와 상기 제2 레이어가 중첩된 상태에서, 상기 제2 레이어의 상기 투명도를 제어하도록 하는, 전자 장치. - 제4항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우,
상기 제1 시간은 미리 지정된 대기 시간보다 큰 값을 갖도록 하는, 전자 장치. - 제4항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우,
상기 사용자 발화에 응답하여, 상기 제2 레이어를 상기 디스플레이로부터 제거하고,
상기 사용자 발화에 대응하는 태스크를 수행하고,
상기 태스크를 수행한 결과를 포함하는 제3 레이어를 상기 디스플레이에 지정된 시간 동안 표시하고,
상기 지정된 시간 이후에 상기 제3 레이어를 상기 디스플레이로부터 제거하여 상기 제1 레이어를 상기 디스플레이에 표시하도록 하는, 전자 장치. - 제2항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우,
상기 텍스트의 크기를 미리 지정된 텍스트 크기 값보다 큰 값으로 설정하도록 하는, 전자 장치. - 제2항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우,
상기 디스플레이의 밝기를 미리 지정된 밝기 값보다 큰 값으로 설정하도록 하는, 전자 장치. - 제2항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 인식한 컨텍스트가 운전 모드인 경우,
상기 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 큰 값으로 설정하도록 하는, 전자 장치. - 제2항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 인식한 컨텍스트가 고소음 환경인 경우, 상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정하여, 상기 사용자의 명령을 상대적으로 높은 민감도로 인식하여, 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하고,
상기 인식한 컨텍스트가 저소음 환경인 경우, 상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정하여, 상기 사용자의 명령을 상대적으로 낮은 민감도로 인식하여 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하도록 하는, 전자 장치. - 제2항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
제2 어플리케이션이 실행 중인 것을 기초로, 상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정하여 상기 사용자의 명령에 상대적으로 민감하게 응답하도록 하는, 전자 장치. - 제11항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 제2 어플리케이션이 실행 중인 것을 기초로, 상기 텍스트의 크기를 미리 지정된 텍스트 크기 값보다 큰 값으로 설정하고,
상기 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 큰 값으로 설정하도록 하는, 전자 장치. - 제11항에 있어서,
상기 제2 어플리케이션은,
음악 어플리케이션, 운동 어플리케이션, 또는 요리 어플리케이션 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치. - 제2항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 개인 정보에 기반하여,
상기 볼륨 크기를 미리 지정된 볼륨 크기 값보다 작은 값으로 설정하고,
상기 디스플레이의 밝기를 미리 지정된 밝기 값보다 작은 값으로 설정하도록 하는, 전자 장치. - 제1항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 개인 정보에 기반하여,
상기 사용자의 일정에 관련된 캡슐을 실행하여 상기 사용자에게 일정 정보를 제공하도록 하는, 전자 장치. - 제1항에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 전자 장치의 속도가 기준 속도를 초과하거나 또는 상기 전자 장치가 상기 외부 전자 장치와 연결된 경우, 상기 컨텍스트를 운전 모드로 결정하고,
상기 운전 모드에 기반하여,
운전 어플리케이션을 실행하거나 또는 운전 정보를 상기 사용자에게 제공하는, 전자 장치. - 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
적어도 하나의 센서를 이용하여 상기 전자 장치의 속도, 상기 전자 장치의 위치, 외부 소음의 크기, 외부 조도, 사용자의 개인 정보 또는 상기 전자 장치와 외부 전자 장치와의 연결 상태 중 적어도 하나에 기초하여, 사용자의 컨텍스트(context)를 인식하는 동작; 및
상기 인식한 컨텍스트에 기초하여 음성 어시스턴트 어플리케이션의 실행 환경을 제어하는 동작;을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법. - 제17항에 있어서,
상기 실행 환경을 제어하는 동작은,
상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행시키는 상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값, 상기 전자 장치에 포함된 디스플레이에 표시되는 레이어의 투명도, 상기 디스플레이에 표시되는 레이어의 해제 여부, 상기 디스플레이에 표시되는 텍스트의 크기, 상기 디스플레이의 밝기 또는 상기 전자 장치에 포함된 음향 장치의 볼륨 크기 중 적어도 하나를 제어하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법. - 제18항에 있어서,
상기 적어도 하나를 제어하는 동작은,
상기 인식한 컨텍스트가 운전(driving) 모드인 경우,
상기 사용자의 명령을 인식하는 기준 값을 조정하는 동작; 및
상기 조정된 기준 값에 기초하여, 상기 사용자의 명령에 상대적으로 민감하게 응답하여 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하는 동작;을 포함하는 전자 장치의 동작 방법. - 제18항에 있어서,
상기 적어도 하나를 제어하는 동작은,
상기 인식한 컨텍스트가 운전(driving) 모드인 경우,
제1 어플리케이션과 관련된 제1 레이어가 상기 디스플레이에 표시된 상태에서 상기 사용자의 명령을 수신함에 따라, 상기 음성 어시스턴트 어플리케이션을 실행하여 제2 레이어를 상기 제1 레이어와 중첩된 상태로 상기 디스플레이에 표시하는 동작;
상기 제2 레이어가 상기 제1 레이어와 중첩된 상태에서, 상기 제2 레이어의 상기 투명도를 제어하는 동작;
상기 제2 레이어의 상기 투명도가 제어된 상태에서, 제1 시간 동안 사용자 발화를 대기하는 동작; 및
상기 제2 레이어의 상기 투명도가 제어된 상태에서, 제2 시간 동안 상기 사용자 발화를 수신하는 동작;을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
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