KR20220062951A - 전자 장치 및 그의 연락처를 관리하는 방법 - Google Patents

전자 장치 및 그의 연락처를 관리하는 방법 Download PDF

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윤석호
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Abstract

본 개시의 다양한 실시 예들은 전자 장치 및 그의 연락처를 관리하는 방법에 관한 것으로, 상기 전자 장치는 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서와 작동적으로(operatively) 연결되는 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행되었을 때, 상기 적어도 하나의 프로세서가 지정된 유저의 연락처와 관련된 데이터를 수집하고, 상기 수집된 데이터를 분석하여 적어도 하나의 개별 특징 정보를 추출하고, 상기 추출된 개별 특징 정보를 다른 유저들의 개별 특징 정보와 비교하여 차별되는 개별 정체성 정보를 생성하고, 및 상기 생성된 개별 정체성 정보를 상기 특정 유저의 연락처와 연동하여 상기 메모리에 저장하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 그 밖의 다양한 실시 예들이 가능하다.

Description

전자 장치 및 그의 연락처를 관리하는 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR MANAGING CONTACTS THEREOF}
본 개시의 다양한 실시 예들은 전자 장치 및 그의 연락처를 관리하는 방법에 관한 것이다.
전자 장치(예: 이동 단말, 스마트 폰, 또는 착용형(wearable) 단말)는 다양한 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 촬영 기능, 음악 재생 기능, 네비게이션 기능, 통화 기능, 근거리 무선 통신(예: 블루투스(bluetooth), 와이파이(Wi-Fi), 또는 NFC(near field communication)) 기능, 또는 전자 결제 기능을 제공할 수 있다.
또한, 전자 장치는 연락처의 저장 및 검색 기능을 제공할 수 있다. 전자 장치는 사용자가 직접 연락처를 등록하는 것 외에, 연락처를 등록하기 위한 다양한 방법을 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 명함을 촬영(또는 스캔)하여 연락처를 자동으로 등록할 수 있고, 근거리 통신을 통해 다른 전자 장치로부터 연락처를 수신하여 자동으로 등록할 수 있다. 이와 같이, 연락처를 용이하게 등록할 수 있어 전자 장치의 사용자는 수많은 연락처를 전자 장치에 저장할 수 있다.
전자 장치는, 일반적으로, 연락처의 저장 시 등록한 이름, 별칭 또는 연락처(예: 전화 번호)의 적어도 일부를 기준으로 연락처를 검색할 수 있다. 이에, 전자 장치의 사용자는 연락처를 검색하는데 불편함이 있을 수 있다. 예를 들어, 연락처의 저장 시 등록한 이름, 별칭 또는 연락처의 일부를 정확히 기억하지 못하는 경우 전자 장치의 사용자는 원하는 상대방의 연락처를 바로 찾을 수 없어, 상대방과의 신속한 연락이 어려울 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들은 각 상대방과 관련된 데이터로부터 각 상대방을 차별화할 수 있는 개별 정체성 정보를 추출(생성)하고, 개별 정체성 정보를 각 상대방의 연락처와 연동하여 저장하고, 개별 정체성 정보를 이용하여 연락처를 검색할 수 있도록 하는 전자 장치 및 그의 연락처를 관리하는 방법을 제공할 수 있다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 적어도 하나의 프로세서와 작동적으로(operatively) 연결되는 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 실행되었을 때, 상기 적어도 하나의 프로세서가 지정된 유저의 연락처와 관련된 데이터를 수집하고, 상기 수집된 데이터를 분석하여 적어도 하나의 개별 특징 정보를 추출하고, 상기 추출된 개별 특징 정보를 다른 유저들의 개별 특징 정보와 비교하여 차별되는 개별 정체성 정보를 생성하고, 및 상기 생성된 개별 정체성 정보를 상기 특정 유저의 연락처와 연동하여 상기 메모리에 저장하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 연락처를 관리하는 방법은, 예를 들면, 지정된 유저의 연락처와 관련된 데이터를 수집하는 동작; 상기 수집된 데이터를 분석하여 적어도 하나의 개별 특징 정보를 추출하는 동작; 상기 추출된 개별 특징 정보를 다른 유저들의 개별 특징 정보와 비교하여 차별되는 개별 정체성 정보를 생성하는 동작; 및 상기 생성된 개별 정체성 정보를 상기 특정 유저의 연락처와 연동하여 저장하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다른 연락처들과 차별화할 수 있는 개별 정체성 정보를 생성하여 각 연락처와 연동하여 저장하고, 개별 정체성 정보를 이용하여 연락처를 검색할 수 있다. 본 개시의 다양한 실시 예들은 전자 장치의 사용자가 연락처에 등록된 정보(예: 이름, 별칭 또는 전화 번호)를 정확히 기억하지 못하더라도 상대방과 관련된 대략적인 정보(예: 상대방과 대화 시 자주 사용하는 단어, 대화한 위치(또는 장소), 관계 정보(예: A의 선배, B의 후배, 사촌 형), 대화 시의 컨텍스트(context) 정보)를 통해 연락처를 검색할 수 있어 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있다. 또한, 본 개시의 다양한 실시 예들은 전자 장치에 대한 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 도 1의 메모리의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 정보를 생성하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 4a는 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 정보 중 개별 정체성 키워드를 생성하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 4b는 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 키워드를 생성하는 예를 도시한 도면이다.
도 5a는 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 정보 중 개별 정체성 관계를 생성하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 5b는 본 개시의 한 실시 예에 따른 통화 시간을 이용하여 개별 정체성 관계를 생성하는 일 예를 나타내는 예시도이다.
도 5c는 본 개시의 한 실시 예에 따른 사진을 이용하여 개별 정체성 관계를 생성하는 일 예를 나타내는 예시도이다.
도 5d는 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 키워드를 이용하여 개별 정체성 관계를 생성하는 일 예를 나타내는 예시도이다.
도 6a는 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 정보 중 개별 정체성 위치를 생성하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 6b는 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 위치를 생성하는 일 예를 나타내는 예시도이다.
도 7은 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 정보를 통합하여 저장하는 예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 연락처를 검색하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 9a는 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 키워드를 이용하여 검색된 연락처를 표시하는 일 예를 도시한 예시도이다.
도 9b는 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 키워드를 이용하여 검색된 연락처를 표시하는 다른 예를 도시한 예시도이다.
도 10은 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 관계를 이용하여 검색된 연락처를 표시하는 일 예를 도시한 예시도이다.
도 11은 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 위치를 이용하여 검색된 연락처를 표시하는 일 예를 도시한 예시도이다.
도 12는 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 정보를 이용하여 검색된 연락처를 표시하는 일 예를 도시한 예시도이다.
도 13은 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 정보를 이용하여 연락처를 검색하는 다른 예를 도시한 예시도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 다양한 실시 예들을 설명한다. 본 문서는 특정 실시 예들이 도면에 예시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있으나, 이는 본 개시의 다양한 실시 예들을 특정한 형태로 한정하려는 것이 아니다. 예를 들어, 본 개시의 실시 예들은 다양하게 변경될 수 있다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
도 1은 본 개시의 한 실시 예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 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. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 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 실시 예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성 요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성 요소(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 구성 요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성 요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성 요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 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 구성 요소들 중 적어도 하나의 구성 요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 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 구성 요소(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 구성 요소(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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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 구성 요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))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. 일 실시 예에 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. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 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 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시 예에 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 구성 요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시 예에 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. 일 실시 예에 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 실시 예에 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. 일 실시 예에 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 도 1의 메모리의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 메모리(130)는 개별 정체성 정보 생성 모듈(10), 개별 특징 정보 데이터 베이스(database: DB)(20), 개별 특징 정보 추출 모듈(30), 개별 데이터 수집 모듈(40), 어플리케이션(50), 또는 연락처 DB(60)를 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 연락처 DB(60)는 적어도 하나의 유저에 대한 연락처를 저장할 수 있다. 예를 들어, 연락처 DB(60)는 제1 유저의 연락처(61), 제2 유저의 연락처(62) 및 제3 유저의 연락처(63)를 저장할 수 있다. 각 연락처는 이름, 별칭, 전화번호, 이메일, 주소, 메모, 및/또는 그룹 정보를 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 각 연락처는 개별 정체성 정보를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 개별 정체성 정보는 각 연락처와 연동되어 별도로 저장될 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 어플리케이션(50)(예: 어플리케이션(146))은 전자 장치(101)의 제조 시 내장 되거나 다운로드되어 설치될 수 있다. 어플리케이션(50)은, 예를 들어, 통화 어플리케이션(51), 메신저 어플리케이션(52), 문자 메시지 어플리케이션(53) 및 갤러리 어플리케이션(54)을 포함할 수 있다. 이는 일 예일뿐, 메모리(130)는 다양한 어플리케이션을 더 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 개별 데이터 수집 모듈(40)은 다양한 어플리케이션들로부터 각 유저(또는 연락처)와 관련된 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 개별 데이터 수집 모듈(40)은 다양한 어플리케이션들로부터 문자(41), 관계(42), 사진(43), 및/또는 위치(44)와 관련된 데이터를 각 유저별로 수집할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 개별 데이터 수집 모듈(40)은 통화 어플리케이션(51)을 통해 수집되는 통화 내용과 관련된 음성 정보를 텍스트로 변환하여 문자 데이터(41)를 수집할 수 있고, 메신저 어플리케이션(52) 및 문자 메시지 어플리케이션(53)을 통해 수집되는 대화 내용과 관련된 문자 데이터(41)를 수집할 수 있다. 개별 데이터 수집 모듈(40)은 연락처 DB(60)에 저장된 그룹 정보 및/또는 통화 또는 대화 내용에 포함된 키워드(예: 아빠, 오빠, 엄마, 동생, 선배, 후배)를 통해 각 유저들의 관계 데이터(42)를 수집할 수 있다. 개별 데이터 수집 모듈(40)은 갤러리 어플리케이션(54)을 통해 각 유저와 관련된 사진 데이터(43)를 수집(예: 얼굴 인식을 통해 각 유저가 포함된 사진을 검색)할 수 있다. 개별 데이터 수집 모듈(40)은 위치 정보 수신 모듈(예: GPS, GNSS)을 통해 어플리케이션(50)의 이용 시의 위치 데이터(44)를 수집할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 개별 데이터 수집 모듈(40)은 센서 모듈(예: 센서 모듈(176))을 통해 어플리케이션(50)의 이용 시의 컨텍스트(context)와 관련된 데이터를 각 유저별로 수집할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 개별 특징 정보 추출 모듈(30)은 개별 데이터 수집 모듈(40)을 통해 수집된 데이터를 분석하여 각 유저의 특징 정보(이하, 개별 특징 정보)를 추출할 수 있다. 개별 특징 정보는 키워드, 관계, 위치, 및 컨텍스트를 포함할 수 있다.
예를 들어, 개별 특징 정보 추출 모듈(30)은 개별 데이터 수집 모듈(40)에 의해 수집된 문자 정보(예: 통화 어플리케이션(51)으로부터 수집된 통화 내용, 또는 메신저 어플리케이션(52) 및 문자 메시지 어플리케이션(53)으로부터 수집된 대화 내용)에 기초하여, 각 유저 별로 자주 사용된 단어(예: 지정된 횟수(예: 3회) 이상 사용된 단어)를 키워드로 추출할 수 있다.
다른 예로, 개별 특징 정보 추출 모듈(30)은 개별 데이터 수집 모듈(40)에 의해 수집된 사진(예: 갤러리 어플리케이션(54)에 포함된 사진), 통화 시간 및/또는 통화 빈도에 기초하여 각 유저들 간의 관계를 추출할 수 있다.
또 다른 예로, 개별 특징 정보 추출 모듈(30)은 어플리케이션(50)의 이용 시의 전자 장치(101)의 위치를 위치 정보로 추출할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 개별 특징 정보 추출 모듈(40)은 위치에 해당하는 장소 정보를 추출할 수 있다.
또 다른 예로, 개별 특징 정보 추출 모듈(30)은 센서 모듈(예: 센서 모듈(176))을 통해 획득되는 상황 정보(예: 운전 중, 취침 전, 또는 출근 중)를 컨텍스트 정보로 추출할 수 있다.
또 다른 예로, 개별 특징 정보 추출 모듈(30)은 각 유저의 사진, 연락처에 저장된 소셜네트워크서비스(social network service: SNS), 및/또는 대화 내용을 통해 각 유저의 성별 및/또는 각 유저의 연령대와 관련된 정보를 추출할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 개별 특징 정보 DB(20)는 개별 특징 정보 추출 모듈(30)에 의해 추출된 개별 특징 정보를 유저별로 저장할 수 있다. 개별 특징 정보는 일정 기간(예: 한달)동안 저장될 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10)은 각 유저를 다른 유저와 차별화하여 나타낼 수 있는 개별 정체성 정보를 생성(또는 결정)할 수 있다. 예를 들어, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10)은 지정된 유저의 개별 특징 정보와 개별 특징 정보 DB(20)에 기 저장된 다른 유저의 개별 특징 정보를 비교하여, 지정된 유저를 차별화할 수 있는 개별 정체성 정보를 생성할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10)은 지정된 유저의 개별 특징 정보와 기 생성되어 저장된 다른 유저의 개별 정체성 정보를 비교하여, 지정된 유저를 차별화할 수 있는 개별 정체성 정보를 생성할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면 개별 정체성 정보 생성 모듈(10)은 지정된 유저의 개별 특징 정보와 다른 유저의 개별 특징 정보 및 개별 정체성 정보를 비교하여, 지정된 유저를 차별화할 수 있는 개별 정체성 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10)은 지정된 유저(또는 제1 유저의 연락처(61))와 어플리케이션(50)을 이용하여 통화 또는 대화 시 키워드"학교"를 자주 사용하였으나, 다른 유저(또는 제2 유저의 연락처(62) 및 제3 유저의 연락처(63))와의 어플리케이션(50)을 이용하여 통화 또는 대화 시 키워드"학교"를 사용하지 않았거나, 사용 빈도 수가 낮은 경우, 키워드 "학교"를 지정된 유저의 개별 정체성 정보로 생성할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 도 4a 및 도 4b를 참조하여 후술하기로 한다.
다른 예로, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10)은 제1 유저와 통화 후 일정 시간(예: 1분) 내에 제2 유저와 통화를 수행한 경우 제1 유저와 제2 유저 사이에 관계 정보를 개별 정체성 정보로 생성할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 도 5a 내지 도 5d를 참조하여 후술하기로 한다.
다른 예로, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10)은 지정된 유저와 "집"에서 어플리케이션(50)을 이용하여 통화 또는 대화를 자주 수행하였으나, 다른 유저와는 집에서 어플리케이션(50)을 이용하여 통화 또는 대화를 수행하지 않았거나, 빈도가 낮은 경우 "집"의 위치 정보를 지정된 유저의 개별 정체성 정보로 생성할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 도 6a 및 도 6b를 참조하여 후술하기로 한다.
다른 예로, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10)은 지정된 유저와 "운전 중"에 어플리케이션(50)을 이용하여 통화 또는 대화를 자주 수행하였으나, 다른 유저들과는 "운전 중"에 어플리케이션(50)을 이용하여 통화 또는 대화를 수행하지 않았거나, 빈도가 낮은 경우 "운전 중"의 상황 정보를 지정된 유저의 개별 정체성 정보로 생성할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10)은 생성된 개별 정체성 정보를 연락처 DB(60)에 저장할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10)은 생성된 개별 정체성 정보를 연락처 DB(60)와 연동하여 별도로 저장할 수 있다. 개별 정체성 정보 생성 모듈(10)은 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 개별 정체성 위치 및/또는 개별 정체성 컨텍스트를 통합하여 개별 정체성 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10)은 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 개별 정체성 위치 및/또는 개별 정체성 컨텍스트를 온톨로지(ontology) 방식으로 통합하여 개별 정체성 정보를 저장할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 도 7을 참조하여 후술하기로 한다.
도 2에 도시하지는 않았지만, 메모리(130)는 연락처 검색 모듈을 포함할 수 있다. 연락처 검색 모듈은 음성 또는 문자 입력을 통한 연락처 검색 요청에 대응하여 개별 정체성 정보를 기반으로 적어도 하나의 연락처를 검색하여 제공할 수 있다. 이에 대한 상세한 설명은 도 8을 참조하여 후술하기로 한다.
한편, 도 2에서는 개별 정체성 정보 생성 모듈(10), 개별 특징 정보 추출 모듈(30), 및 개별 데이터 수집 모듈(40)이 소프트웨어 모듈인 것으로 도시 및 설명하였지만, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10), 개별 특징 정보 추출 모듈(30), 또는 개별 데이터 수집 모듈(40) 중 적어도 일부는 하드웨어 기반의 모듈로 구현될 수 있다. 예를 들어, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10), 개별 특징 정보 추출 모듈(30), 또는 개별 데이터 수집 모듈(40) 중 적어도 일부는 프로세서(120)에 포함되거나, 별도의 구성으로 전자 장치(101)에 포함될 수 있다. 다른 예로, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10), 개별 특징 정보 추출 모듈(30), 또는 개별 데이터 수집 모듈(40) 중 적어도 일부는 프로세서(120)에 의해 구현될 수 있다. 이하에서는, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10), 개별 특징 정보 추출 모듈(30), 또는 개별 데이터 수집 모듈(40)의 기능에 대해 프로세서(120)의 동작으로 설명하기로 한다.
어떤 실시 예에 따르면, 개별 정체성 정보 생성 모듈(10), 개별 특징 정보 DB(20) 또는 개별 특징 정보 추출 모듈(30) 중 적어도 일부는 서버(예: 도 1의 서버(108))에 포함될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 개별 데이터를 수집하여 서버로 전송하고, 서버가 수신된 데이터로부터 개별 특징 정보를 추출하여 저장하고, 추출된 개별 특징 정보에 기초하여 개별 정체성 정보를 생성할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 서버는 지정된 유저의 개별 정체성 정보 생성 시 다른 유저들로부터 전송 받은 개별 데이터로부터 추출된 개별 특징 정보들과 비교하여 지정된 유저의 개별 정체성 정보를 생성할 수 있다. 이를 통해, 개별 정체성 정보는 보다 정확하게 생성될 수 있다. 서버는 한 명의 사용자의 전자 장치로부터 수집된 데이터를 이용(예: 비교)하는 것이 아니라, 다수의 사용자의 전자 장치들로부터 수집된 데이터를 이용하여 해당 연락처를 보다 차별화 할 수 있는 개별 정체성 정보(예: 키워드, 관계, 위치, 컨텍스트)를 추출할 수 있다. 예를 들어, 서버는 단순히 통화 종료 후 지정된 시간(예: 1 분) 이내로 통화한 연락처들이 서로 관계가 있다고 결정하는 것이 아니라, 연락처들 간에 실제 통화 여부를 확인하여 관계 생성의 정확도를 향상시키며, 두 연락처들 간의 관계 정도(예: 친밀도)도 정확하게 측정할 수 있다. 또한, 서버는 서로 동일한 사진을 가지고 있는 연락처들 간에 관계 정도가 높은 것으로 결정할 수 있다. 또한, 서버는 동일 또는 유사한 시간에 동일 또는 유사한 위치(장소)에 있었던 연락처들 사이의 관계의 정도를 높게 결정할 수 있다. 또한, 서버는 어플리케이션의 이용 시 전자 장치 사용자의 위치뿐만 아니라, 상대 연락처의 위치(장소)를 추출할 수 있어 전자 장치의 사용자의 위치 및/또는 상대 연락처의 위치를 상대 연락처의 개별 정체성 위치로 결정할 수 있다. 개별 정체성 정보의 생성이 완료되면, 서버는 생성된 개별 정체성 정보를 전자 장치로 전송할 수 있다. 서버는 개별 정체성 정보를 주기적으로 또는 비주기적으로 업데이트할 수 있고, 업데이트된 개별 정제성 정보를 전자 장치로 전송할 수 있다.
도 3은 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 정보를 생성하는 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는, 301 동작에서, 지정된 유저(또는 연락처)와 관련된 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(예: 도 2의 개별 데이터 수집 모듈(40))는 다수의 어플리케이션들로부터 지정된 유저와 관련된 데이터를 수집할 수 있다. 데이터는 지정된 유저와의 통화 내용, 메신저 또는 메시지를 통한 대화 내용, 사진, 및/또는 센싱 정보(예: 위치, 상황 정보)를 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서(예: 도 2의 개별 특징 정보 추출 모듈(30))는, 303 동작에서, 수집된 데이터를 분석하여 개별 특징 정보를 추출(또는 생성)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 수집된 데이터를 분석하여 지정된 유저와 관련된 특징 정보를 추출할 수 있다. 상기 특징 정보는 키워드(예: 교재, 숙제), 관계(예: 아빠, 엄마, 동생, 선배, 후배), 위치(예: 서울, 부산), 컨텍스트(예: 운전 중, 취침 전, 출근 중), 성별(demographic) 및/또는 연령대를 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서(예: 도 2의 개별 정체성 정보 생성 모듈(10))는, 305 동작에서, 개별 특징 정보를 다른 유저의 개별 특징 정보와 비교하여 다른 유저들과 차별되는 개별 특징 정보를 개별 정체성 정보로 생성(결정)할 수 있다. 예를 들어, 개별 정체성 정보는 각 유저(또는 연락처)와 관련하여 어플리케이션(예: 도 2의 어플리케이션(50))의 이용 시 자주 사용하는 적어도 하나의 단어, 지정된 유저와의 관계, 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 주로 이용한 위치(장소) 정보 및/또는 어플리케이션의 이용 시의 상황 정보 중 다른 유저들과 중복되지 않거나, 최소로 중복되는 정보일 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 프로세서는 지정된 유저의 개별 특징 정보와 기 저장된 다른 유저들의 개별 특징 정보 및/또는 개별 정체성 정보를 비교하여, 지정된 유저의 특징 정보들 중 다른 유저의 특징 정보와 차별(또는 구별)되는 특징 정보를 지정된 유저의 개별 정체성 정보로 결정할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서(예: 도 2의 개별 정체성 정보 생성 모듈(10))는, 307 동작에서, 개별 정체성 정보를 지정된 유저의 연락처와 연동하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 개별 정체성 정보를 지정된 유저의 연락처에 포함시킬 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 프로세서는 개별 정체성 정보를 각 연락처와 매핑하여 별도의 DB에 저장할 수 있다.
한편, 도 3의 301 동작 내지 307 동작은 연락처 DB(예: 도 2의 연락처 DB(60))에 저장된 유저 별로 수행될 수 있고, 지속적으로 업데이트될 수 있다. 프로세서는 연락처 DB에 저장되지 않은 연락처에 대해서도 개별 정체성 정보를 생성하여 저장할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 상기 303 동작 내지 307 동작 중 적어도 일부는 서버에서 수행될 수 있다.
도 4a는 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 정보 중 개별 정체성 키워드를 생성하는 방법을 설명하는 흐름도이고, 도 4b는 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 키워드를 생성하는 예를 도시한 도면이다.
도 4a 및 도 4b를 참조하면, 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는, 401 동작에서, 적어도 하나의 어플리케이션(예: 도 2의 어플리케이션(50))으로부터 텍스트 데이터 또는 음성 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 통화 어플리케이션(예: 도 2의 통화 어플리케이션(51))으로부터 음성 데이터를 획득할 수 있고, 메신저 어플리케이션(예: 도 2의 메신저 어플리케이션(52)), 및/또는 문자 메시지 어플리케이션(예: 도 2의 문자 메시지 어플리케이션(53))으로부터 텍스트 데이터를 획득할 수 있고, 갤러리 어플리케이션(예: 도 2의 갤러리 어플리케이션(54))으로부터 텍스트 데이터(예: 사진의 태그 정보)를 획득할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 403 동작에서, 각 어플리케이션 별로 텍스트 또는 음성 데이터로부터 키워드를 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 음성 인식(예: ASR(automatic speech recognition), STT(speech to text)) 기술을 이용하여 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하고, 변환된 텍스트 데이터 및 수집된 텍스트 데이터를 분석(예: 단어/형태소 분석)하여 자주 사용하는 단어(예: 지정된 횟수(예: 3회) 이상 사용한 단어)를 키워드로 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는, 도 4b의 식별 부호 410 도면과 같이, 추출된 키워드들은 연락처 별로 저장될 수 있다. 예를 들어, 추출된 키워드들은 개별 특징 정보 DB(20)에 저장될 수 있다. 식별 부호 410은 설명의 편의를 위하여, 하나의 어플리케이션으로부터 추출된 키워드를 도시하였다. 하지만, 각 연락처는 다수의 어플리케이션들 각각에 대해 키워드를 저장할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 프로세서는 연락처 DB에 저장되지 않은 연락처에 대해서도 키워드를 추출하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 연락처 DB에 저장되어 있지 않은 유저와 통화를 수행하는 경우 통화 내용으로부터 해당 유저에 대한 키워드를 추출할 수 있다.
도 4b의 식별 부호 410 도면을 참조하면, 제1 연락처(청담 에이프릴)의 키워드들은 "영어교재, 영어숙제, 진도표, 라이브 강습, 커리큘럼, 전화"를 포함할 수 있고, 제2 연락처(삼성 유치원)의 키워드들은 "선생님, 등교, 사랑반, 영어숙제, 전화, 하원"을 포함할 수 있고, 제3 연락처(은우 엄마)의 키워드들은 "워킹맘, 육아, 사랑반, 키즈카페, 영어숙제, 전화, 등교, 하원"을 포함할 수 있고, 제4 연락처(박선배)의 키워드들은 "업무, 프로그램, 퇴근, 점심, 건강, 전화"를 포함할 수 있고, 제5 연락처(김 후배)의 키워드들은 "빅스비, 업무, 휴가, 퇴근, 점심, 음악, 건강, 전화"를 포함할 수 있다. 식별 부호 410의 도면에서, 앞에 위치하는 키워드일수록 사용 빈도가 높음을 의미할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 405 동작에서, 추출된 키워드들을 다른 유저의 개별 특징 키워드와 비교하여 개별 정체성 키워드를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 추출된 키워드들 중 다른 유저들의 키워드와 중복되지 않거나, 중복 빈도가 낮은 키워드를 개별 정체성 키워드로 생성할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 프로세서는 개별 정체성 키워드에 가중치를 부여할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 프로세서는 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 개별 정체성 키워드에 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 아래 <식 1>의 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency) 기법을 이용하여 개별 정체성 키워드의 가중치를 계산할 수 있다. TF-IDF는 정보 검색과 텍스트 마이닝에서 이용하는 가중치로, 여러 문서로 이루어진 문서군이 있을 때, 어떤 단어가 지정된 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 수치를 나타낼 수 있다. TF-IDF는 문서의 키워드를 추출하거나, 문서들 사이의 비슷한 정도를 구하는 용도로 사용할 수 있다. TF(단어 빈도, term frequency)는 지정된 단어가 문서 내에 얼마나 자주 등장하는지를 나타내는 값으로, 이 값이 높을수록 문서에서 중요하다고 판단할 수 있다. 그러나 단어 자체가 문서군 내에서 자주 사용되는 경우, 이것은 그 단어가 흔하게 등장한다는 것을 의미할 수 있다. 이것을 DF(문서 빈도, document frequency)라고 하며, 이 값의 역수를 IDF(역문서 빈도, inverse document frequency)라고 한다. TF-IDF는 TF와 IDF를 곱한 값일 수 있다. 이는 일 예일뿐 알려진 다양한 기법을 이용하여 개별 정체성 키워드에 가중치를 부여할 수 있다.
Figure pat00001
…………….. 식 (1)
상기 <식 1>에서, "W"는 가중치를 의미하고, "document j"는 각 연락처별 텍스트 데이터를 의미하고, "term i"는 추출된 키워드, tfj,j 는 각 연락처별 텍스트 데이터 "document j"에서 추출된 키워드"term i"의 추출 횟수, dfi는 추출된 키워드 "term i"를 포함하는 각 연락처별 텍스트 데이터의 개수, N은 각 연락처별 텍스트 데이터의 총 갯수를 의미할 수 있다.
도 4b의 식별 부호 420을 참조하면, 가중치가 높은 순서(해당 연락처에서는 자주 사용되었으나, 다른 연락처에서는 사용되지 않았거나 자주 사용되지 않은 순)에 기초하여, 제1 연락처(청담 에이프릴)의 개별 정체성 키워드들은 "진도표, 라이브 강습, 커리큘럼, 영어교재, 영어숙제, 전화"로 결정될 수 있고, 제2 연락처(삼성 유치원)의 개별 정체성 키워드들은 "사랑반, 선생님, 등교, 하원, 영어숙제, 전화"로 결정될 수 있고, 제3 연락처(은우 엄마)의 개별 정체성 키워드들은 "워킹맘, 육아, 키즈카페, 선생님, 등교, 하원, 영어숙제, 전화" 로 결정될 수 있고, 제4 연락처(박선배)의 개별 정체성 키워드들은 "프로그램, 점심, 업무, 퇴근, 건강, 전화"로 결정될 수 있고, 제5 연락처(김 후배)의 개별 정체성 키워드들은 "빅스비, 음악, 점심, 휴가, 퇴근, 건강, 전화"로 결정될 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 407 동작에서, 각 어플리케이션 별로 생성된 개별 정체성 키워드들을 병합할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 통화 어플리케이션으로부터 생성된 적어도 하나의 개별 정체성 키워드와 메시지 어플리케이션으로부터 생성된 적어도 하나의 개별 정체성 키워드를 병합할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 동일 또는 유사한 개별 정체성 키워드를 하나로 병합할 수 있다. 개별 정체성 키워드의 유사도는 자카드 계수(jaccard coefficient)를 이용하여 계산될 수 있다. 자카드 계수(Jaccard coefficient)는 두 집합 사이의 유사도를 측정하는 방법 중의 하나로 자카드 지수(Jaccard index) 또는 자카드 유사도(Jaccard similarity)로 지칭될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 통화 어플리케이션으로부터 생성된 적어도 하나의 개별 정체성 키워드의 집합을 A, 메시지 어플리케이션으로부터 생성된 적어도 하나의 개별 정체성 키워드의 집합을 B라고 할 때, 자카드 계수는 수학식 2와 같이 정의될 수 있다. 자카드 계수 알고리즘에 의하면, 프로세서는 두 집합(A, B)이 동일한 경우 1을, 두 집합(A, B)의 공통 원소가 하나도 없는 경우, 0을 결과 값으로 획득할 수 있다. 그 외의 경우, 프로세서는, 아래의 식 2에 기초하여, 0과 1 사이의 값을 결과 값으로 획득할 수 있다.
J(A, B)=(|A∩B|)/(|A∪B|) ……………………<식 2>
이는 일 예일 뿐, 개별 정체성 키워드의 유사도는 알려진 다양한 유사도 산출 알고리즘을 이용하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 개별 정체성 키워드의 유사도는 문자열 매칭(matching) 알고리즘, 코사인(cosine) 유사도 알고리즘을 이용하여 계산될 수도 있다.
다른 예로, 프로세서는 우선 순위가 낮은 개별 정체성 키워드를 삭제하여 각 연락처가 지정된 수(예: 10개) 이하의 개별 정체성 키워드를 포함하도록 할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서는 동일 또는 유사한 명칭을 가지는 연락처들을 하나로 병합할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 동일한 유저에 대하여 제1 어플리케이션에 저장된 명칭과 제2 어플리케이션에 저장된 명칭이 동일하지 않더라도, 명칭들 사이의 유사도 또는 개별 정체성 키워드들 사이의 유사도가 지정된 값 이상인 경우 제1 어플리케이션에 기초하여 생성된 개별 정체성 키워드 및 제2 어플리케이션에 기초하여 생성된 개별 정체성 키워드를 하나의 개별 정체성 키워드로 병합할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 409 동작에서, 병합된 개별 정체성 키워드를 해당 유저의 연락처와 연동하여 저장할 수 있다.
도 5a는 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 정보 중 개별 정체성 관계를 생성하는 방법을 설명하는 흐름도이고, 도 5b는 본 개시의 한 실시 예에 따른 통화 시간을 이용하여 개별 정체성 관계를 생성하는 일 예를 나타내는 예시도이고, 도 5c는 본 개시의 한 실시 예에 따른 사진을 이용하여 개별 정체성 관계를 생성하는 일 예를 나타내는 예시도이고, 도 5d는 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 키워드를 이용하여 개별 정체성 관계를 생성하는 일 예를 나타내는 예시도이다.
도 5a 내지 도 5d를 참조하면, 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는, 501 동작에서, 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 관계 생성을 위한 데이터를 획득할 수 있다. 상기 관계 생성을 위한 데이터는 통화 횟수, 통화 시각, 통화 내용, 사진 및/또는 개별 정체성 키워드를 포함할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 503 동작에서, 획득된 데이터를 분석하여 관계를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 통화 횟수가 1회 이상인 연락처들과 전자 장치의 사용자(예: 도 5b의 식별 부호 520 도면의 "나") 사이에 관계(521a, 521b, 521c, 521d)를 생성할 수 있다.
다른 예로, 프로세서는 통화 시각 및/또는 통화 횟수를 기초로 관계를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는, 도 5b의 식별 부호 510의 도면과 같이, 전자 장치의 사용자가 제1 유저(예: 박선배)와 통화한 후 일정 시간(예: 1분) 내에 제2 유저(예: 김후배)와 지정된 횟수 이상(예: 2회) 통화한 경우 제1 유저와 제2 유저 사이에 관계(도 5b의 식별 부호 522)를 생성할 수 있다.
또 다른 예로, 프로세서는 사진을 분석하여 관계를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는, 도 5c에 도시된 바와 같이, 사진(530)을 분석하여 각 유저를 추출하고, 연락처에 등록된 유저들의 사진과 비교하여 유저들의 연락처를 인식하고, 함께 사진을 찍은 유저들(예: "eric", "Joy", "Rechel", "Allice", "Jun") 사이에 관계를 생성할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 프로세서는 함께 사진을 찍은 빈도가 지정된 횟수(예: 3회) 이상인 연락처들 사이에 관계를 생성할 수 있다.
또 다른 예로, 프로세서는 개별 정체성 키워드를 기반으로 관계를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는, 도 5d에 도시된 바와 같이, 유사한 개별 정체성 키워드를 포함하는 연락처들을 그룹화하고, 같은 그룹의 연락처들 사이에 관계를 생성할 수 있다. 프로세서는 그룹 1(Group 1)에 포함된 연락처들(예: "청담 에이프릴" 및 "쥬빌리 어학원") 사이에 관계를 생성하고, 그룹 2(Group 2)에 포함된 연락처들(예: "김삼성", "박선배", 및 "김후배") 사이에 관계를 생성할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 505 동작에서, 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 생성된 개별 정체성 관계를 병합할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 통화 횟수, 통화 시각, 통화 내용, 및/또는 단체 사진의 분석을 통해 각각 생성된 개별 정체성 관계들을 병합할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 각 연락처별로 동일 또는 유사한 개별 정체성 관계를 하나로 병합할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 자카드 계수(jaccard coefficient) 및/또는 관계를 나타내는 네트워크 위상 구조(예: 도 5b의 식별 부호 520 도면)의 진입 링크 수, 진출 링크 수, 연락처들 간의 거리를 이용하여 유사한 개별 정체성 관계를 병합할 수 있다. 이는 일 예일 뿐, 개별 정체성 관계는 알려진 다양한 유사도 산출 알고리즘을 이용하여 병합될 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 507 동작에서, 병합된 개별 정체성 관계를 해당 유저의 연락처와 연동하여 저장할 수 있다.
도 6a는 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 정보 중 개별 정체성 위치를 생성하는 방법을 설명하는 흐름도이고, 도 6b는 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 위치를 생성하는 일 예를 나타내는 예시도이다.
도 6a 및 도 6b를 참조하면, 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는, 601 동작에서, 적어도 하나의 어플리케이션의 이용(또는 활성화) 시 위치 정보(예: 위도/경도, 시각)를 수집할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 프로세서는 위치 정보를 이용하여 장소 정보(예: 집, 예식장, 백화점)를 수집할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서는 위경도 정보를 지도 서버에 전송하여 현재 위치에 대한 장소 정보를 수신하거나, 캘린더 어플리케이션 및/또는 알람 어플리케이션에 저장된 현재 시간에 대응하는 약속 장소를 장소 정보로 추출할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 603 동작에서, 수집된 위치 정보를 다른 연락처들의 위치 정보와 비교하여 개별 정체성 위치를 생성할 수 있다. 도 6b를 참조하면, 예를 들어, 전자 장치의 사용자가 제1 유저(최무선)와 "안산(631)" 및 "수원(632)"에서 통화했고, 제2 유저(박선배)와 "서울(633)" 및 "수원(632)"에서 통화했고, 제3 유저(김삼성)와 "서울(633)", "광명(634)" 및 "수원(632)"에서 통화했으며, 제4 유저(김후배)와 "성남(635)" 및 "수원(632)"에서 통화한 경우 안산(631)을 제1 유저의 개별 정체성 위치로 생성하고, 서울(633)을 제2 유저의 개별 정체성 위치로 생성하고, 광명(634)을 제3 유저의 개별 정체성 위치로 생성할 수 있으며, 성남(635)을 제4 유저의 개별 정체성 위치로 생성할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 605 동작에서, 적어도 하나의 어플리케이션으로부터 생성된 개별 정체성 위치를 병합할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 607 동작에서, 병합된 개별 정체성 위치를 해당 유저의 연락처와 연동하여 저장할 수 있다. 상기 605 동작은 상술한 407 동작 및 505 동작과 유사하고, 상기 607 동작은 409 동작 및 507 동작과 유사한 바 상세한 설명을 생략하기로 한다.
어떤 실시 예에 따르면, 프로세서는 어플리케이션의 이용 시의 컨텍스트(context)에 기초하여 개별 정체성 컨텍스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 지정된 유저와 운전 중 통화를 자주 하였으나, 다른 유저들과 운전 중 통화를 하지 않았거나, 빈도가 낮은 경우 "운전 중"이라는 컨텍스트를 지정된 유저의 개별 정체성 컨텍스트로 생성할 수 있다.
도 7은 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 개별 정체성 정보를 통합하여 저장하는 예를 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치는 상술한 도 4a 내지 도 6b의 방법을 통해 생성된 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 및 개별 정체성 위치를 알려진 다양한 방식으로 통합할 수 있다. 예를 들어, 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 및 개별 정체성 위치는, 도 7에 도시된 바와 같이, 온톨로지(ontology) 방식으로 통합될 수 있다. 도 7에서 원들(710)은 연락처를 나타내고, 사각형들(720)은 개인 정체성 키워드를 나타내고, 모서리가 둥근 사각형들(730)은 개인 정체성 위치를 나타내며, 화살표들은 개별 정체성 관계를 의미할 수 있다. 단방향 화살표(740)는 해당 위치(또는 장소)(예: 삼성 병원)에서 화살표 방향의 연락처(예: 김 후배, 카센터, 보험사)로 연락을 했음을 의미하며, 양 방향 화살표(750)는 지정된 시간(예: 1분) 내에 통화를 수행하여 생성된 관계를 의미할 수있다. 숫자들은 상술한 <식 1>에 의해 계산된 가중치를 의미할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 전자 장치는 개별 정체성 컨텍스트, 성별 및/또는 연령대와 같은 정보를 더 통합할 수 있다.
상술한 본 개시의 실시 예는 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 및 개별 정체성 위치를 각각 관리하는 것에 비하여, 검색이 용이하고, 검색의 정확도가 향상될 수 있다.
도 8은 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치의 연락처를 검색하는 방법을 설명하는 흐름도이고, 도 9a 및 도 9b는 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 키워드를 이용하여 검색된 연락처를 표시하는 일 예를 도시한 예시도이고, 도 10은 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 관계를 이용하여 검색된 연락처를 표시하는 일 예를 도시한 예시도이고, 도 11은 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 위치를 이용하여 검색된 연락처를 표시하는 일 예를 도시한 예시도이다.
도 8 내지 도 11을 참조하면, 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는, 801 동작에서, 연락처 검색 요청을 감지할 수 있다.
예를 들어, 통화하고자 하는 유저 연락처의 저장 시 사용한 명칭 및 별칭을 기억하지 못하는 경우 사용자는 검색하고자 하는 유저와의 통화 내용 중 기억나는 단어(키워드)를 이용하여 연락처의 검색을 요청할 수 있다. 예를 들어, 사용자는, 도 9a의 식별 부호 910의 도면과 같이, 키워드를 이용하여 "하이, 빅스비 자동차 수리 연락처 좀 찾아줘"와 같이 발화할 수 있다.
다른 예로, 사용자는, 도 9b의 식별 부호 950의 도면과 같이, 키워드를 이용하여 "하이, 빅스비 영어 연락처 좀 찾아줘"와 같이 발화할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 사용자는 입력 모듈(예: 입력 모듈(150))을 통해 키워드"자동차 수리" 또는 "영어"를 검색어로 입력할 수 있다.
또 다른 예로, 통화하고자 하는 제1 유저의 이름이 기억나지 않으나, 제1 유저와 친한 제2 유저(예: "박선배")의 이름이 기억나는 경우 사용자는 관계 정보를 이용하여 연락처의 검색을 요청할 수 있다. 예를 들어, 사용자는, 도 10의 식별 부호 1010의 도면과 같이, 제2 유저의 이름을 이용하여"하이 빅스비, 박선배랑 친한 사람이 누구지?"와 같이 발화할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 사용자는 입력 모듈(예: 입력 모듈(150))을 통해 "박선배와 친한 사람"을 검색어로 입력할 수 있다.
또 다른 예로, 통화하고자 하는 유저의 이름이 기억나지 않으나, 자주 연락(예: 통화, 메시지, 메신저) 또는 만났던 위치(또는 장소)를 기억하는 경우 사용자는 위치 정보를 이용하여 연락처의 검색을 요청할 수 있다. 예를 들어, 사용자는, 도 11의 식별 부호 1110의 도면과 같이, 기억나는 위치 정보(또는 장소 정보)를 이용하여 "하이 빅스비, 삼성 예식장이랑 관련 있는 사람이 누가 있지?"와 같이 발화할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 사용자는 입력 모듈(예: 입력 모듈(150))을 통해 "삼성 예식장이랑 관련 있는 사람"을 검색어로 입력할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 803 동작에서, 개별 정체성 정보를 기초로, 적어도 하나의 연락처를 검색할 수 있다.
예를 들어, 프로세서는, 도 9a의 식별 부호 920의 도면과 같이, 개별 정체성 키워드 DB로부터 "자동차 수리"를 개별 정체성 키워드로 포함하는 적어도 하나의 연락처를 검색할 수 있다. 다른 예로, 프로세서는, 도 9b의 식별 부호 960의 도면에 도시된 바와 같이, 개별 정체성 키워드 DB로부터 "영어"를 개별 정체성 키워드로 포함하고 있는 적어도 하나의 연락처를 검색할 수 있다.
또 다른 예로, 프로세서는, 도 10의 1020 도면과 같이, 개별 정체성 관계 DB로부터 "박선배"와 관계가 생성된 적어도 하나의 연락처를 검색할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서는, 도 11의 1120 도면과 같이, 개별 정체성 위치 DB로부터 위치(또는 장소)"삼성 예식장"과 관련된 적어도 하나의 연락처를 검색할 수 있다.
상기 식별 부호 920, 960, 1020, 및 1120의 도면은 설명의 편의를 위해 도시한 것으로 전자 장치의 디스플레이에 실제로 표시되는 화면은 아닐 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 805 동작에서, 검색된 적어도 하나의 연락처를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는, 도 9a의 식별 부호 930의 도면, 도 9b의 식별 부호 970의 도면, 도 10의 식별 부호 1030의 도면, 및 도 11의 식별 부호 1130의 도면의 도면과 같이, 검색된 적어도 하나의 연락처를 디스플레이 상에 표시할 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 프로세서는 검색 결과가 없는 경우 검색 결과가 없음을 사용자에게 통지할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 807 동작에서, 검색된 연락처 중 어느 하나의 선택을 감지할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 검색된 연락처 중 어느 하나에 터치 입력을 감지할 수 있다.
한 실시 예에 따르면, 프로세서는, 809 동작에서, 선택된 연락처와 통신(예: 통화, 메시지)을 수행할 수 있다.
도 12는 본 개시의 한 실시 예에 따른 통합 개별 정체성 정보를 이용하여 검색된 연락처를 표시하는 일 예를 도시한 예시도이다.
도 12를 참조하면, 본 개시의 한 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는 연락처의 검색 요청에 대응하여, 통합 개별 정체성 DB로부터 연락처를 검색하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 식별 부호 1210의 도면과 같이, 연락처 검색을 위한 발화를 감지할 수 있다. 전자 장치는 발화를 텍스트로 변환하고, 변환된 텍스트로부터 검색어(예: 삼성 병원)를 추출하고, 식별 부호 1220의 도면과 같이 추출된 검색어를 기반으로 통합 개별 정체성 DB로부터 적어도 하나의 연락처를 검색할 수 있다. 상기 통합 개별 정체성 DB는 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 개별 정체성 위치, 개별 정체성 컨텍스트, 성별 및/또는 연령대 정보가 통합되어 저장된 DB일 수 있다. 전자 장치는, 식별 부호 1230의 도면과 같이, 통합 개별 정체성 DB를 이용하여 검색된 검색 결과를 디스플레이 상에 표시할 수 있다.
상기 식별 부호 1220의 도면은 설명의 편의를 위해 도시한 것으로, 전자 장치의 디스플레이에 실제로 표시되는 화면은 아닐 수 있다.
상술한 본 개시의 실시 예는 연락처 검색 요청 시 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 개별 정체성 위치, 개별 정체성 컨텍스트들을 모두 검색하여 검색의 정확성을 향상시킬 수 있다.
도 13은 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 정보를 이용하여 연락처를 검색하는 예를 도시한 예시도이다.
도 13을 참조하면, 본 개시의 한 실시 예에 따른 개별 정체성 정보를 이용한 연락처 검색은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 다양한 어플리케이션에서 이용될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 도 13에 도시된 바와 같이, 전자 장치에 저장된 정보를 통합 검색할 수 있는 파인더 어플리케이션(S FinderTM)에서 검색 요청 시 개별 정체성 정보의 검색 결과를 제공할 수 있다. 도 13의 식별 부호 1310의 도면은 키워드(1301)(예: 자동차 수리)를 이용하여 검색된 예이고, 식별 부호 1320의 도면은 관계(1302)(예: 김삼성)를 이용하여 검색된 예이고, 식별 부호 1330의 도면은 장소명(1303)(예: 매드포 갈릭) 이용하여 검색된 예이고, 식별 부호 1340의 도면은 위치(1304)를 이용하여 검색된 예이다. 식별 부호 1340의 도면의 예는 사용자가 지도 상에서 한 위치를 선택(예: 터치)하면, 해당 위치 정보(위도 및 경도 좌표) 또는 해당 위치의 장소 정보를 이용하여 검색 결과를 제공할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 전자 장치는 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 개별 정체성 위치 중 적어도 하나를 이용하여 연락처를 검색할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 검색어를 분석하고, 분석 결과 검색어가 관계와 관련된 용어(예: "친한")인 경우 개별 정체성 관계를 이용하여 연락처를 검색할 수 있고, 분석 결과 검색어가 장소(위치)와 관련된 용어(예: "매드포 갈릭"와 같이 잘 알려진 상호명)인 경우 개별 정체성 위치를 이용하여 연락처를 검색할 수 있고, 분석 결과 관계 및 장소(위치)와 관련이 없는 용어인 경우 개별 정체성 키워드를 이용하여 연락처를 검색할 수 있다.
한편, 도 13에서는 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 및 개별 정체성 위치(장소)를 각각 검색하는 것으로 도시하였지만, 도 12의 설명과 같이, 전자 장치는 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 및 개별 정체성 위치(장소)를 모두 검색하여 검색 결과를 제공할 수 있다.
어떤 실시 예에 따르면, 전자 장치는 빅스비TM, 메시지 어플리케이션 내의 검색 기능, 웹 브라우저의 검색 기능을 이용하여 검색 시에도 개별 정체성 정보의 검색 결과를 제공할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 전자 장치(101))는 적어도 하나의 프로세서(예: 프로세서(120)); 및 상기 적어도 하나의 프로세서와 작동적으로(operatively) 연결되는 메모리(예: 메모리(130))를 포함하고, 상기 메모리는, 실행되었을 때, 상기 적어도 하나의 프로세서가 지정된 유저의 연락처와 관련된 데이터를 수집하고, 상기 수집된 데이터를 분석하여 적어도 하나의 개별 특징 정보를 추출하고, 상기 추출된 개별 특징 정보를 다른 유저들의 개별 특징 정보와 비교하여 차별되는 개별 정체성 정보를 생성하고, 및 상기 생성된 개별 정체성 정보를 상기 특정 유저의 연락처와 연동하여 상기 메모리에 저장하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보는 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 개별 정체성 위치, 개별 정체성 컨텍스트, 성별 또는 연령대 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 인스트럭션은 상기 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때 자주 사용되는 단어들 중 다른 유저들과 관련하여 어플리케이션을 이용할 때 사용되지 않았거나, 가장 적게 사용된 키워드를 상기 개별 정체성 키워드로 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 인스트럭션은 유사한 개별 정체성 키워드를 포함하는 유저들 간에 관계를 생성하거나, 지정된 횟수 이상 통화한 연락처와 관계를 생성하거나, 지정된 시간 내에 통화한 연락처들 사이에 관계를 생성하거나, 또는 갤러리에 저장된 사진을 분석하여 함께 사진을 찍은 유저들 사이에 관계를 생성하여 상기 개별 정체성 관계를 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 인스트럭션은 상기 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 위치 정보 또는 장소 정보 중 다른 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 위치 정보 또는 장소 정보와 차별되는 위치 정보 또는 장소 정보를 상기 개별 정체성 위치로 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 인스트럭션은 상기 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 컨텍스트 중 다른 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 컨텍스트와 차별되는 컨텍스트를 상기 개별 정체성 컨텍스트로 생성할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보는 연락처, 상기 개별 정체성 키워드, 상기 개별 정체성 관계, 상기 개별 정체성 위치 또는 상기 개별 정체성 컨텍스트 중 적어도 하나가 통합되어 저장될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 데이터를 수집하는 인스트럭션은 복수의 어플리케이션들로부터 상기 데이터를 수집하는 인스트럭션을 포함할 수 있고, 상기 개별 특징 정보를 추출하는 인스트럭션은 각 어플리케이션별로 상기 개별 특징 정보를 추출하는 인스트럭션을 포함할 수 있고, 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 인스트럭션은 상기 각 어플리케이션별로 상기 개별 정체성 정보를 생성하도록 하는 인스트럭션을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 인스트럭션은 각 어플리케이션으로부터 생성된 개별 정체성 정보를 병합하는 인스트럭션을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는 디스플레이(예: 디스플레이 모듈(160))를 더 포함할 수 있다. 상기 메모리는, 실행 시, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 개별 정체성 정보를 포함하는 검색 요청에 대응하여, 상기 개별 정체성 정보를 기초로, 적어도 하나의 연락처를 검색하고, 및 상기 검색된 적어도 하나의 연락처를 상기 디스플레이 상에 표시하도록 하는 인스트럭션들을 더 저장할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 전자 장치(101))의 연락처 관리 방법은 지정된 유저의 연락처와 관련된 데이터를 수집하는 동작; 상기 수집된 데이터를 분석하여 적어도 하나의 개별 특징 정보를 추출하는 동작; 상기 추출된 개별 특징 정보를 다른 유저들의 개별 특징 정보와 비교하여 차별되는 개별 정체성 정보를 생성하는 동작; 및 상기 생성된 개별 정체성 정보를 상기 특정 유저의 연락처와 연동하여 저장하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보는 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 개별 정체성 위치, 개별 정체성 컨텍스트, 성별 또는 연령대 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작은 상기 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때 자주 사용되는 단어들 중 다른 유저들과 관련하여 어플리케이션을 이용할 때 사용되지 않았거나, 가장 적게 사용된 키워드를 상기 개별 정체성 키워드로 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작은 유사한 개별 정체성 키워드를 포함하는 유저들 간에 관계가 있는 것으로 결정하는 동작; 지정된 횟수 이상 통화한 연락처와 관계가 있는 것으로 결정하는 동작; 지정된 시간 내에 통화한 연락처들 사이에 관계가 있는 것으로 결정하는 동작; 또는 갤러리에 저장된 사진을 분석하여 함께 사진을 찍은 유저들 사이에 관계가 있는 것으로 결정하는 동작 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작은 상기 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 위치 정보 또는 장소 정보 중 다른 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 위치 정보 또는 장소 정보와 차별되는 위치 정보 또는 장소 정보를 상기 개별 정체성 위치로 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작은 상기 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 컨텍스트 중 다른 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 컨텍스트와 차별되는 컨텍스트를 상기 개별 정체성 컨텍스트로 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 저장하는 동작은 각 연락처에 대해 상기 개별 정체성 키워드, 상기 개별 정체성 관계, 상기 개별 정체성 위치, 또는 상기 개별 정체성 컨텍스트 중 적어도 하나를 통합하여 저장하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 데이터를 수집하는 동작은 복수의 어플리케이션들로부터 상기 데이터를 수집하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 개별 특징 정보를 추출하는 동작은 각 어플리케이션별로 상기 개별 특징 정보를 추출하는 동작을 포함할 수 있다. 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작은 상기 각 어플리케이션별로 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작은 각 어플리케이션으로부터 생성된 개별 정체성 정보를 병합하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 상기 방법은 상기 개별 정체성 정보를 포함하는 검색 요청에 대응하여, 상기 개별 정체성 정보를 기초로, 적어도 하나의 연락처를 검색하는 동작; 및 상기 검색된 적어도 하나의 연락처를 디스플레이 상에 표시하는 동작을 더 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 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성 요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성 요소를 다른 해당 구성 요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성 요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성 요소가 다른(예: 제 2) 구성 요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성 요소가 상기 다른 구성 요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성 요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시 예들에서 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 스토어TM)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 구성 요소들의 각각의 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성 요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성 요소들 중 하나 이상의 구성 요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성 요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성 요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성 요소는 상기 복수의 구성 요소들 각각의 구성 요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성 요소들 중 해당 구성 요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 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)

  1. 전자 장치에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서와 작동적으로(operatively) 연결되는 메모리를 포함하고,
    상기 메모리는, 실행되었을 때, 상기 적어도 하나의 프로세서가
    지정된 유저의 연락처와 관련된 데이터를 수집하고,
    상기 수집된 데이터를 분석하여 적어도 하나의 개별 특징 정보를 추출하고,
    상기 추출된 개별 특징 정보를 다른 유저들의 개별 특징 정보와 비교하여 차별되는 개별 정체성 정보를 생성하고, 및
    상기 생성된 개별 정체성 정보를 상기 특정 유저의 연락처와 연동하여 상기 메모리에 저장하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 전자 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보는 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 개별 정체성 위치, 개별 정체성 컨텍스트, 성별 또는 연령대 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보를 생성하는 인스트럭션은 상기 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때 자주 사용되는 단어들 중 다른 유저들과 관련하여 어플리케이션을 이용할 때 사용되지 않았거나, 가장 적게 사용된 키워드를 상기 개별 정체성 키워드로 생성하도록 하는 전자 장치.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보를 생성하는 인스트럭션은
    유사한 개별 정체성 키워드를 포함하는 유저들 간에 관계를 생성하고,
    지정된 횟수 이상 통화한 연락처와 관계를 생성하고,
    지정된 시간 내에 통화한 연락처들 사이에 관계를 생성하고, 또는
    갤러리에 저장된 사진을 분석하여 함께 사진을 찍은 유저들 사이에 관계를 생성하여 상기 개별 정체성 관계를 생성하도록 하는 전자 장치.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보를 생성하는 인스트럭션은 상기 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 위치 정보 또는 장소 정보 중 다른 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 위치 정보 또는 장소 정보와 차별되는 위치 정보 또는 장소 정보를 상기 개별 정체성 위치로 생성하는 전자 장치.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보를 생성하는 인스트럭션은 상기 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 컨텍스트 중 다른 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 컨텍스트와 차별되는 컨텍스트를 상기 개별 정체성 컨텍스트로 생성하는 전자 장치.
  7. 제 2 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보는 연락처, 상기 개별 정체성 키워드, 상기 개별 정체성 관계, 상기 개별 정체성 위치 또는 상기 개별 정체성 컨텍스트 중 적어도 하나가 통합되어 저장되는 전자 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터를 수집하는 인스트럭션은
    복수의 어플리케이션들로부터 상기 데이터를 수집하는 인스트럭션을 포함하고,
    상기 개별 특징 정보를 추출하는 인스트럭션은
    각 어플리케이션별로 상기 개별 특징 정보를 추출하는 인스트럭션을 포함하고,
    상기 개별 정체성 정보를 생성하는 인스트럭션은
    상기 각 어플리케이션별로 상기 개별 정체성 정보를 생성하도록 하는 인스트럭션을 포함하는 전자 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보를 생성하는 인스트럭션은
    각 어플리케이션으로부터 생성된 개별 정체성 정보를 병합하는 인스트럭션을 포함하는 전자 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    디스플레이를 더 포함하고,
    상기 메모리는, 실행 시, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
    상기 개별 정체성 정보를 포함하는 검색 요청에 대응하여, 상기 개별 정체성 정보를 기초로, 적어도 하나의 연락처를 검색하고, 및
    상기 검색된 적어도 하나의 연락처를 상기 디스플레이 상에 표시하도록 하는 인스트럭션들을 더 저장하는 전자 장치.
  11. 전자 장치의 연락처 관리 방법에 있어서,
    지정된 유저의 연락처와 관련된 데이터를 수집하는 동작;
    상기 수집된 데이터를 분석하여 적어도 하나의 개별 특징 정보를 추출하는 동작;
    상기 추출된 개별 특징 정보를 다른 유저들의 개별 특징 정보와 비교하여 차별되는 개별 정체성 정보를 생성하는 동작; 및
    상기 생성된 개별 정체성 정보를 상기 특정 유저의 연락처와 연동하여 저장하는 동작을 포함하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보는 개별 정체성 키워드, 개별 정체성 관계, 개별 정체성 위치, 개별 정체성 컨텍스트, 성별 또는 연령대 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작은
    상기 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때 자주 사용되는 단어들 중 다른 유저들과 관련하여 어플리케이션을 이용할 때 사용되지 않았거나, 가장 적게 사용된 키워드를 상기 개별 정체성 키워드로 생성하는 동작을 포함하는 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작은
    유사한 개별 정체성 키워드를 포함하는 유저들 간에 관계가 있는 것으로 결정하는 동작;
    지정된 횟수 이상 통화한 연락처와 관계가 있는 것으로 결정하는 동작;
    지정된 시간 내에 통화한 연락처들 사이에 관계가 있는 것으로 결정하는 동작; 또는
    갤러리에 저장된 사진을 분석하여 함께 사진을 찍은 유저들 사이에 관계가 있는 것으로 결정하는 동작 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작은
    상기 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 위치 정보 또는 장소 정보 중 다른 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 위치 정보 또는 장소 정보와 차별되는 위치 정보 또는 장소 정보를 상기 개별 정체성 위치로 생성하는 동작을 포함하는 방법.
  16. 제 12 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작은
    상기 지정된 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 컨텍스트 중 다른 유저와 관련하여 어플리케이션을 이용할 때의 컨텍스트와 차별되는 컨텍스트를 상기 개별 정체성 컨텍스트로 생성하는 동작을 포함하는 방법.
  17. 제 12 항에 있어서,
    상기 저장하는 동작은
    각 연락처에 대해 상기 개별 정체성 키워드, 상기 개별 정체성 관계, 상기 개별 정체성 위치, 또는 상기 개별 정체성 컨텍스트 중 적어도 하나를 통합하여 저장하는 동작을 포함하는 방법.
  18. 제 11 항에 있어서,
    상기 데이터를 수집하는 동작은
    복수의 어플리케이션들로부터 상기 데이터를 수집하는 동작을 포함하고,
    상기 개별 특징 정보를 추출하는 동작은
    각 어플리케이션별로 상기 개별 특징 정보를 추출하는 동작을 포함하고,
    상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작은
    상기 각 어플리케이션별로 상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작을 포함하는 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보를 생성하는 동작은
    각 어플리케이션으로부터 생성된 개별 정체성 정보를 병합하는 동작을 포함하는 방법.
  20. 제 11 항에 있어서,
    상기 개별 정체성 정보를 포함하는 검색 요청에 대응하여, 상기 개별 정체성 정보를 기초로, 적어도 하나의 연락처를 검색하는 동작; 및
    상기 검색된 적어도 하나의 연락처를 디스플레이 상에 표시하는 동작을 더 포함하는 방법.
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