KR20220129840A

KR20220129840A - 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법

Info

Publication number: KR20220129840A
Application number: KR1020210034669A
Authority: KR
Inventors: 공진아; 김도형; 노재연; 임용준; 진연주
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2021-03-17
Filing date: 2021-03-17
Publication date: 2022-09-26
Also published as: WO2022197029A1

Abstract

마이크, 통신 회로, 복수의 카메라, 센서, 디스플레이, 메모리, 및 상기 마이크, 상기 통신 회로, 상기 복수의 카메라, 상기 센서, 상기 디스플레이 및 상기 메모리에 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하는 전자 장치가 개시된다. 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 상기 마이크를 통하여 상기 전자 장치의 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신하고, 상기 음성 데이터로부터 장소 정보를 포함하는 제1 키워드를 식별하고, 상기 제1 키워드가 발화된 시간과 연관된 시간 구간을 결정하고, 상기 센서를 이용하여 상기 시간 구간에 대응하는 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나를 포함하는 운행 정보를 획득하고, 상기 복수의 카메라 중 적어도 하나를 이용하여 획득한 영상 중 상기 시간 구간 및 상기 운행 정보에 기반하여 상기 장소 정보에 대응하는 제1 영상을 획득하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD OF OPERATION THEREOF}

본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법에 관한 것이다.

인포테인먼트(infotainment)란, 정보를 의미하는 인포메이션(information)과 오락적인 요소를 의미하는 엔터테인먼트(entertainment)의 합성어로, 차량용 인포테인먼트(in-vehicle infotainment, IVI)는 차 안에 설치된 장치들이 차량 상태와 길 안내와 같은 차량의 운행과 관련된 정보는 물론, 사용자를 위한 엔터테인먼트적 요소를 함께 제공하는 서비스를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 인포테인먼트 시스템이 적용된 차량은 네비게이션을 통해 경로를 안내해줄 뿐만 아니라, 운행 중인 지역 인근의 맛집 정보를 공유하거나 식당을 예약하는 IT 기술이 접목된 서비스를 제공할 수 있다.

인포테인먼트 시스템을 포함하는 전자 장치 또는 인포테인먼트 시스템과 통신하는 전자 장치가 개발되고 있다.

전자 장치의 사용자(예: 차량의 운전자 또는 탑승자)가 차량이 주행 중일 때 발견한 장소를 간편하게 저장하는 방법이 필요할 수 있다. 종래의 전자 장치는 차량의 주행 중에 카메라의 촬영 기능을 지원할 수 있으나, 차량의 지속적인 움직임으로 인해 사용자가 촬영하고자 의도한 장소를 지나치거나 사용자가 의도한 영상을 촬영할 수 없는 문제점이 있다.

또한, 기 등록된 랜드마크(landmark) 외에 새로운 장소를 발견하고 방문하고자 하는 니즈(needs)가 높아지고 있다.

본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들은, 차량의 주행 중 전자 장치의 사용자가 발견한 장소를 촬영하고 해당 장소와 연관된 정보를 저장하는 전자 장치 및 그 동작 방법을 제공하고자 한다.

본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 마이크, 통신 회로, 복수의 카메라, 센서, 디스플레이, 메모리, 상기 마이크, 상기 통신 회로, 상기 복수의 카메라, 상기 센서, 상기 디스플레이 및 상기 메모리에 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 상기 마이크를 통하여 상기 전자 장치의 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신하고, 상기 음성 데이터로부터 장소 정보를 포함하는 제1 키워드를 식별하고, 상기 제1 키워드가 발화된 시간과 연관된 시간 구간을 결정하고, 상기 센서를 이용하여 상기 시간 구간에 대응하는 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나를 포함하는 운행 정보를 획득하고, 상기 복수의 카메라 중 적어도 하나를 이용하여 획득한 영상 중 상기 시간 구간 및 상기 운행 정보에 기반하여 상기 장소 정보에 대응하는 제1 영상을 획득하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다.

또한, 본 문서에 개시되는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 전자 장치의 마이크를 통하여 상기 전자 장치의 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신하고, 상기 음성 데이터로부터 장소 정보를 포함하는 제1 키워드를 식별하고, 상기 제1 키워드가 발화된 시간과 연관된 시간 구간을 결정하고, 상기 전자 장치의 센서를 이용하여 상기 시간 구간에 대응하는 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나를 포함하는 운행 정보를 획득하고, 상기 전자 장치의 복수의 카메라 중 적어도 하나를 이용하여 획득한 영상 중 상기 시간 구간 및 상기 운행 정보에 기반하여 상기 장소 정보에 대응하는 제1 영상을 획득할 수 있다.

본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들에 따르면, 주행 중인 차량 내에서 사용자가 외부 환경을 바라보며 발견한 장소를 사용자의 발화에 기반하여 IVI(in-vehicle infotainment) 시스템에 저장(또는, 등록)하여 활용할 수 있는 전자 장치 및 그 동작 방법을 제공할 수 있다.

또한, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따르면, 차량이 사용자가 저장하고자 한 장소를 지나쳤더라도 지나친 장소를 식별하고 해당 장소의 영상을 획득하는 전자 장치 및 그 동작 방법을 제공할 수 있다.

이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.

도 1은 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른, 컨셉과 액션의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따라, 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 표시하는 사용자 단말을 도시하는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도 6는 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 8은 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 전자 장치가 디스플레이를 통해 제공하는 사용자 인터페이스를 나타낸 도면이다.
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) 중 적어도 하나와 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, 인공지능 모델이 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 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.

도 2를 참조하면, 일 실시예의 통합 지능 시스템은 사용자 단말(201), 지능형 서버(300), 및 서비스 서버(400)를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 사용자 단말(201)(예: 도 1의 전자 장치(101))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. 다른 예로, 사용자 단말(201)은 차량용 인포테인먼트(in-vehicle infotainment, IVI) 시스템과 같이 차량에 탑재될 수 있는 전자 장치일 수 있다.

도시된 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 통신 인터페이스(290), 마이크(270), 스피커(255), 디스플레이(260), 메모리(230), 및/또는 프로세서(220)를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다.

통신 인터페이스(290)(예: 도 1의 통신 모듈(190))는 외부 장치와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 마이크(270)(예: 도 1의 오디오 모듈(170))는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 스피커(255)(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155))는 전기적 신호를 소리(예: 음성)로 출력할 수 있다. 디스플레이(260)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))는 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이(260)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(230)(예: 도 1의 메모리(130))는 클라이언트 모듈(231), SDK(software development kit)(233), 및 복수의 어플리케이션들을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(231), 및 SDK(233)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램)를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(231) 또는 SDK(233)는 음성 입력을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.

상기 복수의 어플리케이션들(예: 355a, 355b)은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션들은 제1 앱(235a), 및/또는 제2 앱(235b)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션들 각각은 지정된 기능을 수행하기 위한 복수의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 어플리케이션들은, 알람 앱, 메시지 앱, 및/또는 스케줄 앱을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션들은 프로세서(220)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(220)는 사용자 단말(201)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 인터페이스(290), 마이크(270), 스피커(255), 및 디스플레이(260)와 전기적으로 연결되어 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 프로세서(220)는 또한 상기 메모리(230)에 저장된 프로그램을 실행하여 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 클라이언트 모듈(231) 또는 SDK(233) 중 적어도 하나를 실행하여, 음성 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는, 예를 들어, SDK(233)를 통해 복수의 어플리케이션들의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(231) 또는 SDK(233)의 동작으로 설명된 이하의 동작들은 프로세서(220)의 실행에 의하여 수행되는 동작일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(231)은 마이크(270)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(231)은 수신된 음성 입력(예: 음성 신호)을 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(231)은 수신된 음성 입력과 함께, 사용자 단말(201)의 상태 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 지능형 서버(300)로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(231)은 지능형 서버(300)에서 상기 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(231)은 상기 수신된 결과를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(231)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다. 클라이언트 모듈(231)은, 예를 들어, 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(201)은, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(231)은 지능형 서버(300)로부터 음성 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(231)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(300)는 상기 결과 정보를 이용하여 수신된 음성 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.

일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(231)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(231)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(300)는 네트워크(299)(예: 도 1의 제1 네트워크(198) 및/또는 제2 네트워크(199))을 통해 사용자 단말(201)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(300)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(300)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(300)는 생성된 플랜에 따른 결과를 사용자 단말(201)로 송신하거나, 생성된 플랜을 사용자 단말(201)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 플랜에 따른 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예의 지능형 서버(300)는 프론트 엔드(front end)(310), 자연어 플랫폼(natural language platform)(320), 캡슐 데이터베이스(capsule database)(330), 실행 엔진(execution engine)(340), 엔드 유저 인터페이스(end user interface)(350), 매니지먼트 플랫폼(management platform)(360), 빅 데이터 플랫폼(big data platform)(370), 또는 분석 플랫폼(analytic platform)(380)을 포함할 수 있다.

일 실시 예의 프론트 엔드(310)는 사용자 단말(201)에 의하여 수신된 음성 입력을 사용자 단말(201)로부터 수신할 수 있다. 프론트 엔드(310)는 상기 음성 입력에 대응되는 응답을 사용자 단말(201)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(320)은 자동 음성 인식 모듈(automatic speech recognition module)(ASR module)(321), 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)(323), 플래너 모듈(planner module)(325), 자연어 생성 모듈(natural language generator module)(NLG module)(327), 및/또는 텍스트 음성 변환 모듈(text to speech module)(TTS module)(329)를 포함할 수 있다.

일 실시 예의 자동 음성 인식 모듈(321)은 사용자 단말(201)로부터 수신된 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(323)은 음성 입력의 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(323)은 문법적 분석(syntactic analyze) 및/또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(323)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(325)은 자연어 이해 모듈(323)에서 결정된 의도 및 파라미터를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(325)은 상기 결정된 의도에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 복수의 도메인을 결정할 수 있다. 플래너 모듈(325)은 상기 의도에 기초하여 결정된 복수의 도메인 각각에 포함된 복수의 동작을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(325)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(325)은 상기 복수의 동작, 및 상기 복수의 컨셉 사이의 관계를 단계적(또는, 계층적)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 플래너 모듈(325)은 복수의 컨셉에 기초하여 사용자의 의도에 기초하여 결정된 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 다시 말해, 플래너 모듈(325)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(325)는 복수의 동작 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보(예: 온톨로지(ontology))가 포함된 플랜를 생성할 수 있다. 상기 플래너 모듈(325)은 컨셉과 동작의 관계들의 집합이 저장된 캡슐 데이터베이스(330)에 저장된 정보를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.

일 실시 예의 자연어 생성 모듈(327)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(329)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(320)의 기능의 일부 기능 또는 전체 기능은 사용자 단말(201)에서도 구현가능 할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)이 자동 음성 인식 모듈 및/또는 자연어 이해 모듈을 포함할 수 있다. 사용자 단말(201)이 사용자 음성 명령을 인식한 뒤, 인식된 음성 명령에 대응하는 텍스트 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)이 텍스트 음성 변환 모듈을 포함할 수 있다. 사용자 단말(201)이 지능형 서버(300)로부터 텍스트 정보를 수신하고, 수신된 텍스트 정보를 음성으로 출력할 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(330)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/또는 컨셉 오브젝트(concept object)(또는 컨셉 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 CAN(concept action network)의 형태로 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 캡슐은 캡슐 데이터베이스(330)에 포함된 기능 저장소(function registry)에 저장될 수 있다.

상기 캡슐 데이터베이스(330)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(330)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(330)는 사용자 단말(201)을 통해 출력되는 정보의 레이아웃(layout) 정보를 저장하는 레이아웃 레지스트리(layout registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 캡슐 정보에 포함된 어휘(vocabulary) 정보가 저장된 어휘 레지스트리(vocabulary registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 사용자와의 대화(dialog)(또는, 인터렉션(interaction)) 정보가 저장된 대화 레지스트리(dialog registry)를 포함할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스(330)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(330)가 사용자 단말(201) 내에도 구현될 수 있다.

일 실시 예의 실행 엔진(340)은 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 엔드 유저 인터페이스(350)는 산출된 결과를 사용자 단말(201)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(201)은 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시 예의 매니지먼트 플랫폼(360)은 지능형 서버(300)에서 이용되는 정보를 관리할 수 있다. 일 실시 예의 빅 데이터 플랫폼(370)은 사용자의 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시 예의 분석 플랫폼(380)을 지능형 서버(300)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(380)은 지능형 서버(300)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.

일 실시 예의 서비스 서버(400)는 사용자 단말(201)에 지정된 서비스(예: 음식 주문 또는 호텔 예약)를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서비스 서버(400)는 제3 자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 일 실시 예의 서비스 서버(400)는 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(300)에 제공할 수 있다. 상기 제공된 정보는 캡슐 데이터베이스(330)에 저장될 수 있다. 또한, 서비스 서버(400)는 플랜에 따른 결과 정보를 지능형 서버(300)에 제공할 수 있다. 서비스 서버(400)는 네트워크(299)를 통하여 지능형 서버(300) 및/또는 사용자 단말(201)과 통신할 수 있다. 서비스 서버(400)는 별도의 연결을 통하여 지능형 서버(300)와 통신할 수 있다. 도 2에는 서비스 서버(400)가 하나의 서버로 도시되어 있으나, 본 문서의 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니다. 서비스 서버(400)의 각각의 서비스(401, 402, 및 403)들 중 적어도 하나는 별도의 서버로 구현될 수 있다.

위에 기술된 통합 지능 시스템에서, 상기 사용자 단말(201)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(201)은 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 사용자 단말(201)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(201)은 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버 및/또는 서비스 서버와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)은 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.

일 실시 예에서, 사용자 단말(201)이 지능형 서버(300) 및/또는 서비스 서버와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 사용자 단말은, 상기 마이크(270)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(290)를 이용하여 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다.

일 실시 예에 따른 지능형 서버(300)는 사용자 단말(201)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(201)은, 통신 인터페이스(290)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 사용자 단말(201)은 상기 스피커(255)를 이용하여 사용자 단말(201) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이(260)를 이용하여 사용자 단말(201) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.

도 3은 일 실시 예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.

상기 지능형 서버(300)의 캡슐 데이터베이스(예: 캡슐 데이터베이스(330))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(캡슐A(331), 캡슐B(334))을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐(예: 캡슐A(331))은 하나의 도메인(예: 위치(geo), 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐에는 캡슐과 관련된 도메인에 대한 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자의 캡슐(예: CP 1(332), CP 2 (333), CP3 (335), 및/또는 CP4 (336))이 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작(330a) 및 적어도 하나 이상의 컨셉(330b)을 포함할 수 있다.

상기, 자연어 플랫폼(320)은 캡슐 데이터베이스(330)에 저장된 캡슐을 이용하여 수신된 음성 입력에 대응하는 태스크를 수행하기 위한 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 플랫폼의 플래너 모듈(325)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 캡슐 A(3310) 의 동작들(331a, 332a) 과 컨셉들(331b, 332b) 및 캡슐 B(334)의 동작(334a) 과 컨셉(334b)를 이용하여 플랜(337)을 생성할 수 있다.

도 4는 일 실시 예에 따른 사용자 단말이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.

사용자 단말(201)은 지능형 서버(300)를 통해 사용자 입력을 처리하기 위해 지능형 앱을 실행할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제1 화면(410)에서, 사용자 단말(201)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(201)은, 예를 들어, 스케줄 앱을 실행한 상태에서 지능형 앱을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 지능형 앱에 대응되는 오브젝트(예: 아이콘)(411)를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 사용자 발화에 의한 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)은 "이번주 일정 알려줘!"라는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 수신된 음성 입력의 텍스트 데이터가 표시된 지능형 앱의 UI(user interface)(213)(예: 입력창)를 디스플레이에 표시할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 제2 화면(415)에서, 사용자 단말(201)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신하고, 플랜에 따라 '이번주 일정'을 디스플레이에 표시할 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 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 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 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, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 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.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 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 실시예들에 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 실시예들에 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 실시예들에 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.

이하, 도 5를 참조하여, 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작에 대하여 설명한다.

도 5는 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도(500)이다. 이하에서 설명하는 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 또는 도 2의 사용자 단말(201))의 동작들은 전자 장치의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120), 또는 도 2의 프로세서(220))에 의해 수행될 수 있다.

도 5를 참조하면, 전자 장치는 음성 입력 장치(예: 마이크)(예: 도 1의 입력 모듈(150))를 통해 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 "저 계곡 좋아 보인다"라는 사용자의 발화를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자의 발화에는 장소 정보를 포함하는 키워드(510)가 포함될 수 있다. 예를 들어, "저 계곡 좋아 보인다"라는 사용자의 발화에는 "계곡"이라는 키워드(510)가 포함될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 음성 입력 장치를 통해 수신한 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터로부터 키워드(510)를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 음성 인식 기술에 기반하여 음성 데이터로부터 키워드(510)를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따라 전자 장치가 키워드(510)를 식별함은, 키워드(510)가 포함하는 장소 정보를 식별함을 의미할 수 있다. 일 실시예에 따라 전자 장치가 키워드(510)를 식별하는 동작은 도 2를 참조하여 상술한 자동 음성 인식 모듈(321) 및 자연어 이해 모듈(323)의 동작에 대응될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 발화를 수신한 시점 정보에 기반하여 주요 발화 시간(520)을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 발화를 수신한 시점 정보에 기반하여 발화의 시작 시점인 제1 시점(522), 키워드(510)의 발화가 종료된 시점인 제2 시점(523), 또는 발화의 종료 시점인 제3 시점(524) 중 적어도 하나를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제1 시점(522)으로부터 지정된 시간만큼 앞선 시점인 제4 시점(521)을 식별할 수 있다. 지정된 시간은, 예를 들어, n초(sec)일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제4 시점(521)으로부터 제2 시점(523)까지의 시간을 주요 발화 시간(520)으로 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제2 시점(523)으로부터 제3 시점(524)까지의 시간을 주요 발화 시간(520)에서 제외시킴으로써 주요 발화 시간(520)에 대응하는 정보를 분석함에 있어서의 로드(load)를 줄일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 주요 발화 시간(520)에 대응하는 관심 구간(530)을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 구간(530)은 전자 장치가 탑재된 차량(501)이 주요 발화 시간(520) 동안 이동한 구간에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 구간(530)은 전자 장치가 탑재된 차량(501)이 주요 발화 시간(520) 동안 이동한 거리 및 지리적 범위에 대응될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 주요 발화 시간(520)과 주요 발화 시간(520) 동안의 전자 장치가 탑재된 차량(501)의 평균 주행 속도를 곱하여 상기 거리를 계산할 수 있다.

예를 들면, 전자 장치는 주요 발화 시간(520) 동안의 전자 장치가 탑재된 차량(501)의 운행 정보 및 GPS(global positioning system) 정보에 기반하여 상기 차량(501)이 주요 발화 시간(520) 동안 이동한 지리적 범위를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 운행 정보는 상기 차량(501)의 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 OBD(on-board diagnostics)를 이용하여 상기 운행 정보를 획득할 수 있다. 상기 OBD는 전자 장치에 포함되거나, 전자 장치와 별도로 구비되어 전자 장치가 탑재된 차량(501)에 함께 탑재될 수 있다. 일 실시예에 따르면, OBD는 다양한 종류의 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 GPS 센서를 이용하여 GPS 정보를 획득할 수 있다. 상기 GPS 센서는 전자 장치에 포함되거나 전자 장치와 별도로 구비되어 전자 장치가 탑재된 차량(501)에 함께 탑재될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 관심 구간(530)은 전자 장치가 카메라를 이용하여 획득한 영상(예: 정지 영상 또는 동영상)의 구간에 대응될 수 있다. 상기 카메라는 전자 장치에 포함되거나, 전자 장치와 별도로 구비되어 전자 장치가 탑재된 차량(501)에 함께 탑재될 수 있다. 예를 들어, 상기 카메라는, 차량(501)의 외부 환경을 촬영하도록 설정된 카메라 및 차량(501)의 내부 환경을 촬영하도록 설정된 카메라를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 내부 환경을 촬영하도록 설정된 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 관심 구간(530)에 대응되는 영상을 기반으로 관심 차량(501)이 관심 구간(530)을 이동하는 동안의 차량의 운전자 또는 탑승자의 시선 방향을 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 식별된 운전자 또는 탑승자의 시선 방향에 대응하는 외부 환경을 촬영하도록 설정된 카메라를 지정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 차량의 전방, 측방, 및 후방 각각을 촬영하는 카메라 중에서 운전자 또는 탑승자의 시선 방향이 차량의 전방으로 식별됨에 따라 전방 카메라를 지정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 지정된 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 관심 구간(530)에 대응되는 영상에서 키워드(510)에 포함된 장소 정보에 대응하는 영상을 추출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 차량(501)이 관심 구간(530)을 이동하는 동안 전방 카메라가 촬영한 영상에서 계곡 영상을 추출할 수 있다. 이하, 관심 구간(530) 내에서 키워드(510)에 포함된 장소 정보에 대응하는 지리적 위치를 관심 장소로 칭할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 통신 회로(예: 도 1의 통신 모듈(190))를 통하여 전자 장치와 연결된 외부 저장 장치(예: 클라우드 서버)(예: 도 1의 서버(108))로부터 관심 장소의 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 추출된 영상의 화질이 선명하지 않다고 판단함에 따라 외부 저장 장치로부터 보다 선명한 영상을 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 저장 장치로부터 관심 장소와 연관된 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부 저장 장치는 장소와 연관된 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 외부 저장 장치는 주소, 지명, 전화번호, 업무시간, 이미지, 방문자 리뷰, 또는 장소 선호도 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 저장 장치에 저장된 정보 중에서 관심 장소와 연관된 정보를 추출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 추출된 관심 장소와 연관된 정보를 외부 저장 장치로부터 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 수신된 관심 장소와 연관된 정보에 기반하여 관심 장소의 영상의 메타데이터(metadata)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 메타데이터는 전자 장치가 외부 저장 장치로부터 수신한 관심 장소와 연관된 정보뿐만 아니라, 사용자(예: 운전자 또는 탑승자)의 발화 정보, 관심 장소와 연관된 키워드 정보, 관심 장소의 영상을 촬영한 시점의 차량(501)의 위치 및 방향 정보 또는 관심 구간(530)의 지도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 관심 장소의 영상 및 상기 영상의 메타데이터를 저장할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 생성된 메타데이터를 관심 장소의 영상과 연계하여 저장할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 영상 출력 장치(예: 디스플레이)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))를 통해 관심 장소의 영상을 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 관심 장소의 영상을 선택하는 사용자의 입력을 수신함에 따라 영상의 메타데이터를 제공할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 관심 장소의 주소 정보, 관심 장소와 연관된 키워드 정보, 관심 장소와 연관된 사용자의 발화 정보, 또는 관심 장소를 방문한 방문자의 리뷰 정보 중 적어도 하나를 디스플레이에 표시하거나, 스피커를 통해 음성으로 출력할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 관심 장소의 영상을 선택하는 사용자의 입력을 수신함에 따라 관심 장소까지 이동하기 위한 네비게이션 서비스를 제공할 수 있다.

이하, 도 6을 참조하여, 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성 및 동작에 대하여 설명한다.

도 6은 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도(600)이다.

도 6을 참조하면, 전자 장치(601)(예: 도 1의 전자 장치(101), 또는 도 2의 사용자 단말(201))는 마이크(610)(예: 도 1의 입력 모듈(150), 또는 도 2의 마이크(270)), 통신 회로(620)(예: 도 1의 통신 모듈(190), 또는 도 2의 통신 인터페이스(290)), 제1 카메라(630)(예: 도 1의 카메라 모듈(180)), 제2 카메라(640)(예: 도 1의 카메라 모듈(180)), 센서(650)(예: 도 1의 센서 모듈(176)), 디스플레이(660)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 또는 도 2의 디스플레이(260)), 메모리(670)(예: 도 1의 메모리(130), 또는 도 2의 메모리(230)), 및 프로세서(680)(예: 도 1의 프로세서(120), 또는 도 2의 프로세서(220))를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 마이크(610), 통신 회로(620), 제1 카메라(630), 제2 카메라(640), 센서(650), 디스플레이(660), 및 메모리(670)에 작동적으로 연결될 수 있다. 프로세서(680)는 메모리(670)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들(instructions)을 수행함으로써 후술하는 동작들을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 마이크(610)는 사용자의 발화를 수신하여 음성 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 마이크(610)를 통하여 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 통신 회로(620)는 외부 저장 장치(602)와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부 저장 장치(602)는 클라우드 서버를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부 저장 장치(602)는 지도 데이터를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부 저장 장치(602)는 장소와 연관된 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 외부 저장 장치(602)에 저장되는 장소와 연관된 정보는, 지도에 등록된 장소의 주소, 지명, 전화번호, 업무시간, 이미지, 방문자 리뷰, 또는 장소 선호도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 지도 데이터를 저장하는 외부 저장 장치와 장소와 연관된 정보를 저장하는 외부 저장 장치는 서로 다른 외부 저장 장치이며, 통신 회로(620)는 서로 다른 외부 저장 장치 모두와 통신할 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 차량에 탑재되는 IVI 시스템을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 카메라(630)는 차량의 내부 환경을 촬영하도록 설정된 카메라일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 카메라(630)는 적어도 하나의 카메라를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 카메라(630)는 전자 장치(601)의 사용자(예: 차량의 운전자 또는 탑승자)의 안구 움직임, 제스처, 또는 머리 움직임 중 적어도 하나를 인식하도록 설정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 카메라(640)는 차량의 외부 환경을 촬영하도록 설정된 카메라일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 카메라(640)는 적어도 하나의 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 카메라(640)는 차량의 전방, 측방, 또는 후방 중 적어도 하나의 방향에 대응하는 외부 환경을 촬영하도록 설정된 적어도 하나의 카메라를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 DMS(driver monitoring solutions) 영상 저장소(690) 및 주행 영상 저장소(695)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 제1 카메라(630)가 촬영한 차량의 운전자 또는 탑승자의 영상을 DMS 영상 저장소(690)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 제2 카메라(640)가 촬영한 차량의 외부 환경의 영상을 주행 영상 저장소(695)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 제1 카메라(630) 또는 제2 카메라(640)가 촬영한 영상을 각 저장소에 실시간으로 저장할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 센서(650)는 차량의 속도 또는 방향을 포함하는 차량의 상태를 측정(또는, 감지)할 수 있다. 예를 들면, 센서(650)는 온도 센서, 압력 센서, 가속도 센서, 근접 센서, 또는 자이로 센서와 같은 다양한 센서 중 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 센서(650)를 이용하여 차량의 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나를 포함하는 차량의 운행 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 운행 정보는 OBD(on-board diagnostics) 정보를 의미할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 센서(650)는 GPS(global positioning system) 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 GPS 센서를 이용하여 차량의 위치 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 위치 정보는 실시간 위치 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 디스플레이(660)는 정보를 전자 장치(601)의 사용자에게 시각적으로 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 사용자의 관심 장소 리스트를 디스플레이(660)에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 사용자의 발화가 의도한 관심 장소의 영상을 획득하고, 획득된 관심 장소의 영상을 포함하는 관심 장소 리스트를 디스플레이(660)를 통해 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 관심 장소의 영상 중 하나를 선택하는 사용자의 입력을 수신함에 따라 선택된 관심 장소와 연관된 정보를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 마이크(610)를 통하여 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 음성 데이터로부터 장소 정보를 포함하는 제1 키워드(예: 도 5의 키워드(510))를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 키워드는 장소 키워드일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)가 제1 키워드를 식별하는 방법에 대하여는 도 5를 참조하여 상술한 전자 장치의 키워드(510) 식별 방법이 동일하게 적용될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 제1 키워드가 발화된 시간과 연관된 시간 구간을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 키워드(예: 도 5의 키워드(510))를 포함하는 발화의 시작 시점(예: 도 5의 제1 시점(522))으로부터 지정된 시간만큼 앞선 시점(예: 도 5의 제4 시점(521))부터 제1 키워드의 발화가 종료된 시점(예: 도 5의 제2 시점(523))까지를 제1 키워드가 발화된 시간과 연관된 시간 구간(예: 도 5의 주요 발화 시간(520))으로 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 센서(650)를 이용하여 차량(예: 도 5의 차량(501))의 운행 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 차량은 전자 장치(601)가 탑재된 차량을 의미할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 운행 정보는 차량의 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(680)는 센서(650)의 센싱 정보에 기반하여 시간 구간 동안의 차량의 평균 주행 속도 및 진행 방향을 계산할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 시간 구간에 대응하는 관심 구간 정보를 결정할 수 있다. 이하에서 설명하는 관심 구간 정보는 도 5를 참조하여 상술한 관심 구간(530)에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 구간 정보는 제1 카메라(630) 또는 제2 카메라(640)를 이용하여 획득한 영상에서 시간 구간에 대응하는 영상에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 카메라(630) 또는 제2 카메라(640)를 이용하여 획득한 영상은 실시간 영상일 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라(630) 또는 제2 카메라(640)를 이용하여 획득한 영상은 시간 구간에 포함된 각 시점에 대응되는 영상을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 시간 구간에 기반하여 시간 구간에 대응하는 관심 구간 정보를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 제1 카메라(630) 또는 제2 카메라(640)를 이용하여 획득한 영상에서 시간 구간에 대응하는 영상의 구간 정보를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 DMS 영상 저장소(690) 또는 주행 영상 저장소(695)에 저장된 영상에서 시간 구간에 대응하는 영상의 구간 정보를 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 관심 구간 정보는 전자 장치(601)가 탑재된 차량이 시간 구간 동안 이동한 거리 및 지리적 범위에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 시간 구간 및 운행 정보에 기반하여 시간 구간에 대응하는 관심 구간 정보를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 시간 구간 동안의 차량의 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나에 기반하여 차량이 시간 구간 동안 이동한 거리 및 지리적 범위에 대한 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(680)는 시간 구간 동안의 차량의 평균 주행 속도와 시간 구간에 대응하는 시간을 곱하여 차량이 시간 구간 동안 이동한 거리를 계산할 수 있다.

다른 예로, 프로세서(680)는 시간 구간 동안의 차량의 주행 속도 및 진행 방향에 기반하여 차량이 시간 구간 동안 이동한 지리적 범위를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 차량이 직진만 한 경우와 차량이 직진하다가 좌회전한 경우에 차량이 이동한 지리적 범위는 각 경우에 따라 다를 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서(680)는 시간 구간 동안의 차량의 GPS 정보에 기반하여 차량이 시간 구간 동안 이동한 지리적 범위를 결정할 수 있다. 상술한 바에 따르면, 프로세서(680)는 GPS 센서를 이용하여 차량의 GPS 정보를 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 제1 카메라(630)를 이용하여 사용자의 시선 추적 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 제1 카메라(630)를 이용하여 인식한 사용자의 안구 움직임, 제스처, 또는 머리 움직임 중 적어도 하나에 기반하여 사용자의 시선 방향을 식별하고 추적할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 제1 카메라(630)를 이용하여 획득한 영상 중 시간 구간에 대응하는 영상으로부터 사용자의 지정된 움직임 이벤트가 감지되는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 지정된 움직임 이벤트는 사용자가 차량의 운행과 상관없는 안구 움직임, 제스처, 또는 머리 움직임을 보이는 경우를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 지정된 움직임 이벤트는 사용자가 차량의 운행과 상관없이 사이드 미러 또는 창문을 보거나, 차량의 운행과 상관없이 특정 지점을 지정된 시간 이상 응시하거나 지정된 횟수 이상 보는 경우를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 상기 지정된 움직임 이벤트가 감지된 시점에서의 사용자의 시선 방향을 식별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 제1 카메라(630)를 이용하여 획득한 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 제2 카메라(640) 중 적어도 하나를 지정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 카메라(640)는 차량의 외부 환경의 적어도 하나의 방향에 대응하는 영상을 촬영하도록 설정된 적어도 하나의 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 카메라(640)는 차량의 전방, 측방, 또는 후방 중 적어도 하나의 방향에 대응하는 외부 환경 영상을 촬영하도록 설정된 적어도 하나의 카메라를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 제2 카메라(640) 중에서 제1 카메라(630)를 이용하여 식별된 사용자의 시선 방향에 대응하는 적어도 하나의 카메라를 지정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(680)는 제1 카메라(630)를 이용하여 식별된 사용자의 시선 방향이 차량의 전방인 경우, 제2 카메라(640) 중 차량의 전방을 촬영하도록 설정된 카메라를 지정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 제1 키워드에 포함된 장소 정보에 대응하는 제1 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 관심 구간 정보 및 제1 키워드를 기반으로 제1 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 시간 구간에 대응하는 영상의 구간에서 제1 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 영상은 제1 키워드에 포함된 장소 정보에 대응하는 영상일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 관심 구간(예: 도 5의 관심 구간(530))에 대응하는 영상의 구간에서 제1 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 차량이 관심 구간(예: 도 5의 관심 구간(530))을 이동하는 동안 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 제1 영상을 획득할 수 있다. 상기 관심 구간은, 차량이 시간 구간 동안 이동한 거리 및 지리적 범위에 대응될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 관심 구간 정보 및 제1 키워드를 기반으로 제1 키워드에 포함된 장소 정보에 대응하는 제1 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 시간 구간(예: 도 5의 주요 발화 시간(220))에 대응하는 영상의 구간에서 제1 키워드(예: 도 5의 키워드(510))에 포함된 장소 정보(예: 계곡)에 대응하는 영상의 구간에서 제1 영상(예: 계곡 영상)을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 관심 구간(예: 도 5의 관심 구간(530))에 대응하는 영상의 구간에서 제1 키워드(예: 도 5의 키워드(510))에 포함된 장소 정보(예: 계곡)에 대응하는 제1 영상(예: 계곡 영상)을 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 통신 회로(620)를 통하여 전자 장치(601)와 통신하는 외부 저장 장치(602)에 저장된 데이터를 이용하여 관심 구간 정보 및 제1 키워드를 기반으로 제1 키워드에 포함된 장소 정보에 대응하는 관심 장소를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 장소는 관심 구간(예: 도 5의 관심 구간(530)) 내에서 제1 키워드(예: 키워드(510))에 포함된 장소 정보(예: 계곡)에 대응하는 지리적 위치를 의미할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 통신 회로(620)를 통하여 외부 저장 장치(602)로부터 관심 장소와 연관된 정보를 수신할 수 있다. 상기 관심 장소와 연관된 정보는, 예를 들어, 관심 장소의 주소, 지명, 전화번호, 업무시간, 이미지, 방문자 리뷰, 연관 키워드, 또는 장소 선호도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 외부 저장 장치(602)로부터 수신한 관심 장소와 연관된 정보에 기반하여 제1 영상의 메타데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 영상의 메타데이터는, 프로세서(680)가 외부 저장 장치(602)로부터 수신한 관심 장소와 연관된 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 영상의 메타데이터는, 제1 영상을 획득하기 위한 사용자의 발화 정보, 또는 제1 영상을 촬영한 시점의 차량의 위치 및 방향 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 생성된 제1 영상의 메타데이터를 제1 영상과 연계하여 저장할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 디스플레이(660)를 통해 제1 영상을 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 제1 영상을 선택하는 사용자의 입력을 수신함에 따라 제1 영상의 메타데이터를 디스플레이(660)에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(680)는 제1 영상을 선택하는 사용자의 입력을 수신함에 따라 제1 영상의 메타데이터를 이용하는 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(680)는 제1 영상의 메타데이터 중 주소 정보를 이용하여 제1 영상에 대응하는 관심 장소까지의 경로를 표시한 지도를 디스플레이(660)에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 영상을 선택하는 사용자의 입력을 수신함에 따라 영상에 대응하는 관심 장소의 주소를 입력하는 입력을 수신하지 않고도 관심 장소까지의 경로를 안내하는 내비게이션 서비스를 제공할 수 있다.

상술한 실시예에서는 전자 장치(601)가 디스플레이(660)를 통해 관심 장소와 연관된 정보를 제공하는 방법을 예로 들었으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 전자 장치(601)는 디스플레이(660) 이외의 출력 장치(예: 스피커)를 통해서도 관심 장소와 연관된 정보를 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 주행 중인 차량 내에서 사용자가 외부 환경을 바라보며 발견한 장소를 사용자의 발화에 기반하여 IVI 시스템에 저장(또는, 등록)하여 활용할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 발화 키워드 및 발화 시간에 기반하여 관심 구간을 결정하고, 관심 구간에 대응하는 주행 영상을 분석함으로써, 차량이 사용자가 저장하고자 한 장소를 지나쳤더라도 지나친 장소를 식별하고 해당 장소의 영상을 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 전체 발화 시간 중 주요 발화 시간(예: 도 5의 주요 발화 시간(220))이라고 판단되는 시간 구간을 지정하고, 지정된 시간 구간에 대응하는 영상만을 분석함으로써 분석할 영상 데이터의 크기를 감소시킬 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 제2 카메라(640) 중에서 사용자의 시선 방향에 대응하는 카메라를 지정하고, 지정된 카메라가 촬영한 영상만을 분석함으로써 분석할 영상 데이터의 크기를 감소시킬 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(601)는 영상 기반의 관심 장소 리스트를 제공함으로써 사용자가 관심 장소를 직관적으로 인지할 수 있도록 한다. 일 실시예에 따르면, 상기 영상 기반의 관심 장소 리스트는 갤러리형 관심 장소 리스트로 칭해질 수 있다.

이하, 도 7을 참조하여, 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작에 대하여 설명한다.

도 7은 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 나타낸 흐름도(700)이다. 이하에서 설명하는 전자 장치의 동작들은 도 6의 전자 장치(601) 또는 전자 장치(601)의 프로세서(680)에 의해 수행될 수 있다.

동작 701에서, 전자 장치는 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 마이크(예: 도 6의 마이크(610))를 통하여 전자 장치의 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신할 수 있다.

동작 703에서, 전자 장치는 음성 데이터로부터 제1 키워드를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 키워드는 장소 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 키워드(예: 도 5의 키워드(510))는 장소 키워드(예: "계곡")일 수 있다. 일 실시예에 따라 전자 장치가 음성 데이터로부터 제1 키워드를 식별하는 방법에 대하여는 도 5를 참조하여 상술한 방법이 동일하게 적용될 수 있다.

동작 705에서, 전자 장치는 제1 키워드가 발화된 시간과 연관된 시간 구간을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제1 키워드(예: 도 5의 키워드(510))를 포함하는 발화의 시작 시점(예: 도 5의 제1 시점(522))으로부터 지정된 시간만큼 앞선 시점(예: 도 5의 제4 시점(521))부터 제1 키워드의 발화가 종료된 시점까지(예: 도 5의 제2 시점(523))를 시간 구간(예: 도 5의 주요 발화 시간(520))으로 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지정된 시간은 N초일 수 있다.

동작 707에서, 전자 장치는 시간 구간에 대응하는 운행 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 차량에 탑재(또는, 적용)될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 센서(예: 도 6의 센서(650))를 이용하여 차량의 운행 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서(650)는 차량의 속도 또는 방향을 포함하는 차량의 상태를 측정(또는, 감지)할 수 있다. 예를 들면, 센서(650)는 온도 센서, 압력 센서, 가속도 센서, 근접 센서, 또는 자이로 센서와 같은 다양한 센서 중 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 운행 정보는 OBD(on-board diagnostics) 정보를 의미할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 센서를 이용하여 시간 구간에 대응하는 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나를 포함하는 운행 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 센서를 이용하여 실시간으로 획득되는 차량의 운행 정보에 기반하여 시간 구간에 대응하는 운행 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 센서를 이용하여 시간 구간 동안의 차량의 평균 주행 속도 정보 및 진행 방향 정보를 획득할 수 있다.

동작 709에서, 전자 장치는 복수의 카메라 중 적어도 하나를 이용하여 획득한 영상 중 시간 구간 및 운행 정보에 기반하여 제1 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 영상은 제1 키워드에 포함된 장소 정보에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 시간 구간에 대응하는 관심 구간 정보를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 시간 구간 및 운행 정보에 기반하여 시간 구간에 대응하는 관심 구간 정보를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 구간 정보는 카메라(예: 도 6의 제1 카메라(630) 또는 제2 카메라(예: 도 6의 제2 카메라(640))를 이용하여 획득한 영상에서 시간 구간에 대응하는 영상에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 카메라(예: 제1 카메라(630) 또는 제2 카메라(640))를 이용하여 획득한 영상에서 시간 구간에 대응하는 영상의 구간 정보를 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 관심 구간 정보는 전자 장치가 탑재된 차량이 시간 구간 동안 이동한 거리 및 지리적 범위에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 시간 구간 동안의 운행 정보에 기반하여 차량이 시간 구간 동안 이동한 거리 및 지리적 범위에 대한 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 시간 구간 동안의 차량의 평균 주행 속도와 시간 구간에 대응하는 시간을 곱하여 차량이 시간 구간 동안 이동한 거리를 계산할 수 있다. 다른 예로, 전자 장치는 시간 구간 동안의 차량의 주행 속도 및 진행 방향에 기반하여 차량이 시간 구간 동안 이동한 지리적 범위를 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 복수의 카메라 중 적어도 하나를 지정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 카메라는 제1 카메라(예: 도 6의 제1 카메라(630)) 및 복수의 제2 카메라(예: 도 6의 제2 카메라(640))를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제1 카메라를 이용하여 획득한 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 복수의 제2 카메라 중 적어도 하나의 카메라를 지정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 카메라는 사용자의 안구 움직임, 제스처, 또는 머리 움직임 중 적어도 하나를 인식하도록 설정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제1 카메라를 이용하여 인식한 사용자의 안구 움직임, 제스처, 또는 머리 움직임 중 적어도 하나에 기반하여 사용자의 시선 추적 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 제1 카메라를 이용하여 사용자의 시선 방향을 식별하고 추적할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 관심 구간 정보에 대응하는 제1 카메라의 영상으로부터 사용자의 지정된 움직임 이벤트를 감지할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 구간 정보에 대응하는 제1 카메라의 영상은, 제1 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 시간 구간에 대응하는 영상을 의미할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자의 지정된 움직임 이벤트는 사용자가 차량의 운행과 상관없는 안구 움직임, 제스처, 또는 머리 움직임을 보이는 경우를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 지정된 움직임 이벤트는 사용자가 차량의 운행과 상관없이 사이드 미러 또는 창문을 보거나, 차량의 운행과 상관없이 특정 지점을 지정된 시간 이상 응시하거나 지정된 횟수 이상 보는 경우를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 지정된 움직임 이벤트가 감지된 시점에서의 사용자의 시선 방향을 식별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 관심 구간 정보에 대응하는 제1 카메라의 영상으로부터 사용자의 지정된 움직임 이벤트를 감지함에 따라 제2 카메라 중에서 지정된 움직임 이벤트 발생 시점에서의 사용자의 시선 방향에 대응하는 카메라를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 카메라는 전자 장치가 탑재된 차량의 외부 환경을 촬영하도록 설정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 제2 카메라는 차량의 외부 환경의 적어도 하나의 방향(예: 전방, 측방, 또는 후방)에 대응하는 영상을 촬영하도록 설정된 적어도 하나의 카메라를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 복수의 제2 카메라 중에서 제1 카메라를 이용하여 식별된 사용자의 시선 방향에 대응하는 적어도 하나의 카메라를 지정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 전자 장치는 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 제1 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 관심 구간 정보 및 제1 키워드를 기반으로 장소 정보에 대응하는 제1 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 시간 구간(예: 도 5의 주요 발화 시간(520))에 대응하는 영상의 구간에서 제1 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 관심 구간(예: 도 5의 관심 구간(530))에 대응하는 영상의 구간에서 제1 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 구간은 전자 장치가 탑재된 차량이 시간 구간 동안 이동한 거리 및 지리적 범위에 대응될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 관심 구간에 대응하는 영상 중 제1 키워드에 포함된 장소 정보에 대응하는 제1 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 제1 키워드에 포함된 장소 정보가 '계곡'인 경우, 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 관심 구간에 대응하는 영상에서 계곡 영상을 획득할 수 있다.

이하, 도 8을 참조하여, 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작에 대하여 설명한다.

도 8은 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 나타낸 흐름도(800)이다. 이하에서 설명하는 전자 장치의 동작들은 도 6의 전자 장치(601) 또는 전자 장치(601)의 프로세서(680)에 의해 수행될 수 있다.

동작 801에서, 전자 장치는 마이크(예: 도 6의 마이크(610))를 활성화할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 발화를 수신하기 위해 마이크를 활성화할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 활성화된 마이크를 통해 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신할 수 있다.

동작 803에서, 전자 장치는 음성 데이터를 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 마이크를 통해 수신한 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터로부터 지정된 정보를 포함하는 키워드를 식별할 수 있다.

동작 805에서, 전자 장치는 장소 키워드가 인식되는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 장소 키워드는 장소 정보를 포함하는 키워드일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 장소 키워드는 도 5의 키워드(510)에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 음성 데이터로부터 장소 정보를 포함하는 키워드를 인식(또는, 식별)할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 음성 데이터로부터 장소 키워드가 인식된다고 판단함에 따라(동작 805-YES), 동작 807을 수행하고, 음성 데이터로부터 장소 키워드가 인식되지 않는다고 판단함에 따라(동작 805-NO), 동작 803을 다시 수행할 수 있다.

동작 807에서, 전자 장치는 주요 발화 시간을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 주요 발화 시간은 도 5의 주요 발화 시간(520)에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치가 주요 발화 시간을 결정하는 방법은 도 6 및 도 7을 참조하여 상술한 전자 장치가 시간 구간을 결정하는 방법과 동일할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 장소 키워드를 포함하는 발화의 시작 시점으로부터 지정된 시간만큼 앞선 시점부터 장소 키워드의 발화가 종료된 시점까지를 주요 발화 시간으로 결정할 수 있다.

동작 809에서, 전자 장치는 주요 발화 시간 동안의 차량의 평균 속도 및 진행 방향에 대한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 차량에 탑재될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 센서(예: 도 6의 센서(650))를 이용하여 전자 장치가 탑재된 차량의 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나를 포함하는 OBD 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 차량의 전체 주행 시간 동안의 OBD 정보 중에서 주요 발화 시간 동안의 OBD 정보에 기반하여, 주요 발화 시간 동안의 차량의 평균 속도 및 진행 방향에 대한 정보를 획득할 수 있다.

동작 811에서, 전자 장치는 관심 구간을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 구간은 도 5의 관심 구간(530)에 대응될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 주요 발화 시간 및 주요 발화 시간 동안의 차량의 OBD 정보에 기반하여 관심 구간을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 주요 발화 시간과 주요 발화 시간 동안의 차량의 평균 속도를 곱하여 차량이 주요 발화 시간 동안 이동한 거리를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 주요 발화 시간 동안의 차량의 평균 속도 및 진행 방향에 기반하여 차량이 주요 발화 시간 동안 이동한 지리적 범위를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 구간은 차량이 주요 발화 시간 동안 이동한 구간을 의미할 수 있으며, 차량이 주요 발화 시간 동안 이동한 거리 및 지리적 범위에 대응될 수 있다.

동작 813에서, 전자 장치는 관심 구간에 대응하는 DMS 영상에서 사용자의 지정된 움직임 이벤트를 감지할 수 있다. 일 실시예에 따르면, DMS 영상은 전자 장치가 제1 카메라(예: 도 6의 제1 카메라(630))를 이용하여 획득하여 데이터베이스(예: 도 6의 DMS 영상 저장소(690))에 저장한 영상일 수 있다. 일 실시예에 따르면, DMS 영상은 전자 장치가 탑재된 차량의 운전자 또는 탑승자를 촬영한 영상일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 DMS 영상을 기반으로 사용자의 안구 움직임, 제스처, 또는 머리 움직임 중 적어도 하나를 인식할 수 있다. 전자 장치는 인식된 사용자의 움직임 정보에 기반하여 사용자의 지정된 움직임 이벤트를 감지할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자의 지정된 움직임 이벤트는, 차량의 운행과 상관 없는 사용자의 움직임을 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 DMS 영상에서 사용자가 차량의 운행과 상관없이 사이드 미러 또는 창문을 보거나, 차량의 운행과 상관없이 특정 지점을 지정된 시간 이상 응시하거나 지정된 횟수 이상 보는 움직임을 인식함에 따라 사용자의 지정된 움직임 이벤트가 발생하였다고 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 지정된 움직임 이벤트를 감지함에 따라 지정된 움직임 이벤트가 발생한 시점에서의 사용자의 시선 방향을 식별할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자가 차량의 운행과 상관없이 바라본 방향을 식별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 지정된 움직임 이벤트를 감지함에 따라(동작 813-YES), 동작 815를 수행하고, 사용자의 지정된 움직임 이벤트를 감지하지 못함에 따라(동작 813-NO), 동작 817을 수행할 수 있다.

동작 815에서, 전자 장치는 사용자의 시선 방향에 대응하는 카메라를 지정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 복수의 제2 카메라(예: 도 6의 제2 카메라(640)) 중 사용자의 시선 방향에 대응하는 적어도 하나의 카메라를 지정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 복수의 제2 카메라는 전자 장치가 탑재된 차량의 외부 환경의 적어도 하나의 방향에 대응하는 영상을 촬영하도록 설정된 적어도 하나의 카메라를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 적어도 하나의 제2 카메라 중 사용자의 시선 방향에 대응하는 카메라를 지정할 수 있다.

동작 817에서, 전자 장치는 전체 카메라를 지정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 복수의 제2 카메라(예: 도 6의 제2 카메라(640)) 전부를 지정할 수 있다.

동작 819에서, 전자 장치는 관심 구간에 대응하는 주행 영상에서 발화 장소에 대응하는 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 주행 영상은 전자 장치가 제2 카메라를 이용하여 획득하여 데이터베이스(예: 도 6의 주행 영상 저장소(695))에 저장한 영상일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 주행 영상은 전자 장치가 탑재된 차량의 주행 중 외부 환경을 촬영한 영상일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 구간에 대응하는 주행 영상은 차량이 주요 발화 시간 동안 이동하는 동안 전자 장치가 제2 카메라를 이용하여 획득한 외부 환경 영상을 의미할 수 있다. 여기서, 제2 카메라는 전자 장치가 동작 815 또는 동작 817을 수행함에 따라 지정한 카메라일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 발화 장소는 장소 키워드에 포함된 장소 정보를 의미할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 지정된 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 관심 구간에 대응하는 영상에서 장소 키워드에 포함된 장소 정보에 대응하는 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 발화 장소가 '계곡'인 경우, 전자 장치는 지정된 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 관심 구간에 대응하는 영상에서 계곡 영상을 획득할 수 있다.

동작 821에서, 전자 장치는 획득된 영상이 선명한지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 영상이 선명하다고 판단함에 따라(동작 821-YES), 동작 825를 수행하고, 영상이 선명하지 않다고 판단함에 따라(동작 821-NO), 동작 823을 수행한 후에 동작 825를 수행할 수 있다.

동작 823에서, 전자 장치는 외부 저장 장치(예: 도 6의 외부 저장 장치(602))(예: 클라우드 서버)에서 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부 저장 장치는 지도 데이터 및 지도에 등록된 적어도 하나의 장소와 연관된 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 외부 저장 장치는 지도에 등록된 장소의 주소, 지명, 전화번호, 업무시간, 이미지, 방문자 리뷰, 또는 장소 선호도 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 통신 회로(예: 도 6의 통신 회로(620))를 통해 외부 저장 장치로부터 관심 구간 내의 발화 장소에 대응하는 영상을 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 저장 장치에 저장된 데이터를 이용하여 관심 구간 내의 발화 장소의 지리적 위치를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 지정된 제2 카메라를 이용하여 획득한 관심 구간 내 발화 장소의 영상이 촬영된 시점에서의 차량의 위치 정보(예: GPS 정보)를 이용하여 관심 구간 내의 발화 장소의 지리적 위치를 결정할 수 있다. 상기 차량의 위치 정보는 전자 장치의 GPS 센서(예: 도 6의 센서(650))를 이용하여 획득될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 구간 내의 발화 장소의 지리적 위치는 관심 장소로 칭해질 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 저장 장치에 저장된 관심 장소의 영상을 통신 회로를 통해 수신할 수 있다.

동작 825에서, 전자 장치는 영상을 보정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제2 카메라를 이용하여 획득한 관심 장소의 영상, 또는 외부 저장 장치로부터 수신한 관심 장소의 영상을 보정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 장소의 영상을 상대적으로 좁은 화각을 갖도록 영상을 크롭(crop)할 수 있다.

동작 827에서, 전자 장치는 메타데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 관심 장소의 영상의 메타데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 통신 회로를 통하여 외부 저장 장치로부터 관심 장소와 연관된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 장소와 연관된 정보는 관심 장소의 주소, 지명, 전화번호, 업무시간, 이미지, 방문자 리뷰, 또는 장소 선호도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 저장 장치로부터 수신한 관심 장소와 연관된 정보에 기반하여 관심 장소의 영상의 메타데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 메타데이터는 전자 장치가 외부 저장 장치로부터 수신한 관심 장소와 연관된 정보뿐만 아니라, 사용자(예: 운전자 또는 탑승자)의 발화 정보, 관심 장소와 연관된 키워드 정보, 관심 장소의 영상을 촬영한 시점의 차량의 위치 및 방향 정보 또는 관심 구간의 지도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

동작 829에서, 전자 장치는 영상과 메타데이터를 연계하여 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 관심 장소의 영상과 그 메타데이터를 연계하여 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 IVI 시스템에 관심 장소의 영상 및 그 메타데이터를 연계하여 저장할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, IVI 시스템은 전자 장치에 포함되거나, 전자 장치가 탑재된 차량에 전자 장치와 별도로 탑재된 다른 전자 장치일 수 있다. 일 실시예에 따라 IVI 시스템이 전자 장치와 분리되어 있는 경우, 전자 장치는 통신 회로를 통해 관심 장소의 영상 및 그 메타데이터를 IVI 시스템에 전송할 수 있다.

이하, 도 9를 참조하여, 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작에 대하여 설명한다.

도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 나타낸 흐름도(900)이다. 이하에서 설명하는 전자 장치의 동작들은 도 6의 전자 장치(601) 또는 전자 장치(601)의 프로세서(680)에 의해 수행될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 9에 도시된 전자 장치의 동작들의 적어도 일부는 도 7에 도시된 전자 장치의 동작들에 대응될 수 있으므로, 중복된 설명은 간단히 하거나 생략한다.

동작 901에서, 전자 장치는 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신할 수 있다. 동작 901은 도 7의 동작 701에 대응될 수 있다.

동작 903에서, 전자 장치는 음성 데이터로부터 제1 키워드 및 제2 키워드를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 키워드는 장소 정보를 포함하는 키워드일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 키워드는 제1 키워드에 포함된 장소 정보와 연관된 목적 정보를 포함하는 키워드일 수 있다. 동작 903의 적어도 일부는 도 7의 동작 703에 대응될 수 있다. 제1 키워드에 대하여는 도 7을 참조하여 상술한 내용이 동일하게 적용될 수 있다. 제1 키워드 및 제2 키워드는 서로 포함하는 정보만 다를 뿐이며, 일 실시예에 따라 전자 장치가 음성 데이터로부터 제1 키워드를 식별하는 방법 및 제2 키워드를 식별하는 방법은 동일할 수 있다.

동작 905에서, 전자 장치는 제1 키워드가 발화된 시간과 연관된 시간 구간을 결정할 수 있다. 동작 905는 도 7의 705에 대응될 수 있다.

동작 907에서, 전자 장치는 시간 구간에 대응하는 관심 구간 정보를 결정할 수 있다. 동작 907은 도 7의 동작 707 및, 동작 709의 적어도 일부에 대응될 수 있다.

동작 909에서, 전자 장치는 제1 카메라(예: 도 6의 제1 카메라(630))를 이용하여 획득한 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 복수의 제2 카메라(예: 도 6의 제2 카메라(640)) 중 적어도 하나를 지정할 수 있다. 동작 909는 도 7의 동작 709의 적어도 일부에 대응될 수 있다.

동작 911에서, 전자 장치는 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 제1 영상을 획득할 수 있다. 동작 911은 도 7의 동작 709의 적어도 일부에 대응될 수 있다.

동작 913에서, 전자 장치는 시간 구간에 대응하는 관심 영역 정보를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 시간 구간 및 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 시간 구간에 대응하는 관심 영역 정보를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 영역 정보는 전자 장치가 결정한 시간 구간 동안의 사용자의 시선 방향에 대응하는 지리적 영역에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 시간 구간 동안에 식별되는 사용자의 시선 방향을 기준으로 지정된 범위를 포함하는 지리적 영역을 관심 영역으로 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 관심 영역 정보 및 시간 구간 동안의 차량의 GPS 정보에 기반하여 지도 상에서 관심 영역에 대응하는 영역을 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 GPS 센서(예: 도 6의 센서(650))를 이용하여 차량의 GPS 정보를 획득할 수 있다.

동작 915에서, 전자 장치는 외부 저장 장치에 저장된 데이터를 이용하여 목적 정보에 대응하는 관심 장소를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 통신 회로(예: 도 6의 통신 회로(620))를 이용하여 외부 저장 장치와 통신할 수 있다. 전자 장치는 통신 회로를 통하여 연결된 외부 저장 장치에 저장된 데이터를 이용할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 저장 장치에 저장된 데이터를 이용하여 관심 영역 정보 및 제2 키워드를 기반으로 목적 정보에 대응하는 관심 장소를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 저장 장치에 저장된 지도 데이터를 이용하여 지도 상에서 관심 영역에 대응하는 영역을 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 지도 상의 식별된 영역에 등록된 장소 중 목적 정보에 대응하는 장소를 관심 장소로 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 결정된 관심 장소는 복수개일 수 있다.

동작 917에서, 전자 장치는 외부 저장 장치로부터 관심 장소와 연관된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부 저장 장치는 지도에 등록된 관심 장소와 연관된 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 관심 장소와 연관된 정보는, 관심 장소의 주소, 지명, 전화번호, 업무시간, 이미지, 방문자 리뷰, 연관 키워드, 또는 장소 선호도 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 통신 회로를 통하여 외부 저장 장치로부터 관심 장소와 연관된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 장소와 연관된 정보는 제2 키워드에 포함된 목적 정보와 연관된 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 저장 장치로부터 관심 장소와 연관된 정보 중 목적 정보와 연관된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어 목적 정보가 '캠핑'인 경우, 전자 장치는 외부 저장 장치로부터 관심 장소의 방문자 리뷰 중 '캠핑'과 관련된 리뷰, 또는 관심 장소의 이미지 중 '캠핑'과 관련된 이미지를 수신할 수 있다.

동작 919에서, 전자 장치는 관심 장소와 연관된 정보에 기반하여 제1 영상의 메타데이터를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 영상의 메타데이터는, 전자 장치가 외부 저장 장치로부터 수신한 관심 장소와 연관된 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 영상의 메타데이터는, 관심 장소와 연관된 정보 중 목적 정보와 연관된 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 영상의 메타데이터는 제1 영상을 획득하기 위한 사용자의 발화 정보, 또는 제1 영상을 촬영한 시점의 차량의 위치 및 방향 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 영상의 메타데이터는 제1 키워드 정보 및 제2 키워드 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 생성된 제1 영상의 메타데이터를 제1 영상과 연계하여 저장할 수 있다.

상술한 실시예에 따르면, 전자 장치가 제1 영상을 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상으로부터 추출하는 경우를 예로 들었으나, 이에 한정되는 것은 아니고, 전자 장치는 외부 저장 장치로부터 수신한 관심 장소의 영상을 관심 장소와 연관된 기타 정보와 연계하여 저장할 수 있다.

상술한 실시예에 따르면, 전자 장치는 목적 정보를 포함하는 제2 키워드를 식별함에 따라 목적과 관련된 장소를 관심 장소로 결정하고, 목적과 관련된 관심 장소에 대한 정보를 관심 장소의 영상과 함께 저장할 수 있다. 전자 장치는, 관심 장소의 영상을 선택하는 사용자 입력을 수신함에 따라, 전자 장치가 관심 장소를 저장(또는, 등록) 시 사용자로부터 수신한 발화에 포함된 장소와 연관된 목적과 관련된 정보를 관심 장소와 연관된 정보로서 사용자에게 제공할 수 있다.

이하, 도 10을 참조하여, 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작에 대하여 설명한다.

도 10은 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도(1000)이다. 이하에서 설명하는 전자 장치의 동작들은 도 6의 전자 장치(601) 또는 전자 장치(601)의 프로세서(680)에 의해 수행될 수 있다. 이하에서 설명하는 전자 장치의 동작들은 도 9에 도시된 동작들에 대응될 수 있다.

이하, 전자 장치는 차량(1001)에 탑재되고, 전자 장치의 사용자는 차량(1001)의 운전자 또는 탑승자일 수 있다. 이하, 전자 장치는 차량(1001)의 주행 중에 사용자로부터 음성 입력을 수신한 것으로 가정한다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 마이크(예: 도 6의 마이크(610))를 통해 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신하고, 음성 데이터로부터 장소 정보를 포함하는 제1 키워드(1011) 및 장소 정보와 연관된 목적 정보를 포함하는 제2 키워드(1012)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 제1 키워드(1011)는 '계곡'이고, 제2 키워드(1012)는 '캠핑'일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제1 키워드(1011)와 연관된 시간 구간을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치가 제1 키워드(1011)에 기반하여 시간 구간을 결정하는 방법은 도 5 내지 도 8을 참조하여 상술한 전자 장치가 주요 발화 시간(520) 또는 시간 구간을 결정하는 방법과 동일할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 시간 구간에 대응하는 관심 구간 정보를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치가 시간 구간에 대응하는 관심 구간 정보를 결정하는 방법은 도 5 내지 도 8을 참조하여 상술한 전자 장치가 관심 구간(530) 또는 관심 구간 정보를 결정하는 방법과 동일할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 관심 구간 정보 및 제1 키워드(1011)를 기반으로 제1 키워드(1011)에 포함된 장소 정보(예: 계곡)에 대응하는 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 전자 장치가 탑재된 차량(1001)의 외부 환경의 적어도 하나의 방향에 대응하는 영상을 촬영하도록 설정된 제2 카메라(예: 도 6의 제2 카메라(640)) 중에서 시간 구간 동안의 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 사용자의 시선 방향에 대응하는 제2 카메라를 지정할 수 있다. 전자 장치는 지정된 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 시간 구간에 대응하는 영상에서 제1 키워드(1011)에 포함된 장소 정보(예: 계곡)에 대응하는 영상을 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 시간 구간 동안의 사용자의 시선 방향에 대응하는 관심 영역(1020)을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 시간 구간 동안에 식별되는 사용자의 시선 방향을 기준으로 지정된 범위를 포함하는 지리적 영역을 관심 영역(1020)으로 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 통신 회로(예: 도 6의 통신 회로(620))를 통하여 연결된 외부 저장 장치(예: 도 6의 외부 저장 장치(602))에 저장된 데이터를 이용하여 목적 정보에 대응하는 관심 장소를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 저장 장치에 저장된 데이터를 이용하여 관심 영역 정보 및 제2 키워드(1012)를 기반으로 목적 정보에 대응하는 관심 장소를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 외부 저장 장치에 저장된 지도 데이터를 이용하여 지도 상에서 관심 영역(1020)에 대응하는 영역(B)을 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 지도 상의 식별된 영역(B)에 등록된 장소 중 제2 키워드(1012)에 포함된 목적 정보(예: 캠핑)에 대응하는 장소를 관심 장소로 결정할 수 있다. 예를 들어, 결정된 관심 장소는 제1 관심 장소(B-1), 제2 관심 장소(B-2), 및 제3 관심 장소(B-3)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 관심 장소와 연관된 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 제1 관심 장소(B-1), 제2 관심 장소(B-2), 및 제3 관심 장소(B-3) 각각의 주소, 지명, 전화번호, 업무시간, 이미지, 방문자 리뷰, 연관 키워드, 또는 장소 선호도 정보 중 적어도 하나를 외부 저장 장치로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 상술한 바에 따라 획득한 제1 키워드(1011)에 포함된 장소 정보(예: 계곡)에 대응하는 영상과 상기 외부 저장 장치로부터 수신한 제2 키워드(1012)에 포함된 목적 정보(예: 캠핑)에 대응하는 관심 장소와 연관된 정보를 연계하여 저장할 수 있다.

예를 들어, 전자 장치는 계곡 영상을 포함하는 사용자 인터페이스(1030)를 디스플레이(예: 도 6의 디스플레이(660))에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 계곡 영상을 선택하는 입력을 수신함에 따라 선택된 계곡 영상에 대응하는 특정 계곡에서 캠핑하기 좋은 장소와 연관된 정보를 제공할 수 있다.

이하, 도 11을 참조하여, 일 실시예에 따른 전자 장치가 제공하는 사용자 인터페이스에 대하여 설명한다.

도 11은 일 실시예에 따른 전자 장치가 디스플레이를 통해 제공하는 사용자 인터페이스를 나타낸 도면(1100)이다. 이하에서 설명하는 전자 장치의 동작들은 도 6의 전자 장치(601) 또는 전자 장치(601)의 프로세서(680)에 의해 수행될 수 있다.

도 11을 참조하면, 전자 장치는 도 1 내지 도 10을 참조하여 상술한 방법에 따라 획득한 영상(예: 제1 영상(1115))을 기반으로 하는 관심 장소 리스트를 포함하는 제1 사용자 인터페이스(1110)를 디스플레이(예: 도 6의 디스플레이(660))를 통해 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 저장된 영상을 장소와 연관된 키워드 별로 카테고리화하여 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제1 영상(1115)를 선택하는 입력을 수신함에 따라 제2 사용자 인터페이스(1120)를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 제2 사용자 인터페이스(1120)를 통해 제1 영상(1115)의 메타데이터를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 사용자 인터페이스(1120)는 제1 영상(1115)에 대응하는 관심 장소와 연관된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 사용자 인터페이스(1120)는 제1 영상(1115)에 대응하는 관심 장소까지의 경로를 안내하는 내비게이션 정보, 제1 영상(1115)에 대응하는 관심 장소와 연관된 키워드 정보 및 리뷰 정보, 및 제1 영상(1115)을 획득하기 위한 사용자의 발화 정보를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 관심 장소의 영상 및 관심 장소와 연관된 정보를 전자 장치와 통신 회로를 통하여 연결된 다른 전자 장치(예: 다른 차량에 탑재된 전자 장치)와 공유할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 사용자 단말(201), 도 4의 사용자 단말(401), 또는 도 6의 전자 장치(101))는, 마이크(예: 도 1의 입력 모듈(150), 도 2의 마이크(270), 또는 도 6의 마이크(610)), 통신 회로(예: 도 1의 통신 모듈(190), 도 2의 통신 인터페이스(290), 또는 도 6의 통신 회로(620)), 복수의 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180), 또는 도 6의 제1 카메라(630) 및 도 6의 제2 카메라(640)), 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176), 또는 도 6의 센서(650)), 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 도 2의 디스플레이(260), 또는 도 6의 디스플레이(660)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130), 도 2의 메모리(230), 또는 도 6의 메모리(670)), 상기 마이크, 상기 통신 회로, 상기 복수의 카메라, 상기 센서, 상기 디스플레이 및 상기 메모리에 작동적으로 연결된 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120), 도 2의 프로세서(220), 또는 도 6의 프로세서(680))를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가, 상기 마이크를 통하여 상기 전자 장치의 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신하고, 상기 음성 데이터로부터 장소 정보를 포함하는 제1 키워드를 식별하고, 상기 제1 키워드가 발화된 시간과 연관된 시간 구간을 결정하고, 상기 센서를 이용하여 상기 시간 구간에 대응하는 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나를 포함하는 운행 정보를 획득하고, 상기 복수의 카메라 중 적어도 하나를 이용하여 획득한 영상 중 상기 시간 구간 및 상기 운행 정보에 기반하여 상기 장소 정보에 대응하는 제1 영상을 획득하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들(instructions)을 저장할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 제1 키워드를 포함하는 발화의 시작 시점으로부터 지정된 시간만큼 앞선 시점부터 상기 제1 키워드의 발화가 종료된 시점까지를 상기 시간 구간으로 결정하도록 할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 카메라는 제1 카메라(예: 도 6의 제1 카메라(630)) 및 복수의 제2 카메라(예: 도 6의 제2 카메라(640))를 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 시간 구간 및 상기 운행 정보에 기반하여 상기 시간 구간에 대응하는 관심 구간 정보를 결정하고, 상기 제1 카메라를 이용하여 획득한 상기 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 상기 복수의 제2 카메라 중 적어도 하나를 지정하고, 상기 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 상기 관심 구간 정보 및 상기 제1 키워드를 기반으로 상기 제1 영상을 획득하도록 할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 관심 구간 정보는, 상기 제1 카메라 또는 상기 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 상기 시간 구간에 대응하는 영상에 대한 정보를 포함할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 관심 구간 정보는, 상기 전자 장치가 탑재된 차량(예: 차량(501))이 상기 시간 구간 동안 이동한 거리 및 지리적 범위에 대한 정보를 포함할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 제1 카메라는, 상기 사용자의 안구 움직임, 제스처, 또는 머리 움직임 중 적어도 하나를 인식하도록 설정되고, 상기 제2 카메라는, 상기 전자 장치가 탑재된 차량의 외부 환경을 촬영하도록 설정될 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 관심 구간 정보에 대응하는 상기 제1 카메라의 영상으로부터 상기 사용자의 지정된 움직임 이벤트를 감지함에 따라 상기 복수의 제2 카메라 중에서 상기 지정된 움직임 이벤트 발생 시점에서의 상기 사용자의 시선 방향에 대응하는 카메라를 선택하도록 할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 통신 회로를 통하여 상기 전자 장치와 통신하는 외부 저장 장치(예: 도 1의 전자 장치(102), 도 1의 전자 장치(104), 도 1의 서버(108), 도 2의 서비스 서버(400), 또는 도 6의 외부 저장 장치(602))에 저장된 데이터를 이용하여 상기 관심 구간 정보 및 상기 제1 키워드를 기반으로 상기 장소 정보에 대응하는 지리적 위치인 관심 장소를 결정하고, 상기 통신 회로를 통하여 상기 외부 저장 장치로부터 상기 관심 장소와 연관된 정보를 수신하고, 상기 관심 장소와 연관된 정보에 기반하여 상기 제1 영상의 메타데이터(metadata)를 생성하도록 할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 제1 영상을 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 제1 영상을 선택하는 입력을 수신함에 따라, 상기 제1 영상의 메타데이터를 상기 디스플레이에 표시하도록 할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가, 상기 음성 데이터로부터 상기 장소 정보와 연관된 목적 정보를 포함하는 제2 키워드를 식별하고, 상기 시간 구간 및 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 시간 구간에 대응하는 관심 영역 정보를 결정하고, 상기 통신 회로를 통하여 상기 전자 장치와 통신하는 외부 저장 장치에 저장된 데이터를 이용하여 상기 관심 영역 정보 및 상기 제2 키워드를 기반으로 상기 목적 정보에 대응하는 관심 장소를 결정하고, 상기 통신 회로를 통하여 상기 외부 저장 장치로부터 상기 관심 장소와 연관된 정보를 수신하고, 상기 관심 장소와 연관된 정보에 기반하여 상기 제1 영상의 메타데이터를 생성하도록 하고, 상기 관심 장소와 연관된 정보는 상기 목적 정보와 연관된 정보를 포함할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2의 사용자 단말(201), 도 4의 사용자 단말(401), 또는 도 6의 전자 장치(101))의 동작 방법은, 상기 전자 장치의 마이크(예: 도 1의 입력 모듈(150), 도 2의 마이크(270), 또는 도 6의 마이크(610))를 통하여 상기 전자 장치의 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신하고, 상기 음성 데이터로부터 장소 정보를 포함하는 제1 키워드를 식별하고, 상기 제1 키워드가 발화된 시간과 연관된 시간 구간을 결정하고, 상기 전자 장치의 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176), 또는 도 6의 센서(650))를 이용하여 상기 시간 구간에 대응하는 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나를 포함하는 운행 정보를 획득하고, 상기 전자 장치의 복수의 카메라(예: 도 1의 카메라 모듈(180), 또는 도 6의 제1 카메라(630) 및 도 6의 제2 카메라(640)) 중 적어도 하나를 이용하여 획득한 영상 중 상기 시간 구간 및 상기 운행 정보에 기반하여 상기 장소 정보에 대응하는 제1 영상을 획득할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 제1 키워드를 포함하는 발화의 시작 시점으로부터 지정된 시간만큼 앞선 시점부터 상기 제1 키워드의 발화가 종료된 시점까지를 상기 시간 구간으로 결정할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 카메라는 제1 카메라(예: 도 6의 제1 카메라(630)) 및 복수의 제2 카메라(예: 도 6의 제2 카메라(640))를 포함하고, 상기 방법은, 상기 시간 구간 및 상기 운행 정보에 기반하여 상기 시간 구간에 대응하는 관심 구간 정보를 결정하고, 상기 제1 카메라를 이용하여 획득한 상기 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 상기 복수의 제2 카메라 중 적어도 하나를 지정하고, 상기 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 상기 관심 구간 정보 및 상기 제1 키워드를 기반으로 상기 제1 영상을 획득할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 관심 구간 정보는, 상기 전자 장치가 탑재된 차량(예: 도 5의 차량(501))이 상기 시간 구간 동안 이동한 거리 및 지리적 범위에 대한 정보를 포함할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 관심 구간 정보에 대응하는 상기 제1 카메라의 영상으로부터 상기 사용자의 지정된 움직임 이벤트를 감지함에 따라 상기 복수의 제2 카메라 중에서 상기 지정된 움직임 이벤트 발생 시점에서의 상기 사용자의 시선 방향에 대응하는 카메라를 선택할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 전자 장치의 통신 회로(예: 도 1의 통신 모듈(190), 도 2의 통신 인터페이스(290), 또는 도 6의 통신 회로(620))를 통하여 상기 전자 장치와 통신하는 외부 저장 장치(예: 도 1의 전자 장치(102), 도 1의 전자 장치(104), 도 1의 서버(108), 도 2의 서비스 서버(400), 또는 도 6의 외부 저장 장치(602))에 저장된 데이터를 이용하여 상기 관심 구간 정보 및 상기 제1 키워드를 기반으로 상기 장소 정보에 대응하는 지리적 위치인 관심 장소를 결정하고, 상기 통신 회로를 통하여 상기 외부 저장 장치로부터 상기 관심 장소와 연관된 정보를 수신하고, 상기 관심 장소와 연관된 정보에 기반하여 상기 제1 영상의 메타데이터(metadata)를 생성할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 제1 영상을 상기 전자 장치의 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160), 도 2의 디스플레이(260), 또는 도 6의 디스플레이(660))에 표시하고, 상기 제1 영상을 선택하는 입력을 수신함에 따라, 상기 제1 영상의 메타데이터를 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따르면, 상기 음성 데이터로부터 상기 장소 정보와 연관된 목적 정보를 포함하는 제2 키워드를 식별하고, 상기 시간 구간 및 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 시간 구간에 대응하는 관심 영역 정보를 결정하고, 상기 전자 장치의 통신 회로를 통하여 상기 전자 장치와 통신하는 외부 저장 장치에 저장된 데이터를 이용하여 상기 관심 영역 정보 및 상기 제2 키워드를 기반으로 상기 목적 정보에 대응하는 관심 장소를 결정하고, 상기 통신 회로를 통하여 상기 외부 저장 장치로부터 상기 관심 장소와 연관된 정보를 수신하고, 상기 관심 장소와 연관된 정보에 기반하여 상기 제1 영상의 메타데이터를 생성하고, 상기 관심 장소와 연관된 정보는 상기 목적 정보와 연관된 정보를 포함할 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
마이크;
통신 회로;
복수의 카메라;
센서;
디스플레이;
메모리;
상기 마이크, 상기 통신 회로, 상기 복수의 카메라, 상기 센서, 상기 디스플레이 및 상기 메모리에 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
상기 메모리는, 실행 시에, 상기 프로세서가,
상기 마이크를 통하여 상기 전자 장치의 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신하고,
상기 음성 데이터로부터 장소 정보를 포함하는 제1 키워드를 식별하고,
상기 제1 키워드가 발화된 시간과 연관된 시간 구간을 결정하고,
상기 센서를 이용하여 상기 시간 구간에 대응하는 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나를 포함하는 운행 정보를 획득하고,
상기 복수의 카메라 중 적어도 하나를 이용하여 획득한 영상 중 상기 시간 구간 및 상기 운행 정보에 기반하여 상기 장소 정보에 대응하는 제1 영상을 획득하도록 하는 하나 이상의 인스트럭션들(instructions)을 저장하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 제1 키워드를 포함하는 발화의 시작 시점으로부터 지정된 시간만큼 앞선 시점부터 상기 제1 키워드의 발화가 종료된 시점까지를 상기 시간 구간으로 결정하도록 하는, 전자 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 복수의 카메라는 제1 카메라 및 복수의 제2 카메라를 포함하고,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 시간 구간 및 상기 운행 정보에 기반하여 상기 시간 구간에 대응하는 관심 구간 정보를 결정하고,
상기 제1 카메라를 이용하여 획득한 상기 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 상기 복수의 제2 카메라 중 적어도 하나를 지정하고,
상기 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 상기 관심 구간 정보 및 상기 제1 키워드를 기반으로 상기 제1 영상을 획득하도록 하는, 전자 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 관심 구간 정보는, 상기 제1 카메라 또는 상기 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 상기 시간 구간에 대응하는 영상에 대한 정보를 포함하는, 전자 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 관심 구간 정보는, 상기 전자 장치가 탑재된 차량이 상기 시간 구간 동안 이동한 거리 및 지리적 범위에 대한 정보를 포함하는, 전자 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 제1 카메라는, 상기 사용자의 안구 움직임, 제스처, 또는 머리 움직임 중 적어도 하나를 인식하도록 설정되고,
상기 제2 카메라는, 상기 전자 장치가 탑재된 차량의 외부 환경을 촬영하도록 설정된, 전자 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 관심 구간 정보에 대응하는 상기 제1 카메라의 영상으로부터 상기 사용자의 지정된 움직임 이벤트를 감지함에 따라 상기 복수의 제2 카메라 중에서 상기 지정된 움직임 이벤트 발생 시점에서의 상기 사용자의 시선 방향에 대응하는 카메라를 선택하도록 하는, 전자 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 통신 회로를 통하여 상기 전자 장치와 통신하는 외부 저장 장치에 저장된 데이터를 이용하여 상기 관심 구간 정보 및 상기 제1 키워드를 기반으로 상기 장소 정보에 대응하는 지리적 위치인 관심 장소를 결정하고,
상기 통신 회로를 통하여 상기 외부 저장 장치로부터 상기 관심 장소와 연관된 정보를 수신하고,
상기 관심 장소와 연관된 정보에 기반하여 상기 제1 영상의 메타데이터(metadata)를 생성하도록 하는, 전자 장치.
청구항 8에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 제1 영상을 상기 디스플레이에 표시하고,
상기 제1 영상을 선택하는 입력을 수신함에 따라, 상기 제1 영상의 메타데이터를 상기 디스플레이에 표시하도록 하는, 전자 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가,
상기 음성 데이터로부터 상기 장소 정보와 연관된 목적 정보를 포함하는 제2 키워드를 식별하고,
상기 시간 구간 및 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 시간 구간에 대응하는 관심 영역 정보를 결정하고,
상기 통신 회로를 통하여 상기 전자 장치와 통신하는 외부 저장 장치에 저장된 데이터를 이용하여 상기 관심 영역 정보 및 상기 제2 키워드를 기반으로 상기 목적 정보에 대응하는 관심 장소를 결정하고,
상기 통신 회로를 통하여 상기 외부 저장 장치로부터 상기 관심 장소와 연관된 정보를 수신하고,
상기 관심 장소와 연관된 정보에 기반하여 상기 제1 영상의 메타데이터를 생성하도록 하고,
상기 관심 장소와 연관된 정보는 상기 목적 정보와 연관된 정보를 포함하는, 전자 장치.
전자 장치의 동작 방법에 있어서,
상기 전자 장치의 마이크를 통하여 상기 전자 장치의 사용자의 발화에 대응하는 음성 데이터를 수신하고,
상기 음성 데이터로부터 장소 정보를 포함하는 제1 키워드를 식별하고,
상기 제1 키워드가 발화된 시간과 연관된 시간 구간을 결정하고,
상기 전자 장치의 센서를 이용하여 상기 시간 구간에 대응하는 속도 정보 또는 방향 정보 중 적어도 하나를 포함하는 운행 정보를 획득하고,
상기 전자 장치의 복수의 카메라 중 적어도 하나를 이용하여 획득한 영상 중 상기 시간 구간 및 상기 운행 정보에 기반하여 상기 장소 정보에 대응하는 제1 영상을 획득하는, 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 제1 키워드를 포함하는 발화의 시작 시점으로부터 지정된 시간만큼 앞선 시점부터 상기 제1 키워드의 발화가 종료된 시점까지를 상기 시간 구간으로 결정하는, 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 복수의 카메라는 제1 카메라 및 복수의 제2 카메라를 포함하고,
상기 방법은,
상기 시간 구간 및 상기 운행 정보에 기반하여 상기 시간 구간에 대응하는 관심 구간 정보를 결정하고,
상기 제1 카메라를 이용하여 획득한 상기 사용자의 시선 추적 정보에 기반하여 상기 복수의 제2 카메라 중 적어도 하나를 지정하고,
상기 지정된 적어도 하나의 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상 중 상기 관심 구간 정보 및 상기 제1 키워드를 기반으로 상기 제1 영상을 획득하는, 방법.
청구항 13에 있어서,
상기 관심 구간 정보는, 상기 제1 카메라 또는 상기 제2 카메라를 이용하여 획득한 영상에서 상기 시간 구간에 대응하는 영상에 대한 정보를 포함하는, 방법.
청구항 13에 있어서,
상기 관심 구간 정보는, 상기 전자 장치가 탑재된 차량이 상기 시간 구간 동안 이동한 거리 및 지리적 범위에 대한 정보를 포함하는, 방법.
청구항 13에 있어서,
상기 제1 카메라는, 상기 사용자의 안구 움직임, 제스처, 또는 머리 움직임 중 적어도 하나를 인식하도록 설정되고,
상기 제2 카메라는, 상기 전자 장치가 탑재된 차량의 외부 환경을 촬영하도록 설정된, 방법.
청구항 13에 있어서,
상기 관심 구간 정보에 대응하는 상기 제1 카메라의 영상으로부터 상기 사용자의 지정된 움직임 이벤트를 감지함에 따라 상기 복수의 제2 카메라 중에서 상기 지정된 움직임 이벤트 발생 시점에서의 상기 사용자의 시선 방향에 대응하는 카메라를 선택하는, 방법.
청구항 13에 있어서,
상기 전자 장치의 통신 회로를 통하여 상기 전자 장치와 통신하는 외부 저장 장치에 저장된 데이터를 이용하여 상기 관심 구간 정보 및 상기 제1 키워드를 기반으로 상기 장소 정보에 대응하는 지리적 위치인 관심 장소를 결정하고,
상기 통신 회로를 통하여 상기 외부 저장 장치로부터 상기 관심 장소와 연관된 정보를 수신하고,
상기 관심 장소와 연관된 정보에 기반하여 상기 제1 영상의 메타데이터(metadata)를 생성하는, 방법.
청구항 18에 있어서,
상기 제1 영상을 상기 전자 장치의 디스플레이에 표시하고,
상기 제1 영상을 선택하는 입력을 수신함에 따라, 상기 제1 영상의 메타데이터를 상기 디스플레이에 표시하는, 방법.
청구항 13에 있어서,
상기 음성 데이터로부터 상기 장소 정보와 연관된 목적 정보를 포함하는 제2 키워드를 식별하고,
상기 시간 구간 및 상기 시선 추적 정보에 기반하여 상기 시간 구간에 대응하는 관심 영역 정보를 결정하고,
상기 전자 장치의 통신 회로를 통하여 상기 전자 장치와 통신하는 외부 저장 장치에 저장된 데이터를 이용하여 상기 관심 영역 정보 및 상기 제2 키워드를 기반으로 상기 목적 정보에 대응하는 관심 장소를 결정하고,
상기 통신 회로를 통하여 상기 외부 저장 장치로부터 상기 관심 장소와 연관된 정보를 수신하고,
상기 관심 장소와 연관된 정보에 기반하여 상기 제1 영상의 메타데이터를 생성하고,
상기 관심 장소와 연관된 정보는 상기 목적 정보와 연관된 정보를 포함하는, 방법.