KR20220150060A

KR20220150060A - 사용자 정보에 기반하여 업체 매칭 서비스를 제공하고 이에 대한 보안 서비스를 제공하는 플랫폼

Info

Publication number: KR20220150060A
Application number: KR1020210057292A
Authority: KR
Inventors: 예남규
Original assignee: 예남규
Priority date: 2021-05-03
Filing date: 2021-05-03
Publication date: 2022-11-10

Abstract

본 발명은 사용자 정보에 기반하여 업체 매칭 서비스를 제공하고 이에 대한 보안 서비스를 제공하는 플랫폼에 관한 것이다.
본 발명의 다양한 실시예는, 사용자의 명함을 등록하고, 등록된 명함을 이용하여 다른 사용자와 교류하고, 사용자의 비즈니스를 지원 및 관리하기 위한 어플리케이션을 실행하는 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

Description

사용자 정보에 기반하여 업체 매칭 서비스를 제공하고 이에 대한 보안 서비스를 제공하는 플랫폼 {platform that provides company matching services based on user information and provides security services for them}

본 발명은 사용자 정보에 기반하여 업체 매칭 서비스를 제공하고 이에 대한 보안 서비스를 제공하는 플랫폼에 관한 것으로서, 블록체인 기반의 보안 서비스를 제공하는 기술에 관한 것이기도 하다.

또한 본 발명의 다양한 실시예는, 사용자의 명함을 등록하고, 등록된 명함을 이용하여 다른 사용자와 교류하고, 사용자의 비즈니스를 지원 및 관리하기 위한 어플리케이션을 실행하는 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

지속해서 낮아지는 국내의 제조업 생산능력지수를 높아지기 위해 스마트 공장의 도입에 대한 니즈(needs)는 계속 증가하고 있다. 하지만 국내 중소 제조기업의 경우 전술한 바와 같은 스마트 공장의 도입의 필요성을 알고 있음에도 불구하고, 중소 기업들에게 있어서 스마트 공장의 구축을 결정한 것에는 많은 어려움에 존재한다. 이를 위해 공장 설비부터 제조 기술까지 중소 기업에 필요한 공급 업체를 매칭이 필요하다.

이에 본 발명은 공급 업체의 매칭에 관한 방안과 플랫폼을 제안해보려고 한다.

한편, 명함(business card)은 회사명, 이름, 회사 전화번호, 회사 주소, 직위/직함, 이메일, 이동전화 번호 정보를 포함하며, 개인과 기업 고객과의 비즈니즈 상에서 오프라인으로 편리하게 사용되고 있다.

인테크 시대, 회사 영업 경쟁력 향상을 위해 명함 관리와 비즈니스 인맥 네트웍 구축이 필수로 자리잡아 가고 있다. 만약, 개개인의 인맥을 온라인을 통한 인맥 데이터베이스를 구축한다면, 개인 및 회사 성과는 점점 높아질 것이다. 첫째, 회사 임직원들 인맥을 공유한다면, 특정 고객을 우리회사 임직원 중 누가 알고 있는지 파악하는데 시간과 비용을 절감 효과가 있을 것이다. 둘째, 인맥은 기업의 경쟁력이고 자산이 될 수 있고, 인맥이 풍부한 기업은 영업 성공력이 높을 것이다. 셋째, 자신의 인맥을 공개하면서 타인의 인맥을 활용한다면 많이 노력하지 않아도 본인의 새로운 인맥이 빠르게 생성되는 효과가 있을 것이다. 넷째, 기업은 이들 인맥을 통해 홍보나 마케팅을 실행한다면 대중적 광고 보다 저비용으로 효과를 얻을 것이다. 다섯째, 인맥 분석을 통해 회사 인맥 관계도의 강점, 문제점을 파악하여 회사의 고객 및 영업 전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있다.

제10-2000-0026610호 (2000.05.15)

본 발명은 프로젝트 관리를 직접 하여 구축에 필요한 업무를 총괄 관리하고 기업의 제조 라인 생산성의 극대화와 고정비용을 최소화를 위해 성공적인 스마트공장 구축 솔루션을 제공하고자 한다.

본 발명의 다양한 실시예는 다른 협업자들과의 프로젝트 진행을 위해 명함 및 회사 자료를 교환하는 과정에서, 연락처를 일일이 찾아서 협업자들에게 직접 보내야 하는 번거로움이 존재한다. 또한 온라인으로 명함을 공유하기 위하여 카메라를 통하여 명함을 인식할 경우, 기존의 OCR 인식만으로는 명함을 명확히 인식하지 못할 때 사용자가 직접 오기를 수정하거나 정보를 입력해야 하는 불편함이 존재한다.

본 발명의 다양한 실시예는 사용자 정보를 분석하여 맞춤형 업체를 사용자에게 매칭해주는 것에 그 목적이 있다. 또한 경우에 따라 업체의 매칭 정보를 보안 처리해주는 서비스를 제공할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 그 동작 방법은, 미리 등록된 대표 명함 이미지들과 카메라를 통하여 획득한 명함 이미지를 비교하여, 명함 이미지에 대한 회사 정보를 자동으로 입력하고, 대표 명함 이미지에 대하여 지정된 개인 정보 영역을 이용하여 명함 이미지로부터 획득한 개인 정보를 자동으로 입력할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 그 동작 방법은, 사용자 정보, 회의록, 매칭 정보 등을 블록체인에 기반하여 보안 처리 하는 것을 목적으로 할 수 있다.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

다양한 실시예들에 따라서, 전자 장치는 디스플레이, 카메라, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 디스플레이를 통하여 특정 사용자의 명함 이미지를 등록하기 위한 정보 입력 화면을 표시하고, 특정 사용자의 명함을 등록하는 과정에서, 상기 카메라를 통하여 획득한 명함 이미지와 미리 등록된 대표 명함 이미지들 사이의 유사도를 판단하여, 상기 명함 이미지와 유사도가 가장 높은 대표 명함 이미지에 해당하는 특정 회사에 관한 미리 저장된 정보를 추출하고, 상기 특정 회사에 관한 상기 미리 저장된 정보를 이용하여, 상기 특정 사용자에 대한 회사명, 회사 홈페이지 주소, 회사 지리적 주소, 및 회사 대표 전화 번호를 상기 정보 입력 화면에 자동으로 입력하고, 및 상기 대표 명함 이미지의 미리 정해진 영역에 의하여 특정된 상기 명함 이미지의 개인 정보 영역만을 분석하여, 상기 명함 이미지로부터 인식된 상기 특정 사용자에 대한 이름, 휴대폰 번호, 부서, 직급, 및 이메일 주소를 상기 정보 입력 화면에 자동으로 입력하도록 설정되고, 상기 인식된 부서 및 상기 인식된 직급이 미리 정해진 명칭들과 모두 일치하지 않는 경우, 상기 인식된 부서 및 상기 인식된 직급은 상기 미리 정해진 명칭들 중에서 가장 유사도가 높은 명칭으로 대체될 수 있다.

다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들을 질감 피처 및 형태 피처 추출을 위한 특정 기준에 따라 프로세싱하고, 프로세싱 결과를 합성하기 위한 기준에 따라 인덱스로 변환하여 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들에 인덱싱한 데이터베이스를 구축하고, 및 상기 명함 이미지를 상기 특정 기준에 따라 프로세싱하고, 프로세싱 결과를 합성하기 위한 기준에 따라 변환한 값을 이용하여 상기 데이터베이스를 검색하도록 설정되고, 상기 특정 기준은, 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들 및 상기 명함 이미지로부터 상기 질감 피처를 추출하고, 상기 질감 피처의 벡터를 계산하기 위하여 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들 및 상기 명함 이미지에 아래의 수학식 1을 적용할 수 있다.

[수학식 1]

다양한 실시예들에 따라서, 상기 특정 기준은 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들 및 상기 명함 이미지로부터 상기 형태 피처를 추출하고, 상기 형태 피처를 계산하기 위하여, 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들 및 상기 명함 이미지에 아래의 수학식 2를 적용할 수 있다.

[수학식 2]

다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들과 상기 명함 이미지 사이의 유사도를 계산하기 위하여, 상기 특정 기준에 따라 프로세싱한 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들과 상기 특정 기준에 따라 프로세싱한 상기 명함 이미지 사이의 거리 값을 아래의 수학식 3을 적용하여 계산하도록 설정될 수 있다.

[수학식 3]

다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, 상기 명함 이미지의 상기 개인 정보 영역에 대하여 OCR(Optical Character Recognition) 텍스트 기반 이미지 분석 모델을 적용하여 텍스트 데이터로 변환된 상기 특정 사용자에 대한 상기 이름, 상기 휴대폰 번호, 상기 부서, 상기 직급, 및 상기 이메일 주소를 획득하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예들에 따라서, 상기 프로세서는, Word2vec 알고리즘의 skip-gram 모델에 기반하는 아래의 수학식 4를 이용하여, 상기 미리 정해진 명칭들, 상기 인식된 부서, 및 상기 인식된 직급을 벡터화하고, 및 코사인 유사도에 기반하는 아래의 수학식 5를 이용하여 상기 미리 정해진 명칭들과 상기 인식된 부서 및 상기 인식된 직급 사이의 유사도를 판단하도록 설정될 수 있다.

[수학식 4]

[수학식 5]

본 발명의 다양한 실시예에 따라, 사용자가 수동으로 명함 정보를 등록할 필요 없이, 명함 이미지를 이용하여 회사 정보 및 개인 정보를 용이하게 획득하여 해당 정보를 자동으로 입력할 수 있고, 명함 이미지의 개인 정보 중 부서 및 직급의 인식이 정확하지 않더라도 전자 장치가 자동으로 이를 보정함으로써 사용자 편의의 명함 등록 절차를 진행할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 그 동작 방법은, 사용자 정보, 회의록, 매칭 정보, 프로젝트 관련 서류 등을 블록체인에 기반하여 보안 처리하는 효과를 기대할 수 있다.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 특정한 바람직한 실시예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 네트워크의 블록도를 도시한다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다.
도 4는 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치가 명함 이미지를 통하여 획득한 정보를 자동으로 화면에 입력하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5a는 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치가 특정 사용자의 명함 이미지를 등록하기 위한 정보 입력 화면을 표시한 실시예를 나타내는 도면이다.
도 5b는 다양한 실시예들에 따른, 명함 이미지를 나타내는 도면이다.
도 6은 다양한 실시예들에 따른, 추천 업체 정보를 나타내는 도면이다.
도 7은 다양한 실시예들에 따른, Word2vec 알고리즘의 skip-gram 모델을 나타내는 도면이다.
도 8은 다양한 실시예들에 따른, 복수의 네트워크를 포함하는 시스템을 나타내는 도면이다.

이하, 본 문서의 다양한 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 실시예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B" 또는 "A 및/또는 B 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.

본 문서에서, "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다. 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예들에서, 전자 장치는, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스, 홈 오토매이션 컨트롤 패널, 보안 컨트롤 패널, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSync^TM, 애플TV^TM, 또는 구글 TV^TM), 게임 콘솔(예: Xbox^TM, PlayStation^TM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더, 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다른 실시예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 드론(drone), 금융 기관의 ATM, 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치 (예: 전구, 각종 센서, 스프링클러 장치, 화재 경보기, 온도조절기, 가로등, 토스터, 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 전자 장치는 가구, 건물/구조물 또는 자동차의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터, 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치는 플렉서블하거나, 또는 전술한 다양한 장치들 중 둘 이상의 조합일 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.

도 1을 참조하여, 다양한 실시예에서의, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)가 기재된다. 한편, 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)에 대하여 설명은 도 1 내지 도 3을 참조하여 후술하도록 한다.

도 4는 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))가 명함 이미지를 통하여 획득한 정보를 자동으로 화면에 입력하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 5a는 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치(101)가 특정 사용자의 명함 이미지를 등록하기 위한 정보 입력 화면을 표시한 실시예를 나타내며, 도 5b는 다양한 실시예들에 따른, 명함 이미지를 나타내는 도면이다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)는 복수의 실행 화면들로 구성된 비즈니스 관련 어플리케이션을 운영하는 서버 또는 복수의 웹 페이지(web page)들로 구성된 웹 사이트(web site)를 제공하는 서버(예: 도 1의 서버(108))와 통신망을 통해 통신하는 사용자 장치(예: 스마트 폰)일 수 있다. 전자 장치(101)는 전용 어플리케이션 또는 웹 사이트의 각 실행 화면을 표시할 수 있도록 하는 소스 코드를 서버(108)로부터 수신할 수 있고, 상기 전용 어플리케이션 또는 웹 브라우저를 통하여 요청된 실행 화면을 표시할 수 있다.

한편 본 발명에서 전자 장치(101)는 스마트 팩토리의 구축을 희망하는 기업 및/또는 대표자, 기업 실무자 등이 사용하는 장치일 수 있다.

401 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이(160))를 통하여 특정 사용자의 명함 이미지를 등록하기 위한 화면을 표시할 수 있다. 한편 본 발명에서 명함 이미지는 사업자 등록증, 회사 소개서, 사업 계획서 등으로 대체될 수 있을 것이다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 특정 사용자의 요청에 기반하여 특정 사용자의 명함 이미지를 특정 사용자의 개인 프로필로서, 서버(108)에 등록하기 위하여 명함 이미지를 등록하기 위한 정보 입력 화면을 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 참조하면, 전자 장치(101)는 본 발명에 따른 비즈니스 관련 어플리케이션을 통하여 회원 가입을 진행하는 과정에서 또는 회원 가입을 완료한 후 사용자 정보를 수정하는 과정에서, 특정 사용자의 요청에 따라 상기 특정 사용자의 명함 이미지를 등록하기 위한 정보 입력 화면(510)을 표시할 수 있다.

403 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 특정 사용자의 명함을 등록하는 과정에서, 카메라(예: 도 2의 카메라 모듈(291))를 통하여 획득한 명함 이미지와 미리 등록된 대표 명함 이미지들 사이의 유사도를 판단하여, 상기 명함 이미지와 유사도가 가장 높은 대표 명함 이미지에 해당하는 특정 회사에 관한 미리 저장된 정보를 추출할 수 있다. 미리 등록된 대표 명함 이미지들은 각 회사 별로 존재하는 명함 디자인으로서, 각 회사에 소속된 모든 직원은 동일한 디자인의 명함 이미지를 사용하는 점을 전제로 한다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 대표 명함 이미지들을 질감 피처 및 형태 피처의 추출을 위한 기준에 따라 프로세싱하고, 프로세싱 결과를 합성(merge)하기 위한 기준에 따라 인덱스로 변환하여 해당 대표 명함 이미지에 인덱싱한 데이터베이스를 구축할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 대표 명함 이미지들을 프로세싱할 수 있다. 이는 다른 텍스트 정보에 의존하지 않고, 대표 명함 이미지를 기준으로 객체를 레이블링하고 나아가 대표 명함 이미지의 유사도를 기준으로 검색 결과를 제공하기 위한 것이다. 이를 위해 전자 장치(101)는 대표 명함 이미지들의 특징을 추출하고, 검색을 효율성을 위해 대표 명함 이미지들의 특징 정보를 구조화 (indexing)할 수 있다. 보다 구체적으로 전자 장치(101)는 대표 명함 이미지들의 특징 영역을 탐지(Interest Point Detection)할 수 있다. 특징 영역이란, 대표 명함 이미지들 사이의 동일 유사 여부를 판단하기 위한 대표 명함 이미지의 특징에 대한 기술자, 즉 특징 기술자(Feature Descriptor)를 추출하는 주요 영역을 말한다. 일 실시예에 따르면 이러한 특징 영역은 대표 명함 이미지가 포함하고 있는 윤곽선, 윤곽선 중에서도 코너 등의 모퉁이, 주변 영역과 구분되는 블롭(blob), 대표 명함 이미지의 변형에 따라 불변하거나 공변하는 영역, 또는 주변 밝기보다 어둡거나 밝은 특징이 있는 극점일 수 있으며 대표 명함 이미지의 패치(조각) 또는 대표 명함 이미지 전체를 대상으로 할 수 있다. 나아가 전자 장치(101)는 특징 영역에서 특징 기술자를 추출(Descriptor Extraction)할 수 있다. 특징 기술자는 대표 명함 이미지의 특징들을 벡터 값으로 표현한 것이다. 이러한 특징 기술자는 해당 대표 명함 이미지에 대한 특징 영역의 위치, 또는 특징 영역의 밝기, 색상, 선명도, 그라디언트, 스케일 또는 패턴 정보를 이용하여 계산할 수 있다. 예를 들어 특징 기술자는 특징 영역의 밝기 값, 밝기의 변화 값 또는 분포 값 등을 벡터로 변환하여 계산할 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 대표 명함 이미지에 대한 특징 기술자는 위와 같이 특징 영역에 기반한 지역 기술자(Local Descriptor) 뿐 아니라, 전역 기술자(Global descriptor), 빈도 기술자(Frequency Descriptor), 바이너리 기술자(Binary Descriptor) 또는 신경망 기술자(Neural Network descriptor)로 표현될 수 있다. 보다 구체적으로, 특징 기술자는 대표 명함 이미지 전체 또는 대표 명함 이미지를 임의의 기준으로 분할한 구역 각각, 또는 특징 영역 각각의 밝기, 색상, 선명도, 그라디언트, 스케일, 패턴 정보 등을 벡터값으로 변환하여 추출하는 전역 기술자 (Global descriptor)를 포함할 수 있다. 예를 들어 특징 기술자는 미리 구분한 특정 기술자들이 대표 명함 이미지에 포함되는 횟수, 종래 정의된 색상표와 같은 전역적 특징의 포함 횟수 등을 벡터값으로 변환하여 추출하는 빈도 기술자 (Frequency Descriptor), 각 기술자들의 포함 여부 또는 기술자를 구성하는 각 요소 값들의 크기가 특정값 보다 크거나 작은지 여부를 비트 단위로 추출한 뒤 이를 정수형으로 변환하여 사용하는 바이너리 기술자 (Binary descriptor), 신경망(Neural Network)의 레이어에서 학습 또는 분류를 위해 사용되는 영상정보를 추출하는 신경망 기술자(Neural Network descriptor)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 대표 명함 이미지로부터 추출한 특징 정보 벡터를 낮은 차원으로 변환할 수 있다. 예를 들어 인공신경망을 통해 추출된 특징 정보는 고차원 벡터 정보에 해당하며, 검색에 요구되는 리소스를 고려하여 적정한 범위의 낮은 차원 벡터로 변환하는 것이 적절하다. 이를 위해 전자 장치(101)는 대표 명함 이미지에서 텍스처 피처(즉, 질감 피처)와 형태 피처를 추출하고, 상기 피처의 벡터값을 합성(merge)하여 하나의 기술자로 해당 대표 명함 이미지를 표현할 수 있다. 상기 특징 텍스처 피처는 가버 필터(Gabor Filter)를 이용하여 추출되며, 형태 피처는 HOG 필터를 이용하여 추출될 수 있다. 이후 생성된 특징 정보 벡터는 해당 대표 명함 이미지에 인덱싱 될 수 있다. 텍스처 피처를 추출하고, 상기 텍스처 피처의 벡터를 계산하는 동작 및 형태 피처를 추출하고, 상기 형태 피처의 벡터를 계산하는 동작은 이하의 [수학식 1] 및 [수학식 2]를 통하여 후술하도록 한다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 각 회사 별로 대표 명함 이미지를 저장할 수 있고, 대표 명함 이미지에 해당하는 특정 회사에 관한 정보(예: 회사명, 회사 홈페이지 주소, 회사 지리적 주소, 회사 대표 전화 번호, 회사 대표 팩스 번호 등)를 상기 대표 명함 이미지와 연관시켜 저장할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 특정 사용자의 명함 이미지를 등록하는 과정에서, 카메라(291)를 활성한 시킨 후 특정 사용자의 명함 이미지를 획득할 수 있고, 획득한 명함 이미지와 미리 등록된 대표 명함 이미지들 사이의 유사도를 판단할 수 있다. 예를 들어, 도 6을 참조하면, 전자 장치(101)는 카메라(291)를 통하여 획득한 명함 이미지(610)와 미리 등록된 대표 명함 이미지들 사이의 유사도를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 카메라(291) 이외에 상기 전자 장치(101)와 연결된 주변 IoT 장치(예: 웨어러블 스마트 워치 또는 웨어러블 스마트 글래스)의 카메라를 통하여 촬영된 명함 이미지(610)를 상기 주변 IoT 장치로부터 수신할 수 있고, 또는 전자 장치(101) 내부의 NFC 통신 모듈을 통하여 명함에 구현된 NFC 태그를 판독함으로써 명함 이미지(610)에 관한 데이터를 획득할 수 있다. 이 경우, IoT 장치는 보안을 위하여, 촬영된 명함 이미지(610) 또는 전자 장치(101)로 송신할 데이터를 암호화할 수 있고, 암호화된 데이터를 전자 장치(101)로 송신할 수 있으며, 전자 장치(101)는 IoT 장치로부터 수신된 암호화 데이터를 해당하는 복호화 키를 이용하여 복호화한 후 이용할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 특정 사용자의 명함 이미지(610)를 획득한 경우, 이후의 검색을 위해 해당 명함 이미지(610)를 프리 프로세싱할 수 있다. 명함 이미지(610)에 대한 프리 프로세싱은 이후의 이미지 프로세싱과 달리, 검색을 위해 명함 이미지(610) 자체의 스케일을 미리 설정된 포멧에 따라 변경하거나 사이즈를 변경하거나 해상도를 변경할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 명함 이미지(610)를 그레이 스케일로 변환할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 명함 이미지(610)에서 텍스처 피처 및 형태 피처를 추출할 수 있으며, 해당 피처는 색상 값에 종속되지 않기 때문에 채도 값과 명암 값만 존재하는 그레이 스케일로 변환하는 것이 이후의 프로세싱에 소요되는 자원의 양을 줄일 수 있기 때문이다. 전자 장치(101)는 가버 필터(Gabor Filter)를 명함 이미지(610)에 적용하여 텍스처 피처를 추출할 수 있다. 보다 구체적으로, 전자 장치(101)는 명함 이미지(610)를 주파수 공간으로 변환하고 가버 필터링하여 텍스처 피처를 추출할 수 있다. 이미지에서 질감, 즉 텍스처 정보는 그 영상의 특징을 나타내는 중요한 시각적 특징 중의 하나로서 오랫동안 연구되어 왔다. 이러한 이미지의 질감 피처는 이미지에서 레이블을 추출하고, 추출된 레이블을 인덱싱하고(indexing) 및 요약화(abstraction)하는 데 있어서, 주요한 하위레벨 기술자(descriptor)로 이용될 수 있다. 또한, 상기 이미지의 텍스처 피처는 타일 또는 직물 데이터베이스에서의 내용기반 검색에 중요하게 이용될 수 있다. 상기 가버 필터는 이미지로부터 피처 벡터를 추출하기 위해 사용되는 알고리즘으로 가우시안 함수에 의한 밴더 패스 필터에 해당한다. 상기 가버 필터(gabor filter)는 아래의 [수학식 1]에 따라 명함 이미지(610)로부터 텍스처 피처에 대한 2차원 벡터를 추출할 수 있다.

[수학식 1]

또한, 전자 장치(101)는 명함 이미지(610)로부터 형태 피처를 추출할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 HOG 알고리즘을 적용하여 상기 형태 피처를 추출할 수 있다. HOG 피처는 다양한 버전이 존재할 수 있으나, 주된 컨셉은 객체의 로컬 피처를 계산하고, 상기 객체의 특징을 강도 균등분포를 이용하여 이미지에서 객체의 형태 피처를 추출하는 알고리즘이다. 전자 장치(101)는 아래의 [수학식 2]에 따라 명함 이미지(610)로부터 형태 피처에 대한 저차원 벡터를 추출할 수 있다.

[수학식 2]

이후 전자 장치(101)는 추출한 피처에 대한 벡터를 합성(merge)하여 데이터베이스 내의 대표 명함 이미지들과의 유사도를 계산할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 대표 명함 이미지의 특징 기술자들의 집합을 검색하여, 대표 명함 이미지와 명함 이미지(610)의 동일 유사 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 모든 범주를 기준으로 각 범주에 해당하는 대표 명함 이미지의 정보를 데이터베이스에 역으로 인덱싱 한 경우, 명함 이미지(610)의 특징 기술자들이 가장 많이 가리키는 대표 명함 이미지를 선정하는 방식으로 검색을 처리할 수 있다. 이러한 검색을 통해 전자 장치(101)는, 대표 명함 이미지의 특징 기술자 벡터 값과 명함 이미지(610)의 특징 기술자 벡터 값 사이의 거리가 가장 가까운 대표 명함 이미지를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 아래의 [수학식 3]에 따라 명함 이미지(610) 벡터와 대표 명함 이미지 벡터의 거리값을 계산할 수 있고, 이에 기초하여 대표 명함 이미지들 중에서 명함 이미지(610)와 가장 높은 유사도를 갖는 대표 명함 이미지를 검색할 수 있다.

[수학식 3]

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 인식된 명함 이미지(610)와 유사도가 가장 높은 대표 명함 이미지를 확인한 경우, 상기 대표 명함 이미지에 해당하는 특정 회사에 관한 미리 저장된 정보를 메모리(130)로부터 추출할 수 있다. 즉, 전자 장치(101)는 인식된 명함 이미지와 미리 등록된 대표 명함 이미지 사이의 유사도를 판단하는 동작만 수행함으로써, 특정 사용자의 명함 이미지 내의 모든 텍스트 데이터를 인식할 필요 없이, 대표 명함 이미지에 맵핑되어 메모리(130)에 저장되어 있는 특정 회사에 관한 정보를 상기 특정 사용자의 회사 정보로 이용할 수 있다.

405 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 특정 회사에 관한 미리 저장된 정보를 이용하여, 특정 사용자에 대한 회사명, 회사 홈페이지 주소, 회사 지리적 주소, 및 회사 대표 전화 번호를 정보 입력 화면(510)에 자동으로 입력할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 사용자가 회사명(예: A), 회사 홈페이지 주소(예: www.Acompany.com), 회사 지리적 주소(예: 서울시 A구 B동 C로 D빌딩 3층 313호), 및 회사 대표 전화 번호(예: 02.123.4567) 항목에 해당하는 회사 정보를 수동으로 입력할 필요없이, 정보 입력 화면(510)에 자동으로 입력할 수 있다.

407 동작에서, 다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 프로세서(120))는 대표 명함 이미지의 미리 정해진 영역에 의하여 특정된 상기 명함 이미지의 개인 정보 영역만을 분석하여, 상기 명함 이미지로부터 인식된 특정 사용자에 대한 이름, 휴대폰 번호, 부서, 직급, 및 이메일 주소를 정보 입력 화면(510)에 자동으로 입력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 각각의 대표 명함 이미지에 대하여 회사에 관한 정보를 나타내는 영역을 제외한 나머지 영역을 개인 정보 영역으로 미리 설정할 수 있고, 상기 대표 명함 이미지에 대응하는 명함 이미지를 획득한 경우, 상기 개인 정보 영역을 이용하여 특정 사용자의 개인 정보를 간편하게 인식할 수 있다. 이는 텍스트 인식이 불필요한 영역(예: 회사 정보가 기재된 영역)을 제외하고, 개인 정보가 기재된 영역만을 분석하여, 전자 장치(101)의 리소스의 낭비 없이 빠르게 개인 정보를 인식하기 위함이다. 예를 들어, 도 6을 참조하면, 전자 장치(101)는 대표 명함 이미지의 미리 정해진 영역에 기반하여, 특정 사용자의 명함 이미지(610)의 개인 정보 영역(611)을 특정할 수 있고, 명함 이미지(610)의 상기 개인 정보 영역(611)만을 분석하여, 특정 사용자에 대한 이름, 휴대폰 번호, 부서, 직급, 및 이메일 주소를 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 명함 이미지(610)의 개인 정보 영역(611)에 대하여 OCR(Optical Character Recognition) 텍스트 기반 이미지 분석 모델을 적용하여 텍스트 데이터로 변환된 특정 사용자에 대한 이름, 휴대폰 번호, 부서, 직급, 및 이메일 주소를 획득할 수 있다. OCR 텍스트 기반 이미지 분석 모델을 아래에서 자세히 후술하도록 한다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 텍스트 데이터로 변환된 상기 개인 정보를 정보 입력 화면(510)에 자동으로 입력할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 사용자가 특정 사용자의 이름(예: 홍길동), 휴대폰 번호(예: 010.1234.5678), 부서(예: 마케팅 팀), 직급(예: 사원), 및 이메일 주소(예: aaaaaa@naver.com) 항목에 해당하는 개인 정보를 수동으로 입력할 필요없이, 개인 정보 영역(611)을 통하여 인식된 상기 정보를 정보 입력 화면(510)에 자동으로 입력할 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 전자 장치(101)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 명함 이미지로부터 인식된 부서 및 직급이 미리 정해진 명칭들과 모두 일치하지 않는 경우, 상기 인식된 부서 및 인식된 직급을 미리 정해진 명칭들 중에서 가장 유사도가 높은 명칭으로 대체할 수 있다. 이는 종래의 카드나 신분증으로부터 카메라를 통하여 인식된 텍스트를 자동으로 상기 텍스트에 해당하는 항목에 입력하더라도, 인식된 텍스트가 정확하지 않은 경우에는 사용자가 직접 수정해야 하는 불편함이 존재하였지만, 본 발명에 따를 경우, 장치가 자동으로 이를 체크하여 수정하기 위함이다. 직급에 대하여 미리 정해진 명칭들은, 기획실, 전략기획부, 총무부, 경리부, 홍보부, 인사부, 감사부, 영업부, 해외사업부 등을 포함할 수 있고, 직급에 대하여 미리 정해진 명칭들은, 인턴, 사원, 주임, 대리, 과장, 차장, 부장, 이사, 상무, 전무, 부사장, 사장, 부회장, 회장 등을 포함할 수 있으며, 전술한 예들은 일 실시예일 뿐, 전자 장치(101)의 사용자 또는 서버(108)의 관리자에 의하여 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 명함 이미지에 '과장'으로 기재된 직급을 '가장'으로 인식한 경우, 전자 장치(101)는 인식된 직급(예: 가장)을 직급에 대하여 미리 정해진 명칭들과 비교할 수 있고, 상기 미리 정해진 명칭들 중에서 상기 인식된 직급과 동일한 명칭이 존재하지 않는 경우, 상기 인식된 직급과 가장 유사도가 높은 명칭(예: 과장)으로 대체하여 정보 입력 화면(510)에 자동으로 입력할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 명함 이미지로부터 인식된 부서 및 직급이 미리 정해진 명칭들과 모두 일치하지 않는 경우, 상기 인식된 부서 및 직급을 대체하기 위하여, 미리 정해진 명칭들 중에서 상기 인식된 부서 및 직급과 유사도가 가장 높은 명칭을 검색할 수 있다. 전자 장치(101)는 미리 정해진 명칭들 및 인식된 부서 및 직급에 해당하는 단어들을 언어처리 알고리즘을 통하여 벡터화할 수 있다. 여기서, 언어처리 알고리즘은 자연어처리(Natural Language Processing) 분야에서 활용되는 워드 임베딩(word embedding) 알고리즘을 의미할 수 있다. 워드 임베딩은 말뭉치(corpus)에 존재하는 단어들을 연속형의 값을 갖는 벡터로 표현하기 위한 것으로서, 벡터화된 단어 벡터는 다른 단어들과 문맥상의 의미가 최대한 보존될 수 있도록 알고리즘에 의해 학습된다. 워드 임베딩 알고리즘으로는 NNLM(Neural Network Language Model), RNNLM(Recurrent Neural Net Language Model) 및 Word2Vec를 포함할 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지 아니하고 다양한 알고리즘을 적용하여 워드 임베딩을 실시할 수 있다. 이하에서는, Word2Vec 알고리즘을 기반으로 하는 실시 예를 설명하기로 한다. Word2Vec은 전방 전달 신경망(feedforward neural netword) 기반의 언어 모델을 활용한 워드 임베딩 알고리즘으로서, hidden layer와 output layer에서 계산에 많은 시간이 소요되는 NNLM의 문제점을 보완하여 신경망 구성의 단순함에 비해 학습된 단어의 벡터표현에 대한 우수한 성능을 나타낸다. Word2Vec은 같은 맥락을 지닌 단어는 가까운 의미를 지고 있다고 전제하여 입력한 말뭉치의 문장에 있는 단어와 인접 단어의 관계를 이용해 단어의 의미를 학습한다. 연관된 의미의 단어들은 문서상에서 가까운 곳에 나타날 가능성이 높기 때문에 학습을 반복해 나가는 과정에서 두 단어는 점차 가까운 벡터값을 가질 수 있다. Word2Vec은 두 가지 모델이 있는데, CBOW(Continuous Bag-Of-Words)와 skip-gram 모델이 있다. CBOW는 주변 단어가 주어졌을 때 중심 단어를 예측하는 모델이고, skip-gram은 CBOW와 반대로 중심 단어를 입력받고 그에 대한 주변 단어를 예측하는 모델이다. 도 7을 참조하면, 본 발명에 적용될 수 있는 Word2Vec 알고리즘에서의 skip-gram 모델의 계층도는, Input layer에서는 벡터화하고자 하는 부서 및 직급에 해당하는 단어들 및 미리 정해진 명칭들을 one-hot-encoding으로 벡터화한다. Hiddeng layer에서는 one-hot-encoding으로 벡터화된 데이터에 가중치 행렬 W와 W`를 곱하여 Output layer로 내보낸다. Skip-gram 모델의 input 데이터와 정답 데이터는 모두 1*|V|(=어휘 집합의 크기)의 크기의 one-hot encoding된 벡터이다. W와 W'는 |V| * d(=임베딩 차원수) 크기를 갖는 행렬이다. Output layer에서는 softmax 계산을 수행하고, 계산 결과를 정답 단어의 계산 결과와 비교하여 역전파(backpropagation)한다. 여기서 softmax 계산은 아래의 [수학식 4]에 의해 수행될 수 있다.

[수학식 4]

여기서,　

는 타겟 단어(o)가 주어졌을 때 문맥 단어(c)가 등장할 조건부 확률,　v_c는 타겟 단어에 대한 벡터값,　u_o는 문맥 단어에 대한 벡터값을 의미한다. 즉, Word2Vec은 상기 [수학식 4]에 의한 조건부 확률　

을 최대화하는 방향으로 가중치 행렬 W, W`를 업데이트하면서 학습을 수행하여 서로 관련이 있는 부서 및 직급에 해당하는 단어와 미리 정해진 명칭들에 해당하는 벡터값들은 N차원 공간에서 서로 비슷한 곳에 위치하도록 한다. 전자 장치(101)는 상술한 바와 같이 학습을 통하여 파싱된 부서 및 직급에 해당하는 단어 및 미리 정해진 명칭들을 벡터화하여 단어 각각에 대한 벡터들을 생성할 수 있다. 전자 장치(101)는 아래의 [수학식 5]를 이용하여, 인식된 부서 및 직급에 해당하는 단어 벡터들(a) 및 미리 정해진 명칭들에 해당하는 단어 벡터들(b) 사이의 코사인 유사도(cosine similarity)를 계산할 수 있고, 미리 정해진 명칭들 중에서 인식된 부서 및 직급과 가장 높은 유사도를 가지는 명칭을 검색할 수 있다. 여기서,　

는 코사인 유사도를 의미한다.

[수학식 5]

OCR 텍스트 기반 이미지 분석 모델은, 크게 텍스트 탐지(Text Detection)와 텍스트 인식(Text Recognition)의 과정을 진행한다. 전자는, 이미지로부터 텍스트가 존재한 위치를 찾아내는 딥러닝의 CTPN(Connectionist Text Proposal Network) 모델을 이용할 수 있다. 여기서, CTPN은 크게 이미지 내 텍스트와 비텍스트 구별을 위한 CNN 모델과 텍스트 추정영역을 구체화하는 RNN(Recurrent Neural Network) 모델로 구성될 수 있으며, 텍스트로 추정되는 영역을 복수의 픽셀로 세로 분할면으로 쪼개 CNN 모델을 통해 각 분할면이 텍스트에 가까운지 판단하고, RNN을 통하여 양 옆의 분할면이 연결된 텍스트인지 확인할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서는, VGG16, BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory), FC의 구조를 이용할 수 있다.

VCC16은 옥스퍼드 대학에서 개발한 프로그램으로, 입력은 RGB 이미지이고, 구조는 8~16개의 컨볼루션 레이어(Convolutional Layer), 3개의 완전 연결된 레이어(3 Fully-Connected Layer)를 포함하는데, 상술한 구조에 한정되지는 않는다. 이때, VCC16은, 이미지의 특징을 추출하는데 이용되고, BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)는 순환신경망(RNN)의 일종으로 시계열 데이터를 분류하고 예측하기 위해 사용하는 알고리즘이다. 이때, BLSTM은 좌측에서 우측 방향으로의 순방향 상태 시퀀스와 우측에서 좌측 방향으로의 역방향 상태 시퀀스로 처리하는 2개의 LSTM 출력을 연결함으로써 작업을 수행할 수 있는데, 단방향 LSTM은 과거의 시간 인스턴스에서 온 문맥 정보만 고려되는 반면에, BLSTM은 순방향과 역방향에서 전달하는 과거와 미래의 문맥 정보를 모두 이용하여 학습할 수 있다. 여기서, LSTM은 RNN 방식에서 학습 중에 발생하는 기울기 소실 문제를 해결하기 위한 구조를 가진 순환 신경망의 일종이며, 잠재적인 장시간 기억 의존성을 유지한다. 따라서, 시계열 신호를 분류, 처리 및 예측하기 위해 LSTM은 히스토리로부터 학습할 수 있다. LSTM은 시간이 지남에 따라 그 상태를 유지하기 위해 순환적 은닉 계층에 자체 연결을 갖는 특별한 메모리 셀과 이전 상태를 기억하며 각 계층의 입력과 출력에 정보의 흐름을 제어하는 데 사용되는 3개의 게이트구조(입력 게이트, 망각 게이트 및 출력 게이트)를 가질 수 있으며, 이러한 순환 출력 계층을 갖는 LSTM은 입력 텍스트의 문맥 정보를 함께 포착할 수 있다. 그리고, BLSTM에서 시계열 데이터의 시간 관계를 학습한 결과를 상술한 완전 연결된 레이어를 거쳐 얻어낼 수 있다.

후자인 텍스트 인식(Text Recognition)은 텍스트 이미지를 텍스트로 추출하는 CRNN(Convolution Recurrent Neural Network) 모델을 이용할 수 있다. 이때, CRNN은 CNN과 RNN을 결합한 딥러닝 구조로 비디오와 같이 공간 정보와 시간 정보가 모두 중요한 데이터를 추출할 때 이용될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 CRNN은, 컨볼루션층(Convolution Layer), 순환층(Recurrent Layer), 전사층(Transcription Layer)로 이루어질 수 있으며, 컨볼루션층에서 입력받은 이미지로부터 특징 시퀀스를 추출한 후, 순환층에서 특징 시퀀스에서 매개의 프레임에 대하여 값을 예측하며, 예측한 값들의 시퀀스는 전사층을 통하여 정답 레이블로 재작성되어 최종적으로 텍스트를 추출하게 된다. 그리고, CRNN은 CTPN(Connectionist Text Proposal Network)와는 다르게 전체 이미지가 아닌 문자 영역의 이미지를 기반으로 학습하기 때문에, 이미지 속 문자를 추출하면 이를 이미지 속에 존재하는 필드별로 분류하는 개체명 인식 과정이 필요할 수 있는데, BLSTM, CNNs, CRF(Conditional Random Field) 모델을 더 이용할 수 있으며, 문자와 해당 개체명을 기반으로 학습할 수 있다.

개체명(Named Entity)은 이전에 미리 정의된 비슷한 속성을 지닌 다른 개체들의 집합에서 하나의 개체를 식별할 수 있는 단어, 또는 문장 내에서 더 이상 분해할 수 없는 어구를 의미한다. 개체명 인식 과정은 문헌 내에 표현된 개체명을 식별하는 과정을 말하며, 개체명 간의 관계를 통한 정보 추출 과정에 선행되어야 하는 과정이다. 일차 선형 체인의 CRF 기반의 개체명 인식 방법을 이용하면, 문자열 정보에 대한 조건부 확률인 Log-Likelihood 값을 최대화하여 개체명 인식의 성능을 향상시킬 수 있다. 이때, 연속적인 레이블링 문제에 좋은 성능을 보이고 있는 심층학습 기법인 LSTM(Long-Short Term Unit)을 양방향으로 활용하고, 이에 조건부 랜덤 필드를 부착하는 형태의 BLSTM-CRF 모델을 구성하여 개체명 인식을 수행할 수도 있다. 개체명 인식에서는 개체 유형별 개체명 정보를 포함하는 개체명 사전 정보를 주요한 자질로 활용한다. 텍스트 기반 엔진에서도 언급된 BLSTM 모델을 기반으로 개체명 사전에 대한 매핑 정보를 이진 벡터 형태로 구성하여 입력 벡터에 병합할 수도 있다.

도 6은 다양한 실시예들에 따른, 추천 업체 정보를 나타내는 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따라 명함 이미지로부터 인식된 특정 사용자에 대한 이름, 휴대폰 번호, 부서, 직급, 및/또는 개인 웹사이트 주소 중 적어도 어느 하나에 기반하여 i) 상기 특정 사용자에 매칭하기 위한 및/또는 ii) 상기 특정 사용자에 상응하는 수요 기업(업체)(본 발명에서 "특정 수요 기업", "수요 기업", "제1 기업", "제1 업체" 등으로 호칭될 수 있다)에 매칭하기 위한 추천 업체에 대한 정보를 생성할 수 있다.

도 6을 참조하면, 전자 장치(101)는 상기 수요 기업에 매칭하기 위한 복수의 추천 기업을 나타내는 정보를 생성할 수 있으며, 상기 복수의 추천 기업에는 1순위 기업, 2순위 기업, 3순위 기업 등이 포함될 수 있다. 한편 복수의 추천 기업을 나타내는 정보는 추천 기업의 이름, 연락처, 업종, 주소, 대표자, 담당자, 대표 홈페이지 중 적어도 어느 하나를 나타내는 정보를 포함할 수 있다.

또한 수요 기업과, 복수의 추천 기업 중 어느 하나의 기업은 상호 간에 매칭이 될 수 있으며, 이는 전자 장치(101)를 통하여 구현되는 온라인 플랫폼에서 이루어 질 수 있다. 한편 상기 어느 하나의 기업은 "매칭 기업", "특정 기업" 등으로 호칭될 수 있다.

즉, 전자 장치(101)는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보를 표시하거나 기록하거나 다른 장치에게 전달할 수 있다. 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보는 상기 수요 기업을 나타내는 정보, 상기 어느 하나의 기업을 나타내는 정보, 상기 수요 기업이 상기 어느 하나의 기업에게 요청(요구)하는 업무를 나타내는 정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 또한 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보는 상기 수요 기업의 담당자(및/또는 대표자)와 상기 어느 하나의 기업의 담당자(및/또는 대표자) 간에 매칭(및/또는 업무 협약, 프로젝트 협약, 기타 계약)을 위한 회의록 및/또는 관련 자료(예; 본 발명의 일 실시예를 구현하기 위한 온라인 플랫폼에 업로드된 자료) 등을 더 포함할 수도 있다.

한편 상기 복수의 추천 기업은, 상기 수요 기업의 위치/지역, 대표자의 나이와 상기 복수의 추천 기업 각각의 동일 및/또는 유사 정도에 기반하여 결정될 수 있다. 또한 상기 복수의 추천 기업 각각이 본 발명의 온라인 플랫폼을 통하여 매칭된 횟수 및/또는 매칭 후 리뷰/평가에 더 기반하여 결정될 수 있다.

도 8은 다양한 실시예들에 따른, 복수의 네트워크를 포함하는 시스템을 나타내는 도면이다.

도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템(800)은 서버(810), 사용자 단말(820), 외부 서버(830), 제2 사용자 단말(840), 제3 사용자 단말(850) 및 제4 사용자 단말(860)을 포함할 수 있다. 서버(810), 사용자 단말(820), 외부 서버(830), 제2 사용자 단말(840), 제3 사용자 단말(850) 및/또는 제4 사용자 단말(860)은 전술한 전자 장치에 기반하여 설명된 특징들을 구현할 수 있는 장치들이다. 본 발명에서는 서버(810)의 메모리(230)에 도 1 내지 도 7을 참조하여 전술한 각종 정보들을 그룹화 및/또는 해시(hash)하여 블록 체인에 저장한 후, 상기 각종 정보들에 대한 위조 및/또는 변조를 검증하거나 판단할 수 있다.

예를 들면, 서버(810), 사용자 단말(820), 외부 서버(830), 제2 사용자 단말(840), 제3 사용자 단말(850) 및/또는 제4 사용자 단말(860) 각각 블록체인 노드로서 암호화폐 지갑(cryptocurrency wallet)의 기능을 수행할 수도 있다.

또한 서버(810), 사용자 단말(820), 외부 서버(830), 제2 사용자 단말(840), 제3 사용자 단말(850) 및/또는 제4 사용자 단말(860) 각각은 도 1의 전자 장치(101) 및/또는 도 2의 전자 장치(201)에 상응할 수 있다.

일반적으로 블록 체인(block chain)은 P2P(peer-to-peer) 네트워크에 의해 생성되고 관리되는 위변조 불가능한 분산 저장소이다. 블록 체인은 트랜잭션(쌍방간의 쪼갤 수 없는 단위 작업)으로 생성된 데이터 블록들을 체인(chain) 형태로 잇따라 연결한 모음을 의미한다. 이전 블록에 다름 블록을 연이어 암호화하고 과반수가 넘는 사용자가 동의한 데이터를 실제 데이터로 인정하기 때문에, 한번 기록된 데이터는 위조 또는 변조가 불가능하다. 블록 체인의 대표적인 응용사례는 암호화폐의 거래 과정을 기록하는 분산화된 전자 화폐인 비트코인(bitcoin)이 있다. 블록 체인에는 일정 시간 동안 사용자들 간에 발생되는 확정된 거래 내역이 저장될 수 있다. 그리고, 많은 사용자들은 블록 체인 사본을 각자 갖고 있으며, 거래 내역은 모두에게 공개될 수 있다. 이와 같이, 과반수가 넘는 사용자가 동의한 거래 내역만 실제 데이터로 인정되고, 영구적으로 보관할 블록으로 묶여 저장될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 서버(810)의 메모리(230)은 데이터 저장 영역(1160) 및 블록체인 영역(1170)을 포함할 수도 있다.

서버(810)는 다른 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860)와 유무선 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 상기 서버(810)는 메모리(230)을 통하여 생성되거나 통신 모듈(1120)을 통하여 수신되거나 메모리(230)에 저장된 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’를 그룹화(및/또는 해시화)하고, 상기 그룹화(해시화)된 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’의 요소들을 체인화하고, 상기 체인화된 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’를 상기 블록체인 영역(1170)에 저장할 수 있다. 추천 업체 정보는 추천 기업 정보에 상응할 수 있으며, 매칭 업체 정보는 복수의 추천 기업 중에서 수요 기업과 매칭이 된 기업(업체)을 나타내는 정보를 나타낼 수 있다.

한편 서버(810)는 전술한 방법에 따라 대표 명함 이미지를 추출하고, 상기 대표 명함 이미지에 기반하여 상기 대표 명함 이미지에 상응하는 대표 및/또는 회사(업체)에게 매칭을 추천하는 업체에 대한 추천 업체 정보를 생성할 수 있다. 또한 상기 추천 업체 정보가 상기 사용자로부터 선택되는 경우, 상기 사용자와 추천 업체 정보에 상응하는 업체를 나타내는 매칭 업체 정보가 생성될 수 있다.

예를 들면, 상기 서버(810)는 메모리(230)의 데이터 저장 영역(1160)에 저장된 적어도 하나의 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’를 체인 스케일러(chain scaler)를 이용하여 그룹화할 수 있다. 상기 서버(810)는 체인 스케일러를 이용해 그룹화된 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’를 사슬 형태로 메모리(230) 및/또는 블록체인 영역(1170)에 저장할 수 있다.

상기 서버(810)는 상기 그룹화된 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’에 포함된 적어도 하나의 요소들을 블록체인 영역(1170)에 저장할 수 있다.

상기 서버(810)는 데이터 저장 영역(251)에 저장된 복수의 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’들을 미리 결정된 개수 단위로 그룹화할 수 있다. 상기 서버(810)는 미리 결정된 시간, 미리 결정된 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’의 개수 및 '대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’의 중요도 중 적어도 하나에 기반하여 상기 메모리(230)에 저장된 복수의 '대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’를 그룹화할 수 있다. 상기 서버(810)는 상기 메모리(230)에 저장된 적어도 하나의 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’에 기반하여 머클 해쉬(Merkle hash)를 생성하고, 상기 생성된 머클 해쉬가 포함되도록 복수의 '대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’를 그룹화할 수 있다.

또한 서버(810)는 메모리(230)에 저장할 내용을 블록체인 트랜잭션으로 만들어 본 발명의 시스템(800)에 참여한 다른 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860)에게 전송할 수 있다. 상기 블록체인 트랜잭션에 저장할 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’는 머클 해쉬 식별자, 그룹 식별자 및/또는 이전 그룹의 식별자를 포함할 수 있다. 상기 서버(810)는 미리 결정된 시간 및 상기 저장된 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’의 개수 중 적어도 하나에 기반하여 상기 블록체인 영역(1170)에 저장된 적어도 하나의 요소와 상기 그룹화된 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’에 포함된 적어도 하나의 요소를 비교하여 상기 저장된 '대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’의 무결성을 검증할 수 있다.

상기 서버(810)는 상기 저장된 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’가 무결성하지 않는 경우, 출력 모듈(1110)을 통해 상기 무결성 여부를 출력할 수 있다. 상기 서버(810)는 상기 메모리(230)에 저장된 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’가 위조 및/또는 변조되거나 손상된 경우, 상기 서버(810)를 관리하는 관리자가 이러한 사항을 알 수 있도록 출력 모듈(1110)을 통해 상기 무결성 여부를 출력할 수 있다.

상기 메모리(230)는 상기 저장된 블록체인의 무결성 여부를 판단하기 위한 증명서(certificate)를 생성하여 적어도 하나의 전자 장치로 전송할 수 있다. 상기 증명서는, 상기 저장된 적어도 하나의 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’의 정보, 상기 그룹화된 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’의 정보 및 상기 저장된 블록체인의 정보를 포함할 수 있다. 상기 증명서는 서버(810)가 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’의 무결성 여부를 판단하는데 이용될 수 있다. 상기 메모리(230)은 상기 저장된 블록체인에 대한 적어도 하나의 요소의 요청이 i) 본 발명의 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’를 사용자에게 제공하는 서비스 및/또는 플랫폼을 지원하는 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여, 및/또는 ii) 다른 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860)로부터 수신되면 상기 요청된 적어도 하나의 요소를 i) 상기 웹사이트 및/또는 모바일앱을 통하여 출력하거나, 및/또는 ii) 다른 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860)에게 전송할 수 있다.

그리고, 복수의 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’들 각각에 대한 보안 등급이 상기 서버(810) 및/또는 사용자 단말(820)을 통하여 설정되면, 상기 서버(810)는 상기 복수의 ‘대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’들 중에서, 상기 보안 등급이 제1 임계치 이상인 적어도 하나의 정보는 제1 정보로 분류하고, 상기 보안 등급이 상기 제1 임계치 미만인 적어도 하나의 정보는 제2 정보로 분류할 수 있다. 또한 서버(810)는 상기 제1 정보를 해시(hash)함으로써 상기 제1 정보에 상응하는 해시값을 생성하고, 상기 복수의 네트워크 노드(810, 820, 830, 840, 850, 860)를 상기 보안 등급이 상기 제1 임계치 이상인 정보들만 공유하는 제1 노드 그룹과 상기 보안 등급이 상기 제1 임계치 미만인 정보들만 공유하는 제2 노드 그룹으로 분류할 수 있다.

서버(810)는 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보에 대한 보안 등급 설정 및/또는 이에 상응하는 해시값을 설정할 수 있다. 여기서 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보는 전술한 바와 같이 상기 수요 기업을 나타내는 정보, 상기 어느 하나의 기업을 나타내는 정보, 상기 수요 기업이 상기 어느 하나의 기업에게 요청(요구)하는 업무를 나타내는 정보, 상기 수요 기업의 담당자(및/또는 대표자)와 상기 어느 하나의 기업의 담당자(및/또는 대표자) 간에 매칭(및/또는 업무 협약, 프로젝트 협약, 기타 계약)을 위한 회의록 및/또는 관련 자료(예; 본 발명의 일 실시예를 구현하기 위한 온라인 플랫폼에 업로드된 자료) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 또한 서버(810)는 특정 프로젝트에 참여한 담당자들에 상응하는 네트워크 노드에 대한 정보를 기록할 수 있으며, 특정 프로젝트에 참여한 담당자들에 상응하는 네트워크 노드로부터 열람 요청 메시지가 수신되는 경우에는 예외적인 동작을 수행할 수 있다. 일 예로, 특정 프로젝트에 참여한 담당자들에 상응하는 네트워크 노드를 상기 제1 노드 그룹으로 설정하고, 나머지 노드를 제2 노드 그룹으로 설정할 수도 있다. 예를 들면, 상기 제1 정보에 상응하는 해시값을 상기 제1 노드 그룹에게 전달하되, 상기 특정 프로젝트에 참여한 담당자들에 상응하는 네트워크 노드로부터 열람 요청 메시지가 수신되는 경우에는 (예외적으로) 해시되지 않은 상기 제1 정보를 상기 특정 프로젝트에 참여한 담당자들에 상응하는 네트워크 노드에게 전달하도록 제어하는 것을 특징으로 할 수 있다.

서버(810)는, 예를 들면, 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보를 대표 명함 이미지 및/또는 추천 업체 정보보다 더 높은 보안 등급을 설정할 수 있다. 일 예로, 서버(810)는 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보에 대한 보안 등급을, 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보 내에 포함되는 프로젝트 협약에 대한 정보로부터 상기 프로젝트 협약에 상응하는 계약금(및/또는 협약금)에 기반하여 설정할 수 있다. 예를 들면, 상기 보안 등급은 상기 계약금(및/또는 협약금)에 비례하여 설정될 수 있다. 또한 상기 보안 등급은 상기 계약금(및/또는 협약금)과 상기 수요 기업이 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 플랫폼을 이용한 횟수에 기반하여 결정될 수 있다.

또한 서버(810)는 상기 해시값에 기반하여 상기 제1 정보의 무결성을 확인하도록 제어하는 것을 특징으로 하고, 상기 제2 노드 그룹에 포함되는 노드 중에서 공유된 제2 정보의 개수가 제2 임계치를 넘는 노드를 상기 제1 노드 그룹으로 재설정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또한 서버(810)는 상기 복수의 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860)에게 제1 신호를 전송하고, 상기 제1 신호에 응답하여 제2 신호를 상기 복수의 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860)로부터 수신하고, 상기 제1 신호가 상기 관리 서버의 네트워크 인터페이스로부터 송신된 제1 시간을 확인하고, 상기 제1 신호가 상기 복수의 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860) 각각에 수신된 시간인 제2 시간을 나타내는 정보를 상기 복수의 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860) 각각으로부터 획득하고, 상기 제2 신호가 상기 복수의 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860) 각각으로부터 전송되는 시간인 제3 시간을 나타내는 정보를 상기 복수의 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860) 각각으로부터 획득하고, 상기 제2 신호가 상기 네트워크 인터페이스에 의해 수신되는 시간인 제4 시간을 확인하고, 상기 복수의 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860) 각각이 상기 '대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’의 열람을 위해 요구하는 열람 비용(예; 금전적인 비용, 네트워크 자원에 대한 비용)을 나타내는 정보를 상기 복수의 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860) 각각으로부터 획득하고, 상기 복수의 네트워크 노드(820, 830, 840, 850, 860) 중에서 상기 열람 비용이 소정의 비용 임계치를 넘는 노드를 제외하고, 상기 제2 시간 및 상기 제1 시간 사이의 제1 차이와 상기 제4 시간 및 상기 제3 시간 사이의 제2 차이의 합이 가장 낮은 특정 네트워크 노드를 선택하고, 상기 '대표 명함 이미지, 추천 업체 정보, 매칭 업체 정보 및/또는 상기 수요 기업과 상기 어느 하나의 기업 간에 매칭을 위한 정보’의 열람을 요청하는 메시지를 상기 특정 네트워크 노드에게 전송하는 것을 특징으로 할 수 있다.

전자 장치(101)는 버스(110), 프로세서(120), 메모리(130), 입출력 인터페이스(150), 디스플레이(160), 및 통신 인터페이스(170)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)는, 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다. 버스(110)는 구성요소들(110-170)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 중앙처리장치, 어플리케이션 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.

메모리(130)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 메모리(130)는 소프트웨어 및/또는 프로그램(140)을 저장할 수 있다. 프로그램(140)은, 예를 들면, 커널(141), 미들웨어(143), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)(145), 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션")(147) 등을 포함할 수 있다. 커널(141), 미들웨어(143), 또는 API(145)의 적어도 일부는, 운영 시스템으로 지칭될 수 있다. 커널(141)은, 예를 들면, 다른 프로그램들(예: 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147))에 구현된 동작 또는 기능을 실행하는 데 사용되는 시스템 리소스들(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)을 제어 또는 관리할 수 있다. 또한, 커널(141)은 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147)에서 전자 장치(101)의 개별 구성요소에 접근함으로써, 시스템 리소스들을 제어 또는 관리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.

미들웨어(143)는, 예를 들면, API(145) 또는 어플리케이션 프로그램(147)이 커널(141)과 통신하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행할 수 있다. 또한, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147)으로부터 수신된 하나 이상의 작업 요청들을 우선 순위에 따라 처리할 수 있다. 예를 들면, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147) 중 적어도 하나에 전자 장치(101)의 시스템 리소스(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)를 사용할 수 있는 우선 순위를 부여하고, 상기 하나 이상의 작업 요청들을 처리할 수 있다. API(145)는 어플리케이션(147)이 커널(141) 또는 미들웨어(143)에서 제공되는 기능을 제어하기 위한 인터페이스로, 예를 들면, 파일 제어, 창 제어, 영상 처리, 또는 문자 제어 등을 위한 적어도 하나의 인터페이스 또는 함수(예: 명령어)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(150)는, 예를 들면, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)에 전달하거나, 또는 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다.

디스플레이(160)는, 예를 들면, 액정 디스플레이(LCD), 발광 다이오드(LED) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(OLED) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템 (MEMS) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(160)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 및/또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이(160)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다. 통신 인터페이스(170)는, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 장치(예: 제1 외부 전자 장치(102), 제2 외부 전자 장치(104), 또는 서버(106)) 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들면, 통신 인터페이스(170)는 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크(162)에 연결되어 외부 장치(예: 제2 외부 전자 장치(104) 또는 서버(106))와 통신할 수 있다.

무선 통신은, 예를 들면, LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 무선 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한실시예에 따르면, 무선 통신은 GNSS를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(162)는 텔레커뮤니케이션 네트워크, 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 텔레폰 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

제1 및 제2 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(102,104), 또는 서버(106)에서 실행될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치(201)의 블록도이다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 전체 또는 일부를 포함할 수 있다. 전자 장치(201)는 하나 이상의 프로세서(예: AP)(210), 통신 모듈(220), 가입자 식별 모듈(224), 메모리(230), 센서 모듈(240), 입력 장치(250), 디스플레이(260), 인터페이스(270), 오디오 모듈(280), 카메라 모듈(291), 전력 관리 모듈(295), 배터리(296), 인디케이터(297), 및 모터(298) 를 포함할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(210)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, SoC(system on chip) 로 구현될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 프로세서(210)는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서를 더 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 도 2에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈(221))를 포함할 수도 있다. 프로세서(210)는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드)하여 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리에 저장할 수 있다.

통신 모듈(220)(예: 통신 인터페이스(170))와 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈(220)은, 예를 들면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227), NFC 모듈(228) 및 RF 모듈(229)를 포함할 수 있다. 셀룰러 모듈(221)은, 예를 들면, 통신망을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스, 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드)(224)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(201)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 프로세서(210)가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 커뮤니케이션 프로세서(CP)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 트랜시버, PAM(power amp module), 주파수 필터, LNA(low noise amplifier), 또는 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호를 송수신할 수 있다. 가입자 식별 모듈(224)은, 예를 들면, 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드 또는 임베디드 SIM을 포함할 수 있으며, 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.

메모리(230)(예: 메모리(130))는, 예를 들면, 내장 메모리(232) 또는 외장 메모리(234)를 포함할 수 있다. 내장 메모리(232)는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM, SRAM, 또는 SDRAM 등), 비휘발성 메모리(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM, EPROM, EEPROM, mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리, 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브 (SSD) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD, Mini-SD, xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱 등을 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치(201)와 기능적으로 또는 물리적으로 연결될 수 있다.

센서 모듈(240)은, 예를 들면, 물리량을 계측하거나 전자 장치(201)의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 제스처 센서(240A), 자이로 센서(240B), 기압 센서(240C), 마그네틱 센서(240D), 가속도 센서(240E), 그립 센서(240F), 근접 센서(240G), 컬러(color) 센서(240H)(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서(240I), 온/습도 센서(240J), 조도 센서(240K), 또는 UV(ultra violet) 센서(240M) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 후각(e-nose) 센서, 일렉트로마이오그라피(EMG) 센서, 일렉트로엔씨팔로그램(EEG) 센서, 일렉트로카디오그램(ECG) 센서, IR(infrared) 센서, 홍채 센서 및/또는 지문 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(240)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(201)는 프로세서(210)의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈(240)을 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서(210)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈(240)을 제어할 수 있다.

입력 장치(250)는, 예를 들면, 터치 패널(252), (디지털) 펜 센서(254), 키(256), 또는 초음파 입력 장치(258)를 포함할 수 있다. 터치 패널(252)은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널(252)은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널(252)은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다. (디지털) 펜 센서(254)는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트를 포함할 수 있다. 키(256)는, 예를 들면, 하드웨어 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치(258)는 마이크(예: 마이크(288))를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 감지하여, 상기 감지된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.

디스플레이(260)(예: 디스플레이(160))는 패널(262), 홀로그램 장치(264), 프로젝터(266), 및/또는 이들을 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 패널(262)은, 예를 들면, 유연하게, 투명하게, 또는 착용할 수 있게 구현될 수 있다. 패널(262)은 터치 패널(252)과 하나 이상의 모듈로 구성될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 패널(262)은 사용자의 터치에 대한 압력의 세기를 측정할 수 있는 압력 센서(또는 포스 센서)를 포함할 수 있다. 상기 압력 센서는 터치 패널(252)과 일체형으로 구현되거나, 또는 터치 패널(252)과는 별도의 하나 이상의 센서로 구현될 수 있다. 홀로그램 장치(264)는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터(266)는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, HDMI(272), USB(274), 광 인터페이스(optical interface)(276), 또는 D-sub(D-subminiature)(278)를 포함할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 통신 인터페이스(170)에 포함될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 인터페이스(270)는, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 소리와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈(280)의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들면, 도 1에 도시된 입출력 인터페이스(145)에 포함될 수 있다. 오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 스피커(282), 리시버(284), 이어폰(286), 또는 마이크(288) 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다. 카메라 모듈(291)은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, 이미지 시그널 프로세서(ISP), 또는 플래시(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다. 전력 관리 모듈(295)은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(295)은 PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC, 또는 배터리 또는 연료 게이지를 포함할 수 있다. PMIC는, 유선 및/또는 무선 충전 방식을 가질 수 있다. 무선 충전 방식은, 예를 들면, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등을 포함하며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들면, 코일 루프, 공진 회로, 또는 정류기 등을 더 포함할 수 있다. 배터리 게이지는, 예를 들면, 배터리(296)의 잔량, 충전 중 전압, 전류, 또는 온도를 측정할 수 있다. 배터리(296)는, 예를 들면, 충전식 전지 및/또는 태양 전지를 포함할 수 있다.

인디케이터(297)는 전자 장치(201) 또는 그 일부(예: 프로세서(210))의 특정 상태, 예를 들면, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 모터(298)는 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있고, 진동, 또는 햅틱 효과 등을 발생시킬 수 있다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, DMB(digital multimedia broadcasting), DVB(digital video broadcasting), 또는 미디어플로(mediaFlo^TM) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있는 모바일 TV 지원 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 본 문서에서 기술된 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치(예: 전자 장치(201))는 일부 구성요소가 생략되거나, 추가적인 구성요소를 더 포함하거나, 또는, 구성요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체로 구성되되, 결합 이전의 해당 구성요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치(201)(또는, 전자 장치(101))는, 전면, 후면 및 상기 전면과 상기 후면 사이의 공간을 둘러싸는 측면을 포함하는 하우징을 포함할 수도 있다. 터치스크린 디스플레이(예: 디스플레이(260))는, 상기 하우징 안에 배치되며, 상기 전면을 통하여 노출될 수 있다. 마이크(288)는, 상기 하우징 안에 배치되며, 상기 하우징의 부분을 통하여 노출될 수 있다. 적어도 하나의 스피커(282)는, 상기 하우징 안에 배치되며, 상기 하우징의 다른 부분을 통하여 노출될 수 있다. 하드웨어 버튼(예: 키(256))는, 상기 하우징의 또 다른 부분에 배치되거나 또는 상기 터치스크린 디스플레이 상에 표시하도록 설정될 수 있다. 무선 통신 회로(예: 통신 모듈(220))은, 상기 하우징 안에 위치할 수 있다. 상기 프로세서(210)(또는, 프로세서(120))는, 상기 하우징 안에 위치하며, 상기 터치스크린 디스플레이, 상기 마이크(288), 상기 스피커(282) 및 상기 무선 통신 회로에 전기적으로 연결될 수 있다. 상기 메모리(230)(또는, 메모리(130))는, 상기 하우징 안에 위치하며, 상기 프로세서(210)에 전기적으로 연결될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 메모리(230)는, 텍스트 입력을 수신하기 위한 제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 설정되고, 상기 메모리(230)는, 실행 시에, 상기 프로세서(210)가, 제1 동작과 제2 동작을 수행하도록 야기하는 인스트럭션들을 저장하고, 상기 제1 동작은, 상기 제1 사용자 인터페이스가 상기 터치스크린 디스플레이 상에 표시되지 않는 도중에, 상기 버튼을 통하여 제1 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크(288)를 통하여 제1 사용자 발화를 수신하고, 자동 스피치 인식(ASR: automatic speech recognition) 및 지능 시스템(intelligence system)을 포함하는 외부 서버로 상기 제1 사용자 발화에 대한 제1 데이터를 제공하고, 상기 제1 데이터를 제공한 이후에, 상기 외부 서버로부터 상기 제1 사용자 발화에 응답하여 상기 지능 시스템에 의하여 생성되는 태스크를 수행하도록 하는 적어도 하나의 명령을 수신하고, 상기 제2 동작은, 상기 터치스크린 디스플레이 상에 상기 제1 사용자 인터페이스가 표시되는 도중에 상기 버튼을 통하여 상기 제1 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크(288)를 통하여 제2 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로 상기 제2 사용자 발화에 대한 제2 데이터를 제공하고, 상기 제2 데이터를 제공한 이후에, 상기 서버로부터, 상기 제2 사용자 발화로부터 상기 자동 스피치 인식에 의하여 생성된 텍스트에 대한 데이터를 수신하지만, 상기 지능 시스템에 의하여 생성되는 명령은 수신하지 않고, 상기 제1 사용자 인터페이스에 상기 텍스트를 입력할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 버튼은, 상기 하우징의 상기 측면에 위치하는 물리적인 키를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제1 타입의 사용자 입력은, 상기 버튼에 대한 1회 누름, 상기 버튼에 대한 2회 누름, 상기 버튼에 대한 3회 누름, 상기 버튼에 대한 1회 누른 이후에 누름 유지, 또는 상기 버튼에 대한 2회 누름 및 누름 유지 중 하나일 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서가 상기 제1 사용자 인터페이스를 가상 키보드와 함께 표시하도록 더 야기할 수 있다. 상기 버튼은, 상기 가상 키보드의 일부가 아닐 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 상기 외부 서버로부터, 상기 제1 동작 내에서의 상기 제1 사용자 발화로부터 ASR에 의하여 생성되는 텍스트에 대한 데이터를 수신하도록 더 야기할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제1 어플리케이션 프로그램은, 노트 어플리케이션 프로그램, 이메일 어플리케이션 프로그램, 웹 브라우저 어플리케이션 프로그램 또는 달력 어플리케이션 프로그램 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제1 어플리케이션 프로그램은, 메시지 어플리케이션을 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 상기 텍스트를 입력한 이후에 선택된 시간 기간이 초과하면, 상기 무선 통신 회로를 통하여 자동으로 입력된 텍스트를 송신하도록 더 야기할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 제3 동작을 수행하도록 더 야기하고, 상기 제3 동작은, 상기 터치스크린 디스플레이 상에 상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 도중에, 상기 버튼을 통하여 제2 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제2 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크를 통하여 제3 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로 상기 제3 사용자 발화에 대한 제3 데이터를 제공하고, 상기 제3 데이터를 제공한 이후에, 상기 제3 사용자 발화에 응답하여 상기 지능 시스템에 의하여 생성된 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 상기 외부 서버로부터 수신할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 제4 동작을 수행하도록 더 야기하고, 상기 제4 동작은, 상기 터치스크린 디스플레이 상에 상기 제1 사용자 인터페이스가 표시되지 않는 도중에, 상기 버튼을 통하여 상기 제2 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제2 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크(288)를 통하여 제4 사용자 발화를 수신하고, 상기 제4 사용자 발화에 대한 제4 데이터를 상기 외부 서버로 제공하고, 상기 제4 데이터를 제공한 이후에, 상기 제4 사용자 발화에 응답하여, 상기 지능 시스템에 의하여 생성된 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 상기 외부 서버로부터 수신하고, 상기 마이크를 통하여 제5 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로, 상기 제5 사용자 발화에 대한 제5 데이터를 제공하고, 및 상기 제5 데이터를 제공한 이후에, 상기 제5 사용자 발화에 응답하여 상기 지능 시스템에 의하여 생성된 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 상기 외부 서버로부터 수신할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 제1 타입의 사용자 입력 및 상기 제2 타입의 사용자 입력은 서로 다르며, 상기 버튼에 대한 1회 누름, 상기 버튼에 대한 2회 누름, 상기 버튼에 대한 3회 누름, 상기 버튼에 대한 1회 누른 이후에 누름 유지, 또는 상기 버튼에 대한 2회 누름 및 누름 유지 중 하나로부터 선택될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 메모리(230)는, 텍스트 입력을 수신하기 위한 제2 사용자 인터페이스를 포함하는 제2 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 더 설정되며, 상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 프로세서(210)가, 제3 동작을 수행하도록 더 야기하고, 상기 제3 동작은, 상기 제2 사용자 인터페이스를 표시하는 도중에 상기 버튼을 통하여 상기 제1 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 타입의 사용자 입력이 수신된 이후에, 상기 마이크를 통하여 제3 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로, 상기 제3 사용자 발화에 대한 제3 데이터를 제공하고, 상기 제3 데이터를 제공한 이후에, 상기 외부 서버로부터, 상기 제3 사용자 발화로부터 ASR에 의하여 생성된 텍스트에 대한 데이터를 수신하면서, 상기 지능 시스템에 의하여 생성되는 명령은 수신하지 않고, 상기 제2 사용자 인터페이스에 상기 텍스트를 입력하고, 및 상기 텍스트를 입력하고, 선택된 시간 기간이 초과하면, 상기 무선 통신 회로를 통하여 상기 입력된 텍스트를 자동으로 송신할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 메모리(230)는, 텍스트 입력을 수신하기 위한 제1 사용자 인터페이스를 포함하는 제1 어플리케이션 프로그램을 저장하도록 설정되고, 상기 메모리(230)는, 실행 시에, 상기 프로세서(210)가, 제1 동작과 제2 동작을 수행하도록 야기하는 인스트럭션들을 저장하고, 상기 제1 동작은, 상기 버튼을 통하여 제1 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크(288)를 통하여 제1 사용자 발화를 수신하고, 자동 스피치 인식(ASR: automatic speech recognition) 및 지능 시스템(intelligence system)을 포함하는 외부 서버로, 상기 제1 사용자 발화에 대한 제1 데이터를 제공하고, 및 상기 제1 데이터를 제공한 이후에, 상기 제1 사용자 발화에 응답하여 상기 지능 시스템에 의하여 생성된 태스크를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 상기 외부 서버로부터 수신하고, 상기 제2 동작은, 상기 버튼을 통하여 제2 타입의 사용자 입력을 수신하고, 상기 제2 타입의 사용자 입력을 수신한 이후에, 상기 마이크(288)를 통하여 제2 사용자 발화를 수신하고, 상기 외부 서버로 상기 제2 사용자 발화에 대한 제2 데이터를 제공하고, 상기 제2 데이터를 제공한 이후에, 상기 서버로부터, 상기 제2 사용자 발화로부터 ASR에 의하여 생성된 텍스트에 대한 데이터를 수신하면서, 상기 지능 시스템에 의하여 생성되는 명령은 수신하지 않으며, 상기 제1 사용자 인터페이스에 상기 텍스트를 입력할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가 상기 제1 사용자 인터페이스를 가상 키보드와 함께 표시하도록 더 야기할 수 있으며, 상기 버튼은, 상기 가상 키보드의 일부가 아닐 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 상기 외부 서버로부터 상기 제1 동작 내에서 상기 제1 사용자 발화로부터 상기 ASR에 의하여 생성되는 텍스트에 대한 데이터를 수신하도록 더 야기할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가 상기 제1 사용자 인터페이스의 상기 디스플레이 상에 표시와 독립적으로 상기 제1 동작을 수행하도록 더 야기할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 상기 전자 장치가 잠금 상태에 있거나 또는 상기 터치스크린 디스플레이가 턴 오프된 것 중 적어도 하나인 경우에, 상기 제2 동작을 수행하도록 더 야기할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서(210)가, 상기 터치스크린 디스플레이 상에 상기 제1 사용자 인터페이스를 표시하는 도중에, 상기 제2 동작을 수행하도록 더 야기할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 상기 메모리(230)는, 실행 시에, 상기 프로세서(210)가, 상기 마이크(288)를 통하여 사용자 발화를 수신하고, 자동 스피치 인식(automatic speech recognition: ASR) 또는 자연어 이해(natural language understanding: NLU) 중 적어도 하나를 수행하는 외부 서버로, 상기 사용자 발화에 대한 데이터와 함께, 상기 사용자 발화에 대한 데이터에 대하여 상기 ASR을 수행하여 획득된 텍스트에 대하여 상기 자연어 이해를 수행할지 여부와 연관된 정보를 송신하고, 상기 정보가 상기 자연어 이해를 수행하지 않을 것을 나타내면, 상기 외부 서버로부터 상기 사용자 발화에 대한 데이터에 대한 상기 텍스트를 수신하고, 상기 정보가 상기 자연어 이해를 수행할 것을 나타내면, 상기 외부 서버로부터 상기 텍스트에 대한 상기 자연어 이해 수행 결과 획득된 명령을 수신하도록 야기하는 인스트럭션을 저장할 수 있다.

도 3은 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다. 한 실시예에 따르면, 프로그램 모듈(310)(예: 프로그램(140))은 전자 장치(예: 전자 장치(101))에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제 및/또는 운영 체제 상에서 구동되는 다양한 어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 운영 체제는, 예를 들면, Android^TM, iOS^TM, Windows^TM, Symbian^TM, Tizen^TM, 또는 Bada^TM를 포함할 수 있다. 도 3을 참조하면, 프로그램 모듈(310)은 커널(320)(예: 커널(141)), 미들웨어(330)(예: 미들웨어(143)), (API(360)(예: API(145)), 및/또는 어플리케이션(370)(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 전자 장치 상에 프리로드 되거나, 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 서버(106) 등)로부터 다운로드 가능하다.

커널(320)은, 예를 들면, 시스템 리소스 매니저(321) 및/또는 디바이스 드라이버(323)를 포함할 수 있다. 시스템 리소스 매니저(321)는 시스템 리소스의 제어, 할당, 또는 회수를 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 시스템 리소스 매니저(321)는 프로세스 관리부, 메모리 관리부, 또는 파일 시스템 관리부를 포함할 수 있다. 디바이스 드라이버(323)는, 예를 들면, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, 블루투스 드라이버, 공유 메모리 드라이버, USB 드라이버, 키패드 드라이버, WiFi 드라이버, 오디오 드라이버, 또는 IPC(inter-process communication) 드라이버를 포함할 수 있다. 미들웨어(330)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 공통적으로 필요로 하는 기능을 제공하거나, 어플리케이션(370)이 전자 장치 내부의 제한된 시스템 자원을 사용할 수 있도록 API(360)를 통해 다양한 기능들을 어플리케이션(370)으로 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 런타임 라이브러리(335), 어플리케이션 매니저(341), 윈도우 매니저(342), 멀티미디어 매니저(343), 리소스 매니저(344), 파워 매니저(345), 데이터베이스 매니저(346), 패키지 매니저(347), 커넥티비티 매니저(348), 노티피케이션 매니저(349), 로케이션 매니저(350), 그래픽 매니저(351), 또는 시큐리티 매니저(352) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

런타임 라이브러리(335)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 실행되는 동안에 프로그래밍 언어를 통해 새로운 기능을 추가하기 위해 컴파일러가 사용하는 라이브러리 모듈을 포함할 수 있다. 런타임 라이브러리(335)는 입출력 관리, 메모리 관리, 또는 산술 함수 처리를 수행할 수 있다. 어플리케이션 매니저(341)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)의 생명 주기를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(342)는 화면에서 사용되는 GUI 자원을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(343)는 미디어 파일들의 재생에 필요한 포맷을 파악하고, 해당 포맷에 맞는 코덱을 이용하여 미디어 파일의 인코딩 또는 디코딩을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(344)는 어플리케이션(370)의 소스 코드 또는 메모리의 공간을 관리할 수 있다. 파워 매니저(345)는, 예를 들면, 배터리의 용량 또는 전원을 관리하고, 전자 장치의 동작에 필요한 전력 정보를 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 파워 매니저(345)는 바이오스(BIOS: basic input/output system)와 연동할 수 있다. 데이터베이스 매니저(346)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)에서 사용될 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(347)는 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 갱신을 관리할 수 있다.

커넥티비티 매니저(348)는, 예를 들면, 무선 연결을 관리할 수 있다. 노티피케이션 매니저(349)는, 예를 들면, 도착 메시지, 약속, 근접성 알림 등의 이벤트를 사용자에게 제공할 수 있다. 로케이션 매니저(350)는, 예를 들면, 전자 장치의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(351)는, 예를 들면, 사용자에게 제공될 그래픽 효과 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. 보안 매니저(352)는, 예를 들면, 시스템 보안 또는 사용자 인증을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 전자 장치의 음성 또는 영상 통화 기능을 관리하기 위한 통화(telephony) 매니저 또는 전술된 구성요소들의 기능들의 조합을 형성할 수 있는 하는 미들웨어 모듈을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)는 운영 체제의 종류 별로 특화된 모듈을 제공할 수 있다. 미들웨어(330)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다. API(360)는, 예를 들면, API 프로그래밍 함수들의 집합으로, 운영 체제에 따라 다른 구성으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 안드로이드 또는 iOS의 경우, 플랫폼 별로 하나의 API 셋을 제공할 수 있으며, 타이젠의 경우, 플랫폼 별로 두 개 이상의 API 셋을 제공할 수 있다.

어플리케이션(370)은, 예를 들면, 홈(371), 다이얼러(372), SMS/MMS(373), IM(instant message)(374), 브라우저(375), 카메라(376), 알람(377), 컨택트(378), 음성 다이얼(379), 이메일(380), 달력(381), 미디어 플레이어(382), 앨범(383), 와치(384), 헬스 케어(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정), 또는 환경 정보(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보) 제공 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 전자 장치와 외부 전자 장치 사이의 정보 교환을 지원할 수 있는 정보 교환 어플리케이션을 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치에 특정 정보를 전달하기 위한 노티피케이션 릴레이 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하기 위한 장치 관리 어플리케이션을 포함할 수 있다. 예를 들면, 알림 전달 어플리케이션은 전자 장치의 다른 어플리케이션에서 발생된 알림 정보를 외부 전자 장치로 전달하거나, 또는 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다. 장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치와 통신하는 외부 전자 장치의 기능(예: 외부 전자 장치 자체(또는, 일부 구성 부품)의 턴-온/턴-오프 또는 디스플레이의 밝기(또는, 해상도) 조절), 또는 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션을 설치, 삭제, 또는 갱신할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치의 속성에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션)을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어(예: 프로세서(210)), 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현(예: 실행)될 수 있으며, 하나 이상의 기능을 수행하기 위한 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트 또는 프로세스를 포함할 수 있다.

[수학식 1]

[수학식 2]

[수학식 3]

[수학식 4]

[수학식 5]

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 어떤 동작들을 수행하는, 알려졌거나 앞으로 개발될, ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays), 또는 프로그램 가능 논리 장치를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체(예: 메모리(130))에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 상기 명령어가 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 프로세서가 상기 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(예: 자기테이프), 광기록 매체(예: CD-ROM, DVD, 자기-광 매체 (예: 플롭티컬 디스크), 내장 메모리 등을 포함할 수 있다. 명령어는 컴파일러에 의해 만들어지는 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른, 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

그리고 본 문서에 개시된 실시예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 개시의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 개시의 범위는, 본 개시의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

전자 장치에 있어서,
디스플레이; 카메라; 및 프로세서; 를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 디스플레이를 통하여 특정 사용자의 명함 이미지를 등록하기 위한 정보 입력 화면을 표시하고,
특정 사용자의 명함을 등록하는 과정에서, 상기 카메라를 통하여 획득한 명함 이미지와 미리 등록된 대표 명함 이미지들 사이의 유사도를 판단하여, 상기 명함 이미지와 유사도가 가장 높은 대표 명함 이미지에 해당하는 특정 회사에 관한 미리 저장된 정보를 추출하고,
상기 특정 회사에 관한 상기 미리 저장된 정보를 이용하여, 상기 특정 사용자에 대한 회사명, 회사 홈페이지 주소, 회사 지리적 주소, 및 회사 대표 전화 번호를 상기 정보 입력 화면에 자동으로 입력하고, 및
상기 대표 명함 이미지의 미리 정해진 영역에 의하여 특정된 상기 명함 이미지의 개인 정보 영역만을 분석하여, 상기 명함 이미지로부터 인식된 상기 특정 사용자에 대한 이름, 휴대폰 번호, 부서, 직급, 및 이메일 주소를 상기 정보 입력 화면에 자동으로 입력하도록 설정되고,
상기 인식된 부서 및 상기 인식된 직급이 미리 정해진 명칭들과 모두 일치하지 않는 경우, 상기 인식된 부서 및 상기 인식된 직급은 상기 미리 정해진 명칭들 중에서 가장 유사도가 높은 명칭으로 대체되는,
전자 장치.
제 1 항에 있어서,
[수학식 1]

상기 프로세서는,
상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들을 질감 피처 및 형태 피처 추출을 위한 특정 기준에 따라 프로세싱하고, 프로세싱 결과를 합성하기 위한 기준에 따라 인덱스로 변환하여 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들에 인덱싱한 데이터베이스를 구축하고, 및
상기 명함 이미지를 상기 특정 기준에 따라 프로세싱하고, 프로세싱 결과를 합성하기 위한 기준에 따라 변환한 값을 이용하여 상기 데이터베이스를 검색하도록 설정되고,
상기 특정 기준은, 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들 및 상기 명함 이미지로부터 상기 질감 피처를 추출하고, 상기 질감 피처의 벡터를 계산하기 위하여 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들 및 상기 명함 이미지에 아래의 수학식 1을 적용하는,
전자 장치.
제 2 항에 있어서,
[수학식 2]

상기 특정 기준은 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들 및 상기 명함 이미지로부터 상기 형태 피처를 추출하고, 상기 형태 피처를 계산하기 위하여, 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들 및 상기 명함 이미지에 수학식 2를 적용하는,
전자 장치.
제 3 항에 있어서,
[수학식 3]

상기 프로세서는,
상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들과 상기 명함 이미지 사이의 유사도를 계산하기 위하여, 상기 특정 기준에 따라 프로세싱한 상기 미리 등록된 대표 명함 이미지들과 상기 특정 기준에 따라 프로세싱한 상기 명함 이미지 사이의 거리 값을 수학식 3을 적용하여 계산하도록 설정된,
전자 장치.
제 4 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 명함 이미지의 상기 개인 정보 영역에 대하여 OCR(Optical Character Recognition) 텍스트 기반 이미지 분석 모델을 적용하여 텍스트 데이터로 변환된 상기 특정 사용자에 대한 상기 이름, 상기 휴대폰 번호, 상기 부서, 상기 직급, 및 상기 이메일 주소를 획득하도록 설정된,
전자 장치.