KR20230030045A - 사용자의 산만함을 줄이고 및/또는 컴퓨팅 자원들의 사용을 경감시키기 위한 통지 출력 제공의 동적 조정 - Google Patents

사용자의 산만함을 줄이고 및/또는 컴퓨팅 자원들의 사용을 경감시키기 위한 통지 출력 제공의 동적 조정 Download PDF

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구글 엘엘씨
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Abstract

사용자의 산만함을 줄이고 및/또는 컴퓨팅 자원들의 사용을 경감시키기 위해 통지 출력의 제공을 동적으로 조정하는 것이 개시된다. 일부 구현들에서, 일부 구현들에서, 자동 비서 애플리케이션은 사용자에 대한 인게이지먼트 레벨을 예측하고, 예측된 인게이지먼트 레벨(및 선택적으로 미래 예측된 인게이지먼트 레벨(들))에 기초하여, 수신된 통지에 기초한 출력의 제공(예를 들어, 제공할지 여부, 제공할 시기 및/또는 제공할 방법)을 결정한다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 예측된 인게이지먼트 레벨(들)에 기초하여, 수신된 통지에 기초한 임의의 출력을 제공할지 여부를 결정하고, 수신된 통지에 기초한 출력의 제공을 (예를 들어, 나중에 예측된 인게이지먼트 레벨이 감소할 때까지)억제할지 여부를 결정하고, 수신된 통지의 요약 버전인 출력 제공할지 여부를 결정하고, 통지에 자동 응답할지 여부를 결정하고 그리고/또는 수신된 통지에 기초한 출력을 제공하기 위한 출력 양식을 선택하기로 결정한다.

Description

사용자의 산만함을 줄이고 및/또는 컴퓨팅 자원들의 사용을 경감시키기 위한 통지 출력 제공의 동적 조정{DYNAMICALLY ADAPTING PROVISION OF NOTIFICATION OUTPUT TO REDUCE USER DISTRACTION AND/OR MITIGATE USAGE OF COMPUTATIONAL RESOURCES}
인간은 본 명세서에서 "자동 비서"(또한, "디지털 에이전트", "챗봇", "인터랙티브 개인 비서", "지능형 개인 비서", "대화 에이전트 등으로도 지칭됨)로 지칭되는 인터랙티브 소프트웨어 애플리케이션과의 인간 대 컴퓨터 대화에 관여할 수 있다. 예를 들어, 인간(자동 비서와 인터랙션할 때 "사용자"라고도 지칭될 수 있음)은 (i)일부 경우에서 텍스트로 변환된 후 처리될 수 있는 구두로의 자연 언어 입력 (즉, 발화)을 사용하여 그리고/또는 (ii) 텍스트(예를 들어, 타이핑에 의한) 자연 언어 입력을 제공함으로써 명령들 및/또는 요청들을 제공할 수 있다. 일반적으로, 자동 비서 애플리케이션이 사용자를 대신하여 원하는 응답을 생성하기 위해, 사용자와 자동 비서 애플리케이션은 다수의 인터랙션들에 걸쳐 교신해야만 한다. 예를 들어, 사용자는 자동 비서 애플리케이션에 의해 연락처에 전송될 응답 메시지의 콘텐츠를 설명하는 음성 입력을 자동 비서 애플리케이션에 제공할 수 있다. 응답 메시지를 전송하기 전에, 자동 비서는 수신된 입력의 정확성을 보장하기 위해 사용자로부터 수신된 입력을 되풀이하여 말할 수 있다. 그런 인터랙션들이 사용자가 차량을 운전하는 것과 같은 활동에 관여하는 동안 일어나면, 사용자는 주의가 산만해지게 되며, 그럼으로써 사용자에게 위험한 상황을 초래할 수 있다. 또한, 자동 비서 애플리케이션으로 하여금 과업(task)을 완수하기 위해 사용자와 다수의 인터랙션들을 수행하도록 요구하는 것은 자동 비서 애플리케이션을 호스팅하는 컴퓨팅 장치에서 컴퓨팅 자원들을 낭비하고, 자동 비서 애플리케이션의 기능을 지원하는 다른 장치(들)에서 컴퓨팅 자원들을 낭비하고, 그리고/또는 다수의 인터랙션과 관련된 데이터(예컨대, 오디오 데이터)의 전송에서 소비되는 (예컨대, 클라이언트 장치(들) 및/또는 네트워크 장치(들)에서의) 네트워크 자원들을 낭비하게 된다.
일부 자동 비서들은 추가적으로 및/또는 대안적으로 사용자에게 다양한 통지들을 제공할 수 있으며, 일반적으로 수신시 그러한 통지들을 제공할 수 있다. 이 통지들은, 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션을 실행하는 장치와 별개인 장치로부터의 통지들, 자동 비서와 별개인 애플리케이션들로부터의 통지 및/또는 자동 비서 애플리케이션을 실행하는 장치의 운영 체제로부터의 통지들을 포함할 수 있다. 그러나, 사용자는 이 통지들을 무시하고, 이 통지들을 이해하지 않고, 및/또는 적어도 수신 시점에 이 통지들을 어드레스하지 않을 수 있다. 결과적으로, 사용자는 수신시에 사용자에 의해 어드레스되지 않은 임의의 이전에 제시된 통지들을 어드레스하기 위해 나중에 자동 비서(및/또는 다른 애플리케이션들)와 인터랙션할 필요가 있을 수 있다. 이는 통지들이 초기 제공시에 무시되고 초기 제공 후에 다시 제공되어야 하므로 컴퓨팅 자원 및/또는 네트워크 비효율성을 초래할 수 있다.
본 개시의 구현들은 일반적으로 사용자에게 다양한 통지들을 제공할지 여부, 제공할 시점 및/또는 제공할 방법을 동적으로 결정하는 자동 비서 애플리케이션과 관련된 방법, 장치 및(일시적 및 비-일시적인)컴퓨터 판독 가능 매체에 관한 것이다. 다양한 통지들을 제공할지 여부, 제공할 시점 및/또는 제공할 방법의 동적 조정은 산만함을 감소시켜 사용자 안전을 증가시킬 수 있고 그리고/또는 제공된 통지들의 양 및/또는 범위를 감소시켜 통지들의 제공에 활용되는 다양한 컴퓨팅 자원들의 소비를 감소시킬 수 있다. 일부 구현들에서, 자동 비서 애플리케이션은: (i) 문자 메시지와 같은 통지를 완전히 제시하거나,(ii) 통지의 콘텐츠의 요약된 버전을 제공하거나,(iii) 사용자에게 덜 산만해질 때까지 통지(또는 이것의 요약된 버전)의 제시를 억제하거나, iv) 통지에 자동으로 응답하거나(선택적으로는 통지의 임의의 양상을 지연시켜 제공하거나 혹은 통지의 임의의 양상을 제공함이 없이) 또는(v) 통지를 완전히 억제할지 여부를 결정할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 자동 비서 애플리케이션은 통지(또는 그것의 요약된 버전)을 제공하기 위한 출력 양식(예를 들어, 사운드, 이미지, 비디오, 진동 및/또는 임의의 다른 매체)을 선택할 수 있다. 이러한 구현들 중 일부에서, 통지를 제시할지 여부, 통지를 제시할 시기 및/또는 방법은 사용자의 예측된 현재 인게이지먼트(engagement) 레벨, 사용자의 예측된 미래 인게이지먼트 레벨, 통지의 하나 이상의 속성(예를 들어, 통지의 콘텐츠, 통지의 "유형", 통지의 소스) 및/또는 통지가 수신된 시간 중 하나 이상에 기초할 수 있다. 이러한 구현들의 일부 버전에서, 사용자의 예측된 현재 인게이지먼트 레벨은 (예를 들어, 사용자 차량의 하나 이상의 차량 센서 및/또는 사용자의 하나 이상의 클라이언트 장치로부터의)다양한 센서 데이터, 사용자가 탑승자인 차량(예를 들어, 사용자가 운전자인 경우)에 의해 네비케이팅(navigating)되는 경로, 애플리케이션 데이터 및/또는 다른 데이터에 기초할 수 있다.
본 명세서에 제시된 구현들에서, 자동 비서는 사용자가 언제 그리고/또는 어떻게 특정 통지를 이해 및/또는 어드레스할 것인지를 결정하고, 그러한 결정(들)에 기초하여 통지를 제공할 수 있다. 이러한 방식으로 통지를 제공함으로써, 사용자가 산만하여 통지를 이해 및/또는 어드레스하지 못할 때 사용자에게 제공되는 통지들의 발생을 경감시킴으로서 컴퓨팅 자원들이 보존될 수 있다. 따라서, 이러한 방식으로 통지들을 제공하는 것은 나중에 어드레스되지 않은 및/또는 이해되지 않은 통지들의 리콜 발생량을 감소시켜서, 만일 그러하지 못한 경우 나중에 통지들을 다시 제공하는데 이용될 수 있는 컴퓨팅 자원들을 보존한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 통지 제시의 포맷, 타이밍 및/또는 임의의 다른 속성을 조정함으로써, 사용자 및/또는 다른 사람에게 영향을 줄 수 있는 잠재적으로 위험한 및/또는 산만한 상황이 회피될 수 있다. 또한, 이러한 방식으로 통지들을 조정함으로써 통지들의 품질이 향상될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 유휴 상태이거나 여행하지 않을 때까지 통지의 제시를 지연시키면, 콘텍스트 데이터를 수집하는 데 적은 자원들이 소비될 수 있으며, 그럼으로써 보다 많은 자원들이 통지를 제시하는데 사용될 수 있게 할 뿐만 아니라 통지에 대한 보다 빠른 응답이 이루어지게 할 수 있다.
본 명세서에 설명된 구현들의 한 예로서, 사용자가 차량을 운전하고 있고 사용자가 운전할 때 사용자의 컴퓨팅 장치에 의해 특정 시간에 문자 메시지가 수신된다고 가정하자. 자동 비서 애플리케이션(컴퓨팅 장치 및/또는 이 컴퓨팅 장치와 쌍을 이루는 추가 컴퓨팅 장치와 관련됨)은, 사용자에게 제시를 위해, 문자 메시지에 기초한 콘텐츠를 사용자에게 제공할지 여부, 제공할 시기 및/또는 제공할 방법을 결정할 수 있다. 이러한 결정은 사용자에 대한 현재 및/또는 미래의 예측된 인게이지먼트 레벨(들) 및/또는 문자 메시지의 콘텐츠에 기초할 수 있다. 예를 들어, 만일 데이터가 특정 시간에 사용자가 몹시 바쁘고 및/또는 단기 시간에 몹시 바쁠 것임을 나타내는 경우, 자동 비서 애플리케이션은 문자 메시지에 기초한 콘텐츠의 임의의 출력의 즉시 및/또는 단기 시간내 제공을 억제할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 문자 메시지에 기초한 콘텐츠의 임의의 출력의 즉각적인 제공을 억제할 수 있고, 대신에 데이터가 나중 시간에 사용자가 덜 인게이지먼트을 나타냄에 기초하여, 문자 메시지에 기초한 콘텐츠를 나중에 출력할 수 있다. 이는 사용자가 운전하느라 바쁠때 산만해지지 않도록 하여 안전성을 향상시킬 수 있다.
나중에 제공되는 콘텐츠는 예를 들어 문자 메시지의 전체 또는 이 문자 메시지의 요약된 버전을 포함할 수 있다. 문자 메시지의 전체 또는 문자 메시지의 요약된 버전을 제공할지 여부는 나중에 예측된 인게이지먼트 레벨에 기초할 수 있다. 예를 들어, 나중에 예측된 인게이지먼트 레벨이 "중간" 인게이지먼트 레벨을 나타내는 경우 요약 버전이 제공될 수 있지만, 나중에 예측된 인게이지먼트 레벨이 "낮은" 인게이지먼트 레벨을 나타내는 경우 전체가 제공될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 나중에 제공되는 콘텐츠는, 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션이 사용자를 대신하여 문자 메시지에 응답할 수 있는지를 확인하기 위한 프롬프트, 또는 자동 비서 애플리케이션이 사용자를 대신하여 문자 메시지에 응답했다는 확인을 포함할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 몹시 바빳을 동안(그리고 먼저 사용자에게 프롬프트함이 없이) 문자 메시지에 자동으로 응답했을 수도 있으며, 나중에 사용자가 덜 바쁠 것이라는 결정에 기초하여, 제공된 응답의 요약을 나중에 제공할 수 있다. 운전중인 사용자의 인게이지먼트 레벨에 맞게 콘텐츠 출력의 복잡성을 맞춤 조정(tailoring)함으로써 안전성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 요약된 콘텐츠는 운전중인 사용자를 산만하게 할 가능성이 적다. 메시지를 요약함으로써, 메시지의 완전한 버전보다는 요약된 메시지를 전송하는 데 필요한 데이터가 적어지므로 네트워크 자원들이 보존될 수 있다.
본 명세서에 설명된 구현의 다른 예로서, 사용자가 차량을 운전하고 있고, 문자 메시지 및 스포츠 점수 통지가 모두가 사용자가 운전중일 때 사용자의 컴퓨팅 장치에 의해 특정 시간에 또는 단기 시간에 수신된다고 가정하자. 또한, 자동 비서 애플리케이션(컴퓨팅 장치 및/또는 컴퓨팅 장치와 쌍을 이루는 추가 컴퓨팅 장치와 관련됨)이 데이터에 기초하여 특정 시간에 사용자의 예측된 인게이지먼트 레벨을 "중간" 레벨로 결정한다고 가정하자. 스포츠 점수 통지의 경우, 자동 비서 애플리케이션은 그 통지에 기초한 출력의 즉각적인 제공을 억제하고 대신에 예측된 인게이지먼트 레벨이 "낮음" 이 되는 시간까지 대기했다가 - 혹은 심지어 운전이 종료될 때까지 대기했다가 - 그 출력을 제공할 수 있다. 그러한 결정들은 "중간"의 인게이지먼트 레벨 및/또는 스포츠 점수 통지의 하나 이상의 속성에 기초 (예를 들어, 이 통지는 이전의 스포츠 점수 통지들과의 사용자의 이전의 인터랙션에 기초한 특정 애플리케이션으로부터 나온 스포츠 점수 유형임에 기초)할 수 있다. 문자 메시지의 경우, 자동 비서는 "중간" 인게이지먼트 레벨에 기초하여 및 선택적으로 문자 메시지의 하나 이상의 속성(예를 들어, 발신자, 콘텐츠)에 기초하여, 그래픽 출력 양식을 통해 메시지를 즉시 제공하는 것이 아닌 가청(audible) 출력 양식을 통해 텍스트 메시지의 요약된 버전을 즉시 제공하기로 결정할 수 있다. 운전중인 사용자의 인게이지먼트 레벨에 맞게 출력 양식을 선택함으로써 안전성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 가청 출력 양식은 그래픽 출력 방식보다 운전하는 사용자에게 덜 산만해질 수 있다.
변형으로서, 동일한 문자 메시지 및 스포츠 점수 통지가 수신되지만 특정 시간에 사용자에 대해 "낮은" 예측된 인게이지먼트 레벨이 예측된다고 가정하자. 이러한 상황에서, 스포츠 점수 통지가 즉시 제공될 수 있다. 또한, 요약된 버전의 문자 메시지는 가청 출력 양식을 통해 즉시 제공될 수 있고, 메시지의 전부 또는 일부는 그래픽 출력 양식을 통해 즉시 제공될 수 있다.
또 다른 변형으로서, 동일한 문자 메시지 및 스포츠 점수 통지가 수신되지만, 특정 시간에 사용자에 대해 "높은" 예측된 인게이지먼트 레벨이 예측된다고 가정하자. 이러한 상황에서, 자동 비서는 스포츠 점수 통지에 기초하여 임의의 출력의 즉각적인 제공을 억제하고, 문자 메시지에 기초한 임의의 출력의 즉각적인 제공을 억제할 수 있다. 스포츠 점수 통지의 경우, 자동 비서는 "낮은" 예측된 인게이지먼트 레벨이 발생할 때까지 통지에 기초하여 대기하고 출력을 제공할 수 있다. 문자 메시지의 경우, 자동 비서는 대신 "중간" 또는 "낮은" 예측된 인게이지먼트 레벨이 발생(즉, 어느쪽이든 먼저 발생)할 때까지 통지에 기초하여 대기하고 출력을 제공할 수 있다. 선택적으로, 문자 메시지에 기초하여 출력을 제공하는 방법은 발생이 "중간" 또는 "낮음" 예측된 인게이지먼트 레벨의 발생인지에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 예측된 인게이지먼트 레벨이 "낮음"인 경우 문자 메시지의 전체를 가청적으로 그리고 그래픽으로 제공할 수 있는 반면, 예측된 인게이지먼트 레벨이 "중간"인 경우, 요약된 텍스트 메시지 버전이 가청적으로 제공될 수 있다.
상기 및 본 명세서의 다른 곳에서 설명된 바와 같이, 통지에 기초하여 출력을 제공할지 여부, 제공할 시기 및/또는 제공할 방법은 사용자에 대한 현재 및/또는 미래의 예측된 인게이지먼트 레벨(들)에 기초할 수 있다. 사용자의 예측된 인게이지먼트 레벨은 차량의 하나 이상의 센서에 의해 생성된 데이터, 사용자에 의해 네비게이팅되는 경로와 관련된 데이터, 사용자의 물리적 특성(예를 들어, 웨어러블 전자시계의 센서로부터 결정된 심박수)을 측정하는 센서에 의해 생성된 데이터와 같은 다양한 데이터 및/또는 다른 데이터에 기초할 수 있다. 예를 들어, 예측된 인게이지먼트 레벨은 차량의 및/또는 차량에 있는 컴퓨팅 장치(들)의 마이크로폰(들)에 의해 캡처된 오디오의 특성에 기초할 수 있다. 예를 들어, 캡처된 오디오가 아이들의 비명/울음을 나타내는 경우 캡처된 오디오가 비교적 조용한 상황을 나타내는 것보다 더 높은 인게이지먼트 레벨이 예측될 수 있다. 다른 예로서, 예측된 인게이지먼트 레벨은 하나 이상의 센서에 의해 측정된 차량의 속도, 하나 이상의 센서에 의해 측정된 최근 제동량, 및 하나 이상의 센서 등으로 측정된 최근의 가속/감속 양 및/또는 범위에 추가적으로 또는 대안적으로 기초할 수 있다. 예를 들어, 센서 데이터가 차량이 현재 정지되었음을 나타내는 경우, 센서 데이터가 차량이 현재 이동하고 있고 다수의 상당한 가속/감속이 최근에 발생한 것을 나타내는 것보다 더 낮은 인게이지먼트 레벨이 예측될 수 있다. 또 다른 예로서, 예측된 인게이지먼트 레벨은 (예컨대 맵 데이터로부터 얻어지는) 현재 또는 다가올 교통 상황, 현재 또는 다가올 예상 보행자 활동 등에 추가적으로 또는 대안적으로 기초할 수 있다. 또 다른 예로서, 예측된 인게이지먼트 레벨은 사용자의 목적지에 기초한 경로의 예측된 다가올 부분들에 추가적으로 또는 대안적으로 기초할 수 있다. 사용자의 목적지는, 예를 들어, 사용자에게 경로 안내를 제공하는 네비게이션 애플리케이션(navigation application)에 목적지를 제공하기 위해 클라이언트 장치에서 사용자 인터페이스 입력을 이용하는 사용자에 기초할 수 있고 그리고/또는 목적지는 사용자로부터 명시적인 입력없이 추론될 수 있다. 예를 들어, 사용자에 대한 저장된 "직장 위치"는 (예를 들어, 아침 및/또는 주중의) 시간적 고려 사항들, (예를 들어, 일반적으로 아침 및/또는 주중에 발생하는) 사용자의 "직장 위치"로의 과거 여행 및/또는 이미 네비게이팅된 경로의 부분들(예를 들어, 그렇게 멀리 네비게이팅된 경로는 "직장 위치"로 향하는 것이다)에 기초하여 추론될 수 있다. 또한, 예를 들어, 사용자의 위치는 사용자의 캘린더 엔트리에 기초하여(예를 들어, 캘린더 엔트리에서의 위치 및 캘린더 엔트리의 시간 근처에서 운전하는 사용자에 기초하여) 그리고/또는 사용자의 다른 데이터에 기초하여 추론될 수 있다.
또한, 상기 및 본 명세서의 다른 곳에서 설명된 바와 같이, 통지에 기초한 출력을 제공할지 여부, 제공할 시기 및/또는 제공할 방법은 통지의 하나 이상의 속성에 추가적으로 또는 대안적으로 기초할 수 있다. 이러한 속성들은 통지의 콘텐츠, 통지의 소스(예를 들어, 어떤 앱이 통지를 개시한 앱, 다른 사용자가 통지를 개시한 다른 사용자), 통지의 유형(예를 들어, 메시지 대 앱 통지, 또는 더 세분화된 유형들), 유사한 통지들에 대한 사용자의 과거 인터랙션 등)에 기초할 수 있다.
다양한 구현의 예가 위에서 제공되었지만, 그러한 예는 제한적인 것으로 의도되지 않는다. 이러한 다양한 구현들 및 추가 구현들에 대한 추가적인 세부 사항이 아래에 제공된다.
일부 구현들에서, 하나 이상의 프로세서들에 의해 구현되는 방법은, 자동 비서 애플리케이션에서, 컴퓨팅 장치를 포함하는 차량을 통해 목적지로 여행하는 사용자에게 향하는 전자 메시지를 수신하는 것과 같은 동작들을 포함하는 것으로서 제시된다. 자동 비서 애플리케이션은 컴퓨팅 장치에서 또는 컴퓨팅 장치와 통신하여 실행될 수 있다. 또한, 메시지는 여행 경로의 제 1 부분 동안 또는 그 전에 수신될 수 있다. 동작들은 경로의 제 1 부분 동안 사용자에 대한 제 1의 예측된 인게이지먼트 레벨을 결정하고, 상기 경로의 제 1 부분에 후속하는 경로의 제 2 부분에 대한 제 2의 예측된 인게이지먼트 레벨을 결정하고, 상기 제 2의 예측된 인게이지먼트 레벨이 상기 제 1의 예측된 인게이지먼트 레벨보다 낮음을 나타내는지를 결정하는 것을 더 포함한다.
이 동작들은, 제 2의 예측된 인게이지먼트 레벨이 제 1의 예측된 인게이지먼트 레벨보다 낮음을 나타내는 것으로 결정함에 기초하여, 차량이 상기 경로의 제 1 부분을 네비게이팅하는 동안 상기 메시지에 기초한 임의의 콘텐츠의 출력을 보류하기로 결정하고; 그리고 상기 차량의 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 차량이 상기 경로의 제 2 부분을 네비게이팅하는 동안 상기 메시지에 기초한 콘텐츠를 상기 사용자에게 출력하게 하는 것을 더 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 본 방법은 상기 메시지에 기초하여, 상기 메시지가 상기 메시지를 수신한 후 사용자로부터 명시적인 구두 콘텐츠(verbal contents)를 도출하는 메시지들의 카테고리에 대응하는 지를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 차량의 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 차량이 상기 경로의 제 2 부분을 네비게이팅하는 동안 상기 메시지에 기초한 콘텐츠를 상기 사용자에게 출력하게 하는 것은, 상기 제 2의 예측된 인게이지먼트 레벨과 상기 명시적인 구두 콘텐츠(verbal contents)를 도출하는 메시지들의 카테고리간의 대응(correspondence)을 식별하는 것에 더 기초한다. 상기 메시지가 상기 사용자로부터 명시적인 구두 콘텐츠(verbal contents)를 도출하는 메시지들의 카테고리에 대응하는 지를 결정하는 단계는 상기 사용자와 자동 비서 애플리케이션 사이의 하나 이상의 이전 인터랙션들과 관련된 이력 인터랙션 데이터에 더 기초할 수 있다. 상기 제 1의 예측된 인게이지먼트 레벨 및 상기 제 2의 예측된 인게이지먼트 레벨을 결정하는 것은 상기 경로에 대한 경로 복잡성 데이터(route intricacy data)에 기초한다. 경로 복잡성 데이터를 결정하는 것은 컴퓨팅 장치에 액세스 가능한 맵 애플리케이션으로부터 맵 애플리케이션 데이터를 수신하는 것을 포함할 수 있다. 상기 경로의 제 1 부분에 대한 제 1의 예측된 인게이지먼트 레벨을 결정하는 것은 상기 맵 애플리케이션 데이터에 기초하여, 상기 경로의 제 1 부분 동안 차량을 네비게이팅하기 위한 적어도 2개의 조작들(maneuvers) 사이의 시간의 양을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 본 방법은 상기 제 2의 예측된 인게이지먼트 레벨에 기초하여, 상기 메시지에 기초한 콘텐츠를 제공하기 위한 출력 양식을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 차량의 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 차량이 상기 경로의 제 2 부분을 네비게이팅하는 동안 상기 메시지에 기초한 콘텐츠를 출력하도록 하는 것은 상기 컴퓨팅 장치로 하여금 선택된 출력 양식을 사용하여 상기 콘텐츠를 출력하게 하는 것을 포함할 수 있다. 상기 메시지에 기초한 콘텐츠를 제공하기 위한 출력 양식을 결정하는 것은 상기 메시지의 하나 이상의 속성에 더 기초할 수 있다. 본 방법은 또한, 상기 제 2의 예측된 인게이지먼트 레벨에 기초하여, 제공할 메시지 콘텐츠의 유형을 결정하고, 상기 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 유형에 부합하는 메시지의 콘텐츠에 기초하여 상기 메시지의 콘텐츠를 출력하게 하는 것을 동작들을 포함할 수 있다.
다른 실시 예들에서, 하나 이상의 프로세서들에 의해 구현되는 방법은 컴퓨팅 장치를 포함하는 차량을 통해 사용자에 의해 네비게이팅될 경로를 수신하는 것, 및 상기 경로의 복수의 부분들 각각에 대해, 상기 사용자의 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨을 생성하는 것과 같은 동작들을 포함하는 것으로서 제시된다. 상기 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨들 각각은 상기 경로의 부분들 중 해당 부분 동안 상기 사용자가 차량을 네비게이팅하기 위해 기울일 예측된 주목의 량(predicted amount of attention)을 정량화할 수 있다. 상기 동작들은 제 3자 애플리케이션에 의해 생성된 전자 통지(electronic notification)를 수신하는 것 및 상기 전자 통지에 대한 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨을 생성하는 것을 더 포함할 수 있다. 상기 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨은 상기 전자 통지를 소비 또는 확인하거나 상기 전자 통지에 응답할 때 사용자가 기울일 예측된 인식의 량(predicted amount of cognition)을 정량화할 수 있다. 상기 동작들은 또한 상기 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨들과 상기 예측된 애플리케이션의 인게이지먼트 레벨과의 비교에 기초하여, 상기 전자 통지를 상기 경로의 부분들 중 특정 경로 부분과 상관시키는 것을 포함할 수 있다. 또한, 상기 동작들은 상기 전자 통지를 상기 특정 경로 부분과 상관시킴에 기초하여, 상기 차량의 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 차량이 상기 특정 경로 부분을 네비게이팅할 때 상기 전자 통지에 기초한 출력을 제공하게 하는 것을 더 포함할 수 있다. 상기 특정 경로 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨을 생성하는 것은 상기 특정 경로 부분을 네비게이팅하기 위한 하나 이상의 차량 조작들에 대한 카테고리를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 상기 특정 경로 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨을 생성하는 것은 상기 전자 통지와 관련된 하나 이상의 애플리케이션 입력 또는 애플리케이션 출력에 대한 카테고리를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 본 방법은 상기 특정 경로 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨에 기초하여, 상기 전자 통지에 기초한 출력을 제공하기 위한 출력 양식을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 전자 통지에 기초할 수 있는 출력을 제공하게 하는 것은 상기 컴퓨팅 장치로 하여금 선택된 출력 양식을 사용하여 콘텐츠를 출력하게 하는 것을 포함한다. 상기 출력 양식을 결정하는 것은 상기 전자 통지의 하나 이상의 속성에 더 기초할 수 있다. 본 방법은 또한, 상기 특정 경로 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨에 기초하여, 상기 컴퓨팅 장치로 하여금 출력으로서 상기 전자 통지의 전체, 상기 전자 통지의 요약된 버전, 또는 상기 전자 통지가 사용자를 대신하여 응답되었다는 확인을 제공할지 여부를 결정하는 것을 포함할 수 있다.
또 다른 구현들에서, 하나 이상의 프로세서에 의해 구현되는 방법은 자동 비서 애플리케이션에서, 사용자가 참여하는 여행과 관련된 콘텐츠를 포함하는 메시지를 수신하는 것과 같은 동작들을 포함하는 것으로서 제시된다. 상기 사용자는 상기 자동 비서 애플리케이션에 액세스할 수 있는 컴퓨팅 장치를 포함하는 차량을 사용하여 상기 여행에 참여할 수 있다. 상기 동작들은 상기 메시지로부터, 상기 여행 또는 상기 차량과 관련된 하나 이상의 질의들을 식별하는 것을 더 포함할 수 있다. 상기 하나 이상의 질의들은 별도의 사용자에 의해 동작되는 별도의 컴퓨팅 장치로부터 상기 사용자에게 보내진다. 상기 동작들은 상기 컴퓨팅 장치에 이용 가능한 데이터, 상기 사용자의 상기 차량 또는 여행과 관련된 데이터 또는 상기 하나 이상의 질의들의 데이터에 액세스하는 단계와, 그리고 상기 하나 이상의 질의들의 데이터 및 콘텐츠에 기초하여, 상기 데이터가 상기 메시지에 응답하여 상기 사용자에 의해 생성되는 명시적인 사용자 인터페이스 입력 없이 상기 하나 이상의 질의들에 응답하기 위해 허용 가능한 정보를 식별하는지를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 동작들은, 상기 데이터에 응답하며 상기 사용자에 의해 생성된 명시적인 사용자 인터페이스 입력이 없는 응답 메시지를 상기 하나 이상의 질의들에 대해 생성하는 것과, 그리고 상기 응답 메시지가 상기 별도의 컴퓨팅 장치로 전송되게 하는 것을 더 포함할 수 있다.
상기 데이터는 여행 목적지를 식별하는 위치 데이터를 포함하는 경로 맵핑 애플리케이션에 의해 생성될 수 있다. 하나 이상의 질의들은 상기 사용자로 하여금 상기 여행 목적지를 제공하도록 할 수 있다. 상기 여행 또는 차량과 관련된 하나 이상의 질의들을 식별하는 단계는 상기 메시지로부터 식별된 하나 이상의 질의들과 관련된 카테고리를 식별하는 것 및 상기 카테고리가 상기 자동 비서 애플리케이션에 액세스 가능한 여행 관련 데이터에 해당하는지 여부를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 상기 데이터에 액세스하는 것은 상기 카테고리가 여행 관련 데이터에 해당한다는 결정에 응답하여 수행될 수 있다. 본 방법은 컴퓨팅 장치로 하여금 사용자에게 문의(inquiry)를 제공하게 하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 문의는, 상기 사용자가 응답 메시지에 포함될 콘텐츠를 명시적으로 언급하지 않아도 상기 자동 비서 애플리케이션이 상기 응답 메시지에 응답하는 것이 허용되는지에 관해 상기 사용자로부터의 허가를 요청할 수 있다. 상기 여행과 관련된 하나 이상의 질의들을 식별하는 것은 상기 여행과 관련된 하나 이상의 질의들과 별개인 콘텐츠를 구별하기 위해 상기 메시지를 파싱하는 것을 포함할 수 있다. 상기 데이터는 상기 차량의 제 1 위치를 식별할 수 있고, 상기 메시지는 상기 별개의 컴퓨팅 장치의 제 2 위치를 식별할 수 있고, 상기 응답 메시지를 생성하는 것은 상기 차량의 제 1 위치를 상기 별개의 컴퓨팅 장치의 제 2 위치와 비교하는 것을 포함할 수 있다.
일부 구현들에서, 하나 이상의 프로세서들에 의해 구현되는 방법은 사용자가 컴퓨팅 장치를 포함하는 차량을 네비게이팅하는 동안 전자 통지를 수신하는 것, 및 사용자의 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨을 생성하는 것과 같은 동작들을 포함하는 것으로서 제시된다. 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨은 사용자가 차량을 네비게이팅하는데 기울이는 예측된 주목의 량을 정량화할 수 있다. 상기 동작들은 또한, 상기 사용자의 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨에 기초하여 상기 전자 통지에 대응하는 콘텐츠를 제공하기 위한 적어도 하나의 속성을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 속성은 상기 사용자에게 제시를 위해 상기 콘텐츠를 제공하는 시기 및 상기 콘텐츠의 제시 포맷 중 하나 이상을 식별할 수 있다. 상기 동작들은 상기 차량의 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 적어도 하나의 특성에 따라 상기 콘텐츠를 제공하게 하는 것을 더 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 속성을 결정하는 것은 상기 전자 통지의 적어도 하나의 특성에 더 기초할 수 있다. 상기 동작들은 상기 전자 통지의 적어도 하나의 특성에 기초하여, 상기 차량의 네비게이팅 중에 상기 전자 통지에 대응하는 콘텐츠를 제공할 것인지 또는 상기 차량의 네비게이팅이 중단될 때까지 상기 콘텐츠의 제공을 억제할지를 결정하는 것을 더 포함할 수 있다. 상기 컴퓨팅 장치로 하여금 상기 적어도 하나의 속성에 따라 콘텐츠를 제공하게 하는 것은 상기 차량의 네비게이팅 중에 상기 콘텐츠를 제공하기로 결정하는 것에 기초할 수 있다. 상기 제시 포맷은 요약 제시 포맷을 포함할 수 있다. 상기 제시 포맷은 상기 사용자를 대신하여 자동 비서에 의해 취해질 동작 또는 이미 취해진 동작의 요약을 포함할 수 있다.
본 명세서에 개시된 다양한 구현들은 본 명세서에 기술된 방법들 중 하나 이상의 방법과 같은 방법을 수행하도록 프로세서(예를 들어, 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 및/또는 텐서 처리 장치(TPU))에 의해 실행 가능한 명령어들을 저장하는 하나 이상의 일시적 또는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함할 수 있다. 또 다른 다양한 구현들은 본 명세서에 기술된 방법들 중 하나 이상의 방법과 같은 방법을 수행하도록 저장된 명령어들을 실행하도록 동작 가능한 하나 이상의 프로세서를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터의 시스템을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 보다 상세하게 설명된 전술한 개념들 및 추가 개념들의 모든 조합은 본 명세서에 개시된 주제의 일부인 것으로 고려됨을 이해해야 한다. 예를 들어, 본 개시의 끝에 나타나는 청구된 주제의 모든 조합은 본 명세서에 개시된 주제의 일부인 것으로 고려된다.
도 1은 사용자에 대한 메시지 또는 통지의 송신 및/또는 수신을 조정하거나 커스터마이징할 수 있는 자동 비서를 도시 한 도면을 제공한다.
도 2는 활동에 관여하는 사용자를 대신하여 응답 메시지를 제공하기 위해 자동 비서 애플리케이션을 사용하기 위한 처리 다이어그램을 도시한다.
도 3은 얼마나 다양한 통지들이 사용자의 예측된 인게이지먼트 레벨에 따라 자동 비서에 의해 수정 및/또는 사용자에게 제시될 수 있는지의 예를 제공하는 상태도를 도시한다.
도 4는 경로를 통해 차량을 네비게이팅하는 동안 사용자가 의사를 보일 것으로 예상될 수 있거나 의사를 보이도록 요구받는 예측된 인게이지먼트 레벨에 적어도 부분적으로 기초하여 메시지를 사용자에게 제공하는 방법을 도시한다.
도 5는 예측되거나 결정된 동작적 인게이지먼트 및/또는 애플리케이션 인게이지먼트의 레벨에 기초하여 사용자에게 통지를 제공하는 방법을 도시한다.
도 6은 자동 비서 애플리케이션에 이용 가능한 메시지의 콘텐츠 및 데이터에 기초하여 사람으로부터의 메시지에 자동으로 응답하는 방법을 도시한다.
도 7은 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록도이다.
자동 비서 애플리케이션이 사용자에게 혜택을 줄 어떤 동작을 수행할 수 있기 전에, 전형적인 자동 비서 애플리케이션은 자동 비서 애플리케이션과 사용자 사이에서 광범위한 여러모로 생각할 것을 요구할 수 있다. 예를 들어, 어떤 사람이 누군가에게 문자를 보내려면 그 사람, 사용할 번호(예컨대, 직장 번호 또는 집 번호)를 지정하고 보낼 메시지에 구현할 메시지 콘텐츠를 설명해야만 할 것이다. 종종, 운전 중에 전송되는 메시지는 경로에 관한 것일 수 있고 그리고/또는 목적지, 이벤트, 도착 시간, 차량에 탑승 한 사람 및/또는 사용자의 여행과 관련될 수 있는 다른 디스크립터에 관한 정보를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 통지는 사용자에게 향하고 대응하는 클라이언트 장치를 통해 메시지를 전송하는 다른 사용자에 의해 개시되는 다양한 메시지를 포함한다. 이러한 메시지는 SMS 메시지, 문자 메시지, 이메일, 제 3자 메시징 애플리케이션 메시지 등을 포함한다. 통지는 또한 대응하는 컴퓨팅 장치를 통해 다른 사용자에 의해 개시된 메시지가 아닌 통지를 포함한다. 예를 들어, 통지는 또한 사용자의 컴퓨팅 장치에 설치된 애플리케이션에 의해 생성된 통지(예를 들어, 스포츠 앱에 의한 점수 업데이트인 통지, 쇼핑 앱으로부터의 판매 통지인 통지), 사용자의 컴퓨팅 장치의 운영 체제에 의해 생성되는(예를 들어, 배터리 잔량 부족 통지, Wi-Fi 네트워크가 이용 가능하다는 통지) 시스템 통지 등을 포함할 수 있다.
일부 구현들에서, 자동 비서 애플리케이션은 자동차 컴퓨팅 장치에서 동작할 수 있거나 혹은 자동차 안에 위치하지만 자동차와 분리된 자동차 컴퓨팅 장치 및/또는 개인용 컴퓨팅 장치에서 동작할 수 있다. 이러한 구현들 중 일부에서, 자동 비서 애플리케이션은 셀 폰과 같은 개인용 컴퓨팅 장치보다는 자동차 컴퓨팅 장치에서 동작할 수 있다. 그러나, 개인용 컴퓨팅 장치는 자동차 컴퓨팅 장치와 페어링될 수 있고, 그리하여 자동 비서 애플리케이션이 개인용 컴퓨팅 장치에서 수신된 데이터에 액세스할 수 있는 매체를 제공한다. 또한, 자동 비서 애플리케이션은 자동차 컴퓨팅 장치 및/또는 자동차 컴퓨팅 장치와 페어링된 개인용 컴퓨팅 장치상에서 실행될 수 있기 때문에, 자동 비서 애플리케이션은 차량 관련 데이터에 액세스할 수 있다. 운전 또는 다른 활동을 수행하는 동안 주의가 산만 해지는 것을 방지하기 위해, 자동 비서는 활동, 통지 및/또는 사용자와 관련된 데이터를 사용하여 통지 또는 메시지의 제공(즉, 어떤 것이 제시되는지 여부, 어떤 것이 제시되는 때 및/또는 방법의 지정)을 수정할 수 있다.
일부 구현들에서, 메시지는 자동차 컴퓨팅 장치의 비서 애플리케이션 인터페이스와 페어링된 제 3자 장치(예를 들어, 제 3자 제조사에 의해 제조된 태블릿 컴퓨팅 장치)에 의해 수신될 수 있고, 비서 애플리케이션 인터페이스는 자동 비서 애플리케이션과 통신할 수 있다. 자동 비서 애플리케이션은 서버 장치와 같은 원격 장치 또는 차량 내에 위치되거나 아니면 부착된 컴퓨팅 장치에 호스팅될 수 있다. 자동 비서 애플리케이션은 메시지가(i) 자동 비서 애플리케이션에 액세스 가능하거나,(ii) 차량의 여행과 관련된 데이터를 사용하여 메시지에 응답할 수 있는 하나 이상의 질의들을 포함하는지 여부를 결정하기 위해 메시지를 처리할 수 있다. 수신 메시지를 처리하는 것은 메시지가 사용자와의 인터랙션들 및/또는 사용자로부터의 입력들과의 인터랙션들의 임계 수보다 적게 응답될 수 있는지에 따라 메시지를 분류하는 것을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 차량의 여행과 관련된 데이터에 기초하여 응답될 수 있는 질의들은 예상 도착 시간에 대한 요청들 및/또는 사용자 또는 차량의 현재 위치에 대한 요청을 포함할 수 있다. 사람의 위치 또는 도착 시간과 관련하여 직접적인 질문들이 아닐 수 있는 질의들을 포함하는 메시지들이, 예를 들어, 발신자가 단순히 사람에게 그가 현재 위치한 곳, 목적지에 도착했는지 여부 및/또는 이벤트가 시작되었는지 여부를 말하는 때에 또한 응답될 수 있다.
차량의 여행 동안 수집될 수 있는 데이터는 차량의 속도, 차량의 위치(들), 날씨와 같은 차량 환경의 특징, 사용자가 네비게이팅하는 곳, 사용자의 예상 도착 시간 및/또는 차량의 여행 중에 센서 및/또는 다른 장치에 의해 수집될 수 있는 임의의 다른 정보를 포함할 수 있다. 여기에 기술된 바와 같이, 이러한 데이터는 메시지 및/또는 다른 착신(incoming) 통지가 사용자에게 제공되는지 여부, 제공되는 시기 및/또는 제공되는 방법을 결정하는데 이용될 수 있다. 또한, 이러한 데이터는 사용자를 대신하여 착신 메시지에 응답하는데 활용을 위한 콘텐츠를 결정하는데 부가적으로 또는 대안적으로 이용될 수 있다. 예를 들어, "어디에 있습니까?"라는 착신 메시지에 대해, 사용자가 자동차 컴퓨팅 장치에 자신의 위치를 타자로 입력하거나 음성으로 설명하는 대신에, 사용자는 자동 비서 애플리케이션이 사용자의 위치를 메시지의 발신자에게 보내는지 간단히 확인할 수 있다. 자동 비서 애플리케이션이 사용자를 대신하여 응답할 수 있게 하는 그러한 확인은 통지를 수신하기 전, 수신하는 동안 및/또는 수신한 후에 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자의 배우자가 자신의 위치를 문의할 때 문자 메시지(예컨대, “나의 아내가 내 위치를 물을 때 내가 운전 중인 동안에는 나에게 통지하지 말고 아내에게 나의 위치를 보내라”)를 통해 사용자를 대신하여 응답할 것을 자동 비서 애플리케이션에게 말할 수 있다. 결과적으로, “어디에 있습니까?”라는 메시지가 사용자가 운전하는 동안 배우자로부터 수신되면, 자동 비서 애플리케이션은 사용자와 관련된 지리적 위치 데이터로 응답하고, 메시지 또는 응답을 사용자에게 통지하지 않을 것이다.
대안적으로, 통지를 수신하는 동안, 사용자가 활동을 완료했을 때(예를 들어, 운전을 마치거나, 사무실에서 나오거나, 식료품점에서 나오거나 등), 사용자는 특정 통지들을 수신하기 위한 선호도를 설정할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 지인으로부터 전화를 받고 있음을 사용자에게 알릴 수 있다. 통지 또는 전화를 받을 때 사용자는 "내가 운전을 마치면 Adam에게 전화 및 부재 중 전화를 알려주십시오."와 같은 구두 명령을 제공할 수 있다. 이에 대한 응답으로, 자동 비서 애플리케이션은 연락처 “Adam”으로부터 전화 및 부재 중 전화와 관련된 통지를 표시하기 위한 설정들을 수정할 수 있다. 이 설정들은 자동 비서 애플리케이션으로 하여금 사용자가 드라이브를 완료할 때까지 Adam으로부터의 전화 전송 또는 통지를 지연시킬 수 있게 한다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 자동 비서 애플리케이션은 통지를 제공할 때와 관련된 사용자로부터 선호도의 임의의 명시적인 표시를 미리 수신하지 않고도, 사용자에게 통지를 제공할 시기를 추가로 및/또는 대안적으로 자동으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 본 명세서에 설명된 바와 같이, 사용자의 인게이지먼트의 예측 레벨(들) 및/또는 통지의 속성들에 기초하여 통지를 제공할 시기를 자동으로 결정할 수 있다.
일부 구현들에서, 사용자는 통지를 제시하는 양식을 변경할 수 있으며, 그럼으로써 사용자가 아마도 덜 산만하거나 덜 인지적인 자원들(예를 들어, 더 적은 단기 메모리)을 요구하는 형태로 여전히 통지를 수신할 수 있게 한다. 예를 들어, 사용자는 차량 컴퓨팅 장치에 연결된 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 포함하는 차량을 운영할 수 있다. 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 운전하는 동안 GUI에서 업무용 이메일 계정과 관련된 이메일들을 제시할 수 있다. 업무 관련 이메일에 관한 통지를 수신함에 응답하여, 사용자는 내가 "운전 중이며 업무용 이메일을 받을 때, 나에게 제목 줄을 읽어 주세요"와 같은 음성 명령을 제공할 수 있다. 이에 응답하여, 자동 비서 애플리케이션은 운전 중에 사용자가 업무용 이메일 통지를 받는 방식을 변경할 수 있다. 그 후, 차량 컴퓨팅 장치의 GUI에 제시되는 업무 이메일에 관한 통지 대신에, 자동 비서 애플리케이션은 차량의 오디오 장치(예를 들어, 스피커)로 하여금 업무용 이메일의 제목 줄에 대응하는 음성 언어를 출력하게 할 수 있다. 대안적으로, 사용자는 특정 시간 및/또는 특정 조건 또는 콘텍스트가 발생할 때까지 통지들의 지연에 대한 선호도들을 설정할 수 있다. 예를 들어, 위에서 언급한 예를 참조하여 사용자는 "내가 운전 중이고 업무용 이메일을 받을 때, 운전이 끝나면 제목 줄을 읽어주세요."와 같은 음성 명령을 제공할 수 있다. 그 후, 사용자가 운전 중에 업무용 이메일을 수신하면, 자동 비서 애플리케이션은 사용자에 의해 액세스되거나 사용자의 가청 범위내에 있는 장치를 통해 사용자에게 업무용 이메일의 제목 줄을 읽어 줄 수 있다.
또한 사용자는 "내가 직장에서 집으로 운전 중에 직장 이메일을 받을 때는 집에 도착시 발신자의 이름을 읽어주세요"와 같은 음성 명령을 제공할 수 있다. 그 후, 사용자가 집으로 운전하는 중에 직장 이메일을 수신하면, 자동 비서 애플리케이션은 사용자와 관련된 지리적 위치 데이터가 사용자가 집에 있다는 것을 나타낼 때까지 사용자에게 통지 제공을 지연시킬 수 있다. 이러한 점에서, 자동 비서 애플리케이션은 사용자의 집에 있는 오디오 장치로 하여금 사용자에게 특정 발신자로부터 업무용 이메일을 수신했음을 나타내는 가청 출력을 사용자에게 제공하게 할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자의 입력을 통해, 자동 비서는 운전 중에 잠재적인 방해 요소를 감소시키고, 또한 통지를 수신하는 방식을 변경시켰다. 본 명세서에 설명된 바와 같이, 자동 비서 애플리케이션은 양식과 관련한 사용자로부터 선호도의 임의의 명시적인 표시를 이전에 수신함이 없이도, 사용자에게 통지를 제공하기 위한 양식을 추가적으로 및/또는 대안적으로 자동으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 본 명세서에 설명된 바와 같이, 사용자의 인게이지먼트의 예측 레벨(들) 및/또는 통지의 속성들에 기초하여 통지를 제공하기 위한 양식을 자동으로 결정할 수 있다.
일부 구현들에서, 사용자는 발신자로부터 메시지를 수신할 수 있고, 자동 비서 애플리케이션은 사용자에게 필연적으로 메시지를 읽어주거나 설명하지 않고도 메시지에 응답할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 자동 비서 애플리케이션이 메시지에서 식별된 하나 이상의 질의들에 응답할 수 있는지를 결정하기 위해 수신 메시지를 처리할 수 있다. 자동 비서 애플리케이션이 질의들 중 적어도 하나에 응답할 수 있다면, 자동 비서 애플리케이션은(i) 메시지가 수신되었고 그리고/또는(ii) 자동 비서 애플리케이션이 메시지에 응답할 수 있음을 나타내는 통지를 사용자에게 생성할 수 있다.
자동 비서 애플리케이션은 예를 들어 "Adam Smith로부터 메시지를 받았으며, 이에 사용자의 위치로 응답할 수 있습니다. 내가 당신의 위치로 응답하길 원합니까?”와 같은 통지를 제공할 수 있다. 사용자가 자동 비서 애플리케이션의 통지에 긍정적(“예, 메시지에 응답하십시오.”)으로 응답하면, 자동 비서 애플리케이션은 응답 메시지를 생성하고, 이 응답 메시지가 발신자(예컨대, Adam Smith)와 관련된 장치에 전송되게 할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자는 운전 중에 메시지를 반드시 들어야만할 필요가 없고, 응답 메시지의 콘텐츠이 무엇을 포함해야 하는지를 반드시 설명할 필요도 없다. 이는 사용자가 운전, 차량의 사람과 의사소통, 차량의 오디오 듣기 및/또는 차량을 운전하는 동안 안전하게 수행할 수 있는 어떤 다른 활동과 같은 태스크들에 더 집중할 수 있게 해준다. 더욱이, 계산 자원들이 차량 내에서 동작하는 장치 및/또는 일반적으로 메시지의 송수신을 처리하는 원격 장치들에 보존될 수 있다. 계산 자원를 더 보존하기 위해, 사용자가 통지에 응답하기 전에 응답 메시지들이 생성할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자가 자동 비서 애플리케이션으로 하여금 사용자를 대신하여 응답할 수 있는 재가를 제공하는 한, 응답 메시지를 전송하는데 있어 모든 지연이 경감될 수 있다.
또한, 자동 비서 애플리케이션이 착신 메시지를 해석하고 착신 메시지에서 식별된 하나 이상의 질의에 대한 응답을 생성한 결과로, 필요한 음성 처리가 적어지게 된다. 수행될 필요가 있는 유일한 음성 처리는 예를 들어, 사용자가 자동 비서 애플리케이션이 "예“와 같은 1개의 단어처럼 간단할 수 있는 메시지에 응답하기를 원한다는 것을 확인하는 것이다. 본 명세서에 기술된 바와 같이, 자동 비서 애플리케이션은 사용자의 예측된 인게이지먼트 레벨(들) 및/또는 통지의 속성들에 기초하여 사용자를 대신하여 통지에 응답할 시기를 결정할 수 있다. 더욱이, 자동 비서 애플리케이션은 그러한 고려들에 기초하여, 응답하기에 앞서 사용자에게 사용자의 확인을 프롬프트할 것인지(예를 들어, 사용자 확인을 요구할 것인지), 사용자에게 먼저 프롬프트하지 않고 응답할 것인지, 및/또는 자동 비서가 사용자를 대신하여 응답했다는 표시를 제공할지 여부, 제공할 시기 및/또는 제공할 방법을 결정할 수 있다.
여행 동안 수집되고 메시지에 응답할 때 사용될 수 있는 데이터는 예를 들어 GPS 데이터를 포함할 수 있다. GPS 데이터는 사용자의 여정 및/또는 사용자의 현재 위치를 식별하는데 사용될 수 있다. 식별된 코스 및 현재 위치 각각은 자동 비서 애플리케이션이 수신된 메시지에 자동으로 응답하기 위해 생성하는 메시지로 구현될 수 있다. 셀 타워 삼각 측량과 같은 셀룰러 데이터를 기반으로 하는 위치 데이터도 수신 메시지에 응답하기 위한 기초로 사용될 수 있다. 셀룰러 데이터는 메시지를 수신할 때 자동 비서 애플리케이션에 의해 자동 생성되는 응답 데이터를 제공하기 위해 GPS 데이터와 조합하여 사용될 수 있다.
일부 구현들에서, 맵 애플리케이션 데이터는 또한 자동 비서 애플리케이션에 의해 사용될 수 있다. 맵 애플리케이션 데이터는 예를 들어, 사용자의 의도된 목적지, 사용자의 이력 목적지, 사용자의 여행을 위한 시작 시간, 사용자의 예상 도착 시간, 사용자의 근처 위치, 사용자가 여행 중에 행할 수 있는 정지 및/또는 맵 애플리케이션에서 액세스할 수 있는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 속도 및/또는 트래픽 정보는 위치로의 경로에 있는 동안 수신되는 메시지에 대한 응답을 생성하기 위해 자동 비서 애플리케이션에 의해 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자에게 발신자에게 전화를 걸도록 요청하는 메시지가 사용자에게 전송될 수 있다. 그러나, 사용자가 특정 속도로 및/또는 다소 복잡한(예를 들어, 교통량이 많거나 복잡한 운전 조작을 포함하여) 경로에서 특정 지점으로 이동하는 동안 메시지를 수신하면, 자동 비서 애플리케이션은 사용자에게 메시지를 알리는 데 사용될 수 있는 통지의 제공을 수정할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 사용자에게 메시지에 관한 통지를 제공하는 것을 생략하고, 사용자가 여행의 특정 양상(예를 들어, 그의 속도 또는 현 경로에서의 난해한 회전구간(turn))으로 인해 전화가 일시적으로 이용가능하지 않음을 나타내는 발신자에 대한 응답 메시지를 생성할 수 있다. 다시 말해, 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 높은 예측된 인게이지먼트 레벨과 관련된 경로의 일부에 있다고 결정할 수 있다. 사용자가 경로의 일부를 네비게이팅하는 동안 자동 비서 애플리케이션이 메시지를 수신하면, 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 덜 산만해고 따라서 메시지를 더 잘 수신할 수 있는 다른 시간 또는 위치를 식별할 수 있다.
일부 구현들에서, 차량의 성능과 관련된 데이터 또는 차량의 하나 이상의 서브 시스템들에 대응하는 운영 데이터(예를 들어, 브레이크, 파워 스티어링, 충전 제어기, 발전기, 온도 센서, 타이어 압력 센서, 연료 탱크 센서 등)는 자동 비서 애플리케이션이 사용자에 대한 하나 이상의 통지의 제공을 동적으로 결정하기 위한 기초로 사용될 수 있다. 예를 들어, 연료 탱크 레벨, 충전 레벨, 엔진 정비, 도로 측면에 대한 차량의 위치, 및/또는 차량의 상태를 나타낼 수 있는 임의의 다른 데이터를 측정하는 센서에 의해 제공되는 데이터는 사용자에 대한 하나 이상의 통지의 제공을 결정하기 위한 기초로 사용된다. 일부 구현들에서, 자동 비서 애플리케이션은 발신자로부터 메시지를 수신할 수 있고 자동 비서 애플리케이션은 사용자에게 차량의 동작 데이터를 사용하여 발신자로부터 메시지를 수신 및/또는 응답하기 위한 옵션을 사용자에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 발신자가 사용자에게 사용자의 위치를 묻는 메시지를 제공하고 차량의 운영 데이터가 사용자에게 연료가 적다는 것을 나타내는 경우, 자동 비서 애플리케이션은 사용자에게 연료가 낮다는 것을 나타내는 메시지를 생성할 수 있다. 메시지의 콘텐츠는 예를 들어 “나는 Muhammad Ali Boulevard에 있지만, 연료 주입을 위해 정차해야 함을 필요로 한다”를 포함할 수 있다. 대안적으로, 차량의 운영 데이터는 사용자가 도로 가에 정차하여 엔진 정비가 필요함을 나타낼 수 있다. 따라서, 응답 메시지에 대한 자동 비서 애플리케이션에 의해 생성된 응답 메시지의 콘텐츠는 운영 데이터에 기초하여 사용자의 상태를 기술할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 발신자로부터 사용자의 상태 또는 사용자의 위치를 묻는 메시지를 수신할 때, 비서 애플리케이션에 의해 생성된 응답 메시지의 콘텐츠는 "엔진 정비 문제 때문에 도로 가에서 정차하였다"를 포함할 수 있다.
일부 구현들에서, 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 사용자에게 전송된 메시지에서 식별된 태스크를 수행할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 사용자의 경로와 관련된 데이터를 처리할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 시속 60마일로 네비게이팅 중이고 다른 15분 동안 회전할 필요가 없는 경우, 사용자는 네비게이팅 중에 전화 대화를 수행할 수 있다. 따라서, 만일 사용자가 발신자에게 다시 전화를 걸어 달라는 요청을 포함하는 메시지(예컨대, "이봐 Luke, 빨리 전화해줄 수 있니?")를 전송하면, 자동 비서 애플리케이션이 사용자에게 이 메시지를 낭송하고 메시지를 요약하여 사용자에게 발신자에게 전화를 하고자 하는지를 묻는다. 선택적으로, 자동 비서 애플리케이션은 전화를 개시할지 및/또는 메시지에 응답할지에 대한 사용자의 결정에 대한 콘텍스트를 제공하기 위해 다음 회전구간이 나타나기 전까지 시간이 얼마나 남았는가를 사용자에게 리마인드할 수 있다. 만일 자동 비서 애플리케이션이 사용자가 전화 대화를 하기에 너무 산만하다고 판단하는 경우(예를 들어, 사용자가 시간당 75마일로 여행하고 다음 3분 동안 두 번 회전해야 함), 자동 비서 애플리케이션은 사용자에게 발신자로부터의 메시지를 알리기 전에 산만함이 덜할 때까지 기다릴 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 그 경로의 네비게이팅을 완료할 때까지 또는 주의를 기울여야 하는 경로의 적어도 일부(예를 들어, 다음 3분 내에 두 번의 회전을 통한 운전 조작)를 네비게이팅할 때까지 기다릴 수 있다.
일부 구현들에서, 자동 비서 애플리케이션은 메시지의 발신자에 의해 만들어진 가정 및/또는 불일치를 정정할 수 있는 메시지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사람은 영화관과 같은 제 1 장소에 언제 도착할 것인지 묻는 메시지를 사용자에게 보낼 수 있다. 그러나, 사용자는 적어도 사용자가 제 2 위치로 라우팅하기 위해 사용했던 맵 애플리케이션에 따라 레스토랑과 같은 제 2 위치로 운전하고 있을 수 있다. 메시지를 수신함에 응답하여, 자동 비서 애플리케이션은 그 사람이 사용자의 현재 경로와 관련된 사용자로부터 응답을 요청하고 있음을 결정하기 위해 메시지를 처리할 수 있다. 또한, 자동 비서 애플리케이션은 수신된 메시지의 콘텐츠를 사용자의 경로와 관련된 데이터와 비교할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 경로와 관련된 데이터는 맵 애플리케이션에서 사용자에 의해 설정된 목적지를 포함할 수 있다. 메시지의 콘텐츠가 맵 애플리케이션으로부터의 데이터에 대응하지 않는 경우, 비서 애플리케이션은 사용자가 제 1 위치(예를 들어, 영화관)가 아닌 제 2 위치(예를 들어, 식당)를 네비게이팅하고 있다는 것을 사용자에게 통지하는 메시지를 생성할 수 있다. 그런 다음 자동 비서 애플리케이션은 사용자에게 올바른 응답(“Adam이 영화관에 언제 도착할 것인지를 묻고 있습니다. 그에게 식당에 가겠다고 말해 주실래요?”)으로 그 사람에게 응답하라는 사용자 허가를 청할 수 있다. 사용자가 자동 비서 애플리케이션에 수정 메시지를 제공할 허가를 부여하면 자동 비서 애플리케이션은 수정 메시지를 그 사람에게 보낼 수 있다. 정정 메시지는 사용자에게 메시지에 대한 추가 콘텐츠를 제공할 것을 요청하거나 정정 메시지에 제공될 정확한 텍스트를 특별히 제공할 것을 요구함이 없이 전송될 수 있다. 수정 메시지는 예를 들어 “식당에 갑니다”일 수 있다.
일부 구현에서, 센서 데이터는 일반적으로 언어에 구애받지 않기 때문에, 자동 비서 애플리케이션에 의해 생성된 자동 응답은 발신자 및/또는 사용자의 언어 선호도에 따라 번역될 수 있다. 예를 들어, 메시지의 발신자는 프랑스어로 말하길 선호할 수 있고, 발신자는 사용자에게 위치를 요청하는 메시지를 프랑스어로 보낼 수 있다. 이에 응답하여, 만일 사용자가 자동 비서 애플리케이션이 이 발신자에게 응답하는 것을 허용하면, 자동 비서는 사용자가 익숙하지 않거나(또는 발신자가 선호하는) 언어로 메시지 콘텐츠를 생성할 수 있고, 그렇지 않으면 사용자가 운전하고 있는 차량과 관련된 데이터 센서에 기초한다.
일부 구현들에서, 자동 비서 애플리케이션은 착신 신호들 또는 메시징 애플리케이션들과는 상이한 다른 애플리케이션들로부터의 통지에 응답하여 콘텐츠를 생성할 수 있다. 예를 들어, 자동차 딜러 또는 자동차 정비 회사와 관련된 제 3자 에이전트 또는 제 3자 애플리케이션은 사용자가 소유한 차량의 특정 양상에 관해 묻는 질의(예컨대, 차가 여전히 열을 받고 있나요?”)를 포함하는 통지 또는 메시지를 보낼 수 있다. 제 3자 에이전트로부터의 통지의 콘텐츠는 통지가 차량 관련인지 여부를 결정하기 위해 자동 비서 애플리케이션에 의해 처리될 수 있다. 통지의 콘텐츠가 차량 관련인 경우, 자동 비서 애플리케이션은 자동 비서 애플리케이션이 제 3자 에이전트에 대한 응답을 생성할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 사용자가 운전하고 있는 차량과 관련된 차량 데이터(예를 들어, 온도 센서 데이터)에 액세스할 수 있다.
자동 비서 애플리케이션이 차량 데이터가 제 3자 에이전트에 대한 응답을 생성하기에 충분하다고 결정하면, 자동 비서 애플리케이션은 사용자에게 제 3자 에이전트에 응답할 수 있는 허락을 질의할 수 있다. 예를 들어, 제 3자 에이전트는 제 3자 에이전트를 관리하는 회사가 정비 또는 설치한 차량의 브레이크 상태를 관해 물을 수 있다. 자동 비서 애플리케이션은 브레이크 상태를 묻는 통지를 수신하고 차량으로부터의 브레이크 센서 데이터를 사용하여 제 3자 에이전트에게 다시 전송될 응답 메시지의 콘텐츠를 생성할 수 있다. 자동 비서 애플리케이션은 사용자에게 제 3자 에이전트로부터의 통지를 알리고, 제 3자 에이전트에 응답할 수 있는 허락을 물을 수 있다(예컨대, “브레이크를 정비한 회사로부터 메시지를 받았으며, 제 3자 에이전트에 응답을 제공할 수 있습니다. 현재의 브레이크 센서 데이터를 회사에 전송하길 원하십니까?”). 사용자가 긍정적으로 응답하거나, 자동 비서 애플리케이션이 제 3자 에이전트에 응답할 수 있는 허락을 제공하면, 자동 비서 애플리케이션은 브레이크 센서 데이터를 제 3자 에이전트에게 전송하며, 그럼으로써 사용자가 회사 및/또는 제 3자 에이전트에 관여하는 량을 최소화할 수 있다. 이는 사용자로 하여금 산만하지 않고 차량을 조작할 수 있게 할 뿐만 아니라 차량 제조업체 및 차량 서비스 제공 업체가 차량 및/또는 서비스에 대한 피드백을 받을 수 있는 수단을 제공할 수 있다.
도 1은 사용자에 대한 메시지 또는 통지의 송신 및/또는 수신을 맞춤 조정할 수 있는 자동 비서(104)를 도시한 다이어그램(100)을 제공한다. 구체적으로, 자동 비서(104)는 사용자가 차량(116)을 조작할 때와 같은 산만함을 감소시키기 위해, 사용자가 자동 비서(104)로부터 메시지 또는 표시를 일반적으로 수신하는 방법을 수정할 수 있다. 이러한 방식으로, 자동 비서(104)는 사용자를 방해할 수 있는 다수의 산만함을 감소시킬 수 있다. 자동 비서(104)는 차량(116)을 조작하는 사용자에 대한 산만 횟수를 감소시킴으로써 차량(116)의 안전성을 향상시킬 수 있다. 또한, 자동 비서(104)는 사용자와 자동 비서(104) 사이에서 다수의 인터랙션을 반복적으로 수행하는 데 소비되는 컴퓨팅 자원을 보존할 수 있다.
자동 비서(104)는 서버 장치(102)와 같은 원격 장치(112) 및/또는 비서 애플리케이션을 호스팅할 수 있는 하나 이상의 컴퓨팅 장치에서 호스팅될 수 있다. 예를 들어, 일부 구현들에서, 자동 비서(104)는 개인용 컴퓨팅 장치(140), 차량 컴퓨팅 장치(122) 및/또는 원격 장치(112)에서 호스팅될 수 있다. 자동 비서(104)에 의해 수행되는 처리 또는 기능은 서버 장치(102)에 의해 수행되거나 별도의 장치에 분산될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 개인용 컴퓨팅 장치(140)의 비서 인터페이스(142)에서 음성 명령 또는 텍스트 입력과 같은 입력을 제공할 수 있다. 사용자로부터의 입력은 개인용 또는 공용 네트워크(예를 들어, 인터넷)와 같은 네트워크(114)를 통해 개인용 컴퓨팅 장치(140)로부터 서버 장치(102)로 전송될 수 있다. 입력이 사용자로부터의 음성 명령 또는 다른 가청 입력인 경우, 이 입력은 자동 비서(104)의 일부이거나 자동 비서(104)와 분리된 음성-텍스트 엔진(108)에서 수신될 수 있다. 음성-텍스트 엔진(108)은 입력을 텍스트로 변환할 수 있고, 이는 자동 비서(104)가 사용자로부터의 입력에 충분히 응답할 수 있는 방법을 결정하기 위해 자동 비서(104)에 의해 파싱될 수 있다.
하나 이상의 사용자와 자동 비서(104) 사이의 인터랙션은 비서 인터랙션 데이터(106)로서 저장될 수 있다. 비서 인터랙션 데이터(106)는 예를 들어 하나 이상의 사용자로부터 수신된 하나 이상의 입력 및 자동 비서(104)로부터 생성된 하나 이상의 응답을 식별하는 대응 데이터를 제공할 수 있다. 자동 비서(104)는 사용자 요청, 선호도, 및/또는 사용자가 자동 비서(104)와 인터랙션하는 방법을 학습하거나 조정하기 위해 하나 이상의 기계 학습 알고리즘을 사용할 수 있다. 일부 구현들에서, 서버 장치(102) 및/또는 자동 비서(104)는 인게이지먼트 예측 엔진(110)을 포함할 수 있다. 인게이지먼트 예측 엔진(110)은 자동 비서(104)로부터의 응답 또는 다른 출력을 도출하기 위해 사용자가 나타낼 인게이지먼트의 양을 결정하거나 추정할 수 있는 애플리케이션, 스크립트 및/또는 다른 실행 가능한 데이터 일 수 있다.
인게이지먼트 예측 엔진(110)은 자동 비서(104)로부터 특정 응답을 수신하기 위한 복잡성의 레벨 또는 랭크를 나타내는 데이터(예를 들어, 메트릭)를 생성하기 위해 비서 인터랙션 데이터(106)를 처리할 수 있다. 예를 들어, 비서 인터랙션 데이터(106)는 자동 비서(104)가 사용자가 차량(116)을 운전하는 동안 사용자가 착신 전화를 수신하고 있었음을 사용자에게 이전에 표시했을 때 인터랙션에 대응하는 데이터를 포함할 수 있다. 비서 인터랙션 데이터(106)는 사용자가 자동 비서(104)에 긍정적으로 응답하여 차량(116)을 운전하는 동안 그 전화를 수락했음을 나타내는 추가 데이터를 제공할 수 있다. 이 경우에, 자동 비서(104)에 의해 단일 출력이 제공되고 사용자에 의해 단일 응답이 제공되었으므로, 자동 비서(104)와 사용자 사이의 인게이지먼트는 최소화되었다. 사용자가 자동 비서(104)로부터 유사한 착신 호출 관련 통지를 수신하면, 인게이지먼트 예측 엔진(110)은 사용자에 의해 표명되거나 사용자에 의해 요구될 인게이지먼트를 정량화하는 점수 또는 메트릭과 같은 데이터를 생성할 수 있으며, 이는 자동 비서(104)에 응답하기 위해 인게이지먼트 예측 엔진(110)에 의해 처리되는 다른 인터랙션의 대부분보다 적을 것이다.
비교적으로, 자동 비서(104)는 사용자가 지인으로부터 메시지를 수신했음을 나타내는 출력을 제공할 수 있다. 이에 응답하여, 사용자는 그 메시지는 자동 비서(104)에 의해 사용자에게 읽여져야만 함을 요청할 수 있다. 그러면 자동 비서(104)는 메시지의 콘텐츠를 사용자에게 읽어줄 수 있고, 콘텐츠가 사용자에 대한 하나 이상의 질의를 포함하는 경우, 자동 비서(104)는 사용자에게 메시지에 응답하고 싶은지를 요청할 수 있다. 이에 응답하여, 사용자는 자동 비서(104)에 긍정적으로 응답하고, 자동 비서(104)에 의해 생성된 메시지를 통해 지인에 의해 수신될 응답 콘텐츠를 제공할 수 있다. 사용자가 자동 비서(104)를 통해 지인으로부터 유사한 메시지를 수신하면, 인게이지먼트 예측 엔진(110)은 자동 비서(104)에 응답하기 위해 사용자에 의해 표명되거나 사용자에 의해 요구될 인게이지먼트를 나타내는 데이터를 생성할 수 있으며, 이는 착신 전화에 응답할 때(예를 들어, 사용자가 차량(116)을 조작하는 동안 전화를 통지받는 전술한 예와 같이) 표명되는 인게이지먼트 량보다 더 클 것이다. 이러한 방식으로, 인게이지먼트 예측 엔진(110) 및/또는 자동 비서(104)는 사용자와 자동 비서(104) 사이의 특정 통지 및/또는 인터랙션에 대한 인게이지먼트 레벨을 나타내는 데이터를 추적할 수 있다.
일부 구현들에서, 인게이지먼트 예측 엔진(110)은 조작 수, 회전 수, 회전 속성(예를 들어, 각도, 반경, 완료 시간 등), 교통 상황, 고도 변화, 속도 변화, 교차로 수, 다가오는 네비게이팅 단계까지의 거리, 및/또는 차량(116) 내에서 여행하는 사용자에 의해 수행되는 경로 네비게이팅의 다른 속성에 기초하여 사용자의 동작적 인게이지먼트의 레벨을 추정할 수 있다. 동작적 인게이지먼트 및/또는 동작적 인게이지먼트와 관련된 임의의 데이터는 사용자에게 통지를 언제 그리고/또는 어떻게 제공할지에 대한 결정을 하기 위해 자동 비서(104)에 의해 사용될 수 있다. 인게이지먼트 예측 엔진(110)은 다양한 소스로부터의 데이터를 사용하여 다양한 경로에 대한 동작적 인게이지먼트의 레벨을 추정할 수 있다. 예를 들어, 차량 컴퓨팅 장치(122)는 네트워크(114)를 통해 서버 장치(102)에 네비게이팅 및/또는 차량 관련 데이터를 제공할 수 있는 하나 이상의 차량 애플리케이션(126)을 포함할 수 있다.
일부 구현들에서, 차량(116)에 위치되고 그리고/또는 차량(116)과 관련된 센서들은 네트워크(114)를 통해 서버 장치(102)로 전송될 수 있는 차량 데이터(128)를 생성할 수 있다. 일부 구현들에서, 개인용 컴퓨팅 장치(140)는 차량 컴퓨팅 장치(122)와 통신 및/또는 서버 장치(102)와 통신할 수 있는 애플리케이션들을 포함할 수 있다. 인게이지먼트 예측 엔진(110)은 차량 데이터(128), 차량 애플리케이션(126)으로부터의 데이터, 개인용 컴퓨팅 장치(140)로부터의 데이터, 및/또는 차량(116)을 네비게이팅하거나 제어하기 위해 사용자로부터 표명되거나 예측되는 인게이지먼트의 레벨과 관련될 수 있고 그리고/또는 그 인게이지먼트의 레벨을 나타낼 수 있는 임의의 다른 데이터를 사용할 수 있다.
또 다른 구현에서, 차량 컴퓨팅 장치(122)는 사용자와 차량(116) 및/또는 차량 컴퓨팅 장치(122) 간의 인터랙션에 대응하는 사용자 인터랙션 데이터(124)를 수집할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터랙션 데이터(124)는 사용자가 전형적으로 사용자가 아침에 일하기 위해 차량(116)을 네비게이팅할 때 대부분의 시간에 차량 애플리케이션(126)의 미디어 스트리밍 애플리케이션을 호출한다는 것을 나타낼 수 있다. 따라서, 사용자가 차량을 네비게이팅하는 동안 차량 애플리케이션(126)의 미디어 스트리밍 애플리케이션을 사용하는 것을 개인적으로 선택했기 때문에, 아침에 일하러 가는 경로 네비게이팅에 대해 생성된 동작적 인게이지먼트의 예측된 레벨은 다른 경로 네비게이팅들에 비해 낮게 추정될 수 있다. 또한, 미디어 스트리밍 애플리케이션을 동작시키기 위해 인게이지먼트 예측 엔진(110)에 의해 생성되는 애플리케이션 인게이지먼트의 예측된 레벨은 차량(116)과의 경로를 네비게이팅하는 동안 차량 컴퓨팅 장치(122)가 동작할 수 있는 다른 애플리케이션에 비해 낮을 수 있다.
예로서, 일부 구현들에서, 사용자가 차량(116)을 네비게이팅하는 동안, 자동 비서(104)는 지인(138)이 태블릿 컴퓨팅 장치(120)와 같은 컴퓨팅 장치(130)에서 생성된 메시지를 사용하여 사용자에게 접촉하려 한다는 것을 나타내는 표시 또는 다른 데이터를 수신할 수 있다. 자동 비서(104)는 자동 비서(104)에 이용가능한 계정 데이터를 사용하여, 사용자의 개인용 컴퓨팅 장치(140)가 차량 컴퓨팅 장치(122)와 쌍을 이루고 있음을 결정할 수 있다. 따라서, 자동 비서(104)는 지인(138)으로부터의 메시지를 차량 애플리케이션(126) 또는 개인용 컴퓨팅 장치(140)의 메시지 애플리케이션에 전송하는 옵션을 갖는다. 그러나, 자동 비서(104)는 메시지를 전체적으로 제공하고, 사용자를 위해 메시지를 요약하고, 사용자를 대신하여 자동으로 응답하고, 사용자에게 응답을 제공하고, 사용자를 대신하여 자동으로 응답하고 응답 제공을 지연하고 그리고/또는 사용자에 의한 메시지의 수신을 수정할지 여부를 결정할 수 있다. 메시지의 제시 또는 제공에 대한 그러한 수정은 메시지의 콘텐츠, 메시지의 콘텍스트, 비서 인터랙션 데이터(106), 사용자 인터랙션 데이터(124), 차량 데이터(128), 동작적 인게이지먼트의 추정, 및 애플리케이션 인게이지먼트의 추정 및/또는 인게이지먼트 생산 엔진(110) 및/또는 자동 비서(104)에 의해 생성된 임의의 다른 데이터에 기초할 수 있다. 이러한 정보 전송 기술은 사용자의 부상 위험을 경감할 수 있으며, 데이터 전송과 관련된 다양한 장치에서 계산 자원들을 보존할 수 있다.
일부 예에서, 자동 비서(104)가 개인용 컴퓨팅 장치(144) 및/또는 차량 컴퓨팅 장치(122)로 메시지 또는 통지를 전송하는 것을 우회하도록 선택하면, 메시지는 접촉 컴퓨팅 장치(130)에서 호스팅되는 제 3자 에이전트(136)에서 발신될 수 있다. 예를 들어, 접촉 컴퓨팅 장치(130)는 차량(116)과 같은 차량들과 관련된 서비스를 제공하는 회사와 관련될 수 있다. 제 3자 에이전트(136)는 차량(116)으로부터 차량 데이터(128)를 수집하기 위해 회사에 의해 확립된 제 3자 비서 애플리케이션일 수 있다.
제 3자 에이전트(136)는 사용자에 의한 수신을 위해 메시지를 자동 비서(104)에 제공할 수 있다. 자동 비서(104)는 메시지의 콘텐츠 내에서 질의를 식별하기 위해 메시지를 분석할 수 있다. 그 메시지는 예를 들어, “이봐 Jack, 최근에 타이어에 난 구멍을 메꾸었는데. 타이어 공기압은 계속 일정한가요?”일 수 있다. 자동 비서(104)는 타이어 공기압 데이터를 요청하는 질의를 식별할 수 있다. 그 후, 자동 비서(104)는 차량 데이터(128)가 제 3자 에이전트(136)와 관련된 회사에 의해 서비스가 수행된 이후 수집된 타이어 압력 데이터를 포함하는지 여부를 결정할 수 있다. 자동 비서(104)는 차량 데이터(128)를 처리하고, 차량 애플리케이션(126)의 특정 기능들을 호출하고, 자동 비서(104)에 이용 가능한 계정 데이터 내에서(사용자의 허락 하에) 검색을 수행함으로써, 차량(116)에서 수행되는 서비스와 관련된 데이터 및/또는 차량(116)에서 수행된 최근 서비스를 나타내는 임의의 다른 데이터 소스에 액세스할 수 있다.
메시지 및/또는 메시지의 질의는 사용자가 질의에 응답하기 위해 표명할 수 있는 애플리케이션 인게이지먼트의 양을 추정하기 위해 인게이지먼트 예측 엔진(110)에 의해 처리될 수 있다. 사용자가 구두 콘텐츠 또는 다른 물리적으로 발휘된 노력을 명시적으로 제공하지 않고도 자동 비서(104)가 액세스할 수 있는 차량 데이터(128)로 질의에 응답할 수 있기 때문에, 애플리케이션 인게이지먼트의 추정된 량은 사용자가 전화 통화를 수락하는 것 또는 문자 메시지 응답을 위한 콘텐츠를 구두로 제공하는 것에 비해 최소화될 수 있다. 또한, 메시지를 수신함에 응답하여, 자동 비서(104) 및/또는 인게이지먼트 예측 엔진(110)은 차량(116)을 조작할 때 사용자가 표명할 수 있는 동작적 인게이지먼트의 현재 및/또는 미래의 량을 추정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 1 분 내에 다수의 회전구간을 특징으로 하는 특별히 복잡한 경로에 있는 경우, 조작 인게이지먼트의 량은 1 분 이상 동안 어떤 회전 없이 차량(116)을 네비게이팅할 때 사용자가 표명할 수 있는 조작 인게이지먼트의 량보다 높은 것으로 추정될 수 있다.
인게이지먼트 예측 엔진(110)에 의해 추정된 애플리케이션 인게이지먼트의 량이 적고, 인게이지먼트 예측 엔진(110)에 의해 추정된 동작적 인게이지먼트의 양이 많은 경우, 자동 비서(104)는, 즉각적으로 사용자에게 응답을 제공함이 없이, 제 3자 에이전트(136)에 응답을 제공하기로 선택할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서(104)는 제 3자 에이전트(136)에 의해 요청된 타이어 공기압 데이터를 식별하고, 차량 컴퓨팅 장치(122) 및/또는 개인용 컴퓨팅 장치(140)를 통해 사용자에게 알리지 않고, 타이어 공기압 데이터를 제 3자 에이전트(136)로 다시 전송할 수 있다. 오히려, 적어도 사용자에 의해 네비게이팅되는 경로의 일부, 추정된 애플리케이션 인게이지먼트 및/또는 추정된 동작적 인게이지먼트와 같은 메시지의 콘텍스트에 기초하여, 자동 비서(104)는 (i) 제 3자 에이전트(136)로부터의 메시지 및/또는 (ii) 자동 비서(104)에 의해 제 3자 에이전트(136)에 제공된 응답을 사용자에게 통지하는 것을 지연시킬 수 있다.
도 2는 활동에 관여하는 사용자를 대신하여 응답 메시지를 제공하기 위해 자동 비서 애플리케이션을 사용하는 처리 다이어그램(200)을 도시한다. 처리 다이어그램(200)과 관련하여 설명된 하나 이상의 단계 또는 인터랙션은 자동 비서 애플리케이션을 호스팅하거나 액세스할 수 있는 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 실행 가능한 명령어로 구현될 수 있다. 처리 다이어그램(200)은 차량(210)을 네비게이팅하는 사용자, 휴대용 컴퓨팅 장치(206)를 운영하는 별도의 사용자(204), 자동 비서 애플리케이션을 호스팅하는 서버 장치와 같은 원격 컴퓨팅 장치(202) 및/또는 하나 이상의 다른 애플리케이션을 호스팅할 수 있는 별도의 원격 컴퓨터 장치(208) 사이에서의 인터랙션을 설명할 수 있다. 사용자에 의해 운영되는 차량(210)은 LTE, Wi-Fi, 블루투스 및/또는 다른 매체 (이를 통해 네트워크가 액세스할 수 있다)와 같은 네트워크 프로토콜을 통해 자동 비서 애플리케이션과 통신할 수 있는 하나 이상의 컴퓨팅 장치(212)를 포함할 수 있다. 또한, 사용자는 차량(210)의 하나 이상의 컴퓨팅 장치(212)와 쌍을 이루거나 통신하는 개인용 컴퓨팅 장치를 운영하거나 적어도 이에 근접할 수 있다.
처리 다이어그램(200)은 차량 데이터(214)가 차량(210)의 컴퓨팅 장치(212)로부터 원격 컴퓨팅 장치(202)로 전송되는 트랜잭션을 포함할 수 있다. 차량 데이터(214)는 센서 데이터, 사용자 인터랙션 데이터, 개인용 컴퓨팅 장치로부터 수집된 데이터, 사용자의 네비게이션 데이터, 환경 데이터 및/또는 차량의 컴퓨팅 장치와 관련되거나 액세스 가능한 임의의 다른 데이터를 포함할 수 있다. 자동 비서 애플리케이션은 차량 데이터를 수신하고 사용자가 차량(210)을 조작하고 있다고 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량 데이터(214)는 여행에 대한 세부 사항 또는 특정 목적지에 도달하기 위해 사용자가 취하고 있는 경로를 포함할 수 있다. 따라서, 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 차량(210)의 조작에 의해 산만해 지거나 조작에 관여한다는 것을 통지할 수 있다.
처리 다이어그램(200)은 또한 경로 처리(216)와 관련된 트랜잭션을 포함할 수 있다. 경로 처리는 경로의 다른 부분들에 대응하는 예측된 동작적 인게이지먼트의 레벨들을 결정하기 위해 사용자에 의해 취해지는 경로의 상기 다른 부분들을(예를 들어, 지리 위치 데이터를 사용하여) 분석하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 고속도로에서 운전하는 연장된 시간에 대응하는 경로의 일부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨은 주변 거리, 골목길, 차도 및/또는 경로의 다른 비-고속도로 부분들에 대응하는 경로의 다른 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트의 레벨보다 작을 수 있다. 일부 구현들에서, 자동 비서 애플리케이션이 사용자가 차량(210)을 네비게이팅하고 있는지에 기초하여 예측된 동작적 인게이지먼트의 레벨을 고려하지 않는 것으로 선택할 수도 있기 때문에, 이 트랜잭션은 선택적일 수 있다.
또한, 처리 다이어그램(200)은 애플리케이션 통지(218)를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 애플리케이션 통지(218)는 하나 이상의 상이한 애플리케이션을 호스팅할 수 있는 별도의 원격 컴퓨팅 장치(208)로부터 수신될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 상이한 애플리케이션들 중 한 애플리케이션은 쇼핑 애플리케이션을 포함할 수 있고, 애플리케이션 통지(218)는 쇼핑 애플리케이션에 의해 제공되는 거래를 식별할 수 있다. 그러나, 사용자가 차량(210)을 조작하고 있기 때문에, 자동 비서 애플리케이션은 랭킹 처리 또는 학습 처리에 기초하여, 사용자가 다른 활동(예를 들어, 차량(210)을 운전하는 것)에 인게이지먼트하지 않을 때까지 그러한 통지의 표시를 지연시키는 것으로 선택할 수 있다.
처리 다이어그램(200)은 사용자(220)에게 메시지를 전송하는 것에 대응하는 트랜잭션을 더 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 사용자에게의 메시지는 사용자가 다수의 상이한 사람들과 동시에 채팅하기 위해 사용하는 그룹 채팅 또는 다중-사용자 채팅 애플리케이션과 관련될 수 있다. 별개의 사용자(204)로부터의 메시지는 사용자로부터 응답을 이끌어 내려는 의도가 아닐 수 있는 다른 콘텐츠와 함께 하나 이상의 질의를 포함할 수 있다.
처리 다이어그램(200)은 애플리케이션 필터(222)를 적용하기 위한 트랜잭션을 추가로 포함할 수 있다. 구체적으로, 애플리케이션 필터(222)를 적용하는 트랜잭션은 원격 컴퓨팅 장치(202) 및/또는 차량(210)의 컴퓨팅 장치(212)에서 자동 비서 애플리케이션에 의해 수행될 수 있다. 자동 비서 애플리케이션에 액세스 가능한 하나 이상의 애플리케이션과 관련된 애플리케이션 들 및/또는 통지들을 필터링함으로써, 자동 비서 애플리케이션은 사용자에 의해 수신될 통지들의 우선 순위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션이 사용자가 차량(210)을 조작하고 있다는 통지를 받았기 때문에, 자동 비서 애플리케이션은 쇼핑 애플리케이션으로부터의 애플리케이션 통지들을 지연시킬 수 있지만 메시징 애플리케이션들과 관련된 통지들을 제시할 수 있다. 대안적으로, 자동 비서 애플리케이션은 쇼핑 애플리케이션으로부터의 애플리케이션 통지들을 지연시킬 수 있지만 메시징 애플리케이션들과 관련된 통지들의 제시를 수정할 수 있다. 또한, 메시지 애플리케이션의 통지들은 사용자에게 그 메시지들을 보내는 사람에 따라 필터링될 수 있다.
일부 구현들에서, 애플리케이션 필터링은 차량 컴퓨팅 장치(212)에서 수행될 수 있다. 운전 중 사용자가 통지들을 수신하기에 충분히 높게 랭크되거나 중요하다고 여겨지는 임의의 애플리케이션들은 차량 컴퓨팅 장치(212)에 의해 통지들을 사용자에게 전송하는 것이 허용될 수 있다. 그 후, 하나 이상의 선택된 애플리케이션들에 대한 식별자들이 자동 비서 애플리케이션 또는 원격 컴퓨터 장치(202)에 통신될 수 있다. 대안적으로, 선택된 애플리케이션과 관련된 데이터는 추가 처리를 위해 자동 비서 애플리케이션 또는 원격 컴퓨팅 장치(202)에 전송될 수 있다. 예를 들어, 처리 다이어그램(200)은 메시지 메타 데이터(224)를 전송하기 위한 트랜잭션을 포함할 수 있다. 메시지 메타 데이터(224)는 메시지를 수신한 애플리케이션이 최근 거래를 사용자에게 알리려한 쇼핑 애플리케이션보다 우선순위를 가져야한다고 컴퓨팅 장치(212)가 결정한 결과로서 전송될 수 있다. 애플리케이션 우선순위는 자동 비서 애플리케이션과의 과거 사용자 인터랙션, 자동 비서 애플리케이션에 액세스 가능한 다양한 애플리케이션과의 과거 사용자 인터랙션에 기초하여 생성된 데이터, 통지가 수신된 애플리케이션과 관련된 임의의 다른 데이터 및/또는 통지 및/또는 애플리케이션의 우선순위가 기초할 수 있는 임의의 다른 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 메타 데이터는 메시지를 전송하는 연락처의 이름, 메시지의 제목, 메시지의 콘텐츠, 메시지와 관련된 시간 데이터 및/또는 메시지의 전송 및/또는 수신과 관련될 수 있는 임의의 다른 데이터를 식별할 수 있다.
또한, 처리 다이어그램(200)은 연락처 순위(226)를 결정하는 트랜잭션을 포함할 수 있다. 연락처 순위 결정(226)은 사용자가 이전에 통신한 연락처들의 순위를 식별하거나 액세스하는 것을 포함할 수 있다. 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 연락처에 얼마나 자주 응답하는지, 연락처가 사용자와 통신하는 빈도, 및/또는 연락처들과 관련된 처리 애플리케이션 데이터(예를 들어, 캘린더 애플리케이션 데이터, 소셜 네트워킹 애플리케이션 데이터, 등)에 따라 연락처들에 대한 순위(예를 들어, 메타 데이터에서 식별됨)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 배우자는 적어도 사용자가 동료보다 배우자와 더 자주 통신한다는 것을 나타내는 데이터에 기초하여, 사용자의 동료보다 높은 순위를 가질 수 있다.
처리 다이어그램(200)은 메시지 질의들(228)을 식별하기 위한 트랜잭션을 더 포함할 수 있다. 메시지 질의들은 수신된 메시지의 콘텐츠 내에서 만들어진 질문들 또는 다른 진술들로 구현될 수 있다. 일부 구현들에서, 메시지의 콘텐츠는 이미지 및/또는 텍스트와 관련될 수 있다. 예를 들어, 메시지의 텍스트는 “이것이 어떤 후추인지 아십니까?와 같은 질문을 포함할 수 있고, 메시지와 함께 제공된 이미지는 포블라노 후추의 캡처된 이미지에 대응할 수 있다.
처리 다이어그램(200)은 선택적으로 애플리케이션 인게이지먼트(230)을 추정하는 트랜잭션을 포함할 수 있다. 애플리케이션 인게이지먼트의 추정은 애플리케이션과의 과거 인터랙션(예를 들어, 메시징 애플리케이션), 애플리케이션과의 이전 인터랙션과 관련된 콘텍스트 데이터, 애플리케이션과 인터랙션하는 동안 인지된 사용자의 움직임(예를 들어, 안구 운동, 손 동작, 지리적 위치 데이터 등) 및/또는 애플리케이션과의 인게이지먼트량이 유추될 수 있는 임의의 다른 데이터에 기초하여 자동 비서 애플리케이션에 의해 생성될 수 있다. 예를 들어, 전술한 메시지는 텍스트 및 이미지를 모두 포함하기 때문에, 자동 비서 애플리케이션은 메시지를 남기거나 및/또는 메시지에 응답하기 위해 사용자에 의해 표명될 애플리케이션 인게이지먼트의 추정을 생성할 수 있다. 애플리케이션 인게이지먼트의 추정은 사용자가 겪는 산만함들을 경감시키기 위해 자동 비서 애플리케이션에 의해 선택될 수 있는 메시지 제공들에 대응하는 하나 이상의 임계치와 비교될 수 있다. 예를 들어, 제 1 임계치보다 낮은 애플리케이션 인게이지먼트의 추정치는 사용자가 산만함 없이 전체 통지를 수신할 수 있음을 자동 비서 애플리케이션에 표시할 수 있다. 그러나, 애플리케이션 인게이지먼트의 추정치가 제 1 임계치보다 높을 때, 자동 비서 애플리케이션은 요약 형식으로(예를 들어, 전체 텍스트 메시지보다 적은 텍스트로서) 통지를 제공할 수 있다. 애플리케이션 인게이지먼트의 추정치가 제 2 임계치보다 높은 경우, 통지는 메시지가 별개의 사용자(204)로부터 수신되었음을 나타내는 이미지 또는 아이콘으로서 사용자에게 제공될 수 있다.
처리 다이어그램(200)은 차량(210)의 컴퓨팅 장치(212)에서 시각적 통지(232)를 제공하는 트랜잭션을 포함할 수 있다. 시각적 통지(232)를 제공하는 트랜잭션은 별도의 사용자(204)로부터 수신된 메시지가 사용자에게 전체 또는 요약된 형식으로 제시하기에 너무 산만할 것이라는 자동 비서 애플리케이션의 결정에 기초하거나 그 결과일 수 있다. 따라서, 자동 비서 애플리케이션은 시각적 자극이 차량(210) 내에 위치한 그래픽 사용자 인터페이스에 제시되도록 선택할 수 있다.
사용자가 전체 메시지 또는 그 메시지와 관련된 적어도 일부 데이터를 수신하기로 선택하면, 234에서 그 통지 선택에 대응하는 트랜잭션이 발생할 수 있다. 다시 말해서, 컴퓨팅 장치(212) 또는 사용자의 개인용 컴퓨팅 장치는 사용자가 메시지를 보길 원하고 및/또는 별도의 사용자(204)에게 응답을 제공하길 원한다는 표시를 자동 비서 애플리케이션에 제공할 수 있다.
선택적으로, 사용자가 통지를 보기로 선택함에 응답하여, 발신자 순위(236)를 증가시키는 트랜잭션이 자동 비서 애플리케이션에 의해 수행될 수 있다. 구체적으로, 자동 비서 애플리케이션은 적어도 사용자가 210에서 차량을 조작함에도 불구하고, 사용자가 별도의 사용자(204)와 관련된 통지를 수신하거나 이에 응답하기로 선택한 사실에 기초하여 별도의 사용자의 연락 순위를 증가시킬 수 있다. 이러한 방식으로, 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 다른 연락처로부터의 메시지를 확인하거나 확인을 중단함에 따라 실시간으로 연락처들의 순위를 추적할 수 있다.
처리 다이어그램(200)은 또한 자동-응답 질의(238)를 전송하는 트랜잭션을 포함할 수 있다. 자동 응답 질의는 자동 비서 애플리케이션이 사용자를 대신하여 별도의 사용자(204)에 응답하는 것이 허락되는지에 관한 질의를 사용자에게 제시되게 할 수 있다. 다시 말해서, 자동 비서 애플리케이션은 차량(210)의 오디오 시스템으로부터 출력될 수 있는 시각적 질의(예를 들어, 인터페이스에 텍스트를 제시함) 및/또는 가청 질의를 제공할 수 있다. 가청 질의는 예를 들어,“당신의 남편이 이미지에 어떤 종류의 후추가 있는지를 물었고, 내가 당신을 대신하여 응답할 수 있습니다. 내가 당신을 대신하여 응답하길 원하십니까? ”를 포함할 수 있다.
자동 비서 애플리케이션에 허락을 하기로 선택한 경우, 자동 응답 선택(240)을 전송하는 트랜잭션이 실행될 수 있다. 위에서 언급한 예에서 자동 비서 애플리케이션은 질의(“이것이 어떤 종류의 후추인지 아십니까?”)를 식별하고, 그 질의를 이미지와 상관시키고, 질의에 대한 답변을 검색할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은(별도의 사용자(204) 및/또는 사용자로부터의 허가를 받아) 별도의 사용자(204)로부터 수신된 이미지에 기초하여 적어도 일부 양의 데이터를 사용하여 인터넷의 이미지 검색을 수행하고, 질의에 대한 답변이 검색 결과에 제공되는지 여부를 결정할 수 있다. 답변이 검색 결과에 제공되는 경우(예를 들어, 검색 결과의 대다수가 별개의 사용자(204)로부터의 이미지가 포블라노 후추를 포함함을 나타내는 경우), 자동 비서 애플리케이션은 응답 메시지(242)(예를 들어, "그것은 포블라노 후추입니다.”)를 생성하는 트랜잭션을 수행할 수 있다.
사용자가 자동 비서 애플리케이션에게 자신을 대신하여 응답하도록 허락하고, 자동 비서 애플리케이션이 그 질의에 응답하기에 충분한 정보를 식별하면, 자동 비서 애플리케이션은 자동-응답 메시지(244)를 별도의 사용자(204)에게 전송하는 트랜잭션을 수행할 수 있다. 이러한 방식으로, 자동 비서 애플리케이션은 일반적으로 통제되지 않은 통지들에 의해 사용자가 산만해질 수 있는 상황들을 조정할 수 있다. 또한, 모든 통지를 사용자에게 제공하지 않음으로써 컴퓨팅 자원들이 보존될 수 있다. 예를 들어, 이것은 사용자와 관련된 디스플레이 장치에서 이미지를 생성하고, 사용자와 관련된 장치에서 오디오 출력을 제공하고 그리고/또는 다양한 전기적으로 전력을 공급받는 네트워크 접속을 통해 중복적으로 통신하는 것과 관련된 컴퓨팅 자원들을 보존할 수 있다.
도 3은 사용자의 예측된 인게이지먼트 레벨에 따라 다양한 통지들이 어떻게 자동 비서에 의해 수정 및/또는 사용자에게 제시될 수 있는지의 예를 제공하는 상태도(300)를 도시한다. 상태도(300) 및/또는 상태도(300)와 관련하여 설명된 예는 하나 이상의 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령들로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 상태도(300)와 관련하여 설명된 예는 비서 애플리케이션 및/또는 통지들을 수신 및/또는 송신할 수 있는 임의의 다른 애플리케이션에 의해 취해지는 일련의 단계들을 통해 구현될 수 있다.
상태도(300)는 상태도(300)에서 발생하는 활동들 및/또는 단계들 사이의 시간적 관계를 제공하는 기간(302)을 식별할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 기간(302)에 걸쳐 표명하거나 표명할 것으로 예측되는 인게이지먼트 레벨들을 추적할 수 있다. 인게이지먼트 레벨들은, 예를 들어 경로를 통해 차량을 운전하는 것과 같은 하나 이상의 활동, 작업 관련 활동, 기간(들)동안 수행된 활동, 및/또는 다른 작업들에 대응할 수 있으며, 자동 비서 애플리케이션은 이들로부터 데이터를 수집할 수 있다. 자동 비서 애플리케이션 및/또는 인게이지먼트 예측 엔진은 사용자의 활동과 관련된 데이터, 콘텍스트 데이터, 위치 정보 데이터, 캘린더 데이터, 빈번한 사용자 활동과 관련된 패턴 데이터, 및/또는 다른 데이터에 기초하여 사용자의 다양한 인게이지먼트 레벨들을 예측할 수 있다.
예를 들어, 상태도(300)는 사용자가 사용자의 인게이지먼트 레벨에 영향을 미치는 다양한 상황들을 갖는 경로를 통해 차량을 운전하는 시간(302)을 기술할 수 있다. 이 경로는 경로의 상이한 부분들에 대한 다양한 예측된 인게이지먼트 레벨들을 생성하기 위해 비서 애플리케이션 및/또는 임의의 다른 처리에 의해 처리될 수 있다. 예를 들어, 제 1의 인게이지먼트 레벨(310)은 특별히 복잡한 경로의 제 1 부분에 대응할 수 있으며, 이는 사용자로 하여금 그곳을 벗어나 고속도로로 네비게이팅할 것을 요한다. 경로의 제 1 부분의 타이밍으로 인해, 사용자는 다양한 상이한 통지들을 수신할 수 있다. 다양한 통지들은 게임 통지(304), 이메일 통지(306) 및 문자 메시지 통지들(308)를 포함할 수 있다. 자동 비서 애플리케이션은 적어도 인게이지먼트 레벨들 및/또는 사용자의 활동과 관련될 수 있는 임의의 다른 데이터에 따라 통지들 각각이 사용자에게 제시되는 방식을 수정할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 제 1 인게이지먼트 레벨(310)을 표명하는 것으로 예측되는 동안 통지들이 모두 수신된다 하더라도, 자동 비서 애플리케이션은 문자 메시지 통지들(308)과 관련된 기능을 수행하기로 선택할 수 있다. 특히, 사용자는 사용자가 운전 중이거나 사용자의 인게이지먼트 레벨에 관계없이 자동 응답을 수신해야 하는 연락처를 지정할 수 있다. 그 후, 자동 비서 애플리케이션은 문자 메시지 통지들(308)을 수신하고 문자 메시지들 중 하나가 자동 응답을 수신해야 하는 특정 연락처에 대응한다고 결정할 수 있다. 이어서, 자동 비서는 사용자의 제 1 인게이지먼트 레벨(310)을 식별하고, 제 1 인게이지먼트 레벨(310)에 따라 자동 응답을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 인게이지먼트 레벨(310)이 인게이지먼트 임계치를 초과함으로써, 자동 비서 애플리케이션으로 하여금 사용자에게 문자 메시지(318)에 대한 자동 응답이 수행되었음을 통지하지 않도록 할 수 있다.
사용자가 그 경로에서 차량을 계속 운전함에 따라, 사용자는 제 2 인게이지먼트 레벨(312)에 대응하는 경로 부분에 도달할 수 있다. 제 2 인게이지먼트 레벨은 인게이지먼트임계치 이하일 수 있음으로써 자동 비서 애플리케이션으로 하여금 요약된 문자 메시지(320)를 사용자에게 제시할 수 있게 한다. 다시 말해서, 제 2 인게이지먼트 레벨(312)이 인게이지먼트 임계치 미만에 있기 때문에, 사용자는 경로의 초기 부분 동안 사용자에 의해 수신된 것처럼 산만하지 않을 수 있는 특정 통지들 또는 메시지들을 수신할 수 있다.
일부 구현들에서, 사용자는 다른 양식으로 특정 통지들을 수신하는 옵션을 자동 비서 애플리케이션으로부터 제공받을 수 있다. 예를 들어, 사용자가 제 3 인게이지먼트 레벨(314)에 대응하는 경로 부분을 통해 차량을 운전할 때, 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 자신의 이메일 메시지들을 가청 형식으로 및 이메일들(322)의 요약으로 수신하기를 원하는지를 문의할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자는 자신의 이메일 메시지를 수신하기 위해 도로에서 눈을 떼지 않아도 되므로, 디스플레이 장치에 이메일 메시지를 표시하지 않음으로써 산만함 수를 줄이고 전력 소비를 경감할 수 있다. 사용자는 자동 비서 애플리케이션이 이메일들의 요약을 제시할 것을 요청(예컨대, "내게 이메일을 보낸 사람과 이메일 제목 알려주십시오")할 수 있거나, 자동 비서 애플리케이션은 사용자와 자동 비서 애플리케이션 간의 과거 인터랙션에 기초하여 사용자가 얼마나 많은 이메일을 듣고자 하는지를 추론할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 이전에 자동 비서 애플리케이션에 미개봉 이메일들 각각의 첫 두 문장 만을 읽도록 요청했을 수 있다. 따라서, 사용자가 운전하고 있는 동안 인게이지먼트 레벨이 감소하면, 자동 비서 애플리케이션은 개봉된 이메일 각각의 첫 몇 개 문장을 청각 적으로 제시하는 이메일 통지를 제공하기로 선택할 수 있다.
경로로의 특정 부분에서, 사용자는 자동 비서 애플리케이션에 의해 예측되는 제 4 인게이지먼트 레벨(316)을 표명할 수 있다. 제 4 인게이지먼트 레벨(316)은 다른 인게이지먼트 레벨보다 작을 수 있으므로, 사용자는 자신이 수행하는 활동에 특별히 바쁘지 않음을 자동 비서 애플리케이션에 통지한다. 결과적으로, 자동 비서 애플리케이션은 차량 운전 동안 이전에 제공되지 않았던 나머지 통지들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 제 4 인게이지먼트 레벨(316)에 대응하는 경로 부분(예를 들어, 적색 등에서 정지, 진입로에 주차 등)에 있을 때 게임 통지(324)를 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 제 4 인게이지먼트 레벨(316)이 다른 인게이지먼트 레벨보다 낮기 때문에, 통지들이 수신되는 양식은 사용자가 유사한 통지들(예를 들어, 디스플레이 장치에 제시된 게임 통지들)을 수신한 이전 시간과 비교하여 불변할 수 있다.
도 4는 경로를 통해 차량을 운전하는 동안 사용자가 표명할 것으로 예상될 수 있거나 혹은 표명하도록 요구받는 인게이지먼트 레벨에 적어도 부분적으로 기초하여 메시지를 사용자에게 제공하는 방법(400)을 도시한다. 방법(400)은 비서 애플리케이션, 컴퓨팅 장치 및/또는 사용자에게 통지 및/또는 메시지를 제공할 수 있는 하나 이상의 장치에 의해 수행될 수 있다. 방법(400)은 자동 비서 애플리케이션에서, 컴퓨팅 장치를 포함하는 차량을 통해 목적지로 여행하는 사용자에게 향하는 메시지를 수신하는 블록(402)을 포함할 수 있다. 차량에 포함된 컴퓨팅 장치는 자동 비서 애플리케이션에 액세스할 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 차량 컴퓨팅 장치에 적어도 부분적으로 저장될 수 있고 그리고/또는 하나 이상의 직접 또는 간접 네트워크 접속을 통해 차량 컴퓨팅 장치와 통신하는 원격 컴퓨팅 장치에 적어도 부분적으로 저장될 수 있다.
방법(400)은 목적지까지의 여행 경로에 기초하여 경로 복잡성 데이터를 결정하는 블록(404)을 더 포함할 수 있다. 경로 복잡성 데이터는 경로의 제 1 부분 동안 사용자가 차량을 운전하기 위한 제 1의 예측된 인게이지먼트 레벨을 식별할 수 있다. 경로 복잡성 데이터는 자동 비서 애플리케이션 및/또는 자동 비서 애플리케이션과 통신하는 인게이지먼트 예측 엔진에 의해 생성될 수 있다. 경로 복잡성 데이터는 목적지까지의 여행 경로의 속성들에 기초하여 구체적으로 결정될 수 있다. 이러한 속성들은 회전 수, 예상 속도 변화 수, 경로에 영향을 미칠 것으로 예상되는 날씨, 경로에 영향을 줄 것으로 예측되는 교통량, 경로와 관련된 고도 변화, 경로에 있는 교차로 수, 교통 표지 수 또는 경로를 운전하는 데 필요한 법적 요건들의 수 및/또는 운전하기에 다소 복잡하게 만들 수 있는 경로의 다른 특징을 포함할 수 있다. 경로의 속성들은 자동 비서 애플리케이션을 호스팅하는 장치에 의해 저장된 데이터 및/또는 별도의 장치에서 사용 가능하지만 경로에 관한 정보를 갖는 엔티티와 관련된 데이터로부터 식별될 수 있다.
방법(400)은 또한 경로의 제 1 부분이 차량에 의해 통과되었다고 결정하는 블록(406)을 포함할 수 있다. 차량이 경로의 제 1 부분을 통과하는 동안 자동 비서 애플리케이션에 의해 메시지가 수신될 수 있다. 예를 들어, 메시지는 사용자의 지인과 관련된 별도의 컴퓨팅 장치로부터 전송되는 SMS 메시지 또는 문자 메시지 일 수 있다. 사용자가 경로의 제 1 부분을 통해 차량을 운전하거나 달리 운전하는 동안, 메시지는 자동 비서 애플리케이션에서 별도의 컴퓨팅 장치로부터 수신될 수 있다.
방법(400)은 경로의 제 2 부분에 대한 제 2의 예측된 인게이지먼트 레벨을 결정하는 블록(408)을 추가로 포함할 수 있다. 제 2의 예측된 인게이지먼트 레벨은 제 1의 예측된 인게이지먼트 레벨보다 낮을 수 있다. 예를 들어, 제 1의 예측된 인게이지먼트 레벨은 제 2의 예측된 인게이지먼트 레벨의 점수보다 높은 점수 또는 메트릭으로 특성화될 수 있다. 따라서, 경로의 제 1 부분은 더 복잡할 수 있고, 더 많은 기동을 포함하고, 환경 조건에 의해 더 많은 영향을 받을 수 있고/있거나 사용자의 제 2 부분에 대해 결정된 인게이지먼트 레벨보다 높은 인게이지먼트 레벨을 필요로 할 수 있다. 예를 들어, 경로의 제 1 부분은 라운드의 제 2 부분보다 더 많은 교차로를 가질 수 있고/있거나 경로의 제 1 부분은 경로의 제 2 부분보다 많은 회전구간을 포함할 수 있다.
또한, 방법(400)은 제 2의 예측된 인게이지먼트 레벨에 적어도 부분적으로 기초하여, 차량의 컴퓨팅 장치로 하여금 메시지의 적어도 일부 또는 메시지의 요약을 사용자가 경로의 제 2 부분을 네비게이팅하고 있는 동안 사용자에게 출력하게 하는 블록(410)을 포함할 수 있다. 다시 말해서, 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 경로의 제 1 부분을 운전하는 동안 메시지가 수신되었지만 자동 비서 애플리케이션은 그 메시지는 사용자가 경로의 제 1 부분을 운전하는 동안 사용자를 산만하게 할 것을 인식했다. 또한, 그 후 자동 비서 애플리케이션은 운전하기 위해 사용자로부터의 인게이지먼트이 덜 필요한 경로의 후속 부분(즉, 경로의 제 2 부분)을 식별하였다. 그 후, 자동 비서 애플리케이션은 사용자가 경로의 제 2 부분을 운전하는 동안 메시지가 수신되도록 메시지의 제공을 수정하거나 제시를 지연시켰다.
도 5는 예측되거나 결정된 동작적 인게이지먼트 및/또는 애플리케이션 인게이지먼트의 레벨에 기초하여 사용자에게 통지를 제공하는 방법(500)을 도시한다. 방법(500)은 자동 비서 애플리케이션, 컴퓨팅 장치 및/또는 메시지 또는 통지를 사용자에게 전송할 수 있는 하나 이상의 장치에 의해 수행될 수 있다. 방법(500)은 자동 비서 애플리케이션에 의해, 사용자에 의해 선택된 경로를 수신하는 블록(502)을 포함할 수 있다. 이 경로는 자동 비서 애플리케이션에 액세스 가능한 컴퓨팅 장치를 포함하는 차량을 통해 사용자에 의해 완료될 여행에 대응하는 경로이다. 이 여행은 사용자의 친구가 소유하는 집으로의 여행일 수 있고, 사용자는 자동 비서 애플리케이션 및/또는 차량의 컴퓨팅 장치에 의해 제공되는 지시들을 사용하여 자신의 차량을 그 집으로 운전할 수 있다.
방법(500)은 경로의 상이한 부분들에 기초하여 사용자의 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨을 생성하는 블록(504)을 더 포함할 수 있다. 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨은 여행 또는 경로의 상이한 부분들 동안 차량을 운전하기 위해 사용자가 발휘하거나 발휘할 것으로 예상되는 다양한 주목 량을 정량화할 수 있다. 예를 들어, 특정 거리 또는 기간 내에 다수의 회전구간을 포함하는 경로 부분은 특정 거리 또는 기간내에서 다수의 회전구간을 포함하지 않거나 적은 수의 회전구간을 포함하는 경로 부분보다 더 높은 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨에 대응할 수 있다.
방법(500)은 또한 자동 비서 애플리케이션에 액세스 가능한 하나 이상의 애플리케이션들로부터 자동 비서 애플리케이션에 수신된 통지들을 식별하는 블록(506)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 통지들은 다양한 상이한 양식들을 통해 사용자에게 미디어를 제공하는 다양한 상이한 애플리케이션들에 의해 제공될 수 있거나 이에 대응할 수 있다. 상이한 양식들은 오디오, 비디오, 정지 이미지, 텍스트, 증강 현실, 스트리밍 방송, 진동과 같은 물리적 지각 및/또는 사용자가 통지를 수신할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다.
방법(500)은 식별된 통지들에 기초하여 사용자의 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨을 생성하는 블록(508)을 추가로 포함할 수 있다. 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨들은 사용자가 적어도 통지들을 수신하거나 통지들에 응답할 때 사용자가 발휘할 수 있는 다양한 인지량 또는 예상되는 인지량을 정량화할 수 있다. 예를 들어, 사용자에 의해 구두로 제공되는 특정 콘텐츠를 갖는 문자 메시지에 응답하기 위한 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨은 친구로부터의 전화를 수락하기 위한 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨보다 높을 수 있다. 다른 예로서, 웹 서비스에 의해 또는 문자 메시지를 통해 제공되는 이미지를 보기위한 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨은 차량 데이터를 회사 또는 제 3자 에이전트 애플리케이션에 전송하도록 자동 비서 애플리케이션에 허락을 제공하는 것보다 높을 수 있다.
방법(500)은 식별된 통지들 중 적어도 하나의 통지를 경로의 상이한 부분들 중 적어도 한 부분과 상관시키는 블록(510)을 더 포함할 수 있다. 이러한 상관은 적어도, 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨과 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨 간의 비교에 기초할 수 있다. 다시 말해서, 자동 비서 애플리케이션은 경로의 다른 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨을 통지와 관련된 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨과 비교할 수 있다. 그 후, 자동 비서 애플리케이션은 경로의 특정 부분들에서 사용자에게 제공하기에 적합한 통지들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 최소로 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨과 관련된 경로 부분은 사용자가 해당 경로 부분을 운전하는 동안 특별히 인게이지먼트지 않을 것으로 예측되기 때문에 식별된 임의의 통지와 상관될 수 있다. 그러나, 최고로 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨과 관련된 경로 부분은 최소로 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨과 관련된 하나 이상의 통지들과 상관될 수 있다. 전술한 상관은 사용자가 그 경로 부분을 운전하는 동안 증가된 인게이지먼트 레벨을 표명할 것이라는 가정에 기초할 수 있으며, 따라서 어느 정도의 인게이지먼트를 요구하는 통지들은 사용자를 산만하게할 수 있다.
또한, 방법(500)은 차량이 경로의 상이한 부분들 중 적어도 하나의 부분을 통과할 때 차량의 컴퓨팅 장치로 하여금 식별된 통지들 중 적어도 하나의 통지를 제공하게 하는 블록(512)을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 통지는 원래 자동 비서 애플리케이션을 제출한 것과는 별도의 매체로 전체적으로, 부분적으로, 요약된 포맷으로 제공될 수 있고 그리고/또는 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨 및/또는 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨을 기초로 하는 일부 수정된 제공을 갖는 포맷으로 제공될 수 있다.
도 6은 그 메시지의 콘텐츠 및 자동 비서 애플리케이션에 이용 가능한 데이터에 기초하여 사람으로부터의 메시지에 자동으로 응답하는 방법(600)을 도시한다. 방법(600)은 자동 비서 애플리케이션, 컴퓨팅 장치 및/또는 컴퓨팅 장치에서 수신된 메시지에 대한 응답을 제공할 수 있는 하나 이상의 장치에 의해 수행될 수 있다. 방법(600)은 자동 비서 애플리케이션에서 사용자가 참여하는 여행과 관련된 콘텐츠를 포함하는 메시지를 수신하는 블록(602)을 포함할 수 있다. 사용자는 자동 비서 애플리케이션에 액세스할 수 있는 컴퓨팅 장치를 포함하는 차량을 사용하여 여행에 참여할 수 있다. 또한, 이 메시지는 사람, 회사, 및/또는 컴퓨팅 장치에 전송될 수 있는 메시지를 생성할 수 있는 임의의 다른 엔티티와 관련된 별개의 컴퓨팅 장치에 의해 제공되거나 이 장치로부터 나올 수 있다.
방법(600)은 메시지로부터 여행 또는 차량과 관련된 하나 이상의 질의를 식별하는 블록(604)을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 가족, 친구 및 다른 지인들 사이의 문자 메시지에서와 같이 다양한 콘텐츠를 포함하는 메시지를 수신할 수 있다. 이 메시지의 콘텐츠는 예컨대, "이봐, 우리는 방금 영화관에 도착했는데, 이곳은 포장되어 있어. 여기에 언제쯤 올 것 같아? ”를 포함할 수 있다. 자동 비서 애플리케이션은 메시지를 파싱하여 질의 및 비 질의에 해당하는 콘텐츠를 식별할 수 있다. 예를 들어, 자동 지원 애플리케이션은 응답을 요청하고 있음을 나타내는 질문들 (예컨대, 누가, 무엇을, 언제, 어디서, 어떻게 등) 및/또는 문자(예컨대,"?")에 해당하는 단어들을 분석하여 메시징에서의 질의들을 식별할 수 있다. 또한, 자동 비서 애플리케이션은 식별된 질의들을 필터링 및/또는 분류하여 자동 비서 애플리케이션이 사용자를 대신하여 식별된 질의들에 대한 응답을 생성할 수 있는지를 결정할 수 있다.
방법(600)은 또한 컴퓨팅 장치에 이용 가능한 데이터에 액세스하는 블록(606)을 포함할 수 있다. 데이터는 차량 또는 사용자의 여행 또는 경로와 관련될 수 있다. 예를 들어, 자동 비서 애플리케이션은 예상 도착 시간 및 사용자의 목적지를 식별하는 네비게이션 데이터에 액세스할 수 있다. 자동 비서 애플리케이션은 목적지 또는 목적지 근처의 위치들을 (예를 들어, 목적지에 대응하는 지리적 위치 데이터를 사용하여) 검색하여 목적지가 메시지에서 식별된 위치(예를 들어, 영화관)에 근접한 지를 식별할 수 있다. 전술한 예에 따르면, 자동 비서 애플리케이션은 목적지 또는 그 근처의 위치들을 검색할 수 있고, 목적지가 영화관에 해당하거나 영화관에 근접하게 위치한 곳에 해당한다고 판단할 수 있다. 결과적으로, 자동 비서 애플리케이션은 자동 비서 애플리케이션에 의해 수신된 메시지에 제공된 하나 이상의 질의에 응답하기 위해 이용 가능한 데이터를 가질 수 있다.
방법(600)은 하나 이상의 질의의 데이터 및 콘텐츠에 기초하여, 데이터가 사용자에 의해 제공되는 명시적인 콘텐츠없이 하나 이상의 질의에 응답하기에 적합한 정보를 식별함을 결정하는 블록(608)을 추가로 포함할 수 있다. 다시 말해서, 자동 비서 애플리케이션은 자동 비서 애플리케이션에 액세스 가능한 데이터가 응답 메시지로 구현되거나 변환될 수 있다고 결정할 수 있다. 예를 들어, 내비게이션 데이터에서 식별된 목적지는 수신된 메시지에서 식별된 하나 이상의 질의를 이행하거나 응답하기에 충분하도록 자동 비서 애플리케이션에 의해 결정될 수 있다. 또한, 명시적인 콘텐츠는 사용자가 텍스트로 변환되어 원래 수신된 메시지의 발신자에게 메시지를 다시 전송하기 위한 콘텐츠로서 구현되도록 의도된 구두 또는 구두 언어를 지칭할 수 있다.
방법(600)은 데이터에 기초하여 응답 메시지를 생성하는 블록(610)을 더 포함할 수 있다. 응답 메시지에는 사용자의 명시적인 콘텐츠가 없다. 다시 말해서, 응답 메시지는 선택적으로 원래 메시지를 수신함에 응답하여 자동 비서 애플리케이션에 의해 독점적으로 생성될 수 있다. 또한, 응답 메시지는 선택적으로 자동 비서 애플리케이션에 액세스 가능한 하나 이상의 애플리케이션 및/또는 장치로부터 식별된 데이터를 통합할 수 있다. 예를 들어, 응답 메시지는 차량을 목적지로 운전하기 위해 사용자에 의해 사용되는 내비게이션 데이터에 구현된 목적지를 식별할 수 있다.
방법(600)은 응답 메시지가 원래 수신된 메시지를 자동 비서 애플리케이션에 전송한 별도의 컴퓨팅 장치로 전송되게 하는 블록(612)을 추가로 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 응답 메시지는 사용자에게 메시지의 응답이 전송되었음을 통지함이 없이 발신자에게 전송될 수 있다. 다른 구현들에서, 자동 비서 애플리케이션은 자동 비서 애플리케이션이 발신자로부터 메시지를 수신했음을 사용자에게통지할 수 있으며, 선택적으로 발신자에게 응답할 수 있는 허가를 얻은 후에 사용자로부터의 어떠한 입력 없이 발신자에게 응답할 수 있다. 또 다른 구현에서, 자동 비서 애플리케이션은 그 응답 메시지로 발신자에게 응답할 수 있고, 이어서 원래 수신된 메시지 및/또는 사용자를 대신하여 전송된 응답 메시지를 사용자에게 통지할 수 있다.
도 7은 예시적인 컴퓨터 시스템(710)의 블록도이다. 컴퓨터 시스템(710)은 전형적으로 버스 서브 시스템(712)을 통해 다수의 주변 장치와 통신하는 적어도 하나의 프로세서(714)를 포함한다. 이들 주변 장치는 예를 들어 메모리(725) 및 파일 저장 서브 시스템(726), 사용자 인터페이스 출력 장치(720), 사용자 인터페이스 입력 장치(722) 및 네트워크 인터페이스 서브 시스템(716)을 포함하는 저장 서브 시스템(724)을 포함할 수 있다. 입력 및 출력 장치는 컴퓨터 시스템(710)과의 사용자 인터랙션을 허용한다. 네트워크 인터페이스 서브 시스템(716)은 외부 네트워크에 인터페이스를 제공하고 다른 컴퓨터 시스템에서 대응하는 인터페이스 장치에 연결된다.
사용자 인터페이스 입력 장치(722)는 키보드, 마우스, 트랙볼, 터치 패드 또는 그래픽 태블릿과 같은 포인팅 장치, 스캐너, 디스플레이에 통합된 터치 스크린, 음성 인식 시스템, 마이크 및/또는 기타 유형의 입력 장치와 같은 오디오 입력 장치를 포함할 수 있다. 일반적으로, "입력 장치"라는 용어의 사용은 모든 가능한 유형의 장치 및 컴퓨터 시스템(710) 또는 통신 네트워크에 정보를 입력하는 방법을 포함하는 것으로 의도된다.
사용자 인터페이스 출력 장치(720)는 디스플레이 서브 시스템, 프린터, 팩스기, 또는 오디오 출력 장치와 같은 비-시각적 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이 서브 시스템은 음극선관(CRT), 액정 디스플레이(LCD)와 같은 평판 장치, 투영 장치, 또는 시각적 이미지를 생성하기 위한 다른 메커니즘을 포함할 수 있다. 디스플레이 서브 시스템은 또한 오디오 출력 장치를 통한 것과 같은 비-시각적 디스플레이를 제공할 수 있다. 일반적으로, "출력 장치"라는 용어의 사용은 모든 가능한 유형의 장치 및 컴퓨터 시스템(710)으로부터 사용자 또는 다른 머신 또는 컴퓨터 시스템에 정보를 출력하는 방법을 포함하도록 의도된다.
저장 서브 시스템(724)은 본 명세서에 설명된 일부 또는 모든 모듈의 기능을 제공하는 프로그래밍 및 데이터 구성을 저장한다. 예를 들어, 저장 서브 시스템(724)은 방법(400), 방법(500), 방법(600), 상태도(300)의 선택된 양태를 수행하고 그리고/또는 서버 장치(102), 원격 장치(112), 인게이지먼트 예측 엔진(110), 자동 비서(104), 개인용 컴퓨팅 장치(140), 차량 컴퓨팅 장치(122), 접촉 컴퓨팅 장치(130), 원격 장치(202), 원격 장치(208), 차량 컴퓨팅 장치(212) 또는 개인용 컴퓨팅 장치들 중 하나 이상을 구현하는 로직을 포함한다.
이들 소프트웨어 모듈은 일반적으로 프로세서(714)에 의해 단독으로 또는 다른 프로세서와의 조합으로 실행된다. 저장 서브 시스템(724)에 사용되는 메모리(725)는 프로그램 실행 동안 명령들 및 데이터의 저장을 위한 메인 랜덤 액세스 메모리(RAM)(730) 및 정해진 명령들이 저장된 판독 전용 메모리(ROM)(732)를 포함하는 다수의 메모리를 포함할 수 있다. 파일 저장 서브 시스템(726)은 프로그램 및 데이터 파일들을 위한 영구 저장을 제공할 수 있으며, 하드 디스크 드라이브, 플로피 디스크 드라이브 및 관련 이동식 매체, CD-ROM 드라이브, 광학 드라이브 또는 이동식 매체 카트리지를 포함할 수 있다. 특정 구현들의 기능을 구현하는 모듈은 파일 저장 서브 시스템(726)에 의해 저장 서브 시스템(724) 또는 프로세서(들)(714)에 의해 액세스 가능한 다른 머신들에 저장될 수 있다.
버스 서브 시스템(712)은 컴퓨터 시스템(710)의 다양한 컴포넌트들 및 서브 시스템들이 의도된 대로 서로 통신하게 하는 메커니즘을 제공한다. 버스 서브 시스템(712)이 단일 버스로서 개략적으로 도시되어 있지만, 버스 서브 시스템의 대안적인 구현은 다중 버스를 사용할 수 있다.
컴퓨터 시스템(710)은 워크스테이션, 서버, 컴퓨팅 클러스터, 블레이드 서버, 서버 팜, 또는 임의의 다른 데이터 처리 시스템 또는 컴퓨팅 장치를 포함하는 다양한 유형일 수 있다. 컴퓨터 및 네트워크의 끊임없이 변화하는 특성으로 인해, 도 7에 도시된 컴퓨터 시스템(710)의 설명은 일부 구현을 설명하기 위해 특정 예로서만 의도된 것이다. 컴퓨터 시스템(710)의 많은 다른 구성들은 도 7에 도시된 컴퓨터 시스템보다 더 많거나 적은 컴포넌트를 가질 수 있다.
본 명세서에 기술된 시스템이 사용자(본 명세서에서 종종 "참여자"라고 지칭됨)에 관한 개인 정보를 수집하거나 개인 정보를 이용할 수 있는 상황에서, 사용자에게는 프로그램들 또는 특징들(features)이 사용자 정보(예를 들어, 사용자의 소셜 네트워크, 소셜 액션 또는 활동, 직업, 사용자의 선호도 또는 사용자의 현재 지리적 위치에 관한 정보)를 수집하는지 여부를 제어하거나 콘텐츠 서버로부터 사용자와 더욱 관련이 있는 콘텐츠를 수신할지 여부 및/또는 방법을 제어할 기회가 제공될 수 있다. 또한, 특정 데이터는 개인 식별 정보가 제거되도록 저장 또는 사용하기 전에 하나 이상의 방식으로 처리될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 신원은 사용자에 대한 개인 식별 정보가 결정되지 않도록 처리될 수 있거나, (예를 들어 도시, 우편 번호 또는 주 레벨과 같은) 지리적 위치 정보가 획득되는 경우 사용자의 특정 지리적 위치를 확인될 수 없도록 사용자의 지리적 위치가 일반화될 수 있다 사용자의 특정 지리적 위치를 확인할 수 없다. 따라서, 사용자는 사용자에 관한 정보가 수집되고/되거나 사용되는 방법을 제어할 수 있다.
214: 차량 데이터 216: 경로 처리
218: 애플리케이션 통지 220: 사용자에게로의 메시지
222: 애플리케이션 필터 224: 메시지 메타데이터
226: 연락처 순위 결정 228: 메시지 질의들을 식별
230: 애플리케이션 인게이지먼트 추정 232: 시각적 통지
234: 통지 선택 236: 발신자 순위 증가
238: 자동응답 질의 240: 자동응답 선택
242: 응답 메시지 생성 244: 자동응답 메시지

Claims (19)

  1. 하나 이상의 프로세서들에 의해 구현되는 방법으로서,
    컴퓨팅 디바이스를 포함하는 차량을 통해 사용자가 네비게이팅할 경로를 수신하는 단계;
    상기 경로의 복수의 부분들 각각에 대한, 사용자의 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨을 생성하는 단계, 상기 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨들 각각은 상기 경로의 부분들 중 해당 부분 동안 상기 사용자가 차량을 네비게이팅하기 위해 기울일 예측된 주목량(predicted amount of attention)을 정량화하며;
    제 3자 애플리케이션에 의해 생성된 전자 통지(electronic notification)를 수신하는 단계;
    상기 전자 통지에 대한 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨을 생성하는 단계, 상기 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨은 상기 전자 통지를 확인하거나 상기 전자 통지에 응답할 때 사용자가 기울일 예측된 인식량(predicted amount of cognition)을 정량화하며;
    상기 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨과 상기 예측된 애플리케이션의 인게이지먼트 레벨과의 비교에 기초하여, 상기 전자 통지를 상기 경로의 부분들 중 특정 경로 부분과 상관시키는 단계; 및
    상기 전자 통지를 상기 특정 경로 부분과 상관시킴에 기초하여, 상기 차량의 컴퓨팅 디바이스로 하여금 상기 차량이 상기 특정 경로 부분을 이동 중일 때 상기 전자 통지에 기초한 출력을 제공하게 하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 특정 경로 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨을 생성하는 단계는,
    상기 특정 경로 부분을 네비게이팅하기 위한 하나 이상의 차량 조작들에 대한 카테고리를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 특정 경로 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨을 생성하는 단계는,
    상기 전자 통지와 관련된 하나 이상의 애플리케이션 입력 또는 애플리케이션 출력에 대한 카테고리를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 특정 경로 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨에 기초하여, 상기 전자 통지에 기초한 출력을 제공하기 위한 출력 양식을 결정하는 단계를 더 포함하며,
    상기 컴퓨팅 디바이스로 하여금 상기 전자 통지에 기초한 출력을 제공하게 하는 단계는, 결정된 출력 양식을 이용하여 상기 컴퓨팅 디바이스로 하여금 콘텐츠를 출력하게 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 출력 양식을 결정하는 단계는 상기 전자 통지의 하나 이상의 속성에 또한 기초하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 특정 경로 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨에 기초하여, 상기 컴퓨팅 디바이스로 하여금 출력으로서,
    상기 전자 통지의 전체,
    상기 전자 통지의 요약된 버전, 또는
    상기 전자 통지가 사용자를 대신하여 응답되었다는 확인
    을 제공할지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 컴퓨팅 디바이스로서,
    하나 이상의 프로세서; 및
    명령을 저장하도록 구성된 메모리를 포함하고, 상기 명령들은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금:
    컴퓨팅 디바이스를 포함하는 차량을 통해 사용자가 네비게이팅할 경로를 수신하는 동작;
    상기 경로의 복수의 부분들 각각에 대한, 사용자의 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨을 생성하는 동작, 상기 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨들 각각은 상기 경로의 부분들 중 해당 부분 동안 상기 사용자가 차량을 네비게이팅하기 위해 기울일 예측된 주목량(predicted amount of attention)을 정량화하며;
    제 3자 애플리케이션에 의해 생성된 전자 통지(electronic notification)를 수신하는 동작;
    상기 전자 통지에 대한 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨을 생성하는 동작, 상기 예측된 애플리케이션 인게이지먼트 레벨은 상기 전자 통지를 확인하거나 상기 전자 통지에 응답할 때 사용자가 기울일 예측된 인식량(predicted amount of cognition)을 정량화하며;
    상기 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨과 상기 예측된 애플리케이션의 인게이지먼트 레벨과의 비교에 기초하여, 상기 전자 통지를 상기 경로의 부분들 중 특정 경로 부분과 상관시키는 동작; 및
    상기 전자 통지를 상기 특정 경로 부분과 상관시킴에 기초하여, 상기 차량의 컴퓨팅 디바이스로 하여금 상기 차량이 상기 특정 경로 부분을 이동 중일 때 상기 전자 통지에 기초한 출력을 제공하게 하는 동작
    을 포함하는 동작들을 수행하게 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 디바이스.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 특정 경로 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨을 생성하는 동작은,
    상기 특정 경로 부분을 네비게이팅하기 위한 하나 이상의 차량 조작들에 대한 카테고리를 식별하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 디바이스.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 특정 경로 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨을 생성하는 동작은,
    상기 전자 통지와 관련된 하나 이상의 애플리케이션 입력 또는 애플리케이션 출력에 대한 카테고리를 식별하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 디바이스.
  10. 제7항에 있어서, 상기 동작들은 또한,
    상기 특정 경로 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨에 기초하여, 상기 전자 통지에 기초한 출력을 제공하기 위한 출력 양식을 결정하는 동작을 포함하며,
    상기 컴퓨팅 디바이스로 하여금 상기 전자 통지에 기초한 출력을 제공하게 하는 동작은, 결정된 출력 양식을 이용하여 상기 컴퓨팅 디바이스로 하여금 콘텐츠를 출력하게 하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 디바이스.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 출력 양식을 결정하는 동작은 상기 전자 통지의 하나 이상의 속성에 또한 기초하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 디바이스.
  12. 제7항에 있어서, 상기 동작들은 또한,
    상기 특정 경로 부분에 대한 예측된 동작적 인게이지먼트 레벨에 기초하여, 상기 컴퓨팅 디바이스로 하여금 출력으로서,
    상기 전자 통지의 전체,
    상기 전자 통지의 요약된 버전, 또는
    상기 전자 통지가 사용자를 대신하여 응답되었다는 확인
    을 제공할지 여부를 결정하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨팅 디바이스.
  13. 하나 이상의 프로세서들에 의해 구현되는 방법으로서,
    자동 비서 애플리케이션에 대한 액세스를 제공하는 컴퓨팅 디바이스에서, 사용자가 활동에 참여하고 있을 때 메시지를 수신하는 단계,
    상기 메시지는 별도의 사용자에 의해 작동되는 별도의 컴퓨팅 디바이스로부터 상기 컴퓨팅 디바이스의 사용자에게 전달되고,
    상기 컴퓨팅 디바이스는 사용자가 참여하고 있는 활동 및 사용자가 활동에 참여하고 있을 때 사용자가 나타내는 인게이지먼트 레벨을 특징짓는 활동 데이터를 포함하고;
    상기 활동 데이터에 기초하고 상기 메시지를 수신함에 응답하여, 수신된 메시지에 포함된 질의가 활동과 관련되어 있음을 결정하는 단계;
    질의가 활동과 관련되어 있다는 결정에 기초하여, 상기 메시지에 대한 응답을 촉진하기 위해 사용자에 의해 제공되는 명시적인 사용자 인터페이스 입력 없이 질의에 응답하기 위한 기준을 만족시키는 정보를 상기 활동 데이터가 식별한다고 결정하는 단계;
    활동 데이터가 상기 기준을 만족하는 정보를 식별한다는 결정에 기초하여, 활동 데이터에 의해 식별된 정보에 기초하는 응답 메시지를 생성하는 단계;
    응답 메시지를 생성하는 것에 기초하여, 응답 메시지가 상기 별도의 컴퓨팅 디바이스로 전송되게 하는 단계;
    사용자가 활동에 참여하고 있는 동안 상기 메시지에 관한 통지의 제공을 상기 자동 비서 애플리케이션이 제한하게 하기 위한 하나 이상의 임계 인게이지먼트 레벨을 상기 인게이지먼트 레벨이 만족한다고 결정하는 단계; 및
    상기 인게이지먼트 레벨이 하나 이상의 임계 인게이지먼트 레벨을 만족함에 기초하여, 상기 컴퓨팅 디바이스로 하여금 사용자가 활동에 더 이상 참여하지 않을 때까지 상기 통지의 렌더링을 제한하게 하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 활동과 관련된 질의에 대한 하나 이상의 응답들을 생성하는데 상기 정보가 이용될 수 있다라고 자동 비서 애플리케이션이 결정하는 경우, 상기 정보는 질의에 응답하기 위한 기준을 만족시키는 것을 특징으로 하는 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 인게이지먼트 레벨이 하나 이상의 임계 인게이지먼트 레벨을 만족함에 기초하여, 상기 컴퓨팅 디바이스로 하여금 사용자가 활동에 참여하고 있는 동안 상기 통지의 다른 버전을 렌더링하기 위한 양식을 선택하게 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 통지는 상기 사용자가 활동에 대한 참여를 중단한 후에 상이한 양식을 통해 상기 컴퓨팅 디바이스에 의해 렌더링되는 것을 특징으로 하는 방법.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 정보는 특정 시간에 활동을 수행하려는 사용자의 의도를 특징지으며, 그리고 상기 질의는 상기 활동에 대한 특정 시간을 제공하도록 사용자를 유도하는 것을 특징으로 하는 방법.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 질의가 활동과 관련되어 있다고 결정하는 단계는,
    상기 수신된 메시지에 포함된 질의에 해당하는 카테고리를 식별하는 단계; 및
    카테고리를 식별함에 기초하여, 상기 카테고리가 활동을 특징짓는 활동 데이터에 대응한다라고 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 디바이스로 하여금 사용자에게 문의(inquiry)를 제공하게 하는 단계를 더 포함하고,
    상기 문의는, 응답 메시지에 포함될 콘텐츠를 사용자가 명시적으로 언급함이 없이도 상기 자동 비서 애플리케이션이 상기 응답 메시지에 응답하는 것이 허용되는지에 관하여 상기 사용자로부터의 허가를 요청하는 것을 특징으로 하는 방법.
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Families Citing this family (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10430894B2 (en) 2013-03-21 2019-10-01 Khoros, Llc Gamification for online social communities
US10902462B2 (en) 2017-04-28 2021-01-26 Khoros, Llc System and method of providing a platform for managing data content campaign on social networks
US10999278B2 (en) 2018-10-11 2021-05-04 Spredfast, Inc. Proxied multi-factor authentication using credential and authentication management in scalable data networks
US10785222B2 (en) 2018-10-11 2020-09-22 Spredfast, Inc. Credential and authentication management in scalable data networks
US10346449B2 (en) 2017-10-12 2019-07-09 Spredfast, Inc. Predicting performance of content and electronic messages among a system of networked computing devices
US11050704B2 (en) 2017-10-12 2021-06-29 Spredfast, Inc. Computerized tools to enhance speed and propagation of content in electronic messages among a system of networked computing devices
US11570128B2 (en) 2017-10-12 2023-01-31 Spredfast, Inc. Optimizing effectiveness of content in electronic messages among a system of networked computing device
US11470161B2 (en) 2018-10-11 2022-10-11 Spredfast, Inc. Native activity tracking using credential and authentication management in scalable data networks
US10368333B2 (en) 2017-11-20 2019-07-30 Google Llc Dynamically adapting provision of notification output to reduce user distraction and/or mitigate usage of computational resources
US10601937B2 (en) * 2017-11-22 2020-03-24 Spredfast, Inc. Responsive action prediction based on electronic messages among a system of networked computing devices
US10594773B2 (en) 2018-01-22 2020-03-17 Spredfast, Inc. Temporal optimization of data operations using distributed search and server management
US11061900B2 (en) 2018-01-22 2021-07-13 Spredfast, Inc. Temporal optimization of data operations using distributed search and server management
JP7059092B2 (ja) * 2018-04-25 2022-04-25 京セラ株式会社 電子機器及び処理システム
US11050835B2 (en) * 2018-09-27 2021-06-29 International Business Machines Corporation Generating contextual user responses
KR102571345B1 (ko) * 2018-10-01 2023-08-29 현대자동차주식회사 차량 및 차량의 제어방법
US10855657B2 (en) 2018-10-11 2020-12-01 Spredfast, Inc. Multiplexed data exchange portal interface in scalable data networks
US11226833B2 (en) * 2018-11-12 2022-01-18 International Business Machines Corporation Determination and initiation of a computing interface for computer-initiated task response
US10672249B1 (en) 2019-05-06 2020-06-02 Cambridge Mobile Telematics Inc. Determining, scoring, and reporting mobile phone distraction of a driver
US10759441B1 (en) * 2019-05-06 2020-09-01 Cambridge Mobile Telematics Inc. Determining, scoring, and reporting mobile phone distraction of a driver
US10931540B2 (en) 2019-05-15 2021-02-23 Khoros, Llc Continuous data sensing of functional states of networked computing devices to determine efficiency metrics for servicing electronic messages asynchronously
KR20210071618A (ko) * 2019-12-06 2021-06-16 현대자동차주식회사 갓길 주차 상태 정보를 이용한 경로 탐색 방법 및 시스템
CN115210692A (zh) * 2020-02-28 2022-10-18 谷歌有限责任公司 用于数字动作执行的接口和模式选择
US11871228B2 (en) 2020-06-15 2024-01-09 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. System and method of manufacturer-approved access to vehicle sensor data by mobile application
US11128589B1 (en) 2020-09-18 2021-09-21 Khoros, Llc Gesture-based community moderation
US11438289B2 (en) 2020-09-18 2022-09-06 Khoros, Llc Gesture-based community moderation
US11438282B2 (en) 2020-11-06 2022-09-06 Khoros, Llc Synchronicity of electronic messages via a transferred secure messaging channel among a system of various networked computing devices
US11924375B2 (en) 2021-10-27 2024-03-05 Khoros, Llc Automated response engine and flow configured to exchange responsive communication data via an omnichannel electronic communication channel independent of data source
US11627100B1 (en) 2021-10-27 2023-04-11 Khoros, Llc Automated response engine implementing a universal data space based on communication interactions via an omnichannel electronic data channel
US11714629B2 (en) 2020-11-19 2023-08-01 Khoros, Llc Software dependency management
US20220237072A1 (en) * 2021-01-28 2022-07-28 Uber Technologies, Inc. Hierarchical failure recovery for a network-based service using statechart objects
US11882232B2 (en) 2021-04-09 2024-01-23 International Business Machines Corporation Tiered audio notifications based on surrounding context
US11885632B2 (en) * 2021-04-15 2024-01-30 Google Llc Conditional preparation for automated assistant input from a user in a vehicle

Family Cites Families (45)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4092829B2 (ja) 1999-11-17 2008-05-28 株式会社デンソー カーナビゲーション装置
EP1263146B1 (en) * 2001-05-28 2006-03-29 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. In-vehicle communication device and communication control method
JP2003348193A (ja) 2002-05-24 2003-12-05 Nissan Motor Co Ltd 自動車用電話装置
JP4072853B2 (ja) * 2003-06-06 2008-04-09 アルパイン株式会社 ナビゲーション装置
JP2005001533A (ja) 2003-06-12 2005-01-06 Denso Corp 車載電子メール着信通知装置および電子メール送信装置
US7463972B2 (en) * 2003-09-26 2008-12-09 Aisin Aw Co., Ltd. Navigation apparatus and method
US20080021632A1 (en) * 2004-06-25 2008-01-24 Kouji Amano Traffic Condition Report Device, System Thereof, Method Thereof, Program For Executing The Method, And Recording Medium Containing The Program
JP2007051932A (ja) 2005-08-18 2007-03-01 Matsushita Electric Ind Co Ltd カーナビゲーション装置
US9318108B2 (en) 2010-01-18 2016-04-19 Apple Inc. Intelligent automated assistant
JP4957999B2 (ja) 2007-05-30 2012-06-20 いすゞ自動車株式会社 電子メール受信装置及び電子メール送受信システム
JP2009253807A (ja) 2008-04-09 2009-10-29 Denso Corp 車載ハンズフリー装置および車両用ナビゲーション装置
US8706404B2 (en) * 2008-09-29 2014-04-22 Navteq B.V. Navigation features for obtaining fuel before returning a rental vehicle
JP5293489B2 (ja) 2009-08-07 2013-09-18 トヨタ自動車株式会社 運転支援装置
US20110185390A1 (en) * 2010-01-27 2011-07-28 Robert Bosch Gmbh Mobile phone integration into driver information systems
KR101314308B1 (ko) * 2010-02-26 2013-10-02 한국전자통신연구원 운항체의 운항 상황별 운항경로정보를 이용한 교통관제장치 및 그 방법
JP2011229097A (ja) 2010-04-23 2011-11-10 Panasonic Corp 無線通信システム、無線通信装置、及び無線通信装置制御方法
US8275351B1 (en) * 2010-05-26 2012-09-25 Cellco Partnership Systems and method for automating a response from a mobile station
WO2013029258A1 (en) 2011-08-31 2013-03-07 Qoros Automotive Co., Ltd. System and method for managing incoming messages in a vehicle
US20140309853A1 (en) * 2013-04-15 2014-10-16 Flextronics Ap, Llc Vehicle diagnostics and roadside assistance
US9674331B2 (en) * 2012-06-08 2017-06-06 Apple Inc. Transmitting data from an automated assistant to an accessory
US20140022121A1 (en) * 2012-07-17 2014-01-23 Lockheed Martin Corporation Navigating in areas of uncertain positioning data
US9576574B2 (en) * 2012-09-10 2017-02-21 Apple Inc. Context-sensitive handling of interruptions by intelligent digital assistant
CN103051803A (zh) * 2012-12-28 2013-04-17 海南舟悠科技有限公司 一种在驾驶车辆中自动处理手机来电及信息的方法及系统
US9223837B2 (en) * 2013-03-14 2015-12-29 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Computer-based method and system for providing active and automatic personal assistance using an automobile or a portable electronic device
KR101904293B1 (ko) * 2013-03-15 2018-10-05 애플 인크. 콘텍스트-민감성 방해 처리
EP2814229B1 (en) 2013-06-12 2018-09-12 BlackBerry Limited Method of processing an incoming communication signal at a mobile communication device
JP5928439B2 (ja) 2013-11-08 2016-06-01 トヨタ自動車株式会社 交差点情報生成装置および車両用処理装置
JP6369028B2 (ja) * 2014-01-27 2018-08-08 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 経路探索システム、経路探索方法及びコンピュータプログラム
JP2015169472A (ja) 2014-03-05 2015-09-28 三菱電機株式会社 車載機器制御装置、システムおよび方法
EP2930469A1 (de) * 2014-04-09 2015-10-14 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur Bereitstellung prädiktiver Zielpositionen und/oder prädiktiver Routen zur Erreichung einer Zielposition und Navigationssystem
JP6425607B2 (ja) 2014-05-20 2018-11-21 株式会社因幡電機製作所 帯状導体接続用座金、配電盤及び帯状導体への電線接続方法
JP6271730B2 (ja) * 2014-06-30 2018-01-31 株式会社東芝 通知情報をフィルタリングするための電子機器および方法
JP2016012292A (ja) 2014-06-30 2016-01-21 株式会社デンソー ナビゲーションシステム、ナビゲーション装置、携帯情報端末、目的地設定方法および目的地送信方法
US9554355B2 (en) * 2014-07-29 2017-01-24 Ebay Inc. Methods and systems for providing notifications based on user activity data
US10009738B2 (en) 2014-12-23 2018-06-26 Palo Alto Research Center Incorporated System and method for determining an appropriate time for providing a message to a driver
JP6192126B2 (ja) 2015-04-16 2017-09-06 トヨタ自動車株式会社 着信通知制御システム
CN107531244B (zh) * 2015-04-21 2020-04-21 松下知识产权经营株式会社 信息处理系统、信息处理方法、以及记录介质
KR101687543B1 (ko) * 2015-04-27 2016-12-19 엘지전자 주식회사 디스플레이 장치 및 그 제어방법
US9638542B2 (en) * 2015-05-28 2017-05-02 Alpine Electronics, Inc. Method and system of route scheduling and presenting route-based fuel information
JP6342856B2 (ja) 2015-07-31 2018-06-13 トヨタ自動車株式会社 車両制御装置
JP6692650B2 (ja) 2016-02-02 2020-05-13 株式会社デンソーテン 情報処理装置および情報処理方法
JP6778872B2 (ja) * 2016-06-28 2020-11-04 パナソニックIpマネジメント株式会社 運転支援装置及び運転支援方法
US20180063282A1 (en) * 2016-08-29 2018-03-01 Lenovo Enterprise Solutions (Singapore) Pte. Ltd. Generating automatic responses to requests for information
WO2018100725A1 (ja) * 2016-12-02 2018-06-07 三菱電機株式会社 自動運転制御計画策定装置および自動運転制御計画の策定方法
US10368333B2 (en) 2017-11-20 2019-07-30 Google Llc Dynamically adapting provision of notification output to reduce user distraction and/or mitigate usage of computational resources

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