KR20230086526A - Electronic device and method for providing content based on emotion of user - Google Patents

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KR20230086526A
KR20230086526A KR1020210175246A KR20210175246A KR20230086526A KR 20230086526 A KR20230086526 A KR 20230086526A KR 1020210175246 A KR1020210175246 A KR 1020210175246A KR 20210175246 A KR20210175246 A KR 20210175246A KR 20230086526 A KR20230086526 A KR 20230086526A
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Abstract

일 실시 예에 따른 전자 장치의 적어도 하나의 프로세서는 제1 콘텐트가 제1 외부 전자 장치에서 재생되는 동안, 상기 제1 외부 전자 장치와 구별되는 제2 외부 전자 장치로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를, 상기 통신 회로를 이용하여, 수신하고, 상기 수신된 제1 정보에 기반하여, 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별하고, 상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하고, 및 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 것에 응답하여, 상기 제1 외부 전자 장치로, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청하도록 설정될 수 있다. 한편, 인공지능 모델을 이용하여 상기 전자 장치의 사용자의 감정에 기반하여 콘텐트를 제공하기 위한 방법을 수행할 수도 있다. At least one processor of the electronic device according to an embodiment, while the first content is reproduced in the first external electronic device, receives user data obtained from the user from a second external electronic device distinct from the first external electronic device. Second information about the type of the user's emotion corresponding to the user data is received by using the communication circuit, and based on the received first information, according to a designated period. and, in response to identifying that the value of the emotion of the user identified based on the second information is maintained within a specified range, obtaining one or more second contents, and obtaining the one or more second contents. In response to doing so, it may be configured to request display of a visual object for guiding reproduction of one of the obtained one or more second contents to the first external electronic device. Meanwhile, a method for providing content based on the emotion of the user of the electronic device may be performed using an artificial intelligence model.

Description

사용자의 감정에 기반하여 콘텐트를 제공하기 위한 전자 장치 및 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR PROVIDING CONTENT BASED ON EMOTION OF USER} Electronic device and method for providing content based on user's emotion {ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR PROVIDING CONTENT BASED ON EMOTION OF USER}

아래의 설명들은, 사용자의 감정에 기반하여 콘텐트를 제공하기 위한 전자 장치 및 방법에 관한 것이다. The descriptions below relate to an electronic device and method for providing content based on a user's emotion.

사람의 음성, 표정, 및 생체 신호 중 적어도 하나를 통해 사람의 감정을 식별하기 위한 기술인 감정 인식 기술이 논의되고 있다. 기계 학습 및 인공지능을 이용한 감정 인식 기술에 대한 연구 개발이 진행 중이다. 전자 장치는 사용자의 감정을 인식하고, 사용자의 감정에 기반하여 동작하도록 설정될 수 있다. Emotion recognition technology, which is a technology for identifying a person's emotion through at least one of a person's voice, expression, and bio-signal, is being discussed. Research and development on emotion recognition technology using machine learning and artificial intelligence is in progress. An electronic device may be set to recognize a user's emotion and operate based on the user's emotion.

전자 장치는 사용자 이력(user history)에 기반하여 적어도 하나의 콘텐트들을 사용자에게 추천할 수 있다. 전자 장치는 사용자의 콘텐트 시청 기록에 기반하여, 적어도 하나의 콘텐트들을 사용자에게 추천할 수 있다. 사용자의 콘텐트 시청 기록 뿐만 아니라, 사용자의 감정에 기반하여 식별된 적어도 하나의 콘텐트들을 사용자에게 추천하기 위한 전자 장치의 동작이 요구된다. The electronic device may recommend at least one piece of content to the user based on user history. The electronic device may recommend at least one piece of content to the user based on the user's content viewing record. An operation of an electronic device for recommending at least one piece of content identified to the user based on the user's emotion as well as the user's content viewing record is required.

본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 상술한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problem to be achieved in this document is not limited to the above-mentioned technical problem, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below. .

다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는, 통신 회로, 및 상기 통신 회로와 작동적으로 결합된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 제1 콘텐트가 제1 외부 전자 장치에서 재생되는 동안, 상기 제1 외부 전자 장치와 구별되는 제2 외부 전자 장치로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를, 상기 통신 회로를 이용하여, 수신하고, 상기 수신된 제1 정보에 기반하여, 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별하고, 상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하고, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 것에 응답하여, 상기 제1 외부 전자 장치로, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청하도록 설정될 수 있다. An electronic device according to various embodiments includes a communication circuit, and at least one processor operably coupled to the communication circuit, wherein the at least one processor is configured to perform a playback of first content in a first external electronic device. , Receiving first information, including user data obtained from a user, from a second external electronic device that is distinguished from the first external electronic device, using the communication circuit, and based on the received first information , According to a specified period, identifying second information about the type of the user's emotion corresponding to the user data, and determining that the value of the user's emotion identified based on the second information is maintained within a specified range. In response to the identification, acquiring one or more second contents, and in response to acquiring the one or more second contents, playing one of the one or more acquired second contents with the first external electronic device. It can be set to request the display of a visual object for guiding.

다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치의 방법은, 제1 콘텐트가 제1 외부 전자 장치에서 재생되는 동안, 상기 제1 외부 전자 장치와 구별되는 제2 외부 전자 장치로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를, 통신 회로를 이용하여, 수신하는 동작, 상기 수신된 제1 정보에 기반하여, 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별하는 동작, 상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 동작, 및 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 것에 응답하여, 상기 제1 외부 전자 장치로, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청하는 동작을 포함할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, a method of an electronic device includes user data obtained from a user from a second external electronic device distinct from the first external electronic device while first content is reproduced in the first external electronic device. operation of receiving, using a communication circuit, first information about the type of emotion of the user corresponding to the user data according to a designated period based on the received first information; Identifying, obtaining one or more second contents in response to identifying that the value of the user's emotion identified based on the second information is maintained within a specified range, and obtaining one or more second contents. In response to the acquisition, an operation of requesting display of a visual object for guiding playback of one of the obtained one or more second contents to the first external electronic device.

다양한 실시 예들에 따른, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체(non-transitory computer readable storage medium)는, 통신 회로를 가지는(with) 전자 장치의 프로세서에 의해 실행될 시, 제1 콘텐트가 제1 외부 전자 장치에서 재생되는 동안, 상기 제1 외부 전자 장치와 구별되는 제2 외부 전자 장치로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를, 상기 통신 회로를 이용하여, 수신하고, 상기 수신된 제1 정보에 기반하여, 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별하고, 상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하고, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 것에 응답하여, 상기 제1 외부 전자 장치로, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청하도록 상기 전자 장치를 야기하는 인스트럭션들을 포함하는 하나 이상의 프로그램들을 저장할 수 있다. According to various embodiments, a non-transitory computer readable storage medium, when executed by a processor of an electronic device having a communication circuit, stores first content in a first external electronic device. While being reproduced, first information including user data obtained from a user is received from a second external electronic device that is distinguished from the first external electronic device by using the communication circuit, and the received first information is received. Based on the specified period, second information about the type of the user's emotion corresponding to the user data is identified, and the value for the user's emotion identified based on the second information is specified within a range Responsive to identifying that it is maintained in, obtaining one or more second contents, and in response to obtaining the one or more second contents, to the first external electronic device, one of the obtained one or more second contents. may store one or more programs containing instructions that cause the electronic device to request the display of a visual object for guiding the playback of the video.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 사용자 데이터(예를 들어, 생체 신호 데이터, 안면 데이터, 음성 데이터 또는 입력 데이터)에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 타입을 식별할 수 있다. 전자 장치는 사용자의 감정에 대한 타입에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 타입을 변경 또는 유지하기 위한 적어도 하나의 콘텐트를 식별할 수 있다. 전자 장치는 외부 전자 장치에게, 사용자의 적어도 하나의 콘텐트 중 하나를 재생하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청할 수 있다. According to an embodiment, the electronic device may identify a user's emotion type based on user data (eg, biosignal data, face data, voice data, or input data). Based on the user's emotion type, the electronic device may identify at least one content for changing or maintaining the user's emotion type. The electronic device may request the external electronic device to display a visual object for reproducing one of at least one user's content.

본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects obtainable in the present disclosure are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned may be clearly understood by those skilled in the art from the description below. will be.

도 1은 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치, 제1 외부 전자 장치, 및 제2 외부 전자 장치를 포함하는 환경을 도시한다.
도 3은 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 간소화된 블록도(simplified block diagram)이다.
도 4는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 5는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 6은 다양한 실시 예들에 따른 사용자의 감정에 대한 타입의 예가 도시된다.
도 7a 내지 도 7d는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8a 내지 8c는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.
도 9a 및 도 9b는 다양한 실시 예들에 따른 제1 외부 전자 장치에서 표시되는 시각적 객체의 예를 도시한다.
1 is a block diagram of an electronic device in a network environment, according to various embodiments.
2 illustrates an environment including an electronic device, a first external electronic device, and a second external electronic device according to various embodiments of the present disclosure.
3 is a simplified block diagram of an electronic device according to various embodiments.
4 is a flowchart illustrating an operation of an electronic device according to various embodiments.
5 is a flowchart illustrating an operation of an electronic device according to various embodiments.
6 illustrates an example of a user's emotion type according to various embodiments.
7A to 7D are diagrams for explaining an operation of an electronic device according to various embodiments.
8A to 8C illustrate examples of operations of an electronic device according to various embodiments.
9A and 9B illustrate examples of visual objects displayed in a first external electronic device according to various embodiments.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment, according to various embodiments.

도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.Referring to FIG. 1 , in a network environment 100, an electronic device 101 communicates with an electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or through a second network 199. It may communicate with at least one of the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to one embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 . According to an embodiment, the electronic device 101 includes a processor 120, a memory 130, an input module 150, an audio output module 155, a display module 160, an audio module 170, a sensor module ( 176), interface 177, connection terminal 178, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196 , or the antenna module 197 may be included. In some embodiments, in the electronic device 101, at least one of these components (eg, the connection terminal 178) may be omitted or one or more other components may be added. In some embodiments, some of these components (eg, sensor module 176, camera module 180, or antenna module 197) are integrated into a single component (eg, display module 160). It can be.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.The processor 120, for example, executes software (eg, the program 140) to cause at least one other component (eg, hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can control and perform various data processing or calculations. According to one embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 transfers instructions or data received from other components (e.g., sensor module 176 or communication module 190) to volatile memory 132. , processing commands or data stored in the volatile memory 132 , and storing resultant data in the non-volatile memory 134 . According to one embodiment, the processor 120 may include a main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor) or a secondary processor 123 (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit ( NPU: neural processing unit (NPU), image signal processor, sensor hub processor, or communication processor). For example, when the electronic device 101 includes the main processor 121 and the auxiliary processor 123, the auxiliary processor 123 may use less power than the main processor 121 or be set to be specialized for a designated function. can The secondary processor 123 may be implemented separately from or as part of the main processor 121 .

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))과 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다. The secondary processor 123 may, for example, take the place of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or the main processor 121 is active (eg, running an application). ) state, together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (eg, the display module 160, the sensor module 176, or the communication module 190) It is possible to control at least some of functions or states related to. According to one embodiment, the auxiliary processor 123 (eg, image signal processor or communication processor) may be implemented as part of other functionally related components (eg, camera module 180 or communication module 190). there is. According to an embodiment, the auxiliary processor 123 (eg, a neural network processing device) may include a hardware structure specialized for processing an artificial intelligence model. AI models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 101 itself where the artificial intelligence model is performed, or may be performed through a separate server (eg, the server 108). The learning algorithm may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning or reinforcement learning, but in the above example Not limited. The artificial intelligence model may include a plurality of artificial neural network layers. Artificial neural networks include deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), restricted boltzmann machines (RBMs), deep belief networks (DBNs), bidirectional recurrent deep neural networks (BRDNNs), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the foregoing, but is not limited to the foregoing examples. The artificial intelligence model may include, in addition or alternatively, software structures in addition to hardware structures.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다. The memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120 or the sensor module 176) of the electronic device 101 . The data may include, for example, input data or output data for software (eg, program 140) and commands related thereto. The memory 130 may include volatile memory 132 or non-volatile memory 134 .

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다. The program 140 may be stored as software in the memory 130 and may include, for example, an operating system 142 , middleware 144 , or an application 146 .

입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다. The input module 150 may receive a command or data to be used by a component (eg, the processor 120) of the electronic device 101 from the outside of the electronic device 101 (eg, a user). The input module 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, a key (eg, a button), or a digital pen (eg, a stylus pen).

음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.The sound output module 155 may output sound signals to the outside of the electronic device 101 . The sound output module 155 may include, for example, a speaker or a receiver. The speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback. A receiver may be used to receive an incoming call. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from the speaker or as part of it.

디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다. The display module 160 may visually provide information to the outside of the electronic device 101 (eg, a user). The display module 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector and a control circuit for controlling the device. According to one embodiment, the display module 160 may include a touch sensor set to detect a touch or a pressure sensor set to measure the intensity of force generated by the touch.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.The audio module 170 may convert sound into an electrical signal or vice versa. According to one embodiment, the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device connected directly or wirelessly to the electronic device 101 (eg: Sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or a headphone).

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다. The sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 or an external environmental state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do. According to one embodiment, the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a bio sensor, It may include a temperature sensor, humidity sensor, or light sensor.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.The interface 177 may support one or more designated protocols that may be used to directly or wirelessly connect the electronic device 101 to an external electronic device (eg, the electronic device 102). According to one embodiment, the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.The connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 may be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102). According to one embodiment, the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.The haptic module 179 may convert electrical signals into mechanical stimuli (eg, vibration or motion) or electrical stimuli that a user may perceive through tactile or kinesthetic senses. According to one embodiment, the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.The camera module 180 may capture still images and moving images. According to one embodiment, the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.The power management module 188 may manage power supplied to the electronic device 101 . According to one embodiment, the power management module 188 may be implemented as at least part of a power management integrated circuit (PMIC), for example.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.The battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101 . According to one embodiment, the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, or a fuel cell.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다. The communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 108). Establishment and communication through the established communication channel may be supported. The communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication. According to one embodiment, the communication module 190 is a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg, : a local area network (LAN) communication module or a power line communication module). Among these communication modules, a corresponding communication module is a first network 198 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (eg, a legacy communication module). It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a telecommunications network such as a computer network (eg, a LAN or a WAN). These various types of communication modules may be integrated as one component (eg, a single chip) or implemented as a plurality of separate components (eg, multiple chips). The wireless communication module 192 uses subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199. The electronic device 101 may be identified or authenticated.

무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO(full dimensional MIMO)), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.The wireless communication module 192 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, NR access technology (new radio access technology). NR access technologies include high-speed transmission of high-capacity data (enhanced mobile broadband (eMBB)), minimization of terminal power and access of multiple terminals (massive machine type communications (mMTC)), or high reliability and low latency (ultra-reliable and low latency (URLLC)). -latency communications)) can be supported. The wireless communication module 192 may support a high frequency band (eg, mmWave band) to achieve a high data rate, for example. The wireless communication module 192 uses various technologies for securing performance in a high frequency band, such as beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), and full-dimensional multiplexing. Technologies such as input/output (full dimensional MIMO (FD-MIMO)), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna may be supported. The wireless communication module 192 may support various requirements defined for the electronic device 101, an external electronic device (eg, the electronic device 104), or a network system (eg, the second network 199). According to one embodiment, the wireless communication module 192 is a peak data rate for eMBB realization (eg, 20 Gbps or more), a loss coverage for mMTC realization (eg, 164 dB or less), or a U-plane latency for URLLC realization (eg, Example: downlink (DL) and uplink (UL) each of 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less) may be supported.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다. The antenna module 197 may transmit or receive signals or power to the outside (eg, an external electronic device). According to one embodiment, the antenna module 197 may include an antenna including a radiator formed of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (eg, PCB). According to one embodiment, the antenna module 197 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is selected from the plurality of antennas by the communication module 190, for example. can be chosen A signal or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the selected at least one antenna. According to some embodiments, other components (eg, a radio frequency integrated circuit (RFIC)) may be additionally formed as a part of the antenna module 197 in addition to the radiator.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.According to various embodiments, the antenna module 197 may form a mmWave antenna module. According to one embodiment, the mmWave antenna module includes a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first surface (eg, a lower surface) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, array antennas) disposed on or adjacent to a second surface (eg, a top surface or a side surface) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals of the designated high frequency band. can do.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.At least some of the components are connected to each other through a communication method between peripheral devices (eg, a bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)) and signal ( e.g. commands or data) can be exchanged with each other.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다. According to an embodiment, commands or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199 . Each of the external electronic devices 102 or 104 may be the same as or different from the electronic device 101 . According to an embodiment, all or part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more external electronic devices among the external electronic devices 102 , 104 , or 108 . For example, when the electronic device 101 needs to perform a certain function or service automatically or in response to a request from a user or another device, the electronic device 101 instead of executing the function or service by itself. Alternatively or additionally, one or more external electronic devices may be requested to perform the function or at least part of the service. One or more external electronic devices receiving the request may execute at least a part of the requested function or service or an additional function or service related to the request, and deliver the execution result to the electronic device 101 . The electronic device 101 may provide the result as at least part of a response to the request as it is or additionally processed. To this end, for example, cloud computing, distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used. The electronic device 101 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing. In another embodiment, the external electronic device 104 may include an internet of things (IoT) device. Server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks. According to one embodiment, the external electronic device 104 or server 108 may be included in the second network 199 . The electronic device 101 may be applied to intelligent services (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(예를 들어, 도 1의 서버(108))는 제1 콘텐트가 제1 외부 전자 장치에서 재생되는 동안, 제1 외부 전자 장치와 구별되는 제2 외부 전자 장치로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를 수신할 수 있다. 전자 장치는 제1 정보에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별할 수 있다. 전자 장치는 제2 정보에 기반하여 식별된 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득할 수 있다. 전자 장치는 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 제1 외부 전자 장치에게 요청할 수 있다. According to an embodiment, the electronic device (eg, the server 108 of FIG. 1 ) transmits information from a second external electronic device distinct from the first external electronic device while the first content is reproduced in the first external electronic device. , first information including user data obtained from the user may be received. Based on the first information, the electronic device may identify second information about the user's emotion type. The electronic device may obtain one or more pieces of second content in response to identifying that the value of the user's emotion identified based on the second information is maintained within a specified range. The electronic device may request the first external electronic device to display a visual object for guiding reproduction of one of the one or more second contents.

상술한 실시 예를 위한 전자 장치(또는 전자 장치의 프로세서)의 동작이 이하에서 설명될 수 있다. 이하에서 설명되는 전자 장치는 도 1의 서버(108)에 상응할 수 있다. The operation of the electronic device (or processor of the electronic device) for the above-described embodiment may be described below. The electronic device described below may correspond to the server 108 of FIG. 1 .

도 2는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치, 제1 외부 전자 장치, 및 제2 외부 전자 장치를 포함하는 환경을 도시한다.2 illustrates an environment including an electronic device, a first external electronic device, and a second external electronic device according to various embodiments of the present disclosure.

도 2를 참조하면, 환경(200)은 전자 장치(210), 제1 외부 전자 장치(201), 및 제2 외부 전자 장치(202)를 포함할 수 있다. 전자 장치(210)는 도 1의 서버(108)에 상응할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(202) 및 제2 외부 전자 장치(202)는 도 1의 전자 장치(101)에 상응할 수 있다. Referring to FIG. 2 , an environment 200 may include an electronic device 210 , a first external electronic device 201 , and a second external electronic device 202 . Electronic device 210 may correspond to server 108 of FIG. 1 . The first external electronic device 202 and the second external electronic device 202 may correspond to the electronic device 101 of FIG. 1 .

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(210)는 제1 외부 전자 장치(201)와 연결을 수립할 수 있다. 전자 장치(210)는 다양한 콘텐트들을 저장할 수 있다. 전자 장치(210)는 제1 외부 전자 장치(201)에서 다양한 콘텐트 중 적어도 하나의 콘텐트를 재생하기 위해, 적어도 하나의 콘텐트(예를 들어, 제1 콘텐트)를 포함하는 신호를 제1 외부 전자 장치(201)에게 송신할 수 있다. According to an embodiment, the electronic device 210 may establish a connection with the first external electronic device 201 . The electronic device 210 may store various contents. The electronic device 210 transmits a signal including at least one content (eg, first content) to the first external electronic device 201 to reproduce at least one of various contents. (201).

일 실시 예에 따르면, 제1 외부 전자 장치(201)는 디스플레이를 포함할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 전자 장치(210)로부터 수신된 적어도 하나의 콘텐트를 재생하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 콘텐트를 재생하기 위한 사용자 입력을 식별할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 사용자로부터 제1 콘텐트를 재생하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 사용자 입력에 기반하여, 전자 장치(210)에게 제1 콘텐트를 재생하기 위한 정보(예를 들어, 제1 콘텐트)를 요청할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 콘텐트를 재생하기 위한 정보(예를 들어, 제1 콘텐트)를 전자 장치(210)로부터 수신할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 콘텐트를 재생하기 위한 정보에 기반하여, 전자 장치(210)로부터 제1 콘텐트를 재생할 수 있다. According to an embodiment, the first external electronic device 201 may include a display. The first external electronic device 201 may be used to reproduce at least one piece of content received from the electronic device 210 . For example, the first external electronic device 201 may identify a user input for reproducing the first content. The first external electronic device 201 may receive a user input for reproducing the first content from the user. The first external electronic device 201 may request information (eg, first content) for reproducing the first content from the electronic device 210 based on a user input. The first external electronic device 201 may receive information (eg, first content) for reproducing the first content from the electronic device 210 . The first external electronic device 201 may reproduce the first content from the electronic device 210 based on information for reproducing the first content.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(210)는 제2 외부 전자 장치(202)와 연결을 수립할 수 있다. 전자 장치(210)는 제2 외부 전자 장치(202)로부터 제1 외부 전자 장치(201)와 관련된 사용자 데이터를 획득할 수 있다. 제2 외부 전자 장치(202)는 획득한 사용자 데이터를 전자 장치(210)에게 송신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 데이터는 사용자의 생체 신호 데이터, 사용자의 안면 데이터, 사용자의 음성 데이터, 및 사용자의 입력 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the electronic device 210 may establish a connection with the second external electronic device 202 . The electronic device 210 may obtain user data related to the first external electronic device 201 from the second external electronic device 202 . The second external electronic device 202 may transmit the acquired user data to the electronic device 210 . For example, the user data may include at least one of the user's bio-signal data, the user's face data, the user's voice data, and the user's input data.

일 실시 예에 따르면, 제2 외부 전자 장치(202)는 제1 외부 전자 장치(202)와 연결을 수립할 수 있다. 예를 들어, 제2 외부 전자 장치(202)는 다양한 통신 기법을 통해 제1 외부 전자 장치(201)와 연결을 수립할 수 있다. 일 예로, 제2 외부 전자 장치(202)는 블루투스(bluetooth) 또는 무선 랜(wireless local area network, WLAN)을 통해 제1 외부 전자 장치(201)와 연결을 수립할 수 있다. 예를 들어, 제2 외부 전자 장치(202)는 획득된 사용자 데이터를 제1 외부 전자 장치(201)에게 송신할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 제2 외부 전자 장치(202)로부터 수신한 사용자 데이터를 전자 장치(210)에게 송신할 수 있다. According to an embodiment, the second external electronic device 202 may establish a connection with the first external electronic device 202 . For example, the second external electronic device 202 may establish a connection with the first external electronic device 201 through various communication techniques. For example, the second external electronic device 202 may establish a connection with the first external electronic device 201 through Bluetooth or a wireless local area network (WLAN). For example, the second external electronic device 202 may transmit the acquired user data to the first external electronic device 201 . The first external electronic device 201 may transmit user data received from the second external electronic device 202 to the electronic device 210 .

일 실시 예에 따르면, 제2 외부 전자 장치(202)는 복수의 외부 장치들을 포함할 수 있다. 복수의 외부 장치들은 각각 사용자 데이터를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 복수의 외부 장치들 중 제1 장치(예를 들어, 바이오 센서를 포함하는 장치)는 사용자의 생체 신호 데이터(예를 들어, 심박수 또는 혈압)를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 복수의 외부 장치들 중 제2 장치(예를 들어, 카메라를 포함하는 장치)는 사용자의 안면 데이터를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 복수의 외부 장치들 중 제3 장치(예를 들어, 마이크를 포함하는 장치)는 사용자의 음성 데이터를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 복수의 외부 장치들 중 제4 장치(예를 들어, 사용자 입력을 수신하기 위한 장치)는 사용자 입력 데이터를 식별하기 위해 사용될 수 있다. According to an embodiment, the second external electronic device 202 may include a plurality of external devices. Each of a plurality of external devices may be used to identify user data. For example, a first device (eg, a device including a biosensor) among a plurality of external devices may be used to identify biosignal data (eg, heart rate or blood pressure) of the user. Among the plurality of external devices, a second device (eg, a device including a camera) may be used to identify facial data of the user. Among the plurality of external devices, a third device (eg, a device including a microphone) may be used to identify user voice data. Among the plurality of external devices, a fourth device (eg, a device for receiving user input) may be used to identify user input data.

일 실시 예에 따르면, 제2 외부 전자 장치(202)는 적어도 하나의 외부 장치와 연결될 수 있다. 예를 들어, 제2 외부 전자 장치(202)로부터 획득된 사용자 데이터는 제2 외부 전자 장치(202)와 연결된 적어도 하나의 외부 장치로부터 각각 획득된 사용자 데이터를 포함할 수 있다. 제2 외부 전자 장치(202)는 적어도 하나의 외부 장치로부터 각각 획득된 사용자 데이터(예를 들어, 생체 신호 데이터, 음성 데이터, 안면 데이터, 또는 사용자 입력 데이터)를 수신할 수 있다. 제2 외부 전자 장치(202)는 적어도 하나의 외부 장치로부터 사용자 데이터를 수신함으로써, 사용자 데이터를 획득할 수 있다. According to an embodiment, the second external electronic device 202 may be connected to at least one external device. For example, the user data obtained from the second external electronic device 202 may include user data obtained from at least one external device connected to the second external electronic device 202 . The second external electronic device 202 may receive user data (eg, biosignal data, voice data, facial data, or user input data) obtained from at least one external device. The second external electronic device 202 may obtain user data by receiving user data from at least one external device.

일 실시 예에 따르면, 제1 외부 전자 장치(201)는 제2 외부 전자 장치(202)의 기능의 적어도 일부 또는 전부를 수행할 수 있다. 예를 들어, 제1 외부 전자 장치(201)는 사용자 데이터를 획득할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 획득된 사용자 데이터를 전자 장치(210)에게 송신할 수 있다. According to an embodiment, the first external electronic device 201 may perform at least some or all of the functions of the second external electronic device 202 . For example, the first external electronic device 201 may obtain user data. The first external electronic device 201 may transmit the acquired user data to the electronic device 210 .

일 실시 예에 따르면, 제1 외부 전자 장치(202)는 전자 장치(210)의 기능의 적어도 일부 또는 전부를 수행할 수 있다. 예를 들어, 제1 외부 전자 장치(201)는 복수의 콘텐트들을 저장할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 저장된 복수의 콘텐트들 중 적어도 하나를 재생할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 사용자 데이터에 기반하여, 복수의 콘텐트들 중 적어도 하나를 식별할 수 있다. According to an embodiment, the first external electronic device 202 may perform at least some or all of the functions of the electronic device 210 . For example, the first external electronic device 201 may store a plurality of contents. The first external electronic device 201 may reproduce at least one of a plurality of stored contents. The first external electronic device 201 may identify at least one of a plurality of contents based on user data.

도 3은 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 간소화된 블록도(simplified block diagram)이다. 3 is a simplified block diagram of an electronic device according to various embodiments.

도 3을 참조하면, 전자 장치(210)는 도 1의 서버(108)에 상응할 수 있다. 전자 장치(210)는 프로세서(310), 통신 회로(320), 및/또는 메모리(330)를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 전자 장치(210)는 프로세서(310), 통신 회로(320) 및 메모리(330) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310), 통신 회로(320) 및 메모리(330) 중 적어도 일부는 실시 예에 따라 생략될 수 있다. Referring to FIG. 3 , the electronic device 210 may correspond to the server 108 of FIG. 1 . The electronic device 210 may include a processor 310 , a communication circuit 320 , and/or a memory 330 . According to an embodiment, the electronic device 210 may include at least one of a processor 310, a communication circuit 320, and a memory 330. For example, at least some of the processor 310, the communication circuit 320, and the memory 330 may be omitted according to embodiments.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 도 1의 프로세서(120)에 상응할 수 있다. 프로세서(310)는 통신 회로(320) 및 메모리(330)와 작동적으로(operatively 또는 operably) 결합하거나(coupled with), 연결될(connect with) 수 있다. 프로세서(310)는 적어도 하나의 프로세서로 구성될 수 있다. 프로세서(310)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the processor 310 may correspond to the processor 120 of FIG. 1 . The processor 310 may be operatively or operably coupled with or connected with the communication circuitry 320 and the memory 330 . The processor 310 may include at least one processor. Processor 310 may include at least one processor.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 하나 이상의 인스트럭션에 기반하여 데이터를 처리하기 위한 하드웨어 컴포넌트를 포함할 수 있다. 데이터를 처리하기 위한 하드웨어 컴포넌트는, 예를 들어, ALU(Arithmetic and Logic Unit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 및/또는 CPU(Central Processing Unit)를 포함할 수 있다. According to one embodiment, the processor 310 may include a hardware component for processing data based on one or more instructions. Hardware components for processing data may include, for example, an Arithmetic and Logic Unit (ALU), a Field Programmable Gate Array (FPGA), and/or a Central Processing Unit (CPU).

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 메모리(330)에 저장된 인스트럭션들을 실행할 시, 전자 장치(210)의 동작을 야기하도록 설정될 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may be configured to cause the electronic device 210 to operate when executing instructions stored in the memory 330 .

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(210)는 통신 회로(320)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(320)는 도 1의 통신 모듈(190)에 상응할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(320)는 다양한 RAT(radio access technology)을 위해 사용될 수 있다. According to one embodiment, the electronic device 210 may include a communication circuit 320 . For example, the communication circuit 320 may correspond to the communication module 190 of FIG. 1 . For example, communication circuitry 320 may be used for various radio access technologies (RATs).

예를 들어, 통신 회로(320)는 제1 외부 전자 장치(201) 및/또는 제2 외부 전자 장치(202)와 통신하기 위해 사용될 수 있다. 일 예로, 프로세서(310)는 통신 회로(320)를 통해, 제1 외부 전자 장치(201)에서 콘텐트를 재생하기 위한 정보를 송신할 수 있다. 프로세서(310)는 통신 회로(320)를 통해 제2 외부 전자 장치(202)로부터 사용자 데이터를 수신할 수 있다. For example, the communication circuit 320 may be used to communicate with the first external electronic device 201 and/or the second external electronic device 202 . For example, the processor 310 may transmit information for reproducing content in the first external electronic device 201 through the communication circuit 320 . The processor 310 may receive user data from the second external electronic device 202 through the communication circuit 320 .

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(210)는 메모리(330)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(330)는 도 1의 메모리(130)에 상응할 수 있다. 예를 들어, 메모리(330)는 복수의 콘텐트들을 저장할 수 있다. 프로세서(310)는 메모리(330)에 저장된 복수의 콘텐트들 중 적어도 일부를 제1 외부 전자 장치(201)에게 송신할 수 있다. 다른 예를 들어, 메모리(330)는 제1 외부 전자 장치(201)에서 재생된 콘텐트 및 상기 재생된 콘텐트에 대한 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 정보를 저장할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 메모리(330)는 콘텐트가 재생되는 동안 지정된 주기에 따라 획득된 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 정보를 저장할 수 있다. According to an embodiment, the electronic device 210 may include a memory 330 . For example, memory 330 may correspond to memory 130 of FIG. 1 . For example, the memory 330 may store a plurality of contents. The processor 310 may transmit at least some of the plurality of contents stored in the memory 330 to the first external electronic device 201 . For another example, the memory 330 may store information about a type of content reproduced by the first external electronic device 201 and a user's emotion for the reproduced content. As another example, the memory 330 may store information about the type of user's emotion acquired according to a specified period while content is being reproduced.

도 4는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다. 이러한 방법은, 도 2 또는 도 3에 도시된 전자 장치(210) 및 전자 장치(210)의 프로세서(310)에 의해 실행될 수 있다.4 is a flowchart illustrating an operation of an electronic device according to various embodiments. This method may be executed by the electronic device 210 shown in FIG. 2 or 3 and the processor 310 of the electronic device 210 .

도 4를 참조하면, 동작 410에서, 프로세서(310)는 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 콘텐트가 제1 외부 전자 장치(201)에서 재생되는 동안, 제1 외부 전자 장치(201)와 구별되는 제2 외부 전자 장치(202)로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를, 통신 회로를 이용하여, 수신할 수 있다. Referring to FIG. 4 , in operation 410, the processor 310 may receive first information including user data. For example, while the first content is reproduced in the first external electronic device 201, the processor 310 obtains information from a user from a second external electronic device 202 that is distinct from the first external electronic device 201. The first information including the user data may be received using the communication circuit.

예를 들어, 프로세서(310)는 제1 콘텐트를 재생하는 디스플레이를 포함하는 제1 외부 전자 장치(201)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 제1 외부 전자 장치(201)는 텔레비전(television), 모니터(monitor), 또는 스마트폰(smart phone)을 포함할 수 있다. For example, the processor 310 may identify the first external electronic device 201 including a display that reproduces the first content. For example, the first external electronic device 201 may include a television, a monitor, or a smart phone.

일 실시 예에 따르면, 제1 외부 전자 장치(201)는 디스플레이를 포함할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 디스플레이를 통해 콘텐트를 재생하거나 콘텐트를 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 콘텐트의 재생을 위한 사용자 입력을 식별할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 콘텐트의 재생을 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 콘텐트의 재생을 위한 사용자 입력에 기반하여, 제1 콘텐트의 재생을 위한 정보를 전자 장치(210)에게 요청할 수 있다. 전자 장치(210)의 프로세서(310)는 제1 콘텐트 또는 제1 콘텐트의 재생을 위한 정보를 제1 외부 전자 장치(201)에게 송신할 수 있다. According to an embodiment, the first external electronic device 201 may include a display. The first external electronic device 201 may reproduce or display content through a display. For example, the first external electronic device 201 may identify a user input for reproducing the first content. The first external electronic device 201 may receive a user input for reproducing the first content. The first external electronic device 201 may request information for reproducing the first content from the electronic device 210 based on a user input for reproducing the first content. The processor 310 of the electronic device 210 may transmit the first content or information for reproducing the first content to the first external electronic device 201 .

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 외부 전자 장치(201)와 관련된 사용자 데이터를 획득하는 제2 외부 전자 장치(202)를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 외부 전자 장치(201)를 식별하는 것에 응답하여, 제1 외부 전자 장치(201)와 관련된 사용자 데이터를 획득하는 제2 외부 전자 장치(202)를 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may identify a second external electronic device 202 that obtains user data related to the first external electronic device 201 . For example, in response to identifying the first external electronic device 201, the processor 310 may identify a second external electronic device 202 that obtains user data related to the first external electronic device 201. can

일 실시 예에 따르면, 제2 외부 전자 장치(202)는 사용자 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제2 외부 전자 장치(202)는 스마트폰, 스마트워치, 카메라, 마이크, 또는 리모컨을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 데이터는 상기 사용자의 생체 신호 데이터, 상기 사용자의 안면 데이터, 상기 사용자의 음성 데이터, 및 상기 사용자의 입력 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 데이터는 사용자의 콘텐트 시청 기록, 사용자의 선호도, 또는 사용자의 피드백에 관한 정보를 더 포함할 수 있다. According to an embodiment, the second external electronic device 202 may obtain user data. For example, the second external electronic device 202 may include a smart phone, a smart watch, a camera, a microphone, or a remote control. For example, the user data may include at least one of the user's bio-signal data, the user's face data, the user's voice data, and the user's input data. According to an embodiment, the user data may further include information about the user's content viewing record, the user's preference, or the user's feedback.

일 실시 예에 따르면, 제1 외부 전자 장치(201)의 사용자는 제2 외부 전자 장치(202)의 사용자와 동일할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201) 및 제2 외부 전자 장치(202)는 동일한 사용자에 의해 사용될 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)가 제1 콘텐트를 재생하는 중, 제2 외부 전자 장치(202)는 사용자에 관한 사용자 데이터를 식별(또는 획득)할 수 있다. According to an embodiment, the user of the first external electronic device 201 may be the same as the user of the second external electronic device 202 . The first external electronic device 201 and the second external electronic device 202 may be used by the same user. While the first external electronic device 201 is reproducing the first content, the second external electronic device 202 may identify (or obtain) user data about the user.

일 실시 예에 따르면, 제1 외부 전자 장치(201)로부터 수신된, 제1 콘텐트의 재생을 위한 사용자 입력에 기반하여, 제2 외부 전자 장치(202)를 통해 사용자 데이터를 획득(또는 식별)할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 콘텐트의 재생을 위한 사용자 입력에 기반하여, 제2 외부 전자 장치(202)에게 사용자 데이터의 획득을 요청할 수 있다. 실시 예에 따라, 제2 외부 전자 장치(202)는 사용자 데이터의 획득에 대한 동의 여부를 나타내는 알림을 표시할 수 있다. 제2 외부 전자 장치(202)는 사용자 데이터의 획득에 대한 동의를 나타내는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 제2 외부 전자 장치(202)는 사용자 데이터의 획득에 대한 동의를 나타내는 사용자 입력에 기반하여, 사용자 데이터를 획득할 수 있다. 실시 예에 따라, 제2 외부 전자 장치(202)는 사용자 데이터의 획득에 대한 거절(또는 중단)을 나타내는 사용자 입력에 기반하여, 사용자 데이터를 획득하지 않을 수 있다. 예를 들어, 제2 외부 전자 장치(202)는 사용자 데이터의 획득에 대한 중단을 나타내는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 제2 외부 전자 장치(202)는 사용자 데이터를 획득하는 동작을 중단할 수 있다. According to an embodiment, user data may be obtained (or identified) through the second external electronic device 202 based on a user input for reproducing the first content received from the first external electronic device 201 . can The processor 310 may request acquisition of user data from the second external electronic device 202 based on a user input for reproducing the first content. According to an embodiment, the second external electronic device 202 may display a notification indicating whether to consent to the acquisition of user data. The second external electronic device 202 may receive a user input representing consent to acquisition of user data. The second external electronic device 202 may acquire user data based on a user input indicating consent to acquisition of user data. Depending on the embodiment, the second external electronic device 202 may not acquire user data based on a user input indicating refusal (or suspension) of acquisition of user data. For example, the second external electronic device 202 may receive a user input indicating suspension of acquisition of user data. The second external electronic device 202 may stop the operation of obtaining user data.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를 제2 외부 전자 장치(202)로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제2 외부 전자 장치(202)를 식별하는 것에 응답하여, 제2 외부 전자 장치(202)로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를 제2 외부 전자 장치(202)로부터 수신함으로써, 제1 정보를 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may receive first information including user data from the second external electronic device 202 . For example, the processor 310 may receive first information including user data obtained from a user from the second external electronic device 202 in response to identifying the second external electronic device 202 . there is. The processor 310 may identify the first information by receiving the first information including user data from the second external electronic device 202 .

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를 제1 외부 전자 장치(201)로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 제2 외부 전자 장치(202)를 통해 획득된 사용자 데이터는 제1 외부 전자 장치(201)로 송신될 수 있다. 프로세서(310)는 제1 외부 전자 장치(201)로부터 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를 수신할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를 제1 외부 전자 장치(201)로부터 수신함으로써, 제1 정보를 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may receive first information including user data from the first external electronic device 201 . For example, user data obtained through the second external electronic device 202 may be transmitted to the first external electronic device 201 . The processor 310 may receive first information including user data from the first external electronic device 201 . The processor 310 may identify first information by receiving first information including user data from the first external electronic device 201 .

동작 420에서, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 수신된 제1 정보에 기반하여, 지정된 주기에 따라, 사용자 데이터에 대응하는 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별할 수 있다. In operation 420, the processor 310 may identify second information about the user's emotion type. For example, the processor 310 may identify second information about the type of user's emotion corresponding to the user data according to a designated period based on the received first information.

일 실시 예에 따르면, 사용자의 감정에 대한 타입은 제1 타입 내지 제4 타입을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 타입은 즐거움에 관한 타입일 수 있다. 제2 타입은 짜증남에 관한 타입일 수 있다. 제3 타입은 지루함에 관한 타입일 수 있다. 제4 타입은 편안함에 관한 타입일 수 있다. According to an embodiment, the user's emotion type may include first to fourth types. For example, the first type may be a type related to pleasure. The second type may be an annoyance type. The third type may be a type about boredom. The fourth type may be a type related to comfort.

예를 들어, 프로세서(310)는 제1 정보에 기반하여, 사용자의 감정 유형을 식별할 수 있다. 프로세서(410)는 제1 정보에 기반하여, 사용자 데이터에 대응하는 사용자의 감정 유형을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 기계 학습 모델을 통해 학습된 데이터에 기반하여, 사용자 데이터에 대응하는 사용자의 감정 유형을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 정보에 포함된 데이터를 기계 학습 모델의 입력 값(예를 들어, 기계 학습 모델의 입력 레이어의 노드들에 매핑된 원소들(elements)을 포함하는 입력 벡터)으로 설정한 상태에서, 상기 기계 학습 모델의 출력 값(예를 들어, 상기 기계 학습 모델의 출력 레이어의 노드들에 매핑된 원소들을 포함하는 출력 벡터)을 획득하여, 사용자의 감정 유형을 식별할 수 있다. 일 예로, 기계 학습 모델의 학습은, 지도 학습 및/또는 비-지도 학습에 기반하여 뉴럴 네트워크(예를 들어, 피드포워드 뉴럴 네트워크, 콘볼루션 뉴럴 네트워크(convolution neural network, CNN), 리커런트 뉴럴 네트워크(recurrent neural network, RNN) 및/또는 LSTM(long-short term memory model))에 포함된 복수의 노드들 사이의 가중치를 조정하는 동작을 포함할 수 있다. For example, the processor 310 may identify the user's emotion type based on the first information. The processor 410 may identify the user's emotion type corresponding to the user data based on the first information. The processor 310 may identify a user's emotion type corresponding to user data based on data learned through a machine learning model. The processor 310 sets the data included in the first information as an input value of the machine learning model (eg, an input vector including elements mapped to nodes of an input layer of the machine learning model) state, the user's emotion type may be identified by obtaining an output value of the machine learning model (eg, an output vector including elements mapped to nodes of an output layer of the machine learning model). For example, learning of a machine learning model is based on supervised learning and/or unsupervised learning by a neural network (e.g., a feedforward neural network, a convolutional neural network (CNN), a recursive neural network). and adjusting weights among a plurality of nodes included in a recurrent neural network (RNN) and/or a long-short term memory model (LSTM).

예를 들어, 프로세서(310)는 제1 정보에 기반하여, 사용자의 감정 유형을 복수의 감정 유형들 중 하나로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 복수의 감정 유형들을 4 개의 타입으로 분류할 수 있다. 프로세서(310)는 식별된 사용자의 감정 유형을 4 개의 타입 중 하나로 식별할 수 있다. For example, the processor 310 may identify the user's emotion type as one of a plurality of emotion types based on the first information. The processor 310 may classify the plurality of emotion types into four types. The processor 310 may identify the identified user's emotion type as one of four types.

일 예로, 프로세서(310)는 사용자의 감정 유형을 Russel's circumplex model에 따른 28 개의 감정 유형들 중 하나로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 28 개의 감정 유형들을 4 개의 타입으로 분류(또는 재분류, 클러스터링(clustering))할 수 있다. For example, the processor 310 may identify the user's emotion type as one of 28 emotion types according to Russell's circumplex model. The processor 310 may classify (or reclassify or cluster) the 28 emotion types into 4 types.

일 실시 예에 따르면, 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보는 적어도 하나의 필드를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 필드 각각에 사용자의 감정에 대한 타입을 나타내기 위한 정보가 포함될 수 있다. 예를 들어, 제1 필드에 제1 타입 내지 제4 타입 중 하나를 나타내기 위한 정보가 포함될 수 있다. 제2 필드에 제1 타입 내지 제4 타입 중 하나를 나타내기 위한 정보가 포함될 수 있다. 제3 필드에 제1 타입 내지 제4 타입 중 하나를 나타내기 위한 정보가 포함될 수 있다. 제4 필드에 제1 타입 내지 제4 타입 중 하나를 나타내기 위한 정보가 포함될 수 있다.According to an embodiment, the second information about the type of user's emotion may include at least one field. Information for indicating the type of user's emotion may be included in each of the at least one field. For example, information indicating one of the first to fourth types may be included in the first field. Information indicating one of the first to fourth types may be included in the second field. Information indicating one of the first to fourth types may be included in the third field. Information indicating one of the first to fourth types may be included in the fourth field.

일 실시 예에 따르면, 지정된 주기는 제1 콘텐트의 재생 시간에 기반하여 식별될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 외부 전자 장치로부터 수신된, 제1 콘텐트를 재생하기 위한 사용자 입력을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 식별된 사용자 입력에 기반하여, 제1 콘텐트의 재생 시간을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 콘텐트의 재생 시간에 기반하여, 지정된 주기를 식별할 수 있다. According to one embodiment, the designated period may be identified based on the reproduction time of the first content. For example, the processor 310 may identify a user input for reproducing the first content received from the first external electronic device. The processor 310 may identify a play time of the first content based on the identified user input. The processor 310 may identify a designated period based on the reproduction time of the first content.

예를 들어, 프로세서(310)는 제1 콘텐트의 재생 시간이 길수록 지정된 주기를 길게 설정할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 콘텐트의 재생 시간이 짧을수록 지정된 주기를 짧게 설정할 수 있다. For example, the processor 310 may set the designated period to be longer as the reproduction time of the first content is longer. For another example, the processor 310 may set the designated period to be shorter as the reproduction time of the first content is shorter.

실시 예에 따라, 지정된 주기는 콘텐트의 재생 시간에 관계 없이 동일하게 설정될 수 있다. 실시 예에 따라, 콘텐트 마다 동일한 횟수로 제2 정보가 식별되도록 지정된 주기가 설정될 수 있다.Depending on the embodiment, the designated period may be set to be the same regardless of the reproduction time of the content. According to embodiments, a designated period may be set so that the second information is identified the same number of times for each content.

동작 430에서, 프로세서(310)는 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제2 정보에 기반하여 식별된 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득할 수 있다. In operation 430, the processor 310 may obtain one or more second contents. For example, the processor 310 may obtain one or more second contents in response to identifying that the value of the user's emotion identified based on the second information is maintained within a specified range.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제2 정보에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 값을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입을 사용자의 감정에 대한 값으로 변환(또는 변경)할 수 있다. 일 예로, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입을 긍정적 감정에 대한 타입과 부정적 감정에 대한 타입으로 구분할 수 있다. 프로세서(310)는 긍정적 감정에 대한 타입을 양수(positive number)로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 부정적 감정에 대한 타입을 음수(negative number)로 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may identify a value for the user's emotion based on the second information. For example, the processor 310 may identify a value for the user's emotion based on the second information about the type of the user's emotion. The processor 310 may identify a value for the user's emotion based on the type of the user's emotion. For example, the processor 310 may convert (or change) a user's emotion type into a user's emotion value. For example, the processor 310 may classify the user's emotion type into a positive emotion type and a negative emotion type. The processor 310 may identify the positive emotion type as a positive number. The processor 310 may identify the negative emotion type as a negative number.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 값(예를 들어, 0) 미만으로 유지됨을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 값 미만으로 유지됨을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 감정이 부정적 감정으로 유지됨을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 값 이상으로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 사용자의 감정에 대한 값을 지정된 범위 밖으로 변경하기 위한 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may identify that the value of the user's emotion is maintained within a specified range. The processor 310 may identify that the value of the user's emotion is maintained below a specified value (eg, 0). For example, the processor 310 may identify that the user's emotion is maintained as a negative emotion based on identifying that the user's emotion value is maintained below a specified value. The processor 310 may obtain one or more second contents for changing the user's emotion value outside the specified range in response to identifying that the user's emotion value is maintained at or above the specified value.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 값(예를 들어, 0) 이상으로 유지됨을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 값 이상으로 유지됨을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 감정이 긍정적 감정으로 유지됨을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 값 이상으로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 사용자의 감정에 대한 값을 지정된 범위 내로 유지하기 위한 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may identify that the value of the user's emotion is maintained at a specified value (eg, 0) or higher. The processor 310 may identify that the user's emotion is maintained as a positive emotion based on identifying that the user's emotion value is maintained above a specified value. The processor 310 may obtain one or more second contents for maintaining the user's emotion value within a specified range in response to identifying that the user's emotion value is maintained above the specified value.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 지정된 주기에 기반하여 식별된 시간 구간 동안 유지됨을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값이 3 번의 주기에 상응하는 시간 구간 동안 유지됨을 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may identify that the value of the user's emotion is maintained within a specified range and for the identified time period based on a specified period. For example, the processor 310 may identify that the value for the user's emotion is maintained for a time interval corresponding to three cycles.

일 실시 예에 따르면, 하나 이상의 제2 콘텐트들은 사용자의 감정을 유지하거나 변경하기 위한 콘텐트들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 감정이 부정적 감정인 경우, 하나 이상의 제2 콘텐트들은 사용자의 감정을 부정적 감정으로부터 긍정적 감정으로 변경하기 위한 하나 이상의 콘텐트들로 설정될 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자의 감정이 긍정적 감정인 경우, 하나 이상의 제2 콘텐트들은 사용자의 감정을 긍정적 감정으로 유지하기 위한 하나 이상의 콘텐트들로 설정될 수 있다. According to one embodiment, the one or more second contents may include contents for maintaining or changing a user's emotion. For example, when the user's emotion is negative emotion, one or more second contents may be set as one or more contents for changing the user's emotion from negative emotion to positive emotion. For another example, when the user's emotion is a positive emotion, one or more second contents may be set as one or more contents for maintaining the user's emotion as a positive emotion.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자의 시청 기록 및 사용자의 시청 기록에 대한 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제3 정보에 기반하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may identify one or more second contents based on the user's viewing record and the third information about the type of the user's emotion with respect to the user's viewing record.

동작 440에서, 프로세서(310)는 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 것에 응답하여, 제1 외부 전자 장치로, 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청할 수 있다. In operation 440, the processor 310 may request display of a visual object for guiding reproduction of one of the one or more second contents. For example, in response to acquiring one or more second contents, the processor 310 requests the first external electronic device to display a visual object for guiding reproduction of one of the one or more acquired second contents. can

일 실시 예에 따르면, 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체는 재생되는 제1 콘텐트에 중첩으로 제1 외부 전자 장치(201)의 디스플레이를 통해 표시될 수 있다. According to an embodiment, a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents may be displayed on the display of the first external electronic device 201 while overlapping with the reproduced first content.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 외부 전자 장치(201)로부터 수신된, 제1 콘텐트의 재생을 중단하기 위한 사용자 입력을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자 입력에 기반하여, 제1 콘텐트가 재생되는 동안, 지정된 주기에 따라 획득된 제2 정보를 메모리(330)에 저장할 수 있다. 프로세서(310)는 제2 정보를 제1 콘텐트와 함께 저장할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may identify a user input for stopping reproduction of the first content received from the first external electronic device 201 . The processor 310 may store in the memory 330 second information obtained according to a designated period while the first content is reproduced based on a user input. The processor 310 may store the second information together with the first content.

일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치(201) 및 제2 외부 전자 장치(202)의 기능 중 적어도 일부 또는 전부는 전자 장치(210)에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(210)는 제1 외부 전자 장치(201) 및 제2 외부 전자 장치(202)의 구성을 중 적어도 일부 또는 전부를 포함할 수 있다. 전자 장치(210)가 제1 외부 전자 장치(201) 및 제2 외부 전자 장치(202)의 구성 중 적어도 일부 또는 전부를 포함함으로써, 프로세서(310)는 제1 외부 전자 장치(201) 및 제2 외부 전자 장치(202) 없이도 동작 410 내지 동작 440을 수행할 수 있다. According to an embodiment, at least some or all of the functions of the external electronic device 201 and the second external electronic device 202 may be performed by the electronic device 210 . For example, the electronic device 210 may include at least some or all of the configurations of the first external electronic device 201 and the second external electronic device 202 . Since the electronic device 210 includes at least some or all of the configurations of the first external electronic device 201 and the second external electronic device 202, the processor 310 may operate the first external electronic device 201 and the second external electronic device 201. Operations 410 to 440 may be performed without the external electronic device 202 .

도 5는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 동작을 도시하는 흐름도이다. 이러한 방법은, 도 2 또는 도 3에 도시된 전자 장치(210) 및 전자 장치(210)의 프로세서(310)에 의해 실행될 수 있다.5 is a flowchart illustrating an operation of an electronic device according to various embodiments. This method may be executed by the electronic device 210 shown in FIG. 2 or 3 and the processor 310 of the electronic device 210 .

도 5를 참조하면, 동작 510 및 동작 520은 도 4의 동작 430과 관련될 수 있다. 동작 510에서, 프로세서(310)는 제1 필드에 대한 제1 값, 제2 필드에 대한 제2 값, 제3 필드에 대한 제3 값, 및 제4 필드에 대한 제4 값을 식별할 수 있다. Referring to FIG. 5 , operations 510 and 520 may be related to operation 430 of FIG. 4 . At operation 510, the processor 310 may identify a first value for the first field, a second value for the second field, a third value for the third field, and a fourth value for the fourth field. .

일 실시 예에 따르면, 도 4의 동작 420의 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보는 제1 필드, 제2 필드, 제3 필드, 및 제4 필드를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 필드는 생체 신호 데이터에 기반하여 식별될 수 있다. 제2 필드는 안면 데이터에 기반하여 식별될 수 있다. 제3 필드는 음성 데이터에 기반하여 식별될 수 있다. 제4 필드는 사용자의 입력 데이터(예를 들어, 텍스트 입력 데이터)에 기반하여 식별될 수 있다. According to an embodiment, the second information about the user's emotion type in operation 420 of FIG. 4 may include a first field, a second field, a third field, and a fourth field. For example, the first field may be identified based on biosignal data. A second field may be identified based on facial data. A third field may be identified based on voice data. The fourth field may be identified based on user input data (eg, text input data).

예를 들어, 제1 필드 내지 제4 필드는 각각 사용자의 감정에 대한 타입을 나타내기 위한 정보를 포함할 수 있다. 일 예로, 제1 필드는 사용자의 감정에 대한 타입인 제1 타입 내지 제4 타입 중 하나를 나타내기 위한 정보를 포함할 수 있다. 제2 필드는 사용자의 감정에 대한 타입인 제1 타입 내지 제4 타입 중 하나를 나타내기 위한 정보를 포함할 수 있다. 제3 필드는 사용자의 감정에 대한 타입인 제1 타입 내지 제4 타입 중 하나를 나타내기 위한 정보를 포함할 수 있다. 제4 필드는 사용자의 감정에 대한 타입인 제1 타입 내지 제4 타입 중 하나를 나타내기 위한 정보를 포함할 수 있다. For example, each of the first to fourth fields may include information indicating a type of user's emotion. For example, the first field may include information indicating one of the first to fourth types, which are types for the user's emotion. The second field may include information indicating one of the first to fourth types, which are types for the user's emotion. The third field may include information indicating one of the first to fourth types, which are the user's emotion types. The fourth field may include information indicating one of the first to fourth types, which are types for the user's emotion.

예를 들어, 제1 필드는 생체 신호 데이터에 기반하여 식별된 사용자의 감정에 대한 타입을 나타내기 위한 정보를 포함할 수 있다. 제2 필드는 안면 데이터에 기반하여 식별된 사용자의 감정에 대한 타입을 나타내기 위한 정보를 포함할 수 있다. 제3 필드는 음성 데이터에 기반하여 식별된 사용자의 감정에 대한 타입을 나타내기 위한 정보를 포함할 수 있다. 제4 필드는 입력 데이터에 기반하여 식별된 사용자의 감정에 대한 타입을 나타내기 위한 정보를 포함할 수 있다. For example, the first field may include information indicating the type of emotion of the user identified based on the biosignal data. The second field may include information indicating the type of emotion of the user identified based on the facial data. The third field may include information indicating the type of emotion of the user identified based on the voice data. The fourth field may include information indicating the type of emotion of the user identified based on the input data.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 필드에 대한 제1 값, 제2 필드에 대한 제2 값, 제3 필드에 대한 제3 값, 및 제4 필드에 대한 제4 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 필드 내지 제4 필드에 따라 설정된 적어도 하나의 가중치에 기반하여, 제1 값 내지 제4 값을 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may identify a first value for a first field, a second value for a second field, a third value for a third field, and a fourth value for a fourth field. can For example, the processor 310 may identify first to fourth values based on at least one weight set according to the first to fourth fields.

예를 들어, 제1 필드 내지 제4 필드에 각각 가중치가 설정될 수 있다. 제1 필드에 제1 가중치가 설정될 수 있다. 제2 필드에 제2 가중치가 설정될 수 있다. 제3 필드에 제3 가중치가 설정될 수 있다. 제4 필드에 제4 가중치가 설정될 수 있다. For example, weights may be set for each of the first to fourth fields. A first weight may be set in the first field. A second weight may be set in the second field. A third weight may be set in the third field. A fourth weight may be set in the fourth field.

일 예로, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입에 대한 주요한 판단 기준에 가중치를 크게 설정할 수 있다. 제1 가중치 내지 제4 가중치 중 제1 가중치가 가장 크게 설정될 수 있다. 제2 가중치 및 제3 가중치가 동일하게 설정될 수 있다. 제1 가중치 내지 제4 가중치 중 제4 가중치가 가장 작게 설정될 수 있다. For example, the processor 310 may set a large weight to a major criterion for the type of user's emotion. Among the first to fourth weights, the first weight may be set to be the largest. The second weight and the third weight may be equally set. Among the first to fourth weights, the fourth weight may be set to the smallest.

동작 520에서, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값을 식별할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 값 내지 제4 값에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 값 내지 제4 값의 합을 사용자의 감정에 대한 값으로 식별할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 값 내지 제4 값의 평균을 사용자의 감정에 대한 값으로 식별할 수 있다. In operation 520, the processor 310 may identify a value for the user's emotion. According to an embodiment, the processor 310 may identify a value for the user's emotion based on the first to fourth values. For example, the processor 310 may identify the sum of the first value to the fourth value as a value for the user's emotion. For another example, the processor 310 may identify an average of the first to fourth values as a value for the user's emotion.

동작 510 및 동작 520에서의 동작의 구체적인 예가 도 6 내지 도 7d를 통해 설명될 수 있다. Specific examples of operations in operations 510 and 520 may be described with reference to FIGS. 6 to 7D.

도 6은 다양한 실시 예들에 따른 사용자의 감정에 대한 타입의 예가 도시된다.6 illustrates an example of a user's emotion type according to various embodiments.

도 6을 참조하면, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입을 제1 타입 내지 제4 타입으로 구분할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 감정에 대한 타입은 제1 타입 내지 제4 타입을 포함할 수 있다. Referring to FIG. 6 , the processor 310 may classify the user's emotion type into first to fourth types. For example, the user's emotion type may include first to fourth types.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 생체 신호 데이터에 기반하여, 사용자의 감정 유형을 식별할 수 있다. 사용자의 감정 유형은 다양하게 설정될 수 있다. 예를 들어, 사용자의 감정 유형으로, 6 가지의 감정 유형 중 하나가 설정될 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자의 감정 유형으로, 28 가지 감정 유형 중 하나가 설정될 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may identify the user's emotion type based on the biosignal data. The user's emotion type may be set in various ways. For example, one of six emotion types may be set as the user's emotion type. For another example, one of 28 emotion types may be set as the user's emotion type.

예를 들어, 프로세서(310)는 사용자의 감정을 28 가지 감정 유형 중 하나로 설정할 수 있다. 일 예로, 프로세서(310)는 생체 신호 데이터에 기반하여, 사용자의 감정을 28 가지 감정 유형 중 하나로 설정할 수 있다. 다른 일 예로, 프로세서(310)는 안면 데이터에 기반하여, 사용자의 감정을 28 가지 감정 유형 중 하나로 설정할 수 있다. 또 다른 일 예로, 프로세서(310)는 음성 데이터에 기반하여, 사용자의 감정을 28 가지 감정 유형 중 하나로 설정할 수 있다. For example, the processor 310 may set the user's emotion as one of 28 emotion types. For example, the processor 310 may set the user's emotion to one of 28 emotion types based on the biosignal data. As another example, the processor 310 may set the user's emotion to one of 28 emotion types based on facial data. As another example, the processor 310 may set the user's emotion to one of 28 emotion types based on voice data.

예를 들어, 프로세서(310)는 제2 외부 전자 장치(202)로부터 수신된 사용자 데이터에 기반하여, 사용자의 감정을 28가지 감정 유형 중 하나로 설정할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자 데이터를 프로세싱함으로써, 적어도 하나의 특징점을 식별(또는 추출)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자 데이터의 시간 도메인 및 주파수 도메인을 식별(또는 분석)함으로써, 적어도 하나의 특징점을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 적어도 하나의 특징점에 기반하여, 사용자의 감정 유형을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 적어도 하나의 특징점을 기계 학습 모델의 입력 값으로 설정함으로써, 사용자의 감정 유형을 식별할 수 있다. For example, the processor 310 may set the user's emotion to one of 28 emotion types based on user data received from the second external electronic device 202 . The processor 310 may identify (or extract) at least one feature point by processing user data. For example, the processor 310 may identify at least one feature point by identifying (or analyzing) a time domain and a frequency domain of user data. The processor 310 may identify the user's emotion type based on at least one characteristic point. The processor 310 may identify the user's emotion type by setting at least one feature point as an input value of the machine learning model.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자의 감정 유형에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 타입을 식별할 수 있다. 사용자의 감정 유형은 좌표공간(600) 내에서 표시될 수 있다. 좌표공간(600)의 x축은 감정가(valence)를 나타낸다. 좌표공간의 y축은 각성도(arousal)를 나타낸다.According to an embodiment, the processor 310 may identify the user's emotion type based on the user's emotion type. The user's emotion type may be displayed within the coordinate space 600 . The x-axis of the coordinate space 600 represents valence. The y-axis of the coordinate space represents the degree of arousal.

사용자의 감정 유형은 제1 타입을 나타내는 제1 사분면(610), 제2 타입을 나타내는 제2 사분면(620), 제3 타입을 나타내는 제3 사분면(630) 및 제4 타입을 나타내는 제4 사분면(640) 중 하나에 포함될 수 있다. The user's emotion type is divided into a first quadrant 610 representing the first type, a second quadrant 620 representing the second type, a third quadrant 630 representing the third type, and a fourth quadrant representing the fourth type ( 640) may be included in one of them.

예를 들어, 제1 사분면(610)은 즐거움에 관한 타입을 나타낼 수 있다. 감정가가 긍정적(즉, 오른쪽)이고, 각성도가 흥분 상태(즉, 위쪽)인 경우, 사용자의 감정 유형은 제1 사분면(610)에 포함될 수 있다. 일 예로, 놀람 및 행복함의 감정 유형은 제1 사분면(610)에 포함될 수 있다. 놀람 및 행복함의 감정 유형은 즐거움에 관한 타입으로 식별될 수 있다. For example, the first quadrant 610 may represent a type of enjoyment. When the emotional value is positive (ie, right) and the arousal level is excited (ie, up), the user's emotion type may be included in the first quadrant 610 . For example, emotion types of surprise and happiness may be included in the first quadrant 610 . Emotional types of surprise and happiness can be identified as types related to pleasure.

예를 들어, 제2 사분면(620)은 짜증남에 관한 타입을 나타낼 수 있다. 감정가가 부정적(즉, 왼쪽)이고, 각성도가 흥분 상태(즉, 위쪽)인 경우, 사용자의 감정 유형은 제2 사분면(620)에 포함될 수 있다. 일 예로, 화남 및 무서움의 감정 유형은 제2 사분면(620)에 포함될 수 있다. 화남 및 무서움의 감정 유형은 짜증남에 관한 타입으로 식별될 수 있다. For example, the second quadrant 620 may represent a type of annoyance. When the emotional value is negative (ie, left) and the arousal level is excited (ie, upper), the user's emotion type may be included in the second quadrant 620 . For example, emotion types of anger and fear may be included in the second quadrant 620 . The emotional types of anger and fear can be identified as types related to annoyance.

예를 들어, 제3 사분면(630)은 지루함에 관한 타입을 나타낼 수 있다. 감정가가 부정적(즉, 왼쪽)이고, 각성도가 비흥분 상태(즉, 아래쪽)인 경우, 사용자의 감정 유형은 제3 사분면(630)에 포함될 수 있다. 일 예로, 혐오감 및 슬픔의 감정 유형은 제3 사분면(630)에 포함될 수 있다. 혐오감 및 슬픔의 감정 유형은 지루함에 관한 타입으로 식별될 수 있다. For example, the third quadrant 630 may represent a type of boredom. When the emotional value is negative (ie, left) and the arousal level is in a non-excited state (ie, lower), the user's emotion type may be included in the third quadrant 630 . For example, emotion types of disgust and sadness may be included in the third quadrant 630 . The emotion types of disgust and sadness can be identified as types related to boredom.

예를 들어, 제4 사분면(640)은 편안함에 관한 타입을 나타낼 수 있다. 감정가가 긍정적(즉, 오른쪽)이고, 각성도가 비흥분 상태(즉, 아래쪽)인 경우, 사용자의 감정 유형은 제4 사분면(640)에 포함될 수 있다. 일 예로, 평온함 및 졸림의 감정 유형은 제4 사분면(640)에 포함될 수 있다. 평온함 및 졸림의 감정 유형은 편안함에 관한 타입으로 식별될 수 있다. For example, the fourth quadrant 640 may represent a type of comfort. When the emotional value is positive (ie, right) and the arousal level is in a non-excited state (ie, lower), the user's emotion type may be included in the fourth quadrant 640 . For example, the emotion type of calmness and sleepiness may be included in the fourth quadrant 640 . Emotional types of calm and sleepiness can be identified as types related to comfort.

예를 들어, 사용자의 감정이 판단되지 않은 경우, 사용자의 감정 유형이 중립(neutral)으로 식별(또는 분류)될 수 있다. For example, when the user's emotion is not determined, the user's emotion type may be identified (or classified) as neutral.

일 실시 예에 따르면, 좌표공간(600)은 8 개의 감정 유형이 4 개의 타입으로 분류되는 예를 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 프로세서(310)는 28 개의 감정 유형들을 4 개의 타입 중 하나로 구분할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 감정 유형을 28 개의 감정 유형들 중 하나로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 식별된 사용자의 감정 유형을 4 개의 타입 중 하나의 타입으로 식별할 수 있다. According to an embodiment, the coordinate space 600 shows an example in which 8 emotion types are classified into 4 types, but is not limited thereto. For example, the processor 310 may classify 28 emotion types as one of 4 types. The processor 310 may identify the user's emotion type as one of 28 emotion types. The processor 310 may identify the identified user's emotion type as one of four types.

도 7a 내지 도 7d는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 7A to 7D are diagrams for explaining an operation of an electronic device according to various embodiments.

도 7a를 참조하면, 제1 콘텐트가 재생되는 동안, 프로세서(310)는 지정된 주기(예를 들어, 10분)에 따라 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 정보를 저장할 수 있다. 도 7a에 도시된 필드들(예를 들어, 필드(701) 내지 필드(704))은 하나의 주기동안 식별된 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 정보의 예일 수 있다. Referring to FIG. 7A , while the first content is being reproduced, the processor 310 may store information about the user's emotion type according to a designated period (eg, 10 minutes). The fields shown in FIG. 7A (eg, fields 701 to 704) may be examples of information about the type of user's emotion identified during one period.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 생체 신호 데이터, 안면 데이터, 음성 데이터, 및 입력 데이터에 각각 기반하여, 사용자의 감정에 대한 타입을 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may identify the user's emotion type based on biosignal data, face data, voice data, and input data, respectively.

예를 들어, 프로세서(310)는 제2 외부 전자 장치(202)로부터 수신되고, 한 주기(one period) 동안 식별된 생체 신호 데이터를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 한 주기 동안 식별된 생체 신호 데이터에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 타입을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 필드(701)에 제1 타입 내지 제4 타입 중 하나를 나타내기 위한 정보를 저장할 수 있다. 일 예로, 프로세서(310)는 한 주기 동안 식별된 생체 신호 데이터에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 타입을 즐거움에 관한 타입으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 필드(701)에 즐거움에 관한 타입을 나타내기 위한 정보를 저장할 수 있다. For example, the processor 310 may identify biosignal data received from the second external electronic device 202 and identified during one period. The processor 310 may identify the user's emotion type based on the biosignal data identified during one period. The processor 310 may store information indicating one of the first to fourth types in the field 701 . For example, the processor 310 may identify a user's emotion type as a pleasure type based on biosignal data identified during one period. The processor 310 may store information for representing the type of pleasure in the field 701 .

예를 들어, 프로세서(310)는 제2 외부 전자 장치(202)로부터 수신되고, 한 주기(one period) 동안 식별된 안면 데이터를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 한 주기 동안 식별된 안면 데이터에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 타입을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 필드(702)에 제1 타입 내지 제4 타입 중 하나를 나타내기 위한 정보를 저장할 수 있다. 일 예로, 프로세서(310)는 한 주기 동안 식별된 안면 데이터에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 타입을 편안함에 관한 타입으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 필드(702)에 편안함에 관한 타입을 나타내기 위한 정보를 저장할 수 있다. For example, the processor 310 may identify facial data received from the second external electronic device 202 and identified for one period. The processor 310 may identify a user's emotion type based on facial data identified during one period. The processor 310 may store information indicating one of the first to fourth types in the field 702 . For example, the processor 310 may identify a user's emotion type as a comfort type based on facial data identified during one period. The processor 310 may store information for representing the type of comfort in the field 702 .

예를 들어, 프로세서(310)는 제2 외부 전자 장치(202)로부터 수신되고, 한 주기(one period) 동안 식별된 음성 데이터를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 한 주기 동안 식별된 음성 데이터에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 타입을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 필드(703)에 제1 타입 내지 제4 타입 중 하나를 나타내기 위한 정보를 저장할 수 있다. 일 예로, 프로세서(310)는 한 주기 동안 식별된 음성 데이터에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 타입을 즐거움에 관한 타입으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 필드(703)에 즐거움에 관한 타입을 나타내기 위한 정보를 저장할 수 있다. For example, the processor 310 may identify voice data received from the second external electronic device 202 and identified for one period. The processor 310 may identify the user's emotion type based on the voice data identified during one period. The processor 310 may store information indicating one of the first to fourth types in the field 703 . For example, the processor 310 may identify a user's emotion type as a pleasure type based on voice data identified during one period. The processor 310 may store information for representing the type of pleasure in the field 703 .

예를 들어, 프로세서(310)는 제2 외부 전자 장치(202)로부터 수신되고, 한 주기(one period) 동안 식별된 입력 데이터(예를 들어, 텍스트 입력 데이터)를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 한 주기 동안 입력 데이터가 수신되지 않았음을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입을 디폴트(default)로 설정할 수 있다. 프로세서(310)는 필드(704)에 디폴트를 나타내기 위한 정보를 저장할 수 있다.For example, the processor 310 may identify input data (eg, text input data) received from the second external electronic device 202 and identified during one period. The processor 310 may identify that input data is not received during one period. The processor 310 may set the user's emotion type as a default. The processor 310 may store information for indicating a default in the field 704 .

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자 ID, 콘텐트 ID, 장르, 장르 디테일, 및/또는 측정 시간에 관한 필드를 필드(701) 내지 필드(704)와 함께 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 지정된 주기마다, 필드(701) 내지 필드(704)를 포함하는 정보를 식별하고, 저장할 수 있다.According to an embodiment, the processor 310 may store a field related to a user ID, a content ID, a genre, a genre detail, and/or a measurement time together with fields 701 to 704 . According to an embodiment, the processor 310 may identify and store information including the fields 701 to 704 at each designated period.

도 7b를 참조하면, 표(790)는 필드(701) 내지 필드(704)에 대한 값을 식별하기 위해 사용될 수 있다. 필드(701) 내지 필드(704)에 대한 값은 즐거움에 관한 타입(711), 짜증남에 관한 타입(712), 지루함에 관한 타입(713), 및 편안함에 관한 타입(714) 중 하나에 대한 값으로 설정될 수 있다. Referring to FIG. 7B , table 790 can be used to identify values for fields 701 through 704 . Values for fields 701 to 704 are values for one of a pleasure type 711, annoyance type 712, boredom type 713, and comfort type 714. can be set to

프로세서(310)는 필드(701) 내지 필드(704)에 따라 설정된 적어도 하나의 가중치에 기반하여, 필드(701)에 대한 제1 값, 필드(702)에 대한 제2 값, 필드(703)에 대한 제3 값, 및 필드(704)에 대한 제4 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 필드(701)에 설정된 가중치는 A 값으로 설정될 수 있다. 필드(702)에 설정된 가중치는 B 값으로 설정될 수 있다. 필드(703)에 설정된 가중치는 B 값으로 설정될 수 있다. 필드(704)에 설정된 가중치는 C 값으로 설정될 수 있다. The processor 310 determines the first value for the field 701, the second value for the field 702, and the field 703 based on the at least one weight set according to the fields 701 to 704. A third value for , and a fourth value for field 704 can be identified. For example, the weight set in the field 701 may be set to an A value. The weight set in the field 702 may be set to a value of B. The weight set in the field 703 may be set to a B value. The weight set in the field 704 may be set to a value of C.

예를 들어, 필드(701)에 즐거움에 관한 타입(711)을 나타내기 위한 정보가 저장될 수 있다. 필드(701)에 대한 값은 즐거움에 관한 타입(711)에 대해 A 값으로 설정될 수 있다. 일 예로, A 값은 3으로 설정될 수 있다. For example, information for representing the type 711 of pleasure may be stored in the field 701 . A value for the field 701 may be set to the value A for the type 711 related to pleasure. For example, the value of A may be set to 3.

예를 들어, 필드(702)에 편안함에 관한 타입(714)을 나타내기 위한 정보가 저장될 수 있다. 필드(702)에 대한 값은 편안함에 관한 타입(714)에 대해 B 값으로 설정될 수 있다. 일 예로, B 값은 2로 설정될 수 있다.For example, information for representing the type 714 of comfort may be stored in the field 702 . The value for field 702 can be set to the value B for type 714 regarding comfort. For example, the B value may be set to 2.

예를 들어, 필드(703)에 즐거움에 관한 타입(711)을 나타내기 위한 정보가 저장될 수 있다. 필드(703)에 대한 값은 즐거움에 관한 타입(711)에 대해 B 값으로 설정될 수 있다. 일 예로, B 값은 2로 설정될 수 있다.For example, information for representing the type 711 of pleasure may be stored in the field 703 . A value for field 703 may be set to a value of B for type 711 related to pleasure. For example, the B value may be set to 2.

예를 들어, 필드(704)에 디폴트가 저장될 수 있다. 필드(704)에 대한 값은 디폴트에 대해 C 값으로 설정될 수 있다. 일 예로, C 값은 1으로 설정될 수 있다.For example, a default may be stored in field 704. The value for field 704 may be set to the value C for default. For example, the C value may be set to 1.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 즐거움에 대한 타입(711)에 대한 값 내지 편안함에 관한 타입에 대한 값을 각각 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 즐거움에 관한 타입(711)에 대한 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 필드(701)에 대한 값 및 필드(703)에 대한 값의 합을 즐거움에 관한 타입(711)에 대한 값으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 편안함에 관한 타입(714)에 대한 값을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 필드(702)에 대한 값 및 필드(704)에 대한 값의 합을 편안함에 관한 타입(714)에 대한 값으로 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may identify a value for the type 711 of pleasure or a value of the type of comfort, respectively. For example, the processor 310 may identify a value for a type 711 related to pleasure. For example, the processor 310 may identify the sum of the value for the field 701 and the value for the field 703 as the value for the type 711 related to pleasure. Processor 310 can identify a value for type 714 related to comfort. For example, the processor 310 can identify the sum of the value for field 702 and the value for field 704 as a value for type 714 related to comfort.

일 예로, A 값이 3으로 설정될 수 있다. B 값이 2로 설정될 수 있다. C 값이 1으로 설정될 수 있다. 즐거움에 관한 타입(711)에 대한 값은 5로 설정될 수 있다. 짜증남에 관한 타입(712)에 대한 값은 0으로 설정될 수 있다. 지루함에 관한 타입(713)에 대한 값은 0으로 설정될 수 있다. 편안함에 관한 타입(714)에 대한 값은 3으로 설정될 수 있다.For example, the value of A may be set to 3. The B value can be set to 2. C value can be set to 1. A value for the pleasure-related type 711 may be set to 5. A value for the type 712 related to annoyance may be set to zero. A value for the boredom type 713 may be set to 0. The value for the comfort type 714 can be set to 3.

도 7c를 참조하면, 프로세서(310)는 한 주기 동안 식별된 사용자 데이터(예를 들어, 생체 신호 데이터, 안면 데이터, 음성 데이터, 및 입력 데이터)에 기반하여 제1 타입 내지 제4 타입에 대한 값을 식별할 수 있다. Referring to FIG. 7C , the processor 310 determines values for the first to fourth types based on user data (eg, biosignal data, facial data, voice data, and input data) identified during one period. can identify.

예를 들어, 프로세서(310)는 도 7b의 표(790)를 식별하기 위한 동작을 통해, 제1 타입 내지 제4 타입에 대한 값을 식별할 수 있다. 일 예로, 프로세서(310)는 제1 타입으로 설정된 즐거움에 관한 타입(711)에 대한 값을 식별하고 저장할 수 있다. 프로세서(310)는 제2 타입으로 설정된 짜증남에 관한 타입(712)에 대한 값을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 타입으로 설정된 지루함에 관한 타입(713)에 대한 값을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제4 타입으로 설정된 편안함에 관한 타입(714)에 대한 값을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 즐거움에 관한 타입(711)에 대한 값, 짜증남에 관한 타입(712)에 대한 값, 지루함에 관한 타입(713)에 대한 값, 및 편안함에 관한 타입(714)에 대한 값을 저장할 수 있다. For example, the processor 310 may identify values for the first to fourth types through an operation for identifying the table 790 of FIG. 7B . For example, the processor 310 may identify and store a value for the type 711 related to pleasure set as the first type. The processor 310 may identify a value for the type 712 related to irritation set as the second type. The processor 310 may identify a value for the type 713 related to boredom set as the third type. The processor 310 may identify a value for the comfort type 714 set as the fourth type. The processor 310 calculates values for the pleasure type 711, irritation type 712, boredom type 713, and comfort type 714. can be saved

예를 들어, 프로세서(310)는 즐거움에 관한 타입(711)에 대한 값을 5로 설정할 수 있다. 프로세서(310)는 짜증남에 관한 타입(712)에 대한 값을 0으로 설정할 수 있다. 프로세서(310)는 지루함에 관한 타입(713)에 대한 값을 0으로 설정할 수 있다. 프로세서(310)는 편안함에 관한 타입(714)에 대한 값을 3으로 설정할 수 있다. For example, the processor 310 may set a value for the type 711 related to pleasure to 5. The processor 310 may set a value for the annoyance-related type 712 to zero. The processor 310 may set a value for the boredom-related type 713 to zero. The processor 310 may set the value for the comfort type 714 to 3.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 사용자 ID, 콘텐트 ID, 장르, 장르 디테일, 및/또는 측정 시간에 관한 필드를 제1 타입에 관한 값, 제2 타입에 관한 값, 제3 타입에 관한 값, 및 제4 타입에 관한 값과 함께 저장할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may set a field related to a user ID, a content ID, a genre, a genre detail, and/or a measurement time to a value for a first type, a value for a second type, and a value for a third type. value, and a value related to the fourth type.

도 7d를 참조하면, 프로세서(310)는 지정된 주기마다, 제1 타입에 관한 값, 제2 타입에 관한 값, 제3 타입에 관한 값, 및 제4 타입에 관한 값을 식별하고, 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 주기에서 제1 타입에 관한 값, 제2 타입에 관한 값, 제3 타입에 관한 값, 및 제4 타입에 관한 값을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 주기의 다음 주기인 제2 주기에서 제1 타입에 관한 값, 제2 타입에 관한 값, 제3 타입에 관한 값, 및 제4 타입에 관한 값을 식별할 수 있다. Referring to FIG. 7D , the processor 310 may identify and store a value of the first type, a value of the second type, a value of the third type, and a value of the fourth type at each designated period. . For example, the processor 310 may identify a value of the first type, a value of the second type, a value of the third type, and a value of the fourth type in the first period. The processor 310 may identify a value of the first type, a value of the second type, a value of the third type, and a value of the fourth type in a second period following the first period.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 콘텐트의 재생이 완료될 때까지, 지정된 주기마다 제1 타입에 관한 값, 제2 타입에 관한 값, 제3 타입에 관한 값, 및 제4 타입에 관한 값을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 콘텐트의 재생이 완료된 후, 모든 주기에서 식별된 제1 타입에 관한 값들의 합을 식별하고 저장할 수 있다. 프로세서(310)는 콘텐트의 재생이 완료된 후, 모든 주기에서 식별된 제2 타입에 관한 값들의 합을 식별하고 저장할 수 있다. 프로세서(310)는 콘텐트의 재생이 완료된 후, 모든 주기에서 식별된 제3 타입에 관한 값들의 합을 식별하고 저장할 수 있다. 프로세서(310)는 콘텐트의 재생이 완료된 후, 모든 주기에서 식별된 제4 타입에 관한 값들의 합을 식별하고 저장할 수 있다.According to an embodiment, the processor 310 transmits a value of the first type, a value of the second type, a value of the third type, and a value of the fourth type at each specified period until reproduction of the content is completed. value can be identified. After content reproduction is completed, the processor 310 may identify and store the sum of the values of the identified first type in all periods. After content reproduction is completed, the processor 310 may identify and store the sum of values of the identified second type in all periods. After content is reproduced, the processor 310 may identify and store the sum of values of the identified third type in all periods. After content reproduction is completed, the processor 310 may identify and store the sum of the values of the identified fourth type in all periods.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 타입에 관한 값들의 합, 제2 타입에 관한 값들의 합, 제3 타입에 관한 값들의 합, 및 제4 타입에 관한 값들의 합에 기반하여, 재생된 콘텐트에 대한 사용자의 감정에 대한 타입을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 제1 타입에 관한 값들의 합이 가장 크게 식별되는 것에 기반하여, 재생된 콘텐트에 대한 사용자의 감정에 대한 타입이 제1 타입임을 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 calculates the sum of values for the first type, the sum of values for the second type, the sum of values for the third type, and the sum of values for the fourth type. , it is possible to identify the type of user's emotion for the reproduced content. For example, the processor 310 may identify that the type of the user's emotion for the reproduced content is the first type, based on the largest sum of values for the first type being identified.

예를 들어, 프로세서(310)는 제1 주기(예를 들어, t1)에서, 즐거움에 관한 타입(711)에 관한 값, 짜증남에 관한 타입(712)에 관한 값, 지루함에 관한 타입(713)에 관한 값, 및 편안함에 관한 타입(714)에 관한 값을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 콘텐트의 재생이 완료될 때인 제12 주기(예를 들어, t12)까지 즐거움에 관한 타입(711)에 관한 값, 짜증남에 관한 타입(712)에 관한 값, 지루함에 관한 타입(713)에 관한 값, 및 편안함에 관한 타입(714)에 관한 값을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 콘텐트의 재생이 완료(또는 종료, 중단)됨을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 콘텐트의 재생이 완료된 후, 제1 주기 내지 제12 주기에서 식별된, 즐거움에 관한 타입(711)에 관한 값들의 합, 짜증남에 관한 타입(712)에 관한 값들의 합, 지루함에 관한 타입(713)에 관한 값들의 합, 및 편안함에 관한 타입(714)에 관한 값들의 합을 저장할 수 있다. For example, in the first period (eg, t1 ), the processor 310 generates a value related to the pleasure type 711 , a value related to the annoyance type 712 , and a value related to the boredom type 713 . A value for , and a value for type 714 of comfort can be identified. The processor 310 outputs values related to the pleasure type 711, annoyance type 712, and boredom until the twelfth period (eg, t12) when reproduction of the first content is completed. A value for type 713 and a value for type 714 for comfort can be identified. The processor 310 may identify that reproduction of the first content is completed (or terminated or stopped). After the reproduction of the first content is completed, the processor 310 calculates the sum of the values of the pleasure type 711 and the annoyance type 712 identified in the first to twelfth periods. , the sum of values for the boredom type 713, and the sum of values for the comfort type 714 may be stored.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 즐거움에 관한 타입(711)에 관한 값들의 합, 짜증남에 관한 타입(712)에 관한 값들의 합, 지루함에 관한 타입(713)에 관한 값들의 합, 및 편안함에 관한 타입(714)에 관한 값들의 합에 기반하여, 제1 콘텐트에 대한 사용자의 감정에 대한 타입을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 편안함에 관한 타입(714)에 관한 값들의 합이 가장 크게 식별됨에 기반하여, 제1 콘텐트에 대한 사용자의 감정에 대한 타입을 편안함에 관한 타입(714)로 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may include a sum of values for the pleasure type 711, a sum of values for the annoyance type 712, a sum of values for the boredom type 713, And based on the sum of the values for the comfort type 714, the user's emotion type for the first content may be identified. The processor 310 may identify the user's emotion type for the first content as the comfort type 714 based on the largest sum of values for the comfort type 714 identified.

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 제1 타입 내지 제4 타입을 긍정적 감정의 타입 및 부정적 감정의 타입으로 구분할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 타입 및 제4 타입을 긍정적 감정의 타입으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제2 타입 및 제3 타입을 부정적 감정의 타입으로 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 감정가(valence)가 긍정적(positive)인 타입을 긍정적 감정의 타입으로 식별할 수 있다. 프로세서(310) 감정가가 부정적(negative)인 타입을 부정적 감정의 타입으로 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may classify the first to fourth types into a positive emotion type and a negative emotion type. The processor 310 may identify the first type and the fourth type as positive emotion types. The processor 310 may identify the second type and the third type as negative emotion types. For example, the processor 310 may identify a type having a positive valence as a positive emotion type. The processor 310 may identify a type in which the appraisal value is negative as the negative appraisal type.

예를 들어, 프로세서(310)는 긍정적 감정의 타입의 값을 양수로 설정할 수 있다. 프로세서(310)는 부정적 감정의 타입의 값을 음수로 설정할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 타입의 값 및 제4 타입의 값의 합을 긍정적 감정의 타입의 값으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제2 타입의 값 및 제3 타입의 값의 합을 부정적 감정의 타입의 값으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 긍정적 감정의 타입의 값 및 부정적 감정의 타입의 값의 합을 사용자의 감정에 대한 값으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값에 기반하여, 재생중인 콘텐트에 대한 사용자의 감정이 긍정적인지 또는 부정적인지 여부를 식별할 수 있다. For example, the processor 310 may set the value of the positive emotion type to a positive number. The processor 310 may set the value of the negative emotion type to a negative number. The processor 310 may identify the sum of the first type value and the fourth type value as a positive emotion type value. The processor 310 may identify the sum of the second type value and the third type value as a negative emotion type value. The processor 310 may identify the sum of the positive emotion type value and the negative emotion type value as the user's emotion value. The processor 310 may identify whether the user's emotion for the content being played is positive or negative, based on the value of the user's emotion.

예를 들어, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값이 양수임에 기반하여, 재생중인 콘텐트에 대한 사용자의 감정이 긍정적임을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값이 음수임에 기반하여, 재생중인 콘텐트에 대한 사용자의 감정이 부정적임을 식별할 수 있다.For example, the processor 310 may identify that the user's emotion for the content being played is positive based on the positive value of the user's emotion. For example, the processor 310 may identify that the user's emotion for the content being reproduced is negative, based on the negative value of the user's emotion.

예를 들어, 프로세서(310)는 즐거움에 관한 타입(711) 및 편안함에 관한 타입(714)을 긍정적 감정의 타입으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 짜증남에 관한 타입(712) 및 지루함에 관한 타입(714)을 부정적 감정의 타입으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 즐거움에 관한 타입(711)에 대한 값 및 편안함에 관한 타입(714)에 대한 값의 합을 긍정적 감정의 타입의 값으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 짜증남에 관한 타입(712)에 대한 값 및 지루함에 관한 타입(714)에 대한 값을 부정적 감정의 타입의 값으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 양수로 설정된 긍정적 감정의 타입의 값 및 음수로 설정된 부정적 감정의 타입의 값의 합을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 긍정적 감정의 타입의 값 및 부정적 감정의 타입의 값의 합에 기반하여, 한 주기(예를 들어, 제1 주기) 동안 사용자의 감정이 긍정적인지 부정적인지 여부를 식별할 수 있다. For example, the processor 310 may identify a pleasure type 711 and a comfort type 714 as positive emotion types. The processor 310 may identify the irritation type 712 and the boredom type 714 as negative emotion types. The processor 310 may identify the sum of the value for the pleasure type 711 and the value for the comfort type 714 as the value of the positive emotion type. The processor 310 may identify a value for the type 712 related to annoyance and a value for the type 714 related to boredom as a value of a negative emotion type. The processor 310 may identify the sum of the value of the positive emotion type set as a positive number and the value of the negative emotion type set as a negative number. The processor 310 may identify whether the user's emotion is positive or negative during one period (eg, the first period) based on the sum of the positive emotion type value and the negative emotion type value. .

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 지정된 주기마다 식별된 사용자의 감정이 긍정적으로 반복됨을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 긍정적인 감정을 유지하기 위한 하나 이상의 콘텐트들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 값(예를 들어, 0) 이상으로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 사용자의 감정에 대한 값을 지정된 범위(예를 들어, 0 이상의 범위) 내로 유지하기 위한 하나 이상의 콘텐트들을 식별할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 may identify that the identified user's emotion is positively repeated at each designated period. The processor 310 may identify one or more contents to maintain positive emotions of the user. For example, in response to identifying that the value of the user's emotion is maintained above a specified value (eg, 0), the processor 310 sets the value of the user's emotion within a specified range (eg, 0). one or more contents to be kept within).

일 실시 예에 따르면, 프로세서(310)는 지정된 주기마다 식별된 사용자의 감정이 부정적으로 반복됨을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 부정적인 감정을 변경하기 위한 하나 이상의 콘텐트들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 값(예를 들어, 0) 미만으로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 사용자의 감정에 대한 값을 지정된 범위(예를 들어, 0 미만의 범위) 밖으로 변경하기 위한 하나 이상의 콘텐트들을 식별할 수 있다.According to an embodiment, the processor 310 may identify that the identified user's emotion is negatively repeated at each specified period. The processor 310 may identify one or more contents for changing the user's negative emotion. For example, in response to identifying that the value for the user's emotion remains below a specified value (eg, 0), the processor 310 sets the value for the user's emotion within a specified range (eg, 0). less than) can identify one or more contents to change outside.

도 8a 내지 8c는 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 동작의 예를 도시한다.8A to 8C illustrate examples of operations of an electronic device according to various embodiments.

도 8a 내지 도 8c를 참조하면, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 기반하여, 하나 이상의 콘텐트들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 지정된 주기마다 식별된 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로, 지정된 횟수만큼 반복됨을 식별하는 것에 기반하여, 하나 이상의 콘텐트들을 식별할 수 있다. Referring to FIGS. 8A to 8C , the processor 310 may identify one or more contents based on identifying that the user's emotion value is maintained within a specified range. For example, the processor 310 may identify one or more contents based on identifying that the value of the user's emotion identified at each designated period is repeated within a designated range and a designated number of times.

도 8a를 참조하면, 제1 외부 전자 장치(201)에서 제1 콘텐트가 재생되는 동안, 프로세서(310)는 지정된 주기에 따라 식별된 사용자의 감정에 대한 값이 음수로 유지됨을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 값을 0 미만의 범위 밖으로 변경하기 위한 하나 이상의 콘텐트들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 지정된 주기마다 식별된 사용자의 감정에 대한 값이 음수로 지정된 횟수(예를 들어, 3회)만큼 반복됨을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값을 양수로 변경하기 위한 하나 이상의 제2 콘텐트들을 식별할 수 있다. Referring to FIG. 8A , while the first content is reproduced in the first external electronic device 201, the processor 310 identifies that the value of the user's emotion identified according to a specified period is maintained as a negative number, based on , it is possible to identify one or more contents for changing the value of the user's emotion outside the range of less than zero. For example, the processor 310 may identify that the value for the user's emotion identified in each designated period is repeated as many times (eg, 3 times) as a negative number. The processor 310 may identify one or more second contents for changing the value of the user's emotion to a positive number.

예를 들어, 제1 외부 전자 장치(201)에서 제1 콘텐트가 재생되는 동안, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입을 짜증남에 관한 타입(820)으로부터 편안함에 관한 타입(840)으로 변경하기 위한 하나 이상의 제2 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트와 함께 저장된 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트에 대해, 사용자의 감정에 대한 타입이 편안함에 관한 타입(840)임을 식별할 수 있다. 일 예로, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입이 편안함에 관한 타입(840)으로 가장 최근에 저장된 제3 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트와 유사한 장르의 하나 이상의 제2 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 제1 외부 전자 장치(201)에게 요청할 수 있다. For example, while the first content is being reproduced on the first external electronic device 201, the processor 310 changes the user's emotion type from an annoyance type 820 to a comfort type 840. It is possible to identify one or more second contents to do. The processor 310 may identify information about the type of user's emotion stored together with the third content. With respect to the third content, the processor 310 may identify that the user's emotion type is the comfort type 840 . For example, the processor 310 may identify the most recently stored third content as the user's emotion type 840 and the comfort related type. The processor 310 may identify one or more second contents of a genre similar to the third content. The processor 310 may request the first external electronic device 201 to display a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents.

예를 들어, 제1 외부 전자 장치(201)에서 제1 콘텐트가 재생되는 동안, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입을 지루함에 관한 타입(830)으로부터 즐거움에 관한 타입(810)으로 변경하기 위한 하나 이상의 제2 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트와 함께 저장된 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트에 대해, 사용자의 감정에 대한 타입이 즐거움에 관한 타입(810)임을 식별할 수 있다. 일 예로, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입이 즐거움에 관한 타입(810)으로 가장 최근에 저장된 제3 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트와 유사한 장르의 하나 이상의 제2 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 제1 외부 전자 장치(201)에게 요청할 수 있다.For example, while the first content is being reproduced on the first external electronic device 201, the processor 310 changes the user's emotion type from a boredom type 830 to a pleasure type 810. It is possible to identify one or more second contents to do. The processor 310 may identify information about the type of user's emotion stored together with the third content. With respect to the third content, the processor 310 may identify that the user's emotion type is the pleasure type 810 . For example, the processor 310 may identify the most recently stored third content as the user's emotion type 810 and the pleasure type 810 . The processor 310 may identify one or more second contents of a genre similar to the third content. The processor 310 may request the first external electronic device 201 to display a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents.

도 8b 및 8c를 참조하면, , 제1 외부 전자 장치(201)에서 제1 콘텐트가 재생되는 동안, 프로세서(310)는 지정된 주기에 따라 식별된 사용자의 감정에 대한 값이 양수로 유지됨을 식별하는 것에 기반하여, 사용자의 감정에 대한 값을 0 이상의 범위로 유지하기 위한 하나 이상의 제2 콘텐트들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(310)는 지정된 주기마다 식별된 사용자의 감정에 대한 값이 양수로 지정된 횟수(예를 들어, 3회)만큼 반복됨을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 값을 양수로 유지하기 위한 하나 이상의 제2 콘텐트들을 식별할 수 있다. Referring to FIGS. 8B and 8C , while the first content is reproduced in the first external electronic device 201, the processor 310 identifies that the value for the user's emotion identified according to a specified cycle is maintained as a positive number. Based on this, one or more second contents for maintaining the value of the user's emotion within a range of 0 or more may be identified. For example, the processor 310 may identify that the value for the user's emotion identified as a positive number is repeated for a specified number of times (eg, 3 times) at each specified period. The processor 310 may identify one or more second contents for maintaining the value of the user's emotion as a positive number.

도 8b를 참조하면, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입을 즐거움에 관한 타입(810)으로 유지하기 위한 하나 이상의 제2 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 콘텐트와 유사한 장르의 하나 이상의 제2 콘텐트들을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 제1 외부 전자 장치(201)에게 요청할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 콘텐트와 유사한 장르의 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체를 제1 외부 전자 장치(201)를 통해 표시함으로써, 사용자의 즐거운 감정 상태를 유지(또는 강화)할 수 있다.Referring to FIG. 8B , the processor 310 may identify one or more second contents for maintaining the user's emotion type as the pleasure type 810 . The processor 310 may identify one or more second contents of a genre similar to the first content. The processor 310 may request the first external electronic device 201 to display a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents. The processor 310 maintains a pleasant emotional state of the user by displaying a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents of a similar genre to the first content through the first external electronic device 201 ( or reinforced).

프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입을 즐거움에 관한 타입(810)으로부터 편안함에 관한 타입(840)으로 변경하기 위한 하나 이상의 제2 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트와 함께 저장된 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트에 대해, 사용자의 감정에 대한 타입이 편안함에 관한 타입(840)임을 식별할 수 있다. 일 예로, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입이 편안함에 관한 타입(840)으로 가장 최근에 저장된 제3 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트와 유사한 장르의 하나 이상의 제2 콘텐트들을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 제1 외부 전자 장치(201)에게 요청할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트와 유사한 장르의 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체를 제1 외부 전자 장치(201)를 통해 표시함으로써, 사용자의 즐거운 감정 상태를 편안한 감정 상태로 변경할 수 있다.The processor 310 may identify one or more second contents for changing the user's emotion type from the pleasure type 810 to the comfort type 840 . The processor 310 may identify information about the type of user's emotion stored together with the third content. With respect to the third content, the processor 310 may identify that the user's emotion type is the comfort type 840 . For example, the processor 310 may identify the most recently stored third content as the user's emotion type 840 and the comfort related type. The processor 310 may identify one or more pieces of second content of a similar genre to the third content. The processor 310 may request the first external electronic device 201 to display a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents. The processor 310 displays a visual object for guiding reproduction of one of the one or more second contents of a genre similar to the third content through the first external electronic device 201 so that the user's pleasant emotional state is converted into a comfortable feeling. status can be changed.

도 8c를 참조하면, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입을 편안함에 관한 타입(840)으로 유지하기 위한 하나 이상의 제2 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 콘텐트와 유사한 장르의 하나 이상의 제2 콘텐트들을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 제1 외부 전자 장치(201)에게 요청할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 콘텐트와 유사한 장르의 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체를 제1 외부 전자 장치(201)를 통해 표시함으로써, 사용자의 편안한 감정 상태를 유지(또는 강화)할 수 있다. Referring to FIG. 8C , the processor 310 may identify one or more second contents for maintaining the user's emotion type as the comfort type 840 . The processor 310 may identify one or more second contents of a genre similar to the first content. The processor 310 may request the first external electronic device 201 to display a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents. The processor 310 maintains a user's comfortable emotional state by displaying a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents of a similar genre to the first content through the first external electronic device 201 ( or reinforced).

프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입을 편안함에 관한 타입(840)으로부터 즐거움에 관한 타입(810)으로 변경하기 위한 하나 이상의 제2 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트와 함께 저장된 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트에 대해, 사용자의 감정에 대한 타입이 즐거움에 관한 타입(810)임을 식별할 수 있다. 일 예로, 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입이 즐거움에 관한 타입(810)으로 가장 최근에 저장된 제3 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트와 유사한 장르의 하나 이상의 제2 콘텐트들을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 제1 외부 전자 장치(201)에게 요청할 수 있다. 프로세서(310)는 제3 콘텐트와 유사한 장르의 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체를 제1 외부 전자 장치(201)를 통해 표시함으로써, 사용자의 편안한 감정 상태를 즐거운 감정 상태로 변경할 수 있다.The processor 310 may identify one or more second contents for changing the user's emotion type from the comfort type 840 to the pleasure type 810 . The processor 310 may identify information about the type of user's emotion stored together with the third content. With respect to the third content, the processor 310 may identify that the user's emotion type is the pleasure type 810 . For example, the processor 310 may identify the most recently stored third content as the user's emotion type 810 and the pleasure type 810 . The processor 310 may identify one or more pieces of second content of a genre similar to the third content. The processor 310 may request the first external electronic device 201 to display a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents. The processor 310 displays a visual object for guiding reproduction of one of the one or more second contents of a genre similar to the third content through the first external electronic device 201, so that the comfortable emotional state of the user is changed into a pleasant feeling. status can be changed.

도 9a 및 도 9b는 다양한 실시 예들에 따른 제1 외부 전자 장치에서 표시되는 시각적 객체의 예를 도시한다. 9A and 9B illustrate examples of visual objects displayed in a first external electronic device according to various embodiments.

도 9a를 참조하면, 제1 외부 전자 장치(201)는 디스플레이를 통해 화면(901)을 표시할 수 있다. 예를 들어, 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 콘텐트의 재생을 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 콘텐트(902)의 재생을 위한 정보(예를 들어, 제1 콘텐트(902))를 전자 장치(210)에게 요청할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 전자 장치(210)로부터 제1 콘텐트(902)의 재생을 위한 정보를 수신할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 전자 장치(210)로부터 제1 콘텐트(902)의 재생을 위한 정보에 기반하여, 제1 콘텐트(902)를 재생하기 위한 화면(901)을 디스플레이에 표시할 수 있다. Referring to FIG. 9A , the first external electronic device 201 may display a screen 901 through a display. For example, the first external electronic device 201 may receive a user input for reproducing the first content. The first external electronic device 201 may request information for reproducing the first content 902 (eg, the first content 902 ) from the electronic device 210 . The first external electronic device 201 may receive information for reproducing the first content 902 from the electronic device 210 . The first external electronic device 201 may display a screen 901 for reproducing the first content 902 on the display based on information for reproducing the first content 902 from the electronic device 210. there is.

제1 콘텐트(902)가 재생되는 동안, 전자 장치(210)의 프로세서(310)는 사용자 데이터(예를 들어, 제2 외부 전자 장치(202)로부터 획득된 사용자 데이터)에 기반하여, 지정된 주기에 따라 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 정보에 기반하여 식별된 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위로 유지됨을 식별하는 것에 기반하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드 하기 위한 시각적 객체의 표시를 제1 외부 전자 장치(201)에게 요청할 수 있다. While the first content 902 is being reproduced, the processor 310 of the electronic device 210, based on user data (eg, user data obtained from the second external electronic device 202), at a designated period Accordingly, information about the type of user's emotion may be identified. The processor 310 may identify one or more second contents based on identifying that the value of the user's emotion identified based on the information about the user's emotion type is maintained within a specified range. The processor 310 may request the first external electronic device 201 to display a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents.

제1 외부 전자 장치(201)는 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시에 대한 요청을 전자 장치(210)로부터 수신할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시에 대한 요청에 기반하여, 제1 콘텐트(902)에 중첩으로 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체를 표시할 수 있다. The first external electronic device 201 may receive from the electronic device 210 a request for displaying a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents. Based on a request for displaying a visual object for guiding reproduction of one of the one or more second contents, the first external electronic device 201 superimposes the first content 902 on one or more of the one or more second contents. A visual object for guiding one play may be displayed.

예를 들어, 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체는 제1 시각적 객체(903), 제2 시각적 객체(904), 및 제3 시각적 객체(905)를 포함할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 시각적 객체(903), 제2 시각적 객체(904), 및 제3 시각적 객체(905)를 제1 콘텐트(902)에 중첩으로 표시할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 시각적 객체(903), 제2 시각적 객체(904), 및 제3 시각적 객체(905)를 플로팅 오버레이(floating overlay)로 표시할 수 있다. For example, a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents may include a first visual object 903, a second visual object 904, and a third visual object 905. . The first external electronic device 201 may display the first visual object 903 , the second visual object 904 , and the third visual object 905 overlapping the first content 902 . The first external electronic device 201 may display the first visual object 903 , the second visual object 904 , and the third visual object 905 as floating overlays.

제1 외부 전자 장치(201)는 제1 시각적 객체(903), 제2 시각적 객체(904), 및 제3 시각적 객체(905) 중 하나에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 시각적 객체(903), 제2 시각적 객체(904), 및 제3 시각적 객체(905) 중 하나에 상응하는 제2 콘텐트를 재생하기 위한 정보를 전자 장치(210)에게 요청할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 전자 장치(210)로부터 상기 제2 콘텐트를 재생하기 위한 정보를 수신하고, 수신된 정보에 기반하여, 제2 콘텐트를 재생할 수 있다. The first external electronic device 201 may receive a user input for one of the first visual object 903 , the second visual object 904 , and the third visual object 905 . The first external electronic device 201 transmits information for reproducing second content corresponding to one of the first visual object 903, the second visual object 904, and the third visual object 905 to the electronic device ( 210) can be requested. The first external electronic device 201 may receive information for reproducing the second content from the electronic device 210 and reproduce the second content based on the received information.

도 9b를 참조하면, 프로세서(310)는 제1 콘텐트의 재생이 종료(또는 중단)된 후, 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체를 표시할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 제2 콘텐트들은 제1 콘텐트에 대한, 사용자의 감정의 타입에 대한 정보에 기반하여 식별될 수 있다. Referring to FIG. 9B , the processor 310 may display a visual object for guiding reproduction of one of one or more second contents after the reproduction of the first content is terminated (or stopped). For example, one or more second contents may be identified based on information about the user's emotion type with respect to the first contents.

예를 들어, 전자 장치(210)의 프로세서(310)는 제1 외부 전자 장치(201)에서 재생된 제1 콘텐트에 대한 사용자의 감정의 타입을 부정적 감정에 대한 타입으로 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 감정의 타입을 부정적 감정에 대한 타입으로부터 긍정적 감정에 대한 타입으로 변경하기 위한 하나 이상의 제2 콘텐트들을 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 콘텐트의 재생이 종료된 후, 하나 이상의 제2 콘텐트들에 대한 정보를 제1 외부 전자 장치(201)에게 송신할 수 있다. 하나 이상의 제2 콘텐트들에 대한 정보는 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체를 포함할 수 있다. For example, the processor 310 of the electronic device 210 may identify the user's emotion type for the first content reproduced in the first external electronic device 201 as a negative emotion type. The processor 310 may identify one or more second contents for changing the user's emotion type from a negative emotion type to a positive emotion type. The processor 310 may transmit information on one or more second contents to the first external electronic device 201 after reproduction of the first content is finished. The information on the one or more second contents may include a visual object for guiding reproduction of one of the one or more second contents.

제1 외부 전자 장치(201)는 하나 이상의 제2 콘텐트들에 대한 정보에 기반하여, 제1 시각적 객체(911) 내지 제6 시각적 객체(916)를 포함하는 화면(901)을 표시할 수 있다. 제1 시각적 객체(911) 내지 제6 시각적 객체(916)는 하나 이상의 제2 콘텐트 중 하나를 재생하기 위해 표시될 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 시각적 객체(911) 내지 제6 시각적 객체(916) 중 하나에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 시각적 객체(911) 내지 제6 시각적 객체(916) 중 하나에 상응하는 제2 콘텐트를 재생하기 위한 정보를 전자 장치(210)에게 요청할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 전자 장치(210)로부터 상기 제2 콘텐트를 재생하기 위한 정보를 수신하고, 수신된 정보에 기반하여, 제2 콘텐트를 재생할 수 있다. The first external electronic device 201 may display a screen 901 including the first visual object 911 to the sixth visual object 916 based on information on one or more second contents. The first visual object 911 to the sixth visual object 916 may be displayed to reproduce one of one or more second contents. The first external electronic device 201 may receive a user input for one of the first visual object 911 to the sixth visual object 916 . The processor 310 may request information for reproducing the second content corresponding to one of the first visual object 911 to the sixth visual object 916 from the electronic device 210 . The first external electronic device 201 may receive information for reproducing the second content from the electronic device 210 and reproduce the second content based on the received information.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(210)의 프로세서(310)는 사용자의 콘텐트 시청 정보에 기반하여, 하나 이상의 제2 콘텐트를 식별할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 콘텐트 시청 정보는 복수의 콘텐트들 각각에 대한 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 정보를 포함할 수 있다. 프로세서(310)는 사용자의 감정에 대한 타입을 제1 타입으로 유도(또는 변경, 유지)하기 위해, 복수의 콘텐트들 중, 사용자의 감정에 대한 타입이 제1 타입으로 식별된 적어도 하나의 콘텐트를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 외부 전자 장치(201)에게 제1 타입으로 식별된 적어도 하나의 콘텐트 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청할 수 있다. 제1 외부 전자 장치(201)는 제1 타입으로 식별된 적어도 하나의 콘텐트 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체(예를 들어, 제1 시각적 객체(911) 내지 제6 시각적 객체(916))를 포함하는 화면(901)을 디스플레이를 통해 표시할 수 있다. According to an embodiment, the processor 310 of the electronic device 210 may identify one or more second contents based on the user's content viewing information. For example, the user's content viewing information may include information about the user's emotion type for each of a plurality of contents. In order to induce (or change or maintain) the user's emotion type as the first type, the processor 310 selects at least one content of which the user's emotion type is identified as the first type among a plurality of contents. can be identified. The processor 310 may request the first external electronic device 201 to display a visual object for guiding reproduction of one of at least one piece of content identified as the first type. The first external electronic device 201 is a visual object (eg, the first visual object 911 to the sixth visual object 916) for guiding reproduction of one of the at least one content identified as the first type. A screen 901 including may be displayed through the display.

상술한 실시 예들과 달리, 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(210)는 제1 외부 전자 장치(201) 및 제2 외부 전자 장치(202)의 구성의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다. 전자 장치(210)는 제1 외부 전자 장치(201) 및 제2 외부 전자 장치(202)의 기능의 전부 또는 일부를 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(210)의 프로세서(310)는 제1 콘텐트가 재생되는 동안, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 제1 정보에 기반하여, 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별할 수 있다. 프로세서(310)는 상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득할 수 있다. 프로세서(310)는 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 것에 응답하여, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체를 표시할 수 있다. Unlike the above-described embodiments, according to an embodiment, the electronic device 210 may include all or part of the first external electronic device 201 and the second external electronic device 202 . The electronic device 210 may perform all or part of the functions of the first external electronic device 201 and the second external electronic device 202 . For example, the processor 310 of the electronic device 210 may identify first information including user data acquired from the user while the first content is being reproduced. The processor 310 may identify second information about the type of the user's emotion corresponding to the user data according to a designated period based on the first information. The processor 310 may obtain one or more second contents in response to identifying that the value of the user's emotion identified based on the second information is maintained within a specified range. In response to obtaining the one or more second contents, the processor 310 may display a visual object for guiding reproduction of one of the one or more acquired second contents.

다양한 실시 예들에 따른 전자 장치(예를 들어, 도 2의 전자 장치(210))는, 통신 회로, 및 상기 통신 회로와 작동적으로 결합된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 제1 콘텐트가 제1 외부 전자 장치에서 재생되는 동안, 상기 제1 외부 전자 장치와 구별되는 제2 외부 전자 장치로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를, 상기 통신 회로를 이용하여, 수신하고, 상기 수신된 제1 정보에 기반하여, 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별하고, 상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하고, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 것에 응답하여, 상기 제1 외부 전자 장치로, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청하도록 설정될 수 있다. An electronic device (eg, the electronic device 210 of FIG. 2 ) according to various embodiments includes a communication circuit, and at least one processor operatively coupled to the communication circuit, wherein the at least one processor , While the first content is reproduced in the first external electronic device, first information including user data obtained from the user is obtained from a second external electronic device that is different from the first external electronic device, using the communication circuit. and, based on the received first information, identify second information about the type of the user's emotion corresponding to the user data according to a specified period, and identify based on the second information In response to identifying that the value of the user's emotion is maintained within a specified range, one or more second contents are obtained, and in response to the one or more second contents, to the first external electronic device, It may be configured to request display of a visual object for guiding reproduction of one of the obtained one or more second contents.

일 실시 예에 따르면, 상기 사용자 데이터는, 상기 사용자의 생체 신호 데이터, 상기 사용자의 안면 데이터, 상기 사용자의 음성 데이터, 및 상기 사용자의 입력 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the user data may include at least one of the user's biosignal data, the user's face data, the user's voice data, and the user's input data.

일 실시 예에 따르면, 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보는, 상기 생체 신호 데이터에 기반하여 식별된 제1 필드, 상기 안면 데이터에 기반하여 식별된 제2 필드, 상기 음성 데이터에 기반하여 식별된 제3 필드, 및 상기 입력 데이터에 기반하여 식별된 제4 필드를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the second information about the user's emotion type is based on a first field identified based on the biosignal data, a second field identified based on the face data, and the voice data. and a fourth field identified based on the input data.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 필드에 대한 제1 값, 상기 제2 필드에 대한 제2 값, 상기 제3 필드에 대한 제3 값, 및 상기 제4 필드에 대한 제4 값을 식별하고, 상기 제1 값 내지 제4 값에 기반하여, 상기 사용자의 감정에 대한 값을 식별하도록 설정될 수 있다. According to an embodiment, the at least one processor may determine a first value for the first field, a second value for the second field, a third value for the third field, and a value for the fourth field. It may be set to identify a fourth value, and to identify a value for the user's emotion based on the first to fourth values.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 필드 내지 상기 제4 필드에 따라 설정된 적어도 하나의 가중치에 기반하여, 상기 제1 값 내지 상기 제4 값을 식별하도록 설정될 수 있다. According to an embodiment, the at least one processor may be configured to identify the first value to the fourth value based on at least one weight set according to the first to fourth fields.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 값 미만으로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 상기 사용자의 감정에 대한 값을 상기 지정된 범위 밖으로 변경하기 위한, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하도록 설정될 수 있다. According to an embodiment, the at least one processor is configured to change the value of the user's emotion outside the specified range in response to identifying that the value of the user's emotion is maintained below the specified value. It may be set to obtain one or more second contents.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 값 이상으로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 상기 사용자의 감정에 대한 값을 상기 지정된 범위 내로 유지하기 위한, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하도록 설정될 수 있다. According to an embodiment, the at least one processor is configured to maintain the value of the user's emotion within the specified range in response to identifying that the value of the user's emotion is maintained above a specified value. It may be set to obtain one or more second contents.

일 실시 예에 따르면, 상기 사용자의 감정에 대한 타입은, 제1 타입 내지 제4 타입 중 하나로 설정될 수 있다. According to an embodiment, the user's emotion type may be set to one of the first to fourth types.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 외부 전자 장치로부터 수신된, 상기 제1 콘텐트의 재생을 중단하기 위한 사용자 입력을 식별하고, 상기 사용자 입력에 기반하여, 상기 제1 콘텐트가 재생되는 동안, 상기 지정된 주기에 따라 획득된 상기 제2 정보를 상기 메모리에 저장하도록 더 설정될 수 있다. According to an embodiment, the at least one processor identifies a user input for stopping playback of the first content, received from the first external electronic device, and based on the user input, the first content It may be further configured to store the second information obtained according to the designated period in the memory while is being reproduced.

일 실시 예에 따르면, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드 하기 위한 시각적 객체는, 상기 재생되는 제1 콘텐트에 중첩으로 상기 제1 외부 전자 장치의 디스플레이를 통해 표시될 수 있다. According to an embodiment, a visual object for guiding reproduction of one of the one or more acquired second contents may be displayed on the display of the first external electronic device while overlapping the reproduced first content. .

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 식별된 제1 정보에 기반하여, 상기 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정 유형을 식별하고, 상기 식별된 사용자의 감정 유형에 기반하여, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 상기 제2 정보를 식별하도록 설정될 수 있다. According to an embodiment, the at least one processor identifies the user's emotion type corresponding to the user data according to the specified period, based on the identified first information, and identifies the user's emotion type. Based on the type, it may be set to identify the second information about the type of the user's emotion corresponding to the user data.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 외부 전자 장치로부터 수신된, 상기 제1 콘텐트를 재생하기 위한 사용자 입력을 식별하고, 상기 사용자 입력에 기반하여, 상기 제1 콘텐트의 재생 시간을 식별하고, 상기 제1 콘텐트의 재생 시간에 기반하여, 상기 지정된 주기를 식별하도록 더 설정될 수 있다. According to an embodiment, the at least one processor identifies a user input for reproducing the first content, received from the first external electronic device, and reproduces the first content based on the user input. It may be further configured to identify a time, and to identify the designated period based on the reproduction time of the first content.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 사용자의 감정에 대한 값이 상기 지정된 범위 내로 상기 지정된 주기에 기반하여 식별된 시간 구간동안 유지됨을 식별하도록 설정될 수 있다. According to an embodiment, the at least one processor may be set to identify that the value of the user's emotion is maintained within the specified range for a time period identified based on the specified period.

일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자의 시청 기록 및 상기 사용자의 시청 기록에 대한 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제3 정보에 기반하여, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 식별하도록 설정될 수 있다. According to an embodiment, the at least one processor is configured to identify the one or more second contents based on the user's viewing record and third information about the type of the user's emotion with respect to the user's viewing record. can be set.

일 실시 예에 따르면, 상기 제2 외부 전자 장치로부터 획득된 상기 사용자 데이터는, 상기 제2 외부 전자 장치와 연결된 적어도 하나의 외부 장치로부터 각각 획득된 상기 사용자에 관한 데이터를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the user data obtained from the second external electronic device may include user-related data obtained from at least one external device connected to the second external electronic device.

다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치의 방법은, 제1 콘텐트가 제1 외부 전자 장치에서 재생되는 동안, 상기 제1 외부 전자 장치와 구별되는 제2 외부 전자 장치로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를, 상기 통신 회로를 이용하여, 수신하는 동작, 상기 수신된 제1 정보에 기반하여, 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별하는 동작, 상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 동작, 및 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 것에 응답하여, 상기 제1 외부 전자 장치로, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청하는 동작을 포함할 수 있다. According to various embodiments of the present disclosure, a method of an electronic device includes user data obtained from a user from a second external electronic device distinct from the first external electronic device while first content is reproduced in the first external electronic device. operation of receiving, by using the communication circuit, first information regarding the type of user's emotion corresponding to the user data, based on the received first information, according to a designated period; Identifying, obtaining one or more second contents in response to identifying that the value of the user's emotion identified based on the second information is maintained within a specified range, and obtaining one or more second contents. In response to the acquisition, an operation of requesting display of a visual object for guiding playback of one of the obtained one or more second contents to the first external electronic device.

일 실시 예에 따르면, 상기 사용자 데이터는, 상기 사용자의 생체 신호 데이터, 상기 사용자의 안면 데이터, 상기 사용자의 음성 데이터, 및 상기 사용자의 입력 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the user data may include at least one of the user's biosignal data, the user's facial data, the user's voice data, and the user's input data.

일 실시 예에 따르면, 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보는, 상기 생체 신호 데이터에 기반하여 식별된 제1 필드, 상기 안면 데이터에 기반하여 식별된 제2 필드, 상기 음성 데이터에 기반하여 식별된 제3 필드, 및 상기 입력 데이터에 기반하여 식별된 제4 필드를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the second information about the user's emotion type is based on a first field identified based on the biosignal data, a second field identified based on the face data, and the voice data. and a fourth field identified based on the input data.

일 실시 예에 따르면, 상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 상기 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 동작은, 상기 제1 필드에 대한 제1 값, 상기 제2 필드에 대한 제2 값, 상기 제3 필드에 대한 제3 값, 및 상기 제4 필드에 대한 제4 값을 식별하는 동작, 상기 제1 값 내지 제4 값에 기반하여, 상기 사용자의 감정에 대한 값을 식별하는 동작, 및 상기 사용자의 감정에 대한 값이 상기 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 동작을 포함할 수 있다. According to an embodiment, in response to identifying that the value of the user's emotion identified based on the second information is maintained within the specified range, the operation of obtaining the one or more second contents includes the first identifying a first value for a field, a second value for the second field, a third value for the third field, and a fourth value for the fourth field, the first to fourth values based on, identifying a value for the user's emotion, and acquiring the one or more second contents in response to identifying that the value for the user's emotion is maintained within the specified range. can

다양한 실시 예들에 따른, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체(non-transitory computer readable storage medium)는, 통신 회로를 가지는(with) 전자 장치의 프로세서에 의해 실행될 시, According to various embodiments, a non-transitory computer readable storage medium, when executed by a processor of an electronic device having a communication circuit,

제1 콘텐트가 제1 외부 전자 장치에서 재생되는 동안, 상기 제1 외부 전자 장치와 구별되는 제2 외부 전자 장치로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를, 상기 통신 회로를 이용하여, 수신하고, 상기 수신된 제1 정보에 기반하여, 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별하고, 상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하고, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 것에 응답하여, 상기 제1 외부 전자 장치로, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청하도록 상기 전자 장치를 야기하는 인스트럭션들을 포함하는 하나 이상의 프로그램들을 저장할 수 있다. While the first content is reproduced in the first external electronic device, first information including user data acquired from the user is transmitted from a second external electronic device that is different from the first external electronic device, using the communication circuit. , Receive, and based on the received first information, identify second information about the type of the user's emotion corresponding to the user data according to a specified period, and identify the second information based on the second information In response to identifying that the value of the user's emotion is maintained within a specified range, one or more second contents are obtained, and in response to the one or more second contents, to the first external electronic device, the One or more programs including instructions for causing the electronic device to request display of a visual object for guiding reproduction of one of the acquired one or more second contents may be stored.

본 개시에 따른 인공지능과 관련된 기능은 프로세서와 메모리를 통해 동작된다. 프로세서는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 이때, 하나 또는 복수의 프로세서는 CPU, AP, DSP(Digital Signal Processor) 등과 같은 범용 프로세서, GPU, VPU(Vision Processing Unit)와 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공지능 전용 프로세서일 수 있다. 하나 또는 복수의 프로세서는, 메모리에 저장된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델에 따라, 입력 데이터를 처리하도록 제어한다. 또는, 하나 또는 복수의 프로세서가 인공지능 전용 프로세서인 경우, 인공지능 전용 프로세서는, 특정 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계될 수 있다. Functions related to artificial intelligence according to the present disclosure are operated through a processor and a memory. A processor may consist of one or a plurality of processors. In this case, the one or more processors may be a general-purpose processor such as a CPU, an AP, or a digital signal processor (DSP), a graphics-only processor such as a GPU or a vision processing unit (VPU), or an artificial intelligence-only processor such as an NPU. One or more processors control input data to be processed according to predefined operating rules or artificial intelligence models stored in a memory. Alternatively, when one or more processors are processors dedicated to artificial intelligence, the processors dedicated to artificial intelligence may be designed with a hardware structure specialized for processing a specific artificial intelligence model.

기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델은 학습을 통해 만들어진 것을 특징으로 한다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 인공지능 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버 및/또는 시스템을 통해 이루어 질 수도 있다. 학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.A predefined action rule or an artificial intelligence model is characterized in that it is created through learning. Here, being made through learning means that a basic artificial intelligence model is learned using a plurality of learning data by a learning algorithm, so that a predefined action rule or artificial intelligence model set to perform a desired characteristic (or purpose) is created. means burden. Such learning may be performed in the device itself in which artificial intelligence according to the present disclosure is performed, or through a separate server and/or system. Examples of learning algorithms include supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but are not limited to the above examples.

인공지능 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 인공지능 모델의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 학습 과정 동안 인공지능 모델에서 획득한 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 갱신될 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN:Deep Neural Network)를 포함할 수 있으며, 예를 들어, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 또는 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks) 등이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.An artificial intelligence model may be composed of a plurality of neural network layers. Each of the plurality of neural network layers has a plurality of weight values, and a neural network operation is performed through an operation between an operation result of a previous layer and a plurality of weight values. A plurality of weights possessed by a plurality of neural network layers may be optimized by a learning result of an artificial intelligence model. For example, a plurality of weights may be updated so that a loss value or a cost value obtained from an artificial intelligence model is reduced or minimized during a learning process. The artificial neural network may include a deep neural network (DNN), for example, a Convolutional Neural Network (CNN), a Deep Neural Network (DNN), a Recurrent Neural Network (RNN), a Restricted Boltzmann Machine (RBM), A deep belief network (DBN), a bidirectional recurrent deep neural network (BRDNN), or deep Q-networks, but is not limited to the above examples.

본 개시에 따른 전자 장치의 사용자의 감정에 기반하여 콘텐트를 제공하기 위한 방법에 있어서, 콘텐트를 제공하기 위해 사용자의 음성을 인식하고 의도를 해석하기 위한 방법으로, 제2 외부 장치(예를 들어, 마이크) 를 통해 아날로그 신호인 음성 신호를 수신하고, ASR(Automatic Speech Recognition)모델을 이용하여 음성 부분을 컴퓨터로 판독 가능한 텍스트로 변환할 수 있다. 자연어 이해(Natural Language Understanding, NLU) 모델을 이용하여 변환된 텍스트를 해석하여, 사용자의 발화 의도를 획득할 수 있다. 여기서 ASR 모델 또는 NLU 모델은 인공지능 모델일 수 있다. 인공지능 모델은 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계된 인공지능 전용 프로세서에 의해 처리될 수 있다. 인공지능 모델은 학습을 통해 만들어 질 수 있다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 인공지능 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 인공지능 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다. In the method for providing content based on the user's emotion of an electronic device according to the present disclosure, the method for recognizing the user's voice and interpreting the intention to provide the content includes a second external device (eg, A voice signal, which is an analog signal, can be received through a microphone), and the voice part can be converted into computer-readable text using an ASR (Automatic Speech Recognition) model. The user's utterance intention may be obtained by interpreting the converted text using a natural language understanding (NLU) model. Here, the ASR model or NLU model may be an artificial intelligence model. The artificial intelligence model can be processed by an artificial intelligence processor designed with a hardware structure specialized for the processing of artificial intelligence models. AI models can be created through learning. Here, being made through learning means that a basic artificial intelligence model is learned using a plurality of learning data by a learning algorithm, so that a predefined action rule or artificial intelligence model set to perform a desired characteristic (or purpose) is created. means burden. An artificial intelligence model may be composed of a plurality of neural network layers. Each of the plurality of neural network layers has a plurality of weight values, and a neural network operation is performed through an operation between an operation result of a previous layer and a plurality of weight values.

언어적 이해는 인간의 언어/문자를 인식하고 응용/처리하는 기술로서, 자연어 처리(Natural Language Processing), 기계 번역(Machine Translation), 대화 시스템(Dialog System), 질의 응답(Question Answering), 음성 인식/합성(Speech Recognition/Synthesis) 등을 포함한다.Linguistic understanding is a technology that recognizes and applies/processes human language/text, and includes natural language processing, machine translation, dialog system, question answering, and voice recognition. /Includes Speech Recognition/Synthesis, etc.

본 개시에 따른 전자 장치의 사용자의 감정에 기반하여 콘텐트를 제공하기 위한 방법에 있어서, 사용자의 감정 유형을 추론 또는 예측하기 위한 방법으로 사용자 데이터(예를 들어, 생체 신호 데이터, 음성 데이터, 안면 데이터 또는 사용자 입력 데이터)를 이용하여 적어도 하나의 콘텐트를 추천/실행하기 위해 인공지능 모델을 이용할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 상기 데이터에 대해 전처리 과정을 수행하여 인공지능 모델의 입력으로 사용하는 데에 적합한 형태로 변환할 수 있다. 인공지능 모델은 학습을 통해 만들어 질 수 있다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 인공지능 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 인공지능 모델은, 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다.In a method for providing content based on a user's emotion of an electronic device according to the present disclosure, user data (eg, biosignal data, voice data, facial data) is used as a method for inferring or predicting a user's emotion type. Alternatively, an artificial intelligence model may be used to recommend/execute at least one content using user input data). At least one processor may perform a preprocessing process on the data to convert it into a form suitable for use as an input of an artificial intelligence model. AI models can be created through learning. Here, being made through learning means that a basic artificial intelligence model is learned using a plurality of learning data by a learning algorithm, so that a predefined action rule or artificial intelligence model set to perform a desired characteristic (or purpose) is created. means burden. An artificial intelligence model may be composed of a plurality of neural network layers. Each of the plurality of neural network layers has a plurality of weight values, and a neural network operation is performed through an operation between an operation result of a previous layer and a plurality of weight values.

추론 예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술로서, 지식/확률 기반 추론(Knowledge based Reasoning), 최적화 예측(Optimization Prediction), 선호 기반 계획(Preference-based Planning), 추천(Recommendation) 등을 포함한다Inference prediction is a technology that judges information and logically infers and predicts it. It includes Knowledge based Reasoning, Optimization Prediction, Preference-based Planning, and Recommendation. include

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.Electronic devices according to various embodiments disclosed in this document may be devices of various types. The electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance. An electronic device according to an embodiment of the present document is not limited to the aforementioned devices.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.Various embodiments of this document and terms used therein are not intended to limit the technical features described in this document to specific embodiments, but should be understood to include various modifications, equivalents, or substitutes of the embodiments. In connection with the description of the drawings, like reference numbers may be used for like or related elements. The singular form of a noun corresponding to an item may include one item or a plurality of items, unless the relevant context clearly dictates otherwise. In this document, "A or B", "at least one of A and B", "at least one of A or B", "A, B or C", "at least one of A, B and C", and "A Each of the phrases such as "at least one of , B, or C" may include any one of the items listed together in that phrase, or all possible combinations thereof. Terms such as "first", "second", or "first" or "secondary" may simply be used to distinguish that component from other corresponding components, and may refer to that component in other respects (eg, importance or order) is not limited. A (eg, first) component is said to be "coupled" or "connected" to another (eg, second) component, with or without the terms "functionally" or "communicatively." When mentioned, it means that the certain component may be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.

본 문서의 다양한 실시 예들에서, 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다. In various embodiments of this document, the term "module" used may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as, for example, logic, logical blocks, components, or circuits. can be used as A module may be an integrally constructed component or a minimal unit of components or a portion thereof that performs one or more functions. For example, according to one embodiment, the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.Various embodiments of this document provide one or more instructions stored in a storage medium (eg, internal memory 136 or external memory 138) readable by a machine (eg, electronic device 101). It may be implemented as software (eg, the program 140) including them. For example, a processor (eg, the processor 120 ) of a device (eg, the electronic device 101 ) may call at least one command among one or more instructions stored from a storage medium and execute it. This enables the device to be operated to perform at least one function according to the at least one command invoked. The one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter. The device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium. Here, 'non-temporary' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (e.g. electromagnetic wave), and this term refers to the case where data is stored semi-permanently in the storage medium. It does not discriminate when it is temporarily stored.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: CD-ROM(compact disc read only memory))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어??)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.According to one embodiment, the method according to various embodiments disclosed in this document may be included and provided in a computer program product. Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities. A computer program product is distributed in the form of a machine-readable storage medium (eg CD-ROM (compact disc read only memory)), or through an application store (eg Play Store??) or on two user devices. It can be distributed (eg downloaded or uploaded) online, directly between (eg smart phones). In the case of online distribution, at least part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a device-readable storage medium such as a manufacturer's server, an application store server, or a relay server's memory.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.According to various embodiments, each component (eg, module or program) of the above-described components may include a single object or a plurality of entities, and some of the plurality of entities may be separately disposed in other components. there is. According to various embodiments, one or more components or operations among the aforementioned corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added. Alternatively or additionally, a plurality of components (eg modules or programs) may be integrated into a single component. In this case, the integrated component may perform one or more functions of each of the plurality of components identically or similarly to those performed by a corresponding component of the plurality of components prior to the integration. . According to various embodiments, the actions performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the actions are executed in a different order, or omitted. or one or more other actions may be added.

Claims (20)

전자 장치에 있어서,
통신 회로; 및
상기 통신 회로와 작동적으로 결합된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
제1 콘텐트가 제1 외부 전자 장치에서 재생되는 동안, 상기 제1 외부 전자 장치와 구별되는 제2 외부 전자 장치로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를, 상기 통신 회로를 이용하여, 수신하고,
상기 수신된 제1 정보에 기반하여, 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별하고,
상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하고, 및
상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 것에 응답하여, 상기 제1 외부 전자 장치로, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청하도록 설정된
전자 장치.
In electronic devices,
communication circuit; and
at least one processor operably coupled with the communication circuitry, the at least one processor comprising:
While the first content is reproduced in the first external electronic device, first information including user data acquired from the user is transmitted from a second external electronic device that is different from the first external electronic device, using the communication circuit. , receive,
Based on the received first information, identify second information about a type of the user's emotion corresponding to the user data according to a specified period;
Obtaining one or more second contents in response to identifying that the value of the user's emotion identified based on the second information is maintained within a specified range; and
In response to acquiring the one or more second contents, the first external electronic device is configured to request display of a visual object for guiding reproduction of one of the one or more acquired second contents.
electronic device.
제1 항에 있어서, 상기 사용자 데이터는,
상기 사용자의 생체 신호 데이터, 상기 사용자의 안면 데이터, 상기 사용자의 음성 데이터, 및 상기 사용자의 입력 데이터 중 적어도 하나를 포함하는
전자 장치.
The method of claim 1, wherein the user data,
Including at least one of the user's biosignal data, the user's face data, the user's voice data, and the user's input data
electronic device.
제2 항에 있어서, 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보는,
상기 생체 신호 데이터에 기반하여 식별된 제1 필드, 상기 안면 데이터에 기반하여 식별된 제2 필드, 상기 음성 데이터에 기반하여 식별된 제3 필드, 및 상기 입력 데이터에 기반하여 식별된 제4 필드를 포함하는
전자 장치.
The method of claim 2, wherein the second information about the type of the user's emotion,
A first field identified based on the biosignal data, a second field identified based on the facial data, a third field identified based on the voice data, and a fourth field identified based on the input data including
electronic device.
제3 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1 필드에 대한 제1 값, 상기 제2 필드에 대한 제2 값, 상기 제3 필드에 대한 제3 값, 및 상기 제4 필드에 대한 제4 값을 식별하고,
상기 제1 값 내지 제4 값에 기반하여, 상기 사용자의 감정에 대한 값을 식별하도록 설정된
전자 장치.
The method of claim 3, wherein the at least one processor,
identify a first value for the first field, a second value for the second field, a third value for the third field, and a fourth value for the fourth field;
Based on the first to fourth values, set to identify a value for the user's emotion
electronic device.
제4 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1 필드 내지 상기 제4 필드에 따라 설정된 적어도 하나의 가중치에 기반하여, 상기 제1 값 내지 상기 제4 값을 식별하도록 설정된
전자 장치.
The method of claim 4, wherein the at least one processor,
configured to identify the first value to the fourth value based on at least one weight set according to the first to fourth fields;
electronic device.
제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 값 미만으로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 상기 사용자의 감정에 대한 값을 상기 지정된 범위 밖으로 변경하기 위한, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하도록 설정된
전자 장치.
The method of claim 1, wherein the at least one processor,
In response to identifying that the user's emotion value is maintained below a specified value, obtain the one or more second contents for changing the user's emotion value outside the specified range.
electronic device.
제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 값 이상으로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 상기 사용자의 감정에 대한 값을 상기 지정된 범위 내로 유지하기 위한, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하도록 설정된
전자 장치.
The method of claim 1, wherein the at least one processor,
In response to identifying that the user's emotion value is maintained above a specified value, obtain the one or more second contents for maintaining the user's emotion value within the specified range.
electronic device.
제1 항에 있어서, 상기 사용자의 감정에 대한 타입은,
제1 타입 내지 제4 타입 중 하나로 설정된
전자 장치.
The method of claim 1, wherein the user's emotion type is:
set to one of the first to fourth types
electronic device.
제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1 외부 전자 장치로부터 수신된, 상기 제1 콘텐트의 재생을 중단하기 위한 사용자 입력을 식별하고,
상기 사용자 입력에 기반하여, 상기 제1 콘텐트가 재생되는 동안, 상기 지정된 주기에 따라 획득된 상기 제2 정보를 상기 메모리에 저장하도록 더 설정된
전자 장치.
The method of claim 1, wherein the at least one processor,
Identifying a user input for stopping playback of the first content, received from the first external electronic device;
Based on the user input, while the first content is reproduced, further configured to store the second information obtained according to the designated period in the memory.
electronic device.
제1 항에 있어서, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드 하기 위한 시각적 객체는,
상기 재생되는 제1 콘텐트에 중첩으로 상기 제1 외부 전자 장치의 디스플레이를 통해 표시되는
전자 장치.
The method of claim 1, wherein the visual object for guiding reproduction of one of the obtained one or more second contents,
Displayed through the display of the first external electronic device to overlap the reproduced first content
electronic device.
제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 식별된 제1 정보에 기반하여, 상기 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정 유형을 식별하고,
상기 식별된 사용자의 감정 유형에 기반하여, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 상기 제2 정보를 식별하도록 설정된
전자 장치.
The method of claim 1, wherein the at least one processor,
Identifying the user's emotion type corresponding to the user data according to the designated period based on the identified first information;
configured to identify the second information about the type of the user's emotion corresponding to the user data, based on the identified user's emotion type;
electronic device.
제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 제1 외부 전자 장치로부터 수신된, 상기 제1 콘텐트를 재생하기 위한 사용자 입력을 식별하고,
상기 사용자 입력에 기반하여, 상기 제1 콘텐트의 재생 시간을 식별하고,
상기 제1 콘텐트의 재생 시간에 기반하여, 상기 지정된 주기를 식별하도록 더 설정된
전자 장치.
The method of claim 1, wherein the at least one processor,
Identifying a user input for reproducing the first content received from the first external electronic device;
Based on the user input, identifying a reproduction time of the first content;
Based on the reproduction time of the first content, further set to identify the designated period
electronic device.
제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 사용자의 감정에 대한 값이 상기 지정된 범위 내로 상기 지정된 주기에 기반하여 식별된 시간 구간동안 유지됨을 식별하도록 설정된
전자 장치.
The method of claim 1, wherein the at least one processor,
set to identify that the value for the user's emotion is maintained within the specified range for a time interval identified based on the specified period
electronic device.
제1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 사용자의 시청 기록 및 상기 사용자의 시청 기록에 대한 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제3 정보에 기반하여, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 식별하도록 설정된
전자 장치.
The method of claim 1, wherein the at least one processor,
configured to identify the one or more second contents based on the user's viewing record and the third information about the type of the user's emotion with respect to the user's viewing record
electronic device.
제1 항에 있어서, 상기 제2 외부 전자 장치로부터 획득된 상기 사용자 데이터는,
상기 제2 외부 전자 장치와 연결된 적어도 하나의 외부 장치로부터 각각 획득된 상기 사용자에 관한 데이터를 포함하는
전자 장치.
The method of claim 1, wherein the user data obtained from the second external electronic device,
Including data about the user each obtained from at least one external device connected to the second external electronic device
electronic device.
전자 장치의 방법에 있어서,
제1 콘텐트가 제1 외부 전자 장치에서 재생되는 동안, 상기 제1 외부 전자 장치와 구별되는 제2 외부 전자 장치로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를, 상기 통신 회로를 이용하여, 수신하는 동작;
상기 수신된 제1 정보에 기반하여, 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별하는 동작;
상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 동작; 및
상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 것에 응답하여, 상기 제1 외부 전자 장치로, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청하는 동작을 포함하는
방법.
In the method of electronic device,
While the first content is reproduced in the first external electronic device, first information including user data acquired from the user is transmitted from a second external electronic device that is different from the first external electronic device, using the communication circuit. , the operation to receive;
identifying second information about a type of user's emotion corresponding to the user data according to a specified period, based on the received first information;
obtaining one or more second contents in response to identifying that the value of the emotion of the user identified based on the second information is maintained within a specified range; and
In response to obtaining the one or more second contents, requesting, by the first external electronic device, display of a visual object for guiding reproduction of one of the one or more acquired second contents.
method.
제16 항에 있어서, 상기 사용자 데이터는,
상기 사용자의 생체 신호 데이터, 상기 사용자의 안면 데이터, 상기 사용자의 음성 데이터, 및 상기 사용자의 입력 데이터 중 적어도 하나를 포함하는
방법.
The method of claim 16, wherein the user data,
Including at least one of the user's biosignal data, the user's face data, the user's voice data, and the user's input data
method.
제17 항에 있어서, 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보는,
상기 생체 신호 데이터에 기반하여 식별된 제1 필드, 상기 안면 데이터에 기반하여 식별된 제2 필드, 상기 음성 데이터에 기반하여 식별된 제3 필드, 및 상기 입력 데이터에 기반하여 식별된 제4 필드를 포함하는
방법.
The method of claim 17, wherein the second information about the type of the user's emotion,
A first field identified based on the biosignal data, a second field identified based on the facial data, a third field identified based on the voice data, and a fourth field identified based on the input data including
method.
제16 항에 있어서, 상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 상기 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 동작은,
상기 제1 필드에 대한 제1 값, 상기 제2 필드에 대한 제2 값, 상기 제3 필드에 대한 제3 값, 및 상기 제4 필드에 대한 제4 값을 식별하는 동작;
상기 제1 값 내지 제4 값에 기반하여, 상기 사용자의 감정에 대한 값을 식별하는 동작; 및
상기 사용자의 감정에 대한 값이 상기 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 동작을 포함하는
방법.
The method of claim 16, wherein in response to identifying that the value of the user's emotion identified based on the second information is maintained within the specified range, the operation of acquiring the one or more second contents comprises:
identifying a first value for the first field, a second value for the second field, a third value for the third field, and a fourth value for the fourth field;
identifying a value for the user's emotion based on the first to fourth values; and
In response to identifying that the value of the user's emotion is maintained within the specified range, obtaining the one or more second contents
method.
하나 이상의 프로그램들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체(non-transitory computer readable storage medium)에 있어서, 상기 하나 이상의 프로그램들은, 통신 회로를 가지는(with) 전자 장치의 프로세서에 의해 실행될 시,
제1 콘텐트가 제1 외부 전자 장치에서 재생되는 동안, 상기 제1 외부 전자 장치와 구별되는 제2 외부 전자 장치로부터, 사용자로부터 획득된 사용자 데이터를 포함하는 제1 정보를, 상기 통신 회로를 이용하여, 수신하고,
상기 수신된 제1 정보에 기반하여, 지정된 주기에 따라, 상기 사용자 데이터에 대응하는 상기 사용자의 감정에 대한 타입에 관한 제2 정보를 식별하고,
상기 제2 정보에 기반하여 식별된 상기 사용자의 감정에 대한 값이 지정된 범위 내로 유지됨을 식별하는 것에 응답하여, 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하고, 및
상기 하나 이상의 제2 콘텐트들을 획득하는 것에 응답하여, 상기 제1 외부 전자 장치로, 상기 획득된 하나 이상의 제2 콘텐트들 중 하나의 재생을 가이드하기 위한 시각적 객체의 표시를 요청하도록 상기 전자 장치를 야기하는 인스트럭션들을 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체.
A non-transitory computer readable storage medium storing one or more programs, wherein the one or more programs, when executed by a processor of an electronic device having communication circuitry,
While the first content is reproduced in the first external electronic device, first information including user data acquired from the user is transmitted from a second external electronic device that is different from the first external electronic device, using the communication circuit. , receive,
Based on the received first information, identify second information about a type of the user's emotion corresponding to the user data according to a specified period;
Obtaining one or more second contents in response to identifying that the value of the user's emotion identified based on the second information is maintained within a specified range, and
In response to acquiring the one or more second contents, causing the first external electronic device to request display of a visual object for guiding reproduction of one of the one or more acquired second contents. Including instructions that
A computer readable storage medium.
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