KR20230086540A - 전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 - Google Patents

전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법 Download PDF

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여재영
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Abstract

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른, 전자 장치는, 디스플레이, 메모리, 및 상기 디스플레이, 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 메모리는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 프로세서가, 어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 기반으로 현재 실행 중인 어플리케이션의 기능의 레벨을 인식하고, 상기 구조 정보 및 상기 인식한 레벨에 적어도 일부 기반하여, 사용자에게 제공할 추천 명령어의 범위를 결정하고, 상기 결정한 범위에 기반하여, 사용자에게 적어도 하나의 추천 명령어를 제공하도록 하는 인스트럭션들(instructuons)을 저장할 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시 예가 가능하다.

Description

전자 장치 및 전자 장치의 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR OPERATING THEREOF}
본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 사용자에게 추천 명령어를 제공하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
최근 들어, 음성 인식 기술이 발전함에 따라 마이크를 포함하는 다양한 전자 장치에서 음성 인식 기능이 구현될 수 있다. 예를 들어, 최근에는 전자 장치들 사이의 직관적인 인터페이스를 제공할 수 있는 인텔리전트 어시스턴스 서비스가 개발되고 있다. 인텔리전트 어시스턴스 서비스는 사용자의 발화(utterance)에 대한 자연 언어 처리를 수행하여 사용자의 의도를 추론하고, 추론된 사용자의 의도를 기초로 하여 제어 장치가 제어되도록 처리할 수 있다.
전자 장치가 지원하는 기능들이 다양해지면서 사용자가 이용 가능한 추천 명령어를 제공할 수 있는 기술을 제공할 수 있다.또한, 단순히 전자 장치에서 이용 가능한 기능을 알려주는 것을 넘어서 사용자 별로 더 적합한 추천 명령어를 제공할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들은, 사용자의 선호도, 사용자의 전자 장치 또는 어플리케이션 사용 이력, 또는 사용자의 추천 명령어 사용 이력에 기반하여 사용자 개개인에게 최적화된 추천 명령어를 제공할 수 있는 전자 장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른, 전자 장치는, 디스플레이, 메모리, 및 상기 디스플레이, 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 메모리는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 프로세서가, 어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 기반으로 현재 실행 중인 어플리케이션의 기능의 레벨을 인식하고, 상기 구조 정보 및 상기 인식한 레벨에 적어도 일부 기반하여, 사용자에게 제공할 추천 명령어의 범위를 결정하고, 상기 결정한 범위에 기반하여, 사용자에게 적어도 하나의 추천 명령어를 제공하도록 하는 인스트럭션들(instructuons)을 저장할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 동작 방법은, 어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 기반으로 현재 실행 중인 어플리케이션의 기능의 레벨을 인식하는 동작, 상기 구조 정보 및 상기 인식한 레벨에 적어도 일부 기반하여, 사용자에게 제공할 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작, 및 상기 결정한 범위에 기반하여, 사용자에게 적어도 하나의 추천 명령어를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시 예들에 따르면, 사용자의 선호도, 사용자의 전자 장치 또는 어플리케이션 사용 이력, 또는 사용자의 추천 명령어 사용 이력에 기반하여 사용자 개개인에게 최적화된 추천 명령어를 제공할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시 예들에 따르면, 어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 기반으로 현재 실행 중인 어플리케이션의 기능의 레벨을 인식하고, 구조 정보 및 인식한 레벨에 따라 사용자 및 사용자의 사용 상태에 적합한 추천 명령어를 제공할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치를 나타낸다.
도 2는 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른, 컨셉과 액션의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따라, 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 표시하는 사용자 단말을 도시하는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 6은 일 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 7은 일 실시예에 따른, 어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9a 내지 9d는 일 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 11a 내지 11d는 일 실시예에 따른, 전자 장치의 추천 명령어를 제공하는 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 12는 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법의 흐름도이다.
도 13은 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법의 흐름도이다.
도 14는 일 실시예에 따른 전자 장치의 사용자 프로파일을 생성하는 동작의 흐름도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시예에 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. 일 실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 통합 지능 (integrated intelligence) 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예의 통합 지능 시스템은 사용자 단말(201), 지능형 서버(300), 및 서비스 서버(400)를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 사용자 단말(201)(예: 도 1의 전자 장치(101))은, 인터넷에 연결 가능한 단말 장치(또는, 전자 장치)일 수 있으며, 예를 들어, 휴대폰, 스마트폰, PDA(personal digital assistant), 노트북 컴퓨터, TV(television), 백색 가전, 웨어러블 장치, HMD (head mounted device), 또는 스마트 스피커일 수 있다.
도시된 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 통신 인터페이스(290), 마이크(270), 스피커(255), 디스플레이(260), 메모리(230), 및/또는 프로세서(220)를 포함할 수 있다. 상기 열거된 구성요소들은 서로 작동적으로 또는 전기적으로 연결될 수 있다.
통신 인터페이스(290)(예: 도 1의 통신 모듈(190))는 외부 장치와 연결되어 데이터를 송수신하도록 구성될 수 있다. 마이크(270)(예: 도 1의 오디오 모듈(170))는 소리(예: 사용자 발화)를 수신하여, 전기적 신호로 변환할 수 있다. 스피커(255)(예: 도 1의 음향 출력 모듈(155))는 전기적 신호를 소리(예: 음성)로 출력할 수 있다. 디스플레이(260)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))는 이미지 또는 비디오를 표시하도록 구성될 수 있다. 일 실시 예의 디스플레이(260)는 또한 실행되는 앱(app)(또는, 어플리케이션 프로그램(application program))의 그래픽 사용자 인터페이스(graphic user interface, GUI)를 표시할 수 있다.
일 실시 예의 메모리(230)(예: 도 1의 메모리(130))는 클라이언트 모듈(231), SDK(software development kit)(233), 및 복수의 어플리케이션들(예: 235a, 235b)을 저장할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(231), 및 SDK(233)는 범용적인 기능을 수행하기 위한 프레임워크(framework)(또는, 솔루션 프로그램)를 구성할 수 있다. 또한, 클라이언트 모듈(231) 또는 SDK(233)는 음성 입력을 처리하기 위한 프레임워크를 구성할 수 있다.
상기 복수의 어플리케이션들(예: 235a, 235b)은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션들은 제1 앱(235a), 및/또는 제2 앱(235b)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션들 각각은 지정된 기능을 수행하기 위한 복수의 동작들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 어플리케이션들은, 알람 앱, 메시지 앱, 및/또는 스케줄 앱을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 어플리케이션들은 프로세서(220)에 의해 실행되어 상기 복수의 동작들 중 적어도 일부를 순차적으로 실행할 수 있다.
일 실시 예의 프로세서(220)는 사용자 단말(201)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 인터페이스(290), 마이크(270), 스피커(255), 및 디스플레이(260)와 전기적으로 연결되어 연결되어 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 프로세서(220)는 또한 상기 메모리(230)에 저장된 프로그램을 실행하여 지정된 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 클라이언트 모듈(231) 또는 SDK(233) 중 적어도 하나를 실행하여, 음성 입력을 처리하기 위한 이하의 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(220)는, 예를 들어, SDK(233)를 통해 복수의 어플리케이션들의 동작을 제어할 수 있다. 클라이언트 모듈(231) 또는 SDK(233)의 동작으로 설명된 이하의 동작들은 프로세서(220)의 실행에 의하여 수행되는 동작일 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(231)은 마이크(270)를 통해 감지된 사용자 발화에 대응되는 음성 신호를 수신할 수 있다. 상기 클라이언트 모듈(231)은 수신된 음성 입력(예: 음성 신호)을 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 클라이언트 모듈(231)은 수신된 음성 입력과 함께, 사용자 단말(201)의 상태 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 상기 상태 정보는, 예를 들어, 앱의 실행 상태 정보일 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 지능형 서버(300)로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(231)은 지능형 서버(300)에서 상기 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 산출할 수 있는 경우, 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(231)은 상기 수신된 결과를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 수신할 수 있다. 클라이언트 모듈(231)은 플랜에 따라 앱의 복수의 동작을 실행한 결과를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다. 클라이언트 모듈(231)은, 예를 들어, 복수의 동작의 실행 결과를 순차적으로 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자 단말(201)은, 다른 예를 들어, 복수의 동작을 실행한 일부 결과(예: 마지막 동작의 결과)만을 디스플레이에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(231)은 지능형 서버(300)로부터 음성 입력에 대응되는 결과를 산출하기 위해 필요한 정보를 획득하기 위한 요청을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(231)은 상기 요청에 대응하여 상기 필요한 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 플랜에 따라 복수의 동작을 실행한 결과 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 지능형 서버(300)는 상기 결과 정보를 이용하여 수신된 음성 입력이 올바르게 처리된 것을 확인할 수 있다.
일 실시 예의 클라이언트 모듈(231)은 음성 인식 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 클라이언트 모듈(231)은 상기 음성 인식 모듈을 통해 제한된 기능을 수행하는 음성 입력을 인식할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 모듈(231)은 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)에 대응하여 유기적인 동작을 수행함으로써 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다.
일 실시 예의 지능형 서버(300)는 네트워크(299)(예: 도 1의 제1 네트워크(198) 및/또는 제2 네트워크(199))를 통해 사용자 단말(201)로부터 사용자 음성 입력과 관련된 정보를 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(300)는 수신된 음성 입력과 관련된 데이터를 텍스트 데이터(text data)로 변경할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 지능형 서버(300)는 상기 텍스트 데이터에 기초하여 사용자 음성 입력과 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 적어도 하나의 플랜(plan)을 생성할 수 있다
일 실시 예에 따르면, 플랜은 인공 지능(artificial intelligent)(AI) 시스템에 의해 생성될 수 있다. 인공지능 시스템은 룰 베이스 시스템(rule-based system) 일 수도 있고, 신경망 베이스 시스템(neural network-based system)(예: 피드포워드 신경망(feedforward neural network(FNN)), 및/또는 순환 신경망(recurrent neural network(RNN))) 일 수도 있다. 또는, 전술한 것의 조합 또는 이와 다른 인공지능 시스템일 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 플랜은 미리 정의된 플랜들의 집합에서 선택될 수 있거나, 사용자 요청에 응답하여 실시간으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공지능 시스템은 미리 정의 된 복수의 플랜들 중 적어도 하나의 플랜을 선택할 수 있다.
일 실시 예의 지능형 서버(300)는 생성된 플랜에 따른 결과를 사용자 단말(201)로 송신하거나, 생성된 플랜을 사용자 단말(201)로 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 플랜에 따른 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 플랜에 따른 동작을 실행한 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다.
일 실시 예의 지능형 서버(300)는 프론트 엔드(front end)(310), 자연어 플랫폼(natural language platform)(320), 캡슐 데이터베이스(capsule database)(330), 실행 엔진(execution engine)(340), 엔드 유저 인터페이스(end user interface)(350), 매니지먼트 플랫폼(management platform)(360), 빅 데이터 플랫폼(big data platform)(370), 또는 분석 플랫폼(analytic platform)(380)을 포함할 수 있다.
일 실시 예의 프론트 엔드(310)는 사용자 단말(201)에 의하여 수신된 음성 입력을 사용자 단말(201)로부터 수신할 수 있다. 프론트 엔드(310)는 상기 음성 입력에 대응되는 응답을 사용자 단말(201)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(320)은 자동 음성 인식 모듈(automatic speech recognition module)(ASR module)(321), 자연어 이해 모듈(natural language understanding module)(NLU module)(323), 플래너 모듈(planner module)(325), 자연어 생성 모듈(natural language generator module)(NLG module)(327), 및/또는 텍스트 음성 변환 모듈(text to speech module)(TTS module)(329)을 포함할 수 있다.
일 실시 예의 자동 음성 인식 모듈(321)은 사용자 단말(201)로부터 수신된 음성 입력을 텍스트 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(323)은 음성 입력의 텍스트 데이터를 이용하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어, 자연어 이해 모듈(323)은 문법적 분석(syntactic analyze) 및/또는 의미적 분석(semantic analyze)을 수행하여 사용자의 의도를 파악할 수 있다. 일 실시 예의 자연어 이해 모듈(323)은 형태소 또는 구의 언어적 특징(예: 문법적 요소)을 이용하여 음성 입력으로부터 추출된 단어의 의미를 파악하고, 상기 파악된 단어의 의미를 의도에 매칭시켜 사용자의 의도를 결정할 수 있다.
일 실시 예의 플래너 모듈(325)은 자연어 이해 모듈(323)에서 결정된 의도 및 파라미터를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(325)은 상기 결정된 의도에 기초하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 복수의 도메인을 결정할 수 있다. 플래너 모듈(325)은 상기 의도에 기초하여 결정된 복수의 도메인 각각에 포함된 복수의 동작을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래너 모듈(325)은 상기 결정된 복수의 동작을 실행하는데 필요한 파라미터나, 상기 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 결정할 수 있다. 상기 파라미터, 및 상기 결과 값은 지정된 형식(또는, 클래스)의 컨셉으로 정의될 수 있다. 이에 따라, 플랜은 사용자의 의도에 의해 결정된 복수의 동작, 및/또는 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 플래너 모듈(325)은 상기 복수의 동작, 및 상기 복수의 컨셉 사이의 관계를 단계적(또는, 계층적)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 플래너 모듈(325)은 복수의 컨셉에 기초하여 사용자의 의도에 기초하여 결정된 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 다시 말해, 플래너 모듈(325)은 복수의 동작의 실행에 필요한 파라미터, 및 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과에 기초하여, 복수의 동작의 실행 순서를 결정할 수 있다. 이에 따라, 플래너 모듈(325)은 복수의 동작 및 복수의 컨셉 사이의 연관 정보(예: 온톨로지(ontology))가 포함된 플랜을 생성할 수 있다. 상기 플래너 모듈(325)은 컨셉과 동작의 관계들의 집합이 저장된 캡슐 데이터베이스(330)에 저장된 정보를 이용하여 플랜을 생성할 수 있다.
일 실시 예의 자연어 생성 모듈(327)은 지정된 정보를 텍스트 형태로 변경할 수 있다. 상기 텍스트 형태로 변경된 정보는 자연어 발화의 형태일 수 있다. 일 실시 예의 텍스트 음성 변환 모듈(329)은 텍스트 형태의 정보를 음성 형태의 정보로 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 자연어 플랫폼(320)의 기능의 일부 기능 또는 전체 기능은 사용자 단말(201)에서도 구현가능 할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)이 자동 음성 인식 모듈 및/또는 자연어 이해 모듈을 포함할 수 있다. 사용자 단말(201)이 사용자 음성 명령을 인식한 뒤, 인식된 음성 명령에 대응하는 텍스트 정보를 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)이 텍스트 음성 변환 모듈을 포함할 수 있다. 사용자 단말(201)이 지능형 서버(300)로부터 텍스트 정보를 수신하고, 수신된 텍스트 정보를 음성으로 출력할 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스(330)는 복수의 도메인에 대응되는 복수의 컨셉과 동작들의 관계에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에 따른 캡슐은 플랜에 포함된 복수의 동작 오브젝트(action object)(또는 동작 정보) 및/또는 컨셉 오브젝트(concept object)(또는 컨셉 정보)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 CAN(concept action network)의 형태로 복수의 캡슐을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 복수의 캡슐은 캡슐 데이터베이스(330)에 포함된 기능 저장소(function registry)에 저장될 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스(330)는 음성 입력에 대응되는 플랜을 결정할 때 필요한 전략 정보가 저장된 전략 레지스트리(strategy registry)를 포함할 수 있다. 상기 전략 정보는 음성 입력에 대응되는 복수의 플랜이 있는 경우, 하나의 플랜을 결정하기 위한 기준 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 지정된 상황에서 사용자에게 후속 동작을 제안하기 위한 후속 동작의 정보가 저장된 후속 동작 레지스트리(follow up registry)를 포함할 수 있다. 상기 후속 동작은, 예를 들어, 후속 발화를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 사용자 단말(201)을 통해 출력되는 정보의 레이아웃(layout) 정보를 저장하는 레이아웃 레지스트리(layout registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 캡슐 정보에 포함된 어휘(vocabulary) 정보가 저장된 어휘 레지스트리(vocabulary registry)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 캡슐 데이터베이스(330)는 사용자와의 대화(dialog)(또는, 인터렉션(interaction)) 정보가 저장된 대화 레지스트리(dialog registry)를 포함할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스(330)는 개발자 툴(developer tool)을 통해 저장된 오브젝트를 업데이트(update)할 수 있다. 상기 개발자 툴은, 예를 들어, 동작 오브젝트 또는 컨셉 오브젝트를 업데이트하기 위한 기능 에디터(function editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 어휘를 업데이트하기 위한 어휘 에디터(vocabulary editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 플랜을 결정하는 전략을 생성 및 등록 하는 전략 에디터(strategy editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 사용자와의 대화를 생성하는 대화 에디터(dialog editor)를 포함할 수 있다. 상기 개발자 툴은 후속 목표를 활성화하고, 힌트를 제공하는 후속 발화를 편집할 수 있는 후속 동작 에디터(follow up editor)를 포함할 수 있다. 상기 후속 목표는 현재 설정된 목표, 사용자의 선호도 또는 환경 조건에 기초하여 결정될 수 있다. 일 실시 예에서는 캡슐 데이터베이스(330)가 사용자 단말(201) 내에도 구현될 수 있다.
일 실시 예의 실행 엔진(340)은 상기 생성된 플랜을 이용하여 결과를 산출할 수 있다. 엔드 유저 인터페이스(350)는 산출된 결과를 사용자 단말(201)로 송신할 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(201)은 상기 결과를 수신하고, 상기 수신된 결과를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시 예의 매니지먼트 플랫폼(360)은 지능형 서버(300)에서 이용되는 정보를 관리할 수 있다. 일 실시 예의 빅 데이터 플랫폼(370)은 사용자의 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시 예의 분석 플랫폼(380)은 지능형 서버(300)의 QoS(quality of service)를 관리할 수 있다. 예를 들어, 분석 플랫폼(380)은 지능형 서버(300)의 구성 요소 및 처리 속도(또는, 효율성)를 관리할 수 있다.
일 실시 예의 서비스 서버(400)는 사용자 단말(201)에 지정된 서비스(예: 음식 주문 또는 호텔 예약)를 제공할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 서비스 서버(400)는 제3 자에 의해 운영되는 서버일 수 있다. 일 실시 예의 서비스 서버(400)는 수신된 음성 입력에 대응되는 플랜을 생성하기 위한 정보를 지능형 서버(300)에 제공할 수 있다. 상기 제공된 정보는 캡슐 데이터베이스(330)에 저장될 수 있다. 또한, 서비스 서버(400)는 플랜에 따른 결과 정보를 지능형 서버(300)에 제공할 수 있다. 서비스 서버(400)는 네트워크(299)를 통하여 지능형 서버(300) 및/또는 사용자 단말(201)과 통신할 수 있다. 서비스 서버(400)는 별도의 연결을 통하여 지능형 서버(300)와 통신할 수 있다. 도 2에는 서비스 서버(400)가 하나의 서버로 도시되어 있으나, 본 문서의 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니다. 서비스 서버(400)의 각각의 서비스(401, 402, 및 403)들 중 적어도 하나는 별도의 서버로 구현될 수 있다.
위에 기술된 통합 지능 시스템에서, 상기 사용자 단말(201)은, 사용자 입력에 응답하여 사용자에게 다양한 인텔리전트 서비스를 제공할 수 있다. 상기 사용자 입력은, 예를 들어, 물리적 버튼을 통한 입력, 터치 입력 또는 음성 입력을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 사용자 단말(201)은 내부에 저장된 지능형 앱(또는, 음성 인식 앱)을 통해 음성 인식 서비스를 제공할 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 사용자 단말(201)은 상기 마이크를 통해 수신된 사용자 발화(utterance) 또는 음성 입력(voice input)을 인식하고, 인식된 음성 입력에 대응되는 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에서, 사용자 단말(201)은 수신된 음성 입력에 기초하여, 단독으로 또는 상기 지능형 서버 및/또는 서비스 서버와 함께 지정된 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)은 수신된 음성 입력에 대응되는 앱을 실행시키고, 실행된 앱을 통해 지정된 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에서, 사용자 단말(201)이 지능형 서버(300) 및/또는 서비스 서버와 함께 서비스를 제공하는 경우에는, 상기 사용자 단말은, 상기 마이크(270)를 이용하여 사용자 발화를 감지하고, 상기 감지된 사용자 발화에 대응되는 신호(또는, 음성 데이터)를 생성할 수 있다. 상기 사용자 단말은, 상기 음성 데이터를 통신 인터페이스(290)를 이용하여 지능형 서버(300)로 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따른 지능형 서버(300)는 사용자 단말(201)로부터 수신된 음성 입력에 대한 응답으로써, 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 플랜, 또는 상기 플랜에 따라 동작을 수행한 결과를 생성할 수 있다. 상기 플랜은, 예를 들어, 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크(task)를 수행하기 위한 복수의 동작 및/또는 상기 복수의 동작과 관련된 복수의 컨셉을 포함할 수 있다. 상기 컨셉은 상기 복수의 동작의 실행에 입력되는 파라미터나, 복수의 동작의 실행에 의해 출력되는 결과 값을 정의한 것일 수 있다. 상기 플랜은 복수의 동작 및/또는 복수의 컨셉 사이의 연관 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예의 사용자 단말(201)은, 통신 인터페이스(290)를 이용하여 상기 응답을 수신할 수 있다. 사용자 단말(201)은 상기 스피커(255)를 이용하여 사용자 단말(201) 내부에서 생성된 음성 신호를 외부로 출력하거나, 디스플레이(260)를 이용하여 사용자 단말(201) 내부에서 생성된 이미지를 외부로 출력할 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른, 컨셉과 동작의 관계 정보가 데이터베이스에 저장된 형태를 나타낸 도면이다.
상기 지능형 서버(300)의 캡슐 데이터베이스(예: 캡슐 데이터베이스(330))는 CAN (concept action network) 형태로 캡슐을 저장할 수 있다. 상기 캡슐 데이터베이스는 사용자의 음성 입력에 대응되는 태스크를 처리하기 위한 동작, 및 상기 동작을 위해 필요한 파라미터를 CAN(concept action network) 형태로 저장될 수 있다.
상기 캡슐 데이터베이스는 복수의 도메인(예: 어플리케이션) 각각에 대응되는 복수의 캡슐(캡슐A(331), 캡슐B(334))을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐(예: 캡슐A(331))은 하나의 도메인(예: 위치(geo), 어플리케이션)에 대응될 수 있다. 또한, 하나의 캡슐에는 캡슐과 관련된 도메인에 대한 기능을 수행하기 위한 적어도 하나의 서비스 제공자의 캡슐(예: CP 1(332), CP 2 (333), CP3 (335), 및/또는 CP4 (336))이 대응될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 하나의 캡슐은 지정된 기능을 수행하기 위한 적어도 하나 이상의 동작(330a) 및 적어도 하나 이상의 컨셉(330b)을 포함할 수 있다.
상기, 자연어 플랫폼(320)은 캡슐 데이터베이스(330)에 저장된 캡슐을 이용하여 수신된 음성 입력에 대응하는 태스크를 수행하기 위한 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 자연어 플랫폼의 플래너 모듈(325)은 캡슐 데이터베이스에 저장된 캡슐을 이용하여 플랜을 생성할 수 있다. 예를 들어, 캡슐 A(331)의 동작들(331a, 332a) 과 컨셉들(331b, 332b) 및 캡슐 B(334)의 동작(334a)과 컨셉(334b)을 이용하여 플랜(337)을 생성할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 사용자 단말이 지능형 앱을 통해 수신된 음성 입력을 처리하는 화면을 나타낸 도면이다.
사용자 단말(201)은 지능형 서버(300)를 통해 사용자 입력을 처리하기 위해 지능형 앱을 실행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 화면(310)에서, 사용자 단말(201)은 지정된 음성 입력(예: 웨이크 업!)을 인식하거나 하드웨어 키(예: 전용 하드웨어 키)를 통한 입력을 수신하면, 음성 입력을 처리하기 위한 지능형 앱을 실행할 수 있다. 사용자 단말(201)은, 예를 들어, 스케줄 앱을 실행한 상태에서 지능형 앱을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 지능형 앱에 대응되는 오브젝트(예: 아이콘)(311)를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 사용자 발화에 의한 음성 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)은 “이번주 일정 알려줘!”라는 음성 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(201)은 수신된 음성 입력의 텍스트 데이터가 표시된 지능형 앱의 UI(user interface)(313)(예: 입력창)를 디스플레이에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 화면(315)에서, 사용자 단말(201)은 수신된 음성 입력에 대응되는 결과를 디스플레이에 표시할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(201)은 수신된 사용자 입력에 대응되는 플랜을 수신하고, 플랜에 따라 ‘이번주 일정’을 디스플레이에 표시할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)(예: 도 1의 전자 장치(101) 또는 도 2 내지 4의 사용자 단말(201))는 디스플레이(510)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160) 또는 도 2의 디스플레이(260)), 메모리(520)(예: 도 1의 메모리(130) 또는 메모리(230)), 및 프로세서(530)(예: 도 1의 프로세서(120) 또는 도 2의 프로세서(220))를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 디스플레이(510)는 데이터를 시각적으로 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(510)는 사용자에게 추천 명령어를 시각적으로 제공할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(510)는 어플리케이션(예: 도 1의 어플리케이션(146))의 기능 수행과 관련된 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 메모리(520)는 프로세서(530)에 의해 실행 시 전자 장치(500)의 동작을 제어하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(520)는 전자 장치(500)의 동작을 수행하는데 사용되는 데이터를 적어도 일시적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(520)는 사용자의 어플리케이션 사용 이력, 사용자의 추천 명령어 사용 이력, 사용자 프로파일, 추천 명령어, 및/또는 어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(530)는 어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 기반으로 현재 실행 중인 어플리케이션의 기능의 레벨을 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(530)는 어플리케이션의 각 기능들 사이의 연관성(예: 각 기능들에 대응하는 사용자 인터페이스 구조, 진입 경로, 및/또는 관련성)에 기반하여 구조 정보를 생성하거나, 또는 어플리케이션으로부터 어플리케이션에 포함된 구조 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 구조 정보는 어플리케이션의 기능 및 기능 사이의 연결 정보를 가지는 그래프의 형태일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(530)는 구조 정보 및 인식한 레벨에 적어도 일부 기반하여, 사용자에게 제공할 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(530)는 인식한 레벨을 기반으로 구조 정보를 참조하여, 인식한 레벨과 인접한 레벨에 대응하는 기능들을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(530)는 사용자의 프로파일(profile)에 적어도 일부 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(530)는 사용자의 어플리케이션의 사용 이력 또는 사용자의 추천 명령어 사용 이력 중 적어도 일부에 기반하여 사용자의 프로파일을 생성 또는 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 어플리케이션의 사용 이력은 어플리케이션의 기능 및 다른 어플리케이션의 기능 중 서로 연계하여 사용하였던 기능들의 이력을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(530)는 구조 정보, 어플리케이션의 각 기능에 대응하는 사용자 인터페이스에 포함된 정보, 어플리케이션에서 지정된 기능 간의 연관성 값, 사용자의 어플리케이션의 사용 이력 중 적어도 하나에 기반하여 어플리케이션의 각 기능 간의 연관성을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(530)는 결정한 기능 간의 연관성에 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(530)는 사용자 별로 각 기능 간의 연관성을 결정하고, 사용자 별 결정된 각 기능 간의 연관성의 정보를 상기 메모리(520)에 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(530)는 사용자의 추천 명령어 사용 이력에 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(530)는 사용자의 추천 명령어 사용 이력에 기반하여, 어플리케이션의 각 기능들에 대한 사용자의 선호도 또는 우선 순위를 결정할 수 있다. 프로세서(530)는 결정한 선호도 또는 우선 순위에 기반하여 상기 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(530)는 사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 이상인 경우, 인식한 기능의 레벨보다 높은 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 포함하도록 상기 추천 명령어의 범위를 결정하고, 사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 미만인 경우, 상기 인식한 기능의 레벨 이하의 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 포함하도록 상기 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(530)는 어플리케이션의 구조 정보 및 사용자의 어플리케이션 사용 이력 중 적어도 일부를 기반으로, 실행 중인 어플리케이션의 기능 및 다른 어플리케이션의 기능 사이의 연관 정도를 결정할 수 있다. 프로세서(530)는 결정한 연관 정도에 기반하여, 다른 어플리케이션의 기능 중 적어도 하나를 추천 명령어의 범위에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(530)는 구조 정보, 사용자의 어플리케이션 사용 이력, 또는 추천 명령어 사용 이력 중 적어도 일부에 기반하여 현재 실행 중인 어플리케이션(현재의 도메인)의 기능뿐 아니라, 상이한 어플리케이션(상이한 도메인)의 기능을 추천 명령어의 범위에 포함시킬 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(530)는 결정한 범위에 기반하여, 사용자에게 적어도 하나의 추천 명령어를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(530)는 어플리케이션의 각 기능들에 대한 사용자의 선호도 또는 우선 순위에 기반하여 적어도 하나의 추천 명령어를 제공하는 방식 또는 추천 명령어를 제공하는 순서를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(530)는 사용자의 선호도가(우선 순위)가 높은 추천 명령어를 먼저 제공하거나, 또는 복수 개의 추천 명령어를 선호도가 높은 순서대로 정렬하여 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(530)는 구조 정보 및 사용자의 프로파일 중 적어도 일부에 기반하여 추천 명령어를 제공할 시점을 결정할 수 있다. 추천 명령어를 제공할 시점은, 어플리케이션 또는 다른 어플리케이션을 실행하는 시점, 어플리케이션의 지정된 기능을 수행하는 시점, 전자 장치(500)가 지정된 위치에 있는 시점, 지정된 시간(시점), 사용자 입력을 수신한 시점, 지정된 컨텍스트 조건을 만족하는 시점, 또는 전자 장치(500)에서 어시스턴트(assistant) 기능을 사용하는 시점 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(530)의 동작 중 적어도 일부는 외부 전자 장치(예: 도 2의 지능형 서버(300))에 의해 수행되거나, 또는 전자 장치(500)와 외부 전자 장치가 연계하여(예: 도 2 통합 지능 시스템)에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(500)는 사용자의 어플리케이션 사용 이력, 추천 명령어 사용 이력, 및/또는 실행 중인 어플리케이션의 기능과 관련된 정보를 외부 전자 장치에 전송하고, 외부 전자 장치로부터 추천 명령어의 정보를 제공 받아서 추천 명령어를 사용자에게 제공할 수 있다. 이 경우, 외부 전자 장치
일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)는 도 1 내지 도 4에 도시된 전자 장치(101) 또는 사용자 단말(201)의 구성 요소 중 적어도 일부를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(500)는 사용자로부터 음성 입력을 수신하는 마이크(예: 도 1의 입력 모듈(150) 또는 도 2의 마이크(270))를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(500)는 사용자의 전자 장치(500)의 사용 행태(예: 어플리케이션의 사용 형태)를 구조적, 계층적으로 분석한 구조 정보를 기반으로 사용자가 사용 중인 기능의 레벨을 인식하고 이후 사용자가 사용할 가능성이 높은 기능들의 범위를 결정하여 추천 명령어를 제공함으로써, 사용자의 전자 장치(500) 이용 상황에 보다 적합한 추천 명령어를 제공할 수 있다. 또한, 전자 장치(500)는 사용자의 추천 명령어 사용 이력을 기반으로 사용자 별로 개인화된 추천 명령어의 범위를 동적으로 결정함으로써, 사용자 별로 최적화된 추천 명령어를 제공할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 내지 4의 사용자 단말(201), 또는 도 5의 전자 장치(500))는 로그 분석 및 레벨 결정부(601), 및 힌트 제공 및 프로파일 관리부(605)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 로그 분석 및 레벨 결정부(601), 및 힌트 제공 및 프로파일 관리부(605)는 하나의 모듈로 구현될 수 있고, 또는 로그 분석 및 레벨 결정부(601), 및 힌트 제공 및 프로파일 관리부(605)의 각 구성들은 독립적인 모듈로 구현될 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 로그 분석 및 레벨 결정부(601)는 어플리케이션(610), 사용자 활동 로그(user activity log)(620), 기능 레벨 매니저(feature level manager)(630), 및 사용자 로그 분석기(user log analytics)(640)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 다양한 어플리케이션(610)을 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 활동 로그(620)는 사용자의 어플리케이션(610)의 사용 이력을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 활동 로그(620)는 사용자가 어플리케이션(610)(예: 도 1의 어플리케이션(146))을 사용한 시간, 장소, 상황, 어플리케이션(610)과 관련된 사용자 입력, 및/또는 사용자가 이용한 어플리케이션(610)의 기능의 정보를 포함할 수 있다. 사용자 활동 로그(620)는 사용자의 전자 장치(600)의 사용 이력을 저장하는 데이터베이스일 수 있다. 사용자 활동 로그(620)는 전자 장치의 메모리(예: 예: 도 1의 메모리(130), 도 2의 메모리(230), 또는 도 5의 메모리(520))에 저장될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 기능 레벨 매니저(630)는 어플리케이션(610)에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 생성 또는 관리할 수 있다. 예를 들어, 구조 정보는 어플리케이션(610)의 구조를 나타내는 그래프 형태의 정보일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 그래프 형태의 구조 정보에 대해서는 이하의 도 7에서 보다 상세히 설명한다.
예를 들어, 구조 정보는 어플리케이션(610)의 기능을 어플리케이션(610)에서 제공하는 사용자 인터페이스(690)의 진입 경로를 기반으로 결정될 수 있다. 사용자 인터페이스(690)의 진입 경로를 기반으로 구조 정보를 결정하는 예시는 이하의 도 8에서 보다 상세히 설명한다.
예를 들어, 구조 정보는 어플리케이션(610)에 기 포함될 수 있다. 예를 들어, 어플리케이션(610)의 개발자에 의해, 어플리케이션(610)의 기능을 레벨로 분류한 구조 정보가 미리 어플리케이션(610)에 포함될 수 있다. 이 경우, 기능 레벨 매니저(630)는 해당 어플리케이션(610)으로부터 구조 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 기능 레벨 매니저(630)는 구조 정보를 기반으로 어플리케이션(610)의 각 기능이 어떠한 레벨에 속하는지를 인식할 수 있다.
실행 기능(execution function) 설명(description) 기능 레벨
Applications: open_calendar 캘린더 진입 Level 1
Applications: new_calendar 신규 일정 추가 Level 2
Applications: sacn_schedule 일정 검색 Level 2
Applications: set_alarm 일정 알림 설정 Level 3
Applications: set_location 일정 장소 설정 Level 3
Applications: set_guest 일정 참가자 설정 Level 3
Applications: set_repeat_enable 일정 알림 반복 설정 Level 4
예를 들어, 표 1은 캘린더 어플리케이션(610)의 실행 기능, 설명 및 기능 레벨을 나타낸다. 예를 들어, 표 1의 테이블은 구조 정보의 일 형태일 수 있다. 예를 들어, 기능 레벨 매니저(630)는 구조 정보를 기반으로 캘린더 어플리케이션(610)의 기능 별 레벨을 인식하고, 이미 실행한 또는 현재 실행 중인 어플리케이션(610)의 기능 및 레벨을 인식할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 로그 분석기(640)는 사용자 활동 로그(620)를 기반으로 사용자의 어플리케이션(610) 사용 이력을 분석할 수 있다. 예를 들어, 사용자 로그 분석기(640)는 사용자의 이전 또는 현재 사용 중인 어플리케이션(610)의 기능의 정보를 획득 및 분석할 수 있다. 예를 들어, 사용자 로그 분석기(640)는 사용자가 어떠한 입력을 하였는지, 어떤 어플리케이션(610)을 실행(진입)하였는지, 어떠한 도메인에서 어떤 기능을 수행하고 있는지를 분석할 수 있다.
예를 들어, 사용자 로그 분석기(640)는 기능 레벨 매니저(630)로부터 수신한 구조 정보에 기반하여 사용자의 전자 장치 사용 상태를 구조적으로 분석할 수 있다. 사용자 로그 분석기(640)는 구조 정보에 기반하여 사용자가 현재 이용 중인 기능이 어떤 레벨의 어떤 동작인지 인식할 수 있다.
예를 들어, 표 2은 사용자가 캘린더 어플리케이션(610)에서 수행한 기능들의 예시를 나타낸다.
실행 기능(execution function) 설명(description) 기능 레벨
Applications: open_calendar 캘린더 진입 Level 1
Applications: new_calendar 신규 일정 추가 Level 2
Applications: set_guest 일정 참가자 설정 Level 3
Applications: set_location 일정 장소 설정 Level 3
예를 들어, 사용자 로그 분석기(640)는 캘린더 어플리케이션(610)에서 사용자가 수행한 또는 수행 중인 기능 및 해당 기능의 레벨을 인식할 수 있다. 예를 들어, 사용자 로그 분석기(640)는 사용자가 level 3의 캘린더 어플리케이션(610)의 일정 장소 설정 기능을 수행 중임을 인식할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 힌트 제공 및 프로파일 관리부(605)는 힌트 사용 분석기(hint usage analyzer)(650), 프로파일 매니저(profile manager)(660), 컨텍스트 모니터(context monitor)(670), 힌트 생성기(hint generator)(680), 사용자 인터페이스(690)를 포함할 수 있다. 이하에서, 힌트(hint)는 사용자에게 제공되는 전자 장치(또는, 어플리케이션(610))에서 수행 가능한 기능들의 정보를 의미하며, 힌트는 본 개시의 다양한 실시예에서 설명하는 ‘추천 명령어’를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 힌트 사용 분석기(650)는 사용자의 힌트 사용 이력을 분석할 수 있다. 예를 들어, 힌트 사용 분석기(650)는 사용자가 제공된 힌트를 사용하였는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 힌트 사용 분석기(650)는 전자 장치가 복수 개의 힌트를 제공한 경우, 사용자가 선택 또는 사용한 힌트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 힌트 사용 분석기(650)는 사용자가 선택 또는 사용한 힌트가 실행 중인 기능보다 높은 레벨의 기능에 대응하는 힌트인지 또는 실행 중인 기능의 레벨 이하의 레벨의 기능에 대응하는 힌트인지 여부를 인식할 수 있다. 힌트 사용 분석기(650)는 사용자의 힌트 사용 이력을 기반으로 사용자의 힌트 사용 패턴 및/또는 힌트 선호도를 분석할 수 있다. 힌트 사용 분석기(650)는 사용자의 힌트 사용 빈도를 분석할 수 있다. 힌트 사용 분석기(650)는 사용자가 실행 중인 기능보다 높은 레벨의 기능에 대응하는 힌트를 선호하는지 또는 실행 중인 기능의 레벨 이하의 레벨의 기능에 대응하는 힌트를 선호하는지 분석할 수 있다. 힌트 사용 분석기(650)는 사용자가 실행 중인 어플리케이션(610)의 기능에 대응하는 힌트를 선호하는지 또는 실행 중인 어플리케이션(610)과 다른 어플리케이션(610)의 기능에 대응하는 힌트를 선호하는지 분석할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로파일 매니저(660)는 힌트 사용 분석기(650)로부터 사용자의 힌트 사용 이력을 분석한 정보를 수신할 수 있다. 프로파일 매니저(660)는 사용자 로그 분석기(640)로부터 사용자의 활동 로그를 분석한 정보를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로파일 매니저(660)는 사용자의 힌트 사용 이력을 분석한 정보 및/또는 사용자의 활동 로그를 분석한 정보를 기반으로 사용자 프로파일을 생성하거나, 또는 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 사용자 프로파일은 사용자 별로 개인화된 힌트 범위를 결정하기 위하여 사용될 수 있다. 예를 들어, 프로파일 매니저(660)는 사용자의 힌트 사용 이력(예: 사용자의 힌트 사용 우선 순위, 선호도 및/또는 힌트 사용 패턴), 사용자의 어플리케이션(610) 사용 이력(예: 어플리케이션(610)의 각 기능 간의 연계 수행 빈도, 사용자가 사용한 어플리케이션(610)의 기능 레벨, 및/또는 연계하여 사용한 어플리케이션(610)들의 이력)을 기반으로 사용자 프로파일을 생성 또는 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 프로파일 매니저(660)는 사용자 프로파일을 힌트 생성기(680)에 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨텍스트 모니터(670)는 사용자의 전자 장치 사용 상태를 모니터할 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트 모니터(670)는 사용자의 어플리케이션(610) 사용 이력을 모니터할 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트 모니터(670)는 힌트의 제공 시점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 힌트의 제공 시점은 사용자 입력을 수신한 시점, 어플리케이션(610)을 실행하는 시점, 어플리케이션(610)의 지정된 기능을 수행하는 시점, 전자 장치가 지정된 위치에 있는 시점, 지정된 시간(시점), 또는 전자 장치에서 어시스턴트(assistant) 기능을 사용하는 시점 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 컨텍스트 모니터(670)는 결정한 힌트의 제공 시점에 힌트 생성기(680)가 생성한 힌트를 사용자에게 제공하거나, 또는 결정한 힌트의 제공 시점의 정보를 힌트 생성기(680)에 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 힌트 생성기(680)는 사용자에게 제공할 힌트의 범위를 결정하고, 최종적으로 사용자에게 제공할 힌트를 결정할 수 있다. 힌트 생성기(680)는 힌트 사용 분석기(650)로부터 사용자의 힌트 사용 이력을 분석한 정보를 수신하거나, 사용자 로그 분석기(640)로부터 사용자의 활동 로그를 분석한 정보를 수신하거나, 및/또는 프로파일 매니저(660)로부터 사용자 프로파일을 수신할 수 있다. 힌트 생성기(680)는 사용자의 힌트 사용 이력을 분석한 정보, 사용자의 활동 로그를 분석한 정보, 및/또는 사용자 프로파일에 기반하여 사용자에게 제공할 힌트의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 힌트 생성기(680)는 구조 정보에 적어도 일부 기반하여 사용자에게 제공할 힌트의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 힌트 생성기(680)는 구조 정보를 기반으로 사용자가 현재 사용 중인 어플리케이션(610)의 기능을 인식하고, 이를 기반으로 사용자에게 힌트로 제공할 어플리케이션(610)의 기능의 레벨을 결정할 수 있다. 힌트 생성기(680)는 구조 정보를 기반으로 수행 중인 기능의 레벨과 인접한 레벨의 기능들을 힌트의 범위로 결정할 수 있다. 힌트 생성기(680)는 구조 정보를 기반으로 수행 중인 기능과 연관이 있는 기능들을 힌트의 범위로 결정할 수 있다. 힌트 생성기(680)는 어플리케이션(610)에 기 지정된 값을 기반으로 힌트의 범위를 결정할 수 있다. 힌트 생성기(680)는 사용자의 어플리케이션(610)의 이전 사용 이력에 기반하여 힌트의 범위를 결정할 수 있다. 힌트 생성기(680)는 사용자가 이전에 제공되었던 힌트를 사용하였던 이력에 기반하여 힌트의 범위를 결정할 수 있다. 힌트 사용기는 현재 사용 중인 어플리케이션(610)의 기능뿐만 아니라, 연관된 다른 어플리케이션(610)의 기능을 힌트의 범위로 결정할 수 있다. 힌트 생성기(680)는 구조 정보, 사용자의 힌트 사용 이력을 분석한 정보, 사용자의 활동 로그를 분석한 정보, 및/또는 사용자 프로파일에 기반하여 현재 수행 중인 어플리케이션(610)의 기능 이후에 사용자가 수행할 가능성이 높은 기능들의 범위를 결정하고, 결정된 범위에 포함된 기능들에 대한 힌트들 중 적어도 하나를 사용자에게 제공할 수 있다. 힌트 생성기(680)는 적어도 하나의 힌트를 디스플레이를 통하여 시각적으로 제공하거나, 및/또는 스피커를 통하여 청각적으로 제공할 수 있다. 힌트 생성기(680)는 사용자 인터페이스(690)를 통하여 힌트를 제공할 수 있다. 예를 들어, 힌트의 범위를 결정하는 동작은 이하의 도 9a 내지 9d 및 도 10에서 보다 상세히 설명한다.
일 실시예에 따르면, 사용자 인터페이스(690)는 어플리케이션(610)에서 제공하는 다양한 사용자 인터페이스(690)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(690)는 힌트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 수행 중인 어플리케이션(610)의 기능에 대응하는 사용자 인터페이스(690)의 적어도 일부분에 힌트가 포함될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 로그 분석 및 레벨 결정부(601), 및 힌트 제공 및 프로파일 관리부(605)의 구성 중 적어도 일부(예: 기능 레벨 매니저(630), 사용자 로그 분석기(640), 힌트 사용 분석기(650), 프로파일 매니저(660), 컨텍스트 모니터(670), 힌트 생성기(680), 및/또는 사용자 인터페이스(690))는 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120), 도 2의 프로세서(220), 또는 도 5의 프로세서(530))에 포함되거나, 로그 분석 및 레벨 결정부(601), 및 힌트 제공 및 프로파일 관리부(605)의 구성들의 동작 중 적어도 일부는 전자 장치의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 전자 장치의 사용 행태(예: 어플리케이션(610)의 사용 형태)를 구조적, 계층적으로 분석한 구조 정보를 기반으로 사용자가 사용 중인 기능의 레벨을 인식하고 이후 사용자가 사용할 가능성이 높은 기능들의 범위를 결정하여 힌트를 제공함으로써, 사용자의 전자 장치 이용 상황에 보다 적합한 힌트를 제공할 수 있다. 또한, 전자 장치는 사용자의 힌트 사용 이력을 기반으로 사용자 별로 개인화된 힌트의 범위를 동적으로 결정함으로써, 사용자 별로 최적화된 힌트를 제공할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른, 어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 설명하기 위한 도면이다. 예를 들어, 구조 정보는 어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 계층적 구조로 분류한 그래프 형태의 정보일 수 있다. 예를 들어, 구조 정보는 어플리케이션의 각 기능들(711, 721, 722, 731, 732, 733, 741, 742, 743, 744, )이 원으로 표시되고, 각 기능들(711, 721, 722, 731, 732, 733, 741, 742, 743, 744, ) 사이의 연관성(연관 정도)에 따라 각 기능들(711, 721, 722, 731, 732, 733, 741, 742, 743, 744, )이 실선으로 연결된 형태를 가질 수 있다.
예를 들어, 도 7을 참조하면, 어플리케이션이 10개의 기능(711, 721, 722, 731, 732, 733, 741, 742, 743, 744)을 가지는 경우, 구조 정보는 10개의 기능들(711, 721, 722, 731, 732, 733, 741, 742, 743, 744) 사이의 관계 또는 연관성에 기반하여 각 기능들(711, 721, 722, 731, 732, 733, 741, 742, 743, 744) 사이의 트리 구조를 가질 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 어플리케이션의 각 기능들(711, 721, 722, 731, 732, 733, 741, 742, 743, 744)의 레벨을 결정하고, 결정된 레벨에 기반하여 구조 정보를 생성할 수 있다. 각 기능들의 레벨은 어플리케이션에서의 기능들(711, 721, 722, 731, 732, 733, 741, 742, 743, 744)의 진입 단계를 기준으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 진입 단계는 어플리케이션에서 제공하는 사용자 인터페이스의 진입 단계를 의미할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 내지 4의 사용자 단말(201), 도 5의 전자 장치(500), 또는 도 6의 전자 장치(600))는 어플리케이션의 각 기능들(711, 721, 722, 731, 732, 733, 741, 742, 743, 744)에 대응하는 사용자 인터페이스의 구조를 기반으로 구조 정보를 생성할 수 있다. 다른 예로, 어플리케이션이 기 지정된 구조 정보를 포함하고 있는 경우, 전자 장치는 어플리케이션으로부터 해당 어플리케이션의 구조 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 도 7을 참조하면, 어플리케이션의 제1 기능(function 1)(711)이 레벨 1로 설정되고, 어플리케이션의 제2 기능(function 2-1)(721) 및 제3 기능(function 2-2)(722)가 레벨 2로 설정되고, 어플리케이션의 제4 기능(function 3-1)(731), 제5 기능(function 3-2)(732), 및 제6 기능(function 3-3)(733)이 레벨 3으로 설정되고, 어플리케이션의 제7 기능(function 4-1)(741), 제8 기능(function 4-2)(742), 제9 기능(function 4-3)(743), 및 제10 기능(function 4-4)(744)이 레벨 4로 설정된 경우를 도시한다.
예를 들어, 캘린더 어플리케이션을 가정하면, 제1 기능(711)이 ‘캘린더 진입’ 기능인 경우, 제1 기능(711)과 관련되고 제1 기능(711)과 이어서 진입(수행) 가능한 ‘신규 일정 추가’ 기능이 제2 기능(721), ‘일정 검색’ 기능이 제3 기능(722)에 해당할 수 있다. 예를 들어, 제2 기능(721)이 ‘신규 일정 추가’ 기능인 경우, 제2 기능(721)과 연관되고 제2 기능(721)과 이어서 진입(수행) 가능한 ‘일정 장소 설정’ 기능이 제4 기능(731), ‘일정 알림 설정’ 기능이 제5 기능(732), ‘일정 참가자 설정’ 기능이 제6기능에 해당할 수 있다. 예를 들어, 제5 기능(732)이 ‘일정 알림 설정’ 기능인 경우 제5 기능(732)과 관련되고 제5 기능(732)에 이어서 진입(수행) 가능한 진입하게 되는 ‘일정 알림 반복 설정’ 기능이 제7 기능(741)에 해당할 수 있다. 상기 캘린더 어플리케이션 및 기능의 설명은 일 예시로서, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 어플리케이션의 구조 정보를 기반으로 사용자가 실행한 어플리케이션의 기능 또는 현재 실행 중인 어플리케이션의 기능이 구조 정보에서 어느 위치(예: 어느 레벨)에 해당되는지를 인식하고, 이를 기반으로 사용자에게 제공할 추천 명령어(또는, 힌트)의 범위를 결정할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 내지 4의 사용자 단말(201), 도 5의 전자 장치(500), 또는 도 6의 전자 장치(600))는 어플리케이션과 관련된 사용자 인터페이스(user interface, UI)의 구조 및/또는 진입 경로에 기반하여 어플리케이션의 구조 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 도 8은 캘린더 어플리케이션의 사용자 인터페이스들(810, 820, 830)을 나타낸다. 제1 사용자 인터페이스(810)는 캘린더 어플리케이션으로 진입 시의 사용자 인터페이스이며, 제2 사용자 인터페이스(820)는 일정 추가 기능을 위한 사용자 인터페이스고, 제3 사용자 인터페이스(830)는 일정 장소 추가 기능을 위한 사용자 인터페이스이다. 예를 들어, 캘린더 어플리케이션을 사용 시, 최초 캘린더 진입 기능에 대응하는 제1 UI(810)가 제공되고, 사용자 입력에 따라 일정을 추가하기 위한 제2 UI(820)가 제공되고, 사용자의 추가 입력에 따라 일정 추가 후 일정의 세부적인 정보로서 일정 장소를 추가하기 위한 제3 UI(830)가 순차적으로 제공될 수 있다. 이 경우, 어플리케이션의 진입 경로는 제1 UI(810), 제2 UI(820), 및 제3 UI(830) 순서가 될 수 있다.
전자 장치는 진입 경로에 따라 제1 UI(810)에 대응하는 캘린더 진입 기능의 레벨을 레벨 1로 결정하고, 제2 UI(820)에 대응하는 일정 추가 기능의 레벨을 레벨 2로 결정하고, 제3 UI(830)에 대응하는 일정 장소 추가 기능의 레벨을 레벨 3으로 결정할 수 있다. 전자 장치는 결정된 각 기능들의 레벨에 기반하여 캘린더 어플리케이션의 구조 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 구조 정보는 각 기능들의 계층적인 정보(또는, 레벨) 및/또는 연관성을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치가 생성한 구조 정보는 도 7에 도시된 바와 같은 그래프 형태의 구조 정보를 포함할 수 있다.
도 9a 내지 9d는 일 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 9a 내지 도 9d에서 제1 어플리케이션의 기능이 제1 기능(function 1)(911), 제2 기능(function 2-1)(921), 제3 기능(function 2-2)(922), 제4 기능(function 3-1)(931), 제5 기능(function 3-2)(932), 제6 기능(function 3-3)(933), 제7 기능(function 4-1)(941), 제8 기능(function 4-2)(942), 제9 기능(function 4-3)(943), 및 제10 기능(function 4-4)(944)인 경우를 가정하며, 그래프 형태의 구조 정보를 가정하여 설명하나, 이에 한정되는 것은 아니다.
예를 들어, 도 9a는 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 내지 4의 사용자 단말(201), 도 5의 전자 장치(500), 또는 도 6의 전자 장치(600))가 제1 어플리케이션의 제1 기능(911) 및 제2 기능(921)을 수행한 경우 추천 명령어의 범위를 결정하는 일 예시를 나타낸다. 전자 장치는 사용자의 입력에 따라 제1 어플리케이션의 제1 기능(911) 수행 후, 제2 기능(921)을 수행하고 있는 상태일 수 있다. 전자 장치는 구조 정보를 기반으로 현재 수행 중인 제1 어플리케이션의 기능이 제2 기능(921)인 것을 인식할 수 있다. 전자 장치는 구조 정보를 기반으로 현재 수행 중인 기능 이후에 사용자가 사용할 것으로 예상되는 제1 어플리케이션의 기능들의 범위를 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 각 기능들의 레벨에 기반하여 현재 수행 중인 제2 기능(921)과 동일한 레벨 2의 제3 기능(922), 및 현재 수행 중인 제2 기능(921)과 인접한 레벨 3의 제4 기능(931), 제5 기능(932), 및 제6 기능(933)을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 구조 정보를 기반으로 판단 시, 레벨 4의 기능들(제7 기능(941), 제8 기능(942), 제9 기능(943), 및 제10 기능(944))의 경우 현재 수행 중인 제2 기능(921)과 상대적으로 연관성이 없고 인접한 레벨의 기능이 아니기 때문에, 전자 장치는 레벨 4의 기능들은 추천 명령어의 범위에서 배제할 수 있다.
예를 들어, 도 9b는 전자 장치가 제1 어플리케이션의 제1 기능(911), 제2 기능(921), 및 제5 기능(932)을 수행한 경우 추천 명령어의 범위를 결정하는 일 예시를 나타낸다. 전자 장치는 구조 정보를 기반으로 현재 수행 중인 제1 어플리케이션의 기능이 제5 기능(932)인 것을 인식할 수 있다. 전자 장치는 구조 정보를 기반으로 현재 수행 중인 기능 이후에 사용자가 사용할 것으로 예상되는 제1 어플리케이션의 기능들의 범위를 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 구조 정보에서 현재 수행 중인 기능과 인접한 거리(즉, 지정된 범위 이내)의 기능들을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 각 기능들의 레벨에 기반하여 현재 수행 중인 제5 기능(932)과 동일한 레벨 3의 제4 기능(931) 및 제6 기능(933), 현재 수행 중인 제5 기능(932)과 인접한 레벨 2의 제2 기능(921) 및 제3 기능(922), 및 현재 수행 중인 제5 기능(932)과 인접한 레벨 3의 제7 기능(941), 제8 기능(942), 제9 기능(943), 및 제10 기능(944)을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 9c는 전자 장치가 제1 어플리케이션의 제1 기능(911), 제2 기능(921), 및 제5 기능(932)을 수행한 경우 추천 명령어의 범위를 결정하는 일 예시를 나타낸다. 전자 장치는 구조 정보를 기반으로 현재 수행 중인 제1 어플리케이션의 기능이 제5 기능(932)인 것을 인식할 수 있다. 전자 장치는 구조 정보를 기반으로 현재 수행 중인 기능 이후에 사용자가 사용할 것으로 예상되는 제1 어플리케이션의 기능들의 범위를 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 각 기능들이 UI적 연계 관계를 고려하여 구조 정보에서 현재 수행 중인 기능과 인접한 거리(즉, 지정된 범위 이내)의 기능들을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 예를 들어, UI적 연계 관계는 각 기능들을 수행하기 위하여 각 기능들에 대응하는 UI들로 진입하기 위한 경로를 기반으로 결정될 수 있다. 예를 들어, UI적 연계 관계는 각 기능들의 연관성을 의미할 수 있다. 예를 들어, 제6 기능(933)은 현재 수행 중인 제5 기능(932)과 동일한 레벨이지만, 제6 기능(933)을 수행하기 위해서는 제3 기능(922)이 먼저 수행되어야 할 수 있다. 예를 들어, 제6 기능(933)에 대응하는 UI는 제3 기능(922)에 대응하는 UI를 통하여 진입 가능할 수 있다. 전자 장치는 각 기능들의 레벨 및 UI적 연계 관계에 기반하여 현재 수행 중인 제5 기능(932)과 동일한 레벨 3의 제4 기능(931), 현재 수행 중인 제5 기능(932)과 인접한 레벨 2의 기능들 중 UI적 연계 관계가 있는 레벨 2의 제2 기능(921) 및 제3 기능(922), 및 현재 수행 중인 제5 기능(932)과 인접한 레벨 4의 기능들 중 UI적 연계 관계가 있는 제7 기능(941) 및 제8 기능(942)을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 9d는 전자 장치가 어플리케이션의 제1 기능(911) 및 제2 기능(921)을 수행한 경우 추천 명령어의 범위를 결정하는 일 예시를 나타낸다. 예를 들어, 도 9d에서 제2 어플리케이션의 기능이 제11 기능(function 11)(951), 제12 기능(function 12-1)(961), 제13 기능(function 12-2)(962), 제14 기능(function 13-1)(971), 제15 기능(function 13-2)(972), 및 제16 기능(function 13-3)(973)인 경우를 가정하여 설명하나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 전자 장치는 추천 명령어의 범위를 결정함에 있어서, 현재 수행 중인 어플리케이션(예: 제1 어플리케이션)의 기능들뿐만 아니라 다른 어플리케이션(예: 제2 어플리케이션)의 기능들도 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 전자 장치는 현재의 도메인과 관련된 추천 명령어뿐만 아니라 현재의 도메인과 상이한 도메인과 관련된 추천 명령어(또는, 힌트)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 기능들 간의 연관성은 상이한 어플리케이션들 간에도 정의될 수 있다. 예를 들어, 기능들 간의 연관성은 각 기능들에 대응하는 UI의 구조, 진입 경로, 및/또는 연계 관계(상관 관계)를 기반으로 결정될 수 있고, 어플리케이션에서 미리 지정된 값에 기반하여 결정될 수도 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 어플리케이션 사용 이력에 적어도 일부 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 제1 어플리케이션의 제2 기능(921)을 사용한 이후 제2 어플리케이션의 제12 기능(961) 또는 제13 기능(962)을 사용한 이력이 지정된 횟수 이상 반복되는 경우, 전자 장치는 제2 기능(921)과 제12 기능(961) 및/또는 제13 기능(962)을 서로 연관성이 높은 기능으로 인식할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 현재 수행 중인 제2 기능(921)과 동일한 레벨 2의 제3 기능(922), 현재 수행 중인 제2 기능(921)과 인접한 레벨 3의 제4 기능(931), 제5 기능(932), 및 제6 기능(933), 및 현재 수행 중인 제2 기능(921)과 연관성이 높은 제2 어플리케이션의 제12 기능(961) 및 제13 기능(962)을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 결정된 추천 명령어의 범위에 속하는 적어도 하나이 기능에 대응하는 추천 명령어를 생성하고, 생성한 추천 명령어를 사용자에게 제공할 수 있다. 전자 장치는 구조 정보 및/또는 사용자의 어플리케이션 사용 이력에 기반하여 추천 명령어의 범위를 동적으로 결정하고, 이를 이용하여 추천 명령어를 제공함으로써 사용자 별로 더 적합하고 이용 가능성이 높은 동작(기능)에 대응하는 추천 명령어를 효율적으로 제공할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 10에서 어플리케이션의 기능이 제1 기능(function 1)(1011), 제2 기능(function 2-1)(1021), 제3 기능(function 2-2)(1022), 제4 기능(function 3-1)(1031), 제5 기능(function 3-2)(1032), 제6 기능(function 3-3)(1033), 제7 기능(function 4-1)(1041), 제8 기능(function 4-2)(1042), 제9 기능(function 4-3)(1043), 및 제10 기능(function 4-4)(1044)인 경우를 가정하며, 그래프 형태의 구조 정보를 가정하여 설명하나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 도 10은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 내지 4의 사용자 단말(201), 도 5의 전자 장치(500), 또는 도 6의 전자 장치(600))가 어플리케이션의 제1 기능(1011) 및 제2 기능(1021)을 수행한 경우 추천 명령어의 범위를 결정하는 일 예시를 나타낸다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 추천 명령어 사용 이력에 적어도 일부 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자가 이전에 제공된 추천 명령어를 사용하였는지 여부(즉, 추천 명령어에 대응하는 기능을 사용하였는지 여부, 사용자가 자주 사용한 추천 명령어, 사용자의 추천 명령어의 선호도, 및/또는 복수 개의 추천 명령어 중에서 사용자가 선택한 추천 명령어의 경향을 기반으로 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 구조 정보 및 사용자의 추천 명령어 사용 이력을 기반으로 사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 이상인 경우, 현재 수행 중인 기능의 레벨보다 높은 레벨의 기능을 추천 명령어의 범위로 결정하고, 사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 미만인 경우 현재 수행 중인 기능의 레벨 이하의 레벨의 기능을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 구조 정보 및 사용자의 추천 명령어 사용 이력을 기반으로 사용자가 이전에 횡적인 추천 명령어(예를 들어, 수행 중인 기능의 레벨 이하의 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어)를 선호하였는지 또는 종적인 추천 명령어(예를 들어, 현재 수행 중인 기능의 레벨보다 높은 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어)를 선호하였는지 판단할 수 있다. 전자 장치는 판단한 사용자의 추천 명령어 선호도에 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치는 현재 수행 중인 제2 기능(1021)과 인접한 제4 기능(1031) 및 제5 기능(1032)을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자의 추천 명령어 사용 이력을 기반으로 사용자가 횡적인 추천 명령어를 선호하는 것으로 판단한 경우 제3 기능(1022)을 추천 명령어의 범위에 추가할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 횡적인 추천 명령어를 선호한다는 것은, 사용자가 추천 명령어의 사용에 상대적으로 소극적이거나, 어플리케이션의 기본적인 기능을 많이 사용한다는 것을 의미할 수 있고, 이 경우 전자 장치는 어플리케이션의 기본적인 기능에 해당하는 상대적으로 낮은 레벨의 기능들(예: 제3 기능(1022))을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 다른 예로, 전자 장치는 사용자의 추천 명령어 사용 이력을 기반으로 사용자가 종적인 추천 명령어를 선호하는 것으로 판단한 경우 제7 기능(1041) 및/또는 제8 기능(1042)을 추천 명령어의 범위에 추가할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 종적인 추천 명령어를 선호한다는 것은, 사용자가 추천 명령어의 사용에 상대적으로 적극적이라는 것을 의미할 수 있고, 이 경우 전자 장치는 어플리케이션의 고급 기능에 해당하는 상대적으로 높은 레벨의 기능들(예: 제7 기능(1041) 및/또는 제8 기능(1042))을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 추천 명령어 사용 이력에 기반하여 사용자의 성향 또는 선호도를 인식하고, 이에 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정함으로써, 사용자에게 더 적합한 추천 명령어를 제공할 수 있다.
도 11a 내지 11d는 일 실시예에 따른, 전자 장치의 추천 명령어를 제공하는 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 11a는 전자 장치(1100)가 현재 수행 중인 기능에 대응하는 사용자 인터페이스를 나타낸다. 예를 들어, 사용자가 “지금 통화 기록 철수로 저장해줘”라는 발화를 한 경우, 전자 장치(1100)는 사용자의 발화에 대응하는 정보(즉, 수행하는 기능에 대응하는 정보)를 포함하는 사용자 인터페이스(1110)를 표시하고, 대응되는 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 도 11a는 전자 장치(1100)는 통화 어플리케이션과 관련된 통화 기록 저장 기능을 수행하는 경우를 나타낸다.
도 11b는 도 11a에 도시된 기능 수행 후 전자 장치(1100)가 인터페이스에 추천 명령어를 포함하는 사용자 인터페이스(1120)를 제공하는 예시이다. 예를 들어, 추천 명령어를 포함하는 사용자 인터페이스(1120)가 제공되는 시점은 어플리케이션 또는 다른 어플리케이션을 실행하는 시점, 어플리케이션의 지정된 기능을 수행하는 시점, 전자 장치(1100)가 지정된 위치에 있는 시점, 지정된 시간(시점), 사용자 입력이 수신된 시점, 특정 컨텍스트 조건이 만족된 시점, 또는 전자 장치(1100)에서 어시스턴트(assistant) 기능을 사용하는 시점 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(1100)는 통화 어플리케이션의 기능들을 레벨로 분류한 구조 정보에 기반하여 현재 수행한 통화 어플리케이션의 기능(통화기록을 연락처에 저장)의 레벨을 인식하고, 인식한 레벨에 기반하여 관련 정도가 높은 기능을 사용자에게 제공할 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1100)는 ‘통화기록을 연락처에 저장하는 기능’과 관련 정도가 높은 ‘문자 전송 기능’, ‘전화 발신 기능’, ‘주소록 어플리케이션(이하, ‘앱(App)’ 용어와 혼용한다)에 저장 기능’, 및 ‘연락처 검색 기능’을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 전자 장치(1100)는 기 수행한 기능에서 사용한 파라미터(예: 인물 이름(철수))를 이용하여, ‘통화기록을 연락처에 저장하는 기능’과 관련 정도가 높은 ‘문자 전송 기능’ 에 대응하는 “철수에게 문자 보내줘”의 추천 명령어(1121)를 제공할 수 있다. 전자 장치(1100)는 기 수행한 기능에서 사용한 파라미터(예: 인물 이름(철수))와 관련된 다른 파라미터(예: 인물 이름(영희))를 이용하여 ‘통화기록을 연락처에 저장하는 기능’과 관련 정도가 높은 ‘전화 발신 기능’에 대응하는 “영희에게 전화해줘”의 추천 명령어(1122)를 제공할 수 있다. 전자 장치(1100)는 ‘통화기록을 연락처에 저장하는 기능’과 관련 정도가 높은 ‘주소록 어플리케이션에 저장 기능’에 대응하는 “주소록 앱에 저장해줘”의 추천 명령어(1123)를 제공할 수 있다. 전자 장치(1100)는 ‘통화기록을 연락처에 저장하는 기능’과 관련 정도가 높은 ‘연락처 검색 기능’에 대응하는 “연락처 보여줘”의 추천 명령어(1124)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 현재 수행한 통화 어플리케이션의 기능(예: 통화 기록을 연락처에 저장하는 기능)과 동일한 도메인(예: 통화 어플리케이션)의 기능(예: 통화 발신 기능 또는 연락처 검색 기능)에 대응하는 추천 명령어(1122, 1124)를 제공할 수도 있고, 또는 현재 수행한 통화 어플리케이션의 기능(예: 통화 기록을 연락처에 저장하는 기능)과 상이한 도메인(예: 문자 어플리케이션 또는 주소록 어플리케이션)의 기능에 대응하는 추천 명령어(1121, 1123)을 제공할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(1100)는 복수 개의 추천 명령어(1121, 1122, 1123, 1124)를 제공하는 경우, 추천 명령어(추천 명령어에 대응하는 기능)의 중요도, 사용자의 선호도, 또는 설정된 우선 순위에 기반하여 추천 명령어를 제공하는 순서 또는 형식을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1100)는 사용자가 더 자주 사용하는 기능에 대응하는 추천 명령어를 더 먼저 제공하거나, 또는 사용자가 사용한 빈도 순으로 복수 개의 추천 명령어들을 정렬하여 제공할 수 있다.
도 11c는 도 11a에 도시된 기능 수행 후 전자 장치(1100)가 인터페이스에 추천 명령어를 포함하는 사용자 인터페이스(1130)를 제공하는 예시이다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(1100)는 현재 사용 중인 어플리케이션(현재의 도메인)(예: 통화 어플리케이션)의 기능뿐만 아니라 다른 어플리케이션(상이한 도메인)(예: 캘린더 어플리케이션, 메신저 어플리케이션, 주소록 어플리케이션, 및/또는 문자 어플리케이션)의 기능에 대응하는 추천 명령어를 제고할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1100)는 사용자의 어플리케이션 사용 이력 및/또는 사용자 프로파일을 기반으로 기존 수행한 기능과 상이한 어플리케이션의 기능 또는 상이한 도메인의 기능을 추천 명령어의 범위에 포함시킬 수 있다. 전자 장치(1100)는 사용자의 어플리케이션 사용 이력 및/또는 사용자 프로파일을 기반으로 어플리케이션들 간(도메인 간) 연관성을 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1100)는 사용자가 이전에 어플리케이션들을 연달아 사용한 이력을 기반으로 어플리케이션 간(도메인 간) 연관성을 판단하거나, 및/또는 어플리케이션에 기 저장된 연관성 정보(예: 연관된 어플리케이션 및/또는 기능의 정보)를 기반으로 어플리케이션 간(도메인 간) 연관성을 판단할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1100)는 상이한 어플리케이션(상이한 도메인)의 기능을 추천 명령어로 제공하는 경우에도, 각 어플리케이션의 기능들을 계층적으로 분류한 구조 정보를 기반으로 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1100)는 제1 어플리케이션에서 수행한 기능의 레벨에 기반하여, 추천 명령어로 사용할 제1 어플리케이션의 기능들의 레벨 및/또는 제2 어플리케이션의 기능들의 레벨을 결정하고, 결정한 레벨에 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1100)가 수행한 기능(11a의 ‘통화기록을 연락처에 저장하는 기능’)은 통화 어플리케이션의 기능일 수 있고, 전자 장치(1100)는 통화 어플리케이션과 상이한 캘린더 어플리케이션, 메신저 어플리케이션, 주소록 어플리케이션, 문자 어플리케이션의 기능을 추천 명령어로 제공할 수 있다. 전자 장치(1100)는 ‘통화기록을 연락처에 저장하는 기능’과 관련하여 캘린더 어플리케이션의 ‘캘린더 오픈(실행) 기능’에 대응하는 “캘린더 열어줘”(1131), 메신저 어플리케이션의 ‘연락처 저장 기능’에 대응하는 “메신저에 저장해줘”(1132), 주소록 어플리케이션의 ‘주소록 저장 기능’에 대응하는 “주소록 앱에 저장해줘”(1133), 및 문자 어플리케이션의 ‘문자 전송 기능’에 대응하는 “철수에게 문자 보내줘”(1134)의 추천 명령어를 포함하는 사용자 인터페이스(1130)를 제공할 수 있다.
도 11d는 도 11a에 도시된 기능 수행 후 전자 장치(1100)가 인터페이스에 추천 명령어를 포함하는 사용자 인터페이스(1140)를 제공하는 예시이다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(1100)는 사용자의 추천 명령어 사용 이력 및/또는 사용자 프로파일을 기반으로 추천 명령어의 범위를 결정하고, 결정한 범위에 기반하여 적어도 하나의 추천 명령어를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1100)는 사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 이상인 경우, 현재 수행 중인 기능의 레벨보다 높은 레벨의 기능을 추천 명령어의 범위로 결정하고, 사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 미만인 경우 현재 수행 중인 기능의 레벨 이하의 레벨의 기능을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1100)는 구조 정보 및 사용자의 추천 명령어 사용 이력을 기반으로 사용자가 이전에 횡적인 추천 명령어(예를 들어, 수행 중인 기능의 레벨 이하의 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어)를 선호하였는지 또는 종적인 추천 명령어(예를 들어, 현재 수행 중인 기능의 레벨보다 높은 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어)를 선호하였는지 판단할 수 있다. 전자 장치(1100)는 판단한 사용자의 추천 명령어 선호도에 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 전자 장치(1100)는 추천 명령어 사용 이력에 기반하여 상대적으로 높은 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어(즉, 좀 더 세부적이고 고급 기능에 대응하는 추천 명령어)를 제공하거나, 또는 상대적으로 낮은 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어(즉, 기본 기능에 대응하는 추천 명령어)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 11d는 사용자의 추천 명령어의 사용 빈도가 지정된 값 이상이거나, 사용자가 종적인 추천 명령어를 더 선호한다고 판단한 경우에 전자 장치(1100)가 제공하는 추천 명령어의 예시이다. 예를 들어, 전자 장치(1100)는 ‘통화기록을 연락처에 저장하는 기능’(예: 통화 기록에 대응하는 전화 번호를 연락처에 ‘철수’로 저장)을 수행한 이후, “지금 저장한 연락처에 단축번호 설정해”(1141)(또는, “철수에 단축번호 설정해”) 및 “지금 저장한 연락처에 즐겨찾기 설정해”(1142)(또는, “철수에 즐겨찾기 설정해”)의 추천 명령어를 제공할 수 있다. 다른 예로, 사용자의 추천 명령어의 사용 빈도가 지정된 값 미만이거나, 사용자가 횡적인 추천 명령어를 더 선호한다고 판단한 경우에 전자 장치(1100)는 도 11b와 같이 어플리케이션의 기본 기능(더 낮은 레벨의 기능)(예: 통화 발신 기능)에 대응하는 추천 명령어(예: “철수에 전화 걸어줘”)를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 복수 개의 기능에 대응하는 추천 명령어를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 추천 명령어의 사용 빈도가 지정된 값 이상이거나, 사용자가 종적인 추천 명령어를 더 선호한다고 판단한 경우, 전자 장치는 단축번호 설정 기능 및 즐겨찾기 설정 기능에 대응하는 추천 명령어(“지금 저장한 연락처에 단축번호 및 즐겨찾기 설정해”)(1143)을 제공할 수 있다. 도 11d에서는 종적인 기능들의 조합에 대응하는 추천 명령어(1143)만을 도시하였으나, 이에 한정되든 것은 아니다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자의 추천 명령어의 사용 빈도 또는 사용자의 추천 명령어를 선호도에 기반하여, 횡적인 기능들의 조합에 대응하는 추천 명령어(예: “철수에게 문자 보내고, 영희에게 전화 걸어줘”) 또는 종적 및 횡적 기능들의 조합에 대응하는 추천 명령어(예: “철수에 단축번호 설정하고, 전화 걸어줘”)를 제공할 수도 있다.
도 11a 내지 11d 및 관련 설명들은 본 개시의 일 실시예에 따른 전자 장치(1100)가 추천 명령어를 제공하는 예시들을 설명한 것으로, 전자 장치(1100)가 수행하는 어플리케이션, 어플리케이션의 기능, 또는 제공하는 추천 명령어는 이에 한정되는 것은 아니다.
본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른, 전자 장치는, 디스플레이, 메모리, 및 상기 디스플레이, 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 메모리는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 프로세서가, 어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 기반으로 현재 실행 중인 어플리케이션의 기능의 레벨을 인식하고, 상기 구조 정보 및 상기 인식한 레벨에 적어도 일부 기반하여, 사용자에게 제공할 추천 명령어의 범위를 결정하고, 상기 결정한 범위에 기반하여, 사용자에게 적어도 하나의 추천 명령어를 제공하도록 하는 인스트럭션들(instructuons)을 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가, 사용자의 프로파일(profile)에 적어도 일부 기반하여 상기 추천 명령어의 범위를 결정하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가, 사용자의 상기 어플리케이션의 사용 이력 또는 사용자의 추천 명령어 사용 이력 중 적어도 일부에 기반하여 상기 사용자의 프로파일을 결정하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 어플리케이션의 사용 이력은 상기 어플리케이션의 기능 및 다른 어플리케이션의 기능 중 서로 연계하여 사용하였던 기능들의 이력을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가, 상기 구조 정보 및 상기 사용자의 프로파일 중 적어도 일부에 기반하여 상기 추천 명령어를 제공할 시점을 결정하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 추천 명령어를 제공할 시점은, 상기 어플리케이션 또는 다른 어플리케이션을 실행하는 시점, 상기 어플리케이션의 지정된 기능을 수행하는 시점, 상기 전자 장치가 지정된 위치에 있는 시점, 지정된 시점, 또는 상기 전자 장치에서 어시스턴트(assistant) 기능을 사용하는 시점 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가, 상기 어플리케이션으로부터 상기 어플리케이션에 포함된 상기 구조 정보를 획득하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가, 상기 어플리케이션에서 제공하는 복수 개의 사용자 인터페이스(user interface, UI)의 구조 또는 진입 경로 중 적어도 일부를 기반으로 상기 어플리케이션의 상기 구조 정보를 생성하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가, 상기 구조 정보, 상기 어플리케이션의 각 기능에 대응하는 사용자 인터페이스에 포함된 정보, 상기 어플리케이션에서 지정된 기능 간의 연관성 값, 사용자의 상기 어플리케이션의 사용 이력 중 적어도 하나에 기반하여 상기 어플리케이션의 각 기능 간의 연관성을 결정하고, 상기 결정한 연관성에 기반하여 상기 추천 명령어의 범위를 결정하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가, 사용자 별로 상기 각 기능 간의 연관성을 결정하고, 사용자 별 결정된 각 기능 간의 연관성의 정보를 상기 메모리에 저장하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가, 사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 이상인 경우, 상기 인식한 기능의 레벨보다 높은 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 포함하도록 상기 추천 명령어의 범위를 결정하고, 사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 미만인 경우, 상기 인식한 기능의 레벨 이하의 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 포함하도록 상기 추천 명령어의 범위를 결정하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가, 사용자의 추천 명령어 사용 이력에 기반하여, 상기 어플리케이션의 각 기능들에 대한 사용자의 선호도 또는 우선 순위를 결정하고, 상기 선호도 또는 상기 우선 순위에 기반하여 상기 추천 명령어의 범위를 결정하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가, 복수 개의 추천 명령어를 제공하는 경우, 상기 선호도 또는 상기 우선 순위에 기반하여 상기 복수 개의 추천 명령어를 제공하는 방식 또는 복수 개의 추천 명령어를 제공하는 순서를 결정하도록 할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가, 상기 어플리케이션의 상기 구조 정보 및 상기 사용자의 어플리케이션 사용 이력 중 적어도 일부를 기반으로, 상기 실행 중인 어플리케이션의 기능 및 다른 어플리케이션의 기능 사이의 연관 정도를 결정하고, 상기 결정한 연관 정도에 기반하여, 상기 다른 어플리케이션의 기능 중 적어도 하나를 상기 추천 명령어의 범위에 포함시키도록 할 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법의 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 1210 동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 내지 4의 사용자 단말(201), 도 5의 전자 장치(500), 또는 도 6의 전자 장치(600))는 어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 기반으로 현재 실행 중인 어플리케이션의 기능의 레벨을 인식할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 어플리케이션의 각 기능들 사이의 연관성(예: 각 기능들에 대응하는 사용자 인터페이스 구조, 진입 경로, 및/또는 관련성)에 기반하여 구조 정보를 생성하거나, 또는 어플리케이션으로부터 어플리케이션에 포함된 구조 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 구조 정보는 어플리케이션의 기능 및 기능 사이의 연결 정보를 가지는 그래프의 형태일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 따르면, 1220 동작에서, 전자 장치는 구조 정보 및 인식한 레벨에 적어도 일부 기반하여, 사용자에게 제공할 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 인식한 레벨을 기반으로 구조 정보를 참조하여, 인식한 레벨과 인접한 레벨에 대응하는 기능들을 추천 명령어의 범위로 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 프로파일(profile)에 적어도 일부 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자의 어플리케이션의 사용 이력 또는 사용자의 추천 명령어 사용 이력 중 적어도 일부에 기반하여 사용자의 프로파일을 생성 또는 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 어플리케이션의 사용 이력은 어플리케이션의 기능 및 다른 어플리케이션의 기능 중 서로 연계하여 사용하였던 기능들의 이력을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 구조 정보, 어플리케이션의 각 기능에 대응하는 사용자 인터페이스에 포함된 정보, 어플리케이션에서 지정된 기능 간의 연관성 값, 사용자의 어플리케이션의 사용 이력 중 적어도 하나에 기반하여 어플리케이션의 각 기능 간의 연관성을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 결정한 기능 간의 연관성에 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자 별로 각 기능 간의 연관성을 결정하고, 사용자 별 결정된 각 기능 간의 연관성의 정보를 상기 메모리에 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 추천 명령어 사용 이력에 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자의 추천 명령어 사용 이력에 기반하여, 어플리케이션의 각 기능들에 대한 사용자의 선호도 또는 우선 순위를 결정할 수 있다. 전자 장치는 결정한 선호도 또는 우선 순위에 기반하여 상기 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 이상인 경우, 1210 동작에서 인식한 기능의 레벨보다 높은 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 포함하도록 상기 추천 명령어의 범위를 결정하고, 사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 미만인 경우, 상기 인식한 기능의 레벨 이하의 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 포함하도록 상기 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 어플리케이션의 구조 정보 및 사용자의 어플리케이션 사용 이력 중 적어도 일부를 기반으로, 실행 중인 어플리케이션의 기능 및 다른 어플리케이션의 기능 사이의 연관 정도를 결정할 수 있다. 전자 장치는 결정한 연관 정도에 기반하여, 다른 어플리케이션의 기능 중 적어도 하나를 추천 명령어의 범위에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 구조 정보, 사용자의 어플리케이션 사용 이력, 또는 추천 명령어 사용 이력 중 적어도 일부에 기반하여 현재 실행 중인 어플리케이션(현재의 도메인)의 기능뿐 아니라, 상이한 어플리케이션(상이한 도메인)의 기능을 추천 명령어의 범위에 포함시킬 수 있다.
일 실시예에 따르면, 1230 동작에서, 전자 장치는 결정한 범위에 기반하여, 사용자에게 적어도 하나의 추천 명령어를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 어플리케이션의 각 기능들에 대한 사용자의 선호도 또는 우선 순위에 기반하여 적어도 하나의 추천 명령어를 제공하는 방식 또는 추천 명령어를 제공하는 순서를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자의 선호도가(우선 순위)가 높은 추천 명령어를 먼저 제공하거나, 또는 복수 개의 추천 명령어를 선호도가 높은 순서대로 정렬하여 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 구조 정보 및 사용자의 프로파일 중 적어도 일부에 기반하여 추천 명령어를 제공할 시점을 결정할 수 있다. 추천 명령어를 제공할 시점은, 어플리케이션 또는 다른 어플리케이션을 실행하는 시점, 어플리케이션의 지정된 기능을 수행하는 시점, 전자 장치가 지정된 위치에 있는 시점, 지정된 시간(시점), 사용자 입력을 수신한 시점, 지정된 컨텍스트 조건을 만족하는 시점, 또는 전자 장치에서 어시스턴트(assistant) 기능을 사용하는 시점 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 13은 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법의 흐름도이다
일 실시예에 따르면, 1310 동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 내지 4의 사용자 단말(201), 도 5의 전자 장치(500), 또는 도 6의 전자 장치(600))는 어시스턴트 기능을 이용하여 어플리케이션에 진입할 수 있다. 예를 들어, 어시스턴트 기능은 음성 인식을 이용한 어플리케이션의 기능의 수행을 지원할 수 있다. 어시스턴트 기능은 전자 장치 및 외부 전자 장치(외부 서버)를 포함하는 시스템(예: 도 2의 통합 지능 시스템)에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 어시스턴트 기능을 통하여 사용자 입력을 수신하고, 사용자 입력에 대응하는 어플리케이션을 실행(진입)하고, 사용자 입력에 대응하는 어플리케이션의 기능을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 1320 동작에서, 전자 장치는 실행 가능한 기능들을 계층적 구조로 레벨화할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 1310 동작에서 진입한 어플리케이션의 기능들을 계층적 구조로 레벨화한 구조 정보를 생성하거나, 어플리케이션으로부터 어플리케이션의 기 저장된 구조 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 구조 정보는 어플리케이션의 각 기능들의 레벨 및 각 기능들의 연관성(예: 각 기능들에 대응하는 사용자 인터페이스의 진입 경로)을 나타내는 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 1330 동작에서, 전자 장치는 추천 명령어 후보군을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 1320 동작에서 획득한 구조 정보를 기반으로 추천 명령어 후보군을 결정할 수 있다. 전자 장치는 구조 정보를 기반으로 현재 수행 중인 기능의 레벨을 인식하고, 인식한 레벨과 인접한 레벨의 기능들을 추천 명령어 후보군으로 결정할 수 있다. 전자 장치는 구조 정보를 기반으로 수행 중인 기능과 관련성이 있는 기능을 추천 명령어 후보군으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 1340 동작에서, 전자 장치는 사용자의 프로파일을 인식할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 프로파일은 사용자의 어플리케이션 사용 이력 및/또는 추천 명령어 사용 이력을 기반으로 결정될 수 있다. 사용자 프로파일과 관련된 동작은 이하의 도 14에서 보다 상세히 후술한다.
일 실시예에 따르면, 1350 동작에서, 전자 장치는 최종 추천 명령어를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자의 프로파일을 기반으로 추천 명령어 후보군을 조정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자의 어플리케이션 사용 이력을 기반으로 적어도 일부 추천 명령어를 추천 명령어 후보군에서 배제하거나, 추천 명령어 후보군에 추가할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 어플리케이션 사용 이력을 기반으로 적어도 하나의 다른 어플리케이션(다른 도메인)의 기능을 추천 명령어 후보군에 포함시킬 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자의 추천 명령어 사용 이력에 기반하여 적어도 일부 추천 명령어를 추천 명령어 후보군에서 배제하거나, 추천 명령어 후보군에 추가할 수 있다. 전자 장치는 추천 명령어 사용 이력에 기반하여 사용자의 추천 명령어(기능)의 선호도, 우선 순위, 및/또는 추천 명령어 사용 경향을 인식하고, 이를 기반으로 추천 명령어 후보군을 변경할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 1360 동작에서, 전자 장치는 어시스턴트 기능을 이용하여 추천 명령어를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 어시스턴트 기능을 이용하여 적어도 하나의 추천 명령어를 포함하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 전자 장치는 1350 동작에서 결정된 추천 명령어 후보군에 포함되는 적어도 하나의 추천 명령어를 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자 프로파일에 기반하여 추천 명령어를 제공하는 방식 또는 추천 명령어를 제공하는 순서를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자 프로파일에 기반하여 사용자의 추천 명령어의 선호도 또는 사용자의 추천 명령어 사용 경향을 판단하고, 이를 기반으로 선호도가(우선 순위)가 높은 추천 명령어를 먼저 제공하거나, 또는 복수 개의 추천 명령어를 사용자의 선호도가 높은 순서대로 정렬하여 제공할 수 있다.
도 14는 일 실시예에 따른 전자 장치의 사용자 프로파일을 생성하는 동작의 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 1410 동작에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101), 도 2 내지 4의 사용자 단말(201), 도 5의 전자 장치(500), 또는 도 6의 전자 장치(600))는 사용자의 어플리케이션의 사용을 모니터할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자 활동 로그는 사용자가 어플리케이션을 사용한 시간, 장소, 상황, 어플리케이션과 관련된 사용자 입력, 및/또는 사용자가 이용한 어플리케이션의 기능을 모니터할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 어플리케이션의 기능 및 다른 어플리케이션의 기능 중 서로 연계하여 사용하였던 기능들의 이력을 인식할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 1420 동작에서, 전자 장치는 사용자의 추천 명령어 사용을 모니터할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 추천 명령어의 사용 빈도, 사용자가 선택하였던 추천 명령어의 정보, 사용자가 선호하는 추천 명령어(예: 사용자가 상대적으로 더 높은 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 선호하는지 또는 상대적으로 더 낮은 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 선호하는지), 및/또는 사용자의 선택에 기반하여 판단한 복수 개의 추천 명령어들 사이의 우선 순위를 모니터할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 1430 동작에서, 전자 장치는 사용자 프로파일을 생성 또는 업데이트할 수 있다. 전자 장치는 사용자의 어플리케이션의 사용을 모니터한 정보 및/또는 사용자의 추천 명령어 사용을 모니터한 정보를 기반으로 사용자 프로파일을 생성 또는 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 사용자 프로파일은 사용자의 어플리케이션 사용 이력 및/또는 추천 명령어 사용 이력을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 생성 또는 업데이트한 사용자 프로파일에 적어도 일부 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정할 수 있다. 사용자 프로파일에 기반하여 추천 명령어의 범위를 결정함으로써, 전자 장치는 사용자 별로 개인화되고 사용자에게 적합한 추천 명령어를 제공할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 동작 방법은, 어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 기반으로 현재 실행 중인 어플리케이션의 기능의 레벨을 인식하는 동작, 상기 구조 정보 및 상기 인식한 레벨에 적어도 일부 기반하여, 사용자에게 제공할 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작, 및 상기 결정한 범위에 기반하여, 사용자에게 적어도 하나의 추천 명령어를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 일 실시예에 따르면, 상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작은, 사용자의 프로파일(profile)에 적어도 일부 기반하여 상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 사용자의 상기 어플리케이션의 사용 이력 또는 사용자의 추천 명령어 사용 이력 중 적어도 일부에 기반하여 상기 사용자의 프로파일을 결정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작은, 사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 이상인 경우, 상기 인식한 기능의 레벨보다 높은 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 포함하도록 상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작, 및 사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 미만인 경우, 상기 인식한 기능의 레벨 이하의 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 포함하도록 상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작은, 사용자의 추천 명령어 사용 이력에 기반하여, 상기 어플리케이션의 각 기능들에 대한 사용자의 선호도 또는 우선 순위를 결정하는 동작, 및 상기 선호도 또는 상기 우선 순위에 기반하여 상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작은, 상기 어플리케이션의 상기 구조 정보 및 상기 사용자의 어플리케이션 사용 이력 중 적어도 일부를 기반으로, 상기 실행 중인 어플리케이션의 기능 및 다른 어플리케이션의 기능 사이의 연관 정도를 결정하는 동작, 및 상기 결정한 연관 정도에 기반하여, 상기 다른 어플리케이션의 기능 중 적어도 하나를 상기 추천 명령어의 범위에 포함시키는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어™)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    디스플레이;
    메모리; 및
    상기 디스플레이, 및 상기 메모리와 작동적으로(operatively) 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 메모리는, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 시, 상기 프로세서가,
    어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 기반으로 현재 실행 중인 어플리케이션의 기능의 레벨을 인식하고,
    상기 구조 정보 및 상기 인식한 레벨에 적어도 일부 기반하여, 사용자에게 제공할 추천 명령어의 범위를 결정하고,
    상기 결정한 범위에 기반하여, 사용자에게 적어도 하나의 추천 명령어를 제공하도록 하는 인스트럭션들(instructuons)을 저장하는 전자 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가,
    사용자의 프로파일(profile)에 적어도 일부 기반하여 상기 추천 명령어의 범위를 결정하도록 하는 전자 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가,
    사용자의 상기 어플리케이션의 사용 이력 또는 사용자의 추천 명령어 사용 이력 중 적어도 일부에 기반하여 상기 사용자의 프로파일을 결정하도록 하는 전자 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 어플리케이션의 사용 이력은 상기 어플리케이션의 기능 및 다른 어플리케이션의 기능 중 서로 연계하여 사용하였던 기능들의 이력을 포함하는 전자 장치.
  5. 청구항 2에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가,
    상기 구조 정보 및 상기 사용자의 프로파일 중 적어도 일부에 기반하여 상기 추천 명령어를 제공할 시점을 결정하도록 하는 전자 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 추천 명령어를 제공할 시점은,
    상기 어플리케이션 또는 다른 어플리케이션을 실행하는 시점, 상기 어플리케이션의 지정된 기능을 수행하는 시점, 상기 전자 장치가 지정된 위치에 있는 시점, 지정된 시점, 또는 상기 전자 장치에서 어시스턴트(assistant) 기능을 사용하는 시점 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가,
    상기 어플리케이션으로부터 상기 어플리케이션에 포함된 상기 구조 정보를 획득하도록 하는 전자 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가,
    상기 어플리케이션에서 제공하는 복수 개의 사용자 인터페이스(user interface, UI)의 구조 또는 진입 경로 중 적어도 일부를 기반으로 상기 어플리케이션의 상기 구조 정보를 생성하도록 하는 전자 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가,
    상기 구조 정보, 상기 어플리케이션의 각 기능에 대응하는 사용자 인터페이스에 포함된 정보, 상기 어플리케이션에서 지정된 기능 간의 연관성 값, 사용자의 상기 어플리케이션의 사용 이력 중 적어도 하나에 기반하여 상기 어플리케이션의 각 기능 간의 연관성을 결정하고,
    상기 결정한 연관성에 기반하여 상기 추천 명령어의 범위를 결정하도록 하는 전자 장치.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가,
    사용자 별로 상기 각 기능 간의 연관성을 결정하고, 사용자 별 결정된 각 기능 간의 연관성의 정보를 상기 메모리에 저장하도록 하는 전자 장치.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가,
    사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 이상인 경우, 상기 인식한 기능의 레벨보다 높은 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 포함하도록 상기 추천 명령어의 범위를 결정하고,
    사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 미만인 경우, 상기 인식한 기능의 레벨 이하의 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 포함하도록 상기 추천 명령어의 범위를 결정하도록 하는 전자 장치.
  12. 청구항 1에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가,
    사용자의 추천 명령어 사용 이력에 기반하여, 상기 어플리케이션의 각 기능들에 대한 사용자의 선호도 또는 우선 순위를 결정하고,
    상기 선호도 또는 상기 우선 순위에 기반하여 상기 추천 명령어의 범위를 결정하도록 하는 전자 장치.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가,
    복수 개의 추천 명령어를 제공하는 경우, 상기 선호도 또는 상기 우선 순위에 기반하여 상기 복수 개의 추천 명령어를 제공하는 방식 또는 복수 개의 추천 명령어를 제공하는 순서를 결정하도록 하는 전자 장치.
  14. 청구항 1에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시, 상기 프로세서가,
    상기 어플리케이션의 상기 구조 정보 및 상기 사용자의 어플리케이션 사용 이력 중 적어도 일부를 기반으로, 상기 실행 중인 어플리케이션의 기능 및 다른 어플리케이션의 기능 사이의 연관 정도를 결정하고,
    상기 결정한 연관 정도에 기반하여, 상기 다른 어플리케이션의 기능 중 적어도 하나를 상기 추천 명령어의 범위에 포함시키도록 하는 전자 장치.
  15. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    어플리케이션에서 실행 가능한 기능을 레벨로 분류한 구조 정보를 기반으로 현재 실행 중인 어플리케이션의 기능의 레벨을 인식하는 동작;
    상기 구조 정보 및 상기 인식한 레벨에 적어도 일부 기반하여, 사용자에게 제공할 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작; 및
    상기 결정한 범위에 기반하여, 사용자에게 적어도 하나의 추천 명령어를 제공하는 동작을 포함하는 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작은,
    사용자의 프로파일(profile)에 적어도 일부 기반하여 상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    사용자의 상기 어플리케이션의 사용 이력 또는 사용자의 추천 명령어 사용 이력 중 적어도 일부에 기반하여 상기 사용자의 프로파일을 결정하는 동작을 더 포함하는 방법.
  18. 청구항 15에 있어서,
    상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작은,
    사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 이상인 경우, 상기 인식한 기능의 레벨보다 높은 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 포함하도록 상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작; 및
    사용자의 추천 명령어 사용 빈도가 지정된 값 미만인 경우, 상기 인식한 기능의 레벨 이하의 레벨의 기능에 대응하는 추천 명령어를 포함하도록 상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  19. 청구항 15에 있어서,
    상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작은,
    사용자의 추천 명령어 사용 이력에 기반하여, 상기 어플리케이션의 각 기능들에 대한 사용자의 선호도 또는 우선 순위를 결정하는 동작; 및
    상기 선호도 또는 상기 우선 순위에 기반하여 상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  20. 청구항 15에 있어서,
    상기 추천 명령어의 범위를 결정하는 동작은,
    상기 어플리케이션의 상기 구조 정보 및 상기 사용자의 어플리케이션 사용 이력 중 적어도 일부를 기반으로, 상기 실행 중인 어플리케이션의 기능 및 다른 어플리케이션의 기능 사이의 연관 정도를 결정하는 동작; 및
    상기 결정한 연관 정도에 기반하여, 상기 다른 어플리케이션의 기능 중 적어도 하나를 상기 추천 명령어의 범위에 포함시키는 동작을 포함하는 방법.
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